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公开(公告)号：CN117421664A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311179993.9
申请日：2023-09-13
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G06F18/2415 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了基于IH‑TCGAN的意图识别数据增强方法，涉及防空作战意图识别技术领域，其技术方案要点是：设计用于生成多类别时序数据的TCGAN网络。将传统GAN中的判别器改进为转化器，并在网络结构中添加复原器和分类器，相应地设计了判别损失、重构损失、分类损失三种损失函数，并采用联合训练方式。针对时间序列数据的特点，提出考虑时间顺序的IH距离，并将其作为TCGAN的损失函数。该方法可以生成与真实数据相似的多类多元时序数据，训练已有的识别模型，改善意图识别实测样本集数据稀缺和样本不平衡，并且可以应用于其他更广泛的多类别多元时间序列数据生成场景。
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公开(公告)号：CN114818853A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210234671.9
申请日：2022-03-10
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 提供一种基于双向门控循环单元和条件随机场的意图识别方法，包括下列步骤：目标意图空间编码；目标意图识别输入特征输入；双向门控循环单元BiGRU设计；注意力机制设计；条件随机场CRF设计。针对传统的空中目标意图识别方法仅仅考虑单一时刻的目标状态信息，且最终得到意图识别结果不具有前后依赖性的问题，相较于其他先进的意图识别方法，本发明的方法在空中意图识别领域具有整体上的优势。
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公开(公告)号：CN114638339A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210234672.3
申请日：2022-03-10
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 公开一种基于深度强化学习的智能体任务分配方法，包括下列步骤：强弱智能体架构设计；协同行为的马尔科夫决策过程设计；阶段性奖励机制设计；智能体网络结构设计；多头注意力机制与目标选择设计。本发明提出“一强带N弱”的多智能体结构，能够降低系统复杂度，消除多智能体系统在处理复杂问题时容易出现交互冲突的短板；通过多头注意力机制和阶段性奖励机制，有效提高了训练的效率和稳定性。
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公开(公告)号：CN118673794A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410687972.6
申请日：2024-05-30
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式空地自洽协同任务区域划分方法，包括以下步骤：S1)敌方目标作战价值规则设计，每个战术编队计算自身责任区域大小；S2)基于数据场的作战价值指标设计，通过构建详实的数据场，包括实时的战场信息、目标分布、敌我态势等多维度数据，设计切实可行的作战价值指标；S3)基于神经网络的未知目标预测模型设计；S4)杀伤责任区域目标归属方案设计；S5)基于贝叶斯后验估计的责任区域重要指数衡量；S6)基于非序贯蒙塔卡罗方法的空地编组协同打击策略生成；S7)突袭目标的导弹资源分配指标设计；S8)基于博弈论的对手意图决策指标。使每个任务单位能够根据当前观测，达到自洽协同，分布式并行。
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公开(公告)号：CN114444389B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202210084035.2
申请日：2022-01-25
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06F119/12
Abstract: 提出一种基于组合赋权和改进VIKOR的空袭目标动态威胁评估方法，包括下列步骤：确定空袭目标动态威胁评估指标、确定评估指标的威胁隶属度、基于灰色关联系数确定专家能力权重、基于系统聚类法确定专家聚类权重、确定专家最终权重、确定指标主观权重、基于改进熵权法确定指标客观权重、主客观组合赋权计算指标的最终权重、基于后悔理论改进VIKOR的目标威胁评估、基于时间序列权重的目标动态威胁评估。本发明能够解决现有空袭目标威胁评估方法指标权重确定受专家主观影响大且忽略了指标间相关性、多属性决策方法忽略决策者心理行为和决策偏好、忽略目标时序和战场态势变化而造成评估精度不高等问题，为新一代防空智能指挥控制系统的研制提供方法支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114510876A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210115308.5
申请日：2022-01-30
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/12 , G06F111/08 , G06F111/10
Abstract: 提出基于共生搜索生物地理学优化的多平台武器目标分配方法：构建基于模糊期望效果的多平台WTA模型；设置种群规模，随机产生初始解；采用基于整数的矩阵编码策略对种群进行编码；计算每个解对应的目标函数值，按从大到小进行排序，保留前q个较大的目标函数值所对应的解；对初始种群进行优化，减小初始种群的随机性；改进迁移算子，进行迁移优化操作；提出共栖突变算子，进行突变优化操作；重新计算每个解对应的目标函数值，按从大到小进行排序，替换前q个较大目标函数值所对应解；判断是否达到最大迭代次数，若是则输出结果；否则返回第五步。本发明适应不确定环境下作战辅助决策对求解精度和时效性的要求，可为指控系统的研制提供方法支撑。
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公开(公告)号：CN118673675A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410687967.5
申请日：2024-05-30
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06F111/06 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于元启发式的空地编组划分方法，包括以下步骤：S1)防空区域责任划分；S2)建立区域防空最优责任区划分目标函数；S3)基于模拟退火机制改进的哈里斯鹰算法优化算法求解区域防空最优责任区划分方案；S4)区域防空责任区划分基于模拟退火机制改进的哈里斯鹰算法优化算法优化。结合模拟退火和哈里斯鹰算法可以克服各自的局限性，通过互补的优势提高算法的整体性能，从而更有效地进行全局优化。
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公开(公告)号：CN114818853B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202210234671.9
申请日：2022-03-10
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G06F18/2431 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/045 , G06N3/09
Abstract: 提供一种基于双向门控循环单元和条件随机场的意图识别方法，包括下列步骤：目标意图空间编码；目标意图识别输入特征输入；双向门控循环单元BiGRU设计；注意力机制设计；条件随机场CRF设计。针对传统的空中目标意图识别方法仅仅考虑单一时刻的目标状态信息，且最终得到意图识别结果不具有前后依赖性的问题，相较于其他先进的意图识别方法，本发明的方法在空中意图识别领域具有整体上的优势。
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公开(公告)号：CN117291254A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311213464.6
申请日：2023-09-20
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明涉及人工智能下的深度学习技术领域，公开了基于模仿学习和安全强化学习的智能体任务分配训练方法，针对模仿学习采样困难的问题，将领域知识与作战规则结合，构建知识规则库；提出网络解耦式的模仿学习预训练方法，解决调度智能体在初期无效探索过多的问题；提出面向防空反导的安全强化学习方法用于预训练后对调度智能体进行有约束的迭代训练，减少无效探索，提高训练后期的稳定性；最后将网络解耦式的模仿学习预训练方法和面向防空反导的安全强化学习方法结合，提出一种安全强化学习与模仿学习结合的任务分配方法，在数字战场仿真环境中验证了该方法在大规模复杂场景中具有更高的智能体训练效率。
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公开(公告)号：CN114510876B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202210115308.5
申请日：2022-01-30
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/126 , G06F111/08 , G06F111/10
Abstract: 提出基于共生搜索生物地理学优化的多平台武器目标分配方法：构建基于模糊期望效果的多平台WTA模型；设置种群规模，随机产生初始解；采用基于整数的矩阵编码策略对种群进行编码；计算每个解对应的目标函数值，按从大到小进行排序，保留前q个较大的目标函数值所对应的解；对初始种群进行优化，减小初始种群的随机性；改进迁移算子，进行迁移优化操作；提出共栖突变算子，进行突变优化操作；重新计算每个解对应的目标函数值，按从大到小进行排序，替换前q个较大目标函数值所对应解；判断是否达到最大迭代次数，若是则输出结果；否则返回第五步。本发明适应不确定环境下作战辅助决策对求解精度和时效性的要求，可为指控系统的研制提供方法支撑。
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