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海洋环境下武器装备作战效能评估系统推理机的研究

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摘要

第一章 绪论

1.1 课题背景与意义

1.1.1 专家系统

1.1.2 海洋环境对武器作战效能的影响

1.2 课题介绍

1.3 论文结构

第二章 武器作战效能评估系统的知识库与推理机

2.1 武器装备作战效能评估系统知识库的构建

2.1.1 构建原则

2.1.2 知识的类型

2.1.3 知识表示

2.1.4 构建过程

2.2 武器装备作战效能评估系统推理机的研究

2.2.1 推理机概述

2.2.2 推理机的设计要求

2.2.3 推理机制的类型

2.2.4 基于规则的推理机

2.2.5 基于案例的推理机

2.3 本章小结

第三章 单个武器作战效能评估规则引擎推理机的研究

3.1 规则引擎概述

3.2 Rete算法

3.2.1 Rete算法介绍

3.2.2 Rete算法的原理

3.2.3 Rete算法网络结构

3.2.4 Rete算法的改进

3.3 构建单个武器装备作战效能评估的规则引擎

3.3.1 知识库内规则知识的存储形式

3.3.2 基于改进算法的Rete网络的建立

3.3.3 基于改进算法的动态Rete网络的匹配过程

3.4 本章小结

第四章 单个武器作战效能评估案例推理机的研究

4.1 常见相似性度量法

4.2 案例检索技术

4.2.1 理论分析

4.2.2 属性分类

4.2.3 阈值混合相似度

4.2.4 聚类分析

4.3 基于案例推理的修正技术

4.4 武器装备作战效能评估案例推理机的实现

4.5 本章小结

第五章 基于知识的武器作战效能评估子系统的设计与实现

5.1 系统软件体系结构

5.1.1 .NET基本框架结构

5.1.2 ADO.NET数据访问简介

5.1.4 数据库技术

5.1.4 三层结构体系

5.2 系统UML建模

5.2.1 系统的需求分析

5.2.2 系统UML建模

5.3 系统的设计与实现

5.3.1 基于知识的武器效能评估框架图

5.3.2 数据访问层的设计与实现

5.3.3 业务逻辑层的设计与实现

5.3.4 界面层的设计与实现

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 本文工作总结

6.2 进一步的工作展望

致谢

参考文献

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摘要

武器装备作战效能的评估对军事行动作战决策系统有至关重要的影响,因此怎样合理科学地建立单个武器装备的效能评估系统是本文研究的重点问题。本文将专家系统理论应用到武器装备作战效能评估中,利用知识库和推理机对武器装备在不同气象水文条件下的效能值进行评估。
  本文首先根据知识库的构建原则建立武器装备作战效能评估的知识库,依据知识的存储形式设计海洋环境下武器装备作战效能评估系统基于规则推理的推理机即规则引擎推理机。该规则引擎推理机的核心部分是对知识库内的知识进行规则检索和匹配的过程,本文提出改进Rete算法构建规则引擎对知识库进行规则检索。与传统的Rete算法相比,改进的Rete算法根据根节点中的武器装备列表动态地调用知识库中的规则,减少了不必要的规则匹配,并且对于不同的规则给定不同的重要等级,简化了冲突消解的过程,大大降低了规则的检索次数。
  考虑到规则引擎推理机对规则的存储形式和规则的数量都有较高的要求,若不能满足,则规则引擎推理机很难得到较好的效能评估结果。限于资金等因素的制约,海洋环境下武器装备作战效能评估系统的数据较少且不完善,很大程度上制约了规则引擎推理机的评估结果。为此,本文进一步采用基于案例推理的推理机对武器装备的作战效能进行评估。基于案例推理的推理机即案例推理机的核心部分是案例检索过程。一个良好的相似度评估方法,将有助于解决海洋环境下武器装备作战效能的定量评估问题,为决策提供参考。当给定一个目标武器,运用k-平均值聚类算法对该目标武器所属武器类别的案例库中的武器进行聚类分析,得到与目标武器同属于一个聚类中心的所有案例,剔除了一些不需要进行相似度计算的武器。为了解决相似匹配的问题,本文在对相似性度量方法进行研究的基础上,提出了一种新的相似度量法即阈值混合相似度量法,该方法融入了模糊理论来求解案例间的相似度,解决了传统的基于案例推理机对于模糊知识无能为力的现状。然后通过阈值混合相似度量法在聚类后的案例库中得到该目标武器的最相似武器。最后用最相似武器代替目标武器推理出当前海洋环境下的效能值,并将结果存入衍生知识库中。推理过程首先采用上述规则引擎进行效能评估推理,若得不到武器装备效能值再采用基于案例的推理。
  接着对系统开发时用到的关键技术进行了详细的介绍,用UML对系统进行建模,并给出了部分用例图和类图。基于对武器装备作战效能评估推理机的理论分析,设计并实现了三层结构体系的海洋环境下基于知识的武器装备作战效能评估子系统。最后总结了本文所做工作以及有待进一步研究的问题。

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