反導任務規(guī)劃技術：基于案例推理

目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 反導作戰(zhàn)體系 1
1.1.1 反導預警探測裝備 2
1.1.2 反導指揮控制裝備 8
1.1.3 反導攔截打擊裝備 10
1.1.4 綜合保障系統(tǒng) 11
1.2 反導作戰(zhàn)過程 11
1.2.1 “兩段三層”反導作戰(zhàn)過程 11
1.2.2 末段高低兩層協(xié)同反導作戰(zhàn)過程 13
1.3 反導任務規(guī)劃 15
1.3.1 反導任務規(guī)劃的相關概念 15
1.3.2 反導任務規(guī)劃流程 16
1.3.3 反導任務規(guī)劃的關鍵問題 18
1.3.4 反導任務規(guī)劃特點 19
1.3.5 作戰(zhàn)應用對于反導任務規(guī)劃系統(tǒng)的要求 20
1.4 任務規(guī)劃研究現(xiàn)狀 21
1.4.1 任務規(guī)劃的應用研究 22
1.4.2 任務規(guī)劃的理論研究 23
1.4.3 反導任務規(guī)劃研究現(xiàn)狀 24
1.4.4 研究現(xiàn)狀總結 25
第2章 案例推理技術 26
2.1 CBR技術概述 26
2.1.1 CBR技術的起源與發(fā)展 26
2.1.2 CBR技術的應用情況 26
2.1.3 CBR技術的基本思想 28
2.1.4 CBR技術的主要研究內(nèi)容 28
2.2 案例表示技術 29
2.2.1 一階謂詞邏輯 30
2.2.2 產(chǎn)生式系統(tǒng) 30
2.2.3 語義網(wǎng)表示法 31
2.2.4 框架系統(tǒng) 32
2.2.5 SysML表示方法 34
2.2.6 OWL本體表示方法 36
2.2.7 XML表示方法 40
2.3 案例相似性度量技術 42
2.3.1 確定型數(shù)值屬性相似性度量方法 42
2.3.2 區(qū)間型數(shù)值屬性相似性度量方法 43
2.3.3 模糊屬性相似性度量方法 44
2.3.4 文本屬性相似性度量方法 44
2.3.5 案例整體相似性度量方法 45
2.4 案例組織索引技術 45
2.4.1 案例聚類方法 46
2.4.2 B+樹索引方法 48
2.4.3 基于案例聚類的案例索引B+樹構建方法 50
2.5 案例檢索技術 52
2.5.1 基于k近鄰的案例索引B+樹檢索方法 53
2.5.2 基于概率支持向量機的檢索方法 56
2.6 案例修正技術 60
2.6.1 重用共異相似案例的修正技術 61
2.6.2 案例的評價技術 62
第3章 基于案例推理的反導任務規(guī)劃框架 68
3.1 CBR方法的基礎分析 68
3.1.1 CBR方法的問題求解過程 68
3.1.2 CBR方法的優(yōu)勢與不足 69
3.2 CBR應用于反導任務規(guī)劃領域的可行性分析 72
3.2.1 CBR原理與反導任務規(guī)劃的相似性 72
3.2.2 CBR方法對反導任務規(guī)劃的適用性 72
3.2.3 反導任務規(guī)劃中CBR基礎假設的存在性 73
3.3 CBR的反導任務規(guī)劃實現(xiàn)框架設計 74
3.3.1 基于指控過程視角的CBR過程模型改進 74
3.3.2 實現(xiàn)框架的總體設計 76
3.3.3 實現(xiàn)框架具體環(huán)節(jié)/模塊 77
3.4 本章小結 78
第4章 反導作戰(zhàn)預案表示技術 79
4.1 基本概念 79
4.1.1 作戰(zhàn)方案與作戰(zhàn)預案 79
4.1.2 反導作戰(zhàn)預案的生成流程 80
4.2 反導作戰(zhàn)預案的要素 81
4.2.1 反導作戰(zhàn)目的 82
4.2.2 反導作戰(zhàn)對象 82
4.2.3 反導作戰(zhàn)實體 82
4.2.4 反導作戰(zhàn)任務 86
4.2.5 反導作戰(zhàn)行動 88
4.2.6 反導的其他條件和約束 89
4.3 基于案例觀點的反導作戰(zhàn)預案要素 89
4.4 反導作戰(zhàn)預案表示的基本要求 90
4.5 具有驗證環(huán)節(jié)的反導預案表示技術 92
4.5.1 預案表示技術流程 92
4.5.2 基于SysML的預案格式化建模 94
4.5.3 基于OWL DL的模型驗證 98
4.5.4 基于CBML的預案形式化表示 102
4.5.5 基于關系型數(shù)據(jù)庫的預案存儲 111
4.6 本章小結 113
第5章 反導作戰(zhàn)預案組織與索引技術 114
5.1 基本概念 114
5.1.1 反導作戰(zhàn)預案相似度 114
5.1.2 關鍵屬性和屬性值裕度 115
5.2 反導作戰(zhàn)預案相似性度量方法 115
5.2.1 相似性度量方法的基本思路 115
5.2.2 預案局部相似性度量 116
5.2.3 預案全局相似性度量 118
5.2.4 反導作戰(zhàn)預案相似性度量方法對比實驗 119
5.3 反導作戰(zhàn)預案的聚類劃分方法 121
5.3.1 現(xiàn)有方法對反導作戰(zhàn)預案聚類的適應性 121
5.3.2 基于改進GRC和集成技術的作戰(zhàn)預案聚類算法 122
5.3.3 算法性能實驗與分析 124
5.4 反導作戰(zhàn)預案聚類標簽配準方法 127
5.4.1 預案聚類標簽配準問題 127
5.4.2 現(xiàn)有方法對作戰(zhàn)預案標簽配準的適應性 128
5.4.3 基于規(guī)劃模型的作戰(zhàn)預案聚類標簽配準算法 129
5.4.4 算法性能實驗與分析 131
5.5 反導作戰(zhàn)預案索引策略 134
5.5.1 現(xiàn)有方法對反導作戰(zhàn)預案索引的適應性 134
5.5.2 反導預案BCS-Tree索引構建流程 135
5.5.3 BCS-Tree索引中的預案區(qū)位碼 136
5.5.4 BCS-Tree索引中的預案 MBR 137
5.5.5 預案劃分基點選擇 138
5.5.6 基于雙基點的預案 MBR分割 139
5.5.7 索引策略性能分析 140
5.6 本章小結 143
第6章 反導作戰(zhàn)預案檢索技術 144
6.1 反導作戰(zhàn)預案檢索及其要求 144
6.1.1 反導作戰(zhàn)預案檢索問題 144
6.1.2 現(xiàn)有方法對反導作戰(zhàn)預案檢索的適應性 144
6.2 基于BCS-Tree索引的反導作戰(zhàn)預案檢索 147
6.2.1 檢索區(qū)域判斷策略改進 147
6.2.2 基于BCS-Tree索引的檢索算法設計 149
6.2.3 性能分析與實例驗證 150
6.3 基于MPLS-SVM的反導作戰(zhàn)預案檢索 153
6.3.1 MPLS-SVM分類算法 153
6.3.2 基于MPLS-SVM的反導預案檢索流程 156
6.3.3 基于MPLS-SVM的類屬分類器構建 156
6.3.4 分類器概率結果合成 157
6.3.5 可行性分析和實例驗證 158
6.4 兩種方法性能對比試驗與分析 161
6.5 本章小結 161
第7章 反導作戰(zhàn)預案修正和評估技術 163
7.1 反導任務規(guī)劃預案修正技術 163
7.1.1 反導作戰(zhàn)預案修正問題及要求 163
7.1.2 基于雙線規(guī)則學習的反導作戰(zhàn)預案修正技術 163
7.1.3 修正技術實例驗證與分析 166
7.2 反導作戰(zhàn)預案評估方法 168
7.2.1 反導作戰(zhàn)預案評估概述 168
7.2.2 反導作戰(zhàn)預案評估指標 168
7.2.3 評估方法選擇和度量依據(jù)設計 171
7.2.4 反導作戰(zhàn)預案評估模型 173
7.2.5 方法實例驗證與分析 176
7.3 本章小結 179
第8章 基于案例推理的反導任務規(guī)劃系統(tǒng)設計與實現(xiàn) 180
8.1 系統(tǒng)總體設計 180
8.1.1 系統(tǒng)體系結構及運行流程 180
8.1.2 系統(tǒng)功能結構 181
8.2 數(shù)據(jù)庫設計 182
8.2.1 預案庫設計 182
8.2.2 基本數(shù)據(jù)庫 184
8.2.3 規(guī)則數(shù)據(jù)庫 186
8.3 系統(tǒng)公共類設計 187
8.3.1 數(shù)據(jù)庫操作公共類設計 188
8.3.2 預案操作公共類設計 188
8.3.3 其他公共類設計 189
8.4 程序文件組織結構 189
8.5 人機界面設計 191
8.6 仿真實驗案例 195
8.6.1 空襲想定設置 195
8.6.2 防御想定設置 196
8.6.3 其他約束情況設置 199
8.6.4 仿真運行參數(shù)設置 199
8.6.5 仿真運行結果 200
8.6.6 結果有效性分析 204
8.7 本章小結 205
參考文獻 206
附錄A 數(shù)據(jù)庫操作公共類代碼 216
附錄B 預案操作公共類代碼 221
附錄C 其他公共類設計 231
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