新的知识表示方法——概念图

简要介绍了一种新的知识表示方法一概念图知识表示方法．详细论述了概念图知识表示方法的形式化定义、概念图知识表示的机器内部实现方法以及基于概念图表示知识的推理，并对在推理过程中如何实现概念图之间的匹配作了详细的论述．     

军用航天能力亟待提升

2011年,美俄欧日等航天大国在国家经济不太景气,财政紧缩的困难条件下仍在继续发展军事航天系统,一批先进的侦察、预警、导航、通信卫星发射入轨,还有一些作战快速响应的战术卫星从试验走向战场应用,为军事作战提供进一步的信息支援能力。     

航空兵编队与舰艇编队对抗数理战术

舰艇编队防空武器多样,防空区域层次明确,防空能力相对较强,在基于舰艇编队任务模式和编队组成分析基础上,对其防空系统策略进行研究;针对航空兵的快速机动性和战术灵活性,建立战术攻击策略库,结合基于毁伤等级的毁伤效果评估,进行了航空兵编队对舰艇编队数理战术研究,从而为战术决策提供依据,最后指出进一步研究的方向。     

基于QAR数据的关联规则挖掘算法能研究

介绍和分析了关联规则的概念和Apriori算法,针对Apriori算法需要多次扫描数据库而导致运算效率不高的缺点．设计并实现了基于事务标识列表的频繁项集的产生算法——TagList Apriori。对比实验证明,新方法可以有效减少数据库扫描次数,节省运算时间．提高算法的运算效率,提高OAR数据关联规则挖掘的效率。     

战术星发展轨迹

美军认为,从空间对抗角度来说,一旦卫星遭到敌方的破坏,发射快速响应小卫星来进行应急补充是一种重要途径。2003年,美国国防部转型办公室提出“战术星”的概念——卫星的使用范围由军师级扩展到战区各级指挥员,并能应急发射、成本低廉。     

阿斯特里姆将与哈开展多项航天合作

5月19日．轨道科学公司的“人牛怪”1火箭在位于NASA沃洛普斯飞行设施的中大西洋地区航天港发射了美国空军的“战术卫星”3和另4颗微小卫星。     

一种非规则采样航空时序数据异常检测方法

航天器遥测数据的实时异常检测对于航天任务具有重要意义。以往方法大都考虑规则采样且缺失率较低的时序数据,然而航空时序数据具有维度大、噪声多、缺失率高、采样间隔不规则等特点,因此异常检测任务较为困难。针对非规则采样且具有缺失值的多维航空时序数据提出非规则采样多维时序数据异常检测（IMAD）算法。首先,采用带有可训练迟滞项的门控循环单元（GRU-D）对缺失值和非规则采样的时序数据进行建模;然后,采用变分自编码器建立随机性模型,学习正常时序数据的分布,从而对噪声数据具有鲁棒性;最后,利用基于极值理论的自适应阈值确定法确定合适阈值进行异常检测。结果显示,在两个真实航空时序数据集上,IMAD具有超出当前最新异常检测算法的性能;多个实验表明,IMAD在缺失率、参数以及数据集变化时,能够维持较好的异常检测效果,具有较强的鲁棒性。     

敏捷光学卫星密集区域推扫成像任务规划方法

敏捷成像卫星可以实现利用三轴姿态机动所形成的推扫成像模式,同时可以在机动过程中同步成像。在敏捷卫星成像任务的基础上,建立考虑推扫成像模式的敏捷卫星任务规划模型。通过高斯投影建立球面直线扫描条带的数学生成模型,并利用Matlab现有函数进行优化解算;由于模型解算的复杂性,将整体规划问题分为两层子问题分别进行处理,在条带任务分配中,设计了适用于计算机计算的含有条带分配策略的解算算法;在上层规划中,基于推扫成像的双向扫描特性,设计了基于启发式规则的敏捷卫星任务规划算法;之后,将不可规划条带拆作孤立点目标进行处理,最后通过再合成处理完成整体规划。仿真结果表明,文章所设计的算法可以有效处理实际情况下的敏捷卫星推扫成像任务规划问题。