为解决军事模拟训练中现有自然语言交互框架与训练任务匹配度不足,难以支撑受训人员与计算机生成兵力(computer generated forces,CGF)流畅交互的问题,提出了面向CGF的自然语言交互技术框架(natural language interaction for CGF,NLI4C...为解决军事模拟训练中现有自然语言交互框架与训练任务匹配度不足,难以支撑受训人员与计算机生成兵力(computer generated forces,CGF)流畅交互的问题,提出了面向CGF的自然语言交互技术框架(natural language interaction for CGF,NLI4CGF)。分析了受训人员与CGF之间的自然语言交互逻辑和功能需求,构建了军事模拟训练场景下的自然语言交互框架,支撑了步兵分队模拟训练原型系统中的语义解析和知识查询任务。实验结果表明:所构建的模型表现良好,能够满足步兵分队训练的需求,显著提升了受训用户体验。展开更多
目前海上有人无人兵力大多依靠主观决策进行组织调配。针对当前系统性的兵力调配建模与优化应用较少且较为薄弱的问题,从战役战术尺度出发,基于PREA环作战理论,综合考虑海上有人无人兵力特征,主要从作战资源建模、作战需求分析和作战能...目前海上有人无人兵力大多依靠主观决策进行组织调配。针对当前系统性的兵力调配建模与优化应用较少且较为薄弱的问题,从战役战术尺度出发,基于PREA环作战理论,综合考虑海上有人无人兵力特征,主要从作战资源建模、作战需求分析和作战能力运用3个方面提出有人无人协同指挥的兵力调配模型构建方法。通过分析典型对海作战模拟案例,运用多目标量子粒子群优化算法进行模型快速优化迭代,提供符合实际应用场景的作战资源调配方案。结果表明,所提模型具有良好的实用性,可为作战兵力调配(combat force deployment,CFD)提供参考。展开更多
文摘为解决军事模拟训练中现有自然语言交互框架与训练任务匹配度不足,难以支撑受训人员与计算机生成兵力(computer generated forces,CGF)流畅交互的问题,提出了面向CGF的自然语言交互技术框架(natural language interaction for CGF,NLI4CGF)。分析了受训人员与CGF之间的自然语言交互逻辑和功能需求,构建了军事模拟训练场景下的自然语言交互框架,支撑了步兵分队模拟训练原型系统中的语义解析和知识查询任务。实验结果表明:所构建的模型表现良好,能够满足步兵分队训练的需求,显著提升了受训用户体验。
文摘目前海上有人无人兵力大多依靠主观决策进行组织调配。针对当前系统性的兵力调配建模与优化应用较少且较为薄弱的问题,从战役战术尺度出发,基于PREA环作战理论,综合考虑海上有人无人兵力特征,主要从作战资源建模、作战需求分析和作战能力运用3个方面提出有人无人协同指挥的兵力调配模型构建方法。通过分析典型对海作战模拟案例,运用多目标量子粒子群优化算法进行模型快速优化迭代,提供符合实际应用场景的作战资源调配方案。结果表明,所提模型具有良好的实用性,可为作战兵力调配(combat force deployment,CFD)提供参考。
