摘要：针对当前牵引变电站监控系统在站域分析方面的不足,提出了一种基于分层推理架构的牵引变电站智能报警专家系统设计;阐述了该设计方案中的分层推理架构、离散事件比对、规则条件延时触发和返回、全景信息自动收集等关键技术环节;该设计方案在多个智能牵引变电站中的实际应用验证了其可行性和高效性。

摘要：目标集群类型识别是体系作战样式下态势认知的关键,然而现有集群识别算法主要依据专家知识人工进行判读,难以满足作战态势快速、准确理解的需求。提出数据和知识驱动下的推理机制,构建分层精细化推理的集群场景识别框架,预识别层检测目标运动过程中的集群的分群/合群,根据设计基于边界检测的密度峰值聚类确定群的划分情况,得到集群的初步识别结果;再识别层中综合分析集群执行任务、运动特性、电磁特性,对集群目标的多源特性进行多元知识约束下的推理网络构建,在此基础上利用现有数据进行推理网络参数学习,进而使推理获得更为准确的集群类型识别结果。该框架综合知识和数据的优势具有从粗到精的集群目标识别能力,利用多特征综合推理机制对目标集群精细化分析,实现集群类型的准确识别。在典型的集群作战活动场景下推理置信度和正确率两项指标均优于现有算法,验证了所提方法的有效性,提高空战目标集群类型识别的置信度和准确率。

摘要：针对海洋交通风险事故的特点,采用基于分层推理思想设计了海洋交通风险应急决策处理模型。在模型中提出了以行为和状态为核心的知识规则描述方法。以该模型为基础给出了系统的设计与实现。通过将海洋交通风险事故分解为事务级、情况级和执行级三级处理,使系统能综合应用海洋交通事务各种信息进行有效决策,提高了海洋交通事务风险控制能力。系统的实现对于促进海洋交通风险控制的智能化水平,深化海事管理信息化平台建设具有现实意义。