摘要：联合作战行动中的关键是选择最优火力分配方案,最大化发挥武器系统效能。常规导弹火力分配问题一般视为多目标优化问题进行研究。针对非支配排序遗传算法(NSGA-III)在武器-目标的分配问题中缺少对决策者偏好的衡量这一问题,提出基于R-NSGA-III的常规导弹火力分配模型,根据决策者偏好生成参考点;针对常规导弹存在调度转移和发射前准备时间等特点,采用引入时间成本展现方案开销的方法。通过实验验证模型有效性,运行时间为NSGA-III模型的52%;通过三维散点图进行方案展示,为辅助决策提供有效支撑。

摘要：军事命名实体识别是军事情报分析和作战信息服务的基础。为了解决军事文本中分词不准确、形式多样以及语料库缺乏的问题,文中提出了一种基于预训练模型与神经网络的军事命名实体识别方法。通过BERT预训练模型构建词向量,利用BiLSTM神经网络处理上下文信息的优势,同时加入注意力机制,并通过条件随机场进行解码,完成了军事命名实体识别任务。在自构建的军事文本语料库上的实验结果表明,该模型F1值为92.14%,优于其他的传统方法。