检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2025年第1期52卷 65-71页

作者：李嘉晖张萌萌陈洪辉国防科技大学信息系统工程全国重点实验室长沙410000

联合作战军事需求生成涉及的参与人员多、工作量庞大,生成过程大多依赖个体经验与多来源文档,存在需求生成效率较低等问题,难以有效支撑联合作战体系设计。随着大模型技术的发展,大模型驱动的智能体在诸多领域展现出卓越的性能,多智能... 详细信息

联合作战军事需求生成涉及的参与人员多、工作量庞大,生成过程大多依赖个体经验与多来源文档,存在需求生成效率较低等问题,难以有效支撑联合作战体系设计。随着大模型技术的发展,大模型驱动的智能体在诸多领域展现出卓越的性能,多智能体系统通过分布式决策实现群体智能,能够高效处理复杂任务。针对军事需求生成过程中存在的效率低下的问题,提出大模型驱动多智能体的军事需求生成框架。该框架整合了多模态信息获取智能体、军事专家智能体、会议主持人等要素。多模态信息获取智能体集成多模态信息处理工具,能够快速获取军事需求,并与用户进行问答交互;军事专家智能体以自然语言对话的形式模拟人类专家讨论生成需求的场景,大模型驱动军事专家智能体理解环境,并能自主调用开源论文库、搜索引擎等工具以支持对话;会议主持人接收人类用户的指令,利用大模型细化指令内容,生成对话提示词和问题背景描述。以俄乌冲突为实验背景,对相关多模态信息进行军事需求生成。实验结果表明,当多模态信息量在大模型最大处理容量以内时,该框架显著降低了军事需求生成的时间消耗,视频资源节省时间占比达到80%~85%,音频资源节省时间占比为90%~95%。

关键词：需求生成多智能体生成式人工智能大模型多模态

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一种基于改进NSGA-Ⅲ的联邦学习进化多目标优化算法

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计算机科学 2025年第3期52卷 152-160页

作者：胡康琦马武彬戴超凡吴亚辉周浩浩国防科技大学信息系统工程全国重点实验室长沙410073

联邦学习是一种新型的分布式机器学习方法,可以在不共享原始数据的前提下训练模型。当前,联邦学习方法存在针对模型准确率最优化、通信成本最优化、参与者性能分布均衡等多个目标同时优化难的问题,难以做到多目标的同步均衡。针对该问题... 详细信息

联邦学习是一种新型的分布式机器学习方法,可以在不共享原始数据的前提下训练模型。当前,联邦学习方法存在针对模型准确率最优化、通信成本最优化、参与者性能分布均衡等多个目标同时优化难的问题,难以做到多目标的同步均衡。针对该问题,提出联邦学习四目标优化模型及求解算法。将全局模型错误率、模型准确率分布方差、通信成本、数据成本作为优化目标,构建优化模型。同时,针对该模型的求解搜索空间大,传统NSGA-Ⅲ算法难以寻优的问题,提出基于佳点集初始化策略的改进NSGA-Ⅲ联邦学习多目标优化算法GPNSGA-Ⅲ(Good Point Set Initialization NSGA-Ⅲ),以求取Pareto最优解。该算法通过佳点集初始化策略将有限的初始化种群以均匀的方式分布在目标求解空间中,相较于原始算法,使第一代解最大限度地接近最优值,提升寻优能力。实验结果证明,GPNSGA-Ⅲ算法得到的Pareto解的超体积值相较于NSGA-Ⅲ算法平均提升107%;Spacing值相较于NSGA-Ⅲ算法平均下降32.3%;对比其他多目标优化算法,GPNSGA-Ⅲ算法能在保证模型准确率的情况下,更有效地实现模型分布方差、通信成本和数据成本的均衡。

关键词：联邦学习多目标寻优佳点集 NSGA-Ⅲ算法参数优化

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生成式任务网:基于大模型的自主任务规划与执行范式

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计算机科学 2025年第3期52卷 248-259页

作者：黄雪芹张胜朱先强张千桢朱承国防科技大学信息系统工程全国重点实验室长沙410073

得益于生成式人工智能的发展,无人系统的智能规划技术将迎来新的变革。首先分析了传统智能任务规划范式在泛化性、可迁移性以及任务规划前后连贯性等方面的缺陷,针对性地提出了基于大模型的任务规划与执行新范式,即生成式任务网。该方... 详细信息

得益于生成式人工智能的发展,无人系统的智能规划技术将迎来新的变革。首先分析了传统智能任务规划范式在泛化性、可迁移性以及任务规划前后连贯性等方面的缺陷,针对性地提出了基于大模型的任务规划与执行新范式,即生成式任务网。该方法可以帮助无人系统实现任务自主发现、智能规划与自动执行,形成问题到解决的闭环,同时使无人系统的任务规划过程具备了可泛化和易迁移的优势。然后介绍了生成式任务网的内涵,并完成了它的要素定义和流程建模,进而设计了一个通用应用架构。最后以N航空公司航材库作为场景进行应用分析,有效提升了无人系统在仓库管理中的智能化和自动化水平。

关键词：无人系统大模型任务规划任务执行生成式任务网

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海上试验训练指挥信息系统架构设计与运用模式研究

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系统工程理论与实践 2025年第04期 1389-1406页

作者：王来贺李圆方罗雪山国防科技大学信息系统工程全国重点实验室中国人民解放军92493部队

塑造指挥体系是提升试验训练活动组织质效的重要举措,而指挥信息系统的科学设计、合理建设和有效运用是支撑构建试验训练指挥体系的关键.根据不同类型、不同样式试验训练任务的组织指挥能力需求,以美国航母打击群作战指挥体系为研究对象... 详细信息

塑造指挥体系是提升试验训练活动组织质效的重要举措,而指挥信息系统的科学设计、合理建设和有效运用是支撑构建试验训练指挥体系的关键.根据不同类型、不同样式试验训练任务的组织指挥能力需求,以美国航母打击群作战指挥体系为研究对象,围绕海上试验训练指挥体系构建问题,采用统一架构框架描述方法设计海上试验训练指挥信息系统的架构,分别从能力分类、业务活动、资源结构和服务功能等多个视角阐述系统设计的内容、理念和技术途径.同时,结合典型作战场景下的战术运用特点,基于数实结合、等效功能模拟等原理,研究海上试验训练活动的力量编成方式与指挥信息系统的任务保障模式.有关成果可为试验训练领域军事信息系统的建设运用问题研究提供参考与借鉴.

关键词：海上试验训练指挥信息系统系统架构运用模式

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基于信息融合和数据增强的篇章级事件检测方法

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计算机科学与探索 2024年第11期18卷 3015-3026页

作者：谭立君胡艳丽曹健威谭真国防科技大学信息系统工程全国重点实验室长沙410073

事件检测是自然语言处理领域的关键任务,旨在识别事件触发词并正确分类其事件类型。语句级事件检测方法未能有效利用文本中的句内和句间事件相关性信息,面临着一词多义、事件共现等众多难题。此外,基于神经网络的事件检测模型需要大量... 详细信息

事件检测是自然语言处理领域的关键任务,旨在识别事件触发词并正确分类其事件类型。语句级事件检测方法未能有效利用文本中的句内和句间事件相关性信息,面临着一词多义、事件共现等众多难题。此外,基于神经网络的事件检测模型需要大量的文本数据作为训练支撑,但语料库的数据不足严重影响着结果的准确率及模型的稳定性。针对上述问题,提出了基于信息融合和数据增强的篇章级事件检测方法LGIA。该方法采用编-解码框架,设计了基于膨胀卷积网络的句子级局部信息抽取模块和基于条件层归一化的篇章级全局信息抽取模块,以深入挖掘整个文档的上下文语义信息和事件间的相关性。同时,采用了同义词替换的数据增强策略,有效扩充了数据样本,从而缓解了数据不足问题带来的影响。经实验验证,LGIA方法在ACE2005数据集上取得了较好的结果,并在数据增强后的TAC-KBP2017数据集上得到了显著的性能提升,F1值分别达到了77.6%和65.3%,相较于现有的基线方法展现出了更优越的性能表现。

关键词：事件检测信息融合数据增强编码-解码框架

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杀伤链分析构建与韧性优化方法

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指挥与控制学报 2024年第6期10卷 720-731页

作者：雷洪涛孙立健朱先强陈涛朱承国防科技大学信息系统工程全国重点实验室长沙410073

针对联合战场受损环境下作战过程所面临的作战单元损伤及杀伤能力不持续等问题,提出一种杀伤链分析构建与韧性优化方法。提出杀伤链韧性概念内涵、分析了其特点,并给出一个新的杀伤链韧性度量指标。在相关概念基础上,结合杀伤链元路径... 详细信息

针对联合战场受损环境下作战过程所面临的作战单元损伤及杀伤能力不持续等问题,提出一种杀伤链分析构建与韧性优化方法。提出杀伤链韧性概念内涵、分析了其特点,并给出一个新的杀伤链韧性度量指标。在相关概念基础上,结合杀伤链元路径表示方法和指挥控制(command and control,C2)组织结构实现考虑,设计一种杀伤链分析构建方法,为后续韧性优化研究开展奠定了优选杀伤链基础。为高效解决受损环境下杀伤链的重组或重构问题,提出一种基于链间近似度的杀伤链韧性优化方法。在构建的海空联合作战场景上验证了所提方法和算法的科学性和有效性。

关键词：杀伤链分析构建韧性优化元路径 C2组织结构

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基于可逆图扩散的网络传播溯源方法研究

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计算机科学与探索 2024年第5期18卷 1348-1356页

作者：翟文硕赵翔陈东国防科技大学大数据与决策实验室长沙410073 国防科技大学信息系统工程全国重点实验室长沙410073

随着社会的发展,各种类型网络的安全问题日益突出,尤其是网络传播问题。对网络传播的扩散源点进行准确的定位是实现控制网络传播的重要手段。对于网络传播溯源问题的研究还面临着网络结构多样、传播机制复杂等问题,因此基于图神经网络... 详细信息

随着社会的发展,各种类型网络的安全问题日益突出,尤其是网络传播问题。对网络传播的扩散源点进行准确的定位是实现控制网络传播的重要手段。对于网络传播溯源问题的研究还面临着网络结构多样、传播机制复杂等问题,因此基于图神经网络研究了网络传播溯源问题,提出了一个基于图卷积神经网络的可逆图扩散模型(GCNIGD)。在节点易感性估计阶段,考虑到网络节点之间的连接关系,结合图卷积神经网络充分利用了网络的结构信息;在节点特征构造阶段,结合了图扩展卷积对网络中信息传递进行空间局部化拓展,从而可以从多跳信息中学习来增强基于图的模型;在进行溯源阶段,将图溯源问题转化为图扩散的逆问题,构造了可逆的图网络对源节点进行准确估计,解决了网络溯源中的不适定问题。最后,在六个真实世界数据集中进行了大量的实验,实验结果表明提出的方法超越了目前已知的最先进方法。该研究对于网络中虚假信息溯源、网络攻击溯源等网络安全领域问题具有重要的指导意义。

关键词：网络溯源图神经网络图扩散逆问题

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基于贝叶斯网络及STRIDE模型的XSS风险分析

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指挥与控制学报 2024年第1期10卷 38-46页

作者：周鋆符鹏涛国防科技大学信息系统工程全国重点实验室长沙410000

贝叶斯网络因能够对事件进行建模并给出紧凑的概率表示,被广泛地用在风险分析上。针对XSS攻击,基于STRIDE威胁模型构建贝叶斯网络结构模型,并通过专家经验和排序节点获取节点先验概率,在此基础上采用拒绝性采样算法得到数据集,进而学习... 详细信息

贝叶斯网络因能够对事件进行建模并给出紧凑的概率表示,被广泛地用在风险分析上。针对XSS攻击,基于STRIDE威胁模型构建贝叶斯网络结构模型,并通过专家经验和排序节点获取节点先验概率,在此基础上采用拒绝性采样算法得到数据集,进而学习贝叶斯网络参数。利用贝叶斯网络推理计算Web系统遭受XSS攻击的风险,找到弱点以加强相应的防护措施,实现积极防御。

关键词：跨站脚本攻击XSS 贝叶斯网络 STRIDE威胁分类排序节点拒绝性采样

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大语言模型在C2组织领域的应用分析

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指挥与控制学报 2024年第6期10卷 669-676页

作者：孙立健周鋆韦定江朱承张维明国防科技大学信息系统工程全国重点实验室长沙410073

大语言模型(large language models,LLMs)一经诞生便受到了指挥控制(command and control,C2)组织领域的广泛关注,讨论LLMs的发展现状及主要功能,介绍C2组织结构模型,建立LLMs在C2组织领域的应用架构,全面分析C2组织中LLMs在处理态势、... 详细信息

大语言模型(large language models,LLMs)一经诞生便受到了指挥控制(command and control,C2)组织领域的广泛关注,讨论LLMs的发展现状及主要功能,介绍C2组织结构模型,建立LLMs在C2组织领域的应用架构,全面分析C2组织中LLMs在处理态势、任务、约束和方案等数据时的潜在应用,探讨LLMs在C2组织领域应用时的潜在风险。

关键词：大语言模型指挥控制 C2组织杀伤链

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基于半监督学习的域适应实体解析算法

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计算机科学 2024年第9期51卷 214-222页

作者：戴超凡丁华华国防科技大学信息系统工程全国重点实验室长沙410073

实体解析旨在查找两个数据实体是否引用同一实体,是许多自然语言处理任务中的一项基本任务。现有的基于深度学习的实体解析解决方案通常需要大量的标注数据,即使利用预训练的语言模型进行训练,仍然需要数千个标签才能达到令人满意的准... 详细信息

实体解析旨在查找两个数据实体是否引用同一实体,是许多自然语言处理任务中的一项基本任务。现有的基于深度学习的实体解析解决方案通常需要大量的标注数据,即使利用预训练的语言模型进行训练,仍然需要数千个标签才能达到令人满意的准确性。现实场景中,这些标注数据并不容易获得。针对上述问题,提出了一个基于半监督学习的域适应实体解析模型。首先,在源域上训练一个分类器,然后利用域适应减小源域和目标域的分布差异,同时用数据增强后的目标域软伪标签加入源域迭代训练,从而实现从源域到目标域的知识迁移。在13个来自相同或不同领域的数据集上对所提模型进行了对比实验和消融实验,实验结果表明,与无监督基线模型相比,所提模型在多个数据集上的F1值平均提升了2.84%,9.16%和7.1%;与有监督基线模型相比,所提模型只需要20%~40%的标签就可以达到与有监督学习相当的性能。消融实验进一步证明了所提模型的有效性,其总体上可以获得更好的实体解析结果(相关代码已开源1))。

关键词：实体解析域适应伪标签预训练语言模型数据增强

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