第３０卷 第６期
２０１０年１２月
弹 箭 与 制 导 学 报
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｌｅｓ，Ｒｏｃｋｅｔｓ，Ｍｉｓｓｉｌｅｓ ａｎｄ Ｇｕｉｄａｎｃｅ
Ｖｏｌ．３０ Ｎｏ．６
Ｄｅｃ ２０１０
基于Ａｇｅｎｔ的空中目标威胁度评估模型＊
刘顺利１，陈亚生２，陈 琳１
（１防空兵指挥学院，郑州 ４５００５２；２南京军区军训和兵种部，南京 ２１００００）
摘 要：首先设计了基于Ａｇｅｎｔ的空中目标威胁度评估模型，接着依次从因素考虑、因素知识库构建、因素知
识库学习和空中目标威胁度综合评估四个方面研究了空中目标威胁度评估模型的构建步骤，最后给出了算例
分析。分析结果表明，利用Ａｇｅｎｔ方法构建空中目标威胁度可有效实现模型的智能化和通用化，提高了空中
目标威胁度评估的正确性和适应性等。
关键词：Ａｇｅｎｔ；空中目标；威胁度；评估模型
中图分类号：Ｅ９２６．４ 文献标志码：Ａ
Ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ Ａｅｒｉａｌ Ｔａｒｇｅｉｓ Ｔｈｒｅａｔ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ａｇｅｎｔ
ＬＩＵ Ｓｈｕｎｌｉ１，ＣＨＥＮ Ｙａｓｈｅｎｇ２，ＣＨＥＮ Ｌｉｎ１
（１Ａｉｒ Ｄｅｆｅｎｓｅ Ｃｏｍｍａｎｄ Ａｃａｄｅｍｙ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ ４５００５２，Ｃｈｉｎａ；
２Ｍｉｌｉｔａｒｙ Ｔｒａｉｎｉｎｇ ａｎｄ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ａｒｍｓ Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ，Ｎａｎｊｉｎｇ Ｍｉｌｉｔａｒｙ Ｒｅｇｉｏｎ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｉｒｓｔ ｏｆ ａｌｌ，ｄｅｓｉｇｎｅｄ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ａｅｒｉａｌ ｔａｒｇｅｉｓ ｔｈｒｅａｔ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｇｅｎｔ，ａｎｄ ｔｈａｎ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｄ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｓｔｅｐｓ ｏｆｍｏｄｅｌ ａｂｏｕｔ ａｅｒｉａｌ ｔａｒｇｅｉｓ ｔｈｒｅａｔ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｆｏｕｒ ａｓｐｅｃｔｓ ｔｈａｔ ｉｓ ｔｈｉｎｋｉｎｇ ｏｎ ｆａｃｔｏｒｓ，ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｄａｔａｂａｓｅ ｂｕｉｌｄｉｎｇ ｏｎ ｆａｃｔｏｒｓ，ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｄａｔａｂａｓｅ ｓｔｕｄｙｉｎｇ ｏｎ ｆａｃｔｏｒｓ ａｎｄ ａｅｒｉａｌ ｔａｒｇｅｉｓ ｔｈｒｅａｔ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｆｉｎａｌｌｙ ｇｉｖｅｎ ｅｘａｍｐｌｅ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ｅｘａｍｐｌｅ ａｎｓｌｙｓｉｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｓｔｒｕｃｔｕｒｉｎｇ ａｅｒｉａｌ ｔａｒｇｅｉｓ ｔｈｒｅａｔ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｇｅｎｔ ｃａｎ ｒｅａｌｉｚｅ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ａｎｄ ｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎ，ｉｍ－ｐｒｏｖｉｎｇ ａｅｒｉａｌ ｔａｒｇｅｉｓ ｔｈｒｅａｔ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ ａｄａｐｔａｔｉｏｎ，ｅｔｃ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ａｇｅｎｔ；ａｅｒｉａｌ ｔａｒｇｅｔ；ｔｈｒｅａｔ；ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ
０ 引言
空中目标威胁度一般是指敌方对我方保卫目标侵袭成功的可能性及侵袭成功时可能造成的破坏程度。对敌空中目标的威胁度评估和火力单元射击有利度评估是指挥信息系统区分兵力、火力的基本依据。
目前对空中目标威胁度的评估模型较多［１－２］，为了使模型在设定的场合有很强的适应能力，必须对一些因素作相应简化，因此限定了模型在其他场合的适用性；加之新空中目标、新战场情况等的不断出现，因此使得空中目标威胁度评估模型总在不断研究更新中。Ａｇｅｎｔ［３－４］技术的发展为解决模型的适用性提供了有效方法。文中用Ａｇｅｎｔ模型自下而上的建模方式把空中目标威胁度评估划分为多个具有高度自治能力的Ａｇｅｎｔ实体，通过对这些实体和知识库的维护，实现空中目标威胁度评估的通用化、智能化，使空中目标威胁度评估更加精确、高效，且能适应不同的战场环境。１ 基于Ａｇｅｎｔ的空中目标威胁度评估模型设计
基于Ａｇｅｎｔ的目标威胁度评估模型通过和火力分配系统中其他Ａｇｅｎｔ交互得到威胁度估计因素，并模拟人的思维方式对任务和进度进行分析，进行威胁度评估。根据空中目标威胁度评估的特点，建立目标威胁度评估模型体系结构如图１所示，在动态环境中，模型以环境事件作为Ａｇｅｎｔ反应的前提，在目标支配下，利用强化学习方法进行在线学习，产生最优动作策略集，也就是空中目标威胁度。
空中目标威胁度评估的Ａｇｅｎｔ模型可分为感知模块、意图模块、执行模块和知识库模块。其中：态势感知模块负责获取当前环境以及自身内部状态的认知，对目标威胁度评估因素和自身任务、进度的分析报告情况与火力分配系统中其他Ａｇｅｎｔ进行通信和交互；
意图模块主要从知识库中获取威胁度评估的因素，
＊收稿日期：２０１０－０３－１０
作者简介：刘顺利（１９５７－），男，河北易县人，教授，研究方向：防空兵作战指挥自动化。
第６期刘顺利等：基于Ａｇｅｎｔ的空中目标威胁度评估模型
并根据空情和影响空中目标威胁度的因素对空中目标威胁度产生认知，同时修正推理过程中相应的权重；
知识库模块主要存储影响空中目标威胁度的因素知识，并通过自身学习改变各因素相应权重；
执行模块将系统对目标威胁度的认知状态按照威胁度评估的最优化原则生成符合战场环境的空中目标威胁度评估策略，并对结果进行反馈和修正，根据自身意图、动作策略以及对当前态势的认知采取相应动作
。
图１ 空中目标威胁度评估的Ａｇｅｎｔ模型体系结构
２ 空中目标威胁度评估的步骤
２．１ 确定空中目标威胁度评估的考虑因素
１）天气因素。天候对目标威胁度的影响主要是降雨、降雪及起雾等情况下。
２）被保卫目标情况。根据空袭兵器目标选择将其分为以下五个方面：领导机构与相关系统；关键的生产设施；与居民日常生产相关目标，包括供水系统，生产用品供应等；与防空力量相关的目标；与舆论相关的目标。不同的空袭兵器对不同的被保卫目标威胁程度不同。
３）目标类型。将来袭目标按轰炸机、歼击轰炸机、强击机、武装直升机、隐形飞机等类型层层细化到具体机型。
４）携弹类型。目标携带弹药类型不同其威胁度也不相同。
５）目标位置。目标位置包括目标高度、目标距离、目标相对于被保卫目标的航路捷径投影，这些因素都属于越小威胁度越大的参数，即高度、距离、航路捷径越小的目标威胁度越大，但都有一个下限值。因此在接收目标位置信息后，可以先行对其它因素加权求取威胁度。
６）目标速度。空中目标速度大，则可射击时间短，其射击误差大，目标威胁度大；反之，空中目标速度小，威胁度小。
７）目标架数。空中目标架数越多，其威胁度越大；反之则越小。
２．２ 构建空中目标威胁度评估因素知识库
空中目标威胁度评估知识库中知识为认知模型的知识库，作为初始知识使用，初始值由专家经验及其它权威数据源得出，知识库中内容还应该包括在之后自学过程中产生的新知识。知识库之间为并行关系。这里主要构建天气因素、被保卫目标类型、空中目标相对位置知识库。
２．２．１ 空中目标在不同天气条件下威胁度知识库空中目标在不同天气条件下威胁度Ｗｔ［ｉ］不同。将能见度较好、不影响空袭兵器作战效能的天气条件归类为Ｗｈ１，将降雨、降雪、浓雾等能见度低、影响敌空袭兵器空袭效能的天气条件归类为Ｗｈ２；根据敌空袭兵器的不同作战性能将其分为轰炸机Ｓｔｙｌｅ１，战斗机Ｓｔｙｌｅ２，强击机Ｓｔｙｌｅ３，武装直升机Ｓｔｙｌｅ４，电子战飞机Ｓｔｙｌｅ５，从陆地或海面发射的巡航导弹Ｓｔｙｌｅ６。由于目前战斗机设计性能差距较大，将机型中具有全天候作战能力的战斗机、性能先进载弹量大的轰炸机等加注Ａ，具有隐身性能的飞机加注Ｙ；巡航导弹中为多弹头的加注Ｄ，带核弹头的加注Ｈ；飞机携弹种类分为一般对地攻击炸弹、火箭弹Ａｓ１，精确制导炸弹或导弹Ａｓ２，集束炸弹Ａｓ３，碳纤维弹Ａｓ４，空对地导弹Ａｓ５，从空中发射的巡航导弹为Ａｓ６，反辐射导弹Ａｓ７，核弹为Ａｓ８。其详细知识库设计略。在这里天时、机型和弹药类型由态势感知Ａ－ｇｅｎｔ中感知，经过Ａｇｅｎｔ间通信机制具体将其分类。２．２．２ 空中目标对被保卫目标的威胁度知识库敌空袭兵器对被保卫目标的威胁度Ｗｍ［ｉ］各不相同，目标类型根据敌空袭重点的选择分为国家领导指挥机构Ｏｂ１；关键生产设施Ｏｂ２；居民生产设施Ｏｂ３；舆论通信设施Ｏｂ４；地面交通设施，其中公路、铁路等地面设施为Ｏｂ５，机场为Ｏｂ６；军事力量平台，其中指挥机构为Ｏｂ７，武器平台为Ｏｂ８，雷达系统为Ｏｂ９。其详细知识库设计略。
２．２．３ 空中目标相对位置威胁度知识库
空中目标在空中点坐标由空情报知获得，其相对位置不同，威胁度Ｗｐ［ｉ］也不相同。在这里主要考虑空中目标的高度、航路捷径的影响。考虑这些位置函数是一种连续函数，因此，空中目标相对位置威胁度也采用连续函数表示，而该连续函数的系数采用知识库表示。这里首先采用模糊数学的方法，构建威胁度
·
３
１
２
·
弹箭与制导学报第３０卷
的分布函数，再由分布函数构建出其隶属函数。从分布函数角度而言，各种机型是一样的，但它们有别于导弹。
１）空中目标在不同高度的威胁度Ｗｈ［ｉ］分布如图２、图３所示
。
图２
飞机的高度威胁度图３ 巡航导弹的高度威胁度
图中：
Ｈ［ｉ］为敌机相对保卫目标的高度，Ｈ［ｉ］以百米为单位。根据现代空袭兵器的战术技术性能，目标高度小于或等于０的可能性较小。模型中，当目标高度小于或等于０时，认为Ｈ［ｉ］＝０；ａ、ｂ为系数。
由图２和图３可得高度威胁度Ｗｈ［ｉ
］为：Ｗｈ［ｉ］＝飞机
ｅ
－Ｈ［ｉ
］ａ
巡航导弹１
ｂ＞Ｈ［ｉ］ｅ－Ｈ［
ｉ］ｂ≤Ｈ［ｉ烅烄烆
烅烄烆］（１
）图４ 飞机的航路捷径威胁度
２
）空中目标航路投影捷径威胁度Ｗｄ［ｉ］的分布如图４、图５所示。
图中：ｄｊ［ｉ］为来袭敌机相对保卫目标的航路捷径，以百米为单位；
ｃ、ｄ为系数。
由图４和图５可得航路捷径威胁度Ｗｄ［
ｉ］为：Ｗｄ［ｉ］＝飞机
ｅ
－ｄｊ［
ｉ］ｃ
巡航导弹１
ｄ≥ｄｊ［ｉ］ｅ－ｄ
ｊ［ｉ］ｃｄ＜ｄｊ［ｉ烅烄烆
烅烄烆］（２
）图５ 巡航导弹的航路捷径威胁度
在这里根据空中目标不同建立其高度和航路捷径的系数相关的知识库（略），同时在知识库中加入空中目标的飞行状态和航路方向，其中飞行状态分为水平飞行Ｆｓ１和俯冲Ｆｓ２，
其中当水平飞行时Ｆｓ１取０．３和俯冲时Ｆｓ２取０．８；航路方向划分为临近Ｃｏｕｒｓｅ１和离远Ｃｏｕｒｓｅ２，其中临近时Ｃｏｕｒｓｅ１取１和离远时Ｃｏｕｒｓｅ２取－１。２．３ 评估因素知识库的学习算法
知识库的自学习采用自适应神经模糊推理系
统［５］
（ＡＮＦＩＳ
），该系统是一种用来在给定的输入输出数据中产生模糊规则的系统方法。这里以空中目标在不同天气条件下威胁度知识库为例，说明其工作过程，对其中输入和输出作了相应的简化，其工作过程如图６所示。
第一层是输入层。其输入为飞机类型、携弹类型和天气情况，输出为轰炸机（Ｓ１）、战斗机（Ｓ２），一般炸弹（Ａｓ１）、精确制导炸弹（Ａｓ２），能见度较好（Ｗｈ１）、能见度不好（Ｗｈ２
）
。图６ 空中目标在不同天气条件下威胁度知识库学习算法
第二层为模糊化层。该层采用钟形激活函数。
第三层为规则层。本例中共生成８个规则。
第四层为归一化层。该层每个神经元接收来自规则层所有神经元的输入，并计算给定规则的归一化
·
４１２·
第６期刘顺利等：基于Ａｇｅｎｔ的空中目标威胁度评估模型
激活强度。
第五层是逆模糊层。
第六层表示总和神经元。
ＡＮＦＩＳ处理问题时，没有必要给出规则后项参
数的任何先验知识，ＡＮＦＩＳ会学习这些参数并调节
成员函数。ＡＮＦＩＳ采用混合学习算法，其学习的过
程融合了最小二乘估算法和梯度下降法，可表示为一
个Ｐ线性方程。
利用ＡＮＦＩＳ学习算法，经过学习可得到轰炸机
携带精确制导炸弹在能见度较高的情况下威胁度最
大，为０．７８８，其权重经过学习后为０．７８２２；而战斗机
携带一般炸弹在能见度较低情况下的威胁度较小，为
０．２１３，其权重经过学习后为０．１１２。
２．４ 空中目标威胁度评估Ａｇｅｎｔ学习算法实现
评估空中目标威胁度的Ａｇｅｎｔ学习算法，采用神
经网络方法。首先说明两点：１）由于在现代反空袭作
战中，敌空袭兵器可以全方位发起攻击，而且判定目
标威胁度时，空中目标并不处于攻击段，所以在此模
型中暂不考虑空袭兵器主攻方向的因素；２）计算空中
目标威胁度时，只考虑一批目标中只有一架飞机或一
枚巡航导弹，若需考虑一批目标中有多个空袭兵器，
可在一个空中目标的基础上计算
。
图７ 目标威胁度评估
第一层为归一化层，共取３个节点，输入为各种
机型在天气、被保卫目标类型及空中目标相对位置的
威胁度估计，其输入由评估因素知识库输出值提供；
第二层为ＢＰ网络输入层，相应也取３个节点；
第三层为隐层，此处取８个节点，输出特性函数
取Ｓ型函数；
第四层为输出层，取１个节点，输出特性函数取
Ｓ型函数，输出值即为空中目标对被保卫目标的威胁
程度，此处采用（０，１）区间的连续数。
设网络中输入层权值为ω１ｍ
ｊ
（ｍ＝１，２，３；ｊ＝１，
２，…，８），输入层节点为ｏ１ｍ（ｍ＝１，２，３）；中间层的权
值为ω２
ｊ（ｊ＝１，２，…，８），中间层的节点值为ｏ２
ｊ
（ｊ＝
１，２，…，８），中间层的阀门值为θ２ｊ（ｊ＝１，２，…，８）；输
出层的阀门值为θ３，输出层的节点值也即威胁度值为
ｗ。则节点值的数学表达式为：
ｏ１１＝Ｗｔ［ｉ］，ｏ１２＝Ｗｍ［ｉ］，ｏ１３＝Ｗｐ［ｉ］（３）
ｏ２ｊ＝２
１＋ｅ－ｕ２ｊ
－１，（ｊ＝１，２，…，８）（４）
ｕ２ｊ＝∑
３
ｍ＝１
ω１ｉｊｏ１ｍ－θ２ｊ，（ｕ２ｊ为中间变量）（５）
ｗ＝１
１＋ｅ－ｕ３
，ｕ３＝∑８
ｊ＝１
ω２ｊｏ２ｊ－θ３，（ｕ３为中间变量）
（６）
３ 算例分析
威胁度计算主要是用于防空作战指挥信息系统
中对空中目标的威胁度进行排序，从而为防空兵群火
力分配提供基本依据。为了验证该模型的有效性，本
例采用１０个训练样本（见表１），设定１０个不同种类
和不同飞行条件的目标，其期望威胁度值由专家确
定。将表１中的样本值输入进行ＢＰ神经网络模型的
自学习训练，得出训练后的权值和阀门值（见表２）。
表１ 样本数据
目标
类型
目标速度／
（ｍ／ｓ）
航路
捷径／ｍ
目标
高度／ｍ
目标
距离／ｋｍ
期望
威胁度
Ｓｔｙｌｅ１ ５００ ２８００ ３５００ ２００ ０．４３７
Ｓｔｙｌｅ１ ４５０ １５００ ３５００ １５０ ０．５１０
Ｓｔｙｌｅ２ ６００ ２６０ ６００ １８０ ０．６８３
Ｓｔｙｌｅ２ ５００ １６０ １７０ １２０ ０．７９１
Ｓｔｙｌｅ１ ４００ ２００ ８００ ８０ ０．５６４
Ｓｔｙｌｅ５ ８０ ５０ ８００ １５０ ０．４４６
Ｓｔｙｌｅ１ ３５０ １０００ ３０００ １８０ ０．６２８
Ｓｔｙｌｅ１ ２４０ ２５０ ８０００ ８０ ０．５６１
Ｓｔｙｌｅ４ ５０ １００ ２８０ １８０ ０．４９７
Ｓｔｙｌｅ４ ７０ ２００ ２８０ ２１０ ０．４６０
表２ ＢＰ神经网络模型训练后的权值和阀门值
ｊω１１ｊω１２ｊω１３ｊω２ｊθ２ｊθ３
１－０．２２０９３－０．０８８７９－０．５０７８１－０．８２８１２－１．７１８７５
２－０．８５９３７－０．５８６６８ ０．０１５６２－０．７６５６２ ０．７８１２５
３－０．４１４０６ ０．８９７９９ ０．９８６５６－１．２１８７５－０．８５９３７
４ ０．８６７１８ ０．９３４５５－０．２９６８７ １．１８７５０ ２．４４３７５
５ ０．７５７８１－０．９６８８８ ０．１３２８１－０．４８４３７－３．８２８１３
６－０．９６０９３ ０．２６４５８－０．６２７１８－１．７１８７５－０．３９０６２
７－０．８４３７５－０．７９８８３ ０．２２６５６－１．１７１８８－０．６２５００
８－０．６２５００ ０．１９８８９－０．６９５３１ ０．０００００－２．５７８１３
－２．３８１８７
（下转第２２３页）
·
５
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２
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第６期杜娟等：基于二次相关的时延估计方法研究
延。计算得到时延为４．９４０５ｍｓ，距离差为：１．６７９８ｍ。３．２．３ 实验值同理论值比较
重复上述步骤，得到３～６号传感器的时延值。将理论值与实验值对比，如表２所示（表中Ａ、Ｂ分别表示用一次相关法和二次相关法计算）。
其中，ＲＥ表示时延估计相对误差，即：
ＲＥ＝
ｔ实验值－ｔ理论值
ｔ理论值
从表２中可以得出：用一次相关法作时延估计时估计误差较大，平均估计误差为ＲＥＡ＝２．６９５５％。用二次相关法作时延估计时估计误差明显减小，平均估计误差为ＲＥＢ＝１．２７０２％。
表２ 理论值与实验值对比
传感器序号２ ３ ４ ５ ６
理论值ｒ／ｍ １．７１９２ １．３９９５ ０．２５２０ ２．０３４９ １．０９９６
理论值ｔ／ｍｓ ５．０５６５ ４．１１６２ ０．７４１２ ５．９８５０ ３．２３４１Ａ Ｂ Ａ Ｂ Ａ Ｂ Ａ Ｂ Ａ Ｂ
实验值ｔ／ｍｓ ５．１８０１ ４．９９０５ ４．００００ ４．０５６７ ０．７２２３ ０．７３３９ ５．８１８７ ５．８９４０ ３．１４０９ ３．１９８７实验值ｒ／ｍ １．７６１２ １．６９６８ １．３６００ １．３７９３ ０．２４５６ ０．２４９５ １．９７８４ ２．００４０ １．０６７９ １．０８７６ＲＥ／％２．４４４４ １．３０５３ ２．８２３０ １．４４５５ ２．５４９９ ０．９８４９ ２．７７８６ １．５２０５ ２．８８１８ １．０９４６
４ 结论
室内环境下，在被动定位算法的基础上，以空间任意多元传感器阵列为模型，以标准的正弦信号为声源，对一次相关时延估计法和二次相关时延估计法进行了研究。理论结果表明：二次相关法作时延估计时能够降低噪声对信号的影响，提高时延估计精度。实验结果也表明：在对空间任意多元传感器阵列进行时延估计时，二次相关法的平均时延估计精度可以达到１．２７０２％，相对于一次相关方法在对时延进行估计时明显的提高了估计精度。参考文献：
［１］ 毕延文．基于时差法的飞行器声被动定位技术研究［Ｄ］．西安：西安电子科技大学，２００５．
［２］ 庞学亮，张效民．基于二次相关水下声源定向（时延）研究［Ｊ］．探测与控制学报，２００５，２７（３）：４１－４３．
［３］ 行鸿彦，唐娟．时延估计方法的分析［Ｊ］．声学技术，２００８，２７（１）：１１０－１１４．
［４］ 王文川，韩焱．空间任意声阵列无源定位研究［Ｊ］．海洋技术，２００９，２８（２）：６２－６４．
［５］ 唐娟，行鸿彦．基于二次相关的时延估计方法［Ｊ］．计算机工程，２００７，３３（２１）：
檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪
２６５－２６７．
（上接第２１５页）
在此选定４个检验样本（见表３）。将表２中的经
过自学习得出的权值和阀门值代入ＢＰ神经网络模型，
对４个检验样本进行威胁度计算，得出实际输出威胁
度值。该模型的输出威胁度与期望威胁度排序一致且
误差均小于０．００５，从而验证了该模型的有效性。
表３ 检验数据
目标类型
目标
速度／
（ｍ／ｓ）
航路
捷径／
ｍ
目标
高度／
ｍ
目标
距离／
ｋｍ
期望
威胁度
输出
威胁度
Ｓｔｙｌｅ２ ５８０ ２００ ８０ ２００ ０．６８０ ０．６８３Ｓｔｙｌｅ１ ２８０ １００ ３０００ １５０ ０．５３９ ０．５４３Ｓｔｙｌｅ１ ４２０ ５０ ８００ １８０ ０．５５０ ０．５４７Ｓｔｙｌｅ４ １８０ １５０ ６０ ７０ ０．４９０ ０．４９４
４ 结束语
Ａｇｅｎｔ技术应用正处于起步阶段，对于一些概念和关键技术的理解还没有达到共识。由于考虑因素的多样性、全面性，以及自学习算法的复杂性等，实际上利用Ａｇｅｎｔ评估空中目标威胁度是非常复杂的过程，文中重在说明方法和过程，因此对一些情况进行了必要的简化。
参考文献：
［１］ 刘己斌．城市防空作战指挥自动化系统火力分配研究［Ｄ］．郑州：防空兵指挥学院，２００１．
［２］ 范勇，陈有伟，李为民．弹炮结合防空武器系统火力分配模型［Ｊ］．火力与指挥控制，２００４，２９（３）：４６－４８．［３］ 刘刚．基于智能Ａｇｅｎｔ的动态协作任务求解机制及应用研究［Ｄ］．北京：铁道科学研究院，２００６．
［４］ 石纯一，张伟．基于Ａｇｅｎｔ的计算［Ｍ］．北京：清华大学出版社，２００７．
［５］ ［澳大利亚］迈克·耐格纳威斯基．人工智能智能系统指南［Ｍ］．顾力栩，等译．北京：机械工业出版社，２００７．
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英语面试流程 一、自我介绍2分钟；Self-introduction two minutes 二、英文阅读100字；Reading The electrical drive system contains motor, drive mechanism and control unit. The motor plays the role of a prime mover in the electrical drive. Whose function is to transform electrical energy into mechanical energy and whose types and capacity depend on the requirements of working machines. Motors and working machineries are either directly connected or joined together by a speed reduction drive mechanism. As to control unit, it has been developing rapidly from a simple relay contactor to a complicated control system of various automatic components. 三、名词解释（由考官指定一词，应考者翻译并进行解释）；Term explanation 压载水舱、吃水、排水量、龙骨、上层建筑、舵、舾装、放样 四、话题发言；Mini-presentation:（2分钟准备，3分钟发言） 你如何看待出差这件事？当出差时，你觉得选择交通工具时应注重什么？ How do you regard a business trip? What’s important when choosing transport for a business trip? 五、提问互动。Dialogues 参考题目：References 你的优点和缺点 你曾经做过最自豪或最满意的一件事 你的朋友是如何评价你的 谈谈你对应聘岗位的认识 假如你应聘成功，你打算如何开展工作
安全生产目标考核评估报告 安全生产目标评完成效果评估报告 现将本公司安全生产目标实施情况评估如下: 一、组织机构健全管理人员到位 法定代表人为本企业安全生产第一责任人～并立有责任状:公司下设安全生产 委员会～由经理、副总理、安全科主任成员等人组成～具体行使安全生产管理工作,成立安全领导小组～与安全委员会密切配合～直接抓各科室、车间的员工在生产过程中的安全要求和安全规章制度的落实。 二、制订了各项安全管理制度 如安全岗位责任制、安全教育培训制度、安全生产管理制度、特种作业管理制度、安全检查评比制度等～使安全生产有法可依、有章可循、管理有序、从而保证了公司相关安全生产规定和制度～得到落实和严格执行。 三、实现了控制目标 事故伤亡人数控制目标: 2012年1月至今未发生过人员伤亡事故。 四、资金投入到位，安全隐患得到治理 1、落实了安全生产工作经费。 2、定期排查安全隐患～安全隐患在整改期限内得到了治理。 3、在规定时限内完成安全隐患整治任务。 五、宣传教育 1、安全生产宣传教育培训有计划、有布置、有经费。 2、各科室、车间、班组负责人、安全管理人员、及各岗位从业人员安全教育 培训按照计划进行了落实～提高了企业人员的安全生产知识水平～增强了安全意识。
3、本公司特种作业岗位人员经考核合格后～持证上岗～使特种作业未发现特种作业人员未持证上岗的。 六、应急救援 1、安全生产应急救援体系健全。 2、建立了应急救援队伍、配备了基本的设备设施,包括应急物资的储备,、组织了应急演练。 3、及时修改、完善应急救援预案。 从公司总体情况来看～公司年初制定的安全生产目标和各项规章制度适合公司实际情况～是科学的、可行的。但还存在着很多不足之处～如有些制度虽然已经制订～但在落实上还不够深入～坚持的还不够好～存有侥幸心理和麻痹思想。根据安全生产实际情况作以下调整: 1、将业务科实施计划的第五项组织整改作业区汇报的设备方面安全隐患～按时整改率达90%以上调整为按时整改率达95%以上调整。 。 今后公司全体人员要再接再励～戒骄戒躁～落实执行好各项规章制度～及时发现事故的隐患～消灭事故于萌芽之中～保障职工的生命安全～确保年度安全生产目标的实现～确保公司生产安全。 庆云弘光蜡业贸易有限公司 2012年5月25日
第十七章多目标决策法 基本内容 一、多目标决策概述 多目标决策:统计决策中的目标通常不会只有一个，而是有多个目标，具有多个目标的决策问题的决策即称为多目标决策。多目标决策的方法有多属性效用理论、字典序数法、多目标规划、层次分析、优劣系数法、模糊决策法等。 多目标决策的特点： 1、目标之间的不可公度性，即众多目标之间没有一个统一标准。 2、目标之间的矛盾性。某一目标的完善往往会损害其他目标的实现。 常用的多目标决策的目标体系分类：单层目标体系；树形多层目标体系；非树形多层目标体系。 多目标决策遵循的原则： 1、在满足决策需要的前提下，尽量减少目标个数。 2、分析各目标重要性大小，分别赋予不同权数。 二、层次分析法 层次分析法，简称AHP法，是用于处理有限个方案的多目标决策方法。 （一）层次分析的基本原理 层次分析法的基本思想：是把复杂问题分解为若干层次，在最低层次通过两两对比得出各因素的权重，通过由低到高的层层分析计算，最后计算出各方案对总目标的权数，权数最大的方案即为最优方案。 层次分析法的基本假设：层次之间存在递进结构，即从高到低或从低到高递进。 （二）层次分析法的步骤 1、明确问题，搞清楚涉及的因素以及因素相互之间的关系。 2、建立层次结构模型。将决策问题层次化，划分为总目标层、分目标层和方案层。 2、通过对各层元素的重要性进行两两比较，构造判断矩阵。 3、由各层判断矩阵确定各层权重。用特征向量法中的和积法求解判断矩阵的最大特征值和归一化后的特征向量。 4、对各层判断矩阵的一致性进行检验。一致性检验通过后，按归一化处理过的特征向量作为某一层次对上一层次某因素相对重要的排序加权值。否则，对判断矩阵进行调整。
收稿日期：2017-10-21修回日期：2018-01-28 基金项目： 国家自然科学基金资助项目（61472441）作者简介：杨海燕（1972-），女，陕西西安人，副教授，硕士研究生导师。研究方向：贝叶斯网络与态势评估。*摘要：为了更好地处理各类探测数据中的模糊性和不确定性，通过模糊化方法将威胁评估动态贝叶斯网络局部进行模糊化处理，处理后的动态威胁值进行解模糊的方法转化为概率域的知识，这样不仅简化了网络结构，同时结合模糊理论的知识表达能力和DBN 的强推理能力。最后将相应观测证据输入到简化后的DBN 网络中，相应仿真研究表明，该方法能有效地对空中目标威胁度进行实时评估。 关键词：模糊推理机，动态贝叶斯，空中目标，威胁评估 中图分类号：TP319.9 文献标识码：A DOI ：10.3969/j.issn.1002-0640.2019.01.006引用格式：杨海燕，韩城，张帅文.基于FDBN 的空中目标威胁评估方法［J ］.火力与指挥控制，2019，44（1）： 29-33.基于FDBN 的空中目标威胁评估方法* 杨海燕，韩城，张帅文 （空军工程大学空管领航学院，西安710051） Research of Aerial Target Threat Assessment Based on Fuzzy Dynamic Bayesian Network YANG Hai-yan ，HAN Cheng ，ZHANG Shuai-wen （School of Air Traffic Control and Navigation ，Air Force Engineering University ，Xi ’an 710051，China ） Abstract ：In order to deal with the fuzziness and uncertainty of different exploratory data ，threat assessment dynamic Bayesian network is under part fuzzy processing by fuzzy methods.The dealt dynamic threat value is translated into the knowledge in probability domain through defuzzification ，which not only simplifies the network ，also combines it with knowledge expression ability of fuzzy theory and strong reasoning ability of DBN.Finally ，the corresponding observational evidence is input into the simplified DBN.Simulation results show that this method can effectively assess the air target threat in real time.Key words ： fuzzy inference controller ，dynamic bayesian network ，arial target ，threat assessment Citation format ： YANG H Y ，HAN C ，ZHANG S W.Research of aerial target threat assessment based on fuzzy dynamic bayesian network ［J ］.Fire Control &Command Control ，2019，44（1）：29-33. 0引言对空中目标进行威胁评估，是指挥控制的重要环节之一。同时为后续的目标分配和火力分配提供参考依据。因此，综合各传感器信息，对空中目标的威胁度进行快速、准确地评估对于指挥决策人员具有重要意义。目前用于威胁评估的方法主要有基于贝叶斯 网络的方法、基于模糊理论的方法、基于多属性决 策的方法、基于神经网络的方法等。文献［1］提出了 一种能处理软证据的后向遍历算法，使得所构建的 动态贝叶斯网络能够更好地区分观测证据，但对于 错误数据的滤波能力不强。文献［2］利用高斯模糊 隶属度函数对速度、距离等数据进行模糊分类，评 估得到的10个时间片的威胁等级较符合动态变化 的战场。文献［3］提出一种结合概率域和模糊域的文章编号：1002-0640（2019）01-0029-05Vol.44，No.1 Jan ，2019 火力与指挥控制Fire Control &Command Control 第44卷第1期2019年1月 29··
CANDIDATE ASSESSMENT FORM Candidate Name: Recommend Position: ________________________ Interviewed by: ______________________Date of Interview: ____________________ Interview Location: ___________________In-Person/By Phone: __________________ Job Location Expected _______________Date of Availability: _________________ ?INTRODUCTION OF CANDIDATE’S CURRENT COMPANY Company Name: Industry: Location: JV/WOFE/Private/State-owned: Headquarters/Offices: Number of Employees: Years of Establishment: ?COMPENSATION REPORT Current Compensation If Sales Position Base: Basic Salary ____________ Sales Quota ____________ Overtime Pay ____________ % Complete ____________ Total: ____________ Commission ____________ Allowances: Housing ____________ Transportation ____________ Meal ____________ Medical ____________ Pension ____________ Total: ____________ Bonus/13- Month: ____________ Total Compensation:____________ Expected Compensation: ____________ Comment I: 评价I： 1.不予考虑 2.合适 3.列入考虑Comment II: 评价II： 1.不予考虑 2.合适 3.列入考虑 Interview by: Date of Interview: 面试人：日期：Interview by: Date of Interview: 面试人：日期： Score of First Interview By: Score of Second Interview By:
唐山盾石电气有限责任公司 安全生产目标效果评估报告 为全面提升企业安全生产水平，加强企业内部安全生产管理，建立持续改进的安全生产长效机制，根据上级各项安全生产管理制度，我公司专门成立了以总经理的“安全标准化自评考核领导小组”，负责标准化的落实、监察及评价工作。领导小组认真学习了国家关于安全生产的法律、法规和规章，深刻理解和掌握了标准的内容和要求，经过一段时间的落实和评价，对公司的安全生产基础管理工作、设备设施的安全状况、作业环境与职业健康等工作按照标准进行了全面详细的自评，现将2013年下半年安全生产目标完成情况效果评估如下： 一、组织机构健全管理人员到位，总经理为本企业安全生产第一责任人，并立有责任状：公司下设安全生产管理委员会，由总经理、副总经理、专职安全员和各职能部门负责人等9人组成，具体行使安全生产管理工作；公司现有专职安全员1人，兼职安全员4人，车间成立安全生产领导小组，直接抓各班组及每个职工在生产中的安全要求和安全规定的落实。 二、制订了各项安全管理制度：如安全岗位责任制、安全教育培训制度、安全资料管理制度、特种作业管理制度等，使安全生产有法可依、有章可循、管理有序、从而保证了国家有关安全生产规定和技术规程，得到落实和严格执行。 三、安全生产教育培训情况 根据公司的“安全培训计划”，4月份、5月份进行管理人员的安全培训教育、生产岗位职工的安全培训教育。对特种作业人员培训根据《特种
作业人员安全技术培训考核管理办法》由上级相关部门培训、考核、发证。4月份是企业新员工入厂或员工调动的时间，在这期间内重点进行了三级安全教育，在分配到车间前由公司组织学习安全生产的法律法规，讲解安全生产的重大意义。介绍厂的布局、设备的状况、危险场所、所用的安全技术、消防知识、劳动卫生防护基本企业安全规章制度和劳动纪律，考试合格后分配到车间。车间级安全教育有车间安全员负责，介绍车间的概括、生产工艺流程、主要设备的特点、安全生产状况和规章制度、本车间的危险区域，粉尘噪音的安全预防教育等。车间教育考试合格的员工分配到工段班组，由工段长、班组长负责，介绍本班组的安全生产情况，遵章守纪和岗位安全操作规程，岗位设备的危险点、安全操作技能，安全防护，劳动防护用品的使用及应急措施等，安排专人带领进行实际操作。管理人员的安全教育由公司统一组织学习《安全生产法》《生产安全事故报告和调查处理条例》等法律法规。公司安全管理、检查监督、事故隐患排查等规定；每年不定期的学习，并在公司召开会议上、每年的安全活动月中都进行安全生产教育，使每位管理人员深刻的认识到“抓生产，首先抓安全”的重要性。安全教育培训、安全检查、安全会议有记录、有计划，提高了全员的安全生产意识，保持历年来无重大安全事故发生，达到了安全生产的目标。 四、设备设施良好，安全运转 （一）设施：公司建有办公室，宽敞明亮。 （二）设备：一套静电喷涂设备生产线，设备安全防护、自停装置齐全、运行安全可靠，平时认真检查检验，保障了生产的安全。
多目标决策理论及应用作业
1.1 多目标决策方法发展及的国内外研究现状 1.1.1 多目标决策理论发展 综合评价是多目标决策理论研究的重要内容，由于其在工程系统和社会、经济、管理等各个领域的普遍存在性，因而在社会经济的各个领域得到极为广泛的应用，如投资决策、项目评估、方案选优、工厂选址、产业部门发展排序和经济效益综合评价等等。 多目标决策问题是对具有多个目标的有限方案进行排序与优选的问题。人们常常要对有限个方案集的备选方案进行综合评价，比如在水利水电工程建设的过程中，要进行施工导流，由于导流方案直接影响着施工导流工程的规模、主体工程施工安全、施工总工期及工程投资，因此，要考虑工程所在河段的地形、地质条件、河流水文特性等自然因素和主体工程枢纽布置特点、施工导流方式选择要求、施工工期限制条件、施工技术力量、施工设备及物资、资金等等。众多工程因素，确定一个合理的导流方案，可见，多目标决策作为一个工具在解决工程技术经济管理、军事和系统工程等众多方面的问题也越来越显示出它的强大生命力。但是多目标决策作为一门学科，还是在近五十多年来才真正形成为一门完整独立的的科学体系。最早是在1896年，V.Pareto 提出的向量优化的概念涉及到了多目标概念，他从经济学的角度把本质上不可比较的多个目标化成单个目标进行优化求解，即现在使用的Pareto 最优概念。直到1944 年，多目标决策的理论和方法才逐步发展起来，J.v.Neumaee 和0.Morgenstem 从对策论角度提出了彼此矛盾情况下的多目标决策问题，标志着近代意义
上多目标决策的诞生。1951年，美国经济学家Koopmans从有限资源的合理分配与使用问题中提出了多目标决策问题，首次使用了有效向量的概念，这就是现代多目标决策非劣解概念。1961年，Chames 和CooPer 引入了目的规划法，其准则是使目标值和实际值两者之差的绝对值达到最小。1964年，Aumann对多目标决策问题提出了效用函数的概念。1968年，多目标学科自学者Johnson 系统地提出了多目标决策模型的研究报告以后开始迅速发展。到了二十世纪七十年代，1972 年第一次多目标决策会议在美国South Carolina大学召开，会议出版的论文集成为多目标决策研究的经典文献；1976年，R.L.Keeny 和H.Raifats对发展多属性效用理论做了很大贡献；与此同时，美国学者Satty提出了著名的层次分析(AHP)法，多目标决策技术的发展加快，为这一学科体系的建立打下坚实的基础。 1.1.2 多目标决策方法及其研究现状 多目标投资决策是目前决策活动中人们经常遇到的一类决策问题。方案决策结果的好坏，直接关系到各投资目标能否实现，也直接关系到方案实施的综合效益。目前多目标决策大多采用的方法为模糊数学法、目标规划法、AHP 法、属性评价、灰色理论等方法。从二十世纪九十年代开始，随着电脑技术的发展，研究人员又提出了基于人工智能技术、神经网络、遗传算法和粗集理论的决策方法。如1993年 C.M.Fonseca 在第五届国际遗传学会议上提出了基于遗传算法的多属性决策问题；YangJ.B.和WangJin等人提出了用证据推理理论来处理不确定性混合多属性决策问题的重要方法，即ER法；2002年，
第３０卷 第６期 ２０１０年１２月 弹 箭 与 制 导 学 报 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｌｅｓ，Ｒｏｃｋｅｔｓ，Ｍｉｓｓｉｌｅｓ ａｎｄ Ｇｕｉｄａｎｃｅ Ｖｏｌ．３０ Ｎｏ．６ Ｄｅｃ ２０１０ 基于Ａｇｅｎｔ的空中目标威胁度评估模型＊ 刘顺利１，陈亚生２，陈 琳１ （１防空兵指挥学院，郑州 ４５００５２；２南京军区军训和兵种部，南京 ２１００００） 摘 要：首先设计了基于Ａｇｅｎｔ的空中目标威胁度评估模型，接着依次从因素考虑、因素知识库构建、因素知 识库学习和空中目标威胁度综合评估四个方面研究了空中目标威胁度评估模型的构建步骤，最后给出了算例 分析。分析结果表明，利用Ａｇｅｎｔ方法构建空中目标威胁度可有效实现模型的智能化和通用化，提高了空中 目标威胁度评估的正确性和适应性等。 关键词：Ａｇｅｎｔ；空中目标；威胁度；评估模型 中图分类号：Ｅ９２６．４ 文献标志码：Ａ Ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ Ａｅｒｉａｌ Ｔａｒｇｅｉｓ Ｔｈｒｅａｔ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ａｇｅｎｔ ＬＩＵ Ｓｈｕｎｌｉ１，ＣＨＥＮ Ｙａｓｈｅｎｇ２，ＣＨＥＮ Ｌｉｎ１ （１Ａｉｒ Ｄｅｆｅｎｓｅ Ｃｏｍｍａｎｄ Ａｃａｄｅｍｙ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ ４５００５２，Ｃｈｉｎａ； ２Ｍｉｌｉｔａｒｙ Ｔｒａｉｎｉｎｇ ａｎｄ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ａｒｍｓ Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ，Ｎａｎｊｉｎｇ Ｍｉｌｉｔａｒｙ Ｒｅｇｉｏｎ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００００，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｉｒｓｔ ｏｆ ａｌｌ，ｄｅｓｉｇｎｅｄ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ａｅｒｉａｌ ｔａｒｇｅｉｓ ｔｈｒｅａｔ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｇｅｎｔ，ａｎｄ ｔｈａｎ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｄ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｓｔｅｐｓ ｏｆｍｏｄｅｌ ａｂｏｕｔ ａｅｒｉａｌ ｔａｒｇｅｉｓ ｔｈｒｅａｔ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｆｒｏｍ ｆｏｕｒ ａｓｐｅｃｔｓ ｔｈａｔ ｉｓ ｔｈｉｎｋｉｎｇ ｏｎ ｆａｃｔｏｒｓ，ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｄａｔａｂａｓｅ ｂｕｉｌｄｉｎｇ ｏｎ ｆａｃｔｏｒｓ，ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｄａｔａｂａｓｅ ｓｔｕｄｙｉｎｇ ｏｎ ｆａｃｔｏｒｓ ａｎｄ ａｅｒｉａｌ ｔａｒｇｅｉｓ ｔｈｒｅａｔ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｆｉｎａｌｌｙ ｇｉｖｅｎ ｅｘａｍｐｌｅ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ｅｘａｍｐｌｅ ａｎｓｌｙｓｉｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｓｔｒｕｃｔｕｒｉｎｇ ａｅｒｉａｌ ｔａｒｇｅｉｓ ｔｈｒｅａｔ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｇｅｎｔ ｃａｎ ｒｅａｌｉｚｅ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ａｎｄ ｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎ，ｉｍ－ｐｒｏｖｉｎｇ ａｅｒｉａｌ ｔａｒｇｅｉｓ ｔｈｒｅａｔ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ ａｄａｐｔａｔｉｏｎ，ｅｔｃ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ａｇｅｎｔ；ａｅｒｉａｌ ｔａｒｇｅｔ；ｔｈｒｅａｔ；ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ０ 引言 空中目标威胁度一般是指敌方对我方保卫目标侵袭成功的可能性及侵袭成功时可能造成的破坏程度。对敌空中目标的威胁度评估和火力单元射击有利度评估是指挥信息系统区分兵力、火力的基本依据。 目前对空中目标威胁度的评估模型较多［１－２］，为了使模型在设定的场合有很强的适应能力，必须对一些因素作相应简化，因此限定了模型在其他场合的适用性；加之新空中目标、新战场情况等的不断出现，因此使得空中目标威胁度评估模型总在不断研究更新中。Ａｇｅｎｔ［３－４］技术的发展为解决模型的适用性提供了有效方法。文中用Ａｇｅｎｔ模型自下而上的建模方式把空中目标威胁度评估划分为多个具有高度自治能力的Ａｇｅｎｔ实体，通过对这些实体和知识库的维护，实现空中目标威胁度评估的通用化、智能化，使空中目标威胁度评估更加精确、高效，且能适应不同的战场环境。１ 基于Ａｇｅｎｔ的空中目标威胁度评估模型设计 基于Ａｇｅｎｔ的目标威胁度评估模型通过和火力分配系统中其他Ａｇｅｎｔ交互得到威胁度估计因素，并模拟人的思维方式对任务和进度进行分析，进行威胁度评估。根据空中目标威胁度评估的特点，建立目标威胁度评估模型体系结构如图１所示，在动态环境中，模型以环境事件作为Ａｇｅｎｔ反应的前提，在目标支配下，利用强化学习方法进行在线学习，产生最优动作策略集，也就是空中目标威胁度。 空中目标威胁度评估的Ａｇｅｎｔ模型可分为感知模块、意图模块、执行模块和知识库模块。其中：态势感知模块负责获取当前环境以及自身内部状态的认知，对目标威胁度评估因素和自身任务、进度的分析报告情况与火力分配系统中其他Ａｇｅｎｔ进行通信和交互； 意图模块主要从知识库中获取威胁度评估的因素， ＊收稿日期：２０１０－０３－１０ 作者简介：刘顺利（１９５７－），男，河北易县人，教授，研究方向：防空兵作战指挥自动化。
安全目标完成效果评估报告 唐山盾石电气有限责任公司 安全生产目标效果评估报告 为全面提升企业安全生产水平，加强企业内部安全生产管理，建立持续改进的安全生产长效机制，根据上级各项安全生产管理制度，我公司专门成立了以总经理的“安全标准化自评考核领导小组”，负责标准化的落实、监察及评价工作。领导小组认真学习了国家关于安全生产的法律、法规和规章，深刻理解和掌握了标准的内容和要求，经过一段时间的落实和评价，对公司的安全生产基础管理工作、设备设施的安全状况、作业环境与职业健康等工作按照标准进行了全面详细的自评，现将2013年下半年安全生产目标完成情况效果评估如下: 一、组织机构健全管理人员到位，总经理为本企业安全生产第一责任人，并立有责任状:公司下设安全生产管理委员会，由总经理、副总经理、专职安全员和各职能部门负责人等9人组成，具体行使安全生产管理工作;公司现有专职安全员1人，兼职安全员4人，车间成立安全生产领导小组，直接抓各班组及每个职工在生产中的安全要求和安全规定的落实。 二、制订了各项安全管理制度:如安全岗位责任制、安全教育培训制度、安全资料管理制度、特种作业管理制度等，使安全生产有法可依、有章可循、管理有序、从而保证了国家有关安全生产规定和技术规程，得到落实和严格执行。 三、安全生产教育培训情况 根据公司的“安全培训计划”，4月份、5月份进行管理人员的安全培训教育、生产岗位职工的安全培训教育。对特种作业人员培训根据《特种作业人员安全技术培训考核管理办法》由上级相关部门培训、考核、发证。4月份是企业新员工入厂或员工调动的时间，在这期间内重点进行了三级安全教育，
在分配到车间前由公司组织学习安全生产的法律法规，讲解安全生产的重大意义。介绍厂的布局、设备的状况、危险场所、所用的安全技术、消防知识、劳动卫生防护基本企业安全规章制度和劳动纪律，考试合格后分配到车间。车间级安全教育有车间安全员负责，介绍车间的概括、生产工艺流程、主要设备的特点、安全生产状况和规章制度、本车间的危险区域，粉尘噪音的安全预防教育等。车间教育考试合格的员工分配到工段班组，由工段长、班组长负责，介绍本班组的安全生产情况，遵章守纪和岗位安全操作规程，岗位设备的危险点、安全操作技能，安全防护，劳动防护用品的使用及应急措施等，安排专人带领进行实际操作。管理人员的安全教育由公司统一组织学习《安全生产法》《生产安全事故报告和调查处理条例》等法律法规。公司安全管理、检查监督、事故隐患排查等规定;每年不定期的学习，并在公司召开会议上、每年的安全活动月中都进行安全生产教育，使每位管理人员深刻的认识到“抓生产，首先抓安全”的重要性。安全教育培训、安全检查、安全会议有记录、有计划，提高了全员的安全生产意识，保持历年来无重大安全事故发生，达到了安全生产的目标。 四、设备设施良好，安全运转 (一)设施:公司建有办公室，宽敞明亮。 (二)设备:一套静电喷涂设备生产线，设备安全防护、自停装置齐全、运行安全可靠，平时认真检查检验，保障了生产的安全。 (三)公司健全了《设备管理制度》《设备维护保养规程》等各项设备管理制度，落实责任，做到了设备的日常维修，保养有计划，加强设备使用全过程中的自查工作，消除隐患，保证了安全运转。 五、安全生产事故及应急管理情况 公司规定了《安全事故应急救援预案》，设有应急救援队，应对突发事故的发生，每年五月进行一次演练，同时对生产现场的人、机、物、料做了合理安排，制
Interview Comments & Summary (EX) Application's Name: __________________ Position Applied: ______________________ Strengths: _______________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ Concerns: _______________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ Summary: _______________________________________________________________ ________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________ Current Salary ______________ Current City _______________ Desired Salary_______________ In Xuzhou Evaluation: General Interview Rating □ Satisfied □ Trainable □ Doesn't exhibit behaviors Signature of Interviewers __________________ __________________ _______________ Date _____________________
06安全生产目标完成效果评估报告 为全面提升企业安全生产水平，加强企业内部安全生产管理，建立持续改进的安全生产长效机制，根据上级各项安全生产管理制度，我公司专门成立了以总经理的“安全标准化自评考核领导小组”，负责标准化的落实、监察及评价工作。领导小组认真学习了国家关于安全生产的法律、法规和规章，深刻理解和掌握了标准的内容和要求，经过一段时间的落实和评价，对公司的安全生产基础管理工作、设备设施的安全状况、作业环境与职业健康等工作按照标准进行了全面详细的自评，现将xx年安全生产目标完成情况效果评估如下： 一、安全领导机构及人员设置情况公司成立了安全生产领导小组具体负责全公司的安全生产工作，为完善标准化的建立，公司成立了由董事长任组长，总经理为副组长，各部门负责人为成员的领导小组，具体负责企业的安全生产监督管理及完成上级安全生产工作任务和日常安全生产工作及突发事件的安全处置工作。下属各部门也分别成立，由主要负责人任组长，分管安全的副主任任副组长，各车间主任为成员的安全生产管理小组，各工序都设有安全生产负责人，各车间负责人、维修人员都是安全生产管理员，形成了一整套的安全生产管理网络体系，保障了职工的人身安全、财产安全，使企业的经济稳步发展。
2、安全生产管理制度及有关规定制定情况公司建立完善了《安全生产管理制度》《安全生产责任制》，制定了总经理、车间主任、班组长、职工、安全生产管理员及管理部门的《安全生产职责》，制定了《安全生产管理目标》《安全教育制度》《安全生产检查制度》《设备管理实施办法》《职工安全守则》以及“职业安全健康”所应有的规章制度。在建立健全各项规章制度的同时，我们认真组织各部门人员认真学习执行，狠抓制度的落实，形成一种长效机制。 3、安全生产教育培训情况根据公司的“安全培训计划”，下半年进行管理人员的安全培训教育、生产岗位职工的安全培训教育。对特种作业人员培训根据《特种作业人员安全技术培训考核管理办法》由上级相关部门培训、考核、发证。4月份是企业新员工入厂或员工调动的时间，在这期间内重点进行了三级安全教育，在分配到车间前由公司组织学习安全生产的法律法规，讲解安全生产的重大意义。介绍厂的布局、设备的状况、危险场所、所用的安全技术、消防知识、劳动卫生防护基本企业安全规章制度和劳动纪律，考试合格后分配到车间。车间级安全教育有车间安全员负责，介绍车间的概括、生产工艺流程、主要设备的特点、安全生产状况和规章制度、本车间的危险区域，粉尘噪音的安全预防教育等。车间教育考试合格的员工分配到工段班组，由工段长、班组长负责，介绍本班组的安全生产情况，遵章守纪和岗位安全操作规程，岗位设备的危险点、安全操作技能，安全防
第十七章 多目标决策法 基本内容 一、多目标决策概述 多目标决策:统计决策中的目标通常不会只有一个，而是有多个目标，具有多个目标的决策问题的决策即称为多目标决策。多目标决策的方法有多属性效用理论、字典序数法、多目标规划、层次分析、优劣系数法、模糊决策法等。 多目标决策的特点： 1、目标之间的不可公度性，即众多目标之间没有一个统一标准。 2、目标之间的矛盾性。某一目标的完善往往会损害其他目标的实现。 常用的多目标决策的目标体系分类：单层目标体系；树形多层目标体系；非树形多层目标体系。 多目标决策遵循的原则： 1、在满足决策需要的前提下，尽量减少目标个数。 2、分析各目标重要性大小，分别赋予不同权数。 二、层次分析法 层次分析法，简称AHP 法，是用于处理有限个方案的多目标决策方法。 （一）层次分析的基本原理 层次分析法的基本思想：是把复杂问题分解为若干层次，在最低层次通过两两对比得出各因素的权重，通过由低到高的层层分析计算，最后计算出各方案对总目标的权数，权数最大的方案即为最优方案。 层次分析法的基本假设：层次之间存在递进结构，即从高到低或从低到高递进。 （二）层次分析法的步骤 1、明确问题，搞清楚涉及的因素以及因素相互之间的关系。 2、建立层次结构模型。将决策问题层次化，划分为总目标层、分目标层和方案层。 2、通过对各层元素的重要性进行两两比较，构造判断矩阵。 3、由各层判断矩阵确定各层权重。用特征向量法中的和积法求解判断矩阵的最大特征值和归一化后的特征向量。 4、对各层判断矩阵的一致性进行检验。一致性检验通过后，按归一化处理过的特征向量作为某一层次对上一层次某因素相对重要的排序加权值。否则，对判断矩阵进行调整。 5、层次加权得出各方案关于总目标的权重，最大权重的方案为最优方案。 （三）判断矩阵 以每两个方案（或子目标）的相对重要性为元素的矩阵称为判断矩阵。判断矩阵是层次分析法的核心。 判断矩阵的元素ij a 具有三条性质： （1）1=ii a （2）ji ij a a /1= （3）kj ik ij a a a ?= 判断矩阵的元素ij a 可以利用决策者的知识和经验估计出来。由于决策者的估计并不精确，因此第三条性质不一定成立。 （四）由判断矩阵确定权重 可用特征向量法中的和积法对判断矩阵求最大特征值及所对应的特征向量。特征向量经
OGUMA品牌进军校园活动效果评估报告书 一.引言 1.2011年10月8日,由OGUMA公司策划的“OGUMA品牌进军校园活动”在宁波城市职业技术学院成功举办,本活动取得了全校师生的一致好评,取得了良好的社会效应和宣传效果 2.达到了活动的预期目标:OGMA品牌成功走进校园,拉近了与师生的距离,为以后的销售之路打下了坚定的基础,塑造了美好的品牌形象。 二、效果评估 1.从组织策划方面看:定位准确、专业,活动安排周密,有层次。 水水的健康的肌肤是众多爱美女士心目中完美的肌肤目标,而秋,正是肌肤最需要补充养分的季节。所以我们选择在在这个时候在宁波城市职业技术学院开展宣传活动,初步建立与师生的关系,关注师生肌肤保养问题。准确把握时机,使整个活动的策划安排专业、周密,而且有层次。 首先从树立OGUMA的公益形象着手,专为师生开展讲课活动,让师生了解肌肤保养的重要性。 其次在校园内设摊点,免费使用化妆品;买护肤品,送赠品。制造气氛,让全校师生踊跃。活动期间整天开展活动,参与人数众多。 其三,活动准备充分。在活动开展前期就将需要的产品等准备齐全。活动期间,工作人员每天准时7点到达活动场地,布置现场,做好了充分准备。 第四,整个活动以调查问卷为凭证,使活动井然有序,一切尽在掌握中。 第五,邀请专业人员讲解,使整个活动更具有权威性、专业性 2、从实施方面看:整个活动安全有秩序。
活动过程中没有出现任何意外,我们事前准备的药物及相关的抢救人员没有派上用场。整个活动从收发问卷调查,发放彩色宣传单,设摊点,免费试用,赠送赠品,开设美容课,直到活动结束,秩序井然。同学们热情的参与,专业人员的现场指导,教授。相互的互动。场面很热闹。专业美容师开设课堂,在课堂上的精彩演讲。台下师生的热烈掌声不断。 3、从宣传方面看:取得了良好的宣传效果,得到社会各界的一致好评。 (1学生们一致夸OGUMA公司想的周到,感谢OGUMA公司为学生们提供这么一次好的机会----有机会了解化妆类的知识,及如何正确化妆等等知识。通过这个活动。学生们更了解了相关美容知识。进一步的了解了OGUMA公司。 (2活动地点---在校师生认为这次活动是他们这里有史以来搞得最成功的一次,希望我们经常来开展类似的活动,让师生更多的了解一些课外知识,学以致用。 (3社会效应---通过这次活动。让师生更好地护肤。在活动中了解了很多自己的不足。学以致用,通过活动的回馈,可知我们还需要更好地提高自己的专业水品。更好的为广大消费者服务。通过这次活动。更好地提高了我们公司的知名度和美誉度。提高了公司的形象。递交了一张名片,也为以后的销售之路打开了大门。
1.多目标决策方法概述 1.1 多目标决策理论发展 综合评价是多目标决策理论研究的重要内容，由于其在工程系统和社会、经济、管理等各个领域的普遍存在性，因而在社会经济的各个领域得到极为广泛的应用，如投资决策、项目评估、方案选优、工厂选址、、产业部门发展排序、经济效益综合评价等等。 多目标决策问题是对具有多个目标的有限方案进行排序与优选的问题。人们常常要对有限个方案集的备选方案进行综合评价，比如在水利水电工程建设的过程中，要进行施工导流，由于导流方案直接影响着施工导流工程的规模、主体工程施工安全、施工总工期及工程投资，因此，要考虑工程所在河段的地形、地质条件、河流水文特性等自然因素和主体工程枢纽布置特点、施工导流方式选择要求、施工工期限制条件、施工技术力量、施工设备及物资、资金等等众多工程因素，确定一个合理的导流方案。可见，多目标决策作为一个工具在解决工程技术经济管理、军事和系统工程等众多方面的问题也越来越显示出它的强大生命力。但是多目标决策作为一门学科，还是在近五十多年来才真正形成为一门完整独立的的科学体系。最早是在1896年，V.Pareto 提出的向量优化的概念涉及到了多目标概念，他从经济学的角度把本质上不可比较的多个目标化成单个目标进行优化求解，即现在使用的Pareto最优概念。直到1944年，多目标决策的理论和方法才逐步发展起来，J. v. Neumaee和0.Morgenstem 从对策论角度提出了彼此矛盾情况下的多目标决策问题，标志着近代意义上多目标决策的诞生。1951年，美国经济学家Koopmans从有限资源的合理分配与使用问题中提出了多目标决策问题，首次使用了有效向量的概念，这就是现代多目标决策非劣解概念。1961年Chames 和CooPer引入了目的规划法，其准则是使目标值和实际值两者之差的绝对值达到最小。1964年，Aumann对多目标决策问题提出了效用函数的概念。1968年，多目标学科自学者Johnson 系统地提出了多目标决策模型的研究报告以后开始迅速发展。到了二十世纪七十年代，1972年第一次多目标决策会议在美国South Carolina大学召开，会议出版的论文集成为多目标决策研究的经典文献；1976年，R. L. Keeny和H. Raifats对发展多属性效用理论做了很大贡献；与此同时，美国学者Satty提出了著名的层次分析(AHP)法，多目标决策技术的发
面试人员测试题 姓名：应聘岗位：面试官：面试时间： 请你按自己的真实情况选择答案。 1.你何时感觉最好? （） A.早晨 B.下午及傍晚 C.夜里 2.你走路时是？（） A.大步的快走 B.小步的快走 C.不快，仰着头面对着世界 D.不快，低着头 E.很慢 3.和人说话时，你喜欢？（） A.手臂交叠的站着 B.双手紧握着 C.一只手或两手放在臀部 D.碰着或推着与你说话的人 E.玩著你的耳朵、摸着你的下巴、或用手整理头发 4.坐着休息时，你的（） A.两膝盖并拢 B.两腿交叉 C.两腿伸直 D.一腿卷在身下 5.碰到你感到发笑的事时，你的反应是？（） A.一个欣赏的大笑 B.笑着，但不大声 C.轻声的咯咯地笑 D.羞怯的微笑 6.当你去一个派对或社交场合时，你会？（） A.很大声地入场以引起注意 B.安静地入场，找你认识的人 C.非常安静地入场，尽量保持不被注意 7.当你非常专心工作时，有人打断你，你会？（） A.欢迎他 B.感到非常恼怒 C.在以上两极端之间 8.下列颜色中，你最喜欢哪一颜色? （） A.红或橘色 B.黑色 C.黄或浅蓝色D绿色 E.深蓝或紫色 F.白色G.棕或灰色 9.临入睡的前几分钟，你在床上的姿势是？（） A.仰躺，伸直 B.俯躺，伸直 C.侧躺，微卷 D.头睡在一手臂上 E.被盖过头 10.你经常梦到你在？（） A.落下 B.打架或挣扎 C.找东西或人 D.飞或漂浮 E.平常不做梦 F.梦都是愉快的 得分： 1、在工作中您比较认可关系是哪种？（） A.战友关系 B.朋友关系 C.亲友关系 2、在房间内有下面6种椅子，请选择一种椅子就座，您选择哪一种？（） A. B. C. D. E. 3、以下每题包含五个图形，其中四个图形在某一方面相似，请你找出另一个与众不同的图形。（）