面向战场态势数据智能分析的预处理方法

第5卷第1期指挥与控制学报V ol.5,No.1 2019年3月JOURNAL OF COMMAND AND CONTROL March,2019面向智能态势认知的战场数据编码描述方法欧微1,2易朝晖1朱岑1摘要提出了一种面向时序特征的战场态势描述方法,旨在从复杂、异构、高维且快速增长的战场数据中提取关键要素,将其转化为面向智能认知模型的规范化输入,通过将战场环境、作战实体、作战任务等的静态属性和时序动态特征进行规范化编码,以有效描述战场态势关键特征,压缩编码长度并降低数据冗余,将所提面向时序特征的战场态势编码描述方法应用于智能态势认知模型,对于提高智能认知模型的鲁棒性和适用性,具有较强的实用价值.关键词智能态势认知,机器学习,时序特征,编码表达引用格式欧微,易朝晖,朱岑.面向智能态势认知的战场数据编码描述方法[J].指挥与控制学报,2019,5(1):69−73DOI10.3969/j.issn.2096-0204.2019.01.0069Description and Coding Method of Battlefield Data for Intelligent Situation CognitionOU Wei1,2YI Zhao-Hui1ZHU Cen1Abstract A method of battlefield situation description based on sequential features is proposed,which aims at extracting key elements from complex,heterogeneous and high-dimensional battlefield data,and transforming them into standardized input information oriented to intelligent cognitive models.The static attributes and sequential dynamic features of battlefield environment,combat entities and battle tasks are normalized and encoded.Thus,the key features of battlefield situation are effectively described,the coding length is compressed and the data redundancy is reduced.The proposed battlefield situation description method for time series features is applied to the intelligent situation recognition model,which has strong practical value for improving the robustness and applicability of intelligent situation recognition models.Key words intelligent situation cognition,machine learning,sequential features,coding methodCitation OU Wei,YI Zhao-Hui,ZHU Cen.Description and coding method of battlefield data for intelligent situation cognition[J]. Journal of Command and Control,2019,5(1):69−73随着信息技术的不断发展,大量侦察探测和传感设备应用于战场,大大提高了对情报侦察和战场数据的收集能力.然而面对海量、多源、复杂、异构且快速增长的战场态势数据,人类的认知速度和处理能力已很难跟上战场数据增长和变化的节奏[1−2].如何应对瞬息万变的战场态势,实现智能化的战场态势认知,以辅助指挥员实时、高效、科学地进行决策,已经成为智能辅助决策的关键问题.智能化的战场态势认知,旨在将人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术应用于指挥决策领域,辅助指挥员快速深度理解和透析战场局势,进而将信息优势转化为行动优势[3].近年来,产生式规则[4]、贝叶斯网络[5]、模糊逻辑[6]和深度学习(Deep Learning,DL)[7]等AI 算法在指挥决策领域得到了广泛的实践运用,智能态势认知技术被誉为未来“智能化战争”的核心军收稿日期2018-09-25Manuscript received September25,2018国家自然科学基金(61273189,71401168)资助Supported by National Natural Science Foundation of China(61273189, 71401168)1．陆军边海防学院乌鲁木齐校区新疆乌鲁木齐830002 2.国防大学联合作战学院北京1000911．The Border and Coastal Defense College,Urumqi Xinjiang830002,China 2．Joint Operations College of National Defense University,Beijing100091, China 事技术.1问题的提出战场态势规范化描述、智能认知模型构建、输出模式空间表达,以及智能模型知识获取是实现智能化战场态势认知的关键技术[8].智能态势认知模型主要基于贝叶斯网络、增强学习和人工神经网络等机器学习模型构建,近年来,随着深度学习理论[7−9]在该领域的探索运用,智能认知模型的可靠性和科学性得到了很大的提升;输出模式空间描述[2,10]主要用于界定智能模型的输出空间,即智能模型输出的结果表达何种涵义,模型输出边界的问题,实现模型输出结果与人类理解认知的有机结合,需根据具体问题科学界定,许多军事专家和学者进行了广泛探索;智能模型的知识获取主要包括训练样本集构建、样本知识标注和模型训练优化等问题,在当前缺少大规模历史作战数据支撑的条件下,主要依托作战推演大数据实现,将对抗生成网络[11]、增强学习[12]和数据挖掘技术等相结合,自主生成训练样本和知识标签,已经成为一种科学可行的知识获取手段.战场态势数据的编码表达用于将复杂、异构、高70指挥与控制学报5卷维的战场态势数据转换为智能认知模型的输入信息,是智能化战场态势认知的基础.尽管以深度学习为代表的机器学习模型具有很强的特征表达、提取和抽象能力,但对于以矩阵或向量形式描述的战场态势数据,输入信息的维度及各维度属性的含义必须是固定的,这是智能模型正确理解和处理战场态势数据的前提.战场数据涉及不同的作战地域、战场环境和任务背景,不同时空域内作战实体在数量、类型和交互关系等方面各异,不同作战实体在属性、状态、任务和行为等方面差异很大,因而战场态势数据的编码表达要远远复杂于Deep-Blue[13]、AlphaGo[14]、StarCraft[15]等AI模型.因此,战场态势数据的编码表达方法,已经成为制约智能态势认知模型科学性与适用性的瓶颈问题.此外,战场态势演变是一个动态持续演变的过程,是敌我双方动态博弈的结果.各种侦察探测和传感手段投入战场,促使战场信息的“透明度”大幅增加,但动态对抗、隐真示伪贯穿于战斗进程,战场数据的真实性、完整性和确定性仍受到极大挑战;而且,态势认知不仅需要掌握当前战场局势,还需理解、透视战场态势的演变趋势.因而,基于连续多个时刻动态变化的战场数据来分析、理解战场局势及其演变趋势,有助于提升智能认知模型的可靠性.然而,当前大部分智能模型主要基于单一时刻的战场数据分析推测战场态势,局限性较大.因此,论文提出一种基于时序特征的战场数据编码方法,对连续多个时刻的战场态势数据进行规范化描述,通过统一编码表达构成智能认知模型的输入向量,进而提高智能模型的鲁棒性、准确性和适用性.2战场态势数据关键特征提取2.1战场态势数据关键要素分析战场数据纷繁复杂、异构多元,要从瞬息万变的战场态势中实时高效地挖掘深层信息,进而实现智能态势认知,从海量战场数据中采集、提取关键特征尤为重要.论文提出的面向智能态势认知模型的输入信号主要包含以下几部分:1)与特定时空域内相关仿真实体的类别、属性及实体间关系等信息,这些信息具有相对静态性,在短时间内变化不大,为避免信息冗余,对于每段编码,此类只采集一次;2)特定时空域内战场环境信息,其中地形、地貌、天候、水文等信息具有相对静态性,对于每段编码也只采集一次;而电磁分布、电磁强度等战场环境要素对情报获取、信息甄别和指挥控制等持续动态地产生影响,为描述其动态变化特征,按时序连续采集多个时刻的状态特征;3)当前仿真实体与相关实体的行为、状态和任务信息,由于单一时刻的状态、行为和任务信息很难描述实体的行为趋势和变化规律,按时序连续跟踪采集多个时刻,并进行统一编码.2.2战场态势关键要素规范描述为描述上述需采集的各类特征信息,约定以下符号:k为实体编号,当前实体编号记为k=0.t为离散时间变量,T表示在决策点之前采集信息的时刻数,t∈T,t,T∈N+.N R、N B分别表示采集数据时考虑红方和蓝方相关实体的数量.z(k)表示实体k的类别,r(k,k )表示实体k与k 之间的关系.E(t)=e(t)1,e(t)2,···,e(t)l,表示t时刻战场环境动态特征集;l∈N+,表示E(t)的维度.P(k)=p(k)1,p(k)2,···,p(k)f,表示实体k的属性特征集;f∈N+,表示P(k)的维度.B(t)(k)=b(t,k)1,b(t,k)2,···,b(t,k)g,表示实体k在t时刻的行为特征集;g∈N+,表示B(t)(k)的维度.C(t)(k)=c(t,k)1,c(t,k)2,···,c(t,k)q,表示实体k在t时刻的任务集;q∈N+,表示C(t)(k)维度.V(t)(k)=v(t,k)1,v(t,k)2,···,v(t,k)h,表示实体k在t时刻的状态特征集;h∈N+,表示V(t)(k)的维度.A={a1,a2,···,a n},表示地形、地貌、高程等战场环境信息;n∈N+,表示A的维度.O={o1,o2···,o m},表示气象、水文、能见度等战场环境信息;m∈N+表示O的维度.S t=st1,st2,st3,···,st Ls用于描述编码时相关静态特征集,L s∈N+表示静态特征集的维度.3战场态势时序特征编码方法3.1静态特征的提取与整合为增强模型的适用性,使得模型可适用于各级指挥或作战实体认知局部或全局态势的需要,论文从单个实体的角度出发(包括指挥实体和作战实体),分析采集当前实体和特定时空域内战场环境、相关实体的属性、状态和任务等信息,作为智能认知模型的输入特征.首先,考虑到当前实体和相关实体的属性特征,以及当前决策目标和决策方案具有相对静态性,因此,首先采集这些信息并对数据进行整合,如图1所示.其中,提取的信息主要包括:1)当前实体的类别和基本属性;2)相关实体的类别、属1期欧微等:面向智能态势认知的战场数据编码描述方法71图1静态特征数据提取与整合方法性及其与当前实体的关系;3)地形地貌、气象水文等战场环境信息.将整合后的静态特征数据集记为S t={st1,st2,st3,···},将其维度记为L S,则L S的计算如式(1)所示.L S=(1+f)+(N R+N B)∗(2+f)+m+n(1)3.2动态的特征提取与整合提取t时刻当前实体和相关实体的动态特征并进行整合,如图2所示.实体的动态特征主要包括行为、任务和状态等信息.其中,对于实体本身而言,其任务通常是明确的;而对于其他实体,特别是敌方实体而言,其执行的具体作战任务通常不完全为我方掌握.因此,在提取数据时,提取当前实体的行为、状态和任务信息,对于其他相关仿真实体,只提取其行为和状态信息.将整合后t时刻的动态特征集记为Dy(t)=dy(t)1,dy(t)2,dy(t)3,···,其维度记为L D,则计算L D如式(2)所示.L D=(g+h+q)+(N R+N B)∗(g+h)(2)图2单帧动态数据提取与整合方法72指挥与控制学报5卷3.3时序特征整合与编码采用与作战实体动态特征相同的时间周期和类似表征方法,对t 时刻战场环境中的相关动态特征E (t )进行整合.然后,对约定时间周期内的所有信息进行整合.将静态特征数据统一记为S t ={st 1,st 2,st 3,···},将整合后t 时刻的动态特征数据记为Dy (t )= dy (t )1,dy (t )2,dy (t )3,··· .将S t 、Dy (t )与战场环境信息E (t )进行整合,然后统一编码,如图3所示.战场环境主要采集包括地形、天候、风向、能见度和通视性等信息.在此基础上,对整合后的数据信息分别进行编码,然后将编码后各维度的信息加入到编码序列中,编码序列记为X ={x 1,x 2,x 3,···},其维度记为L X .则可计算L X ,如式(3)所示.L X =L S +T ∗(L D +l )(3)可见,上述方法在抽取、整合相关实体、战场环境的静态特征数据、连续多个时刻的动态特征的基础上,按照数据采集的时序汇总整合,形成战场态势特征集向量,向量中的每一维度均具有固定的含义,既有效地采集、抽取战场态势及其演变趋势的关键特征并进行编码描述,又有效压缩了编码长度,降低数据冗余.3.4数据归一化处理方法尽管进行了信息整合,但编码后的数据信息仍具有高维、复杂和异构等特点.在基于机器学习的智能态势认知模型中,需要对输入信息进行标准化处理,以提高智能模型的训练和计算效率.为此,论文采用极值标准化法,将x i 数据标准化并放缩到[0,1]范围内,如式(4)所示.x i =x i −m lm u −m l +δ∗[U −L ]+L(4)其中,δ为一个非常小的常数,以防止m u =m l 时分母为0(这里取δ=10−6);m u 和m l 分别表示在所有样本中第i 个维度出现的最小值和最大值;L 和U 分别表示编码序列在该维度上的期望上界和下界,这里分别取0和1.可见,所提的基于时序特征的编码方法,可从高维、复杂、异构的战场数据中实时高效地提取关键要素并进行编码处理,然后通过将编码向量(矩阵)中的异构数据归一化到统一的度量空间,形成标准输入特征集,即面向智能认知模型的标准输入向量(矩阵).4结论智能化的战场态势认知技术,是辅助指挥员快速透析战场局势、科学高效指挥决策,将信息优势转化为行动优势的关键技术.战场态势规范化描述与编码方法,旨在从复杂、异构、高维且快速增长的战场数据提取关键要素,并将其转化为面向智能认知模型的规范化输入,是实现智能化战场态势认知的基础.论文提出了一种面向时序特征的战场数据规范化描述方法,将战场环境、作战实体、作战任务等对应的静态属性和时序动态特征进行统一编码,以有效描述战场态势的关键特征并降低数据冗余度.所提战场数据编码描述方法已在智能态势认知模型中进行了实践应用,初步应用结果表明,所提编码方图3面向时序特征的数据整合与编码表示方法1期欧微等:面向智能态势认知的战场数据编码描述方法73法科学、可行、高效,可有效提高智能态势认知模型的鲁棒性、准确性和适用性.下一步,我们将结合作战仿真系统和指挥决策平台,进行更深入的实践运用研究.References1郭圣明,贺筱媛,胡晓峰,等.军用信息系统智能化的挑战与趋势[J].控制理论与应用,2016,33(12):1562−1571.2宋元,王永春.海上防空作战态势估计理论及应用[M].北京:国防工业出版社,2014.3朱丰,胡晓峰,吴琳,等.从态势认知走向态势智能认知[J].系统仿真学报,2018,30(3):761−771.4肖圣龙,石章松,吴中红.现代信息条件下的战场态势感知概念与技术[J].舰船电子工程,2014(11):13−15.5卜令娟,刘俊,邱黄亮,等.战场通用态势估计本体模型的构建[C]//中国指挥与控制学会.第二届中国指挥控制大会论文集.北京:国防工业出版社,2014.6陈固胜.基于动态贝叶斯网络的战场信息预测与评估[D].南京:南京理工大学,2013.7海新,雷英杰.基于直觉模糊推理的态势预测方法[J].电光与控制, 2011,18(4):33−36.8SCHMIDHUBER J.Deep learning in neural networks:an overview[J].Neural Networks,2015,61:85−117.9OU W,GUO S M,LIU S J,et al.Study on battlefield situation assessment model of simulation entity based on stacked auto-encoder network[C]// Theory,Methodology,Tools and Applications for Modeling and Simula-tion of Complex Systems.Springer Singapore,2016.10郭圣明,贺筱媛,吴琳,等.基于强制稀疏自编码神经网络的作战态势评估方法研究[J].系统仿真学报,2018,30(3):772−784.11缪旭东,王永春.舰艇编队协同防空任务规划理论及应用[M].北京:国防工业出版社,2013.12CRESWELL A,WHITE T,DUMOULIN V,et al.Generative adversar-ial networks:an overview[J].IEEE Signal Processing Magazine,2018, 35(1):53−65.13GERSHMAN S J,DAW N D.Reinforcement learning and episodic mem-ory in humans and animals:an integrative framework[J].Annual Review of Psychology,2017,68(1):101−128.14NEWBORN M.Deep Blue’s contribution to AI[J].Annals of Mathemat-ics and Artificial Intelligence,2000,28(4):27−30.15陶九阳,吴琳,胡晓峰.AlphaGo技术原理分析及人工智能军事应用展望[J].指挥与控制学报,2016,2(2):114−120.16ADIL K,JIANG F,LIU S,et al.State-of-the-art and open challenges in RTS game-AI and Starcraft[J].International Journal of Advanced Com-puter Science&Applications,2017,8(12):16−24.欧微(1983−),男,博士研究生,讲师,主要研究方向为作战模拟与智能决策.本文通信作者.E-mail:31484262@易朝晖(1973−),男,硕士研究生,讲师,主要研究方向为合同作战、作战模拟.朱岑(1969−),男,硕士研究生,副教授,主要研究方向为作战指挥、合同战术.。

人工智能对未来战争中的战场态势感知的贡献随着科技的进步，人工智能（Artificial Intelligence, AI）在军事领域得到了广泛的应用。

其中之一就是它在战场态势感知方面所做出的贡献。

战场态势感知是指通过获取、分析和理解一系列信息，对战场上的目标、敌我态势、资源分布等进行全面、准确的评估。

人工智能的发展为战场态势感知提供了新的技术手段和方法，极大地提升了军事作战的效率和战斗力。

本文将从多个角度探讨人工智能对未来战争中的战场态势感知的贡献。

首先，人工智能可以帮助实时获取和整合大量战场信息。

在战争中，信息的获取和整合是决胜的关键因素之一。

传统的战场态势感知主要依赖人工收集和处理，耗时耗力且易受主观因素影响。

而人工智能可以通过智能感知系统实现对战场信息的自动收集和分析，大大缩短了信息获取的响应时间，并能够在较短的时间内整合、分析海量数据。

这些数据包括卫星图像、雷达数据、无人机侦察报告等。

人工智能在此过程中能够通过模式识别、机器学习等技术，发现隐藏在庞大数据背后的规律和关联，从而提供给指挥员更加准确、全面的战场态势信息。

其次，人工智能能够提供高级战场态势预测和分析能力。

战争的发展变化往往是复杂而多变的，很难用传统的方法进行准确的判断和分析。

而人工智能的逻辑推理、模拟仿真和预测模型能够帮助指挥员更好地理解战场态势的演化规律，并进行预测和分析。

例如，在模拟训练中，人工智能可以根据历史数据和实时的战场信息，预测敌方行动和战术，并提供优化的作战策略。

这种高级预测和分析能力可以有效提升指挥员的决策水平和作战效能，从而在战场上占据更有利的地位。

此外，人工智能还能够提供智能感知和自主决策能力。

目前，无人系统如无人机、无人车等已经广泛应用于战场中的侦察、侦察和打击任务，它们能够携带各种传感器进行战场信息的采集。

而人工智能技术的引入，可以赋予这些无人系统更强的感知和决策能力。

例如，通过图像识别和目标跟踪算法，无人飞行器可以实现对敌方目标的自动识别和追踪；通过深度学习和强化学习算法，无人车可以在战场上进行自主决策，包括避让障碍物、选择最佳路径等。

人工智能在未来战争中的战场智能分析传统的战争已经过去，新的战争时代中充斥着科技与信息的纷争。

而在未来的战争中，人工智能将扮演着一个极其重要的角色。

在战场上，人工智能的发展将提供更加智能化的战场分析和决策支持，从而为战争的胜利创造更有利的条件。

一、战场智能分析的概念和作用战场智能分析是指利用人工智能技术对战场情报和数据进行深度分析和评估的过程。

在未来的战争中，战场情报的获取将更加多样和复杂，涉及海陆空等多个维度。

战场智能分析通过对这些数据的处理和分析，提供给指挥官和作战人员更精确、及时的情报和决策支持，从而提高战争行动的有效性和胜算。

战场智能分析的主要作用有以下几个方面：1. 敌情评估：通过对敌方情报的分析，可以推断出敌方的行动意图、兵力部署和作战能力，帮助我方更好地制定战术和策略，有效地应对敌人的威胁。

2. 情报共享：在战场上，对于不同部队和作战单位之间的情报共享是至关重要的。

人工智能可以帮助将各个单位采集到的情报进行整合和共享，从而提高信息的流通和传递效率，加强各方之间的协同作战能力。

3. 战术决策支持：通过对战场情报的分析和处理，人工智能可以帮助指挥官和作战人员制定更科学、更合理的战术决策。

通过模拟和预测等技术手段，可以对不同战术方案的成效进行评估，为决策提供参考依据。

4. 资源调配优化：在战场上，资源调配的优化和合理配置对于战争的胜利至关重要。

人工智能可以通过对战场数据的分析和挖掘，帮助指挥官和作战人员实时了解资源的使用情况和需求，从而提供更加准确的资源调配建议，实现资源的最大化利用。

二、战场智能分析的技术手段为了实现战场智能分析的目标，需要借助多种人工智能技术手段来进行数据处理和情报分析。

以下是几种常用的技术手段：1. 数据挖掘技术：通过挖掘大量的战场数据，人工智能可以发现其中的隐藏模式和规律。

这些模式和规律可以为指挥官提供重要的信息，帮助其做出更准确的决策。

2. 机器学习技术：机器学习是人工智能领域的核心技术之一。

第1篇一、前言随着信息技术的飞速发展，大数据、云计算等新兴技术已经广泛应用于军事领域。

在现代战争中，数据分析成为作战决策的重要依据。

本报告针对作战使用数据分析进行深入研究，旨在为我国军事决策提供有力支持。

二、作战使用数据分析概述1.作战使用数据分析的定义作战使用数据分析是指在军事作战过程中，运用统计学、数学、计算机科学等理论和方法，对战场信息、敌我双方兵力、装备、情报等数据进行挖掘、处理、分析和预测，为作战决策提供有力支持的过程。

2.作战使用数据分析的特点（1）实时性：作战使用数据分析要求对战场信息进行实时处理，以适应快速变化的战场环境。

（2）准确性：数据分析结果应具有较高的准确性，为作战决策提供可靠依据。

（3）全面性：作战使用数据分析应涵盖战场信息、兵力、装备、情报等多个方面，实现全方位、多角度的作战分析。

（4）高效性：数据分析过程应具有较高的效率，满足作战决策的紧迫性要求。

三、作战使用数据分析的应用领域1.战场态势评估通过对战场信息的实时分析，评估敌我双方兵力、装备、情报等状况，为作战决策提供依据。

2.兵力部署优化根据战场态势和敌方部署，合理调整我方兵力部署，提高作战效能。

3.装备性能评估分析装备性能参数，为装备研发、升级和维护提供依据。

4.情报分析对情报信息进行深度挖掘，为作战决策提供情报支持。

5.作战模拟与预测利用历史数据和模拟技术，预测未来战场态势，为作战决策提供参考。

四、作战使用数据分析的关键技术1.数据采集与处理（1）数据采集：通过侦察卫星、无人机、传感器等手段，获取战场信息。

（2）数据处理：对采集到的数据进行清洗、去重、归一化等处理，提高数据质量。

2.数据挖掘与挖掘算法（1）数据挖掘：从大量数据中提取有价值的信息和知识。

（2）挖掘算法：包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等，用于发现数据中的潜在规律。

3.机器学习与深度学习（1）机器学习：通过算法学习数据中的规律，实现自动化决策。

智能平台下的数据预处理与分析随着互联网技术的不断发展，数据已经成为当代社会中最宝贵的资源之一。

在大数据时代，如何高效地预处理和分析数据已经成为了各个行业中不可或缺的工作。

而智能平台的出现，为数据的预处理和分析提供了新的思路和技术手段。

本文将从智能平台下的数据预处理和数据分析两方面进行探讨，旨在为读者提供一些有用的思考和借鉴。

一、智能平台下的数据预处理数据预处理是数据分析的第一步，也是最为关键的一步。

在智能平台下，数据预处理可以通过以下几种方式进行优化。

1. 数据清洗数据清洗是指在数据收集和存储的过程中，对于不准确、不完整、重复或者不合理的数据进行清理，以提高数据的准确性和可靠性。

在智能平台下，数据清洗可以通过实时监测和分析数据的来源和格式，对于异常数据进行快速的识别和处理，从而保证数据的质量和准确性。

2. 数据归一化数据归一化是指将数据转化为具有相同尺度和单位的数据，在数据分析中可以避免由于量纲不一致而造成的误差和偏差。

在智能平台下，数据归一化可以通过一系列的算法和转化公式实现。

例如，将数值型数据进行标准化处理，将类别型数据进行编码转化。

3. 数据采样数据采样是指从大量数据中抽取一部分数据进行分析。

在智能平台下，数据采样可以通过分层采样、随机采样、分组采样等方式进行优化，以满足实际应用场景的需求。

二、智能平台下的数据分析数据预处理过后，就需要进行数据分析。

在智能平台下，数据分析有以下几个特点和优势。

1. 智能化分析智能平台下的数据分析采用了机器学习和人工智能等高级技术，能够通过自动化和智能化方式进行数据的分析和处理。

例如，基于深度学习算法的图像识别技术可以对大量复杂的图像数据进行自动分析和分类，提高了数据分析的效率和准确性。

2. 实时分析智能平台下的数据分析能够实现对于实时数据的快速处理和分析。

例如，基于流数据的处理技术可以在高速数据流中进行实时的数据分析和处理，从而能够及时发现数据的异常和变化，为实时决策提供有力的支持。

面向战场态势数据智能分析的预处理方法作者：郭瑞贺筱媛来源：《电子技术与软件工程》2017年第16期摘要现代战场信息大数据产生的战争迷雾对指挥员的战场态势认知产生了强烈干扰，这些都会增加指挥员的指挥决策的难度，针对某计算机兵棋系统具有高度模拟真实战场的能力，本文依据对兵棋模拟数据研究的基础上，选择其中侦查相关数据作为处理对象，通过数据的清洗与集成能更清晰的认知战场模拟态势环境，为认识真实战场提供一种模拟数据预处理方法，为战场态势认知的研究打下基础。

【关键词】模拟战场仿真数据数据预处理1 引言在信息技术和战争实践的推动下，联合作战和体系对抗己成为了现代战争的基本特征，现代战争与以往不同，战争的节奏越来越快，产生的战场信息呈现几何级增长，所以战场态势认知的研究势在必行。

在一次对抗演习中，数据是兵棋演习的基础支撑部分，一般意义上来讲，数据可以对应、有序、准确的显示出演习中的一切行动和特征，贯穿于演习的整个过程。

在演习数据分类中，运行数据由系统自动产生，基础想定数据则是根据演习的环境和实体参数在演习前设定完成，存放于对应的兵棋演习数据库中，兵棋演习数据绝大部分是实时的、准确的，但是也会有部分数据存在内容不完整、格式不一致、存放重复、信息缺失等情况，这些会对之后的数据处理和信息分析产生影响，甚至有可能对模型算法造成偏差，所以数据的预处理是非常必要的。

2 数据的预处理研究2.1 选择侦查预警数据为预处理目标根据演习模型的规则和所得出数据的参数特征要求，计划先选择出相应有价值的数据，对之进行两次清洗，然后再集成出我们需要的格式数据。

一次演习可能会产生海量的数据，而研究工作可能要针对多次不同的演习情况，如果对这些数据都要加以处理的话，工作量的巨大程度无法评估，而且我们采用的算法的精确度也会受到一定的影响，所以我们要抽取出其中一部分有代表性意义而且对实验有帮助的数据进行处理，这里选用侦查预警的相关态势数据进行举例说明整个数据预处理过程。

人工智能在未来战争中的情报收集与分析未来战争中，人工智能在情报收集与分析方面将扮演着重要角色。

随着科技的不断进步，人工智能系统能够处理大规模的数据，从中提取有用的情报，为决策者提供重要的战略和战术支持。

本文将探讨人工智能在未来战争中的情报收集与分析的应用。

一、大数据收集与分析人工智能系统可以运用各种技术手段，收集各类数据，包括图像、文本、语音等。

这些数据来源包括卫星图像、网络数据、社交媒体以及人们在日常生活中产生的数据。

通过大数据技术，人工智能系统能够分析和挖掘这些数据中的信息，从而形成完整的情报图景。

例如，卫星图像可以用于监测战区的变化和敌方军事设施的部署。

人工智能系统可以通过图像识别技术，自动识别出敌方装备、兵力和战略要点，为决策者提供及时情报。

同时，通过对网络数据和社交媒体上的信息进行分析，人工智能系统可以了解敌方的行动计划和意图，从而为我方军事行动提供战术指导。

二、情报分析与预测人工智能系统在收集情报后，需要进行深入分析，提供有用的情报和预测结果。

传统的情报分析需要大量的人力和时间，而人工智能系统可以通过机器学习和自然语言处理等技术，对收集到的情报进行快速、准确的分析。

例如，人工智能系统可以通过对历史战争数据的学习，预测未来战争中可能出现的模式和趋势，为指挥官提供决策参考。

同时，通过对海量的情报资料进行分析，人工智能系统可以发现隐藏在数据中的模式和线索，帮助军方及时感知到敌方的意图和行动。

三、情报共享与网络安全在未来战争中，情报的共享和网络安全将是关键问题。

人工智能系统可以通过加密和安全传输技术，确保情报在各个层级之间的安全传递。

同时，通过区块链技术，情报共享可以实现去中心化和隐私保护，各个部门和机构可以安全地共享情报，提升整体的情报能力。

四、人工智能系统的应用案例人工智能系统在情报收集与分析方面的应用已经初显成效。

例如，美国军方的“项目驱动的智能情报中心”（Project Maven）利用人工智能系统分析卫星图像，识别出敌方军事目标，提供及时情报支持。

AI技术在未来战争中的实时战场监控随着科技的不断进步和发展，人工智能（AI）技术在各行各业扮演着越来越重要的角色。

其中，AI技术在未来战争中的实时战场监控方面将起到至关重要的作用。

本文将探讨AI技术在未来战争中实时战场监控的应用和优势。

一、实时战场监控的重要性实时战场监控对于军事行动的成功至关重要。

它能够提供敌方目前的态势，包括部队部署、兵力情况和战术意图等。

只有掌握了这些信息，才能够做出更加准确的决策，进而提高作战效能和降低风险。

然而，传统的战场监控方式往往面临着一些困难和挑战，比如信息获取不实时、不准确，以及无法对大规模数据进行分析和处理等。

在这方面，AI技术可以帮助我们克服这些障碍，实现实时战场监控的目标。

二、AI技术在实时战场监控中的应用1.数据采集与分析通过AI技术，可以实现对战场上各类传感器和监控设备的数据采集和处理。

AI算法可以对大量的数据进行实时分析，从而提取有用的情报和指标。

这种数据驱动的监控系统可以更准确地判断敌方动态，帮助指挥官作出决策。

2.目标识别与追踪AI技术在目标识别和追踪方面表现出色。

通过计算机视觉和深度学习算法，AI系统可以对战场上的目标进行准确的识别和分类，如敌军装备、车辆和人员等。

同时，AI系统还能够实时追踪这些目标的位置和动态，为指挥员提供及时的目标情报。

3.预测与预警AI技术还可以通过对历史数据的学习和分析，提供战场态势的预测和预警。

例如，通过分析历史战争数据和战术模式，AI系统可以预测敌方可能的行动，帮助我方制定更加有效的战术和作战计划。

这样的预警系统可以提前警示指挥员，使其能够做出相应的调整和应对。

4.通信与协作AI技术还可以应用于实时战场监控中的通信和协作。

例如，AI系统可以通过自然语言处理技术，实现对战场上各种语音信号的识别和分析。

这种智能语音处理系统可以快速识别和筛选出重要的通信内容，帮助指挥员更好地掌握战场情况和下达指令。

三、AI技术在实时战场监控中的优势1.实时性AI技术的应用可以实现战场信息的实时采集、传输和分析。

人工智能在未来战争中的情报分析与预警系统随着科技的不断进步，人工智能在各个领域的应用越来越广泛，其中包括军事领域。

人工智能在未来战争中的情报分析与预警系统将发挥重要作用，为军队提供有效的情报支持和战争预警，本文将探讨这一话题。

一、人工智能在情报分析中的应用人工智能技术通过模式识别、自然语言处理、机器学习等手段，能够快速有效地处理大量的情报数据，并从中提取出有用的信息。

与传统的手工处理相比，人工智能在情报分析中具有以下优势：1.快速分析：人工智能系统能够在短时间内处理大量的情报数据，快速分析出其中的关键信息，帮助军队迅速了解敌方的动态和意图。

2.准确评估：通过人工智能技术，可以对情报数据进行准确的评估和判断，提高决策的精确性。

人工智能系统能够分析多个数据维度，识别出隐藏在背后的模式和趋势，为军队提供更可靠的情报支持。

3.自动化处理：人工智能系统能够自动化地处理情报数据，减轻情报分析员的负担，节省时间和人力资源，提高情报分析的效率和效果。

二、人工智能在战争预警中的应用战争预警是指在战争即将爆发或正在发生时，通过各种手段发现并掌握相关情报，提前预警并及时采取措施。

人工智能在战争预警中的应用主要表现在以下几个方面：1.数据收集与分析：人工智能系统可以通过监测和分析多种信息源，包括卫星图像、通信信号、社交媒体等，快速获得战场上的实时数据，并对这些数据进行综合分析，为军队提供及时的战争预警。

2.模式识别与预测：人工智能系统可以通过学习和训练，识别和分析不同战争形势下的模式和规律，从而预测未来可能发生的事件和战争动态。

这为军队制定战略和应对策略提供了重要依据。

3.智能决策支持：人工智能系统能够根据战场上的实时数据和情报信息，提供智能化的决策支持。

通过模拟和预测不同的军事行动和战争情节，人工智能系统可以帮助军队评估和选择最佳的作战策略，提高决策的及时性和准确性。

三、人工智能在未来战争中的挑战与展望虽然人工智能在情报分析与战争预警中有着巨大的潜力，但也面临着一些挑战。

未来战争中的AI战场侦察未来战争呈现数字化、信息化和智能化的趋势，人工智能（AI）作为关键技术将发挥重要作用，其中战场侦察是战争胜负的关键之一。

本文将探讨未来战争中基于AI的战场侦察的发展趋势和影响。

一、人工智能的战场侦察应用近年来，人工智能技术的快速发展与军事领域的结合日益紧密，战场侦察的各个方面都可以借助AI技术来实现更高效、更准确的数据获取和分析。

AI可以应用于卫星图像解析、无人机侦察、目标识别等方面，为军事指挥提供重要的情报支持和决策依据。

1. 卫星图像解析卫星图像解析是战场侦察中不可或缺的一环，能够提供战略和战术情报。

利用AI技术，可以对大量的卫星图像进行自动化分析，快速识别目标并生成情报报告。

深度学习算法的应用可以使图像解析更加准确和高效，从而更好地支持决策者制定作战计划。

2. 无人机侦察无人机的普及为战场侦察提供了全新的工具。

结合AI技术，可以实现无人机的自主侦察和目标跟踪。

通过无人机搭载的传感器获取的数据，AI可以对数据进行实时处理和分析，识别目标、预测敌方动向，并及时报告给作战指挥官。

这样的应用可以大大提高侦察的效率和精确度。

3. 目标识别在复杂的战场环境中，敌我识别是一个重要的挑战。

AI技术利用图像识别和模式匹配算法，可以实现对目标的自动识别和分类，从而帮助作战指挥官快速了解战场态势。

而且，随着深度学习技术的发展，AI的目标识别能力将进一步提高，并且逐渐具备学习和适应新目标的能力，这将为未来战争中的目标识别提供强大支持。

二、AI战场侦察的发展趋势随着技术的不断进步，未来战争中AI战场侦察有望向以下几个方向发展：1. 自主化未来，AI战场侦察将更加自主化。

无人机、机器人等自主作战系统将能够进行自主侦察、目标识别和情报报告。

这将减轻人类侦察人员的工作负担，提高侦察的效率和安全性。

2. 多源数据综合分析未来战争中，侦察数据将来源于多个渠道，如卫星、无人机、传感器等。

AI将发挥重要作用，能够快速融合、分析和解释这些大量的数据，从中提取有用的情报和指导性决策信息。