【摘 要】
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针对将智能推荐系统应用在联合作战中推荐预警情报的研究，对比了IDEF、UML、Petri网等多种军事复杂系统建模方法，提出了采用UML和着色Petri网混合方法对预警情报智能推荐在联合作战中的应用进行建模与验证。通过UML工具对智能推荐系统及其情报流进行了用例图、类图以及活动图等方面的概念建模，建立了规范化、统一化、可视化的模型，再凭借Petri网严谨数学分析以及其对复杂网络的强大建模能力，将UM
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针对将智能推荐系统应用在联合作战中推荐预警情报的研究，对比了IDEF、UML、Petri网等多种军事复杂系统建模方法，提出了采用UML和着色Petri网混合方法对预警情报智能推荐在联合作战中的应用进行建模与验证。通过UML工具对智能推荐系统及其情报流进行了用例图、类图以及活动图等方面的概念建模，建立了规范化、统一化、可视化的模型，再凭借Petri网严谨数学分析以及其对复杂网络的强大建模能力，将UML模型映射为着色Petri网模型，实现了从内向外，从静态到动态，从模块化到系统化的循序渐进的建模过程。以X海方向XX联指，应对敌舰载机突袭任务为情况想定，利用CPN-Tools进行仿真，验证了预警情报智能推荐的着色Petri网模型具有可达性、有界性、公平性、安全性以及活性。上述验证结果，说明该模型是合理的，也说明使用UML和着色Petri网混合建模方法对预警情报智能推荐在联合作战中应用进行建模与验证是可行的，为下一步基于智能推荐系统的设计、构建和优化研究提供了科学性和可行性的支撑。
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