【摘 要】
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为了适应现代战争中大批次作战平台的要求,提高情报侦察数据融合专家系统的实时性,作者针对在数据融合中识别推理费时较大这一问题,仔细分析了推理机推理原理和过程及其模块
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为了适应现代战争中大批次作战平台的要求,提高情报侦察数据融合专家系统的实时性,作者针对在数据融合中识别推理费时较大这一问题,仔细分析了推理机推理原理和过程及其模块构成,采用了一种并行算法设计模型——星形主从式模式,对计算任务进行了中粒度分割,利用线程机制高效的完成了任务指派,设计并实现了基于群机并行的推理机部分,用PVM并行环境构建了并行虚拟机,并在华北计算研究所的Cluster 2000上成功运行,获得满意的结果,基本解决了实时性问题,为今后沿此发展提供了基础.针对数据融合中心属性参数关联航迹这一问题,提出了利用属性参数这一高精度参数作为主要关联依据,并用统计检测的方法提高了关联算法的正确率.最后针对推理结果部分畸形现象,利用多种条件排除错误,提高了系统整体的正确性.
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