指挥与控制学报

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指挥与控制学报 关注(): 期刊周期：季刊; 期刊级别：国家级; 国内统一刊号：14-1379/TP; 国际标准刊号：2096-0204; 主办单位：中国指挥与控制学会；北方自动控制技术研究所; 主管单位：中国兵器工业集团公司; 上一本期杂志：知识管理论坛科技期刊; 下一本期杂志：中华建设综合期刊发表

　　《指挥与控制学报》科技学报，2015年创刊，中文，大16开，出版地：北京市，办刊宗旨为：刊载指挥与控制领域新方法、新技术、新成果，促进指挥与控制领域科技创新与交流，服务我国国防安全、经济建设与社会管理。其他登记项目不变。

　　《指挥与控制学报》以马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，全面贯彻党的教育方针和“双百方针”，理论联系实际，开展教育科学研究和学科基础理论研究，交流科技成果，促进学院教学、科研工作的发展，为教育改革和社会主义现代化建设做出贡献。

　　指挥与控制学报收录情况/影响因子

　　国家新闻出版总署收录　维普网、万方数据库、知网数据库收录

　　1、数据：MARC数据、DC数据

　　2、图书馆藏：国家图书馆馆藏、上海图书馆馆藏

　　指挥与控制学报栏目设置

　　研究报告、文献综述、简报、专题研究。

　　指挥与控制学报编辑部/杂志社投稿须知

　　1.内容：立意新颖，观点明确，内容充实，论证严密，语言精炼，资料可靠，能及时反映所研究领域的最新成果。本刊尤为欢迎有新观点、新方法、新视角的稿件和专家稿件。

　　2.《指挥与控制学报》格式必备与顺序：标题、作者、作者单位、摘要、关键词、正文、注释或参考文献。篇幅以2200-8800字为宜。2200字左右为1个版面。

　　3.请在来稿末尾附上作者详细通讯地址。包括：收件人所在地的省、市、区、街道名称、邮政编码、联系电话、电子信箱、代收人的姓名以及本人要求等，务必准确。论文有图表的，请保证图片和表格的清晰，能和文字对应。

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　　阅读推荐：辽宁工程技术大学学报

　　《辽宁工程技术大学学报》(社会科学版)以辽金史研究为特色，依靠和吸引国内专家、学者，发表了几十篇深具影响力的辽金史研究方面的论文。获奖情况：社会科学版先后在辽宁省新闻出版局及辽宁省期刊学会主办的期刊优秀栏目评比中获优秀栏目二等奖;首批获得全国学术期刊光盘版编排规范执行优秀奖。

　　指挥与控制学报最新期刊目录

人工智能安全标准化综述

摘要：人工智能在推动社会进步的同时，也引发了日益复杂的安全挑战。基于对人工智能安全风险及国内外相关标准的系统梳理，构建了双维度安全体系与安全映射模型，深入剖析了当前AI安全标准在技术安全与可信保障割裂、体系碎片化等方面的局限性。针对上述问题，提出以可信治理为核心的标准化发展策略，为我国人工智能安全标准体系的完善提供理论支撑与技术支撑

面向无人机集群任务分配的进化算法综述

摘要：如何合理地分配任务是提升无人机集群任务执行能力的关键问题，难以在多项式时间内精确求解。进化算法通过模拟自然界中的智能行为或现象进行搜索求解，可以在给定时间内提供问题的近似解，在无人机集群任务分配中得到了广泛应用。综述面向无人机集群任务分配的进化算法研究进展，分类阐述约束处理策略，归纳梳理多优化目标处理策略，总结分析目前存在的挑战和问题，探讨未来的发展方向

攻击时间可控的多飞行器自适应协同制导方法

摘要：针对多飞行器协同打击目标问题，提出了节点通信权重可自适应调节的多飞行器攻击时间控制协同制导方法。首先定义了时间一致性协同误差变量；为了使协同误差快速稳定收敛，进一步提出了两段式协同制导律和通信权重自适应律，理论分析表明所给出的协同制导律具有固定时间收敛特性。数值仿真结果验证了所提出方法的有效性

面向无人机集群反制的意图识别方法研究综述

摘要：随着无人机集群技术的不断发展，集群反制的重要性日益凸显，其中意图识别是集群反制的关键，对无人机集群反制具有至关重要的作用。首先，概述了无人机集群的典型作战任务，梳理了集群反制基本架构与流程，归纳了集群的目标特征和意图信息；其次，总结了面向集群反制意图识别的关键要素，综述了现有意图识别方法及其在集群反制应用方面所面临的挑战；最后，结合意图识别方法对未来集群反制技术的演进进行了探讨

基于特征增强与决策融合的RGB-T目标跟踪

摘要：RGB-T目标跟踪能够提供全天时、全天候的目标监视和侦察能力，但现有特征级融合方法难以应对目标动态变化及模态差异导致的特征不均衡问题。提出了基于特征增强与决策融合的RGB-T目标跟踪方法，设计自适应注意力特征增强模块，在通道和空间维度增强局部特征关联，位置注意力捕获全局上下文依赖。设计基于狄利克雷分布与D-S判据的决策融合模块，估计两种模态不确定性，融合RGB-T跟踪结果。在RGB-T234和GT...

基于强化学习的高射炮协同防空作战技术

摘要：面向临地安防体系下低空安防智能化作战的迫切需求，提出一种针对低空无人机的高射炮协同防空作战博弈框架，并建立了攻防双方的仿真模型。针对临地安防场景下低空无人机拦截难题，提出基于多智能体强化学习的“炮-机”博弈对抗进化策略框架，通过设计引导性奖励函数解决了奖励稀疏性的困境。仿真实验结果表明，高射炮能够高效拦截不断改变进攻策略的无人机，这为未来临地安防体系下低空防空的智能化发展提供了强有力的技术支撑

一种基于架构范式的智能化指挥控制系统架构设计方法

摘要：面向分布式、智能化作战，围绕基于软件定义的系统构建，提出能力解耦的系统资源是指挥控制系统基本组成要素。围绕指挥控制系统效能生成，建立了系统架构范式的概念原理，表征系统架构特征。针对网络化系统和智能化系统，分别建立了系统架构范式，包括7类资源运行模式和6类资源关系模式。基于智能化系统架构范式，提出了智能化系统架构设计过程。以典型案例验证了智能化系统架构设计方法对敏捷适变指挥控制系统构建的指导作用

基于决策设想和场景匹配的作战指挥精准辅助决策研究

摘要：针对现有辅助决策模式难以充分支撑指挥员复杂决策思维过程的问题，提出了一种贴合指挥员思维探索过程的辅助决策模式及其实现方法。提出基于决策设想和场景匹配的作战指挥辅助决策模式，该模式通过对指挥员决策设想进行多因素分析验证，支持指挥员针对复杂决策问题进行探索和试错。为降低多因素反复分析过程中参数设置的复杂度，提出了基于“场景-参数”匹配的辅助决策精准设计方法，通过对辅助决策参数的设置方式进行分类，提出了...

基于混合智能的任务规划设计与关键技术

摘要：任务规划是指挥与控制的核心，面临状态动作空间巨大、可信性要求高和应用场景多变等挑战，尚无有效的解决方法。在分析混合智能、语言模型和方案评估等国内外研究现状的基础上，提出了基于混合智能的任务规划框架。对于框架中涉及的任务与动作分层规划、领域知识的表示与学习、任务与动作序列评估优化等关键技术进行了深入探讨。通过利用知识与数据混合驱动的第3代人工智能技术探索新一代任务规划方法，解决规划时效性低、结果可解...

大模型与决策智能技术

摘要：<正>大模型技术的快速发展正深刻重塑决策智能领域的范式。作为人工智能领域的核心突破，大语言模型（LLMs）凭借其强大的语义理解、知识推理和生成能力，为复杂决策场景提供了从数据感知到认知推理的全链条支持。在国家安全、军事指挥、应急管理等高风险、高时效性领域，大模型不仅能够高效处理多源异构信息，还能通过模拟人类专家思维模式，增强决策的科学性、动态性和可解释性。本专题聚焦大模型与决策智能的深...

平行决策智能的历史回顾与未来展望：从ISDOS之影到平行剧场之能

摘要：探讨如何将“AI for Science”化为“Decision Intelligence for Decision Science(DI4DS)”，使人工智能和智能科技成为变革传统指挥控制科学与技术的新动力并成为确保军事力量和国防安全的新科技。主要围绕决策智能理念、方法、技术的历史演化以及ISDOS、EMS、计算机会议、决策剧场、平行剧场的历史进程，讨论决策5.0和平行决策智能及相关交互数字剧场...

大模型在兵力推荐中的应用与思考

摘要：大语言模型已在人工智能领域取得了突破性进展，也正在为军事领域带来一场颠覆性的变革。传统兵力资源推荐系统依赖目标与兵力资源的标号以及历史交互数据进行预测，存在数据利用能力差、迁移能力弱、冷启动等问题。为提高兵力推荐系统的能力与效率，进一步改善目标打击方案决策的科学性与合理性。以兵力推荐过程基本范式为指导，结合大语言模型的强大能力，全面分析了大语言模型在特征工程、特征编码以及评分预测中一个或多个阶段的...

决策智能中的时间序列预测大模型

摘要：不同场景下时序数据的异质性极大地影响了智能决策中时序预测算法的泛化性和有效性，对其应用构成了重要阻碍。时序预测大模型是解决这一挑战的重要技术。综合了时序预测领域的最新研究动态，从模态视角自上而下地探讨了时序预测大模型的4种实现思路：基于提示的方法、基于微调的方法、基于对齐的方法以及时序预测基础模型。梳理了时序预测大模型构建过程中的核心要素和可用技术。探讨了未来的重要挑战和研究方向

基于专家知识和大语言模型的战略征候预警

摘要：战略征候预警对确保国家安全和地区稳定至关重要。针对现有预警模式主观性强、成本高的问题，以开源情报文本为数据支撑，巴以冲突为战略背景，设计了一个结合专家知识与大语言模型的战略征候预警框架。利用专家知识建立事件本体模型、定义事件类型、构建事件因果知识图。以大语言模型作为基座，完成事件摘要、事件分类、事件抽取和事件匹配。大语言模型调用推理工具来预测征候发生的概率，并给出预警结果的解释。案例分析显示，提出...

大小模型协同的小样本知识图谱问答问题自动生成方法

摘要：为解决现实知识图谱问题生成技术的低成本部署和生成可靠性的问题，提出大小模型协同的小样本知识图谱问题生成方法，通过构建OODA环思维链和小模型高效部署设计，可支撑资源匮乏作战场景下低成本部署和准确可控生成。该方法的先进性在多个公共数据集和军事场景得到验证。为解决资源匮乏作战场景下部署难、生成难以控制的难题提供可行路径

基于混合智能体的作战行动方案生成方法

摘要：聚焦大语言模型技术赋能指挥控制的智能决策需求，分析指挥控制中行动方案生成任务的难点与挑战，提出一种基于混合智能体的作战行动方案生成方法。针对单个大语言模型在作战行动方案生成任务上的能力受限问题，在该框架中，提出采用多个大语言模型处理不同方面的输入信息并整合成有效的情报提示，采用多个大语言模型根据提示生成多种行动方案提议，由一个大语言模型对多种行动方案进行汇总。经验证，该方法具有良好的可行性和有效性...

LLMs监督的因果威胁评估模型

摘要：为解决因果可解释的前提下构建兼容数据分布与专家知识的威胁评估网络的问题，提出LLMs监督的因果威胁评估模型L-CTA。使用LLMs模拟传统建模中的专家角色，融合提示词对威胁要素与决策变量构造因果图，基于仿真数据进行参数学习，并通过k折交叉检验以验证集上的推理精度作为该因果图的适应度；引入合理的进化算子，迭代搜索寻找更优的图结构。实验结果表明，L-CTA构建的因果威胁评估网络比专家设计的朴素模型和数...

基于大语言模型的知识图谱逻辑规则挖掘框架及应用

摘要：提出了一种基于大语言模型的知识图谱可解释规则挖掘框架，并探究了其军事应用。该框架包括规则采样、模型规则生成和规则验证3个步骤，利用大语言模型的自然语言处理能力，高效地产生大量逻辑规则。实验结果表明，该框架在大规模知识图谱YAGO上取得最优结果，提高了知识图谱补全任务的效果，验证了大语言模型在逻辑规则挖掘中的作用

思维超图推理增强的多模态基础模型

摘要：推理能力是基础模型最关键的能力之一，标志着基础模型处理复杂推理任务的能力。思维链技术是提高基础模型推理能力的有效方法之一，其推理过程是线性的、循序渐进的，类似于个人逻辑推理，适用于解决一般的、稍复杂的问题。相反，专家的思维模式有两个突出特点是思维链无法恰当处理的，即高阶多跳推理和多模态比较判断。为超越思维链，构建一种能像专家一样思考的推理范式，借鉴超图的超边可以连接不同的顶点适合于模拟高阶关系，提...

基于大语言模型技术的智慧应急应用：知识管理与应急大脑

摘要：大语言模型不仅是人工智能领域自然语言处理方向的重大突破，也正在改变知识获取与知识创新的模式。在研究大语言模型的知识获取与创新的原理之上，探讨了其在应急管理信息化建设中的应用，针对智慧应急中面临的建设困境以及业务系统智能化水平的局限，提出了基于大语言模型技术重构智慧应急的知识管理模式，在此基础上构想能够协同创新、全域感知、决策支持的应急大脑，从而实现整体业务系统智能化水平从感知智能到认知智能的提升

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