《指揮與控制學(xué)報(bào)》科技學(xué)報(bào)，2015年創(chuàng)刊，中文，大16開，出版地：北京市，辦刊宗旨為：刊載指揮與控制領(lǐng)域新方法、新技術(shù)、新成果，促進(jìn)指揮與控制領(lǐng)域科技創(chuàng)新與交流，服務(wù)我國國防安全、經(jīng)濟(jì)建設(shè)與社會管理。其他登記項(xiàng)目不變。

　　《指揮與控制學(xué)報(bào)》以馬列主義、毛澤東思想、鄧小平理論和“三個(gè)代表”重要思想為指導(dǎo)，全面貫徹黨的教育方針和“雙百方針”，理論聯(lián)系實(shí)際，開展教育科學(xué)研究和學(xué)科基礎(chǔ)理論研究，交流科技成果，促進(jìn)學(xué)院教學(xué)、科研工作的發(fā)展，為教育改革和社會主義現(xiàn)代化建設(shè)做出貢獻(xiàn)。

　　指揮與控制學(xué)報(bào)收錄情況/影響因子

　　國家新聞出版總署收錄　維普網(wǎng)、萬方數(shù)據(jù)庫、知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫收錄

　　1、數(shù)據(jù)：MARC數(shù)據(jù)、DC數(shù)據(jù)

　　2、圖書館藏：國家圖書館館藏、上海圖書館館藏

　　指揮與控制學(xué)報(bào)欄目設(shè)置

　　研究報(bào)告、文獻(xiàn)綜述、簡報(bào)、專題研究。

　　指揮與控制學(xué)報(bào)編輯部/雜志社投稿須知

　　1.內(nèi)容：立意新穎，觀點(diǎn)明確，內(nèi)容充實(shí)，論證嚴(yán)密，語言精煉，資料可靠，能及時(shí)反映所研究領(lǐng)域的最新成果。本刊尤為歡迎有新觀點(diǎn)、新方法、新視角的稿件和專家稿件。

　　2.《指揮與控制學(xué)報(bào)》格式必備與順序：標(biāo)題、作者、作者單位、摘要、關(guān)鍵詞、正文、注釋或參考文獻(xiàn)。篇幅以2200-8800字為宜。2200字左右為1個(gè)版面。

　　3.請?jiān)趤砀迥┪哺缴献髡咴敿?xì)通訊地址。包括：收件人所在地的省、市、區(qū)、街道名稱、郵政編碼、聯(lián)系電話、電子信箱、代收人的姓名以及本人要求等，務(wù)必準(zhǔn)確。論文有圖表的，請保證圖片和表格的清晰，能和文字對應(yīng)。

　　4.本刊實(shí)行無紙化辦公，來稿一律通過電子郵件(WORD文檔附件)或QQ發(fā)送，嚴(yán)禁抄襲，文責(zé)自負(fù)，來稿必復(fù)，來稿不退，10日未見通知可自行處理。

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　　6.來稿一經(jīng)采用，雜志社將發(fā)出《用稿通知單》，出刊迅速，刊物精美，稿件確認(rèn)刊載后，贈送當(dāng)期雜志1冊。

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　　《遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)》(社會科學(xué)版)以遼金史研究為特色，依靠和吸引國內(nèi)專家、學(xué)者，發(fā)表了幾十篇深具影響力的遼金史研究方面的論文。獲獎情況：社會科學(xué)版先后在遼寧省新聞出版局及遼寧省期刊學(xué)會主辦的期刊優(yōu)秀欄目評比中獲優(yōu)秀欄目二等獎;首批獲得全國學(xué)術(shù)期刊光盤版編排規(guī)范執(zhí)行優(yōu)秀獎。

　　指揮與控制學(xué)報(bào)最新期刊目錄

人工智能安全標(biāo)準(zhǔn)化綜述

摘要：人工智能在推動社會進(jìn)步的同時(shí)，也引發(fā)了日益復(fù)雜的安全挑戰(zhàn)。基于對人工智能安全風(fēng)險(xiǎn)及國內(nèi)外相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的系統(tǒng)梳理，構(gòu)建了雙維度安全體系與安全映射模型，深入剖析了當(dāng)前AI安全標(biāo)準(zhǔn)在技術(shù)安全與可信保障割裂、體系碎片化等方面的局限性。針對上述問題，提出以可信治理為核心的標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)展策略，為我國人工智能安全標(biāo)準(zhǔn)體系的完善提供理論支撐與技術(shù)支撐

面向無人機(jī)集群任務(wù)分配的進(jìn)化算法綜述

摘要：如何合理地分配任務(wù)是提升無人機(jī)集群任務(wù)執(zhí)行能力的關(guān)鍵問題，難以在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)精確求解。進(jìn)化算法通過模擬自然界中的智能行為或現(xiàn)象進(jìn)行搜索求解，可以在給定時(shí)間內(nèi)提供問題的近似解，在無人機(jī)集群任務(wù)分配中得到了廣泛應(yīng)用。綜述面向無人機(jī)集群任務(wù)分配的進(jìn)化算法研究進(jìn)展，分類闡述約束處理策略，歸納梳理多優(yōu)化目標(biāo)處理策略，總結(jié)分析目前存在的挑戰(zhàn)和問題，探討未來的發(fā)展方向

攻擊時(shí)間可控的多飛行器自適應(yīng)協(xié)同制導(dǎo)方法

摘要：針對多飛行器協(xié)同打擊目標(biāo)問題，提出了節(jié)點(diǎn)通信權(quán)重可自適應(yīng)調(diào)節(jié)的多飛行器攻擊時(shí)間控制協(xié)同制導(dǎo)方法。首先定義了時(shí)間一致性協(xié)同誤差變量；為了使協(xié)同誤差快速穩(wěn)定收斂，進(jìn)一步提出了兩段式協(xié)同制導(dǎo)律和通信權(quán)重自適應(yīng)律，理論分析表明所給出的協(xié)同制導(dǎo)律具有固定時(shí)間收斂特性。數(shù)值仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提出方法的有效性

面向無人機(jī)集群反制的意圖識別方法研究綜述

摘要：隨著無人機(jī)集群技術(shù)的不斷發(fā)展，集群反制的重要性日益凸顯，其中意圖識別是集群反制的關(guān)鍵，對無人機(jī)集群反制具有至關(guān)重要的作用。首先，概述了無人機(jī)集群的典型作戰(zhàn)任務(wù)，梳理了集群反制基本架構(gòu)與流程，歸納了集群的目標(biāo)特征和意圖信息；其次，總結(jié)了面向集群反制意圖識別的關(guān)鍵要素，綜述了現(xiàn)有意圖識別方法及其在集群反制應(yīng)用方面所面臨的挑戰(zhàn)；最后，結(jié)合意圖識別方法對未來集群反制技術(shù)的演進(jìn)進(jìn)行了探討

基于特征增強(qiáng)與決策融合的RGB-T目標(biāo)跟蹤

摘要：RGB-T目標(biāo)跟蹤能夠提供全天時(shí)、全天候的目標(biāo)監(jiān)視和偵察能力，但現(xiàn)有特征級融合方法難以應(yīng)對目標(biāo)動態(tài)變化及模態(tài)差異導(dǎo)致的特征不均衡問題。提出了基于特征增強(qiáng)與決策融合的RGB-T目標(biāo)跟蹤方法，設(shè)計(jì)自適應(yīng)注意力特征增強(qiáng)模塊，在通道和空間維度增強(qiáng)局部特征關(guān)聯(lián)，位置注意力捕獲全局上下文依賴。設(shè)計(jì)基于狄利克雷分布與D-S判據(jù)的決策融合模塊，估計(jì)兩種模態(tài)不確定性，融合RGB-T跟蹤結(jié)果。在RGB-T234和GT...

基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的高射炮協(xié)同防空作戰(zhàn)技術(shù)

摘要：面向臨地安防體系下低空安防智能化作戰(zhàn)的迫切需求，提出一種針對低空無人機(jī)的高射炮協(xié)同防空作戰(zhàn)博弈框架，并建立了攻防雙方的仿真模型。針對臨地安防場景下低空無人機(jī)攔截難題，提出基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的“炮-機(jī)”博弈對抗進(jìn)化策略框架，通過設(shè)計(jì)引導(dǎo)性獎勵函數(shù)解決了獎勵稀疏性的困境。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，高射炮能夠高效攔截不斷改變進(jìn)攻策略的無人機(jī)，這為未來臨地安防體系下低空防空的智能化發(fā)展提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐

一種基于架構(gòu)范式的智能化指揮控制系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)方法

摘要：面向分布式、智能化作戰(zhàn)，圍繞基于軟件定義的系統(tǒng)構(gòu)建，提出能力解耦的系統(tǒng)資源是指揮控制系統(tǒng)基本組成要素。圍繞指揮控制系統(tǒng)效能生成，建立了系統(tǒng)架構(gòu)范式的概念原理，表征系統(tǒng)架構(gòu)特征。針對網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)和智能化系統(tǒng)，分別建立了系統(tǒng)架構(gòu)范式，包括7類資源運(yùn)行模式和6類資源關(guān)系模式。基于智能化系統(tǒng)架構(gòu)范式，提出了智能化系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)過程。以典型案例驗(yàn)證了智能化系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)方法對敏捷適變指揮控制系統(tǒng)構(gòu)建的指導(dǎo)作用

基于決策設(shè)想和場景匹配的作戰(zhàn)指揮精準(zhǔn)輔助決策研究

摘要：針對現(xiàn)有輔助決策模式難以充分支撐指揮員復(fù)雜決策思維過程的問題，提出了一種貼合指揮員思維探索過程的輔助決策模式及其實(shí)現(xiàn)方法。提出基于決策設(shè)想和場景匹配的作戰(zhàn)指揮輔助決策模式，該模式通過對指揮員決策設(shè)想進(jìn)行多因素分析驗(yàn)證，支持指揮員針對復(fù)雜決策問題進(jìn)行探索和試錯。為降低多因素反復(fù)分析過程中參數(shù)設(shè)置的復(fù)雜度，提出了基于“場景-參數(shù)”匹配的輔助決策精準(zhǔn)設(shè)計(jì)方法，通過對輔助決策參數(shù)的設(shè)置方式進(jìn)行分類，提出了...

基于混合智能的任務(wù)規(guī)劃設(shè)計(jì)與關(guān)鍵技術(shù)

摘要：任務(wù)規(guī)劃是指揮與控制的核心，面臨狀態(tài)動作空間巨大、可信性要求高和應(yīng)用場景多變等挑戰(zhàn)，尚無有效的解決方法。在分析混合智能、語言模型和方案評估等國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，提出了基于混合智能的任務(wù)規(guī)劃框架。對于框架中涉及的任務(wù)與動作分層規(guī)劃、領(lǐng)域知識的表示與學(xué)習(xí)、任務(wù)與動作序列評估優(yōu)化等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入探討。通過利用知識與數(shù)據(jù)混合驅(qū)動的第3代人工智能技術(shù)探索新一代任務(wù)規(guī)劃方法，解決規(guī)劃時(shí)效性低、結(jié)果可解...

大模型與決策智能技術(shù)

摘要：<正>大模型技術(shù)的快速發(fā)展正深刻重塑決策智能領(lǐng)域的范式。作為人工智能領(lǐng)域的核心突破，大語言模型（LLMs）憑借其強(qiáng)大的語義理解、知識推理和生成能力，為復(fù)雜決策場景提供了從數(shù)據(jù)感知到認(rèn)知推理的全鏈條支持。在國家安全、軍事指揮、應(yīng)急管理等高風(fēng)險(xiǎn)、高時(shí)效性領(lǐng)域，大模型不僅能夠高效處理多源異構(gòu)信息，還能通過模擬人類專家思維模式，增強(qiáng)決策的科學(xué)性、動態(tài)性和可解釋性。本專題聚焦大模型與決策智能的深...

平行決策智能的歷史回顧與未來展望：從ISDOS之影到平行劇場之能

摘要：探討如何將“AI for Science”化為“Decision Intelligence for Decision Science(DI4DS)”，使人工智能和智能科技成為變革傳統(tǒng)指揮控制科學(xué)與技術(shù)的新動力并成為確保軍事力量和國防安全的新科技。主要圍繞決策智能理念、方法、技術(shù)的歷史演化以及ISDOS、EMS、計(jì)算機(jī)會議、決策劇場、平行劇場的歷史進(jìn)程，討論決策5.0和平行決策智能及相關(guān)交互數(shù)字劇場...

大模型在兵力推薦中的應(yīng)用與思考

摘要：大語言模型已在人工智能領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，也正在為軍事領(lǐng)域帶來一場顛覆性的變革。傳統(tǒng)兵力資源推薦系統(tǒng)依賴目標(biāo)與兵力資源的標(biāo)號以及歷史交互數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，存在數(shù)據(jù)利用能力差、遷移能力弱、冷啟動等問題。為提高兵力推薦系統(tǒng)的能力與效率，進(jìn)一步改善目標(biāo)打擊方案決策的科學(xué)性與合理性。以兵力推薦過程基本范式為指導(dǎo)，結(jié)合大語言模型的強(qiáng)大能力，全面分析了大語言模型在特征工程、特征編碼以及評分預(yù)測中一個(gè)或多個(gè)階段的...

決策智能中的時(shí)間序列預(yù)測大模型

摘要：不同場景下時(shí)序數(shù)據(jù)的異質(zhì)性極大地影響了智能決策中時(shí)序預(yù)測算法的泛化性和有效性，對其應(yīng)用構(gòu)成了重要阻礙。時(shí)序預(yù)測大模型是解決這一挑戰(zhàn)的重要技術(shù)。綜合了時(shí)序預(yù)測領(lǐng)域的最新研究動態(tài)，從模態(tài)視角自上而下地探討了時(shí)序預(yù)測大模型的4種實(shí)現(xiàn)思路：基于提示的方法、基于微調(diào)的方法、基于對齊的方法以及時(shí)序預(yù)測基礎(chǔ)模型。梳理了時(shí)序預(yù)測大模型構(gòu)建過程中的核心要素和可用技術(shù)。探討了未來的重要挑戰(zhàn)和研究方向

基于專家知識和大語言模型的戰(zhàn)略征候預(yù)警

摘要：戰(zhàn)略征候預(yù)警對確保國家安全和地區(qū)穩(wěn)定至關(guān)重要。針對現(xiàn)有預(yù)警模式主觀性強(qiáng)、成本高的問題，以開源情報(bào)文本為數(shù)據(jù)支撐，巴以沖突為戰(zhàn)略背景，設(shè)計(jì)了一個(gè)結(jié)合專家知識與大語言模型的戰(zhàn)略征候預(yù)警框架。利用專家知識建立事件本體模型、定義事件類型、構(gòu)建事件因果知識圖。以大語言模型作為基座，完成事件摘要、事件分類、事件抽取和事件匹配。大語言模型調(diào)用推理工具來預(yù)測征候發(fā)生的概率，并給出預(yù)警結(jié)果的解釋。案例分析顯示，提出...

大小模型協(xié)同的小樣本知識圖譜問答問題自動生成方法

摘要：為解決現(xiàn)實(shí)知識圖譜問題生成技術(shù)的低成本部署和生成可靠性的問題，提出大小模型協(xié)同的小樣本知識圖譜問題生成方法，通過構(gòu)建OODA環(huán)思維鏈和小模型高效部署設(shè)計(jì)，可支撐資源匱乏作戰(zhàn)場景下低成本部署和準(zhǔn)確可控生成。該方法的先進(jìn)性在多個(gè)公共數(shù)據(jù)集和軍事場景得到驗(yàn)證。為解決資源匱乏作戰(zhàn)場景下部署難、生成難以控制的難題提供可行路徑

基于混合智能體的作戰(zhàn)行動方案生成方法

摘要：聚焦大語言模型技術(shù)賦能指揮控制的智能決策需求，分析指揮控制中行動方案生成任務(wù)的難點(diǎn)與挑戰(zhàn)，提出一種基于混合智能體的作戰(zhàn)行動方案生成方法。針對單個(gè)大語言模型在作戰(zhàn)行動方案生成任務(wù)上的能力受限問題，在該框架中，提出采用多個(gè)大語言模型處理不同方面的輸入信息并整合成有效的情報(bào)提示，采用多個(gè)大語言模型根據(jù)提示生成多種行動方案提議，由一個(gè)大語言模型對多種行動方案進(jìn)行匯總。經(jīng)驗(yàn)證，該方法具有良好的可行性和有效性...

LLMs監(jiān)督的因果威脅評估模型

摘要：為解決因果可解釋的前提下構(gòu)建兼容數(shù)據(jù)分布與專家知識的威脅評估網(wǎng)絡(luò)的問題，提出LLMs監(jiān)督的因果威脅評估模型L-CTA。使用LLMs模擬傳統(tǒng)建模中的專家角色，融合提示詞對威脅要素與決策變量構(gòu)造因果圖，基于仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)學(xué)習(xí)，并通過k折交叉檢驗(yàn)以驗(yàn)證集上的推理精度作為該因果圖的適應(yīng)度；引入合理的進(jìn)化算子，迭代搜索尋找更優(yōu)的圖結(jié)構(gòu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，L-CTA構(gòu)建的因果威脅評估網(wǎng)絡(luò)比專家設(shè)計(jì)的樸素模型和數(shù)...

基于大語言模型的知識圖譜邏輯規(guī)則挖掘框架及應(yīng)用

摘要：提出了一種基于大語言模型的知識圖譜可解釋規(guī)則挖掘框架，并探究了其軍事應(yīng)用。該框架包括規(guī)則采樣、模型規(guī)則生成和規(guī)則驗(yàn)證3個(gè)步驟，利用大語言模型的自然語言處理能力，高效地產(chǎn)生大量邏輯規(guī)則。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該框架在大規(guī)模知識圖譜YAGO上取得最優(yōu)結(jié)果，提高了知識圖譜補(bǔ)全任務(wù)的效果，驗(yàn)證了大語言模型在邏輯規(guī)則挖掘中的作用

思維超圖推理增強(qiáng)的多模態(tài)基礎(chǔ)模型

摘要：推理能力是基礎(chǔ)模型最關(guān)鍵的能力之一，標(biāo)志著基礎(chǔ)模型處理復(fù)雜推理任務(wù)的能力。思維鏈技術(shù)是提高基礎(chǔ)模型推理能力的有效方法之一，其推理過程是線性的、循序漸進(jìn)的，類似于個(gè)人邏輯推理，適用于解決一般的、稍復(fù)雜的問題。相反，專家的思維模式有兩個(gè)突出特點(diǎn)是思維鏈無法恰當(dāng)處理的，即高階多跳推理和多模態(tài)比較判斷。為超越思維鏈，構(gòu)建一種能像專家一樣思考的推理范式，借鑒超圖的超邊可以連接不同的頂點(diǎn)適合于模擬高階關(guān)系，提...

基于大語言模型技術(shù)的智慧應(yīng)急應(yīng)用：知識管理與應(yīng)急大腦

摘要：大語言模型不僅是人工智能領(lǐng)域自然語言處理方向的重大突破，也正在改變知識獲取與知識創(chuàng)新的模式。在研究大語言模型的知識獲取與創(chuàng)新的原理之上，探討了其在應(yīng)急管理信息化建設(shè)中的應(yīng)用，針對智慧應(yīng)急中面臨的建設(shè)困境以及業(yè)務(wù)系統(tǒng)智能化水平的局限，提出了基于大語言模型技術(shù)重構(gòu)智慧應(yīng)急的知識管理模式，在此基礎(chǔ)上構(gòu)想能夠協(xié)同創(chuàng)新、全域感知、決策支持的應(yīng)急大腦，從而實(shí)現(xiàn)整體業(yè)務(wù)系統(tǒng)智能化水平從感知智能到認(rèn)知智能的提升

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