《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(guó)國(guó)防安全、經(jīng)濟(jì)建設(shè)與社會(huì)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(huì)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(guó)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(guó)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(jiǎn)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

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　　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。

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　　《遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)》(社會(huì)科學(xué)版)以遼金史研究為特色，依靠和吸引國(guó)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(jiǎng)情況：社會(huì)科學(xué)版先后在遼寧省新聞出版局及遼寧省期刊學(xué)會(huì)主辦的期刊優(yōu)秀欄目評(píng)比中獲優(yōu)秀欄目二等獎(jiǎng);首批獲得全國(guó)學(xué)術(shù)期刊光盤版編排規(guī)范執(zhí)行優(yōu)秀獎(jiǎng)。

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群隊(duì)級(jí)AI對(duì)抗中基于兵力組合效能的任務(wù)分配————作者：姚昌華;吳欣娟;孫旭東;余曉晗;李家強(qiáng);陳金立;祁博宇;

摘要：群隊(duì)級(jí)AI對(duì)抗相較于分隊(duì)級(jí)對(duì)抗，提供了更復(fù)雜、更接近真實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)情況的模擬，在軍事指揮決策研究中有著重要意義。研究群隊(duì)級(jí)AI對(duì)抗中兵力效能的量化表示以及兵力組合優(yōu)化方案，提出 一種基于兵力組合效能的任務(wù)分配方法，通過建立方案效能評(píng)估函數(shù)，將任務(wù)分配問題轉(zhuǎn)化為求解最優(yōu)值的數(shù)學(xué)問題，并提出 一種尋優(yōu)算法對(duì)模型進(jìn)行求解。基于公開對(duì)抗平臺(tái)的對(duì)抗實(shí)驗(yàn)表明，所提方法能有效優(yōu)化兵力組合，提升AI的對(duì)戰(zhàn)勝率

基于深度子域適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的輻射源個(gè)體識(shí)別————作者：湯鵬;徐以濤;焦雨濤;宋葉輝;丁國(guó)如;

摘要：針對(duì)輻射源個(gè)體識(shí)別模型在低信噪比下測(cè)試數(shù)據(jù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布差異明顯，以及標(biāo)記樣本數(shù)量不足時(shí)性能明顯下降的問題，提出一種基于深度子域適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的輻射源個(gè)體識(shí)別方法。該方法采用深度殘差網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，并結(jié)合遷移學(xué)習(xí)，優(yōu)化局部最大平均差異和分類損失函數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效提升模型在不同信噪比下的識(shí)別性能，并且在小樣本下也有較高的識(shí)別率，增強(qiáng)了模型的泛化能力

云邊協(xié)同殺傷網(wǎng)的作戰(zhàn)鏈路服務(wù)化構(gòu)建流程設(shè)計(jì)————作者：關(guān)星凱;張安;畢文豪;張百川;

摘要：針對(duì)以往殺傷網(wǎng)作戰(zhàn)鏈路服務(wù)化構(gòu)建流程精確性低、結(jié)構(gòu)化弱、不易分析修正的問題，提出了一種基于業(yè)務(wù)流程建模符號(hào)的流程設(shè)計(jì)方法，該方法在傳統(tǒng)云協(xié)同體系架構(gòu)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了云邊協(xié)同殺傷網(wǎng)架構(gòu)；在邊緣指揮控制理論的指導(dǎo)下分析了殺傷網(wǎng)的作戰(zhàn)鏈路服務(wù)化構(gòu)建流程，基于一切即服務(wù)模式明確了流程中關(guān)聯(lián)的業(yè)務(wù)實(shí)體和包含的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)；基于業(yè)務(wù)流程三步法設(shè)計(jì)了用于生成流程的BPMN2.0模型片段及其聚合方式，并以海上反無人集群...

雙側(cè)魯棒增強(qiáng)的圖節(jié)點(diǎn)分類模型————作者：沈雅文;李平;

摘要：圖表示學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于節(jié)點(diǎn)分類任務(wù)，但在結(jié)構(gòu)投毒攻擊下魯棒性較差，甚至低于基礎(chǔ)圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。現(xiàn)有方法主要關(guān)注嵌入側(cè)優(yōu)化，忽略任務(wù)側(cè)魯棒性。提出基于對(duì)比學(xué)習(xí)的雙側(cè)魯棒增強(qiáng)節(jié)點(diǎn)分類模型BREM。在嵌入側(cè)，引入基于邊曲率的圖卷積，增強(qiáng)同類節(jié)點(diǎn)的聚合能力，并結(jié)合局部-全局對(duì)比學(xué)習(xí)獲取魯棒節(jié)點(diǎn)表示。利用節(jié)點(diǎn)嵌入重構(gòu)鄰接關(guān)系，降低攻擊邊對(duì)表示的影響。在任務(wù)側(cè)，結(jié)合原始特征與重構(gòu)結(jié)構(gòu)的多視圖信息，優(yōu)化分類器，使...

指揮決策大模型的設(shè)計(jì)與構(gòu)建思路————作者：趙祿達(dá);王斌;劉春生;康林雙;姚世鋒;張艷秋;

摘要：面向未來戰(zhàn)爭(zhēng)中指揮控制新形態(tài)的智能化戰(zhàn)爭(zhēng)發(fā)展需求，以指揮決策的大模型應(yīng)用為背景，針對(duì)指揮決策大模型需要海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)的問題，開展指揮決策大模型訓(xùn)練/推理、優(yōu)化、調(diào)度、管理等問題的研究，重點(diǎn)給出指揮決策大模型數(shù)據(jù)體系的高質(zhì)量構(gòu)建、模型的訓(xùn)練和推理以及微調(diào)和管理等內(nèi)容的設(shè)計(jì)構(gòu)建思路。提升聯(lián)合作戰(zhàn)指揮輔助決策智能化水平，使得最終構(gòu)建的指揮決策大模型具備戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)伴隨式研判、戰(zhàn)備執(zhí)勤交互式輔助、作...

基于知識(shí)交互的人機(jī)協(xié)同作戰(zhàn)評(píng)估方法————作者：牛蒞原;馬力;朱曉敏;游光榮;

摘要：作戰(zhàn)評(píng)估強(qiáng)調(diào)評(píng)估作戰(zhàn)任務(wù)進(jìn)展，支持指揮員作戰(zhàn)中的決策。智能化戰(zhàn)爭(zhēng)對(duì)現(xiàn)有作戰(zhàn)評(píng)估方法提出了新挑戰(zhàn)。在現(xiàn)有人工智能方法的基礎(chǔ)上，研究人機(jī)協(xié)同模式，提出人機(jī)緊密配合的作戰(zhàn)評(píng)估方法。構(gòu)建人機(jī)協(xié)同作戰(zhàn)評(píng)估流程，設(shè)計(jì)人機(jī)協(xié)同中知識(shí)交互效率和知識(shí)交互結(jié)果的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。利用“觀察羅盤行動(dòng)”的新聞資料，證明人機(jī)協(xié)同作戰(zhàn)評(píng)估方法的效果，為作戰(zhàn)評(píng)估方法發(fā)展提供了新思路

基于大模型的應(yīng)急指揮輔助決策系統(tǒng)設(shè)計(jì)————作者：吳昊;董福安;王雪飛;趙大碩;高東;

摘要：圍繞應(yīng)急指揮場(chǎng)景下對(duì)突發(fā)事件的快速認(rèn)知、處置需求，提出了一種基于大模型的輔助決策系統(tǒng)設(shè)計(jì)，利用大模型的自然語言理解、知識(shí)推理、內(nèi)容生成的特性，提升指揮員對(duì)突發(fā)事件的處置效率，提高應(yīng)急響應(yīng)速度。該系統(tǒng)通過LangChain框架進(jìn)行構(gòu)建，采用摘要生成、元數(shù)據(jù)提取、思維鏈等技術(shù)，強(qiáng)化大模型對(duì)應(yīng)急指揮場(chǎng)景和語境的理解，通過綜合報(bào)告的形式提升突發(fā)事件情況掌握能力，同時(shí)能夠自動(dòng)生成處置方案輔助指揮員做出決策

面向網(wǎng)絡(luò)空間認(rèn)知戰(zhàn)的大語言模型：技術(shù)與挑戰(zhàn)————作者：楊光飛;孫暢;劉振東;繆永飛;

摘要：隨著大語言模型技術(shù)的快速發(fā)展，其在網(wǎng)絡(luò)空間認(rèn)知域作戰(zhàn)中的應(yīng)用展現(xiàn)出巨大潛力。基于大語言模型的發(fā)展歷程和獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，聚焦于網(wǎng)絡(luò)空間認(rèn)知戰(zhàn)領(lǐng)域，從態(tài)勢(shì)感知、態(tài)勢(shì)認(rèn)知、鑒定識(shí)別和信息作戰(zhàn)4個(gè)方面梳理了大語言模型關(guān)鍵技術(shù)路線，并詳細(xì)分析了將其應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)空間認(rèn)知戰(zhàn)中的具體方案及未來挑戰(zhàn)，為我國(guó)在該新興領(lǐng)域取得新質(zhì)戰(zhàn)斗力提供理論和技術(shù)支持

大模型的能力邊界與指揮控制應(yīng)用————作者：趙亮;鞠鴻彬;張鵬翼;蘇建;李杏;

摘要：大模型在軍事指揮決策中存在巨大的潛在應(yīng)用價(jià)值，需要明確大模型能力邊界，才能更好地推動(dòng)應(yīng)用落地。從國(guó)內(nèi)外大模型行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、大模型的能力邊界、潛在的指揮控制應(yīng)用3個(gè)方面進(jìn)行了分析。分析最先新大模型能力邊界以及國(guó)內(nèi)大模型的相對(duì)水平，對(duì)大模型能力缺陷、能力擴(kuò)展手段進(jìn)行了總結(jié)。提出大模型在指揮控制應(yīng)用方法以及帶來的智能化等級(jí)提升。提出在指揮與控制應(yīng)用領(lǐng)域應(yīng)重點(diǎn)開展的工作建議

大語言模型在C2組織領(lǐng)域的應(yīng)用分析————作者：孫立健;周鋆;韋定江;朱承;張維明;

摘要：大語言模型（large language models,LLMs）一經(jīng)誕生便受到了指揮控制（command and control,C2）組織領(lǐng)域的廣泛關(guān)注，討論LLMs的發(fā)展現(xiàn)狀及主要功能，介紹C2組織結(jié)構(gòu)模型，建立LLMs在C2組織領(lǐng)域的應(yīng)用架構(gòu)，全面分析C2組織中LLMs在處理態(tài)勢(shì)、任務(wù)、約束和方案等數(shù)據(jù)時(shí)的潛在應(yīng)用，探討LLMs在C2組織領(lǐng)域應(yīng)用時(shí)的潛在風(fēng)險(xiǎn)

大語言模型技術(shù)賦能的應(yīng)急管理框架————作者：祝哲;周文倩;林婕;陳安瀅;

摘要：隨著自然災(zāi)害、事故災(zāi)難、公共衛(wèi)生事件和社會(huì)安全事件等突發(fā)事件的頻繁發(fā)生，大語言模型賦能的智慧應(yīng)急成為應(yīng)急管理學(xué)科的前沿和熱點(diǎn)。大語言模型憑借其在信息采集，自然語言理解、生成和推理等方面的強(qiáng)大能力，能夠?yàn)閼?yīng)急管理部門提供突發(fā)事件預(yù)防、準(zhǔn)備、響應(yīng)和恢復(fù)的科學(xué)依據(jù)，在應(yīng)急領(lǐng)域扮演重要角色。基于大語言模型的特點(diǎn)，以事件類型和應(yīng)急管理活動(dòng)過程兩個(gè)維度構(gòu)建大語言模型技術(shù)賦能的應(yīng)急管理框架，以框架為指導(dǎo)，探討了...

基于貝葉斯估計(jì)的任務(wù)完成率預(yù)測(cè)方法————作者：于天元;王澤源;白亮;阮逸潤(rùn);

摘要：現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)涉及領(lǐng)域眾多，具有廣延性、多變性、交叉性、立體性等特點(diǎn)，這些巨量的信息大大增加了指揮員把握戰(zhàn)場(chǎng)全局態(tài)勢(shì)和科學(xué)準(zhǔn)確決策的難度。緊貼軍事智能決策需求，聚焦戰(zhàn)場(chǎng)各級(jí)任務(wù)完成率預(yù)測(cè)問題，采用定性與定量相結(jié)合的方式，結(jié)合大模型知識(shí)、專家經(jīng)驗(yàn)與戰(zhàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)態(tài)勢(shì)信息，提出一種基于貝葉斯估計(jì)的任務(wù)完成率預(yù)測(cè)方法。結(jié)合仿真推演平臺(tái)驗(yàn)證，方法通過識(shí)別完成率預(yù)測(cè)值異常變化值，及時(shí)發(fā)現(xiàn)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)變化關(guān)鍵點(diǎn)，為指揮員科學(xué)...

基于KG+LLM的聯(lián)合作戰(zhàn)計(jì)劃智能生成方法————作者：陶宇;楊若鵬;魯義威;殷昌盛;楊遠(yuǎn)濤;

摘要：當(dāng)前國(guó)內(nèi)外對(duì)于聯(lián)合作戰(zhàn)計(jì)劃生成通常遵循基于預(yù)案的“快速修案”和基于操作流程與作戰(zhàn)規(guī)則的“慢速制案”模式，但由于在制案過程中作戰(zhàn)信息未成體系化管理、信息交互方式繁瑣、人為理解存在偏差等，導(dǎo)致制案周期較長(zhǎng)，難以滿足實(shí)際作戰(zhàn)需要，因此，提出了基于KG+LLM的聯(lián)合作戰(zhàn)計(jì)劃智能生成框架，通過知識(shí)圖譜和大模型技術(shù)縮短了制案周期，結(jié)合“安東諾夫機(jī)場(chǎng)閃擊戰(zhàn)”設(shè)計(jì)了基于KG+LLM的人機(jī)協(xié)作“智能擬案”模式，在C...

基于大語言模型的時(shí)序知識(shí)圖譜推理模型蒸餾方法————作者：司悅航;成清;黃金才;胡星辰;

摘要：基于時(shí)序知識(shí)圖譜的推理，是提升智能決策效率推理未來態(tài)勢(shì)的技術(shù)基礎(chǔ)。傳統(tǒng)推理模型面臨著模型參數(shù)規(guī)模大、計(jì)算硬件需求高等問題，難以滿足低性能、低功耗分布式設(shè)備的實(shí)時(shí)推理決策要求。傳統(tǒng)模型壓縮方法忽略了時(shí)序特征。提出一種應(yīng)用于時(shí)序知識(shí)圖譜推理模型的蒸餾方法，構(gòu)建基于大語言模型的蒸餾框架，融合海量公開知識(shí)和特定時(shí)序知識(shí)，輔助輕量模型訓(xùn)練。在公開數(shù)據(jù)集上展開的實(shí)驗(yàn)表明該方法優(yōu)于國(guó)際同類方法

殺傷鏈分析構(gòu)建與韌性優(yōu)化方法————作者：雷洪濤;孫立健;朱先強(qiáng);陳濤;朱承;

摘要：針對(duì)聯(lián)合戰(zhàn)場(chǎng)受損環(huán)境下作戰(zhàn)過程所面臨的作戰(zhàn)單元損傷及殺傷能力不持續(xù)等問題，提出一種殺傷鏈分析構(gòu)建與韌性優(yōu)化方法。提出殺傷鏈韌性概念內(nèi)涵、分析了其特點(diǎn)，并給出一個(gè)新的殺傷鏈韌性度量指標(biāo)。在相關(guān)概念基礎(chǔ)上，結(jié)合殺傷鏈元路徑表示方法和指揮控制（command and control,C2）組織結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)考慮，設(shè)計(jì)一種殺傷鏈分析構(gòu)建方法，為后續(xù)韌性優(yōu)化研究開展奠定了優(yōu)選殺傷鏈基礎(chǔ)。為高效解決受損環(huán)境下殺傷鏈...

多循環(huán)嵌套的大語言模型多智能體指揮控制過程————作者：孫毅;鄭雨;黃海燕;張慧;權(quán)冀川;

摘要：聚焦于閉合指揮控制鏈路中大語言模型多智能體系統(tǒng)，旨在探索大模型多智能體在指揮控制鏈路中的關(guān)鍵技術(shù)，提出多循環(huán)嵌套的大語言模型多智能體指揮控制模型，為突破無人化指揮控制、自主協(xié)同打下堅(jiān)實(shí)的理論和技術(shù)基礎(chǔ)。充分考慮到大語言模型問答式的交互模式，提出P(R)EA&OODA多循環(huán)嵌套的大模型多智能體指揮控制過程模型，以大模型系統(tǒng)提示詞為切入點(diǎn)，提出大模型指揮控制智能體框架，設(shè)計(jì)指揮員和行動(dòng)員兩種“擬人化”...

大語言模型在規(guī)劃與調(diào)度問題上的應(yīng)用————作者：陳佳威;陳盈果;呂濟(jì)民;王斐然;陳英武;

摘要：規(guī)劃與調(diào)度問題是在一定周期內(nèi)完成資源與任務(wù)最優(yōu)配置的過程，人工智能技術(shù)在此領(lǐng)域取得許多重要進(jìn)展。大語言模型作為生成式人工智能的代表，在規(guī)劃與調(diào)度領(lǐng)域同樣展現(xiàn)出強(qiáng)大能力。將規(guī)劃與調(diào)度劃分為用戶需求分析、方案生成、場(chǎng)景建模、優(yōu)化算法設(shè)計(jì)4個(gè)階段，探討了大語言模型技術(shù)在每個(gè)階段的應(yīng)用，并構(gòu)思一套完整的以大語言模型技術(shù)構(gòu)建的求解框架，以及這些技術(shù)與框架如何在各階段發(fā)揮效用。這些技術(shù)在解決更大規(guī)模、更復(fù)雜的...

基于能力包的作戰(zhàn)體系架構(gòu)方案演進(jìn)設(shè)計(jì)方法————作者：張萌萌;阮逸潤(rùn);劉曉東;盛寅;羅愛民;

摘要：復(fù)雜作戰(zhàn)體系架構(gòu)演化既是一個(gè)重要的科學(xué)問題，也是一個(gè)亟需的實(shí)踐問題。從作戰(zhàn)體系演化問題入手，分析了復(fù)雜作戰(zhàn)架構(gòu)的演化內(nèi)涵，提出基于能力包的作戰(zhàn)體系架構(gòu)演化框架與流程，將能力包區(qū)分為邏輯能力包與物理能力包，并區(qū)分支撐演化的不同匹配方式。以兩棲作戰(zhàn)任務(wù)為例說明，旨在為相關(guān)作戰(zhàn)體系架構(gòu)演化問題提供解決的思路和落地實(shí)現(xiàn)的途徑

專題導(dǎo)讀 GPT在未來C2中的應(yīng)用————作者：陽東升;劉忠;董希旺;李強(qiáng);唐攀;

摘要：<正>隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，生成式預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)化器（generative pre-trained Transformer,GPT）作為一種強(qiáng)大的人工智能語言模型，在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力，尤其是指揮控制（command and control,C2）領(lǐng)域，GPT的應(yīng)用有望為其帶來全新的變革。本專題聚焦GPT在未來C2中的運(yùn)用，匯集了多篇具有深度和前瞻性的研究論文和報(bào)告，旨在探討GPT如何賦能...

指揮與控制學(xué)報(bào)2024年第10卷總目次

摘要：<正>~

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