一种类人体神经系统的智能网络系统的数据处理方法技术方案

本发明专利技术提出一种类人体神经系统的智能网络系统的数据处理方法，所述方法包括：在感知阶段，所述末梢层装置接收来自不同环境感知模块的数据处理后，作为训练数据输入感知处理传输一体化信息神经元模块对感知数据进行初步处理，形成并完善神经元模型，通过神经元模型实现数据的适配和采集；所述传输层用于接收通过末梢层装置采集得到的数据，所述思维层装置中采用类脑神经链接结构的分布式存储，其基于环境多维数据库，将从传输层中得到的知识作为输入，通过对抗推演获得面向特定情境的经验模型，并保存于功能层装置中。并保存于功能层装置中。并保存于功能层装置中。

【技术实现步骤摘要】
一种类人体神经系统的智能网络系统的数据处理方法


[0001]本专利技术属人工智能
，涉及一种类人体神经系统的智能网络系统的数据处理方法。

技术介绍

[0002]在信息基础设施建设上，美军以全球整合的作战行动为出发点，以增强部队应对不确定、复杂和迅速变化环境的总体适应能力为目标进行发展建设，经历了国防信息基础设施(DII)、全球信息栅格(GIG)两个阶段，目前进入了联合信息环境(JIE)发展阶段。美军上世纪末通过建设DII，构建公共的网络与计算平台，解决美军跨军种、跨部门平台间互连互通问题。科索沃战争暴露出各军种间网络不通、信息无法共享、端到端能力差等弊端后，美国开始GIG建设，意味着从“平台中心化”向“网络中心化”转化。GIG建设的主要依据是网络中心战(NCW)理念，它将原来相对独立的一个信息系统、武器系统等，通过服务集成为一个基于网络的共享环境，有力推进跨领域、跨军兵种系统的横向融合；GIG提供了基于网络的共享环境，但仍旧存在着各军种间信息共享不畅、系统缺乏互操作性等问题。对此，美国国防部启动JIE计划，提出通过整合美军所有信息资源，实现各层级、各领域的信息系统、网络、服务等资源全面整合共享，为美军在全球内军事行动提供无缝、可互操作的信息服务。这一推进网络中心能力深化的重要战略性举措为实现“跨域协同”、构建“全球一体化作战能力”提供重要支撑。
[0003]人工智能技术对未来战争的颠覆式影响，已逐渐被世界认识。为了提升信息化建设的智能能力，美国加紧战略布局，不仅从国家层面发布《为人工智能的未来做好准备》、《美国国家人工智能研究与发展策略规划》、《人工智能、自动化和经济》等战略文件，已经积累IBMWaston、GoogleAlphaGo等代表性成果；同时，以实施“第三次抵消战略”为契机，启动“深绿(DeepGreen)”计划以及Insight、XDATA、BigMechanism、DeepLearning、DEFT、PPAML等基础智能技术研究项目，探索发展从文本、图像、声音、视频、传感器等不同类型多源数据中自主获取、处理信息、提取关键特征、挖掘关联关系的相关技术，加速人工智能技术在军事领域应用。2016年底，美军启动指挥官虚拟参谋项目，旨在通过综合应用认知计算、人工智能等技术，提供主动建议、高级分析及自然人机交互，从而为指挥官及其参谋制定战术决策提供从规划、准备、执行到行动回顾全过程的决策支持。
[0004]随着无人系统、物联网、高超声速装备的军事应用越来越广，智能化战争的已成为未来战争的必然趋势。在未来覆盖陆、海、空、天、网、电等实体和虚拟战场的体系作战中，智能将渗透到各作战环节，作战平台实现无人化和智能化，分布式部署于全战场纵深，融合于作战体系的每一单元和要素，使得网络体系具备更加透彻的感知、更加高效的指挥、更加精确的打击和更加自由的互联。面向智能化战争，智能网络体系的发展趋势主要表现为：
[0005]一是从网络中心向知识中心发展。在云计算、大数据、人工智能等新技术推动下，网络中心体系进一步演化，知识中心渐露端倪，成为未来发展方向。将发展能完全自主控制的高级智能化平台，能自主进行作战任务规划、攻击路径选择、目标发现识别及目标打击的
精确制导武器，能智能感知、智能传输、智能指挥、智能欺骗的敏捷化网络。
[0006]二是从广域互连向万物智联发展。网络覆盖范围不断拓展，移动通信、物联网等技术蓬勃发展，使得军事信息体系从基于广域网的多点互连结构向基于泛在网络的人、机、物普适互联结构转变，实现智能物联。将发展渗透覆盖物理世界、服务于所有参战单元甚至无人终端的泛在互联体系，使得各类人员、信息系统、武器平台等有机融合，支撑一体化联合作战。
[0007]三是从局域共享到全域协同发展。主要功能和数据加速向云端迁移，前、后台分离趋势愈加明显，云端互动、全域智能协同成为发展趋势。将建立协同探测的全域智能感知体系，具备快速响应能力、与其他平台/其他侦察手段协同工作的能力。
[0008]现行网络信息系统主要存在如下若干问题：一是广域覆盖能力与容量不足，对全球重点区域还不能达成有效的远程覆盖，各类信道传输容量与日益增长的业务需求相比，还有一定差距；二是海量数据处理能力不足，网络传输能力的增长低于数据的增长；三是信息服务支撑能力薄弱，无法灵活组织和优化使用资源，缺乏面向不同业务的精准保障。

技术实现思路

[0009]为解决上述技术问题，本专利技术提出了一种类人体神经系统的智能网络系统的数据处理方法，所述系统包括：末梢层装置、传输层装置、功能层装置、思维层装置；所述方法包括：S10：在感知阶段，所述末梢层装置接收来自不同环境感知模块的数据处理后，作为训练数据输入感知处理传输一体化信息神经元模块进行训练形成并完善神经元模型，通过神经元模型实现数据的适配和采集；S20：所述传输层用于接收通过末梢层装置采集得到的数据，其包括类神经元传输处理一体化的功能实体构建模块；所述类神经元传输处理一体化的功能实体构建模块根据接收到的环境数据建立相应的抽象实体单元和功能实体单元；该功能实体单元与无人系统建立映射，该抽象实体单元则将通过感知获得的数据抽象分为通用固化数据和本地化与个性化抽象数据；其中，所述通用固化数据在处理后进一步抽象为知识通过调用接口提交于思维层，所述本地化与个性化抽象数据则存储于所述功能实体单元中；S30：所述思维层装置中采用类脑神经链接结构的分布式存储，其基于环境多维数据库，将从传输层中得到的知识作为输入，积累训练数据，得到特定情境的经验模型并保存于功能层装置中。
[0010]特别地，其中末梢层装置中，还包括所述末梢层装置通过任务定义传感器数据智能采集模块接收来自不同环境感知模块的环境数据处理后，由多源异构传感器数据表征融合模块对数据进行提取得到提取结果数据。
[0011]特别地，所述末梢层装置通过任务定义传感器数据智能采集模块接收来自不同无人系统的环境数据包括对数据采样速率智能控制，且根据传感数据进行自适应压缩。
[0012]特别地，所述方法在执行域阶段包括：将环境多维数据由末梢层装置接收输入，融合上传后通过传输层装置发送到功能层装置，经由功能层装置中保存的经验模板对所述环境多维数据进行处理后生成机器指令，通过传输层装置发送至末梢层设备。
[0013]特别地，所述传输层装置还包括网络多元服务能力智能调整模块，应变式实时环境数据析取共享模块，所述应变式实时环境数据析取共享模块用于基于元数据的数据资产目录管理技术实现环境数据在全域的共享；所述网络多元服务能力智能调整模块用于根据
网络环境实时测量系统的网络负载与服务能力，按照不同优先级对任务进行划分。
[0014]特别地，所述末梢层装置接收来自不同环境感知模块的数据包括无人系统中通过传感器感知的数据。
[0015]特别地，所述无人系统包括：无人机、无人车。
[0016]特别地，多源异构传感器数据表征融合模块提取的数据包括：雷达数据和视觉数据。
[0017]特别地，所述方法在执行域阶段包括：本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种类人体神经系统的智能网络系统的数据处理方法，其特征在于，所述系统包括：末梢层装置、传输层装置、功能层装置、思维层装置；所述方法包括：S10：在感知阶段，所述末梢层装置接收来自不同环境感知模块的数据处理后，作为训练数据输入感知处理传输一体化信息神经元模块进行训练形成并完善神经元模型，通过神经元模型实现数据的适配和采集；S20：所述传输层用于接收通过末梢层装置采集得到的数据，其包括类神经元传输处理一体化的功能实体构建模块；所述类神经元传输处理一体化的功能实体构建模块根据接收到的环境数据建立相应的抽象实体单元和功能实体单元；该功能实体单元与无人系统建立映射，该抽象实体单元则将通过感知获得的数据抽象分为通用固化数据和本地化与个性化抽象数据；其中，所述通用固化数据在处理后进一步抽象为知识通过调用接口提交于思维层，所述本地化与个性化抽象数据则存储于所述功能实体单元中；S30：所述思维层装置中采用类脑神经链接结构的分布式存储，其基于环境多维数据库，将从传输层中得到的知识作为输入，积累抽象知识，得到特定情境的经验模型并保存于功能层装置中。2.如权利要求1所述的类人体神经系统的智能网络系统的数据处理方法，其特征在于：其中末梢层装置中，还包括所述末梢层装置通过任务定义传感器数据智能采集模块接收来自不同环境感知模块的环境数据处理后，由多源异构传感器数据表征融合模块对数据进行提取得到提取结果数据。3.如权利要求1所述的类人体神经系统的智能网络系统的数据处理方法，其特征在于：所述末梢层装置通过任务定义传感器数据智能采集模块接收来自不同无人系统的环境数据包括对数据采样速率智能控制，且根据传感...

【专利技术属性】
技术研发人员：王敬超，任双印，郭凯，杨林，张弛，
申请(专利权)人：军事科学院系统工程研究院网络信息研究所，
类型：发明
国别省市：