模糊推理和态势评估分别是模糊控制和高层次信息融合的核心内容,也是人工智能研究的关键理论和技术.本文对战术态势评估的理论和模型以及模糊逻辑系统的构造及其完备性进行了研究,主要工作概括如下:第二章介绍了Endsley的态势觉察模型,提出了用模糊推理对其中的态势理解部分进行建模的思想,通过建立飞行员评估飞行姿态的模糊推理模型,说明了用模糊推理建立态势理解模型的典型过程,最后给出了一些演示性结果.第三章介绍了贝叶斯网络的思想、算法和应用,研究了空-地战中用于态势评估的贝叶斯网络模型,并运用所建立的网络动态演示了在空-地战中态势评估的内容和结果,最后讨论了运用贝叶斯网络建立战术态势评估模型的若干问题.第四章讨论了战术态势评估与计划识别的关系,介绍了STRIPS系统中的知识表示和推理机制,提出一种集成了智能规划器的战术计划识别模型,并给出了一个详细的战术计划识别的实例.第五章基于智能路径规划理论建立了一种战术计划识别模型.通过在规划敌军的行军路线前假设出敌军对我情的判断情况,该模型能够判断敌军的作战企图,识别敌军的行军路线,估测敌军的弱点,并能向指挥员提示克敌制胜的建议.第六章引入一种F.Esteva和L.Godo的IMTL系统的模式扩张NML.基于S.Jenei提出的一类左连续但不连续的三角模,给出了NML的标准语义并证明了它的标准完备性定理.最后指出在NML和NM中的取大和取小算子可以用否定和蕴含算子表示出来,这一结果改进了F.Esteva和LGodo的NM系统.第七章引入一种新的模糊逻辑系统NMG并证明了它的命题系统和谓词系统都具有标准完备性.在所有基于剩余格的模糊逻辑系统中,目前命题和谓词演算都具有标准完备性的只有NM,NMG,G<..>odel以及MTL等系统.第八章通过在n维单位区间[0,1]上引入一种新的分划方法,解决了修正的Kleene系统中模糊逻辑函数的特征刻画问题并给出了该函数类的范式.这一结果为许多有关修正的Kleene系统的理论和应用问题的研究奠定了基础,比如模糊自动推理,公式可满足性的判定,完备性定理的几何证明等.迄今为止,在基于左连续但不连续三角模的模糊命题演算中只有该系统的函数类具有范式.