基于贝叶斯网络的作战效能评估与分析方法研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·论文研究背景 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-17页 |
| ·武器装备效能评估方法 | 第12-15页 |
| ·基于贝叶斯网络的作战效能评估 | 第15-16页 |
| ·研究现状小结 | 第16-17页 |
| ·本文研究的内容与意义 | 第17-18页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·论文的意义 | 第18页 |
| ·论文的结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 基于贝叶斯网络的效能评估方法 | 第20-28页 |
| ·贝叶斯网络性质介绍 | 第20页 |
| ·贝叶斯网络作战效能分析模型 | 第20-22页 |
| ·贝叶斯网络作战效能分析模型建模方法 | 第22-26页 |
| ·建模总体流程 | 第22-23页 |
| ·分析作战过程 | 第23页 |
| ·作战过程中的影响因素分析及分类 | 第23页 |
| ·确定网络结构 | 第23-24页 |
| ·设计仿真实验 | 第24-26页 |
| ·运行仿真实验 | 第26页 |
| ·学习网络参数 | 第26页 |
| ·贝叶斯网络效能评估模型应用流程和应用模式 | 第26-28页 |
| 第三章 基于推理信息量的连续变量离散化方法 | 第28-39页 |
| ·参数学习中连续变量离散化问题 | 第28页 |
| ·连续变量离散化评价标准研究 | 第28-30页 |
| ·连续变量离散化对贝叶斯网络推理的影响 | 第28-29页 |
| ·基于KL 散度的推理信息量 | 第29-30页 |
| ·连续变量离散化方法研究 | 第30-35页 |
| ·连续变量的数据预分析 | 第30页 |
| ·连续变量值域预离散化 | 第30-31页 |
| ·建立离散方案数学优化模型 | 第31页 |
| ·遗传算法设计及运行过程 | 第31-33页 |
| ·实例验证 | 第33-35页 |
| ·参数学习方法介绍 | 第35-39页 |
| 第四章 贝叶斯网络作战效能分析模型应用模式 | 第39-55页 |
| ·贝叶斯网络作战效能分析模型应用需求分析 | 第39页 |
| ·贝叶斯网络中的推理模式 | 第39-41页 |
| ·BN 效能分析模型的应用模式 | 第41-49页 |
| ·正向推理模式 | 第41-44页 |
| ·因果追溯分析模式 | 第44-46页 |
| ·截断分析模式 | 第46-47页 |
| ·态势扰动分析模式 | 第47-48页 |
| ·各模式中可以得出分析结论 | 第48-49页 |
| ·扩展的贝叶斯网络解释方法 | 第49-55页 |
| ·贝叶斯网络已有解释方法 | 第49-50页 |
| ·扩展的MPE 问题（E-MPE） | 第50-53页 |
| ·基于ACO 的E-MPE 问题的解决方案 | 第53-55页 |
| 第五章 应用实例 | 第55-70页 |
| ·弹道导弹突防效能评估描述及面临的问题 | 第55-57页 |
| ·问题描述 | 第55-56页 |
| ·本问题所面临的难点 | 第56-57页 |
| ·作战过程分析 | 第57-58页 |
| ·弹道导弹突防效能评估模型建立 | 第58-59页 |
| ·影响因素分析及分类 | 第58-59页 |
| ·网络结构建立 | 第59页 |
| ·网络连续变量离散化及参数学习 | 第59-64页 |
| ·仿真实验数据 | 第59-61页 |
| ·参数学习 | 第61-64页 |
| ·分析结论 | 第64-70页 |
| ·正向推理模式分析 | 第64-65页 |
| ·态势扰动模式分析 | 第65-68页 |
| ·因果追溯模式分析 | 第68页 |
| ·截断模式分析 | 第68-70页 |
| 第六章 结束语 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第75页 |
