组合导航系统性能评估方法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 组合导航系统的发展及研究现状 | 第11页 |
| 1.3 系统评价方法 | 第11-15页 |
| 1.3.1 系统评价理论的发展 | 第11-12页 |
| 1.3.2 系统评价中的基本问题 | 第12-14页 |
| 1.3.3 系统常用的评价方法 | 第14-15页 |
| 1.4 导航系统性能评价技术的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.5 论文的研究内容及结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 组合导航系统评估指标体系的确定 | 第18-35页 |
| 2.1 导航系统基本理论 | 第18-20页 |
| 2.1.1 导航技术发展简史 | 第18页 |
| 2.1.2 典型的舰船导航系统 | 第18-20页 |
| 2.2 组合导航系统 | 第20-26页 |
| 2.2.1 组合导航系统产生 | 第20-21页 |
| 2.2.2 组合导航系统基本原理 | 第21-22页 |
| 2.2.3 信息融合算法在组合导航系统中的应用 | 第22-26页 |
| 2.3 组合导航系统性能指标分析 | 第26-27页 |
| 2.4 组合导航系统指标体系定义及表征 | 第27-32页 |
| 2.4.1 精度指标评估 | 第27-29页 |
| 2.4.2 实时性指标评估 | 第29页 |
| 2.4.3 可靠性指标评估 | 第29-31页 |
| 2.4.4 稳定性指标评估 | 第31页 |
| 2.4.5 使用性指标评估 | 第31-32页 |
| 2.5 组合导航系统指标权重的确定方法 | 第32-34页 |
| 2.5.1 指标权重的作用 | 第33页 |
| 2.5.2 指标权重确定原则 | 第33页 |
| 2.5.3 指标权重确定的方法 | 第33-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于熵的模糊综合评价方法的研究 | 第35-46页 |
| 3.1 模糊综合评判法分析 | 第35-36页 |
| 3.1.1 模糊综合评判法介绍 | 第35页 |
| 3.1.2 模糊评判中隶属度函数的确定方法 | 第35-36页 |
| 3.2 层次分析法确定指标权重 | 第36-38页 |
| 3.3 基于熵的模糊综合评判模型 | 第38-41页 |
| 3.4 应用实例分析 | 第41-44页 |
| 3.4.1 实验条件设置 | 第41-42页 |
| 3.4.2 分析及计算性能指标 | 第42页 |
| 3.4.3 系统性能评估结果及分析 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于人工神经网络的综合评价方法的研究 | 第46-54页 |
| 4.1 人工神经网络概述 | 第46页 |
| 4.2 基于BP网络的系统性能评价模型 | 第46-48页 |
| 4.3 应用实例分析 | 第48-53页 |
| 4.3.1 BP神经网络模型结构的确立 | 第49页 |
| 4.3.2 样本选择与处理 | 第49-51页 |
| 4.3.3 网络训练及应用算例 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 基于灰色理论综合评价方法的研究 | 第54-62页 |
| 5.1 灰色系统理论概述 | 第54页 |
| 5.2 灰色关联度综合评估方法 | 第54-56页 |
| 5.2.1 灰色关联度分析的基本思想 | 第54-55页 |
| 5.2.2 建立灰色关联评估模型 | 第55-56页 |
| 5.3 灰白化权和模糊数学的综合评估方法 | 第56-58页 |
| 5.3.1 灰白化权和模糊数学评估的基本思想 | 第56页 |
| 5.3.2 建立灰白化权和模糊数学评估模型 | 第56-58页 |
| 5.4 灰色聚类综合评估方法 | 第58-60页 |
| 5.4.1 灰色聚类评估的基本思想 | 第58-59页 |
| 5.4.2 建立灰色聚类评估模型 | 第59-60页 |
| 5.5 组合导航系统性能评估结果分析 | 第60-61页 |
| 5.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 附录 | 第72-75页 |
