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基于云模型理论的空中目标威胁评估方法

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
目录第7-10页
图录第10-11页
表录第11-12页
第一章 绪论第12-22页
    1.1 课题背景及研究意义第12页
    1.2 威胁评估方法研究现状第12-20页
        1.2.1 总体情况第13-14页
        1.2.2 多属性决策方法第14-15页
        1.2.3 模糊集方法第15页
        1.2.4 直觉模糊集方法第15-16页
        1.2.5 粗糙集方法第16-17页
        1.2.6 贝叶斯网络方法第17-18页
        1.2.7 神经网络方法第18页
        1.2.8 云模型理论方法第18-20页
    1.3 论文研究内容与结构安排第20-22页
        1.3.1 论文研究内容第20页
        1.3.2 论文组织结构第20-22页
第二章 空中目标威胁评估属性的云模型表示第22-34页
    2.1 云模型基础理论第22-26页
        2.1.1 云模型的基本概念第22-23页
        2.1.2 正态云模型第23-24页
        2.1.3 云发生器第24-26页
    2.2 威胁评估属性集合第26-29页
        2.2.1 空中目标威胁评估属性分析第26-28页
        2.2.2 威胁评估属性的量化和归一化处理第28-29页
    2.3 基于云模型的不确定性表示第29-33页
        2.3.1 云模型转换第29-31页
        2.3.2 威胁评估属性云模型第31-32页
        2.3.3 前件云发生器第32-33页
    2.4 本章小结第33-34页
第三章 基于云推理的目标威胁评估方法第34-48页
    3.1 基于模糊推理的目标威胁评估方法第34-37页
        3.1.1 模糊推理方法基本流程第34-35页
        3.1.2 模糊集合赋值第35-36页
        3.1.3 输入值模糊化第36页
        3.1.4 模糊推理规则第36-37页
        3.1.5 合成模糊集第37页
        3.1.6 解模糊第37页
    3.2 基于 MIN-MAX 云重心推理的目标威胁评估方法第37-41页
        3.2.1 基本思想第37-38页
        3.2.2 基本流程第38-39页
        3.2.3 推理规则第39页
        3.2.4 MIN-MAX 云重心推理算法第39-40页
        3.2.5 逐级云推理第40页
        3.2.6 威胁度逆向云发生器第40-41页
    3.3 实例仿真分析第41-47页
        3.3.1 实验数据第41-42页
        3.3.2 MIN-MAX 云重心推理实验第42-43页
        3.3.3 模糊推理实验第43-45页
        3.3.4 基于云模型的威胁评估实验第45页
        3.3.5 对比与分析第45-47页
    3.4 本章小结第47-48页
第四章 基于云贝叶斯网络的目标威胁评估方法第48-62页
    4.1 基于贝叶斯网络的目标威胁评估第48-51页
        4.1.1 贝叶斯网络概述第48-50页
        4.1.2 贝叶斯网络推理第50页
        4.1.3 基于贝叶斯网络的目标威胁评估方法第50-51页
    4.2 基于云贝叶斯网络的目标威胁评估方法第51-56页
        4.2.1 云贝叶斯网络基本思想第51页
        4.2.2 基于云贝叶斯网络的目标威胁评估方法基本流程第51-53页
        4.2.3 空中目标威胁评估的贝叶斯网络模型第53-54页
        4.2.4 确定度-概率转换第54页
        4.2.5 概率合成方法第54-55页
        4.2.6 综合云生成方法第55-56页
    4.3 实例仿真分析第56-60页
        4.3.1 实验 1第56-57页
        4.3.2 实验 2第57-60页
    4.4 本章小结第60-62页
第五章 总结与展望第62-64页
    5.1 全文总结第62-63页
    5.2 工作展望第63-64页
致谢第64-66页
参考文献第66-72页
附录第72-75页
作者简历第75页

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