| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·防空作战指挥辅助决策系统研究现状 | 第10-12页 |
| ·作战辅助决策系统研究现状 | 第10-12页 |
| ·防空作战指挥辅助决策系统研究现状 | 第12页 |
| ·不确定信息处理的主要理论和方法 | 第12-15页 |
| ·模糊理论 | 第12-13页 |
| ·灰色系统理论 | 第13页 |
| ·概率统计方法 | 第13-14页 |
| ·三种理论方法的比较 | 第14页 |
| ·人工神经网络 | 第14-15页 |
| ·研究内容和目标 | 第15-18页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·研究目标 | 第16页 |
| ·内容安排 | 第16-18页 |
| 第二章 空中目标识别中不确定信息处理 | 第18-31页 |
| ·防空作战中目标识别 | 第18-20页 |
| ·空中目标识别概述 | 第18-19页 |
| ·空中目标识别中的不确定因素 | 第19-20页 |
| ·基于多类型、多传感器信息融合的目标识别 | 第20-21页 |
| ·基于多类型、多传感器信息融合的目标二次识别研究思路 | 第21-22页 |
| ·基于OWA算子和CWAA算子的两级式多传感器目标二次识别模型 | 第22-30页 |
| ·OWA算子和CWAA算子 | 第22-24页 |
| ·基于OWA算子和CWAA算子的空中目标二次识别推理模型描述 | 第24-25页 |
| ·基于CWAA算子的同种类型传感器之间的初级信息融合 | 第25-27页 |
| ·基于OWA算子的不同类型传感器之间的二级信息融合 | 第27-28页 |
| ·最终目标识别结果的判决规则 | 第28页 |
| ·基于OWA算子和CWAA算子推理模型的仿真和对比试验 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 态势估计中不确定信息处理 | 第31-52页 |
| ·态势估计综述 | 第31-34页 |
| ·态势估计的基本概念 | 第31-32页 |
| ·态势估计的特点 | 第32页 |
| ·态势估计功能描述 | 第32-33页 |
| ·态势估计功能模型 | 第33-34页 |
| ·态势估计中的不确定因素 | 第34-35页 |
| ·态势估计中用到的知识 | 第34页 |
| ·不确定信息对态势估计的影响 | 第34-35页 |
| ·态势估计方法概述 | 第35-36页 |
| ·防空作战指挥辅助决策中态势估计研究对象与思路 | 第36-38页 |
| ·防空作战指挥态势估计的研究对象 | 第36-37页 |
| ·研究思路 | 第37-38页 |
| ·基于NN—FR的空中目标战术意图推理模型 | 第38-42页 |
| ·双向联想存储(BAM)神经网络 | 第38-39页 |
| ·模糊推理 | 第39-41页 |
| ·基于NN—FR的目标战术意图推理模型描述 | 第41-42页 |
| ·改进型BAM神经网络的构建 | 第42页 |
| ·战术规则模糊信息库 | 第42-45页 |
| ·战术信息库中知识的模糊表示 | 第43-44页 |
| ·战术信息库中空中目标的战术意图分解 | 第44-45页 |
| ·基于模糊粗糙集的推理规则约简 | 第45-48页 |
| ·模糊粗糙集 | 第46页 |
| ·模糊信息系统的决策规则及其约简 | 第46-47页 |
| ·基于模糊粗糙集的推理规则约简方法 | 第47-48页 |
| ·基于NN—FR的目标战术意图判别流程 | 第48-49页 |
| ·基于NN—FR态势估计模型的仿真和对比实验 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 态势预测中不确定信息处理 | 第52-69页 |
| ·态势预测综述 | 第52-53页 |
| ·防空作战指挥辅助决策中态势预测 | 第53-54页 |
| ·影响防空作战指挥辅助决策中态势预测的主要因素 | 第53页 |
| ·防空作战指挥辅助决策中态势预测功能模型 | 第53-54页 |
| ·态势预测中不确定信息处理研究思路 | 第54-55页 |
| ·基于模板匹配技术的空中目标战术行动类型判断 | 第55-58页 |
| ·基于模式的战术行动知识库的建立 | 第56-57页 |
| ·基于模板的知识推理算法 | 第57-58页 |
| ·目标航迹灰色预测 | 第58-62页 |
| ·空中目标航迹预测的特性分析 | 第59页 |
| ·目标航迹灰色预测组合模型 | 第59-60页 |
| ·基于灰色BP神经网络的趋势项计算 | 第60-61页 |
| ·航迹预测中随机项的计算 | 第61-62页 |
| ·基于信息融合的综合态势预测 | 第62-68页 |
| ·综合态势描述 | 第62-63页 |
| ·综合态势预测中指标聚类化简 | 第63-64页 |
| ·不同类型单指标取值序列的预测 | 第64-65页 |
| ·基于径向神经网络信息融合的综合态势预测描述 | 第65-66页 |
| ·径向基函数神经网络的构建 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
