决策级融合中态势估计技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·信息融合的概述 | 第7-9页 |
| ·信息融合的定义与功能模型 | 第7-8页 |
| ·决策级融合 | 第8-9页 |
| ·态势估计的概念 | 第9-10页 |
| ·态势估计的研究状况 | 第10-11页 |
| ·本文的内容简介和章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 态势估计技术分析 | 第13-21页 |
| ·态势估计的功能模型 | 第13-16页 |
| ·态势估计的推理技术 | 第16-19页 |
| ·态势估计的推理框架 | 第16-17页 |
| ·态势估计的推理方法 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 基于概率本体的态势估计研究 | 第21-37页 |
| ·本体的基本理论 | 第21-23页 |
| ·本体的概念及建模原语 | 第21-22页 |
| ·本体的构建方法和构建工具 | 第22-23页 |
| ·本体与态势估计 | 第23页 |
| ·贝叶斯网络基本理论 | 第23-25页 |
| ·贝叶斯网络 | 第23-24页 |
| ·贝叶斯网络推理与态势估计 | 第24-25页 |
| ·概率本体在态势估计中的实现方案 | 第25-36页 |
| ·态势估计概率本体的构建 | 第25-30页 |
| ·态势估计概率本体知识的提取 | 第30-33页 |
| ·态势估计仿真结果分析 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于多智能体网络的态势估计研究 | 第37-53页 |
| ·多智能体系统概述 | 第37-40页 |
| ·智能体 | 第37-39页 |
| ·多智能体系统 | 第39-40页 |
| ·多智能体网络推理模型的构建 | 第40-43页 |
| ·置信库规则介绍 | 第40-41页 |
| ·多智能体网络建模 | 第41-43页 |
| ·实验方法介绍 | 第43-45页 |
| ·深度优先算法 | 第43-44页 |
| ·进化算法 | 第44-45页 |
| ·实验结果仿真及分析 | 第45-52页 |
| ·仿真实验一 | 第46-47页 |
| ·仿真实验二 | 第47-49页 |
| ·仿真实验三 | 第49-51页 |
| ·仿真结果分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结和展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 研究生在读期间的研究成果 | 第61-62页 |
