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信息融合系统中态势估计技术研究

第一章 绪论第1-21页
 1.1 信息融合的定义与功能模型第9-12页
 1.2 信息融合中的态势估计技术第12-14页
  1.2.1 态势估计的定义第12-13页
  1.2.2 态势估计与威胁估计第13-14页
 1.3 信息融合及态势估计技术的国内外研究现状第14-18页
 1.4 本文的主要工作和内容安排第18-21页
第二章 态势估计理论研究第21-37页
 2.1 态势估计问题分析第21-31页
  2.1.1 态势估计功能模型第21-24页
  2.1.2 态势估计推理框架第24-28页
  2.1.3 态势估计推理算法第28-31页
 2.2 态势估计的多级分层黑板模型第31-35页
  2.2.1 黑板结构原理简介第31-33页
  2.2.2 态势估计的多级分层黑板模型第33-35页
 2.3 本章小结第35-37页
第三章 事件检测与目标编群方法第37-55页
 3.1 事件检测第37-42页
  3.1.1 辐射源事件第37-38页
  3.1.2 目标机动事件第38-39页
  3.1.3 基于模糊逻辑的事件检测方法第39-42页
 3.2 目标编群第42-54页
  3.2.1 态势估计的目标编群问题描述第42-44页
  3.2.2 基于模糊集理论的目标编群方法第44-48页
  3.2.3 群结构的递增形成第48-49页
  3.2.4 群结构的存储方式第49-51页
  3.2.5 群结构的动态维护第51-54页
 3.3 本章小结第54-55页
第四章 态势知识库和态势估计的模板匹配算法第55-69页
 4.1 战场态势知识库第55-60页
  4.1.1 知识表示第55-56页
  4.1.2 模式第56-57页
  4.1.3 基于模式的态势知识库的建立第57-60页
 4.2 态势估计中基于模板匹配的知识推理算法第60-62页
 4.3 基于 CLIPS的模板匹配实现第62-68页
  4.3.1 CLIPS的知识表示第62-63页
  4.3.2 CLIPS的推理机制第63-65页
  4.3.3 事件及平台计划模板在 CLIPS中的表示第65-66页
  4.3.4 基于 CLIPS的模板匹配实现第66-68页
 4.4 本章小结第68-69页
第五章 基于计划识别理论的态势估计研究第69-93页
 5.1 计划识别理论第69-77页
  5.1.1 计划识别理论概述第69-71页
  5.1.2 Kautz的计划识别表示第71-73页
  5.1.3 规划知识图第73-75页
  5.1.4 计划识别推理过程第75-77页
 5.2 基于STRIPS系统的计划识别模型研究第77-86页
  5.2.1 STRIPS规划系统第77-81页
  5.2.2 基于STRIPS系统的战术智能规划第81-85页
  5.2.3 基于STRIPS系统的战术计划识别第85-86页
 5.3 面向多代理计划识别的态势估计系统第86-92页
  5.3.1 态势估计的多代理计划识别模型第86-87页
  5.3.2 多代理体系结构第87-90页
  5.3.3 多代理模板实例化算法第90-92页
 5.4 本章小结第92-93页
第六章 态势估计的不确定性因果推理方法第93-111页
 6.1 基于 D-S证据理论的态势估计方法第93-96页
  6.1.I D-S证据理论第93-95页
  6.1.2 D-S证据理论在态势估计中的应用第95-96页
  6.1.3 一个例子第96页
 6.2 贝叶斯网络及其在态势估计中的应用研究第96-108页
  6.2.1 贝叶斯网络及其推理模式第97-100页
  6.2.2 用于态势估计的贝叶斯网络第100-106页
  6.2.3 基于贝叶斯网络的空-空作战态势推演第106-108页
 6.3 讨论第108-109页
 6.4 本章小结第109-111页
结束语第111-114页
致谢第114-115页
参考文献第115-125页
在读期间的研究成果第125页

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