| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| ·水声对抗 | 第10-14页 |
| ·水声对抗在现代海战中的重要地位 | 第10-11页 |
| ·水声对抗的主要内容和主要对抗器材 | 第11-14页 |
| ·武器装备的效能及效能评估 | 第14-19页 |
| ·效能的概念 | 第14-15页 |
| ·效能评估的概念 | 第15-17页 |
| ·效能评估常用方法分析 | 第17-19页 |
| ·本论文研究的主要内容和意义 | 第19-21页 |
| ·本论文研究的主要内容 | 第19-20页 |
| ·本论文研究的意义 | 第20-21页 |
| 第二章 水声对抗系统的效能分析 | 第21-45页 |
| ·潜艇水声对抗系统简介 | 第21-25页 |
| ·潜艇水声对抗器材的战术运用 | 第21-22页 |
| ·潜艇水声对抗系统 | 第22-23页 |
| ·潜艇水声对抗系统层次分析 | 第23-25页 |
| ·潜艇水声对抗的效能准则(指标)及其选取原则 | 第25-28页 |
| ·效能准则(指标) | 第25-27页 |
| ·效能准则(指标)的选取原则 | 第27-28页 |
| ·水声对抗系统对抗效能的常用考核评定指标 | 第28-43页 |
| ·声诱饵对抗声自导鱼雷效果评估 | 第29-32页 |
| ·噪声干扰器对抗声自导鱼雷效果评估 | 第32-35页 |
| ·声诱饵对抗声纳的效果评估 | 第35-37页 |
| ·噪声干扰器对抗声纳的效果评估 | 第37-42页 |
| ·气幕弹对抗声自导鱼雷、声纳的效果分析 | 第42-43页 |
| ·水声对抗系统效能评估指标体系结构 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第三章 基于层次分析法的评估模型 | 第45-58页 |
| ·基于层次分析法、神经网络的评估模型 | 第45-47页 |
| ·指标的归一化和同趋势化处理 | 第47-51页 |
| ·层次分析法评估模型 | 第51-57页 |
| ·建立描述系统功能的内部独立的递阶层次结构 | 第51页 |
| ·构造两两比较判断矩阵 | 第51-53页 |
| ·计算单一准则下元素相对权重的计算 | 第53-54页 |
| ·一致性检验 | 第54-56页 |
| ·计算各元素的组合权重 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 神经网络的构建 | 第58-76页 |
| ·人工神经网络 | 第58-63页 |
| ·神经元模型 | 第59-61页 |
| ·神经网络结构及工作方式 | 第61-62页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第62-63页 |
| ·神经网络的训练方式 | 第63页 |
| ·BP神经网络 | 第63-65页 |
| ·神经元模型 | 第64-65页 |
| ·BP网络的网络结构 | 第65页 |
| ·动量法和学习率自适应调整策略 | 第65-70页 |
| ·基本BP算法 | 第65-67页 |
| ·基本BP算法的局限性 | 第67-68页 |
| ·基本Bp算法的改进 | 第68-70页 |
| ·遗传算法(Genetic Algorithm)优化法 | 第70-75页 |
| ·编码 | 第71-72页 |
| ·群体的初始化 | 第72-73页 |
| ·群体选择继承 | 第73-74页 |
| ·交叉操作 | 第74页 |
| ·变异 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第五章 水声对抗系统的效能评估模型 | 第76-99页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱简介 | 第76-78页 |
| ·BP网络结构、参数及训练方法的设计与选择 | 第78-82页 |
| ·网络结构 | 第78-79页 |
| ·各个初始参数的取值 | 第79-82页 |
| ·基于混合训练神经网络的效能评估模型 | 第82-97页 |
| ·混合训练神经网络基本思想 | 第83-84页 |
| ·初始参数确定 | 第84页 |
| ·训练样本的构造 | 第84-89页 |
| ·隐含层节点数的确定 | 第89-92页 |
| ·网络的训练与仿真 | 第92-97页 |
| ·本章小结 | 第97-99页 |
| 第六章 结论与展望 | 第99-101页 |
| ·结沦 | 第99-100页 |
| ·展望 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-103页 |
| 硕士期间发表论文 | 第103-104页 |
| 致谢 | 第104-105页 |