态势评估中的兵力聚合技术研究
| 摘要 | 第1-12页 |
| ABSTRACT | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-31页 |
| ·问题的提出 | 第14-20页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·SAW 与信息鸿沟问题 | 第15-17页 |
| ·态势评估与兵力聚合 | 第17-19页 |
| ·研究的意义和应用前景 | 第19-20页 |
| ·国内外研究现状 | 第20-28页 |
| ·态势评估理论研究 | 第21-24页 |
| ·态势评估的典型系统与主要实现技术 | 第24-25页 |
| ·兵力聚合相关研究 | 第25-27页 |
| ·发展趋势 | 第27-28页 |
| ·本文的主要工作 | 第28-30页 |
| ·论文的内容安排 | 第30-31页 |
| 第二章 兵力聚合功能模型研究 | 第31-51页 |
| ·军事环境下的决策 | 第31-38页 |
| ·决策循环与决策优势 | 第31-33页 |
| ·态势评估与态势决断 | 第33-36页 |
| ·决策理论与军事决策支持的策略 | 第36-38页 |
| ·指挥控制中的SAW | 第38-46页 |
| ·Endsley 的SAW 模型 | 第38-41页 |
| ·战场觉察-军事决策中的SAW | 第41-46页 |
| ·兵力聚合功能模型 | 第46-50页 |
| ·兵力聚合的定义 | 第47-48页 |
| ·问题的描述 | 第48-49页 |
| ·兵力聚合功能模型 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第三章 兵力聚合中的实体分群方法研究 | 第51-77页 |
| ·引言 | 第51-54页 |
| ·基于单数据帧的实体分群方法 | 第54-62页 |
| ·问题的描述 | 第54-55页 |
| ·基于遗传算法与CBR 方法的SFG 方法 | 第55-62页 |
| ·基于多数据帧的实体分群方法 | 第62-71页 |
| ·问题的描述 | 第63-65页 |
| ·假设关联问题 | 第65-71页 |
| ·聚类关联问题 | 第71页 |
| ·仿真结果与分析 | 第71-76页 |
| ·SFG 算法收敛性验证 | 第72-73页 |
| ·算法合理性验证 | 第73-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第四章 基于证据理论思想的作战群体类型识别 | 第77-90页 |
| ·引言 | 第77-78页 |
| ·证据理论的基本概念与思想 | 第78-79页 |
| ·基于证据理论思想的作战群体类型建模与识别方法 | 第79-86页 |
| ·情报的表示与合成 | 第80-82页 |
| ·群体类型的模板表示方法 | 第82-83页 |
| ·组合情报与模板的匹配方法 | 第83-86页 |
| ·案例研究 | 第86-89页 |
| ·情报的表示与组合 | 第86-87页 |
| ·模板的表示及匹配 | 第87-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 第五章 基于Hough 变换的作战群体队型识别 | 第90-110页 |
| ·引言 | 第90-93页 |
| ·问题的提出 | 第90-91页 |
| ·模式识别 | 第91-93页 |
| ·问题的描述 | 第93页 |
| ·Hough 变换与点线对偶原理 | 第93-97页 |
| ·Hough 变换的原理 | 第94-95页 |
| ·标准Hough 变换 | 第95-97页 |
| ·线型队型建模与识别方法 | 第97-106页 |
| ·队型模式特征的选择与分解 | 第97-99页 |
| ·模式特征的模板表示方法 | 第99-101页 |
| ·队型模式特征的提取 | 第101-106页 |
| ·基于模板匹配的队型识别方法 | 第106页 |
| ·队型跨度的计算 | 第106页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第106-109页 |
| ·实验结果 | 第106-108页 |
| ·结果分析 | 第108-109页 |
| ·本章小结 | 第109-110页 |
| 第六章 总结与展望 | 第110-113页 |
| ·本文的主要贡献 | 第110-111页 |
| ·进一步的研究方向 | 第111-113页 |
| 致谢 | 第113-115页 |
| 参考文献 | 第115-126页 |
| 攻读博士学位期间发表论文 | 第126-127页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第127页 |
