| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究现状及课题的研究意义 | 第9-11页 |
| ·国内外的研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文的结构 | 第12-13页 |
| ·论文的主要工作 | 第13-15页 |
| 第二章 数据挖掘 | 第15-20页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·数据挖掘介绍 | 第15页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第15-20页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘常用的方法 | 第18-20页 |
| 第三章 聚类算法在飞行数据中的应用及其分析系统建立 | 第20-30页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·聚类分析概述 | 第20-23页 |
| ·聚类的一般步骤 | 第20-21页 |
| ·聚类分析中的数据结构和数据类型 | 第21-23页 |
| ·最近邻优先吸收（NNAF）算法 | 第23-25页 |
| ·飞行数据标准化 | 第25-26页 |
| ·最近邻优先吸收（NNAF）算法在飞行数据中的实现 | 第26-27页 |
| ·聚类分析系统的建立并对飞行数据进行分析 | 第27-30页 |
| 第四章 基于卡尔曼滤波的数据关联融合算法在飞行数据仿真预处理中的运用 | 第30-42页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·数据融合的定义 | 第30-31页 |
| ·卡尔曼滤波方法(KF） | 第31-32页 |
| ·离散线性系统的数学模型 | 第31-32页 |
| ·离散卡尔曼滤波算法 | 第32页 |
| ·关联算法分析及比较 | 第32-35页 |
| ·最邻数据关联 (NNDA) | 第33-34页 |
| ·概率数据关联（PDA） | 第34页 |
| ·交换多模型法（IMM） | 第34-35页 |
| ·一种改进的基于卡尔曼滤波的数据关联算法 | 第35-36页 |
| ·仿真及分析 | 第36-42页 |
| ·仿真模型的建立 | 第36-39页 |
| ·仿真流程 | 第39-40页 |
| ·仿真及分析 | 第40-42页 |
| 第五章 VEGA 平台下的飞行数据 3D 仿真建模 | 第42-59页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·飞行常用坐标系及其飞机机动过程的阐述 | 第42-45页 |
| ·飞机常用坐标系 | 第42-44页 |
| ·飞机机动过程 | 第44-45页 |
| ·基于 Vega Prime 的系统开发 | 第45-48页 |
| ·Vega Prime 系统的介绍 | 第45-46页 |
| ·仿真系统平台组成 | 第46-48页 |
| ·系统开发的流程 | 第48-56页 |
| ·LNX 模块 | 第48页 |
| ·系统数据读取模块 | 第48-49页 |
| ·场景模块的建立 | 第49-51页 |
| ·运动模块的建立 | 第51-52页 |
| ·观察界面的建立 | 第52-55页 |
| ·建立 VC 编译环境 | 第55-56页 |
| ·系统的测试 | 第56-59页 |
| 总结 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第62-63页 |
| 附录 | 第63-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
