海战场多传感器目标综合识别技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第10-12页 |
| ·本文主要工作 | 第12-13页 |
| 第二章 多传感器目标识别的D-S证据理论 | 第13-19页 |
| ·命题和集合 | 第13页 |
| ·基本概率赋值函数 | 第13-14页 |
| ·信任函数 | 第14-15页 |
| ·似然函数和信任区间 | 第15-16页 |
| ·组合概率赋值函数与信任函数 | 第16-19页 |
| 第三章 基于粗糙集的数据挖掘理论概述 | 第19-40页 |
| ·KDD简介 | 第19-20页 |
| ·背景 | 第19页 |
| ·KDD与相关领域的联系 | 第19-20页 |
| ·KDD与数据仓库技术 | 第20页 |
| ·KDD过程 | 第20-21页 |
| ·KDD的主要任务 | 第21-23页 |
| ·KDD算法的成分 | 第23页 |
| ·KDD流行方法 | 第23-25页 |
| ·KDD应用领域与挑战 | 第25页 |
| ·KDD与目标综合识别 | 第25页 |
| ·基于粗糙集理论的目标综合识别技术 | 第25-40页 |
| ·知识与知识库 | 第26-27页 |
| ·不精确范畴、近似与粗糙集 | 第27-30页 |
| ·粗糙集 | 第27-28页 |
| ·非精确性的数字特征 | 第28-30页 |
| ·知识约简 | 第30-32页 |
| ·一般约简 | 第30-31页 |
| ·相对约简 | 第31-32页 |
| ·知识的依赖性 | 第32-33页 |
| ·知识表达系统 | 第33-34页 |
| ·决策表 | 第34-38页 |
| ·区分矩阵和区分函数 | 第38-40页 |
| 第四章 海战场多传感器目标综合识别的实现 | 第40-61页 |
| ·系统总体设计概述 | 第40-42页 |
| ·单舰多传感器目标综合识别 | 第40-41页 |
| ·海战场多传感器目标综合识别 | 第41-42页 |
| ·目标综合特征信息 | 第42-43页 |
| ·基于D-S理论和决策树的识别分类及过程 | 第43-51页 |
| ·识别分类 | 第43页 |
| ·属性识别 | 第43-45页 |
| ·类型识别 | 第45-47页 |
| ·种类识别 | 第47-51页 |
| ·基于数据挖掘的目标综合识别 | 第51-57页 |
| ·数据总结 | 第51-54页 |
| ·数据预处理 | 第51-54页 |
| ·数据离散化 | 第54页 |
| ·属性约简 | 第54-56页 |
| ·分类及决策 | 第56-57页 |
| ·知识发现 | 第57页 |
| ·数据库技术 | 第57页 |
| ·仿真验证 | 第57-61页 |
| 第五章 结束语 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-64页 |
