灰建模理论及其在目标识别中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·灰色系统理论及其建模的基本概念 | 第8-11页 |
| ·灰色系统理论的产生背景及应用 | 第8页 |
| ·灰色系统理论与模糊数学、黑箱等方法的区别 | 第8-9页 |
| ·灰色系统理论的主要研究内容 | 第9-10页 |
| ·灰色系统中的建模特点 | 第10-11页 |
| ·目标识别中的模式识别技术 | 第11-14页 |
| ·模式识别的概念及应用 | 第11页 |
| ·模式识别的基本过程 | 第11-12页 |
| ·模式识别的基本方法 | 第12-14页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 2 灰建模理论及其研究方法 | 第16-30页 |
| ·灰建模概述 | 第16-17页 |
| ·数据的灰生成 | 第17-21页 |
| ·累加生成 | 第18-19页 |
| ·累减生成 | 第19-20页 |
| ·初值化生成 | 第20页 |
| ·均值化生成 | 第20-21页 |
| ·GM(1，1)建模机理和方法 | 第21-25页 |
| ·GM(1，1)模型的建立 | 第21-22页 |
| ·模型参数估计 | 第22页 |
| ·GM(1，1)模型的时间响应函数 | 第22-23页 |
| ·GM(1，1)模型的表达形式 | 第23页 |
| ·模型精度检验 | 第23-24页 |
| ·GM(1，1)模型群 | 第24-25页 |
| ·GM(1，N)模型的建模机理和方法 | 第25-29页 |
| ·GM(1，N)模型的建立 | 第25-26页 |
| ·参数估计 | 第26-27页 |
| ·GM(1，N)模型的表达形式 | 第27-28页 |
| ·模型精度检验 | 第28页 |
| ·建模要求及应注意的的问题 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 目标声场通过特性仿真 | 第30-39页 |
| ·目标噪声频谱特性分析 | 第30-32页 |
| ·目标噪声谱估计 | 第30页 |
| ·目标噪声谱特性分析 | 第30-32页 |
| ·目标噪声特征提取 | 第32-33页 |
| ·目标声场通过特性仿真 | 第33-38页 |
| ·目标声场通过特性数学模型 | 第33-35页 |
| ·加噪声 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 GM(1，1)模型在目标识别中的应用 | 第39-51页 |
| ·目标识别系统简述 | 第39-40页 |
| ·识别系统的主要特点 | 第39页 |
| ·识别系统的基本组成 | 第39-40页 |
| ·识别系统的特征量提取 | 第40页 |
| ·基于灰色模型的目标识别方案 | 第40-41页 |
| ·目标仿真数据GM(1，1)模型与识别 | 第41-46页 |
| ·目标仿真数据预处理及GM(1，1)模型的建立 | 第41-42页 |
| ·模型参数估计 | 第42-44页 |
| ·分类决策 | 第44-45页 |
| ·识别结果分析 | 第45-46页 |
| ·目标实测数据GM(1，1)模型与识别方法检验 | 第46-50页 |
| ·实测数据的获取 | 第46-48页 |
| ·实测目标GM(1，1)模型的建立及参数估计 | 第48-49页 |
| ·分类决策及结果分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5 GM(1，N)模型在目标识别中的应用 | 第51-57页 |
| ·数据的初值生成 | 第51-52页 |
| ·GM(1，N)模型的建立 | 第52页 |
| ·参数估计 | 第52-55页 |
| ·分类决策 | 第55页 |
| ·结果分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 6 全文总结 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
