预警情报智能分析算法
作者: 李宏权等 著11.31万字36人 正在读
已完结现代当代当代文学
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倒序
正文
第1章绪论1.1预警情报分析的相关概念1.1.1预警情报1.1.2传统情报分析1.1.3预警情报分析1.1.4预警情报分析内涵与外延1.2预警情报分析的发展现状1.2.1情报分析的演进1.2.2军事情报分析的发展1.2.3预警情报分析的发展1.3预警情报分析的地位与作用1.3.1军事情报工作的重要组成1.3.2空天预警作战的重要环节1.3.3情报质量提升的重要途径1.3.4作战指挥精准高效的重要基础1.4预警情报智能分析算法基础1.4.1智能优化算法1.4.2神经网络算法(1)1.4.2神经网络算法(2)1.4.3分类算法1.4.4关联算法1.4.5聚类算法1.5本章小结第2章预警情报智能分析数据基础2.1数据收集2.1.1数据主要来源2.1.2数据收集种类2.1.3数据收集方式2.2数据预处理2.2.1数据集成2.2.2数据清洗2.2.3数据变换2.2.4数据规约2.2.5数据整编2.3数据存储2.3.1存储管理架构2.3.2结构化数据存储2.3.3非结构化数据存储2.4本章小结第3章预警目标有效运动特征智能提取算法3.1预警目标有效运动特征提取概述3.1.1预警目标有效运动特征概念3.1.2预警目标有效运动特征提取流程3.1.3预警目标有效运动特征提取方法3.2基于大数据的预警目标运动特征提取3.2.1数据积累3.2.2分域提取3.2.3全域提取3.3基于GA-KNN的预警目标有效运动特征智能提取3.3.1初始化运动特征种群3.3.2计算距离及分类3.3.3计算特征有效率3.3.4更新运动特征种群3.4预警目标有效运动特征智能提取算法试验验证3.4.1验证环境准备3.4.2验证数据准备3.4.3GA-KNN算法验证3.5本章小结第4章预警目标雷达散射截面积特征智能提取算法4.1预警目标RCS特征智能提取概述4.1.1预警目标RCS特征概念4.1.2预警目标RCS特征提取流程4.1.3预警目标RCS特征提取方法4.2基于雷达方程的预警目标RCS特征提取4.2.1选取有效航迹点4.2.2计算预警目标RCS值4.3基于DMPSO-LSTM的预警目标RCS特征智能提取4.3.1基于LSTM的预警目标RCS特征提取模型4.3.2基于DMPSO的参数优化算法4.3.3基于DMPSO-LSTM的预警目标RCS特征提取4.4预警目标RCS特征智能提取算法试验验证4.4.1LSTM算法验证4.4.2PSO-LSTM算法验证4.4.3DMPSO-LSTM算法验证4.4.4三种算法对比4.5本章小结第5章预警目标回波显影特征智能提取算法5.1预警目标回波显影特征概述5.1.1预警目标回波显影概念5.1.2预警目标回波显影特征提取流程5.1.3预警目标回波显影特征提取方法5.2基于CNN的预警目标回波显影特征提取5.2.1卷积层构造5.2.2池化层构造5.2.3全连接层构造5.2.4输出层构造5.3基于改进的CNN的预警目标回波显影特征提取5.3.1选取激活函数5.3.2更新模型参数5.3.3防止模型过拟合5.4预警目标回波显影特征智能提取算法试验验证5.4.1模型设置5.4.2试验数据5.4.3仿真结果与分析5.5本章小结第6章预警目标航线规律智能分析算法6.1预警目标航线规律概述6.1.1预警目标航线规律概念6.1.2预警目标航线规律分析流程6.1.3预警目标航线规律分析方法6.2预警目标航迹特征提取6.2.1预警目标航迹特征提取方法6.2.2基于拟合算法的航迹特征提取6.2.3基于改进的自适应拟合算法的航迹特征提取6.3基于聚类的预警目标航线规律分析6.3.1基于K-Means++算法的航迹聚类6.3.2基于DBSCAN算法的航迹聚类6.3.3两种聚类算法的比较6.4预警目标航线规律分析算法试验验证6.4.1航迹特征提取效果6.4.2基于K-Means++算法的航迹聚类效果6.4.3基于DBSCAN算法的航迹聚类效果6.5本章小结第7章预警目标空域规律智能分析算法7.1预警目标空域规律概述7.1.1空域规律概念7.1.2空域规律分析流程7.1.3空域规律分析方法7.2预警目标空域编码及数据处理7.2.1空域编码研究现状7.2.2空域编码方法7.2.3空域编码数据处理7.3基于分类的预警目标空域规律分析7.3.1基于SVC的预警目标空域规律分析7.3.2基于改进的BP网络的预警目标空域规律分析7.3.3两种方法比较7.4两类分类分析算法试验验证7.4.1试验环境及数据生成7.4.2基于SVC的空域分类效果7.4.3基于BP网络的空域分类效果7.4.4编码方式对分类效果的影响7.5本章小结第8章预警目标关联关系智能分析算法8.1关联关系规律分析概述8.1.1关联关系挖掘分析内容8.1.2关联关系挖掘分析方法8.1.3关联关系挖掘分析基础概念8.2事务数据集构建8.2.1事务数据集构建流程8.2.2连续属性离散化8.3基于关联规则的预警目标关联关系分析8.3.1基于Apriori算法的频繁项集挖掘分析8.3.2基于FP-Growth算法的频繁项集挖掘分析8.3.3基于GSP算法的频繁项集挖掘分析8.3.4基于PrefixSpan算法的频繁项集挖掘分析8.3.5几种方法比较8.4预警目标关联关系分析算法效果试验8.4.1试验环境及数据来源8.4.2关联共现模式的分析效果8.4.4算法的适用范围分析8.5本章小结第9章预警情报智能分析平台构想9.1平台的总体规划9.1.1基于Hadoop的分布式数据存储9.1.2基于Spark的分布式并行计算9.1.3基于Ambari的平台监控管理9.1.4基于ZooKeeper的平台高可用9.2构建物理上平等、管理上分层的组织架构9.2.1全国级分析中心9.2.2区域级分析中心9.2.3部队级分析中心9.3搭建安全稳定、高可扩展的云架构9.3.1物理支撑层9.3.2云操作系统层9.3.3基础应用层9.3.4应用层9.4梳理高效、完善的数据处理分析流程9.4.1数据收集整编9.4.2数据存储管理9.4.3数据挖掘分析9.4.4目标研判识别9.5本章小结反侵权盗版声明
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