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基于粗糙集理論的雷達(dá)輻射源信號識別 版權(quán)信息
- ISBN：9787118098228
- 條形碼：9787118098228 ; 978-7-118-09822-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
基于粗糙集理論的雷達(dá)輻射源信號識別 本書特色
雷達(dá)輻射源信號識別既是雷達(dá)偵察中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，又是多傳感器信息融合中屬性識別的重要內(nèi)容。如何對雷達(dá)輻射源信號進行有效和快速的識別是決定現(xiàn)代戰(zhàn)爭勝負(fù)的重要因素之一。關(guān)欣和潘麗娜和張政超和郭強編著的《基于粗糙集理論的雷達(dá)輻射源信號識別》在深入研究和分析雷達(dá)輻射源信號識別特點、過程及雷達(dá)輻射源信號脈沖描述字的基礎(chǔ)上，提出了基于粗糙集理論、粗糙集理論與其他理論相結(jié)合以及其他雷達(dá)輻射源信號智能識別方法。
基于粗糙集理論的雷達(dá)輻射源信號識別 內(nèi)容簡介
本書主要內(nèi)容包括：雷達(dá)輻射源信號識別的特點和流程、雷達(dá)輻射源信號識別模型、粗糙集理論的基礎(chǔ)知識、數(shù)據(jù)離散化方法、改進的屬性約簡方法、粗糙集及粗糙集與支持向量機理論、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰關(guān)聯(lián)理論、基于*近鄰方法、云模型的雷達(dá)輻射源識別模型、多傳感器的雷達(dá)輻射源信號決策級的數(shù)據(jù)融合、單傳感器和多傳感器的識別性能、各種雷達(dá)輻射源信號識別方法的仿真、粗糙集理論及粗糙集理論與其它識別方法相結(jié)合的性能、雷達(dá)輻射源信號識別展望等內(nèi)容。
基于粗糙集理論的雷達(dá)輻射源信號識別 目錄
第1章 緒論 1.1 引言 1.2 雷達(dá)輻射源信號識別概述 1.2.1 雷達(dá)對抗與雷達(dá)偵察 1.2.2 雷達(dá)輻射源信號識別及其地位 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 1.4 基于粗糙集理論的雷達(dá)輻射源信號識別第2章 雷達(dá)輻射源信號識別基礎(chǔ)和模型 2.1 引言 2.2 雷達(dá)偵察 2.2.1 雷達(dá)偵察的基本內(nèi)容和分類 2.2.2 雷達(dá)偵察的特點 2.2.3 雷達(dá)偵察的用途 2.3 雷達(dá)偵察中輻射源信號處理過程 2.3.1 信號截獲和參數(shù)測量 2.3.2 信號分選 2.3.3 參數(shù)估計與分析 2.3.4 雷達(dá)輻射源識別及信號描述方式 2.4 常用的基于特征匹配的雷達(dá)輻射源信號識別 功能模型 2.5 雷達(dá)輻射源信號特征提取與特征選擇 2.6 雷達(dá)輻射源信號識別分類器設(shè)計分析 2.6.1 專家系統(tǒng)分類器 2.6.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器 2.6.3 模糊綜合評判分類器 2.6.4 脈內(nèi)特征分析分類器 2.7 一種新的雷達(dá)輻射源信號識別功能模型 2.7.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理 2.7.2 特征選擇 2.7.3 基于粗糙集約簡的分類器設(shè)計 2.7.4 無監(jiān)督學(xué)習(xí)第3章 粗糙集理論基礎(chǔ)及數(shù)據(jù)處理方法 3.1 引言 3.2 粗糙集理論基礎(chǔ) 3.2.1 與知識有關(guān)的定義 3.2.2 信息系統(tǒng) 3.2.3 上近似集、下近似集 3.2.4 不確定性度量 3.2.5 粒度計算 3.3 基于粗糙集的數(shù)據(jù)預(yù)處理 3.3.1 不完備數(shù)據(jù)處理 3.3.2 數(shù)據(jù)離散化 3.3.3 連續(xù)屬性離散化新方法 3.4 基于粗糙集的約簡 3.4.1 屬性約簡 3.4.2 非標(biāo)準(zhǔn)信息系統(tǒng)的約簡 3.4.3 屬性約簡新方法 3.5 粗糙集理論與應(yīng)用研究 3.5.1 粗糙集理論研究 3.5.2 粗糙集應(yīng)用研究 3.6 粗糙集理論發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢第4章 基于粗糙集理論的單傳感器雷達(dá)輻射源信號識別 4.1 引言 4.2 基于粗糙集的雷達(dá)輻射源信號識別 4.3 基于粗糙集與支持向量機的雷達(dá)輻射源信號識別 4.3.1 建立雷達(dá)輻射源信號的信息表和決策表 4.3.2 對雷達(dá)輻射源決策表的屬性約簡和規(guī)則 提取 4.3.3 基于支持向量機的訓(xùn)練與測試 4.3.4 基于支持向量機的識別方法 4.3.5 具體實施方式 4.4 基于粗糙集與rbf的雷達(dá)輻射源信號識別 4.4.1 rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法 4.4.2 基于粗糙集與rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別模型 4.4.3 仿真分析 4.5 基于粗糙集和灰關(guān)聯(lián)的雷達(dá)輻射源信號識別 4.5.1 屬性約簡和屬性權(quán)重的確定 4.5.2 基于灰關(guān)聯(lián)的信號識別 4.5.3 基于粗糙集和灰關(guān)聯(lián)的識別模型 4.6 基于*近鄰方法的雷達(dá)輻射源信號識別 4.6.1 *近鄰方法及決策規(guī)則 4.6.2 距離函數(shù)的選擇 4.6.3 基于*近鄰方法的雷達(dá)輻射源信號識別 4.6.4 仿真分析 4.7 基于云模型理論的雷達(dá)輻射源信號識別 4.7.1 云模型 4.7.2 基于云模型的雷達(dá)輻射源信號識別方法 4.7.3 基于逆云模型及屬性相似度的雷達(dá)輻射源 信號識別方法 4.7.4 仿真分析第5章 基于粗糙集理論的多傳感器融合雷達(dá)輻射源 信號識別 5.1 引言 5.2 基于粗糙集與d—s證據(jù)理論的多傳感器雷達(dá)輻射源 信號識別 5.2.1 基于粗糙集理論的雷達(dá)輻射源信號識別 5.2.2 基于粗糙集和d—s證據(jù)理論的多傳感器識別 5.2.3 仿真分析 5.3 基于粗糙集與灰關(guān)聯(lián)理論的多傳感器雷達(dá)輻射源 信號識別 5.3.1 上、下近似集合和距離度量 5.3.2 基于粗糙集和灰關(guān)聯(lián)理論多傳感器融合 識別 5.3.3 仿真分析第6章 多種雷達(dá)輻射源信號識別方法性能比較分析 6.1 引言 6.2 基于粗糙集和灰關(guān)聯(lián)理論相結(jié)合的識別方法性能 6.2.1 基于粗糙集理論的識別方法性能分析 6.2.2 基于灰關(guān)聯(lián)理論的識別方法性能分析 6.2.3 基于粗糙集和灰關(guān)聯(lián)理論相結(jié)合的識別 性能 6.2.4 識別性能比較 6.2.5 粗糙集理論在雷達(dá)輻射源信號識別中應(yīng)用 的啟示 6.3 支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法的識別性能比較 6.4 多傳感器融合的識別方法性能比較第7章 結(jié)論與展望 7.1 引言 7.2 研究內(nèi)容及結(jié)論 7.2.1 本書研究內(nèi)容 7.2.2 識別方法性能分析結(jié)論 7.3 問題與建議 7.4 研究方向展望 7.4.1 雷達(dá)輻射源信號識別系統(tǒng) 7.4.2 雷達(dá)輻射源平臺識別 7.4.3 雷達(dá)輻射源信號數(shù)據(jù)庫 7.4.4 連續(xù)波雷達(dá)輻射源信號識別 7.4.5 識別方法和分類方法的推廣縮略語英漢對照表參考文獻
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