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  • ISBN:9787118128048
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:其他
  • 页数:148
  • 出版时间:2023-02-01
  • 条形码:9787118128048 ; 978-7-118-12804-8

内容简介

本书介绍了贝叶斯网络在雷达等电子信息系统复杂电磁环境效应机理分析研究中的应用,包括电磁环境表征、效应表征、数据离散量化与空间划分、基于贝叶斯网络的效应建模、效应机理推理分析与敏感性分析、案例验证等内容,涵盖了基于试验数据开展效应分析的全流程。

目录

第1章 绪论
1.1 概述
1.2 电磁环境效应与效应机理
1.2.1 电磁环境
1.2.2 电磁环境效应
1.2.3 电磁环境效应机理
1.3 效应机理研究中的问题和困难
1.3.1 输出效应模糊,定量分析难
1.3.2 受体样式多,规律总结难
1.3.3 历史数据多,有效利用难
1.3.4 相关关系易寻,因果关系难证
1.4 贝叶斯网络应用于效应机理研究
1.4.1 贝叶斯理论及贝叶斯网络
1.4.2 贝叶斯网络应用于效应机理研究的数学描述
1.4.3 贝叶斯网络应用于效应机理研究需要解决的问题
1.5 基于贝叶斯网络的电磁环境效应机理分析框架

第2章 雷达典型电磁环境及表征方法
2.1 电磁环境信号特性
2.1.1 压制干扰信号特性分析
2.1.2 欺骗干扰信号特性分析
2.1.3 杂波信号特性分析
2.1.4 背景信号特性分析
2.1.5 复杂电磁环境要素特性参数
2.2 电磁环境要素参数提炼
2.2.1 参数提炼基本原理
2.2.2 压制干扰参数提炼
2.2.3 欺骗干扰参数提炼
2.2.4 杂波参数提炼
2.2.5 背景信号参数提炼
2.2.6 电磁环境要素参数表征集
2.3 小结

第3章 雷达电磁环境效应分析及表征方法
3.1 基于领域知识的效应特征提取
3.1.1 雷达系统效应特征分析
3.1.2 雷达系统效应指标计算方法
3.1.3 雷达系统效应表征参数集
3.2 基于机器学习的效应特征提取
3.2.1 深度卷积神经网络
3.2.2 基于卷积神经网络的P显图像特征提取
3.3 融合领域知识与机器学习的效应特征构建
3.3.1 效应特征及融合方法
3.3.2 分析验证
3.4 融合信号层与应用层的效应特征构建
3.4.1 基本理论与方法
3.4.2 分析验证
3.5 小结

第4章 特征选择与离散量化方法
4.1 特征选择方法
4.1.1 典型流形学习算法
4.1.2 改进流形学习算法
4.1.3 特征评价
4.2 特征空间划分方法
4.2.1 均匀划分
4.2.2 非均匀划分
4.2.3 K均值聚类
4.2.4 不同划分方法精度对比分析
4.3 小结
……
第5章 效应机理贝叶斯网络建模与推理分析
第6章 雷达电磁环境效应机理分析案例
参考文献
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作者简介

汪连栋,长期从事电子信息装备试验与评估、电子信息系统复杂电磁环境效应科研工作,获 科技进步二等奖2项,军队科技进步 等奖5项、二等奖6项,专利9项,合作出版著作10部、译著2部,发表论文近百篇。

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