电子装备实验数据的非统计分析理论及应用

第1部分基础理论 第1章绪论 1.1电子装备试验活动及其数据分析 1.1.1电子装备试验活动 1.1.2电子装备试验数据分析 1.1.3试验数据非统计处理需求 1.2试验数据非统计处理的研究现状与发展 1.2.1试验数据的非统计数学研究方法 1.2.2试验数据非统计处理的研究现状 1.2.3试验数据非统计处理的发展 1.3试验数据的非统计处理研究内容 1.3.1研究体系框架 1.3.2主要研究内容 第2章试验数据的非统计预处理模型与方法 2.1试验数据的不确定性特征与识别 2.1.1试验数据的不确定性内涵与外延 2.1.2试验数据的不确定性识别 2.2定性试验数据的量化处理模型 2.2.1基于灰色白化函数的转换方法 2.2.2基于模糊数学的转换方法 2.2.3基于云模型的转换方法 2.3试验数据的规范化处理模型 2.3.1无量纲化处理 2.3.2归一化处理 2.3.3等极性化处理 2.4试验数据的非统计不确定性评定模型 2.4.1模糊性不确定性测度 2.4.2灰色性不确定性测度 2.4.3来确知性不确定性测度 2.4.4联系度不确定性测度 第2部分处理与分析 第3章试验数据的灰色误差分析理论与应用 3.1试验数据的灰数表达与灰色分析 3.1.1电子装备试验数据的灰数与数据列表示 3.1.2试验数据的累加（减）生成 3.1.3灰色关联分析 3.1.4gm（1，1）模型 3.2粗大误差判别的灰色包络方法 3.2.1灰色包络判别准则 3.2.2灰色包络判别实例 3.3基于gm（1，1）模型的粗大误差直接判别法 3.3.1基于gm（1，1）模型的直接判别法 3.3.2基于gm（1，1）模型的直接判别法实例 3.3.3直接判别法可行性仿真实例 3.4粗大误差的gm（1，1）模型精度判别法 3.4.1gm（1，1）模型精度判别法原理 3.4.2gm（1，1）模型精度判别法实例 3.5系统误差判别的灰色系统方法 3.5.1系统误差的灰色关联判别方法 3.5.2系统误差的gm（1，1）模型判别 3.5.3系统误差的灰色判别实例 第4章试验数据的灰色估计理论与应用 4.1试验数据列的灰色距离信息模型 4.1.1基于灰色系统理论与范数的灰色距离定义 4.1.2灰色距离信息量的定义与性质 4.1.3平均距离信息量的定义与性质 4.2试验数据列的灰色点估计模型 4.2.1参数的点估计模型 4.2.2不确定度评定 4.2.3灰色点估计结果的接受与拒绝标准 4.3试验数据列的灰色区间估计模型 4.3.1试验数据灰色估计区间的确定 4.3.2与传统概率参数估计的比较 4.4试验数据列的灰色估计步骤与算例 4.4.1试验数据列的灰色估计步骤 4.4.2试验数据的灰色点估计算例与分析 4.4.3试验数据的灰色区间估计算例与分析 第5章试验数据的模糊分析理论与应用 5.1基于模糊集的试验数据表达 5.1.1模糊集合的概念 5.1.2试验数据与模糊信息 5.1.3基于历史试验数据的隶属度确定方法 5.1.4基于模糊隶属度的试验数据表达模型 5.2基于模糊概率的试验数据表达 5.2.1模糊事件与模糊概率 5.2.2基于模糊事件的雷达发现目标概率 5.2.3抽检中不合格装备的模糊概率表达 5.3粗大误差的模糊判别方法 5.3.1模糊信息扩散原理及信息扩散估计 5.3.2基于模糊熵的粗大误差判别原理与应用 5.3.3基于模糊聚类的粗大误差判别原理与应用 5.4试验数据的模糊估计模型与实例 5.4.1基于模糊测度的点估计模型与实例 5.4.2基于模糊信息扩散原理的参数点估计模型 5.4.3基于模糊隶属度的区间估计模型与实例 第6章基于未确知有理数的试验数据分析理论与应用 6.1试验数据的未确知有理数表达 6.1.1未确知有理数的定义 6.1.2小样本试验数据的未确知有理数构造模型 6.2未确知有理数的数学运算 6.2.1未确知有理数的加（减）运算 6.2.2未确知有理数的乘（除）运算 6.2.3未确知有理数的大小关系 6.3基于未确知有理数的粗大误差判别 6.3.1基于未确知有理数的判别原理 6.3.2领域半径的确定模型与仿真 6.3.3等效辐射功率测试数据的粗大误差判别实例 6.4基于未确知有理数的参数估计 6.4.1未确知有理数的数学期望 6.4.2未确知有理数的方差 6.4.3接收机灵敏度的抽样确定 6.4.4电子装备侦察能力的比较与分析 6.5基于未确知有理数的试验数据分析实例 6.5.1天线增益的未确知有理数表达与分析 6.5.2电子装备试验周期的整体优化 6.5.3电子干扰装备等效功率的可靠度分析 6.5.4电子侦察装备的配备数量分析 …… 第3部分预测与聚类 参考文献