预警情报智能分析算法

图书标准信息

• 作者 李宏权 等
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2024-01
• 版次 1
• ISBN 9787121467554
• 定价 99.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 194页

【内容简介】

本书以预警情报分析需求为牵引，着眼于大数据、人工智能等前沿信息技术的发展，论述了预警情报智能分析的数据基础，提出了预警目标的有效运动特征、预警目标雷达散截面积（radar cro ection，rc）特征、预警目标回波显影特征、预警目标航线规律、预警目标空域规律、预警目标关联关系等智能挖掘分析算法，后构设了预警情报智能分析台。本书可作为指挥信息系统工程本科、军事情报学的用书，也可作为从事战略预警、预警情报处理分析领域和科研工作人员的参书，还可为预警息系统建设规划和顶层设计提供借鉴参。

【作者简介】

李宏权，博士，导师，空军高层次科技人才。获教材1部，军队科技进步二、各1项，空军军事理论成果一、二、各1项，外核心期刊发表30余篇，出版学术专著5部，编写教材16部。获国发明专利2项、软件著作权12项。长期从事预警情报分析与运用、指挥信息系统工程方向的与科研工作。

【目录】

章  绪论1

1.1  预警情报分析的相关概念1

1.1.1  预警情报1

1.1.2  传统情报分析3

1.1.3  预警情报分析5

1.1.4  预警情报分析内涵与外延8

1.2  预警情报分析的发展现状8

1.2.1  情报分析的演进9

1.2.2  军事情报分析的发展9

1.2.3  预警情报分析的发展10

1.3  预警情报分析的地位与作用11

1.3.1  军事情报工作的重要组成11

1.3.2  空天预警作战的重要环节11

1.3.3  情报质量提升的重要途径12

1.3.4  作战指挥高效的重要基础12

1.4  预警情报智能分析算法基础12

1.4.1  智能优化算法13

1.4.2  神经网络算法17

1.4.3  分类算法25

1.4.4  关联算法29

1.4.5  聚类算法33

1.5  本章小结37

第2章  预警情报智能分析数据基础38

2.1  数据收集38

2.1.1  数据主要来源38

2.1.2  数据收集种类40

2.1.3  数据收集方式43

2.2  数据预处理44

2.2.1  数据集成44

2.2.2  数据清洗46

2.2.3  数据变换49

2.2.4  数据规约51

2.2.5  数据整编55

2.3  数据存储57

2.3.1  存储管理架构57

2.3.2  结构化数据存储58

2.3.3  非结构化数据存储59

2.4  本章小结62

第3章  预警目标有效运动特征智能提取算法63

3.1  预警目标有效运动特征提取概述63

3.1.1  预警目标有效运动特征概念63

3.1.2  预警目标有效运动特征提取流程64

3.1.3  预警目标有效运动特征提取方法64

3.2  基于大数据的预警目标运动特征提取66

3.2.1  数据积累66

3.2.2  分域提取68

3.2.3  全域提取70

3.3  基于ga-knn的预警目标有效运动特征智能提取70

3.3.1  初始化运动特征种群71

3.3.2  计算距离及分类73

3.3.3  计算特征74

3.3.4  更新运动特征种群74

3.4  预警目标有效运动特征智能提取算法试验验证75

3.4.1  验证环境准备76

3.4.2  验证数据准备76

3.4.3  ga-knn算法验证77

3.5  本章小结79

第4章  预警目标雷达散截面积特征智能提取算法80

4.1  预警目标rcs特征智能提取概述80

4.1.1  预警目标rcs特征概念81

4.1.2  预警目标rcs特征提取流程81

4.1.3  预警目标rcs特征提取方法82

4.2  基于雷达方程的预警目标rcs特征提取83

4.2.1  选取有效航迹点83

4.2.2  计算预警目标rcs值84

4.3  基于dmo-lstm的预警目标rcs特征智能提取85

4.3.1  基于lstm的预警目标rcs特征提取模型85

4.3.2  基于dmo的参数优化算法89

4.3.3  基于dmo-lstm的预警目标rcs特征提取91

4.4  预警目标rcs特征智能提取算法试验验证94

4.4.1  lstm算法验证94

4.4.2  o-lstm算法验证94

4.4.3  dmo-lstm算法验证97

4.4.4  三种算法对比100

4.5  本章小结101

第5章  预警目标回波显影特征智能提取算法102

5.1  预警目标回波显影特征概述102

5.1.1  预警目标回波显影概念102

5.1.2  预警目标回波显影特征提取流程106

5.1.3  预警目标回波显影特征提取方法108

5.2  基于n的预警目标回波显影特征提取109

5.2.1  卷积层构造109

5.2.2  池化层构造110

5.2.3  全连接层构造110

5.2.4  输出层构造111

5.3  基于改进n的预警目标回波显影特征提取111

5.3.1  选取激活函数111

5.3.2  更新模型参数112

5.3.3  止模型过拟合113

5.4  预警目标回波显影特征智能提取算法试验验证114

5.4.1  模型设置114

5.4.2  试验数据115

5.4.3  结果与分析115

5.5  本章小结118

第6章  预警目标航线规律智能分析算法119

6.1  预警目标航线规律概述119

6.1.1  预警目标航线规律概念119

6.1.2  预警目标航线规律分析流程120

6.1.3  预警目标航线规律分析方法121

6.2  预警目标航迹特征提取122

6.2.1  预警目标航迹特征提取方法122

6.2.2  基于拟合算法的航迹特征提取123

6.2.3  基于改进的自适应拟合算法的航迹特征提取124

6.3  基于聚类的预警目标航线规律分析125

6.3.1  基于k-means++算法的航迹聚类125

6.3.2  基于dbscan算法的航迹聚类126

6.3.3  两种聚类算法的比较130

6.4  预警目标航线规律分析算法试验验证131

6.4.1  航迹特征提取效果131

6.4.2  基于k-means++算法的航迹聚类效果134

6.4.3  基于dbscan算法的航迹聚类效果137

6.5  本章小结139

第7章  预警目标空域规律智能分析算法140

7.1  预警目标空域规律概述140

7.1.1  空域规律概念140

7.1.2  空域规律分析流程141

7.1.3  空域规律分析方法142

7.2  预警目标空域编码及数据处理143

7.2.1  空域编码研究现状143

7.2.2  空域编码方法144

7.2.3  空域编码数据处理148

7.3  基于分类的预警目标空域规律分析150

7.3.1  基于svc的预警目标空域规律分析150

7.3.2  基于改进的bp网络的预警目标空域规律分析152

7.3.3  两种方法比较153

7.4  两类分类分析算法试验验证154

7.4.1  试验环境及数据生成154

7.4.2  基于svc的空域分类效果156

7.4.3  基于bp网络的空域分类效果156

7.4.4  编码方式对分类效果的影响157

7.5  本章小结158

第8章  预警目标关联关系智能分析算法159

8.1  关联关系规律分析概述159

8.1.1  关联关系挖掘分析内容159

8.1.2  关联关系挖掘分析方法160

8.1.3  关联关系挖掘分析基础概念161

8.2  事务数据集构建163

8.2.1  事务数据集构建流程164

8.2.2  连续属离散化165

8.3  基于关联规则的预警目标关联关系分析167

8.3.1  基于apriori的频繁项集挖掘分析167

8.3.2  基于fp-growth的频繁项集挖掘分析168

8.3.3  基于gsp的频繁项集挖掘分析168

8.3.4  基于prefixspan的频繁项集挖掘分析169

8.3.5  几种方法比较170

8.4  预警目标关联关系分析算法效果试验171

8.4.1  试验环境数据来源171

8.4.2  共现模式关联关系分析效果171

8.4.3  序列模式关联关系分析效果172

8.4.4  算法的适用范围分析173

8.5  本章小结173

第9章  预警情报智能分析台构想174

9.1  台的体规划174

9.1.1  基于hadoop的分布式数据存储175

9.1.2  基于spark的分布式并行计算176

9.1.3  基于ambari的台监控管理177

9.1.4  基于zookeeper的台高可用179

9.2  构建物理上等、管理上分层的组织架构180

9.2.1  级分析中心180

9.2.2  区域级分析中心181

9.2.3  部队级分析中心181

9.3  搭建安全稳定、高可扩展的云架构182

9.3.1  物理支撑层182

9.3.2  云作系统层183

9.3.3  基础应用层184

9.3.4  应用层184

9.4  梳理高效、完善的数据处理分析流程184

9.4.1  数据收集整编185

9.4.2  数据存储管理186

9.4.3  数据挖掘分析186

9.4.4  目标研判识别187

9.5  本章小结187

参文献188