认知电子战中的人工智能方法
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作者(美)凯伦·Z.海格(Karen Z. Haigh)，(美)朱莉娅·安德鲁森科(Julia Andrusenko)著
出版社国防工业出版社
ISBN9787118128987
出版时间2023-05
装帧精装
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定价99元
货号12940060
上书时间2024-06-24
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目录
第1章认知电子战概论
1.1认知系统的构成
1.2电子战简介
1.3从人工智能的角度看电子战领域面临的挑战
1.3.1适用于电子支援和电子战战斗损伤评估的态势估计
1.3.2适用于电子进攻、电子防护和电子战作战管理的决策
1.3.3用户需求
1.3.4认知无线电和电子战系统的联系
1.3.5电子战系统设计问题
1.4选择人工智能方法还是传统方法
1.5本书导读
1.6小结
参考文献
第2章目标函数
2.1描述环境的可观测量
2.2改变系统行为的控制参数
2.3性能评估指标
2.4创建目标函数
2.5目标函数设计注意事项
2.6小结
参考文献
第3章机器学习入门
3.1常用机器学习算法
3.1.1支持向量机
3.1.2人工神经网络
3.2集成方法
3.3混合机器学习
3.4开集分类
3.5泛化和元学习
3.6算法权衡
3.7小结
参考文献
第4章电子支援
4.1辐射源分类和表征
4.1.1特征工程与行为表征
4.1.2波形分类
4.1.3特定辐射源识别
4.2效能评估
4.3多源情报数据融合
4.3.1数据融合方法
4.3.25G多源情报融合用于定位的示例
4.3.3分布式数据融合
4.4异常检测
4.5因果关系
4.6意图识别
4.6.1自动目标识别和跟踪
4.7小结
参考文献
第5章电子防护和电子进攻
5.1优化
5.1.1多目标优化
5.1.2性能空间搜索
5.1.3基于元学习的优化
5.2调度
5.3任意时间算法
5.4分布式优化
5.5小结
参考文献
第6章电子战作战管理
6.1规划
6.1.1规划的基础：问题定义和搜索
6.1.2分层任务网络
6.1.3行动不确定性
6.1.4信息不确定性
6.1.5时间规划和资源管理
6.1.6多时间尺度
6.2博弈论
6.3人机界面
6.4小结
参考文献
第7章任务中实时规划和学习
7.1执行监控
7.2任务中重规划
7.3任务中学习
7.3.1认知架构
7.3.2神经网络
7.3.3支持向量机
7.3.4多臂赌博机
7.3.5马尔可夫决策过程
7.3.6深度Q学习
7.4小结
参考文献
第8章数据管理
8.1数据管理流程
8.1.1元数据
8.1.2语义
8.1.3可追溯性
8.2策展和偏差
8.3数据管理实践
8.3.1嵌入式系统中的数据
8.3.2数据多样性
8.3.3数据增强
8.3.4数据遗忘
8.3.5数据安全
8.4小结
参考文献
第9章架构
9.1进程间的软件架构
9.2进程内的软件架构
9.3硬件选择
9.4小结
参考文献
第10章测试和评估
10.1情景驱动
10.2消融测试
10.3计算精度
10.3.1回归和归一化均方根误差
10.3.2分类和混淆矩阵
10.3.3策略评估
10.4学习保证：评估认知系统
10.4.1学习保证过程
10.4.2形式化验证方法
10.4.3经验和半形式化验证方法
10.5小结
参考文献
第11章认知电子战系统的初步构建实践
11.1开发注意事项
11.2工具和数据
11.2.1机器学习工具包
11.2.2机器学习数据集
11.2.3射频数据生成工具
11.3小结
参考文献
缩略语
作者简介
精彩内容
本书阐述了认知系统和人工智能在电子战领域的应用，内容包括：认知电子战概述、目标函数、机器学习技术、电子支援、电子防护和电子攻击、电子战战斗管理、实时任务中规划和学习、数据管理、测试与评估等。本书涵盖电子战战斗管理、数据管理以及知识共享，特别是讲述了用于评估认知电子战系统实时学习能力的具体技术。
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