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全新正版认知战中的人工智能方法9787118128987国防工业出版社
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章认知战概论
1.1认知系统的构成
1.2战简介
1.3从人工智能的角度看战领域面临的挑战
1.3.1适用于支援和战战斗损伤评估的态势估计
1.3.2适用于进攻、护和战作战管理的决策
1.3.3用户需求
1.3.4认知无线和电战系统的联系
1.3.5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
.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章支援
4.1辐源分类和表征
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章护和进攻
5.1优化
5.1.1多目标优化
5.1.2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
6.1.4信息不确定
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
7.3.5马尔可夫决策过程
7.3.6深度学习
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
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
8.3.3数据
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
0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:评估认知系统
10.4.1学习保过程
10.4.2形式化验方法
10.4.3经验和半形式化验方法
10.5小结
参考文献
1章认知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机器学工具
11.2.2机器学习数据集
11..频数据生成工具
11.3小结
参考文献
缩略语
作者简介
本书阐述了认知系统和人工智能在战领域的应用,内容包括:认知战概述、目标函数、机器学习技术、支援、护和攻击、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战系统实时学习能力的具体技术。
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