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内容简介
《预警情报智能分析算法》撰写组
前言
第1章 绪论
1.1 预警情报分析的相关概念
1.1.1 预警情报
1.1.2 传统情报分析
1.1.3 预警情报分析
1.1.4 预警情报分析内涵与外延
1.2 预警情报分析的发展现状
1.2.1 情报分析的演进
1.2.2 军事情报分析的发展
1.2.3 预警情报分析的发展
1.3 预警情报分析的地位与作用
1.3.1 军事情报工作的重要组成
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1.3.2 空天预警作战的重要环节
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1.3.3 情报质量提升的重要途径
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1.3.4 作战指挥精准高效的重要基础
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1.4 预警情报智能分析算法基础
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1.4.1 智能优化算法
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1.4.2 神经网络算法
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1.4.3 分类算法
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1.4.4 关联算法
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1.4.5 聚类算法
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1.5 本章小结
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第2章 预警情报智能分析数据基础
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2.1 数据收集
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2.1.1 数据主要来源
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2.1.2 数据收集种类
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2.1.3 数据收集方式
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2.2 数据预处理
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2.2.1 数据集成
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2.2.2 数据清洗
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2.2.3 数据变换
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2.2.4 数据规约
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2.2.5 数据整编
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2.3 数据存储
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2.3.1 存储管理架构
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2.3.2 结构化数据存储
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2.3.3 非结构化数据存储
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2.4 本章小结
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第3章 预警目标有效运动特征智能提取算法
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3.1 预警目标有效运动特征提取概述
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3.1.1 预警目标有效运动特征概念
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3.1.2 预警目标有效运动特征提取流程
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3.1.3 预警目标有效运动特征提取方法
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3.2 基于大数据的预警目标运动特征提取
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3.2.1 数据积累
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3.2.2 分域提取
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3.2.3 全域提取
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3.3 基于GA-KNN的预警目标有效运动特征智能提取
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3.3.1 初始化运动特征种群
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3.3.2 计算距离及分类
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3.3.3 计算特征有效率
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3.3.4 更新运动特征种群
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3.4 预警目标有效运动特征智能提取算法试验验证
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3.4.1 验证环境准备
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3.4.2 验证数据准备
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3.4.3 GA-KNN算法验证
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3.5 本章小结
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第4章 预警目标雷达散射截面积特征智能提取算法
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4.1 预警目标RCS特征智能提取概述
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4.1.1 预警目标RCS特征概念
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4.1.2 预警目标RCS特征提取流程
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4.1.3 预警目标RCS特征提取方法
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4.2 基于雷达方程的预警目标RCS特征提取
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4.2.1 选取有效航迹点
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4.2.2 计算预警目标RCS值
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4.3 基于DMPSO-LSTM的预警目标RCS特征智能提取
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4.3.1 基于LSTM的预警目标RCS特征提取模型
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4.3.2 基于DMPSO的参数优化算法
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4.3.3 基于DMPSO-LSTM的预警目标RCS特征提取
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4.4 预警目标RCS特征智能提取算法试验验证
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4.4.1 LSTM算法验证
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4.4.2 PSO-LSTM算法验证
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4.4.3 DMPSO-LSTM算法验证
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4.4.4 三种算法对比
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4.5 本章小结
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第5章 预警目标回波显影特征智能提取算法
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5.1 预警目标回波显影特征概述
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5.1.1 预警目标回波显影概念
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5.1.2 预警目标回波显影特征提取流程
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5.1.3 预警目标回波显影特征提取方法
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5.2 基于CNN的预警目标回波显影特征提取
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5.2.1 卷积层构造
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5.2.2 池化层构造
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5.2.3 全连接层构造
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5.2.4 输出层构造
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5.3 基于改进的CNN的预警目标回波显影特征提取
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5.3.1 选取激活函数
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5.3.2 更新模型参数
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5.3.3 防止模型过拟合
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5.4 预警目标回波显影特征智能提取算法试验验证
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5.4.1 模型设置
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5.4.2 试验数据
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5.4.3 仿真结果与分析
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5.5 本章小结
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第6章 预警目标航线规律智能分析算法
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6.1 预警目标航线规律概述
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6.1.1 预警目标航线规律概念
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6.1.2 预警目标航线规律分析流程
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6.1.3 预警目标航线规律分析方法
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6.2 预警目标航迹特征提取
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6.2.1 预警目标航迹特征提取方法
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6.2.2 基于拟合算法的航迹特征提取
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6.2.3 基于改进的自适应拟合算法的航迹特征提取
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6.3 基于聚类的预警目标航线规律分析
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6.3.1 基于K-Means++算法的航迹聚类
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6.3.2 基于DBSCAN算法的航迹聚类
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6.3.3 两种聚类算法的比较
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6.4 预警目标航线规律分析算法试验验证
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6.4.1 航迹特征提取效果
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6.4.2 基于K-Means++算法的航迹聚类效果
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6.4.3 基于DBSCAN算法的航迹聚类效果
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6.5 本章小结
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第7章 预警目标空域规律智能分析算法
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7.1 预警目标空域规律概述
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7.1.1 空域规律概念
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7.1.2 空域规律分析流程
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7.1.3 空域规律分析方法
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7.2 预警目标空域编码及数据处理
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7.2.1 空域编码研究现状
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7.2.2 空域编码方法
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7.2.3 空域编码数据处理
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7.3 基于分类的预警目标空域规律分析
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7.3.1 基于SVC的预警目标空域规律分析
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7.3.2 基于改进的BP网络的预警目标空域规律分析
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7.3.3 两种方法比较
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7.4 两类分类分析算法试验验证
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7.4.1 试验环境及数据生成
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7.4.2 基于SVC的空域分类效果
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7.4.3 基于BP网络的空域分类效果
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7.4.4 编码方式对分类效果的影响
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7.5 本章小结
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第8章 预警目标关联关系智能分析算法
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8.1 关联关系规律分析概述
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8.1.1 关联关系挖掘分析内容
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8.1.2 关联关系挖掘分析方法
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8.1.3 关联关系挖掘分析基础概念
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8.2 事务数据集构建
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8.2.1 事务数据集构建流程
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8.2.2 连续属性离散化
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8.3 基于关联规则的预警目标关联关系分析
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8.3.1 基于Apriori算法的频繁项集挖掘分析
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8.3.2 基于FP-Growth算法的频繁项集挖掘分析
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8.3.3 基于GSP算法的频繁项集挖掘分析
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8.3.4 基于PrefixSpan算法的频繁项集挖掘分析
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8.3.5 几种方法比较
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8.4 预警目标关联关系分析算法效果试验
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8.4.1 试验环境及数据来源
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8.4.2 关联共现模式的分析效果
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8.4.3 关联序列模式的分析效果
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8.4.4 算法的适用范围分析
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8.5 本章小结
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第9章 预警情报智能分析平台构想
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9.1 平台的总体规划
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9.1.1 基于Hadoop的分布式数据存储
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9.1.2 基于Spark的分布式并行计算
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9.1.3 基于Ambari的平台监控管理
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9.1.4 基于ZooKeeper的平台高可用
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9.2 构建物理上平等、管理上分层的组织架构
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9.2.1 全国级分析中心
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9.2.2 区域级分析中心
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9.2.3 部队级分析中心
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9.3 搭建安全稳定、高可扩展的云架构
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9.3.1 物理支撑层
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9.3.2 云操作系统层
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9.3.3 基础应用层
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9.3.4 应用层
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9.4 梳理高效、完善的数据处理分析流程
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9.4.1 数据收集整编
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9.4.2 数据存储管理
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9.4.3 数据挖掘分析
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9.4.4 目标研判识别
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9.5 本章小结
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参考文献
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更新时间:2024-02-01 14:40:54