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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--基于贝叶斯网络的态势估计方法研究
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基于贝叶斯网络的态势估计方法研究
 
     论文目录
 
摘要第1-12页
ABSTRACT第12-14页
第一章 绪论第14-25页
 §1.1 引言第14-15页
     ·态势估计定义第14-15页
     ·态势估计与威胁估计第15页
 §1.2 态势估计研究内容与存在的问题第15-20页
     ·认知模型第16-17页
     ·功能模型第17页
     ·知识表示技术第17-18页
     ·推理技术第18-19页
     ·系统实现方法第19-20页
 §1.3 基于贝叶斯网络的态势估计方法第20-23页
     ·贝叶斯网络研究现状第20-22页
     ·基于贝叶斯网络的态势估计方法需要解决的主要问题第22-23页
 §1.4 论文内容安排第23-25页
第二章 用于态势估计的贝叶斯网络理论与方法第25-44页
 §2.1 态势估计功能模型第25-28页
     ·态势觉察第25-26页
     ·态势理解第26-27页
     ·态势预测第27-28页
 §2.2 交互性态势假设模型第28-31页
     ·交战双方企图的逻辑结构第28-29页
     ·交互性态势假设模型的一般结构第29-31页
 §2.3 贝叶斯网络理论第31-35页
     ·贝叶斯定理第31-34页
     ·贝叶斯网络第34-35页
 §2.4 用于态势估计的贝叶斯网络第35-43页
     ·SABN的一般表达方式第36页
     ·SABN的数学描述第36-41页
     ·SABN构建的一般问题第41-43页
 §2.5 本章小结第43-44页
第三章 不确定性推理方法的统一表示第44-64页
 §3.1 引言第44-45页
 §3.2 主观贝叶斯方法的贝叶斯网络表示第45-52页
     ·不确定性的主观贝叶斯度量方法第45-47页
     ·主观贝叶斯方法的贝叶斯网络表示第47-52页
 §3.3 模糊集合理论的贝叶斯网络表示第52-57页
     ·不确定性的模糊集合理论度量方法第52-53页
     ·模糊集合理论的贝叶斯网络表示第53-57页
 §3.4 证据理论的贝叶斯网络表示第57-63页
     ·不确定性的证据理论度量方法第58页
     ·证据信息的贝叶斯网络表示第58-63页
 §3.5 本章小结第63-64页
第四章 SABN构建方法研究第64-98页
 §4.1 SABN模块模板库的构建第65-78页
     ·基于模板模型的SABN第65-67页
     ·分级分层SABN模型第67-71页
     ·贝叶斯网络模块模板库第71-73页
     ·贝叶斯网络模块构建第73-78页
 §4.2 基于BOTTOM-UP方法动态构建SABN第78-90页
     ·实例化网络模块第79-88页
     ·组合贝叶斯网络模块第88-90页
 §4.3 一个示范性实例第90-97页
 §4.4 本章小结第97-98页
第五章 时间推理第98-118页
 §5.1 引言第98-100页
 §5.2 时间贝叶斯网络定义第100-103页
     ·时间贝叶斯网络中的节点与有向边第100-102页
     ·时间贝叶斯网络第102-103页
 §5.3 时间贝叶斯网络构建与推理方法第103-114页
     ·问题描述第103-104页
     ·时间贝叶斯网络构建第104-112页
     ·时间贝叶斯网络推理第112-114页
 §5.4 相互排他过程时间推理第114-116页
     ·相互排他过程模型第114-115页
     ·相互排他过程TBN构建与推理方法第115-116页
 §5.5 本章小结第116-118页
第六章 系统、结论与展望第118-131页
 §6.1 态势估计系统第118-128页
     ·总体设计第118-121页
     ·数据池设计第121页
     ·系统仿真第121-128页
 §6.2 研究工作总结第128-129页
 §6.3 下一步工作展望第129-131页
参考文献第131-143页
致谢第143-144页
攻读博士学位期间撰写的论文第144页

 
 
论文编号BS1090458,这篇论文共144
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