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武器裝備情報大數據分析技術/體系工程與裝備論證系列叢書

  • 作者：王濤//王本勝//黃美根//王維平//楊松|責編:陳韋凱|總主編:王維平
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121469695
  • 出版日期：2024/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：129
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    大數據時代的武器裝備情報分析在信息技術特別是人工智慧技術飛速發展的推動下，正面臨新挑戰、呈現新特點、孕育新模式。如何將大數據分析技術與武器裝備情報這對具有天然底層關聯的東西結合起來研究，有很多維度可以破解。本書從情報大數據分析技術維度出發，著眼大數據背景下的情報類型需求，構建情報分析技術體系架構，剖析快速決策技術、雜訊數據處理技術、概念漂移處理技術的底層和應用，並通過綜合案例加以應用。本書以推進武器裝備情報大數據分析技術發展為出發點，力求為情報分析、大數據分析、武器裝備研發等領域的科學研究提供有益參考。
作者介紹
王濤//王本勝//黃美根//王維平//楊松|責編:陳韋凱|總主編:王維平
目錄
第1章  緒論
  1.1  情報
    1.1.1  情報和情報觀
    1.1.2  情報的基本分類
  1.2  情報分析
    1.2.1  情報分析的定義與內涵
    1.2.2  情報分析的類型
    1.2.3  情報分析的思維方法
  1.3  大數據時代情報分析的機遇與挑戰
    1.3.1  數據規模巨大，對情報數據處理提出了挑戰
    1.3.2  數據種類多樣，對情報數據整編融合提出了挑戰
    1.3.3  數據產生快速，對情報快速處理提出了挑戰
    1.3.4  數據價值密度降低，對情報挖掘分析提出了挑戰
第2章  大數據背景下的情報模型
  2.1  傳統的情報模型
  2.2  現代戰爭對情報的需求
    2.2.1  現代戰爭更多地依賴於情報信息
    2.2.2  現代戰爭需要更加及時的情報
    2.2.3  情報轉變為以問題為中心的數據驅動型模型
  2.3  大數據背景下的情報模型概述
    2.3.1  情報分析需要實現自動化
    2.3.2  大數據情報需要可視化方案
    2.3.3  大數據情報需要更廣泛的專業化
第3章  情報大數據分析中的人工智慧技術
  3.1  人工智慧和機器學習概述
    3.1.1  基本概念
    3.1.2  研究現狀
    3.1.3  未來發展
  3.2  人工智慧技術的應用
    3.2.1  實現自動化的層次
    3.2.2  人工智慧的潛在應用
    3.2.3  人工智慧的支撐技術
  3.3  人工智慧方法
    3.3.1  神經網路
    3.3.2  全連接神經網路
    3.3.3  卷積神經網路
    3.3.4  遞歸神經網路
    3.3.5  自編碼器
    3.3.6  深度強化學習
  3.4  人工智慧方法的脆弱性
    3.4.1  對機器視覺系統的攻擊
    3.4.2  對語音識別系統的攻擊
第4章  基於數據流挖掘的情報分析技術體系架構
  4.1  情報分析過程
    4.1.1  大數據時代情報分析技術發展
    4.1.2  傳統的情報周期
    4.1.3  以目標為中心的情報流程
  4.2  基於數據流挖掘的情報分析系統體系架構
    4.2.1  數據挖掘概念
    4.2.2  數據挖掘的過程與步驟

    4.2.3  情報分析中數據挖掘技術的功能用途
    4.2.4  基於數據挖掘的情報分析系統
    4.2.5  基於數據流挖掘的情報分析技術體系
  4.3  大數據背景下情報數據流挖掘分析的關鍵技術
    4.3.1  信號雜訊處理技術
    4.3.2  數據分類處理技術
    4.3.3  概念漂移處理技術
第5章  大數據情報信息快速決策樹分類技術
  5.1  分類技術基礎
  5.2  分類器模型構建方法
  5.3  增量式分類器
    5.3.1  快速分類決策樹
    5.3.2  基於線索化排序二叉樹的快速決策樹分類方法
    5.3.3  連續屬性區間剪枝
    5.3.4  增量模糊決策樹
    5.3.5  可伸縮分類決策樹框架
    5.3.6  概念漂移適變快速分類決策樹
  5.4  快速分類決策樹
    5.4.1  快速分類決策樹框架
    5.4.2  分類精度
    5.4.3  決策樹生成過程
    5.4.4  屬性選擇測度
    5.4.5  連續屬性處理
    5.4.6  連續屬性樣本增量插入
    5.4.7  連續屬性的屬性樹線索化過程
    5.4.8  最佳劃分節點選取
第6章  大數據情報信息雜訊數據處理技術
  6.1  雜訊數據處理流程
  6.2  雜訊數據處理演算法基礎理論
    6.2.1  模糊理論基礎
    6.2.2  決策樹構造中的連續屬性處理
    6.2.3  傳統決策樹和模糊決策樹
    6.2.4  基於連續屬性平滑離散化的模糊決策樹生成過程
  6.3  雜訊數據增量模糊決策樹演算法實現
第7章  大數據情報信息概念漂移處理技術
  7.1  概念漂移基礎
    7.1.1  概念漂移定義
    7.1.2  概念漂移分類
  7.2  概念漂移處理方法
    7.2.1  STAGGER和FLORA
    7.2.2  OLIN
    7.2.3  UFFT
  7.3  概念漂移自適應快速分類決策樹演算法框架
  7.4  基於擴展哈希表的概念漂移自適應快速分類決策樹演算法
    7.4.1  擴展哈希表基本數據結構
    7.4.2  新數據到達時的擴展哈希表插入過程
    7.4.3  數據流出時的擴展哈希表刪除過程
    7.4.4  連續屬性最佳劃分節點選取過程
第8章  武器裝備情報大數據分析案例
  8.1  基於LLA的國防採辦決策

    8.1.1  研究背景
    8.1.2  詞法鏈接分析方法
    8.1.3  片語產生和「文本-概念-聚類」模型
    8.1.4  詞法鏈接分析用於國防採辦可視化環境
  8.2  服務採辦決策的大數據分析
    8.2.1  研究背景
    8.2.2  研究方法和過程
    8.2.3  研究結果
    8.2.4  結論
  8.3  裝備維修決策的大數據分析
    8.3.1  研究背景
    8.3.2  研究方法和過程
    8.3.3  結果和結論
參考文獻

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