陸戰(zhàn)目標威脅評估方法及其應(yīng)用

定　價：￥62.00

作　者：	徐克虎孔德鵬王國勝陳金玉著
出版社：	北京理工大學出版社
叢編項：	國之重器出版工程
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787568292818	出版時間：	2020-11-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	128開	頁數(shù)：	172	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　目標威脅評估是對戰(zhàn)場信息處理和利用的重要方式之一，是火力體系優(yōu)化運用的先決條件，是打贏信息化、智能化戰(zhàn)爭的必要手段。本書系統(tǒng)地介紹了陸戰(zhàn)場目標威脅評估的常用方法及其應(yīng)用。主要內(nèi)容包括陸戰(zhàn)目標威脅評估指標體系的建立原則與建立方法、評估指標的量化原則與量化方法、評估指標的賦權(quán)方法、單目標與集群目標威脅度評估與排序方法，并通過評估實例說明了評估方法的具體應(yīng)用方式等。本書可作為從事信息化、智能化戰(zhàn)爭形態(tài)研究的科研人員、碩士與博士研究生、高年級本科生，以及其他相關(guān)領(lǐng)域的從業(yè)人員參考使用，也可供對信息化、智能化戰(zhàn)爭感興趣人群閱讀。本書集作者自己多年來對以陸戰(zhàn)場作戰(zhàn)目標威脅評估技術(shù)的研究心得，并吸收、借鑒他人研究成果而成。

作者簡介

　　徐克虎，男，1963年3月生。分別于安徽師范大學、東南大學、南京航空航天大學，獲得學士、碩士、博士學位，中科院自動化研究所控制科學與技術(shù)博士后流動站出站。長期主要從事控制理論與控制工程專業(yè)的教學與科研工作，是所在單位學科帶頭人。在軍用優(yōu)化控制理論、智能計算方法等與人工智能密切相關(guān)領(lǐng)域，多年耕耘，取得了一些教學與科研成果。主持或參與多項軍隊與地方的科研項目研究，獲得軍隊科技進步二等獎2項、三等獎1項，軍隊教學成果二等獎1項，在核心期刊上發(fā)表論文50余篇，出版專著1部、編著2部。

圖書目錄

第 1章緒論 001
1.1　目標威脅評估的概念 002
1.2　目標威脅評估的作用 003
1.2.1　輔助決策 004
1.2.2　目標精確管理 004
1.2.3　火力打擊優(yōu)化 005
1.3　目標威脅評估的研究現(xiàn)狀 005
1.4　陸戰(zhàn)目標威脅評估的特點 008
1.4.1　陸戰(zhàn)武器目標種類多樣 008
1.4.2　陸戰(zhàn)武器作戰(zhàn)用途多樣 009
1.4.3　戰(zhàn)場環(huán)境復(fù)雜 010
1.4.4　陸戰(zhàn)目標威脅評估難度大 011
1.5　陸戰(zhàn)目標威脅評估的要素與實現(xiàn)步驟 012
1.5.1　威脅評估要素 012
1.5.2　威脅評估實現(xiàn)步驟 014
第 2章目標威脅評估指標體系及量化方法 017
2.1　評估指標體系的確定原則與建立方法 018
2.1.1　確定原則 018
2.1.2　建立方法 019
2.2　陸戰(zhàn)目標威脅評估的主要指標 020
2.2.1　評估指標的分類 020
2.2.2　評估指標的含義及描述 021
2.3　評估指標量化原則與常用量化方法 023
2.3.1　量化原則 023
2.3.2　常用量化方法 024
2.4　目標威脅評估指標的量化 027
2.4.1　目標靜態(tài)指標量化 027
2.4.2　目標動態(tài)指標量化 031
2.4.3　環(huán)境指標量化 034
2.5　威脅評估矩陣的確定 035
第3章　目標威脅評估指標賦權(quán)方法 039
3.1　指標權(quán)重基本概念及賦權(quán)原則 040
3.2　主觀賦權(quán)法 041
3.2.1　德爾菲法 041
3.2.2　環(huán)比值法 041
3.2.3　層次分析法 042
3.3　客觀賦權(quán)法 044
3.3.1　信息熵法 045
3.3.2　離差函數(shù)化法 045
3.3.3　逼近理想點法 046
3.4　組合賦權(quán)法 047
3.4.1　簡單線性加權(quán)法 047
3.4.2　小偏差組合賦權(quán)模型 048
3.5　變權(quán)賦權(quán)法 051
3.5.1　變權(quán)方法基本原理 052
3.5.2　雙層融合變權(quán)方法 054
第4章　基于加權(quán)綜合的目標威脅評估方法 057
4.1　基于Vague值記分函數(shù)評估法 058
4.1.1　Vague值均衡點 058
4.1.2　風險厭惡型記分函數(shù)SRA(x) 059
4.1.3　風險追求型記分函數(shù)SRP(x) 061
4.1.4　風險中立型記分函數(shù)SRN(x) 062
4.1.5　記分函數(shù)評估法 062
4.2　基于Vague集距離度量的多屬性決策TOPSIS評估法 063
4.2.1　Vague集距離度量一般方法及其準則 063
4.2.2　改進的Vague集距離度量法 064
4.2.3　多屬性決策TOPSIS評估法 065
4.2.4　多屬性決策PA 066
4.3　Vague集關(guān)系模型威脅評估法 067
4.3.1　基于風險偏好的Vague值運算法則 068
4.3.2　基于Vague集關(guān)系的目標評估與排序 069
4.4　基于戰(zhàn)場態(tài)勢變權(quán)的威脅評估方法 070
4.4.1　戰(zhàn)場態(tài)勢變權(quán)方法 070
4.4.2　變權(quán)的TOPSIS威脅評估算法 073
4.4.3　應(yīng)用戰(zhàn)場態(tài)勢變權(quán)的目標威脅評估 074
4.5　基于雙層融合變權(quán)目標威脅評估方法 076
4.5.1　雙層融合變權(quán)目標威脅評估步驟 076
4.5.2　雙層變權(quán)目標威脅評估實例分析 077
4.6　基于組合賦權(quán) VIKOR法的目標威脅評估方法 081
4.6.1　直覺模糊集 081
4.6.2　組合賦權(quán) VIKOR法的威脅評估模型的建立 083
4.6.3　實例仿真 088
第5章基于機器學習的目標威脅評估方法 093
5.1　基于多元回歸的目標威脅評估 094
5.1.1　解決思路 094
5.1.2　多元線性回歸的基本原理 094
5.1.3　多元非線性回歸簡介 099
5.1.4　基于多元回歸的威脅評估方法 100
5.1.5　實例 100
5.2　基于改進型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標威脅評估方法 102
5.2.1　解決思路 102
5.2.2　RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 102
5.2.3　基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的威脅評估方法 103
5.2.4　RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)威脅評估實例仿真 105
5.3　基于分類的威脅評估方法 106
5.3.1　解決思路 106
5.3.2　常見的分類器及原理 107
5.3.3　評估方法 111
5.3.4　基于分類的威脅評估實例 112
第6章面向集群目標的威脅評估方法 115
6.1　集群目標的分組方法 116
6.1.1　基于作戰(zhàn)策略的指揮員主觀分組方法 116
6.1.2　基于算法規(guī)則的多目標分組方法 116
6.1.3　集群目標分組實例 118
6.2　大規(guī)模目標的層次評估結(jié)構(gòu) 121
6.3　集群目標威脅評估指標體系 122
6.4　基于戰(zhàn)場價值的集群目標威脅評估方法 124
6.4.1　集群目標威脅評估結(jié)構(gòu) 124
6.4.2　集群目標整體評估方法 125
6.5　基于區(qū)間變權(quán)灰色關(guān)聯(lián)法的集群目標威脅評估 129
6.5.1　預(yù)備知識——區(qū)間數(shù)權(quán)重 129
6.5.2　集群目標指標體系的量化處理 129
6.5.3　區(qū)間變權(quán)權(quán)重的確定 132
6.5.4　適用于區(qū)間數(shù)的小二乘灰色關(guān)聯(lián)威脅評估模型的構(gòu)建 133
6.5.5　實例仿真 136
第7章陸戰(zhàn)分隊目標威脅評估實例分析 141
7.1　目標威脅評估背景與評估目的 142
7.2　建立評估指標體系 143
7.3　指標量化處理 145
7.4　指標賦權(quán) 147
7.5　威脅評估算法應(yīng)用 149
7.5.1　基于加權(quán)綜合的威脅評估 149
7.5.2　基于機器學習的威脅評估 149
7.6　分析與討論 151
第8章后記與展望 153
8.1 目標打擊價值評估 155
8.2 目標毀傷評估 156
8.3 作戰(zhàn)能力評估 156
8.4 作戰(zhàn)效能評估 157
8.5 目標評估與作戰(zhàn)意圖識別融合發(fā)展 158
參考文獻 159
索引 163