電子裝備試驗數據的非統計分析理論及應用簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘
2021-01-15 10:02
來(lái)源：京東
作者：京東
電子裝備試驗數據的非統計分析理論及應用
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內容簡(jiǎn)介: 《電子裝備試驗數據的非統計分析理論及應用》研究了電子裝備試驗數據的不確定性數學(xué)描述、處理與分析方法，對電子裝備試驗數據非統計分析理論與技術(shù)進(jìn)行了理論上的升華和概括，初步構建了電子裝備試驗數據非統計處理與分析的理論體系框架，為電子裝備試驗非統計理論與技術(shù)奠定了基礎，富有開(kāi)拓性和創(chuàng )新性。
電子裝備試驗數據的非統計分析研究主要從理論與實(shí)踐的結合上進(jìn)行，重在應用，強調解決電子裝備試驗中的實(shí)際問(wèn)題；并且注重可讀性，盡量用通俗易懂的語(yǔ)言來(lái)敘述。
《電子裝備試驗數據的非統計分析理論及應用》所有研究成果均有很強的應用背景，不能斷言對所有實(shí)踐問(wèn)題都是*有效的分析處理方法，但是具有一定吸引力的新的選擇。另外，《電子裝備試驗數據的非統計分析理論及應用》的背景領(lǐng)域是電子裝備試驗數據處理，因此全書(shū)的章節題目中省略了“電子裝備”字樣。
《電子裝備試驗數據的非統計分析理論及應用》包括3部分的內容：第1部分是基礎理論部分，分析了電子裝備試驗數據的非統計處理與分析需求，介紹試驗數據的不確定性預處理模型與方法；第2部分分別對基于灰色系統理論、模糊數學(xué)、聯(lián)系數等的試驗數據處理與分析模型進(jìn)行研究；第3部分對試驗數據的非統計數據預測與聚類(lèi)技術(shù)進(jìn)行研究。
電子裝備試驗數據的非統計分析研究主要從理論與實(shí)踐的結合上進(jìn)行，重在應用，強調解決電子裝備試驗中的實(shí)際問(wèn)題；并且注重可讀性，盡量用通俗易懂的語(yǔ)言來(lái)敘述。
《電子裝備試驗數據的非統計分析理論及應用》所有研究成果均有很強的應用背景，不能斷言對所有實(shí)踐問(wèn)題都是*有效的分析處理方法，但是具有一定吸引力的新的選擇。另外，《電子裝備試驗數據的非統計分析理論及應用》的背景領(lǐng)域是電子裝備試驗數據處理，因此全書(shū)的章節題目中省略了“電子裝備”字樣。
《電子裝備試驗數據的非統計分析理論及應用》包括3部分的內容：第1部分是基礎理論部分，分析了電子裝備試驗數據的非統計處理與分析需求，介紹試驗數據的不確定性預處理模型與方法；第2部分分別對基于灰色系統理論、模糊數學(xué)、聯(lián)系數等的試驗數據處理與分析模型進(jìn)行研究；第3部分對試驗數據的非統計數據預測與聚類(lèi)技術(shù)進(jìn)行研究。
作者簡(jiǎn)介:
目錄:第1部分 基礎理論
第1章 緒論
1．1 電子裝備試驗活動(dòng)及其數據分析
1．1．1 電子裝備試驗活動(dòng)
1．1．2 電子裝備試驗數據分析
1．1．3 試驗數據非統計處理需求
1．2 試驗數據非統計處理的研究現狀與發(fā)展
1．2．1 試驗數據的非統計數學(xué)研究方法
1．2．2 試驗數據非統計處理的研究現狀
1．2．3 試驗數據非統計處理的發(fā)展
1．3 試驗數據的非統計處理研究?jì)热?
1．3．1 研究體系框架
1．3．2 主要研究?jì)热?
第2章 試驗數據的非統計預處理模型與方法
2．1 試驗數據的不確定性特征與識別
2．1．1 試驗數據的不確定性?xún)群c外延
2．1．2 試驗數據的不確定性識別
2．2 定性試驗數據的量化處理模型
2．2．1 基于灰色白化函數的轉換方法
2．2．2 基于模糊數學(xué)的轉換方法
2．2．3 基于云模型的轉換方法
2．3 試驗數據的規范化處理模型
2．3．1 無(wú)量綱化處理
2．3．2 歸一化處理
2．3．3 等極性化處理
2．4 試驗數據的非統計不確定性評定模型
2．4．1 模糊性不確定性測度
2．4．2 灰色性不確定性測度
2．4．3 來(lái)確知性不確定性測度
2．4．4 聯(lián)系度不確定性測度
第2部分 處理與分析
第3章 試驗數據的灰色誤差分析理論與應用
3．1 試驗數據的灰數表達與灰色分析
3．1．1 電子裝備試驗數據的灰數與數據列表示
3．1．2 試驗數據的累加（減）生成
3．1．3 灰色關(guān)聯(lián)分析
3．1．4 GM（1，1）模型
3．2 粗大誤差判別的灰色包絡(luò )方法
3．2．1 灰色包絡(luò )判別準則
3．2．2 灰色包絡(luò )判別實(shí)例
3．3 基于GM（1，1）模型的粗大誤差直接判別法
3．3．1 基于GM（1，1）模型的直接判別法
3．3．2 基于GM（1，1）模型的直接判別法實(shí)例
3．3．3 直接判別法可行性仿真實(shí)例
3．4 粗大誤差的GM（1，1）模型精度判別法
3．4．1 GM（1，1）模型精度判別法原理
3．4．2 GM（1，1）模型精度判別法實(shí)例
3．5 系統誤差判別的灰色系統方法
3．5．1 系統誤差的灰色關(guān)聯(lián)判別方法
3．5．2 系統誤差的GM（1，1）模型判別
3．5．3 系統誤差的灰色判別實(shí)例
第4章 試驗數據的灰色估計理論與應用
4．1 試驗數據列的灰色距離信息模型
4．1．1 基于灰色系統理論與范數的灰色距離定義
4．1．2 灰色距離信息量的定義與性質(zhì)
4．1．3 平均距離信息量的定義與性質(zhì)
4．2 試驗數據列的灰色點(diǎn)估計模型
4．2．1 參數的點(diǎn)估計模型
4．2．2 不確定度評定
4．2．3 灰色點(diǎn)估計結果的接受與拒絕標準
4．3 試驗數據列的灰色區間估計模型
4．3．1 試驗數據灰色估計區間的確定
4．3．2 與傳統概率參數估計的比較
4．4 試驗數據列的灰色估計步驟與算例
4．4．1 試驗數據列的灰色估計步驟
4．4．2 試驗數據的灰色點(diǎn)估計算例與分析
4．4．3 試驗數據的灰色區間估計算例與分析
第5章 試驗數據的模糊分析理論與應用
5．1 基于模糊集的試驗數據表達
5．1．1 模糊集合的概念
5．1．2 試驗數據與模糊信息
5．1．3 基于歷史試驗數據的隸屬度確定方法
5．1．4 基于模糊隸屬度的試驗數據表達模型
5．2 基于模糊概率的試驗數據表達
5．2．1 模糊事件與模糊概率
5．2．2 基于模糊事件的雷達發(fā)現目標概率
5．2．3 抽檢中不合格裝備的模糊概率表達
5．3 粗大誤差的模糊判別方法
5．3．1 模糊信息擴散原理及信息擴散估計
5．3．2 基于模糊熵的粗大誤差判別原理與應用
5．3．3 基于模糊聚類(lèi)的粗大誤差判別原理與應用
5．4 試驗數據的模糊估計模型與實(shí)例
5．4．1 基于模糊測度的點(diǎn)估計模型與實(shí)例
5．4．2 基于模糊信息擴散原理的參數點(diǎn)估計模型
5．4．3 基于模糊隸屬度的區間估計模型與實(shí)例
第6章 基于未確知有理數的試驗數據分析理論與應用
6．1 試驗數據的未確知有理數表達
6．1．1 未確知有理數的定義
6．1．2 小樣本試驗數據的未確知有理數構造模型
6．2 未確知有理數的數學(xué)運算
6．2．1 未確知有理數的加（減）運算
6．2．2 未確知有理數的乘（除）運算
6．2．3 未確知有理數的大小關(guān)系
6．3 基于未確知有理數的粗大誤差判別
6．3．1 基于未確知有理數的判別原理
6．3．2 領(lǐng)域半徑的確定模型與仿真
6．3．3 等效輻射功率測試數據的粗大誤差判別實(shí)例
6．4 基于未確知有理數的參數估計
6．4．1 未確知有理數的數學(xué)期望
6．4．2 未確知有理數的方差
6．4．3 接收機靈敏度的抽樣確定
6．4．4 電子裝備偵察能力的比較與分析
6．5 基于未確知有理數的試驗數據分析實(shí)例
6．5．1 天線(xiàn)增益的未確知有理數表達與分析
6．5．2 電子裝備試驗周期的整體優(yōu)化
6．5．3 電子干擾裝備等效功率的可靠度分析
6．5．4 電子偵察裝備的配備數量分析
……
第3部分 預測與聚類(lèi)
參考文獻
第1章 緒論
1．1 電子裝備試驗活動(dòng)及其數據分析
1．1．1 電子裝備試驗活動(dòng)
1．1．2 電子裝備試驗數據分析
1．1．3 試驗數據非統計處理需求
1．2 試驗數據非統計處理的研究現狀與發(fā)展
1．2．1 試驗數據的非統計數學(xué)研究方法
1．2．2 試驗數據非統計處理的研究現狀
1．2．3 試驗數據非統計處理的發(fā)展
1．3 試驗數據的非統計處理研究?jì)热?
1．3．1 研究體系框架
1．3．2 主要研究?jì)热?
第2章 試驗數據的非統計預處理模型與方法
2．1 試驗數據的不確定性特征與識別
2．1．1 試驗數據的不確定性?xún)群c外延
2．1．2 試驗數據的不確定性識別
2．2 定性試驗數據的量化處理模型
2．2．1 基于灰色白化函數的轉換方法
2．2．2 基于模糊數學(xué)的轉換方法
2．2．3 基于云模型的轉換方法
2．3 試驗數據的規范化處理模型
2．3．1 無(wú)量綱化處理
2．3．2 歸一化處理
2．3．3 等極性化處理
2．4 試驗數據的非統計不確定性評定模型
2．4．1 模糊性不確定性測度
2．4．2 灰色性不確定性測度
2．4．3 來(lái)確知性不確定性測度
2．4．4 聯(lián)系度不確定性測度
第2部分 處理與分析
第3章 試驗數據的灰色誤差分析理論與應用
3．1 試驗數據的灰數表達與灰色分析
3．1．1 電子裝備試驗數據的灰數與數據列表示
3．1．2 試驗數據的累加（減）生成
3．1．3 灰色關(guān)聯(lián)分析
3．1．4 GM（1，1）模型
3．2 粗大誤差判別的灰色包絡(luò )方法
3．2．1 灰色包絡(luò )判別準則
3．2．2 灰色包絡(luò )判別實(shí)例
3．3 基于GM（1，1）模型的粗大誤差直接判別法
3．3．1 基于GM（1，1）模型的直接判別法
3．3．2 基于GM（1，1）模型的直接判別法實(shí)例
3．3．3 直接判別法可行性仿真實(shí)例
3．4 粗大誤差的GM（1，1）模型精度判別法
3．4．1 GM（1，1）模型精度判別法原理
3．4．2 GM（1，1）模型精度判別法實(shí)例
3．5 系統誤差判別的灰色系統方法
3．5．1 系統誤差的灰色關(guān)聯(lián)判別方法
3．5．2 系統誤差的GM（1，1）模型判別
3．5．3 系統誤差的灰色判別實(shí)例
第4章 試驗數據的灰色估計理論與應用
4．1 試驗數據列的灰色距離信息模型
4．1．1 基于灰色系統理論與范數的灰色距離定義
4．1．2 灰色距離信息量的定義與性質(zhì)
4．1．3 平均距離信息量的定義與性質(zhì)
4．2 試驗數據列的灰色點(diǎn)估計模型
4．2．1 參數的點(diǎn)估計模型
4．2．2 不確定度評定
4．2．3 灰色點(diǎn)估計結果的接受與拒絕標準
4．3 試驗數據列的灰色區間估計模型
4．3．1 試驗數據灰色估計區間的確定
4．3．2 與傳統概率參數估計的比較
4．4 試驗數據列的灰色估計步驟與算例
4．4．1 試驗數據列的灰色估計步驟
4．4．2 試驗數據的灰色點(diǎn)估計算例與分析
4．4．3 試驗數據的灰色區間估計算例與分析
第5章 試驗數據的模糊分析理論與應用
5．1 基于模糊集的試驗數據表達
5．1．1 模糊集合的概念
5．1．2 試驗數據與模糊信息
5．1．3 基于歷史試驗數據的隸屬度確定方法
5．1．4 基于模糊隸屬度的試驗數據表達模型
5．2 基于模糊概率的試驗數據表達
5．2．1 模糊事件與模糊概率
5．2．2 基于模糊事件的雷達發(fā)現目標概率
5．2．3 抽檢中不合格裝備的模糊概率表達
5．3 粗大誤差的模糊判別方法
5．3．1 模糊信息擴散原理及信息擴散估計
5．3．2 基于模糊熵的粗大誤差判別原理與應用
5．3．3 基于模糊聚類(lèi)的粗大誤差判別原理與應用
5．4 試驗數據的模糊估計模型與實(shí)例
5．4．1 基于模糊測度的點(diǎn)估計模型與實(shí)例
5．4．2 基于模糊信息擴散原理的參數點(diǎn)估計模型
5．4．3 基于模糊隸屬度的區間估計模型與實(shí)例
第6章 基于未確知有理數的試驗數據分析理論與應用
6．1 試驗數據的未確知有理數表達
6．1．1 未確知有理數的定義
6．1．2 小樣本試驗數據的未確知有理數構造模型
6．2 未確知有理數的數學(xué)運算
6．2．1 未確知有理數的加（減）運算
6．2．2 未確知有理數的乘（除）運算
6．2．3 未確知有理數的大小關(guān)系
6．3 基于未確知有理數的粗大誤差判別
6．3．1 基于未確知有理數的判別原理
6．3．2 領(lǐng)域半徑的確定模型與仿真
6．3．3 等效輻射功率測試數據的粗大誤差判別實(shí)例
6．4 基于未確知有理數的參數估計
6．4．1 未確知有理數的數學(xué)期望
6．4．2 未確知有理數的方差
6．4．3 接收機靈敏度的抽樣確定
6．4．4 電子裝備偵察能力的比較與分析
6．5 基于未確知有理數的試驗數據分析實(shí)例
6．5．1 天線(xiàn)增益的未確知有理數表達與分析
6．5．2 電子裝備試驗周期的整體優(yōu)化
6．5．3 電子干擾裝備等效功率的可靠度分析
6．5．4 電子偵察裝備的配備數量分析
……
第3部分 預測與聚類(lèi)
參考文獻
京公網(wǎng)安備 11000002000088號
