認知電子戰中的人工智能方法 (精) 9787118128987 (美)凱倫.Z. 海格(Karen Z. Haigh)朱

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書名：認知電子戰中的人工智能方法 (精)
ISBN：9787118128987
出版社：國防工業
著編譯者：(美)凱倫.Z. 海格(Karen Z. Haigh)朱莉婭
頁數：214
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1534371
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【台灣高等教育出版社簡體書】 認知電子戰中的人工智能方法 (精) 787118128987 (美)凱倫.Z. 海格(Karen Z. Haigh)朱莉婭

內容簡介

當前，電子戰面臨的嚴峻挑戰凸顯出應用人工智能技術的迫切性和必要性，認知電子戰應運而生。但是，認知電子戰技術研究仍處於初級階段，其系統構建思路、核心技術、測試評估等都有待深入探索。 人工智能是認知電子戰的核心。本書旨在搭建人工智能與認知電子戰系統構建、測試評估之間的橋樑，內容涵蓋機器學習方法、電子支援、電子防護和電子攻擊、電子戰戰鬥管理、任務中實時規劃和學習、測試與評估等重要方面。本書主要面向人工智能和電子戰領域的研究人員和工程技術人員。

作者簡介

凱倫·Z 海格（Karen Zita Haigh）博士，是美國水星系統公司（Mercury Systems）的人工智能首席技術專家，也是嵌人式系統中人工智能和機器學習技術的倡導者。Haigh博士曾就職于霍尼韋爾、BBN和L3，從事過各種複雜系統方面的工作，包括認知射頻系統、智能家居、網路安全、噴氣發動機、煉油廠和航天系統。

目錄

第1章 認知電子戰概論
1 1 認知系統的構成
1 2 電子戰簡介
1 3 從人工智能的角度看電子戰領域面臨的挑戰
1 3 1 適用於電子支援和電子戰戰鬥損傷評估的態勢估計
1 3 2 適用於電子進攻、電子防護和電子戰作戰管理的決策
1 3 3 用戶需求
1 3 4 認知無線電和電子戰系統的聯繫
1 3 5 電子戰系統設計問題
1 4 選擇人工智能方法還是傳統方法
1 5 本書導讀
1 6 小結
參考文獻
第2章 目標函數
2 1 描述環境的可觀測量
2 2 改變系統行為的控制參數
2 3 性能評估指標
2 4 創建目標函數
2 5 目標函數設計注意事項
2 6 小結
參考文獻
第3章 機器學習入門
3 1 常用機器學習演算法
3 1 1 支持向量機
3 1 2 人工神經網絡
3 2 集成方法
3 3 混合機器學習
3 4 開集分類
3 5 泛化和元學習
3 6 演算法權衡
3 7 小結
參考文獻
第4章 電子支援
4 1 輻射源分類和表徵
4 1 1 特徵工程與行為表徵
4 1 2 波形分類
4 1 3 特定輻射源識別
4 2 效能評估
4 3 多源情報數據融合
4 3 1 數據融合方法
4 3 2 5G多源情報融合用於定位的示例
4 3 3 分散式數據融合
4 4 異常檢測
4 5 因果關係
4 6 意圖識別
4 6 1 自動目標識別和跟蹤
4 7 小結
參考文獻
第5章 電子防護和電子進攻
5 1 優化
5 1 1 多目標優化
5 1 2 性能空間搜索
5 1 3 基於元學習的優化
5 2 調度
5 3 任意時間演算法
5 4 分散式優化
5 5 小結
參考文獻
第6章 電子戰作戰管理
6 1 規劃
6 1 1 規劃的基礎：問題定義和搜索
6 1 2 分層任務網路
6 1 3 行動不確定性
6 1 4 信息不確定性
6 1 5 時間規劃和資源管理
6 1 6 多時間尺度
6 2 博弈論
6 3 人機界面
6 4 小結
參考文獻
第7章 任務中實時規劃和學習
7 1 執行監控
7 2 任務中重規劃
7 3 任務中學習
7 3 1 認知架構
7 3 2 神經網絡
7 3 3 支持向量機
7 3 4 多臂賭博機
7 3 5 馬爾可夫決策過程
7 3 6 深度Q學習
7 4 小結
參考文獻
第8章 數據管理
8 1 數據管理流程
8 1 1 元數據
8 1 2 語義
8 1 3 可追溯性
8 2 策展和偏差
8 3 數據管理實踐
8 3 1 嵌入式系統中的數據
8 3 2 數據多樣性
8 3 3 數據增強
8 3 4 數據遺忘
8 3 5 數據安全
8 4 小結
參考文獻
第9章 架構
9 1 進程間的軟體架構
9 2 進程內的軟體架構
9 3 硬體選擇
9 4 小結
參考文獻
第10章 測試和評估
10 1 情景驅動
10 2 消融測試
10 3 計算精度
10 3 1 回歸和歸一化均方根誤差
10 3 2 分類和混淆矩陣
10 3 3 策略評估
10 4 學習保證：評估認知系統
10 4 1 學習保證過程
10 4 2 形式化驗證方法
10 4 3 經驗和半形式化驗證方法
10 5 小結
參考文獻
第11章 認知電子戰系統的初步構建實踐
11 1 開發注意事項
11 2 工具和數據
11 2 1 機器學習工具包
11 2 2 機器學習數據集
11 2 3 射頻數據生成工具
11 3 小結
參考文獻
縮略語


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