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自動目標識別評估方法及應用(第二版) 版權信息
- ISBN：9787030763976
- 條形碼：9787030763976 ; 978-7-03-076397-6
- 裝幀：平裝膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
自動目標識別評估方法及應用(第二版) 內容簡介
本書是一本關于自動目標識別評估理論、方法、技術及應用的專著，是作者長期以來科研工作的總結。書中廣泛收集了該領域國內外專家的成果，結合作者的研究成果，提出了一些獨立的學術見解。全書共8章：第1章回顧ATR技術發展歷程，概述國內外ATR評估方法，點明本書特色；第2章討論概率型指標（以識別率為典型代表）的估計；第3章講解如何以識別率為比較準則進行算法的選優和排序；第4章闡述多指標的ATR綜合評估方法；第5章探討ATR的技術有效性，使用DEA方法進行技術效率評估；第6章分析影響ATR的因素，基于MPI定量測算影響因素作用；第7章嘗試對ATR性能進行預測評價，并對評價結果的可信度展開檢驗；第8章介紹ATR評估方法的具體實現平臺并列舉應用實例。
自動目標識別評估方法及應用(第二版) 目錄
目錄
總序
第二版前言
**版前言
第1章 緒論 1
1.1 自動目標識別發展概況 2
1.1.1 基本概念及領域特色 2
1.1.2 ATR 技術發展過程 2
1.1.3 對于 ATR 的認識 8
1.1.4 困難與挑戰 10
1.2 各研制階段的 ATR 評估 11
1.3 ATR 評估方法概述 12
1.3.1 ATR 評估指標 12
1.3.2 多指標 ATR 評估 14
1.3.3 ATR 實用性檢驗 16
1.4 ATR 評估的重要課題 17
1.5 本書特色 19
全書各章概要 20
文獻和歷史評述 20
參考文獻 21
第2章 目標識別概率估計 28
2.1 引言 28
2.2 **統計估計方法 29
2.2.1 點估計值法 29
2.2.2 置信區間估計法 30
2.3 貝葉斯分析估計法 31
2.3.1 區間類型 32
2.3.2 估計準則 32
2.3.3 精度要求 33
2.4 測試樣本容量需求 33
2.4.1 計算準則 33
2.4.2 無先驗信息情況的預測 34
2.4.3 考慮測試值下限的預測 35
2.4.4 Beta 及廣義 Beta 先驗的預測 37
本章小結 42
文獻和歷史評述 43
參考文獻 44
第3章 識別率選優與排序 46
3.1 引言 46
3.2 現有識別率選優與排序方法 46
3.2.1 單次比較法 46
3.2.2 序貫比較法 49
3.3 評估事件后驗概率推理方法 51
3.3.1 ATR 評估問題的需求 51
3.3.2 事件后驗概率的計算 51
3.4 算法數目、樣本容量及評估可信度 54
3.5 識別率比較的*大似然原理 65
3.5.1 識別率選優中的似然原理 65
3.5.2 識別率排序中的似然原理 68
本章小結 70
文獻和歷史評述 71
參考文獻 73
第4章 多指標 ATR 評估決策 75
4.1 引言 75
4.2 決策分析理論基礎 76
4.2.1 決策分析基本步驟 76
4.2.2 多屬性決策要素 77
4.2.3 評估決策模型 78
4.3 區間數 ATR 多指標評估方法 79
4.3.1 ATR 評估中的區間數多屬性決策 79
4.3.2 區間加權法 81
4.3.3 區間 TOPSIS 法 82
4.3.4 評估實例 84
4.4 混合型 ATR 多指標評估方法 88
4.4.1 ATR 評估中的混合型多屬性決策 88
4.4.2 偏好矩陣法 89
4.4.3 次序關系法 94
4.4.4 評估實例 95
4.5 模糊型 ATR 多指標評估方法 100
4.5.1 ATR 評估中的模糊型多屬性決策 100
4.5.2 區間直覺模糊 TOPSIS-GCA 方法 101
4.5.3 評估實例 107
本章小結 109
文獻和歷史評述 109
參考文獻 111
第5章 ATR 技術效率度量 115
5.1 引言 115
5.2 DEA 理論基礎 116
5.2.1 公理假設 116
5.2.2 基本模型 117
5.2.3 生產函數 118
5.3 ATR 技術效率度量方法 118
5.3.1 ATR 技術效率原理 118
5.3.2 效率度量求解技巧 119
5.4 評估實例 124
本章小結 128
文獻和歷史評述 129
參考文獻 131
第6章 影響因素作用測算 132
6.1 引言 132
6.2 Malmquist 指數 133
6.2.1 距離函數 133
6.2.2 Malmquist 指數 134
6.3 影響 ATR 效率的因素作用測算方法 135
6.3.1 因素作用后的數據特性 135
6.3.2 影響因素作用求解技巧 136
6.4 評估實例 143
本章小結 146
文獻和歷史評述 147
參考文獻 148
第7章 性能預測與可信度檢驗 150
7.1 引言 150
7.2 基于優化支持向量機的性能預測 150
7.2.1 支持向量機基本原理 150
7.2.2 基于立方混沌和自適應策略的灰狼優化算法 152
7.2.3 CAGWO-SVM 回歸預測評估方法 157
7.2.4 性能預測實例 159
7.3 基于改進證據理論的評估結果可信度檢驗方法 160
7.3.1 證據理論基本原理 160
7.3.2 改進的 DS 證據理論 163
7.3.3 性能評估結果的可信度檢驗方法 166
7.3.4 可信度檢驗實例 168
本章小結 170
文獻和歷史評述 170
參考文獻 171
第8章 ATR 評估系統及其應用 174
8.1 引言 174
8.2 ATR 評估工具平臺 175
8.2.1 ATR 評估軟件系統 175
8.2.2 ATR 測試與演示系統 178
8.2.3 評估系統應用實例 179
8.3 性能評估及可信度校驗輔助軟件 187
8.3.1 功能需求與結構組成 187
8.3.2 軟件設計與實現 188
本章小結 198
文獻和歷史評述 198
參考文獻 199
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