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內容簡介: |
大数据时代的武器装备情报分析在信息技术特别是人工智能技术飞速发展的推动下,正面临新挑战、呈现新特点、孕育新模式。如何将大数据分析技术与武器装备情报这对具有天然底层关联的东西结合起来研究,有很多维度可以破解。本书从情报大数据分析技术维度出发,着眼大数据背景下的情报类型需求,构建情报分析技术体系架构,剖析快速决策技术、噪声数据处理技术、概念漂移处理技术的底层和应用,并通过综合案例加以应用。 本书以推进武器装备情报大数据分析技术发展为出发点,力求为情报分析、大数据分析、武器装备研发等领域的科学研究提供有益参考。
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關於作者: |
王涛,男,博士,1976年12月出生,江苏连云港人,军事装备论证与体系仿真、战略规划评估领域专家,国防科技大学副教授、硕士生导师,军队优秀专业技术人才,主要研究装备体系论证与智能化发展方向。
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目錄:
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第1章 绪论0011.1 情报0011.1.1 情报和情报观0011.1.2 情报的基本分类0021.2 情报分析0031.2.1 情报分析的定义与内涵0031.2.2 情报分析的类型0041.2.3 情报分析的思维方法0051.3 大数据时代情报分析的机遇与挑战0061.3.1 数据规模巨大,对情报数据处理提出了挑战0071.3.2 数据种类多样,对情报数据整编融合提出了挑战0081.3.3 数据产生快速,对情报快速处理提出了挑战0101.3.4 数据价值密度降低,对情报挖掘分析提出了挑战011第2章 大数据背景下的情报模型0142.1 传统的情报模型0142.2 现代战争对情报的需求0152.2.1 现代战争更多地依赖于情报信息0152.2.2 现代战争需要更加及时的情报0162.2.3 情报转变为以问题为中心的数据驱动型模型0172.3 大数据背景下的情报模型概述0202.3.1 情报分析需要实现自动化0222.3.2 大数据情报需要可视化方案0232.3.3 大数据情报需要更广泛的专业化024第3章 情报大数据分析中的人工智能技术0263.1 人工智能和机器学习概述0263.1.1 基本概念0263.1.2 研究现状0273.1.3 未来发展0283.2 人工智能技术的应用0293.2.1 实现自动化的层次0293.2.2 人工智能的潜在应用0303.2.3 人工智能的支撑技术0343.3 人工智能方法0383.3.1 神经网络0383.3.2 全连接神经网络0393.3.3 卷积神经网络0403.3.4 递归神经网络0413.3.5 自编码器0433.3.6 深度强化学习0443.4 人工智能方法的脆弱性0453.4.1 对机器视觉系统的攻击0453.4.2 对语音识别系统的攻击046第4章 基于数据流挖掘的情报分析技术体系架构0484.1 情报分析过程0484.1.1 大数据时代情报分析技术发展0484.1.2 传统的情报周期0504.1.3 以目标为中心的情报流程0524.2 基于数据流挖掘的情报分析系统体系架构0544.2.1 数据挖掘概念0544.2.2 数据挖掘的过程与步骤0544.2.3 情报分析中数据挖掘技术的功能用途0554.2.4 基于数据挖掘的情报分析系统0564.2.5 基于数据流挖掘的情报分析技术体系0574.3 大数据背景下情报数据流挖掘分析的关键技术0604.3.1 信号噪声处理技术0614.3.2 数据分类处理技术0624.3.3 概念漂移处理技术062第5章 大数据情报信息快速决策树分类技术0645.1 分类技术基础0645.2 分类器模型构建方法0655.3 增量式分类器0665.3.1 快速分类决策树0665.3.2 基于线索化排序二叉树的快速决策树分类方法0675.3.3 连续属性区间剪枝0685.3.4 增量模糊决策树0705.3.5 可伸缩分类决策树框架0715.3.6 概念漂移适变快速分类决策树0715.4 快速分类决策树0735.4.1 快速分类决策树框架0735.4.2 分类精度0765.4.3 决策树生成过程0795.4.4 属性选择测度0805.4.5 连续属性处理0815.4.6 连续属性样本增量插入0815.4.7 连续属性的属性树线索化过程0825.4.8 最佳划分节点选取082第6章 大数据情报信息噪声数据处理技术0846.1 噪声数据处理流程0856.2 噪声数据处理算法基础理论0866.2.1 模糊理论基础0866.2.2 决策树构造中的连续属性处理0866.2.3 传统决策树和模糊决策树0866.2.4 基于连续属性平滑离散化的模糊决策树生成过程0886.3 噪声数据增量模糊决策树算法实现090第7章 大数据情报信息概念漂移处理技术0937.1 概念漂移基础0937.1.1 概念漂移定义0947.1.2 概念漂移分类0957.2 概念漂移处理方法0967.2.1 STAGGER和FLORA0967.2.2 OLIN0967.2.3 UFFT0967.3 概念漂移自适应快速分类决策树算法框架0977.4 基于扩展哈希表的概念漂移自适应快速分类决策树算法0997.4.1 扩展哈希表基本数据结构0997.4.2 新数据到达时的扩展哈希表插入过程1007.4.3 数据流出时的扩展哈希表删除过程1007.4.4 连续属性最佳划分节点选取过程102第8章 武器装备情报大数据分析案例1038.1 基于LLA的国防采办决策1038.1.1 研究背景1038.1.2 词法链接分析方法1048.1.3 词组产生和“文本-概念-聚类”模型1078.1.4 词法链接分析用于国防采办可视化环境1098.2 服务采办决策的大数据分析1128.2.1 研究背景1128.2.2 研究方法和过程1148.2.3 研究结果1158.2.4 结论1188.3 装备维修决策的大数据分析1188.3.1 研究背景1198.3.2 研究方法和过程1198.3.3 结果和结论120参考文献125
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