作战仿真数据的量化与分析PDF电子书下载
军事
- 作 者：赵倩，董冬梅，姜桂河，邓红艳，唐京军，张圣华编着
- 出 版 社：北京：国防工业出版社
- 出版年份：2015
- ISBN：9787118093995
- 页数：223 页
图书介绍：本书从作战模拟需要角度，运用运筹分析的方法对相关数据建模与应用理论与方法进行探讨，可作为军事运筹学或作战模拟领域中对数据建设理论体系的一部分，既可作为相关院校军事运筹学或作战仿真专业的教材，也可作为指导相关专业领域工程技术实践的参考书，为读者提供系统完整的量化分析、数据建模与数据应用的理论学习参考。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：孙子兵法 三十六计下一篇：卡宾枪科技知识 《作战仿真数据的量化与分析》目录 标签：量化 编着 仿真 作战 分析
第1章 绪论1
1.1 作战仿真的概念与特征1
1.1.1 仿真与仿真方法1
1.1.2 计算机仿真与仿真系统5
1.1.3 作战仿真及其系统7
1.2 作战仿真数据及其作用10
1.2.1 数据及其特性10
1.2.2 作战仿真数据及其特点14
1.2.3 数据在作战仿真中的地位与作用16
1.3 本书研究的主要内容17
第2章 面向作战仿真的作战要素分析19
2.1 作战要素的概念19
2.1.1 概念19
2.1.2 作战要素在作战仿真中的表现20
2.2 作战要素的分类与组成21
2.2.1 作战要素分类21
2.2.2 作战要素组成21
2.3 基本条件要素的构成22
2.3.1 作战力量要素23
2.3.2 时间要素23
2.3.3 空间要素24
2.4 基本行动要素的构成26
2.4.1 作战打击要素26
2.4.2 作战防护要素26
2.4.3 作战机动要素27
2.5 其他作战要素的构成28
2.5.1 指挥要素29
2.5.2 精神要素29
2.5.3 保障要素29
2.6 作战要素向作战仿真数据的初步转变30
第3章 数据建模方法31
3.1 数据建模的基本概念31
3.1.1 数据模型与数据建模31
3.1.2 数据建模的一般过程33
3.2 基于实体关系的数据建模35
3.2.1 基本概念35
3.2.2 关系模型37
3.2.3 E-R模型向关系模型的转化38
3.3 基于UML的数据建模38
3.3.1 面向对象模型39
3.3.2 UML方法41
3.4 基于XML的数据建模44
3.4.1 XML语言基本概念44
3.4.2 XML文件的格式和内容44
3.4.3 XML的语法45
3.5 不同数据模型之间的映射46
3.5.1 UML到关系数据库的映射46
3.5.2 XML到关系数据库的映射49
3.6 元数据模型52
3.6.1 元数据的概念53
3.6.2 元数据的使用方法54
第4章 作战仿真数据的体系结构57
4.1 作战仿真数据的形式化描述57
4.1.1 作战仿真数据的应用层次57
4.1.2 作战仿真数据源多样性分析58
4.1.3 常用的形式化描述方法59
4.2 作战仿真数据的分类60
4.2.1 数据分类的原则60
4.2.2 基于数据性质的分类60
4.2.3 基于数据作用的分类61
4.3 作战仿真数据的体系结构设计62
4.3.1 数据体系的顶层结构63
4.3.2 作战仿真的基础数据64
4.3.3 方案想定数据68
4.3.4 执行期间数据72
4.3.5 管理与配置数据73
4.3.6 评估分析数据73
第5章 作战仿真数据的获取与量化75
5.1 作战仿真数据的获取75
5.1.1 数据来源分析75
5.1.2 基于规范化模板的数据获取77
5.1.3 利用整合方法的数据获取81
5.1.4 数据获取中的质量控制84
5.2 作战仿真数据的量化86
5.2.1 作战仿真数据量化的概念86
5.2.2 作战仿真数据量化的原则88
5.3 作战仿真经典数据的量化方法90
5.3.1 量化构模与量化方法90
5.3.2 战斗效能的量化91
5.3.3 基于指数法的战斗能力量化94
第6章 基于专家知识的量化方法96
6.1 专家知识的获取和表示96
6.1.1 专家知识获取96
6.1.2 知识的表示98
6.2 德尔菲法99
6.2.1 德尔菲法的基本步骤100
6.2.2 德尔菲法的应用特点102
6.2.3 专家应答数据的处理103
6.2.4 应用实例105
6.3 层次分析法107
6.3.1 层次分析法的基本原理107
6.3.2 层次分析法的基本步骤108
6.3.3 层次分析法应用实例分析113
6.3.4 层次分析法应用中需注意的问题117
6.4 不确定数据的量化118
6.4.1 不确定数据分析118
6.4.2 概率维数据量化方法120
6.5 模糊数据的量化121
6.5.1 模糊理论的基本概念121
6.5.2 模糊综合评判法的基本原理122
6.5.3 模糊综合评判法的基本步骤125
6.5.4 模糊综合评判法应用实例126
6.5.5 模糊综合评判法应用中需注意的问题128
第7章 作战仿真数据管理系统设计130
7.1 作战仿真系统数据分析130
7.1.1 作战仿真数据分类130
7.1.2 作战仿真数据流程131
7.2 基于元数据的数据模型设计133
7.2.1 描述型元数据模型134
7.2.2 管理型元数据模型137
7.3 数据库系统设计140
7.3.1 数据库系统设计方案140
7.3.2 通用数据访问接口设计142
7.3.3 数据访问代码生成引擎145
7.3.4 数据库系统的实体关系图147
7.4 数据安全150
7.4.1 数据库的安全保密方式150
7.4.2 数据库安全控制151
7.4.3 作战仿真系统中的数据安全控制153
第8章 基于数据建模的数据分析155
8.1 数据分析概述155
8.1.1 数据分析的概念155
8.1.2 作战仿真中的数据分析157
8.1.3 数据分析结果的应用158
8.1.4 数据分析对决策的影响159
8.2 基于数据的规律辨识160
8.2.1 数据的辨识方法160
8.2.2 基于最小二乘法的数据辨识模型161
8.2.3 数据辨识模型在飞行事故规律分析中的应用162
8.3 事故致因因素的关联度分析模型166
8.3.1 致因因素相关性计算166
8.3.2 典型案例关联度分析169
第9章 基于神经网络的装备保障数据分析172
9.1 人工神经网络172
9.1.1 人工神经网络的基本概念172
9.1.2 感知器176
9.1.3 误差反向传播神经网络——BP神经网络177
9.2 基于BP神经网络的制导雷达发射机故障预测模型180
9.2.1 构建BP神经网络预测模型181
9.2.2 建立基于指数衰变的神经网络预测模型182
9.2.3 实例验证与结果分析183
9.3 基于故障预测的备件需求数据分析184
9.3.1 备件需求预测模型184
9.3.2 备件需求应用分析186
第10章 作战仿真数据的工程化建设191
10.1 数据工程建设的发展191
10.1.1 数据工程的相关概念191
10.1.2 数据工程的现状与发展192
10.2 数据标准化建设201
10.2.1 数据标准的内容201
10.2.2 数据标准的建设与发展202
10.3 数据的VV＆C204
10.3.1 数据VV＆C的必要性204
10.3.2 数据VV＆C的基本概念204
10.3.3 数据VV＆C的评估策略206
第11章 作战仿真数据研究的发展与展望208
11.1 大数据研究208
11.1.1 大数据基本概念208
11.1.2 大数据处理技术209
11.1.3 内存数据库215
11.2 数据服务217
11.2.1 数据服务的基本原理218
11.2.2 数据服务的范围219
11.2.3 数据服务的开发方法220
11.2.4 数据服务的消费模式220
参考文献222
内容简介223
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摘要：本文以“作战仿真数据的量化与分析.pdf电子书版文档下载”为中心，详细阐述了作战仿真数据在军事领域的应用价值、量化分析的方法、数据获取途径以及未来发展趋势。通过分析，旨在为我国军事仿真研究提供有益的参考和借鉴。
1、作战仿真数据的应用价值
作战仿真数据在军事领域具有极高的应用价值。首先，它可以模拟真实战场环境，为军事决策提供科学依据。其次，通过分析仿真数据，可以评估武器装备的性能，优化作战方案。最后，作战仿真数据有助于提高军事训练的实效性，提升部队的战斗力。
作战仿真数据的应用价值主要体现在以下几个方面：一是提高军事决策的科学性；二是优化武器装备的性能；三是提升军事训练的实效性。
作战仿真数据的应用价值不仅体现在军事领域，还可以推广到民用领域，如城市规划、交通管理、灾害预警等，具有广泛的应用前景。
2、作战仿真数据的量化分析方法
作战仿真数据的量化分析是通过对大量数据进行处理、挖掘和评估，以揭示数据背后的规律和趋势。常见的量化分析方法包括统计分析、机器学习、深度学习等。
统计分析是量化分析的基础，通过对数据进行描述性统计、推断性统计等，可以揭示数据的基本特征和规律。机器学习则通过算法自动从数据中学习规律，为决策提供支持。深度学习作为一种先进的机器学习方法，在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果，也为作战仿真数据的量化分析提供了新的思路。
在实际应用中，应根据具体问题和数据特点选择合适的量化分析方法，以提高分析结果的准确性和可靠性。
3、作战仿真数据的获取途径
作战仿真数据的获取途径主要包括以下几种：一是通过实际作战演练获取；二是利用虚拟仿真技术生成；三是从公开渠道获取。
实际作战演练是获取作战仿真数据的重要途径，通过模拟真实战场环境，可以收集到大量真实、可靠的数据。虚拟仿真技术则可以生成与实际作战场景相似的数据，为研究提供有力支持。此外，从公开渠道获取的作战仿真数据，如军事论坛、学术论文等，也是数据来源之一。
在获取作战仿真数据时，应注意数据的质量和可靠性，以确保分析结果的准确性。
4、作战仿真数据的未来发展趋势
随着科技的不断发展，作战仿真数据将呈现出以下发展趋势：一是数据量将呈指数级增长；二是数据类型将更加多样化；三是数据分析技术将不断创新。
数据量的增长将使得作战仿真数据在军事领域的应用更加广泛，为军事决策提供更加全面、准确的依据。数据类型的多样化将使得作战仿真数据在民用领域的应用更加广泛。数据分析技术的创新将为作战仿真数据的挖掘和应用提供更加高效、智能的手段。
未来，作战仿真数据将在军事和民用领域发挥越来越重要的作用，为我国科技发展和国家安全提供有力支持。
总结：
作战仿真数据在军事领域具有极高的应用价值，通过量化分析、获取途径和未来发展趋势等方面的探讨，本文旨在为我国军事仿真研究提供有益的参考和借鉴。
作战仿真数据的应用价值、量化分析方法、获取途径以及未来发展趋势等方面的研究，将有助于提高我国军事仿真研究的水平，为我国科技发展和国家安全做出贡献。
本文由nayona.cn整理
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