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第1部分 基础知识3

第1章 概述3

1.1弹道目标识别的研究背景及目的意义3

1.1.1研究背景3

1.1.2研究目的及意义4

1.2目标识别6

1.3直觉模糊集11

1.4核匹配追踪12

参考文献14

第2章 直觉模糊集22

2.1直觉模糊集的定义及其基本运算22

2.2直觉模糊关系及其性质23

2.2.1直觉模糊关系23

2.2.2直觉模糊关系的自反性25

2.2.3直觉模糊关系的对称性25

2.2.4直觉模糊关系的传递性25

2.3直觉模糊合成运算26

2.3.1直觉模糊集T-范数与S-范数26

2.3.2直觉模糊关系的合成运算27

2.4直觉模糊条件推理28

2.4.1条件式直觉模糊推理28

2.4.2多重式直觉模糊推理29

2.4.3多维式直觉模糊推理29

2.4.4多重多维式直觉模糊推理30

本章小结30

参考文献30

第3章 IFS非隶属度函数的规范性确定方法32

3.1 IFS非隶属度函数的规范性确定方法32

3.1.1 IFS隶属度函数的确定方法32

3.1.2 IFS非隶属度函数的计算公式33

3.2基于三分法的IFS非隶属度函数确定方法33

3.2.1三分法非隶属度函数的确定方法34

3.2.2实例分析36

3.3基于优先关系定序法的IFS非隶属度函数确定方法37

3.3.1优先关系定序法非隶属度函数的确定方法37

3.3.2实例分析39

3.4基于对比平均法的IFS非隶属度函数确定方法41

3.4.1对比平均法非隶属度函数的确定方法41

3.4.2实例分析43

3.5基于绝对比较法的IFS非隶属度函数确定方法44

3.5.1绝对比较法非隶属度函数的 确定方法44

3.5.2实例分析46

本章小结47

参考文献48

第4章 核匹配追踪49

4.1核方法理论49

4.2基本匹配追踪算法50

4.3平方间隔损失函数及其拓展51

4.4核匹配追踪算法51

本章小结52

参考文献52

第5章 弹道中段目标特性研究及建模53

5.1弹道中段目标识别53

5.2弹道中段目标的弹道特性55

5.3弹道中段目标的自旋及进动特性59

5.4弹道中段目标的雷达回波特性61

本章小结65

参考文献66

第2部分 直觉模糊理论及目标识别应用69

第6章 基于直觉模糊推理的目标识别方法69

6.1引言69

6.2空天目标识别问题描述70

6.3基于直觉模糊推理的典型目标识别方法71

6.3.1直觉模糊推理系统71

6.3.2状态变量属性函数73

6.3.3推理规则及合成算法76

6.3.4解模糊算法78

6.3.5仿真实例78

6.3.6讨论81

6.4基于自适应直觉模糊推理的目标识别方法81

6.4.1自适应神经网络——直觉模糊推理系统81

6.4.2模型结构82

6.4.3网络学习算法84

6.4.4仿真实例86

6.4.5结果对比分析88

本章小结89

参考文献89

第7章 基于直觉模糊聚类的目标识别方法91

7.1引言91

7.2聚类92

7.2.1聚类概念与聚类过程92

7.2.2聚类算法类别92

7.3模糊c均值聚类算法93

7.3.1数据集的c划分93

7.3.2模糊c均值聚类算法94

7.4基于直觉模糊CLOPE的参数优选方法96

7.4.1修正划分的直觉模糊度96

7.4.2直觉模糊CLOPE算法的Profit判决函数98

7.4.3基于直觉模糊CLOPE的参数优选方法98

7.5基于特征加权的直觉模糊c均值聚类算法99

7.6仿真实验结果及分析100

7.6.1基于特征加权的直觉模糊c均值聚类算法实验101

7.6.2特征加权直觉模糊聚类算法的时间复杂度102

7.6.3直觉模糊聚类算法的目标识别仿真实验102

本章小结104

参考文献104

第8章 基于直觉模糊核聚类的弹道目标识别方法105

8.1引言105

8.2直觉模糊核聚类算法106

8.2.1基于核的直觉模糊欧式距离度量106

8.2.2直觉模糊核聚类算法的实现108

8.2.3算法复杂度分析111

8.2.4实验与分析111

8.3基于人工蜂群优化的直觉模糊核聚类算法117

8.3.1人工蜂群算法118

8.3.2人工蜂群收敛性分析119

8.3.3 ABC-IFKCM算法的实现121

8.3.4算法复杂度分析122

8.3.5实验与分析122

本章小结128

参考文献129

第3部分 核匹配追踪理论及目标识别应用133

第9章 基于直觉模糊核匹配追踪的弹道目标识别方法133

9.1引言133

9.2匹配追踪基本理论134

9.2.1基本匹配追踪算法及其后拟合算法134

9.2.2平方间隔损失函数及其拓展135

9.2.3核匹配追踪135

9.3直觉模糊核匹配追踪136

9.3.1基于平方间隔损失函数的直觉模糊核匹配追踪学习机136

9.3.2基于任意损失函数的直觉模糊核匹配追踪学习机137

9.4直觉模糊参数选取138

9.5仿真实验138

9.5.1实际样本高精度识别138

9.5.2线性样本高精度识别140

9.5.3同心圆样本高精度识别140

9.5.4 IFKMP算法的时间复杂度141

9.5.5对空天目标类别的识别测试142

本章小结144

参考文献144

第10章 基于改进直觉模糊核匹配追踪的弹道目标识别方法146

10.1引言146

10.2粒子群优化的直觉模糊核匹配追踪算法147

10.2.1粒子群优化算法原理147

10.2.2 PS-IFKMP算法的实现148

10.2.3算法复杂度分析149

10.2.4算法参数设置150

10.2.5实验与分析150

10.3基于弱贪婪策略的随机直觉模糊核匹配追踪算法156

10.3.1弱贪婪策略理论156

10.3.2随机直觉模糊核匹配追踪算法的实现156

10.3.3算法复杂度分析158

10.3.4实验与分析158

本章小结165

参考文献165

第11章 基于直觉模糊c均值聚类核匹配追踪弹道中段目标识别方法167

11.1引言167

11.2基于目标函数的直觉模糊c均值聚类算法168

11.3基于目标函数的直觉模糊c均值聚类核匹配追踪算法169

11.4实验结果与分析171

11.4.1 Iris样本的IFCM-KMP分类实验172

11.4.2 IFCM-KMP算法有效性测试173

11.4.3 IFCM-KMP算法时间复杂度175

11.5基于快速核最优变换与聚类中心特征提取方法176

11.6基于IFCM - KMP弹道中段目标识别的仿真实验及分析178

本章小结180

参考文献181

第12章 基于直觉模糊核匹配追踪集成的弹道目标识别方法182

12.1引言182

12.2直觉模糊核匹配追踪集成算法183

12.2.1集成学习系统183

12.2.2集成直觉模糊核匹配追踪学习机的理论分析184

12.2.3基于直觉模糊核匹配追踪集成学习机的实现186

12.2.4算法复杂度分析187

12.2.5实验与分析187

12.3基于混合选择策略的直觉模糊核匹配追踪集成算法192

12.3.1算法设计192

12.3.2子分类器的生成193

12.3.3基于k均值聚类的修剪方法194

12.3.4子分类器的动态选择与循环集成195

12.3.5实验与分析197

本章小结199

参考文献200

第13章 基于ECOC核匹配追踪的弹道目标识别方法202

13.1引言202

13.2基于Hadamard纠错码的核匹配追踪多类分类算法203

13.2.1纠错输出编码思想203

13.2.2基于ECOC框架的核匹配追踪学习机的理论分析205

13.2.3 Hadamard纠错码结合核匹配追踪的多类分类算法206

13.2.4算法复杂度分析207

13.2.5实验与分析208

13.3基于免疫克隆选择编码的核匹配追踪多类分类方法211

13.3.1免疫克隆选择算法211

13.3.2算法设计212

13.3.3算法流程217

13.3.4算法复杂度分析218

13.3.5实验与分析218

本章小结222

参考文献222

致谢224