声明
摘要
第1章 引言
1.1 研究背景及目的
1.2 人工智能
1.3 专家系统
1.3.1 基于规则的专家系统
1.3.2 基于实例的专家系统
1.4 本文的组织结构
第2章 基于实例推理概述
2.1 CBR的基本原理
2.1.1 实例的表示
2.1.2 实例的索引
2.1.3 实例的检索
2.1.4 实例的复用
2.1.5 实例的修正
2.1.6 实例的保存
2.1.7 实例库的维护
2.2 CBR与RBR对比
2.3 CBR的历史现状及应用领域
2.4 CBR的未来
第3章 雷达辐射源识别
3.1 雷达辐射源识别的历史及方法
3.1.1 国内外研究历史
3.1.2 雷达辐射源识别的过程
3.2 雷达辐射源参数特征与雷达用途的关系
3.3 传统的分类器
3.3.1 贝叶斯分类器
3.3.2 K-近邻分类器
3.3.3 聚类分析分类方法
3.3.4 神经网络分类器
3.3.5 支持向量机分类器
第4章 基于实例推理的雷达辐射源识别研究与应用
4.1 体系结构
4.2 基于实例推理的雷达辐射源识别研究
4.3 基于实例推理的雷达辐射源识别应用
4.3.1 仿真环境
4.3.2 识别雷达仿真实现
4.3.3 数据管理仿真实现
第5章 仿真的运行结果分析
5.1 运行结果
5.2 结果分析
第6章 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
参考文献
致谢