軟計算方法及其軍事應用(精) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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耿振餘 等 著

圖書標籤:

• 軟計算
• 軍事應用
• 智能算法
• 優化算法
• 模糊邏輯
• 神經網絡
• 遺傳算法
• 數據分析
• 人工智能
• 建模仿真

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118105629

版次：1

商品編碼：11866132

包裝：精裝

開本：16開

齣版時間：2015-12-01

用紙：膠版紙

頁數：247

字數：320000

正文語種：中文

內容簡介

　　隨著信息技術在軍事上的不斷應用，軍事係統的復雜性越來越高，傳統的數學方法已經不適應這類問題的求解，遠遠不能滿足軍事復雜係統研究的需要，軟計算方法作為處理不確定、不**和部分真實性係統的有效方法，越來越得到軍事人員的重視。軟計算方法依據其強大的對不確定、不完整信息係統的處理能力，在解決軍事復雜係統的建模、優化、求解中起到不可替代的作用，並能為軍事人員提供多個滿意的解決方案。
　　目前，軟計算方法已作為軍事運籌學研究生的重要課程，也越來越得到軍校學員的喜愛，它是完成各項課題研究的有力工具。《軟計算方法及其軍事應用》就研究軍事復雜問題常用的軟計算方法，重點針對軍事研究人員、軍校碩士以上學曆學員，從它的理論基礎（概念、原理、步驟）和在軍事上的應用）（應用領域、步驟和示例）兩個方麵進行介紹，使大傢在學習理認方法的同時，通過應用步驟和應用示例介紹，能夠對具體軍事領域的應用有個清楚的認識，能夠*好地掌握軟計算技術並能夠很好地應用於具體的研究中去。

目錄

第1章 緒論
1．1 軟計算與硬計算
1．1．1 硬計算
1．1．2 軟計算
1．2 軟計算的內涵及主要特徵
1．3 常用的軟件計算方法
1．3．1 遺傳算法
1．3．2 免疫算法
1．3．3 神經網絡算法
1．3．4 蟻群算法
1．3．5 微粒群算法
1．3．6 模擬退火算法
1．3．7 模糊集
1．3．8 粗糙集
1．3．9 貝葉斯網絡
1．4 軟計算方法的軍事應用

第2章 遺傳算法
2．1 遺傳算法的基本思想
2．2 遺傳算法的基本概念
2．3 遺傳算法的優點
2．4 遺傳算法的操作步驟
2．5 遺傳算法的實現
2．5．1 編碼和解碼
2．5．2 種群規模
2．5．3 種群初始化
2．5．4 適應度函數
2．5．5 選擇算子
2．5．6 交叉算子
2．5．7 變異算子
2．5．8 算法終止條件
2．6 遺傳算法的改進
2．6．1 基本遺傳算法的缺點
2．6．2 常見的遺傳改進算法
2．7 遺傳算法的軍事應用
2．7．1 遺傳算法在軍事上的應用
2．7．2 遺傳算法的應用步驟
2．7．3 遺傳算法在作戰部署中的應用實例
2．7．4 遺傳算法在火力分配中的應用示例

第3章 免疫算法
3．1 免疫算法的基本思想
3．2 免疫算法的常用術語及參數
3．3 免疫算法的仿生機理
3．3．1 免疫識彆
3．3．2 免疫學習
3．3．3 免疫記憶
3．3．4 剋隆選擇
3．3．5 免疫網絡
3．3．6 免疫調節
3．3．7 免疫反饋
3．3．8 免疫代謝
3．3．9 免疫耐受
3．4 人工免疫算法
3．4．1 一般免疫算法
3．4．2 剋隆選擇算法
3．4．3 陰性選擇算法
3．4．4 免疫網絡算法
3．5 一般免疫算法的實現
3．5．1 抗體編碼
3．5．2 抗體抗原的親和度計算
3．5．3 接種疫苗
3．5．4 剋隆選擇
3．5．5 抗體抑製和促進
3．6 免疫算法的軍事應用
3．6．1 免疫算法在軍事上的應用
3．6．2 一般免疫算法的應用步驟
3．6．3 免疫算法在決策優化中的應用示例
3．6．4 免疫遺傳算法在路經規劃中的應用

第4章 神經網絡算法
4．1 神經網絡的基本思想
4．2 神經網絡的基本概念
4．2．1 神經元模型
4．2．2 神經網絡模型
4．2．3 神經網絡的學習方法
4．3 神經網絡的具體實現
4．3．1 多層前嚮神經網絡
4．3．2 Hopfield神經網絡
4．3．3 自組織神經網絡
4．4 神經網絡的軍事應用
4．4．1 神經網絡在軍事上的應用
4．4．2 神經網絡的具體應用步驟
4．4．3 神經網絡在作戰輔助決策中的應用
4．4．4 神經網絡在訓練成績評判中的應用

第5章 蟻群算法
5．1 蟻群算法的基本思想
5．2 蟻群算法的基本概念
5．2．1 蟻群算法的數學描述
5．2．2 蟻群算法的收斂性分析
5．3 蟻群算法的操作步驟
5．4 蟻群算法的具體實現
5．4．1 離散域蟻群尋優算法
5．4．2 連續域蟻群尋優算法
5．5 蟻群算法的軍事應用
5．5．1 蟻群算法在軍事上的應用
5．5．2 在後勤運輸路徑選擇中的應用
5．5．3 在武器火力優化分配中的應用
5．5．4 與遺傳算法在軍事領域的融閤應用

第6章 微粒群算法
6．1 微粒群算法的相關概念
6．1．1 微粒群算法的起源
6．1．2 微粒群算法的基本原理
6．1．3 基於微粒群算法的多目標優化
6．1．4 微粒群算法的設計步驟
6．2 微粒群算法的行為和拓撲分析
6．2．1 基於離散時間綫理論的分析
6．2．2 代數分析
6．2．3 拓撲結構分析
6．3 微粒群算法的軍事應用
6．3．1 微粒群算法在軍事上的應用
6．3．2 微粒群算法的應用步驟
6．3．3 車輛路徑問題微粒群解法
6．3．4 軍事車輛路徑問題

第7章 模擬退火
7．1 物理退火過程
7．2 模擬退火算法
7．2．1 Metropolis準則
7．2．2 模擬退火算法模型
7．2．3 影響模擬退火算法的主要因素
7．2．4 模擬退火算法收斂性證明
7．3 模擬退火算法設計
7．3．1 初始溫度
7．3．2 終止溫度
7．3．3 MarKov鏈長
7．3．4 冷卻進度錶
7．4 軍事上的應用
7．4．1 雷達網部署優化問題
7．4．2 任務調度問題

第8章 模糊集
8．1 模糊集的基本思想
8．2 模糊集的基本概念
8．2．1 模糊集和隸屬函數
8．2．2 模糊集的錶示方法
8．2．3 隸屬函數的確定方法
8．3 模糊集的具體應用步驟
8．3．1 模糊綜閤評判模型建立
8．3．2 因素重要程度係數確定
8．4 模糊集的軍事應用
8．4．1 模糊集在軍事領域的應用
8．4．2 模糊集的軍事應用步驟
8．4．3 在武器裝備采辦風險評估中的應用示例
8．4．4 在裝備管理經濟效益評價中的應用示例
8．4．5 在軍事領域與其他算法的融閤應用示例

第9章 粗糙集理論
9．1 粗糙集提齣的背景
9．2 粗糙集的理論研究
9．3 粗糙集的特點
9．4 粗糙集所能處理的問題
9．5 粗糙集與模糊集的區彆
9．6 粗糙集的相關概念
9．6．1 粗糙集的概念
9．6．2 知識約簡
9．6．3 決策規則
9．6．4 可變精度粗糙集模型
9．7 粗糙集理論的軍事應用
9．7．1 粗糙集理論在軍事上的應用領域
9．7．2 粗糙集理論的應用步驟
9．7．3 粗糙集理論在目標識彆中的應用示例
9．7．4 粗糙集理論在加權指標評估中的應用

第10章 貝葉斯網絡
10．1 貝葉斯網絡的提齣背景
10．2 貝葉斯網絡的基本思想
10．3 貝葉斯網絡的基本概念
10．3．1 貝葉斯網絡的理論基礎
10．3．2 貝葉斯網絡的基本定義
10．4 貝葉斯網絡方法的優點
10．5 貝葉斯網絡的構建
10．5．1 貝葉斯網絡的構建方法
10．5．2 貝葉斯網絡學習
10．5．3 貝葉斯網絡的構建步驟
10．6 貝葉斯網絡的推理模式
10．7 貝葉斯網絡的軍事應用
10．7．1 貝葉斯網絡在軍事上的應用
10．7．2 在空戰態勢評估中的應用
10．7．3 在軍事威懾信息傳遞機製分析中的應用
參考文獻

前言/序言

軟計算方法及其軍事應用（精） 前言 在當今復雜多變的軍事環境中，傳統的確定性模型和算法往往難以應對高度不確定、模糊且信息不完整的情況。從戰場態勢感知到武器係統的智能決策，再到後勤保障的優化，都需要一種能夠處理模糊性、不確定性並能從經驗中學習的計算範式。軟計算（Soft Computing）應運而生，它是一係列旨在模仿人類推理和決策能力的計算方法，特彆適用於解決那些難以用精確數學模型描述的問題。 本書《軟計算方法及其軍事應用（精）》正是緻力於深入探討軟計算這一前沿技術，並重點闡釋其在軍事領域的廣泛而深刻的應用。本書旨在為軍事領域的科研人員、工程師、決策者以及相關專業的學生提供一個全麵而深入的視角，理解軟計算的核心概念，掌握其關鍵技術，並探索其在軍事現代化進程中的巨大潛力。 第一章：軟計算概述與核心理論 本章將帶領讀者走進軟計算的廣闊世界。我們將首先迴顧傳統計算方法的局限性，引齣對更具魯棒性、適應性和智能性的計算工具的需求。隨後，將對軟計算進行一個高屋建瓴的介紹，明確其核心目標——近似而非精確，容忍不確定性而非消除不確定性。 我們將深入剖析軟計算的幾大核心技術： 模糊邏輯（Fuzzy Logic）：本節將詳述模糊集閤論的基本概念，包括隸屬度函數、模糊規則、模糊推理等。我們會探討如何將人類的模糊語言描述轉化為計算機可理解的數學模型，例如，如何描述“距離很近”、“速度很快”等概念，以及如何在軍事目標識彆、態勢評估等場景中應用模糊邏輯進行決策。我們將通過具體實例，如模糊控製器在無人機自主導航中的應用，來直觀展示模糊邏輯的威力。 神經網絡（Neural Networks）：本節將介紹人工神經網絡的生物學啓發，以及其在模式識彆、學習和預測方麵的強大能力。我們將詳細講解多層感知機、反嚮傳播算法等經典模型，並介紹近年來發展迅速的深度學習（Deep Learning）及其在圖像識彆、信號處理等軍事應用中的突破。例如，如何利用深度神經網絡訓練識彆僞裝目標、檢測異常信號，以及在電子戰中進行乾擾信號分析。 進化計算（Evolutionary Computation）：本節將聚焦於受生物進化啓發的優化算法，特彆是遺傳算法（Genetic Algorithms）及其變種。我們將闡述遺傳算法的工作原理，包括染色體錶示、選擇、交叉、變異等操作，以及其在資源分配、路徑規劃、任務調度等優化問題中的應用。例如，如何利用遺傳算法優化部隊的部署策略，或者尋找最高效的通信路徑。 機器學習（Machine Learning）：雖然神經網絡是機器學習的一個重要分支，本章將更廣泛地介紹機器學習的其他技術，如支持嚮量機（SVM）、決策樹、貝葉斯網絡等。我們將探討監督學習、無監督學習和強化學習的區彆及其在軍事數據挖掘、異常檢測、故障預測等方麵的應用。例如，如何利用機器學習分析大量情報數據，發現潛在威脅；或者通過強化學習訓練作戰單元，使其在動態環境中自主做齣最優決策。 第二章：模糊邏輯在軍事決策與態勢感知中的應用 模糊邏輯以其處理模糊信息的能力，在軍事領域扮演著至關重要的角色。本章將聚焦於模糊邏輯的具體應用。 模糊態勢評估：在瞬息萬變的戰場上，精確的態勢評估至關重要。我們將探討如何利用模糊邏輯對戰場上的不確定信息進行量化和分析，例如，如何根據“敵方兵力數量”、“武器裝備類型”、“地形地貌”等模糊描述，評估敵我雙方的優劣勢。我們將介紹基於模糊集閤的戰術態勢評估模型，以及如何將其應用於指揮控製係統，為指揮官提供更直觀、更全麵的戰場態勢認知。 模糊目標識彆與跟蹤：在復雜背景下識彆和跟蹤目標是一項艱巨的任務。本節將展示如何利用模糊邏輯，結閤圖像處理和傳感器數據，實現對目標的魯棒識彆和精確跟蹤。我們將討論如何建立模糊規則庫，處理目標形狀、顔色、運動軌跡等模糊特徵，並剋服部分遮擋、噪聲乾擾等問題。例如，在空中偵察中，模糊邏輯可以幫助區分不同類型的飛機，或在海上監視中識彆可疑船隻。 模糊指揮與控製：傳統的指揮控製係統往往需要精確的輸入，而在戰場環境下，指令往往是模糊和不完整的。本章將探討如何利用模糊邏輯設計更靈活、更智能的指揮與控製係統。我們將討論如何將指揮官的模糊意圖轉化為具體的行動指令，並根據戰場反饋進行動態調整。例如，在麵臨多個潛在威脅時，模糊邏輯可以幫助指揮官做齣最優的火力分配和攔截決策。 模糊戰場環境建模：戰場環境的復雜性往往難以用精確的數學模型來描述。本節將介紹如何利用模糊邏輯構建戰場環境模型，以更好地理解和預測環境對作戰行動的影響。例如，如何描述“地形復雜”、“能噪度高”等環境因素，並評估其對傳感器探測能力、武器命中率等的影響。 第三章：神經網絡在情報分析與作戰模擬中的應用 神經網絡的強大學習能力使其在處理海量情報數據和進行高復雜度作戰模擬方麵具有獨特的優勢。 神經網絡用於情報數據挖掘與分析：海量的情報數據是決策的關鍵。本節將深入探討如何利用神經網絡對來自偵察衛星、無人機、地麵傳感器等多種渠道的情報數據進行挖掘和分析。我們將介紹如何利用捲積神經網絡（CNN）處理圖像和視頻信息，識彆敵方軍事設施、部隊集結等；如何利用循環神經網絡（RNN）分析文本情報，發現潛在的作戰計劃或意圖；以及如何利用自編碼器（Autoencoders）進行數據降噪和特徵提取。 神經網絡驅動的作戰模擬與兵棋推演：精確的作戰模擬是製定戰術策略、評估作戰方案的重要手段。本章將展示如何利用神經網絡構建高度逼真的作戰環境和智能化的作戰單元行為模型，從而進行更精確的兵棋推演。我們將討論如何訓練神經網絡模仿敵我雙方的作戰意圖、戰術反應以及武器效能，以模擬各種復雜的作戰場景。例如，通過神經網絡驅動的模擬，可以預測不同戰術下的傷亡情況，優化兵力配置。 神經網絡在戰場預測與預警中的應用：提前預測敵方行動和潛在威脅是主動防禦的關鍵。本節將介紹如何利用神經網絡分析曆史數據和實時態勢信息，預測敵方可能的行動模式，並提前發齣預警。例如，基於神經網絡的預測係統可以分析敵方集結信息、通信模式等，預測其可能的目標和攻擊方嚮。 神經網絡在電子對抗與信息安全中的應用：在現代戰爭中，電子對抗和信息安全是必爭之地。本章將探討神經網絡在這些領域的應用，例如，利用神經網絡識彆和乾擾敵方通信信號，或者檢測和防禦網絡攻擊。 第四章：進化計算在軍事優化與資源配置中的應用 進化計算的全局搜索和優化能力使其成為解決軍事領域復雜優化問題的利器。 進化計算在戰場資源優化配置中的應用：在有限的資源下最大化作戰效能是軍事指揮官麵臨的永恒課題。本節將聚焦於如何利用遺傳算法等進化計算方法，解決戰場上的資源優化配置問題，例如，彈藥分配、人員調配、裝備維護等。我們將探討如何設計閤適的適應度函數和遺傳算子，以找到最優的資源分配方案。 進化計算在路徑規劃與行程優化中的應用：無論是陸地部隊的行軍路綫，還是空中支援的飛行路徑，亦或是通信信號的傳輸路徑，都需要高效的規劃。本章將介紹如何利用遺傳算法解決復雜的路徑規劃問題，以規避敵方火力、地形障礙，或達到最快的速度。例如，為無人機規劃穿越復雜地形的最佳偵察路徑，或者為通信網絡優化數據傳輸路綫。 進化計算在任務調度與協同作戰中的應用：在復雜的作戰環境中，多個單位、多個任務的有效調度和協同至關重要。本節將展示如何利用進化計算對作戰任務進行優化調度，確保各單位能夠高效協作，實現協同作戰目標。例如，同時進行偵察、打擊、支援等任務時，進化計算可以幫助優化任務的執行順序和資源分配。 進化計算在武器係統設計與優化中的應用：從彈道導彈的優化設計到無人機的氣動外形優化，進化計算在武器係統的研發過程中也能發揮重要作用。本章將探討如何利用進化算法對武器係統的性能參數進行優化，以達到更高的效率和更低的成本。 第五章：軟計算混閤方法及其在復雜軍事係統中的集成 在實際的軍事應用中，單一的軟計算方法往往難以完全解決復雜問題，因此，將不同的軟計算方法進行融閤，形成混閤方法，可以發揮各自的優勢，獲得更優的解決方案。 模糊神經網絡（Fuzzy Neural Networks）：本節將介紹模糊邏輯與神經網絡的結閤，如何利用模糊邏輯增強神經網絡的可解釋性，同時利用神經網絡的學習能力對模糊規則進行優化。我們將探討模糊神經網絡在目標識彆、故障診斷等軍事領域的應用。 神經模糊係統（Neuro-Fuzzy Systems）：與模糊神經網絡類似，神經模糊係統也將模糊邏輯和神經網絡的力量相結閤，以處理模糊和不確定信息。本節將深入探討其在戰場態勢理解、決策支持係統等方麵的應用。 混閤進化算法（Hybrid Evolutionary Algorithms）：本節將介紹如何將進化計算與其他優化技術（如局部搜索算法）結閤，以提高搜索效率和找到更優解。我們將探討其在復雜任務調度、大規模兵力部署等問題上的應用。 軟計算方法在復雜軍事係統集成中的挑戰與機遇：本章的最後一部分將討論將軟計算技術集成到現有的復雜軍事係統中時所麵臨的挑戰，例如，數據融閤、實時性要求、係統安全性等。同時，也將展望軟計算在未來智能化軍事係統中的廣闊前景，包括自主作戰係統、智能指揮控製係統、高精度製導武器等。 結論 軟計算方法以其獨特的優勢，正在深刻地改變著軍事科學與技術的發展。從提高決策的智能化水平，到增強態勢感知的魯棒性，再到優化資源的配置和作戰的效率，軟計算為應對現代戰爭的復雜性和不確定性提供瞭強大的技術支撐。《軟計算方法及其軍事應用（精）》旨在為讀者提供一個全麵、深入的學習平颱，希望本書能夠啓發更多的研究者和實踐者，將軟計算的強大力量應用於提升我國國防實力和維護國傢安全的偉大事業之中。 附錄（可能包含）： 軟計算常用算法的數學推導。 典型軍事應用場景的詳細案例分析。 相關研究領域的最新進展綜述。 推薦閱讀的書目和論文。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下瞭深刻的印象。硬殼精裝，封麵采用的是一種深邃的藍色，上麵印著燙金的書名“軟計算方法及其軍事應用”。字體設計很有科技感，略帶棱角，仿佛是在訴說著嚴謹的科學研究。書的整體分量十足，拿在手裏就能感受到其內容的厚重。封底有作者的簡介和齣版社的信息，排版整潔，信息清晰。我最喜歡的是書脊的設計，同樣是深藍色，和封麵呼應，上麵有書名和作者的署名，雖然隻是一個細節，但體現瞭齣版方的用心。拿到這本書的時候，我正坐在窗邊，午後的陽光灑在書頁上，泛著柔和的光澤，感覺就像獲得瞭一份珍貴的知識寶藏。這種觸感和視覺上的雙重享受，讓我對即將開始的閱讀之旅充滿瞭期待。我一直對信息科學領域的最新進展很感興趣，特彆是那些能夠解決實際問題的理論和技術。這本書的標題，特彆是“軟計算”這個詞，就立刻吸引瞭我的注意。我之前對模糊邏輯、神經網絡和遺傳算法這些概念有一些初步的瞭解，但一直想找到一本能夠係統地梳理這些知識，並將其與實際應用聯係起來的著作。這本書似乎恰好填補瞭這個空白。

評分☆☆☆☆☆

在初步翻閱的過程中，我發現這本書的語言風格非常嚴謹，但又不失清晰易懂。作者在介紹復雜的軟計算理論時，並沒有過多地使用晦澀難懂的專業術語，而是通過形象的比喻和邏輯嚴密的論證，將抽象的概念具象化。我尤其欣賞作者在解釋算法原理時，所采用的循序漸進的講解方式。他會先從最基礎的原理入手，逐步深入到更復雜的模型和算法，並輔以清晰的流程圖和數學公式，但這些公式的齣現也都是為瞭更好地闡述概念，並沒有讓人感到 overwhelming。而且，作者在軍事應用方麵的闡述，也並非泛泛而談，而是針對具體的軍事需求，詳細分析瞭軟計算方法是如何被設計和實現的。例如，在討論智能偵察與監視係統時，書中會具體分析如何利用軟計算技術來處理海量的傳感器數據，從而提高信息收集的準確性和效率。這種細緻入微的分析，讓我覺得作者對軍事領域的需求有著深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

我被書中關於“軟計算”在決策支持係統中的應用部分深深吸引。在軍事領域，快速而準確的決策至關重要，而傳統的決策方法往往難以應對復雜多變、信息不全甚至帶有一定模糊性的戰場環境。這本書似乎就提供瞭一種新的視角。我看到書中探討瞭如何利用模糊邏輯來處理不確定性信息，如何用神經網絡來識彆模式並預測趨勢，以及如何運用進化計算來優化資源分配和作戰方案。其中有一個章節，詳細介紹瞭如何將這些軟計算技術融閤，構建一個能夠模擬戰場動態、預測敵方意圖並推薦最優行動策略的決策支持係統。這種跨學科的融閤，以及對實際軍事問題的深刻洞察，讓我對這本書的價值有瞭更深的認識。我尤其期待能夠瞭解到這些係統在實際應用中可能遇到的挑戰，以及作者是如何提齣解決方案的。

評分☆☆☆☆☆

我迫不及待地翻開這本書，首先映入眼簾的是目錄。目錄的結構條理清晰，將“軟計算”的各個分支，如模糊邏輯、神經網絡、進化計算等，進行瞭細緻的劃分，並且每一章節都明確瞭其在軍事領域的應用方嚮。這讓我對全書的內容框架有瞭一個初步的認識，也能夠根據自己的興趣選擇性地閱讀。令我驚喜的是，目錄中不僅僅是理論的羅列，還包含瞭大量的案例研究和實戰分析。這種理論與實踐相結閤的編排方式，對於我這樣希望將知識轉化為實際操作能力的讀者來說，無疑是極大的福音。我注意到其中一些章節的標題，例如“基於模糊邏輯的戰場態勢評估係統”和“利用神經網絡進行目標識彆與跟蹤”，這些都讓我對書中所探討的具體軍事應用場景充滿瞭好奇。我期待著書中能夠詳細介紹這些技術是如何在復雜多變的戰場環境中發揮作用的，以及它們在提升軍事決策效率和作戰能力方麵所扮演的角色。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，無疑為我在研究和學習軟計算技術及其軍事應用方麵提供瞭寶貴的資源。它不僅僅是一本理論性的著作，更是一本指導性的手冊，能夠幫助讀者理解這些前沿技術如何轉化為實際的軍事戰鬥力。我從書中看到的是對未來軍事智能化發展的深刻思考和前瞻性展望。作者並沒有止步於介紹技術本身，而是將技術的發展與軍事戰略、戰術需求緊密結閤，展現瞭軟計算在國防現代化建設中的巨大潛力。我特彆期待書中關於“軟計算與人工智能在軍事仿真和訓練中的協同作用”這一部分的詳細論述。我一直認為，逼真的仿真環境和智能化訓練係統是培養高素質軍事人纔的關鍵，而軟計算技術無疑是實現這些目標的重要推動力。這本書的齣現，讓我看到瞭將理論知識與前沿技術相結閤，並應用於國傢安全領域的可能性。