BF:電子裝備試驗不確定性信息處理技術 柯宏發,陳永光,鬍利民 等 國防工業齣版社 978 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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柯宏發，陳永光，鬍利民 等 著

圖書標籤:

• 電子裝備試驗
• 不確定性
• 信息處理
• 計量技術
• 可靠性
• 國防工業
• 測試技術
• 數據分析
• 誤差分析
• 柯宏發

店鋪： 華裕京通圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118081565

商品編碼：29337495741

包裝：精裝

齣版時間：2013-01-01

基本信息

書名:電子裝備試驗不確定性信息處理技術

定價：68元

售價：54.4元

作者:柯宏發,陳永光,鬍利民 等

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2013-01-01

ISBN：9787118081565

字數：275000

版次：1

裝幀：精裝

開本：16開

編輯推薦

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內容提要

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《電子裝備試驗不確定性信息處理技術》內容包括瞭電子信息裝備試驗與訓練中常用的不確定信息處理技術與方法，內容豐富，層次分明，論據充分，知識量、信息量大，集前瞻性、探索性、學術性、應用性於一體，具有重要的理論價值和實踐價值。

目錄

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作者介紹

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柯宏發，工學博士，南京航空航天大學管理科學與工程博士後，教授，中國優選法統籌法與經濟數學研究會灰色係統專業委員會第二屆理事會理事，中國人工智能學會集對分析聯係數學專業第二屆籌備會委員。主持和參加國傢863計劃課題、國傢社會科學基金軍事學項目、中國博士後科學基金資助項目（一等）、武器裝備試驗技術重點項目、裝備預先研究項目等研究工作。獲軍隊科技進步二等奬1項、三等奬6項，總裝備部教學成果一等奬和二等奬各1項；獲得國傢發明2項、實用新型1項。著有《電子信息裝備試驗灰色係統理論運用技術》、《電子裝備試驗與訓練優化技術和方法》等3部；發錶學術論文70餘篇，其中近40篇被SCI、El、ISTP和SA等檢索收錄。研究方嚮為電子裝備試驗理論與技術、不確定性理論及其應用等。
　　
　　陳永光，工學博士，副院長，教授，博士生導師，享受特殊津貼，新世紀百韆萬人纔工程人選，國傢科學技術奬評審專傢，全軍武器裝備科技成果專傢評審委員會委員。長期從事科研試驗技術和教學科研管理工作，獲國傢科技進步二等奬1項，軍隊科技進步一等奬6項、二等奬5項、三等奬4項，全軍第三屆軍事科學成果一等奬1項，總裝備部教學成果一等奬1項。著有《電子防禦導論》、《組網雷達作戰能力分析與評估》、《通信電子戰係統導論》和《電子信息裝備試驗灰色係統理論運用技術》等6部；發錶學術論文250多篇，其中60多篇次被SCI、El、ISTP、SA和IAA等檢索收錄。研究方嚮為電子戰係統試驗理論與技術、電子戰（信息戰）作戰效能分析與評估技術等。

文摘

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1.4.1.2 數據獲取規則的不確定性
　　電子信息裝備試驗中很多決策與評估活動都包含大量的啓發式知識，這些知識在決策與評估活動中很有效，但是它們直接來源於決策者的經驗，就必然具有固有的不確定性因素。數據獲取規則的不確定性主要有以下幾個方麵：
　　（1）假設條件的不確定性。例如，電子信息裝備試驗中，通常通過求多次試驗結果的算術平均值來得到裝備的特徵數據，而這是假設多次試驗結果服從正態分布的條件下進行的。毫無疑問，這種假設條件給終求得的數據帶來瞭不確定性，因為多次試驗結果不見得就服從正態分布，也可能是服從學生分布。
　　（2）前提條件的不確定性。例如，在對通信電颱乾擾效果的數據獲取中，如果聽發送方聲音不清楚且伴有強烈的“嘩嘩”乾擾聲，則錶明乾擾可能有效，其中聲音不清楚和強烈的“嘩嘩”乾擾聲都是不確定性的概念，一方麵錶現為錶達模式的模糊性或灰色性，另一方麵錶現為錶達的不性。
　　（3）數據獲取過程的不確定性。錶現為前提條件與結論數據的非一一對應性和邊界劃分的不確定性。在上例中，聲音不清楚的程度與乾擾的有效程度的關係沒有明確的匹配界限。
　　（4）數據獲取規則組閤的不確定性。在上例中，聲音不清楚和強烈的“嘩嘩”乾擾聲在多大程度上組閤起來使得決策者確定乾擾的有效程度，包含著某些不確定的主觀度量。
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序言

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第1章 緒論
1.1 電子裝備試驗不確定性信息處理研究需求
1.2 電子裝備試驗不確定性信息的國內外研究現狀
1.2.1 國外研究現狀
1.2.2 國內研究現狀
1.3 關於不確定性信息理論
1.3.1 不確定性信息的概念
1.3.2 不確定性信息的研究進展
1.3.3 各種不確定性信息的定義
1.4 電子裝備試驗不確定性來源與類型
1.4.1 電子裝備試驗不確定性信息的來源
1.4.2 電子裝備試驗不確定性信息的特點
1.4.3 電子戰係統試驗與訓練不確定性類型
1.5 電子裝備試驗不確定性信息處理技術體係
1.5.1 不確定性信息處理的數學基礎知識
1.5.2 不確定性信息的識彆問題
1.5.3 不確定性信息的建模問題
1.5.4 不確定性決策與評估建模問題
1.5.5 基於不確定性理論的信息融閤問題
1.5.6 基於不確定性理論的模式識彆問題
1.5.7 不確定性規劃建模問題

第2章 不確定性信息處理的數學基礎
2.1 數據不確定性的數學研究方法
2.1.1 概率論
2.1.2 模糊理論
2.1.3 灰色係統理論
2.1.4 未確知數學
2.1.5 盲數
2.1.6 其他分析方法
2.1.7 不同數學處理方法之間的比較
2.2 不確定性數據的規範化處理模型
2.2.1 無量綱化處理
2.2.2 歸一化處理
2.2.3 等極性化處理
2.3 試驗數據的不確定性測度度量
2.3.1 性不確定性測度
2.3.2 模糊性不確定性測度
2.3.3 灰色性不確定性測度
2.3.4 未確知性不確定性測度
2.3.5 聯係度不確定性測度

第3章 基於不確定性信息的試驗數據錶達模型
3.1 電子裝備試驗數據的灰數錶達
3.1.1 灰數、灰元與灰關係
3.1.2 灰數的白化函數
3.2 基於模糊集的試驗數據錶達
……

第4章 電子裝備試驗不確定性信息識彆與分析技術
第5章 電子裝備試驗數據的不確定性建模
第6章 電子裝備試驗中的不確定性決策技術
第7章 電子裝備試驗中的不確定性評估技術
第8章 電子裝備試驗中基於不確定性理論的信息融閤模型
第9章 電子裝備試驗中基於不確定理論的模式識彆模型
第10章 電子裝備試驗中單式不確定性規劃模型
第11章 電子裝備試驗中混閤不確定性規劃模型
參考文獻

《電子裝備試驗不確定性信息處理技術》：聚焦核心挑戰，解析前沿方法 在現代國防和高科技工業領域，電子裝備的性能直接關係到任務的成敗和國傢安全。而電子裝備的試驗，作為評估和驗證其可靠性、性能的關鍵環節，其內在的不確定性因素卻如同潛藏的暗礁，時刻考驗著科研人員的智慧與能力。精確地識彆、量化和處理這些不確定性，對於得齣科學可靠的試驗結論，優化裝備設計，提升實戰能力，具有至關重要的意義。 《電子裝備試驗不確定性信息處理技術》一書，正是一部深入探討這一核心挑戰的力作。由柯宏發、陳永光、鬍利民等資深專傢聯袂打造，國防工業齣版社隆重推齣，該書聚焦電子裝備試驗過程中普遍存在且難以迴避的各種不確定性問題，並係統性地介紹瞭當前最先進、最實用的信息處理技術。本書並非泛泛而談，而是緊密圍繞“不確定性信息處理”這一關鍵技術點，從理論基礎到實踐應用，為讀者提供瞭一套全麵而深入的解決方案。 一、 理清不確定性之源，夯實理論基礎 任何技術研究的深入，都離不開對問題的根本性認識。《電子裝備試驗不確定性信息處理技術》一書，首先 meticulously 地剖析瞭電子裝備試驗中不確定性的來源。這些不確定性並非單一因素導緻，而是多種因素交織作用的結果。書中詳細闡述瞭包括但不限於以下幾個方麵： 測量不確定性： 電子裝備的性能指標，如信號幅度、頻率、相位、時序等，都需要通過各種測量儀器進行量化。然而，測量儀器本身的精度限製、校準誤差、環境影響（溫度、濕度、電磁乾擾等）、以及操作人員的主觀因素，都會引入測量誤差，進而産生測量不確定性。本書將深入分析這些誤差的産生機理，並介紹其量化方法。 模型不確定性： 在試驗中，我們往往需要藉助數學模型來描述電子裝備的行為特性。這些模型是對真實物理過程的簡化和抽象，不可避免地存在與實際情況的偏差。例如，元器件的參數離散性、電路的寄生效應、電磁耦閤的復雜性等，都可能導緻模型與實際存在差異，從而引入模型不確定性。本書將探討如何識彆和量化這些模型的不確定性，並如何在不確定性環境下進行建模。 數據不確定性： 試驗過程中采集到的原始數據，可能受到噪聲乾擾、異常值、缺失值等問題的影響，這些都會導緻數據本身的不確定性。如何有效地清洗、預處理和提取數據中的有效信息，是處理數據不確定性的關鍵。 係統不確定性： 電子裝備本身是一個復雜的係統，由眾多元器件、子係統組成。這些組成部分的性能並非總是恒定的，它們會隨著時間、工作條件、甚至運行曆史而變化。這種內在的、動態的係統變化，也構成瞭不確定性的重要來源。 環境不確定性： 電子裝備的工作環境往往是動態且難以完全預測的。溫度、濕度、振動、衝擊、電磁兼容性等環境因素的劇烈變化，都可能對裝備的性能産生顯著影響，引入不確定性。 本書在對不確定性來源進行細緻梳理的基礎上，還係統地介紹瞭不確定性分析的理論基礎，包括概率論、數理統計、貝葉斯推理等核心概念。它將幫助讀者理解不確定性的本質，建立起科學的不確定性描述和量化框架，為後續的信息處理打下堅實的基礎。 二、 掌握先進技術，解鎖信息處理之道 在對不確定性來源有瞭清晰認識之後，《電子裝備試驗不確定性信息處理技術》一書將重點轉嚮實際的信息處理技術。本書並非局限於傳統的統計方法，而是廣泛引入瞭當前國際前沿的、適用於復雜電子裝備試驗場景的技術手段，包括但不限於： 濛特卡洛模擬方法： 這是一種基於隨機抽樣的數值模擬方法，在處理多變量、高維度不確定性問題時具有獨特的優勢。本書將詳細介紹濛特卡洛模擬在電子裝備試驗中的應用，如何通過大量隨機抽樣來逼近真實結果的概率分布，從而實現對不確定性的有效評估。 證據理論（D-S證據理論）： 針對信息來源多樣、信息不完整、信息不精確等情況，證據理論提供瞭一種有效的融閤和推理機製。本書將闡述證據理論的基本原理，以及如何將其應用於融閤來自不同測量儀器、不同試驗階段、甚至不同專傢的不確定性信息，從而得齣更可靠的判斷。 模糊邏輯和模糊推理： 在許多情況下，我們對不確定性的描述並非精確的數值，而是模糊的概念，如“稍快”、“略大”等。模糊邏輯提供瞭一種處理模糊信息的數學框架。本書將探討如何構建模糊規則集，實現對模糊信息的推理和決策，特彆是在描述和處理主觀經驗、專傢判斷引入的不確定性時，其價值尤為突齣。 貝葉斯網絡和圖形模型： 這些模型能夠清晰地錶示變量之間的概率依賴關係，並能在不確定性環境下進行推理。本書將介紹如何利用貝葉斯網絡來建立電子裝備性能與各種不確定性因素之間的因果關係模型，並通過迭代的觀測數據更新概率估計，實現對係統性能的精確預測和評估。 機器學習和人工智能技術： 隨著人工智能技術的飛速發展，機器學習在處理海量數據、識彆復雜模式方麵展現齣強大的能力。本書將探討如何運用機器學習技術，例如神經網絡、支持嚮量機等，來從試驗數據中學習不確定性規律，建立預測模型，甚至進行異常檢測和故障診斷。 不確定性量化和傳播方法： 除瞭上述的特定技術，本書還將係統地介紹通用的不確定性量化技術，例如如何使用置信區間、概率密度函數等來描述不確定性。同時，還會詳細講解不確定性如何在試驗鏈條中逐級傳播，以及如何通過各種方法來減小或控製不確定性的傳播範圍。 三、 聚焦實際應用，指導試驗實踐 理論固然重要，但實踐的指導意義更為深遠。《電子裝備試驗不確定性信息處理技術》一書的另一大亮點在於其鮮明的實踐導嚮。本書並非停留在理論層麵，而是緊密結閤電子裝備試驗的實際場景，提供瞭大量具體而可操作的指導。 針對不同類型的電子裝備： 無論是雷達係統、通信設備、導航裝置、還是武器控製係統，本書都將根據不同裝備的特性和試驗需求，提供針對性的不確定性處理策略。例如，在雷達試驗中，信號傳播路徑的不確定性、目標散射特性的隨機性是重要考慮因素；而在通信設備試驗中，信道衰落、乾擾噪聲等是主要的挑戰。 貫穿試驗全過程： 本書的內容將涵蓋從試驗方案設計、數據采集、數據處理，到結果分析和報告撰寫等電子裝備試驗的各個階段。它將幫助科研人員在試驗的每一個環節，都能夠充分考慮並有效地處理不確定性。 案例分析與工程經驗： 為瞭讓讀者更直觀地理解和掌握書中介紹的技術，本書將穿插大量的實際工程案例分析。這些案例來源於科研和工程實踐，詳細展示瞭如何運用書中介紹的方法來解決實際問題，從而為讀者提供寶貴的工程經驗和藉鑒。 工具與軟件介紹： 在可能的情況下，本書還會提及一些在不確定性信息處理領域常用的軟件工具和編程庫，例如MATLAB、Python等相關庫，幫助讀者將理論知識轉化為實際操作，加速技術應用。 四、 提升試驗的科學性與可靠性 《電子裝備試驗不確定性信息處理技術》一書的最終目標，是幫助廣大從事電子裝備科研、設計、試驗和應用工作的技術人員，提升試驗的科學性、準確性和可靠性。通過深入學習和掌握書中的理論和技術，讀者將能夠： 更準確地評估裝備性能： 剋服因不確定性帶來的誤差，得齣更接近真實性能的評估結果。 優化裝備設計： 瞭解不確定性對裝備性能的影響程度，為設計改進提供有力的依據。 提高試驗效率： 避免因不確定性處理不當而導緻的重復試驗或無效試驗。 增強決策信心： 基於更可靠的試驗數據和分析結果，做齣更明智的決策。 提升國防實力： 最終為我國國防科技的進步和軍事裝備的現代化貢獻力量。 總而言之，《電子裝備試驗不確定性信息處理技術》是一部集理論深度、技術前沿性和實踐指導性於一體的權威著作。它不僅是電子裝備領域研究人員的寶貴參考，也是所有關注和從事相關領域技術工作者的必備讀物。通過對這本書的學習，讀者將能更深刻地理解電子裝備試驗中的挑戰，並掌握應對這些挑戰的利器，從而在復雜的科技領域中，邁嚮更科學、更可靠的未來。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，《BF:電子裝備試驗不確定性信息處理技術》這個書名本身就充滿瞭吸引力，它精準地擊中瞭當前許多技術領域，特彆是復雜電子裝備研發中的一個核心痛點——如何有效應對和處理試驗過程中不可避免的不確定性。在許多高度依賴精確數據的領域，例如航空航天、國防軍工、或者高端製造，任何微小的偏差都可能引發連鎖反應，導緻嚴重的後果。因此，如何科學地量化、評估和管理這些不確定性，並從中提取齣真正有價值的信息，是保證試驗結果可靠性和決策科學性的關鍵。我非常期待書中能夠深入淺齣地闡述一套完整的不確定性信息處理理論體係，並提供行之有效的技術方法。比如，它是否會詳細介紹如何識彆不確定性的來源，包括係統誤差、隨機誤差、模型不確定性以及數據本身的模糊性？書中是否會提供關於如何應用統計學方法、模糊邏輯、證據理論，甚至機器學習算法來對這些不確定性進行量化和處理的實踐指導？更重要的是，這本書是否會結閤具體的電子裝備試驗案例，來展示這些技術是如何在實際操作中發揮作用的，例如在性能評估、故障診斷、或者可靠性分析等環節。這本書的齣現，對於提升我國在復雜電子裝備試驗技術領域的研究水平和應用能力，無疑具有重要的理論和實踐價值。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對現代科技發展趨勢保持高度關注的普通讀者，我一直對那些能夠解決實際難題、推動技術進步的書籍情有獨鍾。《BF:電子裝備試驗不確定性信息處理技術》這本書，單從書名就能感受到其內容的專業性和重要性。在現代科學研究和工程實踐中，尤其是在涉及精密的電子裝備領域，不確定性幾乎是無處不在的。無論是傳感器數據的固有誤差，還是測試環境的不可控因素，亦或是模型假設本身的局限性，這些不確定性都像一層層迷霧，籠罩在試驗結果之上，使得我們難以清晰地把握事物的真相。這本書的齣現，仿佛為我們提供瞭一把鑰匙，能夠幫助我們驅散這些迷霧，更清晰地認識和理解試驗數據背後的不確定性，並從中提取齣更可靠、更具有指導意義的信息。我非常好奇書中是如何將數學理論與實際工程相結閤的，是否會針對一些典型的電子裝備試驗場景，例如雷達信號處理、導航定位係統測試、或者通信設備性能評估，來詳細闡述不確定性信息處理的具體方法和應用案例。例如，書中是否會介紹如何利用貝葉斯推理來更新模型參數，或者如何通過模糊集閤論來處理主觀的不確定性。這些內容將極大地幫助像我這樣的讀者，更好地理解復雜技術背後的科學原理，並為相關領域的創新發展提供理論支持。

評分☆☆☆☆☆

這部《BF:電子裝備試驗不確定性信息處理技術》的齣現，無疑在相關領域掀起瞭一陣學術討論的熱潮。雖然我個人並非直接從事這方麵研究的專傢，但對於其中涉及到的信息處理方法和不確定性量化技術，我深感其在現代復雜電子裝備研發與應用中的重要性。想象一下，在進行一項關鍵的武器係統或者高精度測量儀器的試驗時，數據往往伴隨著各種形式的不確定性——傳感器本身的誤差、環境的乾擾、甚至是模型參數的不精確，這些都會直接影響到最終的評估結果。如果不對這些不確定性進行有效的識彆、量化和處理，那麼試驗的結論可能就變得模糊不清，甚至誤導後續的設計和決策。該書所探討的技術，正是在解決這一根本性問題。它似乎提供瞭一套係統性的框架，將原本看似難以捉摸的不確定性，轉化為可以被理解和管理的“信息”，從而提升試驗數據的可靠性和決策的科學性。對於那些需要在復雜環境下進行精密測量和評估的工程師和研究人員來說，這本書的齣現，就像是黑暗中的一盞明燈，指引著他們如何更準確地把握試驗的本質，規避潛在的風險。我特彆期待書中能夠深入剖析幾種主流的不確定性處理模型，比如貝葉斯方法、模糊邏輯或者證據理論，並結閤實際的電子裝備試驗案例進行詳細的闡述。這樣，讀者不僅能理解理論，更能掌握實際操作的技巧，從而真正地將這些先進的技術應用到工作當中。

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目《BF:電子裝備試驗不確定性信息處理技術》一齣，就讓我對它産生瞭濃厚的興趣。在當今科技飛速發展的時代，電子裝備的復雜度和精密性日益提高，而試驗則是驗證這些裝備性能、可靠性的重要手段。然而，試驗過程中總是伴隨著各種各樣不確定性的因素，比如傳感器本身的精度限製、環境乾擾、以及模型假設的不完美等等，這些因素都會影響到我們對試驗結果的解讀。如何有效地處理這些不確定性，從紛繁復雜的數據中提取齣真正有價值的信息，是擺在科學傢和工程師麵前的一道重要難題。這本書的齣現，恰好為我們提供瞭一個解決這個問題的窗口。我猜想，書中一定深入探討瞭不確定性的來源、量化方法以及信息融閤技術，並且很可能結閤瞭先進的數學模型和計算方法。對於我這樣的非專業讀者來說，我希望書中能夠以一種相對易懂的方式，介紹一些核心的概念和技術，例如概率論在不確定性處理中的應用，或者模糊邏輯如何幫助我們理解模糊的信息。同時，我也非常期待書中能夠提供一些實際的案例分析，通過具體的電子裝備試驗場景，來展示這些技術是如何被應用的，這樣纔能更直觀地理解這些理論的價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字就足以引起我的極大興趣，尤其是“不確定性信息處理技術”這個關鍵詞，簡直是點燃瞭我內心深處對科研的求知欲。在當今這個信息爆炸的時代，我們獲取的數據量呈指數級增長，但與此同時，數據的質量和可靠性卻麵臨著前所未有的挑戰。尤其是在高精尖的電子裝備領域，任何微小的誤差或不確定性都可能導緻災難性的後果。因此，如何有效地處理這些不確定性，從中提取齣真正有價值的信息，就顯得尤為關鍵。《BF:電子裝備試驗不確定性信息處理技術》這本書，似乎就瞄準瞭這個核心痛點。我猜想，書中一定涵蓋瞭許多前沿的理論和實用的方法，能夠幫助我們更深入地理解不確定性的來源，並提供相應的處理策略。例如，針對試驗過程中可能齣現的測量誤差、環境噪聲、模型偏差等，作者們是如何運用統計學、人工智能或其他先進技術來量化和最小化這些不確定性的？書中是否會提供具體的算法模型、計算流程，甚至是軟件工具的介紹？我非常希望能夠從中學習到如何構建更魯棒的試驗評估體係，如何在信息不完全或不確定的情況下做齣更明智的決策。這本書的齣版，對於推動我國電子裝備試驗技術的發展，提升其國際競爭力，具有重要的理論和實踐意義。