《太空智慧型推演技術》是2023年中國宇航出版社出版的圖書。
基本介紹
- 中文名：太空智慧型推演技術
- 出版時間：2023年9月1日
- 出版社：中國宇航出版社
- ISBN：9787515922843
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
儘管世界各國發展智慧型推演仿真系統的勢頭如火如荼，但太空套用與智慧型推演的結合尚不成熟。《太空智慧型推演技術》在結合遞歸神經網路、卷積神經網路、長短時記憶神經網路等現階段深度學習多種算法模型的基礎上，從軌道智慧型預報、太空態勢呈現、聚集態勢認知、智慧型序列規劃、智慧型機動規劃五大方面，詳細闡述太空套用與智慧型推演結合的相關技術與算法實例，在帶領讀者認識太空智慧型推演發展現狀的同時，為讀者深入學習並研究太空智慧型推演技術提供必要的知識儲備與算法基礎。
圖書目錄
第1章 軌道智慧型預報技術
1．1 軌道預報技術概述
1．1．1 天基節點軌道預報技術現狀
1．1．2 軌道數學模型分析
1．2 深度神經網路發展現狀
1．2．1 遞歸神經網路
1．2．2 長短時記憶神經網路
1．3 太空信息網路天基節點軌道預報模型最佳化
1．3．1 長短時記憶神經網路預報基本思路
1．3．2 長短時記憶神經網路預報模型最佳化
1．3．3 長短時記憶神經網路天基節點軌道預報流程
1．3．4 天基節點軌道預報實驗分析
1．4 太空信息網路天基節點軌道預報評估框架
1．4．1 天基節點預報評估框架
1．4．2 天基節點軌道預報對比評估標準
1．4．3 長短時記憶神經網路改進前後對比評估
1．4．4 數學模型與神經網路預報對比評估
1．4．5 預報誤差置信度評估
參考文獻
第2章 太空態勢呈現技術
2．1 太空態勢呈現技術概述
2．1．1 天基節點態勢呈現技術現狀
2．1．2 卷積神經網路
2．1．3 裸眼三維呈現基本方法
2．2 基於卷積神經網路的裸眼三維視差圖生成模型
2．2．1 模型構建
2．2．2 選擇層重構原理
2．3 裸眼三維成像效果分析
2．3．1 模型計算設定
2．3．2 定量分析
2．3．3 定性分析
參考文獻
第3章 聚集態勢認知技術
3．1 聚集態勢認知技術基礎
3．1．1 傳統視頻群體異常行為識別的研究現狀
3．1．2 基於深度學習的視頻行為識別研究現狀
3．2 戰場聚集行為智慧型識別
3．2．1 戰場聚集行為特性分析
3．2．2 基於深度學習的戰場聚集態勢認知模型
3．3 基於多尺度特徵融合的戰場聚集態勢認知方法
3．3．1 戰場聚集態勢認知概述
3．3．2 基於多尺度特徵融合的三維卷積神經網路
3．3．3 作戰目標聚集行為數據集構建與防止過擬合策略
3．3．4 實驗與分析
3．4 輕量化戰場聚集態勢認知方法
3．4．1 高效率深度學習模型
3．4．2 輕量化聚集態勢認知算法
3．4．3 實驗與結果分析
3．4．4 面向作戰仿真系統的戰場聚集行為實時識別平台的實現
參考文獻
第4章 智慧型序列規划算法
4．1 智慧型序列規劃概述
4．1．1 多智慧型體序列決策研究現狀
4．1．2 馬爾可夫決策理論
4．2 基本概念及作戰仿真系統智慧型化分析
4．2．1 基本概念
4．2．2 任務級作戰仿真系統智慧型化分析
4．2．3 仿真裝備實體的行為策略自動生成
4．3 基於模型的多智慧型體離線規划算法
4．3．1 理論基礎
4．3．2 蒙特卡洛Q值函式
4．3．3 QMC的收斂性證明
4．3．4 基於QMC的離線規划算法
4．4 基於模型的多智慧型體線上分散式規划算法
4．4．1 理論基礎
4．4．2 分散式蒙特卡洛樹搜尋方法
4．4．3 算法複雜度分析
4．4．4 算法性能比較
4．5 無模型的深度多智慧型體強化學習算法
4．5．1 深度多智慧型體強化學習的幾個難點問題
4．5．2 深度多智慧型體強化學習算法
4．5．3 基準測試環境和超參數設定
4．5．4 算法性能分析
參考文獻
第5章 智慧型機動規劃技術
5．1 智慧型機動規劃技術概述
5．1．1 發展背景及意義
5．1．2 研究現狀
5．2 基於深度強化學習的作戰仿真實體決策框架
5．2．1 基本概念
5．2．2 作戰仿真實體決策行為框架
5．2．3 基於深度強化學習的作戰仿真實體決策過程構建
參考文獻
