《智能武器系统》课程教学大纲
课程代码： 110042103
课程英文名称：Smart weapons systems
课程总学时：24 讲课：24 实验：0 上机：16
适用专业：信息对抗技术
大纲编写（修订）时间：2017年5月
一、大纲使用说明
（一）课程的地位及教学目标
智能武器系统是信息对抗技术专业学生的一门专业基础选修课程。智能武器系统是随着计算机、通信和微电子技术的发展而发展起来的一门学科，特别是随着智能电子和电气系统等概念的提出，使得武器系统的智能化得到了迅猛的发展。通过本课程的学习，使学生掌握智能武器系统的基本知识，对于开拓学生知识面、拓宽学生的就业面具有重要的意义。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求
通过本课程的学习，使学生初步掌模式识别及机器学习的基本原理、人工智能的基本算法和人工智能当前应用现状和未来发展。使学生具备初步模式识别的开发技能，熟悉现有机器学习开发环境，特别是模式识别算法等重点内容的掌握。
（三）实施说明
本课程主要介绍当前机器学习在武器系统发展中的应用，详细讲授模式识别算法、主流机器学习平台和基本。重点模式识别的一些基本算法。并对人工智能技术最新发展作简要地介绍。教师应在理论知识讲解的基础上，有针对性地选一些典型的例题、习题以及典型的算法进行分析，使学生能够将理论知识运用到实际中去，真正学以至用。
（四）对先修课的要求
高等数学、概率论与数理统计、线性代数和C语言程序设计。
（五）对习题课、实践环节的要求
对涉及到的每一章节的内容应选典型题进行课上讲解及留做课后作业，在习题的训练过程中加深对知识的理解和把握。
（六）课程考核方式
1.考核方式：考查
2.考核目标：在考核学生对智能武器系统基本知识、基本原理和方法的基础上，重点考核学生的分析能力和一般性模式识别算法的应用能力。
3.成绩构成：本课程的总成绩主要由三部分组成：考试成绩80%、平时考核（包括作业、小测验、提问等）20%。
徐州工程学院教案
年至 年 第 学期 第 周 星期
课题名称（含教材章节）：《管理学》 第三章 计划与决策
教学目的和要求：
1. 掌握决策理论和方法
2. 掌握计划与目标管理理论
3. 通过案例分析，提高学生计划和决策问题的能力
教学重点：
决策理论方法及应用；计划与目标管理的应用分析
教学难点：
各类型决策方法的掌握；决策理论的应用
教 学 内 容（要 点）
1. 计划的概念、类型、程序
2. 目标管理
3. 计划的编制方法
4. 决策分类、原则
5. 决策方法
徐 州 工 程 学 院 教 案
引言：世界闻名的克莱斯勒汽车公司，规模仅次于通用汽车公司和福特汽车公司，1979年9月亏损达到7亿美元之巨，企业面临倒闭的危险。原因是当世界性的石油危机到来时，克莱斯勒公司仍生产耗油量大的大型汽车，造成汽车大量积压。该公司聘任福特公司总经理艾科卡主持工作后，由于公司果断采取向政府申请贷款、解雇数万名工人和产品改型换代等重大决策，终于使克莱斯勒公司起死回生。
决策的正确与失误关系到组织和事业的兴衰存亡，因此，每一个管理者都必须认真研究决策科学，掌握决策理论、决策的科学方法和技巧，在千头万绪中找出关键之所在，权衡利弊，及时作出正确的可行的决策。
第一节 决策基本理论
第3章：P84页第18题
Davison电力公司制造两类LCD电视监视器，用模型A和模型B表示。当时在Davison的新生产线上进行生产时，每一种模型都有它最低可能生产成本。然而这个生产线并没有能力来应对两种模型的总生产量。于是，至少生产量的一部分必须由更高成本的旧生产线来完成。下面显示了下个月的最低生产需求、每个月的生产能力，以及每条生产线每单位的生产成本。
模型 每单位的生产成本 最低生产需求 新生产线 旧生产线
A 30美元 50美元 50 000 B 25美元 40美元 70 000 生产线能力 80 000 60 000 令AN-在新生产线上生产模型A的单位数； AO-在旧生产线上生产模型A的单位数;
BN-在新生产线上生产模型B的单位数；
BO-在旧生产线上生产模型B的单位数。
Davison的目标是确定一个最低成本生产计划。
a.为这个问题建立一个线性规划模型;
b.根据计算结果，最优解是什么？与该解对应的总生产成本是多少？
c.哪个约束条件是有效的？请解释。
d.生产管理者注意到对偶值为正的仅有的约束条件是新生产能力的约束。管理者对对偶值解释
是，该约束的右端值每增加一单位，将引起总生产成本增加15美元。你同意该解释码？增加
新生产线生产能力是可取的吗？请解释
e.你会建议增加旧生产线的能力吗？请解释
f.在旧生产线上生产每单位模型A的成本是50美元。为了使得在旧生产线上生产模型A有利可
图，这个成本必须变化多少？请解释
g.假设模型B的最低生产需求从70 000个单位降至60 000个单位。这种改变对总生产成本会产
生什么影响？请解释
解：a.根据已知设AN，AO，BN，BO，题中约束条件
Min 30AN+25BN+50AO+40BO
s.t.
AN+AO≥50000
BN+BO≥70000
AN+BN≤80000
AO+BO≤60000
AN,AO,BN,BO≥0
代码
min=30*AN+25*BN+50*AO+40*BO;
例：某工程项目按合同应在三个月内完工，其施工费用与工程完工期有关。假定天气是影响能否按期完工的决定因素，如果天气好，工程能按时完工，获利5万元；如果天气不好，不能按时完工，施工单位将被罚款1万元；若不施工就要付出窝工费2千元。根据过去的经验，在计划实施工期天气好的可能性为30%。为了更好地掌握天气情况，可以申请气象中心进行天气预报，并提供同一时期天气预报资料，但需要支付资料费800元。从提供的资料中可知，气象中心对好天气预报准确性为80%，对坏天气预报准确性为90%。问如何进行决策。
解：采用贝叶斯决策方法。
(1) 先验分析
根据已有资料做出决策损益表。
d1
施工 d2
不施工
好天气θ1（0.3） 5 -0.2
坏天气θ2（0.7） -1 -0.2
E（dj） 0.8 -0.2
根据期望值准则选择施工方案有利，相应最大期望收益值EMV*（先）=0.8
（2）预验分析
完全信息的最大期望收益值：EPPI=0.3×5+0.7×（-0.2）=1.36（万元）
完全信息价值： EVPI=EPPI- EMV*（先）=1.36-0.8=0.56（万元）
即，完全信息价值大于信息成本，请气象中心进行预报是合算的。
（3）后验分析
①补充信息：气象中心将提供预报此时期内两种天气状态x1(好天气)、x2(坏天气)将会出现哪一种状态。
从气象中心提供的同期天气资料可得知条件概率：
天气好且预报天气也好的概率 P（x1/θ1）=0.8
天气好而预报天气不好的概率 P（x2/θ1）=0.2
天气坏而预报天气好的概率 P（x1/θ2）=0.1
天气坏且预报天气也坏的概率 P（x2/θ2）=0.9
②计算后验概率分布：根据全概率公式和贝叶斯公式，计算后验概率。
预报天气好的概率
1111212()()(/)()(/)PxPPxPPx=0.31
