信息对抗技术教学大纲-智能武器系统
2024年战争军事技术行业培训资料
技术基础
熟悉军事装备原理 了解信息化训资料为军事领域 的专业人士提供了全面的培训内容，帮助他们更 好地适应未来战争的技术发展趋势，提升军事实 力。
● 02
第2章 战争与技术发展趋势
人工智能在战争中的应用
01 智能武器系统
提高精确度和作战效率
02 无人机
部队
打击能力强 化
无人机可实现精 确打击目标
智能化战舰系统
舰载武器升 级
智能化系统使战 舰武器更加精准
隐蔽性提升
智能化系统使敌 方难以侦测战舰
位置
导航系统改 善
提高海上作战自 主性和效率
智能化装甲战车系统
01 防护能力强化
装甲战车的防御能力得到提升
02 攻击力增强
智能系统使打击目标更加精准
03 作战指挥升级
● 05
第五章 智能化武器系统
人工智能导弹系 统
人工智能导弹系统是 利用人工智能技术来 提高导弹的制导、打 击和侦察能力。通过 智能化，导弹系统可 以更精准地打击目标， 提高战斗效率，对敌 方作战力量构成更大 威胁。
智能化无人机系统
侦察能力提 升
无人机可以迅速 准确获取战场情
报
物流支援
无人机可快速运 送物资支援作战
智能装备提供更有效的作战指挥支持
军事技术发展趋势
智能化
提高作战效率 降低人员伤亡
自动化
实现战场自主决策 提高系统响应速度
网络化
实现战术战役快速响应 提高指挥决策效率
精确化
提高武器精度 减少误伤风险
未来战争技术应用展望
随着人工智能、大数据、物联网等技术的不断发 展，未来战争将更加智能化、自动化和网络化。 军事技术的高度发展为军事行业的现代化提供了 新的契机和挑战。
面向对象程序设计(C++)信息对抗技术教学大纲-
《面向对象程序设计(C++)》课程教学大纲课程代码：110242204课程英文名称：Object-Oriented Programming（C++）课程总学时：32 讲课：32 实验：0 上机：0适用专业：信息对抗技术专业大纲编写（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本课程是信息对抗技术专业的一门专业课。
本课程主要介绍C++语言的基本概念、基本语法和编程方法，面向对象的程序设计方法，以及Visual C++ 6集成开发环境。
通过本课程的学习学生应该熟悉和掌握Visual C++语言的面向对象的重要特征：如类、对象、继承、封装和多态性。
本课程的教学任务是使学生掌握一门高级程序设计语言，使学生最终能够阅读、分析、编写C++程序。
掌握面向对象程序设计的基本概念与方法，进而学会利用C++语言解决一般应用问题，为以后的学习和工作打下坚实的基础。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求通过对本课程的学习，应使学生达到下列基本要求:1．了解C++语言的基本概念、基本语法和编程方法，同时重点介绍面向对象的特征；2．掌握类、对象、继承、封装和多态性；3．理解C++语言对C语言的扩充以及类和对象、友元、继承与派生、多态性和虚函数、C++语言的输入输出流库、异常处理、Windows编程基础和MFC编程基础、对话框和控件、菜单和文档/视图结构、图形设备接口。
（三）实施说明1．教学方法：面向对象程序设计主要采用讲授与实验相结合的方式进行，教师结合多媒体课件等教具边讲边教，有助于理解和记忆。
2．教学手段：本课程属于专业课，在教学中应与实际控制系统应用相结合，提高学生的学习兴趣。
由于学时的限制，课程实验由学生在课外完成。
（四）对先修课的要求本课程主要的先修课程是C语言程序设计。
（五）对习题课、实践环节的要求1.每部分内容均安排习题及思考题。
通过作业使学生能够对学习的内容真正了解掌握，使学生具有编程的能力。
信息对抗技术教学大纲-信息论基础
《信息论基础》课程教学大纲课程代码：110532115课程英文名称：Basis of Information Theory适用专业：信息对抗技术课程总学时：32 讲课：32 实验：0 上机：0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本课程是信息对抗技术专业学生的一门专业基础课程。
本课程主要讲授信息的度量方法、自信息、互信息、信道传输率、信道容量、香农第一、二定理、信源编码、信道编码等知识。
通过本课程的学习，学生应掌握信息论的基本概念及香农的编码定理等内容，使学生具备了学习有关信息对抗技术专业的后续课程和实践环节所必须的信息论与编码的基本知识。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求1．本课程理论严谨、系统性强，教学过程中应注意培养学生的抽象思维能力和严谨的学风；2．本课程采用多媒体教学，增加课堂互动，注意运用启发式教学方法，以培养学生独立思维、分析、总结和解决问题的能力。
（三）实施说明1．本课程重点讲述内容为信息的不确定性、信源描述、自信息、互信息、信息熵、信道的描述和分类、信道容量、信息率失真函数；信源编码、香农第一、二定理、香农编码方法和常用信源编码方法；信道编码的基本描述和分类、几种主要的信道编码方法。
2．深度和广度说明考虑到本科生实际情况和培养要求，在本科教学过程，注重实际应用能力的培养。
（四）对先修课的要求通信原理（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或留做课后作业，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：考核学生对信息论与编码的基本知识、基本原理和方法的掌握程度。
3.成绩构成：本课程的总成绩主要由两部分组成，其中平时成绩（包括作业情况、出勤情况等）占20%，期末考核成绩（考试或撰写小论文）占80%。
（七）参考书目《信息论与编码》，曹雪虹，张宗橙编，清华大学出版社，2004《信息论—基础理论与应用》，傅祖芸编，电子工业出版社，2001二、中文摘要本课程是信息安全专业的一门专业基础课。
信息对抗技术专业培养方案(教学内容)
信息对抗技术专业培养方案一、培养目标本专业培养适应21世纪科学技术和社会发展需要的德、智、体、美全面发展，基础理论扎实、知识面宽、实践能力强、富有创新精神，面向电子信息及其对抗技术、现代国防和信息化建设等领域的研究开发和工程应用技术人才。
本专业毕业生可继续攻读电路与系统、信息对抗技术、信号与信息处理、电磁场与微波技术等专业的硕士学位，或能够到军事电子、航空、航天、航海等国防科研院所、企业、政府部门等从事科学研究、工程设计、技术开发和管理工作。
二、基本要求（一）素质结构要求思想道德素质：具有坚定和正确的政治立场、观点和信仰，热爱祖国、热爱人民，国家利益至上；具有为国家强盛，民族振兴和人们富饶而奋斗的志向和责任感，树立科学世界观和为人民服务的人生观；具有勤劳好学，艰苦奋斗，勇于创新的精神和热爱劳动，诚实守信，遵纪守法，团结共事，乐于助人的良好思想品德、社会功德和职业道德。
文化素质：具有一定的人文科学知识，了解中国传统文化、人类文明和科学发展史，了解西方文化的基础知识；具有一定的文学、艺术、美术和社会科学修养；具有良好的接受新知识、新事物的意识和创新意识；具有正确、理性处理工作、生活中出现的各种复杂事件的能力；具有文明、民主的意识，善于交流、合作，建立健康的人际关系。
专业素质：具有坚实的数理理论基础知识、宽厚扎实的电子信息基础理论和专业知识，以及良好的自学、知识更新、终身学习的能力；掌握发现、分析和解决问题的科学思维方法和研究方法，具有一定的解决科学和实际工程问题的能力；具有严谨的科学态度和求实创新意识，以及质量、效益和保密观念。
能主动适应国防现代化和飞速发展的电子技术对人才能力和素质的新要求。
身心素质：了解体育运动知识，掌握锻炼身体的基本技能，养成科学锻炼身体的习惯，具有健康的身体；正确认识自身的生理、心理发展规律，具有良好的自我控制、自我完善的能力，正确对待困难、挫折和成就；积极参加社会集体活动，具有快乐学习、快乐工作、快乐生活的健康心理和不怕困难、不怕挫折，奋发向上的精神。
信息对抗技术专业本科课程设置
信息对抗技术专业本科课程设置1. 引言信息对抗技术是指以科学的手段保护信息系统安全，对抗信息威胁的一种技术。
信息安全问题日益突出，需要培养专业的信息对抗技术人才。
本文将介绍信息对抗技术专业本科课程设置，旨在为相关专业学生提供系统的学习和培养。
2. 课程目标信息对抗技术专业本科课程旨在培养学生具备以下能力： - 掌握信息对抗的基本概念和原理； - 熟悉信息系统的安全威胁与防护； - 掌握常见的信息对抗技术方法与工具； - 具备信息安全问题分析与解决能力； - 具备团队合作与沟通能力。
3. 课程设置3.1 基础课程•计算机网络基础：介绍计算机网络的基本原理和结构，为后续的信息对抗技术课程打下基础。
•操作系统原理：深入探讨操作系统的原理和安全机制，为学生理解信息系统的安全问题提供基础。
•数据结构与算法：培养学生的编程思维和解决问题的能力，为信息对抗技术的实践奠定基础。
3.2 专业课程•信息安全技术导论：介绍信息安全的基本概念和重要性，为后续的信息对抗技术课程做铺垫。
•网络攻击与防护：深入研究网络攻击的原理和方法，并介绍相应的防护措施，培养学生的攻防意识。
•密码学基础：介绍密码学的基本原理和算法，为信息对抗技术中的加密与解密提供基础。
•恶意代码分析与防护：学习恶意代码的分析方法和防护技术，培养学生对恶意代码进行检测和防范的能力。
•社会工程学：介绍社会工程学的原理和常见手段，帮助学生了解人为因素对信息安全的影响，并掌握相应的防护措施。
•无线网络安全：学习无线网络的安全威胁和防护策略，培养学生处理无线安全问题的能力。
3.3 实践课程•信息安全实验：通过具体实验操作，让学生实践信息安全技术，巩固所学知识。
•信息对抗综合实训：开展团队合作的信息对抗实训项目，培养学生的团队协作与解决问题的能力。
4. 教学方法•授课结合案例分析：通过真实的案例分析，让学生了解真实的信息安全问题和应对方法。
•实践操作训练：提供实验室或虚拟实践环境，让学生动手操作，掌握具体的技术方法和工具。
兵器概论信息对抗技术教学大纲-
《兵器概论》课程教学大纲课程代码：110032102课程英文名称：Introduction to weapons课程总学时：24 讲课：24 实验：0 上机：0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兵器概论是为高校兵器类专业开设的一门专业基础课，目的是培养学生对武器系统有全面了解，掌握兵器类各专业的核心概念和作用原理，为专业知识的学习奠定基础。
在兵的器类专业培养计划中，它起到引导学生专业入门，熟悉火炮、自动武器、弹药、火炸药及引信的基本构造和工作特点，开拓启发学生对专业认识，培养学生进行专业实践和设计的能力。
通过本课程的学习，学生将达到以下要求：1．掌握火炮、自动武器、弹药工程、火炸药及引信的基本工作过程和原理。
2．树立正确的系统设计理念，理解兵器是系统工程的设计态度；3．具有运用书籍、网络等资源获取行业发展新动向的能力；4．了解火炮、自动武器、弹药工程、火炸药及引信的新的发展方向。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求1.基本知识：掌握武器设计一般知识，火炮、自动武器、弹药工程、火炸药及引信的的主要类型、性能、结构特点。
2.基本理论和方法：掌握火炮、自动武器、弹药工程、火炸药及引信的概念，掌握武器设计的基本原则，火炮、自动武器、弹药工程、火炸药及引信的的工作原理等。
3.基本技能: 认知火炮、自动武器、弹药工程、火炸药及引信的基本结构，能够运用基本原理理解火炮、自动武器、弹药工程、火炸药及引信的工作特点，获取行业发展趋势的能力。
（三）实施说明1．教学方法：课堂讲授中重点对火炮、自动武器、弹药工程、火炸药及引信的的基本概念、基本设计方法进行讲解；采用讨论法和总结教学法，在讲授的同时让学生能够积极主动的参与进来，成为学习的主体；培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力。
2．教学手段：为保证教学质量及效果，在授课中采用电子教案、多媒体教学系统等先进教学手段，以确保在有限的学时内，全面、高质量地完成课程教学任务。
新概念武器弹药技术信息对抗技术教学大纲-
《新概念武器弹药技术》课程教学大纲课程代码：110032137课程英文名称：The Techniques of New Concept Ammunition课程总学时：16 讲课：16 实验：0 上机：0适用专业：探测制导与控制技术、特种能源与烟火技术、武器系统与发射工程、弹药工程与爆炸技术、信息对抗大纲编写（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新概念弹药技术是弹药工程与爆炸技术、武器发射工程、探测制导与控制技术、特种能源工程、信息对抗技术等武器类专业开设的一门专业基础选修课，课程主要介绍近年出现和发展的新概念弹药的有关知识。
通过课程的学习，学生能够对弹药技术的发展和火炮弹药系统有一个总体认识和基本概念，了解新近出现的弹药新产品的结构、作用原理等，以增加对专业产品及其发展前沿的感性认识，提高专业兴趣和学习动力。
通过对新型弹药作用原理和设计理念的讲解，启发学生的思路，培养学生的创新意识。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求1.了解兵器的发展历史，了解弹药的概念及其在战争中的地位和作用。
2.了解弹药的基本结构、发展和演变过程。
3.了解现代弹药的增程途径和主要增程技术，能够分析在不同增程技术下出现的新型弹药的结构特点和增程原理，如底凹弹、底排弹、火箭增程弹、冲压增程弹及复合增程弹等。
4.了解灵巧弹药的概念，重点分析末敏弹、末制导弹和弹道修正弹的作用原理和过程。
5.了解子母弹的概念和作用原理，学会分析典型子母弹的作用过程。
6.了解除具有高效毁伤和精确打击之外的另外类型的弹药—软杀伤弹药，主要包括干扰弹、诱饵弹、碳纤维弹、微波炸弹、激光弹、次声弹、电磁脉冲弹、强噪声弹、化学失能弹以及用于防暴的橡胶弹等。
7.了解其它新概念弹药的概念、杀伤效能和作用机理，主要有燃料空气弹药、视频侦查弹、视频成像弹、GPS引信、战场毁伤效能评估系统、巡飞弹等。
8.能够结合所了解的新概念弹药的原理和效能，拓展思路，提出新的设想或新型弹药方案。
AI武器系统战场上的智能力量
AI武器系统战场上的智能力量随着人工智能技术的快速发展，AI武器系统正逐渐在战场上发挥越来越重要的作用。
这些系统不仅能够增强作战能力，提高作战效率，还能够降低伤亡风险，进一步改变现代战争的面貌。
本文将讨论AI武器系统在战场上的智能力量，探索其对战争的影响和优势。
一、智能决策与作战优化AI武器系统通过深度学习和大数据分析等技术，能够从庞大的海量数据中迅速提取关键信息，并做出智能决策。
与传统的人工决策相比，AI系统可以更加准确地评估战局，计算最佳战术，优化作战方案。
以无人机系统为例，AI系统可以分析无人机的传感器数据、地理信息和情报数据，实时判断目标威胁，制定最佳的飞行路径和攻击策略。
这样的智能决策可以提高无人机系统的打击准确性和生存能力，对任务执行效果和士兵的安全起到积极的促进作用。
二、实时监测与预警能力AI武器系统还具备强大的实时监测与预警能力，能够对战场情况进行全面感知和监控。
比如，在雷达系统中加入AI技术，可以实现对目标识别与跟踪、异常行为检测等功能，及时发现潜在威胁。
此外，AI系统还能够通过对战争数据的分析，预测可能的战场发展趋势，并提前发出预警指示。
通过提供实时的情报和分析，AI武器系统能够帮助指挥官做出更明智的决策，提高整体作战效力。
三、自主作战与协同作战能力AI武器系统的另一个重要特点是其具备自主作战和协同作战能力。
AI系统可以通过自主感知、自主决策和自主控制等方式，实现部分或完全无人化作战。
例如，无人地面车辆系统可以通过AI技术自主避开障碍物、规避危险区域，并在没有人类操控的情况下执行任务。
而无人飞行器系统则可以通过协同作战，自动形成编队、实施打击、完成侦察任务等。
四、纠错能力与自适应性AI武器系统还具备良好的纠错能力和自适应性，能够在复杂多变的战场环境中灵活应对。
在遭受攻击或遇到故障时，AI系统能够通过自我学习和自我适应，迅速调整策略与行动，保证任务的顺利执行。
同时，AI系统还能够通过分析和总结之前的战斗数据，推断出战斗规律和对手的行动模式，为指挥官提供更准确的建议和战术指导。
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《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%。
（七）参考书目
《科技之力全球智能武器TOP50》，军情视点编，化学工业出版社，2015；
《模式识别（第三版）》，张学工编著，清华大学出版社，2010；
《模式识别》，西格尔斯.西奥多里蒂斯编，电子工业出版社，2010；
二、中文摘要
本课程是信息对抗专业的选修课程。
主要内容包含智能武器系统发展，模式识别算法及应用。
课程对智能武器系统中智能识别算法进行讲解，可以使学生系统的掌握模式识别及机器学习的开发与应用。
三、课程学时分配表
四、教学内容及基本要求
第1部分人工智能在武器系统中的应用
总学时(单位：学时)：6 讲课:6 实验:0 上机:0
第1.1部分人工智能的发展与武器装备自动化（讲课2学时）具体内容：
1）智能武器定义；
2) 智能武器系统发展；
3）智能武器系统技术要点。
重点：
1）智能武器定义；
2) 主要技术要点。
难点：
智能武器系统主要技术要点。
习题：
智能武器系统技术要点总结。
第1.2部分智能武器系统中的模式识别（讲课2学时）
具体内容：
1）模式识别定义；
2) 模式识别技术概述；
3）模式识别与智能武器系统。
重点：
1）模式识别定义；
2) 模式识别算法概述。
难点：
模式识别算法概述。
习题：
模式识别算法概述。
第1.3部分智能武器系统中的机器学习（讲课2学时）
具体内容：
1）从模式识别到机器学习；
2) 机器学习定义；
3）机器学习发展在武器中的应用。
重点：
1）机器学习的定义；
2) 机器学习主要技术要点。
难点：
机器学习主要技术要点。
习题：
分析机器学习与模式识别的关系。
第2部分贝叶斯决策理论与统计判别方法
总学时(单位：学时)：4 讲课：4 实验：0 上机：0
第2.1部分 Bayes决策理论（讲课2学时）
具体内容：
1）基于最小错误率的Bayes决策理论；
2) 基于最小错误风险的Bayes决策理论；
重点：
1）贝叶斯决策理论
2) 准则函数的制定。
难点：
贝叶斯决策理论。
习题：
贝叶斯决策理论算例。
第2.2部分正态分布条件下的分类器设计（讲课2学时）
具体内容：
1）正态分布条件下的分类器设计；
2) 判别函数、决策面、决策方程等术语的概念
重点：
1） Bayes决策理论的理论意义与在实践中所遇到的困难；难点：
Bayes决策理论的理论意义与在实践中所遇到的困难。
习题：
正态分布条件下的分类器设计算例。
第3部分非参数判别分类算法
总学时(单位：学时)：10 讲课：4 实验：0 上机：0 第3.1部分线性分类算法（讲课2学时）
具体内容：
1）非参数判别分类器的基本原理；
2）以Fisher准则为代表的传统模式识别方法。
3）支持向量机
重点：
1）支持向量机
难点：
支持向量机。
习题：
支持向量机算法实例。
第3.2部分非线性分类算法（讲课4学时）
具体内容：
1）非线性判别函数与分段线性判别函数；
2）基于距离的分段线性判别函数
重点：
1）分段线性判别函数；
2）基于距离的分段线性判别函数。
难点：
分段线性判别函数。
习题：
算例分析。
第3.3部分近邻算法（讲课4学时）
具体内容：
1）近邻算法；
2）近邻法错误率分析
重点：
1）近邻算法；
难点：
近邻算法。
习题：
算例分析。
第4部分人工神经网络
总学时(单位：学时)：2 讲课：2 实验：0 上机：0 具体内容：
1）人工神经网络基本概念；
2) 人工神经网络的基本算法；
3）人工神经网络在matlab中的实现。
重点：
1）人工神经网络的算法实现；
2) 算法在matlab中的实现。
难点：
算法实现与理解。
习题：
Matlab算例分析。
第5部分 Google Tensorflow 人工智能学习系统总学时(单位：学时)：2 讲课：2 实验：0 上机：0 具体内容：
1）人工智能学习系统介绍；
2） Tensorflow学习系统简介；
重点：
1）了解Tensorflow系统搭建与基本使用；难点：
Tensorflow系统使用。
习题：
Tensorflow系统中实现支持向量机。