第1章  绪论
  1.1  引言
  1.2  无人机系统概述
    1.2.1  无人机系统的发展
    1.2.2  无人机系统的特点和优势
  1.3  运用效能评估综述
    1.3.1  效能评估概况
    1.3.2  效能评估发展历程
    1.3.3  无人机运用效能评估的必要性
  1.4  无人机运用效能评估趋势与展望
    1.4.1  趋势
    1.4.2  展望
  1.5  本章小结
  参考文献
第2章  无人机运用效能评估的基本问题
  2.1  无人机系统
    2.1.1  无人机系统的定义与分类
    2.1.2  无人机系统的运用及流程
    2.1.3  无人机系统结构组成与特点
    2.1.4  无人机系统评估指标
  2.2  运用效能评估
    2.2.1  效能的定义
    2.2.2  运用效能评估的概念
    2.2.3  无人机体系贡献度评估
  2.3  无人机运用效能评估的指标确定和基本流程
    2.3.1  无人机运用效能评估的指标确定
    2.3.2  无人机运用效能评估的基本流程
  2.4  本章小结
  参考文献
第3章  无人机运用效能评估的常用方法
  3.1  效能评估方法分类
  3.2  典型效能评估方法对比分析
  3.3  常用效能评估算法模型
  3.4  本章小结
  参考文献
第4章  基于ADC的无人机运用效能评估
  4.1  侦察无人机
    4.1.1  侦察无人机的组成
    4.1.2  侦察无人机系统典型工作过程
  4.2  ADC效能评估方法
    4.2.1  系统的可用性（A）
    4.2.2  系统的可信性（D）
    4.2.3  系统的固有能力（C）
  4.3  基于ADC方法的侦察无人机系统效能评估
    4.3.1  无人机系统可用性分析
    4.3.2  无人机系统可信性矩阵
    4.3.3  无人机系统能力矩阵计算
    4.3.4  无人机系统效能评估细化
  4.4  侦察无人机系统完整效能评估
    4.4.1  侦察无人机系统分析
    4.4.2  侦察无人机状态确定
    4.4.3  侦察无人机可用性分析
    4.4.4  侦察无人机可信性分析
    4.4.5  侦察无人机固有能力分析
    4.4.6  侦察无人机综合效能评估
  4.5  侦察无人机侦察运用效能评估
    4.5.1  侦察无人机系统运用复杂环境定义
    4.5.2  侦察无人机系统复杂环境运用能力计算
    4.5.3  侦察无人机运用效能评估
  4.6  本章小结
  参考文献
第5章  基于云模型的无人机作战效能评估
  5.1  云模型相关理论
    5.1.1  云的概念及数字特征
    5.1.2  综合云模型
    5.1.3  云模型的算法
    5.1.4  云模型的运算规则
  5.2  基于云的无人机运用效能评估模型
    5.2.1  指标体系分析与构建
    5.2.2  确定指标的权重云
    5.2.3  确定指标的评价云
    5.2.4  确定综合作战效能云
  5.3  无人机海上目标打击作战效能评估
  5.4  本章小结
  参考文献
第6章  基于G1法与熵值法组合赋权的无人机运用效能评估
  6.1  基于G1法的主观权重确定方法
  6.2  客观赋权法——熵值法的基本理论
  6.3  主客观赋权法
  6.4  无人机侦察效能评估实例
    6.4.1  应用背景
    6.4.2  指标体系构建
    6.4.3  指标权重确定
    6.4.4  无人机运用效能评估
  6.5  本章小结
  参考文献
第7章  模糊层次分析法无人机运用效能评估
  7.1  模糊集理论
    7.1.1  模糊集的概念
    7.1.2  模糊关系
    7.1.3  直积集
    7.1.4  模糊关系之合成
  7.2  模糊一致矩阵的定义及其性质
    7.2.1  模糊矩阵
    7.2.2  模糊互补矩阵
    7.2.3  模糊一致矩阵
    7.2.4  用模糊一致矩阵表示因素间两两重要性比较的基本原理
  7.3  模糊层次分析法主要步骤
    7.3.1  确定评价语集
    7.3.2  建立模糊关系矩阵
    7.3.3  模糊综合评判
  7.4  基于层次分析法的模糊综合评价具体过程
    7.4.1  建立一个评价指标集
    7.4.2  构建方案集V
    7.4.3  单指标模糊评价（第一级模糊综合评价）
    7.4.4  第二级模糊综合评判
    7.4.5  模糊综合评价模型进行改进
  7.5  无人机城市街区侦察运用方案决策评估
  7.6  本章小结
  参考文献
第8章  基于SEA的无人机运用效能评估方法
  8.1  SEA方法概述
  8.2  基于SEA方法的侦察无人机运用效能评估
    8.2.1  无人机战场侦察任务描述
    8.2.2  城市侦察作战使命任务参数到性能度量空间的映射
    8.2.3  任务环境描述
    8.2.4  无人机系统描述
    8.2.5  无人机系统参数到性能度量空间的映射
    8.2.6  不同无人机系统效能评估
  8.3  本章小结
  参考文献
第9章  无人机运用TOPSIS多属性决策方法
  9.1  多属性决策理论
  9.2  传统TOPSIS多属性决策方法
  9.3  基于TOPSIS方法无人机侦察效能评估应用
    9.3.1  无人机运用任务场景
    9.3.2  无人机运用属性集构建
    9.3.3  无人机运用决策矩阵构建
    9.3.4  无人机运用方案排队决策
  9.4  TOPSIS方法的改进
  9.5  本章小结
  参考文献
第10章  基于G1法与灰色关联组合赋权的无人机运用效能评估
  10.1  基于G1法的主观权重确定方法
  10.2  客观的灰色关联度分析方法
    10.2.1  基本定义
    10.2.2  无量纲处理
    10.2.3  关联系数计算
    10.2.4  关联度计算
  10.3  基于主客观的综合权重方法
  10.4  无人机运用效能评估应用
    10.4.1  G1法算例分析
    10.4.2  灰色关联分析法的特征加权算例分析
    10.4.3  综合权重计算
  10.5  本章小结
  参考文献
第11章  侦察无人机指数法效能评估
  11.1  指数法基本原理
  11.2  某侦察无人机系统改进分析
  11.3  侦察无人机系统能力层次分析
  11.4  侦察无人机系统各指标指数确定
    11.4.1  侦察范围指数
    11.4.2  目标定位精度指数
    11.4.3  昼夜侦察能力
    11.4.4  图像清晰度
    11.4.5  目标跟踪能力
    11.4.6  方便性、安全性指数
  11.5  侦察无人机系统指数法效能评估
  11.6  本章小结
第12章  基于神经网络的无人机运用效能评估
  12.1  神经网络基本原理
    12.1.1  基函数
    12.1.2  激活函数
  12.2  BP神经网络模型
  12.3  基于神经网络的复杂环境无人机运用效能评估
    12.3.1  影响无人机运用效能的环境要素指标
    12.3.2  无人机运用效能评估模型建立
  12.4  基于遗传算法优化的BP神经网络
    12.4.1  遗传算法中的基本概念
    12.4.2  遗传算法过程
  12.5  基于GA优化的BP神经网络
    12.5.1  评估模型设计
    12.5.2  评估模型建立与求解
  12.6  基于改进的BP网络无人机运用效能评估
    12.6.1  评估模型实验结果
    12.6.2  实验结果分析
  12.7  本章小结