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战场范围扩大、战斗实体位置疏散使得按照位置进行聚类的方法可信性降低。担负同一作战任务的若干战斗实体往往因保持队形的需要而具有相似的运动规律,因此,使用实体位置、速度、加速度等运动参量进行模糊聚类能够克服位置疏散带来的聚类困难。对实体的运动参量进行归一化,建立模糊等价关系矩阵,根据需要选择适当的截集水平进行聚类,得到不同级别建制的聚类结果。经实验数据检验,该方法能够取得满意的聚类效果,辅助各级指挥员对战场态势进行分析和评估。 相似文献
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将混沌变异粒子群(CMPSO)应用在磁链数学模型的参数辨识可以得到精确的开关磁阻电机磁链模型.针对标准PSO收敛慢、易于早熟的缺点,CMPSO通过混沌优化后粒子群分成两个子群和混沌粒子群,然后通过精英粒子的适应度方差和最优解变异算法保证了改进算法的收敛.磁链辨识结果证实这种参数离线辨识算法收敛速度快,参数精度高的特点. 相似文献
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连续属性离散化是粗集理论应用中面临的主要问题之一.对连续数据知识挖掘可采用模糊C均值聚类将其离散化,再应用粗集理论将其属性进行约简提取有用规则.将此方法应用于雷达信号类型识别,可以直接从原始数据中得到识别信息,仿真实验结果证明利用此离散化方法得到的识别规则对雷达信号识别是有效和可靠的. 相似文献
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K-中心点聚类算法是几种经典的聚类算法之一。但传统的K-中心点聚类算法的效率以及稳定性较低,聚类的过程缓慢,容易陷入局部最优解,使得聚类最终结果的准确性不能得到保证。为此,提出了一种基于数据的"密度"信息有效地改进K-中心点聚类算法并应用于入侵检测模型。该算法很好地克服了传统的K-中心点聚类算法过分依赖初始中心点选择的弊端,并且用实验分别验证,以这种方法来进行数据的聚类相比于传统的K-中心点聚类算法,显著提高了数据集聚类的效果,在入侵检测系统的应用中也有效地提高了检测率和降低了误检率,具备一定的实用价值。 相似文献
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在不确定信息反导目标识别的背景下,针对不确定信息处理和现有的基于欧几里得距离的模糊C-means聚类算法的性能问题,首先采用直觉模糊集对其进行描述与分析,同时,将聚类目标函数中的欧几里得距离替换为模糊对称交互熵距离,提出了一种基于直觉模糊对称交互熵C-means聚类(Intuitionistic fuzzy symmetric cross entropy C-means,IFSCECM)算法,通过采用IRIS数据集算例分析对比,证实该算法的可行性和有效性.其次,根据弹道目标识别的特性,将IFSCECM算法应用于反导目标识别中,并采用多特征综合识别方法对来袭弹道目标威胁群进行分类识别研究.最后,通过仿真实验和对比分析表明该反导目标识别方法的可行性、有效性和优越性,具有较高的应用价值. 相似文献
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针对模糊聚类算法对最优聚类中心的搜索能力偏弱,以及没有度量样本数据各维特征属性对聚类结果贡献度的问题,提出了一种ReliefF特征加权的人工蜂群聚类算法。算法利用人工蜂群算法搜索最优聚类中心,使用ReliefF算法度量数据各维特征权重,分析了各维特征对聚类的不同影响,减弱冗余特征对聚类的干扰,增强有效特征对聚类的贡献,对加权变换后的数据样本进行聚类以提高聚类效果。在UCI数据集上的对比实验结果表明,此算法具有很好的综合性能。 相似文献
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针对直接利用时域波形识别中医脉象准确率低的问题,提出了一种基于 AR 模型和 K-L 变换的脉象模糊聚类方法。首先对脉象样本作8阶 AR 模型拟合,模型系数构成样本的特征集,其次采用 K-L 变换对特征集进行了压缩,最后利用 F-PFSR(Fuzzy Pseudo F-Statistic Ratio)聚类法对临床实测的40例脉象样本进行了聚类分析。实验结果表明,该方法的聚类准确率平均为85%。 相似文献
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对连续数据知识挖掘可采用模糊C均值聚类将其离散化,再应用粗糙集进行约简.文中针对该过程中样本数据离散化后出现多个聚类中心隶属度值较接近的情况,提出了隶属度重叠度的方法来扩展对应离散类别的选取.离散类别确定后再应用粗糙集理论对其进行知识挖掘,可得到连续数据的本质特性.此方法应用于汽轮机轴系振动数据的知识挖掘.与采用最大隶属度确定对应类别的方法相比,该方法不影响对连续数据的知识挖掘,并能真实反映连续数据的特性. 相似文献
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针对支持向量机(SVM)在网络故障诊断中应用存在的参数设置和诊断模型复杂的问题,提出一种基于小生境粒子群优化的SVM解决方案。算法在进行参数寻优的同时考虑支持向量个数,实现对诊断模型复杂度的优化,并采用小生境粒子群算法进行求解,提高算法跳出局部最优的能力。在DARPA数据集上的实验表明本文提出的方法能够有效提高诊断模型的泛化性和诊断速度。 相似文献
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针对大规模异构无人机集群的全局任务规划问题,提出一种基于均衡聚类市场拍卖机制的任务规划方法。对无人机群协同合作完成任务的场景进行分析,综合任务聚类和无人机联盟的优势,建立了通用性较高的任务规划模型。考虑到对无人机群负载均衡的需求,融合和改进了K-means聚类算法和市场拍卖机制,形成一种综合考虑路程消耗和任务消耗的均衡聚类市场拍卖算法。在拍卖过程中引入平衡参数,通过计算旅行商问题来修正平衡参数,保证无人机群在负载均衡的同时整体成本不断降低。仿真结果表明,使用均衡聚类市场拍卖机制的任务规划方法能够在较短时间内完成异构无人机群的复杂任务规划,保证无人机群负载均衡的同时,整体成本和总时间上也有较好表现,具有一定的实际应用价值。 相似文献
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通过对粒子群算法的分析,针对其易过早收敛的不足,将遗传算法的变异操作引入其中,并给出了惯性因子的调整方式。在建立维修资源优化模型的基础上,结合实例运用改进的粒子群算法和模拟退火遗传算法进行了仿真,结果表明,该算法具有更好的收敛性。 相似文献
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