一种新的k-means聚类雷达信号分选算法北大核心

针对传统k-means聚类算法在雷达信号分选中应用存在的不足,提出了一种基于数据场和灰关联分析的k-means聚类雷达信号分选算法。该算法首先根据数据场理论计算所有数据样本的势值,寻找局域势值最大值,选取距最大值最近的样本数据作为初始聚类中心,局域势值最大值个数作为聚类数目;然后用灰关联度代替欧式距离来判断数据样本间相似性。该算法能够自动获取初始聚类中心和聚类数目,对频率捷变雷达具有较好的分选效果。仿真结果验证了算法的可行性。     

一种新的k-means聚类雷达信号分选算法

针对传统k-means聚类算法在雷达信号分选中应用存在的不足,提出了一种基于数据场和灰关联分析的k-means聚类雷达信号分选算法。该算法首先根据数据场理论计算所有数据样本的势值,寻找局域势值最大值,选取距最大值最近的样本数据作为初始聚类中心,局域势值最大值个数作为聚类数目;然后用灰关联度代替欧式距离来判断数据样本间相似性。该算法能够自动获取初始聚类中心和聚类数目,对频率捷变雷达具有较好的分选效果。仿真结果验证了算法的可行性。     

改进cell密度聚类算法在空战目标分群中的应用

针对传统聚类算法对流形分布数据聚类效果差,且实时性不高的缺点,提出改进基于cell的密度聚类(Cell-Based density Spatial Clustering of Applications with Noise, CBSCAN)算法解决实时空战目标分群问题。通过分析空战态势参数,建立了空战目标分群通用模型,将目标分群转化为聚类问题。通过改进CBSCAN算法的簇类扩展方式,建立基于改进CBSCAN算法的目标分群模型。通过仿真实验,对比分析了K-means、最大期望算法、密度峰值算法、密度聚类算法、CBSCAN算法和改进CBSCAN算法在30种作战态势下的分群准确性和实时性,结果表明:改进CBSCAN算法可以在编队数目未知和目标流形分布的条件下,对多目标编队进行正确分群,且实时性较原始算法提高约30%,具有实际应用价值。     

本质流形上的自适应运动估计

分析了计算机视觉中一种新的运动估计模型,将运动估计作为一个参数定义在"本质流形"上的非线性系统参数辨识问题。针对基于离散处理和连续处理方法得到的"本质流形",提出了一种新的、统一的自适应推广卡尔曼滤波算法,在"本质流形"的局部坐标系上进行运动估计。仿真结果验证了该算法的正确性。     

基于相邻脉冲相似性的快速聚类分选方法

针对复杂环境下的聚类问题,提出了一种新的聚类分选算法。其利用同一雷达辐射源的相邻脉冲间的相似性对信号进行聚类。该算法按到达时间顺序将信号依次归类,并将新分类的数据作为所在类的聚类中心,其无需事先指定聚类的数目,也无需进行反复的迭代计算。仿真表明,该算法不仅分类准确,而且大大缩减了计算量。     

基于动态时间规整下密度聚类的轨迹识别研究

为使地空导弹兵模拟训练系统获得的目标机动轨迹更加贴近实战、更有依据性,考虑对演习训练产生的轨迹数据进行分析,设计了DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,针对有噪声数据的基于密度的空间聚类)预分类的DBSCAN改进DTW(Dynamic Time Warping,动态时间归整)聚类算法来分析机动轨迹.并与未预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法进行对比,发现其运行效率和分类准确度方面均较优.同时分析了数据结构和算法的参数对分类效果的影响,发现数据规模越大,DBSCAN预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法的优势越明显.通过仿真得到了使DBSCAN预分类的DBSCAN改进DTW聚类算法发挥最高效率的参数.     

涡轮泵故障检测的频段能量比SOM算法

为了解决缺少故障样本情况下的涡轮泵健康状态判别问题,分析了涡轮泵振动信号的频谱,提取了频段能量比作为其故障检测特征,并讨论了自组织映射的竞争学习原理及聚类结果的U-矩阵表示,提出了一种基于频段能量比的自组织映射故障检测算法,并实现了该算法最佳匹配神经元的选择和权重向量的自适应更新。通过某型液体火箭发动机历史试车数据的验证,结果表明,健康涡轮泵数据利用该算法聚类时仅存在一个类别,相邻神经元距离小于0.1;反之,故障涡轮泵数据利用该算法聚类时明显存在两个或多个类别,且相邻神经元的最大距离大于0.1。因此,基于频段能量比的SOM算法能有效地判别涡轮泵的健康状况。     

基于HMM的电子设备健康状态评估方法

针对弹上设备的性能退化问题,提出一种改进流形学算法的电子设备健康状态评估方法.首先,在SNPP算法中引入非相关约束并加入核函数形成KSUNPP算法,将其用于原始特征的提取,获得有效的特征集作为隐马尔可夫模型(HMM)的输入进行训练;其次,用KL距离来衡量故障程度,可实现设备退化程度的评估.最后,通过将该方法应用于某型导弹指令接收机健康状态评估中,验证了有效性.     

基于模糊聚类的多目标跟踪算法

提出了一种新的基于模糊聚类的多目标跟踪算法,该算法通过一种改进的模糊聚类算法,首先得到可能的目标数和测量点迹与目标预测位置之间的隶属度,然后结合Kalman滤波将隶属度作为权值系数对预测新息向量进行加权,来实现目标状态估计的更新。仿真结果表明,传统数据融合多目标跟踪算法,一般需要假定目标数并且在多目标密集时易产生关联错误而导致跟踪发散,新算法通过模糊聚类客观有效地确定了目标数并且通过加权过程保证了对多目标密集时的高精度。     

改进分块局部最佳维纳滤波算法的干涉相位滤波

针对合成孔径雷达干涉相位滤波问题,提出了一种改进的分块局部最佳维纳滤波算法。该算法是加性高斯白噪声下的线性最小均方误差估计,利用目前图像滤波最前沿的技术——非局部技术,来联合估计图像的一、二阶矩。针对干涉相位中噪声的空变性,在应用中提出了两点改进:估计噪声的标准差时,用均值代替中值;根据噪声标准差的最大值和均值的比值,自适应地确定类的数量。仿真和实测数据表明,改进后的分块局部最佳维纳滤波算法是有效的,并优于其他三种算法。     

基于多源冲突数据聚类的态势估计方法

传统调和式态势估计方法在面对多源冲突数据时融合效果不佳。为此,提出一种基于冲突数据聚类的非调和式态势估计方法。首先利用迭代自组织数据聚类方法(ISODATA)对多源冲突数据进行聚类,然后利用频度和可信度对数据簇的重要性进行评估,最后得到态势估计结果。仿真结果表明,与传统态势估计方法相比,所提方法在融合多源冲突数据时能够得到可信度较高的态势估计结果。     

未知数量稀疏源盲分离的一种新方法

提出了一种新的用于未知数量稀疏源盲分离的统一方法。为了改善聚类分离的精度,该方法选取混合空间中半径给定的、中心位于原点的超球面以外的所有数据点,然后将这些数据点映射到中心位于原点的单位超球面上以得到集合Cy。由此,原来的聚类变为致密聚类,各聚类互相重叠的现象几乎消失。随后,先通过关于Cy的聚类分离来估计混合矩阵,再根据混合矩阵估计源,其中最佳不相似阈值和相应的聚类数量是自动生成的。计算机仿真结果验证了该方法对具有不同程度稀疏性源的有效性。当源充分稀疏时,重构信噪比大约是300 dB。因此,该方法精确、便利。     

测向交叉定位中基于最小距离的二次聚类算法

针对现有测向交叉定位系统中聚类算法存在的计算量大、求解最优解困难等问题,提出了一种基于最小距离的二次聚类算法.即先通过最小距离法对每条测向线上的交点进行聚类分析,得到几个聚类程度较高的交点集合,再对这些交点集合通过取交集的方法进行二次聚类,得到少数的几个交点集合,最后再对这几个少数的交点集合进行选优,从而消除虚假交点集合,得到真实交点集合.通过交点回归计算,保证了真实交点集合具有很高的关联正确率.计算机仿真结果表明,该算法具有很高的关联正确率,且计算量较小,实时程度较高,并且适应于多传感器存在漏测的情形.     

Modeling of unsupervised knowledge graph of events based on mutual information among neighbor domains and sparse representation

Text event mining, as an indispensable method of text mining processing, has attracted the extensive attention of researchers. A modeling method for knowledge graph of events based on mutual information among neighbor domains and sparse representation is proposed in this paper, i.e. UKGE-MS. Specifically, UKGE-MS can improve the existing text mining technology's ability of understanding and discovering high-dimensional unmarked information, and solves the problems of traditional unsupervised feature selection methods, which only focus on selecting features from a global perspective and ignoring the impact of local connection of samples. Firstly, considering the influence of local information of samples in feature correlation evaluation, a feature clustering algorithm based on average neighborhood mutual information is proposed, and the feature clusters with certain event correlation are obtained; Secondly, an unsupervised feature selection method based on the high-order correlation of multi-dimensional statistical data is designed by combining the dimension reduction advantage of local linear embedding algorithm and the feature selection ability of sparse representation, so as to enhance the generalization ability of the selected feature items. Finally, the events knowledge graph is constructed by means of sparse representation and l₁ norm. Extensive experiments are carried out on five real datasets and synthetic datasets, and the UKGE-MS are compared with five corresponding algorithms. The experimental results show that UKGE-MS is better than the traditional method in event clustering and feature selection, and has some advantages over other methods in text event recognition and discovery.     

基于粒子群聚类的导弹直接侧向力模型辨识

为了充分挖掘数据的潜在规律,提出一种基于粒子群模糊C均值聚类的模型辨识方法,该方法首先对实验数据进行分类,得到最佳聚类数和聚类中心,然后对不同的类分别辨识.新数据可以根据到不同聚类中心的距离划分为不同的类,再根据该类的辨识模型得到输出结果.依据风洞实验数据,采用粒子群模糊聚类对直接侧向力模型进行了辨识,辨识结果表明,与直接辨识相比,该方法的辨识精度明显提高,其辨识结果可以为控制系统的设计提供依据.     

一种应用聚类技术检测网络入侵的新方法

基于聚类技术提出了一种能处理不带标识且含异常数据样本的训练集数据的网络入侵检测方法。对网络连接数据作归一化处理后 ,通过比较数据样本间距离与类宽度W的关系进行数据类质心的自动搜索 ,并通过计算样本数据与各类质心的最小距离来对各样本数据进行类划分 ,同时根据各类中的样本数据动态调整类质心 ,使之更好地反映原始数据分布。完成样本数据的类划分后 ,根据正常类比例N来确定异常数据类别并用于网络连接数据的实时检测。结果表明 ,该方法有效地以较低的系统误警率从网络连接数据中检测出新的入侵行为 ,更降低了对训练数据集的要求。     

网络异构信息的张量分解聚类方法

提出基于张量分解的聚类算法,能够同时处理网络中多类型、多语义关系的异构信息。网络信息体系中的各种异构信息被建模为一个多维张量,异构信息之间丰富的语义关系建模为张量中的元素。提出有效的张量分解方法,将不同类型的信息对象一次性划分到不同的簇中。在人工合成的数据集和真实数据集上的实验结果表明:该聚类方法可以很好地处理网络信息体系中的异构信息聚类问题,并且性能优于现有的聚类方法。     

用卷积神经网络分类最大稳定极值区域实现汉字区域定位

获取对应笔画级连通区的最大稳定极值区域,实施形态学闭操作融合相距较近的最大稳定极值区域,融合后最大稳定极值区域对应的单个汉字区域;利用灰度共生矩阵描述最大稳定极值矩形区域的纹理信息,将其作为卷积神经网络的输入,卷积神经网络对最大稳定极值区域进行分类,过滤非汉字部分;利用最大稳定极值区域颜色直方图的Bhattacharyya距离等特征对最大稳定极值区域进行聚类,同一类最大稳定极值区域组合得到汉字文本候选区域;再次利用卷积神经网络对候选文本区域进行分类,过滤非文本部分,剩余的就是定位到的汉字文本区域。实验结果表明,该算法对于汉字区域定位具有良好的效果。     

结合流形滤波的矩阵信息几何检测器

针对小样本、非均匀杂波下的信号检测问题,提出一种基于流形滤波的矩阵信息几何检测器,将信号检测问题转化为矩阵流形上的几何问题。将每一个样本的相关性数据建模为一个托普利兹正定矩阵,在此基础上,利用每一个样本数据的邻近矩阵进行加权平滑滤波,去除一部分杂波能量,提升目标与杂波间的区分性。计算了辅助样本数据对应矩阵的几何均值,通过比较待检测样本数据矩阵与几何均值矩阵之间的距离与检测门限的大小,以实现信号检测。实验结果表明,与自适应匹配滤波相比,本文方法在小样本、非均匀杂波下具有明显的性能优势。