基于蚂蚁聚类算法的炮兵阵地选取方法

在对炮兵作战地域进行地形分析的基础上,提出运用蚂蚁聚类算法选取炮兵阵地的方法.针对炮兵阵地配置的特殊要求,将模糊数学中的隶属度概念引入到炮兵阵地聚类算法之中.最后通过实验分析了此方法的优缺点,对炮兵指挥决策有一定的参考价值.     

目标辐射噪声线谱的特征建模与检测

在理论分析的基础上,构造了基于λ水平能量聚点的目标辐射噪声线谱的特征量模型.在利用中值滤波去除信号功率谱中“平台型”的λ水平能量聚点后,计算其λ水平能量聚点作为拟线谱频率,通过拟线谱频率对应周期的整周期延时叠加突出线谱特征,以提高辐射噪声线谱的检测率.理论分析和对仿真信号的计算结果表明,该算法是有效的.     

基于标签树的生长干部招生计划聚类方法

生长干部招生计划是规定军队干部补充来源渠道及数量规模的重要依据,对干部队伍建设与发展具有重要的意义。随着招生计划每年拟制与积累,分析与评估计划将会起到辅助决策的作用,对招生工作的实施带来深远影响。本文从数据挖掘的角度,以聚类的方法研究分析招生计划,这为分析历年计划的波动性并理解评价计划与政策的贴合度提供了定量分析的手段。首先分析了招生计划的特点,进而提出以标签树量化招生计划的解决思路,通过抽取标签树中的特征子树作为聚类中的度量特征,并采用共现的方法实施"先形成核心,再依次分类"的步骤完成聚类。实验表明该方法在合成数据集和真实数据集上聚类效果较好、效率较高,对分析招生计划具有一定理论意义。     

一种基于TF·IEF模型的在线新闻事件探测方法

为了提升在线新闻事件探测的性能,提出一种基于TF.IEF模型的在线新闻事件探测方法。该方法受TF.IDF思想的启发,直接计算特征词表征事件的权重,建立新的增量事件模型,并将探测过程分为两个阶段:第一阶段利用Single-Pass将一定时段内收集到的报道聚成微簇;第二阶段将微簇与已有事件进行相似性匹配,然后通过重新计算事件向量实现模型更新。实验结果表明,该方法运算速度快,特征信息丢失少,提高了探测的效率和准确率。     

要地防空指挥控制系统作战效能灰色聚类评估

建立要地防空指挥控制系统作战效能评估指标体系,运用层次分析法确定各层次指标权重,提出了一种基于灰色定聚类和中心点三角白化权函数的要地防空指挥控制系统作战效能灰色聚类评估方法,并通过算例对该方法的有效性进行了检验。结果表明该方法是切实可行的。     

众包标签的双重置信度推断算法

标记者的知识水平、评价标准等均具有显著差异,导致收集到的标签质量参差不齐,提高标签和学习模型的质量对众包标签中学习起着关键作用。针对众包标签推断问题,提出了一种双重置信度推断算法,分别从数据分布特征及标签信息两方面计算得到标记者置信度,再通过此置信度推断数据集的集成标签,以此提高集成标签的质量。实验结果表明,与其他仅使用标签信息的推断算法相比,所提算法可以得到更优结果。     

均衡聚类市场拍卖机制的异构无人机集群任务规划方法

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。     

软件静态分析融合技术研究

当代军备竞技以武器技术为核心,提升武器装备质量一直以来都是研制重点.装备软件作为武器装备调度的"大脑",关键程度不言而喻.随着武器研制技术的提升,代码规模激增,对装备软件的质量检测技术手段以及效率提出更严格的要求.为弥补单一测试工具检测造成的误检、漏检,提出了基于跨语言文本聚类的静态代码测试结果融合技术,实现多类型测试...     

多站空情航迹优化及分类指挥决策方式研究

空情是防空指挥的依据,本文提出了集团军防空兵利用本级多站空情,优化二次空情航迹的Fourier分析法,通过处理S项后的高频项,分离干扰等“噪声”过程,为反空袭指挥决策提供合理空情。当大批空中目标来袭时,依据处理的多批多站空情,集团军防空兵如何实现新的分类指挥,在文[1]基础上,本文引入等混合聚类法这一新的批次分类模式,对批次多因素分类,此法控制参量多、收敛速度快,使分类指挥决策的时效性得到提高,并结合示例计算与对比。     

基于航迹挖掘的船舶行为估计方法及软件实现

船舶活动规律分析尤其是船舶的行为研判问题,一直是研究的难点。聚焦船舶的活动规律分析问题,提出了一种基于大量船舶历史航迹聚类的频繁模式挖掘方法,用于对船舶未来行为进行估计,并给出了软件实现。首先提出航迹的综合相似性度量方法,并介绍基于航迹聚类的频繁模式挖掘含义;其次对经典密度聚类算法进行适应性改造,给出基于综合相似性的聚类算法的实施方法;然后,提取虚拟主干航迹计算最相似簇,经统计得出对当前船舶行为的估计结果;最后,给出了基于C/S架构的软件总体设计和试验效果。试验表明该方法能够给出航迹关联行为描述,软件得到的行为估计结果能够辅助研判。