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1990年 | 3篇 |
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1988年 | 1篇 |
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在军事应用中,为了提取群体目标的整体运动趋势,提出了一种基于决策图的轨迹聚类来提取轨迹运动趋势的方法。该方法不需要预设参数,且聚类中心的个数既可以通过决策图人工确定,又可以通过数值检测策略自动确定,由此减轻了算法对领域知识的依赖,增强了算法的适用性。仿真实验表明:该方法能正确确定轨迹聚类簇,且对轨迹噪声有一定的抑制作用。 相似文献
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184.
神经网络模型具有强大的问题建模能力,但是传统的反向传播算法只能进行批量监督学习,并且训练开销很大。针对传统算法的不足,提出全新的增量式神经网络模型及其聚类算法。该模型基于生物神经学实验证据,引入新的神经元激励函数和突触调节函数,赋予模型以坚实的统计理论基础。在此基础上,提出一种自适应的增量式神经网络聚类算法。算法中引入"胜者得全"式竞争等学习机制,在增量聚类过程中成功避免了"遗忘灾难"问题。在经典数据集上的实验结果表明:该聚类算法与K-means等传统聚类算法效果相当,特别是在增量学习任务的时空开销方面具有较大优势。 相似文献
185.
高斯混合概率假设密度滤波(GMPHDF)有牢固的理论基础,是解决高斯条件下跟踪强杂波环境中目标数未知的多目标问题的有效方法。但当目标发生机动时,就难以跟踪到目标,因此,在GMPHDF中引入交互多模型(IMM)算法,对继续存在目标的运动模型进行建模,根据计算的模型概率融合各模型滤波器估计得到的继续存在目标概率假设密度,解决了运动模型机动问题。仿真实验表明,IMM-GMPHDF能实时跟踪到强机动超音速多目标,在多雷达组网系统中跟踪强机动超音速多目标精度(OSPA距离均方根误差)能达到70 m,满足了工程使用要求。 相似文献
186.
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189.
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无线传感器网络中如何节能是一个关键问题。对经典的LEACH协议做研究与改进,并提出了一种新型的动态网络转换机制。该算法通过综合考虑候选节点的地理位置、剩余能量等参数来进行网络协议的选择,从而有效地降低了低能量与位置不佳的节点被选为簇首的可能性,进一步保证网络内节点能量负载的均衡性。仿真结果表明,新型的动态网络协议机制能够有效平衡节点的能量消耗分布,延长节点与网络的寿命。 相似文献