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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. 相似文献
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针对诊断传感器偏置故障及漂移故障的难点问题,提出了一种基于神经网络集成的传感器故障诊断方法。该方法将传感器输出看做时间序列,通过加噪声生成抖动数据,建立多组神经网络,以获得神经网络集成预测器输出。通过将预测器输出与传感器实际输出相比较获取残差序列,获得基于残差序列的传感器偏置故障和漂移故障的辨识策略,实现传感器故障在线诊断。应用结果表明该方法可以提高神经网络的运算精度,从而快速准确地检测和分离传感器故障,辨识传感器故障类型以及故障发生的时间。 相似文献
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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
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调整高斯核函数参数可以改变其VC维,通过密度聚类算法发现并分离全局中非线性复杂度不同的局部特征,以支持向量比率为优化指标确定满足局部稀疏条件的核函数,从而达到优化核函数选择以提高整体回归稀疏性的目的。 相似文献
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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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多站多目标雷达数据融合 总被引:2,自引:1,他引:1
多站多目标跟踪是雷达数据融合的主要问题。提出了一种对测量数据聚类,在类间进行数据融合,之后基于目标的融合状态,采用强跟踪滤波器(STF)对多目标进行跟踪。利用上述方法,进行了各种态势下的仿真实验。 相似文献
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为更好地实现机械系统的模块化设计,在基于功能-行为-概念结构(function-behavior-conceptualstructure,FBCS)的产品概念设计过程中引入面向产品概念要素的图分割聚类算法,建立了一种面向FBCS的产品概念模块划分方法。以堆垛机推拉机构为例,分析了根据产品的总体目标特征,进行产品功能、行为、概念结构求解与功能分解迭代的产品概念设计分解方法。为描述概念产品,提出黑箱法和IDEF0功能描述方法相结合的概念产品建模方法,以建立产品子功能-概念结构模型。在此基础上,建立了产品概念要素(功能、行为、概念结构、接口)的相关关系分析方法,并引入图分割聚类算法进行产品概念要素聚合,以实现产品概念模块的划分。推拉机构的概念模块划分证明该方法是可行和有效的。 相似文献
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