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基于灰色聚类和模糊综合评判的装备——装备群健康状态评估 总被引:3,自引:0,他引:3
针对目前装备健康状态评估存在的问题,建立了一个基于灰色聚类和模糊综合评判的“装备-装备群”两级评估模型。该模型利用灰色聚类法来评估单个装备的健康状态,将得到的单个装备健康状态的聚类系数向量作为模糊综合评判的隶属度向量,利用模糊综合评判技术来评估装备群的整体健康状态。详细论述了评估模型建立的关键问题:健康状态的分级、评估指标、白化权函数以及权重的确定。最后通过实例分析表明,该模型评估结果合理,可操作性强。 相似文献
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基于模糊聚类方法的机场目标选择模型 总被引:1,自引:0,他引:1
在现代战争中,机场作为一个战略级别的目标,要发挥其整体的作用需要目标群中的每个子目标都能最大限度地相互配合,使其本身的价值充分地体现出来.针对当前在目标选择上片面的问题,根据模糊聚类方法的基本原理,结合机场本身的特征进行改进,构建了机场目标选择模型,通过计算,证明可以克服以往目标打击方案界定的不明确性,避免了选择目标的单一化. 相似文献
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提出了一种优化初始聚类中心的方法.方法通过搜索参数统计直方图峰值预估类数目,并根据峰值位置确定聚类中心大概位置.由于优化的初始类心与实际类心相隔不远,聚类迭代次数大为减少.与传统的优化聚类中心方法相比,本方法计算量更少.最后将改进K-Means聚类算法应用于跳频信号分选,仿真结果表明,分选效果良好. 相似文献
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为合理评定坦克分队对抗演练过程中各单车的操作技能,基于各单车在对抗过程中的相关数据特征,运用模糊聚类算法对单车对抗水平进行聚类分析,得出了各单车的等级评定成绩。提出了一种改进的ReliefF算法,将其差异明显、差距较大的属性特征分离,为坦克单车以及分队找出差距、制定日后训练重点提供了重要依据,并通过一实例阐明了此方法的实现步骤,验证了此方法的科学合理性。 相似文献
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为了有效防控航空器相撞事故的发生,保证航空系统安全、有序和高效运行,提出一种基于单一聚类过程的人为因素分析分类系统(HFACS)诱发模式分析方法。在该方法中,首先,根据航空器相撞的具体特点建立了HFACS。然后,利用HFACS对发生的航空器相撞事故/事故征候进行量化,构建历史信息的数据表。最后,采用单一聚类方法对得到的数据表进行诱发模式分析,识别出重要的诱发模式及模式中包含的重要影响因素,并据此提出防相撞的管控措施。实例分析表明,所提出方法的实现过程简便,定性定量结合,形式易于理解,分析结果也更加贴近实际,对于提升防相撞的管理和决策水平,防范航空器相撞及减少造成的损失具有重要的实用价值。 相似文献
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为有效地对战争目标情报进行快捷、准确地分析处理,从而确定目标区域战场价值程度,以炮兵某次进攻战斗为战术背景,将敌防御区域按照目标分布特点划分为12个小区域;再根据目标的属性和打分原则,运用打分法分别求出各个小区域的综合得分情况;最后采用模糊聚类分析方法和Excel应用软件对其价值进行分析评估,依据模糊聚类结果从而确定重点区域,为指挥员和决策机关制定正确的策略提供科学的依据。 相似文献
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基于模糊聚类的多目标跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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将蚁群算法应用于图像分割领域,提出了一种新的基于蚁群算法的图像边缘检测方法。详细阐述了蚁群算法与该方法的基本原理和具体实现过程。为了提高算法效率,进行两处改进,第一将蚂蚁初始位置由随机放置修改为放置在图像边缘附近,可取一图像灰度梯度阈值来实现,第二将信息激素强度和启发式引导函数值均定义为像素点灰度梯度值的函数。大量实验结果证明了该算法能有效地检测出图像边缘,而且具有适应性强、效率高等特点。 相似文献