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。     

基于模糊聚类方法的机场目标选择模型

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.     

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。     

液体火箭发动机故障检测和诊断中数据挖掘策略的分析

分析了液体火箭发动机的工作特点,提出了应用数据挖掘方法从数据仓库的角度对液体火箭发动机进行故障检测和诊断的策略。对在液体火箭发动机故障检测和诊断的不同问题中可能应用的数据挖掘方法进行了分析比较。分析表明,聚类、分类、关联、时间序列分析和孤立点检测等数据挖掘方法适用于液体火箭发动机的故障检测和诊断。     

基于激光雷达的移动机器人实时位姿估计算法

提出一种基于二维激光雷达的移动机器人实时位姿估计算法。该算法首先将环境数据聚类为不同的障碍物,然后利用障碍物的特征匹配来关联相邻2帧的障碍物,最后通过优化位置序列间的方向角实现机器人的位姿估计。与ICP（迭代最近点）算法对比验证表明：该算法与ICP具有相同数量级的位姿估计精度,且明显提高了计算效率。     

模糊聚类分析在舰炮射击目标处理中的应用

舰炮对岸射击中射击目标选取比较复杂,用基于AFS逻辑的模糊聚类分析数学方法对射击目标进行处理,是一种评估战场目标选取的新方法。基于AFS逻辑的模糊聚类分析不仅与人类的思维逻辑类似,而且便于计算机将数据库中的记录转化为人类容易理解和操作的模糊集。作为在数据挖掘中的应用,又给出了基于AFS模糊逻辑的一个新的模糊聚类方法,通过具体的数学模型仿真表明这是一种行之有效的方法。     

分布式拒绝服务攻击的网络跟踪算法

分布式拒绝服务攻击通过控制多台傀儡机对目标机进行攻击,该类型攻击的攻击路径隐蔽,对攻击者跟踪困难.在分析该类型攻击的特点,通过形式化的描述,分析该类型网络入侵规律,通过聚类分析技术描述出分布式拒绝服务攻击的攻击路径,定位网络入侵的实施者,有效地打击网络入侵行为.     

城市防空中目标优化分配的模糊聚类分析

定性和定量相结合,利用模糊聚类分析法确定目标的优先防护次序.先构造城市防空中需掩护的目标体系;再依据目标权重建立多因素模糊关系矩阵,导出等价矩阵;最后计算出基于给定参数λ的需防护目标的优先次序,得出目标分类聚类图.变模糊的、复杂的问题为直观的结论,为指挥员合理分配兵力兵器提供可靠的依据,从而最大限度地发挥防空兵器的作战效能.     

适合可变剪接研究的转录组序列分析策略

规模化基因表达实验所产生的大量与生物组织特定时空状态相关的cDNA和表达序列标签(EST)等信息可用于新基因的发现、基因表达模式分析和基因组的注释,从而可为转录组研究提供实验设计和结果分析的参考标准。真核基因可变剪接的普遍性及其在机体生理与病理过程中的重要作用,使得可变剪接的系统分析已成为功能基因组研究中的热点之一。在面临海量表达数据的指数增长和不断有新的基因组获得测序的情况下,实现转录组序列分析的规模化、自动化计算迫在眉睫。讨论不同转录组分析系统中的数据分析算法及其计算需求,并提出适用于大规模可变剪接分析的策略。     

滚动轴承含噪声谐波信号的欠确定盲源分离方法研究

目前使用的大多数盲源分离方法都依赖于观测传感器数量大于或等于信号源数目这样一个基本假设。算法主要针对传感器数量m小于源信号数量n(欠确定)情况下旋转机械含噪声谐波信号的盲源分离问题展开研究。它在输入信号频域稀疏性假设和源信号之间线性混合假设的前提下,提出了一种势函数聚类的源数目估计方法,并对通道衰减和延时进行了计算。实验信号仿真结果证明了该方法的可行性和可靠性。