特征敏感度与模糊度的弹道目标聚类识别评估

针对现有弹道导弹目标聚类识别算法中,很少同时考虑目标特征敏感度与模糊度的问题,提出了一种基于特征敏感度与模糊度的弹道目标聚类识别算法。该算法通过目标特征类内类间距离,定义目标特征聚类识别敏感度,将两类目标形成的类看成两个圆,利用圆之间的位置关系,定义目标特征聚类识别模糊度,将所定义的特征敏感度与特征模糊度合理组合,作为目标特征对聚类识别好坏的评估因子。仿真实验从特征评估分析和特征组合分析两个方面验证了算法的有效性。     

基于先锋遗传算法的武器系统目标分配问题优化研究

对先锋遗传算法应用于武器系统目标分配问题的优化进行了研究,通过对算法和算子的适应性改进,使算法的求解速度和质量得到了明显改善,达到了优化的目的,证实了先锋遗传算法应用于此类问题的可行性和有效性。