基于粒子群聚类的导弹直接侧向力模型辨识

为了充分挖掘数据的潜在规律,提出一种基于粒子群模糊C均值聚类的模型辨识方法,该方法首先对实验数据进行分类,得到最佳聚类数和聚类中心,然后对不同的类分别辨识.新数据可以根据到不同聚类中心的距离划分为不同的类,再根据该类的辨识模型得到输出结果.依据风洞实验数据,采用粒子群模糊聚类对直接侧向力模型进行了辨识,辨识结果表明,与直接辨识相比,该方法的辨识精度明显提高,其辨识结果可以为控制系统的设计提供依据.     

基于核函数的自适应聚类背景提取

随着目标的检测与跟踪的广泛应用,移动物体分割问题成为研究热点,而解决这类问题的关键需为对图像背景的更新和提取。通过对目前已有的背景提取方法的研究,提出了一种新的基于核函数的背景提取方法:进行预处理,制定删选法则来自适应获取所需处理的视频序列;定义核函数来衡量模式间相似性,对2类聚类中心进行初始化;利用最小距离准则来灰度归并,采取实时的自适应阈值选择;最后通过比较满足条件的像素总数,获取所需背景。实验证明,该方法有效。     

基于TCP会话的僵尸流量特征分析与检测

僵尸网络是互联网面临的重大威胁,而成功检测网络上的僵尸流量是摧毁僵尸网络的前提。文章分析了僵尸主机同控制端的TCP会话流量,提取其会话特征,并用聚类的方法有效地区分出僵尸主机同控制端的会话。文章在定义会话概念的基础上,通过提取网络流量中的会话特征用以检测僵尸网络流量。     

基于D-AHP赋权的战时空空导弹装备保障效能灰色评估

针对战时空空导弹装备保障效能评估问题,根据装备保障特点,设定了装备指挥保障、技术保障、维修保障和供应保障为主要指标的评价体系,通过D数理论改进层次分析法(D-AHP)求解各指标的影响权重,以解决评估信息不确定性问题,并建立灰色聚类评价模型.通过实例结果表明,该方法具有可行性,对部队针对性提高战时空空导弹装备保障能力起到一定的作用.     

针对KMC局部最优问题的飞蛾捕焰优化方法

针对传统飞蛾捕焰(MFO)算法求解复杂函数时后期收敛速度慢与求解精度较低等问题,提出了一种基于快速收敛的飞蛾捕焰(RMFO)算法.采用最大最小距离积的方法来初始化飞蛾群,能够提高算法全局收敛速度并且优化解的质量,同时构造出MFO算法的适应度函数作为寻优函数.将RMFO算法和有K均值聚类算法(KMC)进行交叉迭代,构建基于RMFO优化的KMC算法,求解聚类中心时能够改善聚类性能,可以解决现有KMC算法选取初始聚类中心不确定陷入结果局部最优的问题.实验结果表明,通过用UCI国际通用测试数据库的Iris、Wine和Glass 3种数据集,对RMFO算法和优化KMC算法进行性能测试,提出的RMFO算法更加精准,收敛速度快,不易陷入局部最优解,同时,优化KMC算法的聚类性能更好.