基于谱聚类的扇区划分

为了使有限的空域资源得到合理的利用,同时平衡管制员的工作负荷,研究了基于谱聚类的扇区划分问题.提出了点的靠近程度,结合对实际航迹数据的检测,建立了带有权重的空域网络结构模型;利用谱聚类算法对空域中的关键点进行聚类,解决了管制扇区划设时协调负荷过大的问题,通过voronoi图生成扇区边界并进行几何修正;利用提出的方法,以太原地区的空域为例进行分析,并结合了TAAM仿真,验证了该扇区划分方法的有效性和合理性.     

CL-20降感处理技术及在CMDB推进剂中的应用

为促进六硝基六氮杂异伍兹烷(CL-20)在推进剂中的应用,综述了 CL-20降感处理技术及其在改性双基(CM-DB)推进剂中应用的最新进展.结果表明,通过表面包覆降感技术、共晶降感技术和微纳米球形化降感技术均可有效制备出低感CL-20,但为提高低感CL-20的能量释放率,在表面包覆降感技术和共晶降感技术中应尽可能地选取...     

聚碳硅烷纤维的空气不熔化反应动力学研究

以高压法聚碳硅烷(Polycarbosilane,PCS)纤维的空气不熔化为例,采用多曲线积分法研究了PCS纤维空气不熔化反应动力学。结果表明,高压法PCS纤维的空气不熔化反应活化能约60~70 kJ/mol。通过研究不同的机理函数的对数与温度倒数的关系,结果表明,PCS纤维空气不熔化过程由随机成核和生长机理(n=3)的表面反应控制,根据该反应机理,同样得到高压法PCS的空气不熔化反应活化能约60~70 kJ/mol,指前因子A约为77.64。     

雷达组网作战效能的灰色聚类评估模型

在网络化作战条件下,雷达组网作战是地空导弹武器系统发展的必然。针对其效能评估指标的模糊性和相关性,提出了雷达组网作战效能评估指标体系,结合主观和客观权重来求取指标的组合权重,利用三角白化权函数来评价对象所属的灰类,建立了基于相邻优属度熵权的灰色聚类效能评估模型。通过对雷达组网作战效能的实例分析,验证了该方法的科学性和实用性。其效能评估结果可为雷达组网的优化部署和辅助决策提供一定的参考。     

变分自编码器结合聚类算法在空战态势评估问题上的应用

针对传统态势评估方法确定权值的主观性强、处理大数据能力弱、特征提取能力不足等问题,提出基于改进变分自编码器和聚类算法的无监督空战态势评估方法。根据态势变化连续性特点,提出基于时间段的空战态势分类方法,将敌我双方态势划分为四类。在变分自编码器的基础上,提出了VAE-WRBM-MDN特征提取模型,即使用混合密度网络优化变分自编码器的特征提取能力和生成数据的相似度,使用权值不确定限制玻尔兹曼机优化网络的初始权值。将提取的特征分别输入到两种典型的聚类算法中进行聚类,并结合态势函数和实际战场情况修正聚类结果,形成正确的态势分类标准。在实验部分,分别进行了最优参数调整、关键特征提取、聚类以及修正实验。实验结果表明,模型态势分类正确率和运行时间均满足应用需求,实例评估结果与客观态势一致性强,所提方法具有实际应用价值。     

遥感数据用户需求融合处理技术

遥感数据是国家的基础性和战略性资源,在经济建设、国防建设、抢险救灾、生态环境保护等方面得到了广泛的应用,发挥着越来越重要的作用,各行各业对遥感数据的需求也越来越多。因此,如何提高对地观测资源的利用率,提高服务响应速度成为迫切需要解决的问题。采用自然语言处理技术,提出了一种用户需求融合处理方法,该方法可以有效地融合归并相同或者相似的用户需求,实现一图多用,引入需求预测和需求融合技术以提高需求融合效率,从而提高对地观测资源的利用率,达到事半功倍的效果。     

基于聚类分析的入侵检测算法?

聚类技术在入侵检测中被广泛研究,但是传统的K?means算法对初始值敏感,无法取得理想的效果;层次聚类算法时间复杂度高,性能较差。针对这些问题,设计了一种改进的K?means算法：算法优化孤立点和噪声处理能力,根据有效性指标获得最优K值,在此基础上,动态选取初始聚类中心进行聚类,可以取得较好的聚类效果。采用数据集KDD Cup99将改进的算法应用于入侵检测,进行仿真实验。实验结果表明,改进的算法有效地提高了检测率和降低了误检率,与现有算法相比具有一定的优势。     

基于直觉模糊对称交互熵C-means聚类的反导目标识别方法研究

在不确定信息反导目标识别的背景下,针对不确定信息处理和现有的基于欧几里得距离的模糊C-means聚类算法的性能问题,首先采用直觉模糊集对其进行描述与分析,同时,将聚类目标函数中的欧几里得距离替换为模糊对称交互熵距离,提出了一种基于直觉模糊对称交互熵C-means聚类(Intuitionistic fuzzy symmetric cross entropy C-means,IFSCECM)算法,通过采用IRIS数据集算例分析对比,证实该算法的可行性和有效性.其次,根据弹道目标识别的特性,将IFSCECM算法应用于反导目标识别中,并采用多特征综合识别方法对来袭弹道目标威胁群进行分类识别研究.最后,通过仿真实验和对比分析表明该反导目标识别方法的可行性、有效性和优越性,具有较高的应用价值.     

基于候选聚类的K调和均值算法(KHM-CC)

聚类分析是常见的数据分析技术。基于KHM的聚类分析是当前研究的热点。提出了基于候选聚类的KHM算法(KHM-CC),详细阐述了算法的设计过程。采用UCI的小样本(iris)数据集和大样本(Bag of Words)数据集对比了KHM-CC算法和禁忌搜索KHM算法(KHM-TS)和变邻域搜索KHM算法(KHM-VNS)的性能。实验结果表明,KHM-CC算法在处理iris数据集小样本数据集时,其性能和KHM-VNS算法基本接近,而优于KHM-TS算法。但是在处理Bag of Words大样本数据集时,性能优于KHM-VNS和KHM-TS算法,其聚类计算耗时明显缩短,证实KHM-CC算法在高维度数据集的处理上更具优势。     

军用飞机大修效率评估方法

针对航空修理工厂大修效率难以评估的问题,首次提出了军用飞机大修效率评估方法。根据飞机大修工作特点,系统分析了飞机大修效率影响因素,建立了飞机大修效率评估指标体系;运用信息熵理论和灰色系统理论,构建出基于熵权和灰色聚类的评估指标赋权模型;结合实例验证了方法的正确性。