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。     

弯曲载荷作用下复合材料T型接头的失效分析

运用蔡-吴逐步失效判据和黏聚接触模型建立弯曲加载下的T型接头的有限元模型。对复合材料T型接头在弯曲加载下的损伤机理和承载能力进行数值模拟。结合静态弯曲加载实验,揭示T型接头在弯曲破坏过程中的四种失效模式。T型接头的弯曲失效载荷的有限元模型计算结果与实测值吻合较好。