基于模糊椭圆聚类的火炮射击精度分析

考虑到对于大规模炮兵部队的应用,如何提高炮兵火力运用的效率,特别是充分发挥大规模炮兵部队的应用效能,具有重要意义.提出根据对不同火炮散布误差的聚类分析,可以指导编组具有相似射击误差特性的火炮,形成火力单位,从而更加有效地执行火力任务.针对火炮散布椭圆特性,采用一种基于模糊椭圆的聚类方法.针对某地实弹射击数据实验表明,该方法是有效的.     

军用飞机采购价格的RBF神经网络预测

分析了现代军用飞机采购价格估算中存在的问题.应用基于k-均值聚类算法的RBF神经网络建立了军用飞机采购价格预测模型,并采用该模型对某型军用飞机采购价格进行了预测.与多元线性回归和BP神经网络的预测结果对比,建立的新型军用飞机采购价格预测模型具有更高的预测精度,为军用飞机采购价格预测提供了一种新的有效方法.     

一种新的高分辨率SAR图像目标自动鉴别方法

目标鉴别是SAR图像目标识别系统的关键环节,用以消除预筛选阶段因异常检测产生的大量虚假的感兴趣区域切片。针对目标鉴别问题,提出了一种新的目标自动鉴别方法,首先对CFAR检测的结果做基于面积特征的预鉴别处理,而后对获得的ROI目标切片提取鉴别特征,并在特征分析的基础上设定特征判决阈值,实现序贯鉴别处理。利用X波段SAR图像数据检验了上述方法,给出了鉴别输出的ROI切片。     

遥感视频卫星多目标检测、跟踪和定位算法

提出基于道路掩模(Road Masking)、高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)和数据关联(Data As-sociation)的遥感视频卫星(Video Satellite)多目标(Multiple Object)检测、跟踪和定位(Detection Tracking and Loc...     

DSets-DBSCAN无参数聚类的雷达信号分选算法

针对现有的很多高效分选算法的性能严重依赖于外界输入的参数问题,例如聚类数目、聚类容差等,将无参数聚类算法DSets-DBSCAN应用于雷达信号分选,提出了一种无参数的雷达信号脉冲聚类算法。该算法无须依赖于任何参数的设置,就能自适应地完成聚类。算法输入直方图均衡化处理过的成对相似性矩阵,使得Dsets(dominant sets)算法不依赖于任何参数;根据得到的超小簇自适应给出DBSCAN的输入参数;利用DBSCAN扩展集群。仿真实验证明,该算法对雷达脉冲描述字特征进行无参数分选的有效性。同时,在虚假脉冲比例(虚假脉冲数/雷达脉冲数)不高于80%的情况下,对雷达信号的聚类准确率在97.56%以上。     

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。     

经济战争的“类战争”理论分析

文章在“类战争”理论框架下,对解决冲突的“战争与类战争”方式选择进行分析,得出采用经济战争方式可避免战争、维护和平的结论。同时对“贸易制裁”和“禁运”两种经济战争方式的效果和适用条件进行了分析。     

HOUGH变换与航迹关联

在雷达情报自动化处理过程中 ,无论是集中方式还是分布处理方式 ,都要进行航迹关联 ,即要识别哪些航迹源于同一目标。利用 HOUGH变换方法 ,将航迹映射到参数空间进行聚类 ,从而达到航迹自动综合的目的。仿真实验表明 ,这种方法是行之有效的。     

一种基于模糊神经网络的非线性系统故障诊断方法研究

提出了一种基于模糊神经网络的非线性系统故障诊断方法.利用模糊C 均值聚类法对测量空间进行分割,再利用模糊规则对分割后的子空间分别采用BP网络进行逼近,从而获得不同子空间故障输出与测量输入的非线性动力学特性.计算机仿真表明该网络具有良好的泛化性能,方案可行.