基于K-Means聚类算法的空中态势威胁挖掘 |
| |
作者姓名: | 谷玉荣 黄耀雄 高艳 郭静 |
| |
作者单位: | 北方自动控制技术研究所,太原,030006;北方自动控制技术研究所,太原,030006;北方自动控制技术研究所,太原,030006;北方自动控制技术研究所,太原,030006 |
| |
摘 要: | 战场环境复杂多样,各种探测手段层出不穷,空中威胁属性指标种类繁多,增大了指挥员对空中态势威胁分析难度。正确、快速地对空中态势进行威胁分析,将给战场部署提供有效的决策依据。建立基于K-Means聚类算法的空中目标威胁等级聚类模型,通过对空中目标威胁属性特征的数据进行分析,对威胁目标聚类进行深度挖掘,将目标威胁等级问题转化为最优聚类问题。实例分析表明该算法在对威胁目标等级聚类中有效,提高了目标威胁等级聚类的可靠性、精确性。
|
关 键 词: | 威胁属性指标 空中态势威胁 K-Means聚类算法 目标威胁等级 |
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录! |
|