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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
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