基于多维特征的战场实体目标分群方法

目标分群问题也称为群形成过程,是态势估计中的一个重点和难点问题,属于信息融合中的高层融合范畴。现有的目标分群方法大多是将空间位置相近的目标聚为一类,极少有分群方法考虑到进行战场态势分析所需的位置、速度、航向、属性和类型等多维特征。为此,首先根据海战场态势分析需求,基于目标的特征属性定义了多维度欧式距离;然后综合利用分类与密度聚类两种分析方法,提出了一种战场实体目标分群方法,以综合实现战场实体目标的实时分群处理;最后,将该算法应用于一个军用场景的数据集上进行仿真实验。仿真结果表明了该方法在海战场环境中实现目标分群处理的可行性和有效性。     

基于K-均值聚类和约简最小二乘支持向量回归机的推力估计器设计

提出了一种基K-均值聚类和约简最小二乘支持向量回归机的推力估计器设计方法.首先用K-均值聚类法将全包线范围内的数据进行聚类,然后在每一个类当中,用迭代约简最小二乘支持向量回归机设计一个子推力估计器.在用迭代约简最小二乘支持向量回归机设计子推力估计器的过程中,为了使计算数值更稳定,用Cholesky分解代替原来的迭代方法.最后仿真实验表明,此推力估计器能满足直接推力控制的需要,并和其它的方案比较起来,该方案存在一定的优势.      

基于极大熵聚类的工程项目风险预警模型

该方法针对当前大部分工程风险预警模型只能报警,不能预测的现状,提出了基于熵最优化的工程项目风险预警方法.利用判别熵最小化选取项目风险预警指标值,通过特征选取找出那些最有效的特征,研究出一种新的聚类算法——极大熵聚类算法,极大熵聚类算法是以概率为比例将任一指标向量分配给所有码向量,而不是仅仅只分配给与之最近的码向量,该算法是C-均值算法的一种推广.最后用实例验证该模型,用此算法对预测结果进行分类,判断项目的风险状态.结果表明这种方法估计工程项目风险快捷有效,与实际情况基本一致,可以应用于工程分析.      

智能监控场景中运动目标轨迹聚类算法

轨迹分析是视频监控场景理解的基础,但由于遮挡等原因,跟踪过程会出现不完整的噪声轨迹,导致分析结果不准确.针对此类问题利用改进的轨迹相似度度量和聚类方法进行场景区域分割.首先,对轨迹进行编码,提出利用轨迹的空间特征和速度方向特征改进相似性度量方法计算轨迹间距离;其次,采用改进的层次聚类算法,以该类最长轨迹作为运动物体行为模式代表,将在空间上接近且具有相似速度特征的轨迹划分为同一场景区域,得到符合实际情况的聚类结果.本算法无需对轨迹进行复杂的预处理或过滤,并且加入速度方向特征使区域划分更加合理.最后,在真实场景下,验证了该聚类算法的有效性和普遍适用性.     

机场净空障碍物危险度的白化权聚类评价

为将灰色理论引入机场净空障碍物危险度评价,建立四个评价指标,将障碍物危险度等级划分为五个标准,使用灰色白化权聚类法建立机场净空区障碍物危险度评价模型,包括每个指标的白化权函数和权重确定,在此基础上,机场所有的障碍物及机场整体的危险度等级可确定。以某机场为例对其净空障碍物进行整体评价证明,基于灰色白化权聚类法的机场净空区障碍物危险度评价模型可用于解决民用机场净空区内障碍物危险度定量评价问题。     

基于目标纹理的机器视觉转角检测方法

目标姿态角度检测系统是确保智能制造设备自动化、智能化的核心部件之一,在智能制造设备中得到了广泛的应用。提出了一种基于目标纹理的机器视觉转角检测算法,该算法通过椭圆聚类提取图像中的感兴趣区域,采用Hough梯度变换寻找感兴趣区域中包含特定纹理特征的区域,结合先验信息对特征区域进行标记、匹配,进而计算出待测物体的滚转角度,算法的运行耗时小于0.5s。采用该算法实现了浮子组件在浮液中的径向滚转角检测,并模拟实际检测环境测试了该算法的精度。测试结果表明,绝对精度小于0.3°,重复性精度小于0.08°,满足实际生产现场对检测精度的要求,解决了人工检测精度低、耗费人力的问题,提升了浮子转角检测的精度和智能程度。     

基于模糊聚类分析的鱼雷战术性能综合评价

为了科学地评价鱼雷战术综合性能,运用模糊聚类分析方法,构建了鱼雷战术性能综合评价的数学模型,并给出动态聚类图。仿真实例表明,该方法对鱼雷战术性能指标进行综合评价是有效可行的。     

航空发动机传感器解析余度模型的建立方法

为了使用解析余度模型对传感器故障进行诊断,提出了1种基于K-均值聚类与改进微分进化算法优化的极端学习机(IDE-ELM)的发动机传感器解析余度模型建立方法。为避免求解ELM算法时H矩阵奇异,采用K-均值聚类对试验数据进行聚类处理,然后从每类数据中选取1组数据组成训练样本用于训练;利用IDE算法优化ELM的输入层权值和偏置,提高ELM的泛化能力。利用飞行试验数据进行了仿真验证。结果表明:基于K-均值聚类和IDE-ELM设计的传感器解析余度模型具有较高的精度,可用于FADEC系统双通道传感器的故障诊断。     

基于MSER的无人机图像建筑区域提取

对建筑区域自动检测与提取是无人机(UAV,Unmanned Aerial Vehicle)图像处理的一项重要功能.在分析无人机成像特点和最大稳定极值区域(MSER,Maximum Stable Extremal Regions)算法对无人机侦察图像建筑区域检测的适用性基础上,提出了一种基于MSER的无人机侦察图像建筑区域提取算法.算法包含5步:无人机图像预处理,运用MSER算法分析计算图像稳定区域,通过计算稳定区域密度筛选建筑区域,进一步利用自适应K均值聚类算法对建筑区进行划分,最后采用Graham算法生成建筑区的边界从而实现了建筑区的自动提取.选取无人机实飞图像数据进行实验统计,本算法提取精度为92.25%;同时与基于Gabor变换的纹理特征、SIFT特征点的提取算法相比,建筑区域提取时间缩短,满足无人机实时应用需求.      

基于相似性传播聚类算法的机会信号选择

介绍了复杂低空环境下的机会信号导航方法,并提出了一种机会信号选择方法,解决了机会导航信号源类型多、数量多难以选择的问题.由于信号源的几何精度因子(GDOP,Geometry Dilution of Precision)越小则定位精度越高,同一区域信号对GDOP影响相似,因此采用聚类的方法选择信号.首先,将各信号间的距离作为相似度测量参数,通过相似性传播聚类算法获得相似类组;然后,依据类组的中心点确定所选类组;最后,从中选择组内的机会信号.经仿真,分析了不同分布的机会信号聚类特点,通过对汶川震区机会信号选择的仿真,验证了相似性传播聚类算法的有效性.另外,该方法在复杂低空飞行应用中将大大提高信号选择的效率.