基于改进的支持向量聚类的雷达信号分选

基于支持向量聚类,提出一种新的针对未知雷达辐射源信号分选的算法.该方法在原有支持向量的基础上,在聚类标识阶段通过用支持向量点代替原来的全部样本点来进行聚类分配,减少了关联矩阵的规模,从而有效节省了聚类分配的时间,提高了运行速度.同时结合合并同类聚类中心算法有效缓解了核函数的参数q对聚类结果的影响,使得聚类精度有了一定的...     

我国人口受教育程度分类模型

模糊聚类分析是研究将事物进行分类的科学,其目的是利用一定的数学方法将研究的样品或变量归并为若干类,使得每一类中的所有个体之间具有密切的关系,而不同类之间个体关系相对比较疏远.本文用模糊聚类方法将我国人口受教育程度分成了四类的模式,按该模式可以对其他省市进行了预测分类.     

空中环境谱编制中的假设检验方法

 在依据空测环境数据通过模糊聚类分析确定空中环境谱区域划分中,提出了对分类的各类数据总体分布齐次性检验加以判别和归类的方法。通过对典型应用实例中3种检验方法（t分布假设检验、秩和检验、斯米尔诺夫检验）检验结果的分析,确定使用秩和检验与斯米尔诺夫检验相结合的方法进行空中环境谱模糊聚类分析的假设检验,使空中环境谱的区域划分更为科学合理。     

基于任务聚类的多星观测调度方法

星上传感器侧摆次数有限,在卫星观测调度时进行任务聚类可以节省资源,提高观测效率.提出了动态聚类调度算法(DCSA)来解决多星多轨道圈次的观测调度问题,DCSA把聚类和调度动态结合起来,并使用模拟退火算法搜索全局最优解;分析了在满足分辨率需求前提下多任务聚类的约束条件,并对聚类任务的侧摆角度和时间窗口进行合理优化;根据任...     

基于模糊聚类的近距空战决策过程重构与评估

目前大量研究集中在空战的智能决策和解决近距空战评估结果"是什么"的问题上,却极少关注评估结果的"为什么"。根据空战训练中记录的客观数据的变化特征,提出基于模糊聚类的方法来计算决策序列,构建模糊粗糙决策系统,以实现对近距空战决策过程的重构;通过计算分析条件属性之间的相对重要度,对具有相似重要度的决策对象序列进行二次聚类划分,分析出关键决策点集合。通过实例研究,从空战能量和相对方位2个方面对近距空战决策过程进行了评估分析。结果表明,从空战决策的角度可认为关键决策点集合是产生评估结果的原因。     

地铁建设项目风险评估与管理

我国地铁项目正在迅速发展,地铁项目由于其建造金额大、科技含量高、工程复杂、涉及学科广,建造时期风险大,一旦发生事故将造成严重的经济损失及社会影响,因此对地铁建设过程进行风险管理非常必要。主要分析地铁在建项目风险,从环境及地铁本身两方面分析影响风险的因素,评估各个风险因素对地铁风险的影响程度,评估风险发生的可能性和严重性。对地铁风险进行风险管理及保险转移,并提出建议及注意事项,使地铁风险降低到可接受的水平。     

基于网格聚类的雷达信号预分选

针对现有网格聚类算法需要人为确定网格划分、边界处理精度低的问题,提出了基于固定网格划分和动态网格划分的雷达信号预分选算法。基于固定的网格划分算法对输入信号脉冲顺序不敏感,根据网格数据压缩率自适应确定网格划分和密度阈值。基于移动技术的动态网格聚类算法能够识别任意形状和大小的聚类。仿真实验表明,这两种方法能有效适用于雷达信号分选,且能很好地识别出孤立点和噪声。     

基于数据库的收缩型航迹聚类模型仿真研究

针对传统聚类算法只能选取少量数据源进行仿真分析,得到的聚类效果不能真实体现数据流的宏观特征的问题,考虑了海量航迹数据中的离群点检测以及离群点剔除,提出一种新的基于数据库的收缩型航迹聚类仿真模型,将三维空间网格化,建立K-means聚类和层次聚类双重交互算法,对网格中的离群点进行识别并剔除.解决了航迹聚类中的关键技术问题.通过对西北地区3 G海量二次雷达数据的聚类仿真分析,使航迹聚类仿真的耗时从h级降低至s级,并且得到的航迹分布特征清晰,验证了新模型对于海量数据宏观特征提取具有可行性和优越性,模型和算法对全国二次雷达航迹数据仿真具有借鉴意义.     

被动雷达导引头对双噪声源的分辨与跟踪

研究比幅体制反辐射导引头在主波束内受到双噪声调频干扰源干扰的情况,对角误差信号采用聚类分析,将两噪声源分辨开来,并对其中一个噪声源进行稳定的跟踪.     

深成份指数的灰色行业聚类关联与预测模型研究

本文应用系统工程理论,结合灰色趋势关联度,研究了灰色趋势关联系统及数学模型。作为该模型的应用,提出了灰色趋势关联聚类预测方法。以深成份指数为样本对各类行业进行了聚类分析,得到了一种符合实际的聚类预测结果,阐明了灰色趋势关联聚类预测方法的有效性、方便性和实用性。