搜索结果: 1-13 共查到“航空、航天科学技术 聚类”相关记录13条 . 查询时间(0.212 秒)
为科学评估炮兵精确打击能力，从武器系统性能比较的角度出发，构建评估指标体系，运用模糊聚类分 析方法建立炮兵精确打击作战效能的数学模型，用外军的 4 种常见的精确制导武器作为实例进行评估。结果表明： 该方法所得结果与已存在的文献相符，可为研制新式精确制导武器提供科学的理论依据。
为科学评估炮兵精确打击能力，从武器系统性能比较的角度出发，构建评估指标体系，运用模糊聚类分析方法建立炮兵精确打击作战效能的数学模型，用外军的四种常见的精确制导武器作为实例进行评估。结果表明：该方法所得结果与已存在的文献相符，可为研制新式精确制导武器提供科学的理论依据。
基于灰色聚类的防空旅战斗保障体系效能评估
战斗保障体系 灰色定权聚类 中心点三角白化权函数
2015/1/9
防空旅战斗保障体系效能的好坏将影响旅防空作战能力的发挥。结合防空旅实际情况，建立防空旅战斗 保障体系的效能评估指标体系，提出一种基于灰色定权聚类和中心点三角白化权函数的防空旅战斗保障体系效能灰 色聚类评估方法，并通过算例对该方法的有效性进行检验。结果表明：与传统方法相比，该方法具有所需信息量小、 计算过程简单等特点，可大大简化指标间复杂的横向比较，是有效、可行的。
基于改进层次聚类法的指挥控制资源部署
指挥控制资源 决策实体 层次聚类 N-best备选策略
2011/3/14
以网络化作战战场资源部署为研究背景，对战术指挥控制资源部署问题进行了描述。以决策实体工作负载的均方根最小为目标函数，建立了指挥控制资源部署问题的数学模型，提出了基于改进层次聚类法的指挥控制资源部署算法。该算法以作战任务-平台资源的分配结果为输入信息,对可部署决策实体数目范围设定、决策实体合并项选择和决策实体能力约束判定进行了改进，着重分析了每一层聚类的N-best备选策略和决策实体合并项选择方法。...
基于加权k-均值聚类与粒子群优化的多航迹规划
航迹规划 k-均值聚类 粒子群优化 无人机
2011/3/1
针对复杂环境下的无人机多航迹规划问题，提出了将粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）算法与加权k-均值聚类算法相结合的规划方法。每个粒子表示一条航迹，采用加权k-均值聚类算法对粒子进行分类，得到多个粒子子群，在每个子群内部进行一条可行航迹的优化，最终得到多条不同的可行航迹。对传统k-均值聚类算法进行改进，采用排挤机制产生初始聚类中心，针对实际环境中突发威胁的...
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;根据任务聚类的性质建立了聚类图模型,采用团划分方法进行DCSA中的聚类操作。多个实验算...
为了提高干扰情况下目标的定位精度，提出一种基于数据质量分析的地面固定被动传感器组网变门限聚类定位算法。该算法充分利用传感器组网和数据质量分析的优点，首先将各传感器量测转换为目标的估计位置点，并按照距离平方和的方法对各位置点进行数据质量分析；其次构造检验统计量，根据位置点数量的变化自适应调整聚类门限进而对位置点中心进行数据质量分析；最后根据分析结果确定高质量位置点类别并获得目标的估计位置。通过和最小...
基于一种灰色聚类滤波算法的飞机远程故障诊断虚警辨识方法
虚警 飞机故障诊断 灰色聚类
2009/2/26
在航线排故过程中，常会出现飞机远程实时故障报文信息的“飞机通信与寻址系统(ACARS)虚警”现象，使排故效率降低。对此，本文将灰色聚类和滤波理论结合提出了一种新的辨识算法——灰色聚类滤波算法，将常增益滤波引入灰色聚类算法，在灰色聚类算法中使用ACARS报文故障的当前数据分类故障、判断虚警的基础上，增加报文故障的历史数据，用滤波方法将历史的和当前的数据结合起来，提高辨识虚警的准确性。本算法应用于航空...
模糊超球神经网络在模式聚类中的应用
模式聚类 模糊集 神经网络 分层聚类
2008/12/22
提出和实现了用于模式聚类的无监督模糊超球神经网络.模式集是一个具有超球核
的用隶属函数表示的模糊集,模式集又可以合并成模式类.模糊超球神经网络学习算法能在
几次循环学习中形成模式集,无需对已知模式集重新训练就可融合新样例和精炼已存在的模
式集.模式聚类的数值仿真解释了模糊超球聚类神经网络的优越性能.
基于1-DISVM的聚类模型及直升机齿轮箱故障诊断应用
故障诊断 聚类 支持向量机 无监督学习
2004/12/13
针对当前故障诊断中存在的训练样本少、知识难获取的问题,结合SVM小样本学习的特点,提出一种基于SVM的自学习聚类模型。通过改进无监督1-SVM算法上的不足,形成一种改进决策1-SVM(1-DISVM)算法,由此构建了多模式训练与分类算法,并设计出基于1-DISVM的自学习聚类模型。最后对其进行仿真验证,并应用于直升机齿轮箱的故障诊断,结果表明该方法能从少量样本中自学习输入模式的内在规律,自适应地对...
基于灰色聚类的磨粒自动识别
灰色系统 灰色聚类 油液分析 磨粒识别
2002/5/20
将灰色系统理论中的聚类分析技术用于磨损颗粒的自动识别, 编制了相应的计算机模拟程序。在对磨粒图象的形态特征参数进行敏感性分析的基础上, 确定了各参数的灰类白化权函数, 并结合磨粒识别的试验研究, 给出了磨粒各特征参数的聚类权值。应用此方法对一组标准磨粒进行了模拟识别, 识别正确率在90% 以上, 并且识别速度很快, 大大优于传统的磨粒识别方法。
本文利用模糊ISODATA聚类分析的方法对切削加工状态进行了模糊模式识别,并就此方法中的初始矩阵Ufo的选择原则做了进一步地探讨,最后把这种方法与模糊等价矩阵聚类分析法进行了比较分析。结果表明,把模糊模式识别应用于金属切削加工状态的识别是切实可行的,且识别精度高、识别运算简单、具有实时性,从而为切削加工过程的实时识别与控制提供了基础。