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改进模糊聚类算法在航迹分析中的应用 被引量：10
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作者 王涛波 黄宝军 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期23-27,共5页
为采用航迹数据分析,优化现有的空域结构,介绍使用航迹数据聚类的分析方法。在模糊C均值聚类(FCM)的基础上,提出对FCM进行基于遗传模拟退火算法(GSAA)的改进和优化。首先分析广播式自动相关监视(ADS-B)航迹数据的特点,处理异常数据并使... 为采用航迹数据分析,优化现有的空域结构,介绍使用航迹数据聚类的分析方法。在模糊C均值聚类(FCM)的基础上,提出对FCM进行基于遗传模拟退火算法(GSAA)的改进和优化。首先分析广播式自动相关监视(ADS-B)航迹数据的特点,处理异常数据并使用模糊聚类法直接提取航迹特征点;然后运用FCM与优化后的FCM对航迹特征点进行聚类分析;最后用2种算法针对同一实例进行计算,并构建对应的平均航迹。结果表明:与FCM相比,基于GSAA的改进FCM算法的目标函数值减少15.20%,聚类中心点不会偏向大量航迹数据点集中的位置。 展开更多
关键词 航空安全 空中交通管理 航迹聚类 模糊c均值聚类(fcm) 遗传模拟退火算法(GSAA)
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