目标分群能够将战场目标划分为作战空间群,从而降低态势估计难度,提高决策效率。故针对战场中的目标分群问题,提出了一种基于流形距离(manifold)的密度峰值快速搜索聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks,CFSF...目标分群能够将战场目标划分为作战空间群,从而降低态势估计难度,提高决策效率。故针对战场中的目标分群问题,提出了一种基于流形距离(manifold)的密度峰值快速搜索聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks,CFSFDP)的目标分群方法。该方法将目标分群转化为数据集聚类问题,通过计算目标间的流形距离来衡量目标间的相似度,然后在流形距离的基础上利用CFSFDP算法搜索聚类中心,指定其余数据点类别。仿真实验以人工数据集和UCI数据集为对象,验证了M-CFSFDP算法聚类效果优于CFSFDP算法;同时将M-CFSFDP应用在战场目标静态与动态分群中,仿真结果表明了该方法的正确性与有效性。展开更多
文摘目标分群能够将战场目标划分为作战空间群,从而降低态势估计难度,提高决策效率。故针对战场中的目标分群问题,提出了一种基于流形距离(manifold)的密度峰值快速搜索聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks,CFSFDP)的目标分群方法。该方法将目标分群转化为数据集聚类问题,通过计算目标间的流形距离来衡量目标间的相似度,然后在流形距离的基础上利用CFSFDP算法搜索聚类中心,指定其余数据点类别。仿真实验以人工数据集和UCI数据集为对象,验证了M-CFSFDP算法聚类效果优于CFSFDP算法;同时将M-CFSFDP应用在战场目标静态与动态分群中,仿真结果表明了该方法的正确性与有效性。
