基于聚類分析的目標(biāo)分群問題的應(yīng)用研究.pdf

1、軍事決策中的一個重要過程便是態(tài)勢估計，而目標(biāo)分群是態(tài)勢估計中的一個重點和難點問題。目標(biāo)分群的結(jié)果可以決定態(tài)勢要素之間的關(guān)系，是指揮員確定戰(zhàn)術(shù)戰(zhàn)略的一個重要依據(jù)，這也就是目標(biāo)分群的意義所在。
　　本文詳盡地介紹了有關(guān)態(tài)勢估計的數(shù)學(xué)模型、基本內(nèi)容和概念，在此基礎(chǔ)上引出了目標(biāo)分群的基本內(nèi)容和概念，對態(tài)勢估計和目標(biāo)分群的國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀做了詳細介紹和分析，從而展開了對態(tài)勢估計中的目標(biāo)分群問題的研究，最終選擇采用聚類分析的方法去解決目標(biāo)分群

2、問題。
　　本論文的主要工作如下：
　　(1)在詳細介紹了聚類分析的基本概念和相關(guān)算法的基礎(chǔ)上，重點研究了劃分聚類算法，引入了基于熵權(quán)重的重心穩(wěn)定的全局K-means算法，并對該算法進行了k值優(yōu)化，分析了該算法的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，重點研究該算法用于目標(biāo)分群問題的具體方式。
　　(2)研究基于熵權(quán)重的重心穩(wěn)定的全局K-means算法的思路、實現(xiàn)流程，給出了其用于目標(biāo)分群問題的具體流程，給出了基于熵權(quán)重的重心穩(wěn)定的全局K-m

3、eans算法應(yīng)用于目標(biāo)分群問題的實現(xiàn)方法，進而研究了基于該算法的目標(biāo)分群問題求解方法的具體程序?qū)崿F(xiàn)。
　　(3)開發(fā)了群目標(biāo)動態(tài)場景仿真平臺和目標(biāo)分群系統(tǒng)軟件，給出了具體的仿真實驗，實驗結(jié)果表明，本文提出的基于熵權(quán)重的重心穩(wěn)定的全局K-means算法在解決目標(biāo)分群問題時是可行和有效的。
　　本文的主要創(chuàng)新點：研究了基于熵權(quán)重的重心穩(wěn)定的全局K-means算法，將基于熵權(quán)重的重心穩(wěn)定的全局K-means算法用于態(tài)勢評估中的目標(biāo)