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题名基于深度聚类算法的空中态势威胁挖掘
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作者
史志莹
张训立
王超
辛浩男
刘渊
翟希
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机构
火箭军工程大学
西北工业大学光电与智能研究院
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出处
《兵器装备工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期110-115,共6页
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文摘
针对指挥员在分析空中目标威胁时存在主观性较强、准确度较差等问题,提出了一种基于深度聚类算法的空中目标威胁挖掘聚类模型。该模型首先构建了完整的空中态势威胁挖掘指标体系,将目标威胁等级划分问题转化为最优聚类问题,实现对威胁目标的深度挖掘。将预处理得到的空中态势威胁因素的真实数据作为输入,采用深度聚类模型进行仿真实验。结果表明,该模型在聚类效果方面表现卓越,能够将轰炸机等大型目标与加油机、预警机等划分为不同威胁等级的几类,出色地完成了目标威胁挖掘任务。这为指战员准确且迅速地分析空中目标中的威胁,并进行正确的决策提供了有力的理论支持。
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关键词
空中态势
威胁分析
深度聚类
威胁属性指标
威胁等级
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Keywords
aerial situation
threat analysis
deep clustering
threat attribute indicators
threat level
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分类号
E256
[军事—军事理论]
E254
[军事—军事理论]
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题名基于K-Means聚类算法的空中态势威胁挖掘
被引量：3
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作者
谷玉荣
黄耀雄
高艳
郭静
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机构
北方自动控制技术研究所
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2019年第4期92-96,共5页
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文摘
战场环境复杂多样,各种探测手段层出不穷,空中威胁属性指标种类繁多,增大了指挥员对空中态势威胁分析难度。正确、快速地对空中态势进行威胁分析,将给战场部署提供有效的决策依据。建立基于K-Means聚类算法的空中目标威胁等级聚类模型,通过对空中目标威胁属性特征的数据进行分析,对威胁目标聚类进行深度挖掘,将目标威胁等级问题转化为最优聚类问题。实例分析表明该算法在对威胁目标等级聚类中有效,提高了目标威胁等级聚类的可靠性、精确性。
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关键词
威胁属性指标
空中态势威胁
K-MEANS聚类算法
目标威胁等级
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Keywords
threat attribute indicator
air situation threat
K-Means clustering algorithm
target threat level
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分类号
TJ02
[兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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