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基于改进K-means算法的陆战场机动目标分群方法
作者单位:;1.解放军理工大学
摘    要:陆战场上的多个机动兵力集群在某些情况下可能出现队形相互交错的情况,运用传统的基于实体空间信息的聚类算法(如K-means算法)进行实体目标分群时效果不理想。通过对实体空间信息进行分析与处理,提出了一种基于改进的K-means算法的陆战场机动目标分群方法,重新设计了用于K-means算法的距离度量函数,引入模块度的概念,实现了k值的自适应选取,通过实验验证了该方法对呈较复杂分布的陆战场机动目标进行分群的合理性。

关 键 词:态势估计  目标分群  K-means算法  模块度

A clustering method of land battlefield maneuvering targets based on improved K-means algorithm
Abstract:
Keywords:
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