【摘 要】
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在现代战争中信息技术的应用往往是决定胜败的关键,在瞬息万变的战场形势下,指挥员需要迅速把握战场形势,而人工智能等计算机技术为这项工作提供极大的帮助。由于战场情况的
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在现代战争中信息技术的应用往往是决定胜败的关键,在瞬息万变的战场形势下,指挥员需要迅速把握战场形势,而人工智能等计算机技术为这项工作提供极大的帮助。由于战场情况的复杂性,很难有一种单一的技术能够解决战场态势评估这一问题,所以,现有系统都是综合利用多种人工智能技术。本文重点研究聚类算法在战场态势评估中的应用,并且讨论了一个战场态势评估显示系统的实现。本文第一章简要介绍了领域研究背景以及研究现状,第二章介绍了态势估计的JDL模型,回顾了几种主要的态势估计的方法。第三章引入了聚类分析技术,聚类技术作为辅助或主要的手段,在态势评估系统中具有重要的作用。本章说明传统的聚类算法如k均值,模糊c均值等算法的结果依赖于数据分布的形状,在大致呈球形的数据集上,聚类效果较好,如果数据形状不规则,则聚类结果并不令人满意。本文提出一种基于图的聚类算法改进,从数据集合构造图,以图中的距离作为一般聚类算法中的相似度,以图的中心作为一般聚类算法的质心,这个改进适用于基于单点间相似度矩阵和质心的聚类算法,经过改进的算法经过实验能很好的反映数据的复杂结构。第四章介绍了DBScan(Density-Based Spatial Clustering of Applications withNoise)算法及其改进,DBScan聚类算法时间复杂度不高,克服了普通聚类算法不能有效应用于空间中形状不规则点集的缺点,本章讨论了如何消除DBScan算法的参数选择步骤,以及算法结果的评价标准,经过改进以后的算法无需选择参数,为了适应态势评估的需要,设计了DBScan的动态版本,能够动态地更新聚类结果。第五章介绍了一个态势系统的实现,讨论了系统架构,界面以及其它实现细节。
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