基于模糊聚类的数据关联融合算法

利用模糊相似性和模糊C均值聚类算法相结合,提出一种求解多传感器多目标跟踪数据关联问题的方法.该方法的目的是实现多传感器观测数据的模糊聚类,使源于不同目标的观测数据能正确划分到该目标中去.仿真结果表明,该算法可以实现数据与目标的正确关联,克服传统硬判断的一些缺点.     

基于改进Kohonen神经网络的多传感器关联融合算法

把一种基于Kohonen神经网络模糊聚类方法运用到多传感器多目标数据关联中来,该方法能对多传感器的测量数据进行自组织聚类,把测量数据准确地划分到各个类别中去,从而实现测量数据的关联。计算机仿真结果表明,该方法运用到多传感器多目标数据关联中来具有明显的优越性,能克服传统算法的错跟漏跟现象。     

基于Kohonen神经网络的多传感器数据关联算法

提出了一种基于Konhonen神经网络的多传感器多目标跟踪数据关联算法，该方法是将多传感器的测量数据进行自组织聚类，从而实现测量数据的关联，利用融合估计完成对多目标的状态估计，计算机仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于Kohonen神经网络的多传感器数据关联算法

提出了一种基于Konhonen神经网络的多传感器多目标跟踪数据关联算法,该方法是将多传感器的测量数据进行自组织聚类,从而实现测量数据的关联,利用融合估计完成对多目标的状态估计.计算机仿真结果表明了该算法的有效性.     

基于PCA与属性权重模糊聚类的入侵检测方法

针对入侵检测数据集中存在大量冗余信息及传统聚类算法的效果不佳,提出了结合主成分分析与属性权重模糊聚类算法的入侵检测方法。该方法分为特征提取和模糊聚类两阶段,使用主成分分析进行特征提取、消除冗余属性;将经主成分分析后得到新成分的贡献率作为聚类算法中属性的权重值,实现了基于属性权重的模糊聚类。在KDD-CUP99数据集中的实验结果表明,该方法能有效地降低检测训练时间和提高检测正确率。     

基于视觉传达的模糊舰船图像目标分类检测

模糊舰船图像的有效分类识别可提高对目标的准确打击和辨识能力,提出基于视觉传达和图像增强的模糊舰船图像目标分类检测模型。构建模糊舰船图像的多传感视觉采集模型,采用目标图像与背景图像差分分析方法实现对舰船图像的目标特征提取和聚类处理,根据视觉聚类传达和目标图像的特征点增强结果,结合模糊C均值聚类算法,实现对舰船目标图像的分类检测。测试得知,该方法进行舰船目标分类检测的聚类性较好,识别精度较高,视觉传达效果显著增强。     

基于混合聚类算法的异常检测方法

模糊聚类算法是一种无监督的机器学习方法,能够有效地检测出网络入侵中未知的异常攻击行为,但模糊聚类算法实质上是一种迭代寻优方法,容易陷入局部最优解.因此结合遗传算法的全局搜索特性与禁忌算法的局部搜索特性,提出了一种基于遗传禁忌搜索的混合模糊聚类算法,实验表明该方法能有效避免局部最优解、得到正确的聚类结果,在KDDCUP99数据集上的实验结果表明该方法具有更高的检测率和较低的误检率.     

基于模糊加权的分布式IMMJPDA算法

提出了一种基于模糊加权的分布式交互多模型联合概率数据互联算法.该算法在融合中心采用模糊加权方法对不同传感器关于同一目标的模型概率、状态估计及其协方差进行融合,而模糊权值为各传感器关于各目标的状态估计协方差的迹的隶属度.最后通过计算机仿真验证了该算法的正确性和有效性.     

雷达与AIS目标航迹模糊关联与统计加权合并融合方法的探讨

基于多传感器信息融合理论，探讨了雷达与AIS 2种传感器的目标航迹，采用多因素模糊综合决策航迹关联与统计加权航迹合并的融合方法。确定其模糊因素集、评判集、关联与评判等准则，建立其数学模型，并进行计算机仿真。初步验证了该方法可以有效地提高目标航迹的精度与可靠性。     

一种新的聚类算法在数据挖掘中的应用

说明聚类算法在数据挖掘中的作用,并结合实际数据的特点,采用一种新的模糊聚类算法.该算法在事先不知聚类数的情况下,能够确定聚类数及中心点.同时,能够消除噪声对于数据的影响,适合较大规模的数据,方便进一步的数据挖掘.对实际通信信号的实验结果表明该方法是实效的.     

模糊核聚类在船舶故障诊断中的应用

船舶故障具有非线性和模糊性的特点,本文将模糊核聚类算法应用于船舶故障诊断。首先阐述模糊核聚类算法的实现过程,并将此算法与模糊聚类在目标函数收敛性、学习能力、诊断正确率等方面进行对比,实验结果表明,本文算法在船舶故障诊断方面鲁棒性强、收敛速度快、学习能力强。     

一种基于视线距离的改进的数据关联算法

基于视线距离的数据关联算法,利用关联组合的平均视线距离和有效传感器个数来计算关联代价,认为同一个目标只要被超过2/3的传感器所观测到,所得关联组合就是有效的,并以关联代价最小为关联准则构建数据关联算法。仿真结果表明,改进算法对于漏检、观测误差较大时仍然具有很高的关联正确率,证明了该算法的有效性。     

基于拓扑相似度的航迹关联算法

航迹关联是分布式多雷达数据融合系统中的关键问题,多个雷达对同一目标观测的局部航迹,在系统偏差的影响下相差很大,传统的基于统计和模糊的思想,通过目标位置、速度等信息进行关联判决,难以达到更好的关联效果。文章基于目标之间的拓扑信息,提出了一种新的航迹关联算法,该算法能避免空间划分不均匀、算法经验性太强、对密集航迹场景不适应等多种问题。仿真实验表明该方法具有较高的关联精度和鲁棒性。     

基于FCM与PMHT的红外目标跟踪与检测算法研究

为了对复杂海天背景下红外弱小目标实现稳定、有效的跟踪,文中在参考和改进传统PMHT跟踪算法的基础上,提出了基于FCM和改进PMHT算法的红外弱小多目标跟踪算法。与传统PMHT跟踪算法不同之处在于：这里结合红外弱小目标的位置、灰度、像素面积、航迹等特征参数,在PMHT算法中融入基于特征参数的模糊聚类思想,即在PM-HT算法中,通过模糊聚类来调整系统噪声方差,经过不断修正系统运动模型,从而在整体上完成了对于数据关联的寻优以及对于运动目标模型的在线辨识。     

基于信息融合的船舶机电设备故障诊断

对船舶机电设备故障进行了分析,指出故障诊断必须从多类数据中寻找隐藏的信息,进而提出了对于观测数据运用模糊聚类方法进行信息融合,寻找故障模式.算例证明方法有一定的效果.     

复杂船舶信息数据库的目标数据检索方法研究

在对复杂船舶信息数据库的目标数据检索中受到数据的类间扰动因素的影响,导致检索的查准率不好,提出一种基于模糊关联维特征匹配的复杂船舶信息数据库的目标数据检索方法,构建大型船舶综合信息数据库的分布式数据存储结构模型,提取船舶信息数据流进行特征重组,采用关联维模糊空间聚类方法进行大数据分类处理,根据船舶信息数据分类属性特征进行特征提取和干扰滤波,结合模糊特征匹配方法实现检索目标数据的空间聚焦,并在信息系统终端输出检索数据。仿真结果表明,采用该方法进行船舶信息数据检索的查准率较高,抗干扰能力较强。     

模糊关联挖掘算法在船舶操纵运动模型中的应用

首先将获取到的连续数据运用模糊C均值聚类算法离散化;然后将离散化的数据进行模糊关联挖掘;最后利用船舶中Z型实验时间序列验证船舶操纵模型的可靠性。实验结果表明,在存在环境干扰的情况下,预测航向偏差曲线更平滑,更能反映船舶操纵运动情况。     

模糊聚类算法在舰船电气系统故障远程检测中的应用

依据模糊均值聚类故障检测原理,对舰船电气系统初始状态数据样本归一化后,构建舰船电气系统状态数据模糊相似矩阵,依据该矩阵分析系统状态数据亲疏度;利用亲疏度结果获取状态数据的最佳权值指数,并对状态数据样本进行加权处理,降低系统状态数据聚类稀疏度;将最佳权值指数赋予到状态数据中,同时更新模糊C-均值聚类目标函数.通过设置聚类...     

基于UKF的Rao-Blackwellized粒子滤波器多传感器多目标跟踪算法研究

在纯方位多传感器多目标跟踪问题中,状态的测量通常是来源未确定的观测量,在杂波环境尤为如此,需要同时解决多个目标的测量和目标之间的关联问题。本文提出一种新的基于Rao-Blackwellized思想的RBPF-UKF算法。该算法利用Rao-Blackwellized将多目标跟踪问题转化为2个子问题:数据关联及单目标跟踪问题,利用粒子滤波中的序列重要性重采样原理解决多目标跟踪的数据关联问题,用UKF滤波器实现单目标跟踪。仿真结果表明,RBPF-UKF算法能很好地解决多目标数据关联问题,与RBPF-EKF算法相比具有更高的滤波精度及稳定性,体现了该算法的优越性。     

基于半监督模糊聚类的入侵检测技术

针对当前入侵检测技术检测率较低、误报率较高,特别是难以检测新型入侵的不足,通过研究基于机器学习的异常入侵检测系统,提出了一种基于半监督模糊聚类的异常入侵检测算法SFCA(Semi-supervised Fuzzy Clustering Algorithm).算法通过加入数据之间的相关信息,同时引入代价函数来平滑目标函数,降低其对孤立点数据的敏感程度.通过利用少量的标记样本,生成用于初始化算法的种子聚类,然后辅助聚类过程.实验表明,与FCM(Fuzzy C-means)聚类算法相比,SFCA算法具有较高的性能.