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改进的Chameleon层次聚类算法在目标分群中的应用研究

作　者: 毕鹏
导　师: 徐从富
学　校: 浙江大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 数据融合态势估计目标分群 Chameleon算法
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 62次
引　用: 1次
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内容摘要

态势估计是军事智能决策过程中的一个重要环节。态势分析中一个需要解决的重要问题是目标分群。目标分群的意义在于,其结果是确定态势元素间关系的重要依据,也就是说,其结果是确定作战策略的一个重要因素。本文在详细介绍了态势估计的基本概念、基本内容的基础上,重点论述了态势估计中目标分群问题的基本概念、基本内容,详细地分析了态势估计,特别是目标分群的国内外研究现状,进而针对目标分群问题的数学模型和求解流程展开研究,理清了国内外关于目标分群问题的解决方法脉络。论文的主要工作如下:(1)较全面深入地研究了层次聚类算法,分析了现有的层次聚类算法的特点与功能,引入了Chameleon算法,重点研究其用于目标分群问题的具体改进方式,提出了可用于解决目标分群问题的Chameleon改进算法。(2)研究Chameleon改进算法的改进思路、数学模型、实现流程,给出了其用于目标分群问题的具体过程,给出了Chameleon改进算法应用于目标分群问题的实现方法,进而研究了基于Chameleon改进算法的目标分群问题求解方法的具体程序实现。(3)给出了具体的仿真实验,实验结果表明,本文提出的Chameleon改进算法在解决目标分群问题时是可行和有效的。本文的主要创新点如下:改进了Chameleon算法,并将改进的Chameleon算法用于态势估计中的目标分群问题中,取得了较好的实验结果。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
图目录  9-10
第1章绪论  10-20
  1.1 课题背景及研究意义  10-15
    1.1.1 态势估计的概念与内容  11-13
    1.1.2 态势估计中的目标分群  13-15
  1.2 国内外研究现状  15-17
    1.2.1 态势估计的国内外研究现状  15-16
    1.2.2 目标分群的国内外研究现状  16-17
  1.3 本文的研究内容与组织结构  17-18
    1.3.1 研究内容  17-18
    1.3.2 篇章结构  18
  1.4 本章小结  18-20
第2章目标分群及层次聚类技术综述  20-30
  2.1 目标分群技术  20-24
    2.1.1 目标分群的数学模型  20-23
    2.1.2 目标分群的算法研究  23-24
  2.2 层次聚类技术综述  24-29
    2.2.1 数据挖掘与聚类算法  24-25
    2.2.2 层次聚类技术的方法研究  25-26
    2.2.3 层次聚类算法  26-29
  2.3 本章小结  29-30
第3章改进的Chameleon算法  30-39
  3.1 Chameleon算法  30-35
    3.1.1 Chameleon算法的基本思想  30-31
    3.1.2 Chameleon算法的数学模型  31-32
    3.1.3 Chameleon算法的主要流程  32-34
    3.1.4 Chameleon算法用于目标分群问题的局限性  34-35
  3.2 Chameleon改进算法  35-36
    3.2.1 Chameleon改进算法的主要思路  35-36
    3.2.2 Chameleon改进算法的数学模型  36
  3.3 Chameleon改进算法的主要流程  36-38
  3.4 本章小结  38-39
第4章基于Chameleon改进算法的目标分群  39-43
  4.1 目标分群问题第一步:空间群的划分  39-40
  4.2 目标分群问题第二步:功能群的确定  40-41
  4.3 目标分群问题第三步:敌方、我方、中立方功能群的确定  41
  4.4 基于Chameleon改进算法的目标分群求解总结  41
  4.5 本章小结  41-43
第5章目标分群系统的实现  43-49
  5.1 实验程序的设计  43-44
    5.1.1 程序的具体模块  43
    5.1.2 程序的总体设计  43-44
    5.1.3 程序所需要实现的关键技术  44
  5.2 实验过程及实验结果  44-49
    5.2.1 具体的实验设计  44
    5.2.2 可执行文件的运行过程及结果展示  44-49
第6章总结与展望  49-51
  6.1 总结  49-50
  6.2 展望  50-51
参考文献  51-56
致谢  56

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