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基于观测值聚类的多雷达数据融合 总被引:4,自引:0,他引:4
采用一种改进的K NN算法对多雷达观测数据进行聚类 ,结合聚类中心和目标预测值 ,应用卡尔曼滤波器估计目标状态 ,从而实现多雷达数据融合。实验结果表明这种方法是有效的。 相似文献
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聚类分析是时间数据序列分析的一种常用手段,现有的聚类算法通常从相似性度量方面进行改进.实际的时间序列数据往往具有一定的周期性和连续性,现有的算法往往忽略时间序列数据周期性和连续性特点对聚类算法的影响.对此问题进行了研究,尝试采用延拓的方法来解决该问题,从而改善聚类的效果.初步的实验结果表明了该方法的可行性和有效性. 相似文献
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多雷达数据融合中的数据预处理 总被引:1,自引:0,他引:1
多雷达数据融合的数据来自不同的雷达,在融合处理前要作相应的处理,如点迹过滤、点迹合并、野值剔除、空间对准、时间对准等等,本文就这些问题作一些讨论. 相似文献
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基于模糊聚类的雷达信号分选方法 总被引:1,自引:0,他引:1
随着新体制、新技术雷达的不断出现,雷达侦察接收机接收到的雷达信号更加密集和复杂,传统的分选方法已不能对其进行有效分选,模糊聚类法能够利用雷达信号的特征参数有效地分选出常规和非常规雷达信号。文中采用了一种新的模糊聚类分析算法一跟踪法,该方法易实现编程,适用于处理大量数据,仿真实验证明分选结果较理想。 相似文献
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符号化时间序列聚类是聚类研究中的热点之一,其中关键问题是时间序列符号化相似度问题.本文针对传统的基于欧式距离度量存在的缺陷,以LCS度量为基础,提出了ELCS相似性度量,克服了LCS度量需要依赖线性函数选取的不足.在两类数据集上进行的实验表明,同其他常用度量的比较,该度量有着更好的聚类效果. 相似文献
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针对现有直觉模糊时间序列模型中直觉模糊关系组和确定性转换规则过度依赖训练数据规模的问题,提出一种基于动态时间弯曲(DTW, dynamic time warping)距离的长期直觉模糊时间序列预测模型。通过直觉模糊C均值(IFCM, intuitionistic fuzzy C mean)聚类构建直觉模糊时间序列片段库,动态更新和维护规则库,减少系统复杂度。提出基于DTW距离的直觉模糊时间序列片段相似度计算方法,有效解决不等长时间序列片段匹配问题。通过对合成数据以及包含不同时间序列模式的气温数据的实验,与其他相关模型比较,说明该模型对于不同时间序列趋势变化模式中均具有较高的预测能力,克服传统模型提高模型只能满足单一模式时间序列预测,提高模型的泛化性能。 相似文献
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由于时序数据的海量、高维等特点,对原始数据进行预处理是实现时序数据挖掘的重要步骤。有效的预处理不仅能去除噪声、冗余,减低数据规模、提升计算效率,还能通过提取数据特征,揭示数据关系,有助于实施时序数据挖掘。本文从数据缺失、数据噪声、离群点/异常值、特征提取和模式表示几个方面,对已有的原理和方法进行分析归纳,为后续时序数据挖掘研究提供参考。 相似文献
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随着电磁信号环境日趋复杂以及通信设备数量的不断增加,电磁信号受到干扰问题逐渐加剧。因此,对于信号在不同噪声环境下的接收与处理技术的研究以及在复杂的电磁环境中对信号各项数据指标及其携带信息的利用十分关键。为了解在不同电磁环境下含噪信号的性能表现,提高信号的利用质量及可靠性,本文提出一种基于时间序列分解的电磁数据处理方法。建立了基于加法季节性时间序列分解的含噪信号处理模型,并利用该模型对信号在有噪环境下的表现与规律性、趋势、误码率等性能进行分析与评估,对原始信息、载波信息进行挖掘预测。与传统方法相比,本文提出的基于时间序列分解的信号挖掘与预测模型在高噪环境下对信号预测更为准确。 相似文献
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针对数据在性态和类属方面存在不确定性的特点,提出一种基于模糊C均值聚类的数据流入侵检测算法,该算法首先利用增量聚类得到网络数据的概要信息和类数,然后利用模糊C均值聚类算法对获取的数据特征进行聚类。实验结果表明该算法可以有效检测数据流入侵。 相似文献
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在比较了现代时间序列分析方法与传统时间序列分析方法优缺点基础上,认为现代时间序列分析方法,是目前处理海量时间序列数据挖掘的一种新的非常适用的较好方法,具有一定的推广和应用价值。同时提出在目前时间序列数据挖掘中,采用现代时间序列分析算法,全面代替传统时间序列分析算法这一新的观点。 相似文献