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粒子群的K均值聚类算法实现海上目标识别
被引量：
2
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作者
潘夏福
《舰船科学技术》
北大核心
2016年第6X期169-171,共3页
首先阐述粒子群优化算法,根据海上目标识别难度大、内容复杂的特点,利用聚类算法不断的迭代,获取粒子在种群中的最优位置;然后利用K均值聚类求出每个粒子与其对应类的最短距离,从而实现目标识别,这种算法可以有效避免局部最优解的情况;...
首先阐述粒子群优化算法,根据海上目标识别难度大、内容复杂的特点,利用聚类算法不断的迭代,获取粒子在种群中的最优位置;然后利用K均值聚类求出每个粒子与其对应类的最短距离,从而实现目标识别,这种算法可以有效避免局部最优解的情况;最后进行对比实验说明,本文算法收敛速度快,实时性强,聚类效果好。
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关键词
粒子群优化
K均值聚类
海上目标识别
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职称材料
题名
粒子群的K均值聚类算法实现海上目标识别
被引量：
2
1
作者
潘夏福
机构
海南政法职业学院公共安全技术系
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2016年第6X期169-171,共3页
文摘
首先阐述粒子群优化算法,根据海上目标识别难度大、内容复杂的特点,利用聚类算法不断的迭代,获取粒子在种群中的最优位置;然后利用K均值聚类求出每个粒子与其对应类的最短距离,从而实现目标识别,这种算法可以有效避免局部最优解的情况;最后进行对比实验说明,本文算法收敛速度快,实时性强,聚类效果好。
关键词
粒子群优化
K均值聚类
海上目标识别
Keywords
particle swarm optimization
K-means clustering
maritime target recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
粒子群的K均值聚类算法实现海上目标识别
潘夏福
《舰船科学技术》
北大核心
2016
2
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职称材料
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