【摘 要】
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随着现代战争节奏的加快,以及传感器所产生战场监视数据量的剧增,指挥人员面临着越来越大的认知压力.目标分群作为一种重要的高级数据融合技术,能够减轻指挥员的认知负担,但
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随着现代战争节奏的加快,以及传感器所产生战场监视数据量的剧增,指挥人员面临着越来越大的认知压力.目标分群作为一种重要的高级数据融合技术,能够减轻指挥员的认知负担,但目前的目标分群算法都需要人为地给出一些参数,且分群的依据较为单一,不能满足联合作战指挥的需要.为解决多属性目标分群问题,首先确定了目标分群问题的描述方式,其次以多目标属性为基础.通过计算相似度和网络最佳分类判定函数,提出了基于层次聚类的非监督目标分群算法,最后给出了算法的实现描述和例子.
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