【摘 要】
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针对传统的基于模糊C-均值（FCM）聚类的数据关联算法存在的缺陷,提出了一种基于改进核函数模糊C-均值（KFCM）聚类的数据关联算法。该算法以改进的KFCM聚类为基础,通过放宽KFCM聚类
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针对传统的基于模糊C-均值（FCM）聚类的数据关联算法存在的缺陷,提出了一种基于改进核函数模糊C-均值（KFCM）聚类的数据关联算法。该算法以改进的KFCM聚类为基础,通过放宽KFCM聚类的约束条件来增强系统的鲁棒性,并引入信息熵自动确定目标数以作为数据关联的前期准备,再将改进的KFCM聚类算法引入JPDA算法,通过避免对联合事件的概率计算和对确认矩阵的拆分,以实现数据的正确关联和对多目标的实时跟踪。仿真结果表明算法有效可行。
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