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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。
粒子群的K均值聚类算法实现海上目标识别
【摘 要】
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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
【机 构】
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海南政法职业学院公共安全技术系
【出 处】
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舰船科学技术
【发表日期】
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2016年12期
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