【摘 要】
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针对三维空间有害气体烟羽分布的辨识问题,提出一种模拟退火结合模糊C均值算法的烟羽辨识方法。采用模拟退火算法优化四轴飞行器自主搜索路径,避免了烟羽信息采集的盲目性,提
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61863033);自治区自然科学基金项目(2016D01C032);自治区研究生科研创新项目(XJGRI2017027)
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针对三维空间有害气体烟羽分布的辨识问题,提出一种模拟退火结合模糊C均值算法的烟羽辨识方法。采用模拟退火算法优化四轴飞行器自主搜索路径,避免了烟羽信息采集的盲目性,提高了辨识效率。采用模糊C均值算法对有害气体烟羽多维特征数据聚类,辨识烟羽扩散区域及危害程度。采用两种聚类评价指标,通过实验确定了聚类数目及加权指数。搭建了仿真平台,通过实例对所提出的方法进行验证,且与Kmeans、DBSCAN聚类算法对比分析,结果表明:上述方法能自主辨识出有害气体烟羽扩散区域及危害程度,为烟羽分布辨识及源定位提供方法支持。
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