模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2006, Vol. 19 Issue (3): 393-399    DOI:
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基于证据理论和硬c均值法的不确定性信息聚类
曹可劲1,赵宗贵2,江汉1
1.解放军理工大学 指挥自动化学院 南京 210007
2.中国电子科技集团第二十八研究所 南京 210014
Uncertain Information Clustering Based on DempsterShafer Theory and HCM
CAO KeJin1, ZHAO ZongGui2, JIANG Han1
1.Institute of Command and Automation, PLA University of Science and Technology, Nanjing 210007
2.Insititute of the 28th Research Institute, China Electronics Technology Group Corporation, Nanjing 210014

全文: PDF (421 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 在对于多源不确定性信息进行分析时,需要根据其来源对信息分类.本文研究以证据形式表达的多源信息聚类问题,详细分析证据聚类的评价标准,提出将证据空间向欧氏空间转化,利用硬c均值聚类法对多源不确定性信息聚类.基于以上理论,给出一个利用多源传感器ESM实现空中目标跟踪的实例.
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作者相关文章
曹可劲
赵宗贵
江汉
关键词 证据理论信息聚类冲突证据硬c均值法(HCM)    
Abstract:When analyzing multisource information, it is necessary to cluster the information according to their sources. In this paper, a problem of clustering multisource information denoted by evidence is investigated, and an evidence clustering standard is given. In addition, an idea of transformation from the evidence interspaces to Euclidean interspaces is presented in this paper, then the HCM is used to cluster the multisource information. Based on the theory, a simple example of passive sensors ESM tracking aerial target is demonstrated.
Key wordsDempsterShafer Theory    Information Clustering    Conflict Evidence    Hard cMeans   
收稿日期: 2005-05-12     
ZTFLH: TP182  
作者简介: 曹可劲,男,1978年生,博士研究生,主要研究方向为数据融合、指挥自动化.E-mail: alec@njgj.com.cn.赵宗贵,男,1943年生,博士生导师,主要研究方向为数据融合、指挥自动化.江汉,男,1977年生,博士研究生,主要研究方向为作战效能评估、指挥自动化.
引用本文:   
曹可劲,赵宗贵,江汉. 基于证据理论和硬c均值法的不确定性信息聚类[J]. 模式识别与人工智能, 2006, 19(3): 393-399. CAO KeJin, ZHAO ZongGui, JIANG Han. Uncertain Information Clustering Based on DempsterShafer Theory and HCM. , 2006, 19(3): 393-399.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2006/V19/I3/393
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