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基于聚类分析的空中战机目标分群应用研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-14页
第一章 绪论第14-18页
    1.1 目标分群研究背景概述第14-15页
    1.2 国内外研究现状分析第15-16页
    1.3 论文结构概述第16-18页
第二章 目标分群的研究方法第18-38页
    2.1 目标分群研究方法综述第18-19页
    2.2 聚类算法分类简介第19-23页
        2.2.1 划分聚类算法简介第19-20页
        2.2.2 层次聚类算法简介第20-21页
        2.2.3 基于密度的聚类算法简介第21-22页
        2.2.4 基于网格的聚类算法简介第22-23页
        2.2.5 基于模型的聚类算法简介第23页
    2.3 聚类算法相关准则第23-29页
        2.3.1 相似性度量第23-27页
        2.3.2 聚类准则第27-29页
        2.3.3 聚类数评价指标第29页
    2.4 FCM算法和K均值算法的优化算法第29-37页
        2.4.1 模糊C均值聚类优化算法的概述第29页
        2.4.2 基于密度和马氏距离优化的模糊C均值聚类算(FCMBMD)第29-32页
        2.4.3 基于改进粒子群优化的模糊C均值优化算法第32-34页
        2.4.4 K均值聚类优化算法的概述第34页
        2.4.5 改进的自适应均值滤波算法第34-35页
        2.4.6 遗传优化的K均值聚类算法第35-37页
    2.5 本章总结第37-38页
第三章 目标分群中K均值算法和FCM算法的应用第38-51页
    3.1 空中战机目标分群中K均值聚类算法的应用第38-44页
        3.1.1 K均值聚类算法概述第38-39页
        3.1.2 目标分群中K均值算法应用第39-41页
        3.1.3 目标分群中K均值算法结果及分析第41-44页
    3.2 空中战机目标分群中FCM聚类算法的应用第44-49页
        3.2.1 模糊C均值聚类算法概述第44-46页
        3.2.2 目标分群中FCM聚类的应用第46-47页
        3.2.3 目标分群中FCM算法实验结果及分析第47-49页
    3.3 本章总结第49-51页
第四章 空中战机目标分群系统第51-62页
    4.1 空中战机目标分群系统应用背景及意义第51页
        4.1.1 应用背景第51页
        4.1.2 应用意义第51页
    4.2 空中战机目标分群系统实现简述第51-53页
        4.2.1 系统应用算法的要求第51-52页
        4.2.2 系统应用算法的实现原理第52页
        4.2.3 系统应用算法的实现过程第52-53页
    4.3 仿真结果及其分析第53-56页
        4.3.1 数据集第53-54页
        4.3.2 实验结果第54-56页
    4.4 空中战机数据应用结果及其分析第56-60页
        4.4.1 空中战机系统使用数据第56页
        4.4.2 空中战机系统界面使用说明第56-57页
        4.4.3 空中战机目标分群系统实验结果及分析第57-60页
    4.5 本章总结第60-62页
第五章 总结与展望第62-64页
    5.1 总结第62页
    5.2 展望第62-64页
参考文献第64-68页
致谢第68-70页
作者简介第70-71页

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