基于K-Means聚类算法的空中态势威胁挖掘

• 作者: 谷玉荣 郭静 高艳 黄耀雄
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 威胁属性指标 空中态势威胁 K-Means聚类算法 目标威胁等级
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 92-96
• 页数: 5页
• 分类号: TJ02|TP301.6
• 字数: 3395字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2019.04.019

摘要

战场环境复杂多样,各种探测手段层出不穷,空中威胁属性指标种类繁多,增大了指挥员对空中态势威胁分析难度.正确、快速地对空中态势进行威胁分析,将给战场部署提供有效的决策依据.建立基于K-Means聚类算法的空中目标威胁等级聚类模型,通过对空中目标威胁属性特征的数据进行分析,对威胁目标聚类进行深度挖掘,将目标威胁等级问题转化为最优聚类问题.实例分析表明该算法在对威胁目标等级聚类中有效,提高了目标威胁等级聚类的可靠性、精确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谷玉荣		3	3	1.0	1.0
2	黄耀雄		3	0	0.0	0.0
3	高艳		2	3	1.0	1.0
4	郭静		3	3	1.0	1.0