密度聚类融合小子样统计的观瞄系统状态评估

• 作者: 李英顺 杨延超
• 来源期刊: 科技视界
• 学科: 军事
• 关键词: 观瞄系统 状态评估 监督信息 密度聚类 Bootstrap小子样统计
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 170-172
• 页数: 3页
• 分类号: E923.1
• 字数: 2379字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2020.09.066

摘要

为解决武器观瞄系统受多种不确定因素的影响难以测得大量数据,文中提出一种新的状态评估方法.使用局部聚类算法对已采集到的数据进行聚类,得到各个等级聚类中心及其分类,再通过小子样统计方法将小样本转换成大样本,解决了试验样本随机性和样本不足性对评估模型的影响.实例分析表明,经该方法建立的模型得到的结论与基于先验知识的判断一致,验证了所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李英顺		5	1	1.0	1.0
2	杨延超		2	0	0.0	0.0