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摘要:
作战体系中目标分群在信息化战争中具有重要意义,能有效提升战场态势分析的输出,提高指挥人员的决策效率和质量.利用复杂网络基本特征量对网络进行定量描述,针对作战目标个体属性数据的多源性和异质性,分数值型属性和分类属性构建了有效的数据预处理算法,设计出融合作战目标的个体属性以及网络邻接关系的相似度模型和基于K-prototype的作战目标分群算法.实验结果表明基于复杂网络模块度的K-prototype算法结果优于现有的HSAPOTDG和GAPOTDG算法.
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文献信息
篇名 基于混合属性无监督聚类的作战目标分群
来源期刊 火力与指挥控制 学科 军事
关键词 复杂网络 作战体系 目标分群 K-Prototype
年,卷(期) 2021,(12) 所属期刊栏目 工程实践|ENGINEERING PRACTICE
研究方向 页码范围 166-170
页数 5页 分类号 E919|TJ01
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-0640.2021.12.026
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
复杂网络
作战体系
目标分群
K-Prototype
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
火力与指挥控制
月刊
1002-0640
14-1138/TJ
大16开
山西太原193号信箱
22-134
1976
chi
出版文献量(篇)
9188
总下载数(次)
26
总被引数(次)
34280
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