障碍空间中基于Voronoi图的不确定数据聚类算法

摘要：

为了有效解决障碍空间中的不确定数据聚类的问题,引入计算几何中的Voronoi图对数据空间进行划分,提出障碍空间中基于Voronoi图的不确定数据聚类算法.根据Voronoi图的性质,提出4项聚类规则.利用KL距离进行相似性度量.根据障碍集合是否发生变化,提出了静态障碍环境下和动态障碍环境下的不确定数据聚类算法.理论研究和实验表明:静态障碍物环境中的不确定精炼聚类算法(简称STAO RVUBSCAN算法)、障碍物动态增加情况下的不确定聚类算法(简称DYNOC_VUBSCAN算法)、障碍物动态减少情况下的不确定聚类算法(简称DYNOR_VUBSCAN算法)和障碍物动态移动情况下的不确定数据聚类算法(简称DYNOM_VUBSCAN算法)都具有较高的效率.

关键词：静态障碍、动态障碍、KL距离、不确定数据、Voronoi图

所属期刊栏目：56

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61872105;黑龙江省教育厅科技研究项目1253lz004;黑龙江省留学归国人员科学基金LC2018030

在线出版日期：2019-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：977-991