基于 PS-IFKCM 的弹道中段目标识别方法

摘要：

针对现有直觉模糊核 c-均值（intuitionistic fuzzy kernel c-means，IFKCM）聚类算法对初始值敏感、易陷入局部最优解及收敛速度慢等缺陷，汲取了粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法优势，对初始聚类中心进行优化，提出了基于粒子群优化的直觉核 c-均值（particle swarm-based intuitionistic fuzzy kernel c-means，PS-IFKCM）聚类算法，选取4组标准数据集实际样本数据对算法的有效性进行了试验。最后选取弹道中段目标识别常用的雷达截面积（radar cross section，RCS）这一特征属性进行弹道中段目标识别仿真实验，并将其与模糊 c-均值（fuzzy c-means，FCM）算法、IFKCM 算法的识别效果及运行时间进行比较分析，表明了该算法应用于弹道中段目标识别的有效性及优越性。

关键词：直觉模糊集、模糊核 c-均值、粒子群优化、弹道中段、目标识别

分类号：TP182;TP391(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61272011，61309022；陕西省自然科学基金青年项目2013JQ8031资助课题

在线出版日期：2015-01-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：17-23