新型遗传模糊C-均值聚类算法及其在导弹目标选择中的应用

摘要：

针对传统模糊C-均值聚类算法在聚类有效性方面存在的不足,引入遗传算法对其进行改进,在聚类过程中,不采用梯度法求聚类中心,而代之以改进的模糊遗传算法,从而实现遗传算法与模糊C-均值聚类算法的有机融合,形成一种新型遗传模糊C-均值聚类算法。将所提出的新型算法应用于导弹打击目标选择中的目标分类问题,其结果优于用传统的模糊C-均值聚类算法的结果,并验证算法的可行性和有效性。

关键词： 遗传算法 聚类算法 模糊理论 目标分类

作者: 汪民乐 高晓光 李勇

作者单位: 第二炮兵工程学院,系统工程研究所,陕西,西安,710025 西北工业大学电子工程系,陕西,西安,710072

会议类型: 国内会议

会议名称: 2007年中国智能自动化会议

会议地点: 兰州

会议语种:中文

页码: 140-144

在线出版日期: 2007-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）