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随着大量战场观测传感器的应用,输入指挥控制系统的战场目标数据呈现激增的趋势,目标信息数据规模大、维度高、结构复杂等问题给目标分群技术带来了全新的挑战。然而,采用传统的聚类方法已经无法对高维的战场目标数据进行有效分群。针对当前目标分群技术的困境,提出了一种基于深度学习的智能目标分群技术,构建了基于深度堆栈自编码网络的目标分群模型,分别将k-means和GMM嵌入到目标分群模型中,提出了DAE-k和DAE-G两种基于深度学习的智能目标分群算法。通过设计智能目标分群技术的验证实验,建立目标分群效果的评价指标,验