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基于分級(jí)聚類和近鄰函數(shù)準(zhǔn)則的目標(biāo)分群算法*

2012-10-16 08:06:18劉維國(guó)莊錦成
艦船電子工程 2012年2期

劉維國(guó) 莊錦成

(91550部隊(duì)91分隊(duì) 大連 116023)

1 引言

由于飛行器開(kāi)機(jī)錄取扇面內(nèi)可能存在非預(yù)定打擊編隊(duì)目標(biāo)以外的其它目標(biāo),因此必須進(jìn)行目標(biāo)編隊(duì)分群,剔除非預(yù)定打擊目標(biāo)。根據(jù)編隊(duì)目標(biāo)間的距離特征進(jìn)行預(yù)定打擊目標(biāo)編隊(duì)決策,這正符合聚類算法“凡是同一類的樣本其特征向量應(yīng)該是互相靠近的,而不同類的樣本其特征向量之間的距離要大得多”的基本特征。

動(dòng)態(tài)聚類方法是一種普遍采用的方法,它具有以下三個(gè)要點(diǎn):1)選定某種距離度量作為樣本間的相似性度量;2)確定某個(gè)評(píng)價(jià)聚類結(jié)果質(zhì)量的準(zhǔn)則函數(shù);3)給定某個(gè)初始分類,然后用迭代算法找出使準(zhǔn)則函數(shù)取極值的最好聚類結(jié)果。本文主要結(jié)合分級(jí)聚類方法和近鄰函數(shù)準(zhǔn)則算法來(lái)研究目標(biāo)編隊(duì)分群?jiǎn)栴}。

2 分級(jí)聚類方法

任何兩個(gè)樣本yi和yj總會(huì)在某一水平被分為同一類,分級(jí)聚類就是這樣一種劃分序列。分級(jí)聚類算法的基礎(chǔ)是兩個(gè)聚類之間的相似性度量,最常用的相似性度量有最近距離、最遠(yuǎn)距離和均值距離等。在確定了相似性度量之后,就有如下的分級(jí)聚類算法:

初始時(shí)設(shè)置Γj=y(tǒng)j,?j∈I,I={j|j=1,2,…,N},這里Γj是各個(gè)聚類集合,N是樣本數(shù),即初始時(shí)設(shè)每一個(gè)樣本為一個(gè)類。

步驟1 在集合{Γj|j∈I}中找到一對(duì)滿足條件Δ(Γi,Γk)的聚類集合Γi和Γk。其中Δ(Γi,Γj)是Γi和Γk之間的相似性度量。

步驟2 把Γi并入Γk,并去掉Γi。

步驟3 把i從指標(biāo)集中除掉,若I的基數(shù)等于2時(shí),則終止計(jì)算;否則轉(zhuǎn)向步驟1。

3 近鄰函數(shù)準(zhǔn)則算法的原理

對(duì)于數(shù)據(jù)集中的任何兩個(gè)樣本yi,yj,若yi是yj的第I個(gè)近鄰,則稱yj對(duì)yi的近鄰系數(shù)為I。若yi是yj的第K個(gè)近鄰,則稱yi對(duì)yj的近鄰系數(shù)為K。這里定義yi和yj之間的近鄰函數(shù)值為(I+K-2)。若用αij表示yi和yj之間的近鄰函數(shù)值,則有:

3.1 規(guī)定類內(nèi)損失

若在聚類的過(guò)程中,yi和yj被分在同一類,那么yi和yj是相互連接的。對(duì)于每一個(gè)這樣的連接存在著一個(gè)相應(yīng)的連接損失。本算法中,連接損失規(guī)定為這兩個(gè)樣本間的近鄰函數(shù)值αij。當(dāng)規(guī)定了樣本間的“連接”損失后,就可以規(guī)定類內(nèi)損失和類間損失。總類內(nèi)損失規(guī)定為

對(duì)于同一類中的yi和yj,由于存在連接關(guān)系,所以αij不等于零。對(duì)于不同類的yi和yj,由于不存在連接關(guān)系,所以αij等于零。

3.2 計(jì)算類間損失

首先計(jì)算wi和wj兩類之間的最小近鄰函數(shù)值γij,并取其中的最小值。則:

設(shè)αimax是同一類wi中兩點(diǎn)間的最大類間損失,αkmax是同一類wk中兩點(diǎn)間的最大連接損失。則其它類對(duì)wi類的類間損失為:

總類間損失:

式中c為類數(shù)。

對(duì)于βi,當(dāng)某一類wi中的一點(diǎn)與其它任何一類wk中的一點(diǎn)的最小近鄰函數(shù)值小于或等于相應(yīng)的任一類內(nèi)的最大“連接”損失時(shí),就要付出一些“代價(jià)”。即βi為正值。如式(4)中的第二、三、四種情況,它意味著若當(dāng)兩類之間的最小近鄰函數(shù)值小于或等于相應(yīng)的任一類內(nèi)的最大“連接”損失的話,則這兩類就應(yīng)當(dāng)被合并。對(duì)于第一種情況,若當(dāng)不同類間的最小近鄰函數(shù)值大于相應(yīng)的類內(nèi)的最大“連接”損失的話,由于所付出的“代價(jià)”為負(fù),則這兩類就自然地為兩個(gè)聚類。

4 基于分級(jí)聚類算法和近鄰函數(shù)準(zhǔn)則算法的目標(biāo)編隊(duì)分群算法

分級(jí)聚類算法是一種劃分序列方法,這種劃分序列具有如下性質(zhì):只要在K水平時(shí)樣本被歸入同一類后,在進(jìn)行更高水平的劃分時(shí),它們也永遠(yuǎn)屬于同一類。而目標(biāo)編隊(duì)分群僅需劃分出預(yù)定打擊編隊(duì)即可,并不需要經(jīng)過(guò)多個(gè)水平的劃分把扇面內(nèi)所有目標(biāo)劃分為一類,因此這里僅利用其選定的相似性度量來(lái)確定初始聚類,然后利用近鄰函數(shù)準(zhǔn)則算法中的類間損失來(lái)確定預(yù)定打擊目標(biāo)編隊(duì)。其算法如下:

初始時(shí)設(shè)置錄取目標(biāo)數(shù)據(jù)表中的N個(gè)有效目標(biāo)為N個(gè)樣本,組成樣本集{y1,y2,…,yN},設(shè)置Γj=y(tǒng)j,?j∈I,I={j|j=1,2,…,N},這里Γj是各個(gè)聚類集合,即初始時(shí)設(shè)每一個(gè)樣本為一個(gè)類。

步驟1 在集合{Γj|j∈I}中找到一對(duì)滿足條件

的聚類集合Γi和Γk。其中Δ(Γi,Γk)是Γi和Γk之間的最近距離相似性度量。

步驟2 找出距離最近兩目標(biāo)之間的中心點(diǎn),計(jì)算Γj中的各個(gè)樣本距離該中心點(diǎn)的距離值,并將距離值小于2Δ(Γi,Γk)的聚類集合合并為一類,并入Γk,并從指標(biāo)集I中除掉相應(yīng)的樣本數(shù)。

步驟3 對(duì)于指標(biāo)集I中余下的類,共同形成初始聚類。對(duì)于初始聚類中的每個(gè)類i計(jì)算γi,并與αimax和αkmax進(jìn)行比較。若γi小于或等于αimax和αkmax中的任何一個(gè),則合并類i和類k,即在兩類間建立“連接”。重復(fù)步驟3,直至無(wú)這樣的“連接”為止。

步驟4 對(duì)于步驟3重新聚合的各類,暫取樣本數(shù)最多的類即為所求的類,該類內(nèi)的所有目標(biāo)即為預(yù)定打擊編隊(duì)目標(biāo)。

5 目標(biāo)編隊(duì)分群算法實(shí)例

5.1 求距離最近兩目標(biāo)中心點(diǎn)的坐標(biāo)

經(jīng)過(guò)計(jì)算可知,目標(biāo)N1和N4之間的距離最近,即Δ(Γ1,Γ4)=2000m。則目標(biāo) N1和 N4中心點(diǎn) N0的方位值和距離值為(0,15000)。

5.2 形成初始聚類

計(jì)算各目標(biāo)與中心點(diǎn)N0的距離值:N1N0=1000,N2N0=3100,N3N0=2100,N4N0=1000,N5N0=2100,N6N0=12369,N7N0=13757。

因N1N0、N2N0、N3N0、N4N0、N5N0的 值 均 小 于4000m,則目標(biāo)N1、N2、N3、N4、N5聚合為一類,并入Γ4,并從指標(biāo)集I中除掉相應(yīng)的樣本數(shù),即Γj={Nj},j∈I,I={j|j=4,6,7},形成初始聚類。

圖1 非預(yù)定打擊編隊(duì)目標(biāo)與預(yù)定打擊編隊(duì)目標(biāo)位置示意圖

5.3 在初始聚類中的任意兩類間建立“連接”

對(duì)于Γ4={N1、N2、N3、N4、N5},其類內(nèi)的最大連接損失N1N5=4200m。

因?yàn)轭惁?內(nèi)僅有目標(biāo)N6,其與類Γ4中的一點(diǎn)的最小近鄰函數(shù)值N6N5=10678m,且大于Γ4類內(nèi)的最大連接損失,故類Γ7不能并入Γ4。

同樣,類Γ7內(nèi)僅有目標(biāo)N7,其與類Γ4中的一點(diǎn)的最小近鄰函數(shù)值N7N3=10208m,且大于Γ4類內(nèi)的最大連接損失,故類Γ6不能并入Γ4。

5.4 求出預(yù)定打擊編隊(duì)目標(biāo)

因Γ6和Γ7均不能并入Γ4,故Γ4類內(nèi)的所有目標(biāo)即為預(yù)定打擊目標(biāo)編隊(duì),即預(yù)定打擊編隊(duì)目標(biāo)為N1、N2、N3、N4、N5。

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