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基于小波区域扩张聚类算法的炮阵地选取
引用本文:刘旭红,张国英,刘玉树,陈云飞.基于小波区域扩张聚类算法的炮阵地选取[J].复旦学报(自然科学版),2004,43(5):827-829.
作者姓名:刘旭红  张国英  刘玉树  陈云飞
作者单位:北京理工大学,计算机科学与工程系,北京,100081;北京理工大学,计算机科学与工程系,北京,100081;北京理工大学,计算机科学与工程系,北京,100081;北京理工大学,计算机科学与工程系,北京,100081
摘    要:小波变换的特性之一是变换后的数据边界更加清晰,使数据的聚类变得相对容易.将这种思想引入野战辅助决策的炮阵地选取中.提出小波区域扩张聚类算法相比于传统算法,该算法有效地提高了炮阵地选取的效率。

关 键 词:小波变换聚类  平坦度分析  空间数据挖掘  炮阵地选取
文章编号:0427-7104(2004)05-0827-03
修稿时间:2004年6月23日

A Wavelet Region Growing Clustering Algorithm for Siting Artillery Position
LIU Xu-hong,ZHANG Guo-ying,LIU Yu-shu,CHEN Yun-fei.A Wavelet Region Growing Clustering Algorithm for Siting Artillery Position[J].Journal of Fudan University(Natural Science),2004,43(5):827-829.
Authors:LIU Xu-hong  ZHANG Guo-ying  LIU Yu-shu  CHEN Yun-fei
Abstract:
Keywords:WaveCluster  evenness analysis  spatial data mining  siting artillery position
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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