[發明專利]一種基于聚類算法的群組識別方法在審
| 申請號： | 201410162568.3 | 申請日： | 2014-04-21 |
| 公開（公告）號： | CN104008127A | 公開（公告）日： | 2014-08-27 |
| 發明（設計）人： | 陳曉琳;袁林;韓國輝;賁興龍;唐志軍;賈大文;程浚;馮燕來;袁翔;王穩軍 | 申請（專利權）人： | 中國電子科技集團公司第二十八研究所 |
| 主分類號： | G06F17/30 | 分類號： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 210007 *** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 算法 識別 方法 | ||
1.一種基于聚類算法的群組識別方法，其特征在于包括：
S01：獲取同一時間多個目標的多種狀態信息形成待分析的對象目標信息集；
S02：從待分析的對象目標信息集中提取出所有目標的經度、緯度及目標的速度的方向組成第一特征向量集，根據第一特征向量集對多個目標進行粗聚類形成多個類；
S03：從待分析的對象目標集中提取出對粗聚類形成多個類的每一類中的目標的高度和目標的速度大小組成第二特征向量集，并根據第二特征向量集對每一類中的目標進行層次聚類形成待識別的群組。
2.根據權利要求1所述的基于聚類算法的群組識別方法，其特征在于，采用均值漂移算法根據第一特征向量集對多個目標進行粗聚類形成多個類。
3.根據權利要求2所述的基于聚類算法的群組識別方法，其特征在于，粗聚類包括設置類內目標門限數的步驟。
4.根據權利要求3所述的基于聚類算法的群組識別方法，其特征在于，采用均值漂移算法根據第二特征向量集對粗聚類形成多個類中的每一類進行層次聚類形成待識別的群組。
5.根據權利要求4所述的基于聚類算法的群組識別方法，其特征在于，層次聚類包括設置類內目標門限數的步驟。
6.一種基于聚類算法的群組識別系統，其特征在于，包括：
信息采集模塊，其用于獲取同一時間多個目標的多種狀態信息形成待分析的對象目標信息集；
粗聚類模塊，其從待分析的對象目標信息集中提取出所有目標的經度、緯度及目標的速度的方向組成第一特征向量集，根據第一特征向量集對多個目標進行粗聚類形成多個類，以及
層次聚類模塊，從待分析的對象目標集中提取出對粗聚類形成多個類的每一類中的目標的高度和目標的速度大小組成第二特征向量集，并根據第二特征向量集每一類中的目標進行層次聚類形成待識別的群組。
7.根據權利要求6所述的基于聚類算法的群組識別系統，其特征在于，粗聚類模塊采用均值漂移算法根據第一特征向量集對多個目標進行粗聚類形成多個類。
8.根據權利要求7所述的基于聚類算法的群組識別系統，其特征在于，粗聚類模塊包括先驗參數輸入模塊，先驗參數輸入模塊輸入了類內目標門限數。
9.根據權利要求8所述的基于聚類算法的群組識別系統，其特征在于，層次聚類模塊采用均值漂移算法根據第二特征向量集對粗聚類形成多個類的每一類進行層次聚類形成待識別的群組。
10.根據權利要求9所述的基于聚類算法的群組識別方法，其特征在于，層次聚類模塊包括先驗參數輸入模塊，先驗參數輸入模塊輸入類內目標門限數。
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