一种基于模糊聚类的作战模拟训练效果评估方法

摘要

从具有高维度的作战模拟训练仿真数据中提取出直观且有价值的信息是一个非常重要的任务.本文中的作战模拟训练仿真数据主要指定量的数值化的仿真结果数据.传统的统计分析方法在作战模拟训练仿真数据的聚类、可视化和评估方面存在一些不足.本文提出一种基于模糊聚类的仿真数据评估方法.聚类是一种重要的统计分析技术,它通过识别有限的簇集来揭示高维数据背后所隐含的某些性质.本文提出一种新的基于测地距离和特征向量中心度的模糊c-Medoid聚类算法,然后本文提出使用一种基于模糊传递闭包的比较方法来对得到的聚类中心进行比较分析,从而得到所有簇的优劣等级的定性划分.本文提出的这些方法最终通过一个作战模拟训练仿真系统的例子进行了验证.