王修亮
- 作品数：4 被引量：12H指数：2
- 供职机构：西北工业大学更多>>
- 发文基金：水下信息与控制国防科技重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 虚拟战场环境中电磁信号的可视化技术研究被引量：2
- 2009年
- 对虚拟战场环境中电磁信号的可视化技术进行了初步的研究,介绍了几种通信信号和干扰信号的时域和空间域的绘制方法。重点研究了利用圆台逼近波束绘制方法和逐点计算波束表面曲线采样点绘制方法,利用OpenGL函数实现对电磁信号的空间域的绘制,实现了通信过程中多径现象的可视化绘制,并将其嵌入到Vega搭建的虚拟战场环境中。最后本文对绘制效率进行了初步的探讨,并提出了绘制效率的改进方法。
- 高颖张普照王修亮郭淑霞
- 关键词：虚拟战场环境可视化电磁信号波束OPENGL
- 基于PSO的可能性C均值聚类算法的研究被引量：4
- 2010年
- 可能性C均值算法(PCM)是为了克服模糊C均值算法对噪声的敏感性而提出来的,但是它也存在一些缺陷,如易陷入局部最优,对初始条件敏感,导致聚类结果一致性等问题。针对以上问题,通过引进粒子群算法对其进行改进可以有效地避免这些问题,即提出了基于粒子群优化的可能性C均值聚类算法(PSO-PCM)。基于粒子群优化的可能性C均值聚类方法首先对编码过的数据点进行优化,然后对该方法产生的中心点进行聚类,在聚类的过程中根据适应度函数再进行调节。通过对给定数据集的聚类测试,结果表明,基于粒子群优化的可能性C均值聚类方法在收敛速度和全局寻优能力等方面有较大的改进。
- 高颖王修亮陆旭青殷允锋
- 关键词：聚类算法
- 基于改进FCM的水下目标识别设计被引量：2
- 2009年
- 水下目标识别在鱼雷水下武器反对抗中占有重要的地位,模糊聚类与神经网络相结合,广泛应用在模式识别的各个领域;在FCM算法中,考虑到样本矢量中各维特征对目标分类的不同影响,提出一种基于特征加权的改进FCM算法,使数据更有效的分类;将改进的FCM算法与改进RBF神经网络结合起来建模,充分利用二者的优点,运用到水下目标识别的分类中,得到满意的结果,提高了鱼雷跟踪定位目标的可靠性。
- 彭宇馨高颖王修亮
- 关键词：模糊C-均值聚类特征加权RBF神经网络自组织
- 水下目标识别的知识表示及推理被引量：4
- 2011年
- 研究水下目标识别问题,信息复杂,具有不确定性。根据水下目标类别繁多并且递归性强,水下目标识别的规则日益变化,规则对目标识别权重不一,针对各因素都影响了水下目标识别的效率,提出设计面向对象的"封装性"知识表示及其推理的方法,大大的增强了系统的可扩充性能,应用模糊逻辑概念模型进行仿真。仿真结果证明,引入"加权模糊"对知识进行模糊推理,通过样本集对其规则的权系数进行调整和确定,能够让规则的推理更加合理化和客观化,达到提高水下识别效率的作用。
- 闫锐兵高颖王修亮彭宇馨
- 关键词：知识库加权模糊面向对象目标识别
