简介:提出一种基于均值聚类的车牌定位算法,该算法能避免由于环境的复杂而带来的定位的不确定性。
简介:特征关联源于量测过程中的不确定性,是无源多传感器多目标跟踪中一个关键环节。模糊集理论的基本思想是把经典集合中的绝对隶属关系模糊化,为处理不确定事物的建模提供有力工具。一种基于模糊聚类的辐射源特征关联模型被提出,同时给出了确定相似性度量和检验门限的方法。最后模拟产生了雷达数据库,对雷达数据库进行了聚类,并与硬聚类算法和灰色聚类算法进行了比较,实验结果证明了该方法的优势和有效性。
基于K-means均值聚类的车牌定位算法研究
基于模糊聚类的多传感器特征关联算法研究