模糊识别与聚类：空袭目标类型研究的高效改进

本文档《论文研究-空袭目标类型的模糊识别与聚类研究.pdf》深入探讨了在空袭目标类型识别领域中的一个重要课题。研究者邢清华和刘付显，来自空军工程大学导弹学院，针对已有的基础模型，提出了一个关键特征矩阵支持的识别聚类改进模型。他们利用模糊识别技术，这是一种能够处理不确定性和不精确信息的强大工具，对目标进行分类和归类。 在文章中，作者首先构建了一个基本的空袭目标类型识别和聚类模型，然后在此基础上进行了创新，通过引入关键特征矩阵来优化算法性能。这种方法的优势在于，它简化了基准矩阵的构建过程，使得在实际防空作战环境中，可以快速且准确地识别和分类各种类型的空袭目标，满足了实时性和精确性的双重需求。 论文的核心部分展示了通过实例分析，模糊识别聚类的结果与专家的评估结果高度一致，这表明了该模型的有效性和可靠性。这种匹配度的高水准证实了该方法在实际应用中的可行性。同时，由于计算速度的提升，这种方法对于实时对抗空袭的情境具有显著的优势。 关键词“模糊识别”、“聚类”和“目标类型识别”揭示了论文的核心技术路径，而中图分类号E917和文献标识码A则标明了该研究的学术定位和质量标准。收稿日期为2002年，两位作者的介绍显示了他们在防空作战智能辅助决策和仿真研究领域的专业背景，为研究提供了坚实的理论基础和实践经验。 总结来说，这篇论文不仅提供了空袭目标识别技术的一种创新方法，还展示了如何将理论研究应用于实际防空作战场景，具有很高的实用价值和理论贡献。对于从事类似研究或者关注防空技术发展的读者来说，这篇文章是一份值得深入研究的参考资料。