基于二阶模糊聚类算法的雷达目标距离像识别

？针对于模糊c-均值(fcm)算法敏感于聚类中心初始值的缺点，提出一种基于二阶模糊聚类方法。该方法利用传递闭包(tc)算法无初始化的优点，先对样本集按一定分类水平进行划分，选取若干类，求得这些类的样本均值作为fcm算法的初始聚类中心。一方面能够获得理想的聚类中心初始值，同时还能通过分类水平值来优化聚类中心数和聚类中心，避免局部最优，克服一致性聚类。利用该算法对三类飞机目标的实测一维距离像数据进行了识别实验，实验结果表明，基于二阶模糊聚类方法的识别率比fcm有了明显的改善。