聚类算法在部队被装号型制定中的应用研究

论文摘要

被装管理中产生的大量数据是部队决策工作的宝贵财富。这些来自部队官兵的第一手被装资料,经过数据挖掘等手段处理后,可以从中获取大量有价值的信息,为部队被装管理的科学性提供依据。在开发部队被装信息化系统过程中,着眼于被装的精细化管理,运用聚类算法从海量的军人量体数据中,获取符合部队体型特征的被装号型模型,为被装号型及预测号型配比的管理提供决策支持,较好地提高部队官兵被装的适体率。

论文目录

• 0 引言
• 1 研究现状
• 2 被服管理决策辅助过程
• 3 聚类方法制定被装号型
•   3.1 K-means聚类算法
•   3.2 K-means算法的改进
• 4 实验分析
•   （1）选择特征值
•   （2）确定聚类个数
•   （3）实验与分析
•   （2）求相对平均偏差
•   （4）决策价值
• 5 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王志刚,吴智威,江勇

关键词: 部队被装,聚类,号型,适体率

来源: 现代计算机 2019年33期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 武器工业与军事技术,计算机软件及计算机应用

单位: 湖南师范大学信息科学与工程学院

分类号: E92;TP311.13

页码: 24-27

总页数: 4

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