一种基于AGNES凝聚层次聚类算法的声速剖面分类方法

    公开(公告)号:CN117473388A

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202311476791.0

    申请日:2023-11-08

    Abstract: 本发明提供一种基于AGNES凝聚层次聚类算法的声速剖面分类方法,所述基于AGNES凝聚层次聚类算法的声速剖面分类方法包括以下步骤:S1、包含x个样本数据的样本数据集,预设的类数目N;S2、样本归一化,将每个样本数据当成一个类;S3、根据两两类间距离找到距离最近的两个类;S4、合并该两个类,与原有剩下的类生成新类;S5、重复步骤S3和步骤S4,直到达到终止条件规定类数目。本发明提供的基于AGNES凝聚层次聚类算法的声速剖面分类方法可以很好保证每次结果确定性和稳定性的优点,解决了模糊C‑均值聚类法通过最小化目标函数来得到聚类中心,每一类出现的顺序是随机的,因此并不能保证每次聚类中心都相同且出现顺序相同的问题。

    一种基于改进水平集算法的AUV多航路规划方法

    公开(公告)号:CN117521926A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311477021.8

    申请日:2023-11-08

    Abstract: 本发明涉及航路规划技术领域,特别涉及一种基于改进水平集算法的AUV多航路规划方法,包括以下步骤:根据真实海洋环境数据的进行海洋环境建模,并完成海流场建模,海底地形、障碍物及威胁区的处理,并根据改进的航路规划算法进行设计多个水下无人系统的航路,指挥员在多个航路规划中进行选择,确认出备选航路,将多个航路规划代入到海洋环境建模中,对航路规划进行仿真验证,根据验证结果以及结合备选航路,确认出当前最适合的航路,通过使用改进水平集算法,在航路规划中,水平集算法是在规划中考虑海流速度,运行速度快,规划出的航路充分利用海流,找到时间最优的航路,并且在航路质量,算法稳定性以及速度等方面比QPSO算法,蚁群算法更加优秀。

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