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摘要
对海上目标进行实时威胁度聚类有利于指挥员快速掌握战场态势，准确转换部队战备等级，有效提升兵力和火力运用质效。由于目标威胁度聚类是一种综合定性和定量的多属性决策过程，各属性的威胁等级没有明确的划分标准，具有边界模糊性，为解决传统“硬聚类”算法在目标威胁度评估中存在的只能获取目标威胁等级，而无法得到聚类把握程度的问题，选取海上目标静态和动态两个类型共5个维度指标进行模糊C-均值聚类，在得到目标威胁等级的同时实时输出聚类把握程度以供指挥员参考决策。模型使用改进的权重自适应粒子群优化算法，减小FCM算法对于随机初始聚类中心的依赖度，提升计算结果的稳定性和快速性。通过实例仿真，验证了模型具备较优的辅助决策功能。
