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摘要
能否快速精确给出高空飞行器落点信息是判断飞行任务是否成功的重要依据。针对在工程应用中使用常规DBSCAN算法对多组落点预测数据进行统计聚类时，全局参数Eps及min Pts组合对聚类结果有较大影响，且需要依靠先验经验进行人工干预，难以量化处理的问题，基于样本集数据特征与核密度估计原理，在实测落点数据集中仿真实现了两种自适应DBSCAN算法，并进行了适用性分析对比，解决了快速落点预报中DBSCAN算法参数选择不合理导致聚类质量恶化的问题。结果表明：能够合理地选择全局参数Eps及min Pts，效率较优，提高了DBSCAN算法在快速落点预报中的准确率与适用性。
