Категория
Авиация и космонавтика
Тип
реферат
Страницы
27 стр.
Дата
08.04.2013
Формат файла
.html — Html-документ
Архив
356986.zip — 15.49 kb
Оцените работу
Хорошо  или  Плохо



Текст работы

Метод иерархической кластеризации . Метод основан на классической процедуре построения иерархического дерева для целей классификации. Zappala и др [2],[3]. приспособили и оптимизировали этот метод для идентификации существующих группировок в трёхмерном пространстве собственных элементов. Для этого вводится метрика расстояний

d = n*a* sqrt {Cad* (a/a)2 + Ced* (e)2 + Cisind* (i)2 },

где n – среднее суточное движение астероида, a – большая полуось его орбиты, Ca, Ce, Ci – постоянные параметры (обычно используются значения Ca =5/4, Ce =2 и Ci =2). Чтобы получить дерево, на каждом шаге процедуры объединяют два самых близких объекта рассмотренной выборки в единый объект и затем повторяют этот процесс до того, пока остаётся один единственный объект. На каждом шаге расстояние d(i,j,k) между объединяемыми объектами i и j и общим объектом k определяется как минимум из двух d(i,k) и d(j,k). В результате получают так называемые «сталактитовые диаграммы». Сравнивая сталактиты, полученные от реального набора данных и полученные от модельных квазислучайных совокупностей точек в фазовом пространстве собственных элементов, возможно указать кластеры [9], которые являются статически существенными (значимыми), т.е. моделирование позволяет провести границу, ниже которой все обнаруженные группировки можно считать реальными семействами.

Метод вайвлет–анализа . Это метод оценки плотности точек, основанный на использовании специфической функции, названной «вайвлетом» [2]. Использование этого метода позволяет обнаружить местные уплотнения точек, принадлежащих N-мерному пространству в различных масштабах. При наложении некоторой сетки в фазовом пространстве, возможно вычислить коэффициенты вайвлета в каждом её узле. Чем больше значение этого коэффициента, тем более плотная группировка обнаруживается около этого узла и, наоборот, чем ближе к нулю этот коэффициент, тем более однородно локальное распределение. Используя эту методику для квазислучайных распределений точек можно оценить уровень обнаруживаемости реальных группировок. Оба эти метода часто применяются в последние годы. Они выделяют, как правило, одни и те же семейства, хотя к членам семейства они относят разное количество астероидов.



Ваше мнение



CAPTCHA