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一种面向集群轨迹流的关键个体识别方法
编号：24
稿件编号：98 访问权限：仅限参会人
更新：2026-07-31 15:34:18
浏览：10次
口头报告
报告开始：2026年08月09日 12:00 （Asia/Shanghai）
报告时间：10min
所在会议：[P] 分论坛 » [P7] 专题工作坊二 数智化视域下军队领导管理自主知识体系构建
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摘要
研究聚焦集群系统关键个体识别问题，提出了一种面向集群轨迹流的集群系统关键个体识别方法，为复杂环境下集群系统的态势认知与精准干预开辟了可行的技术路径。该方法首先对连续轨迹流进行时间截面切分，基于局部马尔可夫性假设构建个体状态的邻域预测模型；然后通过计算真实状态与预测状态之间的偏差，定义个体重要性指标；最后依据指标的相对大小识别具备主导决策属性的关键个体。在“领导-跟随”Cucker-Smale模型生成的典型集群场景下进行仿真实验，结果表明该方法能够有效识别集群系统中的关键个体。研究为复杂环境下集群系统的态势认知与精准干预提供了可行的技术路径。
关键字
集群系统,轨迹流,状态误差,关键个体识别
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