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基于改进谱聚类算法的航路辨识

作者:李爽; 史国友; 高邈; 陈晓; 吴京霖航路辨识谱聚类大数据k均值算法

摘要:为解决船舶自动识别系统(automatic identification system, AIS)数据挖掘不够充分,对航路辨识分析不够全面等问题,提出一种基于改进谱聚类算法的数据挖掘方式。利用Sliding Window算法对船舶轨迹AIS数据进行压缩,减少数据冗余提高聚类效率。改进亲和距离函数,提出新的亲和矩阵的标准,提高聚类的稳定性,进一步对数据去噪,减少噪声敏感。通过优化初始中心对k均值算法进行改进,优化全局搜索能力,缓解初始值的选取对聚类效果的影响。以天津港AIS数据为样本进行算法验证。结果表明,该聚类算法能准确提取和划分某水域船舶主要航迹段,算法消耗系统资源少,计算速度快。改进后的算法可为航路辨识、分道通航制定等提供理论支持。

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上海海事大学学报

《上海海事大学学报》(CN:31-1968/U)是一本有较高学术价值的大型季刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《上海海事大学学报》获奖情况:CAJ-CD规范执行优秀期刊;中国期刊协会编校质量优秀期刊;全国高校编辑质量优秀科技期刊;上海市编校质量优秀期刊;上海市优秀学报;上海市审读优秀科技期刊;上海市新闻出版行业文明单位;中国高校科技期刊优秀团队;1995年获上海市优秀学报二等奖和全国优秀学报二等奖;1999年获上海市高校学评比比二等奖。

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