本文關(guān)鍵詞：船舶導(dǎo)航軌跡識別中智能算法研究

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【摘要】：以船舶導(dǎo)航作為研究對象,對船舶導(dǎo)航航行軌跡識別方法進(jìn)行研究,給出一種智能航跡識別算法。在該算法中,首先通過聚類算法進(jìn)行航跡圖譜的挖掘,得到歷史航跡圖譜,然后根據(jù)航跡圖譜,利用卡爾曼濾波方法對航跡異常行為進(jìn)行識別與預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文給出的船舶導(dǎo)航軌跡智能識別方法具有較好的識別效果。
【作者單位】： 四川信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院電氣工程系;
【關(guān)鍵詞】： 軌跡識別 聚類算法 卡爾曼濾波
【分類號】：U675.7
【正文快照】： 0引言在智能海洋中,船舶軌跡一直是人們研究的重點(diǎn)。本文以船舶導(dǎo)航作為研究對象,對船舶導(dǎo)航的軌跡識別方法進(jìn)研究,給出一種軌跡識別智能算法。1聚類方法聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中重要的技術(shù)之一,它的目標(biāo)是在相似的基礎(chǔ)上收集數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,以減少研究對象的數(shù)目。聚類分析包

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本文編號：1084160