本文關(guān)鍵詞：船舶導(dǎo)航軌跡識(shí)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(duì)象,對(duì)船舶導(dǎo)航航行軌跡識(shí)別方法進(jìn)行研究,給出一種智能航跡識(shí)別算法。在該算法中,首先通過(guò)聚類(lèi)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(duì)航跡異常行為進(jìn)行識(shí)別與預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文給出的船舶導(dǎo)航軌跡智能識(shí)別方法具有較好的識(shí)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(shí)別 聚類(lèi)算法 卡爾曼濾波
【分類(lèi)號(hào)】：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(duì)象,對(duì)船舶導(dǎo)航的軌跡識(shí)別方法進(jìn)研究,給出一種軌跡識(shí)別智能算法。1聚類(lèi)方法聚類(lèi)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(lèi),以減少研究對(duì)象的數(shù)目。聚類(lèi)分析包

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本文編號(hào)：1084160