| 基于数据挖掘的船舶入侵数据建模方法 |
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| 引用本文： | 邵萍萍.基于数据挖掘的船舶入侵数据建模方法[J].舰船科学技术,2019(6). |
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| 作者姓名： | 邵萍萍 |
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| 作者单位： | 江苏工程职业技术学院 |
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| 摘 要： | 在船舶入侵数据建模过程中,入侵特征和入侵数据检测模型参数均对船舶入侵数据建模效果产生影响,而当前船舶入侵数据建模方法没有考虑入侵特征和入侵数据检测模型参数之间的联系,这样无法建立有效的船舶入侵数据检测模型。为了克服当前船舶入侵数据建模方法存在的缺陷,以改善船舶入侵数据建模的整体性能,提出基于数据挖掘的船舶入侵数据建模方法。首先分析当前国内外船舶入侵数据建模的研究现状,找到入侵特征和入侵数据检测模型参数之间的联系,然后引入数据挖掘方法对入侵特征和入侵数据检测模型参数之间联系进行建模,找到两者的最优组合,然后根据最优入侵特征和入侵数据检测模型参数建立入侵数据检测模型,并与其他入侵数据建模方法性能进行对比测试。测试结果表明:本文方法获得的入侵数据特征更优,入侵数据检测时间更短,根据最优参数获得更高正确率的入侵数据检测结果,是一种可信度高的入侵数据建模技术。
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| 关 键 词： | 船舶入侵行为 特征数量 建模方法 数据挖掘 模型参数 |
Data mining-based modeling method for ship invasion data |
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