船舶通航服务的发展趋势

目前,国际上船舶通航服务（VTS）工作方式正在快速地向船舶通航管理（VTM）的方式过渡,虽然对这种发展趋势,还有不同的观点,但是技术条件已基本成熟,VTS由船舶的服务角色逐渐变为船舶的管理角色已是大势所趋,根据IMO和IALA组织给船舶通航服务下的定义,可以将VTS功能延伸为船舶通航管理,本文分析了海上船舶与岸上VTS中心的相互关系问题;介绍了目前航运界对发展船舶通航服务的几种不同观点,对船舶通航管理可利用的技术和VTS的资格认证等问题进行了探讨;这种探究将有助于推动我国船舶通航服务领域的发展。]     

基于模糊聚类的城市快速路交通流状态划分

针对城市快速路交通流状态分类的问题,提出了一种改进的模糊C均值(FCM)算法.结合层次聚类算法和FCM聚类算法,运用层次聚类算法得到最佳聚类数和初始聚类中心,并通过Relief F特征加权对影响交通状态的不同特征指标赋予相应的权值,最终用FCM算法再次聚类得出交通流状态的分类结果.以VISSIM为工具,对该方法进行了模拟.对比分析结果显示,所提出的方法能够提高城市快速路交通流状态分类的效果.     

基于模糊聚类的城市快速路交通流状态划分

针对城市快速路交通流状态分类的问题,提出了一种改进的模糊C均值(FCM)算法。结合层次聚类算法和FCM聚类算法,运用层次聚类算法得到最佳聚类数和初始聚类中心,并通过Relief F特征加权对影响交通状态的不同特征指标赋予相应的权值,最终用FCM算法再次聚类得出交通流状态的分类结果。以VISSIM为工具,对该方法进行了模拟。对比分析结果显示,所提出的方法能够提高城市快速路交通流状态分类的效果。     

VTS系统结构模型

利用系统工程方法,对VTS进行系统分析,研究管理与VTS的关系,提出包含管理的VTS系统结构模型——“人员-设施-(内)环境-管理”,说明我国已建成的VTS为提高效益所应努力方向。     

AIS与雷达目标航迹相关算法

AIS提供的信息具有精度高，信息量大等优点，可以用于解决VTS中心对船舶进行管理存在的一些问题，也可在很大程度上弥补航海雷达存在的缺陷，就AIS与雷达目标航迹相关，在AIS和雷达航迹的时空校准上提出了中心聚类方法，给出院 从坐标变换到时间校准，数据相关的相关方法，经验证，所提出的算法是切实可行的。     

基于MFCM的改进聚类算法及其在交通中的应用

在交通流状态模糊化的过程中,对已有的交通模糊控制研究引入了太多的主观因素.为了解决这个问题,提出了一种基于MFCM算法的分级递减聚类算法,利用MFCM算法寻找类中心,再自适应确定该类中心的隶属度阈值,将聚类进行分级处理,实现未知类别数数据集的聚类.将改进算法应用到交通流状态聚类中,可以更科学地确定交通流状态的聚类数和各类模糊隶属度函数的结构等,最后,通过算例,说明了该算法对于未知聚类数及服从高斯分布的数据集具有聚类效果好、收敛速度快的特点.     

两阶段混合粒子群优化聚类

为解决数据集样本维数较高时已有粒子群优化K均值算法计算速度较慢且聚类结果不稳定的问题,利用第1阶段聚类层次凝聚聚类获得准确率较高的子簇集合,作为粒子群优化K均值聚类算法初始聚类中心的搜索空间,进行第2阶段聚类.提出了一种简化的粒子编码方法,以减小样本维数对计算复杂度的影响;引入混沌的思想,以保持粒子种群的多样性,从而避免粒子群优化算法可能出现的早熟现象.通过两阶段聚类,有效地融合了粒子群优化、层次聚类与划分聚类算法的优点.在多个UCI数据集上的聚类结果表明,与几种对比算法聚类结果的最优值相比,其纯度分别提高了1%~8%,且耗时减少50%以上.      

基于均值聚类的车牌定位技术研究

采用强制综合聚类中心的均值聚类思想对车牌图像进行区域分类,在HLS颜色空间下,利用数理统计的方法得到聚类颜色中心,并对目标图像进行强制聚类,以最终获得只包括车牌四种颜色的待处理的图像,然后利用形态学、人工神经元网络等技术对车牌进行车牌识别.该方法在实践中进行了验证,比基于二值化和灰度化处理思路的定位效果更好,能对多种不同环境下的拍摄的车牌进行有效的识别.     

基于改进低秩矩阵补全的交通量数据缺失值插补方法

提出了一种低秩矩阵补全的改进方法以研究道路交通量数据缺失值插补问题。应用基于核范数的低秩矩阵补全对交通量数据矩阵中的缺失值进行第1轮插补; 通过层次聚类算法将交通量数据划分为不同类别, 使得同类中的数据具有较强相关性, 异类中的数据具有较弱的相关性; 在每类样本上应用低秩矩阵补全得到缺失值的第2轮插补; 为了减少聚类数的影响, 提出最小二乘回归集成学习方法将不同聚类数下的插补结果进行融合, 得到最终的交通量数据插补结果; 用美国俄勒冈州波特兰市的交通量数据比较了5种方法的插补误差, 并分析了不同聚类数和距离度量方法的影响。研究结果表明: 在完全随机缺失模式下, 缺失率为10%~60%时, 其相对于传统的低秩矩阵补全模型的插补误差降低了5.93%~9.11%;在随机缺失和混合缺失模式下, 插补误差也分别降低了8.32%~9.55%和8.14%~9.20%;集成不同聚类数下的多个插补结果比单一聚类数下的插补误差降低2.62%~4.76%。可见, 在3种数据缺失模式下, 改进低秩矩阵补全方法降低了交通量数据的插补误差, 能有效提高插补后交通量数据的有效性。      

走廊层面交通小区划分方法的优化

基于公交客运走廊划分的交通小区，可为走廊公交线网优化提供更为符合公交乘客出行特征的需求分析和预测基础.本研究针对公交客运走廊特点，将走廊划分为直接影响区和间接影响区，提出分层次的交通小区划分理论.针对走廊不同影响区在需求预测和分析中对结果精度要求的不同，基于大数据选取更加适合公交走廊交通小区划分的聚类指标，提出直接影响区细分和间接影响区合并的划分方法，并通过引入聚类因子初步确定聚类数目和交通小区中心对传统聚类方法进行改进，克服了传统聚类方法随机选取聚类数目和中心而影响聚类精度的不足.最后，基于多源异构大数据对广渠路走廊进行实例验证，结果表明，本研究提出的分层次小区划分方法较传统方法在适用于公交客运走廊需求分析和预测划分精度方面更优.     

基于改进的FCM在人脑MR图像分割中的应用

为解决模糊C-均值聚类（FCM）算法在医学图像分割中存在计算量大、运行时间过长以及样本集不理想会导致不好的聚类结果的问题,提出了相应的改进算法．利用收敛速度快的K均值聚类法得到的聚类中心作为FCM算法的初始聚类中心,并将样本对于各个聚类的隶属度之和为1这一约束条件,改变为所有样本对各类的隶属度总和等于样本总数．实验表明,该方法用于人脑磁共振图像分割时,运行速度提高了近3倍,分割准确度明显得到提高．     

高速公路交通事故类平均系统聚类法实证分析

道路的交通事故诱发的原因多种多样,而同一段路上的交通事故的表现形式也很多。在选取事故形态表现形式和伤亡状况指标的基础上,采用系统聚类法中的类平均法对某段高速公路的事故状况进行分析,把具有某种共性的事故表现形式划归为一类,并对结果进行判别分析来检验聚类的效果,结果表明类别的划分突出特性,反应交通事故的主要事故形态,很大程度上反应事故原因,有利于相关部门采取相应的措施。     

基于模糊C均值聚类的城市道路交通状态判别

为及时判别城市道路交通状态,考虑城市道路交通特征的差异性和交通流的波动特性,对状态指标的合理性进行分析;将交通状态划分为畅通、缓行、拥堵、阻塞4类,提出一种基于模糊C均值聚类（FC M ）判别城市道路交通状态的算法。选取车速、流量、占有率作为交通状态判断指标,根据不同指标设计3种方案,用MATLAB模糊逻辑工具箱分析出仿真数据的聚类中心,对不同指标组合下的各样本交通状态进行判断,验证算法判别的可行性。结果表明,以速度、流量、占有率为参数的FCM算法能较好地判别城市道路交通状态,精度较高。     

基于朴素贝叶斯算法的船舶异常行为监测

随着海事事故与海上违法行为的不断增多,智能的监控方法成为降低海事事故,打击海上违法行为的有效手段.同时,船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)的普及及船舶交通管理系统(Vessel Traffic Service,VTS)的扩建,又为智能监控提供了数据支持.鉴于此,利用船舶自动识别系统提供的数据,分析通航水域船舶信息的分布情况,根据其概率分布采用朴素贝叶斯算法,从船舶航速、航向及距航道边界距离3个方面,构建船舶异常行为检测模型.最后,以成山角通航水域为例,检验模型的有效性.实验结果表明,构建的模型能够有效地完成异常行为监测,减少海事监管人员的工作强度,同时根据实验结果分析了成山角水域船舶航行的特点,并对成山角定线制提出合理化建议.     

基于密度峰值的终端区航迹聚类与异常识别

为有效解决高流量终端区内标准飞行模式、非标准飞行模式和异常飞行模式难以自动分离的问题，采用广泛记录的广播式自动相关监视(ADS-B)数据，构建了基于稳健深度自编码器(RDAE)和快速搜索并寻找密度峰值的聚类(CFSFDP)算法的航迹聚类模型; 使用RDAE降维提取终端区内航迹集的非线性特征，利用多种正则化手段约束内部低维流形，以重建更紧密的航迹并将其作为CFSFDP算法的输入，利用轮廓系数选取不同密度飞行模式的聚类中心，并调节边缘密度参数识别出异常航迹; 选取主成分分析(PCA)结合有噪声的空间密度聚类(DBSCAN)算法、动态时间规整(DTW)结合DBSCAN的2种常用航迹聚类模型作为对比项，分别在广州白云机场1 d的少量数据和45 d的大量数据上进行试验。分析结果表明:DTW与CFSFDP的结合模型在少量数据集上具有最优的航迹聚类性能，轮廓系数比对比项分别提升了62%和28%，且可以自动识别出遵循区域导航标准飞行模式的航班和特定环境下遵循管制偏好的非标准飞行模式的航班，识别异常航迹的精确度也分别提高了57%和10%;大量数据下，提出的RDAE结合CFSFDP模型的聚类性能比经典的PCA结合DBSCAN算法提升了13%，且具备可接受的时间复杂度。由此可见，建立的终端区飞行模式区分模型可为空域级交通流性能评估和航班级航迹预测与优化提供数据提取平台。      

Application of Risk Index to Risk-Based Decision-Making in Vessel Traffic Service System

IntroductionDue to the development of large ships with lessmaneuverability, the increasing traffic volume, thetransportation of dangerous cargoes, and the potentialthreat of environmental pollution, marine traffic con-trol has been a valid measure and a practical solutionto reduce traffic risks in many ports and waterwaysaround the world. In particular, with the recentbooming sea-borne trade and reinforced awareness ofprotecting marine environment, implementation of anew vessel traffic service…     

基于密度半径自适应选择的K-均值聚类算法

K-均值算法聚类速度快,易于实现,且对数据依赖度低,在文本聚类中得到广泛应用.然而,由于聚类初始中心点选择的随机性,传统K-均值算法以及其变种的聚类结果会产生较大的波动.文章对K-均值算法进行了改进,通过自适应选择最佳密度半径进而优化聚类初始中心选择的方法,得到一种适合文本数据聚类分析的改进算法.实验表明,该算法能够生成质量较高而且波动性较小的聚类结果.     

基于密度半径自适应选择的K-均值聚类算法

K-均值算法聚类速度快,易于实现,且对数据依赖度低,在文本聚类中得到广泛应用.然而,由于聚类初始中心点选择的随机性,传统K-均值算法以及其变种的聚类结果会产生较大的波动.文章对K-均值算法进行了改进,通过自适应选择最佳密度半径进而优化聚类初始中心选择的方法,得到一种适合文本数据聚类分析的改进算法.实验表明,该算法能够生成质量较高而且波动性较小的聚类结果.