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异常行为的出现,会对船舶正常航行造成较大影响。为避免上述现象的出现,设计基于模式识别的船舶异常行为自动报警方法。通过主成分分析、成分因子相关性分析2个步骤,完成基于模式识别的船舶异常行为特征提取。通过异常行为的局部决策、基于决策结果的数据融合2个步骤,完成基于模式识别船舶异常行为自动报警方法的搭建。模拟方法运行环境,设计对比实验结果表明,应用基于模式识别船舶异常行为自动报警方法,可以明显降低船舶异常行为的发生几率,为船舶正常航行提供有力保障。 相似文献
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以港口水域船舶的节能减排为目标,研究港口水域船舶异常能耗云数据挖掘方法。采集港口水域船舶的AIS云数据,删除与船舶能耗无关以及异常数据,利用K-means聚类算法对船舶能耗相关船舶主机转速以及船舶主机功率等数据进行聚类,输出船舶不同运行工况的能耗。利用贝叶斯分类器依据聚类结果识别港口水域船舶能耗云数据是否为异常数据,完成港口水域船舶异常能耗云数据挖掘。实验结果表明,该方法的船舶异常能耗数据挖掘精度高,为船舶的节能减排提供依据。 相似文献
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由于人工记录、手动测量等方式存在信息不及时、不准确以及局限性的问题,无法获取到实时、全面的航行数据,降低了大数据异常属性划分结果的有效性,因此提出物联网环境下船舶航行大数据异常属性划分方法。在物联网环境下利用离散度函数,加权处理船舶航行大数据属性特征。通过密度选择法,确定船舶航行大数据异常属性划分的初始聚类中心。利用属性加权快速聚类算法,结合离散度函数与初始聚类中心,完成船舶航行大数据异常属性划分。实验证明,所提出方法可有效划分船舶航行大数据异常属性。在不同大数据规模下,该方法异常属性划分的加速比均较大,即异常属性划分速度较快。 相似文献
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通过对船舶异常行为检测,提高对船舶的实时监测和模式识别能力,提出一种基于数据挖掘的船舶异常行为检测方法。采用并行分列式数据架构模型构建船舶行为特征分布数据库,提取数据库中的关联规则特征量,采用自相关匹配滤波检测方法进行船舶异常行为特征点的提取,实现船舶异常工况下的行为特征数据挖掘,实现船舶异常行为检测优化。仿真结果表明,采用该方法进行船舶异常行为检测的准确概率较高,数据挖掘的分类性较好,虚警较低,在船舶异常监测和状态分析中具有很好的应用价值。 相似文献
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为更好地监测船舶动态和船舶在港口的作业情况,通过对K-Means算法和DBSCAN(Density-Based Spa-tial Clustering of Applications with Noise)密度聚类算法进行对比,选择DBSCAN密度聚类算法对港口泊位进行聚类,对港口泊位的位置和大小进行识别.基于船舶自动... 相似文献
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介绍了一种基于光纤光栅传感技术的周界入侵报警系统,利用不同入侵模式信号时域及频域特征信号的差异性,采用时域与频域与信号结合的分析方法,实现对各种入侵信号的模式识别及报警判断,并通过模拟实验加以验证。实验结果表明,该系统能够实现对入侵行为的模式识别及对有害入侵模式实施报警的功能。 相似文献
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为了提升多目标自动分割和分类效果,设计了基于模式识别的图像中多目标自动分割和分类方法。利用分水岭算法提取图像中多目标过分割区域;通过模式识别中改进模糊C均值聚类算法,聚类处理提取的多目标过分割区域,得到多目标自动分割结果;在模式识别中的卷积神经网络内,输入自动分割结果,输出多目标自动分类结果。实验证明:该方法可有效获取多目标过分割区域,得到多目标自动分割结果;在不同图像分辨率时,该方法自动分割的划分系数较大、划分熵较小,即自动分割效果较佳;该方法具备多目标自动分类的可行性,且自动分类精度较高。 相似文献