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71.
基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据的船舶典型轨迹挖掘需要经过两个重要步骤,一是压缩 AIS 数据,二是聚类压缩后的 AIS 数据。传统的DP(DouglasPeucker)压缩算法,只考虑船舶轨迹的压缩形状,忽视了船舶航行中其他重要信息。为解决此问题,把对地航速和航向加入到DP算法的压缩过程中。在AIS轨迹聚类方面,传统谱聚类方法只对船舶轨迹的位置进行相似性度量,没有考虑船舶轨迹的其他维度,针对此问题,提出多属性轨迹相似性度量方法。由于不同的输入参数影响着最终的聚类质量,引入Calinski-Harabasz指标评价谱聚类算法,实现聚类参数的自适应选择。利用山东威海水域的实际AIS数据进行实例研究,并与传统谱聚类算法做比较实验。实验结果表明,利用该方法提取到的典型轨迹符合真实水域的交通情况,相较于传统谱聚类方法具有更高的聚类质量。 相似文献
72.
胡政发 《湖北汽车工业学院学报》2007,21(4):46-49,68
为了完成分类学习,传统的支持向量机基于带标记信息的经验数据归纳出一个通用的决策函数。而转导支持向量机则不同,它考虑包含测试集在内的所有数据信息并致力于最小化测试样本的分类错误数。在已有的2类分类方法的基础上构造了直接求解多类分类问题的的转导支持向量机。 相似文献
73.
模糊综合分析在信息安全评估中的应用 总被引:1,自引:1,他引:1
付茂洺 《西南交通大学学报》2010,45(3)
为了提高信息系统安全评估的准确性和有效性,减少评判者的主观差异性对评判结果的影响,提出了一种基于模糊综合分析的聚类方法.该方法对专家打分进行预处理,根据评价指标的权重大小,将分数转化为相对权重比值,再运用模糊聚类法剔除离散程度较大的差异分数.实例证明,所提出的方法使赋值区间的集中程度提高30%,评估分数的聚合性提高15%,增强了重要评估指标对评估结果的影响力. 相似文献
74.
营运车辆的超速违法行为具有较大的危害性,分析其超速的时间和空间分布规律,对于加强道路运输安全管理具有重要意义.鉴于此,提出一种适于营运车辆超速时空特征分析的改进DBSCAN算法,通过添加时间半径达到对时间维度的支持,对营运车辆超速多发点在时空维度上进行聚类,揭示营运车辆超速违法行为的时空分布特征.然后在广东省重点车辆监控平台上对算法进行验证.实验结果表明,该算法能够快速对超速数据进行时间和空间维度的聚类分析,有效完成超速路段和时段的排查,为查找营运车辆超速常发路段和时段提供了新的分析方法. 相似文献
75.
在对复杂船舶信息数据库的目标数据检索中受到数据的类间扰动因素的影响,导致检索的查准率不好,提出一种基于模糊关联维特征匹配的复杂船舶信息数据库的目标数据检索方法,构建大型船舶综合信息数据库的分布式数据存储结构模型,提取船舶信息数据流进行特征重组,采用关联维模糊空间聚类方法进行大数据分类处理,根据船舶信息数据分类属性特征进行特征提取和干扰滤波,结合模糊特征匹配方法实现检索目标数据的空间聚焦,并在信息系统终端输出检索数据。仿真结果表明,采用该方法进行船舶信息数据检索的查准率较高,抗干扰能力较强。 相似文献
76.
77.
针对路侧采集的激光雷达点云数据随距离增大而密度下降导致同一目标的点云被分割成多个目标的问题,提出了一种基于自适应阈值DBSCAN的路侧点云分割算法。首先,使用改进GPF和直通滤波对采集的路侧点云进行过滤,提取出道路区域上的非地面点云;然后,基于有效距离和sigmoid函数构建自适应系数函数,对DBSCAN聚类算法集群生长中近邻点搜索时半径阈值的选取规则进行优化;最后,利用自适应阈值DBSCAN聚类算法对非地面点进行聚类,得到隶属于单个目标的点云。采集了1 055帧真实场景的连续数据进行测试,结果显示:C-H系数平均约增加3倍、D-B系数平均减少4.52%、轮廓系数平均增加77.78%,这表明基于自适应阈值DBSCAN的分割算法能提高点云簇的类内一致性和类间差异性,有效减少路侧激光雷达点云的过分割现象,具有较高的工程应用价值。 相似文献
78.
一类红砂岩路基病害成因分析及应用探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
通过湘西地区实例的实验段总结,补充了一类红砂岩的多裂隙、强度衰减、低粘结等性质;发现了路基开裂、表面松散、CBR低、碎落和滑塌等病害的成因;在一类红砂岩地段防治应用过程中,采取了水泥改良、晾晒、换填等通用处理方案,也采取了强夯、锚杆加骨架、客土喷播等特殊处理方案,得到了一些经验和方法。 相似文献
79.
80.
《舰船科学技术》2017,(17)
为实现强海洋背景噪声中的微弱船舶轴频电场信号检测,提出了一种结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和窄带子区间功率谱熵的线谱提取新算法。首先,利用EMD方法从含噪信号中分解出一组有效固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),对各有效IMF的功率谱进行子区间划分;其次,定义并计算各子区间的能量峰值熵比(Energy Peak Entropy Ratio,EPER)特征;最后,通过对轴频信号和环境噪声物理特征差异的分析,结合K-均值聚类方法进行特征量的筛选,实现线谱提取。海上实测数据的处理结果表明,相比于直接的功率谱分析,算法的线谱可提取下限降低了6.7 d B。 相似文献