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《综合运输》2019,(9)
为解决基于手机信令数据识别大规模用户交通方式问题,多维度分析出行方式特征,提出结合主动学习和Tri-training的半监督支持向量机算法。以手机信令出行链为基础,将出行特征划分为距离、时间、速度、出行者属性等四类,并进一步研究多维度特征及其计算方法 ,基于有向无环图设计一种结合主动学习与基于Tri-training的半监督多分类支持向量机。运用HY市手机信令数据构建样本集并训练该分类器,与多种监督学习分类算法进行比较。结果表明主动学习构造的富含信息的已标记样本集可以减少半监督学习的迭代次数,Tri-training半监督支持向量机可以通过大量未标记样本提升分类器准确率,结合主动学习与Tri-training半监督支持向量机算法可以有效地识别手机信令数据出行链的交通方式。 相似文献
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为全面推进海事监管及航海保障一体化融合发展,东海航海保障中心上海海图中心准确把握工作要求,加强与各海事局的交流合作,发挥自身业务特长,提供数据服务支撑,为贯彻落实海事航保一体化融合发展提供数据驱动。 相似文献
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E-navigation发展与研究 总被引:1,自引:1,他引:0
《舰船科学技术》2015,(Z1):13-20
阐述基于"大数据"理念、"互联网+"思维,及以"云技术"为支撑的由信息化技术、电子导航技术、E时代海事行业规范/标准、E-海事营运模式构架的新一代E-navigation技术及实现研究。 相似文献
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