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文檔簡介
1、 隨著船舶自動識別系統(tǒng)(AIS)，電子海圖顯示與信息系統(tǒng)(ECDIS)，全球定位系統(tǒng)(GPS)等一系列現(xiàn)代化、信息化設(shè)備在航海領(lǐng)域及海事交管部門的運(yùn)用與普及，越來越多的研究者投入到如何有效地從這些設(shè)備接收到的海量數(shù)據(jù)中挖掘有用信息的研究中來。在眾多研究中，對于海事交管部門而言，船舶異常行為的智能發(fā)現(xiàn)與預(yù)測尤為重要。課題從實(shí)驗(yàn)平臺搭建到船舶航跡聚類再到異常的發(fā)現(xiàn)與預(yù)測，層層遞進(jìn)地論述了一種對基于航行軌跡的船舶異常行為作預(yù)測的算法研究。
2、
在基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)平臺方面，搭建了算法研究所用的基于S-57等國際相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的電子海圖顯示與信息系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺。其中，詳細(xì)闡述了該實(shí)驗(yàn)平臺的開發(fā)技術(shù)、模塊分類、設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方面的內(nèi)容。
在航行歷史軌跡的挖掘方面，從船舶自動識別系統(tǒng)的數(shù)據(jù)解碼過程入手，將所得船舶歷史數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源。以DBSCAN算法為理論基礎(chǔ)，在VS2008和SQL Server 2005環(huán)境下構(gòu)建仿真實(shí)驗(yàn)，挖掘船舶歷史航跡圖譜。該密度聚類過程得到的正常船舶
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