針對(duì)船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)（Automatic Identification System）數(shù)據(jù),提出了一種基于聚類距離計(jì)算的異常檢測(cè)方法,該方法在船舶AIS歷史軌跡點(diǎn)聚類中提取移動(dòng)點(diǎn)聚類重心向量和停止點(diǎn)聚類的采樣集,定義了聚類相對(duì)距離和聚類角度距離兩種聚類距離用來衡量軌跡點(diǎn)在距離上、航向和航速上與聚類的相似性。通過計(jì)算目標(biāo)軌跡點(diǎn)與重心向量和采樣點(diǎn)之間的聚類距離,可檢出AIS數(shù)據(jù)中的距離異常點(diǎn)、航向異常點(diǎn)和航速異常點(diǎn)�；谡鎸�(shí)AIS數(shù)據(jù)集組織了實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了方法的有效性。 

【文章來源】：艦船電子工程. 2020,40(09)

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

移動(dòng)點(diǎn)聚類中重心向量GV的提取

停止點(diǎn)聚類的隨機(jī)采樣集SSP的提取

移動(dòng)點(diǎn)的CAD距離異常

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于軌跡點(diǎn)局部異常度的異常點(diǎn)檢測(cè)算法[J]. 劉良旭,樂嘉錦,喬少杰,宋加濤.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2011(10)
[2]基于數(shù)據(jù)分區(qū)的DBSCAN算法[J]. 周水庚,周傲英,曹晶.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2000(10)



本文編號(hào)：3386362