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摘要:
针对大数据背景下海上交通的船舶数据繁杂,利用航迹数据挖掘船舶航道进而发现船舶异常行为和目标意图识别问题,通过烟台港至大连湾实测数据采用了一种构建混合高斯模型及主成分分析模型分析目标轨迹行为的分析方法.分析了当下海上交通船舶对于异常行为的判别原则,并对疑似异常航迹信息进行预处理的基础上利用混合高斯模型拟合航迹曲线,将航迹转化为可用于分析的概率模型,借助主成分分析方法得到特征值判别,得到异常行为识别准确率.实验最后通过判读未知航迹信息准确发现潜在船舶异常行为,并在数据层面上定量地说明了方法的有效性,以此可以为有关海上监管部门提供相关预警.
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文献信息
篇名 海上交通的船舶异常行为挖掘识别分析
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 异常行为识别 轨迹分析 混合高斯模型 主成分分析
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目 仿真智能化
研究方向 页码范围 329-334
页数 6页 分类号 TP391
字数 3814字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何友 海军航空工程学院电子信息系 492 6436 37.0 56.0
2 关键 海军航空工程学院电子信息系 191 1648 20.0 29.0
3 周伟 海军航空工程学院信息融合研究所 48 268 10.0 13.0
传播情况
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引文网络
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2020(4)
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研究主题发展历程
节点文献
异常行为识别
轨迹分析
混合高斯模型
主成分分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
总被引数(次)
127174
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
山东省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Shandong Province
官方网址:http://kyc.wfu.edu.cn/second/wnfw/shandongshengzirankexuejijin.htm
项目类型:重点项目
学科类型:
论文1v1指导