【摘 要】
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为了对船舶AIS轨迹数据进行快速聚类,本文提出了一种基于Hausdorff距离的船舶轨迹快速自适应谱聚类算法(fastself-tunespectralclustering,FSSC)。在保留轨迹特征的情况下,利
【机 构】
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武汉理工大学航运学院,湖北省内河航运重点实验室,深圳招商蛇口国际邮轮母港有限公司,斯本科技大学海洋技术与工程中心
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(51579201),武汉理工大学研究生自主创新基金项目(2015-zy-109, 175212005)
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为了对船舶AIS轨迹数据进行快速聚类,本文提出了一种基于Hausdorff距离的船舶轨迹快速自适应谱聚类算法(fastself-tunespectralclustering,FSSC)。在保留轨迹特征的情况下,利用Douglas-Peucker(DP)算法对船舶轨迹数据进行预处理;基于Hausdorff距离,设计自动选取尺度参数的相似度度量函数,构造相似度矩阵并采用谱聚类算法对船舶轨迹进行聚类。以长江口水域船舶实际AIS数据为样本对算法进行了验证,结果表明:聚类结果能够准确提取水域船舶主要航路,算法消耗系
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