【摘 要】
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随着民航业的飞速发展，机场噪声污染问题越来越严重，研究航迹聚类对机场噪声预防治理工作具有重要意义。现有航迹聚类算法所采用的航迹点对选取方式，无法实现所选航迹点对在空间
【机 构】
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中国民航大学计算机科学与技术学院,中国民航大学中国民航信息技术科研基地
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随着民航业的飞速发展，机场噪声污染问题越来越严重，研究航迹聚类对机场噪声预防治理工作具有重要意义。现有航迹聚类算法所采用的航迹点对选取方式，无法实现所选航迹点对在空间上的对应，严重影响聚类效果。针对这一问题，提出一种基于航迹点法向距离的航迹聚类模型。该模型采用航迹点法向距离作为航迹相似性度量方法，有效地解决了因飞机速度差异引起的航迹点对选取不匹配问题。通过K—medoids聚类算法对航迹进行二维和三维聚类，使用DaviesBouldin（DB）指标、Dunn指标对聚类结果进行评价。实验表明，提出的模型能够
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