【摘 要】
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船舶行为异常检测对于海上安全、海域的智能监管具有重要意义。异常检测算法不能满足轨迹大数据挖掘在实时性、准确性和鲁棒性等方面的需求。将异常行为进行分类,分析目前几
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51879119),福建省自然科学基金项目(2018J01536、2018J01484、2018J01485)资助
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船舶行为异常检测对于海上安全、海域的智能监管具有重要意义。异常检测算法不能满足轨迹大数据挖掘在实时性、准确性和鲁棒性等方面的需求。将异常行为进行分类,分析目前几类主要的异常检测方法:统计分析在对数据分布做出正确假设时根据概率分布获取异常情况,确定合适的异常阈值较为困难;预测法基于对历史数据的了解程度,易受多种因素影响;机器学习依赖数据特征、计算复杂度高。基于此,总结可能提高统计分析、机器学习和预测法检测效果的方法,指出将在线实时检测引入船舶检测,并展望数据处理、轨迹表示、挖掘分析和情境语义在异常检测中的可
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