【摘 要】
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为更好地从船舶自动识别系统(AIS)数据中挖掘信息,科学地感知水上交通态势,针对异常船舶进行识别,论文提出一种基于改进的密度空间聚类算法(DBSCAN),结合孤立森林算法(Isolat
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:61772006),广西科技项目(编号:桂科AA17204096,桂科AB17129012,桂科AD16380076),广西“八桂学者”专项资助。
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为更好地从船舶自动识别系统(AIS)数据中挖掘信息,科学地感知水上交通态势,针对异常船舶进行识别,论文提出一种基于改进的密度空间聚类算法(DBSCAN),结合孤立森林算法(Isolation Forest,iForest)在包含大量不相关船舶分布数据中选取数据集内在分布规律和聚类效果的变化来发现异常;同时针对船舶位置(LAT,LON)及对地航速(SOG)进行聚类,将速度与船舶密度结合,对船速分簇后结合地理领域知识和iForest构建的异常边界,更好地发现船舶异常行为。以北部湾船舶AIS数据为例,应用该文的
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