为解决船舶轨迹聚类算法效率不高,检测精度低,丢失轨迹局部特征等问题,将具有噪声的基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法由传统的点聚类推广为线聚类,提出一种可以直接对完整...为解决船舶轨迹聚类算法效率不高,检测精度低,丢失轨迹局部特征等问题,将具有噪声的基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法由传统的点聚类推广为线聚类,提出一种可以直接对完整船舶轨迹进行聚类的具有噪声的基于密度的轨迹聚类(density-based trajectory clustering of applications with noise,DBTCAN)算法。该算法采用Hausdorff距离作为船舶轨迹之间的相似度度量,可以对不同长度的船舶轨迹进行聚类。针对DBTCAN算法需要人工确定输入参数的问题,提出一种参数自适应确定方法。选取渤海海域的船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)数据进行实验,结果表明,该算法能够在大量复杂的船舶轨迹中找到相似的轨迹并对其进行聚类,聚类结果与实际交通流情况一致。本文的研究成果可以为相关部门进行航线规划和海上交通监管提供依据。展开更多
针对计算机兵棋系统的实际应用,提出计算机兵棋实体轨迹聚类算法——CTECW(clustering trajectories of entities in computer wargames).算法分为3部分:轨迹预处理、轨迹分段聚类以及可视化表现.轨迹预处理将实体原始轨迹转化成实体简...针对计算机兵棋系统的实际应用,提出计算机兵棋实体轨迹聚类算法——CTECW(clustering trajectories of entities in computer wargames).算法分为3部分:轨迹预处理、轨迹分段聚类以及可视化表现.轨迹预处理将实体原始轨迹转化成实体简化轨迹,再进一步处理成轨迹分段;在DBSCAN算法的基本框架下引入DENCLUE算法中密度函数的概念,并基于提出的相似性度量函数对轨迹分段进行聚类;可视化表现将轨迹分段聚类的结果以赋有军事涵义的形式展现给参与兵棋推演的受训指挥员,体现出算法的实际应用价值.理论分析与实验结果表明,CTECW算法能够得到与TRACLUS算法比较接近的聚类结果,但计算效率却比TRACLUS算法要高,并且聚类结果不依赖于用户参数的仔细选择.展开更多
聚类相似的运动轨迹,获取对象主要运动特征是轨迹路径聚类的目标之一。本文针对轨迹路径数据量大、传统整体轨迹聚类算法效率低等问题,提出了一种基于时序的层次轨迹聚类算法(hierarchical trajectory clustering algorithm based on ti...聚类相似的运动轨迹,获取对象主要运动特征是轨迹路径聚类的目标之一。本文针对轨迹路径数据量大、传统整体轨迹聚类算法效率低等问题,提出了一种基于时序的层次轨迹聚类算法(hierarchical trajectory clustering algorithm based on time series,HTCTS)。算法首先将完整的轨迹数据按一定的时间间隔进行分割,然后对分割的子路径分别聚类,最后在对聚类子集进行二次聚类,生成最终的聚类结果。实验结果表明:HTCTS算法在聚类效率和聚类质量上高于整体轨迹聚类算法。展开更多
文摘为解决船舶轨迹聚类算法效率不高,检测精度低,丢失轨迹局部特征等问题,将具有噪声的基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法由传统的点聚类推广为线聚类,提出一种可以直接对完整船舶轨迹进行聚类的具有噪声的基于密度的轨迹聚类(density-based trajectory clustering of applications with noise,DBTCAN)算法。该算法采用Hausdorff距离作为船舶轨迹之间的相似度度量,可以对不同长度的船舶轨迹进行聚类。针对DBTCAN算法需要人工确定输入参数的问题,提出一种参数自适应确定方法。选取渤海海域的船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)数据进行实验,结果表明,该算法能够在大量复杂的船舶轨迹中找到相似的轨迹并对其进行聚类,聚类结果与实际交通流情况一致。本文的研究成果可以为相关部门进行航线规划和海上交通监管提供依据。
文摘船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据中蕴藏着大量的海上交通特征,为挖掘AIS数据中有关船舶运动规律有效的、潜在的信息,提出一种改进型轨迹段DBSCAN(Density-Based Spatitcal Clustering of Applications with Noise)的聚类算法。船位转向角和航速变化量作为信息度量对船舶轨迹进行分段,采用离散Frechet距离作为轨迹相似度度量,利用类似DBSCAN算法对轨迹段进行聚类,得出船舶运动典型轨迹。以天津港为例,采用改进的轨迹段DBSCAN算法对船舶轨迹进行聚类,能从一定程度上提高聚类的效果和准确率,为进一步研究船舶异常行为打下基础。
文摘针对计算机兵棋系统的实际应用,提出计算机兵棋实体轨迹聚类算法——CTECW(clustering trajectories of entities in computer wargames).算法分为3部分:轨迹预处理、轨迹分段聚类以及可视化表现.轨迹预处理将实体原始轨迹转化成实体简化轨迹,再进一步处理成轨迹分段;在DBSCAN算法的基本框架下引入DENCLUE算法中密度函数的概念,并基于提出的相似性度量函数对轨迹分段进行聚类;可视化表现将轨迹分段聚类的结果以赋有军事涵义的形式展现给参与兵棋推演的受训指挥员,体现出算法的实际应用价值.理论分析与实验结果表明,CTECW算法能够得到与TRACLUS算法比较接近的聚类结果,但计算效率却比TRACLUS算法要高,并且聚类结果不依赖于用户参数的仔细选择.
文摘聚类相似的运动轨迹,获取对象主要运动特征是轨迹路径聚类的目标之一。本文针对轨迹路径数据量大、传统整体轨迹聚类算法效率低等问题,提出了一种基于时序的层次轨迹聚类算法(hierarchical trajectory clustering algorithm based on time series,HTCTS)。算法首先将完整的轨迹数据按一定的时间间隔进行分割,然后对分割的子路径分别聚类,最后在对聚类子集进行二次聚类,生成最终的聚类结果。实验结果表明:HTCTS算法在聚类效率和聚类质量上高于整体轨迹聚类算法。
