Journal | [J] 财经与市场 Volume 4, Issue 3. 2021.
基于机器学习的复杂船舶信息数据分类方法
作者 : 赵 世鑫, 周 宁阔, 杨 志远, 任 永坤, 宗 嘉宁
摘要 / Abstract
传统的复杂船舶信息数据分类方法已经不能满足现有的分类需求,存在着分类性能差的弊端,因此,需要提出一种基于机器学习的复杂船舶信息数据分类方法。首先,基于机器学习剔除复杂船舶信息数据无关特征,得到符合覆盖特征的交叉数据集合,其次,利用粗糙集算法,提取交叉覆盖数据集合特征,从而实现复杂船舶信息数据的分类。设计对比实验,验证了所提数据分类方法具备更好的分类性能,有一定的应用价值。
关键词 / Keywords
机器学习;船舶信息;复杂数据;交叉数据集合
《中国学术期刊(光盘版)》电子杂志社有限公司 KDN平台基础技术由KBASE 11.0提供