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DOI: 10.18686/cjsc.v4i3.59733

基于机器学习的复杂船舶信息数据分类方法

赵世鑫, 周宁阔, 杨志远, 任永坤, 宗嘉宁

山东交通学院威海校区

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摘要：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：

机器学习；船舶信息；复杂数据；交叉数据集合

Universe Scientific Publishing

ISSN：2661-3271

年,卷(期)：2021,4(3)

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