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

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

参考

[1]刘雨青,冯俊凯,邢博闻,等.基于机器学习的无人船目标识别系统研究[J].测控技术,2019,38(8):31-36.

[2]张乔宇,黄国富,金建海.基于机器学习的船舶阻力预报模型研究[J].舰船科学技术,2019,41(12):6-10.