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机器学习算法在渔船数据挖掘技术中的应用

Application of Machine Learning Algorithms in Fishing Vessel Data Mining Technology
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摘要 本文基于PCA_Word2Vec的渔船数据挖掘技术展开研究,构建了PCA_Word2Vec渔船数据挖掘模型并对渔船轨迹数据进行挖掘,在此基础之上通过将LightGBM模型与其他经典模型分类效果进行比较,以及对PCA_Word2Vec数据挖掘模型挖掘前后的数据展开对比,验证了渔船数据挖掘技术的有效性和实用性。 The article conducts research on the data mining technology of fishing vessels based on PCA_Word2Vec.It builds a PCA_Word2Vec fishing vessel data mining model and conducts data mining on fishing vessel trajectory data.On this basis,it compares the classification effectiveness of the Light GBM model with other classical models and contrasts the data before and after using the PCA_Word2Vec data mining model.This validates the effectiveness and practicality of fishing vessel data mining technology.
作者 刘敏 LIU Min(College of Artificial Intelligence,Hefei Finance Vocational College,Hefei 230001,China)
出处 《黄山学院学报》 2024年第3期13-16,共4页 Journal of Huangshan University
关键词 机器学习算法 PCA_Word2Vec数据挖掘模型 数据挖掘 渔船识别 machine learning algorithm PCA_Word2vec data mining model data mining fishing vessel identification
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