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基于数据挖掘和海流要素的船舶导航改进研究
1
作者
苏娜
李晓岩
《舰船科学技术》
北大核心
2022年第11期169-172,共4页
研究数据挖掘和海流要素的船舶导航改进方法,改善由于未考虑海流对船舶航行的影响,导致船舶导航应用性较差的缺陷。利用K-means聚类算法挖掘大型海洋环境数据库中的海流要素。建立船舶导航路径规划全局坐标系的环境感知模型,依据所建立...
研究数据挖掘和海流要素的船舶导航改进方法,改善由于未考虑海流对船舶航行的影响,导致船舶导航应用性较差的缺陷。利用K-means聚类算法挖掘大型海洋环境数据库中的海流要素。建立船舶导航路径规划全局坐标系的环境感知模型,依据所建立环境感知模型确定船舶期望速度以及船舶转角,确定船舶导航的期望位姿。为了提升船舶导航性能,利用船舶定位校正方法改进船舶导航。船舶定位校正方法利用数据挖掘获取的海流要素,与船舶经纬度结合,校正船舶定位,利用校正后船舶定位结果实现船舶导航改进。
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关键词
数据挖掘
海流要素
船舶
导航
K-MEANS
环境感知模型
船舶定位校正
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职称材料
题名
基于数据挖掘和海流要素的船舶导航改进研究
1
作者
苏娜
李晓岩
机构
青岛黄海学院
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2022年第11期169-172,共4页
文摘
研究数据挖掘和海流要素的船舶导航改进方法,改善由于未考虑海流对船舶航行的影响,导致船舶导航应用性较差的缺陷。利用K-means聚类算法挖掘大型海洋环境数据库中的海流要素。建立船舶导航路径规划全局坐标系的环境感知模型,依据所建立环境感知模型确定船舶期望速度以及船舶转角,确定船舶导航的期望位姿。为了提升船舶导航性能,利用船舶定位校正方法改进船舶导航。船舶定位校正方法利用数据挖掘获取的海流要素,与船舶经纬度结合,校正船舶定位,利用校正后船舶定位结果实现船舶导航改进。
关键词
数据挖掘
海流要素
船舶
导航
K-MEANS
环境感知模型
船舶定位校正
Keywords
data mining
ocean current elements
ship navigation
K-means
environment perception model
ship positioning correction
分类号
U661 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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作者
出处
发文年
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1
基于数据挖掘和海流要素的船舶导航改进研究
苏娜
李晓岩
《舰船科学技术》
北大核心
2022
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