基于1DCNN-LSTM的船舶轨迹分类方法

由于监控设备视野有限、代价昂贵等问题,导致基于船舶图像或视频的船舶分类效果欠佳,改进船舶分类方法、提高船舶分类的准确率迫在眉睫。近几年,随着各类轨迹数据采集系统的兴起,通过船舶航行轨迹数据实现船舶类型的分类逐渐成为可能。针对使用传统二维卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)对船舶轨迹分类存在特征压缩和时序特征表达能力匮乏的问题,文中提出了一种一维CNN(One-Dimensional CNN,1DCNN)与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)相结合的混合分类模型,对采集到的船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据进行船舶类型识别。首先,针对AIS采集到的船舶轨迹数据进行预处理,过滤噪声数据;然后,针对隐含在船舶轨迹信息中的特征对于1DCNN而言过于隐晦的问题,提出了一种针对大规模航舶轨迹数据的,且1DCNN能够识别的轨迹分布特征向量的构建算法,同时在此基础上提取了LSTM能够识别的时序特征向量;最后,将训练后的1DCNN模型与LSTM模型进行数据融合得到混...     

基于潜在语义分析的文本指纹提取方法

网络化大数据时代的到来丰富了网络空间中的信息资源,然而由于数据资源类型的多样性及其增长的快速性,给网络空间的存储和信息资源的有效利用带来了压力和挑战。该文提出了一种基于潜在语义分析的文本指纹提取方法,该方法是对数据信息的一种压缩表示,是针对目前指纹提取方法语义缺失的一种改进。该方法主要通过奇异值分解获取原始文档的潜在语义特征,然后将原文档向量空间转换到与其对应的潜在语义空间,再根据随机超平面原理将该空间的文档转换成二进制数字指纹,最终用汉明距离来衡量指纹间的差异程度。实验以中国知网上的学术论文作为数据对象,通过对论文文本进行相似度实验和聚类实验对该文提出的方法进行实验验证。实验结果表明该方法能够较好地表征文档语义信息,进而验证了文本语义压缩表示的准确性和有效性。