分形理论（Fractal Theory）作为当今盛行的一种新学科理论,是由美籍数学家本华-曼德博（B.B.Mandelbrot）最先提出的,其基于数学理论中的分形几何学,再由分形几何学演变成了分形信息、分形设计、分形艺术等应用。分形理论是用分形维数的视角结合数学方法对研究事物进行客观的描述,它的优势在于不仅突破了传统1,2,3维乃至4维的传统界限,而且更加能够客观的反映事物的自身所具备的复杂性与多样性,也能够更加贴切的描述复杂系统的真实状态与属性。本文提出了一种基于分形技术结合机器学习的船舶轨迹异常检测方法,并对船舶轨迹进行了研究分析。本文以AIS数据样本作为研究对象,通过分形技术对船舶运动轨迹进行维度计算,依据船舶运动轨迹维度可分性的特性,对船舶轨迹进行分析,并完成对船舶异常轨迹的检测。本文主要的研究工作可以概括为以下四个方面:（1）对AIS数据进行预处理。将数据从AIS数据接受服务器中提取,并对提取数据进行数据库入库。在数据库中进行一系列的预处理操作,包括数据提取、数据清理和数据转换等数据处理。并通过设定经纬度范围来获取大连港和烟台港范围水域的长方形范围海域的AIS数据,然后对复杂的AIS数据进行处理从而得到一条一条完整的船舶运动轨迹。（2）对得到的船舶运动轨迹进行分类,将正常轨迹和异常轨迹区分开来。手动对所有轨迹打上标签,具体的步骤是通过判定异常轨迹点占取总轨迹点的比重,由从大到小进行降序排序,然后设定前百分之N的轨迹为异常轨迹,并将其标签定义为0,其余的轨迹设定为正常轨迹,其标签定义为1。本文会对阈值N的设定进行讨论,分别将其设定为5、10、15、20,从而得到不同数目的异常轨迹。（3）轨迹类别划分完成以后,对轨迹进行网格划分,并将轨迹数据转换成图像数据。对转化为图像数据的船舶运动轨迹进行分形维度计算,通过盒计数（Box-Counting）法计算出每一条船舶运动轨迹的分形维度。紧接着对船舶轨迹进行分析,分别基于船型未知情况和船型已知情况下进行分类讨论。（4）最后,提出一种基于分形技术结合k近邻的船舶轨迹异常检测的方法。进行实验时,会将上述四种阈值情况分别带入计算,得到四种实验结果,分别将预测标签和真实标签进行比较,得到预测准确率,最后将实验结果与CNN模型进行对比。实验对比结果表明,分形技术可以很好地应用于异常轨迹检测。