【摘 要】
：
舰船监控网络是以大数据信息处理为支撑的网络体系,受数据信息流多样化的影响,监控网络中存在着以高维混合状态存储的信息.通过加强对高维数据的挖掘、聚类、融合和分析,提高
【机 构】
：
石家庄理工职业学院 互联网应用学院,河北 石家庄 050000
论文部分内容阅读
舰船监控网络是以大数据信息处理为支撑的网络体系,受数据信息流多样化的影响,监控网络中存在着以高维混合状态存储的信息.通过加强对高维数据的挖掘、聚类、融合和分析,提高数据挖掘的精度和效率,能够为舰船监控网络系统的运行提供更为可靠的信息依据,满足监控网络系统的增值服务需求.本文分析了舰船监控网络高维混合属性数据的特征提取,对高维混合属性数据挖掘进行建模,并进行仿真实验分析,结果表明数据挖掘模型具备一定应用价值.
其他文献
在船舶航行过程中,舰船柴油机极易出现故障问题,由于舰船柴油机结构相对较为复杂,难以对舰船柴油机故障进行准确诊断.基于此,对无线通信的舰船柴油机故障远程诊断系统进行设
舰船的远程监控是指利用无线网络的数据传输功能,使海岸监控人员能够获取舰船的实时航行状态信息,尤其是舰船机舱等关键位置、关键设备的运行状态信息,提高船舶的监管能力,保
由于舰船的通信网与作战系统均为独立的网络架构,从而增大了网络配置的复杂性和难度.为此,对舰船上的网络进行整合尤为必要.在具体的整合过程中,可以借助OTN技术,将舰船上的
传统船舶电气故障定位方法采用电频信号作为故障定位数据反馈信号源,但是该方法受到电频信号信息容量与传输速率的制约,无法携带更多定位数据信息进行高速率反馈交互,存在定
船舶图像分割是船舶图像处理的基础,由于传统的船舶图像分割方法图像特征提取能力较差,导致图像分割算法对于灰度图像的特征匹配结果不理想。针对此问题,设计粒子群算法选择特征的船舶图像分割方法。采用小波变化对原始图像展开滤波处理,通过粒子群优化算法提取滤波后的图像特征。使用最大熵多阈值技术选定图像的特征,将图像划分为目标区域以及背景区域,实现船舶图像的分割。至此,基于粒子群算法选择特征的船舶图像分割方法设
海上蕴藏着丰富的风能资源,作为一种清洁的可再生资源,合理地开发利用这些风能资源,可以为远洋船舶节省航运成本,提升船舶工作人员的生活质量.船舶的能效直接决定了船舶的运
海上交通事故不仅会造成严重的经济损失,还会对海洋生态环境造成很大的破坏,如何提高海上交通管理水平,加强船舶的避障能力已经成为业内的研究热点.由于船舶的路径试验需要调
传统的船舶通信恶意入侵数据挖掘方法,无法适应大数据网络的海量数据处理环境,频繁出现恶意入侵数据挖掘断链的问题,导致通信网络数据安全受到威胁.因此,提出云计算平台下船
目前针对嵌入式舰船电子信息系统研究的入侵攻击在线发现方法检测时间耗时过长,安全性低.在此基础上提出一种新的嵌入式舰船电子信息系统入侵攻击在线发现方法,建立模式空间
船载通信数据记录仪的主要功能是记录船舶航迹、导航等船舶日常运行时产生的数据,一旦船舶出现故障或交通事故时,数据记录仪中的数据能在事故分析时发挥重要作用.本文首先介