基于改进FP-growth的海上群目标挖掘

摘要：

海上目标状态呈现复杂多变的形势,须快速挖掘海上船舶的群组信息,以掌握海上目标态势.本文使用改进的FP-growth算法对海上船舶进行数据挖掘,使用基于时空分割的方法划分目标区域,挖掘频繁项集.首先清洗原始数据得到有效数据;其次使用线性插值方法处理船舶的轨迹方便后续计算;然后使用FP-growth算法,构建生成FP-tree;最后得到频繁项集,挖掘海上船舶群组信息.针对基于项集划分关联分析查找效率低的问题,本文使用基于Hash表拆分数据库和结点交换的方法挖掘频繁项集,在内存占用和时间消耗两方面比较算法的效率.使用AIS数据集进行验证,在给定的置信度和支持度下挖掘目标群组信息,验证改进算法的高效率.

关键词：FP-growth算法;海上群目标;时空数据;Hash表;结点交换

分类号：TP182(自动化基础理论)

在线出版日期：2022-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：33-37