利用深度森林進(jìn)行船舶類型分類識(shí)別

摘要： 針對(duì)船舶軌跡特征單一、分類的船型有限和利用AIS數(shù)據(jù)對(duì)海上船舶類型分類識(shí)別的研究比較欠缺等問題，提出一種基于深度森林(Deep Forest)的船舶類型分類識(shí)別方法。首先，該方法提取船舶軌跡段的16個(gè)運(yùn)動(dòng)特征，提高船舶特征的多樣性和辨識(shí)度；其次，利用隨機(jī)森林的重采樣技術(shù)和特征選取的隨機(jī)性，構(gòu)造隨機(jī)森林作為個(gè)體學(xué)習(xí)器，增強(qiáng)類型分類的魯棒性；最后，對(duì)4個(gè)森林集成并串聯(lián)構(gòu)成具有自適應(yīng)... （共9頁）