دانلود مقاله انگلیسی رایگان:روش خوشه بندی مسیر مبتنی بر فشرده سازی و تراکم داگلاس-پوکر برای تشخیص الگوی ترافیک دریایی - 2019
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی تشخیص الگو رایگان
  • A trajectory clustering method based on Douglas-Peucker compression and density for marine traffic pattern recognition A trajectory clustering method based on Douglas-Peucker compression and density for marine traffic pattern recognition
    A trajectory clustering method based on Douglas-Peucker compression and density for marine traffic pattern recognition

    دسته بندی:

    تشخیص الگو - Pattern recognition


    سال انتشار:

    2019


    عنوان انگلیسی مقاله:

    A trajectory clustering method based on Douglas-Peucker compression and density for marine traffic pattern recognition


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    روش خوشه بندی مسیر مبتنی بر فشرده سازی و تراکم داگلاس-پوکر برای تشخیص الگوی ترافیک دریایی


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Ocean Engineering, 172 (2019) 456-467: doi:10:1016/j:oceaneng:2018:12:019


    نویسنده:

    Liangbin Zhao, Guoyou Shi∗


    چکیده انگلیسی:

    Clustering analysis is applied extensively in pattern recognition. In marine traffic applications, the clustering results may exhibit a customary route and traffic volume distribution. In order to improve the clustering performance of ship trajectory data, which is characterized by a large data volume and distribution complexity, a method consisting of Douglas-Peucker (DP)-based compression and density-based clustering is proposed. In the first part of the proposed method, the appropriate parameters for the DP algorithm were determined according to the shape changes in the trajectories, which were used to compress the trajectories prior to calculating the dynamic time warping (DTW) distance matrix. In the second part, the density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) algorithm was improved in terms of determining the parameters. Based on the statistical characteristics of ship trajectory distribution, the appropriate DBSCAN parameters could be determined adaptively. Evaluation and comparison experiments were conducted based on massive real ship trajectories in the Chinese port of Beilun-Zhoushan. The results demonstrated that, compared to the traditional DTW distance, the proposed similarity measurement exhibits superior performance in terms of both time and quality. Furthermore, the results of the comparison experiment demonstrated that the improved DBSCAN outperforms two existing clustering methods in marine traffic c pattern recognition.
    Keywords: Ship trajectory clustering | Douglas–peucker algorithm | DBSCAN | DTW


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 12
    حجم فایل: 4719 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 10540 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 10540 :::::::: افراد آنلاین: 57