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J-GLOBAL ID：201702282193105506   整理番号：17A0239192

密度に基づくクラスタリングアプローチを用いた血管運動解析とパターン発見【Powered by NICT】

Vessel movement analysis and pattern discovery using density-based clustering approach

著者 (4件)： Yan Wenjing (Singapore Institute of Manufacturing Technology (SIMTech), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)) ,  Wen Rong (Singapore Institute of Manufacturing Technology (SIMTech), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)) ,  Zhang Allan N. (Singapore Institute of Manufacturing Technology (SIMTech), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)) ,  Yang Dazhi (Singapore Institute of Manufacturing Technology (SIMTech), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR))
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： Big Data  ページ： 3798-3806  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動同定システム(AIS)は海上通信,位置決めと交通モニタリングのための容器に装備されている。AISによる得られた包括的データは血管軌跡を描写する空間-時間トレースを提供し,容器の挙動と全体的な海上交通解析のための情報のコヒーレント光源として用い,より良い交通計画とサービス最適化の支持できる。しかし,非常に多様な容器のと関連していることをAISデータの大量なプロセスと解析に取り組んでいる。本論文では,容器の軌跡を解析し,歴史的AISデータからの交通パターンを抽出するための密度に基づく戦略を用いた教師なしデータマイニング法を提案した。停止で始まり,速度と方向考慮に入れ,次いで密度ベースのクラスタリング法を用いた動きからの停止から関心の定常領域と主要な交通ルートの検出の抽出による,血管軌跡から同定を移動する。実AISデータ上での実験を行い,本研究の有効性を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 通信 ,  海上交通 ,  データマイニング ,  位置決め ,  コヒーレント光 ,  IDシステム ,  *血管 ,  交通計画 ,  海上 ,  軌跡 ,  最適化
準シソーラス用語： クラスタリング法 ,  *パターン発見 ,  *血管運動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 航海と実務  (TD01020F)

タイトルに関連する用語 (4件)： 密度 ,  血管運動 ,  解析 ,  パターン発見