典型文献
基于Attention的AIS数据段相似性搜索模型
文献摘要：
自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据中蕴含着与船舶交通相关的时间序列信息.基于AIS数据段的相似性搜索也成为智能船运领域的研究热点.AIS数据属于多维时间序列数据,传统的多维数据序列相似性搜索方法通过将原始数据进行降维,并在降维后的数据空间进行时序数据的相似性搜索.然而,此种方法计算复杂度较高,会极大程度地降低相似性搜索的效率.深度学习模型产生的二进制编码改善了时间序列数据搜索性能.基于注意力(Attention)机制的AIS数据段相似性搜索模型对时间序列数据中的时序信息与参数变量间的潜在关系进行同时获取与学习.基于Attention机制的Seq2Seq的相似性搜索模型结合了时间序列数据与Seq2Seq模型的特点,使用Seq2Seq模型中GRU编码器产生的二进制编码进行AIS时间序列数据的相似性搜索.相应的实验结果也表明这种基于Attention机制的模型具有优异的AIS数据相似性搜索性能.
文献关键词：
自动识别系统数据;相似性搜索;Seq2Seq;注意力机制;时序信息
中图分类号：
作者姓名：
李丽;赖俊星
作者机构：
中国人民解放军91001部队通频室,北京 100072;中国船舶工业综合技术经济研究院,北京 100072
文献出处：
引用格式：
[1]李丽;赖俊星-.基于Attention的AIS数据段相似性搜索模型)[J].指挥控制与仿真,2022(01):86-91
A类：
B类：
Attention,AIS,相似性搜索,搜索模型,Automatic,Identification,System,船舶交通,序列信息,智能船,船运,多维时间序列,时间序列数据,多维数据,数据序列,搜索方法,原始数据,数据空间,时序数据,计算复杂度,深度学习模型,二进制编码,搜索性能,时序信息,参数变量,潜在关系,行同,Seq2Seq,GRU,编码器,数据相似性,自动识别系统数据,注意力机制
AB值：
0.317504
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
