典型文献
基于大数据分析技术的船舶航行环境感知信息实时分类研究
文献摘要：
为提高船舶航行环境感知信息分类速度,研究基于大数据分析技术的船舶航行环境感知信息实时分类方法.采用工具层中的激光雷达传感器、风速/风向传感器、温湿度传感器,感知的船舶航行环境中障碍物、风速与风向、温湿度信息,在处理层中的Hadoop分布式大数据计算引擎中,由MapReduce并行大数据计算技术,将感知信息分块后,由map启动基于小波阈值的环境感知信息去噪方法,去除分块感知信息中噪声信息后,再启动K-最邻近分类器,计算去噪后分块感知信息样本与已知类型的感知信息隶属度,依据感知信息隶属度完成感知信息分类,最终通过reduce整合分类结果.经测试,本文方法对航行环境中感知信息分类时延仅2 s,延迟短,可实时分类船舶航行环境感知信息,且分类结果不存在信息混乱问题.
文献关键词：
大数据分析;船舶航行;环境;感知信息;实时分类;去噪
中图分类号：
作者姓名：
汪洋
作者机构：
武汉船舶职业技术学院计算机信息技术学院,湖北武汉430050
文献出处：
引用格式：
[1]汪洋-.基于大数据分析技术的船舶航行环境感知信息实时分类研究)[J].舰船科学技术,2022(21):144-147
A类：
B类：
大数据分析技术,船舶航行,航行环境,环境感知,感知信息,实时分类,分类研究,信息分类,分类方法,激光雷达传感器,风向传感器,温湿度传感器,障碍物,Hadoop,大数据计算,MapReduce,计算技术,分块,map,于小波,小波阈值,去噪方法,声信,再启动,分类器,知类,隶属度,reduce,时延
AB值：
0.255673
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