1. 毕业设计（论文）主要内容：
利用数据挖掘手段对船舶AIS数据进行分析来发现监控水域船舶偏离规定的航路、穿越航道、在航道中停车、行驶速度过高或者过低等异常行为是目前水上交通监管研究的热点。对AIS数据进行聚类处理和分析是一种有效的船舶异常点检测手段。本课题拟运用距离聚类、密度聚类等多种典型聚类方法对选定水域的AIS数据进行处理，对比分析各类方法的处理效果，研究不同方法对AIS数据分析的适用性，设计组合聚类方法下的船舶异常点检测机制，并进行数据试验分析。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1）熟悉AIS数据格式，熟悉距离聚类、密度聚类等算法原理；
2）选定研究水域收集船舶AIS数据， 定义出船舶聚类特征，并运用多种聚类算法对AIS数据进行处理；
3）对比分析聚类效果，探讨各类方法的优劣和适应性；
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1.开题报告阶段 2月15日-3月15日 完成数据收集及开题报告；2.文献整理与数据分析 3月16日-4月16日 完成报告目录、英文翻译和文献综述15篇3.论文初稿 4月18日至5月15日，完成数据分析结果整理，修改完善论文 4.论文终稿 5月21日 提交最终论文5.论文答辩 根据学院统一安排进行分组答辩
4. 主要参考文献
[1]潘家财,邵哲平,姜青山.数据挖掘在海上交通特征分析中的应用研究[J].中国航海, 2010(2): 61-62.
[2]陈金海, 陆峰, 彭国均.远洋运输船舶轨迹研究进展[J].中国航海, 2012(3):54-56.
[3]甄荣，邵哲平，潘家财，等. 基于 AIS 信息的航道内船舶速度分布统计分析[J].集美大学学报, 2014, 19(4):274-278.
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