【摘 要】
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随着定位技术的进步,人们可以获得更稳定、更精确的大量关于运动目标的航迹数据.如何挖掘航迹数据中包含的信息,进而实现对运动目标相关属性的认知,是当下研究的热点问题.在
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随着定位技术的进步,人们可以获得更稳定、更精确的大量关于运动目标的航迹数据.如何挖掘航迹数据中包含的信息,进而实现对运动目标相关属性的认知,是当下研究的热点问题.在分析已有算法的基础上,从区域划分和区域合并两个角度分别提出了基于地理区域聚类的航迹分类算法,针对运动目标,提取其属性类别与地理区域相关的特征,并结合航迹运动特征对该属性进行分类.实验结果表明,基于地理区域聚类的方法学习到的特征是航迹特征向量的重要组成部分,能够提升航迹分类准确度,且分类准确度在一定数据条件下优于已有相关算法.
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