[发明专利]一种船舶数据去噪方法

权利要求书

1.一种船舶的数据去噪的方法，其特征在于，包括：

A1、对待去噪的数据集进行分割处理，获取K个数据簇和分别与所述K个数据簇一一对应的K个聚类中心；

其中，所述待去噪的数据集中包括：多个数据点；所述每一个数据点均具有相应的坐标；

所述多个数据点包括：船舶行驶过程中，船舶传感器实时采取的多个第一数据点和预先设置的多个第二数据点；

A2、根据所述K个数据簇、所述K个聚类中心、待去噪数据集，采用第一聚类算法对所述待去噪的数据集进行聚类处理，获取K个聚类；

其中，所述采用第一聚类算法对所述待去噪的数据集进行聚类处理的过程中，根据K个数据簇和预先设定的阈值，确定聚类算法中用于对待去噪数据集进行聚类的最终隶属度矩阵，并根据最终隶属度矩阵，获取K个聚类；

A3、对所述K个聚类中的每一个聚类分别进行去噪处理，并在去噪处理完成K个聚类后，获取第二数据集；

其中所述第二数据集包括待去噪数据集没有噪点的数据点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤A1包括：

A1-1、根据待去噪的数据集，确定K个初始中心；其中所述每一个初始中心均包括所述待去噪数据集中的一个数据点；

A1-2、根据所述待去噪的数据集和所述K个初始中心，获取所述数据集中除去所述K个初始中心之外的所有数据点中的每一个数据点与所述K个初始中心中的每一初始中心的距离；

A1-3、基于所述数据集中除去所述K个初始中心之外的所有数据点中的每一个数据点与所述K个初始中心中的每一个初始中心的距离，将所述数据集中除去K个初始中心之外的所有数据点中的每一个数据点分别分配给与所述数据点距离最小的初始中心所属的簇，获取K个数据簇；

A1-4、针对每一个数据簇，根据数据簇中的所有数据点的平均值，获取每一个数据簇对应的聚类中心；

所述聚类中心为数据簇中的所有数据点的平均值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤A2包括：

A2-1、基于所述K个数据簇和待去噪数据集，确定隶属度矩阵；

A2-2、基于所述隶属度矩阵和待去噪数据集和预先设定的阈值，对所述隶属度矩阵进行更新，获取最终的隶属度矩阵；

A2-3、基于所述最终的隶属度矩阵，获取K个聚类。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤A2-1包括：

根据待去噪数据集中的数据点的个数和所述K个数据簇，确定隶属度矩阵；

所述隶属度矩阵的行数与所述数据簇的数量相同；所述隶属度矩阵的列数与所述待去噪数据集中数据点的数量相同；

所述隶属度矩阵中的任意元素u_ij满足：

其中，n为待去噪数据集中的数据点的数量；k为数据簇的个数；u_ij表示数据点x_i对聚类中心v_j的隶属程度值，u_ij0。