[发明专利]一种船舶数据去噪方法

说明书

本发明涉及一种船舶数据去噪方法，包括：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；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；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。

技术领域

本发明涉及数据处理方法，尤其涉及一种船舶数据去噪方法。

背景技术

面对智能船舶功能各异的传感设备，如何对船舶航行过程中收集到的多源异构数据进行处理是数据高效应用的关键。通过对船舶航行中采集到的多源异构数据进行数据融合，从而可以得到更精确的航行信息，辅助决策系统进行决策输出。在多源异构数据融合中，数据预处理是必不可少的一步，数据预处理的结果作为数据融合的数据源，会对数据融合的结果产生直接影响。在船舶数据中，噪声数据对数据模型的影响比较显著，通过去噪可以使得数据处理的结果更加精确。

现有的数据去噪方法不适应于大规模数据样本集的数据处理，会降低算法的实时性，且在实现过程中仍旧需要人为干预进行参数调整。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为了解决现有技术的上述问题，本发明提供一种船舶数据去噪方法。

(二)技术方案

为了达到上述目的，本发明提供一种船舶数据去噪方法，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。

优选的，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。