基于决策树算法的海上移动目标分类与识别

摘要

为保障我国海域安全,对某海域移动目标的时空监测数据进行分析与挖掘,采用机器学习中的决策树算法对移动目标进行分类与识别,进而对重点目标实施有效追踪与管理。首先,通过分析海上移动目标的运动轨迹,研究其运动状态和隐含在数据中的物理量,构建、设计分类重要特征并将其量化为特征属性值;其次,使用Matlab的GUI界面寻找各分类特征属性值的阈值;最后采用决策树算法对监测的两千余艘船只进行分类与识别,并给出指定船只的分类结果。经验证,识别的准确率达到86%,该方法可较准确识别海上移动目标。