基于PCA和改进的KNN算法的船舶尾气识别算法

摘要

通过无人机搭载气体传感器,可以方便地检测码头靠泊船只的尾气,通过分析尾气中的硫化物和氮化物的含量,来检测靠泊船只是否使用违规燃油,但是实践发现船舶尾气中的硫化物和氮化物的识别率不高,因此采用气体传感阵列对采集的气体进行信息处理,以此提升采样气体的分类准确率。传统的K-近邻算法采用近邻决策原则,对尾气的分类效果较好。但在应对大量气体数据时分类时间过长,效率比较低下。针对这个问题,提出一个基于主成分分析和样本聚类的K-近邻算法相结合的船舶尾气分类算法。实验结果表明,改进的K-近邻算法能在保持分类的准确率的条件下,大大减少分类的时间。