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申请/专利权人：集美大学

摘要：本发明提供了一种船舶靠泊轨迹分类方法、系统、终端设备及存储介质，该方法包括：靠泊轨迹样本输入靠泊轨迹分类模型；对靠泊轨迹分类模型进行初始化，计算靠泊轨迹分类模型的激活函数；根据激活函数和靠泊轨迹分类模型对靠泊轨迹样本进行轨迹分类得到样本分类结果；根据预期分类结果和样本分类结果确定输出误差；根据输出误差对靠泊轨迹分类模型进行参数更新，直至满足预设收敛条件；将待分类船舶靠泊轨迹输入收敛后的靠泊轨迹分类模型进行轨迹分类，得到轨迹分类结果。本发明根据收敛后的靠泊轨迹分类模型，能有效地对待分类船舶靠泊轨迹进行轨迹分类，提高了船舶靠泊轨迹分类的效率和准确性。

主权项：1.一种船舶靠泊轨迹分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取靠泊轨迹样本，并将所述靠泊轨迹样本输入靠泊轨迹分类模型；对所述靠泊轨迹分类模型进行初始化，并计算所述靠泊轨迹分类模型的激活函数；根据所述激活函数和所述靠泊轨迹分类模型对所述靠泊轨迹样本进行轨迹分类，得到样本分类结果；获取所述靠泊轨迹样本的预期分类结果，并根据所述预期分类结果和所述样本分类结果确定所述靠泊轨迹分类模型的输出误差；根据所述输出误差对所述靠泊轨迹分类模型进行参数更新，直至所述靠泊轨迹分类模型满足预设收敛条件；将待分类船舶靠泊轨迹输入收敛后的所述靠泊轨迹分类模型进行轨迹分类，得到轨迹分类结果；所述根据所述激活函数和所述靠泊轨迹分类模型对所述靠泊轨迹样本进行轨迹分类所采用的公式包括： 其中，W是所述靠泊轨迹分类模型中连接隐藏层和输出层的权重集合，w是所述靠泊轨迹分类模型中连接隐藏层和输出层的权重，用于表征所述靠泊轨迹分类模型中神经元的激活性能，z是所述靠泊轨迹样本，o是所述样本分类结果，wR是w的实部，wI是w的虚部，n是所述靠泊轨迹分类模型中的输入节点数；所述根据所述预期分类结果和所述样本分类结果确定所述靠泊轨迹分类模型的输出误差所采用的公式包括： 其中，dR是所述预期分类结果的实部，dI是所述预期分类结果的虚部，H是所述靠泊轨迹分类模型中的隐藏节点数，n是所述靠泊轨迹分类模型中的输入节点数，是所述预期分类结果的实部，是所述预期分类结果的虚部，E是所述输出误差；所述根据所述输出误差对所述靠泊轨迹分类模型进行参数更新所采用的公式包括： 其中，为wR的调整增量，为wI的调整增量。

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百度查询： 集美大学 船舶靠泊轨迹分类方法、系统、终端设备及存储介质