1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1国内外研究现状

国内在推行ais的道路上稳步前进。2010年4月12日，中国海事局发布了《国内航行船舶配备船载电子海图系统和自动识别系统设备管理规定》，要求国内航行船舶分阶段、有顺序地开展配备船载ecs和ais设备的工作。2011完成了覆盖全国沿海和主要内河四级航道以上河段的ais基站建设、标准和管理规范的发布，以及部分船舶的安装工作，初步实现了内河ais岸基网络系统与沿海ais岸基网络系统的互连互通。2015年2月4日，由交通运输部海事局自主研发的船舶自动识别系统（automaticidentification system，简称ais）信息服务平台正式上线运营。

“聚类算法”从1967年开始出现相关研究，2009年达到最热，至今共有8821篇相关论文。目前国内外常用的聚类算法算法大致如下，具体选用哪种聚类算法取决于数据的类型、目的和应用。主要的聚类算法大体上可分为: 划分方法( partition method) 、层次方法( hierarchical method) 、基于密度的方法(density-based method) 、基于网格的方法( grid-based method) 和基于模型的方法( model-based method) 等。对应上述算法的比较有代表性的具体算法有:k-means 方法、biＲch 算法、dbscan 算法、sting 算法和统计学习方法。

2. 研究的基本内容与方案

2.1基本内容

1) 运用距离聚类、密度聚类等多种典型聚类方法对选定水域的ais数据进行处理

2) 对比分析各类方法的处理效果，研究不同方法对ais数据分析的适用性

3. 研究计划与安排

1.开题报告阶段 2月15日-3月15日 完成数据收集及开题报告；
2.文献整理与数据分析 3月16日-4月16日 完成报告目录、英文翻译和文献综述15篇
3.论文初稿 4月18日至5月15日，完成数据分析结果整理，修改完善论文
4.论文终稿 5月21日 提交最终论文
5.论文答辩 根据学院统一安排进行分组答辩

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 潘家财,邵哲平,姜青山.数据挖掘在海上交通特征分析中的应用研究[j]. 中国航海, 2010(2): 61-62.

[2] 陈金海, 陆峰, 彭国均. 远洋运输船舶轨迹研究进展[j]. 中国航海, 2012(3):54-56.