| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 AIS数据挖掘领域研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 云计算技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 分布式计算技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文研究内容与结构 | 第13-14页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第14-26页 |
| 2.1 AIS相关技术 | 第14-15页 |
| 2.1.1 AIS信息更新速率 | 第14-15页 |
| 2.1.2 AIS信息采集与数据解码 | 第15页 |
| 2.2 云计算技术 | 第15-17页 |
| 2.2.1 云计算的特点 | 第16页 |
| 2.2.2 云计算的体系结构 | 第16-17页 |
| 2.3 分布式计算技术 | 第17-23页 |
| 2.3.1 Hadoop技术 | 第17-20页 |
| 2.3.2 Spark技术 | 第20-23页 |
| 2.4 分布式数据库HBase | 第23页 |
| 2.5 数据仓库与OLAP技术 | 第23-24页 |
| 2.6 分布式日志收集系统Flume | 第24-25页 |
| 2.7 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 系统设计 | 第26-45页 |
| 3.1 海量AIS数据挖掘系统总体目标 | 第26页 |
| 3.2 数据挖掘系统整体设计 | 第26-27页 |
| 3.3 分布式AIS报文收集与存储子系统 | 第27-33页 |
| 3.3.1 AIS数据接收子系统 | 第28-30页 |
| 3.3.2 AIS报文汇总转发子系统 | 第30-31页 |
| 3.3.3 分布式实时数据存储子系统设计 | 第31-32页 |
| 3.3.4 数据仓库子系统设计 | 第32-33页 |
| 3.4 分布式数据挖掘子系统 | 第33-43页 |
| 3.4.1 DBSCAN算法及相关概念 | 第34-36页 |
| 3.4.2 基于DBSCAN的船舶轨迹聚类算法设计 | 第36-39页 |
| 3.4.3 分布式船舶轨迹聚类算法设计 | 第39-42页 |
| 3.4.4 实时流式船舶轨迹聚类算法设计 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 系统实现 | 第45-62页 |
| 4.1 实验平台搭建 | 第45-49页 |
| 4.2 舟山海区实例验证 | 第49-56页 |
| 4.3 老铁山水道实例验证 | 第56-61页 |
| 4.3.1 老铁山水道交通流分析 | 第57-59页 |
| 4.3.2 老铁山水道分布式实时聚类分析 | 第59-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 总结 | 第62页 |
| 5.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |