文章标题：基于卷积神经网络的船舶自动识别系统优化

文章作者：吴淑婷^1,2, 刘明²
关 键 字：船舶自动识别系统;卷积神经网络;系统优化
文章摘要：船舶自动识别系统（AIS）对于保障船舶航行安全与海事监管意义重大。详细分析了AIS系统面临的信号干扰与遮挡、电磁干扰、算法局限性以及抗干扰能力弱等问题，提出基于卷积神经网络（CNN）的优化方法，涵盖从数据收集、预处理到模型构建与训练的完整流程，通过交叉熵损失函数、Adam优化算法及学习率退火策略，有效提升模型性能。对比实验结果表明：基于CNN优化的AIS系统在不同场景下信号准确率显著提高，不同天气条件下虚警率明显降低，提高船舶航行安全及海事监管的效率与可靠性。