摘要
自动识别系统（AIS）已成为保障海上航行安全和提高港口监管效率的关键技术之一。
随着AIS数据的爆炸式增长，如何高效、准确地处理和分析这些数据成为当前研究的热点和难点。
机器学习作为一种强大的数据驱动方法，为AIS数据处理提供了新的思路和方法。
本文首先介绍了AIS数据和机器学习的基本概念，然后从数据清洗、异常检测、轨迹预测、行为识别、交通流分析等方面综述了机器学习在AIS数据处理中的应用现状，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，总结了当前研究中存在的问题和挑战，并对未来发展方向进行了展望。
关键词：AIS数据；机器学习；数据处理；轨迹预测；异常检测
##1.1AIS数据AIS（AutomaticIdentificationSystem，自动识别系统）是一种用于船舶之间以及船舶与岸基之间自动交换信息的系统。
它通过VHF无线电频道广播船舶的静态信息（如船名、呼号、船型等）和动态信息（如经纬度、航速、航向等），用于船舶识别、碰撞预警、海上交通管理等方面。
##1.2机器学习机器学习（MachineLearning，ML）是人工智能的一个分支，其核心思想是让计算机能够从数据中学习规律，并利用学习到的规律对未知数据进行预测或判断，无需进行明确的编程。
##1.3AIS数据处理AIS数据处理是指对AIS原始数据进行一系列操作，以提取有用信息、发现数据规律、预测未来趋势等。
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