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船只识别是一个多影响因素的问题,目前的船只识别方法,普遍采取基于成像原理的方法,利用船只外形的差异,进行识别。对于伪装船只,其外形与普通船只差别较小,利用成像技术对其进行识别比较困难。提出了一种基于船只行为的识别方法,将邻域粗糙集、案例推理与聚类分析引入船只识别的过程中,利用邻域粗糙集对案例进行属性简约,提取船只行为案例关键属性,再对案例库进行案例聚类,以提高案例的检索效率。利用提出的推理模型,充分发掘船只动作数据所包含的信息,能以较高准确率实现对伪装船只的快速识别。