基于支持向量机的铁磁构件裂纹识别

鉴于支持向量机的优秀特性,将其应用在金属磁记忆检测中,构造基于梯度值的裂纹标识量,实现对裂纹的定位和裂纹程度的标定,并通过有限元仿真,计算裂纹和裂纹程度及对应的漏磁信号,得到训练样本和测试样本,并训练支持向量机。仿真结果表明：应用支持向量机实现铁磁构件裂纹识别是可行的。     

基于支持向量机的典型船体结构裂纹损伤模式分类研究

为了识别典型船体结构裂纹损伤,提出基于支持向量机(SVM)的分类方法,采用固有时间尺度分解(ITD)和奇异值分解(SVD)方法对振动信号进行特征向量提取,得到训练样本和验证样本数据,应用SVM算法对训练样本数据进行正确的分类。为评估SVM分类准确性,引入BP神经网络算法进行对比分析,2种算法对验证样本进行分类预测,结果证明SVM方法对小样本试验数据进行模式分类具有更高的准确率。对十字加筋板的损伤模式进行分类研究,可对船体局部结构的维修和管理提供更好辅助决策支持。     

基于支持向量机模型的船舶油污损失估算

将支持向量机引入了船舶油污损失赔偿额的估算中,通过从历史船舶溢油事故案例中选取了十组样本数,以污染损失赔偿额与影响因子集作为训练样本,建立了船舶溢油事故污染损失额估算的支持向量机模型.并对支持向量机模型进行仿真训练学习,并将训练好的神经网络应用于对相关案例的估算.研究结果表明应用支持向量机方法进行溢油损失估算结果客观、可靠,为船舶油污索赔和环境保护提供了有力的理论依据.     

支持向量机的水声信号分类识别

研究水声信号识别特征的提取,在此基础上采用支持向量机理论,提出了一种水声信号的分类识别算法.该算法选取两类水声信号,提取它们的混沌特征值关联维数和h2熵作为目标信息,每类信号各提取32组数据,取两类水声信号各8组数据作为训练样本,训练支持向量机,其它样本用于验证.结果表明,支持向量机的分类算法能实现对目标的有效分类,分类效果较好,比较适合小样本、非线性分类.     

基于决策SVM的入侵检测技术研究

在网络入侵检测中，数据类别不均衡训练集的使用将产生分类偏差，支持向量机是一种新型的统计学习模型，在处理小样本和学习机的推广能力上有很大的优势．针对支持向量机解决k个多类分类问题存在训练样本数据大、训练困难的问题，提出基于支持向量机的决策树训练算法，构建了基于支持向量机决策树的入侵检测系统模型．利用KDDCup99数据集，将本文提出的算法与Lee-Carter方法和1-v-R方法进行了对比实验．通过实验和比较表明，该方法的训练效率大大提高，并且具有较高的检测率．     

基于K最近邻决策的支持向量机分类算法及仿真

将基于支持向量机(SVM)的分类方法和最近邻法(NN)相结合,提出了一种SVM-KNN的分类方法。通过SVM算法对训练样本进行训练并找出支持向量,在进行待识别样本判断时,当其与最优分类面距离大于某一给定阈值时采用SVM决策模型,否则运用K最近邻法决策其类别,从而减少SVM算法的误判概率。仿真实验结果显示,运用该算法无论对于合成数据还是真实数据,在分类精度上比单独的SVM都有较明显的提高。     

航运企业客户信用监测预警研究

提出了基于系统模糊优选和支持向量机的客户信用监测预警模型,该方法首先通过系统模糊优选模型划分样本类别,处理了不确定性信息,标示出样本的信用警级,其次利用标示样本对支持向量机进行训练,建立基于二叉树的多类支持向量预警模型;最后,对航运企业客户信用进行监测预警实验,并与BP神经网络和Logit模型进行对比,实验表明该方法有效、可行.     

盾构砂浆优化设计的支持向量机方法

目前盾构砂浆的配比一般采用正交试验的方法，正交试验的缺点是需要做大量的实验才能得出配比，这会浪费大量的时间和费用。近年来，与计算机科学密切相关的数值优化方法中的支持向量机以及人工智能领域的遗传算法在各方面得到了广泛的应用。为了克服传统方法的缺点，以盾构砂浆试验配合比得出的数据作为训练样本，应用支持向量机和遗传算法对盾构砂浆的配合比进行了优化．计算和试验验证的结果表明本方法具有一定的使用价值。     

基于支持向量回归机的船舶操纵运动在线辨识建模

采用滚动时间窗的方法实现支持向量机的在线辨识。以船舶操纵运动响应模型为研究对象,并由10°/10°和15°/15°仿真Z形试验数据构造支持向量机参数辨识所需的训练样本对,应用支持向量机进行船舶操纵运动在线辨识建模,回归操纵运动响应模型中的操纵性指数,并利用建立的响应模型进行Z形试验的数值模拟。将Z形试验数值模拟结果同仿真Z形试验数据进行比较,结果表明,在线式支持向量回归机是一种进行船舶操纵运动在线辨识建模的有效方法。     

基于支持向量回归机的船舶操纵运动在线辨识建模

采用滚动时间窗的方法实现支持向量机的在线辨识。以船舶操纵运动响应模型为研究对象,并由10°/10°和15°/15°仿真Z形试验数据构造支持向量机参数辨识所需的训练样本对,应用支持向量机进行船舶操纵运动在线辨识建模,回归操纵运动响应模型中的操纵性指数,并利用建立的响应模型进行Z形试验的数值模拟。将Z形试验数值模拟结果同仿真Z形试验数据进行比较,结果表明,在线式支持向量回归机是一种进行船舶操纵运动在线辨识建模的有效方法。     

一种基于拓展支持向量机的无人船路径规划方法

为有效解决无人船实现智能航行面临的路径规划问题，提出一种基于拓展支持向量机（SVM）的路径规划方法。该方法在传统SVM路径规划方法的基础上，考虑任务途中障碍物的规避风险，将工作任务的起止点作为约束条件对传统方法进行拓展，并针对不同的应用情景给出线性路径规划和非线性路径规划的求解方法。同时，为提高路径规划的效率，从SVM的原理出发，提出一种训练集裁剪的方法，大幅度减少利用SVM求解路径时所需的训练样本个数。此外，通过仿真验证该方法的可行性和有效性。     

基于回声状态网络的船舶摇荡连续预报方法研究

回声状态网络（ ESNS）是一种新型递归神经网络,可通过对有限的已知样本进行训练,建立非线性模型来预报未知样本。该算法在解决非线性问题时具有一定优势。无需知道海浪的先验信息和船舶航行姿态的状态方程,仅利用实测的船舶横摇、纵摇历史数据,寻求规律即可进行实测摇荡数据的极短期预报。仿真结果表明,该算法在预报15 s以内可达到较高的预报精度,通过预报窗口的平移,可以进行连续在线预报。     

一种判别实测资料中异常点的方法及应用

在原始实测资料中经常出现与绝大部分点据体现出来的规律不相符合的离散异常点,需要特别标出。人工神经网络原理分析认为:如果有少量点据的训练值与实测值存在较大差别,而其他绝大多数点的训练值与预测值十分接近,则差别较大的点是异常点。为了证实该方法的有效性,用半理论半经验公式计算异常点的结果,与实测值也存在很大差异,而正常点则符合甚好,表明文章提出的方法较为合理。对方法的适用性和优缺点进行了探讨。     

低磁类舰船内外磁场推算中的位置优化

针对利用磁体模拟法进行低磁类舰船内外磁场换算时,方程离散后容易呈现病态的问题,根据内部测量数据的变化趋势,提出了一种先限定某些位置作为优化测量点,再利用微粒群算法优化其它的优化位置的方法。不但解决了测量位置优化问题,而且需要的测量点数较少。通过两组不同测量位置的磁场推算实例,验证了优化位置的有效性,其推算精度符合工程实际需求。     

改进随机森林-蒙特卡罗法在A型液舱支座结构可靠性分析中的应用

[目的]随着液化天然气(LNG)船舶结构研究和设计深度的提高,需要有能够快速和准确地评估不确定性因素的可靠性分析方法。为此,提出基于改进随机森林-蒙特卡罗(RF-MC)法来解决A型独立液舱支座结构失效概率的计算问题。[方法]首先,根据不确定性因素的概率分布,使用MC法生成样本集;然后,以局部离群因子为准则,筛选出失效面附近的样本点,再对筛选出的样本点进行有限元计算后添加至训练集,通过重复训练随机森林近似模型,直至满足精度要求;最后,使用近似模型判别样本点是否失效,结合MC法计算结构的失效概率。[结果]综合考虑算法的准确率、复杂度和效率并结合算例1和2,可以发现在分析可靠性问题时改进RF-MC法比MC和BP-MC等方法具有更大优势。算例3的应用结果表明了改进RFMC法在A型独立液舱支座结构可靠性分析中的适用性。[结论]研究结果可为LNG船舶的优化设计提供可行的技术方案。     

基于人工神经网络的胶州湾浮游植物生物量模拟

文章首先介绍了BP网络数据标准化、隐层神经元选择、网络训练和有效性检验方法。以2003年胶州湾环境监测资料为基础,建立了多输入单输出的3层BP人工神经网络模型,采用8个水环境因子预测浮游植物生物量(Chla浓度)。检测集样本网络预测值与观测值的相关系数为0.8943,平均绝对误差为11.33%。为避免个别网络输入初值对输出的干扰,采取全局灵敏度的方法,分析了各水环境因子变化对浮游植物生物量的相对影响。结果表明,浮游植物生物量对各水环境因子变化响应的敏感系数顺序为DOCODPO4-PSSTpHOilDINSiO3-Si。     

基于时间序列BP神经网络的集装箱吞吐量动态预测

集装箱吞吐量预测是港口发展规划制定的依据。在MATLAB环境下，把时间序列BP神经网络应用于港口集装箱吞吐量的预测，采用逐步递归的方法进行，同时注意尽量减少训练样本的浪费（只用1个检验样本）和充分挖掘BP神经网络适合短期预测的潜力。无论是从拟合情况，还是预测值的检验和港口发展规划的实际情况来看，都有着很高的精度．可以作为集装箱吞吐量预测的一种行之有效的方法。     

裂纹损伤对典型船体结构振动频率的影响规律研究

为研究裂纹损伤对典型船体结构振动特性的影响,选择加筋板作为典型船体结构,选择穿透性裂纹作为典型损伤形式。首先利用数值仿真和模型试验对带有裂纹的结构模型固有频率计算方法进行了研究,在此基础上针对边裂纹和中间裂纹2种形式进行了大量的仿真计算,得到模型各阶固有频率、频率变化率随裂纹位置和长度变化的规律。研究结果表明,结构各阶固有频率以及频率变化率对裂纹较为敏感,可以作为裂纹识别的特征参数。同时,试验和仿真计算结果数据也可以为裂纹损伤识别研究提供训练样本和验证样本。     

获取舰船液舱数字表面模型的数字立体摄影测量方法

采用非接触测量方法—数字立体摄影测量技术获取舰船液舱的数字表面模型(DSM)。摄影测量可在瞬间获取被测目标最大信息,得到大量点的三维坐标。介绍了纹理点投影,立体相机的组成,旋转(水平360°竖直90°)摄影的方式以及纹理点匹配得到点的三维坐标形成DSM的全过程。实验数据显示某船舱的DSM,论证了本文方法的可行性。     

舰船动力装置虚拟训练技术研究

针对传统实装训练受装备数量、机型、训练场地、环境的限制及实装结构复杂、造价昂贵、开发周期长的特点,提出了一种现代化的训练手段-虚拟训练方法作为其有效的替代手段,利用现代CAD技术、虚拟现实技术、网络技术开发出一套舰艇动力装置虚拟训练系统,不仅满足了训练任务的需要,而且节约了经费、缩短了开发周期。