基于Web的海事案例库的设计

设计的系统通过收集大量海事案例，采用数据库技术（SQL Sever2000）存储各种海事案例数据，用JSP（Java Server Page）技术开发应用程序，实现一个基于Web的海事案例数据库管理系统，数据库中有丰富的图文并茂的案例，可以进行案例的查询和维护。鉴于系统设计的可扩展性，随着数据量的增加，系统在学术和安全领域的应用前景很好。     

基于案例推理的交通拥挤管理方法

提出了基于案例推理（CBR）的交通拥挤管理方法．介绍了交通拥挤管理案例的表示、检索与修正方法．本文提出的方法针对新的拥挤管理问题，从案例库中寻找最相似的案例和相应的处置方案．算例表明，CBR技术能够充分结合以往的经验处理交通拥挤．     

融合CBR&RBR的长江重点航段应急决策方法研究

水上交通应急决策是海事部门根据水上交通突发事件产生的救援需要,评估事态发展,结合可调用资源和事发环境制定水上救援行动方案并付诸实施.为提高应急决策质量、加快应对海事风险和水上事故的决策速度,文中研究了长江重点航段应急决策专家系统架构,以及融合案例与规则推理的应急决策方法.将船舶航行预警信息产生方式分为自动和人工方式,并基于规则推理生成预控处置方案.在发生水上事故险情后,融合案例与规则推理方法快速生成应急处置和资源调配方案.     

基于ECDIS的舰船避碰智能决策支持系统

提出基于ECDIS的舰船避碰智能决策支持系统的研究新思路,主要从系统体系结构、知识库与知识表示、模型库、推理机构等方面进行介绍．     

多功能船舶碰撞案例库研究

船舶碰撞案例在研究船舶避碰理论、指导航海实践、培养航海人员及海事审判等多方面具有重要意义.本文对案例的规范化、信息化表示,多功能船舶碰撞案例库的建立,以及案例库在多方面的应用进行了研究,为以案例为支撑的其它研究提供帮助.     

基于案例推理和神经网络的车辆故障诊断研究

将人工神经网络和基于案例的推理技术相结合,应用于车辆故障诊断系统中,建立了应急故障诊断模型;基于此模型,研究了车辆维修案例的表示方法并设计了CB神经网络的学习规则,通过系统的仿真训练和仿真诊断,该模型有效地提高了故障诊断的效能,满足车辆应急故障诊断的需求。     

一种基于Rough集的案例推理模型的构建

利用Rough集理论处理案例推理问题具有不需要外界信息和先验知识的优点,对案例库中冗余属性进行简化,能够起到优化案例库的作用,同时能够依赖于统计知识提炼规则并形成多个有效的案例索引,在进行案例检索时可针对不同的检索问题选择恰当的索引快速检索到相似的案例,并进行推理得出相应的问题解决方案.最后,以稀土萃取分离生产过程的产品纯度和料液处理量等生产指标的智能优化设定控制为例,验证了该模型的可行性和精确性.     

基于案例推理的轨道交通信号设备故障诊断方法

轨道交通信号设备是关系轨道交通运输安全的核心设备,具有设备种类多、结构复杂的特点。当某一设备发生故障时,单独依靠人工排查往往不能快速的解决故障。本文将案例推理的思想运用于轨道交通信号设备的故障诊断,并根据轨道交通信号设备特点设计案例推理方法,为轨道交通信号设备故障诊断系统的构建提供决策依据。     

基于海事网格化的后台执法管理研究

随着航运业的不断发展,政府职能在不断地转变,传统的海事监管综合协调性不强,没有充分利用飞速发展的信息技术,在监管手段、监管效率和发挥海事的职能上存在局限性。文章展开了对海事网格化的后台执法管理方式的研究,提出了具体的网格化管理的步骤和方法,并对具体案例实施分析,结果表明,海事网格化的后台执法方式提高了地方海事执法管理的工作效率,并保障了内河水上交通的安全。     

诊断推理中人工神经网络与基于案例推理的结合

对基于人工神经网的诊断方法与基于案例推理的方法（Ｃａｓｅ－Ｂａｓｅｄ Ｒｅａｓｏｎｉｎｇ，ＣＢＲ）的结合进行了研究，提出了两种结合方案，针对ＣＢＲ系统建立案例库索引这一难点，方案一利用人工神经网诊断分类器的诊断结果对案例库进行索引；方案二用人工神经网为待诊断对象对立模型，对正常的状态作出预测，通过预测值与实际测量值的差异对案例库进行索引，在作了最后诊断之前两种方案都利用ＣＢＲ的推理结果对神经网的诊     

HYBRID STRATIFIED ATMS AND ANN FOR CASE-BASED REASONING

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＭａｋｉｎｇｕｓｅｏｆｅｘｐｅｒｔｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｆｏｒｐｒｏｂｌｅｍｓｏｌｖｉｎｇｉｓｔｈｅｋｅｒｎｅｌｏｆＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｉｇｅｎｃｅ．Ｅｘｐｅｒｔｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｓｏｍｅｔｉｍｅｓｉｓｄｉｆｉｃｕｌ...     

CASE STORAGE BASED ON RELATIONAL DATABASE

IntroductionCase- Based Reasoning ( CBR) ,as a relativelynew methodology,has attracted wide concern ofAI researchers since1 980 's.The number of suc-cessful applications of CBR is growing rapidly,especially in the fields of architecture and indus-try,e.g. ARCHI- II[1] for the architecture designof courthouse and MIDAS[2 ] for the conceptualdesign of aircraft.The currently prevailing CBD systems mostlytreat cases as instances of some predeterminedand static case template.Such an appro…     

智能冲模CAD系统中的CBD方法研究

介绍了实例推理方法（CBR）的一般原理，通过对比冲模设计过程和CBR方法，说明了基于实例的设计（CBD）方法用于智能冲模CAD系统的合理性，并研究了其中的关键技术。     

论新形势下航海类大学生实践创新能力的培养

为满足STCW78／10公约对航海从业人员提出的新要求,航海教育机构创建新的航海类大学生实践创新能力培养体系已成当务之急。借鉴现代职业教育和美国社区学院先进的人才培养理念,运用层次递进的逻辑顺序,设计了航海类学生实践创新能力培养新方案;推出了与新方案相配套的理实一体项目化教学新模式;开辟了实施新模式的根本途径,即构建了工作环境仿真教学的示范性框架。实证报告表明：新体系的运行能显著提高航海类学生的实践创新能力。     

案例推理在在线物流资源决策中的应用研究

文中在在线分析过程(OLAP)与数据挖掘(data mining)技术的基础上．提出了基于案例推理(CBR)的决策模型去解决这类问题．模型采用模糊神经网络方法进行决策问题的特征提取和创建案例库，采用OLAP技术建立案例查询的星型模型，并通过创建的模糊神经网络模型去补偿匹配案例与决策问题之间的差异．文章的最后通过应用实例表明了该系统的有效性和可行性．     

基于Pareto蚁群算法的船舶风险规避路径优化

船舶在海上航行时,一直面临着海上运输风险的威胁,为了降低海上运输风险同时考虑船舶经济效益,本文建立了以运输风险最小和航行成本最小的双目标路径优化模型,实现船舶风险规避.运用栅格法构建环境模型,为相应的栅格路径赋予航行成本和运输风险,并设计了一种基于Pareto最优解集和NSGA小生境方法的多目标蚁群算法.以印度洋海域的2条航线为案例,以经典单目标蚁群算法为对比,验证了模型和算法的有效性.结果表明,该模型和算法在解决船舶风险规避路径优化问题上具有良好的效果,能为决策者制定船舶海上运输风险规避路径提供决策参考.     

船舶优先权及其保险赔偿之探讨

海上运输以船舶为载体,因此船舶物权制度是海商法的基本制度之一,具有十分重要的意义.船舶优先权制度是船舶物权制度的重要内容,虽然它并非居于核心地位,但却是船舶物权中最富争议的领域,始终令人产生兴趣.其中船舶保险赔偿金是否可作为船舶优先权的标的也充满争议,即船舶优先权的物上代位性,本文就其进行了相关讨论.     

航海类高职院校实施学分制管理的研究与实践——以上海海事职业技术学院为例

文章介绍了学分制管理方法和目标取向,提出学分制是现阶段三年制航海类高职院校可行的管理模式,并以上海海事职业技术学院为例,对学分制在实施过程中的学分分布、学分结构与计算、学籍管理、学生管理等事宜进行了深入的探讨,对航海类高职院校开展学分制管理具有一定的借鉴作用。