基于云模型和蒙特卡洛方法的通航环境系统风险评价

在通航环境系统风险评价的实践过程中,往往面临很多不确定性因素,这使得风险评价工 作的开展面临一定的困难。为充分利用不确定性信息并克服其不利影响,将云模型和蒙特卡洛方 法引入船舶通航环境系统风险评价,构建了基于正态云模型和蒙特卡洛思想的通航环境系统风险 综合评价模型,并给出了实现方案。模型中,以正态云模型为工具实现风险评价过程中定性描述 和定量表示之间的相互转换,实现了基于云模型的通航环境系统各因素的风险评价;采用蒙特卡 洛方法得到通航环境系统风险云模型的三个关键参数。以杭州湾跨海大桥通航环境风险综合评价 为例,对所建模型的可行性和有效性进行了验证。研究表明,该模型能够作为在不确定性环境下 实现通航环境系统风险综合评价的一种有效方法。     

云服务模型库在新型船舶模拟器研发中的应用前景分析

文章探讨了基于云服务的船舶模拟器模型库系统结构,提出利用虚拟模型库与3D打印技术相结合来提升未来航海教育在应对新竞争形势时的一种解决思路和实现途径,该模型库可以为新型复合型船员的培养和轮机模拟训练系统的研究提供一些可行性方案和前瞻性探索。     

基于云模型的船舶溢油风险综合评价研究

采用云模型和德尔菲法为每个评价指标赋权重云,利用正态云对评价标准进行云转换得到评价等级云模型,应用正态云拟合运算规则得到综合评价结果云.通过实例分析,表明该评价模型能更好方便而准确地解决船舶溢油风险综合评价过程中的模糊性和随机性量化问题.     

云遗传算法

为了克服传统遗传算法搜索速度慢、易陷入局部最优解的缺陷，借鉴遗传算法的思想，利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性的特点，提出了一种新的遗传算法——云遗传算法（CGA）．该算法由正态云模型的Y条件云发生器实现交叉操作，由基本云发生器实现变异操作．最后，进行了函数优化实验，并与标准遗传算法（SGA）和自适应遗传算法（AGA）进行了比较，以证明其有效性．     

2009第二届（宁波）国际港口建设及物流工业展览会

参展描述：“2009第二届宁波国际船舶工业及港口物流展览会”旨在促进浙江港口及造船工业与国际市场接轨；为港口物流、船舶制造、船舶配套供需双方提供一个直接交易的平台，为船舶制造、船舶配套及物流设备企业提供技术、信息、合作等牵线搭桥。     

百亿造船项目落户中山

12月16日，中山市政府与中国船舶工业集团公司举行发展船舶制造项目框架协议签字仪式，并在火炬开发区临海工业园举行中船集团中山船舶制造基地奠基典礼。     

江苏交通地理云服务平台构建与技术实现

基于云GIS技术,结合江苏省交通地理信息应用需求,构建了"交通地理云"平台,详细介绍了平台技术框架、主要功能、应用模式。实际应用表明该平台可以有效实现全省交通地理信息资源整合与共享服务,增强交通行业地理信息应用的服务能力,提升全行业的地理信息应用水平。     

基于云模型的城市轨道交通站点接驳模式选择

城市轨道交通站点接驳模式选取是一种定性选择和定量分析的结合,具有模糊性和随机性的内涵。文章构建了城市轨道交通站点接驳模式选取的标准云,利用云模型对轨道交通站点的3种接驳模式进行研究;并以南京地铁2号线下马坊站为例验证了模型的科学性和可行性。     

船舶嵌补管测量制造系统研究

针对船舶制造过程中人工样杆取样管工艺比较繁复的问题，提出了上船一次安装成功的新技术，即采用一次用“活络样杆”上船测量，给出加工小票，进行弯管加工，并使用“法兰定位器”进行管子法兰点焊定位、焊接及表面处理等，从而构成船舶嵌补管测量制造系统．文中还介绍了该系统中管形测定器的数学模型、测量机构和法兰定位器的理论模型及法兰安装机构，并探讨了其应用流程．     

基于云模型的出行时间波动性评价

出行时间波动的评价计算是一个定量算法,人们对其的理解则是一个定性的模糊概念,要充分利用出行时间波动这一概念来研究相关的交通问题需实现定量向定性转化的过程.云模型能够实现用语言描述的定性概念与其定量表示之间的不确定性转换.基于此,文中提出了一种出行时间波动评价的新方法,即利用云模型进行出行时间波动评价.介绍了云模型的基本概念,提出了利用云模型评价出行时间波动的流程,即构建波动标准云,波动实际云并比较其相似度评价出行时间波动.利用南京市5路公交车线路的统计数据进行实例计算,说明该方法的具有普遍适用性.     

基于服务池的高速铁路应急资源全域优化调度方法

为提高高速铁路应急处置效率,实现资源统一调配,融合云计算和大数据技术,研究了高速铁路应急服务资源的调度问题。在应急云资源建模、应急云服务虚拟化建模、云服务池建模、高速铁路现有应急救援系统的资源使用建模、云计算模式构建的基础上,建立了跨总部和区域的高速铁路应急资源服务池的全域优化调度模型,提出了云资源传输总距离最小、资源协调成本最低、运行处理时间最短、当资源缺乏时需增加的资源数最小等4个优化目标;针对问题的特征,研究提出基于双层粒子群的高铁应急服务优化调度方法。对于给定的案例,选取距离最小作为优化目标,运用提出的方法可给出优化的资源调度方向和资源调度数量,验证了所提出的方法对于求解分布式应急云资源调度问题的有效性。     

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为了减少车辆通过路口的延误,采用云模型建立控制策略,运用Q-学习改进控制模型的参数。路口信号控制智能体通过感知系统获得车辆到达信息,根据信号控制规则集和车辆到达信息采取符合控制策略的控制行为改变当前信号状态。信号控制的关键规则采用二维正态半云描述,利用二维前件云发生器生成针对不同交通状态的控制策略。云模型中的主要参数通过Q学习算法进行优化,以总停车延迟作为目标函数经过迭代产生针对不同交通量的云模型最优控制方案。最后,使用仿真软件对传统控制方式和基于云模型的控制方式进行比较,仿真结果表明,基于云模型信号控制方法的控制效果优于定时控制和感应控制。     

基于云模糊理论的图像纹理分割

为了处理图像纹理的模糊性和随机性,基于云模糊理论提出了纹理特征矢量云模型,并成功地应用于纹理图像分割.该方法在对纹理统计描述符模糊化处理后,逆向生成纹理特征矢量云.矢量云模型的数字特征能够很好地表达纹理的模糊性和随机性,据此通过云距离计算及纹理特征矢量云生长,完成对图像纹理的分割.实验结果表明,该方法较经典的ISODATA算法和K-means簇算法的分割精度高,并且迭代收敛速度快.     

基于线性回归模型与云模型的用户兴趣研究

在web信息服务中提供个性化服务时,一项非常重要的任务就是发现用户的兴趣．目前最有效的方法是通过用户的浏览行为发现用户兴趣．本文通过建立线性回归模型对用户兴趣度的计算方法进行改进,然后将用户兴趣度转化为云模型进行表示,并最终生成能准确表示用户兴趣度的新方法,从而使个性化推荐更加有效．     

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车辆跟驰模型中的驾驶行为是一个复杂的推理、决策、执行过程，在知识表达和推理机制上存在模糊性和随机性。针对当前车辆跟驰模型研究存在的不足，引入云模型理论，确定了跟驰模型中的决策变量及概念判断子集，设计了模型参数标定的实验方法，在实验数据的基础上，计算了相关参数的隶属云特征值，总结了基于行为规则的车辆跟驰云推理机制，构造了车辆跟驰云模型CFCM(Car Following Cloud Model)。     

基于少数据云推理的短时交通流预测模型

针对短时交通流所存在的不确定性即模糊性与随机性特点和准周期规律,提出基于灰色关联分析和少数据云推理的短时交通流预测模型.首先,针对短时交通流的准周期规律,运用灰色关联分析提取不同日期相同时段历史序列中最相似序列;其次,提出少数据逆向云算法,建立交通流序列一维云推理机制;最后综合利用历史云及当前云生成预测云,用于短时交通流实时预测.实例分析表明,预测精度良好,能够有效实现短时交通流的实时预测.该模型解决了少数据条件下正向云参数确定问题,降低了数据处理工作量,开拓了云模型在短时交通流中的应用.     

基于SLA的云计算动态信任评估模型

针对云计算环境中用户如何有效的选择云服务商及签订服务协议的问题,本文提出一种基于服务等级协议SLA的中立第三方动态信任评估系统框架.通过在用户端和云端设置的监测代理,实时监控并采集SLA相关的实际服务数据;通过实际观测的参数、其变化情况及SLA协定的参数,同时结合用户主观评价,计算得到服务质量的信任值,最终形成对云服务商服务可信度的全面的和动态的评价.本文给出了系统框架结构、评估方法和评估输入与流程等信任评估的实现方法.与其他信任评估方法相比,本文提出的模型全面融合了多种数据主客观评价来源,给出了具体流程和方法,具有更好的客观性、准确性和可信性.     

JIT管理方式在南通船舶制造业中的应用前景分析

文章在比较了JIT管理方式和传统管理方式的基础上,结合南通船舶制造业管理现状,综合分析了JIT管理方式在南通船舶制造业中的应用前景,并对南通船舶制造业实施JIT管理方式提出了相关建议,为南通船舶制造业管理水平的提升提供了参考。