大型船舶综合信息数据库的目标数据检索方法

为了提高大型船舶综合信息数据的挖掘和检索能力,实现大型船舶综合信息数据库优化访问,提出一种基于关联特征映射调度的大型船舶综合信息数据库的目标数据检索方法。在数据库中提取目标数据的频繁项规则性特征量,对提取的大型船舶综合信息特征量采用模糊K均值聚类方法进行分类管理,采用特征分解方法对数据库中的存储数据节点进行决策树分叉设计,实现目标数据的关联特征映射调度,提高数据的检索能力。仿真结果表明,采用该方法进行大型船舶综合信息数据库中目标数据检索的查准性较好,检索精度较好,数据的召回性较高。     

大密度舰船电子海图中数据快速检索方法研究

为了提高舰船导航和定位能力,需要对大密度的舰船电子海图数据进行快速准确检索,针对舰船电子海图数据分布密度大、散列性较强的特点,提出基于自相关特征匹配和模糊C均值聚类的大密度舰船电子海图中数据快速检索方法。采用有向图和决策树构建舰船电子海图数据库的检索节点分布结构模型,提取舰船电子海图数据的语义关联性和规则性特征,采用自相关特征匹配方法对检索数据进行指向性挖掘和信息融合处理,对挖掘的关联数据进行模糊C均值聚类,实现对大密度舰船电子海图数据的分类检索。仿真结果表明,采用该方法进行大密度舰船电子海图中数据检索的收敛速度较快,提高数据检索的查准率和查全率,检索效率和准确性较高。     

嵌入式船舶运行数据库中信息快速查询方法

针对当前嵌入式船舶运行信息数据库信息查询的开销大,查准率不好的问题,提出基于模糊聚类和相关谱特征提取的嵌入式船舶运行数据库中信息快速查询方法。首先进行嵌入式船舶运行信息资源数据的采集和存储结构分析,提取嵌入式船舶运行信息数据信息流特征,对船舶运行数据进行自相关特征分析,提取反映船舶运行状态特征的相关谱特征量,对提取的谱特征量采用模糊C均值聚类方法进行特征识别和分类处理,提高数据库查询的目标指向性,实现数据库信息快速查询。仿真结果表明,采用该方法进行嵌入式船舶运行数据库中信息查询的查准率较高,实时性较好。     

基于云计算的舰船信息检索系统关键技术研究

为了提高舰船定位识别和信息融合能力,进行舰船信息检索优化设计,提出基于云计算的舰船信息检索系统设计方法,采用关联规则特征提取方法进行信息特征提取,采用高阶统计量分析方法进行舰船信息融合处理,结合模糊C均值聚类方法进行舰船信息的隶属特征分类处理,在云计算环境下实现舰船信息的分类调度和信息分区检索。仿真结果表明,采用该方法进行舰船信息检索的查准率和查全率较高,抗互信息干扰能力较强,具有较好的信息挖掘检索能力。     

基于关联规则的船舶故障数据自动分类方法

为了提高船舶故障诊断能力,需要进行故障数据的自动分类设计,提出基于关联规则的船舶故障数据自动分类方法。构建船舶故障数据的数据信息流模型,采用高维特征分组方法进行船舶故障数据的分组重构,采用分段线性检验方法进行船舶故障数据的统计特征分析,提取反映船舶故障类别属性的关联规则向量集,根据特征提取结果进行模糊聚类处理,实现船舶故障信息融合,结合自适应分组检测方法,实现船舶故障数据关联规则的自动分类。仿真结果表明,采用该方法进行船舶故障数据自动分类的自适应性较强,误分率较低,提高了船舶故障的诊断检测能力。     

大数据分析下的船舶调度方法研究

船舶分布状态数据为一组非线性组合的离散数据,采用大数据分析方法进行船舶调度,提高船舶分配的有效性,提出一种基于关联匹配的船舶分布状态数据聚类及船舶调度方法。对采集的船舶大数据进行模糊C均值聚类处理,根据船舶状态特征属性分布进行大数据环境下的关联规则挖掘,提取反映船舶属性的特征量,以提取的特征量进行关联匹配,实现船舶优化调度。仿真结果表明,采用该方法进行船舶调度能有效反映船舶的类别属性,提高船舶的分类管理和调度能力,从而提高船舶的运输效率。     

海量舰船信息数据库目标数据检索系统

为了缩短目标数据的检索时间,提高目标数据的检索效率,提出海量舰船信息数据库目标数据检索系统设计。依托目标数据检索服务器设计和目标数据检索器设计,完成系统的硬件设计。通过建立海量舰船信息数据库目标数据索引和目标数据检索流程设计,完成系统的软件设计,实现目标数据检索系统设计。仿真结果表明,提出的目标数据检索系统与基于云计算的检索系统相比,目标数据的检索能力提高了56.25%。     

基于信息完整性的船舶信息管理系统

传统船舶信息管理系统在进行信息数据检索时,其检索信息的完整性较低。针对这一问题,对传统管理系统软件部分进行重新设计。采用S/C并行结构设计信息管理系统数据库,用于存储船舶管理信息,基于数据库逻辑层,设计多类型数据检索方案,保证设计的船舶信息管理系统内部功能层及其处理模块,可以从系统数据结构内提取检索信息,对船舶信息域名格式进行信息添加,重组信息文件域名,适应设计的检索方法,完成信息管理系统的建立。实验研究表明,与传统管理系统相比,设计的信息管理系统视频信息检索完整度提高了22%,文本信息完整性提高了18%,可以有效提高信息检索完整性。     

基于数据挖掘的船舶异常行为检测研究

通过对船舶异常行为检测,提高对船舶的实时监测和模式识别能力,提出一种基于数据挖掘的船舶异常行为检测方法。采用并行分列式数据架构模型构建船舶行为特征分布数据库,提取数据库中的关联规则特征量,采用自相关匹配滤波检测方法进行船舶异常行为特征点的提取,实现船舶异常工况下的行为特征数据挖掘,实现船舶异常行为检测优化。仿真结果表明,采用该方法进行船舶异常行为检测的准确概率较高,数据挖掘的分类性较好,虚警较低,在船舶异常监测和状态分析中具有很好的应用价值。     

大数据分析下的船舶调度方法研究

在大数据环境下进行船舶调度方法优化,提高船舶的畅通性,提出基于大数据图谱特征分析的船舶调度方法,对船舶调度大数据进行关联特征匹配和数据挖掘,对挖掘的船舶大数据进行自相关性融合,结合滤波算法进行船舶调度大数据的干扰处理,将滤波后的船舶调度大数据进行特征重组,构建大数据的特征分布子空间,采用Lyapunov指数谱分析方法进行船舶调度大数据的类别差异性谱特征重构,根据图谱特征的差异性进行船舶调度,提高船舶数据的分类识别和调度能力。仿真结果表明,采用该方法进行船舶调度,数据的聚类性较好,船舶的自动调度和分类能力较强,从而提高船舶的通航能力。