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。     

基于WEKA平台的决策树算法比较研究

决策树是数据挖掘领域广泛研究和应用的一种分类算法,具备计算量小、速度快、分类准确率高、分类规则易于理解等众多优点。论文选取了八个公开的UCI科研数据集,从分类准确率、建模速度、可解释性三个方面对经典的决策树算法C4.5、CART和NBTree进行比较,分析了三个算法各自的原理和优缺点,明确了各算法的适用情况。     

基于关联规则的船舶故障数据自动分类方法

传统船舶的故障数据自动分类方法,存在故障数据类型定义不准确、分类时间过长等弊端。为有效解决上述问题,设计基于关联规则的新型船舶故障数据自动分类方法。通过船舶故障数据的采集及预处理、数据的进一步挖掘两大步骤,完成关联规则下的船舶故障数据感知。通过BP自动分类神经网络设计、船舶故障数据的归一化处理、HIWO自动分类算法设计三大步骤,完成新型船舶故障数据自动分类方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型船舶故障数据自动分类方法,与传统方法相比,可以在提升故障数据类型定义准确性的同时,有效控制分类时间。     

基于关联规则的舰船故障数据定位挖掘算法

为了提高舰船故障检测能力,需要进行舰船故障数据的实时挖掘和分类分析,提出一种基于关联规则的舰船故障数据的定位挖掘方法。采用电磁探测器、水声换能器、声呐装置、声学传感器等设备进行不同工况下舰船数据采集,包括舰船辐射噪声、机械振动等数据,对采集的数据进行高维特征融合处理,提取舰船故障数据的关联规则特征量,对提取的特征量采用K均值算法进行聚类分析,并通过BP神经网络分类器实现舰船故障数据的分类识别,实现舰船故障数据定位挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行舰船故障数据挖掘的准确性较好,对故障的定位能力较强,提高了舰船实时故障诊断能力。     

基于多变量决策树的网络故障诊断方法研究

在网络故障诊断系统中,可以用粗糙集理论约简网络信息M IB变量,从而求出最有利于分类的变量集合。提出了首先约简信息表,并构造多变量决策树,提取相应的决策规则,判断网络故障类型的方法。决策树构造方法简单,提取出来的规则以决策树形式表示,规则易于理解,网络故障诊断效率较高。     

利用决策树实现海上无线通信中的数据分类

船舶各智能电子设备不断增多,基于无线数据通信的各类业务得到了大范围应用,信号传输的好坏直接关系到各业务的质量。同时,不同的业务对通信网络的要求不同,海上无线通信资源有限,如何对业务数据进行分类并合理分配通信资源是实现海上各类电子业务正常运转的关键。决策树是一种基于预测模型的数据分类方法,能快速实现属性及对象映射关系。本文在研究现有的决策树模型的基础上,按照海上数据特点利用决策树实现了通信资源的数据分类。     

使用数据挖掘实现舰船故障数据定位

为了更好地保障船舶航行安全,有效提高船舶的故障定位和检测能力,提出了使用数据挖掘实现舰船故障数据定位方法,通过对舰船故障数据进行实时采集和分类挖掘获取船舶航行过程中的异常数据,实现对船舶故障数据关联规则特征的准确提取。在进行故障定位的过程中,合理并利用电磁探测器和声敏传感器等设备进行故障诊断,并对不同类别船舶故障数据的高维特征融合的研究采用数据挖掘分析算法,利用数据挖掘分类器对船舶故障数据进行分类识别和定位挖掘,从而有效保障船舶故障数据定位的精确度和有效性。最后通过实验结果表明,使用数据挖掘实现舰船故障数据定位方法具有较高的故障定位精度。可以应用于船舶故障实时诊断,有效提高船舶故障诊断的实时性。     

基于粗糙集和 SVM 理论的柴油机故障分类预测诊断

文中利用粗糙集和 SVM 理论相结合的方法对柴油机故障进行快速准确分类预测诊断。首先对收集的故障特征数据进行预处理,再运用粗糙集理论进行属性约简得到最优决策属性表,然后使用 SVM 理论中的分类预测规则对最优决策属性表进行诊断分类,得出诊断结果。通过实例分析验证了该诊断方法优于单一的粗糙集诊断和 SVM 诊断。     

一种基于粗糙集的决策树生成算法

针对决策树的构造和修剪通常不能同时进行所产生的效率低下的问题,提出了基于粗糙集理论中知识依赖性的决策树构造方法.利用优先策略,将知识依赖性同时作为属性约简和建树的准则,在决策树预修剪的同时进行节点生成,大大提高了决策树构造的效率.使用Fisher's iris数据集对基于粗糙集理论中知识依赖性的决策树生成算法和用回归拟合方法的决策树生成算法进行比较.实验结果表明,前者的分类精度和决策树模型的复杂程度要明显优于后者.     

ISM规则2010年修正案实施有效性量化分析

在分析海上安全基本要素结构的基础上,定性分析ISM规则对海上安全的影响,基于PSC数据的相关分析,确定ISM规则实施效果的评价指标,并通过决策树CHAID算法,构建ISM规则实施有效性评价模型,进而对ISM规则2010年修正案的实施效果进行评价。     

两种填充空缺值方法在技术级别判定中的应用比较

在数据挖掘的数据预处理中,判定树和贝叶斯法是数据清理上的填充空缺值的两种有效方法。文章介绍两种方法在填充空缺值中具体应用,并分析两种方法在维修技术人员管理信息系统中技术级别的填充和判定上的应用和比较,发现判定树法具有更加简单、高效的特点。     

基于概念分层的关联规则在酒店餐饮营业数据库的应用

酒店餐饮营业数据库信息实时汇总为管理者提供了方便,也为餐饮企业信息化的提升做了有力支撑.基于某酒店70万条餐饮营业数据,突破原有简单统计分析模式,通过概念分层和关联规则数据挖掘技术在餐饮营业数据库的有效应用,发现不同概念分层下的餐饮产品间的关联规则、客源聚类与餐饮产品间的多层关联规则等有用信息,为数据挖掘在传统服务领域应用拓展思路.     

造船均聚聚丙烯管系工程工艺规则

对均聚聚丙烯工程塑料（PPH）管材用于船舶压载、上建区域的产品结构、管系布置、试验交验工艺等提出了具体的修改规则,实现了疏水管系零维护功效需求,对工程塑料管材在船舶实用方面做了探讨.     

基于性能退化模型的船舶部件视情维修决策优化

与定期维修策略不同,在视情维修策略下安排船舶部件的维修活动,能够提高船舶部件运行可靠性,降低维修成本。而掌握船舶部件的性能退化规律,是对船舶进行视情维修决策优化的前提。针对上述问题,文章建立了基于维纳过程的船舶部件性能退化模型,以此为基础,研究了船舶部件的视情维修策略,建立了视情维修决策优化模型,并通过实例,对视情维修决策优化模型的有效性进行了验证。     

一种改进型C4.5算法在SMT焊接质量中的应用研究

C4.5算法是目前应用最为广泛的一种决策树算法,针对其分支策略和属性选取的不足,提出与分裂属性和类属性相关的平衡因子,以修正属性的分裂信息,进而选取更有意义的属性作为分裂节点,协调各属性的信息增益率。采用经典天气实例与原C4.5算法对比,改进的决策树分类更为合理、准确。改进C4.5算法用来预测不同参数下SMT焊接质量以选择最佳参数,可提高SMT生产效率。     

基于正态分布判别函数的航迹关联双门限算法

雷达和电子支援（Electronic Support Measurement，简称ESM）传感器的航迹关联是异类多传感器数据融合研究方面的重要前提。以往对于关联判别函数的选取，多采用X^2分布，这使得在某些实际应用中，通常会出现计算量大，确定门限闭值复杂的问题。基于正态分布关联判别函数的航迹关联双门限算法，在门限阈值的选取上直接采用正态分布中的分位数概念，避免了X^2分布中选取阂值的复杂过程。通过仿真试验，验证了决策规则的第一类风险和第二类风险，表明该方法能有效地判决航迹的关联问题。     

基于故障树的系统目标打击决策模型研究

在战略战术上的重要性使系统目标成为导弹打击目标类中优先决策的对象。为了较好地解决对系统目标的最优打击问题,采用故障树分析的方法,通过故障树的建立、底事件概率计算模型、打击决策模型以及序贯毁伤模型,获取了导弹对系统目标的打击决策模型,对打击决策的准确判断具有较好的借鉴意义。     

Application of adaptive fuzzy control technology to pressure control of a pressurizer

A pressurizer is one of important equipment in a pressurized water reactor plant. It is used to maintain the pressure of primary eoolant within allowed range because the sharp change of eoolant pressure affeets the security of reaetor,therefor, the study of pressurizer‘s pressure eontrol methods is very important. In this paper, an adaptive fuzzy eontroller is presented for pressure control of a pressurizer in a nuclear power plant. The controller can on-line tune fuzzy eontrol rules and parameters by self-learning in the actual control proeess, whieh possesses the way of thinking like human to make a deeision. The simulation results for a pressurized water reactor plant show that the adaptive fuzzy eontroller has optimum and intelligent eharacteristies, whieh prove the eontroller is effective.     

Onboard monitoring of fatigue damage rates in the hull girder

Most new advanced ships have extensive data collection systems to be used for continuous monitoring of engine and hull performance, for voyage performance evaluation etc. Such systems could be expanded to include also procedures for stress monitoring and for decision support, where the most critical wave-induced ship extreme responses and fatigue damage accumulation can be estimated for hypothetical changes in ship course and speed in the automatically estimated wave environment.The aim of this paper is to outline a calculation procedure for fatigue damage rate prediction in hull girders taking into account whipping stresses. It is conceptually shown how such a method, which integrates onboard estimation of sea states, can be used to deduce decision support with respect to the accumulated fatigue damage in the hull girder.The paper firstly presents a set of measured full-scale wave-induced stress ranges in a container ship, where the associated fatigue damage rates calculated from a combination of the rain-flow counting method and the Palmgren-Miner damage rule are compared with damage predictions obtained from a computationally much faster frequency fatigue analysis using a spectral method. This analysis verifies the applied multi-modal spectral analysis procedure for fatigue estimation for cases where hull girder flexibility plays a role.To obtain an automated prediction method for the fatigue damage rates it is in the second part of the paper shown how a combination of the full-scale onboard acceleration and stress measurements can be used to calculate sea state parameters. These calculated environmental data are verified by a comparison to hindcast data.In the third part of the paper the full-scale fatigue stress ranges are compared to results from an analytical design oriented calculation procedure for flexible ship hulls in short-term estimated sea states.Altogether, it is conceptually shown that by a combination of the onboard estimated sea state parameters with the described analytical fatigue damage prediction procedure a method can be established for real-time onboard decision support which includes estimates of fatigue damage rates.