基于数据挖掘和海流要素的船舶导航改进研究

研究数据挖掘和海流要素的船舶导航改进方法,改善由于未考虑海流对船舶航行的影响,导致船舶导航应用性较差的缺陷。利用K-means聚类算法挖掘大型海洋环境数据库中的海流要素。建立船舶导航路径规划全局坐标系的环境感知模型,依据所建立环境感知模型确定船舶期望速度以及船舶转角,确定船舶导航的期望位姿。为了提升船舶导航性能,利用船舶定位校正方法改进船舶导航。船舶定位校正方法利用数据挖掘获取的海流要素,与船舶经纬度结合,校正船舶定位,利用校正后船舶定位结果实现船舶导航改进。     

中国船舶登记制度改革的探索

国际航行船舶必须拥有一国的国籍。而船舶登记就是国家船舶登记机关针对船舶所有人或其他船舶登记申请人的登记申请,通过签发船舶国籍证书或其他证明文件授予船舶国籍,确认船舶所有权、船舶抵押权等其他法律关系的行政行为。本文探讨如何改革我国船舶登记制度以吸引船舶回国登记。     

基于机器学习的大规模船舶图像检索机制

船舶图像具有大规模、多样性等变化特点,传统船舶图像检索机制难以获得高精度检索结果。为了获得理想的船舶图像检索结果,设计了基于机器学习的大规模船舶图像检索机制。首先分析当前船舶图像检索研究进展,阐述船舶图像检索基本流程,然后采集不同类型的船舶图像检索特征,选择最优的船舶图像检索特征作为机器学习算法的输入、船舶图像类别作为输出,最后通过机器学习算法的训练建立船舶图像检索的分类器,并与其它船舶图像检索机制进行了对照测试。测试结果表明,本文机制可以满足大规模船舶图像检索要求,船舶图像检索正确率要高于对比船舶图像检索机制,可以更快找到用户需要的船舶图像,获得了令人满意的船舶图像检索结果。     

政策与法规

交通运输部颁布《中华人民共和国船舶识别号管理规定》为便于船舶识别,加强船舶管理,维护水上交通安全,保护水域环境,9月1日,交通运输部颁布《中华人民共和国船舶识别号管理规定》,自2011年1月1日起施行。此规定所称船舶识别号,是指用于永久识别船舶的唯一编码。规定要求依照《中华人民共和国船舶登记条例》在中国登记的船舶,应当按照此规定取得船舶识别号。每一艘船舶只能申请并使用一个船舶识别号,船舶识别号一经取得不再改变。中国海事局是船舶识别号主管机关,负责船舶识别号的授予和统一管理。     

基于云计算技术的船舶航向智能控制技术研究

船舶航行的环境十分复杂,环境信息具有比较强的动态性,导致船舶航向变化的频率相当高,当前船舶航向控制技术存在控制精度低、控制速度慢等问题,无法适应船舶高速航行的要求,为了提高船舶航向控制的准确性,改善船舶航向控制效率,设计了基于云计算技术的船舶航向智能控制技术。首先分析当前国内外船舶航向控制技术的研究进展,找到引起船舶航向控制不足的因素,然后建立船舶航向控制的数学模型,并采用改进卡尔曼滤波算法对船舶航向进行估计,从而实现船舶航向智能控制,最后采用云计算技术搭建船舶航向智能控制平台,并进行了船舶航向智能控制仿真实验,结果表明,本文技术可以对船舶航向进行高精度跟踪与控制,船舶航向智能控制误差小于当前其它船舶航向控制技术,且船舶航向智能控制速度更高,具有十分广泛的应用范围。     

论船舶物权之特殊性

分析比较船舶物权客体、船舶物权性质的特点,并从船舶所有权、船舶抵押权、船舶留置权、船舶优先权等方面分析船舶物权内容的特殊性。     

港口水域船舶异常能耗云数据挖掘

以港口水域船舶的节能减排为目标,研究港口水域船舶异常能耗云数据挖掘方法。采集港口水域船舶的AIS云数据,删除与船舶能耗无关以及异常数据,利用K-means聚类算法对船舶能耗相关船舶主机转速以及船舶主机功率等数据进行聚类,输出船舶不同运行工况的能耗。利用贝叶斯分类器依据聚类结果识别港口水域船舶能耗云数据是否为异常数据,完成港口水域船舶异常能耗云数据挖掘。实验结果表明,该方法的船舶异常能耗数据挖掘精度高,为船舶的节能减排提供依据。     

船舶稳性及受撞即时倾覆影响因素分析研究

海运事故中,船舶碰撞以其比例高、损失大、调查处理难等为航运各部门所关注,小型船舶与大型船舶之间的碰撞所造成的后果更严重,通常会引起小型船舶的即时倾覆,瞬间沉船。从船舶稳性的基本概念出发,研究了船宽、干舷高度、船舶装载状态、船舶内重物移动、船舱自由液面及悬挂重物对船舶稳性的影响。针对船舶碰撞中的小型船舶,运行船舶碰撞的能量守恒及动量守恒等基本理论,分析船舶的质量比、速度比及船舶稳性变化等因素对小型船舶受撞即时倾覆的影响。     

基于大数据的船舶故障趋势预测

船舶故障趋势预测的研究具有重要实际应用,船舶故障趋势复杂多变,当前船舶故障趋势预测方法无法高精度描述其故障变化特点,使得船舶故障预测趋势结果靠性低。为了提高船舶故障趋势预测效果,设计了基于大数据的船舶故障趋势预测方法。首先分析当前船舶故障趋势预测研究进展,找到各种方法的船舶故障趋势预测的局限性,然后采用船舶故障趋势数据,并利用大数据分析技术拟合船舶故障变化趋势,构建船舶故障趋势预测模型。最后在相同平台下,与其他船舶故障趋势预测方法进行了对比测试。结果表明,大数据的船舶故障趋势预测精度超过95%,不仅完全达到了船舶故障控制的实际应用要求,而且船舶故障趋势预测效果要优于对比方法,具有更加广泛的实际应用范围。     

船舶航道交通流量预测系统构建研究

船舶航道交通流量日益增加,给船舶航道管理带来挑战,为了提高船舶航道交通流量预测准确性,得到好的管理船舶航道,构建一种船舶航道交通流量预测系统。首先研究船舶航道交通流量预测系统的现状,描述船舶航道交通流量预测系统的工作原理,然后通过对船舶航道交通流量历史数据进行学习,构建船舶航道交通流量预测模型,并将该模型嵌入到船舶航道交通流量预测系统中,最后进行了船舶航道交通流量仿真预测测试,该系统的船舶航道交通流量预测精度不仅可以满足船舶航道交通管理的实际要求,而且船舶航道交通流量预测性能要优于其他系统,表明本文系统是一种可靠、精度高的船舶航道交通流量预测系统。     

广州永航船舶设备有限公司

广州永航船舶设备有限公司2006年6月成立于广州黄埔。公司成立以来,公司领导人以"船舶一站式服务"为理念,把永航船舶成功建设成以船舶通导系列产品销售、检测、维修、安装、调试为主,船舶备件、船舶物料供应为辅,船舶修造、船舶工程为支持的综合性船舶一站式服务公司。永航船     

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。     

基于DSP技术的船舶信息采集系统

针对传统船舶信息采集系统存在的采集数据精度低、数据传输速度慢等缺陷,设计基于数字信号处理的船舶信息采集系统。首先对当前船舶信息采集系统的研究现状进行分析,构建了基于数字信号处理技术的船舶信息采集系统整体框架,然后设计了船舶信息采集系统的硬件子系统,采用现场可编程门阵列实现硬件系统的逻辑和时序控制,最后对船舶信息采集系统的软件子系统进行详细设计,实现船舶信息算法并进行船舶信息采集系统的有效性和优越性测试实验。结果表明,本文系统的船舶信息采集速度加快,船舶信息采集实时性好,提高了船舶信息采集精度,船舶信息采集误差要远远小于传统船舶信息采集系统。     

基于大数据分析技术的船舶信息系统设计

为解决常规船舶信息系统执行大数据运算时,存在运算有效性较低的不足,提出了基于大数据分析技术的船舶信息系统设计。基于船舶信息系统模块设计以及电路设计,实现船舶信息系统硬件设计;依托船舶信息系统软件结构设计、调取算法设计实现船舶信息系统软件设计,完成基于大数据分析技术的船舶信息系统设计。试验数据表明,提出的船舶信息系统较常规船舶信息系统,运算有效性提高52.07%,适合现代船舶运行。     

船舶通信软件的可靠性评估

船舶通信软件的可靠性与多种因素有关,同时具有多种变化特点,当前采用单一方法无法对船舶通信软件的可靠性进行客观、科学评估,导致船舶通信软件的可靠性评估偏差比较大,为了提高船舶通信软件可靠性评估的准确性,设计了基于组合模型的船舶通信软件可靠性评估方法。首先分析船舶通信软件可靠性评估进展,建立船舶通信软件可靠性评估指标,然后采用灰色模型对船舶通信软件可靠性进行评估,并采用多项式神经网络进行船舶通信软件可靠性评估,最后两者的船舶通信软件可靠性评估模型进行科学融合,输出船舶通信软件可靠性评估结果,并进行船舶通信软件可靠性评估仿真分析。组合模型的船舶通信软件可靠性评估正确率要高于单一灰色模型和多项式神经网络的评估正确率,船舶通信软件可靠性评估结果更加客观,为船舶通信软件可靠性研究提供一种新的方法。     

基于聚类分析的船舶数据库优化分析

数据库优化问题是船舶数据管理系统中的一个关键模块,数据库优化结果直接影响数据查询效率和查询准性,针对当前船舶数据库优化方法存在的错误差、优化时间长等难题,以改善船舶数据库优化效果为目标,设计了一种基于聚类分析的船舶数据库优化方法。首先对船舶数据库优化原理进行分析,提出当前船舶数据库优化方法各自存在的不足,然后引入聚类分析算法对船舶数据库优化问题进行挖掘,发现船舶数据库变化特点,找到最优的船舶数据库优化策略,最后进行了船舶数据库优化仿真对比测试。相对于其他船舶数据库优化方法,聚类分析方法的船舶数据库查询效率高,改善了船舶数据库优化实时性,提高了船舶数据库查准率,船舶数据库优化结果显著优于对比船舶数据库优化方法,在船舶数据库管理中具有更高的应用价值。     

免疫理论的船舶网络入侵检测方法

为了提高船舶网络系统的安全性,针对当前船舶网络入侵检测方法误检率高的缺陷,设计了免疫理论的船舶网络入侵检测方法。首先对船舶网络入侵检测的原理进行分析,提取船舶网络入侵检测的原始数据,然后根据免疫理论对船舶网络入侵检测数据进行处理,提取船舶网络入侵检测特征,然后机器学习算法对船舶网络入侵检测行为进行建模,最后编程实现了船舶网络入侵检测算法,并与其他船舶网络入侵检测方法进行对比实验。结果表明,免疫理论可以提取更加有效的船舶网络入侵检测特征,提升了船舶网络入侵检测效率,而且船舶网络入侵检测正确率更高,减少了船舶网络入侵的误检率,是一种可行、有效的船舶网络入侵检测方法。     

基于能量感知的船舶网络路由算法

路由算法是保证船舶网络成功传送数据的关键技术,针对当前船舶网络路由算法存在能耗大、船舶网络寿命短等不足,设计了一种基于能量感知的船舶网络路由算法。首先分析当前船舶网络路由算法研究现状,找到引起船舶网络路由算法不足的因素,然后考虑船舶网络路由的总能耗和节点的剩余能量构建了船舶网络路由,最后进行了船舶网络路由算法性能测试的仿真实验。结果表明,本文算法的船舶网络路由能耗小,大幅度提升了船舶网络能量利用率,船舶网络数据传输成功率得到改善,而且性能优于当前其他船舶网络路由算法。     

智能船舶电站电量数据采集系统设计

随着船舶技术与信息化技术的发展,船舶向数字化、信息化和智能化发展已经成为必然的发展趋势。船舶电站是船舶上一种重要的装置,是船舶电力系统的重要组成部分,它的可靠运行对于船舶的安全运行起着重要的作用。船舶电站的电量数据是一个重要的参数,可以用来判断船舶电站的工作状态以及统计分析,因此对船舶电站电量数据的智能采集就成了船舶工作人员必不可少的重要工作。本文设计一种智能船舶电站电量数据采集系统中,采用DSP芯片作为智能船舶电站电量数据采集系统的主控制器对系统进行了专门设计,实现对船舶电站电量数据的实时、智能、精准采集,能够充分满足船舶电站电量数据采集与处理在精确度和实时性等方面的要求,保障船舶安全行驶。     

基于移动网络的船载航行数据实时采集

本文研究船舶移动网络技术,重点分析船舶移动网络系统模型,给出通信容量和船舶数量之间的关系,探讨船舶移动网络的安全性,总结截获成功率和船舶数量之间的关系。设计了船舶航行数据实时采集系统,分析船舶主机燃油消耗和转速之间的关系。对船舶航行数据实时采集系统进行测试,并分析了船舶航向角随时间变化情况以及船舶航行速度随时间变化情况。本文基于移动网络技术对船舶航行数据实时采集系统的研究,有助于推动船舶航行数据实时采集系统的发展。