优化的蚁群算法和船舶电网系统云数据聚类和实现

首先分析蚁群聚类算法,并指出其存在的问题;然后给出传统的蚁群聚类算法在船舶电网云数据聚类的实现流程,针对算法中存在的问题,提出利用惯性因子、随机初始化等方式改进和优化算法对船舶电网故障进行诊断;最后通过实验进行说明,优化后的蚁群聚类算法与K-mean算法、粒子群K-mean算法相比具有较好的收敛性。     

影响海上交通安全的人为因素分析与对策

人为因素对于海上交通安全起着很大的影响作用,本文先是讨论了人为因素对于海上交通安全的不良影响,然后探讨了海上交通安全对船员素质的要求,提出为提高船员素质的而采取的对策。     

海上电子工程中的蚁群算法资源调度设计

针对海上电子工程中的资源调度方法存在调度时间长、效率低等问题,以提高海上电子工程资源调度效果为目标,设计了基于蚁群算法的海上电子工程资源调度方法。首先对国内外的海上电子工程资源调度方法进行分析,找到导致调度时间长、效率低的因素,然后采用蚁群算法对海上电子工程资源调度方法进行设计,最后采用本文方法对具体海上电子工程资源调度问题进行分析,结果表明,本文方法减少了海上电子工程资源调度的时间,加快了海上电子工程完成时间,而且比其他海上电子工程资源调度方法工作更加稳定和高效,解决了当前海上电子工程资源调度方法存在的调度时间长、效率低难题,具有一定的实际应用价值。     

由一次商船与渔船紧急避让引起的思考科技仓lj新液态硫磺运输船硫磺罐导热油加热系统的研究广东沿海甚高频系统研究在围堤龙口封堵工程中的退堤施工蚁群聚类算法在海上交通安全中的应用港口经济着力六大方面加快宁波港口转型发展由一次商船与渔船紧急避让引起的思考

在海上碰撞事故中，商船与渔船碰撞的案例占了很大比例，在这些事故当中存在着哪些共性呢？现就本人亲历的一次商船与渔船的紧急避让，谈一下自己的观点。     

基于蚁群聚类的路面识别分析方法

道路是城市的重要基础设施．路面状况的鉴定与评价直接关系到公路的养护决策,是一项至关重要的工作．本研究将蚁群聚类算法应用于路面识别领域,提出一种基于蚁群聚类优化的路面识别分析方法,将此方法运用于路面识别系统．该系统由数据采集、数据预处理和蚁群聚类优化3个模块组成,其中蚁群聚类主要提取了纵轴方向的3个特征属性,通过不断更新聚类中心产生的信息素矩阵,并通过分类器进行路面分类．实验结果表明：蚁群聚类优化具有全局收敛以及启发式学习等优点,运算效率高,路面识别准确率达到95.3％,验证了此方法的有效性．     

改进QuickBundles算法在船舶轨迹聚类中的应用

对船舶AIS数据聚类进行研究,可以挖掘出船舶航行过程中有效或潜在的信息,对于提高船舶海事交通管理和水路交通运输的智能化水平具有重要意义。传统的聚类算法在面对大量的AIS数据样本时通常表现出很低的执行效率。因而,提出一种改进QuickBundles算法,并对船舶轨迹采样方法和距离度量方式进行改进,选取长江南京航段板桥汽渡水域的船舶AIS数据作为试验依据,最终实现船舶轨迹的有效聚类。试验结果表明,与原QuickBundles算法和DBSCAN算法相比,改进QuickBundles算法在算法执行效率和算法准确性方面优于前两种算法,证明改进QuickBundles算法可有效应用于船舶轨迹聚类。     

数据挖掘聚类算法在船联网平台中的应用

随着通信技术的发展,船舶与船舶以及船舶与岸基之间的数据交互越来越频繁;同时数据的种类与数据帧的大小也急速增加,如何对这些信息进行快速有效的分析提取成为现代海洋业的重要研究领域。数据挖掘通过统计﹑自动学习等算法从海量数据中提取有效信息。随着船舶采集信息量的增大,成为信息中心最重要的功能之一。本文研究现有聚类算法的优缺点,重点分析聚类数据挖据算法DBSCAN,根据船舶数据处理的特点对算法进行了改进。     

一种新的聚类算法在数据挖掘中的应用

说明聚类算法在数据挖掘中的作用,并结合实际数据的特点,采用一种新的模糊聚类算法.该算法在事先不知聚类数的情况下,能够确定聚类数及中心点.同时,能够消除噪声对于数据的影响,适合较大规模的数据,方便进一步的数据挖掘.对实际通信信号的实验结果表明该方法是实效的.     

试论AIS在海上交通安全管理中的应用及前景

AJS的出现为船舶间全天候快速准确地识别对方提供了可能。根据国际海事组织和我国有关强制配备要求,目前大部分船舶已经配备了相应规格的AIS,并且已在海上交通安全管理、防止船舶发生碰撞等方面发挥了积极作用。本文通过对AIS介绍,分析AIS的原理、功能和局限性,介绍了AIS系统在海上交通安全管理工作的应用及前景。     

蚁群算法在海面图像识别系统中的应用

在海上图像识别系统中,由于海上环境的不稳定及海上噪声的影响,对于海上拍摄图像纹理进行特征值的全面稳定提取还存在很大的提升空间。蚁群算法由于具有全局智能化的搜索能力,且同时有很好的自适应反馈能力及优良的鲁棒性特征而得到广泛应用。本文在研究现有蚁群算法基础上,提出一种新的对海面图像特征提取的有效蚁群算法,从而实现对海上图像有效识别。仿真表明,该算法不仅具有较低的算法复杂度,并且图像识别率较高。     

蚁群算法在港口船舶物流中的应用研究

在全球化经济日益繁荣的今天,国内出现了众多超大吞吐容量的港口,同时各种超级运输船舶也被制造出来,因此在全球港口运输能力有限的情况下,如何有效安排船舶物流的作业流程,改善港口运输效率,对提高经济效益,降低成本显得非常必要。因此,本文主要分析现阶段港口运输行业面临的主要问题,并基于蚁群算法提出具体的优化措施。通过建立港口船舶物流的数学模型,对物流运输中的任务序列进行优化调度,从而最终确定最优的调度算法。     

云计算聚类挖掘算法在船舶海上信息平台中的应用

海洋数据量快速增长,如何获取有用的数据已经成为海上信息平台处理中的关键问题之一。本文在搭建的海上信息云平台上,利用Canopy算法实现海上数据的聚类分析,对云平台中的并行计算进行说明。最后进行与K-均值聚类的对比实验,从运行时间、加速比、聚类识别率等方面说明本文算法运行效率高,聚类识别效果好。     

蚁群算法在巡航导弹航路规划中的应用

针对巡航导弹的航路规划问题,提出了一种应用蚁群算法在连续空间中的航路搜索方法,并进行了仿真验证.建立了将数字地图和战场环境信息转化为航路搜索空间的航路代价模型,通过一元多项式函数逼近航路的水平投影将航路搜索问题转为求解连续空间优化问题,而后将蚁群算法拓展到该问题的求解.仿真表明,蚁群算法可以在连续空间的航路规划中得到较好的搜索效果.     

渔业船舶的海上交通安全管理

为加强对渔业船舶的海上交通安全管理,减少商渔船碰撞事故,分析新版《海上交通安全法》关于渔业船舶安全管理的相关规定,并结合工作实践提出细化和完善现有法律的建议：创新执法方式,加强信息交流和常态化联合执法;加强普法宣传,提高公民法律素养,使渔业从业者充分认识和遵守海上交通规则的重要性。     

航海文化与海上交通安全

航海文化的研究具有现实意义。阐述了航海文化的定义、特征,说明了航海文化与海上交通安全的关系,提出了基于航海文化的海上交通安全文化策略。     

改进蚁群算法及其在船舶最优航线导航中的应用

由于海洋航行环境复杂,同时受到各种风、浪、流等多种因素的影响,使得在通航水域发生的安全事故随之增加,造成巨大的财产损失,同时危及船员的生命安全。为了保障船舶在海洋上安全高速航行,必须设计出最为安全可靠的最优航线。针对传统的蚁群算法在船舶最优航线导航过程中后期存在收敛速度慢、易出现停滞的缺陷,设计一种改进的蚁群算法进行船舶最优航线导航。首先利用混合更新策略,对船舶航线栅格上的信息素进行更新,然后在找到的船舶的所有可行航线中,搜索出最优航线,最后进行仿真测试。实验结果表明,相比较于对比算法,改进蚁群算法搜索到的航线更优,更为安全可靠,所耗费的时间少于对比算法,是一种效率高、可靠性好的船舶最优航线导航算法。     

半监督聚类算法在舰载雷达信号中的应用

从数据挖掘角度阐述半监督近邻船舶聚类在舰载雷达信号处理中的应用,并给出算法实现过程。最后通过对7种信号的小波包能量熵特征统计来说明,本文所采用的半监督近邻传播聚类在聚类准确率和聚类数方面要优于AP聚类和半监督聚类。     

蚁群优化算法在潜艇三维空间导航规划算法中的应用

潜艇三维空间导航规划是指在已知或未知的条件下,利用环境建模与路径搜索方法,为潜艇规划出安全、快速、隐蔽的航行路径。为提高导航规划算法的稳定性与效率,本文对蚁群算法进行改进,给出一种基于多蚁群协同的并行优化的潜艇导航规划算法,并使用Matlab与VC++对该算法进行仿真实验。实验结果表明,本文算法能够得到较为可行的路径规划。