共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
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。 相似文献
2.
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。 相似文献
3.
渤海海峡船舶流的调查与分析 总被引:1,自引:0,他引:1
综合考虑渤海海域的船舶流量、船舶种类、船舶尺度,分析该海域船舶航迹分布特征,包括船舶航迹的离散程度及主船舶流的宽度等,给出渤海海峡水域船舶交通流模型,为渤海海峡的船舶交通管理及船舶定线制规划提供参考依据. 相似文献
4.
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。 相似文献
5.
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。 相似文献
6.
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。 相似文献
7.
8.
9.
船舶图像检索是高效管理船舶图像的关键技术,由于船舶图像类型多、复杂,使得当前船舶图像检索准确性差,无法满足船舶图像管理的实际应用要求,为了提高船舶图像检索准确性,设计了基于统计模型的船舶图像检组合优化算法。首先提取船舶图像的不同种类特征,并采用现代统计学理论中的支持向量机分别对每一种特征进行船舶图像检索,然后通过BP神经网络对每一种特征的船舶图像检索结果进行融合,实现船舶图像组合检索,最后采用具体船舶图像检索实例分析算法的性能,结果表明,本文算法解决了当前船舶图像检索算法存在的弊端,船舶图像检索成功率大幅度提升,同时可以有效减少船舶图像检索时间,改善了船舶图像检索效率,可以应用于实际的船舶图像管理系统中。 相似文献
10.
11.
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。 相似文献
12.
13.
通过船舶登记的概念、分类及特点,分析船舶物权变动模式以及抵押登记的相关规定,阐述了船舶登记中存在的问题,提出了不能仅凭船舶登记确定船舶所有人及抵押效力的观点,并就解决目前船舶登记中存在的一些问题提出了相关建议。船舶登记,是指赋予船舶以国籍和权利与义务的行为,即对船舶享有某种权利的人,向国家授权的船舶登 相似文献
14.
船舶锚泊区域检测直接影响船舶停靠的安全性,由于船舶锚泊区域环境的复杂性,当前船舶锚泊区域检测系统无法准确实现船舶锚泊区域检测,为了提高船舶锚泊区域的检测精度,设计了船舶锚泊区域检测的人工智能系统。首先分析当前船舶锚泊区域检测系统的研究进展,找到当前系统存在的缺陷,然后分别采用灰色系统和人工神经网络系统组成的人工智能系统对船舶锚泊区域进行自动检测,最后采用具体应用实例分析了船舶锚泊区域检测的人工智能系统性能,结果表明,本文系统可以更好地实现船舶锚泊区域检测,船舶锚泊区域检测误差控制在船舶停靠安全的范围内,而且加快了船舶锚泊区域自动检测速度,是一种精度高、效率高的船舶锚泊区域检测系统。 相似文献
15.
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。 相似文献
16.
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。 相似文献
17.
《舰船科学技术》2020,(2)
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。 相似文献
18.
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。 相似文献
19.
为了提高船舶分类正确率,针对当前船舶分类方法存在的精度低、误差大等缺陷,提出基于深度学习的船舶分类方法。首先对船舶分类图像进行采集,并提取多个船舶分类特征,组成船舶分类的特征向量集,然后将特征向量集作为深度学习算法的输入,船舶类型作为深度学习算法的输出进行学习,建立船舶分类模型,最后进行船舶分类的仿真实验,结果表明,深度学习算法的船舶分类正确率超过90%,不仅可以很好地描述船舶类型,而且船舶分类的速度也很快,可以应用于日常船舶分类管理工作。 相似文献
20.
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。 相似文献