电力监控系统中自适应模糊聚类算法的应用

船舶电力监控系统对于船舶的航行非常重要。本文针对C均值模糊聚类局部最优解的情况,从遗传和进化的角度出发,利用遗传算法对其改进,提出基于遗传算法的自适应模糊聚类算法,并将其应用于船舶电力负载监控中,最后通过实验对比说明本文改进算法的有效性。     

模糊核聚类在船舶故障诊断中的应用

船舶故障具有非线性和模糊性的特点,本文将模糊核聚类算法应用于船舶故障诊断。首先阐述模糊核聚类算法的实现过程,并将此算法与模糊聚类在目标函数收敛性、学习能力、诊断正确率等方面进行对比,实验结果表明,本文算法在船舶故障诊断方面鲁棒性强、收敛速度快、学习能力强。     

自适应T-S模糊多模型在汽包水位滑模预测控制器设计中的应用

针对船舶增压锅炉汽包水位随时间变化及船舶运行的非线性等特点,本文运用自适应T-S模糊多模型进行汽包水位滑模预测控制,并利用减法聚类进行前件辨识,利用最小乘法进行后件规则的在线自适应辨识。最后将本文算法与RBF动态补偿控制进行对比,以此来说明本文算法的鲁棒性强。     

基于FCM-ANFIS模型的船舶交通流预测

提出一种基于模糊C均值聚类自适应神经模糊推理系统(Fuzzy C-Means Clustering Algorithm with Adaptive Neural-Fuzzy Inference System,FCM-ANFIS)的船舶海上交通流预测模型,采用相关分析法预测网络模型的输入变量个数;采用模糊C均值聚类算法对仿真数据进行分析和模糊聚类,从而确定模型的聚类中心,进而建立ANFIS预测网络结构。该模型采用BP算法与最小二乘算法相结合的混合学习算法进行网络参数训练,可克服传统预报模型收敛速度慢和局部最优等问题,进而提高预报精度。同时,选用船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)记录的船舶交通流数据进行仿真预报,仿真结果验证了该模型的可行性和有效性,并取得良好的效果。     

浅谈MET18SRC废气涡轮增压器增压压力不足的故障原因和对策

废气涡轮增压器充分利用船舶辅机排烟热能,产生较高压力的增压空气,供给船舶辅机使用,起到减轻热负荷和提高承载负荷的目的,通过本文介绍,掌握MET18SRC废气涡轮增压器增压压力的故障原因和对策,提高船舶辅机和废气涡轮增压器的安全性、经济性、可靠性。     

基于数据挖掘的船舶海上复杂交通流避障导航建模

船舶在海上航行,由于海洋环境复杂,航道上船舶的航行航速、航向、载重等均存在不同,因此,航行过程中的船舶随时面临着各种风险与障碍物。为了更好地保障船舶安全,必须对各种障碍物进行预判,寻找到最安全科学的航线,为此建立新型的船舶海上复杂交通流避障导航模型——FABP模型。首先将蚁群算法与c均值模糊聚类算法进行融合,得到各种障碍物的聚类中心,然后利用BP神经网络自动寻优能力,根据不同聚类中心的类型,对海上不同类型的障碍物进行预判,得到最优的船舶海上复杂交通流避障航线,最后进行实验仿真,结果表明,本文模型得到的船舶海上复杂交通流避障航线,路途更近,安全性能更高,效率更高。     

基于PCA与属性权重模糊聚类的入侵检测方法

针对入侵检测数据集中存在大量冗余信息及传统聚类算法的效果不佳,提出了结合主成分分析与属性权重模糊聚类算法的入侵检测方法。该方法分为特征提取和模糊聚类两阶段,使用主成分分析进行特征提取、消除冗余属性;将经主成分分析后得到新成分的贡献率作为聚类算法中属性的权重值,实现了基于属性权重的模糊聚类。在KDD-CUP99数据集中的实验结果表明,该方法能有效地降低检测训练时间和提高检测正确率。     

基于Spark的船舶航行轨迹聚类方法

依托船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据,利用云计算并结合聚类算法,对船舶历史数据进行轨迹聚类分析,构建船舶航行正常轨迹模型,为实时检测船舶异常轨迹奠定基础,进而为提高水上交通监管智能化水平提供新方法。针对目前轨迹聚类算法效率低等问题,基于Spark内存计算技术及数据分区思想,提出一种改进的并行子轨迹聚类算法SPDBSCANST(Parallel DBSCAN of Sub Trajectory Based on Spark)。以长江航道武汉段船舶航行数据为例进行试验验证,并通过可视化方式呈现。结果表明,改进后的算法的聚类效率和效果都有明显提升。     

基于模糊聚类综合评价的船舶柴油机排放烟色分析和实现

传统的故障树多用于定性分析,在定量分析时主观随意性较大。文章根据专家经验确定底事件的发生概率,通过三角模糊数和算子公式得到顶事件的发生概率,对故障树各层故障指标进行专家层次分析和评估,基于聚类法剔除偏离度严重的数据,进行综合评价。最后,文章开发了聚类模糊综合评价的原型系统,并以船舶柴油机排放烟色异常为实例,分析并建立故障树,实现了船舶柴油机排放烟色的聚类模糊综合评价。     

海量船舶移动网络流量数据分析处理

船舶移动网络迅猛发展,逐渐成为航运领域的重要组成部分,同时,带来海量移动网络数据,如何承载船舶移动网络海量数据分析业务是航运领域研究的重点。本文研究网络流量数据分析系统和数据预处理技术,提出了模糊聚类算法和朴素贝叶斯分类算法。聚类算法用于分析用户和流量特征,分类算法用于对海量数据进行分类。