船舶无线通信系统病毒入侵传播路径检测

利用传统方法对船舶无线通信系统病毒入侵传播路径进行检测,存在检测率低的问题。针对上述问题,提出一种新的病毒入侵传播路径检测方法。方法主要分为4步:1)利用采集系统对船舶无线通信系统中的数据进行采集;2)对采集到的数据进行处理,包括初步筛选处理、噪声消除、缺值处理、属性选取、数据标准化和归一化处理等;3)将处理好的数据输入到优化后的神经网络当中,进行入侵传播路径检测;4)根据检测结果进行入侵响应。结果表明:与基于人工免疫方法、基于数据挖掘方法及基于机器学习方法相比,本方法的平均检测率分别提高9%,12.7%,15.3%。     

复杂结构船舶配电系统故障恢复算法

利用遗传算法、支持向量机以及神经网络等传统算法对船舶配电系统故障进行诊断,误诊率和漏诊率较高,影响了后续故障修复,不利复杂结构船舶配电系统故障恢复。针对上述问题,以模糊C—均值聚类算法取代以上3种故障诊断算法,解决误诊率和漏诊率高的问题,之后在故障诊断的基础上,实现故障修复,从而完成整个故障恢复。结果表明:与遗传算法、支持向量机以及神经网络3种传统故障诊断算法相比,模糊C—均值聚类算法的误诊率和漏诊率均更低(误诊率:1.14%,1.22%,2.00%;漏诊率:1.40%,0.43%,0.34%),说明本算法的诊断性能更好,更能全面、准确的检测出配电系统发生的故障,保证了后续故障修复的效率和准确性。     

数据挖掘的船舶网络病毒入侵检测研究

船舶中网络数据较多,传统病毒入侵检测方法不能有效对正常数据与异常数据分类,从而导致网络病毒入侵检测率与误检率较低,基于这一问题,将数据挖掘算法应用到船舶网络病毒入侵检测中。对网络数据采集,采用数据挖掘技术中的聚类分析算法将数据集合中对象划分成若干个类,聚类后形成多个数据集,在此基础上,确认离群点,划分为正常类与异常数据类,采用Apriori算法挖掘离散点中的频繁项集,寻找到病毒入侵中出现的频繁异常数据集,实现船舶网络病毒入侵检测。实验将检测率与误检率作为入侵检测指标,结果表明,此次研究的方法检测率高,并有效降低了误检率,证明所研究的检测方法的有效性。     

基于大数据技术的舰船导航定位系统自动修复方法

为解决常规舰船导航定位系统修复方法修复时间较长的不足,提出了基于大数据技术的舰船导航定位系统自动修复方法。基于系统故障数据的反馈,以及修复对象的确定,完成舰船导航定位系统自动修复关键信息的获取。依托修复数据的引导与流程分析,实现了舰船导航定位系统的自动修复。实验数据表明,提出的自动修复方法较常规修复方法,修复时间平均缩短25.49 min,适合舰船导航定位系统故障的快速修复。     

面向海面观测的海上航迹自动控制方法

针对传统海上航迹控制方法中存在的碰撞率高、控制效率低的问题,提出面向海面观测的海上航迹自动控制方法。在待控制船舶上安装航迹控制器,通过控制器观测海面并采集海面数据,参考采集到的数据,计算海面上各个干扰因素对航迹影响情况,以船体动力表达式的形式表示。最后通过控制航行方位与速度以及自动调整航迹偏差2个步骤,实现海上航迹的自动控制。通过模拟实验得出结论:海上航迹自动控制方法的碰撞率比传统方法低40%,航迹偏移率低8.02%,提升了海上航迹的自动控制效率。     

舰船网络数据库中海量数据特征提取方法

传统的数据特征提取方法提取数据特征后不能完全保有数据原有特征,导致方法只能应用于低维度数据特征提取,方法的可行性差。针对以上问题,研究舰船网络数据库中海量数据特征提取方法。设计以神经网络为基本结构的降噪自动编码器,通过编码器对数据库数据降噪。利用基于主成分分析的数据降维算法对数据降维,之后根据数据库中数据的关联性提取数据特征,完成对特征提取方法的研究。设计与传统数据特征提取方法的对比实验,实验结果证明研究的方法能够提取不同维度数据特征,并且应用提取数据特征进行分类时,平均正确率为93.85%,高出传统方法 22.39%,实用性更强。     

船舶远程监控数据的动态采集方法

利用传统方法对船舶远程监控数据进行动态采集时,存在采集准确性差的问题。针对上述问题,提出一种新型基于传感器的船舶远程监控数据动态采集方法。该方法主要分为两部分:一部分为数据动态采集准备工作,包括传感器装置选择、传感器节点定位部署;另一部分为数据动态采集实现,包括构建数据采集特征状态方程、数据滤波处理。结果表明:与传统方法相比,基于传感器方法的数据采集准确率提高2%～11%,达到了研究的目的。     

舰船通信系统非平衡数据多目标自动检测技术

传统舰船通信系统非平衡数据检测技术需要计算所有数据,检测效率低下。对此设计舰船通信系统非平衡数据多目标自动检测技术。通过计算通信数据集内各数据点的欧几里德距离,剔除带有明显维度特征的非平衡数据减少计算量,将剩余通信数据降维并建立一维空间映射,最后对空间映射内的一维数据集特异值进行统计计算,实现非平衡数据检测。实验研究表明相比较传统检测方式,单位时间下设计的多维数据异常点检测数量高25%,固定异常点数据用时缩减23%,可以明显提高检测效率。     

基于NoSQL数据库的AIS航线设计研究

船舶运输需要充分考虑安全性和经济性,合适的航线能够为船舶安全运输提供有效保证,传统依靠纸质海图和电子海图的航线设计存在实时性不强、精度不够等问题。本文提出一种基于NoSQL数据库和AIS数据的航线自动设计方法,对其中的关键技术进行了研究,包括航线自动规划技术路线、NoSQL数据预处理以及航线自动规划方法。在航线自动规划方法中,设计了基于AIS的航线自动规划流程,使用DBSCAN算法对航迹数据进行了聚类分析。本文的研究成果可以为船舶航线自动规划提供有效辅助。     

舰船通信系统重复不完整数据智能修复方法研究

为了有效提高舰船通信系统重复不完整数据的修复效果,提出新型通信系统数据智能修复方法。对未修复数据进行预处理,通过数据文档耦合组件,确定数据量信息和数据备注信息,采用多模匹配算法,提取数据内容中的有效文本,利用UTF_7编码规则,更改乱码文本域名,以OOXML格式为样本,建立船舶通讯数据的xml数据格式,提取数据前序,并进行域名更改后的待修复数据文本内容,嵌入到对应的标准格式模板对应页中,实现数据智能修复。实验数据表明,与传统数据修复方法相比,新设计的智能修复方法对关系数据区修复度提高22%,内容数据区修复度提高了27%,可以达到提高通信系统数据修复度的目的。