基于机器学习算法的舰船故障数据自动分类

舰船故障数据种类多,变化复杂,当前方法无法实现高精度的舰船故障数据自动分类,使得舰船故障数据自动分类精度难以满足实际应用的要求。为了获得理想的舰船故障数据自动分类结果,本文构建了一种基于机器学习算法的舰船故障数据自动分类方法。对当前国内外的舰船故障数据自动分类文献进行分析,并提出机器学习算法的舰船故障数据自动分类框架。通过传感器采集舰船故障数据,从中提取描述数据类型的特征集合。最后引入机器学习算法描述特征与舰船故障数据类型之间的联系,从而实现舰船故障数据自动分类,并通过仿真验证性实验分析其效果。相对于传统舰船故障数据自动分类方法,机器学习算法的舰船故障数据自动分类精度明显增加,舰船故障数据自动分类速度也得到了一定程度的提升。     

基于大数据理论的舰船图像分类

当前舰船图像以海量的形式存在,传统分类算法的工作时间长、舰船图像分类的实时性差,为了快速、高精度的实现舰船图像分类,设计了基于大数据理论的舰船图像分类算法。首先对舰船图像分类的研究现状进行分析,采集舰船图像,建立舰船图像分类的特征库,然后对待分类舰船图像,采用大数据理论和机器学习算法进行特征匹配,将舰船图像分类相应的类别中,最后进行舰船图像分类的模拟测试。结果表明,本文算法可以短时间内实现舰船图像分类,舰船图像分类的误差远远小于实际应用的控制范围,而且舰船图像分类的整体效果要优于传统的舰船图像分类算法。     

基于协同过滤的舰船营运数据挖掘算法研究与实现

传统的舰船营运数据挖掘算法存在着性能较差的缺陷,为此提出基于协同过滤的舰船营运数据挖掘算法研究与实现。将采集的多种数据来源的舰船营运数据进行集成,以得到的舰船营运数据集成为依据,构建矩阵分解模型,得到用户对舰船营运数据预测评分矩阵,采用分层随机梯度下降法对预测评分矩阵进行求解,以得到的预测评分为基础采用协同过滤算法实现了舰船营运数据的挖掘。通过实验得到,提出的舰船营运数据挖掘算法的RMSE参数平均值比传统算法小了0.34,说明提出的舰船营运数据挖掘算法具备更好的性能。     

基于特征优化和机器学习算法的舰船网络非法入侵行为识别

舰船网络非法入侵行为识别受到识别算法的影响,使得误检率较高。因此,提出特征优化和机器学习算法的舰船网络非法入侵行为识别方法设计。采用自适应遗传算法,完成舰船网络数据特征优化处理,有效提升了识别效率。以SVM算法为核心设计行为分类算法,完成舰船网络数据的分类。最后,通过构建网络非法入侵行为识别模型,实现非法入侵行为的准确识别。实验结果表明:从单一类型非法入侵行为识别结果分析,本文方法的平均误检率相比传统方法降低了4.8%,8.69%;从多种类型非法入侵行为识别结果分析,本文方法将平均误检率分别降低了10.02%、10.74%。     

Cat Boost算法在舰船轴承故障诊断领域的应用

轴承是舰船故障发生的常见位置,针对现有机器学习方法在舰船轴承故障诊断领域中存在多分类精度差、运算效率低等问题,提出一种基于Cat Boost(category boosting)算法的轴承诊断技术。首先,对振动信号进行时域分析、频域分析以及EMD(empirical mode decomposition)分解,得到截选振动信号段的特征指标;其次,利用Cat Boost算法在所提取特征中进行筛选,通过基尼指数快速建立树结构并进行排序。最后,选取不同维数特征输入进行模型算法评价,并与传统方法分类的准确率进行对比。试验结果表明,该方法在处理滚动轴承故障多分类问题上故障特征提取更为有效,识别效果明显高于其他传统算法。     

智能视频监控中舰船假目标图像检测算法

传统舰船假目标图像检测算法存在检测精准度低的缺陷,为此提出智能视频监控中舰船假目标图像检测算法研究。将智能视频监控中采集的图像采用灰度化处理得到灰度图像,利用直方图均衡化处理灰度图像,提升图像的质量。采用滤波处理方法将得到的图像进行去噪,完成图像的预处理,为图像检测做准备。采用小波变换方法对上述得到的图像进行特征提取,将得到的图像特征输入到图像检测模型中,与真目标图像特征进行逐一比较,输出假目标图像,实现了对舰船假目标图像的检测。实验结果表明,提出的舰船假目标图像检测算法检测精准度比传统算法高出21.8%,说明提出的舰船假目标图像检测算法具备极高的有效性。     

机器学习算法的舰船路径跟踪误差估计

针对传统舰船路径跟踪误差估计方法存在误差估计性能较差的问题,设计一种机器学习算法的舰船路径跟踪误差估计方法,对舰船路径跟踪时的运动方向进行简化。根据其扰动状态对舰船路径跟踪实施扰动分析,获取舰船路径跟踪时的旋转角度与角速度。设舰船在初始跟踪位置开始跟踪目标船,通过轨迹跟踪获取目标船的参考运动轨迹,利用饱和输入约束获取舰船路径跟踪目标轨迹的控制参数,并将其作为目标船参考运动轨迹的决定优化变量,获取参考运动轨迹,利用机器学习算法对舰船路径跟踪误差进行估计。为了证明机器学习算法的舰船路径跟踪误差估计方法的误差估计性能较好,将传统方法与该方法进行对比实验,实验结果证明该方法的误差估计性能优于传统方法。     

基于关联规则的舰船故障数据定位挖掘算法

为了提高舰船故障检测能力,需要进行舰船故障数据的实时挖掘和分类分析,提出一种基于关联规则的舰船故障数据的定位挖掘方法。采用电磁探测器、水声换能器、声呐装置、声学传感器等设备进行不同工况下舰船数据采集,包括舰船辐射噪声、机械振动等数据,对采集的数据进行高维特征融合处理,提取舰船故障数据的关联规则特征量,对提取的特征量采用K均值算法进行聚类分析,并通过BP神经网络分类器实现舰船故障数据的分类识别,实现舰船故障数据定位挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行舰船故障数据挖掘的准确性较好,对故障的定位能力较强,提高了舰船实时故障诊断能力。     

改进蚁群算法的舰船避碰辅助决策系统可靠性研究

传统舰船避碰辅助决策系统所采用的蚁群算法在对船舶路径碰撞信息素计算过程中,存在收敛速度慢、碰撞信息素浓度低的问题,导致输出结果的可靠性较低,因此提出改进蚁群算法的舰船避碰辅助决策系统可靠性设计方法。通过对船舶避碰路径模型的构建与分析,结合传统蚁群算法在避碰决策计算上的缺失数据,对蚁群算法进行改进,并将改进的蚁群算法引入到避碰辅助决策系统进行仿真计算,通过对决策数据的分析得到舰船避碰辅助决策可靠性数据。通过设计仿真实验对得到的可靠性数据进行验证,证明了本文方法所得数据的可靠性。     

基于机器学习的多光谱舰船图像异常目标检测方法

针对现有舰船异常目标检测方法,出现高相似度异常目标辨识度低的问题。提出基于机器学习的多光谱舰船图像异常目标检测方法,基于机器学习技术,对现有图像分析算法进行优化改进,通过采用多光谱AI协同CRD算法对图像构成原子进行划类提取,明确目标图像边缘。在此基础上,利用精准图源RX处理算法,精准确认图像内异常目标特征,完成提出的方法设计。对比实验证明,提出的基于机器学习的多光谱舰船图像异常目标检测方法,能够准确识别恶劣环境下的图像目标异常,具备高精度识别高相似度图像内的异常目标的要求,并且在处理速度、运算稳定性与后期学习能力上都优于传统舰船图像异常目标检测方法。     

《中华人民共和国物权法》有关条款在船舶物权登记中的应用

为明确《中华人民共和国物权法》实施对于船舶物权登记工作的指导作用,从船舶物权登记的性质、登记机关的审查义务和赔偿责任、共有船舶的处分原则、船舶价值评估和登记规费征收以及新船舶登记制度的创设等6个方面分析《物权法》有关条款在船舶物权登记实践中的应用,认为《物权法》的实施对船舶物权登记产生重要影响,船舶登记机关应及时转变观念。     

渔检发展凸显体制困局——访中国渔业船舶检验局局长周彤

近年来,百万艘渔船安全问题始终是中国水上难以驱散的阴霾.随着国际国内对生命和环境保护的日益重视,中国渔船安全更是备受关注.作为渔船安全的第一道防线,中国渔船检验现状如何?     

潜艇模块化的生命力设计研究

文章讨论了实施模块化方法建造潜艇的意义,对潜艇模块化体系的生命力作了初步的论述,提出近期可能实现的功能模块.     

虚拟样机技术在气垫船推进系统特性研究中的应用

由于气垫船的结构特点,传统的研究方法不适于气垫船推进系统特性研究.本文将现代虚拟样机技术引入气垫船推进系统特性研究中,对气垫船船体和轴系建模及船体-推进系统的耦合方法进行了比较研究.并应用本文提出研究方法,对某型气垫船推进轴系进行了动态支承力的仿真研究.     

马来西亚砂捞越州沿岸波浪实测资料的应用

介绍在波浪资料缺乏的情况下，利用过往船舶随机观测到的散落于大面积海域的波浪数据来满足工程设计要求的实例。     

不确定动荷载作用下的地基固结度估算

为了得到不确定动荷载作用下的地基固结度,通过工程实例,采用反分析法对不确定动荷载作用后地基的固结度进行了估算,并进行了现场验证。结果表明估算结果是可靠的,可供类似工程借鉴。     

天津港焦炭码头卸车坑地下连续墙渗漏水原因分析

通过对天津港南疆焦炭码头卸车坑地下连续墙的结构特点、施工过程、修补措施及当地的特殊的地质条件等因素的分析,综合考虑了各因素对地下连续墙的影响,从而客观地评价了地下连续墙渗漏水的成因,为选择适当的防渗漏材料提供了科学依据。     

换填法垫层厚度的优化设计

换填法地基处理设计关键是确定垫层的厚度。鉴于传统的设计方法存在不足,文章提出了一种改进的方法,经算例验证该法能更好地确定最佳垫层厚度,同时能适应不同的安全要求,具有较大的灵活性。     

Q25型牵引车油门操纵机构的改装

Q25型牵引车油门操纵机构主要由油门踏板、摇臂总成、拉杆、连杆等组成，通过控制调速器摇臂实现柴油机的调速，见图1。