海洋实时监测数据库的多来源数据深度挖掘方法

在舰船实时监测数据库的数据挖掘中,针对使用传统数据挖掘方法伸缩性较小的问题,提出了一种舰船实时监测数据库的多来源数据深度挖掘方法,利用差集交叉计数策略,将舰船实时监测数据库中垂直数据格式的多来源数据转换为水平数据格式,利用基于数据集的数据聚类方法,对舰船实时监测数据库中的水平数据格式多来源数据进行聚类分析,利用HFPM数据集构造法,实现舰船实时监测数据库的多来源数据深度挖掘。为了验证该方法的有效性,与PFP数据挖掘方法与mrDFIN数据挖掘方法进行对比,得出该方法的伸缩性为92.3%,通过比较可知,本文所提方法的伸缩性最大,证明了该方法的有效性。     

舰船仿真试验数据库应用研究

舰船仿真试验数据库是舰船仿真试验系统中的重要组成部分,该数据库主要包括模型描述数据、试验框架数据和试验结果数据等数据,如何管理和使用舰船仿真试验数据是一个亟待解决的问题.通过详细分析舰船仿真试验数据库的组成、体系结构和主要应用方向,阐述舰船仿真试验数据库在使用过程中存在的数据收集、数据标准化、数据挖掘、人员水平等主要问题,给出相应的解决方法,以提高舰船仿真试验数据库的应用效果.     

基于全局特征融合的舰船组合相似度图像检索研究

传统舰船组合相似度图像检索方法索引过程图像分割严重,造成图像特征索引方式单一,为此设计基于全局特征融合的舰船组合相似度图像检索系统。通过多单元协作的方式完成图像检索系统框架设计,设立全局特征融查询模块,以图像特征全局融合方式进行查询,使用相似度提取模块,对特征相似度较高的图像进行连接选取;对图像进行全局特征融合后,计算图像相似度,实现舰船组合相似度图像检索。实验数据表明,设计的舰船组合相似度图像检索系统能够实现多种方式的图像索引。     

物联网海上舰船航行数据挖掘方法

为了保证海上舰船航行的安全,解决传统航行数据挖掘方法中存在的延时长的问题,利用物联网技术优化数据挖掘方法。遵循数据挖掘的基本原理搭建数据挖掘框架,在该框架下确定舰船的航行方向、航行路线等数据为待挖掘数据。在舰船的相应位置上安装物联网传感器,实现实时数据的采集与传输。以采集的实时航行数据库为基础,通过去除错误、航行位置计算等步骤,得出海上舰船航行数据的挖掘结果。通过与传统数据挖掘方法的对比发现,设计方法的数据挖掘速度提高了约50%。     

基于关联规则的远洋舰船运行监控大数据挖掘方法

针对传统的远洋舰船运行监控大数据挖掘方法精准度低的情况,本文应用关联规则算法,对远洋舰船运行监控大数据挖掘方法进行设计。为了有效对舰船远行监控大数据挖掘,首先获取监控数据源,将数据存入到数据库中,在此基础上,对远洋舰船运行监控数据预处理,以此生成舰船运行监控大数据挖掘模型,完成了对运行监控大数据的挖掘,实验对比结果表明,本文设计的基于关联规则的远洋舰船运行监控大数据挖掘方法比传统的舰船运行监控大数据挖掘方法精准度高,具有一定的实际应用意义。     

舰船电机控制系统中的不稳定数据挖掘方法研究

本文提出一种基于功率谱密度估计的舰船电机控制系统中的不稳定数据挖掘方法。对舰船电机控制系统中的不稳定数据进行信息与信号模型构建,对不稳定数据进行时域和频域分析与描述,在时频域中进行功率谱密度特征提取,实现对不稳定数据的经验模态分解和多分量幅度调制,增强功率谱密度特征对舰船电机控制系统中的不稳定数据的表征能力,提高数据挖掘性能。仿真结果表明,采用该算法能有效提高舰船电机控制系统不稳定数据挖掘精度,准确检测概率较高,在舰船电机控制系统的运行状态监测和故障诊断分析中具有较好的应用价值。     

面向大数据网络的舰船辐射干扰信号检测方法

为了删除网络内的离群点,提升辐射干扰信号检测性能,设计了面向大数据网络的舰船辐射干扰信号检测方法。选取软硬结合的划分策略分割舰船网络中的信号集,通过并行处理方式检测信号集内各元素的离群度并删除离群点;采用Hilbert变换方法与小波包方法结合,通过包络解调方式提取完成预处理的舰船辐射干扰信号特征;将所提取的舰船辐射干扰信号特征,利用自组织特征映射神经网络检测舰船辐射干扰信号。实验结果表明,该方法可以有效检测面向网络的不同类型舰船辐射干扰信号,具有较高的可行性。     

舰船辐射噪声的相似度评估

结合舰船辐射噪声的特征提取和相似度评估方法,建立评估体系对2组舰船辐射噪声的相似度进行评估。本文通过对舰船辐射噪声的连续谱、线谱、DEMON谱分析,提取了三大类23项特征作为评估指标;结合相似度法和层次分析法,确定了各相似元相似度和权重系数,最终建立了舰船辐射噪声的相似度评估体系。用该评估体系对2组舰船辐射噪声信号进行分析计算,结果与实际情况相吻合,表明该方法具有较高的可信性,为舰船的识别、状态监测等领域提供了一定的参考价值。     

使用数据挖掘实现舰船故障数据定位

为了更好地保障船舶航行安全,有效提高船舶的故障定位和检测能力,提出了使用数据挖掘实现舰船故障数据定位方法,通过对舰船故障数据进行实时采集和分类挖掘获取船舶航行过程中的异常数据,实现对船舶故障数据关联规则特征的准确提取。在进行故障定位的过程中,合理并利用电磁探测器和声敏传感器等设备进行故障诊断,并对不同类别船舶故障数据的高维特征融合的研究采用数据挖掘分析算法,利用数据挖掘分类器对船舶故障数据进行分类识别和定位挖掘,从而有效保障船舶故障数据定位的精确度和有效性。最后通过实验结果表明,使用数据挖掘实现舰船故障数据定位方法具有较高的故障定位精度。可以应用于船舶故障实时诊断,有效提高船舶故障诊断的实时性。     

舰船网络入侵目标下检测效率与准确性的平衡问题解决

针对舰船网络入侵目标下入侵关键目标较多,当前方法无法兼顾效率与准确性的问题。从模糊关联规则的观点对入侵目标进行分类。降低检测数据维度,最大程度对不同检测部门分类,使其约简化,放弃推导入侵数据集属性的支持度与置信度,建立频繁项目集等步骤,而是结合舰船网络入侵目标在特征上差异较大这一条件,通过制定模糊关联规则,获得网内入侵数据的相似度,进行多次检测,降低检测过程中的开销成本。实验结果表明,该方法可以兼顾舰船网络入侵目标的检测效率与准确性分体,具备应用性。