船舶航线数据库关键数据提取数学建模分析

针对传统关键数据提取模型提取准确率和召回率双低的问题,建立了一个新的船舶航线数据库关键数据提取数学模型。该模型首先需要构建一个分类器,利用分类器将数据库中的数据进行分类;然后将四叉树、R-树相结合构建一个复合型OR-树结构关键数据索引;最后利用建立好的关键数据索引在分类好的数据中提取关键数据。结果表明:与利用主成分分析或粗糙集理论建立的提取模型相比,利用本次构建的模型进行关键数据提取,提取准确率提高3.3%和9.4%,召回率提高6.2%和7.9%。     

基于数理统计法的舰船运动数学模型

传统的舰船运动数学模型没有考虑到海上复杂情况对舰船运动的影响,导致舰船航行过程中容易发生碰撞现象,为此设计一种基于数理统计法的舰船运动数学模型。建立舰船运动坐标系,利用固定坐标系与运动坐标系描述舰船位置情况,采用数理统计法整理舰船航行数据,在模型中计算风、浪、流的干扰,以真实模拟舰船运动情况,并建立舰船智能避碰决策机制,以此完成舰船运动数学模型的构建。通过实验证明,此次设计的基于数理统计法的舰船运动数学模型比传统舰船运动数学模型发生碰撞次数少,证明了此次设计的舰船运动数学模型的有效性。     

计算机辅助舰船零部件设计研究

目前,常见的舰船零部件设计方法在对零部件的设计过程中,因所设计的零部件之间的契合度不高,导致最终的设计效果不佳。基于此,提出一种计算机辅助的舰船零部件设计方法。首先,分析舰船零部件结构,建立舰船零部件数据库。根据数据库中的数据,利用Auto CAD开展舰船零部件的绘制工作。最后,建立舰船零部件的三维参数化模型。与传统的舰船零部件设计方法作对比,实验结果表明,提出的计算机辅助的舰船零部件设计方法能够提高零部件之间的契合度,表明该方法具有更好的设计效果。     

链路层舰船通信光纤网络被动数据存储方法研究

为了提高链路层舰船通信光纤网络被动数据存储的容量,提出一种基于分层融合机制的链路层舰船通信光纤网络数据存储模型。首先采用交叉分布式云存储结构模型构建光纤网络被动数据存储的数据库模型,在数据库中进行被动数据的聚类处理,然后根据聚类属性进行分层融合,对海量的舰船通信光纤网络被动数据进行特征压缩,从而提高存储空间的容量。最后进行数据存储的仿真实验分析,结果表明,采用该方法构建舰船通信光纤网络被动数据存储模型,数据库的吞吐量得到明显提升,同时提高了对目标数据的查准率和查全率。     

船舶CAD／CAE系统面向对象数据库的开发

针对关系型数据库在处理船舶设计复杂工程数据方面的不足,提出了采用面向对象数据库构建船舶设计数据管理系统基础平台的优越性,系统地介绍了船舶CAD/CAE系统面向对象数据库的设计及在Oracle 10g数据库上的实现方法,基于对象,关系数据库Oracle 10g采用JSP技术建立了B/S结构的船舶CAD/CAE数据管理系统为船舶CAD/CAE数据在Web上交互、共享和存储提供了一种有效途径.     

舰船电磁兼容数据库索引结构安全评估方法

为了提高舰船电磁兼容数据库索引结构安全性评估的准确度,提出新型评估方法。根据索引结构特征,建立评估模型,划分当前索引结构安全态势级别,以此建立模型状态安全评价指标的对应评估权值,在传统D-S融合策略的基础上,引入指标权重,对数据库索引评价集进行归一化处理,建立安全评价集,明确当前数据库索引的实际威胁等级,实现对舰船兼容数据库索引的安全评估。实验数据证明,针对TCC非法登录攻击,设计的评估方法比传统方法评估准确率提高37%,针对TSRS漏洞攻击,评估准确率提高29%,可以证明该方法真实有效。     

基于模糊信息融合的舰船维修数据集成存储方法

利用传统方法对舰船维修数据进行集成存储后,数据完整性较低。针对上述问题,提出基于模糊信息融合的舰船维修数据集成存储方法。设计方法结构,根据该结构将方法分为3部分设计:首先利用数据仓库技术进行数据提取,并验证、清洗;然后在此基础上进行数据集成;最后将集成后的维修数据迁移到本地数据库当中,完成数据存储。结果表明:与传统数据集成存储方法相比,利用基于模糊信息融合方法进行数据集成存储后,数据完整性提高12.15%。     

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。     

大数据背景下舰船通信信息资源提取方法

在现有舰船通信信息资源提取方法中,经过整合处理得到的信息资源数据编码结构混乱,导致提取数据精度较低。为此,设计一种大数据背景下舰船通信信息资源提取方法。利用大数据技术编码信息资源特征后,设定局部性约束条件,确定舰船通信信息资源特征。构建信息资源阈值识别判断公式,根据计算得到的识别阈值,完成对信息资源的提取。设定实验环境后,准备通信信息数据,分别使用2种传统资源提取方法以及文中设计的资源提取方法进行对比实验,结果表明,文中设计的资源提取方法提取精度最高。     

大密度舰船电子海图中数据快速检索方法研究

为了提高舰船导航和定位能力,需要对大密度的舰船电子海图数据进行快速准确检索,针对舰船电子海图数据分布密度大、散列性较强的特点,提出基于自相关特征匹配和模糊C均值聚类的大密度舰船电子海图中数据快速检索方法。采用有向图和决策树构建舰船电子海图数据库的检索节点分布结构模型,提取舰船电子海图数据的语义关联性和规则性特征,采用自相关特征匹配方法对检索数据进行指向性挖掘和信息融合处理,对挖掘的关联数据进行模糊C均值聚类,实现对大密度舰船电子海图数据的分类检索。仿真结果表明,采用该方法进行大密度舰船电子海图中数据检索的收敛速度较快,提高数据检索的查准率和查全率,检索效率和准确性较高。     

舰船资料数据库中的数据去重复删除方法

舰船资料数据库的数据存在一定量的重复,严重影响舰船资料数据库的工作效率。为了减少舰船资料数据库中的重复数据,降低存储空间,提出一种基于数据挖掘的舰船资料数据库数据去重复删除方法。首先分析当前舰船资料数据库中的数据去重复删除研究进展,找到各种方法的存在的问题与不足,然后提取舰船资料数据库的数据特征,采用数据挖掘技术计算舰船资料数据库数据特征的相似度,最后将相似度与阈值进行比较,删除大于阈值的数据,并进行仿真验证测试实验。结果表明,本文方法能够准确估计舰船资料数据库数据之间的相似度,可以很好地删除重复数据,且舰船资料数据库重复数据删除的速度快,具有一定的应用价值。     

基于极限学习机的舰船网络入侵检测算法

针对传统网络入侵检测算法在舰船网络中存在的检测误差高的问题,提出基于极限学习机的舰船网络入侵检测算法。构建舰船通信网络模型,在该模型下实时采集通信数据并对其进行预处理。将采集的数据作为输入项,利用极限学习机算法提取网络入侵特征。根据网络入侵行为设置行为特征标准,结合舰船网络入侵节点聚集度的计算结果,得出舰船网络入侵检测结果。通过与传统入侵检测算法的对比发现,设计算法的检测误差有所降低,即入侵检测精度得到提升。     

舰船物联网异常节点检测的数据挖掘

异常节点检测是保证舰船物联网安全的关键技术之一。针对当前舰船物联网异常节点检测效果差的缺陷,为获得更优的舰船物联网异常节点检测效果,设计了基于数据挖掘的舰船物联网异常节点检测模型。首先对舰船物联网节点的数据进行分析,并对异常节点和正常节点的信息进行标记,建立舰船物联网异常节点检测的数据集,然后采用数据挖掘技术——极限学习机建立舰船物联网异常节点检测模型,最后与其他模型进行舰船物联网异常节点检测对比测试,测试结果表明,本文模型获得较好的舰船物联网异常节点检测率,而且误检率明显优于对比模型,验证了本文模型的优越性。     

支持向量机的舰船发动机故障诊断

发动机故障诊断是舰船领域的一项关键研究内容,舰船发动机故障与多种因素相关,而且故障类型很多,针对传统舰船发动机故障诊断模型存在的局限性,设计基于支持向量机的舰船发动机故障模型。首先采集舰船发动机工作状态信号,并从工作信号中提取舰船发动机工作状态特征;然后对舰船发动机工作状态特征进行降维处理,并采用支持向量机构建舰船发动机故障诊断的多分类器;最后采用仿真模拟实验测试了本文舰船发动机故障诊断模型的性能,支持向量机可以准确识别各种舰船发动机故障,舰船发动机故障诊断性能要优于传统舰船发动机故障诊断模型,而且诊断效率可以满足舰船发动机故障在线诊断要求。     

基于PSO的舰船成像多普勒参数的标定算法

针对原有舰船成像多普勒参数标定算法标定结果误差率较高的问题,引用粒子优化算法设计基于PSO的舰船成像多普勒参数的标定算法。采用三维物理量转化二维数字模型的形式,构建理想舰船成像模型。将此模型作为算法设计基础,引用PSO算法中的进化算法,提取多普勒参数估计值区间,并设定专属数据表存储提取结果。对数据库内的数据根据设定的多普勒参数优化流程,展开处理与运算,获取多普勒参数估计值区间的最优解,即多普勒参数标定结果。构建算法测试环节,设定测试目标并获取此算法使用效果。通过与原有算法对比结果可知,此算法标定结果误差率远低于原有算法标定结果误差率。     

舰船无线网络异常数据智能捕捉及预警方法

由于网络攻击导致舰船无线网络可能出现运行异常,为了实现网络异常状态的准确检测,提出异常数据智能捕捉及预警方法。根据舰船无线网络的结构和工作原理,构建相应的网络模型。在该模型下以估算流量的方式,实现异常数据的智能捕捉。以数据捕捉结果为基础,处理捕捉数据并提取其特征,结合数据异常量和异常特征表现的严重程度,实现舰船无线网络预警。实验结果表明,设计方法的异常数据捕捉完整度高达99.9%,且平均误警率仅为1.9%,因此具有较高的应用价值。     

基于调度模型的舰船嵌入式系统关键数据反馈加密方法

针对现阶段舰船嵌入式系统,采用单一传统数据加密方法,存在安全性降低的问题。提出基于调度模型的舰船嵌入式系统关键数据反馈加密方法,通过利用3GR加密字串分割算法,对舰船关键数据加密源字串进行分割化运算。创建AEHA综合加密认证单元,对分割后的字串做精简数优化,加速认证。对比实验证明,提出的基于调度模型的舰船嵌入式系统关键数据反馈加密方法,能够快速对舰船嵌入式系统关键反馈数据进行实时瞬态加密,加密数据抗攻击性与反破解能力都优于传统加密方法     

舰船海量多维数据智能归档方法研究

传统舰船数据归档方法不能根据客户端的具体要求,快速在数据库中完成目标文档的提取操作。为解决此问题,建立基于物联网环境的新型C1oudUB舰船海量多维数据智能归档方法。通过PHP框架的搭建、phpMyAdmin服务器的选择,完成舰船物联网环境的搭建。通过C1oudUB索引的建立、自适应节点的发布、归档原模的选取3个步骤,完成新型C1oudUB舰船海量多维数据智能归档方法的建立。设计对比实验结果表明,应用新型数据智能归档方法后,客户端要求适配性提升10%,目标文档提取速率提升30%。     

舰船上层建筑薄板结构可靠性评估研究

常规船舶可靠性评估主要用于舰船整体的可靠性评估,对单项特定项目的可靠性评估存在不确定度高的不足。为此提出舰船上层建筑薄板结构可靠性评估研究,构建硬件理查德·塞勒结构,基于薄板结构性能计算、疲劳性能计算、长期运行性能计算,建立舰船薄板结构可靠性评估模型;利用模型参数以及兼容端口设计,对薄板结构骨架进行提取分析,确定其加权系数代入评估模型,得出可靠性结论,完成提出的可靠性评估研究。试验数据表明,提出的可靠性研究较常规可靠性评估分析不确定度降低75.6%,精度提高63.3%。     

虚拟现实技术在舰船维修中的应用

传统的舰船维修方法实时性差,在维修中耗费的时间与人力较多,为此设计一种基于虚拟现实技术的舰船维修方法。建立虚拟舰船维修环境模型,设定舰船零件与零件之间的装备约束条件,提高维修过程的实时性,采用虚拟现实技术全面采集舰船维修故障信息,按照可靠性理论计算舰船维修中各项设备的可靠度,确定舰船中每个设备的维修次序,以此完成基于虚拟现实技术的舰船维修。实验证明,此次设计的舰船维修方法比传统维修方法维修时间短,满足舰船维修的实时性需求。