复杂船舶信息数据库的目标数据检索方法研究

在对复杂船舶信息数据库的目标数据检索中受到数据的类间扰动因素的影响,导致检索的查准率不好,提出一种基于模糊关联维特征匹配的复杂船舶信息数据库的目标数据检索方法,构建大型船舶综合信息数据库的分布式数据存储结构模型,提取船舶信息数据流进行特征重组,采用关联维模糊空间聚类方法进行大数据分类处理,根据船舶信息数据分类属性特征进行特征提取和干扰滤波,结合模糊特征匹配方法实现检索目标数据的空间聚焦,并在信息系统终端输出检索数据。仿真结果表明,采用该方法进行船舶信息数据检索的查准率较高,抗干扰能力较强。     

云计算平台的海量舰船目标图像识别

针对传统海量舰船目标识别方法存在检测用时长、监测精度低等问题,因此,本文以云计算平台为研究基础,对该平台提取的海量异常舰船目标图像特征,进行识别方法的研究。首先,利用C-V水平集模型对舰船目标进行分割,根据轮廓曲线方程求解能量最小值后,使区域内的轮廓曲线逼近于图像目标边界,实现舰船目标的有效识别,最后实验证明,本文研究的智能监测方法用时短、监测精度高,且能够对舰船目标进行准确跟踪,具有很好的实用性。     

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。     

大型船舶综合信息数据库的目标数据检索方法

为了提高大型船舶综合信息数据的挖掘和检索能力,实现大型船舶综合信息数据库优化访问,提出一种基于关联特征映射调度的大型船舶综合信息数据库的目标数据检索方法。在数据库中提取目标数据的频繁项规则性特征量,对提取的大型船舶综合信息特征量采用模糊K均值聚类方法进行分类管理,采用特征分解方法对数据库中的存储数据节点进行决策树分叉设计,实现目标数据的关联特征映射调度,提高数据的检索能力。仿真结果表明,采用该方法进行大型船舶综合信息数据库中目标数据检索的查准性较好,检索精度较好,数据的召回性较高。     

海量舰船网络信息的智能调度算法

舰船网络信息调度是确保通信网络中数据信息传输安全的有效途径之一,对海量的舰船网络信息进行调度是一项较为重要的工作。在具体的调度过程中,要保证背景流量的有效生成,由此可提高调度结果的准确性。由于传统背景流量构造方法不适用于高速网络环境,所以提出一种基于数据流的结构化流量模型,完成背景流量的生成,在此基础上,采用同步点对舰船网络信息调度算法的效率进行优化,该方法以通信网络中的报文顺序作为判定依据,报文的速率不会影响判定结果,能够确保调度的高效性。     

基于互信息的舰船目标HRRP数据库验证

舰船目标高分辨距离像（HRRP）数据库验证的背景下,文章结合舰船目标特点分析了其HRRP信号模型,阐明了基于求解互信息的方法的原理,采用了求解MMI（Modal Mutual Information）的思路,并予以仿真验证。该方法也对基于HRRP的实际舰船目标识别研究提供了一种新的思路。     

舰船通信网络模糊信息多目标元素优化跟踪系统

为了解决传统多目标元素跟踪系统中,由于受到通信信号的干扰导致的跟踪误差大的问题,从硬件和软件2个方面,设计舰船通信网络模糊信息多目标元素优化跟踪系统。在硬件方面主要改装跟踪器和控制器,在硬件设备支持的基础上,通过设计系统的软件功能。首先搭建多目标元素的运动模型,在舰船通信网络中收集模糊信息,并以此作为判断多目标实时状态的基础。最后通过多个跟踪点数据的关联,实现多目标元素优化跟踪与维持。通过与传统系统的测试对比得出结论,设计的多目标元素优化跟踪系统的平均跟踪误差降低了52%,且在通信网络干扰的情况下可以保证跟踪精度的稳定,具有较高的鲁棒性。     

节点信息融合的舰船目标跟踪算法

舰船目标跟踪成为各国关注的热点,针对当前舰船目标跟踪算法存在的跟踪速度慢、跟踪精度低等缺陷,以提高舰船目标跟踪效果为目标,设计了基于节点信息融合的舰船目标跟踪算法。首先采用多个传感器对舰船目标状态信息进行收集,并对信息进行一定融合,减少舰船目标状态信息的重复率,然后引入跟踪-学习-检测技术对舰船目标进行跟踪,最后采用舰船目标跟踪实验测试其性能。结果表明,本文算法可以动态、准确地对舰船目标进行检测和跟踪,相对于当前其他舰船目标跟踪算法,无论是跟踪精度或者是跟踪实时,均具有十分明显的优势。     

舰船进出港物理场目标特性监测系统

通过对舰船各个物理场目标特性信息的采集、校正以及与标准特性值比较,判断物理特性是否正常,对舰船自身的状态进行监测和判断,并基于历史数据对舰船状态进行预测.论述系统总体框架及实现技术.     

舰船通信网络海量数据的均衡化控制技术

针对传统舰船通信数据均衡化控制技术中的数据跳频问题,提出一种舰船通信网络海量数据的均衡化控制技术。为防止数据跳频提供良好的系统基础,引进直方均衡化算法,保证数据的稳定性,避免出现数据的堆积,而产生反向输送,有效的扼制数据跳频现象。为了验证本文设计的舰船通信网络海量数据的均衡化控制技术的有效性,设计了对比仿真实验,通过实验结果表明,本文设计的舰船通信网络海量数据的均衡化控制技术能够有效的对海量数据进行管理,同时解决了数据跳频问题。     

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%。     

舰船交通管理系统信息融合系统中的云计算应用

互联网技术和计算机技术的迅速发展,使大数据和云计算平台逐渐成熟,并应用于多种工业控制和通信领域中。舰船交通管理系统(VTS)可以有效提高船舶航行效率,改善航运交通,但传统的VTS存在精度低、数据处理能力差等缺点。本文针对舰船交通管理系统的信息融合系统进行研究,并基于云计算技术和AIS技术开发了一种新型的VTS信息融合系统。仿真试验表明,基于云计算的VTS信息融合系统不仅雷达信号处理能力强,而且可以进行多任务并行工作,有效改善了VTS的效率。     

基于云平台的海量舰船图像查询研究

针对海量舰船图像查询速度实时性高的要求,设计了基于云平台的海量舰船图像查询算法。首先分析当前舰船图像查询的现状,指出了当前各种舰船图像查询算法存在的缺陷,然后提取舰船图像查询特征,并采用支持向量机建立舰船图像查询模型,最后结合舰船图像的大规模、海量特点,引入云平台并行实现海量舰船图像查询,并与其他舰船图像查询算法进行了仿真对比实验,本文方法可以快速实现海量舰船图像查询,舰船图像查询速度和查询正确率均显著高于对比算法,为海量舰船图像查询提供了一种新的研究工具。     

移动式舰船航海图像信息实时采集系统

针对传统图像信息采集系统受到舰船航海图像质量的影响,存在图像信息采集效果差问题,为了提高图像信息采集效果,提出了移动式舰船航海图像信息实时采集系统设计。在系统硬件配置上,图像信息采集传感器为图像采集器提供了信息基础,软件配置上,在修正航海图像信息的基础上,设计了图像信息采集程序,实现了舰船航海图像信息的采集。结果显示,提出的采集系统具有更好的图像信息采集效果。     

舰船双网络信息和控制一体化系统

提出用国际标准化的信息网络LAN和控制局域网络CAN巧妙地组成双网络，并将信息和控制的所有单元分散与双网络连网的办法，组成一种双重冗余高可靠、实用、低成本的舰船信息和控制一体化的新系统，国际上称为IAS系统。本系统已成功地应用到广东1000吨测量船及上海4500kW拖轮上，是21世纪的一种舰船新设备。     

舰船通信系统移动终端数据交互信息防泄密系统

船舶通信系统的移动终端每天都接收和发送海量的数据信息,其中不乏一些保密性较高的文档信息、图像信息。本文的研究重点是提高船舶通信系统移动终端的信息安全性,首先介绍传统的沙箱保密技术和透明加密技术,在此基础上设计针对船舶通信移动终端的数据防泄密系统,该系统主要由控制中心服务器保密架构和船舶移动终端的保密模块组成,有助于提高船舶移动终端的数据安全性。     

粗糙集在海量数据库分解中的应用

首先介绍粗糙集理论,在属性选择量度的基础上进行数据库分解,并且描述分解的流程,从而得到不同的规则集。最后本文算法通过与ID3算法和RSES算法进行比较,从实验结果可知,虽然本文算法在分辨率上略低于其他2种算法,但规则条数远少于其他2种方法,说明本文算法分类模型简单,决策分析性高。