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《舰船科学技术》2021,43(12)
由于船舶网络结构层之间的差异性,导致不同结构层空间中的信息安全级别对应的风险系数各有不同。传统的网络信息风险评价方法只是根据网络全局系数,对网络信息进行相对性的安全风险评价。在评价准确性与代表性方面存在一定量的误差,降低了评价数据的可应用性。为了减小评价误差,提升评价数据的准确性,提出人工智能技术的舰船网络安全信息风险评价研究。利用人工智能技术,按照网络信息级别,对网络进行结构层划分,并建立模型;通过卷积神经网络算法,完成对不同结构层信息风险的MQ评价模型建立;根据模型输出数据,通过信息风险分布概率,完成网络结构层信息的全局风险评价;通过与传统方法评价结果的对比,提出评价方法能够有效降低评价数据误差,并将评价数据准确率控制在97.4%以上。 相似文献
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对火灾风险因素进行分析,从大型舰船飞行甲板的被动防火能力、主动灭火能力、安全管理水平三个方面建立火灾风险评价指标体系。基于AHP法建立大型舰船飞行甲板火灾风险评价模型,获得风险参数权重的大小以及风险因素的参数,并应用此模型对尼米兹级航母进行评价。 相似文献
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[目的]机舱人员在疏散过程中,需要考虑人员的行为和属性以及机舱的空间状态,因此具有很多不确定性因素。[方法]通过对人员模型结构进行功能划分,确定人员疏散模型的结构,建立人员属性模型,制定人员避让规则;通过对机舱的空间模型进行划分,绘制机舱环境结构并确定各子环境的安全等级,对机舱中出现的障碍物进行仿真表达和数学表达,以适用于三维仿真软件的计算。通过三维疏散仿真软件,对单人疏散路径和多人疏散路径分别进行仿真,模拟特定情况下各工作区域的机舱人员对路径的选择。[结果]仿真结果表明,该机舱疏散模型可以较准确地模拟人员的疏散过程。[结论]研究成果可为机舱的辅助设计提供参考依据。 相似文献
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由于利用原有模型进行船舶信息分析系统的风险评价时,受风险源的冗余特征影响而无法进行系统风险识别,在评价指标层数为3-12层时,存在基本分配信任函数个数过低的问题,因此设计一种新的船舶信息分析系统风险评价数学模型。通过风险识别程序对船舶信息分析系统实施风险识别。接着对船舶信息分析系统进行风险评估,使用的评估方法为概率风险评价方法。根据D-S证据理论,将船舶信息分析系统的评价指标当做系统风险评价证据,引入评审专家逐一评价、分析系统证据,并进行评分,构建船舶信息分析系统风险评价数学模型。为证明设计的模型在评价指标层数为3-12层时的基本分配信任函数个数更多,进行原有模型与该模型的对比实验,实验结果证明该模型实现了基本分配信任函数个数的提升,更适用于该范围内的船舶信息分析系统风险评价。 相似文献
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本文利用虚拟现实技术,通过对船厂生产资源进行三维几何建模、纹理处理,建立了与实际船舶建造生产资源相对应的三维生产资源模型;再通过模型管理数据库对所建立的三维模型和纹理数据进行管理,在虚拟现实仿真平台中构建虚拟船厂,有效提升了船厂的管理水平。 相似文献
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