基于自动文本分析的船舶避碰案例学习模型

构建基于自然语言处理的案例学习模型,以文本形式描述的船舶避碰案例,通过自动分词、消岐和语义分析等步骤,从中提取和生成以框架形式描述的避碰案例,并将其存储在计算机中。仿真试验表明,该模型可以实现避碰案例从文本文件到可用案例的有效转换,为案例学习提供新的方法。     

组合导航系统的现状和未来

以船舶操纵运动建模、综合导航及控制等方面的研制为基础,结合文献资料,综合阐述了组合导航技术的研究现状,对组合导航技术的未来发展提出了看法。     

船舶转向避让幅度计算的多目标最优化模型

为了获得更加有效的船舶间转向避让幅度，本文在航海避碰系统中引入最优化技术，并分别建立了单船会遇避让参数最优化模型和多船会遇避让参数最估化模型。同时给出了两个模型的仿真计算结果。     

基于层次分析法的多船避碰模型

根据多船会遇避碰决策的特点，提出了基于层次分析方法的多船避碰模型。仿真试验表明：该模型能够在一定程度上较好地模拟人类的思维过程，并有效地解决了多种避让方案的优选问题。     

组合导航系统（INS）的现状和未来

以舰船操纵运动建模、综合导航及控制等方面的研究为基础，综合阐述了组合导航技术的研究现状，对组合导航技术的未来展望提出了看法。     

基于神经网络的航船碰撞态势模糊分类方法

本文提出一种采用神经网络技术实现船舶间碰撞态模糊分类的方法。通过对复杂问题的分解,建立了一个由三个子网构成的多级网络模型。每个子网实现一部发分类功能,仿真结果表明,该网络模型具有模糊分类功能,同时,对不正确的输入具有容错性。     

一个基于多主体通信的船舶避碰协商模型

在船舶避碰多Agent决策支持系统(SCA-MADSS)平台上,开发一个基于多Agent通信的船舶避碰协商决策模型,从而为解决船舶避碰问题提供了一种新的方法。在Speech Act理论的基础上设计了Agent间的通信原语及其状态转移图,并根据实际避让操作需要确定了通信格式和通信关键字。基于Agent通信机制和多Agent规划方法,设计了一个以互利为目标,以合作为形式,以协商为手段的船舶避碰决策模型及其规划算法。试验结果表明该模型可以有效地减少避让过程中的不协调性,所获得的避让方案更为合理与经济。     

船舶避碰多Agent决策支持系统的设计

建立了一个船舶避碰(SCA)多Agent(主体)决策支持系统(SCA-MADSS),设计了SCA-MADSS的组织结构,并给出该结构的形式化描述,提出了船舶避碰联盟的概念及其构造原则,根据在避碰决策制定过程中功能的不同,分别建立了Control-Agent、Union-Agent、Ship-Agent和VTS-Agent四种智能主体模型,并重点介绍了Ship-Agent的BDI结构模型。     

船舶避碰智能决策支持系统的设计与实现

建立了基于多库模式的船舶避碰智能决策支持系统(IDSSVCA)，描述了系统的总体结构，并对各个库进行简要的介绍，讨论了多库协同器的组成和作用，同时给出了系统的工作流程图，最后通过实例说明系统运行的可行性和有效性。     

基于神经网络的船舶间碰撞态势模糊分类方法

本文提出一种采用神经网络技术实现船舶间碰撞态势模糊分类的方法。通过对复杂问题的分解,建立了一个由三个子网构成的多级网络模型。每个子网实现一部分分类功能。仿真结果表明：该网络模型具有模糊分类功能,同时,对不正确的输入具有容错性。