基于二型模糊数据挖掘的船用气象数据网络应用

海上气象灾害是影响船舶航行最危险的环境因素,如何通过船用气象传感网络采集的数据进行气象灾害预测及决策是现代海上决策系统研究的重点。随着计算科学的发展,数据挖掘在大数据处理中得到广泛应用,根据船用气象数据的噪声及边界模糊特性,本文选择基于二型模糊数据挖掘的船用气象数据决策模型,对气象数据采用密度因子进行分布调节,同时将多维气象数据进行降维处理,设计高效的海上气象灾害决策系统,最后进行实验。     

基于元数据操作的船舶工业信息化业务平台数据处理研究

当前我国船舶工业面临着信息化建设滞后的问题,主要障碍体现在数据标准不统一、信息的采集及共享性差等方面。本文在此基础上提出基于元数据的信息管理方案,设计出元数据信息体系结构,可以多维度、索引式的对船舶信息进行描述,实现对船舶信息的检索及管理功能。     

云计算聚类挖掘算法在船舶海上信息平台中的应用

海洋数据量快速增长,如何获取有用的数据已经成为海上信息平台处理中的关键问题之一。本文在搭建的海上信息云平台上,利用Canopy算法实现海上数据的聚类分析,对云平台中的并行计算进行说明。最后进行与K-均值聚类的对比实验,从运行时间、加速比、聚类识别率等方面说明本文算法运行效率高,聚类识别效果好。     

对亚甲基苯醌类衍生物的合成研究

以2,6-二叔丁基苯酚和芳基甲醛为原料,甲苯为溶剂,哌啶为碱制备对亚甲基苯醌类衍生物,使用质谱(MS)、核磁共振光谱(~1H NMR)对所得化合物进行结构表征.通过单因素试验得出了制备此类化合物的最佳工艺条件:n(2,6-二叔丁基苯酚)∶n(苯甲醛)=1.2∶1,溶剂为甲苯,反应时间为12 h,反应温度为110℃.     

基于语义挖掘的快递运输货品风险评价研究

为提高快递运输的风险监测管控能力，降低因快递货品风险导致城市安全事件发生的可 能性，本文基于语义挖掘方法将快递运输货品描述转化为风险的量化表征，为快递运输风险评价 提供可量化的客观指标依据。基于网络大数据资源提供的法院判决书数据，将物品词条与判决 结果相关联，通过隐狄利克雷分布模型挖掘物品风险主题，结合模糊均值聚类方法，实现对快递 货品语义风险的量化表征与柔性划分。与传统方法中依赖检视人员查验既定违禁品清单后的主 观判断方法不同，本文充分挖掘网络文本数据中的可迁移知识，并应用于种类繁多的快递运输货 品，有效避免人工评价造成的漏检、错检情况。研究结果表明，本文方法具有较高的准确率与较 低的误报率，获得的风险评价值不再是0或1的是非判断，有利于开展多样化、针对性的风险预警 及应对措施。     

细长前锥段超空泡航行器高速入水的载荷数值模拟

以具有细长前锥段的超空泡航行器为计算对象,利用动网格技术进行数值模拟,获得高速入水过程中的冲击过载,分析不同入水速度、通气与否时入水冲击过载的变化规律。研究表明通气可以有效地降低轴向过载,但对于法向过载,降载若使用通气方法,还须考虑空化器直径。     

《上海海事大学学报》扩展影响因子跃居航海类期刊首位

据中国科学技术信息研究所和北京万方数据股份有限公司2012年9月联合发布的2012年版《中国期刊引证报告(扩刊版)》(以下简称万方数据库)报道:2011年中国期刊被引指标交通运输工程类期刊中,《上海海事大学学报》扩展影响因子为0.599,《中国航海》扩展影响因子为0.467,《重庆交通大学学报》扩展影响因子为0.432,《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》扩展影响因子为0.374,《大连海事大学学报》扩展影响因子为0.312,《航海技术》扩展影响因子为0.154。上述各期刊2010年的扩展影响因子依次为0.440,0.465,0.664,0.477,0.600和0.256。