船舶管理信息系统智能化发展探究
发布时间：2021-03-09 03:53
随着信息技术、大数据、人工智能等技术的发展,船舶管理信息系统向智能化发展是大势所趋。本文基于船舶管理信息系统的现状,对船岸交通管理信息系统和船舶管理信息系统智能化趋势进行探讨,探究了基于"船联网"的信息共享平台、智能信息决策系统和智能避障系统、以及智能路径规划的发展趋势,建立智能决策的神经网络模型和基于支持向量机的自主避障和路径规划模型,为未来船舶管理信息系统的智能化研究提供一定参考。
【文章来源】：舰船科学技术. 2020,42(11)北大核心
【文章页数】：4 页
【部分图文】：
VTS智能化体系结构Fig.1ArchitectureofVTSintelligentsystem
?抑?犊狻⑿畔⑹??库、智能决策程序、用户接口组成。人类专家知识库是基于求解问题所需要的专业知识、专家经验，既有常识性知识，也有启发性知识，如专家在实践中积累的经验或是专家在以往面对的问题、解决方案，是智能决策程序依据的不断更新的知识系统；信息数据库是存储智能决策系统在执行和解决问题中的各种信息的动态数据库；智能决策程序依据人类专家知识库和信息数据库，采用人工智能算法进行方案搜索和决策；用户接口给用户提供决策方案、与用户进行信息交互。智能决策系统的信息流如图2所示。图2智能决策分析信息流Fig.2Informationflowofintelligentdecision-makingsystem以神经网络算法为例建立智能决策系统，神经网络模型是基于大脑中神经元相互链接并通过电脉冲交流形成神经网络的原理而建立的智能算法。智能决策系统使用以往的数据库信息进行神经网络模型训练，并在运营过程中定期导入最新的数据和相应的决策更新模型。样本集经过清晰、抽取后统一量纲与相应决策组合得到神经网络模型的训练样本集：{(x(1),s(1)),(x(2),s(2)),···,(x(m),s(m))}。(1)x(i)s(i)式中：为输入层的第i个样本输入数据；为对应的决策。x(i)=(x(i)1,x(i)2,···,x(i)n)=(a1,a2,···,al,b1,b2,···,bk,c1,c2,···,cp)。(2)式中：aj，bj，cj分别表示船舶静动态数据、通航环境信息和航运交通信息。神经网络模型如图3所示。取s形函数（SigmoidFunction）作为激活函数，其表达公式为：g(z)=11+ez。(3)第4
图3神经网络结构模型Fig.3Structuralmodelofneuralnetwork神经网络模型中每一层元素都是上一层元素线性组合的激活函数，即xi=g(θ(1)i0x0+θ(1)i1x1+···,θ(1)inxn)=g(θix)。(4)θi式中，即为神经网络模型需要训练的参数。智能信息决策系统可通过将多种信息进行融合，减少冗余信息，提高信息质量；通过将船舶动态数据与交通地理信息进行神经网络建模训练，为船舶交通管理提供方案、为碰撞、搁浅等风险提供预警、应急处理。智能信息处理系统将极大地提高船岸交通管理信息系统的监管效率，对环境影响分析、船舶航行信息分析、障碍/风险评估分析、信息报告指示和事故预防等多方面做出科学的指导性建议。2船舶管理信息系统智能化船舶管理信息系统智能化发展主要指船舶自身具备智能航行、智能能效管理和智能集成平台等功能，为实现和完善上述功能，需进一步研究和深化与船舶有关的信息感知技术、通信导航技术、航线规划技术等关键技术。其中，自主避障系统和智能路径规划需综合自动感知环境参数、能效控制、通信导航、人工智能算法等技术，是船舶管理信息系统智能化的研究热点。2.1自主避障系统自主避障是指船舶在航行过程中，通过AIS、雷达等传感器，结合GIS（地理信息系统）的运用，实时获取船体周围的船舶和障碍物信息，并依据所设定的避碰策略，对航线中的障碍物进行躲避动作[5]。船舶航行过程中的避障目标主要包括水上障碍物和水下障碍信息，体现了船舶周围一定区域内的障碍物和其它船舶信息，在此基础上结合周边区域航行环境给船舶的自主避障功能提供数据支持，以在面对障碍物时能够采取绕行或停船命令[6]。GIS系统传输实时
【参考文献】：
期刊论文
[1]探讨船舶管理信息化现状及发展趋势[J]. 郎咸周. 信息通信. 2014(09)
本文编号：3072200
【文章来源】：舰船科学技术. 2020,42(11)北大核心
【文章页数】：4 页
【部分图文】：
VTS智能化体系结构Fig.1ArchitectureofVTSintelligentsystem
?抑?犊狻⑿畔⑹??库、智能决策程序、用户接口组成。人类专家知识库是基于求解问题所需要的专业知识、专家经验，既有常识性知识，也有启发性知识，如专家在实践中积累的经验或是专家在以往面对的问题、解决方案，是智能决策程序依据的不断更新的知识系统；信息数据库是存储智能决策系统在执行和解决问题中的各种信息的动态数据库；智能决策程序依据人类专家知识库和信息数据库，采用人工智能算法进行方案搜索和决策；用户接口给用户提供决策方案、与用户进行信息交互。智能决策系统的信息流如图2所示。图2智能决策分析信息流Fig.2Informationflowofintelligentdecision-makingsystem以神经网络算法为例建立智能决策系统，神经网络模型是基于大脑中神经元相互链接并通过电脉冲交流形成神经网络的原理而建立的智能算法。智能决策系统使用以往的数据库信息进行神经网络模型训练，并在运营过程中定期导入最新的数据和相应的决策更新模型。样本集经过清晰、抽取后统一量纲与相应决策组合得到神经网络模型的训练样本集：{(x(1),s(1)),(x(2),s(2)),···,(x(m),s(m))}。(1)x(i)s(i)式中：为输入层的第i个样本输入数据；为对应的决策。x(i)=(x(i)1,x(i)2,···,x(i)n)=(a1,a2,···,al,b1,b2,···,bk,c1,c2,···,cp)。(2)式中：aj，bj，cj分别表示船舶静动态数据、通航环境信息和航运交通信息。神经网络模型如图3所示。取s形函数（SigmoidFunction）作为激活函数，其表达公式为：g(z)=11+ez。(3)第4
图3神经网络结构模型Fig.3Structuralmodelofneuralnetwork神经网络模型中每一层元素都是上一层元素线性组合的激活函数，即xi=g(θ(1)i0x0+θ(1)i1x1+···,θ(1)inxn)=g(θix)。(4)θi式中，即为神经网络模型需要训练的参数。智能信息决策系统可通过将多种信息进行融合，减少冗余信息，提高信息质量；通过将船舶动态数据与交通地理信息进行神经网络建模训练，为船舶交通管理提供方案、为碰撞、搁浅等风险提供预警、应急处理。智能信息处理系统将极大地提高船岸交通管理信息系统的监管效率，对环境影响分析、船舶航行信息分析、障碍/风险评估分析、信息报告指示和事故预防等多方面做出科学的指导性建议。2船舶管理信息系统智能化船舶管理信息系统智能化发展主要指船舶自身具备智能航行、智能能效管理和智能集成平台等功能，为实现和完善上述功能，需进一步研究和深化与船舶有关的信息感知技术、通信导航技术、航线规划技术等关键技术。其中，自主避障系统和智能路径规划需综合自动感知环境参数、能效控制、通信导航、人工智能算法等技术，是船舶管理信息系统智能化的研究热点。2.1自主避障系统自主避障是指船舶在航行过程中，通过AIS、雷达等传感器，结合GIS（地理信息系统）的运用，实时获取船体周围的船舶和障碍物信息，并依据所设定的避碰策略，对航线中的障碍物进行躲避动作[5]。船舶航行过程中的避障目标主要包括水上障碍物和水下障碍信息，体现了船舶周围一定区域内的障碍物和其它船舶信息，在此基础上结合周边区域航行环境给船舶的自主避障功能提供数据支持，以在面对障碍物时能够采取绕行或停船命令[6]。GIS系统传输实时
【参考文献】：
期刊论文
[1]探讨船舶管理信息化现状及发展趋势[J]. 郎咸周. 信息通信. 2014(09)
本文编号：3072200
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/chuanbolw/3072200.html
