船舶风险诊断推理模型的设计与应用

发布时间：2019-04-13 10:10

【摘要】：在船舶风险管理中,为从已有的风险监测实例中挖掘出潜在的风险诊断知识,将人工智能的思想应用于风险状态识别,利用基于信息熵的决策树的知识获取方法从监测实例中推理风险与相应特征的对应关系。采用主元分析方法约简条件属性,采用C4.5算法度量风险监测实例表中各条件属性对状态识别的重要性,建立基于状态监测实例库的风险诊断推理模型。通过运用此模型对船体腐蚀程度进行风险监测管理,验证了诊断推理的效果,相应的信息处理流程为船舶的持续风险监控提供了手段支持。
[Abstract]:In the process of ship risk management, in order to dig out the potential knowledge of risk diagnosis from the existing risk monitoring examples, the idea of artificial intelligence is applied to the identification of risk state. The knowledge acquisition method based on decision tree based on information entropy is used to obtain the corresponding relation between the inference risk and the corresponding features from the monitoring case. The principal component analysis method is used to reduce the condition attributes, and the C4.5 algorithm is used to measure the importance of each condition attribute to the status recognition in the risk monitoring case table. A risk diagnosis reasoning model based on the state monitoring case base is established. By using this model to monitor and manage the ship's corrosion degree, the effect of diagnostic reasoning is verified. The corresponding information processing flow provides a means to monitor the ship's continuous risk.
【作者单位】： 浙江海洋学院海运与港航建筑工程学院;
【基金】：浙江省重大科技专项(2013C03033) 舟山市科技计划项目(2013C11015) 浙江省自然科学基金(LQ14E090001) 浙江海洋学院科研启动经费资助(201185011513)
【分类号】：U698

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2457468