【摘要】：在國家海事局海船船員評估考試過程中,尤其針對航海模擬器情景下的駕駛臺資源管理等評估項目,國內(nèi)眾多評估機構(gòu)和航海院校通常采用傳統(tǒng)的紙質(zhì)評估或主觀評估的方式,其評估結(jié)果主要取決于現(xiàn)場評估員對考生實操能力的主觀判斷,評估的標準比較難統(tǒng)一,評估員的工作強度大。為了更合理地評估船員實操能力,本論文以單船進出港航行過程為評估對象,以單船進出港航行軌跡評估為主要途徑,建立了在各種類別信息下單船進出港智能評估算法及模型。為構(gòu)建航海模擬器的智能評估系統(tǒng)奠定算法和理論基礎(chǔ)。在介紹了船舶進出港航行的航線設(shè)計基礎(chǔ)上,分析了單船進出港航行的不確定信息組成,解析了航海模擬器中單船進出港航行評估的不確定問題,闡述了單船進出港航行智能評估建模、大數(shù)據(jù)下單船進出港智能評估建模流程,明確了本論文研究的單船進出港航跡智能評估是單船進出港航行智能評估的關(guān)鍵內(nèi)容。在主觀評價信息情況下,且在尚無主觀信息產(chǎn)生的樣本數(shù)據(jù)情況下,提出了主觀信息下基于AHP的航跡評估指標權(quán)重計算模型、基于改進型CHA的航跡評估指標權(quán)重計算模型;針對已經(jīng)存在部分樣本信息的情況,提出了基于PCA的航跡評估指標權(quán)重計算模型、基于EM的航跡評估指標權(quán)重計算模型、基于RSM的航跡評估指標權(quán)重計算模型,并在綜合粗糙集理論、CDHA法、信息熵理論基礎(chǔ)上,建立了基于粗糙集的改進型CDHA航跡智能評估模型,該模型綜合考慮了主觀信息的模糊性、隨機性和主觀信息產(chǎn)生樣本數(shù)據(jù)的不完備性。優(yōu)秀樣本信息的充分使用是優(yōu)化評估模型中參考標準重要信息來源,采用適用的機器學習算法,對評估系統(tǒng)中產(chǎn)生的樣本信息進行學習是完善參考標準的重要途徑。因現(xiàn)階段尚不具備大數(shù)據(jù)的條件,提出了基于少量樣本下的航跡云生成算法,并以此為前提,建立了基于局部采樣云圖的單船進出港航跡評估模型,根據(jù)正態(tài)云云滴貢獻度的分析原理,劃分三大參考航跡帶,形成了客觀航跡信息下的單船進出港航跡智能評估模型,經(jīng)過測試驗證,該模型處理客觀航跡樣本信息性能良好。鑒于海事局的考試評估,不同時空條件下同一評估員對同一對象的評估結(jié)果可能不同,不同的評估員則可能分歧更大,在評估過程中采用以已評航跡的特征與評價結(jié)果為參考基礎(chǔ),是解決上述問題的有效方法。在分析綜合信息下的單船進出港航行評估流程基礎(chǔ)上,提出了綜合信息下的CDHA航跡智能評估模型;在概述云相似度方法的基礎(chǔ)上,通過對一維正態(tài)云特征的測試,建立了基于修正期望曲線的一維正態(tài)云相似度算法;在構(gòu)建推薦航跡生成算法基礎(chǔ)上,提出了基于二維正態(tài)云模型的云參數(shù)航跡相似度評估模型,經(jīng)過實驗,該模型可有效的解決綜合信息下已評航跡與待評航跡的關(guān)聯(lián)性問題。在利用Matlab軟件測試相關(guān)算法基礎(chǔ)上,運用VC++實現(xiàn)相應(yīng)算法,并與航海模擬器融合測試,初步實現(xiàn)了航海模擬器中單船進出港智能評估模塊的功能。本文研究對提高評估考試結(jié)果的公正性、科學性,推進航海模擬器產(chǎn)品研發(fā)具有現(xiàn)實意義,可為航海模擬器的智能評估系統(tǒng)進一步研究提供理論依據(jù)和技術(shù)支撐。
【學位授予單位】：大連海事大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：U666.158
【圖文】：

逡逑圖３．１主觀信息下單船進出港航行評估流程圖逡逑Ｆｉｇ．邋３．１邋Ｔｈｅ邋ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ邋ｆｌｏｗ邋ｄｉａｇｒａｍ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｉｎｂｏｕｎｄ／ｏｕｔｂｏｕｎｄ邋ｓｉｎｇｌｅ邋ｓｈｉｐ邋ｕｎｄｅｒ邋ｔｈｅ邋ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅ逡逑ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ逡逑３．邋２主觀信息下的航跡評估指標權(quán)重計算模型逡逑根據(jù)３．１節(jié)分析，主觀評價信息下單船進出港智能評估的重要環(huán)節(jié)是解決航跡逡逑評估指標的權(quán)重計算問題，指標權(quán)重合理性直接影響了評價結(jié)果的質(zhì)量。因而，如逡逑何充分利用現(xiàn)有的信息，推算航跡評估各項指標體系權(quán)重是核心問題。本節(jié)在介紹逡逑傳統(tǒng)的ＡＨＰ權(quán)重計算模型基礎(chǔ)上，吸取云模型具有兼顧隨機性、模糊性的特點，逡逑提出基于改進型ＣＨＡ的航跡評估指標權(quán)重計算模型

ＲＳＭ更為客觀，處理不完整信息能力更強，與概率論、模糊數(shù)學等其他方逡逑法的優(yōu)勢互補性較強。逡逑首先對ＲＳＭ的相關(guān)定義及理論簡要介紹，相關(guān)概念示意如圖３．３所示：逡逑定義數(shù)據(jù)表Ｓ邋＝邋（ｔ／，Ｃ，ＡＫ／），Ｕ、Ｃ、Ｚ）、ｒ、／分別為論域、條件屬性集、逡逑決策屬性集、屬性的值域和信息決策函數(shù)；逡逑等價關(guān)系定義為：逡逑等價類定義：使用／Ｍ）（５）對論域Ｃ７形成一個劃分記為／邋／Ｍ）（５）或者ｔ／邋／邋５，逡逑則每個小區(qū)域即為一個等價類，記為［ｘＬ邋＝邋｛ｖ邋ｅ邋［／邋｜邋（ｘｊ；）邋ｅ邐；逡逑上近似集：５＊邋（Ｘ）邋＝邋Ｕ｛Ｘ邋ｅ邋Ｃ／）丨ｅ邋Ｘ｝；逡逑下近似集；５＊（Ｚ）邋＝邋Ｕ｛Ｘｅｔ／）｜［；ｃＬｎ＾＾０｝；逡逑對于決策屬性集￡＞，正域為：尸＝邐及（ＪＨ；逡逑負域為：n

本文編號：2790644