【摘要】：在船舶風(fēng)險(xiǎn)管理中,為從已有的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)實(shí)例中挖掘出潛在的風(fēng)險(xiǎn)診斷知識(shí),將人工智能的思想應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)識(shí)別,利用基于信息熵的決策樹的知識(shí)獲取方法從監(jiān)測(cè)實(shí)例中推理風(fēng)險(xiǎn)與相應(yīng)特征的對(duì)應(yīng)關(guān)系。采用主元分析方法約簡(jiǎn)條件屬性,采用C4.5算法度量風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)實(shí)例表中各條件屬性對(duì)狀態(tài)識(shí)別的重要性,建立基于狀態(tài)監(jiān)測(cè)實(shí)例庫的風(fēng)險(xiǎn)診斷推理模型。通過運(yùn)用此模型對(duì)船體腐蝕程度進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)管理,驗(yàn)證了診斷推理的效果,相應(yīng)的信息處理流程為船舶的持續(xù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)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.
【作者單位】： 浙江海洋學(xué)院海運(yùn)與港航建筑工程學(xué)院;
【基金】：浙江省重大科技專項(xiàng)(2013C03033) 舟山市科技計(jì)劃項(xiàng)目(2013C11015) 浙江省自然科學(xué)基金(LQ14E090001) 浙江海洋學(xué)院科研啟動(dòng)經(jīng)費(fèi)資助(201185011513)
【分類號(hào)】：U698

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2457468