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船舶機(jī)艙協(xié)作式模擬訓(xùn)練智能評(píng)估

發(fā)布時(shí)間:2017-11-12 10:27

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【摘要】:基于人-機(jī)-環(huán)境系統(tǒng)工程理論,研究了船舶機(jī)艙模擬訓(xùn)練評(píng)估問(wèn)題,建立了船舶的角色-任務(wù)-資源系統(tǒng)協(xié)作訓(xùn)練模型,提出了基于專家系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)的智能評(píng)估方法,并用于改進(jìn)三維機(jī)艙協(xié)作訓(xùn)練系統(tǒng);建立了船舶機(jī)艙模擬訓(xùn)練情景知識(shí)庫(kù)、任務(wù)知識(shí)庫(kù)和評(píng)估指標(biāo)體系,結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)和評(píng)估規(guī)范提取評(píng)估規(guī)則,采用遺傳算法優(yōu)化后的權(quán)重對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多重模糊綜合評(píng)判;針對(duì)實(shí)際的評(píng)估問(wèn)題構(gòu)造合適的機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)算法具備的自學(xué)習(xí)優(yōu)勢(shì),以簡(jiǎn)化運(yùn)算步驟;將評(píng)估指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理后作為評(píng)估模型的輸入數(shù)據(jù),將評(píng)估結(jié)果作為目標(biāo)數(shù)據(jù),采用稀疏自動(dòng)編碼器對(duì)大量數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行特征變換,深入學(xué)習(xí)樣本特征并用于分類評(píng)估,經(jīng)反復(fù)訓(xùn)練后得到較好的評(píng)估模型;對(duì)基于專家系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)的智能評(píng)估方法進(jìn)行了對(duì)比分析。分析結(jié)果表明:經(jīng)遺傳算法優(yōu)化的評(píng)估結(jié)果誤差明顯較小,平均絕對(duì)誤差為0.761分,平均相對(duì)誤差為0.983%,均方誤差為0.938分,最大誤差為2.263分,最小誤差為0.248分;對(duì)于較簡(jiǎn)單任務(wù)的評(píng)估,基于機(jī)器學(xué)習(xí)評(píng)估的最大絕對(duì)誤差為3.521分,最小絕對(duì)誤差為0.304分,較好的深度學(xué)習(xí)評(píng)估網(wǎng)絡(luò)的所有指標(biāo)的評(píng)估誤差均可小于1分。
【作者單位】: 大連海事大學(xué)輪機(jī)工程學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51479017)
【分類號(hào)】:U676.2
【正文快照】: 0引言《STCW公約馬尼拉修正案》(簡(jiǎn)稱《公約》)將機(jī)艙資源管理作為輪機(jī)部高級(jí)船員新增的強(qiáng)制性適任標(biāo)準(zhǔn),以期望減少船舶機(jī)艙人為失誤、促進(jìn)海上交通安全[1]。機(jī)艙資源管理的培訓(xùn)模式、評(píng)估方法以及所使用的設(shè)備和系統(tǒng)成為新的研究?jī)?nèi)容。蔣德志等從船舶機(jī)艙值班的組織程序、工

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1 孫才勤;文元全;王浩亮;;基于智能評(píng)估的船舶電站考試系統(tǒng)及教學(xué)應(yīng)用[J];航海教育研究;2014年01期

2 范敏毅;楊新明;馬強(qiáng);王大勇;;飛行模擬器訓(xùn)練的計(jì)算機(jī)智能評(píng)估[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào);2013年08期

3 龔勝科;徐浩軍;林敏;;粗集支持向量機(jī)的戰(zhàn)斗機(jī)空戰(zhàn)效能智能評(píng)估[J];火力與指揮控制;2012年04期

4 ;[J];;年期

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1 記者 陳靜瑩 通訊員 楊堅(jiān);實(shí)時(shí)預(yù)征 智能評(píng)估[N];汕頭日?qǐng)?bào);2012年

2 通訊員 楊小蘭;臨安“新武器”為配網(wǎng)節(jié)資478萬(wàn)[N];中國(guó)電力報(bào);2010年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 張澤慧;基于HAZOP/模糊理論的航次計(jì)劃智能評(píng)估[D];集美大學(xué);2015年

2 董文婷;基于大數(shù)據(jù)分析的風(fēng)電機(jī)組健康狀態(tài)的智能評(píng)估及診斷[D];東華大學(xué);2016年

3 杜顯濤;油田儲(chǔ)運(yùn)安全隱患評(píng)估模型研究[D];東北石油大學(xué);2014年

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本文編號(hào):1175545

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