本文關(guān)鍵詞：船舶智能信息管理系統(tǒng)的構(gòu)造及其方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 在科學(xué)技術(shù)空前輝煌和科學(xué)理性充分發(fā)展的今天，信息論所引發(fā)的信息技術(shù)革命浪潮方興未艾，它正深刻地變革著我們的生活方式與生產(chǎn)方式。本文試圖在這樣一個大背景下，就航運(yùn)管理系統(tǒng)的信息處理問題展開探討。 本文在強(qiáng)調(diào)必要性的基礎(chǔ)上闡述了構(gòu)造航運(yùn)智能信息管理系統(tǒng)的總體思路，并就其各個子系統(tǒng)作了具體的討論，總結(jié)了將眾多原本相對獨立的子系統(tǒng)逐級地組成航運(yùn)智能信息管理系統(tǒng)的過程所依賴的三個關(guān)鍵技術(shù)：計算機(jī)集成技術(shù)、信息集成技術(shù)和智能集成技術(shù)，并以機(jī)艙智能信息管理子系統(tǒng)為例，進(jìn)一步闡述了三個集成技術(shù)的細(xì)節(jié)，，包括現(xiàn)場總線控制技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、信息綜合顯示技術(shù)、趨勢預(yù)測與故障診斷技術(shù)，等等。 作為重點，本文辟用了較大的篇幅討論面向應(yīng)用(主要是趨勢預(yù)測與故障診斷)的集成智能信息處理技術(shù)，在介紹相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展情況和總體格局之后，重點闡述了幾種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能算法，包括基于對角遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DRNN)的直接多步非線性自回歸滑動平均(NARMA)預(yù)測模型，以及基于廣義概率和(GPS)與廣義概率積(GPP)兩種算子的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，給出了它們的詳細(xì)算法及面向應(yīng)用的運(yùn)算步驟。 文章最后，介紹了在理論研究的基礎(chǔ)上研制開發(fā)的基于集成智能的船舶機(jī)艙信息管理系統(tǒng)軟件，并且對該軟件的集成環(huán)境、結(jié)構(gòu)框架和功能實現(xiàn)等作了詳盡的剖析。本文將基于模糊技術(shù)、專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能集成方法應(yīng)用于復(fù)雜系統(tǒng)的故障診斷和預(yù)測分析，進(jìn)而在自動集中監(jiān)測系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，建立了以集成智能為核心，以診斷知識為根本，以輔助決策為手段的具有故障自動發(fā)現(xiàn)、輔助診斷、趨勢預(yù)報等功能的船舶機(jī)艙信息管理系統(tǒng)。其研究成果對于整個航運(yùn)智能信息管理系統(tǒng)來說，具有普遍意義。
【關(guān)鍵詞】：信息處理 人工智能 預(yù)測分析 故障診斷 航運(yùn)管理
【學(xué)位授予單位】：上海海運(yùn)學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2002
【分類號】：TP315
【目錄】：

• 第一章 概述7-12
• 1．1 引言7
• 1．2 航運(yùn)信息系統(tǒng)的發(fā)展概況7-8
• 1．3 信息處理技術(shù)的發(fā)展概況8-9
• 1．4 存在的問題與解決思路9-10
• 1．5 本文的主要工作10-12
• 第二章 船舶智能信息管理系統(tǒng)的構(gòu)造12-33
• 2．1 引言12
• 2．2 航運(yùn)智能信息管理系統(tǒng)總體構(gòu)架設(shè)想12-21
• 2．2．1 船舶智能信息管理系統(tǒng)14-18
• 2．2．1．1 駕駛智能信息管理系統(tǒng)15-16
• 2．2．1．2 機(jī)艙智能信息管理系統(tǒng)16-17
• 2．2．1．3 貨運(yùn)智能信息管理系統(tǒng)17-18
• 2．2．2 船隊智能信息管理系統(tǒng)18-21
• 2．3 航運(yùn)智能信息管理系統(tǒng)所依賴的關(guān)鍵技術(shù)21-22
• 2．4 關(guān)鍵技術(shù)在機(jī)艙智能信息管理系統(tǒng)中的應(yīng)用22-33
• 2．4．1 計算機(jī)集成技術(shù)22-24
• 2．4．1．1 分布式控制系統(tǒng)22-23
• 2．4．1．2 現(xiàn)場總線控制系統(tǒng)23-24
• 2．4．2 信息集成技術(shù)24-30
• 2．4．2．1 數(shù)據(jù)庫技術(shù)25-29
• 2．4．2．1．1 分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù)25-27
• 2．4．2．1．2 知識庫技術(shù)27-28
• 2．4．2．1．3 其它數(shù)據(jù)庫技術(shù)28-29
• 2．4．2．2 信息綜合顯示技術(shù)29-30
• 2．4．3 智能集成方法30-33
• 第三章 智能信息處理技術(shù)33-52
• 3．1 引言33-34
• 3．2 基于人工智能的趨勢預(yù)測問題34-35
• 3．3 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障預(yù)測方法35-44
• 3．3．1 基于遞歸網(wǎng)絡(luò)的單步NARMA預(yù)測方法36-40
• 3．3．2 基于遞歸網(wǎng)絡(luò)的直接多步NARMA預(yù)測方法40
• 3．3．3 基于對角遞歸網(wǎng)絡(luò)的直接多步NARMA預(yù)測方法40-44
• 3．4 基于人工智能的故障診斷問題44-46
• 3．5 模糊邏輯、專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的故障診斷方法46-52
• 第四章 船舶智能信息管理系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用52-74
• 4．1 引言52
• 4．2 軟件系統(tǒng)的集成環(huán)境52-53
• 4．3 軟件系統(tǒng)的功能實現(xiàn)53-74
• 4．3．1 集中監(jiān)測報警部分53-65
• 4．3．1．1 數(shù)據(jù)信息采集功能54-56
• 4．3．1．2 參數(shù)越限報警功能56-58
• 4．3．1．3 信息綜合顯示功能58-62
• 4．3．1．4 系統(tǒng)配置維護(hù)功能62-65
• 4．3．2 智能信息處理部分65-74
• 4．3．2．1 參數(shù)預(yù)測功能65-68
• 4．3．2．2 故障診斷功能68-70
• 4．3．2．3 模型構(gòu)造功能70-74
• 第五章 結(jié)論與展望74-76
• 致謝76-77
• 參考文獻(xiàn)77-79
• 附錄1 主機(jī)故障關(guān)系表79-81
• 附錄2 仿真運(yùn)行結(jié)果與故障樣本的比較81

【引證文獻(xiàn)】

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 姚剛;基于混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容錯控制方法在船舶系統(tǒng)中的應(yīng)用[D];上海海運(yùn)學(xué)院;2003年

  本文關(guān)鍵詞：船舶智能信息管理系統(tǒng)的構(gòu)造及其方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：423361