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公开(公告)号：CN118963362A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411065210.9
申请日：2024-08-05
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明公开了一种基于元学习与强化学习的智能船自主避障与目标追踪方法，包括：基于马尔可夫决策过程构建智能船舶在复杂环境下自主避障与目标点追踪任务模型，包括设计符合航海实践的状态空间、动作空间以及奖励函数；基于改进的强化学习算法对模型进行训练，所述改进的强化学习算法为在强化学习算法中引入元强化学习；基于训练后的智能船舶在复杂环境下自主避障与目标点追踪任务模型指导智能船舶动作。本发明基本元任务集进行预训练，提高了模型的训练效率，且元学习方法和基本元任务集对于确定性策略强化学习算法具有较好的通用性。因此本发明不论是对于该智能船舶任务训练的收敛特性，还是面对不同任务的环境适应性，都有提高。
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公开(公告)号：CN118567365A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411048661.1
申请日：2024-08-01
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应动态规划的无人船航向跟踪事件触发控制方法，建立考虑无人船航向控制数学模型，并将其转化获得航向跟踪控制数学模型；根据关于误差和参考信号的动态标称系统，获取无人船航向最优反馈控制器；最后获取事件触发下的Actor模糊逻辑系统和Critic模糊逻辑系统的权值更新律，实现无人船事件触发自适应动态规划航向跟踪控制。本发明将事件触发机制应用在控制算法中，从而达到减小磨损、降低能耗的目的。利用Actor‑Critic最终获得事件触发下的最优反馈控制器、事件触发下的Actor模糊逻辑系统和Critic模糊逻辑系统的权值更新律，从而实现无人船事件触发自适应动态规划航向跟踪控制。
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公开(公告)号：CN118036604A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410165034.X
申请日：2024-02-05
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F40/289 , G06N3/04 , G06F40/205 , G06N5/04 , G06F16/31 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于船舶碰撞事故报告的事故场景还原方法，包括：搭建船舶碰撞事故隐征解析框架，定位并提取事故报告中涉事船舶信息及事故过程，追踪其中隐含船舶静态信息、行为信息和碰撞事故结果的目标事故特征；基于预设的船舶碰撞场景还原模型对所述目标事故特征的具体取值进行解析推理，确定涉事船舶事故途经的事件点位置，再模拟生成涉事船舶事件点间轨迹，结合船舶静态信息和碰撞事故结果得到完整的船舶碰撞事故还原场景，所述船舶碰撞场景还原模型用于将目标事故特征还原为船舶碰撞事故场景。本发明实现了从非结构化的事故报告文本中还原船舶碰撞事故场景的自动化过程，为海事事故调查与船舶典型避碰测试场景生成提供了有力支撑。
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公开(公告)号：CN113537386B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202110878368.8
申请日：2021-08-01
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/10 , G06F18/241 , G06F16/29 , G06F16/215
Abstract: 本发明涉及一种基于改进K‑Medoids聚类的船舶典型运动轨迹自适应挖掘方法，包括将AIS动、静态数据清洗，数据表匹配与排序，运用线性插值算法将缺失数据补全；提取所需的数据字段，构成船舶轨迹点数据结构；基于航速、航向变化率对船舶轨迹进行压缩，提取用于聚类的特征点集；计算每一段子轨迹的分段均方根误差，并将其与传统的K‑Medoids算法相结合，实现聚类参数的自适应选择，分别提取每一类簇的聚类中心点并依次相连，得到不同类型、吨级及进出港条件下的船舶典型运动轨迹；对提出算法的准确率进行评估。本发明提出了一种挖掘船舶典型运动轨迹的新思路，避免了典型轨迹段的特征缺失，所得的典型轨迹与实际相符合，提高了挖掘的自适应程度。研究结果对于辅助船舶轨迹异常检测及挖掘海上交通特征具有重要意义。
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公开(公告)号：CN113313368B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202110548205.3
申请日：2021-05-19
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/14 , G06Q50/26 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明提供一种基于熵权可拓理论的旅游客船治安防控能力评价方法包括：构建旅游客船治安防控能力评价指标体系；采用熵权法获取各评价指标权重；建立CMM物元能力等级模型，确定目标干线旅游客船治安防控能力评价等级；根据所述评价等级，建立目标干线旅游客船治安防控能力评价的经典域、节域和评价物元；建立评价指标体系中各类评价指标和所述评价等级的关联函数，并计算关联度；根据所述关联度，采用最大关联度选择法确定目标干线旅游客船治安防控能力评价等级。本发明为内河船舶治安防控能力评价提供了新方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117687405A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311280097.1
申请日：2023-09-28
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明提供了一种专家示范数据驱动的智能船舶避碰决策方法，涉及智能船舶自主航行领域技术领域，包括如下步骤：S1、在航海模拟器上采集专家示范避碰数据；S2、利用专家示范避碰数据进行逆强化学习，获取奖励函数；S3、依据奖励函数基于马尔科夫决策过程构建拟人避碰决策模型；S4、使用拟人避碰决策模型求解船舶在会遇场景下的最优避碰动作。本发明使用逆强化学习方法，构建了融入拟人奖励的强化学习避碰模型，可以有效提升智能避碰决策结果拟人程度，增强船舶自主航行的安全性与可靠性。
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公开(公告)号：CN117494801A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311277049.7
申请日：2023-09-28
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供了一种基于语义知识表示的智能船舶设备故障诊断方法，涉及船舶设备检测与维护技术领域，包括如下步骤：S1、定义船舶设备故障诊断系统统一知识表示方式；S2、运用统一知识表示方式构建船舶设备故障诊断系统概念模型；S3、获取船舶设备状态数据对概念模型进行实例填充得到现实模型；S4、将现实模型结合专家知识转化为贝叶斯网络模型；S5、根据故障现象在贝叶斯网络模型上实现故障原因诊断推理。本发明可以有效解决船舶异构系统设备间数据孤岛问题，实现不同系统的互操作，以及解决设备间的映射关系存在不确定性所导致的故障原因难以实时有效诊断等问题。
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公开(公告)号：CN112700885B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202110039784.9
申请日：2021-01-13
Applicant: 大连海事大学
IPC: G16H50/80
Abstract: 本发明提供一种基于卡尔曼滤波理论辨识新型冠状病毒传播模型参数的方法，用于解决现有技术中存在的传染病模型不考虑潜伏期以及传染率不考虑时间变化影响的技术问题，实现步骤为：获取新型冠状肺炎疫情数据集，建立传染病传播模型，使用卡尔曼滤波算法补充所述传染病传播模型中的未知参数，再对识别出的传染率建模成随时间递减的时变函数，建立传染率变化模型，根据传染率变化模型更新所述传染病传播模型得到最优化传染病传播模型，使用所述最优化传染病传播模型预测传染病传播情况，本发明有效提高了新冠病毒传染模型参数预测的准确性。
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公开(公告)号：CN111881563B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202010694010.5
申请日：2020-07-17
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F30/20 , G06N3/006 , G06Q10/0631 , G08G3/00
Abstract: 本发明涉及一种限制性双向航道船舶交通组织优化方法，包括：根据限制性双向航道特殊通航规则，建立限制性双向航道船舶交通组织多目标优化模型，包括建立用于保证船舶在港航行过程流畅性的船舶预航行准备模型、用于满足限制性双向航道通航模式可变性的限制性/单向通航模式转换模型、用于保证船舶在限制性单向航段单向航行的限制性单/双向通航模式转换模型、用于保证船舶在限制性航路风险点处安全航行的交通冲突消解模型；建立多目标进化模型；实例化所述多目标进化模型，得到限制性双向航道船舶交通组织优化方案。本发明可用于辅助港口相关部门制定限制性双向航道船舶交通组织优化方案，提高港口船舶进出港作业的安全性和效率性。
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公开(公告)号：CN116255982A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310058946.2
申请日：2023-01-17
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供了一种基于A星算法的固定时间下的航向航速协同规划方法，涉及船舶航线设计技术领域，包括如下步骤：提取规定区域内对应时间下的环境数据，并对该范围海域进行栅格化处理；对原始AIS数据进行处理，进行航段的特征提取；利用航段的特征值构建并训练油耗率和螺旋桨转速的预测模型；在常规A星算法流程的基础上进行改进，在其中加入航速规划的功能并输出有时间限制的最低油耗航线。本发明在能够保障船舶在有效避离大风浪区域的同时降低油耗，航行决策更加灵活，能够适应复杂多变的远洋航行任务。
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