| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 课题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究与发展现状 | 第11-14页 |
| 1.4 本文所做的工作 | 第14-16页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第16-19页 |
| 第2章 基于Reason-SHEL模型的船舶航行风险人为因素分析 | 第19-29页 |
| 2.1 Reason模型 | 第19-22页 |
| 2.1.1 Reason模型的提出 | 第19-20页 |
| 2.1.2 基于Reason模型的船舶事故人为因素致因分析 | 第20-22页 |
| 2.2 SHEL模型 | 第22-24页 |
| 2.2.1 SHEL模型的提出 | 第22-23页 |
| 2.2.2 基于SHEL模型的船舶航行风险人为因素分析 | 第23-24页 |
| 2.3 Reason-SHEL模型 | 第24-28页 |
| 2.3.1 Reason-SHEL模型的建立 | 第24-25页 |
| 2.3.2 Reason-SHEL模型的可行性分析 | 第25-26页 |
| 2.3.3 基于Reason-SHEL模型的船舶航行风险人为因素指标体系构建 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于数据挖掘的船舶事故人为因素致因链研究 | 第29-47页 |
| 3.1 关联规则概述 | 第29-32页 |
| 3.1.1 关联规则基本概念 | 第29-30页 |
| 3.1.2 关联规则分类 | 第30-31页 |
| 3.1.3 关联规则算法 | 第31-32页 |
| 3.2 基于多维关联规则的船舶事故人为因素致因链研究 | 第32-41页 |
| 3.2.1 设计多维关联规则算法 | 第32-35页 |
| 3.2.2 建立船舶事故初始数据集 | 第35-38页 |
| 3.2.3 构建船舶航行风险预警规则库 | 第38-41页 |
| 3.3 船舶航行风险预警规则库的验证 | 第41-46页 |
| 3.3.1 相似度计算方法 | 第41-42页 |
| 3.3.2 基于Jaccard系数的预警规则库正确性验证 | 第42-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 船舶航行人为因素风险预警 | 第47-69页 |
| 4.1 船舶航行风险人为因素指标集在线监测 | 第47-49页 |
| 4.2 基于预警规则库的船舶航行风险预测 | 第49-52页 |
| 4.3 基于模糊综合评价法的船舶航行风险评价 | 第52-66页 |
| 4.3.1 层次分析法和模糊综合评价法 | 第53-54页 |
| 4.3.2 基于模糊综合评价法的船舶航行风险评价 | 第54-62页 |
| 4.3.3 基于模糊综合评价法的船舶航行风险评价验证 | 第62-66页 |
| 4.4 船舶航行风险综合控制方案 | 第66-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 第5章 船舶航行风险人为致因机理与预警系统的设计与实现 | 第69-82页 |
| 5.1 系统软件实现框架介绍 | 第69-71页 |
| 5.2 基于UML船舶航行风险人为致因机理和预警系统设计建模 | 第71-73页 |
| 5.3 系统的测试与评估 | 第73-81页 |
| 5.3.1 系统功能测试 | 第74-77页 |
| 5.3.2 系统性能测试 | 第77-81页 |
| 5.4 本章小结 | 第81-82页 |
| 第6章 总结与展望 | 第82-85页 |
| 6.1 全文总结 | 第82-83页 |
| 6.2 展望 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-89页 |
| 攻读硕士学位期间参加的项目 | 第89页 |
