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航海模拟器中单船进出港智能评估方法研究

创新点摘要第5-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-10页
第1章 绪论第14-35页
    1.1 研究背景第14-16页
    1.2 国内外相关研究综述第16-30页
        1.2.1 主观信息下的评估方法研究现状第16-21页
        1.2.2 客观信息下的评估方法研究现状第21-25页
        1.2.3 综合信息下的评估方法研究现状第25-26页
        1.2.4 航海模拟器及评估系统现状第26-30页
    1.3 本研究领域存在的问题第30-31页
    1.4 本文主要研究内容第31-33页
    1.5 本文章节安排第33-35页
第2章 航海模拟器中单船进出港评估的不确定性分析第35-49页
    2.1 船舶进出港航行的航线设计第35-38页
        2.1.1 航线设计步骤第35-36页
        2.1.2 航线设计的重要环节第36-38页
    2.2 单船进出港航行的不确定信息第38-40页
    2.3 航海模拟器中单船进出港航行的评估建模第40-48页
        2.3.1 评估问题的相关概念第40-42页
        2.3.2 单船进出港航行智能评估建模第42-44页
        2.3.3 航迹评估第44-45页
        2.3.4 航海模拟器中单船进出港航行评估的不确定问题分析第45-47页
        2.3.5 大数据下单船进出港智能评估建模第47-48页
    2.4 本章小结第48-49页
第3章 主观评价信息下基于粗糙集的CDHA智能评估第49-85页
    3.1 主观信息下单船进出港航行评估流程第49-51页
    3.2 主观信息下的航迹评估指标权重计算模型第51-59页
        3.2.1 基于AHP的航迹评估指标权重计算模型第52-55页
        3.2.2 基于改进型CHA的航迹评估指标权重计算模型第55-59页
    3.3 样本信息下的航迹评估指标权重计算模型第59-65页
        3.3.1 基于PCA的航迹评估指标权重计算模型第59-61页
        3.3.2 基于EM的航迹评估指标权重计算模型第61-62页
        3.3.3 基于RSM的航迹评估指标权重计算模型第62-65页
    3.4 基于粗糙集的CDHA智能评估第65-84页
        3.4.1 基于粗糙集的改进型CDHA智能评估模型第65-70页
        3.4.2 算例分析第70-84页
    3.5 本章小结第84-85页
第4章 客观航迹信息下局部采样正态云智能评估第85-114页
    4.1 客观航迹信息下的单船进出港航行评估流程第85-88页
    4.2 少量样本条件下航迹点生成算法第88-95页
        4.2.1 正向正态云算法第88-89页
        4.2.2 逆向正态云算法第89-90页
        4.2.3 少量样本条件下航迹点生成算法第90-95页
    4.3 基于局部采样云图的单船进出港航迹评估模型第95-99页
    4.4 基于正态云云滴贡献度的航迹带划分第99-102页
    4.5 客观航迹信息下的航迹智能评估第102-113页
    4.6 本章小结第113-114页
第5章 综合信息下二维正态云的云相似度智能评估第114-142页
    5.1 综合信息下的单船进出港航行评估流程第114-116页
    5.2 综合信息下的CDHA航迹智能评估模型第116-118页
    5.3 综合信息下基于二维正态云的云相似度评估模型第118-135页
        5.3.1 云相似度方法简述及一维正态云特征测试第118-122页
        5.3.2 基于修正期望曲线的一维正态云相似度算法第122-124页
        5.3.3 推荐航迹生成算法第124-125页
        5.3.4 基于二维正态云网格化取样的云相似度评估算法第125-132页
        5.3.5 基于二维正态云模型的云参数航迹相似度评估模型第132-135页
    5.4 基于二维正向正态云的航迹云相似度智能评估第135-141页
    5.5 本章小结第141-142页
第6章 结论与展望第142-145页
    6.1 本文研究的主要结果第142-143页
    6.2 工作展望第143-145页
参考文献第145-157页
攻读学位期间公开发表论文第157-158页
致谢第158-160页
作者简介第160页

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