| 创新点摘要 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-30页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第14-26页 |
| 1.2.1 轮机模拟器的国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.2 船舶机舱模拟训练评估电子化和智能化的研究现状 | 第17-21页 |
| 1.2.3 机器学习在预测评价领域的研究现状 | 第21-25页 |
| 1.2.4 轮机模拟器性能标准及量化评价研究现状 | 第25-26页 |
| 1.3 研究目标和思路 | 第26-27页 |
| 1.4 论文结构和主要内容 | 第27-30页 |
| 第2章 机舱协作模拟训练及其评价系统 | 第30-51页 |
| 2.1 船舶机损事故中的人误因素挖掘分析 | 第30-36页 |
| 2.1.1 船舶机损事故人误因素与机舱资源管理 | 第30-31页 |
| 2.1.2 关联规则数据挖掘算法 | 第31-32页 |
| 2.1.3 人误因素关联性分析及其在训练和评价中的应用 | 第32-36页 |
| 2.2 “角色-任务-资源”系统模型和改进的仿真训练系统 | 第36-43页 |
| 2.2.1 “角色-任务-资源”系统模型 | 第36-38页 |
| 2.2.2 改进的“任务型”机舱协作综合训练系统 | 第38-43页 |
| 2.3 轮机模拟器性能标准和评价研究 | 第43-50页 |
| 2.3.1 轮机模拟器效能评价体系和指标权重 | 第43-45页 |
| 2.3.2 基于云模型的评价方法 | 第45-50页 |
| 2.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第3章 基于智能优化的机舱协作训练综合评价 | 第51-75页 |
| 3.1 机舱协作模拟训练智能评价概述 | 第51-59页 |
| 3.1.1 智能评价方法的一般流程 | 第51-57页 |
| 3.1.2 基于专家系统的评估知识库 | 第57-59页 |
| 3.2 基于遗传算法优化的模糊综合评价方法 | 第59-68页 |
| 3.2.1 遗传算法概述 | 第59-60页 |
| 3.2.2 机舱协作多重模糊综合评判 | 第60-61页 |
| 3.2.3 构造评估隶属函数库 | 第61-63页 |
| 3.2.4 基于熵权法的客观权重向量计算 | 第63-64页 |
| 3.2.5 基于遗传算法的权重优化 | 第64-68页 |
| 3.3 仿真实验及结果分析 | 第68-73页 |
| 3.4 本章小结 | 第73-75页 |
| 第4章 基于浅层机器学习的机舱协作训练智能评价 | 第75-98页 |
| 4.1 浅层机器学习概述和理论基础 | 第75-81页 |
| 4.1.1 浅层机器学习概述 | 第75-77页 |
| 4.1.2 BP神经网络基本算法及其改进方法 | 第77-81页 |
| 4.2 基于BP神经网络的智能评估方法 | 第81-88页 |
| 4.2.1 基于BP神经网络的评估模型 | 第81-83页 |
| 4.2.2 基于BP神经网络的评估模型的建模方法 | 第83-84页 |
| 4.2.3 神经网络的训练参数设置 | 第84-85页 |
| 4.2.4 神经网络的训练算法 | 第85-88页 |
| 4.3 仿真实验及结果分析 | 第88-97页 |
| 4.3.1 基于遗传算法优化的模糊综合评估结果 | 第89-90页 |
| 4.3.2 BP神经网络训练算法性能对比 | 第90-95页 |
| 4.3.3 实验结果分析 | 第95-97页 |
| 4.4 本章小结 | 第97-98页 |
| 第5章 基于深度学习的机舱协作训练智能评价 | 第98-117页 |
| 5.1 深度学习概述和理论基础 | 第98-104页 |
| 5.1.1 深度学习概述 | 第98-99页 |
| 5.1.2 稀疏自动编码器 | 第99-100页 |
| 5.1.3 限制玻尔兹曼机 | 第100-102页 |
| 5.1.4 深度信念网络 | 第102-104页 |
| 5.2 基于稀疏自动编码器的智能评估方法 | 第104-109页 |
| 5.2.1 稀疏自动编码器评估模型 | 第104-106页 |
| 5.2.2 仿真实验及结果分析 | 第106-109页 |
| 5.3 基于深度信念网络的智能评估方法 | 第109-116页 |
| 5.3.1 DBN评估模型的结构 | 第109-111页 |
| 5.3.2 评估模型的参数设置 | 第111-112页 |
| 5.3.3 仿真实验及结果分析 | 第112-116页 |
| 5.4 本章小结 | 第116-117页 |
| 结论 | 第117-120页 |
| 参考文献 | 第120-132页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第132-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
| 作者简介 | 第134页 |
