| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 船舶搁浅事故研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 贝叶斯网络在海运安全的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究思路 | 第15-17页 |
| 第2章 船舶搁浅概述 | 第17-35页 |
| 2.1 船舶搁浅的有关概念 | 第17-18页 |
| 2.1.1 搁浅的定义 | 第17页 |
| 2.1.2 船舶搁浅事故的分类 | 第17-18页 |
| 2.2 船舶搁浅危险的判断 | 第18-21页 |
| 2.2.1 最小安全富余水深的确定 | 第18-19页 |
| 2.2.2 船舶遇浅危险的判定 | 第19-21页 |
| 2.3 船舶搁浅的原因分析 | 第21-28页 |
| 2.3.1 人为因素 | 第24-26页 |
| 2.3.2 船舶因素 | 第26页 |
| 2.3.3 环境因素 | 第26-28页 |
| 2.4 船舶搁浅事故样本 | 第28-35页 |
| 第3章 贝叶斯网络推理模型 | 第35-42页 |
| 3.1 贝叶斯网络 | 第35-37页 |
| 3.1.1 概率理论 | 第35-36页 |
| 3.1.2 贝叶斯网络定义 | 第36-37页 |
| 3.2 贝叶斯网络的学习 | 第37-39页 |
| 3.2.1 贝叶斯网络的结构学习 | 第37-38页 |
| 3.2.2 贝叶斯网络的参数学习 | 第38-39页 |
| 3.3 贝叶斯网络的推理 | 第39-40页 |
| 3.3.1 推理方法 | 第39页 |
| 3.3.2 交叉树算法 | 第39-40页 |
| 3.4 贝叶斯网络在海运领域的应用 | 第40-42页 |
| 第4章 船舶搁浅风险评价贝叶斯网络模型 | 第42-53页 |
| 4.1 船舶搁浅事故贝叶斯网络节点的确定 | 第42-48页 |
| 4.1.1 确定网络节点 | 第42-44页 |
| 4.1.2 定义网络节点 | 第44-47页 |
| 4.1.3 确定节点值域 | 第47-48页 |
| 4.2 船舶搁浅事故贝叶斯网络结构的确定 | 第48-51页 |
| 4.2.1 贝叶斯网络结构确定的基本方式 | 第48-49页 |
| 4.2.2 本文贝叶斯网络结构的确定 | 第49-51页 |
| 4.3 船舶搁浅事故贝叶斯网络节点条件概率表的确定 | 第51-52页 |
| 4.4 船舶搁浅事故贝叶斯网络模型的确定 | 第52-53页 |
| 第5章 船舶搁浅事故风险概率推算及评价 | 第53-66页 |
| 5.1 贝叶斯网络模型的软件实现 | 第53-55页 |
| 5.2 贝叶斯网络模型的验证 | 第55-58页 |
| 5.2.1 事故概况 | 第55页 |
| 5.2.2 事故水域通航环境情况 | 第55页 |
| 5.2.3 事故经过 | 第55-56页 |
| 5.2.4 事故原因分析 | 第56页 |
| 5.2.5 事故原因结论 | 第56-58页 |
| 5.3 贝叶斯网络模型的推理 | 第58-63页 |
| 5.3.1 推理出逆向致因链 | 第58-60页 |
| 5.3.2 计算事故原因组合概率 | 第60-62页 |
| 5.3.3 事故节点敏感度分析 | 第62-63页 |
| 5.4 预防船舶搁浅事故的安全对策 | 第63-66页 |
| 第6章 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 作者简介 | 第74页 |