| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状及发展趋势 | 第11-14页 |
| 1.3.1 贝叶斯网络研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.3 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本文研究内容与技术路线 | 第14-18页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第14-16页 |
| 1.4.2 研究技术路线 | 第16-18页 |
| 第2章 干散货船舶航行事故概述 | 第18-25页 |
| 2.1 水上交通事故概述 | 第18-20页 |
| 2.1.1 事故含义 | 第18页 |
| 2.1.2 水上交通事故分类与特点 | 第18-20页 |
| 2.2 干散货船舶航行事故的识别 | 第20-21页 |
| 2.3 干散货船舶航行事故致因因素识别 | 第21-24页 |
| 2.3.1 人为因素 | 第21-22页 |
| 2.3.2 船舶因素 | 第22-23页 |
| 2.3.3 环境因素 | 第23-24页 |
| 2.3.4 管理因素 | 第24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于贝叶斯网络的干散货船舶航行事故致因模型 | 第25-48页 |
| 3.1 贝叶斯网络的基本理论 | 第25-28页 |
| 3.1.1 贝叶斯网络的概念与定义 | 第25-26页 |
| 3.1.2 贝叶斯网络的模型建立与构成 | 第26-28页 |
| 3.2 干散货船舶样本数据的选择 | 第28-29页 |
| 3.3 贝叶斯网络模型节点的确定 | 第29-37页 |
| 3.3.1 确定贝叶斯网络节点 | 第29-36页 |
| 3.3.2 确定贝叶斯网络节点的值域 | 第36-37页 |
| 3.4 贝叶斯网络结构的确定 | 第37-43页 |
| 3.4.1 确定贝叶斯网络结构的方式 | 第37页 |
| 3.4.2 本文的贝叶斯网络结构 | 第37-43页 |
| 3.5 确定条件概率表 | 第43-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 贝叶斯网络模型的验证和应用 | 第48-61页 |
| 4.1 贝叶斯网络模型的软件实现 | 第48-49页 |
| 4.2 模型的验证 | 第49-53页 |
| 4.3 贝叶斯网络模型的应用 | 第53-57页 |
| 4.3.1 干散货船舶航行事故分析 | 第54页 |
| 4.3.2 基于GeNIe软件的干散货船舶事故致因链分析 | 第54-57页 |
| 4.4 事故节点因素灵敏度分析 | 第57-58页 |
| 4.5 预防干散货船舶事故的安全对策 | 第58-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66页 |