机器学习在智能辅助避碰系统中的应用

论文摘要

阐述船舶智能辅助避碰系统的基本决策过程,聚类算法在危险区域划分中的应用,以及在碰撞危险度计算中利用大量实船数据训练神经网络模型的机器学习方法。优化相关参数的计算方法,提升智能辅助避碰系统的可靠度和实用性。

论文目录

• 0前言
• 1 避碰决策过程
• 2 危险区域划分
• 3 碰撞危险度
•   3.1 碰撞危险度评价体系
•   3.2 神经网络模型
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 杨凌波

关键词: 机器学习,避碰,智能船,智能决策,宽水域

来源: 船舶设计通讯 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 船舶工业,自动化技术

单位: 北京海兰信数据科技股份有限公司

基金: 智能船舶1.0研发专项——船舶辅助自动驾驶系统开发

分类号: TP181;U664.82

页码: 79-82

总页数: 4

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