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1.
基于Jess规则的数据库通知服务   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种实现数据库通知服务的技术框架,使用Jess规则代替SQL编码来表达用户的数据监控策略,规则执行时先由规则解释器将规则翻译成SQL语句然后执行.使用这种方法,数据监控策略易于理解和接受,修改方便;其次,可在规则解释器中实现异构数据库系统之间的关联通知服务;最后,Jess规则还可以进行复杂的推理,实现通知业务的智能化.  相似文献   
2.
为能更有效地提供有价值的航运情报, 借鉴网络分析法相关原理,挖掘船舶AIS数据,获取港口之间的竞争度.该法通过船舶数据模型、港口数据模型、船舶抵达港口事件模型、船舶挂靠港记录、港口之间运力、港口网络等建立港口间竞争度模型. 选取2014年4—8月中国沿海船舶AIS数据和17个主要港口数据,利用模型计算出对上海港竞争度排名前三的港口依次是宁波港、张家港港和南通港.  相似文献   
3.
为实现VTS值班人员适任能力培训和评估的自动化、智能化,确保评估结果客观、公正和合理,构建VTS模拟器情景对话的智能评估系统。该系统通过建立标准航海通信用语语料库提高在线语音识别系统的精确性。引入基于语法规则的匹配分析模型对由语音识别系统得到的文本字符串进行匹配分析。详细介绍基于加权的实操评估准则制定方法。该系统利用智能技术能实现部分VTS情景对话的自动化评估,减轻评估人员的负担,且能避免人工评估的主观性和不公平性。  相似文献   
4.
海上智能交通系统是一个跨学科、跨平台、信息化、系统化的综合交通体系。本文首先介绍了海上智能交通系统及其研究现状,然后提出了利用现有航运企业智能系统构建海上智能交通系统实验室的设想、关键技术和理论研究内容,并展望今后海上智能交通系统的研究和发展趋势。  相似文献   
5.
随着船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)和电子海图信息与显示系统(Electronic Chart Displayand Information System,ECDIS)的出现及普及,使船舶交通管理系统(Ves-sel Traffic Service,VTS)对其辖区的航行船舶进行自动搁浅预警成为可能.针对预警自动化水平较低这一现状,提出搁浅预警(Search Area for Grounding A lert,SAGA)模型,通过判断船舶SAGA领域内最小水深是否满足安全要求来实现船舶搁浅预警.  相似文献   
6.
提出一种改进的人工势场(Artificial Potential Field,APF)方法,将船舶的速度和操纵特性引入到模型的引力和斥力函数中,用于实现船舶自动避碰.讨论APF中的局部最小点问题,并提出解决方法.  相似文献   
7.
本文以一个船舶驾驶员的观点,从船舶航行实际出发,结合国际水道测量组织对电子海图显示及信息系统一般要求的建议草案,对电子海图系统的配置、数据库的建立、信息显示、功能要求和雷达图像的叠加与应用等方面进行了分析和研究,提出了对电子海图系统的基本要求,也提供了一定的设计方法。  相似文献   
8.
超大型油船(very large crude carrier,VLCC)目的港预测对海运原油流向预测以及货源地未来运力估计具有重要作用。针对VLCC的AIS目的港信息存在缺失、更新不及时、不准确等现象,提出一种基于隐马尔科夫模型的VLCC目的港预测方法。分析船舶AIS轨迹数据,得到油船历史停靠港口序列;根据VLCC轨迹提取习惯航路,以航路中的交叉点为依据设置观测线;利用船舶航行轨迹数据判断船舶是否经过观测线以及经过观测线的方向,对不同方向分别计算船舶在挂靠港间的转移概率矩阵和船舶挂靠港与观测线间的输出概率矩阵,建立VLCC目的港预测模型并进行预测。研究结果表明:在大多数情况下VLCC目的港预测的准确率可以达到70%以上;航线越固定、运行越规律的船舶,预测准确率越高;船舶越靠近目的港,预测越准确;重载状态下的船舶目的港预测更准确。  相似文献   
9.
为提高指标权重在水上交通安全评价中的准确性,提出一种基于DBSCAN算法的权重向量异常分析方法.该方法选取加权评价法为研究对象,以DBSCAN算法为检测方法,对水上交通加权安全评价中的权重向量进行异常分析.实例表明,在130组数据中,异常权重向量共3组.从数据分布情况看,异常向量与正常向量有比较明显的差异,说明此方法能有效识别异常向量,是可行的.该方法对权重向量集进行分析后,可防止异常权重向量的干扰,提高评价结果的质量.  相似文献   
10.
为克服传统航海雷达目标检测方法在能见度低或海杂波严重时搜索效率不佳的缺点,结合已知目标的自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)信息,提出一种利用最大似然估计(Maximum Likelihood Estimate,MLE)方法确定海杂波中搜索目标阈值的算法,将其应用到海上搜救目标检测中.该算法首先把已知目标的AIS信息作为样本集,然后用MLE方法估计海杂波中搜索目标的阈值,最后在PC机上用QT和MATLAB进行编程.实验结果表明,此算法能够提高雷达搜索目标的准确性和海上救援效率.  相似文献   
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