基于粗糙集的海船船员适任性研究

针对综合模糊评价方法的不足,以海船船员适任性定量研究的现状分析为基础,运用粗隶属函数,结合作者选取的海船船员自身条件适任指标体系,对海船船员适任性进行了研究。研究结果表明,就海船船员自身条件因素来说,海事发生的概率与海船船员年龄的大小、教育背景的高低和任职资历的长短都成反比。就职务而言,船长对海事发生的概率最大。就值班时间而言,海船船员在0000–0004时间段发生海事的概率最大。     

基于FRAM-MC的船员疲劳事故研究

针对船员疲劳事故,利用功能共振分析(FRAM)与蒙特卡罗仿真(MC)相结合的方法,构建了船员疲劳事故致因分析模型(FRAM-MC).以“深能1”轮搁浅事故为案例,通过梳理事件经过和FRAM-MC模型计算并实证分析,结果表明:基于FRAM-MC的船员疲劳事故分析方法可建立清晰事故层次结构,有助于理清事故致因,其功能可变性和耦合分析能够准确高效地找出事故发生的关键功能和关键路径,为功能屏障设置提供依据,从而制定针对性防控措施,有效提高海事运输系统安全性,其研究结果可为海事事故分析提供参考和科学依据.     

基于直觉模糊熵的LNG船员专业适任能力评价体系研究

为了保障LNG船舶运输安全高效,针对目前缺乏LNG船员专业适任能力评价体系的问题,系统地研究了LNG船员专业适任能力评价体系及其权重计算方法.依据公约要求与实际操作流程,从安全及防污染的角度出发,根据船舶在不同航行阶段的操作需要,建立了具有12个指标项的LNG船员专业适任能力评价指标体系;在指标权重的计算中,采用直觉模糊熵方法,基于专家评语获得直觉模糊数,利用直觉模糊数来表达专家给出的指标权重信息,在计算中使用客观权重和主观权重共同构成组合权重,对专家评价结果的隶属度、非隶属度和犹豫度进行综合分析,考虑其对组合熵权值的影响.数据结果表明,采用直觉模糊熵方法计算评价体系的指标权重值,能够有效抑制评价中主观因素对评价结果的影响,该指标体系客观全面,权重的计算方法合理.     

如何将广西航运学校航海专业学生培养为符合国际标准船长的设想

随着国际航运市场的复苏,航海专业人才变得紧缺.国家海事系统、港口船代、货代企业、港务、引航部门、海关、公安、航运企业每年向社会招聘具有高级海船船员职务证书的人才达30万以上;但是,社会人力资源远远满足不了各种部门的航海专业人才需求.为解决这些矛盾,本文提出了这方面的探索.以广西航运学校为例,按照国际海事组织的公约标准结合中等航海类职校实际情况,利用各种资源实施航海专业学生成为国际标准船长的培养计划.为其他航海类院校的航海专业学教学提供参考,为加快发展我国航运事业做出努力.     

海船船员英语口语评估的概化研究

应用概化理论,采用随机双面交叉(two-facet crossed) p×i×r设计,对海船船员英语口语评估问答题的设计方案进行了探讨.现行问答题设计方案:10个问答题×2位评估员,具有理想的测量精度(φ=0.88),评估员评分表现出很好的一致性.     

长江南通段水域海事违章行为的灰色关联分析

采用灰色关联分析方法,从不同方角度对2003～2006年长江南通段水域海事违章行为进行研究,得到不同的关联系数.基于灰色分析的结果,对违章行为原因及对策进行讨论.建议采取各种有效手段提高船员素质,强化船公司的管理,加强管理部门的监管,减少海事违章行为,从而进一步提高海事安全.     

基于粗糙集的学习优异性分析

利用粗糙集理论,对学习优异性的影响因素进行分析。定量的研究结果表明,兴趣、信心、目标、课堂、作业等因素与学习优异性粗隶属度成正比,为定性认识提供了强有力的数据支持;而预习因素与学习优异性粗隶属度成反比,"从不预习"的学生成绩优异的粗隶属度为0.286,居最高,有些出乎意料,值得思考。     

基于模糊规则库Fine-Kinney方法的沿海水域碰撞事故人为失误风险分析

引入模糊规则库和传统Fine-Kinney理论相结合的方法对沿海水域碰撞事故人为失误风险进行分析.根据各因子对沿海水域碰撞事故贡献度的分层结果,贡献度值随着管理规定的细化程度降低和船员判断难易程度提高而增加.利用A priority算法对浙江沿海2005—2014年424起海上事故样本进行关联规则挖掘,筛选碰撞事故为前项且人为失误为后项关联规则.利用统计学软件对该方法求出的各因子贡献度值与关联规则中置信度值进行比对分析,证明该方法分析结果基本符合实际情况,可用于海事风险分析研究.该方法首次应用于海事领域,可对单个风险因子进行独立评价.     

用SHEL模式分析安全屏障与减少风险(英文)

介绍SHEL模式,分析发生在江苏某水域的海事事故,以避免类似海事事故的发生或减少事故损失.应用SHEL模式,在海事事故中发现存在的问题,以改进船舶管理,达到无事故的要求.     

网络信息审计系统中的文本片断模糊分类算法

分析了分段对文本分类的影响,提出了与文本语义密切相关的最大语义标志原则(MSMR)和段落间的语义激励原则(SIR),在模糊K-最近邻分类算法的基础上,应用这2个原则设计并实现了一种基于上下文的文本片断模糊分类算法.该算法依据SIR判断文本片段分类的相互影响,降低了片段分类的错误率,当某一片断类隶属度大于某一阈值时,依据MSMR判定可知,同一文档的后续片断均属于同一类别,这样就不用计算所有片断的类隶属度.实验表明:与模糊K-最近邻分类算法相比,所提算法能有效提高系统的查准率、查全率和正确率,其中查全率可提高16%以上;在同一会话中,由于被明确分类后的后续片段不需要计算类隶属度,所以算法总计算时间明显少于模糊K-最近邻分类算法,具有较高的分类效率.     

覆盖粗糙集的模糊度

粗糙集的不确定性度量是粗糙集理论中的关键问题之一.粗糙隶属函数为粗糙集提供了新的解释,并为粗糙集的不确定性度量提供了方法.Tsang对覆盖近似空间中的近似算子进行了研究,提出了一种较已有模型更合理的覆盖粗糙集模型.但是,该覆盖粗糙集的不确定性度量却没有被研究.针对第三类覆盖粗糙集模型,定义了第三类覆盖粗糙集的粗糙隶属函数,并据此定义了第三类覆盖粗糙集的模糊度.     

覆盖粗糙集的模糊度

粗糙集的不确定性度量是粗糙集理论中的关键问题之一。粗糙隶属函数为粗糙集提供了新的解释,并为粗糙集的不确定性度量提供了方法。Tsang对覆盖近似空间中的近似算子进行了研究,提出了一种较已有模型更合理的覆盖粗糙集模型。但是,该覆盖粗糙集的不确定性度量却没有被研究。针对第三类覆盖粗糙集模型,定义了第三类覆盖粗糙集的粗糙隶属函数,并据此定义了第三类覆盖粗糙集的模糊度。     

分级粗糙集和分级知识约简

Pawlak 粗糙集模型认为一个元素要么属于一个集合,要么不属于该集合,要么可能属于该集合,把可能属于该集合的元素的全体称为边界.Pawlak 粗糙集模型对边界的研究较少.文章认为对边界的隶属度差别较小的元素以同一个量级属于边界,从而可按一个对象对边界的隶属量级对边界进行划分.基于这一思想提出了分级粗糙集模型和分级最大分布约简、分级分布约简的概念.给出了这两种约简的判定定理及辨识矩阵以及相应的核属性的等价条件.分级粗糙集模型推广了Pawlak粗糙集及变精度粗糙集模型.     

一种新的覆盖粗糙模糊集的模糊度

目的研究第三类覆盖粗糙模糊集的不确定性度量方法。方法通过引入上下近似的标准差作为权重的度量标准,定义了一种新的覆盖粗糙模糊集的加权平均模糊度。结果该模糊度符合模糊度的定义,能够衡量覆盖粗糙模糊集的不确定性程度。结论改进了罗世尧关于覆盖粗糙模糊集模糊度的计算方法,使之更为实用和有效。     

基于覆盖的粗糙隶属函数

粗糙隶属函数最初是基于等价类的,然后被推广到拓扑结构上.注意到无论是等价类还是拓扑都构成了论域上的一个覆盖.鉴于此,我们引入了基于覆盖的粗糙隶属函数的概念,研究了其性质,并给出了一个公理化的定义.     

基于模糊-粗糙集模型的一种归纳学习方法

对传统粗糙集理论进行了扩展，提出了一种模糊-粗糙集模型。利用模糊集理论和Koho-nen网络自组织映射算法对决策表的连续属性进行模糊化，并用模糊贴近度构造模糊相似矩阵，把普通粗糙集的不可分辨关系推广为模糊相似关系。提出一种基于模糊-粗糙集模型的归纳学习算法FRILA，此算法和决策树算法相比，具有得到的规则数目少、规则表示简单等优点。实例验证了此方法的有效性。     

基于凸Rough集的数据约简和规则发现研究

为了有效地从凸序列中约简数据和发现知识，解决Rough集集中的凸序列问题，在深入研究凸序列和Rough集理论的基础上，提出了凸Rough集模型，定义了凸Rough集和凸Rough集糊集，给出了凸Rough集糊集的隶属函数和应用凸Rough集进行数据约简及规则发现的算法，最后分析了一个应用案例，验证了模型的可行性，表明应用凸Rough集模型可以更好地进行数据约减和规则发现。     

基于粗集和模糊集的启发式规则约简算法研究

提出了一种新型的决策规则约简方法。基于均匀划分和正态分布隶属度函数,对决策表的连续属性进行模糊化,用欧氏距离贴近度来构建相似矩阵,并提出了一种论域的模糊划分算法;依据粗糙集隶属度进行属性约简的基础上,给出了一种决策规则约简算法,从而达到发掘知识并简化知识的目的。