目前,人类社会已经迈入了信息时代,信息量猛增,数据复杂性增加,传统行业的运行模式已经无法适应现代社会的发展。“互联网+”的提出就是将传统行业与互联网、物联网等技术相结合,提高传统行业的生存力和竞争力。而远洋渔业也属于传统行业,原有的生产模式很难再适应飞速发展的信息社会,所以需要顺应时代的发展。我国是渔业生产和贸易大国,鱼类产品是世界贸易额最大的食品,作为品质优良和蛋白质含量很高的食物在人们日常生活中正占据着日益重要的地位。但由于近海水资源污染严重以及近二十年对近海渔业资源的过度捕捞,导致我国近海渔业资源日益匮乏,所以远洋渔业成为满足国内市场需求的重点发展方向。如今,我国渔业部门鼓励很多沿海城市组建远洋渔船船队,去远洋公海区域进行捕捞作业。远洋渔业目前竞争日益激烈,构建大规模的远洋渔船船队,实现船队系统化智能化管理,可以提高我国远洋渔业的国际竞争力。随着远洋渔船船队的不断扩大,船队产生的数据信息会越来越多,数据形式也会越来越复杂,单纯依靠岸上管理中心的工作人员的人工分析不仅会影响作业船补给物资的效率,而且给出补给的方案也缺乏科学性。利用物联网技术实现远洋远洋渔船优化补给,不仅可以快速挖掘与补给相关的数据信息,提高补给工作效率,还可以生成合理的补给方案,减少补给船的运营成本。本文经过对远洋渔业企业以及该企业远洋渔船实地调研,深入分析了远洋渔业企业目前的作业渔船补给现状,结合RFID技术、北斗卫星技术和数据挖掘技术,建立了基于物联网的远洋渔船补给信息管理系统。本文在对物联网技术、船舶信息管理系统以及船舶的补给现状进行了分析之后,提出了远洋渔船补给信息管理系统的需求。系统主要针对船上物资的使用信息、库存信息和申请物资信息的管理,并将各个渔船的信息通过北斗卫星通讯技术和无线网络通讯技术传输到岸上管理中心。岸上管理中心将获取的所有信息通过数据挖掘技术进行分析,获取补给方案所需数据,最后将获取的数据以电子海图的形式在系统中显示出来。针对系统的上述需求对系统设计过程中的相关技术:RFID技术、北斗卫星导航定位技术、数据挖掘技术的原理在船舶中的应用进行简单的阐述。在信息挖掘方面采用关联规则的Apriori算法,该算法在数据挖掘方面有着独特的优势。文中在原始Apriori算法的基础上提出了一种基于多叉树的Apriori算法。改进算法与原来相比,只需扫描一次数据库且将事务集合中所有项目转化为多叉树节点,根据节点对象的频度与minsup进行对比剪枝,删除小于minsup的节点以及其子节点后得到频繁项集。利用仿真实验在不同最小支持度和不同事务数量下将其与其它几种改进的Apriori算法进行比较,仿真结果表明改进基的于多叉树的Apriori算法在挖掘数据效率方面要高于其它几种改进的Apriori算法,可快速挖掘分析补给方案所需信息。最后根据B/S系统开发方式,在Eclipse开发环境中,采用JAVA编程语言和Baidu Map API技术,将改进的基于多叉树的Apriori算法嵌入到系统中,实现了基于物联网的远洋渔船补给信息系统的开发。系统包括前台管理和后台管理,前台管理主要包括录入员对物品信息及申请信息的录入,检索员对物品信息及申请信息的查询;后台管理主要包括系统管理员对整个系统的管理,审核员对录入信息的审核管理,RFID扫描信息的管理,以及补给船补给路线的管理。