【摘 要】
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内河航标标示了可航行水域的边界,是保障内河船舶安全航行的重要前提.面向内河航标不同故障模式,构建一种基于BP-DS证据理论的航标状态识别模型.采用两个BP神经网络分别训练航标基础属性数据与环境因素数据,计算独立的证据值;通过DS证据理论实现航标运行状态识别结果的决策融合.结果表明,基于BP-DS证据理论的航标状态识别模型精度达到80%以上,高于传统经验阈值判别法.
【机 构】
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武汉理工大学,国家水运安全工程技术研究中心,湖北 武汉430063;武汉理工大学 能源与动力工程学院,湖北 武汉430063;武汉理工大学,国家水运安全工程技术研究中心,湖北 武汉430063;长江航
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内河航标标示了可航行水域的边界,是保障内河船舶安全航行的重要前提.面向内河航标不同故障模式,构建一种基于BP-DS证据理论的航标状态识别模型.采用两个BP神经网络分别训练航标基础属性数据与环境因素数据,计算独立的证据值;通过DS证据理论实现航标运行状态识别结果的决策融合.结果表明,基于BP-DS证据理论的航标状态识别模型精度达到80%以上,高于传统经验阈值判别法.
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