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[摘 要]数据挖掘是指通过对数据进行特定分析，揭示数据内部蕴藏的联系和规律，以供后续应用。随着海洋运输业的发展，运输船舶的电子系统种类越来越多，其中很多电子设备是保障海上安全的必要设备。同时，船舶运行的海洋环境异常复杂，船舶电子设备常年受到海风海浪清浊，会出现设备电路损害等情况，如何能够在船舶航行中预测并发现携带的备件损耗是保障船舶航行安全的必要条件。
[关键词]船舶;数据挖掘技术;备件管理;应用分析
中图分类号：U692-39 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）23-0027-01
在船舶的实际航海过程中，为了确保船舶的安全航行，在出航之前都会根据航行的实际需求配备一定数量的机械备件，以防止在航行过程中出现相关设备出现故障而导致船舶无法正常航行，然而如何确定应该携带多少备件是合理的携带，却是在实际备件准备过程中最困难掌握的。为了改善与提升船舶备件的库存管理，在能够保障船舶能够安全航行备件损耗替换应用需求的同时，尽可能的减少航行过程中备件的携带这一目的，因此，在备件管理系统当中，利用数据挖掘技术从而达到以最少的备件携带满足船舶航行的需求。
一、船舶备件管理系统功能
船舶备件管理系统主要目的是根据船舶执行任务的航行周期条件及船舶历史航行备件数据来估算所需要携带的备件种类及数量，并且使其在确保安全的前提下备件量最少。整个船舶备件管理系统按功能划分为以下几个模块：1）船舶备件总功能管理模块船舶携带的备件按功能进行归类，并分配不同的责任主体人。2）备件库存数据库在船舶航行中，对重要的设备或关键零部件需要进行备件以在损坏失灵时进行替换，备件管理数据库对此进行管理。3）设备损耗数据管理对船舶在航行过程中的备件损耗及零部件损耗进行记录并按照发生时间保存。4）备件决策管理模块通过数据挖掘处理，对船舶任务目标中所需要携带的备件及零部件进行部署。此外，整个船舶备件管理系统还包括用户权限管理﹑备件服务商管理等辅助模块。
二、备件管理系统决策模型设计
（一）决策模型设计
在基于数据挖掘的船舶备件与决策系统实现时，所有的系统功能实现都是为了最终的船舶航行备件的最优化库存管理服务的，所以在系统实现时一定要对船舶备件与决策的详细思想进行合理的设计，才能够确保最终实现的最优化决策能够符合实际应用需求。在实际应用设计时，系统应该首先录入在各种不同的复杂环境下的船舶航行备件损耗情况，然后才能够根据这些历史数据结合当前的实际情况，系统经过自动化分析最终摒弃人为主观因素的影响，只考虑历史数据与当前应用环境的类似分析，形成最客观的分析数据结果，为船舶的安全航行提供最有力的保障。
1备件损耗因素分析
在船舶航行过程中备件合理化携带的决策研究时，为了更精确的研究最佳的备份库存管理，就需要对备件的损耗因素进行详细的分析，进而才可以根据具体的备件损耗条件下，可能存在不同量的备件损耗，进而为更好的备件库存决策提供更有力的支持。在船舶实际的航行过程中，最影响船舶备件损耗的主要还是复杂的海航路线对船舶备件的损耗的差异，所以研究备件损耗决策就需要对海航的外部影响因素进行详细的分析，分析可能影响船舶备件损耗使用的海事条件。影响船舶备件损耗的因素可以概括为以下几个方面：海域：不同的海域，存在不同的航行条件，比如水流、海深等。水质：海水的碱性会对船体的个别设备直到腐烛的作用，因此海域的水质状况也是备件损耗的考虑范围。水温：船舶航海在海面上，相对比较潮湿，如果再加上足够的温度容易导致相关备件生绣，进而影响备件的正常寿命。天气：如果船舶在航行过程中遇到大风、海陳等恶劣的天气，则需要船体在更高负荷下才能够应对这一复杂的航行条件，因此也就使得高负荷下的船体备件更容易损坏。时间：在不同的历史时期，即使在同一天，早上和中午的不同，也会影响船舶的航行条件，进而影响船舶备件的使用。人员：人员的专业水平对维护设备产生的影响。设备状态：设备状态的不同导致备件的消耗不同。运转时间：运转时间越长，设备备件消耗越多。在船舶实际的航行过程中，在不同的复杂航行海事条件事会出现不同的备件损耗，具体体现在以下几个方面：1）因果关联。船舶备件的损耗有时是有一定的因果必然联系，比如如果船舶在大风、海喊等复杂的海事航行条件下，就肯定需要船舶航行在更高的负荷条件以应对复杂的航行条件，此时备件就会因为过度的使用而减少使用寿命。2）共同作用关系。船舶在实际的航行过程中，不可能只是面临一种航行条件的影响，最实际的情况就是在多个不同的复杂环境下共同作用的结果，所以在实际的备件损耗条件评估时，就一定要考虑多个复杂条件的共同作用影响。3）动态主次条件影响。船舶在不同的海域及外在的复杂条件影晌下，其主要影响因素问题在不断的变化的，在某一时刻可能天气是主导因素，而某一时刻又可能因为海域的不同对备件的损耗造成明显的不同，所以在实际考虑时要注意航行条件的复杂变化。
2备件损耗评估算法
在基于数据挖掘的船舶备件与决策系统的开发研究时，為了更好的协助船舶航行备件的最优化库存管理携带，就需要根据备件损耗的外在因素进行相应的算法分析设计，进而才可以根据相关不同的外在航行条件下的不同备件损耗因素分析出在当前的航行条件下最优化的备件库存。在船舶航行库存备件的最优化评估时，往往都是根据历史的航行数据并结合当前的航行条件，然后才能够进行比对分析，最终决策出最优化的备件库存，同时，在传统的历史数据挖掘分析时，大多挖掘算法都需要先验的知识支持，而由于船舶备件损耗条件的不确定性，所以也不能够提供有效的先验知识支持，所以通过传统的数据分析算法理论很难达到实际的备件损耗评估分析的应用需求。粗糖集理论在处理不精确、不完整以及不一致数据方面拥有独特的优势，所以其逐渐演化成分析解决不完整数据的最有效的工具之一，因此在基于数据挖掘的船舶备件与决策系统研究时也采用了粗糖集理论作为备件决策的评估算法理念。
（二）数据库设计
1数据表设计
为了满足基于数据挖掘的船舶备件与决策系统的数据存储应用需求，在系统实现时也需要根据需求提供相应的数据库表，专门用于相关数据的存储管理，进而满足系统对数据的动态更新操作的需求，在系统实现时，主要设计了用户信息表、备件主体信息存储表、备件库存信息表、用户权限信息表、备件损耗存储信息表以及备件服务厂商信息表等。
2数据库的配置
在基于数据挖掘的船舶备件与决策系统实现时，数据库主要是用来存储船舶备件库存及备件损耗相关的数据信息，因此，为了能够更好的使用数据库，就需要我们先安装相应的数据库服务并进行相应的配置才能够满足我们实际应用的需求。在数据库配置时，考虑到所有的数据操作都是需要和数据库打交道，并且在数据库进行数据交互时每次都要进行连接的创建，而创建链接是非常耗时的，所以为了优化数据的操作响应效率，就需要在数据库配置时提供链接池，当需要连接数据库时只需要到连接池中取连接即可，而不需要重新创建新的数据连接，因而减少了系统资源开销，提升数据库的存取效率。
总之，本文基于数据挖掘的船舶备件与决策系统的总体设计结构，然后对船舶备件决策算法进行了设计，最后从数据表设计、数据库配置以及数据库的连接设计等几个数据库设计方面分析了系统的数据存储设计，为更好的系统应用奠定了基础。
参考文献
[1] 王珩.数据挖掘技术在港口船舶信息系统中的应用研究[J].中国水运（下半月），2011，06.
[2] 林祎珣.数据挖掘技术在海上交通特征分析中的应用研究[D].集美大学，2011.
[3] 殷胜.船舶备件管理与决策系统开发研究[J].中国水运（下半月），2014，10.
[关键词]船舶;数据挖掘技术;备件管理;应用分析
中图分类号：U692-39 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）23-0027-01
在船舶的实际航海过程中，为了确保船舶的安全航行，在出航之前都会根据航行的实际需求配备一定数量的机械备件，以防止在航行过程中出现相关设备出现故障而导致船舶无法正常航行，然而如何确定应该携带多少备件是合理的携带，却是在实际备件准备过程中最困难掌握的。为了改善与提升船舶备件的库存管理，在能够保障船舶能够安全航行备件损耗替换应用需求的同时，尽可能的减少航行过程中备件的携带这一目的，因此，在备件管理系统当中，利用数据挖掘技术从而达到以最少的备件携带满足船舶航行的需求。
一、船舶备件管理系统功能
船舶备件管理系统主要目的是根据船舶执行任务的航行周期条件及船舶历史航行备件数据来估算所需要携带的备件种类及数量，并且使其在确保安全的前提下备件量最少。整个船舶备件管理系统按功能划分为以下几个模块：1）船舶备件总功能管理模块船舶携带的备件按功能进行归类，并分配不同的责任主体人。2）备件库存数据库在船舶航行中，对重要的设备或关键零部件需要进行备件以在损坏失灵时进行替换，备件管理数据库对此进行管理。3）设备损耗数据管理对船舶在航行过程中的备件损耗及零部件损耗进行记录并按照发生时间保存。4）备件决策管理模块通过数据挖掘处理，对船舶任务目标中所需要携带的备件及零部件进行部署。此外，整个船舶备件管理系统还包括用户权限管理﹑备件服务商管理等辅助模块。
二、备件管理系统决策模型设计
（一）决策模型设计
在基于数据挖掘的船舶备件与决策系统实现时，所有的系统功能实现都是为了最终的船舶航行备件的最优化库存管理服务的，所以在系统实现时一定要对船舶备件与决策的详细思想进行合理的设计，才能够确保最终实现的最优化决策能够符合实际应用需求。在实际应用设计时，系统应该首先录入在各种不同的复杂环境下的船舶航行备件损耗情况，然后才能够根据这些历史数据结合当前的实际情况，系统经过自动化分析最终摒弃人为主观因素的影响，只考虑历史数据与当前应用环境的类似分析，形成最客观的分析数据结果，为船舶的安全航行提供最有力的保障。
1备件损耗因素分析
在船舶航行过程中备件合理化携带的决策研究时，为了更精确的研究最佳的备份库存管理，就需要对备件的损耗因素进行详细的分析，进而才可以根据具体的备件损耗条件下，可能存在不同量的备件损耗，进而为更好的备件库存决策提供更有力的支持。在船舶实际的航行过程中，最影响船舶备件损耗的主要还是复杂的海航路线对船舶备件的损耗的差异，所以研究备件损耗决策就需要对海航的外部影响因素进行详细的分析，分析可能影响船舶备件损耗使用的海事条件。影响船舶备件损耗的因素可以概括为以下几个方面：海域：不同的海域，存在不同的航行条件，比如水流、海深等。水质：海水的碱性会对船体的个别设备直到腐烛的作用，因此海域的水质状况也是备件损耗的考虑范围。水温：船舶航海在海面上，相对比较潮湿，如果再加上足够的温度容易导致相关备件生绣，进而影响备件的正常寿命。天气：如果船舶在航行过程中遇到大风、海陳等恶劣的天气，则需要船体在更高负荷下才能够应对这一复杂的航行条件，因此也就使得高负荷下的船体备件更容易损坏。时间：在不同的历史时期，即使在同一天，早上和中午的不同，也会影响船舶的航行条件，进而影响船舶备件的使用。人员：人员的专业水平对维护设备产生的影响。设备状态：设备状态的不同导致备件的消耗不同。运转时间：运转时间越长，设备备件消耗越多。在船舶实际的航行过程中，在不同的复杂航行海事条件事会出现不同的备件损耗，具体体现在以下几个方面：1）因果关联。船舶备件的损耗有时是有一定的因果必然联系，比如如果船舶在大风、海喊等复杂的海事航行条件下，就肯定需要船舶航行在更高的负荷条件以应对复杂的航行条件，此时备件就会因为过度的使用而减少使用寿命。2）共同作用关系。船舶在实际的航行过程中，不可能只是面临一种航行条件的影响，最实际的情况就是在多个不同的复杂环境下共同作用的结果，所以在实际的备件损耗条件评估时，就一定要考虑多个复杂条件的共同作用影响。3）动态主次条件影响。船舶在不同的海域及外在的复杂条件影晌下，其主要影响因素问题在不断的变化的，在某一时刻可能天气是主导因素，而某一时刻又可能因为海域的不同对备件的损耗造成明显的不同，所以在实际考虑时要注意航行条件的复杂变化。
2备件损耗评估算法
在基于数据挖掘的船舶备件与决策系统的开发研究时，為了更好的协助船舶航行备件的最优化库存管理携带，就需要根据备件损耗的外在因素进行相应的算法分析设计，进而才可以根据相关不同的外在航行条件下的不同备件损耗因素分析出在当前的航行条件下最优化的备件库存。在船舶航行库存备件的最优化评估时，往往都是根据历史的航行数据并结合当前的航行条件，然后才能够进行比对分析，最终决策出最优化的备件库存，同时，在传统的历史数据挖掘分析时，大多挖掘算法都需要先验的知识支持，而由于船舶备件损耗条件的不确定性，所以也不能够提供有效的先验知识支持，所以通过传统的数据分析算法理论很难达到实际的备件损耗评估分析的应用需求。粗糖集理论在处理不精确、不完整以及不一致数据方面拥有独特的优势，所以其逐渐演化成分析解决不完整数据的最有效的工具之一，因此在基于数据挖掘的船舶备件与决策系统研究时也采用了粗糖集理论作为备件决策的评估算法理念。
（二）数据库设计
1数据表设计
为了满足基于数据挖掘的船舶备件与决策系统的数据存储应用需求，在系统实现时也需要根据需求提供相应的数据库表，专门用于相关数据的存储管理，进而满足系统对数据的动态更新操作的需求，在系统实现时，主要设计了用户信息表、备件主体信息存储表、备件库存信息表、用户权限信息表、备件损耗存储信息表以及备件服务厂商信息表等。
2数据库的配置
在基于数据挖掘的船舶备件与决策系统实现时，数据库主要是用来存储船舶备件库存及备件损耗相关的数据信息，因此，为了能够更好的使用数据库，就需要我们先安装相应的数据库服务并进行相应的配置才能够满足我们实际应用的需求。在数据库配置时，考虑到所有的数据操作都是需要和数据库打交道，并且在数据库进行数据交互时每次都要进行连接的创建，而创建链接是非常耗时的，所以为了优化数据的操作响应效率，就需要在数据库配置时提供链接池，当需要连接数据库时只需要到连接池中取连接即可，而不需要重新创建新的数据连接，因而减少了系统资源开销，提升数据库的存取效率。
总之，本文基于数据挖掘的船舶备件与决策系统的总体设计结构，然后对船舶备件决策算法进行了设计，最后从数据表设计、数据库配置以及数据库的连接设计等几个数据库设计方面分析了系统的数据存储设计，为更好的系统应用奠定了基础。
参考文献
[1] 王珩.数据挖掘技术在港口船舶信息系统中的应用研究[J].中国水运（下半月），2011，06.
[2] 林祎珣.数据挖掘技术在海上交通特征分析中的应用研究[D].集美大学，2011.
[3] 殷胜.船舶备件管理与决策系统开发研究[J].中国水运（下半月），2014，10.