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阐述船舶智能辅助避碰系统的基本决策过程,聚类算法在危险区域划分中的应用,以及在碰撞危险度计算中利用大量实船数据训练神经网络模型的机器学习方法。优化相关参数的计算方法,提升智能辅助避碰系统的可靠度和实用性。
机器学习在智能辅助避碰系统中的应用
【摘 要】
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阐述船舶智能辅助避碰系统的基本决策过程,聚类算法在危险区域划分中的应用,以及在碰撞危险度计算中利用大量实船数据训练神经网络模型的机器学习方法。优化相关参数的计算方
【机 构】
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北京海兰信数据科技股份有限公司
【出 处】
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船舶设计通讯
【发表日期】
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2019年2期
【基金项目】
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智能船舶1.0研发专项——船舶辅助自动驾驶系统开发
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