[发明专利]基于深度学习算法的无人船适航性评估方法有效
| 申请号： | 201710250514.6 | 申请日： | 2017-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN107122897B | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 赵东明;周浩;柳欣;杨田田 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06N3/04 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 张惠玲 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于变压器运维检修无人船评估领域，具体的说是一种基于深度学习算法的无人船适航性评估方法，包括：构建无人船试航性的评估体系；构建标准无人船试航环境，并搜集标准无人船的航行数据；根据标准无人船的航行数据对评估体系进行计算，得到评估数据；对评估数据加入深度学习算法进行计算，得到评估特征；将所述评估特征代入逻辑回归算法，得到无人船适航性对比库；将无人船在不同条件下的航行数据与无人船适航性对比库进行对比，用于评价无人船适航性。本发明在计算的过程中速度快、误差小、稳定性强，并且评价真实度高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 算法 无人 适航性 评估 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习算法的无人船适航性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：构建无人船试航性的评估体系；构建标准无人船试航环境，并搜集标准无人船的航行数据；根据标准无人船的航行数据对评估体系进行计算，得到评估数据；对评估数据加入深度学习算法进行计算，得到评估特征；将所述评估特征代入逻辑回归算法，得到无人船适航性对比库；将无人船在不同条件下的航行数据与无人船适航性对比库进行对比，用于评价无人船适航性。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
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