一种船舶智能航行系统的评价方法及装置

文档序号:32312933发布日期:2022-11-23 13:15阅读:107来源:国知局
一种船舶智能航行系统的评价方法及装置

1.本发明涉及船舶智能航行系统评价领域,尤其涉及一种船舶智能航行系统的评价方法及装置。


背景技术:

2.船舶的智能化、远程化、自主化已成为世界范围内船舶工业和航运领域发展的三大主题,将会带来航运模式的创新与变革。伴随智能航行技术的研发,船舶智能航行的评价研究也成为热点,世界各国都通过构建船舶智能航行测试场、设计建造模型船或实船以开展船舶智能水平评价研究工作。其中最为困难的研究内容之一就是船舶智能航行系统智能能力的评价方法,因为评价过程中广泛存在随机性、模糊性等问题。


技术实现要素:

3.为至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一,本发明的目的在于提供一种船舶智能航行系统的评价方法及装置。
4.本发明所采用的技术方案是:
5.一种船舶智能航行系统的评价方法,包括以下步骤:
6.构建评语集云模型,以及生成基于评语集云模型的评价云;
7.构建智能船舶航行能力评价指标体系,基于三标度层次分析法获取各评价指标的权重,获得各评价指标的权重集合;
8.确定隶属云模糊关系矩阵的数字特征;
9.根据权重集合和数字特征获取综合评价云,计算综合评价云与评价云之间的相似度,确定与综合评价云最为接近的评价云,获得综合评价结果。
10.进一步地,所述构建评语集云模型,以及生成基于评语集云模型的评价云,包括:
11.采用由m个评语组成的评价集来评价多层次结构中的各个指标元素,评语集为v=(v1,v2,...vm);
12.假设评语值的取值范围为[0,1],将区间[0,1]分成m个子空间,其中第i个子空间为[h
min
,h
max
];
[0013]
将m个子空间输入评语集云模型,输出评价云pjci(exi,eni,hei),其中i=1,2,...m。
[0014]
进一步地,exi的计算方式如下:
[0015][0016]
eni的计算方式如下:
[0017][0018]
式中,为第i个子空间数值的上限,为第i个子空间数值的下限;
[0019]
另外,hei=β,β为常数。
[0020]
进一步地,所述构建智能船舶航行能力评价指标体系,基于三标度层次分析法获取各评价指标的权重,获得各评价指标的权重集合,包括:
[0021]
构建智能船舶航行能力评价指标体系,根据各评价指标的权重构建比较矩阵和判断矩阵;
[0022]
对判断矩阵进行优化,获得优化矩阵;
[0023]
根据优化矩阵计算各评价指标的单一权重值,并进行归一化处理;
[0024]
基于三标度层次分析法,根据归一化处理的权重,获得各评价指标的权重集合。
[0025]
进一步地,所述比较矩阵a的表达式如下:
[0026][0027]
其中,
[0028][0029]
所述判断矩阵k的表达式如下:
[0030][0031]
其中,
[0032][0033]
式中,ri、rj为重要程度排序指数,n为矩阵阶数;k
ij
为判断矩阵中相应的元素;
[0034]
所述优化矩阵b的表达如下:
[0035]
[0036]
其中,
[0037][0038]
各评价指标的单一权重值的计算公式如下:
[0039][0040]
归一化处理后的权重值如下:
[0041][0042]
式中,wi为第i个因素对应的权重值;为第i个因素对应的归一化权重值;n为评价指标总数;
[0043]
指标权重集合的表达式如下:
[0044][0045]
进一步地,所述确定隶属云模糊关系矩阵的数字特征,包括:
[0046]
假设被评价对象有n个属性,每个属性有n中评价,得到相应的评价矩阵(r)n×n,若将每个评价看作一个云滴,根据云模型理论则可生成n个隶属云;
[0047]
根据评价矩阵(r)n×n计算隶属云的数字特征,生成云滴数为num,获得num个云滴及隶属度μ。
[0048]
进一步地,所述根据评价矩阵(r)n×n计算隶属云的数字特征,生成云滴数为num,获得num个云滴及隶属度μ,包括:
[0049]
a1、根据评价矩阵(r)n×n,计算数字特征lsci=(exi,eni,hei),计算公式如下:
[0050][0051]
式中,xi为第i种评价;
[0052]
a2、产生1个期望为en,标准差为he的正态随机数
[0053]
a3、产生1个期望为ex,标准差为en的正态随机数xj=norm(ex,en);
[0054]
a4、计算令(xj,uj)作为一个云滴;
[0055]
a5、重复步骤a2~a4,直至产生num个云滴。
[0056]
进一步地,所述综合评价云cbc=(ex,en,he)的计算公式如下:
[0057][0058]
进一步地,所述根据权重集合和数字特征获取综合评价云,计算综合评价云与评价云之间的相似度,确定与综合评价云最为接近的评价云,获得综合评价结果,包括:
[0059]
b1、给定评价云pjci=(exi,eni,hei),令i=1,以及综合评价云cbc=(ex,en,he);计算在pjc1中生成的以en1为期望,以he1为标准差的正态随机数enj=norm(en,he2);
[0060]
b2、在评价云pjc1中生成以ex1为期望和以enj为标准差的正态随机数xj=norm(en,he2);
[0061]
b3、计算隶属度
[0062]
b4、重复步骤b2~b3,直至产生n个隶属度μj;
[0063]
b5、计算相似度
[0064]
b6、根据综合评价云与评价云之间的相似度δ,获取最大的δ值所对应的评语作为最终评价结果。
[0065]
本发明所采用的另一技术方案是:
[0066]
一种船舶智能航行系统的评价装置,包括:
[0067]
至少一个处理器;
[0068]
至少一个存储器,用于存储至少一个程序;
[0069]
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行,使得所述至少一个处理器实现上所述方法。
[0070]
本发明的有益效果是:本发明将三标度层次分析法与云模型理论结合起来,能够解决船舶智能航行系统综合评价过程中广泛存在的随机性、模糊性等问题,满足了船舶智能航行系统的评价需要。
附图说明
[0071]
为了更清楚地说明本发明实施例或者现有技术中的技术方案,下面对本发明实施例或者现有技术中的相关技术方案附图作以下介绍,应当理解的是,下面介绍中的附图仅仅为了方便清晰表述本发明的技术方案中的部分实施例,对于本领域的技术人员而言,在无需付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获取到其他附图。
[0072]
图1是本发明实施例中一种船舶智能航行系统的评价方法的步骤流程图;
[0073]
图2是本发明实施例中一种基于三标度层次分析法和云模型的船舶智能航行系统评价系统的结构示意图。
具体实施方式
[0074]
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。对于以下实施例中的步骤编号,其仅为了便于阐述说明而设置,对步骤之间的顺序不做任何限定,实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
[0075]
在本发明的描述中,需要理解的是,涉及到方位描述,例如上、下、前、后、左、右等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
[0076]
在本发明的描述中,若干的含义是一个或者多个,多个的含义是两个以上,大于、小于、超过等理解为不包括本数,以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
[0077]
本发明的描述中,除非另有明确的限定,设置、安装、连接等词语应做广义理解,所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。
[0078]
本发明面向船舶智能航行系统评价的难点,提出基于三标度层次分析法和云模型的船舶智能航行系统智能能力评价方法,通过综合评价云与评价云之间的相似度,确定与综合评价云最为接近的评价云,获得综合评价结果,形成对船舶智能航行系统的智能能力的评价。
[0079]
如图2所示,本实施例提供一种基于三标度层次分析法和云模型的船舶智能航行系统评价系统,包括:
[0080]
模糊矩阵建立单元,用于生成智能航行系统评价指标的隶属云的模糊关系矩阵;
[0081]
评语集云模型单元,用于生成基于评语集云模型的评价云;
[0082]
三标度层次分析单元,用于构建智能船舶航行能力评价指标体系,并提供各层评价指标的权重集合w;
[0083]
对比评价单元,用于计算出综合评价云与评价云之间的相似度,确定与综合评价云最为接近的评价云,最终得到综合评价结果。
[0084]
如图1和图2所示,本实施例提供一种船舶智能航行系统的评价方法,通过采用三标度层次分析法确定了各项指标的权重,并且基于云模型理论,进一步实现了专家评价信息从定性与定量的转换。最后,计算出综合评价云与评价云之间的相似度,确定与综合评价云最为接近的评价云,最终得到综合评价结果。该方法具体包括以下步骤:
[0085]
s1、构建评语集云模型,以及生成基于评语集云模型的评价云。
[0086]
确定评价对象的等级是船舶智能航行系统评价的关键所在。通常,通过前期广泛征求专家的意见,采用由m个评语组成的评价集来评价多层次结构中的各个指标元素,评语集为v={v1,v2,...vm)。
[0087]
假设评语值的取值范围为[0,1],将区间[0,1]分成m个子空间,其中第i个子空间为[h
min
,h
max
]。例如m取3,即评语集为v=(v1,v2,v3),假设v1为[0,0.3],v2为[0.3,0.7],v3为
[0.7,1],这三个评语对应数值区间之和为1。
[0088]
评价集云模型的生成:输入m个子空间;输出评价云pjci(exi,eni,hei),其中i=1,2,...m。
[0089]
s11:根据各区间的上下限值,判断其为双边约束还是单边约束,计算exi。
[0090][0091]
s12:根据上一步计算的结果,计算eni。
[0092][0093]
s13:进一步计算超熵hei=β,β为常数,可根据评语本身的模糊程度来调整,取值不宜偏大。
[0094]
s2、构建智能船舶航行能力评价指标体系,基于三标度层次分析法获取各评价指标的权重,获得各评价指标的权重集合。
[0095]
根据船舶智能航行系统各组成部分对于航行的重要性,构建智能船舶航行能力评价指标体系,并咨询相关专家对各评价指标进行评价权重打分,再基于三标度层次分析法的权重确定,最终得到各指标的权重集合。
[0096]
基于三标度层次分析法的权重确定:输入比较矩阵a;输出指标权重
[0097]
s21:比较矩阵和判断矩阵的建立。
[0098]
通过专家赋予船舶智能航行系统各评价指标的权重,对准则层与指标层中各评价因素的重要性进行比较。采用三标度法由式(3)得到各元素间的比较矩阵a。
[0099][0100]
其中,
[0101][0102]
构造比较矩阵后,由式(5)得到比较矩阵a对应的判断矩阵k。
[0103]
[0104][0105]
式中ri、rj为重要程度排序指数,n为矩阵阶数;k
ij
为判断矩阵中相应的元素。
[0106]
s22:优化矩阵计算:
[0107][0108]
则优化矩阵b为:
[0109][0110]
s23:评价指标权重值计算。
[0111]
计算各评价指标的单一权重值,并作归一化处理。
[0112][0113][0114]
式中wi为第i个因素对应的权重值;为第i个因素对应的归一化权重值;n为评价指标总数。
[0115]
通过上述计算则得到基于三标度层次分析法的船舶智能航行系统评价各指标权重集合:
[0116][0117]
s3、确定隶属云模糊关系矩阵的数字特征。
[0118]
假设被评价对象有n个属性,n个专家对指标属性进行评价,得到相应的评价矩阵(r)n×n,若将每个评价看作一个云滴,根据云模型理论则可生成n个隶属云。
[0119]
指标隶属云的生成:输入评价矩阵(r)n×n,计算隶属云的数字特征lsci=(exi,eni,hei),i=1,2,...,n,生成云滴数为num;输出num个云滴及隶属度μ。
[0120]
s31:根据评价矩阵(r)n×n,采用式(12)计算隶属云的数字特征lsci=(exi,eni,hei),i=1,2,...,n。
[0121][0122]
s32:产生1个期望为en,标准差为he的正态随机数
[0123]
s33:产生1个期望为ex,标准差为en的正态随机数xj=norm(ex,en)。
[0124]
s34:计算令(xj,μj)作为一个云滴。
[0125]
s35:重复步骤s31~s34,直至产生要求的num个云滴为止。
[0126]
s4、根据权重集合和数字特征获取综合评价云,计算综合评价云与评价云之间的相似度,确定与综合评价云最为接近的评价云,获得综合评价结果。
[0127]
在已知各个指标的隶属云的数字特征值以及对应的指标权重的基础上,由式(12)计算出上一层指标的隶属云的数字特征,依此类推,可求得船舶智能航行的综合评价云cbc=(ex,en,he):
[0128][0129]
式中:n为属性个数;wi为属性对应的权重。由式(12)即可确定船舶智能航行的综合评价云的数字特征值;然后在此基础上,计算出综合评价云与评价云之间的相似度,确定与综合评价云最为接近的评价云,最终得到综合评价结果。
[0130]
设为pjc1=(ex1,en1,he1)、pjc2=(ex2,en2,he2)为两个评价云,若pjc1生成的云滴为(xi,μi),则xi在云pjc2中的隶属度为μi,称为pjc1与pjc2的相似度,记作δ。
[0131]
综合评价云相似度的计算:输入评价云pcji=(exi,eni,hei),其中,i=1,2,...,m,综合评价云cbc=(ex,en,he);输出δ。
[0132]
s41:给定评价云pjci=(exi,eni,hei),令i=1,以及综合评价云cbc=(ex,en,he);计算在pjc1中生成的以en1为期望,以为he1标准差的正态随机数enj=norm(en,he2)。
[0133]
s42:在评价云pjc1中生成以ex1为期望和enj为标准差的正态随机数xj=norm(en,he2)。
[0134]
s43:计算
[0135]
s44:重复步骤s42~s43,直至产生n个μj。
[0136]
s45:计算
[0137]
s46:计算综合评价云与评价云之间的相似度δ,其中最大的δ值所对应的评语即为最终评价结果。
[0138]
综上所述,本实施例相对于现有技术,具有如下优点及有益效果:
[0139]
(1)、本实施例方法可实现定性评价到定量评价之间的转换,有利于进一步解决评价过程中存在的模糊性、随机性。
[0140]
(2)、本实施例中,通过三标度层次分析法克服了主观认识的片面差异性,省去了复杂的一致性检验过程,评价方法具有简洁性和可行性。
[0141]
(3)、本实施例中,利用综合评价云和评价云横向比较的方法,使得评价结果更为稳定,降低了单一评价结果的偶然性。
[0142]
本实施例还提供一种船舶智能航行系统的评价装置,包括:
[0143]
至少一个处理器;
[0144]
至少一个存储器,用于存储至少一个程序;
[0145]
当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行,使得所述至少一个处理器实现如图1所示方法。
[0146]
本实施例的一种船舶智能航行系统的评价装置,可执行本发明方法实施例所提供的一种船舶智能航行系统的评价方法,可执行方法实施例的任意组合实施步骤,具备该方法相应的功能和有益效果。
[0147]
本技术实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序,该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令,该计算机指令存储在计算机可读存介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令,处理器执行该计算机指令,使得该计算机设备执行图1所示的方法。
[0148]
本实施例还提供了一种存储介质,存储有可执行本发明方法实施例所提供的一种船舶智能航行系统的评价方法的指令或程序,当运行该指令或程序时,可执行方法实施例的任意组合实施步骤,具备该方法相应的功能和有益效果。
[0149]
在一些可选择的实施例中,在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如,取决于所涉及的功能/操作,连续示出的两个方框实际上可以被大体上同时地执行或所述方框有时能以相反顺序被执行。此外,在本发明的流程图中所呈现和描述的实施例以示例的方式被提供,目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的实施例是可预期的,其中各种操作的顺序被改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。
[0150]
此外,虽然在功能性模块的背景下描述了本发明,但应当理解的是,除非另有相反说明,所述的功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中,或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理解的是,有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本发明是不必要的。更确切地说,考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下,在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此,本领域技术人员运用普通技术就能够在无
需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本发明。还可以理解的是,所公开的特定概念仅仅是说明性的,并不意在限制本发明的范围,本发明的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。
[0151]
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:u盘、移动硬盘、只读存储器(rom,read-only memory)、随机存取存储器(ram,random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0152]
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤,例如,可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何计算机可读介质中,以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用,或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言,“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
[0153]
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下:具有一个或多个布线的电连接部(电子装置),便携式计算机盘盒(磁装置),随机存取存储器(ram),只读存储器(rom),可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器),光纤装置,以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外,计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质,因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描,接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序,然后将其存储在计算机存储器中。
[0154]
应当理解,本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(pga),现场可编程门阵列(fpga)等。
[0155]
在本说明书的上述描述中,参考术语“一个实施方式/实施例”、“另一实施方式/实施例”或“某些实施方式/实施例”等的描述意指结合实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。
[0156]
尽管已经示出和描述了本发明的实施方式,本领域的普通技术人员可以理解:在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
[0157]
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明,但本发明并不限于上述实施例,熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换,这
些等同的变形或替换均包含在本技术权利要求所限定的范围内。
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