CN105574017A - 一种用于船舶避碰的智能检索装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种用于船舶避碰的智能检索装置。本发明特征是通过访问知识库中过去同类问题的求解方法，从而获得当前问题求解的一种推理模式。针对船舶避碰案例结构和案例推理方法的特点，建立避碰案例库能够准确地从库中检索出与当前会遇局面相似的避碰案例，可以有效地辅助船舶驾驶人员进行避碰决策。

Description

一种用于船舶避碰的智能检索装置

技术领域

本发明涉及船舶避碰检索领域，具体涉及一种用于船舶避碰的智能检索装置。

背景技术

船舶避碰是航海科学技术的重点研究领域之一，自世纪年代起随着人工智能和信息技术的发展，国内外航海界的学者和专家开始了船舶避碰专家系统的研究，并取得了初步的成果，在研究避碰专家系统的同时，避碰知识库作为其中的重要模块也受到高度的重视。

案例推理技术的避碰知识库，作为解决避碰知识获取和推理问题的有效途径，可以充分利用海上船舶成功避碰的实例或学习船舶碰撞事故的经验教训，实现海上避碰案例的有效利用。分析船舶在海上面临碰撞危险时的避碰决策问题，为船舶驾驶人员采取正确、有效的避碰措施提供辅助支持。

发明内容

为了弥补上述技术的不足，本发明提供了一种用于船舶避碰的智能检索装置。本发明特征是通过访问知识库中过去同类问题的求解方法，从而获得当前问题求解的一种推理模式。针对船舶避碰案例结构和案例推理方法的特点，建立避碰案例库能够准确地从库中检索出与当前会遇局面相似的避碰案例，可以有效地辅助船舶驾驶人员进行避碰决策。

本发明以Java语言为开发工具，以MSSQLServer2000为后台数据库开发实现了的避碰案例库管理原型。系统实现了避碰案例的获取检索维护等功能，对于给定的船舶会遇局面，系统能够综合分析案例库中的避碰案例进行判断和推理，从案例库找出和当前会遇局面最匹配的避碰案例，并给出较为合理的避碰方案，从而实现对避碰决策的辅助支持。

本发明是基于经验知识进行推理的人工智能技术。它通过访问案例库中源案例的求解而获得当前问题的解决方法。而这一特点正符合船舶避碰时驾驶人员的习惯做法，根据避碰案例结构和CBR的特点，深入研究了避碰知识库系统的知识获取检索冗余检查等问题，提出了建立避碰知识库思路，并开发了避碰知识库管理原型系统，为今后船舶自动避碰提供了有效的借鉴。

案例推理是人工智能领域一项重要的类比思维推理方法。它将历史的案例知识或信息用于新问题的求解，是由目标问题的提示获取源案例来指导问题求解的一种策略。其推理过程具有人类经验推理的一些特征，其基本过程是当遇到新问题时，根据目标问题关键特性在源案例库中进行检索，找出与目标问题最相近的候选源案例重用此候选案例。如果对此候选案例的

解决方法不满意，可以对它进行修改以适应目标问题。最后把修改过的案例作为新的案例保存在案例库中，以便下次遇到类似的问题时作为参考。

以案例作为知识元，知识获取和表示自然直接，并且具有自学习功能，无需显式的领域知识模型，避免了知识获取瓶颈而且系统开放易于维护，推理速度较快。

一个系统是一个表示检索冗余检查推理的完整的系统，选择方法构建避碰知识库主要依据有以下几点：不需要一个确定的领域模型；知识获取就是历史案例的收集过程，而船舶在海上航行过程有很多成功的避碰案例可供参考。并且一些船舶碰撞事故，经专家修正后也可以作为避碰案例库案例的来源。避碰案例提取的数据主要有船舶参数、环境参数和船舶避让措施，这些参数很容易用装置中的知识表示方法表示出来。

避碰案例的推理是根据船舶参数和环境参数的匹配情况，寻求合适的避碰措施与装置中框架的推理过程相似的避碰知识库设计，关键技术避碰案例的获取在构建避碰案例知识库时，案例的获取途径有两种：⑴海上船舶碰撞事故的反例⑵通过船舶航行数据记录仪回放提取的避碰案例。一般说来船舶碰撞事故大多是船舶驾驶人员没有严格遵守“1972年国际海上避碰规则”或没有运用良好的船艺避碰造成的，因此可以通过分析碰撞案例对海员错误的操船方法加以修正，把修正后的碰撞案例作为避碰案例，为其它船舶在类似环境和条件下的避碰提供参考意见。专门用于实时记录船舶航行数据。通过VDR的回放再现船舶的航行过程，也可从中提取船舶避让它船的正确操船方法，作为避碰案例。

一、避碰案例的表示

船舶驾驶人员在采取避碰行动时通常做法是：首先观察分析本船与附近其他船舶的会遇态势，了解船舶附近的通航环境，在采取避碰行动之前，根据当时的情况从记忆中寻找与当前会遇局面相似的避碰案例并结合“1972年国际海上避碰规则”和海员通常做法，对记忆中的案例进行适当修正，作为当前的避碰方案。

根据船舶驾驶人员这种通常的避碰思维活动，在构建避碰知识库时，采用框架的表示方法来表示避碰案例知识。

1、框架表示法是一种适应性强、概括性高、结构化良好、推理方式灵活的知识表示方法。

框架是知识表示的基本单位由若干个称为槽的结构组成，用于描述对象某一方面的属性。每个槽由数个侧面组成，用于描述相应属性的一个方面。不同框架之间通过槽之间关系建立联

系，构成框架网络用来表示对象间的各种关系。

采用框架表示避碰案例时，框架是用来描述船舶间会遇局面的数据结构，槽表示避碰案例的属性并根据属性重要程度，赋予相应的权值。侧面用来对避碰案例的属性进行描述，船舶间避碰与人船环境管理等各个方面有关，涉及到众多因素。因而很难面面俱到地对避碰案例进行描述，只能选取影响避碰决策的关键属性，作为框架表示的槽和侧面，包括本船和目标船主要运动参数，以及影响到避碰的主要环境参数，其它一些次要因素不作考虑。

案例各个属性在描述避碰案例中所起的作用是不同的，因此在属性确定后需要对每个属性赋予合理的权重，以便在检索避碰案例时，让关键的属性对检索结果影响较大，次要的属性对检索结果影响。

2、层次分析法：

将定量和定性相结合的一种层次权重决策分析方法，适合于对决策结果难于直接准确计量的场合，是解决属性权重的有效方法。大体可分为个计算步骤：

⑴建立属性的递阶层次结构

⑵构造判断矩阵

⑶由判断矩阵计算属性的相对权重

⑷一致性检验

⑸计算各层次元素的组合权重

为确定案例各属性的权重，可采用问卷法获得。

二、避碰案例的检索：

避碰案例的检索就是从案例库中找到与目标问题最相近的案例，由于采用框架表示的避碰案例是通过总结、分析碰撞案例或从VDR中提取的避碰案例，一般说来不会与其它的避碰一致，因为完全一致的避碰案例是不存在的。所以避碰案例的检索是从案例库中，找到满足一定要求的与目标问题近似匹配的案例而不是精确匹配的案例。

案例检索的方法较多，经典的的案例检索方法有：最邻近检索法、归纳索引法和知识引导法种。⑴最邻近法该方法的主要特点是：能找到相似度高的案例，准确率较高，但随着案例库中案例数量的增多，检索的时间复杂度会线性增长，所以该算法适用于小型案例库的案例检索。⑵归纳检索法其主要思想是：从案例的属性中抽取出最能将该案例与其它案例区分开的属性，并根据这些属性将案例组织成1个层次结构，检索时采用判别树搜索策略。⑶知识引导法利用现有案例库中相关案例的元知识来确定每个案例哪些属性是重要的，并据此进行案例的组织和检索避碰案例的检索。

当规模比较小时，采用最邻近算法比较合适。首先计算目标问题和源案例相对应的属性之间的相似度，再根据属性的权值计算目标问题和各个源案例的相似度。

此外，为使检索到的源案例，对目标问题的避碰有较好的参考和指导意义，必须保证源案例和目标问题所描述的情况尽可能相似，因此需要设置1个阈值，当目标问题与源案例的相似度小于预先设置的阈值时，就认为不匹配。

三、案例库冗余检查：

案例库中随着案例的增加有可能出现相似度高的案例造成案例库的冗余，影响到案例的检索和使用效率，必须要防止这种情况的发生，同时也有可能存在案例的问题描述相似而避碰方案不一致的情况，造成案例的不一致降低了案例库解决问题的能力。因此在构建案例库和输入新的案例时需要进行案例的冗余检查。检查方法是利用案例的相似性判断来实现。基本思想为在新案例的输入时与库中已有案例比较，如果输入案例和库中某个案例的相似度超过设定阈值就可以认为两案例等价，这种方法比较简单效果也较理想。

Claims (3)

1.一种用于船舶避碰的智能检索装置，其特征是通过访问知识库中过去同类问题的求解方法，从而获得当前问题求解的一种推理模式。

2.本发明以Java语言为开发工具，以MSSQLServer2000为后台数据库开发实现了的避碰案例库管理原型。

3.装置所含运算步骤包括：⑴避碰案例的表示：框架表示法和层次分析法；⑵避碰案例的检索；⑶案例库冗余检查。