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公开(公告)号：CN119885431A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411947094.3
申请日：2024-12-27
Applicant: 中国舰船研究设计中心
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于分离型模型的船舶操纵运动水动力参数辨识方法，包括以下步骤：S1)基于船舶航行样本数据，获取船舶分离型模型的操纵运动水动力参数；S2)对样本数据进行预处理；S3)建立辨识数学模型；S4)对预处理后的样本数据通过差分法和数据中心化进行处理，重新定义水动力系数辨识的回归模型的输入和输出，获得重新辨识的操纵运动水动力参数；S5)将辨识出的船舶操纵运动水动力参数应用于船舶分离型模型的水动力计算，进行船舶运动预测或基于模型的船舶运动控制。本发明对样本建立水动力系数辨识的回归模型，计算分离型模型的无人艇水动力系数，采用差分法和数据中心法重构回归模型以减缓参数漂移，获得更接近真实值的水动力系数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118928687A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411173367.3
申请日：2024-08-26
Applicant: 中国舰船研究设计中心
Abstract: 本发明公开一种无人艇功能测试试验方法及系统，该方法包括无线遥控及通信功能试验方法、无人控制与显示功能试验方法、航线跟踪性能试验方法、自主避碰能力试验方法以及外部系统接入试验方法。本发明用于对无人艇的无线遥控及通信、无人控制与显示、航线跟踪、自主避碰、外部系统接入等功能进行测试验证，为一类小型无人艇提供了标准化、流程化的功能测试试验方案，可以有效缩短无人艇出厂过程中试验周期、显著降低试验成本高，促进无人艇产业规模化形成。
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公开(公告)号：CN119806145A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411938232.1
申请日：2024-12-26
Applicant: 中国舰船研究设计中心
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明公开了一种强化学习与领域知识融合的无人艇集群路径规划方法，包括以下步骤：1)搭建无人艇集群路径规划模型训练场景环境；2)建立无人艇路径规划模型；初始化每个无人船路径规划的深度网络θk和深度网络Φk；3)对网络θk进行预训练；步骤4)对无人艇路径规划模型进行训练；5)对更新后无人船集群路径规划模型进行效果评估，若效果满足无人船集群路径规划需求，则结束无人船集群路径规划模型训练，得到预训练好的无人船集群路径规划模型；6)使用训练完成的无人船集群路径规划模型解决无人船集群路径规划。本发明方法引入了先验知识进行模型预训练，降低了模型的解空间复杂度；同时为模型的更新提供了引导，保证了效果的稳定性。
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公开(公告)号：CN119024850A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411173366.9
申请日：2024-08-26
Applicant: 中国舰船研究设计中心
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明公开了一种小型无人艇试验平台及无人集群算法等效验证方法，该无人艇试验平台包括无人艇平台和指控系统；无人艇平台包括艇体平台、航行控制系统、导航定位系统、导航雷达系统、一体化光电云台系统和船端数图一体通信系统；导航定位系统、导航雷达系统、一体化光电云台系统和船端数图一体通信系统均与航行控制系统连接，航行控制系统采集艇体平台的数据并执行对艇体平台的控制；指控系统包括视距遥控系统、指挥控制系统、路径规划系统和岸端数图一体通信系统；各系统均与岸端数图一体通信系统连接；船端数图一体通信系统与岸端数图一体通信系统实现无人艇平台和指控系统之间的通信。本发明实现了一种小型无人艇试验平台的设计。
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公开(公告)号：CN119806144A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411930341.9
申请日：2024-12-26
Applicant: 中国舰船研究设计中心
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明公开了一种知识与数据融合的无人艇路径跟踪控制方法，包括以下步骤：1)训练环境搭建；2)建立无人艇路径跟踪控制模型；3)对网络进行预训练；4)模型训练；5)得到预训练好的无人艇路径跟踪控制模型；6)使用预训练好的无人艇路径跟踪控制模型进行无人艇路径跟踪控制。本发明所述方法引入了先验知识，更新更加迅速，效果更加稳定：知识驱动辅助的引入降低了深度强化学习模型的解空间复杂度、有利于算法收敛；知识驱动方法为基于数据驱动的深度强化学习模型的更新提供了引导，保证了模型的效果的稳定性。
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公开(公告)号：CN119003786A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411093243.4
申请日：2024-08-09
Applicant: 中国舰船研究设计中心
IPC: G06F16/36 , G06F16/33 , G06F40/284 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于向量表示的知识嵌入方法，包括以下步骤：1)根据所有背景知识库V的词语构建一棵Trie树；2)根据Trie树和给定输入句子，查找输入句子中存在的背景知识词语；3)将背景知识词语按照长度进行维度划分，再转换为字嵌入向量；4)对背景知识词语引入词性标签表示词语所属的词性，生成多维的背景知识嵌入向量；5)将字嵌入向量与多维的背景知识嵌入向量拼接得到输入向量；6)将输入向量输入实体识别模型，利用所述实体识别模型识别自然文本中存在的实体。本发明将不同类型、表示方式、长度的知识表示为统一的向量嵌入神经网络输入中，为神经网络模型提供背景知识，避免神经网络预测出现常识性错误或者预测与知识冲突的情况。
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