公开(公告)号：CN116522002B

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202310767471.4

申请日：2023-06-27

Applicant: 交通运输部水运科学研究所 ,  长江三峡通航管理局

Inventor： 安小刚 ,  朱玮玮 ,  汪慧勇 ,  王俊文 ,  于嘉恒

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06F18/22 ,  G06F18/15 ,  G06F18/23 ,  G06F18/243

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的通航服务系统的容器推荐方法及系统，该方法包括：获取用户使用通航服务系统的历史数据，并进行向量化处理，生成历史数据特征向量；提取每个容器的特征向量，特征向量包括：每个容器的运行状态特征向量和每个容器所提供的软件功能特征向量；通过机器学习模型对每个容器的特征向量进行建模和训练，将容器进行分类，得到用户的容器类别，容器类别和历史数据特征向量，设置精准容器推荐模型，计算每个容器与用户的第一相似度，第一相似度最高的容器推荐给用户；设置容器间相似度推荐模型，在第一相似度最高的容器所在的类别中，计算第一相似度最高的容器与其余容器的第二相似度，将第二相似度最高的容器推荐给用户。

公开(公告)号：CN116522002A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310767471.4

申请日：2023-06-27

Applicant: 交通运输部水运科学研究所 ,  长江三峡通航管理局

Inventor： 安小刚 ,  朱玮玮 ,  汪慧勇 ,  王俊文 ,  于嘉恒

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06F18/22 ,  G06F18/15 ,  G06F18/23 ,  G06F18/243

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的通航服务系统的容器推荐方法及系统，该方法包括：获取用户使用通航服务系统的历史数据，并进行向量化处理，生成历史数据特征向量；提取每个容器的特征向量，特征向量包括：每个容器的运行状态特征向量和每个容器所提供的软件功能特征向量；通过机器学习模型对每个容器的特征向量进行建模和训练，将容器进行分类，得到用户的容器类别，容器类别和历史数据特征向量，设置精准容器推荐模型，计算每个容器与用户的第一相似度，第一相似度最高的容器推荐给用户；设置容器间相似度推荐模型，在第一相似度最高的容器所在的类别中，计算第一相似度最高的容器与其余容器的第二相似度，将第二相似度最高的容器推荐给用户。

公开(公告)号：CN114742128A

公开(公告)日：2022-07-12

申请号：CN202210240462.5

申请日：2022-03-10

Applicant: 交通运输部水运科学研究所

Inventor： 李林 ,  安小刚 ,  侯国佼 ,  顾群 ,  程为平 ,  汪慧勇

IPC: G06K9/62 ,  G08G3/00

Abstract: 本发明公开了一种船舶异常行为的识别方法、装置、终端和存储介质，该方法包括：按设定采样周期，采样设定水域内所有船舶的航行数据；根据设定水域内预先设置的网格模型的编号集合，提取该集合内所有航行数据，对网格模型进行训练，得到设定水域内的船舶异常行为识别模型；对设定时长内采集到的所有船舶的航行数据进行聚类分析，对设定水域内的船舶异常行为识别模型进行分类，得到设定水域内的船舶异常行为分类识别模型，对设定水域内的船舶异常行为进行分类识别，得到分类识别结果。该方案，通过采用固定周期采集AIS收发信息，对历史船位数据进行聚类分析并建模，对船舶违规行为进行分析，从而较容易地实现对船舶违规行为的分析。