面向定线制水域船舶航行安全评估的流推理机制与方法研究

摘要

随着物联网技术的发展和传感器的普及，产生了大量流数据，但是传统的知识表达与数据推理方式难以有效实时处理这类数据。流推理是融合了知识表示与推理、本体和流数据处理等技术，对不同类型流数据及其关联关系进行知识表达，并实时处理的一种推理模式。 近年来，长江沿线部分航段实施了船舶定线制，一定程度上保障了船舶航行安全，但仍不可避免存在航行风险。随着智能航道的建设，船舶航行AIS数据以及各类环境数据的采集成为可能，它们具有典型流数据的特点。但是传统的船舶航行安全评估方法在实时处理流数据，尤其是结合各种经验知识进行分析、推理和判断等方面显得不足，无法满足海事安全监管的智能化与自动化的需求。 针对上述问题，本文提出了面向定线制水域船舶航行安全评估的流推理机制与方法，研究工作成果如下： 1)构建了定线制水域船舶航行安全评估本体 分析定线制水域船舶航行的特点，确立定线制水域船舶航行安全评估要素初始集和安全等级标准；基于条件信息熵粗糙集方法对该初始集约简，邀请领域专家进一步修正，从而得到构建本体的安全评估要素；在此基础上，结合领域知识，确定安全评估本体构建流程；建立领域知识中有关类以及类之间层次关系；定义安全评估本体的对象属性、数据属性以及本体实例；将领域知识转化为SWRL规则形式，最终构建了定线制水域船舶航行安全评估本体。 2)设计了面向定线制水域船舶航行安全评估的流推理机制 该机制由安全评估流数据表达和面向安全评估的流推理引擎构成。安全评估流数据表达利用RDF框架对AIS数据、气象数据、水文数据等进行描述，以适应流数据处理的时效性和实现不同类型的安全评估流数据的融合，并动态构建安全评估实例本体，完成对安全评估领域知识的描述。面向安全评估的流推理引擎采用混合式推理方式：首先对SR-Tbox采用描述逻辑推理，对推理结果使用规则模板化方法转换为SR-JRule；然后结合SR-JRule，使用Jena对安全评估实例本体进行规则推理，从而提高推理效率，及时获得船舶航行安全等级评估结果。 3)探究了面向定线制水域船舶航行安全评估的流推理方法 为了提高推理的时效性与准确性，使用Spark Streaming接收安全评估流数据，结合Jena，生成了安全评估RDF流；然后，依据用户请求，使用SPARQL进行查询，并结合安全评估本体中的SR-Abox动态创建安全评估实例本体；最后，设计了面向SR-Tbox的描述逻辑推理算法，研究了SR-Tbox推理结果的规则模板化转化方法以及基于SWRL与Jena规则映射关系的SR-Rules的规则转化方法，并完成了安全评估流推理算法设计。 4)实验验证与分析 选择时效性、检测率和误报率作为评价指标，对本文提出的安全评估流推理方法与基于描述逻辑的推理方法、基于规则的推理方法进行了实验比较；同时，与其它的船舶航行安全评估方法也进行了实验对比；结果表明本文所提方法能及时处理流数据，并保证推理结果的有效性。

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国内研究现状

1.2.2 国外研究现状

1.2.3 存在的问题

1.3 研究内容

1.4 组织结构

1.5 本章小结

第2章 定线制水域船舶航行安全评估本体建模

2.1 问题描述

2.2定线制水域船舶航行特点及安全等级标准

1) 定线制水域船舶航行特点

2) 定线制水域船舶航行安全等级标准

2.3 安全评估要素提取方法

2.3.1 安全评估要素初始集

2.3.2 基于条件信息熵粗糙集的安全评估要素约简方法

2.3.3 安全评估要素的确定

2.4 安全评估本体建模方法

2.4.1 安全评估本体的构建流程

2.4.2 安全评估本体构建

2.5 本章小结

第3章 面向定线制水域船舶航行安全评估的流推理机制研究

3.1 问题描述

3.2 面向安全评估的流推理架构

3.2.1 流数据及流推理

3.2.2 面向安全评估的流推理机制

3.3 面向安全评估的流数据表达

3.3.1 安全评估RDF流的构建

3.3.2 安全评估实例本体动态创建

3.4 面向安全评估的流推理引擎

3.4.1 流推理引擎的工作流程

3.4.2 流推理引擎的工作机理

3.5 本章小结

第4章 面向定线制水域船舶航行安全评估的流推理方法研究

4.1 问题描述

4.2 面向安全评估的流数据生成方法

4.2.1 安全评估RDF流生成方法

4.2.2 安全评估实例本体的动态创建方法

4.3 面向安全评估的流推理方法

4.3.1 描述逻辑推理与规则推理

4.3.2 面向安全评估的流推理引擎设计

4.4 本章小结

第5章 实验验证与分析

5.1 实验平台

5.2 实验数据与实验指标

5.2.1 实验数据

5.2.2 评估指标

5.3 实验与分析

5.4 本章小结

第6章 结论与展望

6.1 研究工作总结

6.2 展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间的研究成果