基于Bayesian改进算法的回转窑故障诊断模型研究

贝叶斯网络是数据挖掘最有效和可靠的方法之一,而贝叶斯网络结构学习是贝叶斯网络研究的关键环节。针对现有经典结构学习算法——爬山算法易陷入局部最优、效率低的问题,通过计算互信息建立最大支撑树,并将最大支撑树与简化爬山算法相结合,提出了一种新的贝叶斯网络结构学习改进算法。通过与经典的爬山法和K2算法进行比较,结果表明该改进算法不仅能够得到较高准确率的模型,而且能够提高模型建立的效率。最后基于该改进算法,结合冀东水泥集团的水泥回转窑现场运行数据,建立了水泥回转窑故障诊断模型,实现了精确快速的故障诊断。

造船市场月评

造船市场热度明显降温,新船成交量不增反跌。2018年,国际形势风云突变,中美贸易摩擦不断升级、中东等地区的地缘政治动荡加剧,全球经济复苏势头减弱,国际贸易增速放缓。虽然国际航运市场行情进一步改善,但行业基本面更趋脆弱,受不确定因素和潜在风险持续增加影响,船东新船投资日趋谨慎,特别是投机行为,自年初以来日渐减少,另外,部分在谈项目推进十分缓慢。

造船市场月评

造船市场愈发低迷,新船需求持续萎缩。6月份,船东观望情绪加重,进一步收紧投资,全球仅有26艘新船订单签订,共计207万载重吨。

船舶行业大语言模型构建技术研究

大语言模型是具有大量参数和计算资源的人工智能模型,能够实现文本生成、问答、对话等自然语言处理任务。大语言模型可分为通用领域和垂直领域,通用领域大模型注重模型在对话、数学、编程等人类通用智能的能力,垂直领域大模型注重模型解决行业问题的能力。

区块链技术在船舶领域应用前景分析

展望未来,区块链技术在解决造船行业实际问题。提升企业竞争力方面有较大的潜力。区块链技术是一种全新的、去中心化架构的、极具颠覆性的技术,最初主要应用在金融服务、网络安全、社会公益等领域。通俗来讲,区块链技术是结合了分布式存储、点对点传输、共识机制以及加密算法等计算机技术的创新应用模式,其本质上是一套去中心化的分布式数据库体系,数据存储在链上所有人的数据库中,而传统数据库的数据只存储在一个或少量的数据库中。