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题名基于数据深度挖掘的船体吃水度监测系统设计与实现
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作者
李舒乙
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机构
东北大学生命科学与健康学院
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2022年第8期186-189,共4页
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文摘
船舶在内河航道航行时,当船体吃水深度过大,容易发生船舶与航道的碰撞和搁浅事故,造成生命财产损失,因此,有必要对内河航道的船舶吃水状态进行实时监控。本文设计一种在线式船体吃水深度监测系统,该系统利用超声波传感器获取船体的吃水深度数据,并结合数据挖掘技术对海量的船舶吃水深度数据进行分类和识别,提高船体吃水深度数据的准确性,有利于保障内河航运安全性。
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关键词
数据挖掘
吃水深度
在线监测
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Keywords
data mining
the depth of the draft
online monitoring
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分类号
U692.73
[交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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