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申请/专利权人：集美大学
摘要：本发明公开了一种船舶遭遇海盗袭击概率的预测方法及系统，所述方法包括：获取第一全球海盗数据集，对第一全球海盗数据集进行分析，得到遇袭的关键因素；对第一全球海盗数据集进行筛选，得到第二全球海盗数据集，从第二全球海盗数据集中得到包含关键因素的数据集；构建BN海盗袭击预测模型，使用数据集对BN海盗袭击预测模型进行训练，得到目标预测模型；获取待预测船舶的关键因素数据，将关键因素数据输入到目标预测模型，输出待预测船舶遭遇海盗袭击的概率。本发明采用搭建贝叶斯网络，在其他综合因素的基础上，加入了海盗因素的影响，并利用EM算法对模型参数进行训练，提高了海盗袭击概率的预测精度，有助于维护船舶运行安全。
主权项：1.一种船舶遭遇海盗袭击概率的预测方法，其特征在于，所述船舶遭遇海盗袭击概率的预测方法包括：获取第一全球海盗数据集，对所述第一全球海盗数据集进行分析，得到遇袭的关键因素；对所述第一全球海盗数据集进行筛选，得到第二全球海盗数据集，从所述第二全球海盗数据集中得到包含所述关键因素的数据集；构建BN海盗袭击预测模型，使用所述数据集对所述BN海盗袭击预测模型进行训练，得到目标预测模型；获取待预测船舶的关键因素数据，将所述关键因素数据输入到所述目标预测模型，输出所述待预测船舶遭遇海盗袭击的概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 集美大学 一种船舶遭遇海盗袭击概率的预测方法及系统
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