NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH CẢNH BÁO HÀNH VI LỖI CỦA SĨ QUAN HÀNG HẢI VÀ ĐÁNH GIÁ ĐỘ CHÍNH XÁC BẰNG THUẬT TOÁN KNN=RESEARCH ON DECK OFFICER BEHAVIOR WARNING MODEL AND ACCURACY EVALUATED BY K-NEAREST NEIGHBORS ALGORITHM

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Đình Chiến Đặng, Tiến Đạt Nguyễn, Đăng Thái Vũ

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải, 2024

Mô tả vật lý: tr.7

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 481002

Các nhà khoa học đã và đang tốn rất nhiều công sức để tìm kiếm các giải pháp hữu ích nhằm giảm thiểu các sự cố tai nạn hàng hải. Trong đó tìm hiểu và giải quyết các nguyên nhân gây ra cố hàng hải dường như là biện pháp tối ưu nhất để ngăn chặn các tai nạn hàng hải xảy ra. Dữ liệu thống kê tai nạn hàng hải cho thấy trên 80% nguyên nhân dẫn đến tai nạn hàng hải bắt nguồn từ lỗi con người. Bởi vậy, khắc phục được các lỗi từ con người có thể giảm phần lớn các rủi ro xảy ra tai nạn hàng hải, và cũng là giải pháp cấp thiết. Trong bài báo này, tác giả đề xuất phương pháp mô phỏng cảnh báo hành vi sĩ quan điều khiển tàu và thực hiện đánh giá độ chính xác của mô hình bằng thuật toán KNN.Scientists have been spending a lot of endeavor to find useful solutions to reduce maritime accidents. Understanding and solving the causes of maritime incidents seems to be the most optimal solution to prevent maritime accidents. Maritime accident statistics show that over 80% cause of maritime accidents originate from human errors. Therefore, overcoming human errors can largely reduce the risks of maritime accidents, and is also an urgent solution. In this article, the author proposes a method to simulate warning behavior of navigator and evaluate the model accuracy using KNN (K-nearest neighbor) algorithms.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 36225755 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH