智能船舶技术发展与趋势简述被引量：5

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摘要智能化船舶现阶段发展之中,已成为船舶研发和船舶设计的最新方向。国内外大部分专家与学者都曾多次进行过一系列的研究以及设计。智能船舶采用数据信息技术、智能化技术等最新技术,并与以往船舶技术充分融合,达到更加经济安全、生态环保的效果。围绕智能船舶的发展,阐述了智能船舶的重要作用,并简要分析了其背后的关键技术。

作者刘昌勇

机构地区上海港引航站

出处《中国水运》 2021年第7期83-85,共3页

关键词智能船舶通信导航航线监控

分类号 U66 [交通运输工程—船舶及航道工程]

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参考文献7

1王凯,徐浩,黄连忠,董思邑,黄忠玺,薛羽.基于机器学习的船舶能耗智能预测方法分析[J].船舶工程,2020,42(11):87-93. 被引量：11
2严新平,刘佳仑,范爱龙,马枫,李晨.智能船舶技术发展与趋势简述[J].船舶工程,2020,42(3). 被引量：61
3宋溱,杨雪.交通运输公益卫星系统建设助力智能船舶发展[J].中国海事,2019,0(7):43-45. 被引量：2
4刘清江,陈红梅,柯小磊,杨卓祺.浅谈智能航行的实现与展望[J].船舶标准化与质量,2019,0(2):33-36. 被引量：2
5吕龙德.10年之后智能船舶纵横江河大海[J].广东造船,2017,36(4):5-8. 被引量：3
6彭欣雨.大智移云背景下船舶业成本管理探析[J].船舶物资与市场,2020(7):59-60. 被引量：2
7姜萌,郭晓玲.绿色船舶发展现状及方向分析[J].现代经济信息,2017,0(13):318-319. 被引量：5

二级参考文献19

1王世明.绿色船舶的现状和发展前景分析[J].中国造船,2008,49(B10):48-57. 被引量：13
2黄金,李杰,王爱军.绿色船舶的现状及其发展趋势探索[J].科技风,2014(20):222-222. 被引量：8
3严栋.船舶制造项目中的成本控制分析[J].中外企业家,2015,0(10):38-41. 被引量：3
4刘继海,肖金超,魏三喜,冯东英.绿色船舶的现状和发展趋势分析[J].船舶工程,2016,38(S2):33-37. 被引量：42
5吕忠杰.绿色船舶发展现状及方向分析[J].山东工业技术,2016(10):286-286. 被引量：3
6甄荣,金永兴,胡勤友,施朝健,王胜正.基于AIS信息和BP神经网络的船舶航行行为预测[J].中国航海,2017,40(2):6-10. 被引量：51
7牟小辉,袁裕鹏,严新平,赵光普.基于随机森林算法的内河船舶油耗预测模型[J].交通信息与安全,2017,35(4):100-105. 被引量：16
8王胜正,申心泉,赵建森,冀宝仙,杨平安.基于ASAE深度学习预测海洋气象对船舶航速的影响[J].交通运输工程学报,2018,18(2):139-147. 被引量：8
9李南.船舶动力远程决策系统通信技术研究[J].现代导航,2018,9(4):273-278. 被引量：2
10牛晓晓,刘文斌,聂志斌,焦会英.基于AFSA优化的支持向量机柴油机性能预测模型[J].船舶工程,2019,41(7):44-48. 被引量：5

共引文献76

1周健,李徽,王宝宝,周莹.无人船时代船舶安全风险因素的转变[J].船舶工程,2023,45(4):40-43.
2李震邦.数字孪生技术与智能船舶发展[J].船舶工程,2022,44(S01):543-547. 被引量：13
3金伟晨,李姗晏,李夏青,王传荣,侯思微.长江绿色船舶投入产出关联度计算[J].船舶工程,2022,44(8):132-137.
4于巧婵,陈香玉,李亚斌,耿雄飞,杜尊峰.智能船舶综合测试技术体系与测试要求分析[J].船舶工程,2021,43(S01):365-371. 被引量：8
5汤敏,曾力,李沨,万松,李长松.船海工程机电设备智能化新模式[J].船舶工程,2019,41(S1):128-133. 被引量：6
6田珊珊.航运企业节能减排技术与管理分析[J].节能,2018,37(10):93-94.
7李文玉.智能船舶关键技术分析[J].船舶物资与市场,2020(11):21-22. 被引量：4
8楼建坤,王鸿东,王检耀,易宏.基于机器学习的实海域无人艇避碰算法智能演进方法[J].中国舰船研究,2021,16(1):65-73. 被引量：8
9祝亢,黄珍,王绪明.基于深度强化学习的智能船舶航迹跟踪控制[J].中国舰船研究,2021,16(1):105-113. 被引量：26
10王凯,徐浩,黄连忠,董思邑,黄忠玺,薛羽.基于机器学习的船舶能耗智能预测方法分析[J].船舶工程,2020,42(11):87-93. 被引量：11

同被引文献48

1彭熙舜,陆安江,贾明俊,卢学敏.利用Kmeans与蚁群算法的路径寻优方法[J].智能计算机与应用,2021,11(4):17-20. 被引量：2
2尹璇.智能船舶主要机电应用技术分析[J].中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术,2022(6):186-188. 被引量：1
3王文玺,肖世德,孟祥印,陈应松,张卫华.基于递阶强化学习的自主机器人路径规划智能体[J].计算机集成制造系统,2009,15(6):1215-1221. 被引量：6
4王珂,卜祥津,李瑞峰,赵立军.景深约束下的深度强化学习机器人路径规划[J].华中科技大学学报（自然科学版）,2018,46(12):77-82. 被引量：22
5崔守娟,栾荣华,张萍华.基于PAC的船舶机舱监测报警系统设计[J].机电工程技术,2016,45(12):50-52. 被引量：5
6柏宇轩.Kmeans应用与特征选择[J].电子技术与软件工程,2018(1):186-187. 被引量：11
7刘微,尚家发.智能船舶发展现状及我国发展策略研究[J].舰船科学技术,2017,39(11):189-193. 被引量：36
8高炳,严健雄,王磊,张少明.智能船舶主要机电应用技术分析[J].航海,2018(5):56-60. 被引量：8
9翁雨波,刘碧涛,桂傲然.智能船舶发展优势及挑战分析[J].船舶标准化与质量,2019,0(1):42-47. 被引量：9
10孙坚.智能SOMS在某散货船上的应用[J].江苏船舶,2018,35(4):30-32. 被引量：1

引证文献5

1杨琪森,王慎执,桑金楠,王朝飞,黄高,吴澄,宋士吉.复杂开放水域下智能船舶路径规划与避障方法[J].计算机集成制造系统,2022,28(7):2030-2040. 被引量：20
2陆思宇,季盛,文逸彦.一种基于k-Means算法的船舶主机工况二次划分方法[J].上海船舶运输科学研究所学报,2023,46(1):24-29. 被引量：1
3朱九明.智能船舶主要机电应用技术研究[J].船舶物资与市场,2023,31(4):4-7. 被引量：2
4蔡睿眸,崔彬,洪晓斌,陈远明,朱万武.半潜运载装备智能船舶功能设计[J].机电工程技术,2023,52(5):7-11. 被引量：1
5屠海洋.智能船舶数据管理标准研究分析[J].船舶与海洋工程,2023,39(5):49-54.

二级引证文献24

1孙健.基于规则的船舶智能避碰决策关键技术分析[J].运输经理世界,2022(27):155-157. 被引量：2
2刘晋,张喜亮,王骏翔,龚沛朱,俞子俊,李兴业.基于认知互动的船舶自主进出港关键技术分析[J].港口科技,2023(8):10-14.
3贾立校,乔前防,牛童.基于深度网络的船舶冰区航行路线规划方法[J].舰船科学技术,2022,44(18):173-176. 被引量：2
4刘晓峰.船舶模拟驾驶系统障碍物自动识别方法[J].舰船科学技术,2022,44(22):144-147.
5陈明朗,卢敏莹,李婉玉,张雪鉴,卢爱亮.基于ROS系统的智能清洁车自主路径规划与避障控制[J].信息与电脑,2022,34(23):98-100. 被引量：1
6刘涛,贾立校,曹翔.动态人工势场法的无人船避障路径规划[J].舰船科学技术,2023,45(5):89-92. 被引量：3
7白灵,赵珈玉,鞠岩松.人工智能在船舶航行数学建模中的应用[J].舰船科学技术,2023,45(8):173-176. 被引量：1
8陈改霞,叶萧然.复杂开放水域的无人船避障路线蚁群规划算法[J].舰船科学技术,2023,45(20):101-104.
9冯恒莉.基于改进人工势场与强化学习融合算法的路径规划研究[J].中国新技术新产品,2023(20):4-6.
10郭兴华,赵仓龙.海上交通高峰航线船舶疏导路径规划仿真分析[J].舰船科学技术,2023,45(22):206-209.

1王宗源.推进医院信息化机制建设中存在的问题及对策建议[J].甘肃科技,2021,37(11):8-10. 被引量：5
2陈燕子.民航通信导航监视设备校飞方案的有效性探析重点探寻[J].交通科技与管理,2021(21):7-7.
3张超.浅析国内外注塑模具发展现状[J].装备维修技术,2021(20):0037-0037.
4徐军,虞飞.机载通信管理软件质量评价方法与应用[J].现代计算机,2021,27(16):41-45.
5《空军工程大学学报(自然科学版)》征稿简则[J].空军工程大学学报（自然科学版）,2021,22(3).
6《农业科技与信息》稿约[J].农业科技与信息,2021(13):4-4.
7尹晓岩.船舶硫排放控制对轮机设计的影响分析[J].装备维修技术,2021(21):0029-0029.
8张杰,王娜.鲁东大学:创新聚能,打造升级版双创教育[J].山东教育,2020(7):27-29.

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