全文总字数：1301字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
会遇风险判别及预测是确保会遇船舶实施安全避碰行为，降低碰撞事故风险的关键。现有基于雷达、AIS等系统的船舶避碰仍需大量依靠人为经验，效率低下，且误，报漏报情况难以避免。本课题以AIS数据为对象，通过分析与建模，对船舶轨迹数据进行挖掘处理，采用机器学习等智能手段建立船舶会遇风险辨识模型，实现会遇风险动态计算算法流程，以船舶真实轨迹数据或模拟仿真环境对提出方法进行验证和结果分析，完成毕业论文撰写。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1）熟悉船舶会遇及避碰基本概念，理解会遇风险典型计算理论与方法；2）熟悉回归分析、聚类及分类等数据分析原理与方法，熟悉matlab或python环境下相关开发工具软件；
3）应用相关数据挖掘与分析方法建立船舶会遇态势风险判别计算模型并实现计算过程；
4）在提供的船舶轨迹数据或模拟仿真环境下对设计的模型和方法进行验证，整理并分析结果，形成论文。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1）开题报告阶段 2月15日-3月15日 完成数据收集及开题报告；2）文献整理与数据分析 3月16日-4月16日 完成报告目录、英文翻译和文献综述15篇；
3）论文初稿 4月18日至5月15日，完成数据分析结果整理，修改完善论文；
4）论文终稿 5月21日 提交最终论文
4. 主要参考文献
[1] Baldauf, M., Mehdi, R., Fischer, S., Gluch, M., 2017. A perfect warning to avoid collisions at sea Sci. J. Marit. Univ. Szczecin 49 (121), 53–64.[2] Ristic, B., La Scala, B., Morelande, M., Gordon, N. Statistical analysis of motion patterns in AIS data: Anomaly detection and motion prediction. In information fusion, 2008 11th international conference on (pp. 1-7). IEEE, 2008, June.
[3] 周梦婕. 船舶交通风险识别与评估研究[D]. 杭州: 浙江大学, 2014.
[5] He, Y., Jin, Y., Huang, L., Xiong, Y., Chen, P., Mou, J., 2017. Quantitative analysis of COLREG rules and seamanship for autonomous collision avoidance at open sea. Ocean Eng. 140,281–291.
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