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摘要:本发明涉及数据处理技术领域,公开一种船舶数据采样方法,包括获取预测船舶稳性的船舶数据父样本,船舶数据父样本包括若干父样本特征分量,对各父样本特征分量进行独立的数据扩增,获得船舶数据父样本的子样本并更新船舶数据父样本,重复执行预设迭代次数后,获得最终样本。本发明通过对船舶数据父样本的每一父样本特征分量进行独立更新,相比于样本整体更新,不仅能够增加样本多样性,还能有效应对船舶数据不同分量的采样范围存在较大差异导致的采样精度下降的问题,获得的最终样本有效扩增了可靠的船舶数据量用于船舶稳性预测,进而提高船舶稳性预测的精度。
主权项:1.一种船舶数据采样方法,其特征在于,包括:获取用于预测船舶稳性的船舶数据父样本,所述船舶数据父样本包括若干父样本特征分量,每一所述父样本特征分量对应一船舶稳性特征;对每一所述父样本特征分量进行数据扩增处理,获得与每一所述父样本特征分量对应的至少一个候选样本特征分量;根据每一所述父样本特征分量对应的至少一个候选样本特征分量获得所述船舶数据父样本的至少一个候选样本;对每一所述候选样本进行拒绝采样操作,获得所述船舶数据父样本的至少一个待选结果样本,所述船舶数据父样本的待选结果样本的数量、所述船舶数据父样本的候选样本的数量和每一所述父样本特征分量对应的候选样本特征分量的数量均相等;若所述待选结果样本的数量为1,确定所述待选结果样本为所述船舶数据父样本的子样本;若所述待选结果样本的数量至少为2,根据每一所述待选结果样本的离散程度在至少两个所述待选结果样本中确定一个为所述船舶数据父样本的子样本;根据所述子样本更新所述船舶数据父样本,重复执行上述步骤直至满足预设迭代次数,获得最终样本。
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百度查询: 匀熵智能科技(无锡)有限公司 江南大学 一种船舶数据采样方法
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