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龙图腾网恭喜武汉理工大学申请的专利船舶动力学模型辨识方法、系统、装置及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115291512B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210794172.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权船舶动力学模型辨识方法、系统、装置及介质是由刘佳仑;沈文何;李诗杰;杨帆设计研发完成，并于2022-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本船舶动力学模型辨识方法、系统、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种船舶动力学模型辨识方法、系统、装置及介质，涉及智能船舶技术领域。本申请通过计算不同类型的船舶数据的累计概率密度矩阵，从而将各类型的船舶数据之间的欧几里得空间中的距离相似转换为概率空间中的经验相似，从而强调船舶数据稀疏值之间的相似性，然后结合径向基核算法计算出多个样本数据的数据对的核函数，使得高维拟合曲面不会出现过多突兀值，使得未来船舶动力学模型的辨识更加准确。

本发明授权船舶动力学模型辨识方法、系统、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种船舶动力学模型辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：获取不同时间维度上的若干个样本数据，其中，所述样本数据包括多个船舶数据，多个所述船舶数据分为船舶状态量数据和船舶控制量数据；根据多个所述样本数据确定不同类型的船舶数据的累计概率密度矩阵；基于径向基核算法，根据多个船舶数据的所述累计概率密度矩阵确定核函数；根据所述核函数和样本数据中的标签数据训练最小二乘支持向量机得到船舶动力学模型，其中，所述船舶动力学模型用于预测下一时刻的船舶状态量数据；其中，所述根据多个所述样本数据确定不同类型的船舶数据的累计概率密度矩阵包括以下步骤：提取不同时刻的样本数据中的同一类型的船舶数据得到船舶数据集；根据船舶数据集中每一个船舶数据的大小顺序确定所述船舶数据在所述船舶数据集的序号；根据船舶数据集中每一个船舶数据的序号确定船舶数据的累计概率密度，得到船舶数据集的累计概率密度矩阵；核函数矩阵中数据对的核函数表示为： 其中，kx,x'表示数据x和数据x'数据对的核函数，P_CDF_xn-P_CDF_x'n表示第n种类型船舶数据的累计概率密度矩阵中对应数据对之间的不相似程度，N表示船舶数据类型的数量，a为预设的核宽参数；其中，所述根据所述核函数和样本数据中的标签数据训练最小二乘支持向量机得到船舶动力学模型包括以下步骤：确定标签数据为纵荡速度；根据多个数据对的所述核函数和多个样本数据中的纵荡速度训练最小二乘支持向量机得到纵荡速度预测模型；确定标签数据为横荡速度；根据多个数据对的所述核函数和多个样本数据中的横荡速度训练最小二乘支持向量得到横荡速度预测模型；确定标签数据为艏摇角速度；根据多个数据对的所述核函数和多个样本数据中的横荡速度训练最小二乘支持向量机得到艏摇角速度预测模型；根据所述纵荡速度预测模型、所述横荡速度预测模型和所述艏摇角速度预测模型确定三自由度船舶动力学模型。

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