A Framework of A Ship Domain-Based Near-Miss Detection Method Using Mamdani Neuro-Fuzzy Classification - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

A Framework of A Ship Domain-Based Near-Miss Detection Method Using Mamdani Neuro-Fuzzy Classification

Abstrakt

Safety analysis of navigation over a given area may cover application of various risk measures for ship collisions. One of them is percentage of the so called near- miss situations (potential collision situations). In this article a method of automatic detection of such situations based on the data from Automatic Identification System (AIS), is proposed. The method utilizes input parameters such as: collision risk measure based on ship’s domain concept, relative speed between ships as well as their course difference. For classification of ships encounters, there is used a neuro-fuzzy network which estimates a degree of collision hazard on the basis of a set of rules. The worked out method makes it possibile to apply an arbitrary ship’s domain as well as to learn the classifier on the basis of opinions of experts interpreting the data from the AIS.

Cytowania

  • 6

    CrossRef

  • 6

    Web of Science

  • 8

    Scopus

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Publikacja w czasopiśmie
Typ:
artykuł w czasopiśmie wyróżnionym w JCR
Opublikowano w:
Polish Maritime Research nr 25, wydanie S1(97), strony 14 - 21,
ISSN: 1233-2585
Język:
angielski
Rok wydania:
2018
Opis bibliograficzny:
Niksa-Rynkiewicz T., Szłapczyński R.: A Framework of A Ship Domain-Based Near-Miss Detection Method Using Mamdani Neuro-Fuzzy Classification// Polish Maritime Research. -Vol. 25, iss. S1(97) (2018), s.14-21
DOI:
Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.2478/pomr-2018-0017
Bibliografia: test
  1. Chai, Y., L. Jia, Z. Zhang: Mamdani Model based Adaptive Neural Fuzzy Inference System and its Application. otwiera się w nowej karcie
  2. Cpałka, K.: Design of Interpretable Fuzzy Systems, Springer, 2017. otwiera się w nowej karcie
  3. Cpałka, K., L. Rutkowski: On Designing of Flexible Neuro- Fuzzy Systems for Classification. otwiera się w nowej karcie
  4. Driankov, D., H. Hellendoorn, M. Reinfrank: An Introduction to Fuzzy Control, Springer Berlin Heidelberg, 1996. otwiera się w nowej karcie
  5. Goerlandt, F., J. Montewka: Maritime transportation risk analysis: Review and analysis in light of some foundational issues, Reliab. Eng. Syst. Saf. 138 (2015), pp. 115-134. otwiera się w nowej karcie
  6. Hansen, M.G., T.K. Jensen, F. Ennemark: Empirical Ship Domain based on AIS Data, (2013), pp. 931-940. otwiera się w nowej karcie
  7. van Iperen, E.: Classifying ship encounters to monitor traffic safety on the North Sea from AIS data, TransNav -Int. J. Mar. Navig. Saf. Sea Transp. 9 (2015), pp. 53-60. otwiera się w nowej karcie
  8. Lazarowska, A.: Multi-criteria ACO-based Algorithm for Ship's Trajectory Planning, TransNav, Int. J. Mar. Navig. Saf. Sea Transp. 11 (2017), pp. 31-36. otwiera się w nowej karcie
  9. Lisowski, J.: Game control methods in avoidance of ships collisions, Polish Marit. Res. 19 (2012), pp. 3-10. otwiera się w nowej karcie
  10. Lisowski, J., A. Lazarowska: The radar data transmission to computer support system of ship safety, Solid State Phenom. 196 (2013), pp. 95-101. otwiera się w nowej karcie
  11. Nowicki, R.K.: Fuzzy decision systems in issues of limited knowledge (in Polish), Akademia Oficyna Wydawnicza EXIT, 2009.
  12. Pietrzykowski, Z., P. Wo, P. Borkowski: Decision Support in Collision Situations at Sea, (2017), pp. 447-464. otwiera się w nowej karcie
  13. Rutkowska, D.: Neuro-Fuzzy Architectures and Hybrid Learning, Physica-Verlag HD, Heidelberg, 2002. otwiera się w nowej karcie
  14. Rutkowska, D., R. Nowicki: Implication-Based Neuro- Fuzzy Architectures, Int. J. Appl. Math. Comput. Sci. 10 (2000), pp. 675-701. otwiera się w nowej karcie
  15. Rutkowski, L., K. Cpalka: Flexible neuro-fuzzy systems, IEEE Trans. Neural Networks. 14 (2003), pp. 554-574. otwiera się w nowej karcie
  16. Szlapczynski, R.: A new method of planning collision avoidance manoeuvres for multi-target encounter situations, J. Navig. 61 (2008). otwiera się w nowej karcie
  17. Szlapczynski, R., J. Szlapczynska: Customized crossover in evolutionary sets of safe ship trajectories, Int. J. Appl. Math. Comput. Sci. 22 (2012). otwiera się w nowej karcie
  18. Szłapczynska, J.: Multi-objective Weather Routing with Customised Criteria and Constraints, J. Navig. 68 (2015), pp. 338-354. otwiera się w nowej karcie
  19. Szłapczyński, R., R. Smierzchalski: Supporting navigator's decisions by visualizing ship collision risk, Polish Marit. Res. 16 (2009). otwiera się w nowej karcie
  20. Wang, Y., H. Chin: An Empirically-Calibrated Ship Domain as a Safety Criterion for Navigation in Confined Waters, (2015). otwiera się w nowej karcie
  21. Van Westrenen, F., J. Ellerbroek: The Effect of Traffic Complexity on the Development of Near Misses on the North Sea, IEEE Trans. Syst. Man, Cybern. Syst. 47 (2017), pp. 432-440. otwiera się w nowej karcie
  22. Wu, X., A.L. Mehta, V.A. Zaloom, B.N. Craig: Analysis of waterway transportation in Southeast Texas waterway based on AIS data, Ocean Eng. 121 (2016), pp. 196-209. otwiera się w nowej karcie
  23. Zadeh, L.A.: The Concept of a Linguistic Variable and its Application to Approximate Reasoning-I, (1975), pp. 199-249. otwiera się w nowej karcie
  24. Zhang, W., F. Goerlandt, P. Kujala, Y. Wang: An advanced method for detecting possible near miss ship collisions from AIS data, Ocean Eng. 124 (2016), pp. 141-156. otwiera się w nowej karcie
  25. A historical review of evolutionary learning methods for Mamdani-type fuzzy rule-based systems: Designing interpretable genetic fuzzy systems, Int. J. Approx. Reason. 52 (2011) pp. 894-913. otwiera się w nowej karcie
  26. CONTACT WITH THE AUTHORS Rafał Szłapczyński e-mail: rafal@pg.edu.pl otwiera się w nowej karcie
  27. Tacjana Niksa-Rynkiewicz e-mail: tacniksa@pg.edu.pl otwiera się w nowej karcie
  28. Gdansk University of Technology Faculty of Ocean Engineering and Ship Technology 11/12 Narutowicza St. 80 -233 Gdańsk Poland otwiera się w nowej karcie
Źródła finansowania:
  • Działalność statusowa
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 73 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi