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摘要
当前船舶货舱监控视频关键信息安全性评估方法存在一些缺陷,如误评估率高、无法在线评估等,为了解决这些难题,改善船舶货舱监控视频关键信息安全性评估结果,提出加权平均的船舶货舱监控视频关键信息安全性组合评估方法。首先采集船舶货舱监控视频关键信息安全性评估数据,然后分别采用BP神经网络、支持向理机、极限学习机对船舶货舱监控视频关键信息安全性进行评估,最后将3个船舶货舱监控视频关键信息安全性评估结果作为RBF神经网络的输入,通过RBF神经网络合理确定它们权重值,根据权重值得到最终船舶货舱监控视频关键信息安全性评估结果。在Matlab 2018平台上进行了船舶货舱监控视频关键信息安全性评估仿真测试,结果表明,单一模型的船舶货舱监控视频关键信息安全性评估正确率均低于90%,而本文模型的船舶货舱监控视频关键信息安全性评估正确率超过96%,同时可以实现船舶货舱监控视频关键信息安全性在线评估,实际应用价值更高。
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单位四川机电职业技术学院
