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摘要
船舶分段转运保障了分段在各个工艺之间的有序流动，但消耗了大量成本.船厂管理者需要监测实际转运过程，特别是监测因堆场内分段互相阻挡和返工产生的两类非生产性转运.S船厂由于场地紧张必须一场多用，现有监测技术难以从分段时空数据中获取分段状态，进而难以实现两类非生产性转运的监测.针对这个问题，研究了转运过程中分段状态的时序转化规律和耗时特征，建立了4个隐马尔可夫模型并使用有监督的方法学习其参数，通过维特比算法实现了分段状态识别，其在测试集上的准确率最高达到了93.5%.将其中1个隐马尔可夫模型应用于船厂分段时空数据，实现了船厂的两类非生产性转运的监测，根据监测结果为优化船厂分段转运过程提出初步建议.
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