The paper utilizes Port State Contr

The paper utilizes Port State Control inspection data for discovering interactions between the numbers of various types of deficiencies found on ships and between the deficiencies and ship’s involvement in maritime traffic accidents and incidents. Bayesian network models for describing the dependencies of the inspection results, ship age, type, flag, accident involvement, and incidents reported by the Vessel Traffic Service are learned from the Finnish Port State Control data from 2009–2011, 2004–2010 Baltic Sea accident statistics and the reported Gulf of Finland Vessel Traffic Service incidents within 2004–2008. Two alternative Bayesian network algorithms are applied to the model construction. Further, additional models including a hidden variable which represents the complete system and its safety features and which links the accident and incident involvement and Port State Control findings are presented. Based on model-data fit comparisons and 10-fold cross-validation, a constraint-based learning algorithm NPC mainly outperforms the score-based algorithm repeated hill-climbing with random restarts. For the highest scoring models, mutual information and influ

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

กระดาษใช้พอร์ตรัฐควบคุมตรวจสอบข้อมูลสำหรับการค้นหาการโต้ตอบระหว่างหมายเลขของประเภทต่าง ๆ ของข้อบกพร่องที่พบ ในเรือ และ ระหว่างการขาดและมีส่วนร่วมของเรือในทะเลอุบัติเหตุและอุบัติเหตุ รุ่นเครือข่ายทฤษฎีการอธิบายการอ้างอิงของผลการตรวจสอบ เรือธง ชนิด อายุ การมีส่วนร่วมในอุบัติเหตุ และปัญหาด้านรายงาน โดยบริการการจราจรของเรือเรียนฟินแลนด์พอร์ตรัฐควบคุมข้อมูลจากสถิติอุบัติเหตุ 2552 – 2554, 2004-2010 ทะเลบอลติกและอ่าวของฟินแลนด์เรือจราจรบริการเหตุการณ์รายงานภายในปี 2004-2008 สองทางเลือกทฤษฎีเครือข่ายอัลกอริทึมจะใช้กับการก่อสร้าง เพิ่ม เติม แบบจำลองเพิ่มเติมรวมทั้งตัวแปรซ่อนอยู่ซึ่งหมายถึงระบบที่สมบูรณ์ และแสดงคุณสมบัติความปลอดภัยและที่ลิงค์ร่วมอุบัติเหตุและเหตุการณ์และประเด็นการควบคุมสถานะของพอร์ต ตามข้อมูลแบบเปรียบเทียบให้พอดี และตรวจ สอบข้าม 10-fold อัลกอริทึมการเรียนรู้ตามข้อจำกัด NPC มีประสิทธิภาพสูงกว่าคะแนนขั้นตอนวิธีการทำซ้ำปีนเขาพร้อมเริ่มระบบสุ่มส่วนใหญ่ สำหรับรุ่นที่ทำประตูสูงสุด ข้อมูลซึ่งกันและกัน และ influ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กระดาษที่ใช้ข้อมูลการตรวจสอบพอร์ตการควบคุมของรัฐสำหรับการค้นพบการมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างตัวเลขของประเภทต่างๆของข้อบกพร่องที่พบบนเรือและระหว่างการขาดการมีส่วนร่วมและเรือในการเกิดอุบัติเหตุการจราจรทางทะเลและเหตุการณ์ รูปแบบเครือข่ายแบบเบส์สำหรับการอธิบายการอ้างอิงของผลการตรวจสอบอายุของเรือประเภท, ธง, มีส่วนร่วมของการเกิดอุบัติเหตุและรายงานการเกิดอุบัติเหตุจากการจราจรบริการเรือจะเรียนรู้จากข้อมูลที่ฟินแลนด์พอร์ตการควบคุมของรัฐจาก 2009-2011, 2004-2010 ทะเลบอลติกอุบัติเหตุ สถิติและรายงานอ่าวฟินแลนด์เหตุการณ์บริการจราจรภายในเรือ 2004-2008 สองขั้นตอนวิธีการเครือข่ายแบบเบย์ทางเลือกที่จะนำไปใช้เพื่อการก่อสร้างรูปแบบ นอกจากนี้รูปแบบเพิ่มเติมรวมทั้งตัวแปรที่ซ่อนอยู่ซึ่งหมายถึงระบบที่สมบูรณ์แบบและคุณลักษณะด้านความปลอดภัยและที่เชื่อมโยงเหตุการณ์ที่เกิดอุบัติเหตุและการมีส่วนร่วมและผลการวิจัยพอร์ตการควบคุมของรัฐจะถูกนำเสนอ ตามรูปแบบข้อมูลเปรียบเทียบพอดีและ 10 เท่าข้ามการตรวจสอบ, จำกัด ตามขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพดีกว่าส่วนใหญ่ NPC คะแนนตามขั้นตอนวิธีการทำซ้ำเนินเขาปีนเขากับเตะแบบสุ่ม สำหรับรุ่นที่คะแนนสูงสุดข้อมูลร่วมกันและการครอบงำ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กระดาษที่ใช้ข้อมูลการตรวจสอบพอร์ตรัฐควบคุมสำหรับการค้นพบปฏิสัมพันธ์ระหว่างจำนวนของประเภทต่างๆของข้อบกพร่องที่พบบนเรือและเรือระหว่างข้อบกพร่องและการมีส่วนร่วมในอุบัติเหตุทางทะเลและเหตุการณ์ คชกรรมเครือข่ายแบบจำลองการพึ่งพาของผลการตรวจสอบเรือ , อายุ , ลักษณะ , ธง , การเกิดอุบัติเหตุ และเหตุการณ์ต่าง ๆที่รายงานโดยเรือบริการจราจรเรียนรู้จากฟินแลนด์พอร์ตรัฐควบคุมข้อมูลจากปี 2552 – 2554 , 2004 – 2553 และรายงานสถิติอุบัติเหตุทะเลบอลติกอ่าวฟินแลนด์เรือจราจรภายในปี 2004 –บริการเหตุการณ์ 2008 ทางเลือก 2 ขั้นตอนวิธีเครือข่ายแบบใช้กับการก่อสร้างแบบ เพิ่มเติมรูปแบบเพิ่มเติมรวมทั้งตัวแปรที่ซ่อนอยู่ซึ่งเป็นระบบที่สมบูรณ์และคุณลักษณะความปลอดภัยที่เชื่อมโยงและอุบัติเหตุและการมีส่วนร่วมและพอร์ตรัฐควบคุมผลที่เกิดขึ้นได้แก่ บนพื้นฐานของข้อมูลแบบพอดีเปรียบเทียบและ 10 โฟลด มีข้อจำกัดตามขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ NPC ส่วนใหญ่มีประสิทธิภาพดีกว่าวิธี hill-climbing คะแนนซ้ำด้วยการสุ่มเริ่มต้นใหม่ตาม สำหรับรูปแบบการให้คะแนนสูงสุด , ข้อมูลซึ่งกันและกัน และ influ