基于物聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)洋漁船補(bǔ)給信息管理系統(tǒng)研究.pdf

1、目前，人類社會(huì)已經(jīng)邁入了信息時(shí)代，信息量猛增，數(shù)據(jù)復(fù)雜性增加，傳統(tǒng)行業(yè)的運(yùn)行模式已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”的提出就是將傳統(tǒng)行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)相結(jié)合，提高傳統(tǒng)行業(yè)的生存力和競(jìng)爭(zhēng)力。而遠(yuǎn)洋漁業(yè)也屬于傳統(tǒng)行業(yè)，原有的生產(chǎn)模式很難再適應(yīng)飛速發(fā)展的信息社會(huì)，所以需要順應(yīng)時(shí)代的發(fā)展。
　　我國(guó)是漁業(yè)生產(chǎn)和貿(mào)易大國(guó)，魚類產(chǎn)品是世界貿(mào)易額最大的食品，作為品質(zhì)優(yōu)良和蛋白質(zhì)含量很高的食物在人們?nèi)粘Ｉ钪姓紦?jù)著日益重要的地位。但

2、由于近海水資源污染嚴(yán)重以及近二十年對(duì)近海漁業(yè)資源的過度捕撈，導(dǎo)致我國(guó)近海漁業(yè)資源日益匱乏，所以遠(yuǎn)洋漁業(yè)成為滿足國(guó)內(nèi)市場(chǎng)需求的重點(diǎn)發(fā)展方向。如今，我國(guó)漁業(yè)部門鼓勵(lì)很多沿海城市組建遠(yuǎn)洋漁船船隊(duì)，去遠(yuǎn)洋公海區(qū)域進(jìn)行捕撈作業(yè)。遠(yuǎn)洋漁業(yè)目前競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，構(gòu)建大規(guī)模的遠(yuǎn)洋漁船船隊(duì)，實(shí)現(xiàn)船隊(duì)系統(tǒng)化智能化管理，可以提高我國(guó)遠(yuǎn)洋漁業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。隨著遠(yuǎn)洋漁船船隊(duì)的不斷擴(kuò)大，船隊(duì)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息會(huì)越來(lái)越多，數(shù)據(jù)形式也會(huì)越來(lái)越復(fù)雜，單純依靠岸上管理中心的工作人

3、員的人工分析不僅會(huì)影響作業(yè)船補(bǔ)給物資的效率，而且給出補(bǔ)給的方案也缺乏科學(xué)性。利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)洋遠(yuǎn)洋漁船優(yōu)化補(bǔ)給，不僅可以快速挖掘與補(bǔ)給相關(guān)的數(shù)據(jù)信息，提高補(bǔ)給工作效率，還可以生成合理的補(bǔ)給方案，減少補(bǔ)給船的運(yùn)營(yíng)成本。本文經(jīng)過對(duì)遠(yuǎn)洋漁業(yè)企業(yè)以及該企業(yè)遠(yuǎn)洋漁船實(shí)地調(diào)研，深入分析了遠(yuǎn)洋漁業(yè)企業(yè)目前的作業(yè)漁船補(bǔ)給現(xiàn)狀，結(jié)合RFID技術(shù)、北斗衛(wèi)星技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，建立了基于物聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)洋漁船補(bǔ)給信息管理系統(tǒng)。
　　本文在對(duì)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、船

4、舶信息管理系統(tǒng)以及船舶的補(bǔ)給現(xiàn)狀進(jìn)行了分析之后，提出了遠(yuǎn)洋漁船補(bǔ)給信息管理系統(tǒng)的需求。系統(tǒng)主要針對(duì)船上物資的使用信息、庫(kù)存信息和申請(qǐng)物資信息的管理，并將各個(gè)漁船的信息通過北斗衛(wèi)星通訊技術(shù)和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)傳輸?shù)桨渡瞎芾碇行?。岸上管理中心將獲取的所有信息通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行分析，獲取補(bǔ)給方案所需數(shù)據(jù)，最后將獲取的數(shù)據(jù)以電子海圖的形式在系統(tǒng)中顯示出來(lái)。針對(duì)系統(tǒng)的上述需求對(duì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程中的相關(guān)技術(shù)：RFID技術(shù)、北斗衛(wèi)星導(dǎo)航定位技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘

5、技術(shù)的原理在船舶中的應(yīng)用進(jìn)行簡(jiǎn)單的闡述。
　　在信息挖掘方面采用關(guān)聯(lián)規(guī)則的Apriori算法，該算法在數(shù)據(jù)挖掘方面有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。文中在原始Apriori算法的基礎(chǔ)上提出了一種基于多叉樹的Apriori算法。改進(jìn)算法與原來(lái)相比，只需掃描一次數(shù)據(jù)庫(kù)且將事務(wù)集合中所有項(xiàng)目轉(zhuǎn)化為多叉樹節(jié)點(diǎn)，根據(jù)節(jié)點(diǎn)對(duì)象的頻度與minsup進(jìn)行對(duì)比剪枝，刪除小于minsup的節(jié)點(diǎn)以及其子節(jié)點(diǎn)后得到頻繁項(xiàng)集。利用仿真實(shí)驗(yàn)在不同最小支持度和不同事務(wù)數(shù)量下將其

6、與其它幾種改進(jìn)的Apriori算法進(jìn)行比較，仿真結(jié)果表明改進(jìn)基的于多叉樹的Apriori算法在挖掘數(shù)據(jù)效率方面要高于其它幾種改進(jìn)的Apriori算法，可快速挖掘分析補(bǔ)給方案所需信息。
　　最后根據(jù)B/S系統(tǒng)開發(fā)方式，在Eclipse開發(fā)環(huán)境中，采用JAVA編程語(yǔ)言和Baidu Map API技術(shù)，將改進(jìn)的基于多叉樹的Apriori算法嵌入到系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)了基于物聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)洋漁船補(bǔ)給信息系統(tǒng)的開發(fā)。系統(tǒng)包括前臺(tái)管理和后臺(tái)管理，前臺(tái)管理主