关键词：水路运输；船舶风险诊断；推理系统；知识获取；决策树
摘 要：在船舶风险管理中,为从已有的风险监测实例中挖掘出潜在的风险诊断知识,将人工智能的思想应用于风险状态识别,利用基于信息熵的决策树的知识获取方法从监测实例中推理风险与相应特征的对应关系。采用主元分析方法约简条件属性,采用C4.5算法度量风险监测实例表中各条件属性对状态识别的重要性,建立基于状态监测实例库的风险诊断推理模型。通过运用此模型对船体腐蚀程度进行风险监测管理,验证了诊断推理的效果,相应的信息处理流程为船舶的持续风险监控提供了手段支持。