郝 勇， 黄 强

(1.武汉理工大学，航运学院, 武汉 430063； 2.国家水运安全工程技术研究中心， 武汉 430063；3.湖北省内河航运技术重点实验室， 武汉 430063)

内河船舶安全缺陷的要素关联性

郝 勇1,2,3， 黄 强1,3

(1.武汉理工大学，航运学院, 武汉 430063； 2.国家水运安全工程技术研究中心， 武汉 430063；3.湖北省内河航运技术重点实验室， 武汉 430063)

对内河船舶安全缺陷之间隐含的关联规则进行研究，有助于准确定位船舶缺陷，提高内河船舶安全检查水平及船公司安全自查质量，保障水上交通安全。对此,基于长江海事局船舶安检数据进行数据处理,并将其存入到数据库中;采用Apriori算法开发关联规则挖掘软件进行数据挖掘，并结合置信度对关联规则进行可靠性分析。结果表明,采用该方法可得到可靠的内河船舶安全缺陷的关联规则。

水路运输;内河船舶；安全检查；缺陷；关联规则；数据挖掘；Apriori算法

Abstract: To discover the implicit association rules relating to the different safety defects of inland ship is useful to find the defects, therefore, to improve the safety inspection. A database based on the data of Inland Ship’s safety inspection from Changjiang Maritime Safety Administration and develops a software to mining safety defects association rules is developed with Apriori algorithm. The credibility of the association rules is examined with confidence degree check.

Keywords: waterway transportation; inland ship； safety inspection； defect； association rule； data mining； Apriori algorithm

船舶安全对保障水上人命和财产安全，防止船舶造成水域污染有着重要的意义。内河船舶安全检查作为保障船舶安全的重要手段越来越受重视，但目前内河船舶安检员工作繁重、业务能力参次不齐，安全检查以抽查为主，难以准确发现安全缺陷，亟需科学的方法提升安检效率。目前海事管理机构有大量船舶安全检查缺陷数据，若缺陷之间存在隐含的关联性，则可通过该性质快速找到更多的安全缺陷，进而提高船舶安检效率，监督船舶的适航性；船公司也可利用该性质提高安全自查的质量。

在船舶安全检查中，若发现某项缺陷时另一项缺陷在高于一定概率的情况下同时被发现，则称两缺陷间的这种关联性关系为船舶安全缺陷的关联规则。……