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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种极区船舶风险分析及决策系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119622267B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411815968.X，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种极区船舶风险分析及决策系统是由鲁阳;张心悦;刘玥君;王永魁;薛彦卓;倪宝玉;袁广宇;狄少丞设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种极区船舶风险分析及决策系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种极区船舶风险分析及决策系统，属于船舶安全技术领域，所述系统包括用户交互层、数据处理层和数据存储层，还包括当前情况风险评估模块、损失计算模块和系统数据更新模块；用户交互层为三个模块提供了与船员交互的界面；数据处理层为当前情况风险评估模块的贝叶斯网络模型构建、分析计算提供支持，也为损失计算模块中的各项费用计算提供数据处理能力，同时在系统数据更新模块中实现数据的转化和存储；数据存储层则为三个模块提供数据的存储和读取服务，确保模块能够获取所需数据。本发明能够对船舶可能遇到的冰困、冰损风险进行评估、辅助决策及损失计算，为船员提供有效的支持和航行建议，为实际极区船舶风险管理提供支持。

本发明授权一种极区船舶风险分析及决策系统在权利要求书中公布了：1.一种极区船舶风险分析及决策系统，其特征在于： 所述系统包括用户交互层、数据处理层和数据存储层； 所述用户交互层用于进行当前风险节点状态选择、显示推理结果和辅助决策建议、显示经济损失结果； 所述数据处理层通过贝叶斯网络模型进行参数学习和数据推理； 数据处理层参数传递路径具体为：人机界面将冰区和船舶事故数据转化进计算机引擎，通过Python软件，将输入的计算机数据转换为Python类型，然后利用pgmpy库构建贝叶斯网络模型并进行分析计算； 贝叶斯网络将推理数据返回至Python引擎，Python引擎将数据转化为计算机引擎的原有类型数据并传输回计算机引擎，在人机界面显示结果，实现提供风险分析和辅助决策的功能； 所述数据存储层用于存储事故样本、存储建议措施及参数； 所述系统包括当前情况风险评估模块、损失计算模块和系统数据更新模块； 用户交互层为三个模块提供了与船员交互的界面，船员通过该层操作各个模块； 数据处理层为当前情况风险评估模块的贝叶斯网络模型构建、分析计算提供支持，也为损失计算模块中的各项费用计算提供数据处理能力，同时在系统数据更新模块中实现数据的转化和存储； 数据存储层则为三个模块提供数据的存储和读取服务，确保模块能够获取所需数据； 所述当前情况风险评估模块展示内容包括风险因素选择、贝叶斯网络推理结果和建议的措施，具有风险评估和辅助决策功能； 所述损失计算模块根据对船舶发生冰困、冰损事故后的经济损失进行简要计算，参数包括发生事故后是否靠港、是否空载返航、事故发生航段、该航段剩余里程和事故发生后推力损失。

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