Formal Approaches to Developing an Expert System for Evaluating a Navigator's Qualification Based on Ship Trajectory Data

Abstract

The article presents a mathematical model for a comprehensive assessment of the navigator’s qualification based on the analysis of the vessel’s trajectory. The model considers technical parameters such as speed and course, as well as additional factors like external conditions (weather, currents) and the navigator’s psychological state (fatigue, stress). To enhance the accuracy and reliability of the assessment, the model integrates data processing methods, including the Kalman filter, and machine learning algorithms for the automatic optimization of weight coefficients. The model’s adaptability to various operational conditions, its validation on different datasets, and its integration with other ship management systems for providing real-time recommendations are also explored. Furthermore, the model allows for future expansion by incorporating additional parameters, such as fuel consumption and maneuvering efficiency. Стаття представляє математичну модель для комплексної оцінки кваліфікації навігатора на основі аналізу траєкторії судна. Модель враховує технічні параметри, такі як швидкість і курс, а також додаткові фактори, як зовнішні умови (погода, течії) та психологічний стан навігатора (втома, стрес). Для підвищення точності та надійності оцінки модель інтегрує методи обробки даних, включаючи фільтр Калмана, та алгоритми машинного навчання для автоматичної оптимізації вагових коефіцієнтів. Також досліджується адаптивність моделі до різних операційних умов, її валідація на різних наборах даних та інтеграція з іншими системами управління судном для надання рекомендацій у реальному часі. Крім того, модель дозволяє майбутнє розширення шляхом включення додаткових параметрів, таких як споживання палива та ефективність маневрування.