基于本体模型与贝叶斯网络的船舶碰撞事故责任划分方法研究

针对船舶碰撞事故责任划分缺乏客观量化标准的问题，研究人员创新性地结合本体模型(Ontology)与贝叶斯网络(BN)，通过改进Apriori算法挖掘中国海事局241份事故报告中的强关联规则，构建了船舶碰撞过失本体模型，并映射为可概率推理的BN模型。该方法实现了责任比例的量化评估，验证结果显示模型具有优秀的责任划分能力，为海事事故处理提供了科学决策工具。

　　

随着全球贸易的持续增长，海上运输已成为国际贸易的核心支柱。然而，船舶数量的激增也导致碰撞事故频发，不仅威胁船员生命安全，还对海洋环境造成严重破坏。据统计，船舶碰撞占海事事故的34%，其中94.7%与人为过失相关。事故发生后，如何公平划分碰撞双方的责任比例，一直是海事调查与司法审判中的难题。传统方法依赖主观判断，缺乏量化标准，难以客观评估过失行为对事故的影响程度。

针对这一挑战，中国的研究团队创新性地提出了融合本体模型与贝叶斯网络的解决方案。该研究收集了中国海事局2018-2021年的241份水上交通事故报告，通过改进的Apriori算法挖掘事故数据中的强关联规则，构建了船舶碰撞过失本体模型。这一模型能够系统化描述过失行为的类型、程度及其因果关系。随后，研究团队将本体模型映射为贝叶斯网络(BN)，利用最大似然估计进行参数学习，最终建立了可量化推理的责任划分模型。验证结果表明，该模型能有效支持船舶碰撞事故的责任判定。

研究采用了三项关键技术：1) 改进的Apriori算法（增加方向性约束）用于从海事报告中提取强关联规则；2) 本体建模技术构建船舶碰撞过失知识体系；3) 本体映射BN技术实现概率推理。样本数据来自中国海事局公开的事故报告，涵盖事故描述、过失行为、环境条件等多维度信息。

【Methodology】
研究首先定义了本体模型的核心要素，包括类、属性和关系。通过改进的Apriori算法挖掘事故数据中的强关联规则，这些规则揭示了不同类型过失行为与事故后果之间的定量关系。随后构建的本体模型系统化组织了这些知识，并通过映射机制转化为BN结构。

【Results】
基于241份事故报告构建的船舶碰撞过失本体包含6大类35个子类，覆盖瞭望疏忽、避碰规则违反等核心过失类型。映射生成的BN模型包含18个节点和23条边，其条件概率表通过最大似然估计完成参数学习。验证实验显示，模型对测试样本的责任划分准确率达89.3%。

【Discussion and implications】
相比传统方法，该研究的创新在于：1) 通过定向关联规则挖掘增强了本体模型的结构合理性；2) BN模型实现了从定性分析到定量推理的跨越。这对提高海事事故处理的效率和公平性具有重要意义，也为智能海事监管系统开发提供了理论基础。

【Conclusion】
该研究提出的本体-BN融合模型成功实现了船舶碰撞责任的科学量化。未来可进一步扩展模型的应用场景，如结合实时航行数据实现动态责任预判。研究成果发表于《Ocean》，为海事安全领域提供了重要的方法论创新。

（注：文中所有技术术语如Apriori算法、贝叶斯网络(BN)、最大似然估计(MLE)等均按原文格式呈现，作者单位名称统一使用中文表述，专业术语首次出现时均附加简要说明。）