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题名基于云模型的航空运行不正常事件风险评价
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作者
杨昌其
姜美岑
林灵
贾志杰
吴戈
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机构
中国民用航空飞行学院
中国港湾工程有限责任公司
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出处
《航空计算技术》
2025年第1期44-48,共5页
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基金
中国民用航空飞行学院横向科研项目资助(H2023-100)。
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文摘
在ASIS系统上采集2017-2023年共计86917起不正常事件数据作为研究对象进行挖掘工作,并在此基础上构建不正常事件指标体系,通过对其进行风险评价来保障运行安全。在指标体系的基础上构建了云模型的评价模型,通过对影响因素的风险等级划分后计算云模型的期望、熵和超熵在不同风险等级下的值,并根据输出的云数字特征值将部分指标进行了标准云图的可视化,计算27个三级指标权重。然后,进行实例验证,以56个有详细案发信息的历史事件为样本,对各样本的风险状态进行推理,将样本计算风险等级与实际情况的拟合程度进行可视化分析,来验证所构建模型的有效性。最后,对各级评价指标进行深入分析,为航空运行安全管理工作提供指导意见。
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关键词
不正常事件
风险评价
云模型
权重
可视化
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Keywords
irregular events
risk evaluation
cloud model
weighting
visualization
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分类号
V328
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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题名基于BERT模型的空管危险源文本数据挖掘
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作者
杨昌其
姜美岑
林灵
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机构
中国民用航空飞行学院
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出处
《航空计算技术》
2024年第4期89-93,共5页
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基金
中国民用航空局空中交通管理局横向科研项目资助(H2023-100)。
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文摘
由于危险源与安全隐患在民航安全管理工作中容易出现概念混淆和记录混乱的情况,根据双重预防机制管理规定,需要将两者区分开来。通过在ASIS系统上采集得到空管危险源控制清单作为研究对象,并对其进行相应的文本数据挖掘工作。根据危险源与安全隐患特点构建相应的文本分类模型:首先通过文本清洗、去停用词、Jieba分词等对空管危险源控制清单进行预处理,然后基于BERT模型生成词向量,采用BERT-Base-Chinese预训练模型进行预训练,并对模型进行微调超参数,最后结合Softmax分类器得到分类结果。
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关键词
文本分类
数据挖掘
BERT模型
危险源
安全隐患
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Keywords
text categorization
data mining
BERT model
hazard sources
safety hazards
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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