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题名基于深度长短记忆模型的民航安保事件分析
被引量：11
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作者
冯文刚
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机构
中国人民公安大学国家安全学院
中国人民公安大学民航安保研究中心
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出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期1-7,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2017YFC0822502)
中央高校基本科研业务费资助项目(2021JKF220)
中国人民公安大学公共安全行为科学实验室开放课题资助(2020SYS09)。
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文摘
为辅助公安民警分析民航安保事件,采用深度长短记忆(LSTM)模型,研究民航安保事件行为主体识别问题。通过搭建民航安保事件数据库,对民航安保事件概念信息进行多模态信息表示,提取安保事件时序特征,构建深度LSTM模型,进而实现安保事件行为主体的学习与预测。结果表明:该模型可基于事件时序特征分析事件行为主体,预测精度更优,且在有噪声情况下也可得出良好结果,相关研究成果已在SZX机场成功应用。
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关键词
民航安保事件
深度长短记忆(LSTM)模型
行为主体
多模态
时序特征
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Keywords
civil aviation security event
deep long short-term memory(LSTM)model
event subject
multi-modal
temporal feature
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分类号
X949
[环境科学与工程—安全科学]
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