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- 基于概率稀疏自注意力的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 王欣 黄佳琪 许雅玺 来源： 科学技术与工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 Transformer 深度学习 概率稀疏自注意力 剩余寿命预测
- 描述： 航空发动机剩余寿命预测对其健康管理具有重要意义，针对长序列、多维度的航空发动机监测参数，提出一种基于概率稀疏自注意力(ProbSparse Self-Attention)的Transformer模型以实现航空发动机剩余寿命的准确预测。用ProbSparse Self-Attention取代原始Transformer中的常规自注意力机制，使得模型更关注时间序列中重要的时间节点，大幅缩减时间维度，减小了时间和空间复杂度；通过注意力层整合后的信息，进一步通过前馈神经网络层和卷积层，提取传感器的空间特征，编码层之间通过扩张因果卷积相连接，扩大了感受野，提高了模型对长序列信息的捕获能力。在新公开的N-CMAPSS数据集上验证算法，实验结果表明，相比于实验中的对比模型，所提模型的RMSE和Score值均有提升，推理速度也优于其他模型。
- 融合领域词典嵌入的航空不安全事件命名实体识别
- 作者： 许雅玺 孟天宇 王欣 刘炳南 来源： 科学技术与工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 预训练语言模型 领域词典 航空不安全事件 命名实体识别
- 描述： 针对航空不安全事件领域命名实体识别任务，以航空安全信息周报为数据源，分析并构建航空不安全事件命名实体识别数据集和领域词典。为解决传统命名实体识别模型对于捕获领域实体边界性能较差的问题，基于BERT(bidirectional encoder representations from transformers)预训练语言模型提出融合领域词典嵌入的领域语义信息增强的方法。在自建数据集上进行多次对比实验，结果表明：所提出的方法可以进一步提升实体边界的识别率，相较于传统的双向长短期记忆网络-条件随机场(bi-directional long short term memory-conditional random field, BiLSTM-CRF)命名实体识别模型，性能提升约5%。
- 航空不安全事件知识图谱构建
- 作者： 许雅玺 孟天宇 王欣 刘炳南 来源： 科学技术与工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 预训练语言模型 领域词典 航空不安全事件 知识图谱 实体关系抽取
- 描述： 航空不安全事件知识图谱构建
- 航空不安全事件知识图谱构建
- 作者： 许雅玺 孟天宇 王欣 刘炳南 来源： 科学技术与工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 预训练语言模型 领域词典 航空不安全事件 知识图谱 实体关系抽取
- 描述： 航空不安全事件知识图谱构建
- 基于字词向量融合的民航智慧监管短文本分类
- 作者： 王欣 干镞锐 许雅玺 史珂 郑涛 来源： 中国安全科学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 字词向量融合 短文本 双向长短期记忆(BiLSTM) 民航监管 文本卷积神经网络(TextCNN)
- 描述： 模型准确率为0.983 7,F1值为0.983 6。与一些字嵌入模型和词嵌入模型相对比，准确率提升0.4%。和一些常用的单通道模型相比，准确率提升3%,验证了双通道模型提取的特征具有全面性和有效性。
- IFRS 16号准则对NF航空财务绩效影响分析
- 作者： 王欣 来源： 中国乡镇企业会计 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 16号准则 财务绩效分析 IFRS NF航空
- 描述： 以NF航空为案例研究对象，分析IFRS 16号准则的实施对其绩效的影响。首先，对NF航空进行介绍，再以NF航空报告数据为基础，选取财务指标对NF航空执行IFRS 16号准则下的财务绩效进行分析，并就IFRS 16号准则下NF航空如何提升其绩效提出针对性的建议。
- 航空旅客出行需求强度异质性研究
- 作者： 许雅玺 黄子萌 梅烨冉 来源： 航空计算技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 多元logistic回归 潜在类别模型 需求强度 旅客出行
- 描述： 为了研究旅客出行需求强度问题，采用问卷调查的方式采集数据，对回收的问卷进行数据整理，构建了潜在类别模型，并用软件mplus对出行人群的出行需求强度进行分类，得到结果如下：可通过旅客属性特征调查，将旅客分为4类人群，分别是高需求人群、中高需求人群、中低需求人群、低需求人群。对分类结果采用多元logistic回归分析，结果表示需求强度人群划分影响因素主要为职业、出行目的、票价提高是否出行等。根据回归结果分析可以将4类需求强度异质性做具体的分析。