郑州航空港区临空经济与航空物流协同发展研究

作者： 王红   来源： 农村经济与科技 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空港   航空物流   临空经济  

描述： 郑州航空港区自2013年批复设立至今,以新郑国际机场为核心的临空经济产业基本形成,但后续临空经济规模、发展模式还有待进一步提升。根据临空经济的产业构成,航空物流成为临空经济产业发展的产业支柱。故寻求临空经济与航空物流联动发展成为促进临空经济快速发展的关键。作者通过对临空经济与航空物流关系的解读,寻求二者之间联动发展对策。

郑州航空港经济综合试验区物流发展路径研究

作者： 王红   来源： 中国经贸导刊(中) 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： QR   UV   FGV  

描述： 郑州航空港经济综合试验区物流发展路径研究

成果导向的民航特色计算机专业实践教学思考

作者： 曹卫东   王红   来源： 计算机教育 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 工程教育专业认证   实践教学   计算机专业建设   民航特色   成果导向  

描述： 分析传统教学模式存在的问题,以提高学生综合实践能力为目标,突出民航行业特色为出发点,从校企联合课程体系建设、实践基地、实践教学考评机制和师资队伍建设方面,探讨符合OBE理念的行业特色计算机专业实践教学改革思路。

成果导向的民航特色计算机专业实践教学思考

作者： 曹卫东   王红   来源： 计算机教育 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 工程教育专业认证   实践教学   计算机专业建设   民航特色   成果导向  

描述： 成果导向的民航特色计算机专业实践教学思考

航空安全事件关联分析方法研究

作者： 王红   郭静   王阳   来源： 安全与环境学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： Growth算法   多层   航空安全事件   关联分析   FP   安全工程   关联规则  

描述： 为有效预防航空安全事件的发生,对航空安全事件进行关联分析,提出了一种改进的FP-Growth算法实现航空安全事件多层关联规则挖掘。首先,采用Pawlak属性重要度约简算法对航空安全事件属性进行约简,结合航空安全领域本体中事件属性的概念层次结构对属性编码;通过引入跨层次频繁项和修补项改进FP-Growth算法,每层设置不同的支持度自底向上对编码后的多层次属性进行挖掘,最后得到事件原因、事件结果、运行阶段、事件类型等多种事件属性之间的多层关联规则。研究表明,该方法能够实现航空安全事件的关联分析,为减少航空安全事件的发生提供语义服务和决策支持。

民航突发事件实体识别方法研究

作者： 王红   李浩飞   邸帅   来源： 计算机应用与软件 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆神经网络   条件随机场   实体识别   知识图谱   民航突发事件  

描述： 针对民航突发事件实体自动获取的问题,提出一种将双向长短期记忆网络(BiLSTM)与条件随机场(CRF)结合的民航突发事件实体识别方法。利用领域词典对民航突发事件实体进行自动标注,并将已标注的数据转化为分布式字符向量;采用BiLSTM模型获取序列文本的上下文特征;通过CRF模型获得序列标注结果。实验结果表明,与传统的CRF方法相比,该方法的F值有明显的提升,有效解决了传统方法在识别民航突发事件文本信息中包含复合实体或混合实体方面效率低且大量使用人工定义特征模板的问题,为民航突发事件知识图谱的自动构建提供了更好的方法支撑。

航空安全事故因果关系抽取方法的研究

作者： 王红   祝寒   林海舟   来源： 计算机工程与应用 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 显式因果关系   自注意力机制   隐式因果关系   关系抽取   航空安全事故   模式匹配  

描述： 航空安全事故因果关系抽取方法的研究

民航突发事件领域本体关系提取方法的研究

作者： 王红   李晗   李浩飞   来源： 计算机科学与探索 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   关系抽取   领域本体   门控循环单元（GRU）模型   民航突发事件  

描述： 民航突发事件领域本体关系提取方法的研究

民航突发事件实体识别方法研究

作者： 王红   李浩飞   邸帅   来源： 计算机应用与软件 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆神经网络   条件随机场   实体识别   知识图谱   民航突发事件  

描述： 针对民航突发事件实体自动获取的问题,提出一种将双向长短期记忆网络(BiLSTM)与条件随机场(CRF)结合的民航突发事件实体识别方法。利用领域词典对民航突发事件实体进行自动标注,并将已标注的数据转化为分布式字符向量;采用BiLSTM模型获取序列文本的上下文特征;通过CRF模型获得序列标注结果。实验结果表明,与传统的CRF方法相比,该方法的F值有明显的提升,有效解决了传统方法在识别民航突发事件文本信息中包含复合实体或混合实体方面效率低且大量使用人工定义特征模板的问题,为民航突发事件知识图谱的自动构建提供了更好的方法支撑。

基于贝叶斯网络的民航突发事件因果关系分析方法研究

作者： 王红   郭笑丹   祝寒   来源： 计算机应用研究 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 贝叶斯网络   因果关系   条件概率   领域本体   民航突发事件  

描述： 针对民航突发事件因果关系无法有效评估与关联分析的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的民航突发事件因果关系分析方法。在民航突发事件应急管理领域本体的基础上引入贝叶斯理论,通过规则设计实现了领域本体中概念、关系与实例的贝叶斯网络转换;然后采用贝叶斯网络知识合成算法E-IPFP构建贝叶斯网络节点的条件概率表,并通过消息传递机制计算父子节点间的概率关系,获得民航突发事件因果关系的概率分布。采用民航突发事件应急管理领域本体和世界民航事故调查跟踪报告中的案例作为实验数据,给出了民航突发事件因果间关系的分析,为基于大数据的突发事件关联分析与推理提供了方法支持。