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- 航空器飞行事故多层次情景空间描述模型
- 作者： 程明 崔鹏征 梁文娟 陈越 来源： 消防科学与技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 描述模型 火灾调查 多层次情景空间 相似度 飞行事故 案例推理
- 描述： 为了提升应对飞行事故类重大突发事件的效能,以机场周边发生的航空器飞行事故为研究对象,采用应用情景构建理论,提出"案例—情景—承灾主体—特征属性—应对措施"多层次情景空间描述模型。收集整理国内外重大飞行事故调查报告、数据和资料,运用案例研究、分类、统计、筛选等方法,提取特征属性中包括的数据类型、量化方法和取值范围,应用整体和局部相似度算法计算。通过案例对模型的应用进行了示范验证,结果表明:模型建立了情景推演过程,且初始情景匹配精度较高。
- 航空器飞行事故多层次情景空间描述模型
- 作者： 程明 崔鹏征 梁文娟 陈越 来源： 消防科学与技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 描述模型 火灾调查 多层次情景空间 相似度 飞行事故 案例推理
- 描述： 为了提升应对飞行事故类重大突发事件的效能,以机场周边发生的航空器飞行事故为研究对象,采用应用情景构建理论,提出"案例—情景—承灾主体—特征属性—应对措施"多层次情景空间描述模型。收集整理国内外重大飞行事故调查报告、数据和资料,运用案例研究、分类、统计、筛选等方法,提取特征属性中包括的数据类型、量化方法和取值范围,应用整体和局部相似度算法计算。通过案例对模型的应用进行了示范验证,结果表明:模型建立了情景推演过程,且初始情景匹配精度较高。
- 面向战场海空目标识别的知识图谱应用
- 作者： 左毅 张桂林 吴蔚 王菁 李晓冬 王惠娟 来源： 指挥信息系统与技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 知识图谱 海空目标识别 案例推理
- 描述： 未来战争复杂性加强、速度加快且更具持续性,对战场海空目标识别提出了智能化要求。针对知识图谱在战场海空目标智能识别中的应用问题,提出了一种基于知识图谱的识别推理方法。首先,利用知识图谱和图数据库技术构建战场海空目标智能识别知识库,包括时空活动规律、辐射源活动规律、航行计划、机场港口知识和飞机舰船知识;然后,利用多智能体、规则推理和案例推理技术构建多个具有领域知识推理能力的智能体,再利用分类器推理技术进行战场海空目标智能综合识别推理;最后,结合典型应用场景,通过仿真应用验证了该方法的有效性。
- 航空兵装备映射模拟蓝军相似度匹配问题研究
- 作者： 刘艳平 来源： 海军航空工程学院学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 一致性排序 权重 相似度 蓝军
- 描述： 文章主要针对航空兵训练中模拟映射蓝军装备时所面临的问题,提出蓝军模拟方法、建立相似度评价体系及模型以及提出用一致性排序方法解决求相似度的权重问题,从而可以求得更为精确的系统相似度,可解决航空兵装备蓝军模拟过程中"像不像"的问题,为航空兵装备是否能够模拟映射蓝军找到了依据。
- 聚焦“3·21”东航MU5735航空器飞行事故
- 作者： 张宇轩 来源： 中国经济周刊 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： MU5735 飞行事故
- 描述： 3月广州21的日东1航4时MU,5由73昆5明航飞班往在广西壮族自治区梧州市藤县境内坠毁，机上132名人员全部罹难。事发后，东航MU5735失事现场的搜寻调查工作即刻启动。找到新视频，或将揭示最终
- 民航不安全事件报告危险源识别模型
- 作者： 王洁宁 张聪俊 张钰涵 来源： 安全与环境学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： LDA主题模型 民航不安全事件报告 Word2Vec模型 相似度 危险源识别 安全管理工程
- 描述： 为了识别民航不安全事件的发生原因,从民航不安全事件报告出发,提出了一种基于LDA主题模型和Word2Vec模型的民航不安全事件报告危险源识别模型。首先,构建危险源标签分类表,选取民航不安全事件报告与Wiki中文数据库作为数据源,然后利用LDA主题模型得出民航不安全事件报告的主题概率分布与词概率分布,最后利用Wiki中文数据库训练Word2Vec模型得到词向量,进而计算文档主题与不同危险源标签之间的相似度,得出民航不安全事件报告的危险源分类。结果表明,该模型的精准率为77. 7%、召回率为86. 8%、F为82. 0%,能够有效识别各民航不安全事件报告的危险源。
- 基于多参数融合相似的民航发动机寿命预测
- 作者： 曹惠玲 崔科璐 梁佳旺 来源： 中国机械工程 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 民航发动机 参数融合 相似度 PCA算法 剩余寿命预测 ReliefF
- 描述： 基于多参数融合相似的民航发动机寿命预测
- 民航不安全事件报告危险源识别模型
- 作者： 王洁宁 张聪俊 张钰涵 来源： 安全与环境学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： LDA主题模型 民航不安全事件报告 Word2Vec模型 相似度 危险源识别 安全管理工程
- 描述： 为了识别民航不安全事件的发生原因,从民航不安全事件报告出发,提出了一种基于LDA主题模型和Word2Vec模型的民航不安全事件报告危险源识别模型。首先,构建危险源标签分类表,选取民航不安全事件报告与Wiki中文数据库作为数据源,然后利用LDA主题模型得出民航不安全事件报告的主题概率分布与词概率分布,最后利用Wiki中文数据库训练Word2Vec模型得到词向量,进而计算文档主题与不同危险源标签之间的相似度,得出民航不安全事件报告的危险源分类。结果表明,该模型的精准率为77. 7%、召回率为86. 8%、F为82. 0%,能够有效识别各民航不安全事件报告的危险源。