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- 基于全产业链视角我国通用航空产业发展路径研究
- 作者： 王悦 来源： 产业创新研究 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 层次分析法 通用航空产业 产业链 路径研究
- 描述： 产业驱动发展。本文以产业链经济学视角为理论基础，确定了影响我国通用航空产业发展的三个层次的结构体系和四大影响因素，通过对其进行层次分析，为我国通用航空产业发展提供发展建议。
- 政策工具视角下民航安全管理政策分析
- 作者： 刘玲莉 张田田 来源： 综合运输 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 政策要素 政策工具 量化分析 交叉分析 民航安全管理
- 描述： 政策工具视角下民航安全管理政策分析
- 政策工具视角下民航安全管理政策分析
- 作者： 刘玲莉 张田田 来源： 综合运输 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 政策要素 政策工具 量化分析 交叉分析 民航安全管理
- 描述： 政策工具视角下民航安全管理政策分析
- 结合Word2vec和BiLSTM的民航非计划事件分析方法
- 作者： 王捷 周迪 左洪福 黄维 来源： 合肥工业大学学报(自然科学版) 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络 非计划事件 民航安全 文本分析 word2vec
- 描述： 结合Word2vec和BiLSTM的民航非计划事件分析方法
- 基于CNN-LSTM混合模型的民航非计划事件分析方法
- 作者： 王捷 周迪 左洪福 陆扬 来源： 计算机与数字工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短时记忆神经网络 卷积神经网络 深度学习 民航安全 文本分析
- 描述： 安全是民航业的核心主题，非计划事件是辨识安全隐患、改善航空安全的重要信息来源。非计划事件的非结构化和数量庞大等特性使得人工分析变得困难且效率低下。为提高非计划事件的分析效率和精度，论文提出了一种基于CNN-LSTM的混合深度神经网络模型，用于民航非计划事件的自动化分析。并与SVM、CNN、LSTM等模型进行比较，在航空公司的事件日志样本数据集上进行训练并做出事件分类结果的判断。实验结果表明，所提出的CNN-LSTM混合模型具有最高的分类准确率，对于不平衡数据样本，具有最稳定的分类性能。
- 结合Word2vec和BiLSTM的民航非计划事件分析方法
- 作者： 王捷 周迪 左洪福 黄维 来源： 合肥工业大学学报(自然科学版) 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络 非计划事件 民航安全 文本分析 word2vec
- 描述： 结合Word2vec和BiLSTM的民航非计划事件分析方法
- 基于CNN-LSTM混合模型的民航非计划事件分析方法
- 作者： 王捷 周迪 左洪福 陆扬 来源： 计算机与数字工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短时记忆神经网络 卷积神经网络 深度学习 民航安全 文本分析
- 描述： 安全是民航业的核心主题，非计划事件是辨识安全隐患、改善航空安全的重要信息来源。非计划事件的非结构化和数量庞大等特性使得人工分析变得困难且效率低下。为提高非计划事件的分析效率和精度，论文提出了一种基于CNN-LSTM的混合深度神经网络模型，用于民航非计划事件的自动化分析。并与SVM、CNN、LSTM等模型进行比较，在航空公司的事件日志样本数据集上进行训练并做出事件分类结果的判断。实验结果表明，所提出的CNN-LSTM混合模型具有最高的分类准确率，对于不平衡数据样本，具有最稳定的分类性能。