發(fā)布時(shí)間：2020-10-09 01:17

　　 當(dāng)今世界選擇飛機(jī)出行的人越來越多,如何提高航空安全是世界各大航空公司面臨的首要話題。1970年由美國率先建立的航空安全事故報(bào)告(ASRS)在分析影響航空安全因素中發(fā)揮了巨大作用,給航空安全提供了很多有效建議。本課題是以航空安全事故數(shù)據(jù)為源數(shù)據(jù),利用文本挖掘的方法對(duì)航空安全事故報(bào)告進(jìn)行分析,首先分析出影響航空安全的致因因素,其次對(duì)航空安全事故報(bào)告進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測。分析影響航空安全致因因素過程主要有文本預(yù)處理、提取文本原始特征項(xiàng)、原始特征項(xiàng)降維、構(gòu)建空間向量模型等步驟。文本預(yù)處理的具體處理步驟主要有文本小寫化、去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、去除停用詞等;提取文本特征采用的算法是TF-IDF、LDA主題模型;文本原始特征項(xiàng)降維采用χ2統(tǒng)計(jì)降維法;經(jīng)過以上自然語言處理過程,最終得出影響航空安全的26項(xiàng)致險(xiǎn)因素,其中包括6項(xiàng)主要致因因素和20項(xiàng)一般致因因素,主要致因因素有疲勞駕駛,誤操作,機(jī)場,飛機(jī),天氣,環(huán)境,一般致因因素有人員安排,錯(cuò)誤指令,公司政策,信息交流,碰撞危險(xiǎn),導(dǎo)航手冊(cè)等。本文的第二部分主要是利用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和基于深度學(xué)習(xí)的幾種不同的分類器進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測,得到實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,用到的傳統(tǒng)分類器為隨機(jī)森林、樸素貝葉斯、支持向量機(jī);基于深度學(xué)習(xí)的分類器模型為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)部分首先采用控制變量法設(shè)置了最優(yōu)參數(shù),實(shí)驗(yàn)過程中將數(shù)據(jù)集采用十折交叉法,分別做十次實(shí)驗(yàn),取十次實(shí)驗(yàn)的平均值作為實(shí)驗(yàn)結(jié)果。評(píng)價(jià)各類分類器性能的參數(shù)主要是準(zhǔn)確率、召回率和F1值,結(jié)果顯示基于深度學(xué)習(xí)的分類模型的分類效果要好于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)分類模型。本文的創(chuàng)新點(diǎn)是采用深度學(xué)習(xí)的方法對(duì)航空安全事故報(bào)告進(jìn)行分析,實(shí)驗(yàn)證明基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型對(duì)人工特征選取的依賴性低,可以實(shí)現(xiàn)文本特征的自動(dòng)提取,其整體分類效果好于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí),優(yōu)化了分類效果。
【學(xué)位單位】：安徽建筑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：V328;TP391.1
【部分圖文】：

安徽建筑大學(xué)碩士學(xué)位論文 第二章 文本挖掘的若干關(guān)鍵技術(shù)二分類問題的線性判別函數(shù)一般表達(dá)式為 gxwxbT( ) , g ( x) 0時(shí)得到一個(gè)超平面 H，可以將訓(xùn)練樣本分類，即： g( x)w(xrw/|w|)br|w|pT ，r g( x)/|x|，其中 r 是 x 到 h 的垂直距離。w 最小時(shí)，兩類間隔最大，即為最優(yōu)分解面[31]。2.3.3 深度學(xué)習(xí)分類器模型（1）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器近年來卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展并在圖像處理和語音識(shí)別領(lǐng)域取得重大突破。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)總共由 4 部分組成，即輸入層、卷積層、池化層、全連接層。文獻(xiàn)[32]根據(jù)電力設(shè)備缺陷文本特點(diǎn)，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了電力缺陷

安徽建筑大學(xué)碩士學(xué)位論文 第三章 航空安全報(bào)告致因因素的分析表 3.4 航空安全事故報(bào)告文本集降維后特征項(xiàng)序號(hào) 特征項(xiàng) 序號(hào) 特征項(xiàng)1 airport 14 fatigue driving2 weather 15 manuals3 tooling 16 aircraft4 visibility 17 company policy5 procedure 18 misoperation6 ambiguous 19 collision risk7 aircraft stall 20 reaction time8 insufficient training 21 equipment

安徽建筑大學(xué)碩士學(xué)位論文 第三章 航空安全報(bào)告致因因素的分析3.5.2 航空安全事故報(bào)告致因因素分析詞云圖，也叫文字云，是對(duì)文本中出現(xiàn)頻率高的“關(guān)鍵詞”以視覺化方式展現(xiàn)出來，形成“關(guān)鍵詞云層”，從而過濾掉大量低頻低質(zhì)的文本信息，使文檔閱讀者可以輕松領(lǐng)略到文本主旨。向量空間模型把整個(gè)航空安全事故報(bào)告轉(zhuǎn)換為向量空間的形式，利用上述轉(zhuǎn)化的空間向量模型可以構(gòu)建航空安全事故致因因素詞云圖，利用 Python 語言的 Wordcloud 程序包對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的進(jìn)行可視化處理，得到航空安全事故致險(xiǎn)因素詞云圖，如下圖 3-3 所示。

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5 隋曉燕;馮子剛;黃富強(qiáng);程景民;發(fā)揮“抓手”作用 致力監(jiān)管創(chuàng)新[N];中國醫(yī)藥報(bào);2004年

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8 馮曉芳;我國建立工業(yè)和通信業(yè)生產(chǎn)安全事故報(bào)告制度[N];消費(fèi)日?qǐng)?bào);2008年

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本文編號(hào)：2833020