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摘要
人为因素是导致航空事故的主要原因。在空管系统安全问题频发的背景下,以空管不正常事件为研究对象,采用Python语言对空管不正常事件记录进行文本挖掘分析。建立概念向量空间模型,解决一义多词问题。提出将空管风险模式抽象为主题,采用LDA(潜在狄利克雷分配)算法围绕风险主题提取风险致因因素。相比于TFIDF算法,LDA能挖掘出更多潜在风险致因因素,且与专家评审意见基本一致,证明了方法的可靠性,实现了风险致因因素的自动提取。提出将LDA提取的风险致因因素与HFACS模型进行整合,形成以人为因素为中心的风险贝叶斯预测网络。考虑到不正常事件为不完全样本,使用EM算法优化贝叶斯网络参数。通过Netica软件对测试记录进行预测,验证了方案的有效性,同时也证明了文本挖掘结果的正确性与客观性。
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单位中国民用航空局空中交通管理局; 南京航空航天大学; 中国航空无线电电子研究所
