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公开(公告)号：CN112257914B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202011111711.8
申请日：2020-10-16
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q10/067 , G06Q50/30 , G06N7/01 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林的航空安全因果预测方法，包括步骤S1：构建基于Bow‑tie模型的航空安全致因变量关联辨识模型，确定关键致因变量；S2：建立航空安全规模数据采集清单，标签原始安全数据库中的不安全事件数据特征；S3：对不安全事件数据特征进行降维处理，得到航空公司的不安全事件建模数据；S4：构建基于随机森林模型的航空安全态势预测模型；S5：对航空安全态势预测模型的预测能力进行评价；S6：根据致因变量对航空安全态势预测结果的影响分析，对关键致因变量对航空安全不安全事件的贡献进行排序。本发明中的预测方法使得难以度量的航空安全态势定量可测，适用于当前状态的航空安全定量评估，未来航空安全态势的预测。
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公开(公告)号：CN112257914A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011111711.8
申请日：2020-10-16
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林的航空安全因果预测方法，包括步骤S1：构建基于Bow‑tie模型的航空安全致因变量关联辨识模型，确定关键致因变量；S2：建立航空安全规模数据采集清单，标签原始安全数据库中的不安全事件数据特征；S3：对不安全事件数据特征进行降维处理，得到航空公司的不安全事件建模数据；S4：构建基于随机森林模型的航空安全态势预测模型；S5：对航空安全态势预测模型的预测能力进行评价；S6：根据致因变量对航空安全态势预测结果的影响分析，对关键致因变量对航空安全不安全事件的贡献进行排序。本发明中的预测方法使得难以度量的航空安全态势定量可测，适用于当前状态的航空安全定量评估，未来航空安全态势的预测。
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公开(公告)号：CN115222700A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210855817.1
申请日：2022-07-20
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 公开一种多尺度retinex和FASTICA结合的红外热像处理方法，包括下列步骤：激光红外热成像；FASTICA图像处理；多尺度Retinex图像降噪；信噪比计算。本发明基于Retinex的FASTICA红外热像处理方法能够对红外热像进行增强处理以显示图像关键信息，对激光红外无损检测的效果有较明显的视觉改进，亦可以通过这种方法对其他各行业类型的图像优化处理。
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公开(公告)号：CN119514613A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411475912.4
申请日：2024-10-22
Applicant: 中国人民解放军空军工程大学
IPC: G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06Q10/04 , G06Q50/40
Abstract: 本发明提供了一种基于改进WCGAN模型的老龄化飞机航空安全预测方法，利用航空安全自愿报告系统中开源数据库中小样本数据，预测老龄化飞机航空安全；包括：清洗开源数据库中飞机航空故障事件数据，得到清洗数据；将清洗数据中非结构化的文本报告数据转为结构化数据；引入梯度惩罚GP机制和NeuralProphet算法优化WCGAN模型，得到WCGAN‑GP模型；以误差最小化原则优选参数；将小样本数据输入训练成熟的WCGAN‑GP模型，生成老龄化飞机在未来时刻的航空事故预测值。本发明引入梯度惩罚GP机制和NeuralProphet算法优化改进WCGAN模型，克服传统WCGAN模型在训练过程中梯度消失、模式崩溃和时序特性挖掘能力欠缺等缺陷，提高改进WCGAN模型的稳定性和收敛速度，使改进WCGAN模型更有效地适应航空事故数据的特征。
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