【摘 要】
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随着空中交通流量成倍增加,其中必然会出现诸多的空管安全风险,如何快速有效地从空管运行文本数据和陆空通话数据中挖掘出安全信息数据,对空管运行风险识别与分析至关重要。
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随着空中交通流量成倍增加,其中必然会出现诸多的空管安全风险,如何快速有效地从空管运行文本数据和陆空通话数据中挖掘出安全信息数据,对空管运行风险识别与分析至关重要。本文以空管运行数据中的文本数据,尤其是危险源控制单,以及陆空通话数据为研究对象,主要采用数据挖掘技术和语音识别技术对两大类数据进行处理,建立空管运行风险识别与分析指标体系,结合管制单位运行数据进行离群点分析。主要工作及创新点如下:(1)提出一种基于LDA模型的空管危险源控制单数据挖掘,LDA模型作为一种解决文本分类问题的办法,在本实验中取得了良好的效果。该算法以危险源控制单为基础数据,运用LDA模型结合吉布斯采样,准确地找出了影响空管运行风险的因素。(2)提出一种基于微软语音识别的空管指令复诵识别方法,该识别引擎配合自建的语料库可以较准确的识别指令复诵的内容。该方法首先翻译从管制员传来的语音指令信号,并显示在屏幕上,当飞行员复诵时,识别飞行员所复诵的指令,同样经过语音识别将语音转化为文字信息输出在屏幕显示。(3)提出一种对空管运行文本数据和陆空通话数据进行离群点检测的算法-基于属性约简的离群点检测算法,该算法可有效解决空管运行文本数据和陆空通话数据的离群点挖掘问题。算法首先利用信息熵对空管运行文本数据和陆空通话数据属性进行划分,对部分不重要的属性进行约简,保留能反映数据整体信息的重要属性,并利用重要属性及其权值(贡献程度)结合加权距离公式进行离群点的检测。实验结果表明该算法对空管运行文本数据和陆空通话数据的离群点检测是高效的。
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