基于机器学习的空管安全信息处理方法初探

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空管系统安全信息的处理和挖掘多来自报告人对信息的模块化录入,不仅耗费人力物力,而且容易因怕麻烦而发生漏报和瞒报行为.将中文分词以及决策树、随机森林算法等机器学习技术应用于空管不安全事件信息的处理,对中南空管系统2015~2019年的典型不安全事件信息进行机器识别,准确率达到71%,有效降低了信息报送的人力和时间成本,进一步提升了安全管理部门的信息处理效率.
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