基于知识地图的航空公司员工信息报告深入分析研究

发布时间：2020-08-17 07:33

【摘要】：民用航空安全信息是发现安全隐患、控制风险、改善民航安全的重要基础。来自运行一线的各类报告信息是安全风险管理的重要信息来源,为深入挖掘航空公司强制报告信息中的安全隐患,建立各类事件原因与后果之间的知识地图网络,为安全风险分析提供数据分析基础,本文以民航安全信息网收集的2015-2016年1227起机组原因造成的重着陆、中止进近复飞、通信中断、小于间隔四类不安全事件报告信息为样本,采用知识地图网络分析法,研究机组原因的事件报告中事件发生的时间、飞行阶段、原因和后果。利用关键词提取技术提取关键词及短语,对提取结果中的词性进行分析,结合人工剔除错误词汇等手段获取最终结果,作为构造知识地图网络节点选取的参考。按照事件报告分类、关键词提取、知识地图网络框架构建、确定节点及节点层关系的流程,构建上述四类事件知识地图网络;以此为基础,建立以机组为中心的航空公司员工报告信息知识地图网络;构建基于该方法的员工报告信息原型系统,为报告信息智能化分析提供思路。以某起重着陆事件为例进行机组原因的知识地图网络实证分析,结果表明:按照知识地图网络对机组原因的各类事件过程进行分析,一方面可以得出事件包含的“人-机-环”方面的原因和后果等信息,使得事件演化变得脉络清晰明了;另一方面可以根据知识地图网络对某类事件分析出的事件原因节点采用DECIDE模型分析法,找出事件发生时机组操作所产生的影响,便于制定相应后果的控制措施;此外,根据事件原因节点、后果节点、基本信息节点可对事件进行准确追溯,方便事件查找,还可将新的事件原因和后果节点信息添至知识地图网络中,使其内容不断丰富。知识地图网络分析法能够清楚地梳理分析知识节点之间的关系,可对各类型事件信息进行分析,以事件原因节点扩展分析,借由节点之间关系找寻各种类类事件信息间的事件成因及相互关系,为科学的控制风险提供支持。由于本文所用样本事件描述部分信息量有限,因此在关键词提取时仍存在较多不足之处,如在民航专业词汇的准确提取方面依赖专业词典词汇包含量的影响,专业词典包含民航专业词汇量越大,提取准确度和数量会相应增加,所以,利用关键词提取结果选取节点时也会随之带来偏差,此方面还可继续深入研究分析。
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F562.6;F272.92;V328

【参考文献】

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本文编号：2795025