基于贝叶斯网络的民航突发事件因果关系分析方法研究

针对民航突发事件因果关系无法有效评估与关联分析的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的民航突发事件因果关系分析方法。在民航突发事件应急管理领域本体的基础上引入贝叶斯理论,首先通过规则设计实现了领域本体中概念、关系与实例的贝叶斯网络转换,然后采用贝叶斯网络知识合成算法E-IPFP构建贝叶斯网络节点的条件概率表,并通过消息传递机制计算父子节点间的概率关系,获得民航突发事件因果关系的概率分布。采用民航突发事件应急管理领域本体和世界民航事故调查跟踪报告中的案例作为实验数据,给出了民航突发事件因果间关系的分析,为基于大数据的突发事件关联分析与推理提供了方法支持。     

航空安全事故因果关系抽取方法的研究

针对目前航空安全事故因果关系分析一般采用基于概率和统计的方法,缺乏对事故发生过程的详细分析这一问题,提出通过因果关系抽取挖掘事故的因果发展过程。针对世界航空安全事故调查报告构成的文本数据集,将航空安全事故因果关系分为显式因果关系和隐式因果关系,其中显式因果关系抽取采用模式匹配的方法,抽取准确率达到87.72%;隐式因果关系抽取则采用改进的基于自注意力机制的双向长短期记忆网络方法,该方法在公共数据集和航空安全数据集上的F值较基准方法分别提高近6%和10%。在有效实现单一航空安全事故因果关系对的识别与抽取的基础上,生成了每个事故的因果关系图,为深入分析航空安全事故发生过程和情景重现提供数据与方法支持。