基于民机维修文本数据的故障诊断方法

在民航检修与维护过程中积累了大量蕴含丰富故障特征的文本维修记录，然而由于维修文本本身存在复杂性，其还未实现智能诊断，数据利用率低。提出一种不断修正迭代的基于预训练语言模型双向转换器编码表示（BERT）及轻量级梯度提升机（LightGBM）的飞机维修记录的故障原因分析方法，求解文本形式的维修记录中的故障原因，用以辅助维修人员进行正确的维修决策。首先，在基于BERT的故障诊断模型Transformer特征提取架构中引入多头注意力机制，以充分捕捉融合上下文的双向语义、更加关注于重点词汇；其次，为了提高诊断速度减少模型的参数并融合LightGBM模型来实现维修文本的故障原因分类；最后，将改进的模型与其他常用文本分析模型进行对比实验，在基于民机维修文本的故障诊断中该模型的准确率比TextCNN模型、LSTM模型和BiLSTM模型分别提升了38.99%、22.98%和18.16%，且BERT-LightGBM模型比BERT模型诊断速度提升了0.91%。表明所提方法在实现飞机维修文本故障诊断方面的有效性及优越性。     

基于鸽群优化算法的实时避障算法

为保证机器人能安全无碰撞地抵达目标位置，提出一种在改进版圆形扩张（CSE+）法中融合鸽群优化算法的实时避障算法。所提算法引入对障碍物密集程度的判断机制，在障碍分布密集时选择最安全的路径，在障碍物分布稀松的环境中，利用鸽群优化算法在安全范围内寻找下一目标最优位置。此外，还引入了搜索树，可实现死角的检测与避免。仿真结果显示:所提避障算法能提高路径规划的性能，在障碍物分布稀松时效果更加明显，且可实现死角检测并能通过狭长通道。      

一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法

在群智能算法的改进中，常利用优秀个体加速算法收敛，但对其依赖过度会导致种群多样性和算法全局收敛性下降的现象。对此，提出一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法。首先，在个体更新阶段不仅引入优秀个体加速收敛，并且通过普通个体对优秀个体的影响进行适当平衡，因此，优秀个体与普通个体的信息都能得到利用，进而种群多样性和算法全局收敛性得到提升。其次，通过对等级更新参数进行动态优化，加强了种群等级更新机制对算法收敛的促进作用。最后，经过时间复杂度与收敛性分析，证明了改进算法仍具有简单性和全局收敛性。仿真结果表明:所提出的改进算法较其他对比算法在寻优精度、寻优成功率和收敛速度等方面都具有明显优势。      

试论管制差错中的人为因素

空中交通管制工作是保障飞行安全的重要环节，管制差错常常直接导致飞行事故的发生。避免差错，杜绝飞行事故是所有管制人员努力的方向。本仅就防止人为原因造成管制差错进行简要的探讨。     

一次难忘的竞赛

民航南昌空管中心成立两年来，各项事业蓬勃发展，新事物如雨后春笋般涌现。其中最令我难忘的是2003年8月5日以团队形式代表航务部参加中心首次举办的“安康杯”安全知识竞赛的场景。     

新疆空管局积极开展“安全生产月”活动

为进一步增强新疆空管局全员的安全意识，将安全生产的各项工作落到实处，根据新疆自治区和民航总局的要求，新疆空管局在6月份积极开展“安全生产月”活动。     

创造来自副业的盈利机会——航空公司零售业务的重新定位

一、前言 多年以来，航空业的投资人和其他业内观察人士都一直在质疑这个行业的长期商业价值。他们指出，航空业内一直存在着一些“系统性缺陷”，比如较低的进入壁垒（受政策管制的影响，中国航空业的进入障碍相对西方国家要高）、高额的固定成本、同质化的服务、无法控制的成本要素（燃油和劳动力）以及乘客与时俱进的追逐最低价格的能力。     

神龙之首 世纪之星——民航三大区管中心空管自动化系统建设

2003年的初冬，对于民航京、沪、穗三大区管中心的建设者来说，是一段紧张、繁忙的日子。北京首都机场高速路旁，北京区管中心大楼内中外双方工程师正在忙着调机、核对系统数据；上海青浦淀山湖畔，上海区管中心机房中系统硬件设施的安装在有序地进行；广州城北西岭山下，广州区管中心的主体和配