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1.
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。 相似文献
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本文针对美军在2013-2018年间的军用飞机事故,详细分析了造成各类事故的主要原因以及现阶段可采取的有效措施,突出强调了依靠先进技术提升装备性能和重视维修人员能力培养对未来减少事故的重要性。 相似文献
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目前首都机场正处在发展的关键时期。在国内,首都机场面临着今后几年航空运输业产业结构调整,将获取更加宽松的政策环境,以实现中枢战略的重大机遇;在国际上,首都机场面临着来自亚洲各大中枢机场的激烈竞争。由于首都机场的基地航空公司尚未成为国际联盟的成员并由此获取应有的利益,首都机场在这方面的获益也远远落后于亚洲其他中枢机场。作为在海外上市的社会公众公司,首都机场需要做出更明确和更具实效的发展计划,以实现股东价值利益的最大化。为此北京首都国际机场股份有限公司必须加快发展其中枢战略。 相似文献
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