[发明专利]面向飞行技能全生命周期的飞行员作风胜任力画像方法

权利要求书

1.面向飞行技能全生命周期的飞行员作风胜任力画像方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，获取航空管理数据总集，从航空管理数据总集中提取备选飞行员数据集，并依次对备选飞行员数据集进行数据清洗、标准化处理，得到飞行员作风样本集，进入步骤S2；

S2，输入飞行员作风样本集，并建立飞行员作风评估模型，通过飞行员作风评估模型对飞行员作风样本集进行胜任力评估，得到飞行员多元作风胜任力评估指数，进入步骤S3；

S3，通过可视化单元汇总飞行员多元作风胜任力评估指数，并判断飞行员多元作风胜任力评估指数是否达到标准值，若否，则返回步骤S1，重新获取备选飞行员数据集；若是，则完成飞行员作风胜任力的评估；

所述步骤S1，其具体过程如下：

S21，整合航空管理数据总集，并通过关键词属性模块对航空管理数据总集进行匹配，其中，关键词属性具体为指定飞行员名称或编号；

S22，提取航空管理数据总集中含有关键词属性的数据，并进行排序；

S23，设定初始窗口，并通过SNM算法对提取的数据进行筛选，并删除重复数据，得到备选飞行员数据集；

步骤S23中所述的SNM算法，其数学表达式如下：

其中，M₁为窗口最大值，M₂为窗口最小值，E为当前窗口中的相似记录数目，N_i为窗口移动速度，M₀为2E，M_i为窗口初始长度，M_j为最终长度；

步骤S2中所述的飞行员作风评估模型，其建立过程如下：

S41，对航空管理数据总集进行筛选，获取历史飞行员作风样本集，并将历史飞行员作风样本集划分为训练集与测试集；

S42，建立飞行员作风评估模型，将训练集输入至飞行员作风评估模型，得到飞行员作风胜任力初步评估指数；

S43，计算飞行员作风胜任力初步评估指数相对于测试集的损失函数，并根据损失函数迭代更新飞行员作风评估模型的参数，完成飞行员作风评估模型的训练；

步骤S43中飞行员作风评估模型，可选用贝叶斯算法对飞行员作风评估模型的可信度进行概率评估，其数学表达式如下：

其中，π为参数的概率分布，π(θ)为先验概率，π(θ丨u)为后验概率，f(u丨θ)为样本分布；

所述飞行员多元作风胜任力评估指数包括地面准备阶段评估指数、地面活动阶段评估指数、进近阶段评估指数、巡航阶段评估指数、区调阶段评估指数以及降落阶段评估指数。

2.根据权利要求1所述的面向飞行技能全生命周期的飞行员作风胜任力画像方法，其特征在于，步骤S43中所述的损失函数具体采用均方误差函数，其数学表达式如下：

其中，y_x为测试集中的飞行员作风胜任力的评估真实值，y′_x为经飞行员作风评估模型评估后的飞行员作风胜任力的评估估计值，X为测试样本总数。