[发明专利]基于大数据的飞行员三维画像方法

权利要求书

1.基于大数据的飞行员三维画像方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：首先进行飞行员风险画像指标体系构建；

S2：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，得到所有飞行员样本数据集；

S3：建立基于飞行员综合素质的风险评价模型，其目的是通过对飞行员综合素质的检测及监控，及时检测出在某段时间内某飞行员的综合特征中存在的安全隐患，容易产生的安全风险；

S4：在S3的基础上对各飞行员的飞行任务数据进行预处理，确定有效数据；

S5：根据航空管理数据库的资料对飞行员性格的影响将人格特征要素分为积极因子和消极因子；

S6：根据得出的风险评估结论构建飞行员画像系统。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的飞行员三维画像方法，其特征在于，所述S1中风险画像指标体系的构建需要通过文献综述、实地调研、半开放式问卷调查以及与飞行专家访谈的形式确定飞行员风险画像指标体系的维度界定，结合层次任务分析法、工作分析法确定各级指标。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的飞行员三维画像方法，其特征在于，所述S4中预处理包括异常值处理和缺失值处理。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的飞行员三维画像方法，其特征在于，所述S3中通过确定各级指标对应量化数值以及确定各级指标权重，计算飞行员综合风险值及各子维度风险值，构建飞行员风险画像模型。

5.根据权利要求1所述的基于大数据的飞行员三维画像方法，其特征在于，所述S3中飞行员风险评估模型，可选用贝叶斯算法对飞行员风险评估模型的可信度进行概率评估，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。

6.根据权利要求1所述的基于大数据的飞行员三维画像方法，其特征在于，所述S3中飞行员多元风险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。

7.根据权利要求1所述的基于大数据的飞行员三维画像方法，其特征在于，所述S5中会额外计算飞行员的综合数据得分。

8.根据权利要求1所述的基于大数据的飞行员三维画像方法，其特征在于，所述S6中利用飞行员的综合数据得分来得到飞行员三维画像模型。