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题名基于深度长短记忆模型的民航安保事件分析
被引量：10
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作者
冯文刚
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机构
中国人民公安大学国家安全学院
中国人民公安大学民航安保研究中心
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出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期1-7,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2017YFC0822502)
中央高校基本科研业务费资助项目(2021JKF220)
中国人民公安大学公共安全行为科学实验室开放课题资助(2020SYS09)。
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文摘
为辅助公安民警分析民航安保事件,采用深度长短记忆(LSTM)模型,研究民航安保事件行为主体识别问题。通过搭建民航安保事件数据库,对民航安保事件概念信息进行多模态信息表示,提取安保事件时序特征,构建深度LSTM模型,进而实现安保事件行为主体的学习与预测。结果表明:该模型可基于事件时序特征分析事件行为主体,预测精度更优,且在有噪声情况下也可得出良好结果,相关研究成果已在SZX机场成功应用。
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关键词
民航安保事件
深度长短记忆(LSTM)模型
行为主体
多模态
时序特征
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Keywords
civil aviation security event
deep long short-term memory(LSTM)model
event subject
multi-modal
temporal feature
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分类号
X949
[环境科学与工程—安全科学]
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题名民航安保事件分级研究
被引量：3
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作者
杨骁勇
贺元骅
王洋
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机构
中国民航飞行学院
民航飞行技术与飞行安全科研基地
四川大学计算机学院
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出处
《中国民航飞行学院学报》
2008年第6期8-12,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(60572180)
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文摘
在民航安全保卫的专业背景下,将危机管理中对突发事件的分级方法应用于对民航安保事件危险等级的划分。从既往案例中总结出30种民航安保事件的生成机理与发展特征,从主客观标准上设定出3个层次、7个分级变量要素与4个观察维度的分析框架。在此基础上,经过对各个分级变量要素进行权重赋值与判别函数计算,得出了每一种航空安保事件的具体得分,进而确定出4个级别的行为分级系统。
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关键词
民航安保事件
判别分析
分级
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分类号
V328
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
F562
[经济管理—产业经济]
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