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基于案例库的管制指令偏差识别与匹配方法

毛继志 叶海生 吴磊 汤新民 郭鸿滨

毛继志, 叶海生, 吴磊, 汤新民, 郭鸿滨. 基于案例库的管制指令偏差识别与匹配方法[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(4): 50-57. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.04.007
引用本文: 毛继志, 叶海生, 吴磊, 汤新民, 郭鸿滨. 基于案例库的管制指令偏差识别与匹配方法[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(4): 50-57. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.04.007
MAO Jizhi, YE Haisheng, WU Lei, TANG Xinmin, GUO Hongbin. Recognition and Matching of Regulatory Voice Command Bias Based on Case Library[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(4): 50-57. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.04.007
Citation: MAO Jizhi, YE Haisheng, WU Lei, TANG Xinmin, GUO Hongbin. Recognition and Matching of Regulatory Voice Command Bias Based on Case Library[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(4): 50-57. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.04.007

基于案例库的管制指令偏差识别与匹配方法

doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.04.007
基金项目: 

中国航空无线电电子研究所航空电子系统综合技术国防科技重点实验室基金项目

四川省科技计划项目

国家自然科学基金项目

详细信息
  • 中图分类号: U8

Recognition and Matching of Regulatory Voice Command Bias Based on Case Library

  • 摘要: 基于历史管制指令偏差案例的分析,案例风险特征的挖掘方法以提高案例匹配的准确性.建立概念向量模型,解决文本词义相近产生冗余特征的现象,构建风险模式案例库.考虑传统欧式距离无法区分属性差异化,提出基于粗糙集理论的加权欧式距离进行案例相似度匹配,以高权重表征突出人为因素偏差、风险指令模式关键风险特征的重要性,来提高案例匹配的准确性.对比试验结果显示,基于粗糙集理论的加权欧氏距离能准确区分出关键风险特征,且案例间的距离由原来的0.2~0.4缩小到0.1~0.2,提高了匹配的准确度.并进行实时案例仿真,结果验证了改进后的方法适用于属性差异化大的案例匹配.

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2020-08-28

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