典型文献
基于民航安全信息文本挖掘的进近着陆致险因素分析
文献摘要：
为有效识别飞行进近着陆阶段致险因素,以进近着陆不安全事件为对象,利用Python语言和文本挖掘方法对文本进行预处理,获取包含关键特征值和特征权重的高维稀疏原始特征向量集合;利用卡方统计对致险因素原始特征项进行降维,得到30个维度文本特征项,借助词云图将文本挖掘结果可视化;通过人为因素、飞机故障、环境因素和管理因素4个层面对进近着陆致险因素归类和重要度分析.结果表明:人为因素占进近着陆事件/事故原因的比重较大;飞行员决策处置与操纵技能、恶劣天气、机场管控力度是进近着陆阶段重要致险因素,航空公司及管制部门应加强预防控制,辨识并消除事故隐患.
文献关键词：
进近着陆;文本挖掘;致险因素;卡方统计法;灰色关联度
中图分类号：
作者姓名：
陈农田;李俊辉;满永政;宁威峰
作者机构：
中国民用航空飞行学院,四川 广汉618307
文献出处：
引用格式：
[1]陈农田;李俊辉;满永政;宁威峰-.基于民航安全信息文本挖掘的进近着陆致险因素分析)[J].中国安全生产科学技术,2022(03):5-10
A类：
卡方统计法
B类：
民航安全,安全信息,文本挖掘,进近着陆,致险因素,不安全事件,Python,挖掘方法,关键特征,特征权重,高维,特征向量,特征项,文本特征,助词,词云图,人为因素,飞机故障,管理因素,重要度分析,事故原因,飞行员,操纵,恶劣天气,航空公司,预防控制,事故隐患,灰色关联度
AB值：
0.316645
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