原文传递
基于机器学习的民航不安全事件信息数据清洗
| 题名： | 基于机器学习的民航不安全事件信息数据清洗 |
| 作者： | 崔振新;曹志 |
| 作者单位： | 中国民航大学 |
| 关键词： | 民航安全信息;不安全事件;数据清洗;机器学习 |
| 摘要： | 为解决民航不安全事件信息中分类不准确的问题,提出一种基于机器学习的数据清洗方案：首先,设计了一种基于oneclasssvm的异常值筛选模型,筛选出现有航空不安全事件信息中事发阶段中标签错误的数据。其次,建立了一种基于BERT的分类模型对分类正确数据进行训练,利用经过训练的模型对筛选出来的异常数据进行重新分类。最后,将清洗后的数据与原始数据进行比较,清洗后的数据标签准确率提高了10.2%,实验结果表明,基于机器学习的数据清洗方法能够实现民航安全信息的数据清洗,提高了数据质量。 |
| 期刊名称： | 综合运输 |
| 出版日期： | 202204 |
| 出版年： | 2022 |
| 期： | 04 |
| 页码： | 80-83,115 |
检索历史
应用推荐
