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摘要：本发明属于飞行员韧性画像技术领域，具体涉及一种面向飞行员胜任能力的韧性画像方法，首先获取历史飞行员数据集，并提取飞行员韧性相关数据集，并对飞行员韧性相关数据集进行数据预处理；然后创建飞行员韧性画像模型，并输入预处理后的飞行员韧性相关数据集对飞行员韧性画像模型进行训练；再获取待画像飞行员的数据集，并通过训练后的飞行员韧性画像模型对待画像飞行员数据集进行韧性画像；最后将待画像飞行员的韧性画像结果，与预设的标准值进行对比，判断韧性画像结果是否大于预设的标准值，若是，则满足飞行员韧性要求，若否，则不满足飞行员韧性要求。通过上述过程准确衡量评估飞行员的韧性能力，实现了对飞行员有效的安全风险管理。
主权项：1.一种面向飞行员胜任能力的韧性画像方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取历史飞行员数据集，从历史飞行员数据集提取飞行员韧性相关数据集，并对飞行员韧性相关数据集进行数据预处理；S2：创建飞行员韧性画像模型，并输入预处理后的飞行员韧性相关数据集对飞行员韧性画像模型进行训练；S3：获取待画像飞行员的数据集，并通过训练后的飞行员韧性画像模型对待画像飞行员数据集进行韧性画像；S4：将待画像飞行员的韧性画像结果，与预设的标准值进行对比，判断韧性画像结果是否大于预设的标准值，若是，则满足飞行员韧性要求，若否，则不满足飞行员韧性要求；其中，韧性画像指的是根据飞行员在执飞和训练过程中遇见各种状况的操控数据、态势感知与风险决策数据、自动化系统操控数据以及机组管理与人机交互数据对飞行员的韧性能力进行评估；韧性画像结果为根据飞行员在执飞和训练过程中遇见各种状况的操控数据、态势感知与风险决策数据、自动化系统操控数据以及机组管理与人机交互数据对飞行员的韧性能力进行评估结果，设置为满分为100分的的得分；步骤S3中的飞行员韧性画像模型采用卷积神经网络模型，并且所述卷积神经网络模型采用双通道的网络模型，每个通道均包括卷积层、池化层和全连接层，其中双通道的通道一的卷积层使用两个3×3卷积层，双通道的通道二的卷积层使用三个5×5卷积层。
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百度查询： 中国民用航空飞行学院 一种面向飞行员胜任能力的韧性画像方法
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