一种基于决策树的飞行训练特情智能生成方法技术

本发明专利技术提供一种基于决策树的飞行训练特情智能生成方法，设计了模型构建模块和模型推理模块，其中模型构建模块读取特征提取后的训练案例数据，通过这些训练案例数据学习飞行特情训练方案制定规则，完成决策树模型构建；其中模型推理模块使用构建好的决策树模型和受训人员的飞行特情训练评价数据动态生成飞行训练特情。在使用本方法进行仿真训练时便可获得实时的、动态的飞行训练特情。本方法可增强训练内容的针对性和随机性，减少在仿真飞行训练中特情训练方案制定所耗费的时间，有效提升训练效果。

An intelligent generation method of special information in flight training based on decision tree

【技术实现步骤摘要】
一种基于决策树的飞行训练特情智能生成方法
本专利技术涉及计算机飞行器操作仿真
，尤其涉及一种基于决策树的飞行训练特情智能生成方法。
技术介绍
飞行器在工作过程中发生故障等特情的概率较小，发生特情的时间绝大多数情况下完全随机，且训练计划的制定对于受训人员来说应因人而异，所以在仿真飞行训练领域，目前还没有完整、成熟的特情智能生成技术。在其他训练领域有类似的科目选择方式，例如在发动机车间应用美国军用手册的ACL模型进行维修科目选择，使用了一种模糊决策的方法，该方法在权值的设定上有很大的主观性。本方法与现有技术相比，优势主要体现在特情生成时，极大减少了程序设计人员的主观因素对特情生成结果的影响，尽可能复现了训练案例数据所蕴含的特情训练思想，对不同的受训人员生成具有针对性的特情训练方案。
技术实现思路
针对上述现有技术的不足，提供一种基于决策树的飞行训练特情智能生成方法。为解决上述技术问题，本专利技术所采取的技术方案是：一种基于决策树的飞行训练特情智能生成方法，包括如下步骤：步骤1：建立飞行特情训练评价指标体系，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于决策树的飞行训练特情智能生成方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1：建立飞行特情训练评价指标体系，将受训人员各项特情训练情况数据及其对应的训练案例数据按照此指标体系评估后，将评价指标以特征值的形式存入数据库；/n步骤2：依照决策树流程设计模型构建模块，从数据库中读取对应受训人员的训练案例数据，作为该受训人员决策树建立的训练集，完成决策树模型的结构和参数构建，并将该受训人员所对应的训练好的决策树模型存储到数据库中；/n步骤3：设计模型推理模块，将受训人员的各项飞行特情训练评价数据从数据库中读入内存，按照决策树模型进行推理，决策出该次训练应训练的飞行特情；/n步骤4：在训练案例不变...

【技术特征摘要】
1.一种基于决策树的飞行训练特情智能生成方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：建立飞行特情训练评价指标体系，将受训人员各项特情训练情况数据及其对应的训练案例数据按照此指标体系评估后，将评价指标以特征值的形式存入数据库；
步骤2：依照决策树流程设计模型构建模块，从数据库中读取对应受训人员的训练案例数据，作为该受训人员决策树建立的训练集，完成决策树模型的结构和参数构建，并将该受训人员所对应的训练好的决策树模型存储到数据库中；
步骤3：设计模型推理模块，将受训人员的各项飞行特情训练评价数据从数据库中读入内存，按照决策树模型进行推理，决策出该次训练应训练的飞行特情；
步骤4：在训练案例不变的情况下，从数据库中调用已经构建完成的决策树模型，减少在训练中使用时的响应时间。


2.根据权利要求1所述的一种基于决策树的飞行训练特情智能生成方法，其特征在于，所述飞行特情训练评价指标体系包括如下评价指标：
(1)平均成绩：根据最近一段时间内或最近多次训练得出的平均成绩，表示受训人员对该项飞行特情训练内容掌握情况；
(2)训练间隔：距上一次训练间隔时间；
(3)任务重要度：在多项飞行特情发生时，处理该飞行特情的紧急程度；
(4)困难度：处理该飞行特情的难易程度；
(5)误操作可能性：处理该飞行特情时，错误操作的可能性；
(6)误操作危险度：处理该飞行特情时，发生错误操作的危险程度。


3.根据权利要求1所述的一种基于决策树的飞行训练特情智能生成方法，其特征在于，所述步骤2的过程如下：
步骤2.1：定义数据容器，将从数据库读入内存的受训人...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟光磊，张少卿，王言伟，刘守业，孙小平，耿欢，田丰，马红侠，王竹筠，王昱，梁宵，周铭哲，喻勇涛，
申请(专利权)人：沈阳航空航天大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21