基于全决策树的空管人因可靠性研究

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决策树在专家系统中的应用研究

决策树在专家系统中的应用研究随着人们对知识的探索和理解不断深入，人工智能技术越来越多地应用于各行各业，并逐渐成为推动社会发展和进步的重要动力。

而在人工智能技术中，专家系统作为一种高级合理化的智能技术，早已深受大家的欢迎。

决策树是专家系统中一种常用的知识处理技术，其在专家系统中的应用具有极其重要的研究价值与现实意义。

一、专家系统专家系统起源于上世纪六十年代，是一种基于人工智能技术的计算机程序，通过模拟人类专家的智慧和经验进行知识处理，自主完成推理和决策，为用户提供专业化的指导和决策支持。

专家系统的主要组成部分包括知识库、推理机和用户接口。

其中，知识库存储了专家对所研究的领域的经验、规则、判断和决策等知识；推理机则通过与知识库中的知识匹配、比较和推导，来产生新的知识或决策；用户接口则使用户个性化地与专家系统进行交互，获得解决问题的结果和方法。

目前，专家系统已经广泛应用于医疗、金融、教育、工业等各个领域，并取得了显著的成效。

其中，决策树作为一种经典的分析工具在专家系统中的应用尤为突出。

二、决策树决策树是一种常用的数据挖掘技术，它是一种自上而下的分类方法。

决策树的根节点代表决策变量，非根节点代表特征变量，而叶子节点则代表分类或回归结果。

通过对数据的分析，决策树可自动确定特征值的权重，计算每个特征的经验熵、信息增益等，从而高效地完成对数据的分类、回归、预测等操作。

在专家系统中，决策树可用于解决一些复杂的分类、推理和决策问题。

例如，在医疗专家系统中，可以通过决策树对各种疾病的病因、症状、治疗方法等进行分类和判断，从而为医生提供准确、及时的诊断和治疗方案。

在金融专家系统中，决策树也可以用于信用评估、风险管理、投资决策等方面，提供分析预测和辅助决策。

三、决策树在专家系统中的应用案例1、医疗专家系统中的应用医疗专家系统是一种重要的专家系统应用场景。

通过将决策树技术应用于医疗专家系统中，既可以高效地挖掘医学数据，又可以辅助医生进行诊断和治疗，有益于提高医疗质量、降低医疗成本。

空中交通管制员操作可靠性模糊综合评价

模糊评判向量Ｋ＝｛，，，，中，，，，ｋ … ｋ）其１２ … 凡为评价集的各等级，ｋ，，ｋ， … ｋ为该层各因素对
评价集各元素的隶属度。
收稿日期：ｏ９— ８—２．２ｏ０２
作者简介：唐卫贞（９７一）男，１７，山东泰安人，中国民航飞行学院空中交通管理学院讲师．基金项目：总局软科学重点科研基金资助项目（ＫＺ０１）中国民航飞行学院科研基金资助项目（０７４）民航ＲＸＤ７０；Ｊ０ — ３２
摘
要：系统观点的角度，从结合空中交通管制工作实际，分析了空中交通管制员操作可靠性的影响因素，并
确定了管制员操作可靠性评价指标体系。利用模糊评判理论，分析了各影响因素对于飞行安全的影响程度，为提高民航空管安全提供了理论依据。
关键词：制员；行流量；响因素；糊评判理论管飞影模中图分类号：９４Ｃ３ＤＩ１．９３ｊｉｎ１０Ｏ：０３６／．ｓ．０７～１４．０００．３ｓ４Ｘ２１．１００
指标决策问题各项评价指标常常是不相容的，对
全的影响变得更加重要，时这也成为危及民用同航空飞行安全的最主要因素之一。在航空业日益发达的今天，如何预测、价及控制管制员的人为评失误对提高空管系统的安全性具有重要的意义。
规范化和模型化。
管制员操作可靠性进行综合评价较为困难。而物

系统可靠性设计中的人因可靠性建模实际应用(九)

系统可靠性设计中的人因可靠性建模实际应用在当今科技飞速发展的时代，各行各业对系统可靠性的要求越来越高。

无论是航空航天、电力、交通运输还是医疗设备，系统的可靠性都是至关重要的。

而在系统可靠性设计中，人因可靠性建模正是一个至关重要的环节。

本文将从人因可靠性建模的概念、应用实例、以及未来发展趋势等方面进行探讨。

一、人因可靠性建模的概念人因可靠性建模是指将人的行为、决策、心理特征等因素纳入到系统可靠性设计中，对人的不确定性进行定量分析和建模的过程。

在传统的可靠性设计中，通常会忽略人的因素，而人因可靠性建模的引入，则使得系统的设计更加完善和全面。

人因可靠性建模主要包括对人的认知、行为、决策等方面进行分析，并将其转化为数学模型，以便在系统设计中进行综合考量。

这种模型的建立需要考虑到人的主观性、不确定性、以及其他环境因素对人的影响等多方面因素，因此具有一定的复杂性和难度。

二、人因可靠性建模的应用实例人因可靠性建模在各个领域都有着广泛的应用。

以航空航天领域为例，飞行器的设计中需要考虑到飞行员的行为、决策等因素，因此人因可靠性建模就显得尤为重要。

通过对飞行员的认知特征、应激反应能力、注意力分配等因素进行建模，可以更好地评估飞行员在复杂环境下的工作表现，并在设计飞行器时进行综合考量，确保飞行器的安全性和可靠性。

在医疗设备领域，人因可靠性建模同样发挥着重要作用。

比如，对医生在手术操作中的注意力分配、决策能力、疲劳程度等因素进行建模，可以帮助设计更加人性化的医疗设备，减少人为失误，提高手术成功率，保障患者的安全。

除此之外，人因可靠性建模还在交通运输、电力等领域得到了广泛的应用。

通过对驾驶员在驾驶过程中的行为特征、疲劳程度等因素进行建模，可以设计出更加智能化的汽车驾驶辅助系统，提高驾驶安全性。

在电力系统设计中，考虑到操作人员的心理特征、决策行为等因素，可以减少人为失误，提高电力系统的可靠性和安全性。

三、人因可靠性建模的未来发展趋势随着人因可靠性建模理论的不断深入和完善，未来其应用范围和深度将会进一步扩大。

全局决策树方法在核电站人员可靠性分析中的应用研究

ＡｂｔａｔＴｈｅｐａｒｉｔｏｃｓａｈｕｍａｅｉｂｌｔｎｌｉｅｈａｎｌｅｎＮｕｌ— ｓｒｃ：ｐｅｎｒｄｕｅｎｒｌａｉｉｙａａｙｓｓｍｔｏｄｍｉｙｕｓｄｉｃｅａｒＰｏｗｅａｆｔｓｓｍｅｎｈｅＨｏｉｔｃＤｅｉｉｎＴｒｅ（ＤＴ）ｍｅｈｏａｒＰｌｎｔＳａｅｙＡｓｅｓｎｔａｄｔｌｓｉｃｓｏｅＨｔｄｎｄｈｏｔａｐｌｔＴｈｆｕｓｓｐｒｍａｉｙｎｗＯｐｙｉ．ｅｏｃｉｉｒｌｏｐｒｖｄｎｇｈｅｂａｉｒｍｅｒａｄｏｅｏｉｉｔｓｃｆａｗｏｋｎｓｍｂｃｇｒｕｎＨＤＴｍｅｈｏａｄｔｐｔｐｅｆｒａｋｏｄｏｆｔｄｎｓｅｓｏｒｏｍｉ．Ｉｌｅｃｆｃｏｓｎｄｕａｉｙｔｎｆｕｎｅａｔｒａｑｌｔ
中图分类号：Ｍ６３Ｔ２文献标识码：Ａ文章编号：２８０１（０８０ — ２８００５ — ９８２０）３０６ — ５
Ａｅｈｄａｐｉａｉｎｓｕｙｏｌｓｉｅｉｉｎｔｅｍｔｏｎｄａｐｌｃｔｏｔｄｎｈｏｉｔｃｄｃｓｏｒｅｆｒｈｍａｅｉｂｌｔｎａｙｉｎｎｃｅｒｐｗｅｌｎｔｏｕｎｒｌａｉｉｙａｌｓｓｉｕｌａｏｒｐａ
２００８
核科学与工程
ＣｉｅｅＪｕｎｌｆＮｕｌａｃｅｃｎｇｎｅｉｇｈｎｓｏｒａｃｅｒＳｉｎｅａｄＥｎｉｅｒｎｏ

系统可靠性设计中的可靠性增长分析案例分享(Ⅰ)

系统可靠性设计中的可靠性增长分析案例分享在工程设计中，系统可靠性是一个至关重要的指标，它影响着产品的性能、安全性以及使用寿命。

在现代工业中，系统可靠性设计已经成为越来越重要的一项工作。

本文将通过几个案例分享来探讨系统可靠性设计中的可靠性增长分析。

一、故障树分析在航空电子系统中的应用故障树分析是一种系统性的方法，用于识别系统故障的可能原因。

在航空电子系统中，系统的可靠性直接关系到飞行员和乘客的安全。

一家知名的航空电子公司在设计飞行控制系统时，采用了故障树分析的方法，通过对各种可能的故障事件进行分析，找出了系统中可能的故障模式和原因。

通过对故障树进行分析，他们得以针对性地进行改进和优化，从而大大提高了系统的可靠性。

二、故障模式效应分析在汽车电子系统中的应用故障模式效应分析是另一种常用的可靠性增长分析方法，它主要用于分析系统中各种可能的故障模式及其影响。

一家汽车电子系统供应商在设计车载电子系统时，采用了故障模式效应分析的方法，通过对各种故障模式的分析，他们发现了一些潜在的安全隐患，并及时进行了改进和修正。

在产品推向市场后，这一系列的改进大大提高了车载电子系统的可靠性，得到了客户的好评。

三、可靠性增长测试在通信设备中的应用可靠性增长测试是一种通过对系统进行长时间运行和测试，来评估系统可靠性增长情况的方法。

一家通信设备制造商在设计新型通信设备时，进行了大量的可靠性增长测试，通过对系统的长时间运行和测试，他们发现了系统中一些潜在的故障点，并及时进行了修正。

经过一系列的测试和改进，最终将通信设备的故障率降低到了最低程度，大大提高了设备的可靠性和稳定性。

四、使用可靠性工程软件进行分析除了传统的可靠性增长分析方法，如故障树分析、故障模式效应分析和可靠性增长测试，现代工程设计中还广泛应用了各种可靠性工程软件来辅助分析。

这些软件能够通过大量的数据分析和模拟，帮助工程师更好地评估系统的可靠性增长情况，并进行优化和改进。

人因可靠性分析方法

结论
人因可靠性分析方法作为研究人在系统中可能引起的误差和故障的重要工具，已经在众多领域得到了广泛应用。通过实施人因可靠性分析，可以帮助组织识别和解决潜在的人员误差和故障，提高系统的可靠性和工作效率。它也强调了人在系统中的重要性和价值，促进了现代管理与品质保证的发展。
参考内容
引言
在复杂系统和工程项目中，人为因素和认知因素对系统可靠性的影响越来越受到。由于人因可靠性分析（HRA）涉及人类行为、认知和组织因素等多个方面，因此需要一种有效的分析方法来理解和改善人的行为和决策对系统可靠性的影响。认知模型支持下的人因可靠性分析方法研究旨在解决这一问题，通过将认知模型应用于HRA，以获得更深入的理解和更有效的干预措施。
未来的研究方向和实践建议包括：深入探讨组织因素之间的相互作用及其对核电厂人因可靠性的综合影响；研究更加有效的风险管理方法和技术，以提高核电厂的安全性和可靠性；针对不同国家和地区的核电厂实际情况，制定具有针对性的组织因素改进方案；加强国际合作和交流，共同提高全球核电厂的可靠性水平。
总之，组织因素是影响核电厂人因可靠性的关键因素之一，通过对组织因素的深入研究和实践改进，我们可以进一步提高核电厂的安全性和可靠性，为全球能源供应的稳定和可持续发展做出贡献。
1、管理因素：包括核电厂管理体系、风险管理、决策支持等。这些因素直接影响人员培训、设备维护和事故应对等方面，从而影响核电厂的可靠性。
2、技术因素：主要涉及核电厂设备设计、制造、维护等方面。设备可靠性、技术更新及技术援助等都会对核电厂的可靠性产生影响。
3、人员因素：包括人员的选拔、培训、评价等方面。人员技能水平、经验、责任心等都会直接影响到核电厂的运行安全。
结论
认知模型支持下的人因可靠性分析方法在实践中具有重要意义。与传统HRA 方法相比，它能够更准确地描述和分析人的认知和行为过程，从而提高HRA的准确性和有效性。未来的研究方向可以包括开发更精细的认知模型，将社会和组织因素纳入HRA，以及研究如何在实践中有效应用认知模型支持下的HRA方法。

《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》第41卷(2019)总目次

第４１卷㊀第６期２０１９年１２月武汉理工大学学报(信息与管理工程版)ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＷＵＴ(ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ＆ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ)Ｖｏｌ.４１Ｎｏ.６Ｄｅｃ.２０１９«武汉理工大学学报(信息与管理工程版)»第４１卷(２０１９)总目次安全容量限制下人群分类对应急疏散影响研究李建光ꎬ赵寒青(１.１)……………………………………突发灾害对疏散人群动态伤害的量化方法陈一洲ꎬ房志明(１.７)…………………………………………基于灰色层次分析法的空管运行亚健康评价研究岳仁田ꎬ韩亚雄ꎬ赵嶷飞(１.１２)………………………基于卷积神经网络的焊接缺陷识别技术及应用杨志超ꎬ周㊀强ꎬ胡㊀侃ꎬ赵㊀云(１.１７)………………基于改进ＫＮＮ算法的手写数字识别研究胡君萍ꎬ傅科学(１.２２)…………………………………………创业失败认知对再创业意愿影响的实证研究刘明菲ꎬ王㊀涵(１.２７)……………………………………模糊前端模糊性与ＮＰＤ绩效间的调节效应曹㊀勇ꎬ阮㊀茜ꎬ孙合林ꎬ罗紫薇(１.３３)……………………面向ＯＰＥ管理的单元生产线制造执行系统研究孙浩清ꎬ宋思蒙ꎬ蒋增强(１.３８)………………………保兑仓模式下回购契约的供应链协调研究项雨薇ꎬ孟宏旭ꎬ白亚婷(１.４６)………………………………碳税规制下多目标冷链物流配送路径优化陶志文ꎬ张智勇ꎬ石㊀艳ꎬ张艳伟ꎬ石永强(１.５１)……………基于区块链去中心化企业智能管理系统研究柴㊀洪(１.５７)……………………………………………基于Ｓｔａｃｋｅｌｂｅｒｇ模型的ＰＰＰ项目股权结构研究何亚伯ꎬ李㊀璨ꎬ张㊀浩(１.６３)…………………………ＰＰＰ关键成功因素对绩效影响的实证研究张云宁ꎬ高德生ꎬ欧阳红祥(１.７０)……………………………基于主体利益诉求视角的ＰＰＰ项目产权配置研究王志美(１.７６)………………………………………… 一带一路背景下中国电动客车出口策略研究刘㊀慧ꎬ彭浩昆(１.８１)…………………………………项目成员心理工作幸福感对知识共享的影响机制倪国栋ꎬ张佳圆ꎬ朱媛媛ꎬ苏静怡ꎬ笪㊀琦(１.８６)……软件接发包企业共生关系对员工工作绩效的影响胡兴球ꎬ吴㊀丹ꎬ胥珠峰(１.９２)………………………负面报道与公司避税:基于内部控制的中介效应郭思远(１.９７)…………………………………………环境不确定性㊁信息披露质量与公司债券信用利差徐小清ꎬ俞㊀静(１.１０３)……………………………两职设置对税负与会计稳健性关系影响的研究胡玉露ꎬ孙付华(１.１０９)…………………………………城市群灾害风险类型及特点分析陈长坤ꎬ赵冬月ꎬ陈㊀杰(２.１１５)………………………………………震后考虑道路损毁的应急物资分配－运输模型张乃平ꎬ许剑航ꎬ吕㊀伟ꎬ刘㊀丹(２.１１９)………………长大隧道细水雾降温技术的仿真研究邹㊀丽ꎬ丛北华ꎬ李贤斌(２.１２４)…………………………………基于ＳＰＡ的建筑业服务创新政策脆弱性分析张静晓ꎬ李越洋ꎬ李㊀慧(２.１３０)…………………………乌鲁木齐城镇棚户区改造社会稳定风险定量评估研究张㊀婧ꎬ韩㊀芳ꎬ刘应珍(２.１３８)………………工作投入与离职倾向之间的交叉滞后分析杨伟波ꎬ吕㊀莹ꎬ谢宝国ꎬ郭永兴(２.１４３)……………………基于决策树ＩＤ３算法的人才留汉吸引政策研究陈㊀茜ꎬ马向平ꎬ贾承丰ꎬ张㊀节(２.１４８)………………２武汉理工大学学报(信息与管理工程版)２０１９年１２月政府监管下的互联网众筹平台行为演化研究李㊀琳ꎬ沈菊琴ꎬ张凯泽(２.１５４)……………………………………………………智能建筑ＢＩＭ技术在高层住宅施工中的应用赵海英ꎬ薛㊀俭ꎬ王海鹏(２.１５９)…………………………………华东地区建筑业效率研究及因素分解郭伟建ꎬ赵㊀敏ꎬ吴兆丹(２.１６３)……………………………供应商早期参与持续升级路径研究程斌武ꎬ杨㊀也ꎬ王㊀栋ꎬ邵芳芳(２.１６９)………允许退货的Ｓｕｐｐｌｙ－ｈｕｂ集成物流服务回购契约能力协调模型陈建华ꎬ江田田ꎬ曹菁菁(２.１７５)……………………………带暂存区越库调度问题的改进食物链算法陈可嘉ꎬ康㊀健ꎬ洪凤莉(２.１８０)…………………………………………共同配送下城市快递末端网点布局研究孙㊀虎ꎬ闫㊀超(２.１８６)基于线性二次型最优控制的自适应巡航控制算法研究……………………………………………………李㊀想ꎬ曾春年ꎬ罗㊀杰ꎬ胡锦敏ꎬ王小龙(２.１９１)信息不确定条件下的社交学术网站评价研究成㊀全ꎬ邓俊军(２.１９７)……………………………………家庭支持型主管行为对工作家庭增益的影响张好启ꎬ孙泽厚(２.２０３)……………………………………财务状况㊁成交量㊁价差对股票收益率影响的研究:以上市商业银行为例邬伟杰ꎬ王㊀沁ꎬ段静静ꎬ欧㊀攀(２.２０８)………………………………………………………………分析师跟踪㊁环境信息披露与债务融资成本王曼曼ꎬ郭晓顺(２.２１６)……………………………………乌鲁木齐市轨道交通一号线沿线房价影响研究耿化祺ꎬ邵战林ꎬ魏慧芬(２.２２３)…………………………………………………基于循环修正模型的城市综合灾害风险评估夏陈红ꎬ王㊀威ꎬ马东辉(３.２２９)基于熵权可拓理论的施工工种安全评价研究张梦雨ꎬ杨高升(３.２３５)…………………………………………………………基于Ｃｌｏｕｄ－ＢＩＭ的建筑工人高空作业安全管理系统构建夏㊀杨ꎬ孙文建(３.２４１)………………………………管理层权力㊁机构投资者与股价崩盘风险方㊀明ꎬ鲁丽萍ꎬ赵㊀磊(３.２４７)………………………………基于ＤＥＡ和情境依赖的房地产业投入效率研究刘㊀隽ꎬ徐㊀舟(３.２５３)……………………………………………模糊物元视角下银行业经营效益分析张刚刚ꎬ彭自力(３.２５９)………………………………………农产品电商平台服务质量的演化博弈分析阎㊀铭ꎬ易凤梅(３.２６５)…………………………………………资源共享下的制造业绿色生产创新机制陈卫东ꎬ吴晓刚(３.２７１)自动化集装箱码头ＡＧＶ混合配对调度优化包晓琼ꎬ鹿飞燕ꎬ胡志华(３.２７７)……………………………装配作业车间调度的免疫粒子群算法实现孙㊀虎ꎬ周晶燕(３.２８２)……………………………………………………………………………保兑仓模式下多任务委托代理激励机制研究白亚婷ꎬ徐章一(３.２８７)………………基于改进遗传算法的智能仓储多移动机器人协同调度范㊀媛ꎬ李文锋ꎬ贺利军(３.２９３)基于多样性选择因子的多目标混合推荐研究李㊀冰ꎬ王㊀虎ꎬ王㊀锐(３.２９９)…………………………基于ＴＭ遥感影像溢油识别方法的比较研究陈㊀韩ꎬ谢㊀涛ꎬ徐㊀辉ꎬ孟㊀雷ꎬ陈㊀伟(３.３０５)…………基于浴盆曲线的整车耐久试验故障曲线陈伟波ꎬ范㊀韬ꎬ叶㊀欣ꎬ刘文彬ꎬ袁㊀涌(３.３１２)……………基于模糊纯追踪控制的自动泊车算法研究陈㊀龙ꎬ罗㊀杰ꎬ杨㊀旭ꎬ王小龙(３.３１６)……………………中小企业慈善捐赠的避税效应研究谢丹丹ꎬ龙海军(３.３２２)………………………………………………基于成本效益评价的高校教师人力资源配置优化夏㊀云ꎬ戴㊀绯(３.３２８)………………………………计划行为理论下民间中医子女继承行为研究楼一层ꎬ张蓓蓓ꎬ李萌轩ꎬ徐正猛ꎬ陈㊀露(３.３３３)………基于结构可靠度的建筑全生命周期成本分析黄建瓯ꎬ罗㊀方(３.３３９)……………………………………基于层次分析法的建筑火灾风险评估指标体系设计徐坚强ꎬ刘小勇(４.３４５)……………………………基于ＥＥＭＤ－ＮＡＲ的突发传染病舆情热度预测研究向小东ꎬ黄㊀飘(４.３５２)……………………………企业安全视觉识别系统中的人性化设计方㊀卫ꎬ朱淑妍(４.３５９)…………………………………………基于风险分级管控的高校实验室安全管理体系构建钟㊀珊ꎬ张㊀燕(４.３６４)……………………………乘用车急转工况下主动安全控制技术研究辜志强ꎬ胡冯鑫ꎬ王朝阳(４.３７０)……………………………自动导航小车制动能量回收控制策略研究张㊀捷ꎬ张绪鹏ꎬ王书亭(４.３７５)……………………………基于ＢＩＭ的建设项目检验批质量评定系统研究叶俊伟ꎬ孙文建(４.３８２)…………………………………绿色发展理念下环境风险预防法律制度研究苑大超ꎬ马银波(４.３８８)……………………………………通信服务行业寡头博弈分析宁乃聪(４.３９３)………………………………………………………………海上丝绸之路沿线地区航线运营效率研究刘㊀丹ꎬ王丹丹ꎬ徐㊀红ꎬ张佳煌ꎬ郭㊀娟(４.３９９)…………基于并行ＤＥＡ模型的长三角机场群效率研究曾竹喧ꎬ杨文东(４.４０５)…………………………………长江经济带物流服务创新能力及效率评价研究王长琼ꎬ李真真ꎬ罗㊀琦ꎬ鲍晶晶(４.４１１)………………军民融合产业集群创新发展水平动态测度朱云龙ꎬ方正起(４.４１６)………………………………………租售同权对武汉学区房价格的影响王望珍ꎬ杨笑然(４.４２２)………………………………………………基于Ｓｕｐｐｌｙ－ｈｕｂ的多供应商横向协同补货决策模型陈建华ꎬ何真云ꎬ吴㊀姝(４.４２７)…………………铸造企业可持续供应商选择研究刘㊀蓉ꎬ张海涛ꎬ周㊀林ꎬ唐红涛ꎬ潘顺发ꎬ王㊀朝(４.４３２)……………新生代工作价值观㊁职业成长对工作满意度的影响吴小春ꎬ郭钟泽ꎬ谢宝国ꎬ李㊀霖(４.４３８)…………博士后制度创新驱动下人才发展因素解析:基于共词分析嵇蕴洁ꎬ王文辉(４.４４３)……………………新时代研究生科研诚信的提升策略:基于研究生导师负责制的视角童泽望(４.４４９)……………………基于传动误差控制的准双曲面齿轮ＮＶＨ影响研究莫易敏ꎬ杨君健ꎬ李其明ꎬ黄业财(４.４５５)…………基于微博网络爬虫的巴黎圣母院大火舆情分析周义棋ꎬ田向亮ꎬ钟茂华(５.４６１)………………………应急行动方案决策研究综述王㊀喆ꎬ王世昌ꎬ涂圣友ꎬ蒋㊀壮(５.４６７)……………………………………基于ＥＬ＋ＶＲ的建筑工人安全培训模式构建周迎雪ꎬ严小丽ꎬ吴颖萍(５.４７３)…………………………公路隧道机械排烟效果影响因素研究综述杨㊀黎ꎬ杨莹莹ꎬ韦良文ꎬ刘佳亮ꎬ李林杰(５.４７９)…………３第４１卷㊀第６期«武汉理工大学学报(信息与管理工程版)»第４１卷(２０１９)总目次４武汉理工大学学报(信息与管理工程版)２０１９年１２月…………………基于可能度的区间型指标基坑支护方案优选王望珍ꎬ任美玲ꎬ易㊀琪ꎬ邹美伦(５.４８５)……………………………全氟化合物污染风险控制研究进展刘艳艳ꎬ夏秀峰ꎬ许㊀楷ꎬ陈先锋(５.４９１)………………………电商物流多周期库存配送联合决策模型及算法陈建华ꎬ吕群英ꎬ曹菁菁(５.４９７)基于改进Ｓｈａｐｌｅｙ值法的供应链制造联盟利益分配研究张㊀英ꎬ徐伊平ꎬ周兴建(５.５０３)………………企业社会责任㊁独立董事对税收激进的影响余㊀爽ꎬ周国强(５.５０９)……………………………………创始人清仓式减持行为治理的博弈分析占永红ꎬ覃艳鲁(５.５１４)………………………………………………………长三角城市群节能减排效率评价及驱动因素研究田㊀泽ꎬ张宏阳ꎬ任芳容ꎬ景晓栋(５.５２１)制约动力电池绿色循环利用的关键因素分析彭㊀频ꎬ王㊀锐(５.５２７)……………………………………………………………………经济发展与环境污染的协调度分析:以武汉为例褚义景ꎬ戴胜利(５.５３２)………………………………………领导幽默对下属工作投入的影响机制研究程康妮ꎬ孙泽厚(５.５３７)基于Ｂ２Ｂ平台的线上供应链金融融资研究赵姗姗(５.５４３)………………………………………………基于城市规划的建筑物地震灾害风险评估研究王志涛ꎬ马㊀祎ꎬ马东辉(６.５４９)………………………考虑不确定需求的应急避难场所选址研究李建光ꎬ赵寒青(６.５５５)………………………………………震后救灾网络中应急资源配置鲁棒优化研究郝西浩ꎬ张㊀玲(６.５６０)………………………………………………船舶行业试验系统安全评估指标分析研究王㊀静ꎬ郑㊀伟ꎬ姜传炜ꎬ邓天勇ꎬ陈㊀存(６.５６７)………………………………………大数据驱动的社区治理绩效评价体系构建王东星ꎬ林晓艳(６.５７３)………………………基于ＡＲＩＭＡ－ＰＣＲ模型的福建省物流需求预测黄建华ꎬ陈严铛ꎬ卢箫扬(６.５７９)基于轴辐式网络的蒙古国矿物跨境物流网络优化ＳＯＳＯＲＪＡＶＮａｒａｎｔｓａｔｓｒａｌꎬ赵颜如ꎬ胡志华(６.５８６)…考虑低碳的高维多目标柔性作业车间调度黄夏宝ꎬ魏淑玲(６.５９２)………………………………………领导意义建构行为对下属工作使命感的影响张彩虹ꎬ谢宝国(６.５９９)……………………………………大数据分析能力㊁创新能力与竞争优势关系研究马巧鸽ꎬ任㊀南ꎬ苗㊀虹(６.６０５)………………………基于ＦＤＩ门槛效应的技术创新对经济增长的影响汪秀婷ꎬ罗㊀艳(６.６１２)………………………………激励和监管对装备采购中技术创新的影响孙胜祥ꎬ杨成斌ꎬ魏㊀华(６.６２０)…………………………………………………………………………问责需求㊁审计功能与国家审计效率吴㊀勋ꎬ蘧怡然(６.６２６)工业化建筑效益的研究综述张云宁ꎬ郑思莹ꎬ欧阳红祥ꎬ林㊀昕(６.６３３)…………………………………艺术品网购感知风险机理:风险偏好与在线评论的调节效应研究徐㊀硼ꎬ罗㊀帆(６.６３７)……………(第４１卷卷终)。

基于决策树算法的贷款评估模型及应用

基于决策树算法的贷款评估模型及应用随着社会经济的不断发展，贷款成为了日常生活中不可缺少的一部分。

贷款有助于个人或企业快速获取所需资金，但也存在一定的风险。

因此，在进行贷款评估时需要综合考虑申请人的信用记录、财务状况、还款能力等多个因素，以确保贷款的风险控制。

这时就需要一种科学、高效的贷款评估模型，来准确评估申请人的贷款能力和风险水平，为金融机构提供可靠的参考依据。

一、决策树算法的基本概念决策树是一种基于树形结构的分类算法，它将一个样本集合分成两个或多个较小的子集，对于每个子集再进行分割，直到所有数据子集都能被明确分类。

决策树本质上是一组包含决策节点、分支节点和叶子节点的二叉树模型，每个节点代表一种决策或者一个分类过程。

决策树算法的优点在于，不需要太多的数据处理和预处理，易于理解和解释。

决策树模型可以以图形化形式呈现，能够直观地展示判定过程和结果，方便人工处理和分析。

此外，决策树模型可以根据实际情况进行不断调整和优化，具有很强的灵活性和稳定性。

二、基于决策树算法的贷款评估模型基于决策树算法的贷款评估模型，是一种能够评估申请人贷款能力和风险水平的人工智能算法。

该模型以贷款审批为主要目标，从贷款申请人的信用记录、个人财务状况、还款能力等多个角度进行综合评估，并根据模型结果判断是否通过贷款申请。

（一）数据预处理在使用决策树算法进行贷款评估前，需要先进行数据预处理。

数据预处理的过程主要包括数据清洗、数据合并、数据转换等多个环节。

在数据预处理的过程中，需要将原始数据进行清洗，并采用标准的数据格式，以确保数据的准确性和规范性。

（二）特征选择特征选择指的是从所有可能的特征中，选择对分类有较大贡献的特征。

在决策树算法中，特征的选择对模型的准确性和稳定性有重要影响。

特征选择可以采用信息增益、基尼系数等多种标准进行评价，以选择最佳的特征组合。

（三）模型构建模型构建是决策树算法中最为重要的环节之一。

当特征选择完成后，就需要将所选特征转换为一个决策树模型。

决策树的经典算法ID3与C45

决策树的经典算法ID3与C45决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。

决策树算法可以看作是一种基于树结构的分类方法，它将数据集拆分成若干个子集，每个子集对应一个属性测试条件，通过不断递归地划分数据集，最终形成一棵决策树。

经典的决策树算法包括ID3和C5，本文将对这两种算法进行介绍。

ID3（Iterative Dichotomiser 3）是由Ross Quinlan提出的，它是最早的决策树算法之一。

ID3算法采用了信息增益作为属性选择度量，通过计算每个属性的信息增益，选择信息增益最大的属性进行分裂。

我们计算每个属性的信息增益。

信息增益被定义为父节点与子节点之间的信息差异，计算公式为：Gain(S,A)=H(S)-sum(P(a) * H(S_a))其中，H(S)表示节点S的熵，P(a)表示属性A的取值a在节点S中出现的概率，H(S_a)表示子节点S_a的熵。

选择信息增益最大的属性作为当前节点的分裂属性。

根据当前节点的分裂属性将数据集划分成若干个子集，对每个子集递归地执行步骤1和步骤2，直到满足停止条件（例如子集中所有样本都属于同一类别，或每个属性都已使用过）。

C5算法是ID3算法的改进版，它使用了增益率作为属性选择度量，以解决ID3算法中偏好于选择取值较多的属性的问题。

增益率定义为信息增益与分裂信息的比值，分裂信息被定义为：split_info(S,A)=-sum(P(a) * log2(P(a)))其中，P(a)表示属性A 的取值a在节点S中出现的概率。

C5算法的步骤与ID3算法类似，但在选择分裂属性时优先考虑增益率较高的属性。

C5算法还引入了剪枝技术，通过设置一个置信度阈值来避免过拟合，从而生成更加健壮的决策树。

ID3算法和C5算法都是经典的决策树算法，它们在处理分类问题时具有较高的准确率和可解释性。

然而，这两种算法也存在一些局限性，例如对于连续属性和处理缺失值的处理能力有限。

后续的许多研究者对决策树算法进行了改进和优化，如CART、CHD、BOOSTING等，这些算法在处理复杂问题、提高分类准确率和处理连续属性方面做出了更多的探索和实践。

基于REASON模型的民航维修事故人因研究

2、组织原因：企业内部的组织问题也可能导致维修事故。例如，职责不明确、工作流程不清晰、培训不足或者缺乏有效的沟通机制可能导致维修过程中的错误。
3、系统原因：系统设计或设备故障也可能导致维修事故。例如，维修工具或设备的设计不当或者出现故障，可能影响维修工作的顺利进行。
4、个人原因：维修人员的技能不足、工作疏忽、疲劳等个人原因可能导致维修过程中的失误。例如，如果维修人员未经充分培训或者过于疲劳，可能影响他们的工作效率和准确性。
3、少数情况下，管理层的决策失误或监管不力也会导致事故发生。
结论与建议
根据研究结果，本研究提出以下建议： 1、加强安全意识培养，提高煤矿从业人员对于安全生产的认识和理解；
2、实施安全文化建设，建立“安全第一”的企业文化，强化员工的安全价值观；
3、强化安全管理制度，完善安全规章和操作规程，并加强监管和惩罚力度；
于CREAM（Cognitive Error Rate Assessment Method）的海上交通事故人因分析方法。
CREAM是一种用于评估驾驶员认知错误率的测试方法。该方法通过分析驾驶员在模拟器中的驾驶表现，评估其是否适合驾驶特定类型的车辆或飞机。CREAM 测试包括一系列任务，例如驾驶员需要遵守交通规则、避免碰撞、保持安全距离等。
3、本研究模型不仅适用于单个飞行员的评价，也可用于整个机组人员的综合评价，具有较广的应用前景。
在实际应用中，本研究模型可帮助航空公司对飞行员进行全面、客观、准确的评价，以便及时发现问题并进行针对性地培训和干预。此外，该模型还可为飞行员的选拔和晋升提供参考依据，有助于提高航空公司的整体安全水平。
5、环境原因：外部环境的变化也可能影响维修工作。例如，极端天气、电磁干扰等环境因素可能干扰维修工作的进行，导致失误的发生。

决策树分析在管理科学中的应用研究

决策树分析在管理科学中的应用研究随着信息技术的飞速发展，决策树分析作为一种常用的数据分析方法，在管理科学领域得到了广泛的应用。

通过决策树分析，管理者可以利用现有数据，制定科学合理的决策，提高组织的运营效率和决策质量。

一、决策树分析的基本原理和方法决策树分析是一种以树状图的形式展现的决策模型。

其基本原理是通过对不同变量的分类和分析，以预测结果为目标，构建出一棵能够反映数据规律的决策树。

决策树的节点表示变量的分类结果，分支表示变量的取值，叶子节点表示最终的决策结果。

决策树分析的主要方法包括三个步骤：数据预处理、决策树构建和决策树剪枝。

在数据预处理阶段，需要对原始数据进行清洗和筛选，去除异常值和噪声数据。

在决策树构建阶段，根据数据特征和目标变量，采用不同的算法构建决策树模型。

在决策树剪枝阶段，通过对决策树模型进行优化和简化，提高模型的泛化能力和解释性。

二、决策树分析在市场营销中的应用在市场营销领域，决策树分析可以帮助企业理解客户行为和需求，制定个性化的营销策略。

例如，通过对客户数据的分析，可以构建一个决策树模型，预测客户是否会购买某个产品。

这样一来，企业可以根据客户的特征和偏好，制定有针对性的促销活动，提高销售额和客户满意度。

三、决策树分析在人力资源管理中的应用在人力资源管理中，决策树分析可以帮助企业进行员工离职原因的分析和预测。

通过对员工的个人信息、工作经历和绩效数据进行分析，可以构建一个决策树模型，预测员工是否有离职的倾向以及离职的主要原因。

这样一来，企业可以及时采取相应的措施，提高员工的满意度和忠诚度，降低员工的离职率。

四、决策树分析在风险管理中的应用在风险管理领域，决策树分析可以帮助企业识别和评估潜在的风险，并制定相应的风险控制策略。

例如，通过对项目数据的分析，可以构建一个决策树模型，判断项目是否存在延期风险和超预算风险。

这样一来，企业可以采取相应的措施，及时调整项目计划和资源分配，降低风险对项目的影响。

风险型决策方法决策树方法课件

进。
如何选择合适的特征和算法以提高决策树的泛化 02 性能是当前面临的重要挑战之一。
在实际应用中，如何将决策树方法与其他数据分 03 析方法进行有效的结合，以提高决策的准确性和
可靠性，也是需要进一步探讨的问题。
对未来研究的建议与展望
01 鼓励跨学科的研究，将决策树方法与统计学、机器学习、数据挖掘等领域的技术进行有机结合，以推动决策树方法的创新和发展。
市场营销策略实例
总结词
市场营销策略实例展示了决策树方法在制定营销策略中的应用，通过构建决策树模型，帮助企业制定有效的营销策略，提高市场份额和销售额。
详细描述
在市场营销策略制定过程中，决策树方法可以帮助企业分析目标客户群体的需求和行为特征，从而制定更有针对性的营销策略。例如，根据客户的购买历史、年龄、性别等因素，制定个性化的广告投放和促销活动。
采用增量学习算法，不断更新和优化决策树，以适应新的数据分布。
动态决策树的应用场景
适用于数据分布随时间变化的场景，如金融风控、智能推荐等。
决策树方法与其他方法的比
05
较
与风险型决策的模拟方法的比较
决策树方法
通过构建决策树来分析不同决策可能带来的结果和风险，帮助决
策者做出最优选择。
模拟方法
通过模拟实际情况来预测未来可能发生的结果和风险，为决策者提供参考。
在构建决策树时，同时考虑多个目标函数，以实现多目标的平衡优化。
采用多目标优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，寻找最优解。
多目标决策树的特点
能够处理具有多个相关目标的复杂问题，提供更全面的决策支持。
基于机器学习的决策树优化
01
02
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集成学习

基于DECIDE模型的空管人为因素分析研究

基于DECIDE模型的空管人为因素分析研究人为差错是影响航空安全的重要原因,已经得到了业内人士的广泛认同,从早期占航空事故的20%到目前的80%[2]。

在现代管制手段不断提高,设备可靠性大大增强的情况下,因空中交通管制原因造成的航空事故及事故症候中,人为因素几乎占了100%[1]。

因此对空管人为因素进行深入研究对于评价人为差错,促进空管人员的管理,提高民航安全具有重要意义。

1 航空人为因素人为因素指有关人的能力、限制、和其他与设计有关的人的特征方面的知识,其研究目标是将与设计有关的人的能力、限制和特征应用到系统或产品的设计、使用和维护方面,使系统或产品更安全、有效、适用。

国际民航组织(ICAO)对航空中人为因素的定义是:研究范围涉及航空系统中人的一切表现,利用系统工程的方法和有关人的科学知识,寻求人的最佳表现以达到预期的安全和效率。

由该定义可见研究目标是航空活动中人的表现,而人是航空系统人、机、环中最活跃、最易受到影响的主体;研究手段是系统工程的思想和方法,这些方法对解决像航空系统这样的大型复杂系统的问题,达到系统的最佳整体效益十分有效;最终目的是提高飞行安全和效益,通过研究、分析人为差错,寻求预防和克服的方法,保障飞行安全,研究人与系统中的硬件、软件、环境和其他人的相互关系,改善设计、使用和维护和人的表现,提高整个系统的效益。

2 空管人为因素空管中的人为因素的内涵:空管中的人为因素是航空人为因素的重要分支,它通过了解人的能力和局限,使人与系统的设计及要求相匹配,指导人与系统在要求相互矛盾时正确处理相互之间的关系,从而改善系统的安全性,防范可能出现的事故(Hopkin, 1995)。

空中交通管制是一个复杂的有机系统,它的目的在于使飞行流量得到安全、有序和快速的调配,在这个系统中人与机器相互作用,共同完成系统功能。

通过了解人的能力和局限,使人与系统的设计及要求相匹配,指导人与系统在要求不相符时如何处理相互之间的关系。

航空管制系统的可靠性与安全性分析

航空管制系统的可靠性与安全性分析一、简介随着航空业的不断发展，人们对航空管制系统的可靠性与安全性的关注程度也越来越高。

在航空管制中，系统可靠性与安全性是基本要求，其质量直接关系到飞行员的安全和航班的准确性。

本文将对航空管制系统的可靠性与安全性进行分析，提出相应的解决方法。

二、航空管制系统的可靠性分析航空管制系统是一个复杂的系统，由多个元素组成，如雷达、计算机、通信设备等。

这些元素之间的相互作用形成了一个完整的系统。

其中，雷达是其核心组成部分，其功能就是探测飞行器的位置和速度信息，进而实现飞行控制。

因此，雷达的可靠性直接影响到整个系统的可靠性。

1. 可靠性指标在考虑雷达可靠性时，需要关注以下指标：（1）平均无故障时间（MTBF）这一指标用于描述系统在运行过程中出现故障的平均时间间隔。

（2）平均修复时间（MTTR）这一指标用于描述系统在故障后恢复正常运行所需要的时间。

（3）故障率（FR）这一指标用于描述在特定时间内，系统发生故障的概率。

2. 可靠性分析方法可靠性分析是指对系统故障的原因进行分析，从而提出可靠性改进措施的过程。

在航空管制中，可靠性分析方法主要是故障模式识别和故障树分析。

故障模式识别是将某个故障与可能导致故障的机制和过程相联系，以识别故障模式的过程。

其依据是对故障数据进行分类和分析，提取出故障模式，进而预测组件类似的故障模式，提出解决方案。

故障树分析是通过故障树来对系统可靠性进行分析的一种方法。

其基本流程是确定风险问题，建立故障树，计算和分析安全关键参数，提出相应的解决措施。

三、航空管制系统的安全性分析除了可靠性外，航空管制系统的安全性也是必须关注的问题。

安全性指的是系统能够避免事故或减少事故的发生概率。

1. 安全保障措施航空管制系统实现安全的保障措施主要有以下几个方面：（1）良好的飞行管制标准航空管制系统应该规范飞行航线，并在飞行器进入航空管制区域时及时掌控飞行器的信息。

（2）优秀的控制员航空管制员在工作时要经过专业培训，掌握管理和法规知识，提高危机反应能力和飞行器操作能力。

机器学习模型可解释性与可靠性研究

机器学习模型可解释性与可靠性研究机器学习是一种能够让机器从数据中学习和推断的人工智能技术。

随着机器学习应用的广泛普及，对于模型解释性和可靠性的研究也变得越来越重要。

本文将探讨机器学习模型的可解释性和可靠性这两个关键概念，并介绍相关的研究方法和应用。

一、机器学习模型的可解释性可解释性是指机器学习模型能够清晰地解释其决策过程和结果。

在某些应用场景，如金融风控、医疗诊断等，我们需要能够理解机器学习模型的决策依据和原因。

可解释性的提高有以下几种方法：1. 规则提取（Rule Extraction）：这种方法通过将复杂的机器学习模型转换成一组规则，从而使模型的决策过程更具可解释性。

例如，将决策树转换成一组if-then规则，以解释树的每一个分支和叶子节点的决策逻辑。

2. 特征重要性分析（Feature Importance Analysis）：这种方法通过分析机器学习模型中各个特征的重要性来解释模型的决策过程。

例如，通过计算特征的权重或使用L1正则化提取特征的稀疏性，可以确定哪些特征对模型的预测结果最为关键。

3. 局部解释性（Local Interpretability）：这种方法关注的是解释模型在特定输入样本上的决策过程和结果。

通过分析模型在不同输入样本上的输出变化，可以揭示模型是如何对不同特征进行权衡，并做出决策的。

机器学习模型的可解释性不仅能增加对模型的信任度，还能帮助我们发现模型的局限性和改进方法，以及解决潜在的不公平性和歧视问题。

二、机器学习模型的可靠性可靠性是指机器学习模型在面对新的数据样本时的表现稳定性和一致性。

一个可靠的机器学习模型应当具有良好的泛化能力，并能够在不同的环境和数据分布下保持稳定的性能。

为了提高机器学习模型的可靠性，可以采取以下方法：1. 数据预处理（Data Preprocessing）：这是提高模型可靠性的关键步骤之一。

通过对数据进行清洗、去除异常值、归一化等预处理操作，可以提高模型对噪声和不一致性的容忍性。

决策树模型与财务舞弊的关系的国内外研究

决策树模型与财务舞弊的关系的国内外研究1. 引言1.1 概述在当今全球范围内，财务舞弊已成为企业界和学术界关注的热门话题之一。

财务舞弊指企业在财务报表中故意进行虚增收入、虚减支出、夸大利润以及隐瞒债务等行为，旨在误导投资者或掩盖企业真实的财务健康状况。

这些不诚实的行为可能给投资者、公司治理以及整个金融体系带来严重的损失和风险。

与此同时，决策树模型作为数据挖掘中的一种重要工具，在财务分析领域也日渐成为了研究人员关注的焦点。

决策树模型通过对财务数据进行分析和判断，能够帮助分析人员识别出潜在的财务舞弊行为，并提供决策支持。

本文旨在综合国内外对决策树模型与财务舞弊关系的研究成果，系统地总结和评价目前该领域已有的发展情况，并对未来研究方向提出建议与展望。

1.2 文章结构本文共分为五个部分，各部分内容安排如下：第一部分是引言部分，首先概述了财务舞弊的定义和特征，并简要介绍了决策树模型在财务分析中的应用。

随后，给出了本文的目的和文章结构。

第二部分是对决策树模型进行概述。

该部分主要介绍了决策树模型的原理、其在财务分析中的应用以及与其他模型进行比较的优劣势。

第三部分是对财务舞弊进行概述。

在这一部分中，我们将详细阐述财务舞弊的定义和特征，并探讨财务舞弊对企业的影响以及在检测过程中所面临的难点和挑战。

第四部分是国内外研究综述。

通过回顾已有的国内外研究成果，我们将系统总结决策树模型在财务舞弊检测中的应用情况，并对该领域未来发展趋势进行预测。

最后，在第五部分我们给出结论与展望。

我们将对整篇文章所取得的研究成果进行评价，并提出一些建议，展望未来决策树模型在财务舞弊检测领域的发展方向。

1.3 目的本文的目的是通过综合分析国内外研究成果，探讨决策树模型与财务舞弊之间的关系，以期为未来开展相关研究提供参考和指导。

特别是在财务舞弊检测领域，决策树模型作为一种有效工具，其能够提供准确和可解释性较强的分类结果。

因此，深入研究决策树模型在财务舞弊检测中的应用价值，并对其优化及改进进行探索，具有重要的理论和实践意义。

基于决策树算法的银行客户信用评估模型研究

基于决策树算法的银行客户信用评估模型研究在现代社会中，银行客户信用评估是银行业务中极为重要的一环。

鉴于此，如何建立可靠有效的客户信用评估模型成为了银行业务人员一直在追求的目标。

本文将介绍基于决策树算法的银行客户信用评估模型研究。

1. 研究背景现如今，银行业务已经非常发达，人们日常生活中经常会涉及到与银行有关的各种业务。

而客户信用评估是银行业务中非常重要的一个方向，银行通过对客户的信用评估来决定是否给客户贷款等业务。

一般来说，银行客户信用评估模型是通过分析客户的个人资产、财务状况、还款能力等多方面因素来评估客户的信用状况。

然而，由于客户数据来源复杂、数据量庞大等问题，如何确定一个客户信用评估模型一直是银行业务人员关注和追求的目标。

2. 决策树算法决策树是一种常用的分类与回归分析方法，它以树形结构的形式呈现分类规则。

决策树算法是根据样本分类特征和类别信息构建一颗完整的树形结构，在决策树中，每个非叶子节点表示一个特征属性，每个叶子节点表示一个类别。

通过对分类特征的不断选择，逐步判断数据分类到哪个类别，从而得出相应的结论。

3. 基于决策树算法的银行客户信用评估模型建立银行客户信用评估是分类问题，因此可以采用决策树算法进行处理。

在建立决策树模型时，首先需要确定数据的特征属性，常见的特征属性包括年龄、性别、收入、职业、信用卡账户情况等。

然后，需要对数据进行清洗和预处理，去掉无用特征和重复数据，同时需要对缺失数据进行填充。

接下来，需要将数据集按比例分为训练集和测试集，一般采用70%训练集和30%测试集的比例，保证模型的建立和测试具有可靠性。

最后，利用决策树算法对数据进行分类，得到客户信用评估模型。

当客户申请贷款时，银行可以输入客户的信息，即决策树的特征属性，根据模型的分类结果进行评估，从而决定是否给予客户贷款。

4. 结论基于决策树算法的银行客户信用评估模型能够有效地对客户的分类进行评估，具有较高的准确率。

通过合理选择决策树特征属性、数据预处理和模型训练等方法，可以得到一个可靠的客户信用评估模型。

探析国内外空管中人的可靠性对比

探析国内外空管中人的可靠性对比发布时间：2021-07-01T08:46:41.860Z 来源：《科技新时代》2021年2期作者：邓蕾[导读] 我国在大力发展航空业的同时，需要进一步加强民航安全管理工作和风险控制工作，只有这样才能稳中求进谋取更大发展。

虽然说我们航空的技术和设备在不断的更新和完善，ATC使得飞行上的不安全事故大大减少了很多，但是整个空中交通事故的绝对发生率并没有有所降低。

根据世界民航的相关资料和数据不完全统计，在整个民航飞行的安全事故中，由于空中交通管制上所引发的不安全事故的比例是最大的。

邓蕾民航西南空管局四川成都 610200摘要我国在大力发展航空业的同时，需要进一步加强民航安全管理工作和风险控制工作，只有这样才能稳中求进谋取更大发展。

根据世界民航的相关资料和数据不完全统计，在整个民航飞行的安全事故中，由于空中交通管制上所引发的不安全事故的比例是最大的。

我们怎么样来保障飞机的安全运行，这个工作是长期而艰巨的任务。

关键词：人的可靠性；发展状况；可靠性分析引言中国民航安全管理的概念我们在这里主要分为三个阶段。

第一个阶段是对于机械原因的关注。

第二个阶段就是人为因素。

第三个阶段就是组织因素。

随着我们国家对于安全教育理念的不断发展和进步，我国对于民航安全风险的研究和管理也慢慢从传统的方法改变成提前预防和后期管理和学习。

从而建立了集中统一了关于民航空管的运行和管制系统。

对空域进行统一的交通管制和领导，并对相互关系进行理顺和协调，整合操作的实现。

在人为因素上的分析和研究，我国现阶段主要采用了吸取国外的相关自然因素的研究成果和经验积累，结合了我国自己的基本国情和航空管理的现状来进行。

从而从中找出影响飞行安全事故的人为因素并找出对应的措施和手段，最终使得飞机在飞行不安全事故上的发生率能有所减少。

空管人员对飞行安全影响的事故树分析

空管人员对飞行安全影响的事故树分析云南昆明650000摘要：随着我国社会经济的快速发展，我国的航空民航行业的发展也变得越来越快，而对于民航的和安全问题民航企业也变得越来越重视，对于民航的安全问题而言在一线进行航空工作的空管人员对于民航的安全指挥和交通指挥有着重要的作用。

但是随着我国航空客运量越来越多，空管人员也承受着越来越多方面的影响，而空管人员由于各方面对其的影响，很可能导致其不安全，不规范的操作发生，导致航空安全受到影响，所以本文对空管人员对飞行安全影响进行相关的事故树分析关键词：空管人员；事故树；影响；分析引言随着我国航空业的不断发展，对于空管人员的要求也不断的增大对于空管人员而言，其认知资源有限，所以空管人员对飞行安全是有着一定程度的影响的。

对于航空业来说，空管人员作为地面与空中的沟通桥梁，其承担着相当重要的工作内容，空管人员的工作极大的保障了航空业的正常运转。

而如果空管人员出现了问题，那么就会影响整个航空系统的运转能力，导致出现极大的安全事故或经济损失。

我们应该以空管人员对飞行安全影响的条件下，运用事故树分析法进一步研究探讨在不同的情况下对飞行安全的影响。

最后应该用科学合理的方法和手段，使空管人员的自我水平和抗工作压力能力不断提升，保障我国航空业的基本安全，最后实现我国航空领域的不断进步。

1事故数理论分析基础事故树理论简单来说就是将每一个事故的因素分析成多个因素，将潜在因素和直接因素根据一定的理论和逻辑，将引发事故的原因通过树状图向人们进行分析和阐述。

人们通过树状的事故理论分析，能够得出相关因素的权重，每一种影响这次事故的潜在因素，都有着一定的权重，通过权重我们就可以将事故引发的因素从低到高进行排列。

通过事故疏理论的分析，我们能够清楚明白的了解到事故发生的因素，并通过逻辑和运算推理就能够得出，相关的结论并进行优化处理。

在实际应用中，我们就可以通过科学合理的规划和安排来避免这些潜在因素，从而避免事故的发生。