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龙图腾网获悉中国民航大学申请的专利一种飞行模拟器的飞机特情训练质量评估模型训练集设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119477058B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411526089.5，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种飞行模拟器的飞机特情训练质量评估模型训练集设计方法是由张会霞;葛雅静;刘涛;陶庆更;刘以文设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种飞行模拟器的飞机特情训练质量评估模型训练集设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种飞行模拟器的飞机特情训练质量评估模型训练集设计方法，包括步骤一、数据采集，步骤二、数据预处理，步骤三、SHAP值的计算，步骤四、特征权重计算与加权调整，步骤五、模型的重新训练，步骤六、飞机特情训练特征参数的确定，步骤七、评估模型训练集的搭建；本发明通过对飞行模拟器训练数据进行采集和预处理，运用SHAP值结合加权随机森林模型的方法进行特征参数选择，从而构建出科学、有效的训练质量评估模型训练集，不仅能够提高数据处理的效率和准确性，还能显著提升特情训练质量评估的客观性和可靠性，为飞行员的培养和飞行安全提供坚实的保障。

本发明授权一种飞行模拟器的飞机特情训练质量评估模型训练集设计方法在权利要求书中公布了：1.一种飞行模拟器的飞机特情训练质量评估模型训练集设计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、数据采集，通过飞行模拟器训练讲评系统采集包括飞机状态数据、飞行员操纵数据和故障注入数据的飞机出现特情状况以及飞机正常时飞行学员的训练数据； 步骤二、数据预处理，先将采集到的数据中出现的无穷大值和极大值替换成NAN，并用所在列的平均值填充，然后对丢失的数据采用拉格朗日插值法进行补全，最后将飞机状态数据和飞行员操纵数据分别合成为一份数据并加上标签列； 步骤三、SHAP值的计算，通过“clf=RandomForestClassifier”定义一个基本的随机森林模型，并通过TreeSHAP方法计算初步训练后的SHAP值； 步骤四、特征权重计算与加权调整，基于SHAP值对特征重要性进行评估，完成特征权重计算值和加权调整； 步骤五、模型的重新训练，计算每个特征的SHAP值后得到相应的权重wi，并将权重应用到特征矩阵X中生成加权后的特征矩阵Xweighted，通过加权后的特征矩阵Xweighted中的特征重新训练随机森林模型，同时使用网格搜索法寻找最优模型参数以得到优化后的加权随机森林模型； 步骤六、飞机特情训练特征参数的确定，对于某一种确定的飞机特情训练科目，选择n组训练数据输入优化后的加权随机森林模型进行特征参数选择，查看模型输出结果，确定飞机特情训练特征参数； 步骤七、评估模型训练集的搭建，基于确定的飞机特情训练特征参数将对应的特征参数从原数据中提取出来组合成新的数据，并进一步搭建飞机特情训练质量评估模型训练集。

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