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龙图腾网获悉珠海翔翼航空技术有限公司申请的专利航空安全数据与训练数据的整合分析方法、系统、电子设备及存储介质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：CN120950906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511493372.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权航空安全数据与训练数据的整合分析方法、系统、电子设备及存储介质是由魏霞;吴嘉威;孙鹏宇;庞智兴设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本航空安全数据与训练数据的整合分析方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及航空安全数据分析与飞行员训练优化技术领域，提供一种航空安全数据与训练数据的整合分析方法、系统、电子设备及存储介质，解决飞行员训练的针对性差与安全保障的前瞻性差的问题。本申请方法包括：从多源异构数据中自动提取航空不安全事件中的威胁、差错及非期望的航空器状态，判定管理状态；基于航空安全知识图谱，图计算识别与已管理和未管理状态对应的正、负向胜任力及行为指标；分析统计频率，生成安全数据侧的优先级清单；结合同期的训练数据统计分析结果，加权融合得到靶向训练清单；结合威胁优先级，生成包含威胁元素与能力项的训练场景配置方案，形成课程内容、评估标准及资源优化配置方案。本申请提升了飞行员训练的针对性。

本发明授权航空安全数据与训练数据的整合分析方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种航空安全数据与训练数据的整合分析方法，其特征在于，包括： 利用基于深度学习的语义分析模型，从多个异构数据源中提取出各个航空不安全事件对应的威胁、差错和非期望的航空器状态，并判定机组对所述威胁、差错和非期望的航空器状态的管理状态，所述管理状态为已管理状态或未管理状态； 基于航空安全知识图谱提供的管理状态、胜任力与行为指标之间的映射关系，通过图计算的方式识别与所述已管理状态对应的正向胜任力和第一行为指标，及与所述未管理状态对应的负向胜任力和第二行为指标； 利用时间序列分析模型统计分析所述正向胜任力、所述第一行为指标、所述负向胜任力和所述第二行为指标在预设周期内的出现频率，生成第一分析结果，所述第一分析结果包括航空安全数据侧胜任力优先级清单和行为指标优先级清单； 获取同期的训练数据，对学员在各训练场景中的表现数据进行统计分析，生成第二分析结果，所述第二分析结果包括训练数据侧胜任力评分排序清单和行为指标负面评价排序清单； 将所述第一分析结果与第二分析结果进行融合分析，基于预设的加权算法计算得到靶向训练清单，所述靶向训练清单包含需优先训练的胜任力项和行为指标项； 结合已有的威胁训练优先级清单，将优先级靠前的至少一个威胁与所述靶向训练清单进行匹配优化，生成训练场景配置方案，所述训练场景配置方案包含训练场景中需嵌入的威胁元素和对应的胜任力项及行为指标项； 基于所述训练场景配置方案，结合资源约束条件，生成训练课程内容、评估标准及训练资源优化配置方案，所述训练资源优化配置方案包括教员资源配置、模拟机使用计划和训练时间安排； 所述利用时间序列分析模型统计分析所述正向胜任力、所述第一行为指标、所述负向胜任力和所述第二行为指标在预设周期内的出现频率，生成第一分析结果，所述第一分析结果包括航空安全数据侧胜任力优先级清单和行为指标优先级清单，包括： 以月度为单位统计预设周期内各类胜任力和行为指标的出现频次，生成时间序列频次矩阵； 采用Holt-Winters三参数指数平滑法建立时间序列预测模型，对时间序列频次矩阵中的各类胜任力和行为指标的频率变化趋势进行多尺度特征提取与预测分析，预测各类胜任力和行为指标在未来预设时间段内的趋势变化，各类胜任力和行为指标包括正向胜任力、正向胜任力对应的第一行为指标、负向胜任力和负向胜任力对应的第二行为指标； 设置动态频率阈值，基于出现频率与所述动态频率阈值的比较结果，及频率维度与趋势变化维度各自对应的权重，生成各胜任力和行为指标的优先级评分； 将各胜任力的优先级评分从高到低进行排序，选取排名前N1的胜任力项，生成航空安全数据侧胜任力优先级清单，将行为指标的优先级评分从高到低进行排序，选取排名前N2的胜任力项，生成行为指标优先级清单，N1大于或等于2，且N2大于或等于2； 将所述航空安全数据侧胜任力优先级清单和所述行为指标优先级清单组合为第一分析结果。

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