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多维、高度分布式、相互依赖,其复杂程度在几十年前是无法想象的。这就是为什么在如此复杂的环境中保持高水平的安全性比以前更具挑战性 [1]。民航是一个复杂的混合体,由许多不同但相互关联的人为、技术、环境和组织因素组成,这些因素影响系统的安全性和性能。在商业航空的早期,飞机事故数量众多是一个特点。所有安全流程的重点是事故预防,但在航空时代初期,飞机事故调查是预防的主要工具。如今,人们采用了积极主动的安全方法。这意味着利益相关者应该收集数据,以预测不仅实际和当前的安全风险,而且还要预测即将发生的安全风险。在这种情况下,必须改进安全分析以预测未来的安全风险和安全性能。设计和广泛应用识别和预测不良安全事件的技术和方法至关重要。当今是一个数据丰富、技术繁荣的时代,这为人工智能和机器学习进入我们现实的每一个角落打开了一扇大门。在这项工作中,我们提出了一种用于飞机事故的机器学习算法

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