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基于关联规则挖掘的直升机事故事件分析汇报人：2024-02-06

CATALOGUE目录引言关联规则挖掘理论基础直升机事故事件数据预处理基于关联规则挖掘的直升机事故事件分析模型构建直升机事故事件关联规则挖掘结果展示与解读结论与展望

01引言

研究背景与意义直升机事故频发，对人民生命财产安全造成极大威胁。关联规则挖掘可发现事故数据中的潜在联系，为事故预防提供决策支持。研究成果可应用于直升机设计、制造、运营等领域，提高直升机安全性能。

主要集中在事故致因分析、风险评估等方面，关联规则挖掘应用较少。国内研究国外研究发展趋势已广泛应用于航空、交通等领域，取得了显著成果。随着大数据技术的发展，关联规则挖掘在直升机事故分析中的应用将更加广泛和深入。030201国内外研究现状及发展趋势

研究内容收集直升机事故数据，进行预处理和特征提取；利用关联规则挖掘算法发现事故数据中的关联规则；对挖掘结果进行分析和解释，提出事故预防措施。研究方法采用文献综述、数据分析和实证研究等方法，综合运用统计学、机器学习等领域的知识和技术。研究内容与方法

02关联规则挖掘理论基础

从大量数据中提取出隐含的、先前未知的、具有潜在价值的信息和知识的过程。数据挖掘定义包括分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘等。数据挖掘任务广泛应用于市场营销、金融、医疗、航空航天等领域。数据挖掘应用领域数据挖掘概述

123表示数据项之间的某种有趣的关系，形如A=B的蕴涵式。关联规则定义支持度表示项集在所有事务中出现的频率，置信度表示在含有A的事务中同时含有B的概率。支持度与置信度通过不断生成候选集并剪枝，最终得到频繁项集和关联规则。Apriori算法关联规则挖掘算法原理

兴趣度综合考虑支持度、置信度和提升度，用于评价关联规则的兴趣程度。其他指标还包括最大置信度、Kulczynski度量、余弦度量等，用于从不同角度评价关联规则的质量。提升度表示含有A的条件下同时含有B的概率与不含A的条件下含有B的概率之比，用于衡量关联规则的有用性。关联规则评价指标

03直升机事故事件数据预处理

直升机事故事件数据主要来源于飞行事故报告、航空安全数据库等。数据来源直升机事故事件数据通常包含事故时间、地点、机型、事故原因等关键信息，具有多样性和复杂性。数据特点数据来源及特点分析

数据清洗与转换方法数据清洗针对缺失值、异常值、重复值等问题，采用插值、删除、合并等方法进行清洗。数据转换将文本型数据转换为数值型数据，如将事故原因描述转换为原因代码，以便进行后续分析。

特征选择从事故时间、地点、机型、事故原因等方面选择关键特征进行分析。特征构造根据业务需求，构造新的特征，如将事故时间转换为季节、时间段等，以揭示事故与时间的关系。特征选择与构造策略

04基于关联规则挖掘的直升机事故事件分析模型构建

数据预处理关联规则挖掘结果分析与解释可视化展示分析模型框架设括数据清洗、转换和集成，以确保数据质量和一致性。应用关联规则挖掘算法，从事故数据中发现潜在的关联关系。对挖掘出的关联规则进行解释和评估，提取有价值的信息。将分析结果以图表等形式进行可视化展示，便于理解和应用。

根据数据特点和分析需求，选择合适的关联规则挖掘算法，如Apriori、FP-Growth等。算法选择参数优化规则筛选算法改进针对算法参数进行调整和优化，以提高挖掘效率和准确性。设置合适的支持度和置信度阈值，对挖掘出的关联规则进行筛选和过滤。根据实际应用需求，对算法进行改进和优化，提高其在直升机事故事件分析中的适用性和性能。关联规则挖掘算法选择及优化策略

选择合适的评估指标，如准确率、召回率、F1值等，对模型性能进行评估。评估指标采用交叉验证等方法，对模型进行多次训练和测试，以评估其稳定性和可靠性。交叉验证与其他相关模型进行对比分析，评估本模型在直升机事故事件分析中的优势和不足。对比分析将模型应用于实际直升机事故事件分析中，进一步验证其有效性和实用性。实际应用验证模型评估与验证方法

05直升机事故事件关联规则挖掘结果展示与解读

利用柱状图、饼图等展示频繁出现的事故事件类型及其组合。频繁项集可视化构建事故事件之间的关联网络，直观展示事件之间的关联关系。关联规则网络图通过热力图等形式展示规则置信度和提升度，帮助识别强关联规则。规则置信度与提升度矩阵挖掘结果可视化展示方法

03维修保养与事故事件关联分析维修保养不到位或失误导致的直升机事故事件及其后果。01飞行操作与机械故障关联分析飞行操作过程中可能出现的机械故障类型及其原因。02气象条件与事故事件关联探讨不同气象条件下直升机事故事件的发生概率及影响因素。关键事故事件关联规则解读

基于关联规则的风险点识别01利用挖掘出的关联规则，识别可能导致直升机事故事件的潜在风险点。风险预警指标体系构建0