[发明专利]一种基于QAR数据的飞行员飞行技能画像方法及系统

权利要求书

1.一种基于QAR数据的飞行员飞行技能画像方法，其特征在于，包括：

获取设定机型在设定周期内的多次飞行任务数据；

根据所述多次飞行任务数据确定有效数据；

对所述有效数据进行筛选，构建飞行员飞行技能画像指标体系；

根据所述飞行员飞行技能画像指标体系利用灰色关联度法对飞行员的飞行技能维度进行评分，构建飞行技能的画像模型；

根据所述画像模型构建飞行员的多维飞行技能画像雷达图。

2.根据权利要求1所述的基于QAR数据的飞行员飞行技能画像方法，其特征在于，所述根据所述多次飞行任务数据确定有效数据，具体包括：

对所述飞行任务数据进行预处理，确定有效数据；所述预处理包括异常值处理和缺失值处理。

3.根据权利要求1所述的基于QAR数据的飞行员飞行技能画像方法，其特征在于，所述对所述有效数据进行筛选，构建飞行员飞行技能画像指标体系，具体包括：

根据所述有效数据的方差对所述有效数据进行筛选，确定有效评价数据集；所述有效评价数据集包括原始指标；

对所述有效评价数据集进行标准化处理，得到标准化后的数据集；

利用主成分分析法对所述标准化后的数据集中的指标进行聚类，确定新指标；

根据线性变换关系对所述新指标进行筛选，确定飞行技能维度；所述线性变换关系为所述原始指标和所述新指标之间的线性变换关系；

根据所述有效评价数据集和所述飞行技能维度构建飞行员飞行技能画像指标体系。

4.根据权利要求3所述的基于QAR数据的飞行员飞行技能画像方法，其特征在于，所述利用主成分分析法对所述标准化后的数据集中的指标进行聚类，确定新指标，具体包括：

根据所述标准化后的数据集计算指标相关性，得到相关系数矩阵；

利用雅克比法确定所述相关系数矩阵的特征值；

根据所述特征值确定单位特征向量和信息贡献率；

根据所述单位特征向量和所述信息贡献率对所述标准化后的数据集中的指标进行聚类，确定新指标。

5.根据权利要求4所述的基于QAR数据的飞行员飞行技能画像方法，其特征在于，所述根据所述飞行员飞行技能画像指标体系利用灰色关联度法对飞行员的飞行技能维度进行评分，构建飞行技能的画像模型，具体包括：

根据所述原始指标的理想值利用所述线性变换关系确定所述原始指标的理想值对应新指标的理想值；

根据所述新指标的理想值确定绝对差值；所述绝对差值为所述新指标的理想值与所述新指标的实际值之间的差值；

根据所述绝对差值确定关联系数；所述关联系数为所述新指标的理想值与所述新指标的实际值之间的关联系数；

根据所述关联系数确定飞行员飞行技能维度得分，得到飞行技能的画像模型。

6.根据权利要求5所述的基于QAR数据的飞行员飞行技能画像方法，其特征在于，所述根据所述画像模型构建飞行员的多维飞行技能画像雷达图，具体包括：

根据所述画像模型中的飞行员飞行技能维度得分，利用可视化应用程序包构建飞行员的多维飞行技能画像雷达图。

7.一种基于QAR数据的飞行员飞行技能画像系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取设定机型在设定周期内的多次飞行任务数据；

有效数据确定模块，用于根据所述多次飞行任务数据确定有效数据；

有效数据筛选模块，用于对所述有效数据进行筛选，构建飞行员飞行技能画像指标体系；

评分模块，用于根据所述飞行员飞行技能画像指标体系利用灰色关联度法对飞行员的飞行技能维度进行评分，构建飞行技能的画像模型；

多维飞行技能画像雷达图构建模块，用于根据所述画像模型构建飞行员的多维飞行技能画像雷达图。