[发明专利]基于深度学习的适航数据治理辅助方法及其系统

说明书

本发明涉及一种基于深度学习的适航数据治理辅助方法及其系统，包括以下步骤：收集样本数据、标注样本数据、对样本数据进行学习、导入校正数据以及正式数据分析，本发明的优点是：以适航审定大量的无规律、内容复杂的历史数据的基础上，通过算法得出数据的关联性及契合性，从而实现在杂乱无章的大量文件中，抽取匹配的数据结果。

技术领域

本发明涉及一种基于深度学习的适航数据治理辅助方法及其系统，属于深度学习技术领域。

背景技术

为了更好地服务于“大飞机工程”等国家重大战略，切实保障民用航空安全、促进大型客机等国家重点型号项目的审定工作，落实局党组关于加强适航审定体系、提高适航审定能力的要求，建设适航审定运行管理系统。中国民用航空局正式批准AMOS建设项目立项报告。AMOS系统于2020年11月正式进入上线试用阶段。

而在AMOS系统上线后，发现在系统的升级改造过程中，旧系统中存在大量珍贵的历史数据。并且关键的是，历史数据是新系统成功运行的重要数据依存，大量的新业务建立，需要依附于旧有数据的支持。如何把旧的系统中的历史数据迁移到新系统中使用，便成了新系统上线后，需要攻克的重点、难点。

按照适航数据、适航审定、深度学习以及数据治理辅助关键词，进行了相应技术方案的检索，具体如下：

1）申请号为202010752316.1，发明名称为适航数据传输方法，系统，装置及存储介质的专利：

本发明提供一种适航文件传输方法，系统、装置及存储介质，申请方平台发起适航数据传输流程，根据数据传输协议通过手动或自动方式生成适航数据包，由审查方平台自动解析校验并导入，审查方平台发起适航数据传输流程，根据数据传输协议通过手动或自动方式生成适航数据包，由申请方平台自动解析校验并导入，本发明确定了适航审查方与被审查方的数据传输协议，明确适航数据的传输范围、传输方式和协议格式，规范化适航数据交换过程。

此方案的重点在于是提供一种适航数据传输方法，系统、装置及存储介质，以规范化适航数据交换过程。我们的方案重点在于在根据大数据分析数据传输，收集数据信息，建立用户画像。

2)申请号为202010762494.2，发明名称为一种适航审定协同工作平台及方法的专利：本发明提供的一种适航审定协同工作平台及方法，提出了符合性目标、符合性对象、符合性活动和符合性案例为核心建立适航领域本体知识库，提出由符合性目标、符合性对象和符合性活动三个维度构成的符合性向量概念，以此进行符合性案例推荐，解决了大量样本情况下符合性案例知识经验的推荐问题，同时，通过文本特征提取能够挖掘适航指令中的问题描述和相关设计特征，最后通过面向自然语言需求的辅助审查方法，达到了适航符合性工作中的符合性辅助评价的目的。

此方案的重点在于是提供一种适航审定协同工作平台及方法，建立了以适航知识本体为核心的数据模型，形成了适航审查的业务核心能力以及知识推送的基础框架。我们的方案重点在于运用大数据分析技术，简化用户操作流程。

3）申请号为201810002406.1，发明名称为一种深度学习系统及深度学习识别方法的专利：

本发明公开了一种深度学习系统及深度学习识别方法，系统包括：数据输入接口、交换模块、存储模块、控制模块、计算模块和数据输出接口，其中，数据输入接口用于接收输入的数据；交换模块用于判断是否将所待识别数据以及第一深度学习算法模型存储到存储模块中；存储模块用于在交换模块的判断结果为是的情况下，存储待识别数据和第一深度学习算法模型；控制模块用于向计算模块发出针对待识别数据的识别指令；计算模块用于根据识别指令利用第一深度学习算法模型对待识别数据进行识别处理；数据输出接口用于输出计算模块的识别结果和其他设备针对待识别数据的识别结果。应用本发明实施例，可以提高对待识别数据的识别准确率。