[发明专利]一种基于贝叶斯结构学习的航班保障Petri网构建方法及系统有效
| 申请号： | 201811279263.5 | 申请日： | 2018-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN109472400B | 公开（公告）日： | 2022-03-08 |
| 发明（设计）人： | 罗谦;陈哲;夏欢;丛婉;党婉丽;杜雨弦;刘洋;陈肇欣;刘畅 | 申请（专利权）人： | 中国民用航空总局第二研究所 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/30;G06F30/22;G06F30/27 |
| 代理公司： | 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司 11514 | 代理人： | 刘坦 |
| 地址： | 610041 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于民航航空技术领域，具体涉及一种基于贝叶斯结构学习的航班保障Petri网构建方法及系统，包括以下步骤:根据贝叶斯网络的无自环Petri网描述航班保障计划流程，并得到航班保障计划流程关键点Petri网和先验节点顺序ρ；对航班历史数据进行数据处理得到矩阵形式的历史数据集D；基于先验节点顺序ρ、历史数据集D以及设置的最大父节点个数，通过贝叶斯结构学习K2算法的计算，得到更能体现航班真实流程的航班保障关键点Petri网。相比于航班保障计划流程关键点Petri网，本发明结合先验节点顺序、历史数据以及最大节点个数，通过K2算法构建的航班保障关键点Petri网，预测的结果更准确，更能准确反映航班保障关键节点的真实过程。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 贝叶斯 结构 学习 航班 保障 petri 构建 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于贝叶斯结构学习的航班保障Petri网构建方法，其特征在于，包括以下步骤:根据贝叶斯网络的无自环Petri网描述航班保障计划流程，并得到航班保障计划流程关键点Petri网和先验节点顺序ρ；对航班历史数据进行数据处理得到矩阵形式的历史数据集D；基于先验节点顺序ρ、历史数据集D以及设置的最大父节点个数，通过贝叶斯结构学习K2算法的计算，得到更能体现航班真实流程的航班保障关键点Petri网。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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