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基于深度学习的民航系统人因可靠性研究

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基于深度学习的民航系统人因可靠性研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5页
缩略词第12-13页
第一章 绪论第13-19页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
    1.2 研究现状第14-17页
        1.2.1 人因可靠性研究现状第14-16页
        1.2.2 深度学习研究现状第16-17页
    1.3 研究内容与框架第17-19页
第二章 基于深度学习的民航系统人因可靠性框架体系第19-28页
    2.1 人为因素理论基础第19-21页
        2.1.1 人机系统理论第19-20页
        2.1.2 人误理论第20-21页
    2.2 人因可靠性分析方法第21-24页
        2.2.1 人因可靠性基础第21页
        2.2.2 HRA方法第21-24页
    2.3 深度学习在民航人因可靠性应用的研究思路第24-27页
        2.3.1 维修系统数据环境分析第24-25页
        2.3.2 基于深度学习的人因可靠性建模方法选择第25-26页
        2.3.3 深度学习应用思路第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第三章 民航维修系统人为因素研究第28-42页
    3.1 民航维修系统人为因素统计数据分析第28-30页
        3.1.1 影响民航维修系统人因风险成因分析第28-30页
        3.1.2 民航维修系统人因风险规律第30页
    3.2 基于FRAM的民航维修系统人为因素分析第30-37页
        3.2.1 航空维修事故中FRAM应用第30-31页
        3.2.2 功能共振模型第31页
        3.2.3 功能共振分析第31-32页
        3.2.4 FRAM分析航空维修中人为因素第32-36页
        3.2.5 讨论第36-37页
    3.3 基于CREAM的民航维修系统人为因素分析第37-40页
        3.3.1 CREAM预测分析理论框架第37-39页
        3.3.2 实例分析第39-40页
    3.4 本章小结第40-42页
第四章 基于深度学习的民航维修系统人因风险分析第42-52页
    4.1 民航维修系统人因风险后果分析第42-44页
    4.2 基于深度学习的民航维修系统人因风险分析第44-49页
        4.2.1 深度学习的人因风险分析应用第45-46页
        4.2.2 深度学习的人因风险分析模型第46-49页
        4.2.3 对比结果分析第49页
    4.3 面向维修系统人因风险的对策管理第49-51页
    4.4 本章小结第51-52页
第五章 基于深度学习的民航维修系统人因风险评估第52-67页
    5.1 民航维修系统人因风险评估流程第52-53页
    5.2 基于深层BP神经网络的民航维修系统人因风险评估第53-57页
        5.2.1 BP神经网络理论基础第53-55页
        5.2.2 深层BP神经网络的人因风险评估应用第55-57页
    5.3 基于LSTM方法的民航维修系统人因风险评估第57-60页
        5.3.1 LSTM理论基础第57-58页
        5.3.2 基于LSTM的的人因风险评估应用第58-60页
    5.4 基于ARIMA的民航维修系统人因风险评估第60-65页
        5.4.1 ARIMA理论基础第60-61页
        5.4.2 ARIMA人因风险评估应用第61-65页
    5.5 人因风险评估结果对比第65-66页
    5.6 本章小结第66-67页
第六章 结论及展望第67-69页
    6.1 全文总结第67-68页
    6.2 展望第68-69页
参考文献第69-75页
致谢第75-76页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第76页

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