【摘 要】
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为实现“安全第一、预防为主、综合治理”的民航安全管理目标，建立了从报告中学习并评估风险等级的深度学习模型.首先采集航空安全报告系统中10年报告，根据严重度建立事件后果的量化指标，确定5个风险等级：高、中高、中、中低和低风险，并消除事件结果分布不平衡和结果多样性的影响.然后应用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）探索非结构化的事件概要与风险等级之间的关系，
【基金项目】
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国家自然科学基金民航联合研究基金（U1833110）～～；
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为实现“安全第一、预防为主、综合治理”的民航安全管理目标，建立了从报告中学习并评估风险等级的深度学习模型.首先采集航空安全报告系统中10年报告，根据严重度建立事件后果的量化指标，确定5个风险等级：高、中高、中、中低和低风险，并消除事件结果分布不平衡和结果多样性的影响.然后应用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）探索非结构化的事件概要与风险等级之间的关系，通过该模型对事件进行分类，确定风险等级.风险评估模型与不同量化指标和不同方法对比，其分类准确率可达96%，优于其他指标和方法.最后应用该模型对非结构化的事件概要挖掘，对2020年事件进行快速的风险评估，预测准确率可达80%.基于CNN的民航风险评估模型可以对文本格式的事件概要充分挖掘，快速评估与主动感知风险，对支持安全预警具有重要意义.
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