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南二段17号1栋1单元5层80号附1-11号矩阵输入到标签确定模型中的第一标签概率模历史航班的历史航班属性特征矩阵和历史航班标签矩阵输入到标签确定模型中的第二标签概率模块中,得到待确定航班的第二标签概率矩2获取待确定航班的航班属性特征矩阵,以及历史航将所述待确定航班的航班属性特征矩阵输入到标签确定模型中的第一标签概率模块将所述历史航班的历史航班属性特征矩阵和历史航班标签矩阵输入到标签确定模型矩阵和所述第二标签概率矩阵中包含有各航班属将所述第一标签概率矩阵和所述第二标签概率矩阵输入到标签确定模型中的融合模史航班属性特征矩阵和历史航班标签矩阵输入到标签确定模型中的第二标签概率模块中,将与所述待确定航班的航班属性特征矩阵最相似的第一预设数量的历史航班属性特对所述目标历史航班的历史航班标签矩阵进行加权求和,得到所述待确其中,各目标历史航班的历史航班标签矩阵的权重为各根据所述第一标签概率矩阵和所述第二标签概率矩阵,计算所述对所述第一标签概率矩阵和所述第二标签概率矩阵进行加权求和将所述目标标签概率矩阵中标签概率最高的第二预设数量的航班属性特征确定为所将历史航班标签的频次大于等于预设频次的所述初始的历史航班确定为最终的历史3将所述最终的历史航班的历史航班标签和历史航班属获取模块,用于获取待确定航班的航班属性特征矩阵,以及输入模块,用于将所述待确定航班的航班属性特征矩阵输入到标签确本航班的航班属性特征矩阵以及对应的进行训输入模块,还用于将所述历史航班的历史航班属性特征矩阵和历史述第一标签概率矩阵和所述第二标签概率矩阵中包含有各航班属性对输入模块,还用于将所述第一标签概率矩阵和所述第二标签概率矩将与所述待确定航班的航班属性特征矩阵最相似的第一预设数量的历史航班属性特对所述目标历史航班的历史航班标签矩阵进行加权求和,得到所述待确其中,各目标历史航班的历史航班标签矩阵的权重为各4将待确定航班的航班属性特征矩阵输入到标签确定模型中的第一标签概率模块将历史航班的历史航班属性特征矩阵和历史航班标签矩阵输入到标签确定模型将第一标签概率矩阵和第二标签概率矩阵输入到标签确定模型中的融合模块中,矩阵输入到标签确定模型中的第二标签概率模块中,得到待确定航班的第二标签概率矩将与待确定航班的航班属性特征矩阵最相似的第一预设数量的历史航班属性特5将目标标签概率矩阵中标签概率最高的第二预设数量的航班属性特征确定为待将历史航班标签的频次大于等于预设频次的初始的历史航班确定为最终的历史签概率矩阵和第二标签概率矩阵中包含有各航班属性矩阵最相似的第一预设数量的历史航班属性特征矩阵的历史航班,确定为目标历史航班;对目标历史航班的历史航班标签矩阵进行加权求和,得到待确定航班的第二标签概率矩6最高的第二预设数量的航班属性特征确定为待确定7此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因8概率,第一标签概率矩阵是一个1*n的矩阵。标签确定模型用于确定待确定航班的航班标其航班属性特征矩阵x=[x,x2…,x],其中x,ie[1,n]表示待确9[0046]步骤二、根据各航班属性的特征向量对应的后一航班属性的特征向量的隐藏状状态h;的关注程度。[0055]这里,softmax为是概率论和相关领域中的归一化指数函数[0057]在本申请实施方式中,第二标签概率矩阵中包含有各航第二标签概率矩阵是一个1*n的矩阵;第二标签概率矩阵是通过将与待确定航班最相似的;;其中,ragsimpidte为待确定航班的第二标签概率矩阵,k为第一预设数量,航班属性特征矩阵与待确定航班的航班属性特征矩阵的相似度,Tj为第j个目标历史航班的相似度分别为0.3和0.2,并且fight,和fight,的历史航班标签矩阵为TP=[1,1,0]和。[0067]在本申请实施方式中,目标标签概率矩阵中包含有各航班属性对应的标签概;样本判断为负。[0078]召回率Recall是实际为正的样本中被预测为正样本的概率,其计算过程如下所;;F1分数可以理解为召回率Recall与精确率precision的调和平均数,综合了精。输入模块302,用于将待确定航班的航班属性特征矩阵输入到标签确定模型中的输入模块302,还用于将历史航班的历史航班属性特征矩阵和历史航班标签矩阵一标签概率矩阵和第二标签概率矩阵中包含有各航班属性对输入模块302,还用于将第一标签概率矩阵和第二标签概率矩阵输入到标签确定征矩阵最相似的第一预设数量的历史航班属性特征矩阵的历史航班,确定为目标历史航性特征矩阵与待确定航班的航班属性特征矩阵的相率最高的第二预设数量的航班属性特征确定为待确定航班史航班属性特征矩阵和历史航班标签矩阵输入到标签确定模型中的第二标签概率模块中,合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口,装置或模块的间接耦合或通信连接
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