人工智能在航天檔案智能分類中的應(yīng)用研究

隨著人工智能的快速發(fā)展，數(shù)智化檔案管理正逐漸成為檔案管理領(lǐng)域的重要發(fā)展方向。《“十四五”全國檔案事業(yè)發(fā)展規(guī)劃》明確提出，檔案信息化建設(shè)要融入數(shù)字中國建設(shè)，加快檔案數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提升檔案管理的數(shù)字化、智能化水平，這為航天檔案管理的轉(zhuǎn)型升級提供了政策依據(jù)和方向指引。航天檔案作為記錄航天活動全過程的重要資料，涵蓋了從航天器設(shè)計、工藝、制造、發(fā)射到運行維護(hù)等各個階段的海量數(shù)據(jù)信息，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的歸檔管理對于航天任務(wù)的規(guī)劃、執(zhí)行和優(yōu)化具有重要意義。然而，航天檔案的專業(yè)性高、數(shù)據(jù)量龐大、數(shù)據(jù)類型復(fù)雜多樣，這給檔案分類工作帶來了巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的檔案分類管理方法在處理這些復(fù)雜數(shù)據(jù)時存在諸多局限性，如數(shù)據(jù)處理效率低、分類準(zhǔn)確性不高、難以挖掘數(shù)據(jù)的潛在價值等。近年來，人工智能憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，為航天檔案的分類管理提供了新的解決方案。

一、航天檔案類型及特點

隨著企業(yè)數(shù)智化制造工作的不斷推進(jìn)，航天器研制模式正在逐步向“全三維模式”全面過渡，形成了以數(shù)字化、智能化技術(shù)為手段，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以整星、船、器骨架為系統(tǒng)級協(xié)同設(shè)計頂層依據(jù)，以模型為設(shè)計輸出及信息傳遞載體的協(xié)同設(shè)計模式。在新研制模式下，航天檔案的類型具體可按內(nèi)容類型、格式類型、結(jié)構(gòu)化程度三個維度進(jìn)行詳細(xì)分類。以內(nèi)容類型分類可劃分為文本型、圖像型、數(shù)據(jù)型和三維模型，以格式類型分類可劃分為文本格式、電子表格格式、數(shù)值格式、圖像格式和模型格式，以結(jié)構(gòu)化程度分類可劃分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在航天器研制過程中，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)作為多維度化、標(biāo)準(zhǔn)化、高度組織化的數(shù)據(jù)形式，與半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)共同貫穿設(shè)計、工藝、制造、測試驗證和管理全過程，已成為航天檔案管理的重要數(shù)據(jù)類型。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)具有固定的格式、明確的字段定義和組織形式，信息存儲在數(shù)據(jù)庫里，可以用二維表結(jié)構(gòu)來邏輯表達(dá)。航天檔案中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要包括研制全生命周期中各環(huán)節(jié)的物料清單（BillofMaterial，BOM）數(shù)據(jù)、設(shè)計與工程數(shù)據(jù)、總裝工藝數(shù)據(jù)、生產(chǎn)與制造執(zhí)行數(shù)據(jù)、測試與驗證數(shù)據(jù)、在軌運行數(shù)據(jù)等。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不能以二維表的形式存儲在數(shù)據(jù)庫里，無固定格式和組織方式，如各類文檔、手冊、報表、圖片等。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是介于完全結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和完全無結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之間的數(shù)據(jù)，如HTML頁面、XML文檔等。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)具有一定的層次結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)以標(biāo)簽、屬性等形式組織。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)具有較高的靈活性，可以根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整和擴(kuò)展。在航天檔案中，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要用于存儲一些具有層次結(jié)構(gòu)的信息，如航天器的配置文件、項目文檔等。目前，航天數(shù)據(jù)的管理逐漸從傳統(tǒng)的流程驅(qū)動向數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)變，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的存儲、共享和利用。這些數(shù)據(jù)的有效歸檔管理和利用對于航天任務(wù)的規(guī)劃、執(zhí)行和優(yōu)化具有重要意義。

二、航天檔案智能分類必要性分析

（一）傳統(tǒng)分類方法及存在的問題

在航天領(lǐng)域，海量的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集中歸檔管理面臨著重大挑戰(zhàn)。航天檔案通過與業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成接口進(jìn)入檔案管理系統(tǒng)，在檔案管理系統(tǒng)中按照產(chǎn)品維度分類，同一產(chǎn)品下包含非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)壓縮包文件。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)字化歸檔管理模式相對成熟，主要采用人工分類和基于自定義規(guī)則的自動分類兩種方式，人工分類依賴檔案管理人員的專業(yè)知識和經(jīng)驗，在不同檔案類目下創(chuàng)建歸檔任務(wù)，通過檔案內(nèi)容特點將其歸入相應(yīng)的類目?；谧远x規(guī)則的檔案系統(tǒng)自動分類則預(yù)先在檔案管理系統(tǒng)中設(shè)定一系列分類規(guī)則，根據(jù)檔案內(nèi)容中的元數(shù)據(jù)、關(guān)鍵詞、格式等特征進(jìn)行匹配分類。然而結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)由于結(jié)構(gòu)類型復(fù)雜，其有效歸檔管理仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如何精準(zhǔn)分類結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是首要解決的問題。

1.分類效率低

航天檔案數(shù)量的快速增長和研制模式數(shù)字化轉(zhuǎn)型使得人工分類難以在有限的時間內(nèi)完成，影響檔案的及時歸檔和利用。而基于自定義規(guī)則的檔案系統(tǒng)自動分類在面對多源異構(gòu)的檔案內(nèi)容時，需要頻繁調(diào)整和優(yōu)化規(guī)則，增加了系統(tǒng)的維護(hù)成本和時間成本。

2.分類準(zhǔn)確性不足

目前，航天結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以壓縮包的形式存儲于檔案管理系統(tǒng)，傳統(tǒng)的人工組卷、案卷整理模式不適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的歸檔管理，通過人工手段難以將這些數(shù)據(jù)準(zhǔn)確分類和整理，無法有效實現(xiàn)歸檔數(shù)據(jù)的快速檢索和知識再用。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常需要精確的模式匹配和嚴(yán)格的字段定義，人工操作容易因復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和龐大的數(shù)據(jù)量而出現(xiàn)錯誤，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分類規(guī)則比較復(fù)雜，人工難以精確理解和應(yīng)用這些規(guī)則，且無法實時處理動態(tài)更新的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)[2。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)兼具結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化特點，其數(shù)據(jù)格式多樣且存在嵌套結(jié)構(gòu)，歸檔時需要同時處理格式解析、數(shù)據(jù)提取和數(shù)據(jù)分類等問題，數(shù)據(jù)的內(nèi)容可能包含大量上下文信息，人工難以全面理解這些信息對分類的影響，容易導(dǎo)致分類不準(zhǔn)確。同時，航天檔案內(nèi)容專業(yè)性強(qiáng)，涉及多學(xué)科領(lǐng)域知識，人工分類容易因知識局限或主觀判斷失誤而導(dǎo)致分類錯誤。基于自定義規(guī)則的自動分類則受限于規(guī)則的完備性和準(zhǔn)確性，對于一些模糊或不明確的內(nèi)容難以準(zhǔn)確分類，進(jìn)而會影響檔案檢索和利用的效果。

（二）智能分類的顯著優(yōu)勢

隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的突破，利用人工智能進(jìn)行檔案數(shù)據(jù)分類，可以解決人工分類的難點與不足，顯著提升檔案管理的效率和精準(zhǔn)度[3。AI大語言模型具有強(qiáng)大的語言理解能力，經(jīng)過大量的文本訓(xùn)練，能夠?qū)教鞕n案中的術(shù)語、復(fù)雜句子結(jié)構(gòu)以及上下文關(guān)系等進(jìn)行準(zhǔn)確地理解和分析。對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)檔案，如飛行器參數(shù)和軌道參數(shù)，人工智能能夠快速按照任務(wù)、階段等特征進(jìn)行精準(zhǔn)分類，便于后續(xù)檢索和利用，為航天任務(wù)規(guī)劃提供有力支持。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)檔案，如傳感器日志和配置文件，通過AI大模型分類可挖掘其潛在價值，發(fā)現(xiàn)異常模式并輔助故障診斷。對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過大語言模型的自然語言處理技術(shù)可對文本型檔案進(jìn)行語義分析、關(guān)鍵詞提取等，理解文本核心內(nèi)容和主題，實現(xiàn)精準(zhǔn)分類，助力知識發(fā)現(xiàn)和決策支持。對于圖像型檔案，AI大模型可以通過識別和分析技術(shù)，自動檢測圖像中的自標(biāo)物體、場景和事件，進(jìn)行分類和標(biāo)注。利用計算機(jī)視覺技術(shù)和幾何分析方法，AI大模型可以對三維模型進(jìn)行特征提取和相似性比較，實現(xiàn)分類和檢索，從而快速找到相似的部組件模型，提高設(shè)計效率和零部件的通用性。智能分類后的檔案具有清晰的結(jié)構(gòu)和標(biāo)簽，檔案管理系統(tǒng)能更高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)檢索，避免了人工分類的不一致性，確保數(shù)據(jù)分類的準(zhǔn)確性和規(guī)范性，打破信息孤島，便于數(shù)據(jù)共享與協(xié)同。

歸納起來，應(yīng)用人工智能技術(shù)在航天檔案分類分析中具有三大優(yōu)勢。首先，它能夠通過上下文學(xué)習(xí)自動處理和分析海量數(shù)據(jù)。其次，人工智能具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和泛化能力，可以使用不同類型的科學(xué)數(shù)據(jù)和分類任務(wù)提高分類的準(zhǔn)確性和魯棒性。此外，人工智能還可以實現(xiàn)實時或近實時的執(zhí)行數(shù)據(jù)處理和分析，為航天器的任務(wù)規(guī)劃和決策提供及時支持。

三、基于人工智能的航天檔案分類框架

應(yīng)用人工智能技術(shù)實現(xiàn)檔案智能分類主要從檔案數(shù)據(jù)預(yù)處理、標(biāo)注檔案數(shù)據(jù)集、特征提取與選擇、模型訓(xùn)練與優(yōu)化、數(shù)據(jù)長期保存與利用等方面展開。

（一）檔案數(shù)據(jù)預(yù)處理

在進(jìn)行分類分析之前，對航天檔案進(jìn)行預(yù)處理是必不可少的。人工智能技術(shù)可以用于數(shù)據(jù)清洗、去噪和歸一化等操作，從而提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。航天科學(xué)數(shù)據(jù)可能包含噪聲、缺失值和異常值等，機(jī)器學(xué)習(xí)中的聚類算法可以識別并剔除異常數(shù)據(jù)點，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，增強(qiáng)數(shù)據(jù)的可用性。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)清洗的重點是處理缺失值、重復(fù)數(shù)據(jù)、異常值和數(shù)據(jù)一致性問題，同時進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和格式化統(tǒng)一。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)清洗的關(guān)鍵在于格式統(tǒng)一、數(shù)據(jù)提取與重組、缺失數(shù)據(jù)處理和去噪，以及字段名稱和數(shù)據(jù)類型的標(biāo)準(zhǔn)化。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)清洗需要根據(jù)數(shù)據(jù)類型如文本、圖像等，采用不同的方法，包括去除噪聲、格式統(tǒng)一、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、去除損壞數(shù)據(jù)等。元數(shù)據(jù)作為航天檔案信息的重要組成部分，用于描述檔案的內(nèi)容、特征、組織方式、文件格式、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、管理過程和歷史信息等。元數(shù)據(jù)清洗主要是識別和處理不一致的數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)格式、編號、名稱、編寫日期、編寫單位等信息。

（二）標(biāo)注檔案數(shù)據(jù)集

經(jīng)過預(yù)處理解析的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行統(tǒng)一格式化處理和審查，通過確定數(shù)據(jù)分類規(guī)則和執(zhí)行數(shù)據(jù)標(biāo)注將數(shù)據(jù)歸類到預(yù)先設(shè)置的檔案數(shù)據(jù)集類目中，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。針對個別解析錯誤未歸類匹配成功的數(shù)據(jù)，采取人工審核分類的處理方式，給予合適的分類。

1.整理分類規(guī)則

檔案數(shù)據(jù)集整理分類依據(jù)文件擴(kuò)展名與格式類型、結(jié)構(gòu)化程度的對應(yīng)關(guān)系。文本、電子表格和數(shù)值格式DOC、DOCX、PDF、XLS、XLSX、CSV、XML、TXT。三維模型格式PRT和ASM。圖像格式TIF、NC、PNG、JPG、PSD、JPEG、BMP。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包含數(shù)值、日期、布爾型等，格式CSV、XLSX，存儲于關(guān)系數(shù)據(jù)庫。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包含嵌套鍵對、列表，格式XML、JSON，存儲于NoSQL數(shù)據(jù)庫。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文本、圖像、音視頻，存儲于檔案文件系統(tǒng)。

2.數(shù)據(jù)標(biāo)注

結(jié)合檔案領(lǐng)域知識體系和數(shù)據(jù)集分類規(guī)則，確定檔案的標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)和類別定義。使用Python腳本或其他工具掃描文件，查閱目標(biāo)文件夾，提取所有文件的擴(kuò)展名。根據(jù)擴(kuò)展名匹配到對應(yīng)的格式類型和結(jié)構(gòu)化程度。輸出標(biāo)注結(jié)果的元數(shù)據(jù)表格，包含文件名、擴(kuò)展名、格式類型、結(jié)構(gòu)化程度和建議儲存位置。組織檔案管理人員進(jìn)行專業(yè)的標(biāo)注規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)培訓(xùn)，對標(biāo)注后的數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量檢查，對于擴(kuò)展名歸屬模糊的情況，人工審核并更新規(guī)則庫，根據(jù)實際業(yè)務(wù)需求調(diào)整存儲位置，確保標(biāo)注的準(zhǔn)確性，可通過多輪標(biāo)注和一致性檢驗提高標(biāo)注質(zhì)量。

（三）特征提取與選擇

從大量已完成標(biāo)注的檔案中提取出具有代表性和區(qū)分度的特征是分類分析的關(guān)鍵步驟，包括提取元數(shù)據(jù)信息、數(shù)值信息、時間序列數(shù)據(jù)、文本特征、標(biāo)簽特征、結(jié)構(gòu)特征和擴(kuò)展名等。傳統(tǒng)的特征提取方法往往依賴于人工設(shè)計，而人工智能技術(shù)能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征表示，進(jìn)行特征提取，減少數(shù)據(jù)維度的同時保留關(guān)鍵特征，為后續(xù)的分類提供有力支持。元數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)的“數(shù)據(jù)”，為數(shù)據(jù)檔案提供描述性屬性信息，包括數(shù)據(jù)的來源、產(chǎn)品、分系統(tǒng)、版本、格式和創(chuàng)建時間等，元數(shù)據(jù)為智能分類提供重要的上下文信息。通過提取分析元數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)來源和創(chuàng)建時間，可以更好地理解數(shù)據(jù)的背景和用途，從而更準(zhǔn)確地進(jìn)行分類。大語言模型還可以通過對元數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵詞和描述性文本進(jìn)行分析，從而優(yōu)化分類策略。但是沒有一個分類算法能同時對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集進(jìn)行最優(yōu)分類學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)算法在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)時具有明顯優(yōu)勢[4，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法支持向量機(jī)SVM和隨機(jī)森林在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分類中更為高效和穩(wěn)定。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文本和圖像分類中效果良好，能自動提取圖像中的邊緣、紋理、形狀等特征，實現(xiàn)對不同數(shù)據(jù)的分類。選擇合適的分類算法能夠顯著提高檔案分類的準(zhǔn)確率和效率。

（四）模型訓(xùn)練與優(yōu)化

應(yīng)用人工智能對海量的航天檔案進(jìn)行深度語義分析之后，提取出關(guān)鍵特征和語義信息，將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)檔案進(jìn)行融合處理，形成智能分類模型，并將其融入到模型的訓(xùn)練過程中，使模型能夠更加精準(zhǔn)地識別和分類不同類型的航天檔案。同時，隨著新數(shù)據(jù)的不斷積累，持續(xù)更新和優(yōu)化模型，以適應(yīng)數(shù)據(jù)的變化和提高分類性能。在優(yōu)化過程中，人工智能能夠動態(tài)調(diào)整模型的分類策略，通過對模型輸出結(jié)果的實時反饋，結(jié)合航天領(lǐng)域的專業(yè)知識和數(shù)據(jù)特點，識別分類過程中的異常或模糊區(qū)域，并對模型進(jìn)行針對性的優(yōu)化調(diào)整。根據(jù)航天最新研究成果和數(shù)據(jù)的變化趨勢，持續(xù)更新模型的知識庫，使其始終保持對前沿數(shù)據(jù)檔案的適應(yīng)性和準(zhǔn)確性。

（五）數(shù)據(jù)長期保存與利用

航天檔案利用人工智能進(jìn)行分類后，高效地管理和利用這些檔案數(shù)據(jù)，對于航天技術(shù)的傳承、創(chuàng)新以及科研項目的順利實施具有不可替代的價值。分類后的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，每個數(shù)據(jù)表對應(yīng)一個特定類別。通過數(shù)據(jù)庫管理進(jìn)行數(shù)據(jù)的增、刪、改、查操作，確保數(shù)據(jù)的一致性和完整性。分類后的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲在文件存儲系統(tǒng)，根據(jù)數(shù)據(jù)類型和分類結(jié)果，建立合理的文件目錄結(jié)構(gòu)，按文檔目錄、圖像目錄、視頻自錄等劃分。每個對象附加元數(shù)據(jù)，方便后續(xù)的檢索和管理。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲在NoSQL數(shù)據(jù)庫中，建立數(shù)據(jù)索引，對XML文件中的標(biāo)簽和屬性建立索引，對HTML頁面中的關(guān)鍵詞建立索引，提高數(shù)據(jù)的檢索效率。通過SQL語言對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索。使用全文檢索引擎對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索。對于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)使用XPath語言和HTML解析器進(jìn)行解析和檢索，用戶可以根據(jù)頁面的標(biāo)簽、屬性和文本內(nèi)容進(jìn)行檢索。用戶界面可以集成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)查詢、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)檢索和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)瀏覽等功能，便于知識的后期利用。

人工智能技術(shù)在航天檔案分類分析中具有重要的應(yīng)用價值和廣闊的發(fā)展前景。通過檔案數(shù)據(jù)預(yù)處理、標(biāo)注檔案數(shù)據(jù)集、特征提取、模型訓(xùn)練與優(yōu)化等環(huán)節(jié)，人工智能能夠有效提高檔案的分類效率和準(zhǔn)確性，為航天研制任務(wù)的順利開展提供有力支持。然而，目前仍存在一些挑戰(zhàn)需要克服，如模型的輕量化、多源數(shù)據(jù)融合等問題。未來，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能將在航天檔案分類分析中發(fā)揮更重要作用，為人類探索宇宙提供更加強(qiáng)大的工具和手段。

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作者單位：北京空間飛行器總體設(shè)計部