本文针对航天器A-D级风险分类标准展开研究，旨在实现三项核心目标：首要目标是开发基于项目属性的风险等级预测模型；第二目标是探究"无人航天器成本模型（USCM）"数据库变量与风险分类的关联性；最终目标是探索适用于预测建模的人工智能（AI）/机器学习（ML）技术。各研究目标成果互为支撑。

方法论架构
研究首先选择理论支持的独立变量（IVs），通过非AI/ML多项逻辑回归模型建立性能基准。随后开发三组随机森林（RF）模型：第一组沿用逻辑回归变量；第二组纳入全数据集变量，由RF自主筛选有效特征；第三组精简至7个变量实现简约建模。所有模型通过1000次独立训练数据运行确保稳健性。最终优选模型在保持精度的基础上实现88%以上预测准确率。研究表明：AI/ML技术（尤其RF）在小数据集风险分类预测中具有显著优势。推荐采用精简型RF模型投入实战应用，同时强调模型未涵盖的发射约束条件与国家战略价值等分类考量因素。研究证实：尽管建模数据可能存在偏差，但本研究所开发的编码方法支持快速适应新数据。

章节概要
本研究致力于开发客观标准化算法以优化航天器风险分类流程。第二章全面解析航天器特性，涵盖风险分级流程与考量要素，梳理经济学理论基础（支撑后续模型开发），并深入探讨《国防战略》（NDS）强调太空域作战重要性的核心政策。该章节还对数据集变量进行详细定义与阐释，奠定研究语境认知基础。

第三章阐述风险分类算法构建方法：评估USCM数据库数据与理论变量的匹配度，详述数据预处理步骤以确保算法适用性。采用有序逻辑回归方法建模风险等级有序属性，实现风险水平的精确解析。

第四章呈现算法实证结果：重点评估算法性能（对照专家评估结果），讨论研究局限性，揭示算法在消减风险分类主观性与偏差方面的有效性。

第五章总结研究成果：重申标准化风险分类体系在太空开发、采办、发射与后勤保障中的核心价值，探讨算法对太空探索与开发的战略意义。本研究旨在推动太空产业风险评估实践认知，为任务决策、安全强化与资源优化提供洞见。