【摘 要】
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当今世界恐怖袭击事件频繁发生,通过对嫌疑人进行预测分析,有利于尽早发现新生或者隐藏的恐怖分子并对其进行针对性打击,以减少人员和财产损失。为此,使用机器学习方法,提取
【机 构】
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贵州大学电气工程学院,贵州大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51867007)
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当今世界恐怖袭击事件频繁发生,通过对嫌疑人进行预测分析,有利于尽早发现新生或者隐藏的恐怖分子并对其进行针对性打击,以减少人员和财产损失。为此,使用机器学习方法,提取恐怖袭击事件的多方面特征,对一个或多个嫌疑人进行预测。采用贝叶斯优化对Bagging、决策树、随机森林和全连接神经网络4种算法进行寻优,将预处理后的数据输入优化后的算法模型对恐怖袭击事件嫌疑人进行预测,以准确率、召回率、精度和F 1值作为指标评价算法性能。实验结果表明,当预测结果仅输出一个嫌疑人时,基于树的算法预测结果普遍较好,其中Baggin
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