| 基于贝叶斯方法和变化表的恐怖行为预测算法 |
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| 引用本文： | 薛安荣,毛文渊,王孟頔,陈泉浈.基于贝叶斯方法和变化表的恐怖行为预测算法[J].计算机科学,2016,43(12):130-134. |
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| 作者姓名： | 薛安荣 毛文渊 王孟頔 陈泉浈 |
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| 作者单位： | 江苏大学计算机科学与通信工程学院 镇江212013,江苏大学计算机科学与通信工程学院 镇江212013,江苏大学计算机科学与通信工程学院 镇江212013,江苏大学计算机科学与通信工程学院 镇江212013 |
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| 基金项目： | 本文受国家自然科学基金(61300228)资助 |
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| 摘 要： | 传统的恐怖行为预测算法没有考虑到组织会改变其行为策略,而CAPE算法根据组织背景的改变预测行为变化,但其只能根据变化表中存在的背景变化预测行为。为了能根据任意背景变化预测恐怖行为,针对恐怖数据高维小样本的特点,提出了一种 利用贝叶斯方法在改进的变化表上预测组织行为的算法。利用贝叶斯方法可快速有效地解决高维小样本分类问题的特性,在改进的变化表上实现对组织行为的预测,从而提高了预测精度和计算效率。此外,考虑到背景的变化会在时间序列上对组织行为产生持续的影响,因此在不同时间滞差下,利用加权的贝叶斯方法预测组织行为。MAROB数据集上多个组织数据的实验结果也表明,所提算法在准确率及时间复杂度上优于CAPE算法。
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| 关 键 词： | 恐怖预测 贝叶斯方法 变化表 加权贝叶斯 |
| 收稿时间： | 2015/11/15 0:00:00 |
| 修稿时间： | 3/5/2016 12:00:00 AM |
Terrorism Prediction Based on Bayes Method and Change Table |
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| XUE An-rong,MAO Wen-yuan,WANG Meng-di and CHEN Quan-zhen.Terrorism Prediction Based on Bayes Method and Change Table[J].Computer Science,2016,43(12):130-134. |
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| Authors: | XUE An-rong MAO Wen-yuan WANG Meng-di and CHEN Quan-zhen |
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| Affiliation: | School of Computer Science and Communication Engineering,Jiangsu University,Zhenjiang 212013,China,School of Computer Science and Communication Engineering,Jiangsu University,Zhenjiang 212013,China,School of Computer Science and Communication Engineering,Jiangsu University,Zhenjiang 212013,China and School of Computer Science and Communication Engineering,Jiangsu University,Zhenjiang 212013,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Terrorism prediction Bayes method Change table Weighted Bayes |
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