【摘 要】
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[目的/意义]根据不同恐怖组织所具有的不同的特征构建恐怖活动与恐怖组织关联性预测模型,对凶手未知的恐怖活动嫌疑人进行预测,得到准确率及精度较高的预测结果。[方法/过程]
【机 构】
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武汉纺织大学机械工程与自动化学院,湖北省数字化纺织装备重点实验室
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[目的/意义]根据不同恐怖组织所具有的不同的特征构建恐怖活动与恐怖组织关联性预测模型,对凶手未知的恐怖活动嫌疑人进行预测,得到准确率及精度较高的预测结果。[方法/过程]在对GTD提供的恐怖袭击数据进行清洗筛选的基础上,使用经过特征工程选择且通过学习曲线验证能使模型达到最优效果的29个特征变量作为输入变量输入机器学习模型进行训练,并针对各模型特点进行模型结果融合得到最终关联性模型。[结果/结论]单个模型预测效果最佳的为随机森林,精度为83.24%;对恐怖组织样本进行频率细分后,结合随机森林及KNN模型自身特
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