【摘 要】
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反恐预警能够有效地防控恐怖袭击,已受到世界各国的关注和重视。但是直接在我国建立恐怖袭击预警模型,面临着样本数据不足的情况,使模型难以准确建立。因此,该文提出了利用贝
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反恐预警能够有效地防控恐怖袭击,已受到世界各国的关注和重视。但是直接在我国建立恐怖袭击预警模型,面临着样本数据不足的情况,使模型难以准确建立。因此,该文提出了利用贝叶斯网络结合案例适配性原则的方法解决这一问题。为保证其案例适配性,指定了数据筛选和节点选取的规则,利用国外恐怖袭击样本建立了贝叶斯网络模型,并对其实用性和通用性进行了检验。然后根据案例适配性原则,结合我国实际数据,利用EM算法更新参数学习,进而对模型进行修正。经过校验,结果表明模型精度大幅提高,更加符合我国实际情况。最后,利用该模型对恐怖袭击事件进行预警,得出了人员伤亡突出的结论,为决策者进行防控袭击提供了有效的预警信息。
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