基于聚类的恐袭事件嫌疑人与可疑据点预测

• 作者: 刘学文 姜丁菊 姜晓雪
• 来源期刊: 重庆工商大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 恐怖袭击 主成分分析 K-Means聚类 肘部法 可疑据点
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 18-23
• 页数: 6页
• 分类号: O224
• 字数: 4770字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16055/j.issn.1672-058X.2019.0003.004

摘要

针对未知恐袭事件的相关数据,提出一种基于聚类优化的挖掘反恐信息方法,为反恐斗争提供重要情报;首先应用主成分分析对未知恐袭事件提取主要特征,采用"肘部法"选定聚类簇数确定k值,基于K-Means聚类算法对未知恐袭事件进行归类;然后通过非线性规划和聚类优化算法,将恐怖组织据点预测问题转化为无约束最优化问题,进而对恐怖主义组织据点位置进行准确估测,得到了典型事件与嫌疑人的相似度匹配,并用仿真实验推断了ISIL组织近几年在伊拉克进行恐怖袭击的据点位置;结果表明该方法对提前预警恐怖袭击有着一定的意义与价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘学文	重庆师范大学数学科学学院	29	21	2.0	3.0
2	姜晓雪	重庆师范大学数学科学学院	2	0	0.0	0.0
3	姜丁菊	重庆师范大学数学科学学院	3	0	0.0	0.0