本文關(guān)鍵詞： 突發(fā)暴恐事件 分級 和聲搜索 支持向量機　出處：《管理評論》2016年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：突發(fā)暴恐事件分級具有重要作用,能夠保證預(yù)案合理執(zhí)行和應(yīng)急資源優(yōu)化配置。提出基于和聲搜索算法優(yōu)化的支持向量機的分級模型,用于突發(fā)暴恐事件分級研究。和聲搜索算法優(yōu)化支持向量機參數(shù),支持向量機提供學(xué)習(xí)和曲線擬合,同時根據(jù)準確度、精確度和敏感度指標評估混戰(zhàn)智能分類模型的績效。利用全球反恐數(shù)據(jù)庫中2008年至2013年我國暴恐事件數(shù)據(jù)進行測試,并與支持向量機、分類與回歸決策樹(CART)和C5.0方法進行對比,結(jié)果表明分級方法可行且有效,能夠為突發(fā)暴恐事件管理提供預(yù)警和決策支持信息。
[Abstract]:Sudden storm event classification plays an important role to ensure the optimal allocation of resources reasonably and emergency execution plan. Put forward the classification model of support vector machine harmony search algorithm based on Optimization for sudden storm event classification research. Harmony search algorithm to optimize parameters of support vector machine, support vector machine learning and curve fitting, according to the accurate the degree of accuracy, sensitivity and evaluation index of melee intelligent classification model performance. The global terrorism database from 2008 to 2013 China's violent terrorist incident data for testing, and the support vector machine classification and regression tree (CART) and C5.0 method were compared, results show that the classification method is feasible and effective, can provide early warning and decision support information for sudden violent terrorist incident management.

【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院;中國刑事警察學(xué)院治安學(xué)系;中國刑事警察學(xué)院公安情報學(xué)系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(91224007) 遼寧社會科學(xué)規(guī)劃基金項目(L15AGL016) 公安部公安理論及軟科學(xué)研究計劃(2016LLYJXJXY032) 遼寧省大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練計劃項目(201610175000030)
【分類號】：D815.5
【正文快照】： 引言 突發(fā)暴恐事件給人民生命、健康和財產(chǎn)帶來極大危害,擾亂了正常社會生產(chǎn)和生活秩序,如新疆7·5打砸燒搶事件、昆明3·01恐怖事件等,如何快速識別和劃分突發(fā)暴恐事件的級別,從而采取相應(yīng)應(yīng)急措施,是制定應(yīng)急預(yù)案及資源配置的基礎(chǔ)。突發(fā)暴恐事件的管理和處置非常復(fù)雜,需要，

本文編號：1449962