技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于多標(biāo)簽組合多分類器的恐怖行為預(yù)測方法，以多標(biāo)簽決策樹和隨機游走模型為基分類器，將背景屬性信息映射到不同的恐怖行為類別，訓(xùn)練預(yù)測模型；利用基分類器預(yù)測新數(shù)據(jù)屬于各個恐怖類別的概率；最后將基分類器的輸出結(jié)果采用加權(quán)組合概率函數(shù)進行融合，選擇預(yù)測概率大于閾值的恐怖行為集合作為新數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果。本發(fā)明充分考慮恐怖行為背景數(shù)據(jù)存在的潛在聯(lián)系以及單分類器預(yù)測精度低的問題，針對恐怖行為背景數(shù)據(jù)中存在大量不相關(guān)與冗余數(shù)據(jù)，基于鄰域粗糙集進行特征選擇；考慮同一時刻可能發(fā)生多種恐怖行為，并且背景屬性、恐怖行為之間可能存在潛在聯(lián)系，采用單一分類器無法準(zhǔn)確地描述這些信息，本發(fā)明方法能提高預(yù)測精度。

技術(shù)研發(fā)人員：夏歡歡;薛安榮;曹靜
受保護的技術(shù)使用者：江蘇大學(xué)
文檔號碼：201611077149
技術(shù)研發(fā)日：2016.11.30
技術(shù)公布日：2017.05.31