基于聚类的恐袭事件嫌疑人与可疑据点预测

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.

关键词：恐怖袭击、主成分分析、K-Means聚类、肘部法、可疑据点

所属期刊栏目：36

分类号：O224(运筹学)

资助基金：国家自然科学基金11301574,11271391

在线出版日期：2019-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：18-23