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题名基于最大化依赖的恐怖行为背景特征提取方法
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作者
薛安荣
贾小艳
葛清龙
杨晓琴
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机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
解放军理工大学通信工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第3期797-801,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61300228)
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文摘
针对恐怖数据集中存在的属性值残缺问题,提出了基于最大化背景向量与行为之间依赖关系的压缩背景空间(CCS)方法。该方法基于希尔伯特-施密特独立标准和希尔伯特-施密特范数,它们能有效检测变量间的关联性。CCS通过使得背景向量线性投影后的低维特征与行为之间希尔伯特-施密特范数最大化,从而实现背景向量与行为之间的依赖关系最大化,更好地发现两者之间的关联性,减小属性值残缺带来的影响。然后利用分类模型(如支持向量机(SVM))对所得到的低维特征进行学习(CCS+SVM),实现高效预测。在MAROB数据集上的实验表明:与SVM模型、基于传统特征提取方法(如PCA和CCA)的SVM模型以及已有的恐怖行为预测算法CONVEX相比,CCS+SVM的性能在查全率和F值上分别提高1.5%和1.0%以上,而查准率和ROC曲线下面积(AUC)值与最好性能相当。实验结果表明,CCS+SVM能够较好地解决恐怖数据集中的属性值残缺问题。
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关键词
恐怖行为预测
特征提取
希尔伯特-施密特独立标准
支持向量机
恐怖组织行为族群
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Keywords
terrorism behavior prediction
feature extraction
Hilbert-Schmidt independence criterion
Support VectorMachine （SVM）
Minorities at Risk Organizational Behavior （MOROB）
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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