基于多模块贝叶斯网络的恐怖袭击威胁评估

发布时间：2018-06-23 19:13

  本文选题：恐怖袭击 + 威胁评估　； 参考：《中国科学院大学学报》2015年02期

【摘要】：通过考察恐怖袭击事件可能造成的后果,针对恐怖袭击事件评估信息的多样性、不确定性及模糊性,提出用贝叶斯网络方法对恐怖袭击威胁进行评估,从而为反恐决策者提供决策支持,以减少恐怖袭击所造成的影响.针对恐怖袭击事件的复杂性,提出多模块贝叶斯网络的恐怖袭击威胁评估模型,并对多模块贝叶斯网络的结构学习、参数学习和推理进行研究,提出多模块贝叶斯网络的推理算法.最后,给出恐怖袭击威胁度的计算方法,并对多模块贝叶斯网络的威胁评估模型进行实例分析.实例表明,基于多模块贝叶斯网络的恐怖袭击威胁评估模型,能有效评估恐怖袭击事件的威胁程度.
[Abstract]:Based on the investigation of the possible consequences of terrorist attacks and the diversity, uncertainty and ambiguity of the assessment information of terrorist attacks, a Bayesian network method is proposed to evaluate the threat of terrorist attacks. In order to provide decision-making support for anti-terrorist decision-makers to reduce the impact of terrorist attacks. In view of the complexity of terrorist attacks, a multi-module Bayesian network model of terrorist threat assessment is proposed, and the structure learning, parameter learning and reasoning of multi-module Bayesian networks are studied. A reasoning algorithm for multi-module Bayesian networks is proposed. Finally, the method of calculating the threat degree of terrorist attack is given, and the model of threat assessment based on multi-module Bayesian network is analyzed as an example. The example shows that the terrorist threat assessment model based on multi-module Bayesian network can effectively evaluate the threat degree of terrorist attack.
【作者单位】： 中国科学院大学工程管理与信息技术学院;中国传媒大学理学院;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(2011CB706900) 国家自然科学基金(70971128) 北京市自然科学基金(9102022)资助
【分类号】：TP18;D815.5

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2058117