恐怖袭击事件记录数据的量化分析研究

基于GTD全球恐怖主义数据库,共研究四个方面的问题:对恐怖袭击事件分级,识别恐怖袭击事件制造者,分析未来反恐态势以及各个地区反恐应急能力.首先,建立了恐怖袭击事件危害性评价体系,运用层次分析法确定了指标权重,将危害程度分成了1-5等级;其次,采用基于遗传模拟退火算法的聚类算法,对选出的代表事件进行排序,基于灰色关联分析,分析了各聚类中心事件与要求事件的关联程度.再次,对近三年的恐怖袭击事件进行分类与预测分析.最后,通过建立模型,量化了恐怖组织单次恐怖袭击水平与地区反恐应急能力.结果表明:选取了近十年来十大恐怖事件大部分为国际恐怖事件,恐怖袭击事件与相关袭击事件制造者相关程度较高,全球恐怖袭击事件数量有所下降,应急能力最强的地区为西欧,最弱的为中亚,且恐怖袭击次数与反恐应急能力处于较强关联性.     

对恐怖袭击事件记录数据的量化分析与研究

恐怖主义是人类的共同威胁,利用数据挖掘可以为反恐防恐提供有价值的信息支持.基于数据挖掘的思路,从恐怖袭击事件中提取能描述危险程度的特征属性,构建量化分级模型,并考虑准确率评价指标进行优化.通过组内平方和法分析改进高斯混合模型(GMM),对恐怖组织进行聚类分析,侦查出潜在最相关的嫌疑人.建立相关模型结合统计分析,得到恐怖袭击发生的主要原因、时空特性和蔓延特性,并对未来全球反恐态势进行预测,帮助反恐组织提高反恐的精准性和打击能力.     

恐怖袭击事件的量化分析

首先基于近20年的全球恐怖主义数据库采用主成分分析和模糊综合评价模型对恐怖袭击事件的危害程度进行评价,对比分析后选取其中较优者即主成分分析模型作为评价结果,接着用极差等间隔分级法和剔除极端事件后极差平均间隔分级法对恐怖袭击的危害程度从高到低分为一至五级,综合比较后选取极差平均间隔分级法对其危害等级进行划分,该划分方法危害等级越小事件危害性越大.同时选取中国、美国、英国、印度、南非、澳大利亚6个典型国家,结合主成分综合评价值对其国家安全度进行定量评价.该评价及等级划分方法适用于对全球恐怖袭击事件进行危害评价及分级,同时可对任意国家的安全度进行评价.最后采用经纬度距离近似公式建立最短距离无约束最优化模型,给出反恐基地设置建议,可确定局部地区如中东地区的反恐基地位置.     

基于多模块模糊贝叶斯网络的恐怖袭击事件量化分析

近年来,全球范围内恐怖袭击事件的发生日益频繁,已经成为许多国家和地区所面临的主要安全问题.首先建立了全球恐怖袭击事件危险性分级指标体系,并基于多模块模糊贝叶斯网络来建立一个基于观测事件"后验概率"的推理模型,从而解决信息不确定时恐怖袭击事件的危险性分级.其次,利用FCM聚类模型对恐怖袭击事件的危险度进行聚类分析,从而依据事件特征对犯罪嫌疑人进行准确锁定.然后,建立了贝叶斯网络恐怖活动预测模型,为全球反恐态势提供有效预测,并利用ArcGIS热点图分析各地区恐怖袭击事件的时空特性.最后,基于VAR模型揭示了不同区域之间在恐怖袭击事件发生时跨区域间的相互影响关系,并提出了相应的反恐建议.     

“对恐怖袭击事件记录数据的定量分析”评述

简述2018年中国研究生数学建模竞赛C题"对恐怖袭击事件记录数据的定量分析"的命题背景、数据来源和设计思路,并对参赛论文所涉及的有关问题和取得的成果进行评注.     

对恐怖袭击事件的多元统计分析

恐怖袭击威胁人类社会安全.选取全球恐怖主义数据库(Global Terrorism Database,GTD)中2015-2017年世界上发生的恐怖袭击事件的记录,根据相关性对2015-2016年未知作案组织或个人对应的事件数据进行整合简化,使用二阶聚类得到最大分类数,根据危害性从大到小选出前5个犯罪嫌疑人,利用判别分析对2017年未知作案组织或个人对应的事件进行概率预测,得出嫌疑人的嫌疑程度.选取影响恐怖袭击的重要指标,应用因子分析研究2015-2017年恐怖袭击事件发生规律,得到恐怖事件地域发展趋势.     

家庭特征对居民消费支出的影响分析——基于中国家庭追踪调查数据

基于中国家庭追踪数调查,根据人口年龄构成将调查家庭划分为青少家庭、成人家庭、老年家庭、老成家庭、老少家庭、成少家庭、老成少家庭以及人数为6人以上的复杂家庭,从居民家庭年龄类型结构、家庭成人最高学历、家庭规模、家庭人均纯收入等级、城乡户籍等特征出发,分析居民家庭特征与消费间的关系及影响。首先利用多元统计对应分析法,发现家庭特征与家庭消费选择显著相关,居民自身所具有的家庭特征在消费时存在明显的偏好;其次,构建家庭特征因素对居民消费支出的回归方程,发现影响消费支出程度最大的是人均家庭纯收入等级,而非收入。要提高家庭人均消费支出水平,关键还是要提高收入等级,家庭规模小型化,提升家庭成员的最高学历。最后,利用有序选择模型,分析家庭特征影响因素在家庭消费意愿中起的作用,发现收入等级高、青少家庭、成少家庭、家庭规模小、城镇户籍特征的家庭在决策消费层次时更愿意高消费。     

基于BSTL与XGDT算法对多级别心理压力的评估

针对目前心理压力问题比较严重,收集生理数据评估心理压力存在成本高、主观性强等问题,提出了一种新的基于手机数据的压力评估方法BSTL+XGDT(Borderline1 SMOTE Tomeklinks+eXtreme Gradient Boosting),将压力水平精确划分为5个级别.首先从手机数据提取特征生成样本,对样本进行BSTL采样,然后用XGDT过滤特征和RFE(Recursive Feature Elimination)筛选特征,同时,利用采样前后的数据及特征筛选前后的数据训练XGDT、支持向量机(SVC)、随机森林(RF)、K近邻(KNN)、决策树(DT)、多层感知机(MLP)、标签传播(LS)方法,结果显示方法BSTL+XGDT优于其他方法.     

基于灰色理论的恐怖袭击事件预测与分析

鉴于恐怖袭击事件的破坏性和危害性,对恐怖袭击事件进行分析和预测能够为相关部门组织反恐行动提供有效的理论支持,基于恐怖袭击事件发生的时间和地区因素,分析恐怖袭击事件的时空特性,建立了基于灰色理论的恐怖袭击事件预测模型,并根据恐袭事件季度性的特点,分季度对建立的模型进行了案例分析,通过计算和Matlab仿真证实了该模型的可行性,对反恐措施的制定具有一定的参考和指导意义.     

基于层次分析的主成分分析法及其应用

在分析了传统的层次分析法和主成分分析法的优缺点的基础上,扬长避短的将两种方法结合在一起,讨论了基于层次分析的主成分分析法.与新兴的决策评估方法相比,例如直觉模糊层次分析法,基于层次分析的主成分分析法更具有简洁性和直观性.最后,将方法应用于登陆作战的目标选择,得到了与实战结果相同的结论,验证了方法的可行性.     

Quantitative Homotopy Theory in Topological Data Analysis

This paper lays the foundations of an approach to applying Gromov’s ideas on quantitative topology to topological data analysis. We introduce the “contiguity complex”, a simplicial complex of maps between simplicial complexes defined in terms of the combinatorial notion of contiguity. We generalize the Simplicial Approximation Theorem to show that the contiguity complex approximates the homotopy type of the mapping space as we subdivide the domain. We describe algorithms for approximating the rate of growth of the components of the contiguity complex under subdivision of the domain; this procedure allows us to computationally distinguish spaces with isomorphic homology but different homotopy types.     

Data Envelopment Analysis in the Presence of Both Quantitative and Qualitative Factors

This paper presents a framework for incorporating ordinal data factors into the standard ratio DEA model. An application involving the prioritization of R&D projects is presented as a case in point where such ordinal factors appear in a natural way. Two different models for incorporating ordinal data are developed; one in which the ordinal factors are ranked and one where they are not. Finally, the issue of selecting a lower bound ? on factors is addressed.     

基于数据挖掘的全球恐怖主义数据库数据分析

运用数据挖掘的方法,对全球恐怖主义数据库(以下简称GTD)进行了量化分析.建立了基于KNN邻近算法的恐怖袭击事件量化分级模型和基于K-means聚类算法的恐怖袭击事件分类模型.此外,对近三年来恐怖袭击事件发生的主要原因、时空特性、蔓延特性以及级别分布规律进行了分析.最后,基于建立的模型和分析结论,对未来全球和某些重点地区的反恐态势进行了预测分析,给出了具有针对性的建议.     

考虑防御拓扑特征的暴恐事件演化博弈模型和仿真分析

暴恐分子有意避开政府机关、机场等关键设施的严密防御范围,选择早市、火车站卖票口等尚未得到有效防御的人群密集场所发动袭击。本文考虑政府反恐力量防御拓扑特征,即政府反恐力量防控范围与恐怖分子发动攻击范围之间相离、相切、相交和相含等拓扑关系,构建了暴恐事件的演化博弈模型,分析多种情景下均衡稳定性,在Netlogo平台下对多种情景的理论结果进行社会模拟分析。结果表明:政府和恐怖分子行为演化均衡策略与政府防控范围、恐怖分子发动攻击范围、政府防控成本、政府防控收益等多种因素有关,随着政府进行有效防控的范围不断增加,恐怖分子选择袭击的可能性将不断减小,直到采取不攻击策略。     

Lattice Attacks on Digital Signature Schemes

We describe a lattice attack on the Digital Signature Algorithm (DSA) when used to sign many messages, m_i, under the assumption that a proportion of the bits of each of the associated ephemeral keys, y_i, can be recovered by alternative techniques.