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赵传鑫,刘明辉. 基于DBSCAN算法的恐怖主义风险评估模型——以铁路系统为例[J]. 科学技术与工程, 2021, 21(8): 3206-3213.
Zhaochuanxin,Liuminghui.Terrorism Risk Assessment Model Based on DBSCAN Clustering —Taking Railway System as an Example[J].Science Technology and Engineering,2021,21(8):3206-3213.
基于DBSCAN算法的恐怖主义风险评估模型——以铁路系统为例
Terrorism Risk Assessment Model Based on DBSCAN Clustering —Taking Railway System as an Example
投稿时间:2020-01-13  修订日期:2021-03-31
DOI:
中文关键词:  DBSCAN  聚类分析  铁路  风险评估
英文关键词:DBSCAN  Clustering  Railway System  Risk Assessment
基金项目:中央高校基本科研业务费项目“基于聚类技术的涉恐风险智能评估方法研究”(2019JKF335)、中国人民公安大学国家安全高精尖学科资助项目“聚类分析方法在涉恐风险评估中的应用研究”(2020GDLW010)
     
作者单位
赵传鑫 中国人民公安大学
刘明辉 中国人民公安大学
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中文摘要:
      为了对铁路系统涉恐事件进行风险管理,遏制铁路系统恐怖袭击事件的发生,提出基于DBSCAN算法的铁路系统恐怖袭击风险评估方法。该方法首先对1970年至2017年发生的铁路系统恐怖袭击案件进行统计分析,然后采用DBSCAN算法对恐怖袭击发生次数、死亡人数和受伤人数三项风险评价指标进行聚类分析,最终客观计算出几类袭击方式、袭击目标和86个国家的风险。实验结果表明,该方法的分析过程避免了人工赋值和专家打分策略,评估结果更具客观性和真实性,适用于反恐情报工作的风险评估领域。
英文摘要:
      In order to manage the risk of terrorism incidents in railway system and prevent the occurrence of terrorist attacks in railway system, a risk assessment method was proposed for railway terrorist attack based on Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) algorithm. This method first statistically analyzed the terrorist attacks on railway systems from 1970 to 2017. On the basis of DBSCAN algorithm, it then chose the number of terrorist attacks, the number of deaths and the number of injured as the risk evaluting indexes to cluster analysis. Finally, it calculated the risk of different types of attacks, targets and 86 countries objectively. The results show that the analysis process of this method avoids manual assignment and expert scoring strategies, and the evaluation results are more objective and authentic, which is suitable for the field of counter-terrorism intelligence work risk assessment.
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