[发明专利]一种利用背景变化预测恐怖行为的方法

摘要

本发明公开了一种利用背景变化预测恐怖行为的方法，主要步骤为：变化表的生成、使用贝叶斯方法预测行为。在生成h‑变化表时，将当前时刻的背景变化与h周期之后的行为变化结合，形成变化表中的一项纪录。预测时，在输入背景变化向量的前提下，贝叶斯方法从变化表中计算最大概率的分类结果，从而预测h周期的之后的行为。考虑到背景的变化可能会在时间序列上对组织行为产生持续的影响，因此建立加权贝叶斯模型。模型实现在时间滞差分别为1到H的情况下，计算在不同变化表中各种行为的概率，最后加权计算各种行为的概率。本发明为了能根据任意背景变化预测恐怖行为，利用贝叶斯方法可快速有效解决高维小样本分类问题的特性，提高了预测的精度。

主权项

一种利用背景变化预测恐怖行为的方法，其特征在于，利用背景与行为之间的变化联系预测组织行为，包括如下步骤：(1)原始数据集的预处理；所述原始数据由恐怖组织的基本信息、背景知识和行为活动构成，提取背景知识和行为，将其标记为(CS(g),AS(g))的向量对；其中CS(g)＝(C₁,C₂,…,C_M)表示数据中的背景属性，AS(g)＝(A₁,A₂,…,A_N)表示数据中涉及到的行为属性；为了得到不同行为的背景子空间，需要对原始数据做预处理，形成(CS(g),A_j)的N个子数据集；(2)针对AS(g)中每一种待预测行为，生成改进的变化表；所述改进的变化表是一种记录组织在时间序列上行为随其背景变化关系的数据存储结构，表示背景的改变对行为变化的影响，其存储内容包括背景与行为已有的变化情况；所述变化表包括1步变化表和多步变化表。(3)利用贝叶斯方法，在生成的1步或多步变化表上计算预测结果；(4)使用多步加权贝叶斯模型，在1步到H步的变化表上分别预测，并给出综合预测结果。