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申请/专利权人：中国人民解放军空军工程大学

摘要：本发明公开了一种恐怖袭击事件记录数据的量化分析方法，首先制定了恐怖袭击危害程度的评价指标；其次建立了基于数据分析的量化分级模型，用于评价各恐怖袭击事件的危害程度，从而得到每一个事件的危害程度级别；最后通过改进的聚类分析法，对每一个恐怖袭击事件按其危害程度进行聚类，得到五个危害级别的划分。

主权项：1.一种恐怖袭击事件记录数据的量化分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：历史数据获取步骤101：获取历史恐怖袭击事件的记录数据，并对得到的记录数据进行预处理，删除信息不完整数据，得到若干个信息完备历史数据点，每个历史数据点对应一个历史事件且具有唯一的编号i；步骤2：选取量化指标步骤201：基于历史恐怖袭击事件的记录数据，选取若干个量化指标，用于衡量恐怖袭击事件的危害程度；步骤3：使用主成分分析法将历史恐怖袭击事件记录数据的若干个量化指标转换成线性无关的指标，并计算线性无关指标的信息贡献率，得到综合得分公式；步骤4：根据综合得分公式计算待分级袭击事件危害程度的综合危害结果，再利用改进的K-means聚类算法对所得综合结果聚类再进行等级划分；步骤5：根据步骤4的计算结果输出待测恐怖袭击事件的危害等级；步骤201所述选取的量化指标包括恐怖袭击事件发生的时机危害指标x1、恐怖事件发生的地域危害指标x2、恐怖袭击的持续时间危害指标x3、恐怖袭击的环境危害指标x4、恐怖袭击的对象危害指标x5、恐怖袭击的死亡人数指标x6、恐怖袭击的受伤人数指标x7、恐怖袭击的经济损失指标x8、恐怖袭击的人质绑架受害者人数指标x9；所述量化指标基于以下假设选取：假设1：相同条件下，恐怖袭击发生在节假日、举办大型社会活动时的社会危害程度比平时的危害程度大；假设2：相同条件下，恐怖袭击发生在人口越密集的地方其社会危害程度越大；假设3：恐怖袭击事件的环境危害主要由恐怖分子使用的武器类别造成的；假设4：只考虑恐怖袭击的当前实际的具体的影响，不考虑长远的深层影响；假设5：共同特征越多的事件越可能是同一组织或个人制造的；假设6：事件发生的次数随时间的变化是连续的；假设7：事件制造者对某类事件制造的次数越多，则其对该类事件的嫌疑度越大；其中，步骤3的具体操作步骤包括：步骤301：以X＝{x1,x2,...,xn}为主成分分析的指标变量集，且指标变量集的个数n取值为9，得到的历史恐怖袭击事件样本数为m，若第i个样本对应的第j个指标的取值为xij，通过公式1将xij标准化后得到 其中，第j个指标的均值样本标准差为步骤302：定义标准化指标变量为 步骤303：通过公式3计算相关系统矩阵R＝rijn×n： 其中，rjj＝1，rij＝rji，rij是第i个指标与第j个指标的相关系数；步骤304：根据特征方程|λI-R|＝0，计算相关系数矩阵R的特征值，将得到的特征值按大小排列为λ1≥λ2≥...≥λn≥0，则由特征向量u1,u2,...,un组成的n个新的线性不相关指标变量为： 其中，uj＝u1j,u2j,...,unjT；y1为第1主成分，y2为第二主成分,…,yn为第n主成分；步骤305：计算特征值λjj＝1，2，…,n的信息贡献率以及主成分y1,y2,…，yn的累积贡献率，所述信息贡献率的计算公式为： 所述主成分y1,y2,…，yp的累积贡献率为： 步骤306：判断αp的值，若αp接近1时，则选择前p个指标变量y1,y2,…，yp作为p个主成分，代替原来n个指标变量，并通过综合得分公式对p个主成分进行综合分析，计算综合得分，且所述综合得分公式为： 其中，bj为第j个主成分的信息贡献率；步骤4的具体操作步骤包括：步骤401：基于所有恐怖袭击事件集合C＝{ci|i＝1,2,...,m}，根据式7得到恐怖袭击事件ci的影响程度值zi，将恐怖袭击事件ca和cb的影响程度值za和zb的绝对值距离表示为：da,b＝||za-zb||11步骤402：C包含K个聚类子集C＝C1∪C2∪,...,∪CK，各个聚类子集的聚类中心分别为O1,O2,…,OK，假定聚类中心值的大小顺序为O1＞O2＞…＞OK，则根据聚类中心的序号将其对应聚类子集危害程度等级依次划分为一级、二级，……K级，从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第k个聚类中心Ok，且K∈{1,2,…,K}；步骤403：对于数据集中的每一个点ci∈C，计算它与最近聚类中心的距离dminci，dminci＝min{dci,O1,dci,O2,...,dci,OK}12其中min{·}表示取最小值函数；步骤404：根据dminci的值，重新选择一个新的数据点作为新的聚类中心；步骤405：重复步骤403-404，直至选出K个聚类中心；步骤406：根据K个聚类中心和就近原则将数据集合中的样本分成K个簇；步骤407：以公式13所示的误差平方和准则函数作为聚类准则函数，设置阈值δ＝10-4： 步骤408：判断所述聚类准则函数的计算结果是否满足阈值E＜δ，若满足则使用公式14得到ci对应的聚类中心序号kci，按照步骤402中危害等级的定义确定ci对应的危害等级，并结束聚类；若不满足则返回步骤406继续分簇；

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