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基于DBSCAN算法的铁路恐怖袭击风险模型
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2021-05-31
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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，提岀基于 DBSCAN（ density- based sttial clustering of applications with noise）算法的铁路系统恐怖袭击风险评估方法。首先对1970--017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3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个囯家的风险。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。
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