基于多属性综合评价的恐怖袭击事件分级研究

目前恐怖袭击事件主要依据人员伤亡与经济损失进行分级,没有准确的量化分析和统一标准.本文以全球恐怖主义数据库(GTD)中1998-2017年的恐怖袭击事件为例,依据危害程度对恐怖袭击事件进行分级.首先挑选恐怖袭击事件的8个主要属性指标,并利用成对比较矩阵给出8个指标在评价事件危害程度的权重,再建立多属性综合评价模型,计算得到该恐怖袭击事件危害程度,并以此制定恐怖袭击事件的分级标准.该模型充分考虑恐怖袭击事件的各种复杂因素,可满足恐怖袭击事件分级要求与级别标准化要求.     

基于熵权灰色关联分析的恐怖袭击危害指标研究

基于恐怖袭击数据,研究恐怖袭击事件危害指标及影响因素。首先对恐怖袭击事件的危害进行定性分析,然后采用基于熵权的灰色关联分析方法进行定量分析,最后对全球恐怖主义数据库（GTD）数据进行研究,获得各危害指标的影响因素权重和危害程度大小排序,形成恐怖袭击事件危害评价指标体系。该成果可为恐怖袭击事件危害评价、预测和预警及制定反恐防控措施和方案提供科学依据。     

基于改进BP神经网络的恐怖袭击事件分级研究

为准确快速地对恐怖袭击事件进行分级,帮助建立恐怖袭击事件应急预案,提出一种基于模糊聚类算法和模拟退火遗传算法优化BP神经网络的恐怖袭击事件分级模型。通过模糊聚类算法划分样本训练集,利用BP神经网络的自学习能力获取输入与输出之间的模糊规则,采用模拟退火遗传算法提高神经网络精度。以GTD数据库样本为例,经实验得到普通BP神经网络的分级正确率为94.32%,模拟退火遗传算法优化的BP神经网络分级正确率可提升到99.88%,验证了基于模糊聚类算法和模拟退火遗传算法优化BP神经网络分级模型的有效性。     

采用深度置信网络的恐怖袭击事件量化分级研究

恐怖袭击不但会造成大量人员伤亡和财产损失,还会造成群众恐慌,对社会稳定有很大影响。旨在从数据分析角度,依据相关数据对恐怖袭击中蕴藏的信息加以分析,为防恐反恐提供有用信息。针对基于危害的恐怖袭击事件分级,根据GTD上1998-2017年数据信息进行数据提取,考虑到很多变量大面积缺失数据,首先对这些变量的重要性作简易评估并进行删减,然后对数据进行清洗和补充,最后根据特征提取和降维后的数据,分出事件对应的恐怖袭击级别。结果表明,深度学习中的深度置信网络（DBN）可以用于提取和减少预处理数据,且DBN可自动实现上述功能,无需太多人为干预。     

浅析中学生对突发公共危机事件的应对及其能力的培养

一、关于突发公共危机事件所谓突发公共危机事件,突出体现在其突发性、公共性和危害性上。是指那些突然发生,对社会公众身心健康、生命财产等造成严重威胁的重大事件。近几年,许多国家和地区,发生了一些波及面广、危害性大的突发事件,对社会公众身心健康、生命财产造成了严重威胁,有的事件还造成了重大的人身伤害。例如:2001年9月11日纽约世贸大厦遭受的恐怖袭击;2003年3月19日,发生在我国辽宁海城8所小学3000余名身上的豆奶中毒事件;2003年初突如其来的“SARS”流行事件以及2004年“禽流感”事件等,这些都给社会产生了不良影响。突发公共…     

高校突发事件应急管理能力评价指标体系及模型

为了克服高校突发事件应急管理能力评价指标体系缺乏动态性与能力性的局限和传统静态评价模型的不足，基于动态能力理论，将高校突发事件应急管理能力要素构成分为感知识别能力、整合规划能力、组织重构能力、学习吸收能力4种能力，选取监测预警能力、风险识别能力、风险评估能力等14个评价指标，构建高校突发事件应急管理能力评价指标体系。结合动态模糊理论，建立高校突发事件应急管理能力评价模型，将动态模糊综合评价模型应用于高校实际突发事件应急管理能力评价，与传统静态模糊综合评价模型进行对比分析。结果表明，该模型能合理确定高校突发事件应急管理能力评价结果和动态预测高校突发事件应急管理能力发展趋势，为高校突发事件应急管理工作提供更加全面的研判和决策。     

网络突发事件群体行为变迁的实证比较研究

互联网正在改变当今社会的生产生活模式,这个过程中的许多社会矛盾冲突问题也通过互联网得以更快速地呈现甚至放大,导致了许多损伤社会秩序的网络突发事件。与实体突发事件不同,网络突发事件参与群体的行为空间主要在网络上。依据网络突发事件参与者对事件参与程度和认知程度两个维度将参与者分为四个不同类型的群体:睡眠者,围观者,观察者和活跃者。并通过中国警察和中国社会公众两个样本的调查问卷数据,对网络突发事件和四个群体的变迁模型进行实证研究,印证了四个假设:网络上特定话题会引起网民的快速聚集,网民在围绕特定话题或事件而大量集聚的过程中会因为各自的利益或价值观等因素而形成不同的群体,不同群体之间的行为存在互动与路径依赖,不同群体之间的行为变迁会诱发和促成网络突发事件的形成。     

高校突发事件应急管理能力研究

在分析高校突发事件应急能力评价核心要素的基础上,根据突发公共事件处置过程中信息不完备的特征,运用SMART原则构建高校突发事件应急能力评价指标体系,将粗糙集与灰色关联分析法结合起来对高校应急管理能力进行综合评价,对高校突发事件的应急管理能力进行决策评价。最后用一个算例说明此种评价方法在高校应急管理能力综合评价中的具体应用。     

高教园区突发事件防控体系建设探析

高教园区的迅速发展有力地推动了我国高等教育大众化的进程,同时也面临着几万几十万学生聚集的新形势所带来的风险与挑战。当前,面临在高教园区的最严峻的挑战是如何应对突发事件。文章从高教园区突发性事件的表现形式、特征入手,指出它的社会危害性,并对突发事件产生的原因进行详细分析后,提出建立类社会化的高教园区防控体系不失为处置高教园区突发事件的一种好的措施和方法。     

路堑岩质边坡稳定性级别研究

路堑岩质边坡具有规模大、数量多、参数获取困难、治理难度大等特点,历来是线路工程中的研究热点.为了解决路堑岩质边坡的稳定评价问题,建立边坡稳定性的模糊综合评价体系,可供同类工程借鉴.根据路堑岩质边坡的特点,以系统全面性、简明科学性、相对独立性及灵活可操作性为原则,选取合理的边坡稳定性评价指标,建立边坡稳定性的模糊综合评价体系,运用层次分析法确定评价指标的权重,建立了路堑岩质边坡的稳定性分级模型.以某国道辅线K57+411～K57+536段边坡为例,运用该模型对其稳定性级别进行了模糊综合评判分级,其结果为不稳定,与规范法的评价结果一致,表明该方法是合理实用的.     

建立“事先预防型”学校危机管理机制

近年来,许多地区和学校相继发生了一些波及面广,危害性大的突发事件,有的事件还造成了重大的人身伤害.     

基于本体领域的智能突发舆情事件检索系统研究

近年来,我国频繁发生各种突发事件,这些突发事件受到广大民众的关注,这也使网络中与突发事件有关的各种舆情信息海量增长,在互联网中对突发舆情事件的检索要求也得以不断提高。鉴于此,本文在信息检索系统中引入了本体领域,对基于本体领域的智能突发舆情事件检索系统进行了深入的研究,以此满足民众对突发舆情事件的信息检索需求。     

研究生英语课程分级教学改革的现状与思考 ——基于全国10所高校有关研究生英语教学管理规定的调查

对我国研究生英语课程分级教学改革的现状进行了调查,指出我国研究生英语课程分级教学中不同程度地存在一些问题：分级的依据偏颇,不同级别课程设置差异不大,成绩核定有失公平等。认为应以提高研究生英语应用能力为目标,深化分级教学改革,设定合理分级依据,实施动态管理,设置切实可行的课程体系与教学内容,完善学习成绩评估体系。     

基于离散Hopfield神经网络的个人信用评价模型研究

为了科学合理地对个人信用进行分级评价,本文提出了一种基于离散Hopfield神经网络的个人信用评价模型。由于离散Hopfield神经网络结构特征,使得其学习的过程可以演化到稳定状态,能够模拟生物神经网络的记忆机理,弱化评价中的人为因素,提高评价结果的准确性和权威性。同时借鉴美国FICO信用评分表的12个影响因素作为个人信用评价指标,把个人信用等级分为A,B和C三个等级,构建离散Hopfield神经网络个人信用评价模型。将3个待分类的个人指标数据进行仿真实验,结果表明该模型能够对个人信用进行有效的分级评价。     

面向社交关系的位置隐私保护模型研究

针对移动社交网络中用户通过社交平台分享位置信息时存在可信社交关系和不可信陌生人的攻击等问题,提出了一种面向社交关系的位置隐私保护模型。该模型通过对社交关系进行分类和对位置隐私进行分级,让不同级别的用户看到不同精度的位置信息,从而实现对位置的隐私保护。其中,对社交关系的分类包括对用户的好友类别按亲密度分级和对陌生人类别按信任模型计算值分级。相较于L intimacy模型,该模型具有较低的时间复杂度和隐私泄漏率,且能有效保护用户位置隐私。     

高教教材出版质量评价体系研究

本文应用模糊数学的理论,采用模糊多属性决策的方法,依照出版流程建立高教教材出版质量模糊综合评价体系,提出高教教材出版质量分级评价模型,力求使该评价体系准确、全面反映高教教材出版流程中各方面的质量要求,为评价高教教材出版质量建立科学、合理的依据和方法。     

高校突发事件的类型、特征及成因探析

高校突发事件是指那些发生在高校内,或虽未发生在高校,却与高校中的人或事有相当联系,事前难以预测,对学校的教学、工作、生活秩序造成一定影响、冲击乃至危及社会安定和政治稳定的公共事件。它具有突发性、扩散性、危害性、持久性、群体性等特点。高校突发事件的管理必须做到未雨绸缪,预先准备。     

高职院校英语分级教学的研究与实践

在高职院校实行英语分级教学,首先要进行科学合理的分级,然后根据不同级别的班级,制定不同的教学目标与教学内容,实施不同的教学评价方法,同时切实加强管理。     

建立“事先预防型”学校危机管理机制

近年来,许多地区和学校相继发生了一些波及面广,危害性大的突发事件,有的事件还造成了重大的人身伤害。不断发生的学生安全事故,折射出我国学校危机管理方面存在     

基于贷款人视角的互联网金融信用风险分级研究

为提升互联网金融行业贷款人决策的直观性与层次性,提出一种信用分级模型。对历史样本的信用评价指标进行主成分分析,提取关键信息。利用 Logit 回归模型得到“是否违约”和“评价指标主成分”的关系,依据回归方程所得的“违约概率”对借款人进行信用分级。采用遗传模拟退火算法（GSAA）改进的 BP 神经网络,学习“等级”和“评价指标”间的映射规则。利用 Kaggle 网站信用数据集进行实验,结果表明,Logit 回归结果可信度高,“依概率分级”区分度高,GSAA 算法可有效提升 BP 神经网络的精准分级率。分级模型在测试样本上的可信度为 99.02%,优于二值分类和指标赋权模型,可有效降低贷款人资金风险,推动互联网金融行业高质量发展。