【摘 要】
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针对目前我国安检措施存在的不足,以及缺少个人背景特征研究的现状,提出基于个人背景审查的旅客风险分级方法。利用公开的恐怖分子数据集,将样本按照危险等级分为高、中、低3类,首先使用SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)方法对训练集进行过采样,之后对比朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、多层感知机和决策树几个机器学习分类方法,根据个人背景特征对旅客进行危险等级评估。数据集测试表明,使用多层感知机作为分类器准确率最高,分类准确率为80.5%,平均F1为0.8
【机 构】
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中国民航大学天津市智能信号与图像处理实验室
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针对目前我国安检措施存在的不足,以及缺少个人背景特征研究的现状,提出基于个人背景审查的旅客风险分级方法。利用公开的恐怖分子数据集,将样本按照危险等级分为高、中、低3类,首先使用SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)方法对训练集进行过采样,之后对比朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、多层感知机和决策树几个机器学习分类方法,根据个人背景特征对旅客进行危险等级评估。数据集测试表明,使用多层感知机作为分类器准确率最高,分类准确率为80.5%,平均F1为0.8
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