【摘 要】
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传统的恐怖行为预测算法没有考虑到组织会改变其行为策略，而CAPE算法根据组织背景的改变预测行为变化，但其只能根据变化表中存在的背景变化预测行为。为了能根据任意背景变化预
【基金项目】
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国家自然科学基金(61300228)资助
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传统的恐怖行为预测算法没有考虑到组织会改变其行为策略，而CAPE算法根据组织背景的改变预测行为变化，但其只能根据变化表中存在的背景变化预测行为。为了能根据任意背景变化预测恐怖行为，针对恐怖数据高维小样本的特点，提出了一种利用贝叶斯方法在改进的变化表上预测组织行为的算法。利用贝叶斯方法可快速有效地解决高维小样本分类问题的特性，在改进的变化表上实现对组织行为的预测，从而提高了预测精度和计算效率。此外，考虑到背景的变化会在时间序列上对组织行为产生持续的影响，因此在不同时间滞差下，利用加权的贝叶斯方法预测组织行为
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