【摘 要】
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为解决重大安保任务中,情报人员在进行可疑人员情报研判时效率低下的问题,提出一种面向情报研判的可疑人员文本表示方法。针对可疑人员信息库的特点,将文本分类领域的文本表
【机 构】
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武汉科技大学机器人与智能系统研究院,武警海警学院机电管理系
【基金项目】
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国家重点研发计划基金项目(2017YFC0821206)
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为解决重大安保任务中,情报人员在进行可疑人员情报研判时效率低下的问题,提出一种面向情报研判的可疑人员文本表示方法。针对可疑人员信息库的特点,将文本分类领域的文本表示方法应用到情报研判领域,引入文本类别参数,改进TF-IDF算法,提升算法提取分类特征的能力;通过属性加权的文本表示方法将可疑人员信息制作成特征向量,使用支持向量机实现可疑人员情报研判。实验验证了该方法的可行性,其研判精确率达到98.8%,满足实际研判任务要求的标准,为情报人员提供了高质量的研判参考。
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