《表5 2017年采用不同袭击类型针对不同目标袭击风险等级对照表》

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《多目标/多类型恐怖袭击风险评估模型研究》

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为检验本文方法的可靠性，以2017年GTD的恐怖主义数据作为测试数据，使用同样的数据处理方法对结果进行检验，经过风险分析，2017年恐怖主义风险评估等级如表5所示。对比分析表4、5，我们发现准确率为94.44%。为了和常用的机器学习算法进行比较分析，本文基于SPSS软件，分别运用K-means，BP神经网络和决策树算法对2017年数据进行运算并同表5结果进行对比，结果及算法相关参数如表6所示。