Search academic texts

Information × Registration Number 2121U007822, Article popup.category Бакалаврська робота Title Розробка системно-ситуативного підходу реагування на кризові ситуації у правоохоронній діяльності методами машинного навчання (AI translated) popup.author Павлюк ВіраPavliuk Vira popup.publication 01-06-2021 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/45227 popup.publisher Київ Description Дипломна робота містить 109 с., 36 рис., 13 табл., 2 додатки, 29 джерел. Об’єкт дослідження: дані про тероризм та моделі передбачення ознак терористичних актів. Мета дослідження: проаналізувати існуючі дані тероризму, розробити власні моделі передбачення вагомих факторів терористичних актів на основі системно-ситуативного підходу. Використані моделі: у програмній реалізації було використано базові алгоритми машинного навчання такі, як випадковий ліс, дерево прийняття рішень, логістична регресія, наївний баєсовський класифікатор. Отриманні результати: побудовані моделі передбачення 5 бінарних та 2 багатокласових ознак терористичних актів, що можуть робити передбачення з середньою точністю 80-94%. В рамках подальшого дослідження пропонується підвищувати точність моделей, розв‘язання задач альтернативними методами, розробити модель для вирішення регресійних задач, таких як кількість задіяних у підготовці атаки терористів, сума нанесеного матеріального збитку та широту і довготу майбутнього теракту. The diploma thesis contains 109 p., 36 fig., 13 tabl, 2 appendices, 29 sources. Object of research: data about terrorism and models for predicting the signs of terrorist acts. The purpose: analyze existing data on terrorism, develop their own models for predicting the significant factors of terrorist acts on the basis of a system-situational approach. Models used: basic machine learning algorithms such as random forest, decision tree, logistic regression, naive Bayesian classifier were used in software implementation. The results: built models of prediction of 5 binary and 2 multi-class features of terrorist acts that can make predictions with an average accuracy of 80-94%. Further research is proposed to improve the accuracy of models, solve problems by alternative methods, develop a model for solving regression problems, such as the number of terrorists involved in the preparation of the attack, the amount of material damage and the breadth and length of future terrorist attacks. popup.nrat_date 2025-11-05 Close