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摘要
为有效应对海盗袭击事件，减少可能产生的损失，本文提出一种新的基于扩展置信规则库(EBRB)联合优化的海盗袭击事件风险预测模型。通过引入Relief F算法和差分进化算法，从结构和参数两个角度对EBRB系统进行优化，以确保EBRB系统具有最优的参数数量和取值，利用实际海盗事件数据集进行模型验证。结果显示，联合优化的EBRB系统预测结果与实际情况的拟合效果较好，相对于初始的EBRB系统，联合优化EBRB系统将海盗事件的风险预测准确性提高了60%。此外，与现有其他预测模型对比发现，基于联合优化EBRB系统的预测模型在提高预测准确性方面具有一定的优势。
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