本发明属于意外爆炸毁伤领域，具体涉及一种意外爆炸溯源方法。
背景技术：
1、一般意义上的爆炸溯源是指通过收集、整合和分析多种意外爆炸调查信息，推理爆炸源的类型和爆炸发生的机制，为进一步的救灾部署提供指导。
2、传统的爆炸溯源研究方法包括现场勘察法、物证鉴定法和模拟重建法。首先，利用现场勘查法对现场进行目测、摄影、采样等，以获取爆炸物残留、爆炸效应等信息；然后，使用物证鉴定法对收集到的物证进行分析和鉴定，以确定爆炸物质的种类及性质，常用的物证鉴定法包括化学成分分析、结构分析等；最后，采用模拟重建法在现场数据、物证分析结果的基础上使用计算机模拟等手段，对爆炸事件过程进行模拟和重建，推断实际发生的爆炸机理。现场勘察法和物证鉴定法存在获取数据的时间周期长、人力成本高的问题，模拟重建法需要建立参数复杂的物理模型来模拟意外爆炸发生时的各种物理过程，然而实际发生意外爆炸时爆炸现场的环境非常复杂，直接套用物理模型准确预测爆炸源类型是不现实的，而且爆炸后救灾需要快速确定爆炸源，这就决定了以上方法在爆炸源快速溯源方面是不实用的。
3、综上所述，由于现有的意外爆炸溯源方法获取数据所需的时间周期长，因此导致意外爆炸溯源的实时性较差，而且利用物理模型对意外爆炸过程进行精确模拟是难以实现的，因此导致意外爆炸溯源的准确率较低，提出一种新的意外爆炸溯源方法是十分必要的。
技术实现思路
1、本发明的目的是为解决现有的意外爆炸溯源方法存在溯源实时性差、溯源准确率低的问题，利用已有的意外爆炸毁伤事件作为先验知识，将爆炸现场观测的现象、快速勘察的情况作为条件，采用贝叶斯分类器预测爆炸源类型。
2、本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案是：
3、一种基于贝叶斯分类器的意外爆炸溯源方法，所述方法具体包括以下步骤：
4、步骤一、对爆炸源进行归类，共确定出n类爆炸源；
5、步骤二、根据步骤一中确定出的爆炸源类型，给信息已知的历史意外爆炸事件添加对应的爆炸源类型标签，获得带标签的历史意外爆炸事件数据集s1；
6、步骤三、用户输入待溯源的意外爆炸事件的现场描述信息；
7、步骤四、根据用户输入的现场描述信息，分别计算待溯源的意外爆炸事件与历史意外爆炸事件数据集s1中每个意外爆炸事件的相关性得分，再将得到的相关性得分按照由高到低的顺序进行排序；
8、选取出排在前m位的相关性得分在历史意外爆炸事件数据集s1中所对应的意外爆炸事件，利用选取出的全部意外爆炸事件组成相似事件集s2；
9、步骤五、分别对相似事件集s2和待溯源意外爆炸事件的毁伤信息进行毁伤程度等级划分，实现毁伤信息的离散化；
10、对于相似事件集s2中的任意一个意外爆炸事件，将该意外爆炸事件的离散化毁伤信息进行编码，得到该意外爆炸事件的特征向量；将待溯源意外爆炸事件的离散化毁伤信息进行编码，得到待溯源意外爆炸事件的特征向量；
11、步骤六、利用步骤五中得到的意外爆炸事件特征向量和贝叶斯算法计算待溯源意外爆炸事件与相似事件集s2中每种爆炸源类别相关的概率；
12、再计算在用户给定现场描述信息的情况下各种爆炸源出现的概率，将概率最高的爆炸源类型作为最终的意外爆炸溯源结果。
13、进一步地，所述步骤一中，n的取值为11。
14、进一步地，所述n类爆炸源分别为：
15、第1类：高压蒸汽；
16、第2类：天然气和煤气；
17、第3类：化工原料气体；
18、第4类：tnt；
19、第5类：硝铵类；
20、第6类：黑火药；
21、第7类：硝化棉；
22、第8类：硝化甘油；
23、第9类：石油汽油；
24、第10类：酒精；
25、第11类：其它。
26、进一步地，所述步骤二的具体过程为：
27、步骤二一、调查历史意外爆炸事件的信息以及意外爆炸源的类型，所述历史意外爆炸事件的信息包括时间、地点、爆炸源信息、引爆信息和毁伤信息；
28、爆炸源信息是发生爆炸的物体的信息，爆炸源信息包括物体的物理特性、物体的化学特性、物体的量的大小、存放物体的容器，物体的具体位置；
29、引爆信息是描述意外爆炸事件中的爆炸源爆炸发生方式的信息；
30、毁伤信息是描述意外爆炸过程中各种毁伤情况的信息，毁伤信息包括爆炸成坑深度、破片飞行距离、冲击波距离、火焰高度、tnt爆炸当量；
31、步骤二二、确定历史意外爆炸事件的爆炸源类型标签
32、根据步骤二一中调查的历史意外爆炸事件的信息和意外爆炸源的类型，为历史意外爆炸事件添加爆炸源类型标签后，获得历史意外爆炸事件数据集s1。
33、进一步地，所述待溯源的意外爆炸事件的现场描述信息包括爆炸成坑信息、火焰高度信息、tnt爆炸当量信息、冲击波信息、破片信息；
34、爆炸成坑信息为爆炸成坑的深度；
35、火焰高度信息为火焰的高度；
36、冲击波信息为冲击波的距离；
37、破片信息为破片的飞行距离；
38、tnt爆炸当量信息为爆炸产生的威力相当于tnt爆炸的吨数。
39、进一步地，所述步骤四的具体过程为：
40、步骤四一、根据待溯源的意外爆炸事件的现场描述信息得到关键词集合q＝{q1,q2,...,qi,qi+1,...,qn}；
41、其中，q1是集合q中的第1个关键词，q2是集合q中的第2个关键词，qi是集合q中的第i个关键词，qi+1是集合q中的第i+1个关键词，qn是集合q中的第n个关键词，n是关键词总个数；
42、步骤四二、定义相关性得分的计算方法如下：
43、
44、其中，d是由历史意外爆炸事件数据集s1中的一个意外爆炸事件的爆炸源信息、引爆信息和毁伤信息构成的文档，|d|是历史意外爆炸事件数据集s1中意外爆炸事件的数量，avgdl是历史意外爆炸事件数据集s1中的各个意外爆炸事件对应的文档的平均长度，b和k1为可调节参数，f(qi,d)表示qi在文档d中出现的次数，idf(qi)表示qi在文档集中的逆文档频率，bmscore(d,q)是待溯源的意外爆炸事件与文档d对应的意外爆炸事件的相关性得分；
45、步骤四三、分别计算待溯源的意外爆炸事件与历史意外爆炸事件数据集s1中每个意外爆炸事件的相关性得分，再将得到的相关性得分按照由高到低的顺序进行排序；
46、选取出排在前m位的相关性得分在历史意外爆炸事件数据集s1中所对应的意外爆炸事件，利用选取出的全部意外爆炸事件组成相似事件集s2。
47、进一步地，所述idf(qi)的计算方法为：
48、idf(qi)＝log(|d|+1)(ni+1) (2)
49、其中，ni表示由历史意外爆炸事件数据集s1中全部意外爆炸事件对应的文档组成的文档集中，包含qi的文档的个数。
50、进一步地，所述参数b的取值范围为[0,1]，参数k1的取值范围为[1.2,2]。
51、进一步地，所述步骤五的具体过程为：
52、步骤五一、毁伤信息离散化
53、1)坑深度
54、将[0，0.5)米的坑深度作为第1等级，将[0.5,1)米的坑深度作为第2等级，将[1,3)米的坑深度作为第3等级，将[3,5)米的坑深度作为第4等级，将大于等于5米的坑深度作为第5等级；
55、2)破片飞行距离
56、将[0,10)米的破片飞行距离作为第1等级，将[10,30)米的破片飞行距离作为第2等级，将[30,50)米的破片飞行距离作为第3等级，将[50,100)米的破片飞行距离作为第4等级，将大于等于100米的破片飞行距离作为第5等级；
57、3)冲击波距离
58、将[0,10)米的冲击波距离作为第1等级，将[10,50)米的冲击波距离作为第2等级，将[50,100)米的冲击波距离作为第3等级，将大于等于100米的冲击波距离作为第4等级；
59、4)火焰高度
60、将[0,10)米的火焰高度作为第1等级，将[10,30)米的火焰高度作为第2等级，将[30,50)米的火焰高度作为第3等级，将[50,100)米的火焰高度作为第4等级，将大于等于100米的火焰高度作为第5等级；
61、5)tnt爆炸当量
62、将[0,0.5)吨的tnt爆炸当量作为第1等级，将[0.5,1)吨的tnt爆炸当量作为第2等级，将[1,2)吨的tnt爆炸当量作为第3等级，将[2,10)吨的tnt爆炸当量作为第4等级，将[10,20)吨的tnt爆炸当量作为第5等级，将[20,50)吨的tnt爆炸当量作为第6等级，将[50,100)吨的tnt爆炸当量作为第7等级，将[100,300)吨的tnt爆炸当量作为第8等级，将[300,500)吨的tnt爆炸当量作为第9等级，将大于等于500吨的tnt爆炸当量作为第10等级；
63、步骤五二、对于相似事件集s2中的任意一个意外爆炸事件e，将该意外爆炸事件的离散化毁伤信息进行编码，得到该意外爆炸事件的特征向量；
64、意外爆炸事件e的特征向量具体为{t1,t2,t3,…,tn,btag}，其中，ti表示毁伤信息的特征，btag表示爆炸源类型；
65、同理，分别得到相似事件集s2中的每个意外爆炸事件的特征向量；再将待溯源意外爆炸事件的离散化毁伤信息进行编码，得到待溯源意外爆炸事件的特征向量。
66、更进一步地，所述步骤六的具体过程为：
67、步骤六一、在相似事件集s2中，利用贝叶斯算法计算每种爆炸源类别分布的概率p(btagi)以及待溯源意外爆炸事件的特征向量t在相似事件集中的条件概率p(t|btagi)；
68、其中，i＝1,2,…,n，p(btagi)是第i种爆炸源分布的概率，p(t|btagi)是待溯源意外爆炸事件相对于第i种爆炸源的条件概率；
69、步骤六二、利用训练好的贝叶斯分类器，计算待溯源意外爆炸事件的爆炸源类型为btagi的概率p(btagi|t)，将计算出的概率按照由大到小的顺序进行排序，将最大的概率对应的爆炸源类型作为爆炸源类型预测结果；
70、
71、其中，p(t)表示在相似案例集中，爆炸源特征向量t出现的概率。
72、本发明的有益效果是：
73、本发明方法利用已有意外爆炸事件作为先验知识，通过挖掘和分析待溯源意外爆炸事件调查资料中的毁伤信息与历史爆炸事件之间的关联和规律进行爆炸溯源，从而更加准确地识别和追踪意外爆炸事件的源头和毁伤影响。相较于传统的人工爆炸溯源方法，本发明方法可以极大地提升爆炸溯源的效率，而且不需要建立复杂的物理模型，对数据的要求更低，提升溯源准确率的同时大大简化了爆炸溯源的过程，保证了爆炸溯源的可实现性和实时性。
1.一种基于贝叶斯分类器的意外爆炸溯源方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯分类器的意外爆炸溯源方法，其特征在于，所述步骤一中，n的取值为11。
3.根据权利要求2所述的一种基于贝叶斯分类器的意外爆炸溯源方法，其特征在于，所述n类爆炸源分别为：
4.根据权利要求3所述的一种基于贝叶斯分类器的意外爆炸溯源方法，其特征在于，所述步骤二的具体过程为：
5.根据权利要求4所述的一种基于贝叶斯分类器的意外爆炸溯源方法，其特征在于，所述待溯源的意外爆炸事件的现场描述信息包括爆炸成坑信息、火焰高度信息、tnt爆炸当量信息、冲击波信息、破片信息；
6.根据权利要求5所述的一种基于贝叶斯分类器的意外爆炸溯源方法，其特征在于，所述步骤四的具体过程为：
7.根据权利要求6所述的一种基于贝叶斯分类器的意外爆炸溯源方法，其特征在于，所述idf(qi)的计算方法为：
8.根据权利要求7所述的一种基于贝叶斯分类器的意外爆炸溯源方法，其特征在于，所述参数b的取值范围为[0,1]，参数k1的取值范围为[1.2,2]。
9.根据权利要求8所述的一种基于贝叶斯分类器的意外爆炸溯源方法，其特征在于，所述步骤五的具体过程为：
10.根据权利要求9所述的一种基于贝叶斯分类器的意外爆炸溯源方法，其特征在于，所述步骤六的具体过程为：
