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基于模糊算法的犯罪地理目标模型优化
被引量:
2
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作者
李新光
章家岩
+1 位作者
冯旭刚
周克武
《常州工学院学报》
2017年第4期28-32,共5页
传统的犯罪地理目标模型仅基于案件点空间距离信息进行预测,忽视了地理环境因素、警察因素等对犯罪人选择落脚点的影响,导致预测精度不理想。针对这一问题,将地理环境、警察等高相关性的因素通过模糊化处理提取出来,作为模型修正参数加...
传统的犯罪地理目标模型仅基于案件点空间距离信息进行预测,忽视了地理环境因素、警察因素等对犯罪人选择落脚点的影响,导致预测精度不理想。针对这一问题,将地理环境、警察等高相关性的因素通过模糊化处理提取出来,作为模型修正参数加入到传统CGT模型中,从而得到改进的CGT模型。利用实例对传统模型与改进模型预测效果进行对比,结果表明改进CGT模型取得了较好的预测效果,预测命中百分率至少高于原始CGT模型6%以上。
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关键词
犯罪地理画像
犯罪地理目标模型
模糊算法
地理环境
因素
警察因素
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职称材料
题名
基于模糊算法的犯罪地理目标模型优化
被引量:
2
1
作者
李新光
章家岩
冯旭刚
周克武
机构
安徽工业大学电气与信息工程学院
马鞍山市公安局
出处
《常州工学院学报》
2017年第4期28-32,共5页
基金
公安部技术研究计划重点项目(2016JSYJA17)
文摘
传统的犯罪地理目标模型仅基于案件点空间距离信息进行预测,忽视了地理环境因素、警察因素等对犯罪人选择落脚点的影响,导致预测精度不理想。针对这一问题,将地理环境、警察等高相关性的因素通过模糊化处理提取出来,作为模型修正参数加入到传统CGT模型中,从而得到改进的CGT模型。利用实例对传统模型与改进模型预测效果进行对比,结果表明改进CGT模型取得了较好的预测效果,预测命中百分率至少高于原始CGT模型6%以上。
关键词
犯罪地理画像
犯罪地理目标模型
模糊算法
地理环境
因素
警察因素
Keywords
criminal geographic portrait
crime geographic targeting model
fuzzy algorithm
geographical environment factors
police factors
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊算法的犯罪地理目标模型优化
李新光
章家岩
冯旭刚
周克武
《常州工学院学报》
2017
2
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