基于多模态信息特征融合的犯罪预测算法研究

作     者：唐德权 史伟奇 张波云 Tang Dequan,Shi Weiqi,Zhang Boyun

作者机构：湖南警察学院信息技术系湖南长沙410138 

基　　金：国家自然科学基金项目(61471169) 湖南省哲学社会科学基金项目(16YBA144) 2017年湖南省科技计划重点研发项目"互联网+现代农副业生态旅游精准扶贫信息管理系统开发"(2017NK2402) 2017年湖南省科技重大专项"湖南省警务大数据应用体系关键技术研究及示范"(2017SK1040) 

出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)

年 卷 期：2018年第35卷第7期

页      码：221-225,262页

摘      要：近年来,对犯罪预测方法进行了很多研究,这些方法在犯罪预测中存在高度非线性关系、冗余和多个数据集之间的依赖关系等问题。为了提高犯罪预测模型正确率,设计一种多模态信息特征融合的犯罪预测算法。将空间、时间、环境和上下文信息特征融合提高群集聚类正确率,充分利用特征目标函数计算逻辑损失,从而提高全局特征的正确率和局部特征的精确率。实验结果表明,在不同比例数据训练集条件下,该算法比现有方法的正确率和精确率分别提高了约12%和4%。

主 题 词：犯罪预测 多模融合 正确率 精确率 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-386x.2018.07.040

馆 藏 号：203304855...