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近年来,我国传统暴力犯罪与成年人犯罪呈下降态势,但是,犯罪案由层出不穷。为有效提升公安实践工作中犯罪预测能力,打击各类违法犯罪事件,本文针对犯罪数据,提出一种新型犯罪预测模型。利用密度聚类分析方法将犯罪数据分类,然后进行数据降维提取关键属性生成特征数据,继而对特征数据进行加权优化并采用机器学习的方式对特征数据进行学习,从而预测犯罪案由。实验结果表明,与传统方法相比,本文方法具有更好的预测效果,为公安实践工作中类似案件的侦破和预防,提供新的路径支撑。 相似文献
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摘 要:针对城市地理信息平台构建过程中存在的数据获取困难、研发成本较高等问题,
引入开源技术,对基于开源数据、开源开发平台与开源工具的城市地理信息平台构建技术进行
研究。所提出的城市地理信息平台由数据模块与可视化模块 2 部分组成。为构建数据模块,由
开源地理信息项目(OSM)获取了建筑与区划数据,并设计了建筑合并算法以提升数据质量。建
筑数据随之基于行政区划分级存储,通过由 ASP. NET 构建的数据接口提供给具体应用。可视
化模块则基于开源地理信息系统(GIS)项目 Cesium 实现,并设计了完善的用户界面。以北京市
为例,完成了原型系统的开发与测试,证实了该技术体系的可行性,通过开源技术降低平台研
发成本,推进城市地理信息平台的研究与应用。 相似文献
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目前,基于因素空间理论的背景基提取算法计算过程复杂,初始化必须依赖各因素极值,基点数量提取冗余等原因,未能在应用中取得很好效果。为此,结合内点判别法和知识可继承、可扩展的思想,提出一种计算简单、初始化独立、基点数量小的改进的背景基提取算法。然后,利用改进的背景基提取算法构造出一种全新的数据分类算法-基点分类算法,基点分类算法以提取每一类样本的背景基为预测模型,再通过新定义的λ-背景基,优化预测模型。数值实验表明:基点分类算法原理简单、构造难度小、分类模型泛化能力强,预测能力准确率高,同时严格的模型限定区域又能为识别新类别提供新方法。 相似文献