貝葉斯分類算法在公安犯罪領(lǐng)域的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著信息化水平的不斷提高，犯罪手段與形式也不斷變化著，公安信息化的任務(wù)越來越大，而警務(wù)人員在日常統(tǒng)計(jì)時(shí)會出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失的情況，僅通過經(jīng)驗(yàn)來判別犯罪可能性難以保證判斷的準(zhǔn)確性。因此從海量的犯罪數(shù)據(jù)中提取出有效的犯罪規(guī)律，從而正確的把握犯罪趨勢是公安部門的當(dāng)務(wù)之急。為解決此問題，本文通過對犯罪數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘其內(nèi)部的關(guān)聯(lián)性，應(yīng)用于公安情報(bào)信息系統(tǒng)，以輔助警務(wù)人員進(jìn)行準(zhǔn)確的判斷，提高其辦事效率。
　　本文將貝葉斯分類技術(shù)運(yùn)用于公安情報(bào)信

2、息系統(tǒng)中，首先針對犯罪數(shù)據(jù)的特殊性，對其進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，然后應(yīng)用基于PCA技術(shù)的P-HNBC算法對犯罪數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，生成犯罪規(guī)律，應(yīng)用于公安情報(bào)信息系統(tǒng)。選取了湖南某市2011年的犯罪數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，從而生成對應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集，通過P-HNBC算法判別其是否犯罪，從而指導(dǎo)警務(wù)人員做出正確的決策。本文主要實(shí)現(xiàn)的功能分為以下幾部分:一是結(jié)合PCA技術(shù)對隱藏樸素貝葉斯分類器(HNBC)進(jìn)行改進(jìn)，生成了一種P-HNBC算法，并對概率為

3、零事件采取了M-估計(jì)方法，避免了零概率事件對分類結(jié)果的影響。然后將其在UCI數(shù)據(jù)集上進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了該改進(jìn)算法的有效性。二是對公安數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析，對存在的缺失數(shù)據(jù)與噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將改進(jìn)后的P-HNBC算法應(yīng)用于犯罪研究上，從而導(dǎo)出犯罪規(guī)律，建立公安情報(bào)信息系統(tǒng)的決策模塊，指導(dǎo)警務(wù)人員的正確決策，提高公安機(jī)構(gòu)的辦事效率，促進(jìn)和諧社會的構(gòu)建。
　　通過對公安情報(bào)信息系統(tǒng)決策模塊的實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了其分類性能優(yōu)于其他分類模型，所有的