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摘要:
随着数据库技术的广泛应用,110接处警系统中保存着大量的数据,包括案发时间、案发地点、警情级别、警力部署、案件性质等,而且这些数据在不断增加.现有的公安业务系统并不能将这些数据中存在的潜在问题、警情反应出来,为维护社会治安提供动态监控和科学决策.在本项目中,我们根据公安领域的特征,在充分分析业务知识的基础上,结合数据挖掘中成熟的算法,采用基于神经元网络理论(ANN)的数据挖掘算法,构建公安预测模型,对已有的大量的公安数据进行海量分析,挖掘出隐藏在其中的重要信息,为公安业务的预测管理,领导决策等提供有效的帮助.
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文献信息
篇名 基于ANN时间序列公安预测模型研究
来源期刊 数字技术与应用 学科 经济
关键词 ANN 数据挖掘 公安预测
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目 应用研究
研究方向 页码范围 161-162
页数 分类号 F224
字数 2168字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 贾海军 天津市公安局信通处 3 11 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
ANN
数据挖掘
公安预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数字技术与应用
月刊
1007-9416
12-1369/TN
16开
天津市
6-251
1983
chi
出版文献量(篇)
20434
总下载数(次)
106
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35701
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