基于模糊算法的犯罪地理目标模型优化

• 作者: 冯旭刚 周克武 李新光 章家岩
• 来源期刊: 常州工学院学报
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 页码范围: 28-32
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3658字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0436.2017.04.007

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章家岩	安徽工业大学电气与信息工程学院	81	314	9.0	14.0
2	冯旭刚	安徽工业大学电气与信息工程学院	46	128	5.0	8.0
3	李新光	安徽工业大学电气与信息工程学院	4	4	2.0	2.0
4	周克武		2	2	1.0	1.0