改进的模糊BP神经网络及在犯罪预测中的应用

发布时间：2017-09-16 16:23

  本文关键词：改进的模糊BP神经网络及在犯罪预测中的应用

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【摘要】：为了提高犯罪预测的准确性,从而提高犯罪预防技术、以便更好地保护社会治安.采用模糊BP神经网络的一种新算法,通过对已有年份的犯罪数量进行分析,建立知识库,预测犯罪数量.试验数据结果显示:预测具有一定的准确性;同时采用聚类算法得到的隐层数和节点数也是十分准确的,增加了知识库运用的广泛性.该方法为犯罪的预测分析提供了一种新思路.
【作者单位】： 大连大学信息工程学院;
【关键词】： 犯罪 算法 知识库 模糊 BP神经网络 聚类 预测 犯罪数量
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60873042)
【分类号】：D917;TP183
【正文快照】： 0引言现实中,犯罪问题是敏感、复杂的社会现象.犯罪的因素、时间、地点、人和行为构成犯罪的五个要素[1].国外学者采用空间数据挖掘、知识向量分析、神经网络等方法,建立了各种模型研究犯罪.Arun Kulkarni[2]等介绍了模糊神经网络模型,应用一种新算法在以往的数据集中进行知

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本文编号：864125