基于人口特征属性的犯罪预测研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究的基本思路 | 第12-13页 |
| 1.3 论文结构及基本框架 | 第13-15页 |
| 第二章 数据处理 | 第15-27页 |
| 2.1 变量的选取及说明 | 第15-16页 |
| 2.1.1 特征属性指标的选取 | 第15-16页 |
| 2.1.2 犯罪行为的分类 | 第16页 |
| 2.2 数据的信度考核 | 第16-18页 |
| 2.3 原始数据分析 | 第18-23页 |
| 2.4 原始数据的标准化 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 关联度模型的定性分析 | 第27-33页 |
| 3.1 灰色关联度分析 | 第27-28页 |
| 3.1.1 灰色关联度简介 | 第27页 |
| 3.1.2 模型建立 | 第27-28页 |
| 3.2 优势分析 | 第28页 |
| 3.3 关联度分析模型的求解 | 第28-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 结构化方程模型定量分析 | 第33-39页 |
| 4.1 结构化方程简介 | 第33-35页 |
| 4.2 结构方程路径图与模型估计结果 | 第35-38页 |
| 4.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 利用BP网络模型进行犯罪案件预测 | 第39-47页 |
| 5.1 BP网络简介 | 第39页 |
| 5.2 BP网络模型结构及网络拓扑结构的确定 | 第39-40页 |
| 5.3 信号的前向传播过程 | 第40-42页 |
| 5.4 加权移动平均法 | 第42页 |
| 5.5 利用BP神经网络对犯罪案件进行预测 | 第42-46页 |
| 5.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 结论 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 作者简介 | 第51页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
