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基于数据挖掘技术的犯罪预警模型设计与实现

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第11-15页
    1.1 研究背景及意义第11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 国外研究现状第12页
        1.2.2 国内研究现状第12-13页
    1.3 论文的主要内容和组织结构第13-14页
        1.3.1 主要内容第13页
        1.3.2 章节安排第13-14页
    1.4 本章小结第14-15页
第二章 理论综述第15-21页
    2.1 数据挖掘理论第15-19页
        2.1.1 数据挖掘概念第15页
        2.1.2 数据挖掘的任务和功能第15-16页
        2.1.3 数据挖掘的过程第16页
        2.1.4 数据预测的主要算法第16-19页
    2.2 犯罪预警相关理论第19页
        2.2.1 行为学理论与犯罪预警第19页
        2.2.2 社会学习理论与犯罪预警第19页
    2.3 本章小结第19-21页
第三章 基础数据分析与数据预处理第21-29页
    3.1 警务数据基本情况分析第21-23页
    3.2 数据质量分析第23-24页
    3.3 数据关系分析第24-25页
    3.4 数据预处理第25-27页
        3.4.1 数据清理第25-26页
        3.4.2 数据集成第26-27页
        3.4.3 数据变换第27页
    3.5 本章小结第27-29页
第四章 基于关联规则的静态信息分析及犯罪预警第29-41页
    4.1 需求分析第29页
    4.2 关联规则概述第29-33页
        4.2.1 关联规则概念及形式化定义第29-30页
        4.2.2 关联规则的挖掘步骤第30-31页
        4.2.3 经典的关联规则算法第31-33页
    4.3 静态信息分析与预警模型设计第33-38页
        4.3.1 数据准备第33-34页
        4.3.2 算法的选择与改进第34-35页
        4.3.3 关联规则挖掘过程第35-37页
        4.3.4 结果与评价第37-38页
    4.4 本章小结第38-41页
第五章 基于朴素贝叶斯分类技术的动态信息预警分析第41-51页
    5.1 需求分析第41页
    5.2 贝叶斯分类技术第41-43页
        5.2.1 贝叶斯分类技术概述第41页
        5.2.2 贝叶斯分类的理论基础第41-42页
        5.2.3 朴素贝叶斯分类技术第42-43页
    5.3 动态警务信息预警模型设计第43-49页
        5.3.1 数据准备第43-45页
        5.3.2 模型设计第45-46页
        5.3.3 结果与评价第46-49页
    5.4 本章小结第49-51页
第六章 犯罪预警系统的设计与实现第51-63页
    6.1 软件结构说明第51-53页
        6.1.1 静态规则分析预警模块第52页
        6.1.2 动态轨迹分析预警模块第52-53页
    6.2 软件主要功能实现第53-59页
        6.2.1 静态规则分析预警模块功能设计第53-55页
        6.2.2 动态轨迹分析预警模块功能设计第55-59页
    6.3 软件开发及运行环境第59页
    6.4 系统测试第59-61页
    6.5 本章小结第61-63页
第七章 结论第63-65页
参考文献第65-67页
作者简介第67页
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文第67-69页
致谢第69页

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