基于统计算法的城市犯罪情报分析
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-13页 |
| 第一章 引言 | 第13-25页 |
| ·论文研究的背景及意义 | 第13-14页 |
| ·犯罪情报分析和预测预警 | 第14-18页 |
| ·犯罪情报分析 | 第14-16页 |
| ·犯罪情报分析的不同类型 | 第16-18页 |
| ·犯罪情报分析预警研究现状 | 第18-21页 |
| ·本文确定的犯罪情报分析预警研究内容 | 第21-22页 |
| ·论文主要内容安排和创新点 | 第22-25页 |
| ·论文的主要内容安排 | 第22-24页 |
| ·论文的创新点 | 第24-25页 |
| 第二章 犯罪情报分析 | 第25-42页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·犯罪情报信息分析的数据基础 | 第26-28页 |
| ·公安信息化建设现状 | 第26-27页 |
| ·存在的主要问题 | 第27页 |
| ·犯罪情报信息分析 | 第27-28页 |
| ·犯罪情报信息分析研判 | 第28-34页 |
| ·数据资料统计分析 | 第28-29页 |
| ·区域性犯罪预警分析 | 第29-30页 |
| ·点分析预测 | 第30-32页 |
| ·趋势分析及典型算法 | 第32-34页 |
| ·基于统计的异常检测与犯罪情报分析 | 第34-40页 |
| ·网络入侵与犯罪的社会学比较 | 第34-37页 |
| ·入侵检测的基本思想 | 第37-38页 |
| ·本论文研究背景下的统计入侵检测模型分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第三章 统计特征向量构造算法 | 第42-62页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·统计数据预处理 | 第42-52页 |
| ·相关定义 | 第42-45页 |
| ·基于分布检验的数据预处理算法 | 第45-52页 |
| ·基于指数衰减的城市犯罪分布特征向量 | 第52-61页 |
| ·城市犯罪Poisson分布的均值特性分析 | 第52-53页 |
| ·含衰减系数的城市犯罪分布特征向量 | 第53-56页 |
| ·实验及结论 | 第56-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第四章 基于复合统计特征向量的假设检验算法 | 第62-86页 |
| ·引言 | 第62页 |
| ·分布式数据采集 | 第62-64页 |
| ·犯罪情报分析预警算法 | 第64-77页 |
| ·算法思想 | 第64-67页 |
| ·算法实现的基础条件 | 第67-70页 |
| ·基于复合统计特征向量的假设检验算法 | 第70-77页 |
| ·系统部署 | 第77-82页 |
| ·系统架构 | 第77-79页 |
| ·系统体系拓扑 | 第79-80页 |
| ·UCSAS系统数据流程 | 第80-82页 |
| ·实验及结果分析 | 第82-85页 |
| ·系统实际运行结果分析 | 第82-83页 |
| ·2008年某市数据实验结果及分析 | 第83-84页 |
| ·结论 | 第84-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第五章 犯罪情报分析的特征分量关联和时域拓展 | 第86-108页 |
| ·引言 | 第86页 |
| ·警务信息的融合 | 第86-91页 |
| ·“情报信息主导警务”对警务综合应用的新要求 | 第86-89页 |
| ·本文研究内容与综合信息应用平台的融合 | 第89-91页 |
| ·蕴含关联的CSPHA算法 | 第91-100页 |
| ·CSPHA算法的犯罪类型无关特性分析 | 第91-92页 |
| ·考虑犯罪类型相关特性的CSPHA算法 | 第92-97页 |
| ·ECSPHA算法的部署 | 第97-99页 |
| ·实验及分析 | 第99-100页 |
| ·犯罪情报分析算法的时域拓展 | 第100-106页 |
| ·CSPHA系列算法的时空受限性 | 第100-101页 |
| ·基于历史分布数据的犯罪情报分析 | 第101-104页 |
| ·实验及结果分析 | 第104-106页 |
| ·本章小结 | 第106-108页 |
| 第六章 总结与展望 | 第108-111页 |
| 参考文献 | 第111-117页 |
| 攻读博士期间发表的论文 | 第117-118页 |
| 致谢 | 第118页 |
