刑事犯罪案件的聚類分析有助于公安刑偵人員集中犯罪信息,尋找有力線索,縮小偵查范圍,鎖定目標(biāo)嫌疑人。在應(yīng)急情景下,受害人、證人以及刑偵人員等對案情的描述與記錄具有隨機(jī)性、模糊性以及灰色性等特征,導(dǎo)致刑事犯罪案件的信息具有強(qiáng)烈的多元不確定性特點(diǎn),然而目前的相關(guān)研究對解決刑事犯罪案件的聚類問題存在著一定的局限,因此本文提出了一種基于多元不確定性的刑事犯罪案件聚類方法,從案件聚類指標(biāo)體系構(gòu)建、聚類屬性指標(biāo)評價(jià)、聚類特征指標(biāo)權(quán)重配置、案件聚類方法設(shè)計(jì)等方面進(jìn)行了深入研究。本文主要研究內(nèi)容總結(jié)如下:(1)從多元不確定性的視角出發(fā),界定了基于多元不確定性的刑事犯罪案件聚類內(nèi)涵,介紹和分析了刑事犯罪案件的種類與特征屬性,并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了刑事犯罪案件的聚類指標(biāo)體系,設(shè)計(jì)了一種基于多元不確定性的刑事犯罪案件聚類流程;(2)根據(jù)多類型不確定性數(shù)據(jù)的特征,深入挖掘概率數(shù)、模糊數(shù)、區(qū)間值模糊數(shù)以及灰數(shù)的特點(diǎn),分析這幾種不確定性數(shù)的關(guān)系與共性,提出廣義區(qū)間灰數(shù)的概念以及表征方法,以此對這幾種不確定性數(shù)進(jìn)行統(tǒng)一表征,然后分別討論廣義區(qū)間灰數(shù)的基本運(yùn)算、范數(shù)模型以及大小比較等問題,為解決多元不確定性數(shù)據(jù)的表征與計(jì)算...

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景
    1.2 課題研究意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 刑事犯罪案件聚類的研究現(xiàn)狀
        1.3.2 不確定性數(shù)據(jù)表征與計(jì)算的研究現(xiàn)狀
        1.3.3 不確定性多屬性決策問題的聚類指標(biāo)權(quán)重配置方法研究現(xiàn)狀
        1.3.4 不確定性多屬性決策問題的聚類方法研究現(xiàn)狀
        1.3.5 文獻(xiàn)評述
    1.4 研究內(nèi)容與技術(shù)路線
    1.5 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
    1.6 本章小結(jié)
第二章 基于多元不確定性的刑事犯罪案件聚類指標(biāo)體系構(gòu)建
    2.1 基于多元不確定性的刑事犯罪案件聚類內(nèi)涵界定
    2.2 刑事犯罪案件聚類指標(biāo)體系構(gòu)建研究
        2.2.1 刑事犯罪案件種類與特征屬性分析
        2.2.2 刑事犯罪案件聚類指標(biāo)體系構(gòu)建
    2.3 基于多元不確定性的刑事犯罪案件聚類流程設(shè)計(jì)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于多元不確定數(shù)的廣義區(qū)間灰數(shù)表征與相關(guān)計(jì)算問題研究
    3.1 基于多元不確定數(shù)的廣義區(qū)間灰數(shù)表征與基本運(yùn)算研究
        3.1.1 基于多元不確定數(shù)的廣義區(qū)間灰數(shù)表征分析
        3.1.2 廣義區(qū)間灰數(shù)基本運(yùn)算法則研究
    3.2 基于廣義區(qū)間灰數(shù)的范數(shù)模型研究
    3.3 基于廣義區(qū)間灰數(shù)的大小比較問題研究
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于歷史聚類案例學(xué)習(xí)的廣義區(qū)間灰數(shù)熵權(quán)重配置研究
    4.1 刑事犯罪案件聚類指標(biāo)廣義灰色相似度模型研究
        4.1.1 刑事犯罪案件聚類指標(biāo)空間向量表征分析
        4.1.2 刑事犯罪案件聚類指標(biāo)廣義灰色相似度模型構(gòu)建
    4.2 基于歷史聚類案例學(xué)習(xí)的廣義區(qū)間灰數(shù)熵權(quán)重配置模型構(gòu)建
    4.3 某市公安局刑事犯罪案件聚類指標(biāo)權(quán)重配置案例分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于廣義區(qū)間灰數(shù)熵權(quán)重的刑事犯罪案件聚類模型研究
    5.1 傳統(tǒng)灰數(shù)的白化權(quán)函數(shù)分析
    5.2 基于廣義區(qū)間灰數(shù)的白化權(quán)函數(shù)設(shè)計(jì)
    5.3 基于廣義區(qū)間灰數(shù)熵權(quán)重的刑事犯罪案件聚類方法設(shè)計(jì)
    5.4 本章小結(jié)
第六章 案例研究
    6.1 歷史案件聚類特征指標(biāo)廣義灰數(shù)熵權(quán)重配置分析
    6.2 基于廣義區(qū)間灰數(shù)熵權(quán)重的新案件聚類分析
    6.3 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 論文總結(jié)
    7.2 本文不足及展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間所取得的科研成果
附錄一 刑事犯罪案件聚類指標(biāo)體系
附錄二 案件相似度計(jì)算公式
附錄三 廣義區(qū)間灰數(shù)熵客觀權(quán)重配置模型求解代碼



本文編號(hào)：3771720