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申请/专利权人:杭州华亭科技有限公司
摘要:本发明公开了一种基于神经网络算法的罪犯行凶危险性评估方法,该发明主要通过神经网络的监督学习能力,对罪犯日常的行为数据进行分析和预测,从而评估罪犯进行行凶的危险性程度。本发明主要包含如下几个部分:第一个部分是数据提取和采集,通过对监狱罪犯的观察、监听和记录以及心理认知活动的作答,获取罪犯相应的数据,其中罪犯观察和监听的数据主要通过公共区域视频语音模块采集。第二部分是数据特征提取模块,通过将采集记录的数据进行转换和特征提取,获取建模所需格式化特征。第三部分为模型表达模块,通过对格式化特征输入,利用神经网络的强大网络层训练能力,从而对罪犯的行凶危险性进行评估。
主权项:1.一种基于神经网络算法的罪犯行凶危险性评估方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、数据提取和采集:通过对监狱罪犯的观察、监听和记录以及心理认知活动的作答,获取罪犯的数据,并将罪犯的数据进行记录和数据库存储;S2、文本整理及转化,将罪犯的数据进行转化和整理得到指定格式的文本;S3、文本分割:对文本的语意进行jieba分词,分割成特定词语组,并过滤无意义助词和重复词;S4、文本特征提取:利用one-hotencoding独热编码和TF-IDF相结合的方式对特征文本特征编码提取;S5、进行特征整理和神经网络特征衍生,通过组合特征和神经网络特征衍生构建模型所有特征集市;S6、构建神经网络结构,结合输入模型特征,通过神经网络训练最小化获取的最优模型参数,固化模型,进行罪犯预测。
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百度查询: 杭州华亭科技有限公司 一种基于神经网络算法的罪犯行凶危险性评估方法
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