基于Probit的犯罪嫌疑人判定方法研究

罗森林; 刘峥; 郭亮; 闫广禄; 张蕾

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基于Probit的犯罪嫌疑人判定方法研究

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为了在涉案人群中实现计算机识别犯罪嫌疑人,协助办案并提高办案效率,提出了一种基于Probit模型的犯罪嫌疑人判定技术.采用聚类的分离算法、关联算法以及Probit模型的显著性水平参数发现重要属性,通过对重要属性提取后的数据进行训练得到犯罪风险判定模型.实验结果表明,该方法对嫌疑人判定的平均准确率达到90.5%,平均查全率达到92.7%,判定效果较好.

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来源
《北京理工大学学报》 |2011年第11期|1337-1341|共5页
作者
罗森林; 刘峥; 郭亮; 闫广禄; 张蕾;
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作者单位

北京理工大学信息安全与对抗技术实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
犯罪嫌疑人判定; Probit模型; 聚类; 犯罪风险判定;

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