【摘要】：隨著當(dāng)今時(shí)代信息技術(shù)的飛速發(fā)展,人民生活水平的不斷提高,和國(guó)家對(duì)于“互聯(lián)網(wǎng)+”的相關(guān)概念的推而廣之,公安機(jī)關(guān)作為政府的重要部門,掌握著海量的警情數(shù)據(jù),也開(kāi)始在這一領(lǐng)域?qū)で筇嵘ぷ餍实男缕鯔C(jī)。串并案分析法,是警方人員辦案過(guò)程中常用的手段之一,是指警方人員對(duì)多年積累下的海量案情數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并結(jié)合案件偵查的經(jīng)驗(yàn),挖掘出案件之間的相互關(guān)聯(lián)的一種方法。這種方法行之有效,但所需工作量巨大,如果能與計(jì)算機(jī)運(yùn)行速度快、計(jì)算量龐大的優(yōu)點(diǎn)相結(jié)合,無(wú)疑會(huì)給警方人員辦案帶來(lái)很大的助力。首先,本文對(duì)警方的串并案分析方法進(jìn)行了解讀,并在此基礎(chǔ)上建立起串并案模型,以期為后續(xù)的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)做好理論準(zhǔn)備工作。該模型第一步是通過(guò)對(duì)警情數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析來(lái)確定案件的特征,從而制定出相應(yīng)的特征抽取方法;第二步是分析各個(gè)特征的匹配規(guī)則,得到計(jì)算特征相似的公式;第三步是綜合各個(gè)特征的相似度以得到案件的相似度,并依據(jù)案件相似度進(jìn)行排序,從而得出串并案檢測(cè)的結(jié)果,完成模型的構(gòu)建。其次,本文將該串并案檢測(cè)系統(tǒng)主要分為三個(gè)模塊:案件特征抽取模塊、案件特征匹配模塊和結(jié)果生成模塊。案件特征抽取模塊的作用為,使用模板方法和LSTM模型分類的方法從案情描述文本中抽取出案件的特征,使其數(shù)值化和向量化,并存儲(chǔ)起來(lái)為后續(xù)基于規(guī)則的特征匹配準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。案件特征匹配模塊的作用在于,依據(jù)模型中定義的匹配規(guī)則,使串并案模型定義的每一個(gè)特征都實(shí)現(xiàn)強(qiáng)匹配特征的匹配和對(duì)相似特征的相似度計(jì)算。結(jié)果生成模塊的作用為輸出串并案分析的結(jié)果。最后,本文通過(guò)測(cè)試,驗(yàn)證出該串并案檢測(cè)系統(tǒng)所得到的結(jié)果合理,該系統(tǒng)能夠在一定程度上滿足串并案分析的需求,能夠?yàn)榫饺藛T呈現(xiàn)更加直觀的、合理的案件關(guān)聯(lián)關(guān)系,以輔助其進(jìn)行人工串并案分析。
【圖文】：

有向的節(jié)點(diǎn)和線組成的圖來(lái)描述計(jì)算的過(guò)程。當(dāng)需要輸入的數(shù)據(jù)從一端流入整張數(shù)據(jù)逡逑圖，分配好節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的計(jì)算設(shè)備，各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間并行地執(zhí)行，完成最終的運(yùn)算。以這逡逑種方式構(gòu)建的整個(gè)流程的Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ，擁有著非常高的靈活性，如圖２－１所示。逡逑ＳＧＤ卿逡逑、Ｗｅｉｇｈｔｌ邋Ｊ邐、邋Ｂｉａｓｅｓｌ邋｝邐、邋Ｗｅｉｇｈｔ２邋｝邐ｔ邋Ｂｉａｓｅｓ２邋｝逡逑，ｆ邐、，…廠邋￣邐＾邋ｆ邋＇逡逑（賊邋Ｗｅ邋丨邋ｇｆｎｌ邋）邐ＪＳ新邋Ｂｉａｓｅｓｌ邋）邋（更新邋Ｗｅｉｇｈｔ邋２邋）邋（邋Ｓ？ｆＢｉａｓｅｓ２邋）逡逑—邐？邐Ｇｒａｄｉｅｎｔ逡逑ｔ邋ｎ逡逑“邋邐／逡逑Ｌｏｇｉｔ邋層邐ｙ邋￣邐＼邋／逡逑ｆ邋Ｂｉａｓｅ５２邋）邐Ｂｉａｓ邋Ａｄｄ邐＼邋／邋／逡逑：：：：：：：：邐ｙ逡逑丨邋一．．．逡逑Ｓｉｇｍｏｉｄ邋層邐ｊｒ逡逑Ｓｉｇｍｏｉｄ逡逑，，邐、逡逑（、Ｂｉａｓｅｓｌ邋）邐＾邋Ｂｉａｓ邋Ａｄｄ逡逑＼邐Ｃ邋Ｗｅｉｇｈｔｌ、｝邐ＭａｔＭｕｌ邋Ｊ邐／逡逑Ｖ逡逑圖２－１邋ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)逡逑使用Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ進(jìn)行項(xiàng)目研究和工程實(shí)現(xiàn)具有以下優(yōu)點(diǎn)：逡逑１．支持ＣＮＮ，即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，ＲＮＮ循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)及計(jì)算逡逑密集的科學(xué)計(jì)算（偏微分方程求解），同時(shí)可以自行設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)流式圖逡逑也使得開(kāi)發(fā)者更加自由的表達(dá)算法

上解決ＲＮＮ循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的梯度消失等問(wèn)題［２１］。逡逑前文己經(jīng)提及，ＲＮＮ是一種重復(fù)的鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)，在未加入ＬＳＴＭ改進(jìn)的ＲＮＮ中，逡逑一般只是簡(jiǎn)單的將一個(gè)ｔａｎｈ層，置于這一層結(jié)構(gòu)中，如圖２－３所示。逡逑—？邋邐邋邐邐？邐——？逡逑Ａ邐Ａ逡逑０邋＾邋＾逡逑圖２－３只有一個(gè)ｔａｎｈ層的ＲＮＮ逡逑ＬＳＴＭ即使在這樣的鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)上，將每一部分的簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)進(jìn)行替換，以一種非常逡逑特殊的方式進(jìn)行交互，使之成為了一個(gè)不同的結(jié)構(gòu)，如圖２－４所示。逡逑１２逡逑
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：D631.1;TP391.1

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本文編號(hào)：2650269