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美赛优秀论文2010MCM的B特等奖翻译.doc

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美赛优秀论文2010MCM的B特等奖翻译.doc

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美赛优秀论文2010MCM的B特等奖翻译.doc

文档介绍

文档介绍:摘要:该模型最大的挑战是如何建立连环杀手犯罪行为的模型。因为找出受害者之间的联系是非常困难的;因此,我们预测罪犯的下一个目标地点,而不是具体目标是谁。这种预测一个罪犯的犯罪的空间格局叫做犯罪空间情报分析。研究表明:最暴力的连环杀手的犯罪范围一般在一个径向带中央点附近:例如家庭,办公室,以及其他一些犯罪行为高发区(例如城镇妓女集中区)。这些‘锚点’为我们的模型提供了基础。我们假设整个分析域是一个潜在的犯罪现场。罪犯的活动不受到任何条件约束;并且该区域足够大包括所有的打击点。我们考虑的是一个可度量的空间,为预测算法创建了空间可能性。此外;我们假设罪犯为一个暴力的系列犯罪者,因为研究表明窃贼和纵火犯不可能遵循某一空间模式。一个锚点与多个锚点有着实质性的不同,首先讨论单个锚点的案例,建立坐标系并把罪犯最后犯罪地点与犯罪序列表示出来,并估计以前案件发生地地点,评估模型的可靠性,并且我们得到未来可能发生犯罪行为的锚点。对于多个锚点的案例,我们通过聚类与排序的方法:将所给数据划分为几组。在每组中找一个最重要的锚点,每一个分区都给定一个权值。我们进行单点测试,利用以前的锚点预测最近的一个锚点,并且与其实际位置相比较。我们从文献中摘录七个数据集,并且用其中四个改善我们的模型,检测其序列变化,地理集中位置和总锚点的数目。然后通过其他三点来评估我们的模型。结果显示多个锚点的模型的结果比较优。引言:通过研究文献中以得出的连环案件罪犯地理空间往往是围绕罪犯日常活动的几个锚点附近的区域。我们建立的预测模型就是在其规律下建立的,并且预测出一个表面的可能值和度量值。第一个方案是通过重心法寻找出单个可能的锚点。第二个方案是假设2到4个锚点,并且利用聚类算法的排序与分组的方法。两种方案都是利用统计方法来缩小预测未来犯罪的地点区域背景:1981年petersutcliffe的逮捕是法医生物学家stuartkind通过利用数理原理成功预测出约克郡开膛手的住处的一个标志目前,信息密集型模型是通过热图技术建立确定特殊犯罪类型的热点或者是找出犯罪活动与某一地区之间的联系比率。一个案件的地理分析必须要重视那些犯罪的锚点--(如家,工作场所)罪犯花费大量时间来往于犯罪与现实之间canter和larkin观点认为一个连环案件的凶手的家往往是在一个圆区域内即半径为两个距离最远犯罪点的线段长度,并且在大多数情况下是成立的。canter也发现对于连环案件的收缩范围如果推广该方法将会平均缩小十倍相比之下,预测罪犯的下一个犯罪地点将不会得到深入的研究。paulsen和robinson发现大部分有着大量实用、合适方法的美国警察局,对于收集嫌疑犯详细数据的法律问题中,仅仅有16%的人们运用计算机绘图技术。我们将采用锚点发现的方法来解决问题,生成表面上可能的区域锚点作为区域监控,巡逻,和搜索假设:假设搜索区域为一个城市我们用城市的特点来描述该区域,简化我们的模型:该区域是一个潜在的犯罪现场,嫌疑犯的活动不受到任何条件的约束,并且该区域足够大能包括所有的搜索点。需要注意的是:罪犯的犯罪地点将会在郊区、农村、甚至延伸到城镇,犯罪经常发生的城市的某一地区。以下为三个城市化的条件1、整个区域为一个潜在的犯罪现场:每一个小区域都包含一个可能犯罪地点。几乎所有的地理分析技术都这样假设。很明显每一区域都会不同程度的违反某一条件。但

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