基于“微警务”的网络舆情监测体系研究

研究和探讨了基于“微警务”的网络舆情监测体系,高效、实时、准确地收集网络舆情数据,并应用大数据、机器学习和可视化等经典信息处理技术,实现舆情信息的深度处理、自动分析、直观展现,提出了舆情监测体系的系统架构,并进行了实例研究。     

关联规则方法在智能交通管理系统中的应用

智能交通管理系统自应用以来,产生和积累了大量交通管理的各类相关数据,这些以T计算的海量数据中蕴藏着不能被直观察觉的有价值规律。将数据挖掘应用于智能交通管理系统,对数据挖掘技术进行分析,并选取了关联规则中的FP-Growth算法对某市智能交通管理系统中海量的交通违法数据进行分析和挖掘,得到频繁项集,找到了交通违法行为的一般规律,并根据实际工作经验对挖掘模式和结果进行了评价。通过实例说明,将数据挖掘应用到智能交通管理系统中是切实可行的。     

数据挖掘在未成年人犯罪行为分析中的应用

随着我国经济的发展,未成年人犯罪行为却有增无减,并出现了新的特征和趋势.采用数据挖掘技术对未成年犯罪人员数据进行处理,采用C4.5决策树分类算法进行尝试性的数据挖掘,从中发现未成年人犯罪的特点、原因等方面潜在的规则,就可以据此提出一些预防未成年人犯罪的对策.     

基于加权k-means算法的车辆使用特征研究

为确保出行管理措施的合理性与有效性,建立了基于加权k-means算法的车辆使用特征分类模型,并对各分类中车辆组成、在流量中的占比、车辆来源地与目的地进行了研究,最后结合各类车辆使用特征提出了管控建议。研究结果表明,基于加权k-means算法的数据挖掘方法可以对不同使用特征车辆进行有效分类,有利于交通管理者掌握交通流组成情况并进行精细化管理,对于缓解城市拥堵,提高交通系统运行效率具有重要意义。     

基于公安情报的物联网信息挖掘技术研究

物联网的出现和应用,对信息的多角度、全方位、深层次采集发挥了革命性作用,为获取公安情报提供了新颖的平台,解决了公安情报源建设存在的一些盲区,有效地延伸、拓展了公安情报获取的时间和空间.基于云计算的物联网数据挖掘构架包括数据接入层、数据集成层、数据挖掘平台层、业务控制层和交互层,能够实时、高效地从物联网的海量、动态、异构数据中挖掘公安情报,提高警务决策的正确性,更好地适应动态管理、打击犯罪的需要.     

数据挖掘与侦查情报分析

通常人们把原始数据看作是知识的源泉。随着数据库技术和网络技术的迅猛发展 ,越来越多的数据信息积累起来。如何进一步分析和研究数据信息 ,并从中发现有用的知识 ,已成为信息化社会所面临的重要问题。数据挖掘就是近年发展起来的深层次的数据分析技术。本文简要介绍了数据挖掘的概念、任务、方法及过程 ,并对数据挖掘在侦查情报分析中的应用进行了探讨。     

公安业务信息数据挖掘研究

本文首先简要介绍了数据挖掘技术,然后就公安信息系统建设现状对数据挖掘提出了要求,并结合模拟数据进行了尝试性的数据挖掘,最后对数据挖掘进一步应用进行了展望。     

基于J2EE的公安信息数据挖掘系统的框架设计

为了加强公安信息数据的存储和提高对大量公安业务数据的分析能力,搭建了基于J2EE技术的公安信息数据挖掘系统的基本框架,通过对框架的详细介绍,说明了J2EE技术应用于公安信息数据挖掘系统的可行性和优点。     

视频检测技术在标定微观交通仿真模型中的应用

城市交通控制的许多决策都是基于微观交通流仿真模型进行的。每次仿真,都需要标定建立模型和描述驾驶员行为的相关参数。为了减轻模型参数标定的工作量,需要引入适当的方法对模型进行标定。为此,本研究应用了视频检测系统来对微观交通流仿真模型的参数进行标定,并使用模拟退火算法使仿真的结果和被仿真对象的实际观测数据吻合。模型参数的标定过程和仿真结果通过一个具体的例子进行阐述。     

视频检测技术在标定微观交通仿真模型中的应用

城市交通控制的许多决策都是基于微观交通流仿真模型进行的。每次仿真都需要标定建立模型和描述驾驶员行为的相关参数。为了减轻模型参数标定的工作量,需要引入适当的方法对模型进行标定。为此,本研究应用了视频检测系统来对微观交通流仿真模型的参数进行标定,并使用模拟退火算法使仿真的结果和被仿真对象的实际观测数据吻合。模型参数的标定过程和仿真结果通过一个具体的例子进行阐述。     

视频检测技术在标定微观交通仿真模型中的应用

城市交通控制的许多决策都是基于微观交通流仿真模型进行的。每次仿真,都需要标定建立模型和描述驾驶员行为的相关参数。为了减轻模型参数标定的工作量,需要引入适当的方法对模型进行标定。为此,本研究应用了视频检测系统来对微观交通流仿真模型的参数进行标定,并使用模拟退火算法使仿真的结果和被仿真对象的实际观测数据吻合。模型参数的标定过程和仿真结果通过一个具体的例子进行阐述。     

关于计算机警用生物模式识别的研究（上）

警用计算机模式识别与数据挖掘是公安计算机应用研究与开发的热点技术。文章基于警用模式识别研究中的有关内容和特点,从数据挖掘的角度探讨了警用模式识别的有关问题。研究表明,分类与统计、规则与推理和算法与模型都是数据挖掘和模式识别研究的重点问题,如何将它们结合起来,有效地运用数据与模式的关系是警用计算机模式识别领域具有较大意义的研究课题。     

视频孪生赋能警务数字化视算一体应用

围绕“科技兴警”三年行动计划,以警务信息中的视频、人工智能及物联网数据应用为目的,以视频孪生技术,赋能时空地图、实时位置获取、空间信息共享等技术为研究方法,满足了警务应用的海量数据从感知到决策一站式的视算一体应用,打造实时实景的可视化实战业务协同平台,助力警务数字化高质量发展。     

孙建友——坚持螺旋式创新发展构建智慧警务新生态

近年来,随着大数据、云计算、人工智能、5G通信等技术的快速发展及深化应用,以海量信息和数据挖掘为特征的大数据时代已经到来,全国公安信息化建设实现了一次又一次跨越式发展。各地公安围绕警务工作向扁平化、可视化、智能化、协同化、移动化等方向发展,不断推进智慧警务建设步伐,取得了丰硕的实战应用成果。     

弹头膛线痕迹的单点激光检测和建档系统的设计与实现

单点激光位移检测方法和痕迹建档系统,将普通的立体膛线痕迹图形特征转为数字化的图谱,通过软件算法对采集信号进行优化、特征提取、量化和比对等,实现对射击弹头膛线痕迹快速、精准的自动分析比对。同时,单点激光检测和建档系统采用了激光检测和信息化技术,可以快速有效地完成对枪弹检材膛线数据的采集、存储、传输和分析处理,实现系统与用户的互动共赢。     

基于PGIS的扁平化指挥调度系统的设计与实现

以满足社会对公安部门应对突发事件处理能力及响应速度的要求为目标,在PGIS(警用地理信息系统)的多元数据融合、空间分析以及图形的可视化表达能力的基础上,结合公安局指挥中心现有指挥调度业务和模式,借助地理信息技术,设计了扁平化指挥调度系统的总体框架,并在此基础上系统阐述了该系统的技术路线。通过实际应用发现,该系统能够达到最优化调配各种城市应急服务资源的目的。     

高速公路基本路段饱和度与交通事故关系研究

利用部分高速公路基本路段卡口数据和事故数据,分析国内外有关交通量、饱和度与交通事故关系研究成果,根据现有交通流理论,研究基本路段通行能力、事故频率及事故概率的计算方法,结合公安交通管理部门实际业务需求,利用现有事故和交通流数据,计算饱和度和相应事故频率,分析关系曲线模型,对模型的含义进行了说明,结合事故概率分布进一步说明饱和度与事故的关系,并依据研究结果计算易于交管部门观察或获取的交通流指标数据。研究结果可以作为交通事故预防的一项指标,为交通管理部门制定安全管理措施、预防交通事故提供数据支撑。     

我国反恐数据库的体系构建与应用分析

反恐是目前世界上多个国家必须面对的问题,恐怖袭击发生后具有极大的杀伤性和破坏力,建立系统、全面的恐怖活动数据库和具备可视化、信息化、智能化的反恐地理信息系统意义重大。应当借鉴国外先进的反恐数据库建设经验,依据我国反恐情报研究和建设的实际情况构建反恐数据库体系。通过对恐怖活动信息的分析,结合地理信息系统实现反恐数据可视化、恐怖活动的实时监测与预防、恐怖袭击事件处置的可视化以及恐怖袭击灾后重建。     

数据仓库与数据挖掘技术在水利信息化中的应用

作为信息化建设的重要工具,数据仓库与数据挖掘技术在处理海量数据方面有着独有的优势。因此,在拥有海量数据的水利行业中也有着广泛的应用。本文对数据仓库与数据挖掘这二项技术进行了介绍,对其在水利行业中的应用做了简要描述,并对这两项技术的实施做了概述。     

论数据挖掘在预防小区犯罪中的应用

数据挖掘是指从数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的及有潜在应用价值的信息或模式。数据挖掘技术应用于预防小区犯罪,采用CRISP-DM方法论,通过数据理解、数据准备、模型选择、建立模型、训练模型、评估模型等流程,可以对犯罪分布区域、犯罪分子惯用手段、犯罪行为特征、受害人特征、受害人群识别等进行分析,识别高犯罪率的小区及犯罪特征。