[发明专利]建立多维度服刑人员状态信息模型的方法

权利要求书

1.一种建立多维度服刑人员状态信息模型的方法，包括步骤如下：

1)收集所有目标服刑人员的状态信息，其特征在于，所述状态信息至少包括：

性格数据、心理数据、教育背景数据、家庭环境数据、身体健康数据、犯罪背景数据、罪罚数据、狱中表现数据、社区评价反馈数据；

2)将所有目标服刑人员数据按状态信息类型进行归集，形成多维数组结构；根据不同目标服刑人员，将上述状态信息进行赋值打分；

3)在各所述数组结构中，选取数组结构的质点，计算每位服刑人员的状态信息与所述质点的距离；

4)根据每位服刑人员的状态信息与所述质点的距离最终将服刑人员分为三类：普管、严管、宽管。

2.根据权利要求1所述的一种建立多维度服刑人员状态信息模型的方法，其特征在于，形成目标服刑人员多维数组，选取数组结构的质点：普管质点、宽管质点和严管质点；

计算每位目标服刑人员的状态信息与所述对应质点的距离，目标服刑人员状态信息距离最近的质点类型即判断为服刑人员倾向的类型，即普管、严管或宽管。

3.根据权利要求1所述的一种建立多维度服刑人员状态信息模型的方法，其特征在于，将上述所有目标服刑人员多维数组设定聚类的K值，将把服刑人员分为3类普管、宽管、严管，所以K＝3；

5)随机选取3个点作为质点；

6)根据公式计算其他服刑人员与上述3个质点的相似度：

7)其中距离最近的归为一类；

8)在类中计算各个维度的算术平均数：

根据各维度的算术平均数，形成新的质点，更新3个质点；

9)重复步骤8)，直到质点不再变化或者变化很小，即确定目标服刑人员属于普管、宽管或严管。

4.一种利用建立多维度服刑人员状态信息模型对目标服刑人员进行跟踪改造的方法，其特征在于，包括：

根据目标服刑人员所处的普管、严管或宽管类别，通过调整所述人员的状态信息：性格数据、心理数据、教育背景数据、家庭环境数据、身体健康数据、犯罪背景数据、罪罚数据、狱中表现数据、社区评价反馈数据，进而改善目标服刑人员的所属管教的类型。

5.根据权利要求4所述一种利用建立多维度服刑人员状态信息模型对目标服刑人员进行跟踪改造的方法，其特征在于，所述的司法监管部门和/或社区监管部门根据人员的状态信息随时调整信息，从而改善目标服刑人员的所属管教的类型，直至达到管教目标。