[发明专利]一种犯罪嫌疑概率预测的方法和系统

摘要

本发明提供一种犯罪嫌疑概率预测的方法，包括获取待测人员的相关信息，根据相关信息，确定待测人员对应的前科类型，以及每一前科类型对应指定指标筛选出的相关历史数据；确定检测时间，并根据相关历史数据，给每一前科类型中各指定指标均进行数值化赋值；设置特征向量由指定指标中全部指标形成，并根据特征向量及各指定指标的赋值，得到每一前科类型的训练样本库；将每一前科类型的训练样本库的分类属性均划分为1和0，并对每一前科类型对应训练样本库中分类属性均为1时的类别概率分别采用logistic回归模型进行拟合，获得待测人员的各前科类型的犯罪概率。实施本发明，能够准确预测出待测人员的犯罪类型及犯罪概率，为公安干警重点排查提供现场指导。

主权项

一种犯罪嫌疑概率预测的方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取待测人员的相关信息，且根据所述获取到的待测人员的相关信息，从预设的信息库中确定所述待测人员对应的前科类型，以及由每一前科类型分别对应指定指标筛选出的相关历史数据；S2、确定检测时间，并根据所述确定的每一前科类型分别对应指定指标筛选出的相关历史数据及检测时间，给每一前科类型中各指定指标均进行数值化赋值；S3、设置特征向量由所述指定指标中全部指标形成，并根据所述形成的特征向量以及每一前科类型中各指定指标对应的赋值，得到每一前科类型的训练样本库；S4、将所述得到的每一前科类型的训练样本库的分类属性均划分为1和0，并对每一前科类型对应训练样本库中分类属性均为1时的类别概率分别采用logistic回归模型进行拟合，获得所述待测人员对应各前科类型的犯罪概率；其中，所述分类属性为1时表示犯罪，所述分类属性为0时表示不犯罪。