[发明专利]一种强制隔离戒毒人员危险性倾向的智能预警方法

摘要

本发明公开了一种强制隔离戒毒人员危险性倾向的智能预警方法，主要是获取戒毒所的各个业务系统和安防系统大量的强制隔离戒毒人员数据，利用一种拉普拉斯支持向量机的半监督分类算法进行数学建模，自动分析强制隔离戒毒人员的行为特征，有效地判断出强制隔离戒毒人员是否有危险性倾向，并判断出有危险性倾向的强制隔离戒毒人员的危险性倾向类型。本发明充分利用了戒毒所现有的业务系统和安防系统中大量数据，成本小，可行性强，并对强制隔离戒毒人员危险性倾向进行分析判别并预警；用相对较少量样本数据训练出高精度的模型，自动预测出强制隔离戒毒人员的潜在行为特征，且误判造成的影响小，解决了小样本下的机器学习问题。

主权项

1.一种强制隔离戒毒人员危险性倾向的智能预警方法，其特征在于，包括以下具体步骤：S1，从戒毒所的各个业务系统和安防系统中获取强制隔离戒毒人员的数据，并将强制隔离戒毒人员的数据传入数据中心；S2，对获取到的强制隔离戒毒人员的数据进行分类存储，将强制隔离戒毒人员的数据分为五类，依次为戒毒所环境、个人状况、戒务情况、外部因素、异常信息；S3，分别对强制隔离戒毒人员的五类数据进行特征提取，分别提取出用于分析强制隔离戒毒人员的危险性倾向的五类基础特征；S4，分别对五类基础特征进行特征向量化即数值化预处理，使每个强制隔离戒毒人员均得到一个特征向量；S5，对已知的有或没有危险性倾向的强制隔离戒毒人员进行标记，即在已知的有或没有危险性倾向的强制隔离戒毒人员的特征向量中增加一个标记位Y，得到已知的有或没有危险性倾向的强制隔离戒毒人员的被标记后的特征向量即为被标记的特征向量；其中，已知的有危险性倾向的强制隔离戒毒人员的特征向量中的标记位Y＝1,2…N，且标记位Y的取值从1开始到N结束分别表示不同的危险倾向类型；N表示危险倾向的总类型数；已知的没有危险倾向的强制隔离戒毒人员的特征向量中的标记位Y＝‑1；S6，根据被标记的特征向量生成危险倾向判别模型，利用该危险倾向判别模型对未被标记的特征向量即未知的是否有危险性倾向的强制隔离戒毒人员的特征向量进行预测，预测该强制隔离戒毒人员是否有危险性倾向，以及被预测为有危险性倾向时的危险倾向类型。