[发明专利]基于多头神经网络的犯罪预测方法及系统在审
| 申请号： | 201911045354.7 | 申请日： | 2019-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN110766231A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 薛雅琪 | 申请（专利权）人： | 上海天壤智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04 |
| 代理公司： | 31334 上海段和段律师事务所 | 代理人： | 李佳俊;郭国中 |
| 地址： | 201100 上海市闵行*** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于多头神经网络的犯罪预测方法及系统，包括：特征获取步骤：从服务器中获取已有犯罪数据的特征；输入步骤：向一个共享神经网络输入获取的特征并进行运算，所述共享神经网络的末端包括多个输出头；输出步骤：每个输出头根据所述共享神经网络的运算结果输出一个预测模型；拟合步骤：对所有预测模型进行拟合，得到犯罪预测结果；预测步骤：根据犯罪预测结果预测每个区域发生犯罪的概率，并在电子地图或监控软件中进行可视化处理。本发明采用多头的共享神经网络来进行一致性的有效率的犯罪预测，解决了传统的多个独立网络预测的缺陷，并提升最终的预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 预测 犯罪 共享 预测结果 预测模型 输出头 拟合 多头 神经网络输入 特征获取步骤 可视化处理 电子地图 独立网络 监控软件 输出步骤 输入步骤 运算结果 传统的 运算 服务器 输出 概率 | ||
【主权项】：
1.一种基于多头神经网络的犯罪预测方法，其特征在于，包括：/n特征获取步骤：从服务器中获取已有犯罪数据的特征；/n输入步骤：向一个共享神经网络输入获取的特征并进行运算，所述共享神经网络的末端包括多个输出头；/n输出步骤：每个输出头根据所述共享神经网络的运算结果输出一个预测模型；/n拟合步骤：对所有预测模型进行拟合，得到犯罪预测结果；/n预测步骤：根据犯罪预测结果预测每个区域发生犯罪的概率，并在电子地图或监控软件中进行可视化处理。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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