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利用神经网络算法进行罪案分析(摘要+附件)

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    发表于 2012-5-15 22:24 |只看该作者 |倒序浏览
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    摘要:为了找到一种算法,对有可能是阴谋者的68个节点(83-15)的作案动机进行排序,我们的初步模型借鉴了BP神经网络的分类模型,采用向后传播算法。
    任何一个节点 在跟别人 的对话中,对他是同谋者都是有贡献的,这个贡献设为 ,对节点i嫌疑贡献矩阵设为 。这也就是说影响一个节点是否犯罪的因素是其余82个人对他的交际的影响。
    对于已经判断是同谋者和已经判断是清白者的15个节点,可以作为训练的对象,训练的目标 ,如果节点是嫌疑犯,那么目标为1,如果节点是清白者,那么目标为0。
    ……训练过程算法如下[3]:
    ① 首先对样本数据进行归一化处理, 使样本参数值在[ - 1, 1 ]范围;
    ② 构造神经网络模型的初始结构: 一个输入层(假设含有 个结点)、一个隐层(含
    有 个结点)和一个输出层(含有 个结点) ;
    ③ 对网络权值和域值在[ - 1, 1 ]范围内进行随机初始化操作;
    ④ 利用函数 t rain对训练样本进行学习训练, 神经网络的训练性能函数采用均方误
    差函数mse, 直至达到规定的学习步数或学习精度.

    work(1).doc

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    zan
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