一種監(jiān)獄服刑人員危險(xiǎn)性傾向的智能分析預(yù)警方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)智能信息處理中的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，具體涉及一種監(jiān)獄服刑人員危險(xiǎn)性傾向的智能分析預(yù)警方法，對監(jiān)獄信息系統(tǒng)中服刑人員的信息實(shí)施高效采集、抽取，獲得服刑人員行為特征基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并采用代價(jià)敏感多階段半監(jiān)督分類方法，對服刑人員危險(xiǎn)性傾向進(jìn)行分析判別并預(yù)警。本發(fā)明的有益效果在于：1、本發(fā)明能充分利用現(xiàn)有系統(tǒng)提供的大量的服刑人員監(jiān)測數(shù)據(jù)，自動發(fā)現(xiàn)異常的服刑人員潛在的行為特征和行為模式，該系統(tǒng)構(gòu)造成本較小，可行性強(qiáng)。2、該方法考慮了預(yù)警系統(tǒng)誤判的代價(jià)問題，最大程度地降低預(yù)警誤判造成的影響，符合實(shí)際需求。3、本發(fā)明提出的方法具有更強(qiáng)的自適應(yīng)能力，建立的預(yù)警系統(tǒng)預(yù)警準(zhǔn)確度更高，誤判造成的影響小。
【專利說明】一種監(jiān)獄服刑人員危險(xiǎn)性傾向的智能分析預(yù)警方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)智能信息處理中的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，具體涉及一種監(jiān)獄服刑人 員危險(xiǎn)性傾向的智能分析預(yù)警方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著監(jiān)獄信息化的發(fā)展，建設(shè)了包括罪犯獄政管理系統(tǒng)、刑法執(zhí)行系統(tǒng)、生活衛(wèi)生 系統(tǒng)、親情電話系統(tǒng)、會見管理系統(tǒng)、心理咨詢系統(tǒng)等一大批罪犯管理業(yè)務(wù)系統(tǒng)；包括視頻 監(jiān)控系統(tǒng)、門禁系統(tǒng)、報(bào)警系統(tǒng)、數(shù)字電網(wǎng)、外來車輛人員進(jìn)出管理系統(tǒng)、應(yīng)急指揮輔助決策 系統(tǒng)等一大批安全防范系統(tǒng)。這些系統(tǒng)的建設(shè)為監(jiān)獄獄情的收集、分析、研判提供了大量 的、有效的基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)。
[0003] 在監(jiān)獄獄情分析過程中，有一項(xiàng)關(guān)鍵的任務(wù)是對服刑人員可能發(fā)生的極端行為 (如逃脫、自殺、施暴、破壞等）進(jìn)行分析預(yù)警，但對這些系統(tǒng)產(chǎn)生的信息還沒有進(jìn)行有效的 處理和分析，目前在監(jiān)獄管理中只是提出罪犯分類的方法，根據(jù)刑期去對服刑人員做簡單 分類，但在實(shí)際操作中現(xiàn)有方法在對服刑人員可能發(fā)生的極端行為進(jìn)行分析預(yù)警時(shí)還存在 很多不足之處，且準(zhǔn)確度較低。
[0004] 現(xiàn)有方法的不足表現(xiàn)在：首先，現(xiàn)有的方法對服刑人員進(jìn)行分類時(shí)沒有考慮對不 同行為誤判造成的代價(jià)不同，將行為正常的服刑人員錯(cuò)誤預(yù)警為有極端行為傾向時(shí)相對代 價(jià)較??；如果對有極端行為傾向的服刑人員造成誤判，而沒有及時(shí)預(yù)警，將造成的后果將非 常嚴(yán)重。其次，已有方法對服刑人員進(jìn)行分類時(shí)沒有細(xì)分到該人員可能存在的不同類型的 極端行為傾向，對此進(jìn)行分析能夠更有針對性的采取措施，以防范極端行為的發(fā)生。再次， 已有方法對服刑人員的分類嚴(yán)重依賴人工設(shè)計(jì)的指標(biāo)，方法的智能化程度還不高，沒有充 分利用現(xiàn)有系統(tǒng)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)異常的服刑人員行為特征。且在服刑人員中，真正 發(fā)生極端行為的屬于極少數(shù)，所以這種極端行為的數(shù)據(jù)很少，且獲取難度極大，現(xiàn)有的方法 用這極少量的極端行為數(shù)據(jù)很難構(gòu)建準(zhǔn)確的分類預(yù)警模型。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明為克服上述的不足之處，目的在于提供一種監(jiān)獄服刑人員危險(xiǎn)性傾向的智 能分析預(yù)警方法，主要是通過對監(jiān)獄信息系統(tǒng)收集的大量服刑人員信息建模，利用一種代 價(jià)敏感的多階段半監(jiān)督分類算法，自動發(fā)現(xiàn)服刑人員的行為特征，有效識別存在極端行為 傾向的服刑人員，自動判別該極端行為傾向的類型，并有效降低系統(tǒng)誤判造成的影響。
[0006] 本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案達(dá)到上述目的：一種監(jiān)獄服刑人員危險(xiǎn)性傾向的智能 分析預(yù)警方法，包括以下步驟：
[0007] (1)數(shù)據(jù)采集分類：
[0008] (1. 1)采集監(jiān)獄服刑人員的檔案信息，將其存入數(shù)據(jù)中心；
[0009] (1. 2)將監(jiān)獄各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，包括會見系統(tǒng)、親情電話系統(tǒng)、一卡通系統(tǒng)、心理咨詢 系統(tǒng)、計(jì)分考核系統(tǒng)、獄偵管理系統(tǒng)、點(diǎn)名系統(tǒng)、仿真實(shí)訓(xùn)系統(tǒng)、綜合評估系統(tǒng)與數(shù)據(jù)中心進(jìn) 行連接，將其產(chǎn)生的信息實(shí)時(shí)傳入數(shù)據(jù)中心；
[0010] (1. 3)數(shù)據(jù)中心根據(jù)改造信息、外部因素、監(jiān)獄環(huán)境、個(gè)人狀況、獄偵狀況、反常信 息進(jìn)行分類存儲；
[0011] (2)數(shù)據(jù)預(yù)處理：
[0012] (2. 1)模型生成與預(yù)警處理終端調(diào)用數(shù)據(jù)中心中分類存儲的服刑人員信息，構(gòu)造 用于分析服刑人員極端行為傾向的三大類基礎(chǔ)特征，對于這三大類基礎(chǔ)特征均進(jìn)行數(shù)值化 預(yù)處理，使每個(gè)服刑人員均得到一個(gè)特征向量；
[0013] (2.2)對有極端行為傾向的服刑人員標(biāo)記極端行為類別y = {1，2，...N}，N表示 極端行為類型數(shù)，每個(gè)數(shù)代表一種極端行為類型；對無極端行為傾向的服刑人員標(biāo)記極端 行為類別y = -1 ;
[0014] (3)模型生成與預(yù)警處理終端生成第一階段半監(jiān)督分類模型，將所有沒有標(biāo)記極 端行為類別的特征向量作為未標(biāo)記的數(shù)據(jù)，未標(biāo)記的數(shù)據(jù)輸入第一階段半監(jiān)督分類模型， 得到該服刑人員的極端行為類別y ;
[0015] (4)模型生成與預(yù)警處理終端生成第二階段半監(jiān)督分類模型，經(jīng)過步驟（3)判別 存在極端行為傾向的特征向量作為未標(biāo)記數(shù)據(jù)，輸入第二階段半監(jiān)督分類模型，得到相應(yīng) 服刑人員其極端行為傾向的類型；
[0016] (5)根據(jù)分類結(jié)果，模型生成與預(yù)警處理終端對存在極端行為傾向的服刑人員給 出預(yù)警信號，指示其可能的極端行為類別。
[0017] 作為優(yōu)選，所述模型生成與預(yù)警處理終端生成第一階段半監(jiān)督分類模型的目標(biāo)函 數(shù)為
[0018]

【權(quán)利要求】
1. 一種監(jiān)獄服刑人員危險(xiǎn)性傾向的智能分析預(yù)警方法，其特征在于包括以下步驟： (1) 數(shù)據(jù)采集分類： (1. 1)采集監(jiān)獄服刑人員的檔案信息，將其存入數(shù)據(jù)中心； (1.2) 將監(jiān)獄各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，包括會見系統(tǒng)、親情電話系統(tǒng)、一卡通系統(tǒng)、心理咨詢系 統(tǒng)、計(jì)分考核系統(tǒng)、獄偵管理系統(tǒng)、點(diǎn)名系統(tǒng)、仿真實(shí)訓(xùn)系統(tǒng)、綜合評估系統(tǒng)與數(shù)據(jù)中心進(jìn)行 連接，將其產(chǎn)生的信息實(shí)時(shí)傳入數(shù)據(jù)中心； (1. 3)數(shù)據(jù)中心根據(jù)改造信息、外部因素、監(jiān)獄環(huán)境、個(gè)人狀況、獄偵狀況、反常信息進(jìn) 行分類存儲； (2) 數(shù)據(jù)預(yù)處理： (2. 1)模型生成與預(yù)警處理終端調(diào)用數(shù)據(jù)中心中分類存儲的服刑人員信息，構(gòu)造用于 分析服刑人員極端行為傾向的三大類基礎(chǔ)特征，對于這三大類基礎(chǔ)特征均進(jìn)行數(shù)值化預(yù)處 理，使每個(gè)服刑人員均得到一個(gè)特征向量； (2.2) 對有極端行為傾向的服刑人員標(biāo)記極端行為類別y= {1，2，... N}，N表示極端 行為類型數(shù)，每個(gè)數(shù)代表一種極端行為類型；對無極端行為傾向的服刑人員標(biāo)記極端行為 類別y = -1 ; (3) 模型生成與預(yù)警處理終端生成第一階段半監(jiān)督分類模型，將所有沒有標(biāo)記極端行 為類別的特征向量作為未標(biāo)記的數(shù)據(jù)，未標(biāo)記的數(shù)據(jù)輸入第一階段半監(jiān)督分類模型，得到 該服刑人員的極端行為類別y; (4) 模型生成與預(yù)警處理終端生成第二階段半監(jiān)督分類模型，經(jīng)過步驟（3)判別存在 極端行為傾向的特征向量作為未標(biāo)記數(shù)據(jù)，輸入第二階段半監(jiān)督分類模型，得到相應(yīng)服刑 人員其極端行為傾向的類型； (5) 根據(jù)分類結(jié)果，模型生成與預(yù)警處理終端對存在極端行為傾向的服刑人員給出預(yù) 警信號，指示其可能的極端行為類別。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種監(jiān)獄服刑人員危險(xiǎn)性傾向的智能分析預(yù)警方法，其特征 在于，所述模型生成與預(yù)警處理終端生成第一階段半監(jiān)督分類模型的目標(biāo)函數(shù)為
(1) 其中，f表示預(yù)測函數(shù)，目標(biāo)函數(shù)包含了三項(xiàng)，第一項(xiàng)ll/t表示函數(shù)間隔，表示各個(gè)特征 的權(quán)重系數(shù)；第二項(xiàng)是對有標(biāo)記數(shù)據(jù)錯(cuò)分類的損失函數(shù)，yi表示真實(shí)的標(biāo)號，1 (·)表示真 實(shí)標(biāo)號與預(yù)測值之間的差異，第三項(xiàng)是對未標(biāo)記數(shù)據(jù)錯(cuò)分類的損失函數(shù)A表示對未標(biāo)記數(shù) 據(jù)標(biāo)號的預(yù)估，q和c 2分別是對有標(biāo)記數(shù)據(jù)和未標(biāo)記數(shù)據(jù)錯(cuò)分的權(quán)重，且q又細(xì)分為q (+) 和q (-)，表明不同誤判情形代價(jià)不同，q⑴、Q㈠ 和C2均是用戶自己設(shè)定的常數(shù)；sgn ( ·) 是指示函數(shù)；=sgn(/丨= 表示未標(biāo)記數(shù)據(jù)的極端行為傾向類別；，η表示有標(biāo)記 的服刑人員數(shù)，S表示無標(biāo)記的服刑人員數(shù)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種監(jiān)獄服刑人員危險(xiǎn)性傾向的智能分析預(yù)警方法，其特征 在于，所述步驟（4)具體包括以下步驟： (4. 1)將由第一階段半監(jiān)督分類模型標(biāo)記存在極端行為傾向的特征向量作為未標(biāo)記數(shù) 據(jù)； (4. 2)根據(jù)極端行為類型數(shù)N，構(gòu)建N個(gè)半監(jiān)督分類器，每個(gè)半監(jiān)督分類器都是二分類 模型，將其中一種極端行為傾向作為一類，而其他所有極端行為傾向作為另一類； (4. 3) N個(gè)半監(jiān)督分類器分別根據(jù)目標(biāo)函數(shù)，通過數(shù)值優(yōu)化方法對未標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù) 測，得到N個(gè)預(yù)測函數(shù)f\、f2、…、fn; 所述目標(biāo)函數(shù)為：
(2) (4. 4)輸出對每一個(gè)存在極端行為傾向的服刑人員其極端行為傾向類型。
4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種監(jiān)獄服刑人員危險(xiǎn)性傾向的智能分析預(yù)警方法，其特征 在于，所述第一階段半監(jiān)督分類模型為第一階段的代價(jià)敏感半監(jiān)督分類器，該分類器包括 基于代價(jià)敏感的支持向量機(jī)的半監(jiān)督分類器、基于代價(jià)敏感的正則化邏輯回歸的半監(jiān)督分 類器。
5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種監(jiān)獄服刑人員危險(xiǎn)性傾向的智能分析預(yù)警方法，其特征 在于，所述第二階段半監(jiān)督分類模型為第二階段半監(jiān)督分類器，該分類器包括基于支持向 量機(jī)的多類半監(jiān)督分類器、基于正則化邏輯回歸的多類半監(jiān)督分類器。
6. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種監(jiān)獄服刑人員危險(xiǎn)性傾向的智能分析預(yù)警方法，其特征 在于，所述極端行為類型N = 4,極端行為類型包括1.逃脫，2.自殺，3.施暴，4.破壞，即 y = {1，2, 3, 4}。
【文檔編號】G06F19/00GK104050361SQ201410245760
【公開日】2014年9月17日 申請日期:2014年6月4日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月4日
【發(fā)明者】鄒朋成, 金曉東, 黃步添, 王建東, 陳海燕, 方黎明 申請人:杭州華亭科技有限公司