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研究生: 蔡馥璟
Tsai, Fu-Ching
論文名稱: 時間序列法於警力資源規劃之研究
Time Series Trend Discovery for Decision Support in Police Human Resource Planning
指導教授: 李昇暾
Li, Sheng-Tun
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 管理學院 - 資訊管理研究所
Institute of Information Management
論文出版年: 2005
畢業學年度: 93
語文別: 中文
論文頁數: 67
中文關鍵詞: 資料探勘趨勢分析關聯法則模糊時間序列
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  •   由於時代的進步,犯罪型態及犯案模式隨著社會環境的變遷與早期相比已截然不同,而犯罪率節節升高也成為社會上最嚴重的問題,因此警方也必須採行整合式的勤務規劃方法,方能有效地打擊犯罪,以維謢社會治安。目前警方的勤務規劃皆屬較制式化的編排方式,無法因應現今千變萬化的犯罪問題,針對犯罪率升高警方只能以編排「見警率」高的勤務來因應。見警率高的勤務增加,對基層員警的身心負荷也相對提高,這些都是警力資源應用所遇到的瓶頸點。警方必須了解犯罪才能真正解決問題,在有限的警力情況下,規劃出適當的勤務,使有限的警力能發揮最大的功效。

      鑑於許多犯罪行為的表示法皆以犯罪案件為量化的指標,但對於知識發現的過程中量化指標較不易為人類所接受,因而有許多研究著重在如何將數質資料語意化(Linguistic),本研究針對語意資料分析提出一個模糊時間序列(Fuzzy Time- series)的新方法,用以分析人類較容易接受的語意資料。本研究並提出一結合模糊理論與自組織神經網路的分群模式,我們並以國內各縣市之刑案類別為實驗對象,結果顯示使用本研究所提出的分群模式可有效分析各種犯罪的趨勢,歸納相同犯罪模式的案類、地點及關聯性,提供警方在有限的人力資源下對於勤務規劃的參考。

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    摘 要 I 第一章 緒論 1 第一節 研究背景與動機 1 一、 日益嚴重的犯罪問題 1 二、 如何因應嚴重的犯罪問題 2 三、 語意資料的分析 3 四、 資訊科技的進步 4 第二節 研究目的 5 一、 由犯罪曲線圖中歸納出各種犯罪模式 5 二、 各類犯罪行為的關連性及因果性 6 三、 知識發現於犯罪案件關連性之應用 6 第三節 研究流程概述 7 第四節 論文架構 9 第二章 文獻探討 10 第一節 警察與犯罪預防 10 一、 警察的意義 10 二、 警察的任務與勤務 11 三、 犯罪預防 12 四、 小結 14 第二節 資料探勘 15 一、 資料探勘的定義 15 二、 關聯法則 16 三、 分群 18 四、 小結 21 第三節 時間序列 22 一、 相似性比對 22 二、 分群 23 三、 模糊化時間序列預測 24 四、 小結 24 第四節 模糊理論 25 一、 模糊集合(Fuzzy Set)的定義 25 二、 模糊集合 25 三、 模糊集合的基本運算 26 四、 Fuzzy C-Means演算法 27 第三章 研究方法 29 第一節 模糊自組織類神經網路 29 一、 相似性比對 29 二、 學習 31 第二節 研究資料簡介 32 一、 警察機關刑事案件資料介紹 32 二、 刑事案件資料選取 33 第三節 研究設計與流程 33 一、 資料標準化 35 二、 資料轉換 35 三、 資料分群 36 四、 關聯法則 37 五、 小結 38 第四章 實證分析結果 40 第一節 模糊時間序列法 40 一、 學習速率 40 二、 群聚數目分析 41 三、 群聚中心分析 42 四、 小結 44 第二節 犯罪案類模式分析 44 一、 犯罪案類群聚歸屬 44 二、 各案類特徴分析 45 三、 小結 47 第三節 犯罪地點群聚分析 47 一、 犯罪行為與地點 47 二、 區域性的犯罪模式 48 三、 小結 50 第四節 關聯法則分析 51 一、 關聯法則萃取 51 二、 小結 52 第五節 警察勤務策略規劃 52 第五章 結論與建議 55 第一節 結論 55 第二節 研究貢獻 56 第三節 研究限制與未來研究方向 56 參考文獻 57 [中文部分] 57 [英文部分] 57 附 錄 62

    [中文部分]
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    下載圖示 校內:2007-06-23公開
    校外:2007-06-23公開
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