石拓
- 作品数：20 被引量：29H指数：4
- 供职机构：北京警察学院更多>>
- 发文基金：国家社会科学基金北京市自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术政治法律社会学经济管理更多>>
- 一种基于分布式推理的火情探测系统
- 2019年
- 为克服用于火情探测的传统中心化系统网络负载高、灵活性差、推理效率低等问题,提出了一种无线传感网络环境下基于分布式推理的火情探测系统。该系统依托局部模糊逻辑和知识驱动聚类技术,能够融合当前环境信息、被预测的环境信息(短期知识)和偏差环境信息(长期知识),进而生成针对火情的更加复杂和精细的推理结果。该系统采用Ⅱ型模糊逻辑模型,避免了Ⅰ型模糊逻辑模型在建模非确定性局部知识和动态环境时准确率较低的问题;此外,该系统采用知识驱动节点自动聚类策略,并引入选择概率机制,有效降低了网络负载并提升了对非确定性的建模能力。对真实数据集进行试验,与多款基于无线传感网络的火情探测系统的试验结果对比表明,该系统能够生成针对火情的更加复杂和精细的知识推理结果,而且显著减少了无线传感网环境承载的消息数量,提高了知识推理的即时性和准确性。
- 石拓石拓
- 关键词：安全工程
- 弥漫性轴索损伤相关研究及其法医学应用
- 2017年
- 弥漫性轴索损伤(DAI)是创伤性脑损伤的常见类型。DAI发生后,在脑内剪切力、"Waller变性"等机制的作用下,轴索迟发性肿胀、断裂,轴突收缩球形成,同时产生β-APP、FE65、MBP、NSE、S100B、NF、C-tau等多种生物标志物。这些标志物可能源自于损伤的神经元胞体、骨架蛋白等,或者关联于某些神经炎性反应,部分具备高度敏感性、特异性。不同标志物有的会加重脑损伤,有的则能促进脑修复,在脑内稳态平衡中联合发挥作用。本文对DAI后轴索损伤的神经生物学改变,尤其是加重脑损伤的因素进行综述,评估其多种生物标志的应用价值,以期提高DAI诊断及法医鉴定水平,并为减轻DAI后脑损伤、促进脑修复提供新视角。
- 李健王福磊杨俊波刘建全石拓刘良
- 关键词：法医病理学弥漫性轴索损伤
- 基于时序交易图注意力神经网络的以太坊恶意账户检测
- 2022年
- 随着区块链的迅速发展,利用以太坊从事传销、诈骗、洗钱等犯罪行为逐年增加,因此对于以太坊账户的检测成为了破解新型犯罪的一种有效方法。文章提出将交易时间信息融入到以太坊地址账户特征的模型,从而检测以太坊账户是否为恶意账户。模型对传统的注意力网络进行改进,通过融合时序交易时间图注意力的神经网络实现了地址账户特征的最终表达。实验结果表明,该模型优于传统的机器学习分类算法和图神经网络分类算法。
- 石拓梁飞尚钢川田洋俊
- 基于领域自适应的无监督文本关键词提取模型——以“人工智能风险”领域文本为例被引量：4
- 2022年
- [目的/意义]针对专业领域研究人员难以从大量无监督文本数据中快速获取领域关键知识,以精准把握专业研究方向和内容。[方法/过程]文章提出一种基于迁移学习领域自适应的文本关键词提取模型。首先通过采集中国知网中特定领域的文章和关键词,将其作为目标域数据,将待提取关键词的无监督文本作为源域数据,通过最小化二者间的共享相似特征和关键词分类交叉熵,实现关键词提取方法的跨领域迁移,完成对无监督领域文本的关键词提取任务。[结果/结论]对1313篇“人工智能风险”主题的文章进行领域关键词提取,实验表明该领域关键词提取模型相比于BiLSTM-CRF、TF-IDF模型提取效果提升显著,在领域关键知识提取场景中有较强应用价值。
- 毛立琦石拓吴林马涛
- 关键词：领域自适应
- 社会环境数据视角下的犯罪空间情报分析模式研究被引量：2
- 2019年
- 空间分析是犯罪情报分析重要研究内容,是利用空间情报信息进行犯罪预警和辅助决策的重要手段,尤其随着数据范式的驱动,犯罪空间分析模式需要重构。基于以往研究成果、领域专家经验和公安业务数据,结合机器学习技术构建的社会环境数据视角下的犯罪空间情报分析模式--CSAE模式,以经济、交通、人口、社会资源、地理五个维度的数据为支撑,实现了有逻辑递进关系的三大模块功能,即社会环境因素选择、犯罪空间分异格局分析、分异格局下的犯罪空间情报分析。以此开展全方位、系统化、精准化的空间情报分析,能为犯罪防控提供有效决策支持。
- 石拓
- 关键词：环境数据空间分异
- 侵财类犯罪时空预测系统
- 本发明公开了侵财类犯罪时空预测系统，包括数据处理模块、预测模型模块和数据输出模块，其中：数据处理模块，用于运用自然语言处理技术和地理信息技术将非结构化数据进行结构化处理，实现侵财类犯罪数据的预处理；预测模型模块，采用多粒...
- 石拓齐敏齐香钧李丹阳王娜张齐傅杰蒋南飞李媛
- 犯罪时间序列的混沌特征分析与短期预测被引量：1
- 2023年
- 现有犯罪时间序列预测方法侧重于捕捉序列自相关性来构建预测模型,但缺少对犯罪时间序列所反映的社会治安系统非线性和复杂性特征的考虑。针对这一不足,提出了一种基于混沌分析的长短期记忆(long short-term memory,LSTM)LSTM预测方法(Chaos-LSTM)。首先将犯罪时间序列进行相空间重构得到其重构参数以及高维特征,然后计算犯罪时间序列的Lyapunov指数判断其混沌特性,最后对符合混沌特征的犯罪时间序列利用重构参数进行序列重建,输入LSTM模型进行时序预测。以北方某特大城市2007—2014年的抢劫、入室盗窃、抢夺、诈骗类犯罪的日序列数据进行了实验验证,结果表明:4类案件的时序数据均表现出明显的混沌特征。Chaos-LSTM模型在预测精度上较LSTM模型有明显提升,平均绝对百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)提升度最高可达19.7%,百分比均方根误差(percentage root mean square error,PRMSE)提升度最高为4.19%,其中对稀疏性数据序列的提升效果更为明显,显示出该方法对稀疏犯罪时间序列具有更好的适应性。
- 卢业成陈鹏江欢石拓
- 关键词：时间序列犯罪预测
- 人工智能嵌入社会治安治理的实践逻辑及风险因应
- 2023年
- 随着人工智能在社会治安治理领域应用日趋深入,其嵌入治安治理的实践逻辑已不再是单向度的技术创新,而是包括推动形成多元主体协同共治模式、倒逼治安治理配套制度体系升级、驱动治理手段技术化转型的多向度赋权。与此同时智能技术加速升级所引发的治理主体结构性失调、治理制度失效,以及技术异化,也产生了社会公平被破坏、治理体系混乱、过度技术依赖等风险。为寻得风险因应之道,本文建立以公安机关为代表的政府部门、人工智能企业、公众主体三方利益相关主体的演化博弈模型,并对模型演化策略进行分析。结果表明:以公安机关为代表的政府部门需要主动作为,全面统筹人工智能嵌入下多元主体间的结构关系,推动形成多元主体协同共治格局、跟进完善配套制度、加快构建“社会善治”的人工智能技术治理体系,以全方位促进人工智能嵌入社会治安治理良性发展的因应之道。
- 石拓张俊辉李丹阳李丹阳
- 关键词：人工智能治安治理三方博弈
- 公安大数据应用课程教学探索与实践
- 2022年
- 公安大数据是公安工作质量变革与效能提升的重要驱动力,培养兼具业务素养、技术能力和创新思维的公安大数据应用人才具有显著意义。论文从人才培养的实际需求出发,分析当前课程教学中存在的主要问题,针对公安实战应用场景结合不紧密、实验教学数据资源汇聚不完备、学生自主创新能力培养不充分等现状,提出了建立案例教学与情景互动相结合的授课模式、积累业务数据与社会数据相融合的数据资源、创建课程教学与科研实践相契合的培养路径等建议,以期为公安大数据应用人才的培养提供参考。
- 胡啸峰石拓
- 关键词：课程教学大数据公安工作
- 基于主题提取模型的交通违法行为文本数据的挖掘被引量：7
- 2019年
- 长期以来,各类交通事故严重影响了人们生命财产安全和社会经济发展。交通事故分析是对交通事故资料进行调查研究,发现事故动向和各种影响因素对事故总体的作用和相互关系,以便定量地认识事故现象的本质和内在规律。通过对交通事故中记录驾驶员违法行为的文本数据进行分析,提出了一种文本主题提取模型和技术,来挖掘交通事故中驾驶员风险驾驶因素,解决以往交通事故统计中交通违法行为难以挖掘的问题,计算出影响交通事故的最大支配因素。最后以北京地区一般程序处理的交通事故为例,结合北京市交通管理专家经验,验证该模型可应用于交通事故中违法行为的主题提取,结论与长期治理经验相吻合。
- 曾祥坤张俊辉石拓石拓
- 关键词：交通事故文本挖掘
