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關于唐探2的曼哈頓計量法

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發表于 2020-2-11 22:42:34 | 2020-3-30 14:05編輯
(轉)由于知識有限,這個曼哈頓計量法的名稱還真不知道導演從哪里copy的。不過根據后面的解釋這是推斷殺人犯居住地的一個數學模型,這個方法還算是有的,上面說的畫像中除了犯罪畫像還有地理畫像,這個地理畫像稱之為犯罪地理指標(criminalgeographicaltargeting),簡稱GCT。這個數學模型利用距離衰減函數,通過犯罪者棄尸的地點追尋到罪犯生活的方位,并通過犯罪者生活、工作、旅行等特征,推導出其接下來會在何時何地作案。GCT是一個很復雜的程序,光憑秦風在地上嘩啦那么幾下肯定是算不出來的。
這個數學模型是基于罪犯地理描繪的理論,即罪犯作案往往有個特定的“犯罪區域”。就連環殺手而言,遇害對象往往并非隨機,而是距離嫌疑犯住所呈規律性分布,他不會到離家太遠,不熟悉的地方作案;但另一方面,他們也很可能不會在離家很近的地方作案,以免被熟人發現。同樣這也是一種協助犯罪偵查的工具而已,未必能用來破案。
上面回答不夠全面,先說一下基本的概念吧,什么叫數學模型:

數學模型是運用數理邏輯方法和數學語言建構的科學或工程模型。數學模型所表達的內容可以是定量的,也可以是定性的,但必須以定量的方式體現出來。因此,數學模型法的操作方式偏向于定量形式。
說簡單點,歐拉公式、勾股定理這些都是簡單的數學模型。

好了,簡單的說完了,直接進入主題,2015年在《Geographical Science Research 》上Kan Dai, Weihong Li, Lei Wen, Yebin Chen,發布了一篇名為《Criminal Geographic Target Model Optimal Integrated Distance between Spatial Points of Serial Burglaries》的論文,翻譯過來就是《系列案件犯罪地理目標模型下空間點群綜合距離算法優化》。這是在美國頂級的犯罪學家Rossmo提出的地理畫像,犯罪地理指標(criminalgeographicaltargeting)的基礎上的一種優化算法。更加復雜的世界唯一一款成熟的地理畫像商業化軟件 Rigel 僅供部分世界頂級的警察機構
在論文里研究犯罪活動距離曲線寫到:

在統計犯罪距離形態時,本文選擇歐式距離、曼哈頓距離以及最短路徑距離三種距離模式進行統計分析。歐式距離是指兩點之間的直線距離,不考慮格網型路網的影響;曼哈頓距離是兩點間的直角折線距離,適用于路網呈規則格網分布的城市;最短路徑距離是利用 GIS 空間分析中的網絡分析,依據道路拓撲計算兩點間的最短路徑,得到的結果最為接近實際情況。
所以猜測影片中的“曼哈頓計量法”應該是在“曼哈頓距離”直角折線距離模式下計算概率表面預測犯罪人可能的居住地點的方法。

回到題主的問題,曼哈頓計量法怎么應用?這個提法有歧義,可以理解為如下兩個問題:

曼哈頓計量法在哪個領域應用;
曼哈頓計量法如何使用。
回答以上問題先統一一下思想,曼哈頓距離是研究犯罪活動距離曲線的其中一種方法,最終研究歸于犯罪地理畫像,所以這兩個問題可以狹義理解為:

犯罪地理畫像在哪個領域應用;
犯罪地理畫像法如何使用。
所以分開解釋,首先“犯罪地理畫像在哪個領域應用”,我在上面https://www.zhihu.com/question/267209613/answer/327832933。已經回答

也可以直接食用論文中的解釋:

犯罪地理畫像是一種利用與系列案件相關聯的地點來預測犯罪人可能居住區域的犯罪調查方法,其首要目的是幫助警察部門優選犯罪嫌疑人。犯罪地理畫像最早應用于系列謀殺、強奸、縱火等暴力犯罪的偵查,目前這種偵查技術已在美國、英國、荷蘭等歐美國家的警察局得到廣泛應用。Rossmo 博士的犯罪地理目標模型(CGT)是犯罪地理畫像的方法之一。
其次,犯罪地理畫像法如何
使用。

這種這么專業的數學模型還是直接下載《Criminal Geographic Target Model Optimal Integrated Distance between Spatial Points of Serial Burglaries》食用吧,鏈接如下:

http://www.hanspub.org/DownLoad/Page_DownLoad.aspx?DOI=10.12677/GSER.2015.41003&FileName=GSER20150100000_49383791.pdf
?
www.hanspub.org
不要被標題嚇到了,現感受一下論文的部分(有關于計算方法的---公式)
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4 | 發表于 2020-2-11 23:33:55 | 發自安卓客戶端
羅斯莫方法計算熱區,這個公式其實不難,主要是那4個未知數和這個想法很厲害
[已注銷]
該學員已被刪除
6 | 發表于 2020-2-12 09:16:56 | 發自安卓客戶端
有沒有沒有看懂得
4 | 發表于 2020-2-15 12:17:03 | 發自安卓客戶端
一臉懵逼
7 | 發表于 2020-2-15 13:59:56
已收藏,等我大學再看吧
1 | 發表于 2020-2-15 17:47:29 | 發自安卓客戶端
看了看一堆字母……
打擾了,再見.
這種公式不適合我
2 | 發表于 2020-2-16 10:16:47 | 發自安卓客戶端
我第二次看,還是什么都不知道
| 發表于 2020-2-17 16:48:27 | 發自安卓客戶端
只感覺好厲害好高深
| 發表于 2020-2-17 18:10:46 | 發自安卓客戶端
易經能算嗎
| 發表于 2020-2-19 16:05:28 | 發自安卓客戶端
有興趣的看看這個,看了估計能理解
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