一种基于ahp的量化罪犯倾向性及危险度方法和系统的制作方法
【专利摘要】本发明涉及计算机信息系统中的大数据处理技术，具体涉及一种基于AHP的量化罪犯倾向性及危险度方法和系统，通过计算流量调度优化算法，实现业务数据的高效采集、抽取；并基于狱情分析器，采用AHP算法，对罪犯的倾向性及危险度进行量化并分级。本发明给出了一种量化罪犯倾向性及危险度的方法和系统，将监狱业务信息进行了有效的处理和利用，通过两两比较矩阵算法，避免由于一次失误导致排序遭到破坏，解决了难以量化罪犯倾向性及危险度的难题。
【专利说明】 —种基于AHP的量化罪犯倾向性及危险度方法和系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及计算机信息系统中的大数据处理技术，具体涉及一种基于AHP的量化罪犯倾向性及危险度方法和系统。
【背景技术】
[0002]随着监狱信息化的发展，建设了包括罪犯狱政管理系统、刑法执行系统、生活卫生系统、亲情电话系统、会见管理系统、心理咨询系统等一大批罪犯管理业务系统；包括视频监控系统、门禁系统、报警系统、数字电网、外来车辆人员进出管理系统、应急指挥辅助决策系统等一大批安全防范系统。这些系统的建设为监狱狱情的收集、分析、研判提供了大量的、有效的基础性数据。但对这些系统产生的信息还没有进行有效的处理和分析，目前在监狱管理中只是提出罪犯分类的方法，提出了人身危险性的基本理论，根据刑期去对服刑人员做简单分类，在实际操作中很难对服刑人员的危险度进行评判。
【发明内容】
[0003]本发明目的提供一种基于AHP的量化罪犯倾向性及危险度方法与系统，通过计算流量调度优化算法，实现业务数据的高效采集、抽取；并基于狱情分析器，采用AHP算法，对罪犯的倾向性及危险度进行量化并分级。本发明提供的方案如下:
[0004]一种基于AHP的量化罪犯倾向性及危险度方法，包括以下步骤:
[0005]I)采集监狱服刑人员的档案信息，将其存入了数据中心；
[0006]2)将监狱各个业务系统，包括会见系统、亲情电话系统、一卡通系统、心理咨询系统、计分考核系统、狱侦管理系统、点名系统、仿真实训系统、综合评估系统与数据中心进行连接，将其产生的信息实时传入数据中心；
[0007]3)将数据中心的服刑人员信息根据改造信息、外部因素、监狱环境、个人状况、狱侦状况、反常信息进行分类存储；
[0008]4)调用数据中心中分类存储服刑人员信息，以罪犯倾向性及危险度为目标分别对服刑人员的年龄、学历、犯罪类型、余型、异常事件下对逃脱、行凶、自杀、破坏、其他构造各指标两两比较判断矩阵；
[0009]5)在单一准则下，采用1- 9比例标度法对构造的两两比较判断矩阵进行综合分析，对各指标之间进行两两对比之后，得出服刑人员的罪犯倾向性及危险度，并采取措施加以防范。一种基于AHP的量化罪犯倾向性及危险度系统，包括数据采集服务器、数据中心、数据分析服务器、数据挖掘服务器、调度服务器和认证服务器，数据采集服务器分别与各监狱业务系统、数据中心、调度服务器和论证服务器相连，数据分析服务器分别与数据中心、数据挖掘服务器、调度服务器和认证服务器相连。
[0010]本发明的有益效果:
[0011]本发明给出了一种量化罪犯倾向性及危险度的方法和系统，将监狱业务信息进行了有效的处理和利用，通过两两比较矩阵算法，避免由于一次失误导致排序遭到破坏，解决了难以量化罪犯倾向性及危险度的难题。
【专利附图】
【附图说明】
[0012]图1是一种基于AHP的量化罪犯倾向性及危险度方法不意图；
[0013]图2是罪犯倾向性及危险度两两比较判断矩阵构造示意图。
【具体实施方式】
[0014]下面结合具体实施例对本发明进行进一步描述，但本发明的保护范围并不仅限于此:
[0015]如图1所示，一种基于AHP的量化罪犯倾向性及危险度方法，包括以下步骤:
[0016]I)采集监狱服刑人员的档案信息，将其存入了数据中心；
[0017]2)将监狱各个业务系统，包括会见系统、亲情电话系统、一卡通系统、心理咨询系统、计分考核系统、狱侦管理系统、点名系统、仿真实训系统、综合评估系统与数据中心进行连接，将其产生的信息实时传入数据中心；
[0018]3)将数据中心的服刑人员信息根据改造信息、外部因素、监狱环境、个人状况、狱侦状况、反常信息进行分类存储；
[0019]4)如图2所示，调用数据中心中分类存储服刑人员信息，以罪犯倾向性及危险度为目标分别对服刑人员的年龄、学历、犯罪类型、余型、异常事件下对逃脱、行凶、自杀、破坏、其他构造各指标两两比较判断矩阵:
[0020]A=(Bij)nxn
[0021]在单准则下分别构造，即在G下对C1C2C3C4C5,构造A ;分别在C1C2C3C4C5下对A1A2A3A4A5 构造 A。
[0022]5)在单一准则下，采用1- 9比例标度法对构造的两两比较判断矩阵进行综合分析，对各指标之间进行两两对比之后，得出服刑人员的罪犯倾向性及危险度，并采取措施加以防范。建立1- 9比例标度表，如表1所示:
[0023]
【权利要求】
1.一种基于AHP的量化罪犯倾向性及危险度方法，其特征在于包括以下步骤: 1)采集监狱服刑人员的档案信息，将其存入了数据中心； 2)将监狱各个业务系统与数据中心进行连接，将其产生的信息实时传入数据中心； 3)将数据中心的服刑人员信息根据改造信息、外部因素、监狱环境、个人状况、狱侦状况、反常信息进行分类存储； 4)调用数据中心中分类存储服刑人员信息，以罪犯倾向性及危险度为目标分别对服刑人员的年龄、学历、犯罪类型、余型、异常事件下对逃脱、行凶、自杀、破坏、其他构造各指标两两比较判断矩阵； 5)在单一准则下，采用1- 9比例标度法对构造的两两比较判断矩阵进行综合分析，对各指标之间进行两两对比之后，得出服刑人员的罪犯倾向性及危险度，并采取措施加以防范。
2.根据权利要求1所述的一种基于AHP的量化罪犯倾向性及危险度方法，其特征在于，步骤2)所述的监狱各个业务信息系统包括会见系统、亲情电话系统、一卡通系统、心理咨询系统、计分考核系统、狱侦管理系统、点名系统、仿真实训系统、综合评估系统。
3.一种基于AHP的量化罪犯倾向性及危险度系统，其特征在于包括数据采集服务器、数据中心、数据分析服务器、数据挖掘服务器、调度服务器和认证服务器，数据采集服务器分别与各监狱业务系统、数据中心、调度服务器和论证服务器相连，数据分析服务器分别与数据中心、数据挖掘服务器、调度服务器和认证服务器相连。
【文档编号】G06F19/00GK103761449SQ201410057927
【公开日】2014年4月30日 申请日期:2014年2月20日 优先权日:2014年2月20日
【发明者】黄步添, 钱和良, 施政, 金晓东 申请人:杭州华亭科技有限公司