简介:ICO(InitialCoinOfferin曲传销是一种未经批准非法公开融资和非法发售代币票券的新型金融传销模式,严重干扰金融秩序、破坏社会稳定。如何有效地实施ICO监管并对ICO进行传销定性成为经济犯罪侦查研究的重要方向之一.针对此问题.提出了一种基于支持向量机的ICO传销类罪模型.利用该模型对难以定性的ICO进行分类.从而实现对未定性的ICO进行判定.采集了180种ICO相关数据.提取出15个ICO传销类罪模型的评价指标.建立了基于支持向量机的ICO传销类罪模型.对难以定性的ICO进行分类.随后利用150组ICO数据作为支持向量机的学习样本.再对30组ICO合法性进行分类研究.实验结果表明该模型的分类结果准确率高达90%.在ICO传销类罪推定上具有良好的应用。今后.可以利用深度学习的方法对ICO的定性问题进一步分析。
简介:2017年,我国城市出现的最大变化,那就是似乎在一夜之间,共享单车铺满了城市的大街小巷。这种经济而又便利的出行方式,打通了城市交通的'毛细血管',帮助市民解决了在汽车时代难以解决的'最后一2017年,共享单车盛行于我国的大中城市中。交通部数据显示,截至2017年7月,全国共享单车相关企业累计投放车辆已经超过1600万辆,已经1.3亿人次注册使用。也就是说,平均每十个人之中,就有一个人使用过共享单车。
简介:不确定性是数据的固有属性,在实验过程中由于仪器的限制或者收集过程中的误差都会造成数据的不确定性。数据挖掘算法在处理不确定数据的相关研究尚处于初级阶段,不确定数据聚类是不确定数据研究中的典型问题,已有一些聚类算法被应用到处理不确定数据,如UK-means等。无论是UK-means还是FDBSCAN都仅仅考虑了不确定数据之间的几何距离,而没有考虑到不确定数据之间的概率分布差异。然而,概率分布特征是不确定数据的本质特征,考虑不确定数据的概率分布能够更准确度量不确定数据间的距离,从而提高聚类算法的性能,本文使用核函数度量不确定数据与类中心的距离,然后使用UK-means算法聚类不确定数据,通过大量实验验证了本文提出的距离函数优于使用欧式距离期望的UK-means方法。