期刊简介
刊名:中国人民警察大学学报
原刊名:武警学院学报
英文刊名:Journal of China
People’s Police University
出版周期:月刊
出版地:河北省廊坊市
语种:中文
主管:中华人民共和国公安部
主办:中国人民警察大学
主任:刘彦超
副主任:杜 彬
主编:刘彦超
副主编:李 蕾
ISSN号:2097-0900
CN号:13-1434/G4
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公安派出所减负困局何解？——基于形式权威与实际权威分离理论的视角
武西锋;黄韦铖;切实解决公安派出所负担重的现实难题，推动职能转变，是提高公安机关治理能力的必然要求，然而现有研究多聚焦局部工作优化，缺乏深层次的理论观照。权威分离理论认为，不确定性和软信息是导致权威分离的重要原因。构建分析框架研究发现，上级形式权威过度集中与基层实际权威的知识优势未能有效互补，基层陷入负荷累加、效能衰减的循环，是公安派出所负担重的主要症结。一方面亟须重塑考核体系、分流非警务事务、激活人才效能破解不确定性困境，另一方面亟须通过构建三位一体教培模式、代际经验转化、技术赋能弥合无形知识缺口，推动形式权威与实际权威的有机统一，重构公安派出所权责配置，破解负担重的现实难题，加快形成和释放公安机关新质战斗力，推动公安工作高质量发展。
不同耐力训练方法对公安院校学生耐力素质影响效果分析
夏秋阳;为比较不同耐力训练方法对公安院校学生耐力素质影响效果差异，寻求更加高效的训练方式，以中国人民警察大学30名学生为实验对象，并将其随机分成持续训练组（CT组）、间歇训练组（IT组）、乳酸阈值训练组（LT组）3组，分别进行为期4周的耐力训练。结果发现：3种训练方法均可提升公安院校学生1 000 m跑成绩和最大摄氧量，但提升效果并不明显；在乳酸峰值和乳酸清除效率方面，间歇训练法和乳酸阈值训练法要比持续训练法更具有优势。
人工智能赋能犯罪现场勘查工作研究
贾永生;当前，人工智能技术辅助犯罪现场勘查工作成为发展趋势。人工智能在犯罪现场勘查工作中的系统性应用，辅助犯罪现场勘查指挥、提升现场处置条件与保护措施模式、赋能犯罪现场访问工作、智能化搜集检测痕迹物证、智能化完成记录工作、辅助犯罪现场分析与重建，可显著提升执法效率与科学性。构建全面优化的人工智能+犯罪现场勘查生态系统，可为全面推进智慧侦查提供有力的“人机协同”支撑，更好地契合“专业+机制+大数据”新型警务运行模式创新发展。
基于GIS技术的多特征犯罪时空序列预测模型构建
陈晨;蔡欣怡;犯罪时空预测是预测性警务的重要工作，借助地理信息系统（GIS）技术引入细粒度特征，可实现数据扩增，从而有效提升风险预警的准确率。基于日常活动理论，结合天气、交通密度、兴趣点（POI）分布及监管力量间距等多维特征，构建多特征预测模型，并采用七种机器学习方法进行评估。结果表明，长短期记忆（LSTM）模型在时空序列预测中表现最为优异，在百米网格尺寸下预测精度评估指数（PAI）值达到205.031。多特征模型较单变量模型在犯罪预测能力上有显著提升，可多预测约17%的犯罪总数，为大数据时代下警务决策提供了新的理论依据与实践路径。
人工智能算法驱动下“情指行”一体化在警格治理中的应用
缪宁;陈思凝;牛立全;兰芳;薛惠文;刘刚;随着智慧警务战略深入实施，基层警格治理中“情指行”一体化机制面临情报感知不准、指挥决策不灵、行动响应不畅等现实挑战。基于复杂适应系统理论与多主体协同博弈模型，构建智能算法驱动的理论框架，系统阐释其在优化警格治理的情报精准感知、指挥动态决策与行动协同响应中的核心作用。研究从情境语义感知、干预导向预测、动态闭环治理、组织流程再造、警格网格协同及警务人才战略六个维度，提出“情指行”一体化的优化路径赋能警格治理。通过算法赋能与机制重构，推动警格治理从“工具性赋能”向“范式性重构”跃迁，为提升公安工作现代化水平提供理论依据与实践参考。
