基于贝叶斯网络的刑事侦查决策模型研究

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1、摘要如今，刑事犯罪活动不断呈现出智能化、科技化、集团化、专业化的特点。为了有效地打击新形势下的刑事犯罪活动，刑事侦查者必须实行科学的侦查决策。如何选择和运用最优决策成为迅速破案的关键所在。1)针对此应用需求，本文将人工智能技术应用于刑事侦查中，提出了一种基于贝叶斯信念网的犯罪侦查决策模型，该模型能够根据已知的证据自动构建出可能性的犯罪场景并且设计出有效的证据收集策略，最后将此模型应用于刑事侦查辅助决策系统中，本文的主要工作如下：综述并归纳了刑事侦查决策系统的研究背景和研究内容：2)提出了一个基于贝叶斯信念网的场景空间的决策方法。重点解决了下面三个问题：曲

2、如何利用知识库中的场景碎片构建可能的场景空间b)如何利用基于贝叶斯诊断方面的知识来进行假设性的推理c1如何利用最大熵减少技术来选择调查行动。3)基于上述应用成果，给出了一个刑事侦查辅助系统的解决方案；关键词：知识库贝叶斯网络场景空间场景碎片刑事侦查AbstractNowadayscrimeactivitiesaretakingonintelligent、scientific、organizationalandspecializedtendency．Inordertostrikethecrimeactivitiesundernewcircumstances

3、，thecrimeinvestigatorsshouldcarryoutscientificcrimeinvestigationdecisions．Howtoselectandusethemostoptimaldecisionisimportanttosolvethecriminalcases．11inordertomeettheaboveneeds，thisthesiswillputforwardacrimeinvestigationdecisionsmodellingbasedonBayesiannetworkbyimplyingintelligen

4、ttechnologyintocrimeinvestigation．ThemodellingCanautomaticallyconstructhypotheticalcrimescenariosfromevidenceandprovideusefulevidencecollectionstrategiesandimplyintothecrimeinvestigationdecisionsystemeventually．Themaintaskofthepaperisasfollowing：SUlTmlarizetheresearchbackgroundan

5、dcontextofthecrimeinvestigationdecisionsystem；2)putforwardadecisionmethodofscenariospacebasedonBayesiannetworkThepaperfocusesonhandlingwimthefollowingthreequestions：a)howtocomposethescenariosfromtheknowledgebaseintoplausiblescenariospaceMhowtocreatehypothesisreasoningbyemployingB

6、MBDtechnologyc1howtodeterminewhichinvestigationtopractisewitIlthemaximumentropyreductiontechnique3)provideasolutionofthecrimeinvestigationaidsystembasedontheaboveachievements．keywords：knowledgebase，Bayesiannetwork，scenariospace，scenariofragmentcrimeinvestigation2河海大学硕士学位论文致谢本文得到江

7、苏省自然科学基金(BK2005027)和江苏省社会发展计划(BS2005059)的资助，在此表示衷心的感谢!在河海大学就读硕士的两年半时间中，我得到了许多老师、同学、朋友的悉心指导、真诚鼓励和无私帮助。没有他们，我无法获得现在的成绩。在此对他们一并表示感谢!特别要对以下诸位表示由衷的感谢；衷心感谢导师李训铭教授!本人在研究生的课程学习到论文写作期间受到李老师的亲切关怀和悉心指导，他～直在思想和学习上给我教诲和帮助。他对我的严格要求和谆谆教导，使我在现在和以后的学习、工作中都受益匪浅。由衷感谢南京大学的王崇骏博士，他从论文的选题、开题、课题的研究、直到论文

8、的撰写期间都给予了我精心的指导和无氍的帮助!感谢南大的孙江文同学在写论文过程中给