贝叶斯网络在刑事审讯辅助决策支持中的应用

论文题目: 贝叶斯网络在刑事审讯辅助决策支持中的应用

论文类型: 硕士论文

论文专业: 计算机应用技术

作者: 马霖

导师: 王秀坤

关键词: 刑事审讯,知识发现,数据挖掘,贝叶斯网络

文献来源: 大连理工大学

发表年度: 2005

论文摘要: 刑事审讯是公安系统中最重要、最复杂、涉及范围最广的任务之一。审讯工作的基本研究对象是受审查人的心理活动和他们在不同审讯阶段的行为表现。经过数十年的发展历史和国内外对犯罪行为的研究,现在已经形成了一个科学的系统结构——犯罪心理学。这一系统化的知识隐藏在公安系统中大量的犯罪案件信息之中。现有的审讯过程浪费大量的人力和物力,存在误判、漏判的现象,并且存在因为处理时间缓慢而导致贻误破案时机的情况。另外目前在该领域,还存在许多零散的、具有相当规模的业务数据分布在各个不同的部门;各个部门的数据独立处理,需要人工建立联系,效率低下;并且对信息的处理还基本停留在增、删、改、查询等传统功能上,缺乏智能化的统计与分析功能。本文是以大连市公安局项目刑事审讯辅助决策支持系统作为研究背景。刑事审讯辅助决策支持系统是一个大型综合系统,旨在综合分布的业务数据;对数据进行复杂处理并生成标准报表;挖掘隐藏在刑事审讯数据之中的知识和规则;提供信息分析、推理和预测等功能,辅助办案人员处理案件。其中包括刑事审讯信息管理和刑事审讯辅助决策支持两大部分。本文对贝叶斯网络的知识发现与决策支持理论进行了研究,并以贝叶斯网络为工具,针对刑事审讯中的审讯目标、审讯方式、审讯策略和方法、审讯语言和审讯环境等问题进行研究,给出了部分刑事审讯相关的贝叶斯网络模型,包括犯罪嫌疑人心理特征分类的贝叶斯网络模型,审讯目标模型和审讯对策模型。审讯目标的意义十分重大,是审讯任务的指导纲领。将审讯目标模型推理出的审讯目标信息与心理特征分类模型推理出的分类信息相结合,能够为审讯工作提供一系列的辅助决策方案,如提问问题类型、心理对策和审讯方法等。最后对刑事审讯系统进行了分析和总结。另外,本文细化和补充了刑事审讯信息的部分属性,建立了知识库,并将系统框架与具体的数据挖掘算法相结合,完成了刑事审讯辅助决策支持系统的原型。经过试验测试,得到公安专业人士的认可。

论文目录:

摘要

Abstract

引言

1 基础知识综述

1.1 数据挖掘

1.2 知识发现

1.3 知识发现的处理过程

1.4 数据挖掘技术

1.5 贝叶斯网络与知识发现

1.6 决策支持系统

1.7 研究概况及发展趋势

2 需求分析

2.1 需求描述

2.2 功能需求

2.3 系统说明

2.4 系统流程

2.5 数据ER图

3 贝叶斯网络分析

3.1 图模型方法

3.1.1 贝叶斯网络

3.1.2 贝叶斯网络与刑事审讯

3.2 贝叶斯网络学习

3.2.1 结构学习

3.2.2 参数学习

3.3 贝叶斯网络推理

3.3.1 贝叶斯网络的推理形式

3.3.2 随机样本推理算法

4 原型系统设计

4.1 模块总体设计

4.2 详细设计

4.2.1 问题定义

4.2.2 变量定义

4.2.3 数据采集

4.2.4 网络学习

4.2.5 网络推理

4.2.6 网络管理

5 测试实验

5.1 犯罪嫌疑人个性心理特征分类模型

5.2 审讯目标模型

5.3 审讯对策模型

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致谢

发布时间: 2008-06-30

参考文献

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