大数据驱动下的刑事审判专家系统建模分析

司卫云; 宋燕; 戴非凡; 倪进平; 杨桂松; 李常青

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本文基于近几年贵州高级人民法院"故意伤害罪"案由的多维度大样本数据,设计了一种融合FCM聚类、PCA降维、基于PSO优化的DNN、极限随机树等多种机器学习算法的司法智能专家审判系统。同时,比较了有无PSO算法优化的DNN模型在分类上的效果,并对比了不同模型的预测精度。通过理论与实验的结合分析发现,本文设计的模型在案件分类与刑期预测结果上表现出了较好的效果,能更科学有效地辅助司法机关在量刑过程中减少主客观偏差,实现司法公平公正。

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来源
《智能计算机与应用》 |2020年第1期|123-127|共5页
作者
司卫云; 宋燕; 戴非凡; 倪进平; 杨桂松; 李常青;
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作者单位

上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093;

上海最闻信息科技有限公司上海201210;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP311.13;
关键词
故意伤害罪; 智能专家审判系统; 机器学习; PSO算法; DNN模型;

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