基于概率图模型的危险驾驶罪刑期预测

陈鸿旭; 陈铁今; 王皓; 田维; 胡兵; 王竹

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基于概率图模型的危险驾驶罪刑期预测

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摘要

针对司法实践中对于可解释性及预测性能的需求,本文提出了一种基于概率图模型的量刑智能辅助方法.该方法以量刑要素为基石建立含有隐节点的概率图模型,由极大似然准则估计刑期分布的参数,进而计算分布的数学期望得到预测值.关于危险驾驶罪的实验结果表明,概率图模型的预测准确率优于决策树和神经网络等对比模型,且具有良好的可解释性.

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来源
《四川大学学报：自然科学版》 |2022年第6期|7-12|共6页
作者
陈鸿旭; 陈铁今; 王皓; 田维; 胡兵; 王竹;
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作者单位

四川大学数学学院;

西南石油大学法学院;

四川大学法学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类应用数学;
关键词
概率图模型; 刑期预测; 危险驾驶罪; 量刑要素;

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