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基于范例推理的刑事判案咨询系统的设计与实现

徐英杰  
【摘要】: 司法腐败是当前我国民众反映最强烈的问题之一,同案不同刑是司法腐败的一个重要方面。随着我国政府对民生的日益关注,解决这一问题已经提到议事日程上来。公正是司法工作的生命线,要求对所有人要一视同仁,基于范例推理(Case-based reasoning,简称CBR)的核心是遵循先例,恰好能反映这一要求。本文站在法院的角度,重点研究法官如何充分利用既有生效范例,最大程度的减少同案不同刑的问题,实现司法工作的公平正义。 本文在研究CBR基本理论的前提下,重点对刑事范例特征权重的确定进行了分析与研究。在相似度计算中引入了基于最小二乘法的线性回归模型,利用最小二乘法的线性回归性,准确的确定各个范例特征的权重。 范例知识的检索与匹配是实现案例推理的关键,本文在范例的检索中采用粗糙集理论和相似度理论相结合,先用粗糙集理论去除冗余的范例决策表中的特征属性,再用相似度量理论来实现相似范例检索,提高了系统的效率。 本文还设计了基于粗糙集的分类算法,既能有效解决一人犯数罪的检索匹配问题,又能够人为的控制检索的精度,使检索的准确率和效率进一步提高。 本文将基于范例推理和基于规则推理应用在刑事判案中,根据专家的指导和审判领域的知识,依据刑事判案特点,提炼出刑事判案领域范例特征,建立刑事判案的范例库,将基于范例推理与基于规则推理有机结合,总结出刑事判案辅助决策模型,最终完成关于刑事判案的法律专家系统。


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