人工智能犯罪预测预警应用系统的探索

摘要

近年来,随着科技发展的日新月异,犯罪手段与形式也在不断变化,仅通过经验来判别犯罪的可能性已难以保证判断的准确性.而公安信息系统的预警功能当前主要偏向一般性的、相对抽象的、众所周知的、与具体实务工作相距较远的犯罪“大趋势,大走向”,如果要对个人尤其是重点人员的犯罪行为进行预测预警则需要在众多的系统中收集大量、广泛的数据,并将这些散乱的信息有效地收集融合在一起,挖掘隐藏在信息之下的潜在规律.本文尝试通过成都四方伟业人工智能平台SDC Miner,利用人工智能和贝叶斯网络相关的理论和方法,构造智能感知预警预测模型,挖掘海量警务数据之间的关联性,从而形成有效防控犯罪发生和重大恶性案件爆发的一套运行机制,以辅助警务人员进行准确的判断,提高其办事效率.