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基于贝叶斯网络的精神障碍者暴力危害行为智能预警模型的构建

摘要:近年来,严重精神障碍者所致重大刑事案件频发。随着脑科学的发展,精神障碍的发病机理、治疗方法等研究有了很大进展,然而在精神障碍者暴力危害行为防控领域的研究却进展不大,其中,对精神障碍者的暴力危害行为缺乏科学的预测机制是重要原因之一。在此提出将近年来在医学、社会学领域得到广泛应用的贝叶斯网络方法应用于精神障碍者管控领域,对照常规预测评估工具,将各类风险因子纳入到具有因果关联的网络结构中,构建精神障碍者暴力危害行为发生风险的拓扑结构,通过预警模型的风险水平等级划分而直观地展示风险因素的影响,构建基于人工智能的对精神障碍者暴力危害行为的风险预警模型,并对其在严重精神障碍者管控实践的运用上提出展望。

关键词:
  • 贝叶斯网络  
  • 精神障碍者  
  • 暴力危害行为  
  • 风险预警  
  • 人工智能  
作者:
向静; 陈东曦
单位:
重庆市高校物证技术工程研究中心; 西南政法大学; 重庆市高校刑事科学技术重点实验室; 特殊人群心理与智能管控研究中心; 重庆401120
刊名:
中国人民公安大学学报·社会科学版

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中国人民公安大学学报·社会科学版紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:10-1450/C。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于1985年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。

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