大数据驱动下的刑事审判专家系统建模分析

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。

基于机器学习的司法数据分析及建模研究——以“故意伤害罪”为例

当今社会,司法审判工作日益受到人民与社会的关注,其合理性常常被视为国家司法机关执法公正有效的重要评价标准之一。运用大数据挖掘技术对故意伤害罪判决刑期进行有效预测,能够科学地提高司法审判公正性,并为国家法律制度的进一步完善提供理论依据。本文通过采集近几年贵州法院"故意伤害罪"案由的数据信息,然后运用CRF等技术进行数据预处理,进而通过对模糊C均值聚类、主成分分析、深度神经网络和岭回归等多种典型机器学习算法的比较和融合,构建故意伤害罪判罚刑期预测的专家系统模型。通过理论分析和实验验证,该模型对判罚刑期具有精准的预测效果。结果表明,文章基于机器学习方法搭建的专家智能审判系统模型对审判机关判案具有较高的利用价值。