基于粗糙集理论的数据情报侦查决策研究

鉴于在传统数据情报侦查决策中存在数据决策生命周期性短、运算挖掘实时性适应难、决策冗余性和离群性较多等突出问题,引入基于粗糙集理论的数据情报侦查决策研究范式。以粗糙集理论数据情报侦查决策的内涵与属性为研究逻辑起点,提出粗糙集理论数据情报侦查决策的评价指标,构建粗糙集理论数据情报侦查决策的挖掘流程,探讨粗糙集理论数据情报侦查决策的应用方法。这不仅能够提升数据情报侦查决策关联规则的精确性,还能够强化数据情报侦查决策运算挖掘的鲁棒性和容错性,增强数据情报侦查决策运用的正向同配属性关系,从而实现粗糙集理论数据情报侦查决策的应然价值效果。

生成式人工智能数据情报侦查决策研究——以ChatGPT为例

ChatGPT凭借在情景对话理解、启发式内容生成、文本语言训练解析及模型序列任务执行等方面的超强深度机器学习,给“人工智能+”时代数据情报侦查决策创新发展带来了巨大的机遇和挑战。以ChatGPT数据情报侦查决策的研究缘起为逻辑起点,提出ChatGPT数据情报侦查决策的赋能创新,构建ChatGPT数据情报侦查决策的框架流程,探讨ChatGPT数据情报侦查决策的风险防控路径。提升多模态数据情报运算挖掘的收敛速度和增强构建数据情报侦查决策关联规则的精确性,提升多模态数据解析的生命周期和拓展数据情报侦查决策的场景应用,创新和拓展“人工智能+”时代数据情报侦查决策的新模式,推动形成ChatGPT循证引领数据情报侦查决策的新质公安战斗力。

基于开源数据的情报侦查方法研究

针对传统情报侦查中数据种类复杂敛散、聚类质量差和周期长、全局智能关联情报价值低等突出情报侦查问题,引入基于开源数据的情报侦查方法研究范式。以开源数据情报侦查的内涵与属性为研究逻辑起点,提出开源数据情报侦查的平台设计方案,构建开源数据情报侦查的流程模型,并对开源数据情报侦查的应用方法展开探讨。这不仅使侦查人员能够对数据犯罪情势的生存与发展态势展开快速高效的算法解析和促进不同开源数据情报源之间的互相融合,而且还能够帮助其提升情报侦查价值需求深挖的协同性和情报侦查决策应用的同配性,全面提高挖掘与分析算法的准确度和精确度,从而实现开源数据情报侦查的应然价值和实然效果。