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为了在涉案人群中实现计算机识别犯罪嫌疑人，协助办案并提高办案效率，提出了一种基于Probit模型的犯罪嫌疑人判定技术．采用聚类的分离算法、关联算法以及Probit模型的显著性水平参数发现重要属性，通过对重要属性提取后的数据进行训练得到犯罪风险判定模型．实验结果表明，该方法对嫌疑人判定的平均准确率达到90．5％，平均查全率达到92．7％，判定效果较好．