【摘 要】
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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
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海最闻信息科技有限公司
【基金项目】
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上海市自然科学基金(18ZR1427100).
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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。
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