量刑过程本身就是一个由抽象到具体、从模糊到精确、不确定变为确定的过程,如何实现这个过程,这正好给了软计算以用武之地.作者在学习了量刑理论之后,分析了目前的一些量刑模型,提出了自己的拙见;接着从模糊数学和神经网络两方面着手,结合法学理论,对量刑的数学模型进行了深入的研究,提出了自己的看法.首先,运用模糊理论上的知识建立两个数学模型,分析量刑情节如何量化的问题.这些模型完全不同于简单的评分办法,应该说更具合理性.然后,建立了一个神经网络(BP网络)量刑模型,该模型彻底摆脱了情节量化后简单相加减的思路,提出了使用网络的复杂映射的功能来处理量化后的情节,而且这样的模型,其对应的算法是能够自我学习的,可以学习相关的知识,使得这样的自身具有自我学习的功能,能够适应法规的变化.最后,该文试着把模糊理论和神经网络结合起来,建立模糊神经网络的量刑模型,这样可以集模糊理论和神经网络理论的优势于一体.这样的模型应该说是最理想的.探讨上述量刑模型,一个重要的应用就是开发量刑专家系统.这样的专家系统的开发包括整体设计、界面设计以及算法设计等几部分,其中,算法设计应该说是核心,采用什么算法,取决于采用什么样的量刑模型,该文采用BP网络作为量刑的核心算法.最后,作者采用C++builder编程工具开发了一个具有较高智能的量刑专家系统.可以说用计算机来实现量刑意义是重大的,这不仅保证量刑的公正、公开、公平,节约大量的司法资源,而且可以对广大的普通群众提供法律支持.这也是作者选择该课题的初衷.