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求数学建模高手提供一点点思路请您提供一点点思路就好.当前,一类针对可信度计算问题在各类学术领域呈现出蓬勃的发展趋势.我们使用对犯罪嫌疑人辨识这个背景来描述这个问题.假设一个

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求数学建模高手提供一点点思路
请您提供一点点思路就好.
当前,一类针对可信度计算问题在各类学术领域呈现出蓬勃的发展趋势.我们使用对犯罪嫌疑人辨识这个背景来描述这个问题.
假设一个社区警局需要监视n个犯罪嫌疑人X1,X2,…,Xn;这些犯罪嫌疑人会在本社区内引发诸如盗窃之类的民事案件.在某确定日期t,公安干警会观测这些嫌疑人的日常情况C ( X ,t ).若C ( X ,t ) = 1,我们认为此嫌疑人进行了可疑的异常行为,反之则无.同时,每天干警会接到社区内是否确实发生民事案件的状态反馈A ( t ),当A ( t ) = 1时,存在一起民事案件发生.这样的观测记录可以用下表来描述:
t X1 X2 X3 X4 A
1 0 1 1 0 0
2 1 0 1 1 1
3 0 1 1 0 1
… … …
我们认为,这些案件只可能由这些犯罪嫌疑人的某些或全部所造成(即不考虑外来流动分子因素),同时,针对案件存在不确定的犯罪模式,它们包括以下几种可能形式:
(1) 单独作案;
(2) 某二/三/四……个人合伙作案;
(3) 某二/三……个人之间存在仇恨,一旦其中数个作案则另一些人不会作案;
(4) 以上各种状况的组合.
请你根据附件1中的数据找出可能的犯罪者和犯罪模式.案件对应的犯罪模式在当前数据中保持不变.对于你找到的结果,评判其正确率.
(附件1.txt:第一行标明了嫌疑人Xi,从第二行开始为每天嫌疑人们的行为观测C和状态A数据.数据共500组.)
你可能发现,针对一批“行为观测-状态”数据,可能存在多种犯罪模式,而它们均能够有效地解释数据.干警们为此改进了统计方式.在新的统计模式下,A不再是布尔整数,而是一个位于 [ 0 ,1 ] 区间内的浮点数,它的值的大小反映了民事案件危害的严重程度.每天干警们接到数类( > 1 )民事案件,每种案件对应一种犯罪模式.我们认为,对于每一类不同的犯罪模式,其所能够造成的社会危害也不相同,且为一 [ 0 ,1 ] 区间内浮点数;状态A则为危害相加.每类案件对应的犯罪模式在当前数据中保持不变.
请你根据附件2中的数据,找出可能的几类不同犯罪模式及其犯罪者.对于你找到的结果,评判其正确率.
(附件2.txt:和附件1的格式类似)
我只要一句话的思路而已.
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