遏止刑讯逼供的方法分析

刑讯逼供是一种丑恶的历史现象,在建立社会主义法治国家的进程中必须通过确立疑罪从无,辅以口供补强规则;改革现行刑事侦查体制,规范和控制侦查权利,加强对侦查的监督和制约;取消如实回答义务,赋予犯罪嫌疑人沉默权,确立不被强迫自证其罪规则;强调依法取证,确立非法取证的排除规则,建立法定证据制度;确立举证责任倒置原则;扩大律师在刑事诉讼中的作用;树立正确的执法理念等措施来加以遏制。     

一种D-S证据推理的BPA获取方法

针对多传感器数据融合中D-S证据推理方法的基本概率赋值获取存在主观性的问题,结合粗糙集理论,通过定义规则强度和决策扩充规则,提出一种基于决策表的证据获取和基本概率赋值客观确定方法,并以具体算例验证了方法的正确性和有效性。     

一种基于相关证据的数据融合算法

根据Dempster-Shafer证据理论和相关证据合成方法，将证据合成算法应用于神经网络分类器中，以提高分类器的分类精度。在UCI数据库的分类中的应用结果，证明了该方法的有效性。     

D-S证据理论在壁画图像修复算法的研究

对几种主要的图像修复算法进行了分析研究,在D-S证据理论与Criminisi算法相结合的壁画修复算法基础上,对最佳样本块的搜索进行了改进,考虑到在匹配准则上加入像素的物理距离(DIS)来选择最优的匹配结果,减少其修复错误.且定义了新的评价度函数Q,是基于峰值信噪比测度(PSRN)与结构相似度(SSIM)相结合的评价方法,并通过仿真实验证明算法的有效性,为今后壁画数字化保护提供了参考.     

基于证据理论的AUV目标识别研究

根据D2S证据理论能很好表示“不确定性”和“不知道”的特点,对比不同的数据融合算法,在分析D2S证据理论的性能特点基础上,提出了一种基于自主式水下航行器的扫描声纳和水下摄像机两种视觉传感器采集信息的基本概率分配函数的方法和规则,并且分析了自主式水下航行器上的扫描声纳和水下摄像机这两种视觉传感器的信息在目标位置求解中的应用,同时利用Dempster合并规则,分析计算这两种视觉传感器在自主式水下航行器进行目标类别识别时的合成融合值.通过列表分析,表明增加了目标识别的可信度,减少了目标的不确定性.     

基于信息融合技术的电机故障诊断

为了能够从多方面反映电机系统状态,实现对电机故障模式的自动识别与准确诊断,将信息融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统。在数据融合级上,将故障特征量进行分类处理,然后,采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用DempserShafer(D-S)证据理论融合算法对各证据进行融合,最终,实现对电机故障的准确诊断。诊断测试试验证明:该诊断系统提高了电机故障诊断的精度,并能满足诊断的实时性要求。     

基于证据理论的群组层次分析法判断矩阵集结方法

针对现有群组集结方法关注于专家权重和集结元素之间相似性,缺少对层次分析法(AHP)判断矩阵元素一致性考虑的不足,提出一种基于证据理论的群组AHP判断矩阵集结方法。该方法以群组AHP判断矩阵元素的相似性和一致性为证据源,采用DS证据理论计算上三角元素的合理性指标值;并以该指标值为边权计算最大生成树和相对应的完全一致矩阵;该方法在完全一致矩阵和PG算子集结矩阵的约束下,结合残缺元素的修复策略,计算满足最优相似一致度的群组集结结果。通过算例分析,说明该方法的可行性与有效性。     

我国刑事证据规则的反思与完善

刑事证据规则,是指公安机关、检察机关和审判机关在刑事诉讼过程中依照刑事诉讼法律统一适用和规范发现、收集、提取、分析、鉴别、采信和适用刑事诉讼行为的条件和标准。随着我国刑事诉讼法再修改立法活动的展开,刑事证据规则的构建和完善成为学术界和实务界普遍关注的热点问题,构建符合刑事诉讼需要的证据规则对于保证刑事诉讼质量和完善刑事立法具有重大的现实意义。一、我国刑事证据规则的立法现状我国的刑事证据制度的核心内容可概括为＂重证据,重调查研究,不轻信口供,严禁刑讯逼供＂这不同与大陆法系＂自由心证＂或＂内心确信＂的证据制度,也不同于英美法系＂以严格的证据规则对证据的可采性予以合理的限制＂的证据制度。     

威廉姆森对先验-后验之分的两个挑战

自康德以来,先验-后验之分就在哲学中扮演着重要的角色。但是,威廉姆森在最近的著作中对其认识论价值提出挑战。他的论证可以区分成两个不同的挑战:一是某些基于想象的知识案例并不能恰当的归类为先验或后验;二是此类反例可以扩展到先验或后验的范例,前者包括逻辑和数学知识,后者包括科学知识。尽管他的第一个挑战可以得到合理的辩护,第二个挑战却面临难以克服的困难。即使威廉姆森成功地给出了不能适当地归类为先验或后验的例子,他将其反例推广到先验和后验之范例的尝试也并未成功。因此,那些试图坚持认为先验-后验之分具有重要价值的人仍然可以通过接受第三类知识来避免威廉姆森的一般性批评。     

基于证据推理规则CS-SVR模型的锂离子电池SOH估算

锂离子电池健康状态(SOH)的准确性影响电池的安全性和使用寿命.针对锂离子电池SOH估算问题,提出一种基于证据推理(ER)规则的布谷鸟搜索支持向量回归(CS-SVR)的SOH估算模型,并利用NASA Ames研究中心的锂离子电池数据集进行SOH估算试验.该方法以电池放电循环的平均放电电压和平均放电温度为模型输入,利用E...