Bayes条件概率理论在气味物证鉴定中的应用
本文应用Bayes条件概率原理探讨了气味物证鉴定结论可靠性的估算,以及鉴别犬头数、平时训练鉴别准确率与鉴定结论可靠性的关系。研究发现,Bayes条件概率模型适用于气味物证鉴定结论可靠性的估算。分析表明,在正常的气味鉴别过程中,一致认为犬数的增加可显著提高鉴定结论的可靠性,且犬的鉴别准确率愈高其鉴定结论愈可靠。3头犬鉴别准确率为80％时,鉴定结论的可靠性达91.43％:当准确率提高至90％或一致认定犬数增加至5头时,结论的可靠性达99％以上,接近DNA鉴定的水平。建议日常训练中统计犬的鉴别准确率,并进一步研究气味鉴别程序中的有关问题,规范鉴别过程,保证鉴定结论的可靠性。
气味鉴别 概率模型 鉴定结论 气味物证
刘湖 单军 刘锁英 徐汉坤 隋国旗
公安部南京警犬研究所 公安部沈阳警犬基地
国内会议
沈阳
中文
99-105
2007-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）