“比如这条和这条。”林朝夕用手指着报案记录中两条报告,“条显示逃犯在城东,另条显示在城西,但如果前个时刻报告也显示嫌犯在城东,那城西报告显然可信度偏低。”
“也正因为这样,在t+1时间内,城西这条道路附近目击事件赋值更高。”老王接着说。
“嗯。”
“所以要用贝叶斯网络?”老王说,“重复多次使用贝叶斯定理,随着证据越来越多,不断更新后验概率,弥补主观判断赋值后造成偏差?”
“是啊。”林朝夕说,“也就是说,们可以同时考虑在每个时间截点上,逃犯可能出现所有位置,得到张概率分布图,这张图上数值是不断更新着……”
“如何区分?”老王问。
“贝叶斯网络。林朝夕说。
“嚯!”老王深吸口气,“徒弟你年纪不大,口气不小!”
“们可以对每个目击事件赋予个概率,概率越大,它就越可能发生。”林朝夕说着,拿过草稿纸。她先在上面画上简易地图,又打上网格。
“把地图分成相同大小网格,以n和e表示其经纬度,t为时间,p(n,e,t)为逃犯在某时刻出现在某位置概率。”
样啊,们需要挑战!”阿光很兴奋地喊道。
林朝夕继续点头。
“那就这决定!”老王愉快地说道
——
电脑教室里开着几十台机器,还有几十位同学在热烈讨论。无论空调开得多低,都压不住这里热火朝天气氛。
“是你个头!”老王震悚,“你这思路也太清奇吧?让把你脑子
老王和阿光敛眉深思。
老王:“然后按照时间顺序,不断更新?”
林朝夕点头。
“觉得可以。”阿光说,“首先给每方格赋予不同先验概率,利用目击事件似然更新每个小方格后验概率p(i,j)。”
“对,其实就是根据目击报告,结合交通状况、道路桥梁构架、历史数据,不断给每个方格赋予新值。”
再开始兴奋和激动过后,林朝夕很快静下来。
虽然这道追击逃犯问题,和预测老林车祸问题非常相似,但他们仍有不同。
按照事先制定策略,他们三个开始仔细审读题目,并发表各自看法。俗称头脑风,bao。
老王又开始老干部模式主持会议:“大家各自说说自己看法,这个题还是很有难度。”
阿光打开附录中文档,里面记载密密麻麻通话记录:“相当阴险啊,这些报警里,肯定有虚假警报和真实警报,需要把他们区分开。”
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