林朝夕点头。
“麻瓜肯定选简单的题目,但我们不一样啊,我们需要挑战!”
阿光很兴奋地喊道。
林朝夕继续点头。
“那就这么决定了!”
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的气氛。
再一开始的兴奋和激动过后,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。
按照事先制定的策略,他们三个开始仔细审读题目,并发表各自看法。俗称头脑风暴。
老王又开始老干部模式主持会议:“大家各自说说自己的看法,这个题还是很有难度的。”
阿光打开附录中的文档,里面记载了密密麻麻的通话记录:“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。”
“如何区分?”
老王问。
“贝叶斯网络。林朝夕说。
“嚯!”
老王深吸一口气,“徒弟你年纪不大,口气不小!”
“我们可以对每个目击事件赋予一个概率,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的网格,以n和e表示其经纬度,t为时间,p(n,e,t)为逃犯在某一时刻出现在某一位置的概率。”
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。
“我觉得可以。”
阿光说,“首先给每一方格赋予不同的先验概率,利用目击事件似然更新每个小方格的后验概率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的值。”
“比如这条和这条。”
林朝夕用手指着报案记录中的两条报告,“一条显示逃犯在城东,另一条显示在城西,但如果前一个时刻报告也显示嫌犯在城东,那么城西的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的赋值更高。”
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的偏差?”
“是啊。”
林朝夕说,“也就是说,我们可以同时考虑在每一个时间截点上,逃犯可能出现的所有位置,得到一张概率分布图,这张图上的数值是不断更新着的……”
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