案件数据获取与动态数学模型

陈淑珍

(1.福建警察学院计算机与信息安全管理系, 福建福州 350007;2.福建警察学院网络安全与电子物证研究所, 福建福州 350007)

0 引言

侦查工作中证据的获取与对犯罪嫌疑人的排查是一个动态过程。 初始的案件数据与证据获取是不完备的、表面的、凌乱的,它们是案件数据与数据证据获取的入口和基础;在随后的侦查中,新证据的不断获取,得到案件数据的证据链,对证据链中的证据去伪存真,分析认定证据,进而完备证据链。 这个动态过程与具有动态特征的数学模型相吻合。 事实上,侦查工作的每一步都包含着一定的数学理论与方法的应用,这些数学理论与方法都隐藏在侦查工作中。 利用具有动态特征的数学模型与方法认识侦查工作中的案件数据与证据获取的动态过程,利用完备的数学过程形式认识侦查工作是文章的主题。

1 预备概念:动态数学模型

图1 中XF,XF分别是X动态生成的内-P集合,外P-集合;(XF,XF)是X动态生成的P-集合;XF与XF用实线表示,X用虚线表示。

图1 P-集合与有限普通元素集合X 的二维关系

图1 的直观意义:(1) ～(3) 表示在属性集合α内补充属性的条件下,X内元素被删除,X动态生成XF,XF⊆X,XF包含在X内。 (4) ～(6)表示在属性集合α内删除属性的条件下,X外的元素被补充到X内,X动态生成XF,X⊆XF;X包含在XF内;(1) ～(7)表示在属性补充、属性删除同时存在的条件下,X动态生成(XF,XF)。

图1 的直观应用意义:案件初始证据获取,它们构成证据集合α;在α存在的条件下,获取案件的初数据(x),∀xi∈(x)表示犯罪嫌疑人。 在(1) ～(3)的内P-集合中,当新证据αi不断获取,(x)逐渐缩小,嫌疑人范围不断缩小,主犯逐步被挖掘与发现。在(4) ～(6)的外P-集合中,当证据αi不断被排除,(x)逐渐增加,犯罪嫌疑人范围不断扩大。 (1) ～(6)刻画了办案过程,体现了案件侦破和宣判过程中包含的数学逻辑与方法。

约定:在论文第2 部分、第3 部分的讨论中,第1 部分中的X,XF,XF与(XF,XF)分别记作(x),(x)F,(x)F,((x)F,(x)F);或者(x) =X,(x)F=XF,(x)F=XF,((x)F,(x)F) =(XF,XF),它们称作数据;论文第1 部分中的元素xi∈X(或xj∈XF,xk∈XF)称作数据元;第1 部分中的属性集合α称作证据集合α;αi∈α称作证据。 这些符号与名称将在第2 部分、第3 部分中直接被使用,不产生误解与混乱。

利用论文第1 部分中的模型与概念,第2 部分将给出数据的证据特征与未知数据获取的关系。

2 数据的证据特征与未知数据获取关系

这些简单的理论结果隐藏在侦查人员的长途奔波对案件的证据取证的全过程中,侦查人员取证的每一步都有数学模型与方法的依据。

利用论文第1 部分中的概念与第2 部分中的简单理论结果,将在论文第3 部分中给出案件数据分析与数据筛选和认证的数学方法流程。

3 案件数据分析与数据筛选和认证的数学方法流程

图2 是案件数据(x)F的分析与数据筛选和认证的数学方法流程,它是完整流程的子流程,是对子流程经过简化得到的(完整流程略)。

图2 数据(x)F分析与数据筛选和认证的数学方法流程

利用论文第1 部分中的数学模型与概念,第2部分中的简单理论结果与第3 部分中的数据(x)F分析与数据筛选和认证流程,论文第4 部分给出它们的应用。

4 案件数据获取的应用

例子取自某市案件W,案件数据(嫌疑人集合)用(x)表示,证据集合用α表示;因为一些原因,(x),α的名称略,例子是案件W的简化与压缩的结果。 案件W现场获取嫌疑人数据集合(x),(x)的证据α如下:

5 结论

本文是侦查学与数学学科交叉研究的成果。 将侦查工作上升到用数学理论与方法层面来认识,以P-集合动态数学模型与方法为尺度,刻画侦查工作中的案件数据与证据获取的动态过程,揭示侦查工作中隐含的数学模型,这一发现对建立案件数据和证据获取的数学模型具有一定的启发意义,对促进学科间交叉融合也有一定帮助。