Resumen

Para resolver los problemas existentes en el algoritmo de decisión actual, como el bajo rendimiento en el procesamiento de datos, la baja precisión en la toma de decisiones y el largo tiempo de decisión, se diseñó un algoritmo de decisión automática del derecho de interpretación de justicia penal basado en un consultor de actividad de datos. De acuerdo con los requisitos del sistema de consultor de diseño razonable de actividad de datos y los consultores de actividad de datos requeridos proporcionan los requisitos y el alcance del procesamiento de datos. Se utiliza el marco de trabajo de web crawler Scrapy para rastrear datos relacionados con la interpretación de justicia penal y disposiciones de derecho penal de sitios web relacionados, y limpiar y extraer los datos recopilados para realizar consultas de datos. Basándose en los datos obtenidos, se diseña el conjunto de características del derecho penal, y se toma la decisión del derecho de interpretación judicial penal. Se utiliza el algoritmo de árbol de decisión C4.5 para predecir la tasa correcta de decisión. La decisión del derecho de interpretación judicial penal se ajusta constantemente de acuerdo con los resultados de la predicción para lograr el objetivo de la decisión automática del derecho de interpretación judicial penal. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo tiene un rendimiento superior en el procesamiento de datos, alta precisión en la toma de decisiones y corto tiempo de decisión, lo que verifica la efectividad del algoritmo.

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Algoritmo; Tratamiento de datos; Precisión de las decisiones; Interpretación de la justicia penal; Actividad de los datos; árbol de decisión
• Keywords:Algorithm; Data processing; Decision accuracy; Criminal justice interpretation; Data activity; Decision tree