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    氣味鑒別犬考核標(biāo)準(zhǔn)的科學(xué)性分析

    2017-07-01 23:03:59龍成生吳德華
    中國(guó)工作犬業(yè) 2017年6期
    關(guān)鍵詞:伯努利二項(xiàng)式警犬

    龍成生 吳德華

    管理·綜合

    氣味鑒別犬考核標(biāo)準(zhǔn)的科學(xué)性分析

    龍成生 吳德華

    犯罪現(xiàn)場(chǎng)遺留的氣味痕跡是案件偵破的一個(gè)重要線(xiàn)索。警犬鑒別技術(shù)是氣味物證發(fā)揮作用的重要手段。經(jīng)過(guò)特殊訓(xùn)練的警犬利用其靈敏的嗅覺(jué),能夠辨別出復(fù)雜環(huán)境中犯罪嫌疑人的氣味,快速準(zhǔn)確地鑒別出不同來(lái)源的氣味物證。

    鑒別犬的準(zhǔn)確性是衡量警犬鑒定結(jié)果可靠性的重要依據(jù)。根據(jù)《警犬氣味鑒別工作規(guī)則》(公刑2012【941】號(hào))中對(duì)氣味鑒別工作的具體要求,氣味鑒別犬考核不少于5次,準(zhǔn)確率要達(dá)到80%以上。即在5次考核中,至少要正確判斷4次及以上。這是對(duì)參與警犬鑒別的鑒別犬的要求,是從考核的可行性方面得出的要求。實(shí)踐證明,只要鑒別犬在5次鑒別中有4次正確判斷,那么它就具有進(jìn)行警犬鑒別的能力。

    符合《警犬氣味鑒別工作規(guī)則》考核要求的鑒別犬的鑒別準(zhǔn)確性究竟有多高呢?即通過(guò)考核后的鑒別犬每一次鑒別的可靠性有多高呢?筆者用概率學(xué)的方法對(duì)鑒別犬的鑒別結(jié)果準(zhǔn)確性進(jìn)行分析,并計(jì)算出常用考核模式下的相關(guān)準(zhǔn)確性,供大家參考。

    一、警犬鑒別與伯努利分布

    伯努利實(shí)驗(yàn)是只有兩種可能結(jié)果的單次隨機(jī)試驗(yàn),當(dāng)結(jié)果正確的概率為p時(shí),則錯(cuò)誤的概率為1-p。伯努利分布可表示為:

    在日常的警犬氣味鑒別工作中,氣味鑒別犬的每一次鑒別作業(yè),都可以看作為一次實(shí)驗(yàn),那么實(shí)驗(yàn)結(jié)果只有兩種可能性:正確和錯(cuò)誤。因此,每一次警犬鑒別就是一次伯努利實(shí)驗(yàn)。

    將伯努利實(shí)驗(yàn)獨(dú)立重復(fù)進(jìn)行n次,設(shè)正確的次數(shù)m,那么m的分布符合二項(xiàng)式分布,即:

    因此,氣味鑒別犬在進(jìn)行多次鑒別作業(yè)時(shí),正確的次數(shù)也符合二項(xiàng)式分布。如果一頭鑒別犬連續(xù)進(jìn)行多次考核(規(guī)則中要求進(jìn)行5次鑒別),正確的次數(shù)為4次或5次,那么根據(jù)計(jì)算結(jié)果,這頭鑒別犬每一次的正確率約為99%。如果一頭鑒別犬每一次的正確率為99%,則這頭鑒別犬通過(guò)考核(即連續(xù)5次鑒別中正確的次數(shù)為4次或5次)的概率99.90%。

    二、準(zhǔn)確性評(píng)估

    警犬鑒別中正確的次數(shù)符合二項(xiàng)式分布,那么如何對(duì)鑒別犬的準(zhǔn)確性進(jìn)行評(píng)估呢?現(xiàn)在以每次考核進(jìn)行5次鑒別為例,說(shuō)明鑒別犬每一次鑒別可靠性的計(jì)算過(guò)程。

    設(shè)參加考核的鑒別犬的準(zhǔn)確率為x,即每一次鑒別的可靠性為x。每一輪考核進(jìn)行5次鑒別,當(dāng)鑒別結(jié)果正確的次數(shù)為4次及以上時(shí),考核通過(guò)。假設(shè)這頭鑒別犬通過(guò)考核的概率為99%,則:

    由式(2)可知:

    三、鑒別犬準(zhǔn)確性評(píng)估

    根據(jù)伯努利分布規(guī)律,結(jié)合鑒別犬日常訓(xùn)練及考核的要求,如果某頭鑒別犬已經(jīng)通過(guò)了日??己?,即在考核中的連續(xù)5次鑒別中,正確4次以上。則該頭犬在日后的鑒別工作中,每次鑒別的結(jié)果準(zhǔn)確性已經(jīng)達(dá)到96.9%以上。如果在一次考核工作中增加犬連續(xù)鑒別的次數(shù),則相應(yīng)的結(jié)果準(zhǔn)確性見(jiàn)下表。

    考核中不同鑒別次數(shù)結(jié)果準(zhǔn)確性評(píng)估

    (作者單位:公安部南京警犬研究所,210012)

    (編輯:李 力)

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