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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t1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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