信息化的发展无疑对当前公安工作产生了深远的影响,其最直接的表现就是促进了当前公安工作运行模式的转变。公安的行为由行政行为和侦查行为构成,其中侦查行中的案件现场记录、物证获取和保存、确定或排除嫌疑犯等均是公安的重要职责。为了更好的履行这些职责的需要,在对案件进行分析时,公安部门对应用现代的信息技术的需求越来越迫切。比如:智能分析是办案过程中一个很重要的过程,但是以往的办法是人工分析,耗费了大量的人力物力,而且效果并不显著。基于以上原因本文力图为公安系统的案件现场智能分析的串并案分析方面做出技术分析和实现。其中使用的技术主要是不完备信息系统下基于粗糙集的属性约简技术和基于分词的知网文本语义相似度计算技术。首先,研究了在不完备信息系统下的属性约简算法。基于改进的相容关系,提出了一种属性约简的方法,并通过实例分析说明该算法是可行且有效的。并设计了一个基于本文提出的基于相容关系的属性约简算法的原型系统,目的是对公安系统的智能分析系统提供一种新的决策支持方法,进一步提高案件分析的及时性和准确性。本文设计的知识获取模型主要是解决案件串并问题。该模型可扩展,具有一定的普遍性。在中文信息处理中,文本相似度的计算广泛应用于信息检索、机器翻译、自动问答系统、文本挖掘等领域,是一个非常基础而关键的问题,长期以来一直是人们研究的热点和难点。本文分析比较了现有的文本相似度计算方法,然后提出了一种新方法,它基于知网语义相似度计算的文本相似度计算方法,随后利用此方法结合分词算法,给出了中文文本相似度计算的计算机系统实现过程,并以IT文本为例进行了测试,对所用方法进行了验证。这一课题的研究及其成果对于中文信息处理中的多种领域尤其是科技类文本相似度的计算比较,都将具有一定的参考价值和良好的应用前景。本文在对上诉两种技术做了介绍和改进后,针对公安的实际需求,实现了智能分析的串并案智能分析子系统,并通过实验验证了其正确性。