Нейросетевые алгоритмы анализа поведения респондентов

• Автор: Сичинава, Зураби Иродиевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Пенза
• Количество страниц: 115 с. : ил.

Оглавление
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. АЛГОРИТМЫ РАБОТЫ ПОЛИГРАФА: КРАТКАЯ ИСТОРИЯ, ОПИСАНИЕ, ИСПОЛЬЗОВАНИЕ, ПРОБЛЕМЫ И ВОЗМОЖНЫЕ ПУТИ ИХ
РЕШЕНИЯ

1Л Определение и история возникновения полиграфа

1ЛЛ Термины и определения

1 Л.2 Прототипы полиграфа и его алгоритмов

1.2 Современные полиграфы и практика их применения

1.2Л Виды и принцип действия полиграфов

1.2.2 Классическая схема работы с полиграфом

1.2.3 Выводы: мнение диссертанта
1.3 Существующие алгоритмы экспертной оценки полиграмм и их АНАЛИЗ
1.4 Проблемы и предлагаемое направление их решения
1.5 ВЫВОДЫ
ГЛАВА 2. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКАЯ, МЕТОДОЛОГИЧЕСКАЯ И ПРОГРАММНО-ИНСТРУМЕНТАЛЬНАЯ БАЗА ДЛЯ СОЗДАНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ АЛГОРИТМОВ АНАЛИЗА ПОВЕДЕНИЯ РЕСПОНДЕНТОВ

2.1 Полиграфный аппарат ЭПОС-7 как материально-техническая база
для создания нейросетевой системы оценки полиграмм
2.1.1 Технические возможности полиграфного аппарата ЭПОС-
2.1.2 Возможности программного обеспечения системы ЭПОС-
2.1.3 Заключительные замечания
2.2 Нейросетевые технологии как методологическая база для создания автоматизированной системы оценки полиграмм
2.2.1 Свойства нейронных сетей, обеспечивающие объективность и эффективность разрабатываемых алгоритмов оценки полиграмм
2.2.2 Теорема существования
2.2.3 Проектирование персептронов

2.2.4 Алгоритм применения метода нейросетевого математического моделирования
2.3 Нейроэкспертный алгоритм последовательного обнаружения и
ИСКЛЮЧЕНИЯ ВЫБРОСОВ ИЗ СТАТИСТИЧЕСКИХ ВЫБОРОК
2.4 Структура исследуемой в работе системы
2.5 ВЫВОДЫ
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА НЕЙРОСЕТЕВЫХ АЛГОРИТМОВ
АНАЛИЗА ПОВЕДЕНИЯ РЕСПОНДЕНТОВ
3.1 Постановка задачи
3.2 Индивидуально настраиваемый нейросетевой алгоритм
3.2.1 Постановка задачи
3.2.2 Проектирование сети
3.2.3 Обучение и тестирование сети
3.2.4 Формула, реализующая алгоритм работы нейросети
3.3 Универсальный нейросетевой алгоритм
3.3.1 Постановка задачи
3.3.2 Проектирование сети
3.3.3 Обучение и тестирование сети
3.3.4 Формула, реализующая алгоритм работы нейросети
3.4 Универсально-анкетный нейросетевой алгоритм
3.4.1 Постановка задачи
3.4.2 Проектирование сети
3.4.3 Обучение и тестирование сети
3.4.4 Формула, реализующая алгоритм работы нейросети
3.5 Программный инструментарий построения нейронных сетей для полиграфных аппаратов
3.5.1 Основные возможности и особенности программы «ЗС»
3.5.2 Порядок работы с программой «ЗС»
3.6 ВЫВОДЫ
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы исследования
Психофизиологические исследования с использованием полиграфа в правоохранительных органах, а также в ряде других организаций, проводятся в России с 1976 года, в мире - с 1950-х гг. Однако постоянно возникает вопрос об адекватной оценке полученных в ходе данных исследований результатов. Существующие полиграфные аппараты не отличаются высокой точностью. Так, система экспертной оценки (диагностики) полиграмм широко применяемого в органах МВД России полиграфного аппарата ЭПОС-7 имеет погрешность 30%, вследствие чего в судебно-следственной практике случаются ошибки.
Создание и применение надежных полиграфных аппаратов является актуальным также и в связи с проблемами предотвращения терроризма, борьбы с коррупцией, раскрытия экономических, политических и другого рода преступлений.
По мнению известных полиграфологов А.М. Петрова, А.П. Сошникова, A.B. Четина и др. причины ненадежности современных полиграфных аппаратов состоят в том что:
1. Большинство полиграфных аппаратов работают по жестко детерминированным алгоритмам и поэтому не учитывают индивидуальные физиологические особенности опрашиваемого человека (респондента);
2. Многие полиграфные аппараты требуют трудоемкой настройки на респондентов, что осложняет их практическое применение;
3. При работе на полиграфных аппаратах специалисты-полиграфологи обычно не доверяют результатам работы существующих алгоритмов оценки полиграмм, привлекая различные психологические методики, свой собственный опыт и интуицию. Поэтому результат полиграфного опроса во многом зависит от квалификации и моральных качеств полиграфолога, т.е. от так называемого «человеческого фактора».

Рис. 2.5. Выводы по результатам обработки данных тестирования алгоритмом "ЕРОБССЖ" отображены в наглядной форме
Для проведения исследований настоящей диссертационной работы наиболее удобным представлением результатов обработки сигналов датчиков было их представление в числовом виде, как показано на рис. 2.6.