Логические и программные средства интеллектуального анализа криминалистических данных

• Автор: Комаров, Алексей Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 110 с. : ил.

Содержание

Список используемых сокращений

Введение .

Глава I. Обзор существующих методов почерковедческой

экспертизы и интеллектуального анализа данных

1.1. Почерковедение и почерковедческая экспертиза

1.2. Основные задачи почерковедческой экспертизы и методы их

решения.

1.3. Методы интеллектуального анализа данных.

Глава И. Варианты ДСМметода для анализа

криминалистических данных

2.1. Общее описание ДСМметода.
2.2. Проверка условий применимости ДСМметода к задачам
почерковедения
2.3. Модель предметной области .
2.4. Вариант ДСМметода для идентификационной задачи.
2.5. Вариант ДСМметода для задачи определения пола
исполнителя рукописи по его почерку.
2.6. Вариант ДСМметода для решения задачи определения психологических характеристик исполнителя рукописи по почерку.
Глава III. ДСМсистема.
3.1. Программная реал изация.
3.2. Структура базы данных.
3.3.1 Вебинтерфейс.
3.4. Общая схема ДСМсистемы.
Глава IV. Экспериментальные исследования
4.1. Характеристика исследуемых данных.
4.2. Идентификация.
4.3. Пол.
4.4. Темперамент.
4.5. Анализ результатов
Заключение.
Список используемой литературы


Это приводит к поиску новых способов объективизации почерковедческой экспертизы. Предлагаемые в диссертации методы интеллектуального анализа данных, являются одним из таких способов. Поэтому проблема создания интеллектуальной системы на основе этих методов для проведения исследований в области почерковедения, выявления зависимостей и решения задач почерковедческой экспертизы с обоснованием выводов, чему посвящена диссертационная работа, является актуальной. Новизна результатов проведенного в работе исследования определяется тем, что были разработаны логические средства, являющиеся развитием ДСМ-метода с учетом специфики решаемых задач. Впервые создана интеллектуальная ДСМ-система для анализа криминалистических данных. Это даст возможность специалистам проводить исследования в почерковедении и решать различные задачи с использованием одного массива данных. Разработанные методы достаточно универсальны. Они могут быть применены для решения аналогичных задач в криминалистике и других предметных областях. Этим определяется теоретическая значимость работы. Практическая значимость работы связана с тем, что созданная интеллектуальная система позволяет проводить научные и экспериментальные исследования в области почерковедения и обосновывать выводы почерковедческой экспертизы. Апробация работы. Основные научные выводы и результаты работы докладывались на -ой и -ой национальных конференциях по искусственному интеллекту «КИИ-» и «КИИ-» (Обнинск, г. Дубна, г. Информационное общество, интеллектуальная обработка информации, информационные технологии» (Москва, г. Системный анализ и информационные технологии» (Звенигород, г. Отдела теоретических и прикладных проблем информатики и ученом совете Всероссийского института научной и технической информации Российской академии наук, на заседании Общемосковского научного семинара «Проблемы искусственного интеллекта», проводимого РАИИ в Политехническом музее. Публикации. Основные теоретические положения диссертации изложены в 7 публикациях, в том числе 3 работы в ведущих рецензируемых научных журналах, рекомендованных ВАК РФ. Работа состоит из введения, четырех глав и заключения, списка используемой литературы и приложений. В первой главе дается обзор существующих методов интеллектуального анализа данных и методов решения почерковедческих задач. На основе этого обзора делается вывод о целесообразности применения методов НАД в почерковедении и за основу берется ДСМ-метод автоматического порождения гипотез. Описываются задачи почерковедческой экспертизы, для решения которых будут разрабатываться варианты ДСМ-метода. Во второй главе описан ДСМ-метод, перечислены интеллектуальные ДСМ-системы, работающие в различных предметных областях. Показано, что выбранные для решения задачи почерковедческой экспертизы принадлежат к классу ДСМ-задач. Для каждой задачи описывается разработанная модель предметной области. Формулируются предикаты сходства и правила правдоподобного вывода. Третья глава посвящена описанию программной реализации предложенного метода НАД. Приводится структура базы данных, вебинтерфейс и собственно реализация ДСМ-Решателя. В четвертой главе дается описание экспериментального исследования, проведенного с помощью созданной версии интеллектуальной системы. Описываются выборки, использовавшиеся для решения идентификационной и двух диагностических задач. Анализируются результаты, полученные в экспериментах. В заключении излагаются выводы, которые можно сделать на основе проведенных исследований, формулируются основные результаты, полученные автором, и рассматриваются перспективы развития. Модель предметной области. Варианты ДСМ-метода для решения идентификационной и двух видов атрибутивных задач почерковедческой экспертизы. Экспериментальная версия системы интеллектуального анализа данных, реализованная с применением современных веб-технологий. Результаты экспериментального исследования, подтвердившие возможность применения разработанных методов для исследований в почерковедении и решения задач почерковедческой экспертизы.