Гіпотетико-індуктивний метод як основа інформаційно-навчальної експертної системи у випадках смерті від поранень гострими предметами
DOI:
https://doi.org/10.24061/2707-8728.1.2016.3Ключові слова:
гострі предмети, інформаційно-навчальна експертна система, статистичний аналіз, криміналістична характеристика злочину, алгоритм послідовної діагностичної процедуриАнотація
У статті викладені підходи до побудови інформаційно-навчальної експертної системи класифікації злочинця, як інструменту для аналізу випадків вбивств з використанням гострих предметів. Нами був визначений і перевірений алгоритм послідовної діагностичної процедури, заснований на використанні формули Байеса, як один з можливих серед технологій Data Mining. В подальшому він буде застосований для побудови інформаційно-навчальної експертної системи, запо- внюючи яку відомими елементами криміналістичної характеристики злочину, будуть отримані характеристики (стать, вік) злочинця з певною статистичною вірогідністю.
Посилання
Зосіменко ВВ. Аналіз випадків вбивств з використанням гострих предметів у м. Києві як основи для обґрунтування криміналістичної характеристики злочину. Судово-медична експертиза. 2011;3:16-20.
Зосіменко ВВ. Статистичне моделювання ознак, які індивідуалізують особу за наслідками її агресивних дій з використанням гострих предметів. Судово-медична експертиза. 2014;2:23-27.
Мішалов ВД, Зосіменко ВВ. Експертний аналіз випадків вбивств із застосуванням гострих предметів як основа криміналістичної характеристики злочину. Інтегративна антропологія. 2014;2(24):33-7.
Зосіменко ВВ. Кластеризація як метод оптимального поділу на зіставні групи злочинів із використанням гострих предметів. Патологія. 2015;2(34):106-9.
Загоруйко НГ. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: Изд. института математики; 1999. 270 с.
Парин ВВ, Баевский РМ. Введение в медицинскую кибернетику. Москва: Медицина; 1966. 299 с.
Светлов ВА, Пфаненштиль ИА. Философия и методология науки. Ч.1. Красноярск: Сиб. федер. ун-т; 2011. 768 с.
Гублер ЕВ. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. Ленинград: Медицина; 1978. 296 с.
Вальд А. Последовательный анализ. Москва: Физматлит; 1960. 328 с.
Кульбак С. Теория информации и статистика. Москва: Наука; 1967. 408 с.
References
Zosimenko VV. Analiz vypadkiv vbyvstv z vykorystanniam hostrykh predmetiv u m. Kyievi yak osnovy dlia obgruntuvannia kryminalistychnoi kharakterystyky zlochynu [Analysis of cases of murders with the use of sharp objects in Kyiv as bases of criminalistics description of crime]. Sudovo-medychna ekspertyza. 2011;3:16-20. (in Ukrainian)
Zosimenko VV. Statystychne modeliuvannia oznak, yaki indyvidualizuiut' osobu za naslidkamy yii ahresyvnykh dii z vykorystanniam hostrykh predmetiv [Establishment of statistical relationships between indicators analysis of cases with the use of killings sharps in Kiev and justification of choice predictor (indicator)]. Sudovo-medychna ekspertyza. 2014;2:23-27. (in Ukrainian)
Mishalov VD, Zosimenko VV. Ekspertnyi analiz vypadkiv vbyvstv iz zastosuvanniam hostrykh predmetiv yak osnova kryminalistychnoi kharakterystyky zlochynu [Expert analysis of murder cases with sharp objects as a basis for crime characteristics]. Intehratyvna antropolohiia. 2014;2(24):33-7. (in Ukrainian)
Zosimenko VV. Klasteryzatsiia yak metod optymal'noho podilu na zistavni hrupy zlochyniv iz vykorystanniam hostrykh predmetiv [Clustering as a method of optimal partitioning crimes involving sharp objects into comparable groups]. Patolohiia. 2015;2(34):106-9. (in Ukrainian)
Zagoruyko NG. Prikladnye metody analiza dannykh i znaniy [Applied methods of data and knowledge analysis]. Novosibirsk: Izd. instituta matematiki; 1999. 270 s. (in Russian)
Parin VV, Baevskiy RM. Vvedenie v meditsinskuyu kibernetiku [Introduction to Medical Cybernetics]. Moskva: Meditsina; 1966. 299 s. (in Russian)
Svetlov VA, Pfanenshtil' IA. Filosofiya i metodologiya nauki [Philosophy and methodology of science]. Ch.1. Krasnoyarsk: Sib. feder. un-t; 2011. 768 s. (in Russian)
Gubler EV. Vychislitel'nye metody analiza i raspoznavaniya patologicheskikh protsessov [Computational methods of analysis and recognition of pathological processes]. Leningrad: Meditsina; 1978. 296 s. (in Russian)
Val'd A. Posledovatel'nyy analiz [Sequential analysis]. Moskva: Fizmatlit; 1960. 328 s. (in Russian)
Kul'bak S. Teoriya informatsii i statistika [Information theory and statistics]. Moskva: Nauka; 1967. 408 s. (in Russian)
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
Критерії авторського права, форми участі та авторства
Кожен автор повинен був взяти участь в роботі, щоб взяти на себе відповідальність за відповідні частини змісту статті. Один або кілька авторів повинні нести відповідальність в цілому за поданий для публікації матеріал - від моменту подачі до публікації статті. Авторитарний кредит повинен грунтуватися на наступному:
істотність частини вкладу в концепцію і дизайн, отримання даних або в аналіз і інтерпретацію результатів дослідження;
написання статті або критичний розгляд важливості її інтелектуального змісту;
остаточне твердження версії статті для публікації.
Автори також повинні підтвердити, що рукопис є дійсним викладенням матеріалів роботи і що ні цей рукопис, ні інші, які мають по суті аналогічний контент під їх авторством, не були опубліковані та не розглядаються для публікації в інших виданнях.
Автори рукописів, що повідомляють вихідні дані або систематичні огляди, повинні надавати доступ до заяви даних щонайменше від одного автора, частіше основного. Якщо потрібно, автори повинні бути готові надати дані і повинні бути готові в повній мірі співпрацювати в отриманні та наданні даних, на підставі яких проводиться оцінка та рецензування рукописи редактором / членами редколегії журналу.
Роль відповідального учасника.
Основний автор (або призначений відповідальний автор) буде виступати від імені всіх співавторів статті в якості основного кореспондента при листуванні з редакцією під час процесу її подання та розгляду. Якщо рукопис буде прийнятий, відповідальний автор перегляне відредагований машинописний текст і зауваження рецензентів, прийме остаточне рішення щодо корекції і можливості публікації представленого рукопису в засобах масової інформації, федеральних агентствах і базах даних. Він також буде ідентифікований як відповідальний автор в опублікованій статті. Відповідальний автор несе відповідальність за підтвердження остаточного варіанта рукопису. Відповідальний автор несе також відповідальність за те, щоб інформація про конфлікти інтересів, була точною, актуальною і відповідала даним, наданим кожним співавтором. Відповідальний автор повинен підписати форму авторства, що підтверджує, що всі особи, які внесли істотний внесок, ідентифіковані як автори і що отримано письмовий дозвіл від кожного учасника щодо публікації представленого рукопису.
