Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://lib.inmeds.com.ua:8080/jspui/handle/lib/1385
Назва: | Методи обробки даних для визначення класу залежної змінної при аналізі випадків вбивств у м. Києві з використанням гострих предметів |
Автори: | Зосіменко, Володимир Вікторович Зольнікова, Ганна Юріївна |
Ключові слова: | судово-медична експертиза, гострі предмети, статистичні |
Дата публікації: | 2016 |
Видавництво: | Судово-медична експе-ртиза. – 2016. - №1. – С.21-26. |
Серія/номер: | №1;С. 21-26 |
Короткий огляд (реферат): | Створення експертної системи класифікації злочинця, як інструменту для аналізу випадків вбивств з використанням гострих предметів, залишається актуальною темою сьогодення. Протягом 2011-2014 років, нами було проведене ретроспективне дослідження 849 неселективних випадків смерті у м. Києві від поранень, які спричинені гострим предметом.Зокрема, було наведене обґрунтування того, що на сьогоднішній день для побудови інформаційно-навчальної експертноїсистеми (ІНЕКС) з метою аналізу подібного роду даних, доцільно використовувати технології Data Mining (видобуток даних, вилучення інформації, інтелектуальний аналіз даних). Однак, оптимального використання алгоритмів статистичної обробки даних, як інструменту для обґрунтування результатів аналізу випадків вбивств у м. Києві з використанням гострих предметів, до сих пір не започатковано. Тому, з метою визначення оптимального використання алгоритмів статистичної обробки даних, як інструменту для обґрунтування результатів аналізу випадків вбивств у м. Києві з використанням гострих предметів і було проведене наше дослідження. За результатами власних досліджень викладені підходи до вибору алгоритмів статистичної обробки даних, як інструменту для обґрунтування результатів аналізу випадків вбивств з використанням гострих предметів. Нами був визначений оптимальний алгоритм такої статистичної обробки даних - використовування технології Data Mining,що в подальшому буде застосоване для побудови системи, заповнюючи яку відомими елементами криміналістичної характеристики злочину, будемо отримувати характеристики злочинця з певною статистичною вірогідністю. Для пошуку закономірностей у великих обсягах неоднорідних та багатовимірних даних, які неочевидні (не виявляються стандартними методами обробки інформації або експертним шляхом), об’єктивні (повністю відповідають дійсності, на відміну від експертної саме думки, яке завжди є суб’єктивною) та корисні, на практиці доцільно використовувати технології Data Mining, які є оптимальні для з’ясування алгоритмів статистичної обробки даних, як інструменту для обґрунтування результатів аналізу випадків вбивств у м. Києві з використанням гострих предметів. |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://lib.inmeds.com.ua:8080/jspui/handle/lib/1385 |
ISSN: | 2218 -838Х |
Розташовується у зібраннях: | Кафедра судової медицини |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Судово-медична експертиза 2016-1 Зосіменко 2.pdf | 584.79 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.