Методы обработки данных для определения класса зависимой переменной при анализе случаев убийств в г. Киеве с использованием острых предметов

Jazyk: ukrajinština
Rok vydání: 2016
Předmět:
Zdroj: Forensic-medical examination; No. 1 (2016); 21-26
Судебно-медицинская экспертиза; № 1 (2016); 21-26
Судово-медична експертиза; № 1 (2016); 21-26
ISSN: 2707-8728
Popis: During 2011-2014 years we conducted a retrospective study of 849 non-selective deaths in Kiev from wounds, that were caused by a sharp object. The aim of this study was to determine the optimal algorithms of the statistical processing of a data, as a tool to justify the results of the analysis of cases of murders using sharp objects in Kiev. Materials and methods. Generally, the object of the study were 1068 “Acts of the forensic investigation of corpses” and “expert opinion” about the killings with using a sharp object, obtained from the archives of the Kiev City Bureau of forensics. Depth study was 15 years (1997-2011 years). Among them - 930 cases of the availability of data on the offender (age, gender), of which we selected 849 cases, in which one offender met one victim (corpse). Results. The article presents selected our approaches to the definition of statistical data processing algorithms as a tool to support the analysis of murders with sharp objects. Conclusion. We have determined the optimal algorithm such statistical data - the use of technology Data Mining, which will continue to be applied for the construction of the system, which is known for filling elements of criminalistics characteristics of crime, the characteristics of the offender will get a certain statistical confidence.
Создание экспертной системы классификации преступника, как инструмента для анализа случаев убийств с использованием острых предметов, остается актуальной темой сегодняшнего дня. В течение 2011-2014 годов, нами было проведено ретроспективное исследование 849 неселективных случаев смерти в г. Киеве от ранений, вызванных острым предметом. В частности, было приведено обоснование того, что для построения информационно-учебной экспертной системы (ИУЭС) с целью анализа подобного рода данных, целесообразно использовать технологии Data Mining (получение данных, извлечение информации, интеллектуальный анализ данных). Однако, оптимального использования алгоритмов статистической обработки данных, как инструмента для обоснования результатов анализа случаев убийств в г. Киеве с использованием острых предметов, до сих пор не начато. Цель - определение оптимального использования алгоритмов статистической обработки данных, как инструмента для обоснования результатов анализа случаев убийств в г. Киеве с использованием острых предметов. Материал и методы - архивные материалы Киевского городского клинического бюро судебно-медицинской экспертизы. Стандартные методы вариационной статистики. Результаты и выводы. В судебной медицине известен большой выбор методов и программных средств их реализации для обработки больших объемов данных, начиная от давно известных и используемых методов, основанных на формуле Байеса, в современных генетических алгоритмов. Выбор применения конкретного метода остается за исследователем. По результатам собственных исследований, изложены подходы к выбору алгоритмов статистической обработки данных, как инструмента для обоснования результатов анализа случаев убийств с использованием острых предметов. Нами был определен оптимальный алгоритм такой статистической обработки данных - использование технологии Data Mining, что в дальнейшем будет применено для построения системы, заполняя которую известными элементами криминалистической характеристики преступления, будем получать характеристики пре- ступника с определенной статистической достоверностью. Для поиска закономерностей в больших объемах неоднородных и многомерных данных, которые неочевидны (не обнаруживаются стандартными методами обработки информации или экспертным путем), объективные (полностью соответствуют действительности, в отличие от экспертной которая чаще всего, субъективна) и полезные, на практике целесообразно использовать технологии Data Mining, которые являются оптимальными для выяснения алгоритмов статистической обработки данных, как инструмента для обоснования результатов анализа случаев убийств в г. Киеве с использованием острых предметов.
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 експертної системи (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.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: