Автоматизированная информационная система формирования фактографических данных и ее применение для криминалистики, инновации и обучения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Ткаченко, Константин Игоревич

• Ткаченко, Константин Игоревич
• кандидат наук
• 2017

Оглавление диссертации кандидат наук Ткаченко, Константин Игоревич

ВВЕДЕНИЕ....................................................................................................................................4

1. ПРОБЛЕМА РАЗРАБОТКИ ЭФФЕКТИВНЫХ СРЕДСТВ ФОРМИРОВАНИЯ ФАКТОГРАФИЧЕСКИХ ДАННЫХ

1.1. Фактографические системы...........................................................................................17

1.2. Формирование фактографических данных..................................................................20

1.3. Анализ прикладных областей........................................................................................24

1.3.1. Системы генерирования данных (генераторы)...............................................24

1.3.2. Криминалистика.................................................................................................27

1.3.3. Обучение и тестирование учащихся................................................................36

1.3.4. Инновация и трансфер технологий..................................................................40

1.3.4.1. Инновационные проекты и их показатели............................................40

1.3.4.2. Анализ патентов и нейросетевых решений...........................................42

1.4. Существующие схемы систем для формирования фактографических данных.......47

1.5. Пути повышения эффективности формирования фактографических данных.........54

Выводы...................................................................................................................................59

2. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ФОРМИРОВАНИЯ ФАКТОГРАФИЧЕСКИХ ДАННЫХ

2.1. Обобщенная схема автоматизированной информационной системы формирования фактографических данных и алгоритм ее работы....................................................... 62

2.2. Оценка эффективности информационных систем формирования фактографических данных ............................................................................................................................. 73

2.3. Оценка эффективности инновационных проектов.....................................................86

2.3.1. Множество возможных проектов.....................................................................86

2.3.2. Нейросетевой критерий для оценки эффективности проектов.....................91

Выводы...................................................................................................................................98

3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ФОРМИРОВАНИЯ ФАКТОГРАФИЧЕСКИХ ДАННЫХ

3.1. Методы и алгоритмы для формирования фактографических данных....................100

3.1.1. Методы, лежащие в основе работы генератора............................................100

3.1.2. Исследование эффективности алгоритмов....................................................110

3.2. Формирование фактографических данных для тестирования.................................124

3.2.1. Тестирование экспертов..................................................................................124

3.2.2. Динамическое тестирование учащихся.........................................................137

Выводы.................................................................................................................................143

4. РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ФОРМИРОВАНИЯ

ФАКТОГРАФИЧЕСКИХ ДАННЫХ

4.1. Реализация средств формирования фактографических данных..............................145

4.2. Области применения и внедрения..............................................................................147

4.2.1. В области криминалистики...............................................................................147

4.2.1.1. Стрелянные гильзы и почерковые объекты........................................147

4.2.1.2. Фальшивые лекарственные средства...................................................151

4.2.1.3. Ценные бумаги (векселя)......................................................................155

4.2.1.4. Объекты со специальными метками....................................................159

4.2.2. В области инновации.........................................................................................160

4.2.2.1. Экспертиза инновационных проектов.................................................160

4.2.2.2. Проект «Таможня и перевозки»...........................................................167

4.2.3. В области обучения............................................................................................170

4.2.3.1. АИСФФД для обучения, динамический тест......................................170

4.2.3.2. Генератор регулярных позиномов........................................................180

4.2.3.3. Средства для саногенетического мониторинга...................................187

Выводы.................................................................................................................................190

ЗАКЛЮЧЕНИЕ........................................................................................................................194

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ.............................................198

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ................................................................201

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Позиномы................................................................................................218

ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Результаты анализа и исследований.................................................219

ПРИЛОЖЕНИЕ 3. Применение полученных результатов..............................................239

ПРИЛОЖЕНИЕ 4. Результаты оценки эффективности...................................................253

ПРИЛОЖЕНИЕ 5. Экспериментальные исследования....................................................259

ПРИЛОЖЕНИЕ 6. ЕЯ-диаграмма фактографической БД...............................................262

ПРИЛОЖЕНИЕ 7. Генератор полиномов............................................................................263

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизированная информационная система формирования фактографических данных и ее применение для криминалистики, инновации и обучения»

Актуальность темы

Во многих областях существенное значение приобретают различные средства генерирования (формирования данных) в информационных системах (ИС), с помощью которых решаются важные и актуальные задачи в таких областях, как криминалистика, инновация и обучение. Данная диссертация, прочной основой которой являются работы [1-293], посвящена этим средствам.

Анализ области криминалистики показывает [91], что годовые объемы работ экспертной службы МВД России составляют более 2.6 млн экспертиз и исследований. Практика показывает, что каждая третья криминалистическая экспертиза способствует установлению причастности лица к преступлению. Примерно в 85 % случаях работа специалистов (экспертов) обеспечивает создание надежной доказательной базы по таким преступлениям, как убийства, тяжкие телесные повреждения, разбои, грабежи и кражи [91]. Практика раскрытия преступлений убедительно показывает, что эксперт является важным, а порой и ключевым звеном в получении необходимых доказательств. От его профессионализма и умения выделять признаки объекта (например, почерка или стреляной гильзы) зависит качество принимаемых решений в рамках используемой им криминалистической методики. Действительность такова, что имеют место случаи [92] как следственных, так и судебных ошибок, причиной которых является заключение эксперта.

Новейшие экспериментальные исследования [167] на контрольной выборке таких объектов, как подписи, показывают, что количество неправильных выводов экспертов, например, в области почерковедения (включая и отказы от принятия решений) составляет порой около 90 %. Ошибки связаны с недостаточными знаниями и умениями эксперта. Типичной объективной причиной ошибок экспертов может быть, как указано в [263], "отсутствие в распоряжении эксперта полных данных об идентификационной значимости признаков". Отмечается [263], что "определение наличия у потенциального эксперта специальных знаний — проблема". Известно [92], что субъективные причины экспертных ошибок связаны с профессиональной некомпетентностью эксперта (например, с неправильной оценкой идентификационной значимости признака объекта исследования). В сомнительных случаях могут назначать повторные экспертизы. Так, выполненный анализ различных почерковедческих экспертиз из архива ЭКЦ МВД России, в том числе и повторных экспертиз, показал [93], что имеют место случаи: неправильной оценки информативности совпадающих признаков; в совокупность, обосновывающую вывод, включается недостаточное

количество признаков; при решении идентификационной задачи в обосновании вывода используется малое (недостаточное) количество признаков. Возникают различные экспертные ошибки. В связи с этим имеется практическая потребность в оценке эффективности работы эксперта с признаками объекта по заданной методике путем проведения его тестирования, опираясь на один из методов тестирования, а для этого надо иметь подходящий сформированный (сгенерированный) набор тестовых объектов с необходимыми признаками на каждом этапе тестирования. Один из возможных путей решения рассматриваемой проблемы в криминалистике — разработать и применить на практике фактографическую систему [11]: автоматизированную информационную систему формирования фактографических данных (АИСФФД) для эффективной реализации тестирования экспертов.

Анализ области инновации показывает, что эффективные средства обеспечения трансфера результатов научно-исследовательской деятельности имеют большое значение для успешной реализации экономического развития нашего государства. Ключевая и порой решающая роль в этом принадлежит экспертам, выполняющим оценку перспективных инновационных технических проектов (ИТП) по их признакам и последующий отбор наиболее значимых из них. На практике, как правило, этот отбор приходится выполнять из большого числа поданных заявок, и при этом число экспертов и время на принятие решения ограничены. В итоге резко возрастает нагрузка на каждого эксперта, что может явиться причиной экспертных ошибок. Экспериментальные исследования [63] зависимости эффективности лица, принимающего решения (ЛИР), от увеличения объема выполненной работы с учетом ограниченности времени на принятие решения показывают, что доля правильных решений, как правило, уменьшается (растет число ошибок). Для уменьшения нагрузки на эксперта в диссертации предлагается переложить рутинную, менее квалифицированную работу, на нейросетевое средство, для реализации которого используется специальный алгоритм формирования фактографических данных (ФФД).

В этой области, как и в криминалистике, также предлагается использовать АИСФФД. Эта информационная система в автоматизированном режиме эффективно формирует необходимый набор тестовых данных для обучения специального нейросетевого алгоритма, который в дальнейшем используется для сокращения объема работы эксперта на предварительной стадии при массовом анализе ИТИ.

Анализ области обучения показывает, что необходимо регулярно выполнять тестирование учащихся, время на тестирование которых ограничено. Для повышения эффективности тестирования необходимо наличие большого числа тестовых заданий, и при этом необходимо динамически подстраиваться под текущего испытуемого. На

практике формирование тестов требует значительных затрат. Подготовка к тестированию и обработка результатов тестирования порождает большое число фактографических данных (ФД), которые надо формировать (генерировать), обрабатывать и затем хранить. Для реализации этого необходимы эффективные средства, которые в настоящее время отсутствуют или неэффективны.

В этой области, как и в двух других областях, также предлагается использовать АИСФФД. Таким образом, видно, что в различных прикладных областях (криминалистике, инновации и обучении) имеется практическая необходимость эффективного формирования ФД. В данной работе в качестве актуального средства предлагается использовать АИСФФД. В итоге возникшая ситуация требует создания эффективных автоматизированных средств формирования фактографических данных, опираясь на достижения специалистов в криминалистике, обучении и тестировании, теории нейронных сетей и информационных технологий, для повышения эффективности применения методик и работы различных экспертов, а также тестирования учащихся.

Все рассмотренное выше повлияло на выбор темы диссертации, которая является новым направлением исследования проблемы эффективного формирования фактографических данных в выбранных областях (криминалистике, инновации и обучении).

В диссертации автором как ориентир использованы "Основы политики РФ в области развития науки и технологий на период до 2010 г. и дальнейшую перспективу" (от 30 марта 2002 г. Пр-576). Проведенные исследования выполнялись с учетом приоритетных направлений науки, технологии и техники, согласно с "Перечнем критических технологий РФ" (от 30 марта 2002 г. Пр-578; 21 мая 2006 г. Пр-842; от 07 июля 2011 г. Пр-899) и с "Приоритетными направлениями развития науки, технологий и техники" (от 30 марта 2002 г. Пр-577; 21 мая 2006 г. Пр-843; от 07 июля 2011 г. Пр-899). Научно-практические результаты работы ориентированы на реализацию эффективного выполнения различных приказов по МВД России и, в частности: приказа [94] № 511 от 29 июня 2005 г. "Вопросы организации производства судебных экспертиз в ЭКП органов внутренних дел РФ"; в части практической реализации Федерального закона 73-Ф3 от 31 мая 2001 г. о государственной судебно-экспертной деятельности.

Некоторые результаты могут быть использованы для реализации на практике приказов Министерства юстиции РФ, в частности: приказа [95] № 34 от 03 марта 2006 г. "Об утверждении Плана основных научно-исследовательских работ в области судебной экспертизы, выполняемых государственными судебно-экспертными учреждениями Министерства юстиции РФ в 2006 г." в части дальнейшего выполнения

этого плана по обеспечению эффективности судебно-почерковедческих экспертиз; приказа [96] № 241 от 22 июня 2006 г. "Об утверждении норм затрат времени на производство экспертиз для определения норм экспертной нагрузки государственных судебных экспертов государственных судебно-экспертных учреждений Министерства юстиции РФ и методических рекомендаций по их применению'.

Выполненные научно-технические исследования, направленные на обеспечение эффективности работы эксперта с фальшивыми лекарственными средствами (ЛС), проведены [266, 267] в ЭКЦ МВД России в рамках выполнения НИР. Экспериментальные научные исследования, связанные с криминалистическим анализом различных объектов, выполнены совместно со специалистами ЭКЦ МВД России. В итоге, полученные в НИР научные и практические результаты обеспечивают возможность в ЭКЦ МВД России эффективной реализации мероприятий "Послания Президента РФ Федеральному Собранию РФ от 12 ноября 2009 г.", а также частично способствуют возможности реализации Программы [97] МВД России "Создание единой информационно-телекоммуникационной системы органов внутренних дел" (ЕИТКС ОВД), в частности, дальнейшему ее развитию путем повышения эффективности работы экспертов (специалистов).

Разработка алгоритмов и их программная реализация для поддержки принятия решений экспертами были выполнены в области инновации (трансфера технологий — обеспечение трансфера результатов научно-исследовательской деятельности) в рамках Автономной некоммерческой организации Международный научно-технологический парк "Технопарк в Москворечье" для обеспечения эффективного конкурсного отбора проектов программы "Участник молодежного научно-инновационного конкурса" Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере в части практической реализации Федерального закона 217-ФЗ от 2 августа 2009 г. о малых предприятиях при вузах.

Анализ перспективных инновационных нейросетевых технических решений выполнен в рамках плана реализации государственного задания на выполнение научно-исследовательских работ (НИР) по теме [240]: "Разработка, программная реализация и внедрение современных технологий диагностики учащихся в рамках комплексной оценки их достижений" в соответствии с государственной программой г. Москвы на среднесрочный период (2012-2016 гг.); развитие образования г. Москвы ("Столичное образование"): мероприятие 03Г0200 (оказание государственных услуг, выполнение работ государственными образовательными учреждениями высшего профессионального образования г. Москвы); государственное задание ГБОУ ВИО МГППУ на 2012 г.

Научно-практические результаты диссертации в области обучения нашли успешное применение при выполнении важных и актуальных работ, основанием для проведения которых послужили:

• постановление Правительства г. Москвы от 5 сентября 2006 г. № 665-ПП "О грантах Москвы в сфере образования";

• городская целевая программа развития образования "Столичное образование-5" на 2009 - 2011 гг.;

• инициатива Президента РФ "Наша новая школа" (п. 2 "Поддержка одаренной молодежи");

• Федеральный государственный образовательный стандарт общего образования (раздел "Начальное общее образование"), программа "Высшее профессиональное образование" № 2.

Исследование и разработка средств ФФД в виде генератора полиномов заданной сложности (математического обеспечения адаптивного тестирования и программная реализация пилотных версий адаптивных тестов для учреждений высшего и среднего профессионального образования) выполнены в рамках НИР [238] инновационных работ в сфере образования в 2010 г.

Все это подтверждает актуальность выбранной темы исследования.

Следующие ученые:

Вальд А., Вентцель Е.С., Таха Х., Галушкин А.И., Тархов Д.А., Финн В.К., Кнут Д., Кулик С.Д., Лютов В.П., Липаев В.В., Раш Г., Россинская Е.Р., Рубцова И.И., Сысоева Л.А., Хайкин С., Даффин Р., Питерсон Э., Зенер К., Лахути Д.Г., Соколов А.В. и др. — представили в своих трудах результаты, которые послужили важной теоретической и методологической основой данной диссертации. Проблема разработки фактографических ИС нашла свое отражение в трудах, например, следующих ученых: Соколова А.В., Лахути Д.Г., Кулика С.Д. и др. Важные вопросы генерирования данных рассматривали Кнут Д., Иванова В.М. и др. Следующие ученые: Вальд А., Вентцель Е.С., Кнут Д., Таха Х., Липаев В.В., Даффин Р., Питерсон Э., Зенер К., Соколов А.В. и др. — изучили эффективность с разных точек зрения. Нейронные сети, алгоритмы распознавания хорошо представлены во многих трудах различных ученых, отметим Галушкина А.И, Хайкина С. Проблемы интеллектуальных систем и, в частности, ДСМ-метод автоматического порождения гипотез представлены в работах Финна В.К., Гусаковой С.М., Устинова В.В. и др. Важные проблемы криминалистики, экспертизы, а также вопросы работы эксперта с различными объектами представлены в работах Россинской Е.Р., Рубцовой И.И., Сысоевой Л.А., Лютова В.П., Никонца Д.А. и др. Несмотря на все это, поставленная актуальная проблема в диссертации пока не нашла должного решения в трудах как отечественных, так и зарубежных ученых.

Цель исследований

Предложить научно-технические решения важной задачи — разработки методов и автоматизированных средств повышения эффективности формирования фактографических данных и их применения в прикладных областях: криминалистике, инновации и обучении.

Объект исследований

Объектом исследования является процесс формирования фактографических данных в выбранных прикладных областях и средства его автоматизации.

Предмет исследований

Предметом исследований являются методы и средства повышения эффективности формирования фактографических данных в различных областях (криминалистике, инновации и обучении).

Основные задачи

В диссертации для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

1) анализ прикладных областей и обобщенной схемы АИСФФД, разработка критериев и выбор набора показателей для оценки эффективности формирования фактографических данных;

2) развитие существующих методов и разработка новых алгоритмов для формирования фактографических данных в АИСФФД;

3) разработка генераторов (методов, стратегий и алгоритмов), обеспечивающих в криминалистике, инновации и обучении повышение эффективности формирования фактографических данных;

4) реализация АИСФФД в виде комплекса программных средств для поддержки принятия решений в различных областях;

5) проведение сравнительного анализа эффективности разработанных алгоритмов для АИСФФД и аналогичных средств автоматизации формирования фактографических данных.

Методы исследования

В диссертации применены методы системного анализа, теории принятия решений и последовательного анализа, элементы теории вероятностей и математической статистики, теории нейронных сетей, теории множеств и математического моделирования, а также элементы криминалистики и теории IRT (Item Response Theory).

Научная новизна результатов работы

1. Разработана обобщенная схема АИСФФД, предложен новый набор частных показателей для принятия решения об эффективности АИСФФД.

2. Представлено обобщение в виде семи основных методов формирования фактографических данных для АИСФФД.

3. Разработаны новые генераторы (методы, стратегии и алгоритмы) формирования фактографических данных.

4. Предложена нейросетевая интерпретация для модели Г. Раша.

5. Для ФФД в криминалистике предложен модифицированный алгоритм последовательного анализа для тестирования экспертов.

Новые результаты защищены шестью различными охранными документами Федеральной службы по интеллектуальной собственности (Российского агентства по патентам и товарным знакам (РОСПАТЕНТ)), в том числе и двумя патентами на полезную модель.

Практическая и теоретическая значимость результатов работы

Для целого класса информационных систем — АИСФФД выполнена (с помощью предложенного набора показателей и критериев) оценка эффективности методов, стратегий, алгоритмов и средств формирования фактографических данных. Разработан универсальный (обобщенный) алгоритм ALG-FD формирования фактографических данных.

Для криминалистики предложен модифицированный алгоритм последовательного анализа. На практике он требует примерно в 2 раза меньшего объема выборки (и требует поэтому значительно меньше затрат на само тестирование), и его реализация при выполнении некоторых ограничений обеспечивает возможность сокращения (примерно в 2 раза) доли ошибочных решений при использовании почерковедческих методик. Для научной и практической работы ЭКЦ МВД России были получены результаты, связанные с генерированием на изображении заданной метки электрофотографического устройства. В процессе работы над диссертацией совместно со специалистами ЭКЦ МВД России выполнены две НИР и разработаны средства, позволяющие существенно повысить эффективность обучения и работу экспертов, в частности, сократить время поиска информации и принятия решения экспертами-криминалистами при проведении необходимых исследований, связанных с ЛС. На практике для криминалистики это позволяет обеспечить решение задачи эффективной борьбы с преступностью в различных сферах, в которых используются результаты экспертизы криминалистических объектов.

Алгоритм ALG-S генератора GSD позволяет реализовать элементы методики формирования медико-педагогических рекомендаций и сократить время высококвалифицированных специалистов на экспертную оценку результатов саногенетического мониторинга и составление рекомендаций.

Успешная реализация алгоритма ALG-EA (в рамках математического обеспечения подсистемы SSEE) позволяет до десяти раз сократить время принятия решения экспертом по результатам анализа инновационных проектов. Практическое использование этой подсистемы в рамках конкурсов молодежных инновационных проектов подтвердило возможность ее применения в сфере трансфера технологий. Модифицированный генератор GMFD может быть использован в других областях, например в криминалистике. Разработаны необходимые элементы инновационной автоматизированной системы анализа данных и поддержки принятия решений «Аналитика-2000» и АС «БД РД» (в интересах Федеральной таможенной службы России). Для системы «Аналитика-2000» в 1.5 раза уменьшен объем программного кода, требуемого для формирования каждого из регламентных отчетов. Для АС «БД РД» сокращено в среднем в 2 раза время, затрачиваемое на программирование обработки каждого нового разрешительного документа.

Оценка эффективности АИСФФД в области обучения показала, что для 1000 задач АИСФФД формирует фактографические данные более чем в 50 раз быстрее, чем ручной вариант системы, и требует при этом в 10 раз меньше затрат (при выполнении некоторых ограничений АИСФФД более эффективна по сравнению с ручным вариантом формирования фактографических данных для 60-ти задач (тестов) и более).

Для формирования фактографических данных в АИСФФД выделены 7 основных обобщающих методов (МУП, МК, МФ, МФТ, МСП, МИР, МУПЭ), предложены стратегии, алгоритмы и показатели, позволяющие в рамках теоретического анализа выполнить необходимую оценку эффективности проектируемых средств для АИСФФД. Полученные оценки теоретической эффективности этих средств (методов, стратегий и алгоритмов) и результаты их исследований позволяют специалистам выполнять на практике необходимый системный анализ в различных областях (криминалистике, инновации и обучении). На основе теоретических результатов диссертационного исследования успешно разработаны необходимые генераторы формирования фактографических данных для таких областей, как криминалистика, инновация и обучение.

На защиту выносятся • Показатели и критерий эффективности для оценки работы АИСФФД и результаты их исследований.

• Обобщенная схема АИСФФД и алгоритм ее работы.

• Методы и средства для повышения эффективности работы АИСФФД и результаты их исследований.

• Стратегии и алгоритмы для формирования фактографических данных в АИСФФД и оценки их эффективности.

• Нейросетевая интерпретация для модели Г. Раша.

• Результаты исследований формирования фактографических данных в АИСФФД и модифицированный алгоритм последовательного анализа для тестирования экспертов в криминалистике (почерковедов и баллистов).

• Результаты практического применения и внедрения АИСФФД.

Достоверность полученных результатов подтверждается корректностью

используемого математического аппарата и тем, что в экспериментальных исследованиях получены результаты, соответствующие теоретическим положениям диссертации.

Апробация работы

Большая часть научно-технических результатов диссертации была представлена на конгрессе, выставках, конкурсах, конференциях, сессиях и семинарах, в числе которых:

IV Международный технологический конгресс "Военная техника, вооружение и современные технологии при создании продукции военного и гражданского назначения" (Омск, 2007 г.);

The Third International Conference on Digital Information Processing, Data Mining, and Wireless Communications (DIPDMWC2016), July 06 - 08, (Москва, 2016 г.);

XIII Международная конференция "Цифровая обработка сигналов и ее применение - DSPA-2011" (Москва, 2011 г.);

XIX и XX Международная конференция "Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов" (Москва, Академия управления МВД России, 2010, 2011 гг.);

Международная конференция АСВОМЕД 2007 (Россия, ЦВКС "Архангельское" Министерство обороны РФ, 2007 г.);

3-я, 4-я Международная научно-практическая конференция "Теория и практика судебной экспертизы в современных условиях" (Москва, 2011, 2013 гг.);

12-я Международная научно-практическая конференция "Актуальные проблемы управления - 2007" (Москва, 2007 г.);

Международная научно-практическая конференция "Судебная экспертиза: Методологические, правовые и организационные проблемы новых родов (видов) судебных экспертиз" (Москва, 2014 г.);

Международный семинар "Целевые инициативы в области охраны правопорядка: исследование и идентификация криминалистических объектов", (Москва, 2010 г.);

XIII Международная телекоммуникационная конференция студентов и молодых ученых "Молодежь и наука", 2010 г. (работа отмечена дипломом);

VI Всероссийская научно-практическая конференция по криминалистике и судебной экспертизе с международным участием "Криминалистические средства и методы в раскрытии и расследовании преступлений" (Москва, 2014 г.);

X Всероссийская выставка научно-технического творчества молодежи НТТМ 2010, Москва, ВВЦ, павильон 75, 29 июня - 2 июля, 2010 г. (работа отмечена медалью НТТМ-2010 за успехи в научно-техническом творчестве);

X, XI, XII Всероссийская научно-техническая конференция "Нейроинформатика", 2008, 2009, 2010 гг.;

IX, X, XI, XII Всероссийская научная конференция "Нейрокомпьютеры и их применение", 2011, 2012, 2013, 2014 гг. (работа отмечена 3-мя дипломами и почетной грамотой);

XV, XVI, XVII, XVIII, XIX, XXI Всероссийская научная конференция "Проблемы информационной безопасности в системе высшей школы", 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2014 гг.;

XXI, XXII, XXII, XXV Всероссийская конференция "Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов", Академия управления МВД России, 2012, 2013, 2014, 2016 гг.;

IV, V, VI Всероссийская научно-практическая конференция по криминалистике и судебной экспертизе, ЭКЦ МВД России, 2009, 2011, 2014 гг. (автор награжден медалью ЭКЦ МВД России);

LXVI Всероссийская конференция, посвященная Дню радио "Научная сессия", РНТОРЭС, 2011 г.;

III Всероссийская научно-практическая конференция "Информационные технологии в образовании XXI века" (ИТО-XXI), (Москва, 2013 г.);

IX межвузовская научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых "Молодые ученые столичному образованию", МГППУ, 2010 г. (работа отмечена дипломом);

Межведомственная научно-практическая конференция "Современные возможности криминалистического исследования документов", Московский университет МВД России, 2013 г.;

9-й Конкурс молодежных инновационных проектов Технопарка МИФИ, 2010 г. (работа отмечена дипломом как победитель);

Конкурс УМНИК-2010 "Участник молодежного научно-инновационного конкурса" (Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере), 2010 г. (работа отмечена дипломом и грантом как победитель);

Научные сессии МИФИ, 2006, 2007, 2008, 2010, 2012, 2013, 2014, 2015 гг. (работа отмечена 3-мя дипломами);

научные семинары: ВИНИТИ РАН, 2007 г.; НИЯУ МИФИ, 2009, 2012 гг.; ИСЭ МГЮА, 2011 г.

Реализация результатов работы

1. Результаты основных теоретических и экспериментальных исследований были получены и применены в период 2007 - 2015 гг. при создании и внедрении различных информационных систем (АИСФФД), в том числе и криминалистического назначения. Успешное практическое применение подтверждается девятью актами о внедрении. Разработаны и внедрены 5 автоматизированных систем (подсистем) в различных организациях и, в частности, в ЭКЦ МВД России, Московском институте открытого образования (МИОО) Департамента образования г. Москвы, ИСЭ МГЮА им. О.Е. Кутафина, МГППУ, «ЛайфИТ». Разработано программное обеспечение объемом более 40 тыс. строк (операторов различных языков программирования).

2. Для эффективного формирования фактографических данных в различных областях (криминалистике, инновации и обучении) были разработаны необходимые средства (методы, алгоритмы, стратегии, генераторы, системы) и выполнена их реализация. Экспериментальная проверка показала, что разработанное для этих средств математическое обеспечение работоспособно и эффективно выполняет поставленные перед ним задачи. Наиболее актуальные средства нашли успешное применение на практике, что подтверждается актами о внедрении, например, в ЭКЦ МВД России, МГППУ, АНО «Технопарк в Москворечье», «ЛайфИТ».

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Ткаченко, Константин Игоревич, 2017 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. — Кн.1. — М.: ИПРЖР, 2000. — 416 с.

2. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. — М.: Вильямс, 2008. — 1104 с.

3. Вентцель Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. — М.: Высшая школа, 2001. — 208 с.

4. Таха Х. Введение в исследование операций. — М.: Вильямс, 2005. — 912 с.

5. Черноруцкий И.Г. Методы принятия решений. - СПб.: БХВ-Петербург, 2005. — 416 с.

6. Вальд А. Последовательный анализ. - М.: Физматгиз, 1960. - 328 с. - (новое издание: Abraham W. Sequential analysis. - Mineola, N.Y.: Dover Publications, 2004. — 212 p.).

7. Ширяев А.Н. Статистический последовательный анализ. Оптимальные правила остановки. — М.: Наука, 1976. — 272 с.

8. Даффин Р., Питерсон Э., Зенер К. Геометрическое программирование. — М.: Мир, 1972. — 312 с.

9. Кнут Д. Искусство программирования. Том 4, А.: Комбинаторные алгоритмы. Часть 1. — М.: Вильямс, 2013. — 960 с.

10. Автоматическое порождение гипотез в интеллектуальных системах. — Сост. Е.С. Панкратова, В.К. Финн. — М.: URSS, Либроком, 2009. — 526 с.

11. Кулик С.Д. Фактографические системы (методы построения, модели, стратегии поиска и программное обеспечение) /Изд-во Радиотехника (деп. в ВИНИТИ 23.06.2003, № 1205-В2003; Библ. указат. № 8(378), 2003). — М., 2003. — 325 с.

12. Лахути Д.Г. Автоматизированные документально-фактографические информационно-поисковые системы //Итоги науки и техники. — Сер.: Информатика. — Т. 12. — М.: ВИНИТИ, 1988. — С. 6-79.

13. Соколов А.В. Информационно-поисковые системы. - М.: Радио и связь, 1981. -152 с.

14. Липаев В.В. Надежность программных средств. — М.: СИНТЕГ, 1998. — 232 с.

15. Липаев В.В., Филинов Е.Н. Мобильность программ и данных в открытых информационных системах. — М.: Научная книга, 1997. — 368 с.

16. Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р., Штайн К. Алгоритмы: построение и анализ. — 2-е изд., пер. с англ. — М.: Вильямс, 2013. — 1296 с.

17. Судебно-почерковедческая экспертиза. Общая часть: теоретические и методические основы /Под науч. ред. В.Ф. Орловой; Гос. учреждение Рос. федер. центр судеб. экспертизы при Минюсте России. — 2-е изд., перераб. и доп. (Библиотека судебного эксперта). — М.: Наука, 2006. — 544 с.

18. Васильев А.Н. Тархов Д.А. Нейросетевое моделирование. Принципы. Алгоритмы. Приложения. — СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2009. — 528 с.

19. Вальд А., Вольфовиц Дж. Оптимальный характер последовательного критерия отношения вероятностей //Последовательный анализ /А. Вальд. — М.: Физматгиз, 1960. — С. 292-308.

20. Ширяев В.И. Исследование операций и численные методы оптимизации. — М.: КомКнига, 2007. — 216 с.

21. Крамер Г. Математические методы статистики. — М.: Мир, 1975. — 648 с.

22. Иванова В.М. Случайные числа и их применение. — М.: Финансы и статистика, 1984. — 111 с.

23. Макконелл Дж. Основы современных алгоритмов (Мир программирования). — 2-е доп. издание (пер. с англ.). — М.: Техносфера, 2006. — 366 с.

24. Иванов М.А., Чугунков И.В. Теория, применение и оценка качества генераторов псевдослучайных последовательностей. — М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2003. — 240 с.

25. Абашев А.А., Жуков И.Ю., Иванов М.А., Метлицкий Ю.В., Тетерин И.И. Ассемблер в задачах защиты информации. — М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2004. — 544 с.

26. Башаринов А.Е., Флейшман Б.С. Методы статистического последовательного анализа и их радиотехнические приложения. — М.: Советское радио, 1962. — 352 с.

27,

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

Гайдышев И. Анализ и обработка данных: Специальный справочник. — СПб: Питер, 2001. — 752 с.

Агеев А.М., Алик В.П., Марков В.П. Библиотека алгоритмов 151 б - 200 б: Справочное пособие. - Б-ка технической кибернетики. - М.: Радио и связь, 1981. - Вып. № 4. Кулик С.Д. Исследование эффективности фактографического поиска в информационных системах /Изд-во Радиотехника (деп. в ВИНИТИ 29.07.2004, № 1326-В2004; Библ. указат. № 9(391), 2004). — М., 2004. — 251 с. Ключко В.И., Шумков Е.А., Стасевич В.П. Патент на изобретение (C2) № 2266558, РФ (RU), кл. МПК7 G06F9/00, G05B13/02. Интеллектуальный контроллер с нейронной сетью и правилами самомодификации. — Опубл. 2005.12.20. Захаров Е.Н. Патент на изобретение (C1) № 2295768, РФ (RU), кл. МПК G06N3/00. Способ экспресс-оценки функционирования открытой сложной системы. — Опубл. 2007.03.20.

Захаров Е.Н. Патент на изобретение (C1) № 2295769, Российская Федерация (RU), кл. МПК G06N3/06 (2006.01). Нейроподобный элемент. — Опубл. 2007.03.20. Тетельбаум И.М., Шнейдер Ю.Р. 400 схем для АВМ. — М.: Энергия, 1978. — 248с. Тихомиров А.В., Шалыто А.А. Применение адаптивного генетического алгоритма для генерации клеточных автоматов //Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО, 2012. — № 1(77) . — С. 100-105.

Иванов С.П., Афанасенко А.Г., Веревкин А.П., Афанасенко В. Г., Боев Е.В. Патент на полезную модель (U1) № 73324, РФ (RU), кл. МПК7 C01D 7/00. Система по определению показателей качества процесса карбонизации. — Опубл. 2008.05.20. Грэхем Р., Кнут Д., Паташник О. Конкретная математика. Основания информатики.

— М.: Мир, 1998. — 703 с.

Буздалов М.В. Генерация тестов для олимпиадных задач по программированию с использованием генетических алгоритмов //Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО, 2011. — № 2(72). — С. 72-77.

Кулик С.Д. Элементы теории принятия решений (критерии и задачи). — М.: НИЯУ МИФИ, 2010. — 188 с.

Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам (Federal Service for Intellectual Property, Patents and Trademarks). Патенты России (Patents of Russia). Описание изобретений (Full specification). — Изготовлено ФГУ ФИПС (Published by FIPS). ИПС MIMOSA GTI (IRS MIMOSA GTI). — RU2007.

— [электр. ресурс]. — 1 DVD. — (патенты № 2295768 и № 2295769).

Варламов М.А. Использование нейронных сетей в системах поддержки принятия решений для управления эффективностью бизнеса //Всероссийская научно-практическая конференция: Математика, информатика, естествознание в экономике и в обществе (МИЕСЭКО-2007), 22 ноября 2007 г. — М.: МФЮА. — С. 145-148. — (URL: http://www.mfua.ru/_public/conf/2007/sbornik.zip ; дата обращения: 01.26.2013). Руанет В.В., Хетагурова А.К., Куликов С.А., Дадашев С.Я. Использование искусственных нейронных сетей для обучения среднего медицинского персонала //Научная сессия МИФИ-2001. Сб. науч. тр. — Т.10: Телекоммуникации и новые информационные технологии в образовании. — М.: МИФИ, 2001. — С. 88-89. Руанет В.В., Хетагурова А.К. Нейросетевые технологии как средство организации образовательного процесса //Educational Technology & Society (Образовательные технологии и общество), № 8(4), 2005. — С. 296-317. — (URL: http://grouper.ieee.org/groups/ifets/russian/depository/v8_i4/pdfZ4.pdf дата обращения: 01.26.2013).

Козлов О.А., Михайлов Ю.Ф. Построение интеллектуальной информационной системы организация учебного процесса на основе искусственных нейронных сетей //Электронный журнал "Информационная среда образования и науки". — Вып. 6. 2011. — (URL: http://www.iiorao.ru/iio/pages/izdat/ison/publication/ison_2011/num_6_2011/; дата обращения: 01.26.2013).

44

45

46

47,

48

49

50

51

52,

53

54

55

56

57

58

59

60

Фадеев А.Ю. Опыт применения интеллектуальных технологий в процессе формирования интегративного исследовательского умения студентов //Троицкий вестник, 2009. — № 4. — С. 190-196. — (URL: http://elf.ucoz.net/Univer-Content/TV4over.pdf; дата обращ.: 01.27.2013).

Абрамов И.В., Александрова Н.А., Ценёв А.В. Искусственные нейронные сети в вычислении конкурентоспособного потенциала кафедры вуза //Вестник ИжГТУ, 2008. — № 4. — С. 131-134.

Карпенко А.П., Мухлисуллина Д.Т., Овчинников В.А. Нейросетевая аппроксимация функции предпочтений лица, принимающего решения, в задаче многокритериальной оптимизации //Информационные технологии, 2010. — № 10. — С. 2-9. Карпенко А.П., Моор Д.А., Мухлисуллина Д.Т. Нейросетевая, нечеткая и нейро-нечеткая аппроксимация в задаче многокритериальной оптимизации //Научная сессия НИЯУ МИФИ-2011. XIII Всероссийская научно-техническая конференция "Нейроинформатика-2011". — М.: НИЯУ МИФИ, 2011. — Ч. 1. — С. 60-70. Зозуля Ю.И. Структурно-функциональная организация нейронных сетей в промышленных системах обработки информации //Научная сессия НИЯУ МИФИ-2010. XII Всероссийская научно-техническая конференция "Нейроинформатика-2010". — М.: НИЯУ МИФИ, 2010. — Ч. 1. — С. 163-174.

Кулик С.Д. Объекты интеллектуальной собственности России (обзор программного обеспечения): Научное издание. — М.: Компания Спутник+, 2001. — 159 с. Кулик С.Д. Биометрические системы идентификации личности в автоматизированных фактографических информационно-поисковых системах //Нейрокомпьютеры в биометрических системах. Кн. 26 /Под ред. А.И. Галушкина. — М.: Радиотехника, 2007. — С. 154-173.

Кулик С.Д. Свидетельство на программу № 2001610580, РФ, Генератор фактографических данных о коммерческих банках России для сети RBCNet (GEN-MORE). — Зарегистр. 18.05.2001. Бюл. № 3(36). — С. 160. — (РОСПАТЕНТ). Кулик С.Д. Свидетельство на программу № 2000610639, РФ, Генератор фактографических данных о ценных бумагах РФ для сети RBCNet (GEN-WEBD). — Зарегистр. 17.07.2000. Бюл. № 4(33). — С. 57-58. — (РОСПАТЕНТ). Кулик С.Д. Свидетельство на программу № 2000610698, РФ, Генератор программ с фактографическими данными о ценных бумагах РФ (GEN-FAKT). — Зарегистр.

01.08.2000. Бюл. № 4(33). — С. 101-102. — (РОСПАТЕНТ).

Кулик С.Д. Свидетельство на базу данных № 2001620102, РФ, Фактографическая база данных по коммерческим банкам России для сети RBCNet (FBD-DTPP). — Зарегистр. 30.07.2001. Бюл. № 4(37). - Ч. 2. - С. 319-320.- (РОСПАТЕНТ). Кулик С.Д. Свидетельство на базу данных № 2001620106, РФ, Фактографическая база данных по ценным бумагам РФ для сети RBCNet (FBD-CTPP). — Зарегистр.

01.08.2001. Бюл. № 4(37). — Ч. 2. — С. 322-323. — (РОСПАТЕНТ).

Финн В.К. Базы данных с неполной информацией и новый метод автоматического порождения гипотез //Диалоговые и фактографические системы информационного обеспечения (тезисы докладов симпозиума). — М.: ВСНТО, 1981. — С. 153-156. Попов И.И. Применение адаптивных СУБД для реализации документальных и фактографических информационных систем //Математическое и информационное обеспечение систем принятия решений. — М.: Энергоатомиздат, 1988. — С. 19-28. Гайдамакин Н.А. Система представления и обработки данных фактографических АИС //Автоматизированные информационные системы, базы и банки данных. — М.: Гелиос АРВ, 2002. — С. 27-32.

Кулик С.Д. Исследование фактографических систем и баз данных //Научно-

техническая информация., 2003. — Сер. 2. — № 4. — С. 33-41.

Бородулин С.А., Власова Н.А., Константинов К.А., Кормалев Д.А., Куршев Е.П.,

Сметанин А.В., Сулейманова Е.А., Трофимов И.В. Свидетельство на программу

№ 2012617809, РФ, Фактография. — Зарегистр. 29.08.2012. Бюл. № 3(80), 2012. —

(РОСПАТЕНТ).

61

62

63

64

65

66

67

68

69

70,

71,

72

73

74

75

76

77

78

79

Токарев С.В., Беденко С.Е., Захаров И.В. Свидетельство на программу №2012615913, РФ, Программа геокодирования фактографических данных. — Зарегистр. 28.06.2012. Бюл. № 3(80), 2012. — (РОСПАТЕНТ).

Пикулина Г.Н., Таова С.М. Свидетельство на программу № 2008613878, РФ, Программное обеспечение по вводу, обработке и записи в формате EXFOR фактографических данных - ExfData. — Зарегистр. 14.08.2008. Бюл. № 4(65), 2008. — (РОСПАТЕНТ).

Кулик С.Д. Учет человека-оператора в контуре АФИПС //Безопасность информационных технологий, 2003. — № 2. — С. 30-39.

Кулик С.Д. Нейронные сети в автоматизированных фактографических информационно-поисковых системах //Нейрокомпьютеры в информационных и экспертных системах. Кн.27 /Под ред. А.И. Галушкина и С.Д. Кулика. — М.: Радиотехника, 2007. — С. 60-66.

Гусева А.И. Оценка качества методического, математического и программного обеспечения распределенных обучающих систем. — Дисс. ... доктора техн. наук (05.13.11 — математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей). — М.: МИФИ, 2003. — 386 с. — (Диссертация: РГБ 71:04-5/444; http://elibrary.rsl.ru/).

Устинов В.В. Модельные методы судебно-почерковедческого исследования: проблемы и тенденции развития: автореф. дис. ... канд. юрид. наук: 12.00.09 /Науч. рук. В.Ю. Федорович. — М.: Московский университет МВД Росии, 2011. — 26 с. — (Диссертация: РГБ 61 11-12/431; http://elibrary.rsl.ru/). Липский В. Комбинаторика для программистов. — М.: Мир, 1988. — 213 с. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. — М.: Наука, 1983. — 416 с.

Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. — М.: Высшая школа, 2003. — 479 с.

Надежность и эффективность в технике. Справочник. — В 10 т. — Том 1: Методология. Организация. Терминология. — М.: Машиностроение, 1986. — 224 с. ГОСТ 28653-90. Межгосударственный стандарт. Оружие стрелковое. Термины и определения. — Взамен ГОСТ 21209-75; ГОСТ 21451-75; ГОСТ 23081-78; ГОСТ 23973-80; ГОСТ 24241-80; ГОСТ 24924-81; Переиздание: сентябрь 2005 г.; Введен с 01.07.1991. — М.: Стандартинформ, 2005. — 67 с.

ГОСТ 7.0-99. Межгосударственный стандарт. Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Информационно-библиотечная деятельность, библиография. Термины и определения. — Взамен ГОСТ 7.0-84, ГОСТ 7.26-80; Введен с 01.07.2000. — Минск: ИПК Изд-во стандартов, 1999. — 23 с. ГОСТ 7.73-96. Межгосударственный стандарт. Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Поиск и распространение информации. Термины и определения. — Взамен ГОСТ 7.27-80; Введен с 01.01.1998. — Минск: ИПК Изд-во стандартов, 1997. — 19 с.

ГОСТ 34.003-90. Государственный стандарт Союза ССР. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Термины и определения. — Взамен ГОСТ 24.003-84, ГОСТ 22.487-77; Введен с 01.01.1992. — М.: Изд-во стандартов, 1991. — 23 с.

Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. — М.: Мир, 1978. — 411 с. Попов В.Л., Кремлев Н.Д., Ковшов В.С., Марков А.В., Марков Д.А., Севастьянова И.Г., Грачева А.Ю., Доманов А.В., Доманова Е.Е., Пшеницин Ю.Е., Фролов С.Е. Управление инновационными проектами. — М: Инфра-М, 2012. — 336 с. Ахо А.В., Сети Р., Ульман Д.Д. Компиляторы: принципы, технологии и инструменты. — М.: Вильямс, 2003. — 768 с.

Ламот А. Программирование игр для Windows. Советы профессионала. — М.: Вильямс, 2004. — 880 с.

Ломакин П., Шрейн Д. Антихакинг. — М.: Майор, 2002. — 510 с.

80

81

82

83

84

85

86

87

88

89

90

91

92

93

94

95

96

Скрипкин К.Г. Экономическая эффективность информационных систем. — Сер.: ИТ-Экономика. — М.: ДМК Пресс, 2002. — 256 с.

Лопатников Л.И. Экономико-математический словарь: Словарь современной экономической науки. — 5-е изд., перераб. и доп. — М.: Дело, 2003. — 520 с. Методика (основные положения) определения экономической эффективности использования в народном хозяйстве новой техники, изобретений и рационализаторских предложений (Утверждена Постановлением Государственного комитета Совета Министров СССР по науке и технике, Госпланом СССР, Академией наук СССР и Государственным комитетом Совета Министров СССР по делам изобретений и открытий от 14 февраля 1977 г. № 48/16/13/3). — (http://www.bestpravo.ru/ussr/data03/tex14194.htm). — (дата обращения: 15.06.2013). Прозоров А.А., Матаруев А.Н., Усов А.И. Разработка автоматизированной информационной системы "Каталог регистрационных паспортов экспертных методик" //Криминалистика. XXI век. Материалы научно-практической конференции. — В 2-х т. — М.: ГУ ЭКЦ МВД России, 2001. — Т. 2. — Разделы 4-5. — С. 48-59. Челышев М.М., Кулик С.Д. (от МИФИ), Бажакин Г.А., Белоусова О.Д., Колесова Е.Ю., Левицкий А.Б., Мурашова О.С. (от МВД) Методика вероятностно-статистической оценки совпадающих частных признаков почерка в прописных буквах русского алфавита. — М.: ВНИИ МВД СССР, 1990. — 260 с. Челышев М.М., Кулик С.Д., Мирошникова С.Ю. (от МИФИ), Бажакин Г.А., Белоусова О.Д., Колесова Е.Ю., Левицкий А.Б., Марушкин М.Т., Молоков Э.П., Мурашова О.С., Серегин В.В. (от МВД) Методика определения пола исполнителя кратких рукописных текстов. — М.: ВНКЦ МВД СССР, 1990. — 185 с. Челышев М.М., Кулик С.Д. (от МИФИ), Бажакин Г.А., Колесова Е.Ю., Левицкий А.Б., Молоков Э.П., Мурашова О.С., Серегин В.В., Скоморохова А.Г., Сосенушкина М.Н., Черенков А.М., Шаова Т.Г. (от МВД) Методика определения возраста исполнителя рукописных текстов. — М.: ЭКЦ МВД России, 1995. — 255 с. Изотов А. Практика обеспечения безопасности банковской деятельности //Банки и технологии, 2006. — № 6. — С. 43-47.

Гудков Ф.А. Вексель. Дефекты формы. (Методики выявления типичных ошибок). — М.: Интеркрим-пресс, 2000. — 176 с.

Ларичев В.Д., Спирин Г.М. Коммерческое мошенничество в России. — М.: Экзамен, 2001. — 256 с.

Ценные бумаги (ежемесячный информационный бюллетень). — М.: Интеркрим-пресс, 2010. — № 3. — 52 с.

Киташев Э., Мартынов В.В. "Каждая пылинка может стать зацепкой для раскрытия дела..." //Человек и закон, 2010. — № 1(январь). — С. 87-94.

Скрипилева Н.А. О некоторых причинах совершения ошибок при производстве экспертиз и возможностях их предотвращения //Российский Следователь, 2003. — № 3. — С. 6-8.

Комиссаров А.Ю., Пахомов А.В., Соколов С.В. Предупреждение экспертных ошибок при проведении криминалистической почерковедческой экспертизы. — М.: ГУ ЭКЦ МВД России, 2001. — 24 с.

Приказ МВД РФ № 511 от 29.06.2005 //Эксперт-криминалист, 2006. - № 4. - С. 41-47. Приказ № 34 от 03 марта 2006 г. Министерства юстиции РФ "Об утверждении Плана основных научно-исследовательских работ в области судебной экспертизы, выполняемых государственными судебно-экспертными учреждениями Министерства юстиции Российской Федерации в 2006 г." //Теория и практика судебной экспертизы, 2006. — № 1(1). — С. [27-32].

Приказ Министерства юстиции РФ от 22 июня 2006 г. № 241 "Об утверждении норм затрат времени на производство экспертиз для определения норм экспертной нагрузки государственных судебных экспертов государственных судебно-экспертных учреждений Министерства юстиции РФ и методических рекомендаций по их применению" //Эксперт-криминалист, 2008. — № 2. — С. 48-50.

97.

98.

99.

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

110

111

112

113

114

Мартынов Е.В. О программе МВД России "Создание единой информационно-телекоммуникационной системы органов внутренних дел" //Вестник ВИПК МВД России. — М., 2008. — № 1(9). — С. 4-8.

Дильдин Ю.М., Зинин А.М., Лютов В.П., Лесников В.А., Герасимов А.М., Ефремов И.А., Кабанов В.Н., Калинин С.Г., Киселев В.В., Маковкин А.В., Нагайцев A.A., Овсянникова М.Н., Токарев В.В., Филиппов В.В. Описание объектов криминалистического исследования: Справочное пособие /Под ред. кандидата юридических наук В.В. Филиппова. — М.: ЭКЦ МВД России, 1995. — 288 с. Токаренко В.Н. Характеристика преступлений, совершаемых с использованием акций //Российский Следователь, 2003. — № 10. — С. 9-14.

Белкин Р.С. Криминалистическая энциклопедия. — М.: Мегатрон XXI, 2000. — 334 с. Корецкий Д. Проблема правовой и экспертной оценки боеприпасов //Законность,

2003. — № 8. — С. 23-27.

Зуев А. Противодействие незаконному обороту наркотиков в Москве //Законность,

2004. — № 9. — С. 43-46.

Ставило С. Преступность на рынке ценных бумаг: необходимость криминологического изучения и предупреждения //Уголовное право, 2003. — № 3.

— С. 132-134.

Ищенко Е.П., Топорков А.А. Криминалистика.- М: Контракт, Инфра-М, 2006. - 248 с. Воронков Л.Ю. Механизм следообразования на пулях и гильзах при отстреле нештатных патронов в пистолете ТТ //Судебная экспертиза, 2007. - № 4.- С. 30-38. Закутский Д.М., Царев Г.Г., Эджубов Л.Г. Некоторые вопросы разработки автоматизированной пулегильзотеки //Проблемы информационного обеспечения экспертных исследований в целях решения задач судебной экспертизы. Материалы Всесоюзной научно-практической конференции. — М.: ВНИИСЭ, 1984. - С. 116-118. FaceGen — 3D Human Faces (генератор лиц человека). — [электронный ресурс]. — [сайт]. — URL: http://www.facegen.com/index.htm (дата обращения: 8.02.2013). Степанов М.Г., Королев Д.С. Формирование искусственных дактилоскопических отпечатков //Труды XVIII Международной научной конференции "Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов". — М.: Академии управления МВД России, 2009. — С. 41-45.

Шмелева А. Рукописные шрифты и графология //Publish-Дизайн, верстка, печать (06.07.2005), Издательство "Открытые системы", 2005. — № 6. — [электр. ресурс].

— URL: http://www.publish.ru/articles/200506_4053691 (дата обращения: 8.02.2013). Шляхтина С. Работа со шрифтами //КомпьютерПресс, 2005. — № 9. — [электронный ресурс]. — URL: http://www.compress.ru/article.aspx?id=14454&iid=687 (дата обращения: 8.02.2013).

Семенов А.Б. Новый подход в конструировании рукописных шрифтов //Труды 18-й Международной конференции по компьютерной графике и зрению ГрафиКон'2008 (Proceedings GraphiCon'2008, Technical Program (RU), Moscow, June 23-27, 2008). — M.: Moscow State University, 2008. — [электронный ресурс]. — URL: http://www.graphicon.ru/2008/proceedings/Russian/SR4/Paper_2.pdf (дата обращения: 8.02.2013).

Семенов А.Б. Методы моделирования «живого» персонального почерка //Труды 19-й Международной конференции по компьютерной графике и зрению ГрафиКон'2009 (GraphiCon'2009, Young Scientists School), Москва, 5-9 октября, 2009.

— M.: МГУ, 2009. — С. 390-391. — [электронный ресурс]. — URL: http://www.graphicon.ru/proceedings/2009/young/posters/90/90_Paper.pdf (дата обращения: 8.02.2013).

Арутюнян А.Р. Информационные технологии анализа и синтеза деформаций дактилоскопических изображений (автореферат диссертации кандидата технических наук: 05.13.17). — (Хранение РГБ: 9 10-6/1479). — М.: ИПИ РАН, 2010. — 18 с. Глебова О.Ю. Выявление подложных документов на право получения лекарственных препаратов //Судебная экспертиза, 2006. — № 2. — С. 40-53.

115

116

117

118

119

120

121

122

123

124

125

126

127

128

129

130

131

132

133

134

Дильдин Ю.М., Мартынников Н.В. Федеральный учет самодельного огнестрельного оружия в ЭКЦ МВД России //Судебная экспертиза, 2009. — № 3. — С. 60-66.

Дильдин Ю.М., Мартынников Н.В., Стальмахов А.В., Федоренко В.А. Методические рекомендации по идентификации нарезного огнестрельного оружия по следам на выстреленных пулях //Судебная экспертиза, 2007. — № 3. — С. 18-24. Россинская Е.Р., Галяшина Е.И. Типичные экспертные ошибки, их причины и пути устранения //Настольная книга судьи: судебная экспертиза Экспертные ошибки (Комментарий к Федеральному закону "О государственной судебно-экспертной деятельности"). — М.: Проспект, 2011. — С. 213-218.

Исматова Т.И., Каткова Л.О. Пути оптимизации профотбора экспертов-почерковедов //Современные проблемы теории и практики криминалистического исследования документов (тезисы докладов и сообщений международной научно-практической конференции). — Волгоград: ВА МВД России, 2007. — С. 158-162. Информационные технологии в управлении органами внутренних дел: Учебник /Под ред. И.В. Горошко. — М: Академия управления МВД России. 2015. — 156 с. Савицкая И.Г. К вопросу об ошибках, допускаемых экспертом при производстве экспертиз //Теория и практика судебной экспертизы, 2006. — № 2(2). — С. 118-120. Красовицкая Л.И. Обобщение практики производства повторных экспертиз в государственных судебно-экспертных учреждениях Минюста России в 2007 году //Теория и практика судебной экспертизы, 2009. — № 1(15). — С. 116-120. Кошманов М.П., Кошманов П.М., Шнайдер А.А. Проблемы оценки экспертом признаков почерка //Судебная экспертиза, 2006. — № 1 — С. 48-57. Кошманов М.П., Кошманов П.М., Шнайдер А.А. Проблемы профессиональной подготовки экспертов-почерковедов в системе МВД России //Судебная экспертиза, 2005. — № 2 — С. 50-54.

Рубцова И.И., Соколов С.В., Сысоева Л.А. Криминалистическое исследование общих и частных признаков почерка. — М.: ЭКЦ МВД России, 2005. — 64 с. Латышов И.В., Копанев А.С. О типичных ошибках, допускаемых экспертами (по материалам рецензирования заключений экспертов-стажеров, выполненных в ходе преддипломной практики 2008-2009 гг.) //Вестник Волгоградской академии МВД России, 2010. — Вып. 2(13). — С. 78-77.

Шведова Н. Н. Из опыта подготовки судебных экспертов //Эксперт-криминалист, 2007. — № 1. — С. 29-30.

Шведова Н.Н., Латышов И.В. Проблемы качества подготовки экспертов-криминалистов //Вестник Волгоградской академии МВД России, 2009. — Вып. 4(11). — С. [182-186].

Бондаренко П.В. О формах профессиональной подготовки экспертов-криминалистов //Судебная экспертиза, 2005. — № 2. — С. 47-49.

Крамаренко В.П. Ситуационный подход в предупреждении ошибок экспертной деятельности //Теория и практика судебной экспертизы, 2009. — № 1(13). — С. 10-14. Ромашкова О.Н., Моргунов А.И. Информационная система для оценки результатов деятельности общеобразовательных организаций г. Москвы //Вестник РУДН. — Сер.: Информатизация образования, 2015. — № 3. — С. 88-95.

Кокин А.В. Проблемы подготовки экспертных кадров //Теория и практика судебной экспертизы, 2010. — № 2(18). — С. 50-57.

Сысоева Л.А. Актуальные проблемы современной судебно-почерковедческой экспертизы //Современные проблемы теории и практики криминалистического исследования документов (тезисы докладов и сообщений межд. научно-практич. конф., 12-13 дек. 2007 г.). — Волгоград: ВА МВД России, 2007. — С. 179-184. Максимов С.В., Майдыков А.А., Рязанцева И.Б., Васильев А.Ю., Крылов А.А. Фальсификация лекарственных средств в России. — М.: Юрайт, 2008. — 119 с. Челышкова М.Б. Теория и практика конструирования педагогических тестов. — М.: Логос, 2002. — 432 с.

135. Аванесов В. [Электронный ресурс] Метрическая система Георга Раша — Rasch measurement (RM) [сайт]. — URL: http://testolog.narod.ru/Theory68.html (дата обращения: 15.04.2012).

136. Муратова Е.А. [Электронный ресурс] О сущности метода моделирования в педагогике [сайт]. — URL: http://portal.tpu.ru/SHARED/m/MURATOVA/Learning/discipline/Tab/Modeling.htm (дата обращения: 15.04.2012).

137. Лаптев В.В., Сербин В.И. Изучение поведения моделей обучения с использованием марковского процесса //Вестник АГТУ. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика, 2010. — № 1. — С. 42-47.

138. Портал поддержки образования в Российской Федерации [Электронный ресурс] Модели и методы тестологии [сайт]. — URL http://www.testor.ru/files/main.doc; http://www.testor.ru/page.aspx?id=34; http://www.testor.ru/page.aspx?id=20 (дата обращения: 15.04.2012).

139. Звонников В.И., Челышкова М.Б. Современные средства оценивания результатов обучения. — М.: Академия, 2007. — 224 с.

140. Ким В.С. Тестирование учебных достижений. — Уссурийск: УГПИ, 2007. — 214 с.

141. Михайлов А.С., Сокова И.В. Автоматизированная система генерации тестов для контроля знаний. — М.: МИФИ, 2005. — 24 с.

142. Шепелев В.А. Автоматическая генерация проектных задач в САПР //Информационные технологии, 1996. — С. 16-20.

143. Нейман Ю.М., Хлебников В.А. Введение в теорию моделирования и параметризации педагогических тестов. — М.: Прометей, 2000. — 169 с.

144. Усков И.Н. О необходимости совершенствования системы подготовки экспертов-криминалистов по использованию современных технических средств //Судебная экспертиза: дидактика, теория, практика. Сборник научных трудов. — М.: Московский университет МВД России, 2013. — Вып. 9. — С. 8-12.

145. Виленкин Н.Я., Виленкин А.Н., Виленкин П.А. Комбинаторика. — М.: ФИМА, МЦНМО, 2010. — 400 с.

146. Елтаренко Е.А. Оценка и выбор решений по многим критериям: Учебное пособие. — М.: МИФИ, 1995. — 112 с.

147. Смирнов Е.Ю. Диаграммы Юнга, плоские разбиения и знакочередующиеся матрицы.

— М.: МЦНМО, 2014. — 64 с.

148. Ландо С.К. Введение в дискретную математику. — М.: МЦНМО, 2012 (2014).

149. Абрамов С.А. Лекции о сложности алгоритмов. — М.: МЦНМО, 2009. — 252 с.

150. Алексеев В.Б. Введение в теорию сложности алгоритмов. — М.: МГУ, 2002. — 82 с.

151. Роббинс Г., Сигмунд Д., Чао И. Теория оптимальных правил остановки. — М.: Наука, 1977. — 168 с.

152. Тархов Д.А. Нейросетевые модели и алгоритмы. — М.: Радиотехника, 2014. — 349 с.

153. Трост Э. Простые числа. — Пер. с нем. — М.: ГИФМЛ, 1959. — 135 с.

154. Берестнева О.Г., Марухина О.В. Компьютерные технологии в оценке качества обучения //Известия Томского политехнического университета (ТПУ), 2003. — Т. 306. — № 6. — С. 106-112. — (URL: http://www.duskyrobin.com/tpu/2003-06-00026.pdf; дата обращения: 15.02.2013).

155. Шаропин К.А., Берестнева О.Г., Иванов В.Т. Информационная система оценки профессиональной психофизической готовности студентов технического университета //Известия Томского политехнического университета (ТПУ), 2006. — Т. 309. — № 3. — С. 175-179. — (URL: http://elibrary.ru/item.asp?id=9446203; дата обращения: 15.02.2013).

156. Сухушин С.А. Экспертная система для выработки рекомендаций по улучшению качества педагогических и психологических тестов //Вестник Томского государственного педагогического университета (ТГПУ), 2009. — Выпуск 2(80).

— С. 88-91. — (URL: http://vestnik.tspu.ru/files/PDF/articles/suhushin_a._s._88_91_2_80_2009.pdf; дата обращения: 15.02.2013).

157. Очирова Г.З. Нейронные сети в обучении //Бизнес-образование в экономике знаний: материалы научно-практич. конф. (г. Иркутск, 1 февр. - 24 апр. 2009 г.). — С. 360367. — (URL: http://www.buk.irk.ru/library/sbomik_09/ochirova_g.pdf; дата обращ.: 16.02.2013).

158. Rasch G. Probabilistic models for some intelligence and attainment tests (Series: Studies in Mathematical Psychology I). — Copenhagen, Denmark: Danmarks Paedogogiske Institute, Danish Institute for Educational Research, 1960. — 184 p.

159. Rasch G. On general laws and the meaning of measurement in psychology //Proceedings of the Fourth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, 1961. — Vol. 4. — P. 321-333.

160. Rense Lange, Juan Moran, Warren R Greiff, Lisa Ferro A Probabilistic Rasch Analysis of Question Answering Evaluations //Proceedings of the Human Language Technology Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: HLT-NAACL 2004 (May 2-7): Main Proceedings. — Boston, Massachusetts (USA): Association for Computational Linguistics. — P.65-72.

161. Mead R.J. A Rasch Primer: The Measurement Theory of Georg Rasch. Psychometric Services Research Memorandum (2008-001), Maple Grove, MN: Data Recognition Corporation (DRC), March, 2008.

162. Karabatsos G. The Rasch model, additive conjoint measurement, and new models of probabilistic measurement theory //Journal of Applied Measurement, 2001, 2(4). — P. 389423. — (Also appears in Chapter 24 of E. Smith & R.M. Smith, (Eds.), Introduction to Rasch Measurement, Ch.24. Gainesville, FL; JAM Press).

163. Raphaely D. (primary Author) Oracle Database PL/SQL Packages and Types Reference, 11g Release 1 (11.1). B28419-03. April 2008, Oracle, 2008. — 5100 p. — URL: http://docs.oracle.com/cd/B28359_01/appdev.111/b28419.pdf (дата обращения: 15.02.2013).

164. Moore S. (primary Author) Oracle Database PL/SQL Language Reference, 11g Release 1 (11.1). B28370-05. August 2009, Oracle, 2009. — 712 p. — URL: http://docs.oracle.com/cd/B28359_01/appdev.111/b28370.pdf (дата обращения: 15.02.2013).

165. Грушо А.А., Забежайло М.И., Зацаринный А.А., Николаев А.В., Писковский В.О. Архитектура стенда для экспериментального исследования моделей, алгоритмов и решений по обеспечению информационной безопасности в облачных вычислительных средах //Системы и средства информатики, 2015. — Т. 25. — № 4. — С. 65-77.

166. Данилов-Данильян В.И. Норматив эффективности капитальных вложений //Экономико-математический энциклопедический словарь. — М.: БРЭ, Инфра-М, 2003. — С. 340-341.

167. Рубцова И.И., Волкова С.В. Проблемные вопросы исследований копий почерковых объектов //Современные возможности криминалистического исследования документов. Материалы межведомственной научно-практич. конф., 28 мая 2013 г. — М.: Московский университет МВД России, 2013. — С. 27-32.

168. Райзер Г.Дж. Комбинаторная математика. — М.: Мир, 1966. — 154 с.

169. Тархов Д.А. Нейронные сети как средство математического моделирования. Кн.22 /Под ред. А.И. Галушкина. — М.: Радиотехника, 2006. — 48 с.

170. Карпова Н.А. Применение нейросетевого классификатора в системах тестирования знаний //Научная сессия МИФИ-2000. 2-я Всероссийская научно-техническая конференция "Нейроинформатика-2000". Сборник научных трудов. — В 2-х частях. — М.: МИФИ, 2000. — Ч. 2. — С. 192-198.

171. Ткаченко К.И. Патентуемые нейросетевые решения //Нейрокомпьютеры: разработка, применение, 2009. — № 4. — С. 46-58.

172. Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Оценка эффективности технических систем с использованием нейронных сетей //Нейрокомпьютеры: разработка, применение, 2009. — № 9. — С. 47-60.

173. Кулик С.Д., Ткаченко К.И., Никонец Д.А Инструментальные средства выявления искажений информации в документах //Безопасность информационных технологий, 2009. — № 3. — С. 29-36.

174

175,

176

177,

178

179

180

181

182

183

184

185

186

187

188

Кулик С.Д., Жижилев А.В., Ткаченко К.И. Автоматизированные средства обеспечения информационной безопасности валютного фондового рынков //Безопасность информационных технологий, 2009. — № 3. — С. 20-28. Кулик С.Д., Никонец Д.А., Ткаченко К.И., Жижилев А.В. Нейросетевое устройство определения фальшивых рукописных документов на русском языке //Нейрокомпьютеры: разработка, применение, 2010. — № 10. — С. 36-52. Кулик С.Д., Ткаченко К.И., Лукьянов И.А., Сергеев М.С. Интеллектуальная подсистема для решения криминалистических задач информационной безопасности //Безопасность информационных технологий, 2012. — № 2. — С. 93-102. Кулик С.Д., Ткаченко К.И., Сергеев М.С. Специализированная интеллектуальная подсистема и возможность нейросетевой интерпретации для модели Георга Раша //Нейрокомпьютеры: разработка, применение, 2012. — № 9. — С. 35-46. Кулик С.Д., Никонец Д.А., Ткаченко К.И., Жижилев А.В. Патент на полезную модель № 73750, РФ (RU), кл. МПК7 G 07 D 7/00. Устройство определения фальшивых рукописных документов на русском языке. — Зарегистр. 27.05.2008; Приоритет от 25.12.2007. Опубл. Бюл. № 15. — Ч. 3. — С. 860. - (РОСПАТЕНТ). Кулик С.Д., Никонец Д.А., Ткаченко К.И., Лукьянов И. А., Гунько Н.Е. Патент на полезную модель № 111926, РФ (RU), кл. МПК G 06 K 9/00. Устройство определения рукописных документов, принадлежащих исполнителю текста на русском языке. — Зарегистр. 27.12.2011; Приоритет от 04.07.2011. Опубл. Бюл. № 36. — Ч. 4. — С. 1098. — (РОСПАТЕНТ).

Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Свидетельство на базу данных Российской Федерации № 2007620326 База данных задач v.1.0 (DBP). — Зарегистр. 21.10.2007; Опубл. Бюл. № 4(61). — Ч. 2. — С. 338. — (РОСПАТЕНТ).

Кулик С.Д., Ткаченко К.И., Лукьянов И.А. Свидетельство на базу данных Российской Федерации № 2010620310 QASE.Morphology.DB v.1.0 (QASEMDB). — Зарегистр. 28.05.2010; Опубл. Бюл. № 3(72). — Ч. 2. — С. 476. — (РОСПАТЕНТ). Кулик С.Д., Ткаченко К.И., Лукьянов И.А. Свидетельство на программу Российской Федерации № 2010613541 QASE.Morphology v.1.0 (QASEM). — Зарегистр. 28.05.2010; Опубл. Бюл. № 3(72). — Ч. 1. — С. 280. — (РОСПАТЕНТ).

Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Свидетельство на программу Российской Федерации № 2007614032 Генератор учебных задач v.1.0 (GTP). — Зарегистр. 21.10.2007; Опубл. Бюл. № 4(61). — Ч. 2. — С. 282. — (РОСПАТЕНТ).

Кулик С.Д., Никонец Д.А., Ткаченко К.И., Лукьянов И.А. Методы и средства повышения эффективности информационных систем (нейронные сети, криминалистика, формирование фактографических данных, морфологический анализ). — Т. 1: Криминалистика /Изд-во Радиотехника (деп. в ВИНИТИ 05.05.2011, № 206-В2011; Библ. указат. № 7(473), 2011). — М., 2011. — 300 с. Кулик С.Д., Никонец Д.А., Ткаченко К.И., Лукьянов И.А. Методы и средства повышения эффективности информационных систем (нейронные сети, криминалистика, формирование фактографических данных, морфологический анализ). — Т. 2: Системы /Изд-во Радиотехника (деп. в ВИНИТИ 05.05.2011, № 207-В2011; Библ. указат. № 7(473), 2011). — М., 2011. — 223 с.

Кулик С.Д., Никонец Д.А., Ткаченко К.И., Лукьянов И.А. Методы и средства повышения эффективности информационных систем (нейронные сети, криминалистика, формирование фактографических данных, морфологический анализ). — Т. 3: Приложения /Изд-во Радиотехника (деп. в ВИНИТИ 05.05.2011, № 208-В2011; Библ. указат. № 7(473), 2011). — М., 2011. — 229 с. Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Средства обучения для выявления поддельных векселей //Судебная экспертиза: дидактика, теория, практика. Сборник научных трудов. — М.: Московской университет МВД России, 2009. — Вып. 4. — С. 16-24. Ткаченко К.И. Автоматизированная информационная система динамического тестирования //Труды РНТОРЭС им. А.С. Попова: XIII Международной конференция "Цифровая обработка сигналов и ее применение — DSPA-2011". — М.:

189

190

191

192

193

194

195

196

197

198

199

200

201

202

203

РНТОРЭС имени А.С. Попова, 2011. — Т. 2. — С. 229-231. — (есть пер. на англ. яз.: Tkachenko K. The automated information system of dynamic testing //Proc. of 13-th International Conference "Digital signals processing and its applications". — М. — 2011.

— Vol. 2. — P. 231-232).

Кулик С.Д., Никонец Д.А., Ткаченко К.И. Элементы системы поддержки принятия решений //Военная техника, вооружение и современные технологии при создании продукции военного и гражданского назначения. IV международный технологический конгресс. — Ч. 2. — Омск: ОмГТУ, 2007. — С. 152-157. Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Применение автоматизированной информационной системы формирования фактографических данных (АИСФФД) для тестирования экспертов //Сборник трудов XXI всероссийской конференции "Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов", 30-31 мая 2012 г. — М.: Академия управления МВД России, 2012. — С. 26-32.

Кулик С.Д., Ткаченко К.И., Лукьянов И.А. Методы морфологического анализа слов русского языка в системе фактографического вопросно-ответного поиска по законодательной и нормативной документации //Сборн. трудов XIX международной конф. "Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов". — М.: Академия управления МВД России, 2010. — С. 377-381. Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Система генерирования алгебраических выражений //Труды Научной сессии НИЯУ МИФИ-2010. — В 6 т. — М.: НИЯУ МИФИ, 2010. — Т. 5. — С. 162-165.

Кулик С.Д., Ткаченко К.И., Лукьянов И.А. Автоматическая генерация и ранжирование гипотез в задаче извлечения информации из текстов на естественном языке //Труды Научной сессии НИЯУ МИФИ-2010. — В 6 т. — М.: НИЯУ МИФИ, 2010. — Т. 5. — С. 191-194.

Кулик С.Д., Никонец Д.А., Ткаченко К.И., Лукьянов И.А., Гунько Н.Е. Устройство определения рукописных документов, принадлежащих одному исполнителю //Безопасность информационных технологий, 2012. — № 1. — С. 100-102. Кулик С.Д., Ткаченко К.И., Лукьянов И.А. Идентификация исполнителя текстов по частотно-грамматическим характеристикам и синтаксическим особенностям //Безопасность информационных технологий, 2011. — № 1. — С. 108-110. Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Разработка генераторов для обеспечения информационной безопасности //Безопасность информационных технологий, 2010.

— № 1. — С. 87-89.

Кулик С.Д., Никонец Д.А., Ткаченко К.И., Жижилев А.В. Устройство определения поддельных документов //Безопасность информационных технологий, 2009. — № 1.

— С. 114-115.

Ткаченко К.И. Алгоритм и система оценки инновационных проектов //LXVI Всероссийская конференция, посвященная Дню радио "Научная сессия". — М.: РНТОРЭС имени А.С. Попова, 2011. — С. 128-130.

Кулик С.Д., Никонец Д.А., Ткаченко К.И., Жижилев А.В. Решатели и генераторы для различных приложений //Научная сессия МИФИ-2008. Сборник научных трудов. — В 15 т. — М.: МИФИ, 2008. — Т. 13. — С. 32-33.

Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Генератор изменений текста //Научная сессия МИФИ-2008. Сборник научных трудов. — В 15 т. — М.: МИФИ, 2008. — Т. 13. — С. 83-84. Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Генератор графических данных //Научная сессия МИФИ-2008. Сборник научных трудов. — В 15 т. — М.: МИФИ, 2008. — Т. 13. — С. 85-86. Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Генератор статистических данных //Научная сессия МИФИ-2008. Сборник научных трудов. - В 15 т. - М.: МИФИ, 2008. - Т. 13. - С. 87-88. Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Инструментальные средства выявления поддельных лекарств //Научная сессия МИФИ-2008. XV Всероссийская научная конференция "Проблемы информационной безопасности в системе высшей школы". Сборник научных трудов. — М.: МИФИ, 2008. — С. 89-91.

204

205

206

207,

208

209

210

211

212

213

214

215

216

217

Кулик С.Д., Никонец Д.А., Ткаченко К.И. Решение задач криминалистики при исследовании почерка кратких записей //Научная сессия МИФИ-2007. Сборник научных трудов. — В 17 т. — М.: МИФИ, 2007. — Т. 12. — С. 24-25. Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Подсистема генерирования задач //Научная сессия МИФИ-2007. Сборник научных трудов. - В 17 т. - М.: МИФИ, 2007. -Т. 12. - С. 19-21. Кулик С.Д., Никонец Д.А., Ткаченко К.И., Жижилев А.В. Специализированное устройство для определения авторов рукописных документов //Криминалистические средства и методы в раскрытии и расследовании преступлений. Материалы IV Всероссийской научно-практической конференции по криминалистике и судебной экспертизе (4-5 марта 2009 г.). — М.: ЭКЦ МВД России, 2009. — С. 239-243. Кулик С.Д., Ткаченко К.И., Лукьянов И.А. Применение элементов теории принятия решений для практических задач криминалистики //Криминалистические средства и методы в раскрытии и расследовании преступлений. Материалы V Международной научно-практической конференции по криминалистике и судебной экспертизе (2-3 марта 2011 г.). — М.: ЭКЦ МВД России, 2011. — С. 336-340.

Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Использование методов последовательного анализа в задаче тестирования экспертов-почерковедов //Материалы 3-й Международной научно-практической конференции «Теория и практика судебной экспертизы в современных условиях». — М.: МГЮА, Проспект, 2011. — С. 539-541. Кулик С.Д., Ткаченко К.И., Лукьянов И.А. Применение вопросно-ответной поисковой системы в целях методического обеспечения судебно-экспертной деятельности //Материалы 3-й Международной научно-практической конференции "Теория и практика судебной экспертизы в современных условиях" (г. Москва, 25-26 января 2011 г.). — М.: МГЮА, Проспект, 2011. — С. 241-244.

Кулик С.Д., Соколов А.А., Войтовецкий А.С., Чамкин П.В., Ткаченко К.И. Элементы теории принятия решений и решение практических задач //Научная сессия МИФИ. Сборник научных трудов. — В 16 т. — М.: МИФИ, 2006. — Т. 12. — С. 50-51. Кулик С.Д., Никонец Д.А., Ткаченко К.И. Экспериментальное исследование почерковедческих методик //Сборник трудов XX межд. конф. "Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов", 24-25 мая 2011 г. — М.: Академия управления МВД России, 2011. — С. 347-354. — URL: http://www.zhenilo.narod.ru/main/ips/2011_criminalistics.pdf (дата обращ.: 01.12.2011). Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Некоторые вопросы обучения современным технологиям в области восстановительной медицины //Труды международной конференции АСВОМЕД 2007 (Россия), ЦВКС "Архангельское", МО РФ, 2007. — С. 195. Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Инструментальные средства разработки генератора для принятия решений //Актуальные проблемы управления-2007: Материалы 12-й международной научно-практической конф. — М.: ГУУ, 2007. — Вып.4. — С. 48-51. Ткаченко К.И. Генерирование разложений многочленов в задаче динамического тестирования // Молодые ученые - столичному образованию. Материалы IX научно-практич. межвузовской конф. молодых ученые и студентов учреждений высш. и среднего образов. городского подчинения. — М.: МГППУ, 2010. — С. 386-388. Ткаченко К.И. Инструментальные средства повышения эффективности принятия решений //Научная сессия НИЯУ МИФИ-2010. XIII Международная телекоммуникационная конференция студентов и молодых ученых "Молодежь и наука". Тезисы докл. - В 3-х частях. - М.: НИЯУ МИФИ, 2010. — Ч. 3. — С. 237-238. Ткаченко К.И., Лукьянов И.А. Вопросно-ответная система информационного поиска //Научная сессия НИЯУ МИФИ-2010. XIII Международная телекоммуникационная конференция студентов и молодых ученых "Молодежь и наука". Тезисы докладов. — В 3-х частях. — М.: НИЯУ МИФИ, 2010. — Ч. 3. — С. 245-246.

Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Исследование возможности нейросетевой интерпретации для модели Раша //Тезисы докладов. X Всероссийская научная конференция "Нейрокомпьютеры и их применение" НКП-2012. — М.: МГППУ, 2012. — С. 24.

218

219

220

221

222,

223

224

225,

226

227,

228

229

230

231

232

Кулик С.Д., Никонец Д.А., Ткаченко К.И., Лукьянов И.А., Гунько Н.Е. Устройство распознавания исполнителя рукописных фрагментов текста //Тезисы докладов. X Всероссийская научная конференция "Нейрокомпьютеры и их применение" НКП-2012. Москва, 20 марта 2012 г. — М.: МГППУ, 2012. — С. 70.

Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Подходы к оценке эффективности систем и экспертов //Тезисы докладов. IX Всероссийская научная конференция "Нейрокомпьютеры и их применение" НКП-2011. Москва, 15 марта 2011 г. — М.: МГППУ, 2011. — С. 54-55. Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Исследование проблемы распознавания образов на примере персептрона с тремя входами //Научная сессия МИФИ-2008. X Всероссийская научно-техническая конференция "Нейроинформатика-2008". Сборник научных трудов. — В 2-х частях. — М.: МИФИ, 2008. — Ч. 1. — С. 16. Кулик С.Д., Никонец Д.А., Ткаченко К.И., Жижилев А.В. Применение нейронных сетей в устройстве определения поддельных документов //Научная сессия МИФИ-2009. XI Всероссийская научно-техническая конференция "Нейроинформатика-2009". Сборник научных трудов. — В 2-х частях. — М.: МИФИ, 2009. — Ч. 2. — С. 60. Кулик С.Д., Ткаченко К.И., Никонец Д.А., Жижилев А.В. Применение нейронных сетей и оценка эффективности технических решений //Научная сессия НИЯУ МИФИ-2010. XII Всероссийская научно-техническая конф. "Нейроинформатика-2010". Сборник научных трудов. - В 2-х частях. - М.: НИЯУ МИФИ, 2010.- Ч. 2.- С. 11. Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Автоматизированная информационная система поддержки принятия решений //Научная сессия НИЯУ МИФИ-2010. Аннотации докладов. — В 3-х т. — М.: НИЯУ МИФИ, 2010. — Т. 3. — С. 37. Кулик С.Д., Ткаченко К.И., Лукьянов И.А. Язык разметки грамматических правил ОЯИМЬ //Научная сессия НИЯУ МИФИ-2010. Аннотации докладов. — В 3-х т. — М.: НИЯУ МИФИ, 2010. — Т. 3. — С. 42.

Кулик С.Д., Ткаченко К.И., Лукьянов И.А. Структура специализированной вопросно-ответной системы информационного поиска по документам на естественном языке //Научная сессия НИЯУ МИФИ-2010. Аннотации докладов. — В 3-х т. — М.: НИЯУ МИФИ, 2010. — Т. 3. — С. 70.

Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Использование нейронных сетей в задаче оценки эффективности //Научная сессия НИЯУ МИФИ-2010. Аннотации докладов. — В 3-х т. — М.: НИЯУ МИФИ, 2010. — Т. 3. — С. 97.

Кулик С.Д., Ткаченко К.И., Лукьянов И.А. Анализ задачи обработки текстов на естественном языке и существующих методов ее решения //Научная сессия НИЯУ МИФИ-2010. Аннотации докладов. — В 3-х т. — М.: НИЯУ МИФИ, 2010. — Т. 3. — С. 108.

Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Система генерирования алгебраических выражений //Научная сессия НИЯУ МИФИ-2010. Аннотации докладов. — В 3-х т. — М.: НИЯУ МИФИ, 2010. — Т. 3. — С. 132.

Кулик С.Д., Ткаченко К.И., Лукьянов И.А. Автоматическая генерация и ранжирование гипотез в задаче извлечения информации из текстов на естественном языке //Научная сессия НИЯУ МИФИ-2010. Аннотации докладов. — В 3-х т. — М.: НИЯУ МИФИ, 2010. — Т. 3. — С. 138.

Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Исследование и разработка генераторов для обеспечения информационной безопасности //Научная сессия НИЯУ МИФИ-2010. Аннотации докладов. — В 3-х т. — М.: НИЯУ МИФИ, 2010. — Т. 3. — С. 157. Кулик С.Д., Ткаченко К.И., Лукьянов И.А. Идентификация исполнителя текстов по частотно-грамматическим характеристикам и синтаксическим особенностям //Научная сессия НИЯУ МИФИ-2011. Аннотации докладов. — В 3-х т. — М.: НИЯУ МИФИ, 2011. — Т. 3. — С. 163.

Кулик С.Д., Никонец Д.А., Ткаченко К.И., Лукьянов И.А., Ефимов Е.Д., Хвостикова Н.И., Кондаков А.А., Головкина О.В. Практическое применение элементов теории принятия решений в различных областях //Научная сессия НИЯУ МИФИ-2012. Аннотации докладов. — В 3-х т. — М.: НИЯУ МИФИ, 2012. — Т. 2. — С. 293.

233. Кулик С.Д., Ткаченко К.И., Ручкин В.С., Паушкин И.Г. Элементы теории принятия решений (Венгерский метод решения задач о назначениях) //Научная сессия НИЯУ МИФИ-2012. Аннотации докладов. — В 3-х т. — М.: НИЯУ МИФИ, 2012. — Т. 2. — С. 293.

234. Кулик С.Д., Никонец Д.А., Ткаченко К.И., Лукьянов И.А., Гунько Н.Е. Устройство определения рукописных документов, принадлежащих одному исполнителю //Научная сессия НИЯУ МИФИ-2012. Аннотации докладов. — В 3-х т. — М.: НИЯУ МИФИ, 2012. — Т. 3. — С. 173.

235. Кулик С.Д., Никонец Д.А., Ткаченко К.И., Кондаков А.А., Зырянова О.В., Ручкин В.С., Паушкин И.Г., Григорьев С.К. Возможность применения в некоторых важных случаях теории принятия решений в различных областях //Научная сессия НИЯУ МИФИ. Аннотации докладов. — В 3-х т. - М.: НИЯУ МИФИ, 2013. — Т. 2. — С. 264.

236. Кулик С.Д., Ткаченко К.И., Никонец Д.А. Подход к тестированию экспертов //Материалы 4-й Международной научно-прак. конф. "Теория и практика судебной экспертизы в современных условиях". — М.: МГЮА, Проспект, 2013. — С. 176-178.

237. Никонец Д.А., Юрьева Н.Е., Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Повышение эффективности работы эксперта-почерковеда //Тезисы докладов. XI Всероссийская научная конф. "Нейрокомпьютеры и их применение". — М.: МГППУ, 2013. — С.84-85.

238. Разработка математического обеспечения адаптивного тестирования и программная реализация пилотных версий адаптивных тестов для учреждений высшего и среднего профессионального образования. Отчет о НИР /МГППУ. Ответственный исполнитель: Куравский Л.С. Исполнители: Куравский Л.С., Артеменков С.Л., Войтов В.К., Ушаков Д.В., Юрьев Г.А., Ткаченко К.И., Сидорова В.Б., Червен-Водали Е.Б. — Отчет по теме проекта в рамках инновационных работ по Гранту Департамента образования г. Москвы, 2010 г. (заключительный, утвержденный ректором МГППУ В В. Рубцовым). — М.: МГППУ, 2010. — 114 с.

239. Разработка математических методов и моделей для исследования динамики психологических характеристик и психологической диагностики: Отчет о НИР Центра информац. технологий для психологических исследов. (промежуточный) /МГППУ. Исполнители: Куравский Л.С., Кулик С.Д., Артеменков С.Л., Гунько Н.Е., Мармалюк П.А., Юрьев Г.А., Соловьев Д.В., Ткаченко К.И. - М.: МГППУ, 2011. - 330 с.

240. Разработка, программная реализация и внедрение современных технологий диагностики учащихся в рамках комплексной оценки их достижений: Отчет о НИР /Департамент образования г. Москвы, ГБОУ ВПО МГППУ. Исполнители: Артеменков С.Л., Митина О.В., Лукин В.В., Бохоров К.Ю., Юрьева (Гунько) Н.Е., Думин П.Н., Кулик С.Д., Куравский Л.С., Марголис А.А., Мармалюк П.А., Менчук Т.И., Новицкая Н.Н., Панфилова А.С., Рассказова Е.И., Сорокина В.В., Ткаченко К.И., Лукина (Фесик) Е.О., Юрьев Г.А. — Отчет по Госзаданию Департамента образования г. Москвы (Государственная программа г. Москвы на среднесрочный период (2012-2016 гг.). Развитие образования г. Москвы («Столичное образование»): мероприятие 03Г0200. Государственное задание ГБОУ ВПО МГППУ на 2012 г.). — (одноэтапный). — М.: ГБОУ ВПО МГППУ, 2012. — 320 с.

241. Кулик С.Д., Никонец Д.А., Ткаченко К.И. Экспериментальное исследование существующих и разработка новых почерковедческих методик //Сборник трудов XXII всероссийской конференции "Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов", 29-30 мая 2013 г. — М.: Академия управления МВД России, 2013. — С. 182-186.

242. Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Автоматизированные средства для тестирования экспертов //Современные возможности криминалистического исследования документов. Материалы межведомственной научно-практической конференции, 28 мая 2013 г. — М.: Московский университет МВД России, 2013. — С. 12-21.

243. Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Формирование фактографических данных (криминалистика, обучение, инновация) /Изд-во Радиотехника (деп. в ВИНИТИ 30.08.2016, № 122-В2016; Библ. указат. № 5, 2016). — М., 2016. — 298 с.

244

245

246

247

248

249

250

251

252

253

254

255

256

257

258

259

260

261

Ткаченко К.И., Лукьянов И.А. Вопросно-ответная система информационного поиска QASE 1.0 (НИЯУ МИФИ) //Официальный каталог НТТМ 2010. X Всероссийская выставка научно-технического творчества молодежи. — М.: ВВЦ, 2010. — С. 133.

Маркушевич А.И. Возвратные последовательности. — М.: Наука, 1975. — 48 с. Имре Ш., Балаж Ф. Квантовые вычисления и связь. Инженерный подход. — М.: Физматлит, 2008. — 320 с.

Эйлер Л. Введение в анализ бесконечных. — М.: ФМЛ, 1961. — Т. 1. — 314 с. Ковалев М.М. Дискретная оптимизация (целочисленное программирование). — М.: Едиториал УРСС, 2003. — 192 с.

Баранов В.И., Стечкин Б.С. Экстремальные комбинаторные задачи и их приложения. — М.: Физматлит, 2004. — 240 с.

Романовский И.В. Дискретный анализ. — СПб.: Невский Диалект, БХВ-Петербург, 2003. — 320 с.

Кулик С.Д., Ткаченко К.И., Кондаков А.А., Григорьев С.К., Мушта А.А., Ручкин В.С. Способность принимать решения в различных областях — важнейший компонент современного специалиста //Сборник научных трудов III всероссийской научно-практической конференции ИТО-XXI, 31 октября - 1 ноября 2013 г. — М.: НИЯУ МИФИ, 2013. — С. 111-113.

Кулик С.Д., Ткаченко К.И., Никонец Д.А. Средства обеспечения информационной безопасности и экспериментальное исследование эффективности почерковедческих методик //Безопасность информационных технологий, 2013. — № 2. — С. 57-69. Кулик С.Д., Никонец Д.А., Ткаченко К.И. Экспериментальное исследование выборки почерковых объектов //Судебная экспертиза: Методологические, правовые и организационные проблемы новых родов (видов) судебных экспертиз: материалы Международной научно-практической конф. — М.: Проспект, 2014. — С. 139-142. Кулик С.Д., Ткаченко К.И., Никонец Д.А., Кондаков А.А., Григорьев С.К., Мушта А.А., Ручкин В.С. Специальные средства теории принятия решений в различных областях //Научная сессия. Аннот. докл. - В 3-х т. - М.: НИЯУ МИФИ, 2014.- Т. 3.- С. 91. Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Формирование фактографических данных для оценки эффективности систем //Научная сессия НИЯУ МИФИ-2014. Аннотации докладов. — В 3-х т. — М.: НИЯУ МИФИ, 2014. — Т. 3. — С. 99.

Кулик С.Д., Ткаченко К.И., Кондаков А.А. Автоматизированные средства обеспечения информационной безопасности //Научная сессия НИЯУ МИФИ-2014. Аннотации докладов. — В 3-х т. — М.: НИЯУ МИФИ, 2014. — Т. 3. — С. 60. Кулик С.Д., Ткаченко К.И. Формирование фактографических данных для оценки эффективности эксперта //Научная сессия НИЯУ МИФИ-2014. Аннотации докладов. — В 3-х т. — М.: НИЯУ МИФИ, 2014. — Т. 3. — С. 58.

Кулик С.Д., Никонец ДА., Ткаченко К.И., Кондаков А.А. Применение специализированных средств для решения практических задач криминалистики //Криминалистические средства и методы в раскрытии и расследовании преступлений. Материалы VI Всеросс. научно-практ. конф. по криминалистике и судебной экспертизе с межд. участием. — М.: ЭКЦ МВД России, 2014. — С. 236-239. Кулик С.Д., Кондаков А.А., Никонец Д.А., Ткаченко К.И. Нейронные сети как средство повышения эффективности работы человека-оператора //Тезисы докладов. XII Всероссийская научная конференция "Нейрокомпьютеры и их применение" НКП-2014. Москва, 18 марта 2014 г. — М.: МГППУ, 2014. — С. 78-79. Кулик С.Д., Никонец Д.А., Ткаченко К.И., Кондаков А.А. Вопросы повышения эффективности идентификации исполнителя рукописи //Сборник трудов XXIII всероссийской научной конференции "Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов", 28 мая 2014 г. — М.: Академия управления МвД России, 2014. — С. 194-198.

Кулик С.Д., Ткаченко К.И., Кондаков А.А., Ткаченко С.И. Эффективное формирование фактографических данных для автоматизированных средств

262

263

264

265

266

267

268

269

270,

271,

272

273

274

275

276

обеспечения информационной безопасности //Безопасность информационных технологий, 2014. — № 2. — С. 38-44.

Кулик С.Д., Ткаченко К.И., Кондаков А.А. Применение нейронных сетей в автоматизированных информационных системах с фактографическими данными //Нейрокомпьютеры: разработка, применение, 2014. — № 10. — С. 24-39. Хрусталев В.Н. Определение наличия у потенциального эксперта специальных знаний — проблема! //Криминалистические средства и методы в раскрытии и расследовании преступлений. Материалы VI Всероссийской научно-практической конференции по криминалистике и судебной экспертизе с международным участием.

— М.: ЭКЦ МВД России, 2014. — С. 95-98.

Бородин В.Н. Возможные причины ошибок при производстве идентификационных баллистических экспертиз //Криминалистические средства и методы в раскрытии и расследовании преступлений. Материалы VI Всероссийской научно-практической конференции по криминалистике и судебной экспертизе с международным участием.

— М.: ЭКЦ МВД России, 2014. — С. 118-121.

Джуманов О.И. Обработка фактографической информации в системах управления вузов на основе нейронных сетей //Техника и технология, 2008. — № 5. — С. 29-33. Пахомов А.В. Фальсификация лекарственных средств: введение в проблему //Криминалистические средства и методы в раскрытии и расследовании преступлений. Материалы IV Всеросс. научно-практич. конф. по криминалистике и судебной экспертизе. — М.: ЭКЦ МВД России, 2009. — С. 296-300. Пахомов А.В. Автоматизированная система для информационного обеспечения технико-криминалистического исследования упаковок лекарственных средств //Криминалистические средства и методы в раскрытии и расследовании преступлений. Материалы V Международной научно-практ. конференции по криминалистике и судебной экспертизе. - М.: ЭКЦ МВД России, 2011. — С. 415-419. Драпкин Л.Я., Карагодин В.Н., Злоченко Я.М., Шуклин А.Е. Криминалистика. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Проспект, 2013. — 768 с.