350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №2 за 2012 г.
Статья в номере:
Подход к решению задачи составления психологического портрета человека по почерку
Ключевые слова:
исследование почерка
психологический портрет
факторизация
дискриминантный анализ
вероятностные нейронные сети
Авторы:
Н.Е. Гунько - аспирант, факультет «Информационные технологии», Московский городской психолого-педагогический университет (МГППУ). E-mail: ogonek8702@gmail.com
Аннотация:
Рассмотрены вопросы по разработке правила принятия решения и создания программных средств для составления психологического портрета человека на основе признаков почерка
Страницы: 54-62
Список источников
- Зуев-Инсаров Д. М. Почерк и личность (способ определения характера по почерку, графологический метод изучения личности). Перлит продакшн. ЛТД. 1992.
- Алесковский С. Ю., Комиссарова Я. В. Основы графологии. М.: Юрлитинформ. 2008.
- Тихомирова Л. В., Тихомиров М. Ю. Юридическая энциклопедия / под. ред. М. Ю. Тихомирова (5-е изд., перераб. и доп.). М.: ЮрИнфоР Центр / ЮрИнфоР-Пресс. 2008.
- Гунько Н. Е. Разработка эффективных программных средств принятия решения по составлению психологического портрета человека на основе признаков почерка // Сборник тезисов школы-семинара НИТ. 2010.
- Криминалистика. М.: Высшая школа. 1994.
- Рубцова И. И., Сысоева Л. А., Коршиков А. П., Ермолова Е. И., Безрукова А. И. Словарь основных терминов почерковедческой и автороведческой экспертиз. М.: ЭКЦ МВД России. 2008.
- Кулик С. Д., Челышев М. М. (от МИФИ), Левицкий А. Б., Бажакин Г. А., Белоусова О. Д., Мурашова О. С., Колесова Е. Ю. (от МВД СССР) Методика вероятностно-статистической оценки совпадающих частных признаков почерка в прописных буквах русского алфавита: Справочное пособие. М.: ВНИИ МВД СССР. 1990.
- Ивахненко А. Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем. Киев: Наукова думка. 1981.
- Стрижов В. В., Крымова Е. А. Методы выбора регрессионных моделей. М.: ВЦ РАН. 2010.
- Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшее образование. 2005.
- Shafer, G., A Mathematical Theory of Evidence. Princeton University Press. 1976.
- Харман Г. Современный факторный анализ. М.: Статистика. 1972.
- Боровиков В. П. Нейронные сети. Statistica Neural Networks. Методология и технологии современного анализа данных. М.: Горячая линия - Телеком. 2008.
- Куравский Л. С., Баранов С. Н., Буланова О. Е., Кравчук Т. Е. Нейросетевая технология диагностики патологических состояний по аномалиям электроэнцефалограмм // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2007. № 4. С. 4-14.
- Kuravsky, L. S., Baranov, S. N., and Baranov, N. I., Wavelet-based confirmatory factor analysis for monitoring of system factors: estimating goodness-of-fit measures with the aid of self-organizing feature maps. In: Proc. 6th International Conference on Condition Monitoring & Machinery Failure Prevention Technologies, Dublin, Ireland. June 2009. P. 224-245.
- Kuravsky, L. S. and Baranov, S. N., The concept of multifactor Markov networks and its application to forecasting and diagnostics of technical systems In: Proc. Condition Monitoring 2005. Cambridge, United Kingdom. July 2005. P. 111-117.
- Kuravsky, L. S. and Baranov, S. N., Neural networks in fatigue damage recognition: diagnostics and statistical analysis. In: Proc. 11th International Congress on Sound and Vibration. St.-Petersburg. Russia. July 2004. P. 2929-2944.
- Кулик С. Д. Элементы теории принятия решений (критерии и задачи). М.: НИЯУ МИФИ. 2010.
- Божич В. И., Галушкин А. И., Кулик С. Д. и др. Нейрокомпьютеры в информационных и экспертных системах. Кн. 27 / под ред. А. И. Галушкина и С. Д. Кулика. М.: Радиотехника. 2007.
- Кулик С. Д. Биометрические системы идентификации личности для автоматизированных фактографических информационно-поисковых систем // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. М.: Радиотехника. 2003. № 12. С. 52-65.
- Ким, Дж.-О., Мьюллер Ч. У., Клекка У. Р. и др. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Пер. с англ. / под ред. И. С. Енюкова. М.: Финансы и статистика. 1989.
- рамер Д. Математическая обработка данных в социальных науках: современные методы. Учебное пособие для узов. М.: Академия. 2007.
- Куравский Л. С., Баранов С. Н., Малых С. Б. Нейронные сети в задачах прогнозирования, диагностики и анализа данных: Учеб. пособие. М.: РУСАВИА. 2003.
- Куравский Л. С., Юрьев Г. А. Психологический тренинг на основе нейросетевой технологии // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2009. № 9. С. 20-26.