Розгляд методів аналізу, які застосовуються в практиці досудового розслідування кримінальних правопорушень і судово-експертній діяльності у кримінальному судочинстві. Аналіз потреби визначення процесуального статусу суб"єктів криміналістичної діяльності.
Аннотация к работе
Here we can identify empirical (positive and negative experience of using criminological means, methods and methods, empirical laws, etc.) and theoretical preconditions (scientific, theoretical developments, in the course of which initial criminalistic concepts and categories, principles, hypotheses are developed). The structure of the concept of information and analytical support for forensic activity is as follows: 1) definition of the conceptual content of informational and analytical support for forensic activity: the formulation of the concept and content of informational and analytical support as a separate teaching; definition of the constituent elements of this doctrine taking into account the generalization of knowledge in the field of the theory of operational and investigative activity, judicial ballistics, fingerprinting, criminal procedural law, information law; definition of the circle of objects and subjects of informational and analytical support; formulation of directions for using the results of this activity; Key words: analysis, database, identification, information and analytical support, information, information system, cluster analysis, contour analysis, correlation, forensic activity, pattern recognition. Процес пізнання вчення починається з виявлення певної проблемної ситуації, коли нові виявлені факти сучасної дійсності неможливо пояснити з позиції вже накопичених знань або науково обґрунтованих учень, або коли ці факти вступають з ними в протиріччя; саме в цьому випадку ситуація стає тим фактором, який викликає до життя потребу в створенні нового та перегляді старого наукового вчення. Більшість розглядуваних у межах цього напряму проблем виникає в ситуаціях, коли за сукупністю результатів вимірювання (або за результатами обчислення значень) характеристик яких-небудь обєктів (матеріальних або абстрактних) треба вирішити одну зі змістовних задач: 1) за фіксованим критерієм прийняти рішення про подібність деякого обєкта зі всіма обєктами з множин (образів), які входять у задане кінцеве сімейство непересічних множин, кожна з яких складається зі схожих (або близьких) за цим же критерієм обєктів; 2) розбити сукупність обєктів на підмножини, які містять елементи, схожі (або близькі) за деяким заздалегідь заданим критерієм (завдання кластерізації); 3) у сукупності обєктів знайти сімейство підмножин таке, щоб кожна підмножина з цього сімейства містила обєкти, схожі між собою за деяким фіксованим критерієм (задача групування або таксономії); 4) з вимірюваних (або обчислюваних) характеристик обрати підмножину найменшої потужності, достатню для розбиття заданої множини обєктів на підмножини схожих (або близьких) за деяким критерієм обєктів (задача селекції значущих характеристик).