Математическая модель и алгоритмы построения этограммы ольфакторного исследования одного объекта и одного проверяемого лица

Александр Александрович Солдатенко
Сибирский федеральный университет, Красноярск

Дарья Владиславовна Семенова
Сибирский федеральный университет, Красноярск


Аннотация


Целью исследования является разработка алгоритмов и комплекса программ составления сравнительных рядов для запаховых следов при ольфакторной экспертизе. Предложена математическая модель, основанная на теории формальных языков, для задачи построения сравнительных рядов и формирования этограммы для идентификационной ольфакторной экспертизы при проверке одного объекта и одного проверяемого лица. Этограмма — рабочая карта исследования, в которой отражаются сведения о расположении объектов сравнительных рядов и сигнальном поведении собак-детекторов. Для каждого из четырех сравнительных рядов рассматриваемой этограммы построен свой формальный язык. Формирование десятибуквенных слов каждого языка происходит согласно регламентированным требованиям, что позволяет выделить шаблоны. Шаблон определяет порядок расстановки значащих запаховых проб в каждом ряду. Математическая задача составления этограммы сводится к выбору четырех слов из соответствующих языков. Данная задача имеет комбинаторный характер с множественными ограничениями, продиктованными практической областью. Представлено описание алгоритмов и комплекса программ для решения поставленной задачи. Выполнен анализ мощности языков для каждого сравнительного ряда и проанализированы генеративные возможности алгоритма построения этограммы.

Ключевые слова


ольфакторный анализ; этограмма; формальный язык; комбинаторика; алгоритмизация

Полный текст:

PDF

Литература


Rossiyskoy Federatsii (MVD Rossii) M. vnutrennikh del Prikaz MVD Rossii ot 29.06.2005 No. 511 “Voprosy organizatsii proizvodstva sudebnykh ekspertiz v ekspertnokriminalisticheskikh podrazdeleniyakh organov vnutrennikh del Rossiyskoy Federatsii”, Registered with the Ministry of Justice of Russia on 15.08.2005 No. 6903. / Online version of the legal reference system “ConsultantPlus”. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_55315/ (accessed: 18.12.2025) (in Russian).

Sulimov K.T. Kriminalisticheskaya odorologiya: kinologicheskij podhod. Moscow: Russian Heritage Institute, 2019. 312 p. (in Russian).

Obrazcov V.A. Kriminalistika: uchebnik. Moscow: YUrist, 1997. 760 p. (in Russian).

Zorina Z.A., Poletaeva I.I. Zoopsihologiya. Elementarnoe myshlenie zhivotnyh: Uchebnoe posobie. Moscow: Aspect Press Ltd, 2002. 102 p. (in Russian).

Sobko G.M. Veroyatnostno-statisticheskoe obosnovanie dostovernosti odorologicheskoj identifikacii. Voprosy teorii sudebnoj ekspertizy. Sbornik nauch. trudov. 1977. No. 31. P. 142–177. (in Russian).

Panfilov P.B. Veroyatnostno-statisticheskoe obosnovanie dostovernosti ol’faktornyh issledovanij zapahovyh sledov cheloveka v sudebnoj ekspertize. YUridicheskie nauki. 2006. Vol. 17, no. 1. P. 172–186. (in Russian).

Ferry B., Ensminger J.J., Schoon A., et al. Scent lineups compared across eleven countries: Looking for the future of a controversial forensic technique. Forensic Science International. 2019. Vol. 302. P. 109895. DOI: 10.1016/j.forsciint.2019.109895.

Pimenov M.G., Salamatin A.V., Panfilov P.B., et al. Podgotovka sobak-detektorov pahuchih sledov cheloveka: Metodicheskie rekomendacii. Moscow: EKC MVD Rossii, 2006. 56 p. (in Russian).

Panfilov P.B. Biodetekciya i interpretaciya povedeniya sobak-detektorov v indentifikacionnom ol’faktornom issledovanii. Forensic Examination. Volgograd, 2008. Vol. 15, no. 3. P. 104–112. (in Russian).

Aho A.V., Ullman J.D. The theory of parsing, translation, and compiling. Vol. 1. NJ: Prentice-Hall Englewood Cliffs, 1972. 560 p.

Lothaire M. Algebraic Combinatorics on Words. Cambridge University Press, 2002. 455 p. Encyclopedia of Mathematics and its Applications. DOI: 10.1017/CBO9781107326019.

Substitutions in Dynamics, Arithmetics and Combinatorics. Vol. 1794 / ed. by N.P. Fogg, V. Berthé, S. Ferenczi, et al. Springer Berlin, Heidelberg, 2002. 402 p. Lecture Notes in Mathematics. DOI: 10.1007/b13861.

Petrova E.A., Shur A.M. Branching Densities of Cube-Free and Square-Free Words. Algorithms. 2021. Vol. 14, no. 4. P. 1–19. DOI: 10.3390/a14040126.

Shur A.M. Kombinatornaya slozhnost’ ratsional’nykh yazykov [Combinatorial complexity of regular languages]. Diskretnyi Analiz i Issledovanie Operatsii. Seriya 1. 2005. Vol. 12, no. 2. P. 78–99. (in Russian).

Belazzougi J., Kolpakov R., Raffinot M. Indexing and Detecting Symbol Sets in One-Dimensional and Two-Dimensional Words. Journal of Mathematical Sciences. 2018. Vol. 233, no. 1. P. 1–9. DOI: 10.1007/s10958-018-3921-y.

MacFie A. Enumerative properties of restricted words and compositions. Carleton University, 2019. 121 p. DOI: 10.22215/etd/2019-13532.

Chen H.Z., Kitaev S., Mütze T., Sun B.Y. On universal partial words. The European Conference on Combinatorics, Graph Theory and Applications, EUROCOMB’17, Vienna, August 28 – September 1, 2017. Vol. 61. 2017. P. 231–237. DOI: 10.1016/j.endm.2017.06.043.

Starovoytov V.I. Forensic Olfactory Expertise Traces of Smelling Substances from the Person Blood and Sweat. Zakony Rossii: opyt, analiz. praktika. Moscow, 2011. No. 12. P. 70–79. (in Russian).

Soldatenko A., Semenova D., Goldenok E., et al. Research on the Problem of Constructing Scent Lineups of Olfactory Analysis. 2023 IEEE 17th International Conference on Application of Information and Communication Technologies, AICT. Baku, October 18–20, 2023. IEEE, 2023. P. 1–4. DOI: 10.1109/AICT59525.2023.10313149.

Soldatenko A.A., Semenova D.V. Postroenie sravnitel’nyh ryadov dlya zadachi ol’faktornogo analiza. Informational Technologies and Mathematical Modelling (ITMM-2024): Proceedings of the 23rd International Conference named after A.F. Terpugov, Tomsk, October 20–26, 2024. Tomsk: Tomsk State University Publishing, 2024. P. 263–268. (in Russian).

Glincka/dogtree-data Templates trees for problem of constructing scent lineups of olfactory analysis for single object and single test subject. URL: https://github.com/Glincka/dogtree-data (accessed: 02.04.2026).




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/cmse260104