基于神经网络的印章盖印时间识别的研究

摘要

随着各种经济、民事案件中利用伪造文件制成时间进行违法犯罪活动的增多，鉴定文件制成时间成为文检人员急待解决的问题。作为文件真实有效性凭据之一的印章印文，不再仅仅涉及同一认定的问题，越来越多的争议是关于盖印时间，也即盖印时间是否与文件所标称的时间相一致的问题。根据印章印文可变性印迹特征鉴别印章的盖印时间，是解决此类问题的有效途径之一。 另一方面，由于计算机技术的飞跃发展，人工神经网络在数据挖掘领域的广泛应用，本文提出应用BP神经网络技术对文检专家识别出的经验数据进行挖掘，最终实现印章印文盖印时间的辅助识别。本文的主要研究内容如下： 首先，提出了基于专家经验的印章特征值指标体系。通过文检专家识别的印文特征，分析出影响印章盖印时间识别的重要的可变性印迹特征，对这些特征进行分析与汇总，得到一套科学合理的特征值指标体系。 其次，在建立基于专家经验的印章特征值指标体系的基础上，对特征值进行量化处理，将定性的印文特征转换为定量的特征，为BP神经网络的应用提供合理可靠的数据支持。 最后，论文分析了BP神经网络进行印章印文盖印时间识别的原理，利用三层前馈神经网络建立识别模型，详细探讨了网络的拓扑结构、隐含层节点个数确定的原则、样本数据的选取和预处理、初始参数的确定、激活函数的选取等问题。用C＃语言实现了改进的BP学习算法。以某一公司、某一类型的印章为例，建立对应的印章盖印时间识别的神经网络模型。通过样本数据以及测试数据的仿真实验表明，该模型能够满足高精度的要求，具有较好的泛化能力。通过将该模型应用到印章盖印时间识别领域，实现了印章盖印时间识别的科学化和自动化，同时表明了应用BP神经网络识别印章盖印时间的有效性和实用价值。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1研究背景

1.2研究目的及意义

1.3国内外研究现状

1.3.1印章盖印时间识别研究现状

1.3.2人工神经网络研究现状

1.4论文研究内容与结构

第2章印章盖印时间识别原理及神经网络概述

2.1印章盖印时间识别原理

2.2人工神经网络概述

2.2.1神经元

2.2.2神经元激活函数

2.2.3神经网络的拓扑结构

2.2.4神经网络的学习规则

2.2.5神经网络的典型模型

2.2.6神经网络的特性

2.3应用神经网络识别印章盖印时间的可行性分析

2.4本章小结

第3章基于专家经验的印章特征值指标体系研究

3.1印文可变性印迹特征概述

3.1.1印章印面结构变化

3.1.2印章印面附着物变化

3.2特征值指标体系的设计

3.2.1印文关键性特征分析

3.2.2特征向量集合研究

3.3特征值指标体系的量化

3.4本章小结

第4章基于神经网络的印章盖印时间识别模型研究

4.1印章盖印时间识别模型概述

4.2 BP神经网络

4.2.1 BP神经网络结构

4.2.2 BP神经网络的激活函数

4.2.3 BP神经网络的学习算法

4.2.4 BP神经网络的特点及改进

4.3印章盖印时间识别模型的设计与实现

4.3.1样本数据收集

4.3.2网络结构设计

4.3.3初始参数的选取

4.3.4网络训练与测试

4.3.5模型评价

4.4本章小结

第5章总结与展望

参考文献

附录A神经网络算法(C#实现)

攻读学位期间公开发表论文

致 谢