（一）用多元回归方法判断笔迹书写人的年龄

人们书写的笔迹随着年龄的增长和文化知识的积累，具有相对时间上的动态稳定性，其笔迹特征也相应随之发生一定的变化，从而为我们分析书写人年龄层次提供了科学依据。笔迹特征包括的内容较多，经研究发现，笔迹特征中字的写法特征和标点使用特征与书写人的年龄层次之间存在一定的联系和相应的规律性。我们将被检验材料中的现行规范字、繁体字、异体字、逗号、句号进行数量统计，应用多元回归方法进行定量分析，并使用计算机进行量化处理，推导出年龄与现行规范字、繁体字、异体字、逗号、句号数量之间的相关关系，同时结合多年来人们对笔迹检验积累的丰富的经验，综合起来对书写人年龄作出客观准确的推断，从而为推断书写人的年龄提供依据。

（二）应用人工神经网络进行少量字笔迹检验

目前，神经网络方法已经大量应用于数据的分类、聚类以及预测等领域。我们考虑应用人工神经网络方法对少量字笔迹特征进行分析和判断，从而为少量字鉴定提供了一种新的检验方法和手段。

采用神经网络模型对少量字进行定量检验时，要建立神经网络模型。

1.要确定所要选取的笔迹特征

经过大量的实验和研究，我们选取的笔迹特征是：特征字笔画的长度、角度、宽度，特征字的大小，字间距离，书写速度、笔力等。对于笔画的长度、角度、宽度等能够测量的笔迹特征，我们用测量工具获得数据；而对于书写速度、笔力等无法通过测量获得数据的笔迹特征，我们可以应用定性模糊数据转化的方法，对这些笔迹特征完成从定性分析到定量分析的转化过程，也就是将这些笔迹特征分别设定成不同级别的几个评价集，然后通过文检人员根据积累的鉴定经验分别对它们赋予不同的数值，从而获得定性指标量化评价集标准。

2.对数据进行规范化处理

对于定量指标，因其衡量单位不同，级差有大有小，必须对其进行规范化处理，以便尽可能地缩小数据集容量，从而提高计算的效率和准确度。在对原始数据进行规范化处理后，再进行数据分析，以减少输入数据级差过大而对神经网络模型精度产生的影响。将检材笔迹特征进行测量和分析后获得的数据输入模型中，经过算法反复学习后进行分析判断，从而确定嫌疑人笔迹样本与检材的符合程度的高低，为最后认定嫌疑人的工作提供非常重要的依据。

将人工神经网络方法应用在少量字检验中，是建立在人工神经网络基础之上提出的一种网络预测模型。该模型在一定程度上反映了笔迹特征值在检材和样本之间的复杂映射关系，实现了检材笔迹特征与样本之间的非线性隐式表达。它不同于以往简单的线性分析预测方法，此方法是采用了三层感知器神经网络模型，输入端为笔迹特征的多个变量，输出端为嫌疑人编号变量。该模型结构比较简单，可操作性较强，且输入的数据越是详细，输出端就越能够真实地反映出二者之间的关系，如果能尽量保证样本的数量和质量，该模型就能够保证网络学习到更加准确的映射关系，从而具有较高的判断精度。(www.daowen.com)

（三）用距离判别分析方法评断笔迹样本与检材的符合程度

在笔迹检验实际工作中，通常涉及的嫌疑人不只一个，提取的笔迹样本有时很多，评价笔迹样本与检材的符合程度是笔迹检验的重要环节。我们利用距离判别法对笔迹特征进行量化处理，客观地评价笔迹样本与检材的符合程度。

我们在对笔迹样本与检材的符合程度的综合评价中，常把符合程度分为一般（一级）、较好（二级）、好（三级）三个检验等级，并把三个检验标准中的每级标准作为一类，其限制值即为该类的中心坐标值，计算得到样本的笔迹特征值与每一级标准的距离，最后找到距离最近的等级标准，这时嫌疑人所有笔迹样本的各个笔迹特征及笔迹特征的综合整体情况在检验标准中可以清楚地反映出来。由此就可以判断出样本笔迹特征所符合的等级标准，从而有效地区分样本笔迹特征与检材的符合程度的优劣。

（四）应用灰色聚类评估法进行笔迹检验的综合评断

综合评断作出鉴定结论，是笔迹检验的最后一步。综合评断是否全面、客观和深入直接关系着鉴定结论的正确与否。做好综合评断至关重要，在进行综合评断时，要分别研究在比较检验中所发现的检材笔迹和样本笔迹的符合点和差异点，进行符合点和差异点的对比研究，分析异同点的成因和性质，确定检材笔迹与样本笔迹是否为同一人的笔迹，并得出鉴定结论。

目前，我们是凭借文检人员具备的专业知识和经验对笔迹检验进行综合评断，分析、综合检材笔迹和样本笔迹符合点的价值和差异点的性质，即采取定性分析的方法。为更好地进行笔迹检验的综合评断，我们引用灰色聚类评估方法对综合评断进行定量研究，将定性分析与定量分析相结合，科学、合理地进行综合评断，得出正确的鉴定结论。

通常我们在笔迹检验综合评价阶段，检验笔迹特征质量往往局限在对单个特征进行评估与分析上。因此难免出现缺乏侧重、顾此失彼的问题，于是提出了一种基于多个因子综合评价笔迹鉴定质量的数学模型。由于在笔迹检验过程中影响笔迹检验质量的因素有很多，且它们之间又存在或多或少的关联性，这样各种因素之间的作用关系也异常复杂多变，其复杂程度体现在多个笔迹特征变量的信息不完全上，从而很难作出具有一定精确度的定量分析结果。为了解决数据复杂度高和数据不完全等问题，尽可能减少或避免人为主观因素的影响，我们尝试用灰色聚类理论方法建立笔迹检验综合评估的数学模型，应用该模型对笔迹检验的质量进行综合评价和评估分析，最后的评价结果表明此模型是合理的和有效的。

把数学模型引进到笔迹检验中不仅是可行的而且是非常必要的，它不仅提升了笔迹检验的权威性，而且为完善笔迹检验理论奠定了扎实的基础。在笔迹检验中，我们可以借助数学方法来破译文件材料中的信息，运用数学方法去解决笔迹鉴定工作中的实际问题，即用数学的语言、方法去完成笔迹检验任务。在笔迹鉴定和笔迹分析中引入数学模型，对提高最终鉴定结论的准确率是大有裨益的。

科学方法论告诉我们，用数学来描述、刻画客观事物及其规律，具有数量精确化、符号形式化和概括公式化的特点和优点，并使得其在计算机中的运用成为可能。可以肯定，将数学方法运用于笔迹检验中，定将使笔迹检验的理论研究和检验方法获得长足的进步。现在不容易实现笔迹检验的“数学化”，客观上是因为笔迹检验的对象不同于其他检验对象，它更加复杂多变，难以驾驭，主观上则是由于文检人员对数学方法重视不够。应当看到数学方法特别是一些新的数学分支，为笔迹检验的研究提供了崭新的科学理念和认识手段，我们应尽快使之成为笔迹检验的得力工具。这就要求我国文检战线上的技术人员，自觉努力积极地学习数学知识，掌握建立数学模型的方法，学会运用计算机技术解决实际问题，应用定性与定量相结合的方法进行笔迹检验，从而进一步推动我国笔迹检验学科的发展，以适应新时期、新形势和新任务下的公安侦查办案工作。