1. Курдин Д. А. Создание искусственной нейронной сети, основанной на данных психологических обследований личностных качеств курсантов // Психология и педагогика служебной деятельности. – 2021. – № 2. – С. 51–58; https://doi.org/10.24412/2658-638X-2021-2-51-58.

2. Носс И. Н., Кравченко А. В., Федотов А. Ю. К вопросу о моделировании личностно-профессиональной пригодности курсантов вузов МВД России // Инновации в образовании. – 2017. – № 2. – С. 94–106.

3. Караваев А. Ф., Крук В. М., Носс И. Н., Виноградов М. В. Проблемы личностно-профессиональной диагностики в профотборе кандидатов на службу в органы внутренних дел и оценки надежности сотрудника // Психопедагогика в правоохранительных органах. – 2015. – № 3 (62). – С. 106–113.

4. Петрова Е. А., Пономарева О. М. Проблемы реализации профессионального психологического отбора сотрудников органов внутренних дел и перспективы его совершенствования // Проблемы современного педагогического образования. – 2022. – № 76-2. – С. 279–282.

5. Маздогова З. З. Профессиональный психологический отбор на службу в органы внутренних дел Российской федерации: порядок и трудности // Пробелы в российском законодательстве. – 2019. – № 3. – С. 202–204.

6. Деулин Д. В., Алексеев Д. Е. Факторы личностно-профессиональной пригодности кандидатов на службу в органы внутренних дел // Психопедагогика в правоохранительных органах. – 2020. – Т. 25, № 1 (80). – С. 14–18; https://doi.org/10.24411/1999-6241-2020-11002.

7. Carson A. D., Bizot E. B., Hendershot P. E., Barton M. G., Garvin M. K., Kraemer B. Modeling Career Counselor Decisions with Artificial Neural Networks: Predictions of Fit across a Comprehensive Occupational Map // Journal of Vocational Behavior. – 1999. – Vol. 54, Is. 1. – P. 196–213; https://doi.org/10.1006/jvbe.1998.1655.

8. Qin C., Zhu H., Xu T., Zhu C., Jiang L., Chen E., Xiong H. Enhancing Person-Job Fit for Talent Recruitment: An Ability-aware Neural Network Approach / SIGIR '18: The 41st International ACM SIGIR conference on research and development in Information Retrieval, Ann Arbor MI USA, July 8–12, 2018. – P. 25–34; https://doi.org/10.1145/3209978.3210025.

9. Letelay K. Determination of a task force for new police officers at the State Police School using a fully recurrent neural network // Injurity : Interdiciplinary Journal and Humanity. – 2023. – Vol. 2, Is. 5. – P. 466–477; https://doi.org/10.58631/injurity.v2i5.76.

10. Burke T. W. Predicting police misconduct with a neuralnetwork program // Law Enforcement Technology. – 1995. – Vol. 22, Is. 6. – P. 56–58.

11. Cubitt T., Wooden K., Kruger E., Kennedy M. A predictive model for serious police misconduct by variation of the theory of planned behavior // The Journal of Forensic Practice. – 2020. – Vol. 22, Is. 4. – P. 251–263; https://doi.org/10.1108/jfp-08-2020-0033.

12. Rahman R. A., Masrom S., Ahmad J., Maryasih L., Zakaria N. B., Nor M. A. M. Machine learning prediction of law enforcement officers’ misconduct with general strain theory // International Journal of advanced and applied sciences. – 2023. – Vol. 10, Is. 1. – P. 48–54; https://doi.org/10.21833/ijaas.2023.01.007.

13. Rainio O., Teuho J., Klén R. Evaluation metrics and statistical tests for machine learning // Scientific Reports. – 2024. – Vol. 14, Is. 1. – P. 6086; https://doi.org/10.1038/s41598-024-56706-x.

14. Remeikis N., Skučas I., Melninkaitė V. Text Categorization Using Neural Networks Initialized with Decision Trees // Informatica – 2004. – Vol. 15, Is. 4. – P. 551–564; https://doi.org/10.15388/informatica.2004.078.

15. Сорокоумова С. Н., Курдин Д. А. Использование data mining в изучении динамики личностного роста курсантов ведомственного вуза Федеральной службы исполнения наказаний // Человек: преступление и наказание. – 2022. – Т. 30, № 1. – С. 86–95; https://doi.org/10.33463/2687-1238.2022.30(1-4).1.86-95.

16. Кубышко В. Л. Совершенствование психологической работы в системе морально-психологического обеспечения оперативно-служебной деятельности личного состава органов внутренних дел // Национальный психологический журнал. – 2017. – № 4 (28). – С. 95–103; https://doi.org/10.11621/npj.2017.0409.

17. Чумакова Е. В., Корнеев Д. Г., Гаспариан М. С. Разработка метода адаптивного тестирования на основе нейротехнологий // Открытое образование. – 2022. – Т. 26, № 2. – С. 4–13; https://doi.org/10.21686/1818-4243-2022-2-4-13.