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。