Разработка информационно-аналитической системы для управления качеством при производстве асфальтобетонных смесей
Диссертация
Во второй главе диссертационной работы описаны основные преимущества предлат аемого подхода к автоматизации технологических процессов производства и контроля качества АБС на основе обработки и анализа данных, получаемых, в том числе, и в результате мониторинга объектов УДС. Разработана структура информационного взаимодействия системы управления качеством АБС с комплексной системой управления АБЗ… Читать ещё >
Содержание
- ВВЕДЫ ML
- 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И ПОДХОДОВ К УПРАВЛЕНИЮ КАЧЕСТВОМ АСФАЛЬТОБЕТОНА
- 1. 1. Технолсния произволе гва асфалыобетонной смеси
- 1. 2. Обзор с> шествующих методов управления качеством аефалыобеюпа
- 1. 3. Об юр существующих технологий оптимизации произволеIва и управления качеспзом продукции
- 1. 4. Анализ методов эффективного использования данных
- 1. 5. Задачи автоматизированной системы на различных этапах юхполотического процесса производства АБС
- 2. РАЗРАБОТКА ЭФФЕКТИВНОСТИ АСФАЛЬТОБЕТОНА МЕТОДИКИ УЕ1РАВЛЕНИЯ ЕЮВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВОМ
- 2. 1. Общий подход
- 2. 2. Формализация и сi>кi>pa задач управления качеством
- 2. 3. Определение и расчет параметров свойств материалов, влияющих на качество смеси
- 2. 4. Оперативная рабоиг с данными, подбор состава смеси
- 2. 5. Использование накопленных данных для контроля качесиза асфальЕобеюнных смесей
- 3. РАЗРАБОТКА АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ КАЧЕСТВОМ АСФАЛЬТОБЕТОНА ИНФОРМАЦИОННО-ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ
- 3. 1. Разработка мешдов и алгоритмов прогнозирования показателей качества покрытия в соответствии с технологией КДД
- 3. 2. Ллюри1м npoi позирования прочности состава с использованием модуля Data Miner пакета Statistica
- 3. 3. Перспективные направления использования современных технологий обработки данных в обласш конi роля качес I ва асфалы обе i она
- 3. 4. Разработка структуры базы данных
- 4. РАЗРАБОТКА СТРУКТУРЫ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ АСФАЛЬТОБЕТОННЫХ СМЕСЕЙ
- 4. i Обоснование выбора программно] о обеспечения для реализации информационно-аналитической системы
- 4. 2. Система S’l A f IS ПСА Dala Miner
- 4. 3. Общая стрмспра информационно-аналитической ^ системы } правления качеспюм АБС
- 4. 4. Архитектора общей системы управления качеством ^ асфальгобеюна
- 4. 5. Перспективы внедрения информационно-аналитической сислемы в составе комплексной системы управления 1, производством АБС
Список литературы
- Александров, А.Е. Автоматизация управления прочностью бетона: автореферат канд. диссертации / А. Е. Александров- МАДИ (ГТУ). М., 1999.
- Александров, А.Е. Автоматизированное управление составом асфальтобетона / А. Е. Александров М.: «Строительные материалы», № 11, 1999.
- Анализ бизнес информации основные принципы. // BascGroup Labs: сайт. URL: http://www.basegroup.ru/library/methodology/analysisbusinessdata/
- Аналитическая платформа Deductor 4. Руководство пользователя. // BaseGroup Labs: сайт. URL: http://www.basegroup.ru.
- Арустамов, А. Анализ больших объемов данных. // BaseGroup Labs: сайт. URL: http://www.basegroup.ru/library/methodology/verylargedata/
- Арустамов, А. Ядро OLAP системы. // BaseGroup Labs: сайт. URL: http :// w ww.basegroup. ru.
- Баланцева, М.А. Исследование вариации содержания битума и изменения прочности асфальтобетонной смеси/ М. А. Баланцева // Вестник МАДИ, вып. 3(30). 2012. С.84−92.
- Баланпева, М.А. Современные методы повышения эффективности хранения данных / М. А. Баланцева // Автоматизация и управление на транспорте и в дорожном строительстве: сб. науч. тр. МАДИ, вып.1 (49). -М., 2011. С.177−183.
- Баланцева, М.А. Управление данными по контролю качества асфальтобетонных смесей / М. А. Баланцева, А. Б. Николаев. // Теория ипрактика электронного документооборота в промышленности: сб. науч. тр. МАДИ, вып.2 (50). M., 2011. — С. 128−135.
- Баланцева, М.А. Управление качеством асфальтобетона с использованием интеллектуального анализа данных / М. А. Баланцева // Теория и практика электронного документооборота в промышленности: сб. науч. тр. МАДИ, вып.2 (50). М., 2011. — С.160−169.
- Барсегян, A.A. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. / A.A. Барсегян, М. С. Куприянов, В. В. Степаненко, И. И. Холод. СПб.: БХВ-Петербург, 2004. — 336 с.
- И.Баскин, В. А. Структурно параметрическое описание систем и технологий: международная конференция «Электроника и информатика 2002″ / В. А. Баскин, В. LI. Брюнин, Д. А. Сударенко, Г. К. Огапджанов. М.: МИЭТ, 2002, — 115 с.
- Берк, К. Анализ данных с помощью Microsoft Excel. / К. Берк, Г1.М. Кейри -Издательский дом „Вильяме“, 2005. 560 с.
- Богуславский, A.M. Теоретические основы процесса деформирования асфальтового бетона: дис. докт. техн. наук. / Богуславский A.M. M., 1970.-- 343 с.
- Богуславский, A.M. Прогнозирование сдвиго- и грещиностойкости асфальтобетонных аэродромных покрытий / А. М. Богуславский //
- Строительство аэродромов: Тр. МАДИ. — М., 1974. — Вып. 57. — с. 4958.
- Божко, В.П. Информационные технологии в статистике: учебник для вузов по специальности „Статистика“ / В. Г1. Божко, Л. В. Хорошилов. М.: Финстатинформ, 2002. — 144 с.
- Бокс Дж. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. В 2-х т. / Бокс Дж., Дженкинс Г. М.: Мир, 1974. — 579 с.
- Большаков, П.С. Уникальные возможности STATISTICA Data Miner. // URL: http://www.statsoft.ru/home/applications/dataminer.htm
- Боровиков, В.П. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере. / В. П. Боровиков. 2-е изд.- СПб.: ПИТЕР, 2003. — 688 с.
- Боровиков, В.П. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере: учеб. пособие. 2-е изд., псрераб. и доп. / В. П. Боровиков, Г. И. Ивченко. М.: Финансы и статистика, 2006. — 368 с.
- Борт, Д. Очистка данных. // Computerworld, 1996, № 34. URL: http://www.osp.ru/cw/1996/34/13 838/
- Будихин, A.B. Создание баз данных в среде СУБД Access. Методические указания к лабораторным работам по курсу „Организация баз данных“. / A.B. Будихин, C.B. Гоголин, A.B. Остроух, И. М. Исмоилов. М: МАДИ, 2001
- Будихин, С.А. Методы нечеткой кластеризации для управления рисками на предприятии. / С. А. Будихин, A.C. Горячев, Шень Янь. // Межвузовский сборник научных трудов „Теория и практика информационных технологий“ М.: МАДИ (ГТУ), 2006. С. 57−66.
- Будихин, С.А. Применение Data Mining для анализа данных и прогнозирования / С. А. Будихин, И. Е. Пронин. // Новые технологии в автоматизации управления: сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ). М., 2006. — с. 1116.
- Бунькин, И. Ф. Иерархия задач автоматизации производства асфальтобетонной смеси / И. Ф. Бунькин, В. А. Воробьев //Известия вузов. Строительство, 2001, № 7. с.51−56.
- Бунькин, И.Ф. Автоматизация управления производством асфальтобетонов: автореферат докторской диссертации. / И. Ф. Бунькин. -М.: МАДИ, 2002.-33с.
- Бунькин, И.Ф. Моделирование и оптимизация управления составом асфальтобетонных смесей / И. Ф. Буиькии, В. Л. Воробьев, В. П. Попов и др. М.: Изд-во Российской инженерной академии, 2001. — 328 с.
- Буч, Г. Объектно-ориентированное проектирование / Г. Буч. М.: Конкорд, 1992.-68 с.
- Васильев, А. П. Ремонт и содержание автомобильных дорог: справочник инженера- дорожника / А. П. Васильев, В. И. Баловнев и др.- Под. ред. А. П. Васильева. — М.: Транспорт, 1989. 287 с.
- Вейскас, Дж. Эффективная работа: Microsoft Office Access 2003. / Дж. Вейскас. СПб: Питер, 2005. — 1168 с.
- Веренько, В.А. Дорожные композишые материалы. Структура и механические свойства / В. А. Веренько, под ред. И. И. Леоповича. -Минск: изд. Наука и техника, 1993. 246 с.
- Вон Ким. Три основных недостатка современных хранилищ данных / Вон Ким. Пер. с англ. — Открытые системы, 2003, № 2.
- Воробьев, В. А. Тенденции и перспективы автоматизации производства асфальтобетона / В. А. Воробьев, Д. Н. Суворов, А. И. Доценко // Известия вузов. Строительство. 2005. — N 8. — С. 43−48
- Воробьев, В.А. Автоматизация технологических процессов производства асфальтобетонных смесей. / В. А. Воробьев, А. А. Кальгин, Е. В. Марсова, В. П. Попов. М: изд-во секции „Строительство“ Российской инженерной академии, 2000.
- Воробьев, В.А. Динамическое управление прочностью. / В. А. Воробьев, В. Л. Горшков, Д. Н. Суворов, Л. Н. Каледин // Известия ВУЗов. Строительство и архитектура, 1978 г., N10. с. 54−58.
- Вороновский, Г. К. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности / Г. К. Вороновский, К. В. Махогило, С. Н. Петрашев, С. А. Сергеев,—X.: ОСНОВА, 1997, — 112 с.
- Вуколов, Э.А. Основы статистического анализа. Практикум по статистическим методам и исследованию операций с использованием пакетов STATIS TICA и Excel. / Э. А. Вуколов. М: Изд-во Форум. 2-е изд. 2008 г. — 464 с.
- Гаврилова, Т. А. Состояние и перспективы разработки баз знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова. М.: Ассоциация ИИ, 1996.-№ 1, — 32 с.
- Гаврилова, Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем: учебник. / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский СПб: Изд-во „Питер“, 2000.-382с.
- Гайдышев, И. П. Решение научных и инженерных задач средствами Excel, VBA и C/C++. / И Л. Гайдышев СПб.: БХВ-Петербург, 2004. — 512 с.
- Галагап, А. Информационная интеграция цель оправдывает средства. // Ulli,: http: //www. о 1 ар. гu/trends/opl ар. asp
- Галушкин, А.И. Теория нейронных сетей. Кн.1: учеб. пособие для вузов / АЛ. Галушкин. М.:И11РЖР, 2000.-416с.
- Гладков, В.Ю. Стандарты ИСО и система управления качеством продукции дорожно-строительного предприятия / В. Ю. Гладков, Л. Н. Павлова // Труды ГП РОСДОРНИИ. Вып. И. М.: Фирма ВЕРСТКА, 2003. с .20−32.
- Глушаков, C.B. Базы данных: учеб. курс. / C.B. Глушаков, Д. В. Ломотъко. -М.: ООО „Издательство ACT“, 2002. 504с.
- Гольнев, Д.М. Автоматизация производства асфальтобетонной смеси на базе экспертной системы: автореферат канд. диссертации. / Д. М. Гольнев. -М.: МАДИ, 2003
- Горев, Л. Эффективная работа с СУБД. / Р. Лхаян, Л. Горев, С. Макашарипов. „Питер Пресс“, 1997. — 700с.
- Горелышев, Н.В. Асфальтобетон и другие битумоминеральные материалы: учеб. пособие / Н. В. Горелышев. М.: Можайск-Тера, 1995.-176 с.
- ГОСТ 12 801–98. Материалы на основе органических вяжущих для дорожного и аэродромного строительства. Методы испытаний./Госстрой России,-М.: 1998.
- ГОСТ 22 245–90. Битумы нефтяные дорожные вязкие. Технические условия. /Госстрой России. М.: 1990.
- ГОСТ 23 558–94. Смеси щебеночно-гравийнопесчаные и грунты, обработанные неорганическими вяжущими материалами для дорожного и аэродромного строительства. Технические условия. / Минстрой России. Пост. 18−1 21.07.94.
- ГОСТ 31 015–2002. Смеси асфальтобетонные и асфальтобетон щебеночпо-мастичные. Технические условия ./Госстрой России. -М.: 2002.
- ГОСТ 3344–83. Щебень и песок шлаковые для дорожного строительства. Технические условия. Госстрой СССР Пост. 281 20.10.83.
- ГОСТ 8267–93. Щебень и гравий из плотных горных пород для строительных работ. Технические условия./Госстрой России. М.: 1993.
- ГОСТ 8736–93. Песок для строительных работ. Технические условия. /Госстрой России. М.: 1993.
- ГОСТ 9128–2009. Смеси асфалыобетонные дорожные, аэродромные и асфальтобетон. Технические условия.
- ГОСТ Р 52 056−2003 Вяжущие полимерно-битумные дорожные па основе блок-сополимеров типа СБС. Технические условия./Госстрой России. -М.:2003.
- ГОСТ Р 52 129−2003. Порошок минеральный для асфальтобетонных и органоминеральных смесей. Технические условия./Госстрой России. М.: 2003.
- Давыдов, A.A. Knowledge Discovery and Data Mining в системной социологии. // URL: http://www.isras.ru/DavydovKnowledge.html#l
- Дебок, Г. Анализ финансовых данных с помощью самоорганизующихся карт / Гвидо Дебок, Тейво Кохонен. Альпина, 2001. — 317с.
- Джексон, П. Введение в экспертные системы : учеб. пос / П. Джексон. М.: Изд. Дом „Вильяме“, 2001. 624 с.
- Допенко, А. И. Основные принципы комплексного управления производством асфальтобетона / А. И. Доценко // Известия вузов. Строительство, № 7 2005. — С. 87−92
- Доценко, А.И. Комплексная автоматизация производства асфальтобетонной смеси с учетом влияния факторов ее транспортировки, укладки и уплотнения: автореф. дисс. на соиск. степ, д.т.н. / А. И. Доценко. -М: 2005. -44 с.
- Доценко, А.И. Нути повышения качества автомобильных дорог с асфальтобетонными покрытиями / А. И. Доценко // Проблемы транспорта. Вып. 12. — СПб.: Изд-во СЗТУ, 2009. — С. 213−217.
- Дьяконов, В.П. MATLAB. Анализ, идентификация и моделирование систем. / В. П. Дьяконов, В. В. Круглов СПб.: ПИТЕР, 2002.
- Дюк, В. Data Mining состояние, проблемы, новые решения. // URL: http://on. wplus.net/sparm/science/Datamining. html.
- Ежов, A.A. Пейрокомпыотинг и его применение в экономике и бизнесе / А. А. Ежов, С. А. Шумской.// URL: http: Wwww.neuroproject.ru.
- Елизарова, H.H. Использование программных средств статистическойобработки данных при формировании информационного обеспечения управления. / H.H. Елизарова. // Вестник ИГЭУ, вып. З, 2009. с.76−80.
- Заде, JI.A. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений : сборник статей „Математика сегодня“ / J1. А. Заде. -М.: Знание, 1994. С. 5 49.
- Золотарев, В.А. О вкладе составляющих асфальтобетона в его прочность. // Повышение эффективности использования материалов при строительствеасфальтобетонных и черных покрытий: Труды Союздорнии. М.: 1989. -с.78−84.
- Ивахпенко, A.M. Автоматизация системы контроля качества при производстве асфальтобетонных смесей. Вестник МАДИ (ГТУ) выи.2(13) МАДИ (ГТУ).-М., 2008. -С.70−73.
- Ивахненко, A.M. Методика прогнозирования технико-экономических показателей транспортных предприятий по модели факторного анализа / В. И. Нестеренко, А. Ч. Ахохов, A.M. Ивахпенко // Вестник МАДИ (ГТУ) вып.2(13) / МЛДИ (ГТУ).-М., 2008. -С.74−77.
- Ивахпенко, A.M. Моделирование контроля качества технологических процессов и промышленной продукции. Монография / A.M. Ивахпенко, А. Ч. Лхохов // М.: Техполиграфцеитр». 2008. -146 с.
- Ипгланд, Р. Овладевая ITIL. Скептическое руководство для ответственных лиц / Роб Инглаид- Пер. с англ. М.: Лайвбук, 2011. — 200 с.
- Интегрированная автоматизированная система управления. Отраслевая методика определения экономической эффективности автоматизированных систем управления предприятиями и произволе! венными объединениями. М.: НИАТ, 1982. 70 с.
- Интеллектуальные модели анализа экономической информации: электронный курс лекций. / BaseGroup Labs, 2005. URL: www.basegroup.ru.
- Калан, Р. Основные концепции нейронных сетей / Р. Калан: Пер. с англ.-М.: Вильяме, 2001. -288с.
- Кацко, И.А. Практикум по анализу данных на компьютере: учеб. пособие. / И. А. Кацко, Н. Б. Паклип. М. «КолосС», 277 с.
- Качество дорожных работ. // Росавгодор: сайт. URL: http://www.rosavtodor.ru/information.php?id=65&counter=7
- Кирюхин, Г. Н. Проектирование асфальтобетона по показателям сдвигоустойчивости и трещиностойкости в покрытии / Г. Н. Кирюхин // Юбилейи. вып. (Сб. науч. тр. /ФГУГ1 «Союздорнии») М., 2002. — с. 102
- Кирюхии, Г. Н. Строительство дорожных и аэродромных покрытий из тцебеночно-мастичных асфальтобетонных смесей / Г. Н. Кирюхин, Е. А. Смирнов // Информационный сборник. — М.: Ипформавтодор, 2003. — № 2.-96 с.
- Кнеллер, Д.В. Применение систем усовершенствованного управления // Датчики и системы, 2009, № 4.
- Коровкип, С. Д. Решение проблемы комплексного оперативного анализа информации хранилищ, данных / С. Д. Коровкип, И. А. Левенец, И. Д. Ратманова, В. А. Старых, J1. В. Щавелёв. // СУБД, 1997. № 5−6. — с. 47−51.
- Котлярский, Э.В. Строительно-технические свойства дорожного асфальтового бетона: учеб. пособие / Э.В. Котлярский- МАДИ (ГТУ). М., 2004. — 194 с.
- Кречетов, П. Продукты для интеллектуального анализа данных. / П. Кречетов, П. Иванов // ComputerWeek-Москва, 1997. № 14−15. — с. 32−39.
- Круглов, В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. / В. В. Крупюв, В. В. Борисов. -М.: Горячая линия Телеком, 2001. — 382 с.
- Курицкий, Б.Я. Поиск оптимальных решений средствами Excel 7.0. / Б. Я. Курицкий. СПб.: BITV- Санкт-Петербург, 1997. — 384с.
- Логовский, A.C. Зарубежные нейропакеты: современное состояние и сравнительные характеристики.- Нейрокомпьютер, 1998, № 1, 2.
- Потоцкий, В.Л. Перспективы применения виртуальных анализаторов в системах управления производством / В. А. Потоцкий, В. М. Чадеев, Е. А. Максимов, H.H. Бахтадзе // Автоматизация в промышленности, 2004, № 5. С.23−29.
- Лукашевич, В.Н. Технология производства асфальтобетонных смесей, оптимизированная по критерию прочностных свойств асфальтобетона: автореферат докторской диссертации./ В. Н. Лукашевич. Томск. ТГАСУ. 2001.-39с.
- Люгер, Дж. Ф. Искусственные интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание.: Пер. с англ. / Дж.Ф. Люгер М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. — 864 с.
- Мандель, И.Д. Кластерный анализ. -М.: Финансы и статистика, 1988. 176 с.
- Марухин, A.B. Автоматизация управления состава асфальтобетонной смеси: автореферат канд. дис./ A.B. Марухин. М.: МАДИ, 1999 г.
- Милосердии, O.IO. Автоматизация лаборатории асфальтобетонного завода: автореферат канд. дис./ О. Ю. Милосердии. М.: МАДИ, 2004 г.
- Мипько, A.A. Принятие решений с помощью Excel. Просто как дважды два. / A.A. Минько, — М.: Эксмо, 2007. 240с.
- Нейронные сети STATISTICA Neural Networks: Методология и технология современного анализа данных. / Под ред. В. П. Боровикова. 2-е изд. перераб. и доп. — М.: Горячая линия — Телеком, 2008. -392 с.
- Овчинников, Е.М. Корпоративные информационные системы и технологии / Е. М. Овчинников: конспект лекций М.: Учебный Центр ОАО Газпром, 1999. — 78 с.
- Остроух, A.B. Методы проектирования информационных систем: Учебное пособие. / A.B. Остроух, Н. Е. Суркова. — М.: РосНОУ, 2004. — 171 с.
- Питенко, A.A. Использование нейросетевых технологий при решении аналитических задач в ГИС/ A.A. Питенко// Методы пейроииформатики. Сборник научных фудов. Красноярск: КГТУ, 1998, стр.89−96.
- Подвальный, СЛ. Имитационное управление технологическими объектами с гибкой структурой/ СЛ. Подвальный, B.JI. Бурковский-Воронеж: ВГУ, 1988.-251 с.
- Пособие по строительству асфалыобегонных покрытий и оснований автомобильных дорог и аэродромов (к СНиП 3.06.03−85 3.06.06−88). / Союздорнии. М., 1991.
- Пржиялковский, В. В. Сложный анализ данных большого объема: новые перспективы компьютеризации. / В. В. Пржиялковский // СУБД, 1996. № 4. — с. 71−83.
- Проектирование состава асфальтобетона и методы его испытаний: обзорная информация. / Автомобильные дороги и мосты, вып. 6. -М., 2005.
- Раден П. Данные, данные и только данные // ComputerWeek-Москва, № 8, 1996. с. 28.
- Румянцева, ЕЛ. Информационные технологии: учеб. пособие / E.JI. Румянцева, В. В. Слюсарь- под ред. Гагариной Л. Г. М: ФОРУМ: ИНФРА-М, 201 1. -255 с.
- Ш. Сахаров, А. А. Концепция построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ данных. / А. А. Сахаров // СУБД, 1996. № 4. — с. 55−70.
- Сахаров, А. А. Принципы проектирования и использования многомерных баз данных (на примере Oracle Express Server) / A.A. Сахаров // СУБД, № 3, 1996. с. 44−59.
- Сиденко, В.М. Управление качеством в дорожном строительстве. / В. М. Сиденко, С. Ю. Рокас. М.: Транспорт, 1981. 252 с.
- СНиП 3.06.03−85. Автомобильные дороги. / Госстрой СССР. М: 1989.
- Сошникова, JI.A. Многомерный статистический анализ в экономике: учеб. пособие для вузов. / Л. А. Сошникова, В. Н. Тамашевич, Г. Уебе, М. Шефер- под ред. проф. В. Н. Тамашевича. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. -598 с.
- Туо, Дж. Инструменты для анализа информации на настольных ПК / Дж. Туо. Пер. с англ. // ComputerWeek-Москва, 1996. № 38. — с. 34−35, 46.
- Туо, Дж. Каждому пользователю свое представление данных. / Дж. Туо. Пер. с англ. // ComputerWeek-Москва, 1996. — № 38. — С. 1, 32−33.
- Хапссп Г. Базы данных: разработка и управление. / Г. Хансен, Д. Хансен. Пер. с англ. — М.: ЗАО «Издательство БИНОМ «, 1999. — 704 с .
- Чаудхури, С. Технология баз данных в системах поддержки принятия решений. / С. Чаудхури, У. Дайал, В. Гаити. Открытые системы, № 01/2002
- Черняк, Л. Управление знаниями и информационные технологии. / Л. Черняк. Computerworld, Россия № 23/2000. — URL: http://www.kmtec.spb.su/publications/library/select/uprknowlgandit.shtml.
- Чубукова, И.A. Data Mining/ И. А. Чубукова. БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. -384с.
- Шахиди, А. Деревья решений общие принципы работы. // 1995 — 2012 BaseGroup Labs. URL: http:// www. basegroup .ru/1 ibrary / analy si s/tree/description/
- Щавелёв, Л. В. Способы аналитической обработки данных для поддержки принятия решений // СУБД, № 4−5, 1998.
- Электронный учебник по статистике. StatSoft, Inc. (2001). // М.: StatSoft. WEB: http://www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm.
- Эсбенсен К. Анализ многомерных данных. / К. Эсбенсен ИПХФ РАН, 2005, — 160с.
- Agrawal, S. On the Computation of Multidimensional Aggregates. Proc. VLDB Conf., Morgan Kaufmann, San Francisco, 1996
- Alalouf, C. Hybrid OLAP. / С. Alalouf St. Laurent, Canada: Speedware Corporation Inc., 1997. — p. 55.
- An Introduction to Multidimensional Database Technology. Kenan Systems Corporation, 1995. — p. 147,412.
- Analysis of Information Management. // URL: www.aspentech.com.
- BAAN IV Enterprise Modeler for Microsoft Windows NT. // Baan Development В. V., 1996. 32 p.
- Brusilovsky, R. Adaptiv and intelligent technologies for web based education. / R. Brusilovsky, In C. Rollinger, С. Peylo (eds.). Special Issue on Intelligent Systems and Teleteaching, konstliche intelligent, 4. — P. 19−25.
- Cholawsky W.J. Real-Time Manufacturing Database Architecture. / Walter J. Cholawsky, Mike Pantaleano. // Program4 Engineering — Control Engineering, 8/1/2004.
- Codd, E. F. Providing OLAP (On-Line Analytical Processing) to User-Analysts: An IT Mandate. / E.F. Codd, S.B. Codd // C.T. S E. F. Codd & Associates, 1993. -p. 245.
- Continuous Acquisition and Life-cycle Support (CALS) // UK National Codification Bureau, 2005. URL: http://www.ncb.mod.uk/cals.
- David J. Skyrme. Knowledge Management Solutions / David J. Skyrme. The IT Contribution, URL: www.skreme.com
- Demarest, M. Building the Data Mart. / M. Demarest. // DBMS, 1994. № 7. -P. 44−50.
- Dong, G. Sequence Data Mining. / G. Dong, J. Pei. Springer, 2007.
- Erhard Ram, Hong Hai Do. Очистка данных: проблемы и актуальные подходы. 01.12.2000 // OLAP: сайт. URL: http: //www. о 1 ар. г u/ba s i с/dat ас 1 e an. a sp
- Esmaeili, M. Finding Sequential Patterns from Large Sequence Data / Mahdi Esmaeili, Fazekas Gabor // International Journal of Computer Science Issues, IJCSI, Vol. 7, Issue 1, No. 1, January 2010.
- Future Bright for Configuration Management Technology // The PDM Information Center, 2004. URL: http://www.pdmic.com.
- Galhardas, FI. Declarative Data Cleaning: Model, Language, and Algorithms. / H. Galhardas et al. Proc. VLDB Conf., Morgan Kaufmann, San Francisco, 2001
- Ganti, V. Mining Very Large Data Sets. / V. Ganti, J. Gehrke, R. Ramakrishnan. Computer, Aug. 1999
- Goodwin, P. Decision Analysis for Management Judgment. / P. Goodwin, G. Wright / Wiley, Chichester, 3rd edition, 2004.
- Gray, J. Data Cube: A Relational Aggregation Operator Generalizing Group-By, Cross-Tab, and Sub-Totals/ J. Gray, S. Chaudhuri, A. Bosworth etc. // Data Mining and Knowledge Discovery, 1997. № 1. — P. 29−53.
- Flan, J. Data Mining: Concepts and Techniques. / J. Flan, M. Kamber. Morgan Kaufmann, San Francisco, 2001
- Han, J. OLAP Mining: An Integration of OLAP with Data Mining. / J. Han // IFIP, 1997. 18 p. URL: ftp://ftp.fas.sfu.ca/pub/cs/han/kdd/olapm.ps.gz.
- Harinarayan, V. Implementing Data Cubes Efficiently / V. Elarinarayan, A. Rajaraman, J. D. Ullman // SIGMOD Conference. Montreal, CA, 1996.
- Hernandez, M. The Merge/Purge Problem for Large Databases. / M. Hernandez, S. Stolfo. Proc. SIGMOD Conf., ACM Press, New York, 1995
- Inmon, W. IT. Building the Data Warehouse (Second Edition). / W. H. Inmon. -NY: John Wiley, 1993.
- Jain, A.K. Data clastering: a review. / A.K. Jain, M.N. Murty, P.J. Flynn // ACM Computing Surveys, 1999. Vol.31, № 3. p. 264−323.
- Kim, W. A Taxonomy of Dirty Data. / W. Kim, B. Choi, E. Hong, S. Kim, D. Lee. // Journal of Data Mining and Knowledge Discovery. The Kluwer Academic-Publishers, 2003
- Machine Learning, Neural and Statistical Classification / Ed. D. Mitchie et al. -Ellis Horwood, Chichester, UK, 1994. 304 p.
- Mayer, R. A framework and a suite of methods for business process reengineering / R. Mayer. // URL: http://www.idef.com.
- Mumick, I. S. Maintenance of Data Cubes and Summary Tables in a Warehouse. / I. S. Mumick, D. Quass, B. S. Mumick. // Stanford University, Database Group, 1996. URL: http://www-db.stanford.edu/pub/papers/cube-maint.ps.
- New Directions in the Aerospace and Defense Industry: The Integration of Product Data Management and Enterprise Resource Planning Systems // The PDM Information Center, 1996. URL: http://www.pdmic.com.
- Newquist, H.P. Data Mining: The AI Metamorphosis / FI. P. Newquist // Database Programming and Design, 1996. № 9.
- OLAP for the Masses. // Business Objects S. A., 1996 URL: http://www.businessobjects.com /product/olap/olap.htm.
- Parsaye, K. A Characterization of Data Mining Technologies and Processes / K. Parsaye // The Journal of Data Warehousing,! 998.-№ 1. p. 27−29
- Parsaye, К. OLAP and Data Mining: Bridging the Gap. / К. Parsaye // Database Programming and Design, 1997. № 2.
- Parsaye, K. Surveying Decision Support: New Realms of Analysis. / K. Parsaye // Database Programming and Design, 1996. № 4.
- Poncelet, P. Data Mining Patterns: New Methods and Applications / P. Poncelet, F. Masseglia, M. Teisseire. Information Science Reference, 2007. -319 p.
- Quinlan, J. R. C4.5: Programs for Machine learning. / J. Ross Quinlan. -Morgan Kaufmann Publishers, 1993.
- Sarawagi, S. User Adaptive Exploration of OLAP Data Cubes. Proc. VLDB Conf., Morgan Kaufmann, San Francisco, 2000
- Shrivastava, A. Managing storage: trends, challenges and options (2007−2008) / Alok Shrivastava. // EMC Corporation, Hopkinton, Massachusetts. -UM: www.EMC.com/
- SPSS для Windows. Руководство пользователя SPSS. // SPSS: сайт. URL: http://www. predictivcsolutions.ru/products/spss/
- Understanding Product Data Management // Courtesy of Hewlett-Packard Company, 2001. URL: http://www.pdmic.com.
- Wang, X.Z. Data mining and knowledge discovery for process monitoring and control / X.Z. Wang // Springer, London, 1999.
- Welander P. Driving Plant Optimisation with Advanced Process Control / P. Welander // Control Engineering, 14/12/2009.
- Wenger, J. An ITIL-Based Approach to Building Effective Storage Capacity Management in Support of ILM / Joel Wenger // Expert Reference Series of White Papers, 2004. EMC Corporation: сайт. URL: www.globalknowledge.com.
- Williams, C. S. How the Technology has Evolved / Christopher S. Williams. // URL: http://www.ncb.mod.uk/cals.htm
- Willis, M. Advanced Process Control. / M. Willis, M. Tham. // School of Chemical Engineering and Advanced Materials, 1994. URL: http://lorien.ncl.ac.uk/ming/advcontrl/apc.htm.