Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Автоматизация этапов системного анализа и процедур принятия решений на основе неформальных подходов

Диссертация: Автоматизация этапов системного анализа и процедур принятия решений на основе неформальных подходов
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Единая информационная платформа представляет собой открытый ресурс, может быть адаптирована или дополнена новыми информационносправочными и инструментальными средствами автоматизации системных исследований. Имеет дружественный интерфейс с организацией интерактивной связи между подсистемами и возможностью запуска по требованию автоматизированных инструментальных средств. Единая информационная… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА 1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ КАК ФУНДАМЕНТАЛЬНАЯ ОСНОВА ИССЛЕДОВАНИЯ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ
    • 1. 1. Современный уровень развития методов и подходов системного анализа
    • 1. 2. Этапы системного анализа и методы их реализации для исследования сложных систем
    • 1. 3. Определение проблемы и оценка возможностей автоматизации этапов системного анализа при исследовании сложных систем
    • 1. 4. Постановка задачи, методы и подходы ее решения
  • ГЛАВА 2. МЕТОДОЛОГИЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ЭТАПОВ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА КАК ОРИЕНТИРУЮЩАЯ ОСНОВА РЕАЛИЗАЦИИ ПРОЦЕДУР ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ
    • 2. 1. Общее описание методологии «Автоматизация этапов системного анализа»
    • 2. 2. Технологии анализа и моделирования как основа формализованного представления этапов системного анализа
    • 2. 3. Модульная структура технологий анализа и моделирования и процедур принятия решений
    • 2. 4. Процедурно-ролевой алгоритм реализации модулей в рамках методологии «Автоматизация этапов системного анализа»
    • 2. 5. Особенности применения процедурно-ролевого алгоритма при реализации технологий анализа и моделирования, соответствующих этапам системного анализа
    • 2. 6. Выводы
  • ГЛАВА 3. АВТОМАТИЗАЦИЯ СИСТЕМНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ С ОПОРОЙ НА ФОРМАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ И ПОДХОДЫ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА
    • 3. 1. Формализованное представление сложных систем как основа автоматизации процессов системных исследований
    • 3. 2. Статистические методы идентификации и аналитического представления данных в математическом и алгоритмическом обеспечении задач системного анализа
    • 3. 3. Планирование эксперимента как инструмент оптимизации содержания системных исследований
    • 3. 4. Прикладные методы классификации и распознавания образов в задачах автоматизации этапов системного анализа
    • 3. 5. Формальный аппарат нечеткой логики в процедурах оперативного принятия решений и управления
    • 3. 6. Выводы
  • ГЛАВА 4. ТЕХНОЛОГИЯ АНАЛИЗА И МОДЕЛИРОВАНИЯ «ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЦЕЛЕЙ СИСТЕМЫ» С ОПОРОЙ НА ПРОЦЕДУРЫ МЕТОДОЛОГИИ «АВТОМАТИЗАЦИЯ ЭТАПОВ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА»
    • 4. 1. Структурно-модульное описание технологии экспертно-классификационного анализа и моделирования целей сложной системы
    • 4. 2. Формирование целей системы и ограничений среды на основе процедурно-ролевого алгоритма
    • 4. 3. Оптимизация подмножества целей на основе анализа связей и характеристик системы
    • 4. 4. Построение и анализ дерева целей системы в задаче определения критериев их достижения
    • 4. 5. Анализ и моделирование дерева критериев оценки эффективности системы
    • 4. 6. Выводы
  • ГЛАВА 5. ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРОЦЕДУР ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ МЕТОДОЛОГИИ «АВТОМАТИЗАЦИЯ ЭТАПОВ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА»
    • 5. 1. Современные инструментальные средства автоматизации исследования сложных систем на основе информационных технологий
    • 5. 2. Разработка методов, алгоритмов и инструментальных средств интеллектуального анализа и визуализации данных в рамках методологии «Автоматизация этапов системного анализа»
    • 5. 3. Информационная система аналитической обработки и управления данными
    • 5. 4. Алгоритм автоматической классификации линейно неразделимых данных в непрерывном признаковом пространстве при ограниченном объеме данных
    • 5. 5. Разработка информационной системы принятия решений с изменяющимися в реальном времени правилами на основе динамической нечеткой базы знаний
    • 5. 6. Выводы
  • ГЛАВА 6. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДОЛОГИИ АВТОМАТИЗАЦИИ ЭТАПОВ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА НА ЕДИНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПЛАТФОРМЕ
    • 6. 1. Информационные комплексы поддержки исследования сложных систем
    • 6. 2. Разработка единой информационной платформы «Автоматизация этапов системного анализа»
    • 6. 3. Формализация задач ситуационного центра на основе методов и подходов системного анализа
    • 6. 4. Практическая реализация единой информационной платформы при решении задач анализа и визуализации данных Ситуационного центра руководителя
    • 6. 5. Выводы

Автоматизация этапов системного анализа и процедур принятия решений на основе неформальных подходов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Эффективное управление и предотвращение внутрисистемных конфликтов современных сложноструктурированных информационных и технических систем не представляется возможным без активного использования системного анализа как эффективного инструмента системных исследований, при котором объект управления рассматривается в виде системы взаимосвязанных элементов. Причем на первый план выдвигается формирование функциональной структуры системы на основе построения иерархической подчиненности функциональных подсистем.

Проведение системных исследований усложняет наличие различных трактовок этапов системного анализа, предлагающих отличающиеся друг от друга формулировки, как основных этапов системного анализа, так и схем их реализации. Кроме того, наряду с наличием формализованных процедур, поддающихся автоматизации, на различных этапах системного анализа приходится сталкиваться с естественными неопределенностями, которые не могут сниматься с помощью классических (формальных) методов и подходов.

Классические методы обработки информации и математического моделирования оказываются непригодными при компьютерном моделировании сложных систем, а использование малых выборок при высокой степени неопределенности и большого набора показателей делает практически невозможным получить в процессе исследования сложных систем точное описание всех внутренних и внешних количественных взаимосвязей подсистем и элементов.

В настоящее время из-за отсутствия полной формализации и унификации процесса применения системного анализа при исследовании сложных систем каждый исследователь решает свои конкретные задачи исходя из собственного опыта и знаний, используя предпочтительные со своей точки зрения подходы, методы и инструментарий системного анализа, иногда игнорируя отдельные этапы и подэтапы системного анализа.

Несмотря на развитый математический аппарат и широкие возможности информационных технологий, на сегодня не существует единой концепции автоматизации этапов системного анализа на общей информационной и программной платформе. Объяснением этому может служить наличие неформализованных процедур на каждом этапе системного анализа, существенно затрудняющие процесс автоматизации.

Для повышения качества и сокращения времени системных исследований необходима организация выбора наиболее детализированной трактовки этапов системного анализа, а также формализация самого процесса применения системного анализа при исследовании сложных систем.

При этом на каждом этапе системного анализа выделять формализованные и неформализованные процедуры, определять места переходов от одной процедуры к другой, что даст возможность разработать методы частичной формализации процесса исследования сложной системы в целом. Кроме того, организация окончательной схемы реализации неформализованных процедур предполагает тщательное изучение ролей исследователя, внешнего эксперта, внутреннего аналитика и лица, принимающего решение.

Таким образом, выявление, формулировка и реализация неформализованных процедур этапов системного анализа на основе методов и алгоритмов современных неклассических информационных технологий в виде обобщенной методологии автоматизации системных исследований приведет к более последовательному и эффективному результату в исследовании сложных систем.

Цель и задачи исследования

Целью диссертационной работы является разработка методологии исследования сложных систем на основе универсального механизма снятия неопределенностей при реализации неформализованных процедур с возможностью автоматизации этапов системного анализа.

Для достижения цели в работе были решены следующие фундаментальные и практические задачи.

1. Исследование теоретических основ системного анализа с целью обоснования и определения подходов формализации его этапов и подэтапов при исследовании сложных систем.

2. Создание методологии автоматизации этапов системного анализа на основе развития положений системного анализа и определения области применения компьютерных технологий в целях их оптимизации.

3. Разработка принципов построения технологий анализа и моделирования соответствующих этапов системного анализа на основе универсальных алгоритмов снятия неопределенностей.

4. Обоснование и разработка модульной структуры технологий анализа и моделирования как совокупности технологических операций реализации одного или нескольких шагов соответствующего этапа системного анализа, ограниченных рамками решения общей задачи.

5. Разработка процедурно-ролевого алгоритма снятия неопределенностей неформализованного участка исследования с учетом ролей участников процесса исследования в процедурах принятия решений.

6. Определение стандартов и принципов адаптации при моделировании неформализованных участков на основе процедурно-ролевого алгоритма.

7. Исследование и разработка методов и алгоритмов автоматизации специфических задач системных исследований на основе функциональных, информационных и динамических моделей.

8. Разработка программного комплекса автоматизации этапов системного анализа на основе адаптивной системы анализа и прогнозирования сложных систем с единым доступом к комплексу согласованных инструментальных средств.

9. Проведение теоретических и экспериментальных исследований в рамках ситуационных центров руководителей различных уровней для апробации разрабатываемой методологии и программного комплекса автоматизации этапов системного анализа.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использованы методы и подходы теории систем, системного анализа, теории информации, математического моделирования, теории принятия решений, распознавания образов, нечетких множеств, а также графические методы анализа и оптимизации информационных и технических систем.

Объект исследования: процесс системных исследований с опорой на современные информационные технологии.

Предмет исследования: методология автоматизации неформализованных участков этапов системного анализа и процедур принятия решений на основе общей информационной и программной платформы.

Основное содержание диссертации.

Первая глава посвящена вопросам современного уровня развития методов и подходов системного анализа при исследовании сложных информационных и технических систем.

На основании рассмотренных представлений этапов системного анализа была выбрана наиболее детализированная трактовка системного анализа как основа формализации и алгоритмизации системных исследований. Рассмотрена детализация этапов системного анализа в рамках их формализации и алгоритмизации. Проведена оценка возможности автоматизации этапов системного анализа при исследовании сложных систем. Конкретизированы задачи и методы дальнейшего исследования.

Во второй главе представлена разработанная в рамках диссертационного исследования методология «Автоматизация этапов системного анализа». Описана модульная структура входящих в нее технологий, соответствующих этапам системного анализа. Разработан адаптивный процедурно-ролевой алгоритм снятия неопределенностей неформализованных участков с учетом ролей участников процесса исследования и выполняемых ими процедур.

В третьей главе проведен анализ формальных методов системного анализа и определены и описаны методы, которые будут использоваться при реализации конкретной технологии анализа и моделирования в рамках методологии А88А.

В четвертой главе поставлена и решена задача подробной регламентации процесса реализации технологии экспертно-классификационного анализа и моделирования (технологии ЭКАМ), соответствующей второму этапу системного анализа — «Определение целей системы», как наиболее представительной с точки зрения наличия неформализованных участков разной степени формализуемости.

В пятой главе рассмотрены классы инструментальных средств на основе информационных технологий, с помощью которых автоматизируются этапы системного анализа. Приведены описания авторских алгоритмов и инструментальных средств, разработанных в рамках диссертационного исследования, для решения специфических задач при реализации технологий анализа и моделирования в рамках методологии А88А.

В шестой главе приведено описание практической реализации методологии А88А в виде Единой информационной платформы «Автоматизация этапов системного анализа» как среды сопровождения участников процесса исследования с возможностью доступа к единому комплексу инструментальных средств, а также получения необходимой информации для проведения системных исследований в интерактивном режиме.

Приведены результаты практической реализации Единой информационной платформы в рамках ситуационного центра руководителей разных уровней власти, осуществлена информационная поддержка принятия решений в задаче оценки эффективности деятельности органов местного самоуправления Краснодарского края в сфере здравоохранения с помощью инструментальных средств визуализации, естественной классификации, анализа и управления данными. Выявлена динамика изменения показателей здравоохранения муниципальных образований за 2009;2010 годы.

Научная новизна выполненных в диссертации исследований состоит в следующем.

1. Обоснована возможность формализации процедур принятия решений в рамках этапов системного анализа на основе сочетаний формальных и неформальных методов.

2. Разработаны теоретические и методологические положения автоматизации этапов системного анализа и процедур принятия решений.

3. Разработан адаптивный алгоритм снятия неопределенностей неформализованного участка с учетом ролей участников процесса исследования в разрезе выполняемых ими процедур.

4. Впервые предложен механизм сочетания последовательности неформализованных и формализованных процедур при реализации этапов системного анализа.

5. На основе принципов адаптации процедурно-ролевого алгоритма предложены технологии анализа и моделирования как основа реализации этапов системного анализа.

6. Разработаны методы и алгоритмы решения специфических задач визуализации и автоматической классификации при реализации исследовательских и аналитических процедур.

7. Разработаны теоретические положения и обосновано применение динамической нечеткой базы знаний в системах поддержки принятия решений с изменяющимися в реальном времени правилами.

8. Предложена и обоснована концепция построения интегрированной информационной системы, как среды сопровождения процесса исследования сложных систем с возможностью доступа к единому комплексу инструментальных средств.

Все представленные в работе результаты являются новыми и впервые опубликованы в работах автора диссертации.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Методология автоматизации этапов системного анализа как единый подход многостороннего и эффективного исследования (анализа) и последовательного проектирования (синтеза) сложных систем.

2. Технология анализа и моделирования реализации этапов системного анализа, представляющая собой структурированную систему взаимосвязанных модулей, соответствующих группе задач, необходимых для реализации этапа системного анализа.

3. Процедурно-ролевой алгоритм как адаптивный механизм снятия неопределенностей неформализованных участков модуля на основе кросс-функциональной диаграммы с учетом ролей участников процесса исследования и выполняемых ими процедур.

4. Алгоритмы и реализованные на их основе инструментальные средства для решения специфических задач в рамках реализации определенных технологий анализа и моделирования с учетом особенностей методологии автоматизации этапов системного анализа.

5. Концепция единой информационной платформы как среды информационной поддержки процесса исследования сложных систем, обеспечивающей доступ к единому комплексу инструментальных средств.

Достоверность и обоснованность научных положений подтверждается:

— использованием системного подхода, формальных и неформальных методов системного анализа и современных информационных технологий для решения задач диссертации;

— сведениями из научных источников;

— согласованием предложенных в работе положений с уже известными теоретическими положениями науки;

— признанием результатов исследований научным сообществом (публикации в рецензируемых и рекомендованных ВАК РФ журналах, обсуждение результатов диссертации на всероссийских и международных конференциях);

— апробацией и результатами внедрения разработанных Методологии «Автоматизация этапов системного анализа» и Единой информационной платформы в ситуационные центры руководителей местного и регионального уровней власти (Краснодарский край).

Практическая значимость и внедрение результатов работы. На основе развития положений системного анализа предложена методология «Автоматизация этапов системного анализа», которая может быть использована как для исследования, так и для последовательного проектирования сложных информационных и технических систем.

В среде визуального проектирования приложений Delphi версии 7.0 на основе авторских алгоритмов разработаны программные средства, решающие следующие прикладные задачи: визуальное представление, первичная разведка и естественная классификация объектов исследования в пространстве признаков при ограниченном объеме данных (алгоритмы «ДИВИЗ», «ЛИЛИЯ», «ЗОНТ», «ЛОТОС») — аналитическая обработка и управление данными (информационная система «АРФА») — система поддержки принятия решений в условиях изменения внешней среды.

Программные средства зарегистрированы в Федеральной службе по интеллектуальной собственности РФ.

На основе положений Методологии «Автоматизация этапов системного анализа» и алгоритмов решения специфических задач спроектирована Единая информационная платформа для сопровождения процесса исследования сложных систем различной природы (информационных, технических).

Единая информационная платформа представляет собой открытый ресурс, может быть адаптирована или дополнена новыми информационносправочными и инструментальными средствами автоматизации системных исследований. Имеет дружественный интерфейс с организацией интерактивной связи между подсистемами и возможностью запуска по требованию автоматизированных инструментальных средств. Единая информационная платформа внедрена в Ситуационный центр руководителя муниципального образования г. Краснодар, на ее основе решены некоторые аналитические задачи регионального характера (Краснодарский край).

Разработанные в работе методы и алгоритмы внедрены и используются в специальных курсах и практикумах Кубанского государственного технологического университета и Российского государственного социального университета.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы были представлены на различных всероссийских и международных конференциях: XI Всероссийская конференция «Математические методы распознавания образов» (г. Москва, 2003 г.) — Международная научная конференция «Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2004)» (г. Симферополь, 2004 г.) — VII Международная конференция «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии (РОАИ-7)» (г.Санкт-Петербург, 2004 г.) — XII Всероссийская конференция «Математические методы распознавания образов» (г. Москва, 2005 г.) — Международная научная конференция «Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2006)» (г. Симферополь, 2006 г.) — XIII Всероссийская конференция «Математические методы распознавания образов» (г. Зеленогорск, 2007 г.) — Международная научная конференция «Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2008)» (г. Алушта, 2008 г.) — IX Международная конференция «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии (РОАИ-9)» (Нижний Новгород, 2008 г.) — VIII международная научно-практическая конференция «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности» (г. Санкт-Петербург, 2009 г.) — IV Всероссийская научнопрактическая конференция «Здоровье населения — основа процветания России» (г. Анапа, 2010 г.) — X международная научно-практическая конференция «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности» (г. Санкт-Петербург, 2010 г.) — IX Международная IEEE Сибирская конференция по управлению и связи, «СИБКОН-2011» (г. Красноярск, 2011 г.) — XV Всероссийская конференция «Математические методы распознавания образов» (г. Петрозаводск, 2011 г.) — II Международная научно-практическая конференция «Перспективные разработки науки и техники — 2011» (Польша, 2011 г.).

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 41 печатной работе, в том числе 1 монография, 8 статей в журналах, рекомендованных ВАК РФ, и 5 авторских свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ в Федеральной службе по интеллектуальной собственности РФ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 6 глав, заключения, списка литературы, содержащего 205 наименований и приложений. Основное содержание изложено на 369 страницах машинописного текста, содержит 110 рисунков и 10 таблиц.

6.5 Выводы.

Для качественного проведения исследования сложных систем при выполнении исследовательских и аналитических процедур участники процесса исследования должны быть оснащены современными инструментальными средствами, реализующими методы и алгоритмы системного анализа на основе информационных технологий, обладающих дружественным интерфейсом и глубокой функциональной наполненностью.

На сегодняшний день работы по созданию таких инструментальных средств остаются актуальными и требуют от разработчиков не только интеграции различных методов и программных средств на общей платформе, но и внедрения информационного и справочного сопровождения для алгоритмизации работы участников исследования по последовательности проведения исследовательских процедур и выбору инструментов их реализации.

В главе представлена разработанная Единая информационная платформа ASSA, объединяющая комплекс инструментальных средств в сопровождении интуитивно понятного графического интерфейса и мультимедийных электронных средств, предоставляющая пользователю не только организацию доступа к сопряженным инструментальным средствам, но и к информационному сопровождению по описанию этапов системного анализа и методологии их автоматизации. В результате работы над указанной Единой информационной платформой ASSA были решены следующие теоретические и практические задачи.

1. Рассмотрены информационные комплексы поддержки исследования сложных систем, представленные двумя типами: системы поддержки принятия решений и аналитические комплексы.

2. Проведен краткий обзор представителей данных типов информационных комплексов, определены сферы решаемых ими задач и особенности реализации.

3. Показана актуальность разработки Единой информационной платформы, объединяющей комплекс программных средств и мультимедийные электронные средства, содержащие информационную поддержку процесса исследования сложных систем и реализации технологий AM в рамках методологии ASSA.

4. Разработана концептуальная схема Единой информационной платформы ASSA (Платформа ASSA), определенны ее подсистемы и информационный контент.

5. Реализована Платформа ASSA в среде визуального проектирования приложений Delphi версии 7.0, поддерживающей разработку пользовательского интерфейса и подключение к базам данных. Интерактивность интерфейса обеспечена с помощью среды разработки профессионального интерактивного контента Adobe Flash Professional CS5 и языка программирования JavaScript.

6. Для практической реализации применения методологии А8БА и Единой информационной платформы выбрана современная форма реализации автоматизированной системы управления в социальной сфере в виде Ситуационного центра.

7. Рассмотрены типы и организация подсистем Ситуационного центра, определены основные задачи, решаемые указанными подсистемами, выявлен круг задач, которые могут быть решены с помощью разработанного в работе инструментария.

8. Для демонстрационного примера выбрана задача организации информационной поддержки принятия решений при оценке эффективности деятельности органов местного самоуправления (ОМСУ) Краснодарского края в сфере здравоохранения.

9. Проведена классификация и сравнительная оценка эффективности деятельности ОМСУ Краснодарского края за 2009;2010 годы, выделены основные классы близких по показателям муниципалитетов, приведено картографическое представление показателей в сравнении двух лет.

10. Сделан вывод о возможности применения эвристических методов классификации для оперативного мониторинга местоположения ОМСУ в общей картине показателей деятельности.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

1. Обоснована необходимость и определены подходы формализации этапов и подэтапов системного анализа при исследовании сложных технических и информационных систем.

2. Разработаны теоретические положения методологии автоматизации этапов системного анализа как универсального подхода системных исследований с опорой на единый комплекс инструментальных средств на основе современных информационных технологий.

3. Предложена технология анализа и моделирования этапов системного анализа как совокупность методов, подходов и алгоритмов снятия неопределенностей в рамках реализации обобщенных задач отдельных этапов системного анализа.

4. Разработан адаптивный процедурно-ролевой алгоритм снятия неопределенностей неформализованных участков в рамках технологии анализа и моделирования с учетом ролей участников процесса в процедурах принятия решений. При этом снятие неопределенностей осуществляется последовательно на различных уровнях формализации исследовательских процедур (стратегический, тактический, оперативный).

5. Впервые предложен механизм последовательного снятия неопределенностей на различных уровнях формализации исследовательских процедур (стратегический, тактический, оперативный) посредством сочетания неформализованных и формализованных процедур.

6. Для решения специфических задач в рамках реализации определенных технологий анализа и моделирования с учетом особенностей методологии автоматизации этапов системного анализа разработаны следующие алгоритмы и реализованы на их основе программные средства (защищены свидетельствами Федеральной службы по интеллектуальной собственности РФ):

— алгоритм «ДИВИЗ», решающий задачу динамической визуализации многомерных данных в сложных системах;

— алгоритм «ЛИЛИЯ» и его модификация, алгоритм «ЗОНТ», позволяющие проводить разведочный анализ и сегментацию многомерных данных путем их проецирования на псевдотрехмерные когнитивные образы;

— информационная система аналитической обработки и управления данными «АРФА», предназначенная для графического (в том числе картографического) представления данных и построения прогнозных моделей;

— алгоритм «ЛОТОС», позволяющий проводить автоматическую классификацию линейно неразделимых данных в непрерывном признаковом пространстве при ограниченном объеме данных;

— информационная система поддержки принятия решений в условиях изменения внешней среды на основе динамической нечеткой базы знаний.

7. Для сопровождения процесса исследования сложных систем разработана Единая информационная платформа «Автоматизация этапов системного анализа» с организацией доступа к комплексу инструментальных средств на основе информационных технологий.

8. Реализовано практическое применение Единой информационной платформы «Автоматизация этапов системного анализа» в рамках Ситуационного центра руководителя при реализации задач принятия решений и управления в социально-экономической сфере.

9. Реализована информационная поддержка принятия решений в задаче оценки эффективности деятельности органов местного самоуправления Краснодарского края в сфере здравоохранения на основе автоматической классификации и определения местоположения муниципальных образований в общей картине показателей деятельности.

10. Разработаны рекомендации применения результатов исследования в рамках системы поддержки принятия решений руководителем региона.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Ю.П. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий / Ю. П. Адлер, Е. В. Маркова. М.: Наука, 1976. 279 с.
  2. Ю.П. Управление качеством. Часть 1. Семь простых методов: учебное пособие / Ю. П. Адлер, Т. М. Полховская, П. А. Нестеренко. М.: Стандарты и качество, 2001. 170 с.
  3. С.А. Классификация многомерных наблюдений / С. А. Айвазян, З. И. Бежаева, О. В. Староверов. М.: Статистика, 1974. 240 с.
  4. Д.Б. Компьютерная система поддержки принятия решений «Эксперт» //Геоинформатика. 2001. № 2. С.33−37.
  5. В.И. Теория катастроф. М.: Едиториал УРСС, 2004. 128 с
  6. С.К. Программные средства реализации адаптивных моделей с нечеткой логикой // Вестник науки КазАТУ им. С. Сейфуллина, 2009. № 2. С.27−31.
  7. С. Программы под маркой «T-FLEX» комплексная автоматизация в новых условиях // СППР и графика. 2001. № 9. С. 54—56.
  8. И.Л. Эволюционное моделирование и его приложения. М.: Наука, 1979. 231 с.
  9. Вендров A.M. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. М.: Изд-во Финансы и статистика, 1998. 176 с.
  10. A.M. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем: Учебник. М.: Финансы и статистика, 1999. 112 с.
  11. В.М. Численные методы (математический анализ и обыкновенные дифференциальные уравнения): Учебное пособие для вузов. М.: Высш.шк., 2001. 382 с.
  12. Г. Основные методологии обследования организаций. Стандарт IDEF0 // Корпоративный менеджмент. 08.02.2000. URL: http://www.cfin.ru/vernikov/ idef/idefO.shtml (дата обращения: 14.01.2012).
  13. Версия 2.0 спецификации BPMN // Documents Associated With Business Process Model And Notation. 2011. URL: http://www.omg.org/spec /BPMN/2.0/ (дата обращения: 14.01.2012).
  14. Г. Е. Прикладная теория и методы синергетического синтеза иерархических систем управления: автореф. дис.. докт. техн. наук. СПб., 2006. 48 с.
  15. В.Н. Методы формализованного представления (отображения) систем: текст лекций / В. Н. Волкова, Ф. Е. Темников. М.: ИПКИР, 1974. 114с.
  16. В.Н. Основы теории систем и системного анализа: Учебник. Изд. 2-е, перераб. и доп. / В. Н. Волкова, A.A. Денисов. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1999. 512 с.
  17. Г. Я. Методы распознавания образов. М.: ВГУЭС, 2000. 74 с.
  18. Всеобщее управление качеством: учебник для вузов / О. П. Глудкин, Н. М. Горбунов, А. И. Гуров, Ю. В. Зорин. М.: Радио и связь, 1999. 600 с.
  19. Т.А. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем / Т. А. Гаврилова, K.P. Червинская. М.: Радио и связь, 1992. 200 с.
  20. А.Н. Использование метода композиционного планирования эксперимента для описания технологических процессов: метод, указания / А. Н. Гайдадин, С. А. Ефремова. Волгоград: ВолгГТУ, 2008. 16 с.
  21. Генератор отчетов Crystal Reports // Сайт «Первые шаги». URL: http://www.firststeps.ru/sql/cryrep/cryrepl.html (дата обращения: 14.01.2012).
  22. А. Общие сведения о CAD/CAM/CAE-системах // Компьютер-Информ: электронный журнал. 2002. № 1(117). URL: http:// www.kvantpo.ru/index.php/faq/cad-sofl (дата обращения: 14.01.2012).
  23. Я.Я. Непрерывнозначная логика. Л., 1982. Деп. В ВИНИТИ 14.10.82.
  24. Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. М.: Финпресс, 1998. 416 с.
  25. А. Управление бизнес-процессами на основе технологии Workflow / А. Громов, Каменнова М., Старыгин А. // Открытые системы: электронный журнал. 1997. № 1, URL: http://www.osp.ru/os/1997/01 /179 063/ (дата обращения: 14.01.2012).
  26. М.В. Теория игр в управлении организационными системами: Учебное пособие / М. В. Губко, Д. А. Новиков. М.: СИНТЕГ, 2002. 148 с.
  27. A.A. Иерархические системы: Учебное пособие / A.A. Денисов, В. Н. Волкова. Л.:ЛПИ, 1989. 88 с.
  28. Дюк В. Data Mining: учебный курс / В. Дюк, А. Самойленко. СПб.: Изд-во Питер, 2001.368 с.
  29. В.Ф. Статистические методы контроля и управления: Учебное пособие / В. Ф. Дядик, С. А. Байдали, Т. А. Байдали. Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2011. 144 с.
  30. A.A. Системный анализ в управлении: Учебное пособие /
  31. A.A. Емельянов, B.C. Анфилатов, A.A. Кукушкин. М.: Финансы и статистика, 2002. 368 с.
  32. G2 вопросы и ответы // Сайт Научно-технологического парка «Дубна». URL: www.ntpdubna.ru/faq.shtml (дата обращения: 14.01.2012).
  33. Ю.И. Распознавание образов. Избранные научные труды. М.: Магистр, 1998. 415 с.
  34. Заболеева-Зотова A.B. Использование естественного языка при автоматизации слабоструктурируемых процессов в проектировании технических, программных и информационных систем: автореф. дис.. докт. техн. наук. Волгоград, 2004. 52 с.
  35. Ю.С. Методы сплайн функций / Ю. С. Завьялов, Б. И. Иванов,
  36. B.Л. Мирошниченко. М.: Наука, 1980. 247 с.
  37. Н.Г. Гипотезы компактности и компактности в методах анализа данных // Сиб. журн. индустр. математики. 1998. Т.1. № 1. С.114−126.
  38. Н.Г. Прикладные методы анализа данных. Новосибирск: Изд-во Ин-та математики СО РАН, 1999. 270 с.
  39. Zadeh L.A. Computing with Words in Information. Intelligent Systems / L.A. Zadeh, J. Kacprzyk. New York: Physica-Verl, 1999. 518 p.
  40. Zadeh L.A. Knowledge representation in fuzzy logic // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 1989. Vol.1. P. 89−100.
  41. JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений/ Пер. с англ. М.: Мир, 1976. 165 с.
  42. Закис A. RUP и другие методологии разработки ПО // 12.08.2005. URL: http://www.shmakov.ru/news/textl36.html (дата обращения: 14.01.2012).
  43. Г. М.Введение в нелинейную физику: От маятника до турбулентности и хаоса / Г. М. Заславский., Р. З. Сагдеев. М.: Наука, 1988. 368 с.
  44. Информационная платформа T-FLEX DocsLine // Сайт Компании «Топ системы». URL: http://www.tflex.ru/products/docs/docsline/ (дата обращения: 14.01.2012).
  45. Кальянов Т.Н. CASE-технологии. Консалтинг при автоматизации бизнес процессов. М.: Горячая линия Телеком, 2000. 320 с.
  46. С.П. Синергетика и прогнозы будущего / С. П. Капица, С. П. Курдюмов, Г. Г. Малинецкий. М.: Наука, 1997. 285 с.
  47. Е.Н. Законы эволюции и самоорганизации сложных систем / Е. Н. Князева, С. П. Курдюмов. М.: Наука, 1994. 236 с.
  48. Р. Логика в решении проблем. М.: Наука. Гл.ред.физ.-мат.лит., 1990. 280 с.
  49. Codd Е. F. A relational model of data for large shared data banks. NY, USA: Springer-Verlag New York, Inc., 2002.
  50. Д.А. Разработка математического и алгоритмического обеспечения управления режимами работы ситуационного центрарегионального уровня на базе сетей Петри: автореф. дис.. канд. техн. наук, Краснодар, 2011 г. 24 с.
  51. A.B. История и синергетика: Методология исследования / A.B. Коротаев, С. Ю. Малков. М.: КомКнига, 2005. 184 с.
  52. А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982. 431 с.
  53. А. Методологии проектирования сложных изделий // Открытые системы: электронный журнал. 2003. № 6. URL: http://www.osp.ru/os/2003/06/183 131/ (дата обращения: 14.01.2012).
  54. Crystal Info особенности версии 7.5 // Сайт Компании «Интерфейс». URL: http://www.interface.ru/home.asp?artld=4073 (дата обращения: 14.01.2012).
  55. В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика / В. В. Круглов, В. В. Борисов. М.: Горячая линия Телеком, 2001. 382 с.
  56. С.П. Динамический хаос (курс лекций). М.: Физматлит, 2001. 296 с.
  57. А.И. Об аксиоматическом построении математической теории систем // Кибернетика и вычислительная техника. Киев: Наукова думка, 1976. С. 3−25.
  58. Дж. Когнитивное моделирование. М.: Язык и интеллект, 1995. 228 с.
  59. В.А. Синтез и анализ непараметрических коллективов решающих правил: автореф. дис.. докт. техн. наук. Красноярск, 2004. 48 с
  60. Г. С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. Новосибирск: Наука, 1981. 160 с.
  61. Т. Ситуационные центры: в проектах и над проектами // Сайт CNews. URL: http://www.cnews.ru/reviews/free/national2006/articles /sitcenterl/ (дата обращения: 14.01.2012).
  62. А.Ю. Введение в синергетику / А. Ю. Лоскутов, A.C. Михайлов. М.: Наука, 1990. 272 с.
  63. Mamdani E.H. Applications of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic synthesis // IEEE Transactions on Computers. 1977. No. 12. Vol. 26. P. 1182−1191.
  64. A.H. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой / А. Н. Мелихов, J1.C. Берштейн, С. Я. Коровин. М.: Наука. Гл.ред.физ.-мат.лит., 1990. 272 с.
  65. Методология Rational Unified Process (RUP) / Аллана. URL: http://www.aplana.ru/services139.htm (дата обращения: 14.01.2012).
  66. Методология SSADM // URL: http://www.case.nnov.ru/site.aspx?IID= 320 653&SECTIONID=320 638 (дата обращения: 14.01.2012).
  67. Методы поиска идей и создании инноваций / Центр креативных технологий //URL:http://www.inventech.ru/pub/methods/ (дата обращения: 14.01.2012).
  68. И.А. Системный анализ, онтологический синтез и инструментальные средства обработки информации в процессах интеграции текстовой информации: автореф. дис.. докт. техн. наук. Самара, 2007. 52 с.
  69. Моделирование бизнеса. Методология ARIS. Практическое руководство / М. Каменнова, А. Громов, М. Ферапонтов, А. Шматалюк. М.: Весть -МетаТехнология, 2001. 327 с.
  70. С.П. Системный анализ и системный подход // Системные исследования. Сборник Института естествознания и техники. М.: Наука, 1972. С. 55−71.
  71. А.Ф. Классические ортогональные полиномы дикретной переменной / А. Ф. Никифоров, С. К. Суслов, В. В. Уваров. М.: Наука, 1985.216 с.
  72. Г. Самоорганизация в неравновесных системах: от диссипативных структур к упорядоченности через флуктуации / Г. Николис, И. Пригожин. М.: Мир, 1979. 512 с.
  73. Н.М. Математическое и алгоритмическое обеспечение интеллектуальной поддержки принятия решений в автоматизированныхсистемах сбора и обработки стохастической информации: автореф. дис.. докт. техн. наук. Воронеж, 2006. 52 с.
  74. Об общих принципах организации местного самоуправления в РФ Электронный документ.: Федеральный закон N 131-ФЭ от 6 окт. 2003 г. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
  75. Об оценке эффективности деятельности органов местного самоуправления городских округов и муниципальных районов Электронный документ.: Указ Президента РФ N 607 от 28 апреля 2008 г. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
  76. Обзор различных систем CAD/CAM/CAE/GIS // Сайт поддержки пользователей САПР под редакции Виктора Ткаченко. URL: http://www.cad.dp.ua/obzors/cads.php (дата обращения: 14.01.2012).
  77. Оптнер C. J1. Системный анализ для решения деловых и промышленных проблем. М: Советское радио, 1969. 216 с.
  78. А. И. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений. Учебное пособие. М.: МарТ, 2005. 496 с.
  79. А.И. Прикладная статистика. Учебник. М.: Издательство «Экзамен», 2004. 656 с.
  80. Официальный сайт MATHWORKS // URL: http://www.mathworks.com (дата обращения: 14.01.2012).
  81. Оценка эффективности деятельности органов исполнительной власти регионов // Сайт Министерства регионального развития РФ. URL: http://ef.minregion.gas-u.ru/minreg2/ (дата обращения: 14.01.2012).
  82. Оценка эффективности деятельности органов местного самоуправления // Сайт НКО Центр публичных реформ. URL: http://www.rosreforma.ru /?id=468 (дата обращения: 14.01.2012).
  83. С.Н. Теория систем и системный анализ: Учебное пособие. Томск: Томский межвузовский центр дистанционного образования, 2003. 134с.
  84. Ф.И. Введение в системный анализ: Учебное пособие для вузов / Ф. И. Перегудов, Ф. П. Тарасенко. М.: Высш. шк., 1989. 367 с.
  85. Ф.И. Основы системного подхода / Ф. И. Перегудов, Ф. П. Тарасенко. Томск: ТГУ, 1976. 127 с.
  86. О.М. Методы формализации и обработки нечеткой экспертной информации, автореф. дис. докт. техн. наук. М., 2004. 48 с.
  87. А.И. Основы инженерного творчества: Учебное пособие для студентов втузов. М.: Машиностроение, 1988. 368 с.
  88. В.В. Использование MS SQL Server Analysis Services 2008 для построения хранилищ данных. M.: Изд-во ННТУ, 2010. 487 с.
  89. Т. Теория катастроф и её приложения / Т. Постон, И. Стюарт. М.: Мир, 1980. 607 с. 93. 111 111 ОТЭКС (для анализа данных) / Н. Г. Загоруйко, В. Н. Ёлкина, C.B. Емельянов, Г. С. Лбов. М.: Финансы и Статистика, 1986. 160 с.
  90. И.В. Системный подход и общесистемные закономерности. М.: СИНТЕГ, 2000. 528 с.
  91. Применение Oracle Express для статистического анализа результатов внешней торговли в Государственном Таможенном Комитете России //
  92. Сайт OLAP.ru. URL: http://www.olap.ru/best/analitic.asp (дата обращения: 14.01.2012).
  93. Проблемы описания бизнес-процессов в виде потоков работ (IDEF3, ARIS еЕРС) // Проект quality.eup.ru. URL: http://quality.eup.ru /MATERIALY3/kdr.html (дата обращения: 14.01.2012).
  94. Проблемы планирования и управления. Опыт системных исследований / под редакцией Е. П. Голубкова и А. М. Жандарова. М.: Экономика, 1987. 206с.
  95. Программный комплекс «ИНЭК-Аналитик» // Сайт Группы ИНЭК. URL: http://www.inec.ru/it/automated-analysis/inec-analyst/ (дата обращения: 14.01.2012).
  96. Программный комплекс IOSO NM // Сайт ЗАО «Сигма Технология». URL: http://www.iosotech.com/ru/iosonm.htm (дата обращения: 14.01.2012).
  97. В.Е. Прогнозирование состояния сложных технических комплексов. СПб.: Наука, 1999. 158с.
  98. Репин B.B. ARIS, еЕРС или «Процедура» Business Studio? // Сайт Группа компаний «Современные технологии управления». 07.2010. http://www.businessstudio.ru/procedures/business/procedure/ (дата обращения: 14.01.2012).
  99. В.В. Бизнес-процессы компании: построение, анализ, регламентация. М.: Изд-во Стандарты и качество, 2007. 240 с.
  100. В.В. Описание бизнес-процессов: стремление к простоте // Портал FineXpert.ru. 03.11.2010. URL: http://www.finexpert.ru/print version. php?id=77 (дата обращения: 14.01.2012).
  101. В.В. Сравнительный анализ нотаций ARIS, eEPC/IDEFO, IDEF3 // Проект IDEFinfo.Ru. URL: http://idefinfo.ru/content/view/43/25/ (дата обращения: 14.01.2012).
  102. А.П. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости. М.: Далог-МГУ, 2003. 82 с.
  103. В. Н. Становление и развитие системной парадигмы в Советском Союзе и России во второй половине XX века // Системныеисследования. Методологические проблемы. Ежегодник / М.: Наука, 2001. С. 7−36.
  104. В.Н. Проблемы философского обоснования системных исследований // Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник/М.: Наука, 1984. С. 32−51.
  105. Г. А. Менеджмент в организациях / Г. А. Саймон, Д. У. Смитбург, В. А. Томпсон. М.: Экономика, 1995. 335 с.
  106. А., Перасоло М. Создайте инфраструктуру очередности выявления проблем // 25.06.07. URL: http://www.ibm.com /developerworks/ru/ library/ac-pdtriagel/index.html (дата обращения: 14.01.2012).
  107. A.A. Численные методы: Учебное пособие для вузов / A.A. Самарский, A.B. Гулин. М.: Наука. Гл. ред. физ-мат. лит., 1989. 432 с.
  108. Ш. Саркисян С. А. Большие технические системы. Анализ и прогноз развития / С. А. Саркисян, В. М. Ахундов, Э. С. Минаев. М.: «Наука», 1977. 350 с.
  109. С.А. Большие технические системы. Анализ и прогноз развития / С. А. Саркисян, В. М. Ахундов, Э. С. Минаев. М.: «Наука», 1977. 350 с.
  110. М.В. Методологические основы анализа и обработки нечеткой информации на нефтегазодобывающих предприятиях: Автореф. дис.. докт. техн. наук. Самара, 2008. 52 с.
  111. В.П. Математический аппарат инженера. Киев: Техшка, 1977. 768 с.
  112. B.C. Автоматизация системных исследований: Монография. Краснодар: изд-во КубГТУ, 2002. 376с.
  113. B.C. Аналитические информационные системы управления технологическими процессами: Монография / B.C. Симанков, А. В. Ковардаков. Краснодар: КубГТУ, 2006. 272 с.
  114. B.C. Оптимизация функционирования ситуационного центра при решении задач в различных областях / B.C. Симанков, А. Н. Черкасов // Естественные и технические науки. 2011. № 5. С. 430133.
  115. B.C. Формирование дерева целей и системы критериев эффективности в альтернативной энергетике на основе системного подхода / B.C. Симанков, П. Ю. Бучацкий // Вестник Адыгейского государственного университета. 2007. N 4 (28). С. 3948.
  116. B.C. Генетический поиск решений в экспертных системах: Монография / В. С. Симанков, В. А. Частикова. Краснодар: 2008. 161 с.
  117. B.C. Системный анализ и современные информационные технологии в медицинских системах поддержки принятия решений: Монография / B.C. Симанков, А. А. Халафян. М.: Бином, 2009. 362 с.
  118. B.C. Аналитическая информационная система в практике управления технологическими процессами / B.C. Симанков, A.B. Ковардаков // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2007. № 2. С. 4−9.
  119. B.C. Аналитическая информационная система управления технологическими процессами / B.C. Симанков, A.B. Ковардаков // Известия ВУЗов. Северо-Кавказский регион. Технические науки. Приложение к № 4. 2006. С. 5−12.
  120. B.C. Методологические аспекты построения систем поддержки принятия решений / B.C. Симанков, А. О. Денисенко, С. Н. Владимиров, А. Н. Черкасов // Вестник Донского государственного технического университета. Том 8. 2008. № 3(38). С. 258−267.
  121. B.C. Системный анализ функциональной стабильности критичных информационных систем: Монография под науч. ред. В. С. Симанкова / B.C. Симанков, П. В. Сундеев. Краснодар: КубГТУ- Ин-т совр. технол. и экон., 2004. 204 с.
  122. B.C. Система поддержки принятия решений как результат интеграции статистических пакетов и баз данных / B.C. Симанков, A.A. Халафян, Д. В. Савенко // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2009. № 6. С. 384.
  123. B.C. Системный анализ при решении структурных задач альтернативной энергетики: Монография / B.C. Симанков, Т. Т. Зангиев. Краснодар: Ин-т совр. технол. и экон., 2001. 151 с.
  124. B.C. Методика синтеза управляющего автомата на основе комбинированного использования нечетких множеств и дискретно-событийных автоматов / B.C. Симанков, Д. Ю. Динцис // Естественные и технические науки. 2011. № 4. С. 426—429.
  125. B.C. Режимы работы ситуационного центра регионального уровня / B.C. Симанков, Д. А. Колесников // Программные продукты и системы. 2010. № 1. С. 3−5.
  126. B.C. Интегрированная система моделирования в режимах работы ситуационного центра / B.C. Симанков, Д. А. Колесников // Вестник Южного научного центра РАН. Том 6. 2010. № 1. С. 84−89.
  127. B.C. Методологические основы принятия решений с использованием автоматизации неформальных процедур / B.C. Симанков, М. М. Путято, Е. С. Тарасов // Естественные и технические науки. 2010. № 4(48). С. 292−297.
  128. B.C. Методические основы синтеза структуры информационно-аналитической системы в рамках ситуационного центра / B.C. Симанков, А. Н. Черкасов, Д. А. Колесников // Естественные и технические науки. 2010. № 4(48). С. 304−308.
  129. B.C. Системные исследования безопасности региона на основе нейронной сети: Монография / B.C. Симанков, В. В. Бучацкая. Краснодар: 2003. 228 с.
  130. B.C. Системный подход к разработке медицинских систем поддержки принятия решений / B.C. Симанков, A.A. Халафян // Известия высших учебных заведений. Северокавказский регион. Технические науки. 2010. № 1. С. 29−36.
  131. B.C. Методология автоматизации этапов системного анализа сложных систем / B.C. Симанков, И. А. Шпехт // Информатика и системы управления. 2011. № 4. С. 149−156.
  132. B.C. Автоматизация процедур системного анализа / B.C. Симанков, И. А. Шпехт // IX Международная IEEE Сибирская конференция по управлению и связи СИБКОН-2011 (Красноярск, 1516 сент. 2011 г.): материалы. Изд-во Сиб. фед. ун-та, 2011. С. 330−333.
  133. B.C. Автоматизация системных исследований на основе неформальных подходов: Монография / B.C. Симанков, И. А. Шпехт. М.: БиномПресс, 2012. 358с.
  134. Т.В. Обзор CAD/CAM/CAE-систем // Сайт поддержки пользователей САПР под редакции Виктора Ткаченко. URL: http://www.cad.dp.ua/obzors/obzor-cad.php (дата обращения: 14.01.2012).
  135. Система поддержки принятия решений «Выбор» // Сайт Компании ЦИРИТАС. URL: http://www.ciritas.ru/product.php?id=10 (дата обращения: 14.01.2012).
  136. Ситуационные центры // Сайт Компании «ДЕЛАИТ 2000». URL: http://www.delight2000.com/compl.html?idrub=394 716&obj=catalog (дата обращения: 14.01.2012).
  137. Ситуационные центры: наблюдаемые проблемы и перспективы развития / Результаты экспертного опроса // URL: www.ac.gov.ru/Files/lvolna.pdf (дата обращения: 14.01.2012).
  138. В.Н. Основы системного анализа: Учебное Пособие. СПб.: Изд. дом «Бизнес-пресса», 2000. 326 с.
  139. SSADM британский стандарт анализа и разработки автоматизированных систем // Центр выбора технологий и поставщиков. 21.14.2010. URL: http://www.tadviser.ru/index.php/CTa^:SSADM (дата обращения: 14.01.2012).
  140. Статические и динамические экспертные системы / Э. В. Попов, И. Б. Фоминых, Е. Б. Кисель и др. М.: Финансы и статистика, 1996. 320с.
  141. Стратегия национальной безопасности Российской Федерации до 2020 года Электронный ресурс.: Указ Президента Российской Федерации от 12 мая 2009 г. N 537. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
  142. Ю.П. Теория систем и системный анализ: Учебное пособие. Киев.: МАУП, 2003. 368 с.
  143. Теория систем и системный анализ в управлении организациями: Учебное пособие / Под ред. В. Н. Волковой и A.A. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2006. 848 с.
  144. Теория систем и системный анализ: Учебное пособие / Сост. А. Н. Тырсин. Челябинск: УрСЭИ АТиСО, 2002. 128 с.
  145. В.А. Нейросетевые системы управления / В. А. Терехов, Д. В. Ефимов, И. Ю. Тюкин. Высшая школа, 2002. 184 с.
  146. B.C. Автоматизация процессов проектирования на основе CASE технологий: Учебное пособие /B.C. Тоискин, В. В. Красильников, В. В. Малиатаки. Ставрополь: Изд-во СГПИ, 2010. 131 с.
  147. В.Я. Системный анализ и синтез автоматизированных процедур поддержки принятия решений: автореф. дис.. докт. техн. наук. М., 2004. 48 с.
  148. В.Н. Методология автоматизированного проектирования конструкций корпуса судна: автореф. дис.. докт. техн. наук., СПб., 2007. 40с.
  149. А.И. Системный подход и общая теория систем. М.: Мысль, 1978. 272 с.
  150. Универсальная информационно-аналитическая система (ИАС) поддержки принятия решений «ОЦЕНКА и ВЫБОР» // Сайт Дамира Абдрахимова. URL: http://www.deol.ru/users/DecisionSupporter/ (дата обращения: 14.01.2012).
  151. Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. М.: Мир, 1992. 240 с.
  152. Д.С. Автоматизация комплексных испытаний сложных технологических объектов с использованием нечетких логик: дис.. канд. техн. наук: 05.13.07. СПб, 1999. 169 с.
  153. И. Сравнительный анализ нотаций моделирования бизнес-процессов // Открытые системы: электронный журнал. 2011. № 8, URL: http://www.osp.ru/os/2011/08/13 011 140/ (дата обращения: 14.01.2012).
  154. A.C. Модели, методы и программные средства обработки нечеткой информации в системах поддержки принятия решений на основе когнитивных карт: автореф. дис. докт. техн. наук. М., 2007. 36с.
  155. Г. Б. Обработка экспериментальных данных на ЭВМ. Часть 1. Обработка одномерных данных. СПб.: СПбГУТ, 2002. 235 с.
  156. Г. Б. Обработка экспериментальных данных на ЭВМ. Часть 2. Обработка многомерных данных. СПб.: СПбГУТ, 2002. 250 с.
  157. Holland J.H. Adaptation in natural and artificial systems. Ann Arbor: Univ. of Michigan Press, 1975. 183 p.
  158. Д. Статика для физиков. M.: Мир, 1970. 294 с.
  159. Ю.И. Анализ и синтез систем в экономике. М.: Экономика, 1970. 151 с.
  160. Ю.И. Системный анализ в управлении экономикой. М.: Экономика, 1975. 191 с.
  161. Чубукова И.A. Data Mining. M.: Изд-во Бином. Лаборатория знаний, 2008. 384 с.
  162. В.И. Синергетические методы и модели структурообразования в открытых системах: автореф. дис.. докт. техн. наук. Таганрог, 2006. 48 с.
  163. Р. Имитационное моделирование систем: искусство и наука. М.: Мир, 1978. 420 с.
  164. И.А. Анализ и моделирование дерева критериев оценки эффективности системы на основе процедурно-ролевого алгоритма // Информатика и системы управления. 2012. № 1. С.102−111.
  165. И.А. Интеллектуальная система управления качеством жизни и здоровьем населения на региональном и муниципальном уровне // Системы управления и информационные технологии. 2010. № 3. С. 100— 104.
  166. И.А. Методология системных исследований социально-экономических процессов на основе автоматизации этапов системного анализа и процедур принятия решений // Информационные технологии моделирования и управления. 2009. № 7. С.910−915.
  167. И.А. Методы и алгоритмы создания интеллектуальной системы управления качеством жизни населения на региональном и муниципальном уровне // Экономика и менеджмент систем управления. 2011. № 1. С. 72−80.
  168. И.А. Разработка интеллектуальной системы поддержки принятия решений в трудноформализуемых экономических информационных процессах // Системы управления и информационные технологии. 2009. № 4.1(38). С. 151−154.
  169. И.А. Разработка информационной системы принятия решений с изменяющимися в реальном времени правилами на основе динамической нечеткой базы знаний / И. А. Шпехт, А. Ю. Самсонов // Информационные системы и технологии. 2011. № 6 (68). С. 73−85.
  170. И.А. Региональная интеллектуальная система социально-экономического мониторинга для оценки качества жизни и здоровья населения на примере Краснодарского // Информационные технологии моделирования и управления. 2010. № 3. С. 395−401.
  171. И.А. Технология экспертно-квалификационного анализа и моделирования целей сложных систем с опорой на процедуры методологии ASSA / И. А. Шпехт, B.C. Симанков, P.P. Саакян // Информатика и системы управления. 2011. № 2. С. 140−150.
  172. С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику. Винница: Изд-во Винницкого государственного технического университета, 2001. 198 с.
  173. Yager R. Generation of Fuzzy Rules by Mountain Clustering / R. Yager, D. Filev // Journal of Intelligent & Fuzzy Systems. 1994. No.3. Vol.2. P. 209 219.
  174. И.У. Поддержка принятия решений для управления в условиях информационных систем на основе когнитивных и динамических моделей: автореф. дис. докт. техн. наук. Уфа, 2007. 48 с.
  175. Д., Зонис М. Цели и целеполагание управленческой деятельности // URL: http://www.inventech.ru/lib/management /management-0018/ (дата обращения: 14.01.2012).
  176. Jang J.-S. R. ANFIS: Adaptive-Network-based Fuzzy Inference Systems // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 1993. No.3. Vol. 23. P. 665−685.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?