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

Разработка системы анализа рисков и поддержки принятия решений в управлении техногенно-опасным промышленным предприятием

Диссертация: Разработка системы анализа рисков и поддержки принятия решений в управлении техногенно-опасным промышленным предприятием
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В Военной доктрине РФ в качестве одного из ведущих национальных приоритетов определен инновационный проект по созданию новых видов (высокоточных) боеприпасов и утилизации существующих боеприпасов и взрывчатых веществ (ВВ). С этих позиций промышленное предприятие утилизации (ППУ) представляет специфическую социально-экономическую систему, функционирование которой характеризуется исключительной… Читать ещё >

Содержание

1. ОРГАНИЗАЦИОННО-ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ПРОИЗВОДСТВЕННО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА С ТЕХНОГЕННОЙ УГРОЗОЙ (ПРЕДПРИЯТИЯ ПО УТИЛИЗАЦИИ ТЕХНОГЕННО-ОПАСНЫХ ОТХОДОВ) И ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЕГО УПРАВЛЕНИЯ. П

1.1. Понятийный аппарат процессов управления рисками. Описание рисков.

1.2. Особенности методов утилизации боеприпасов и производственно-технологических схем утилизации.

1.3. Анализ существующих подходов к анализу рисков при управлении промышленными предприятиями.

1.3.1. Вероятностный подход к оценке рисков.

1.3.2. Структурно-логический подход к оценке рисков.

1.3.3. Имитационное моделирование рисков методом Монте-Карло.

1.4. Сущность предлагаемого подхода к обнаружению и оценке РКР

Выводы.

2. ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЗАДАЧ ПОИСКА И МОДЕЛИ ОПИСАНИЯ РАЗНОРОДНЫХ КРИТИЧЕСКИХ РИСКОВ

2.1. Базовые принципы и положения продукционных вычислений.

2.2. Анализ существующих методов и алгоритмов поиска для распознавания разнородных критических рисков утилизации.

2.2.1. Обзор свойств тотальных методов поиска на графах.

2.2.2. Направленные методы поиска и их свойства.

2.2.3. Методы идентификации законов распределения РКР.

2.3. Постановка задачи оперативного обнаружения разнородных критических рисков

2.4. Разработка метода поиска с итерационным заглублением.

2.5. Стохастические продукционные системы как формальная основа описания разнородных критических рисков.

2.6. Постановка задачи минимаксной идентификации РКР.

Выводы.

3. РАЗРАБОТКА ОБОБЩЕННОЙ СТРУКТРЫ СППР ОБРАБОТКИ РИСКОВ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА РЕАЛИЗАЦИИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ МОДУЛЕЙ.

3.1. Разработка структуры экспертной подсистемы обнаружения РКР и определение системных требований к СППР управления рисками.

3.2. Организация работы модуля вывода рисков и определение структурно-функциональных ограничений.

3.3. Организация работы расчетно-логического модуля анализа РКР.

3.4. Инженерная методика оценки уровня РКР промышленного предприятия утилизации.

Выводы.

4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ АНАЛИЗА И ОЦЕНКИ РКР.

4.1. Анализ существующих программных средств обработки рисков и выбор платформы реализации программной системы обнаружении РКР утилизации.

4.1.1. Программный комплекс СИАММ.

4.1.2. Программное обеспечение Шзк^а1:с11.

4.1.3. Программная система ГРИФ.

4.2. Программная реализация алгоритмов и методик.

4.3. Оценка уровня рисков на типовом объекте хранения и утилизации боеприпасов.

4.4. Экспериментальная оценка разработанных алгоритмов поиска РКР.

Выводы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ.

Разработка системы анализа рисков и поддержки принятия решений в управлении техногенно-опасным промышленным предприятием (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность работы.

В Военной доктрине РФ в качестве одного из ведущих национальных приоритетов определен инновационный проект по созданию новых видов (высокоточных) боеприпасов и утилизации существующих боеприпасов и взрывчатых веществ (ВВ). С этих позиций промышленное предприятие утилизации (ППУ) представляет специфическую социально-экономическую систему, функционирование которой характеризуется исключительной сложностьюуправления, абсолютным уровнем достоверности данных/результатов и комплексом разнообразных требований расчетно-диагностического, экспертно-аналитического, структурно-функционального характера к технологическому процессу (ТП)< утилизации. Исключительная* сложность управления ПТС в условиях неопределенности множества организационно-технических, технологических, природно-климатических, социальных и других слабоформализуемых факторов, совместно имеющих противоречивую" и сложную систему отношений, обусловлена обязательным учетом различных неопределенностей и возникающих из них разнородных рисков в условиях недостатка времени на принятие решения.

С точки зрения лица, принимающего решение (ЛИР), важнейшими диагностируемыми источниками риска являются: высокая сложность этапов ТИ, значительные объемы и многомерность исходных, данных, обособленность или избыточность иерархических связей отдельных этапов, неравномерность загрузки по времени, отсутствие выделенных резервных ресурсов, нечеткое задание критериев к оценки рисковых событий, отсутствие мониторинга ТП с учетом пространственного и временного аспектов и др.

В1 этой связи успешнаядеятельность ППУ связана с опережающим развитием и применением перспективных аппаратно-программных средств и систем комплексной^ оценки разнородных рисков. Для ППУ с явно выраженной социально-экономической, техногенной угрозой (химически-, энерго-, пожаро-, взрывоопасное, радиоактивное производства, утилизация и др.) задача упреждающего обнаружения и противодействия разнородным рискам рассматривалась частично, без учета характеристик внутренней среды (нормы производства, безопасности) и внешней среды (климатические условия, экономическая конъюнктура, развитие технологий).

Основополагающие принципы и структурно-параметрические подходы к созданиюподобных автоматизированных информационно-аналитических систем (ИАС) рассмотрены в работах A.B. Савельева, A.B. Каляева, Ю: Н. Мельникова, Б. П. Филина, В. М. Ченцова, О. И. Ларичева, И. И. Кузьмина и других ученых. В то же время, в силу общей направленности данных работ, в них вопросы синтеза моделей, разработки методови алгоритмов!, для. обнаружения/техногенных рисков затрагивались частично.

Анализ известных подходов и моделей в них показал, что пока не существует теоретически и практически значимых вариантов для комплексного учета разнородных критических рисков (РКР). Существующие модели ограниченно учитывают иерархические подчиненности рисков, описания приобобщении получаются громоздкими, при модификации описаний требуется, осуществлять верификацию всей системы. В? известных моделях частично учитываются временной критерий появления риска в ТП и «разбегающийся след» риск-фактора, что определяет проблемную ситуацию исследования.

Устранение данной объективной проблемной ситуации и объективно существующих причин порождения. РКР возможно путем создания метода и алгоритмов их обнаружения в составе автоматизированных ИАС мониторинга рисков, на-основе модификации и расширения продукционных систем вероятностными1 оценками.

На основе вышеизложенного решение научно-технической задачи развития продукционных систем и инструментальных средств на их основе для обнаружения РКР в составе автоматизированных ИАС мониторинга рисков является, актуальной задачей, направленной на совершенствование управления промышленными объектами и отраслями экономики в целом.

Цель исследования — разработка системы поддержки принятия-решений продукционного типа для оперативного обнаружения разнородных критических рисков на промышленных предприятиях утилизации.

Объект исследования — процессы управления разнородными критическими (аварийными) рисками и процессы интеллектуальной обработки данных сложной разнородной структуры.

Предмет исследования — разработанная система поддержки принятия решений и алгоритмы структурно-вероятностного поиска, анализа и оценки разнородных критических рисков.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие научные задачи:

1. Формализация разнородных критических рисков при управлении промышленным предприятием утилизации, анализ методов управления рисками, определение ограничений существующих методов и выбор направления исследований.

2. Обоснование структурно-логического подхода к решению задачи обнаружения разнородных критических рисков и разработка стохастической продукционной системы обнаружения рисков для реализации системы, поддержки принятия решений (СППР).

3. Разработка метода обнаружения рисков и алгоритмов поиска с итерационным заглублением в стохастических продукционных системах.

4. Разработка обобщенной структуры СППР обработки рисков и относительного показателя аналитической оценки рисков.

5. Экспериментальная проверка разработанных моделей и инструментальных средств обнаружения разнородных рисков на типовых технологических схемах промышленного предприятия.

Методы и математический аппарат исследования: методы, распознавания образов, оценки рисков, искусственного интеллекта, теории графов, формальных грамматик, вероятностей и комбинаторного анализа, объектно-ориентированного проектирования и программирования.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Создана информационная модель процесса утилизации опасных промышленных отходов, представляющая, собой информационный граф, с ненулевыми коэффициентами сужения.

2. Разработан класс стохастических продукционных систем с регулярными и контекстно-свободными правилами по классификации Хомского, позволяющий создавать дескриптивно полные и одновременно компактные описания РКР.

3. Разработан метод итерационного поиска с заглублением в графах, что позволило разработать базовый и улучшенный алгоритмы тотального поиска на графах с ненулевыми коэффициентами, сужения, обеспечивающие повторные вхождения в части графа поиска с помощью, битового признака и минимаксного критерия предпочтения.

4. Определен составэкспертной подсистемы СППР поиска рисков, особенностью которой является наличие замкнутого контура, состоящего из модулей обработки параметров рисков, с вычислением множества вариантов1 оценок на основе независимо работающих стратегий поиска с локальными рабочими памятями, что обусловливает обоснованное повышение* итоговой достоверности обнаружения аварийного риска.

5. Для оценки рисков* разработан минимаксный алгоритм генерации и выбора потомка, особенность которого заключается в уточнении начальных экспертных значений вероятностей событий и минимаксной идентификации законов распределения РКР, что необходимо для обработки, различных социально-экономических объектов.

Практическая ценность работы заключается в разработке инструментальных средств СППР для работы с разнородными критическими рисками и информационной технологии обнаружения рисков в организационно-экономических и производственных схемах. При этом получены практически значимые результаты:

— повышена оперативность реализации общих процедур анализа альтернатив в графе риск событий на 24% при решении задачи обнаружения РКР за счет введения процедуры минимаксной вероятностной идентификации, позволяющей обоснованно выбрать из множества возможных рисков текущий потенциальный риск;

— разработан минимаксный алгоритм идентификации, имеющий самостоятельное значение для обработки социально-экономических данных различной природы в условиях неопределенности (банковская деятельность, биржевые котировки, демографические данные и др.);

— создана методика комбинированного совмещения структурных и вероятностных оценок на графах с ненулевыми коэффициентами сужения, позволяющая повысить достоверность обнаружения рисков;

— разработана методика минимаксного моделирования РКР, новизна которой определяется введением в процесс имитационного моделирования этапов анализа вводимого графа ТП и минимаксной процедуры оценивания РКР, позволяющих получить оценки в условиях априорной неопределенности и недостатка времени.

Положения, выносимые на защиту:

1. Информационная модель техногенно-опасного процесса в виде графа с полным перечнем типов переходов между вершинами, лежащая в основе СППР.

2. Метод итерационного поиска рисков с заглублением.

3. Базовый и улучшенный алгоритм поиска рисков с итерационным заглублением.

4. Минимаксный алгоритм генерации поиска и выбора потомка.

Апробация и публикации. Основные положения работы докладывались и получили положительную оценку на I Всероссийской научно-технической конференции «Информтех-2008» (г. Курск), 5 ' Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы развития территорий и систем регионального и муниципального управления» (г. Воронеж, ГОУ ВПО ВГПУ, 2010 г.) и (Курск, ГОУ ВПО КГТУ) в 2010 году и семинарах кафедр региональной экономики и менеджмента и программного обеспечения вычислительной техники ГОУ ВПО КГТУ. По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ, в том числе 3 статьи в научных изданиях, входящих в Перечень ВАК Минобрнауки России.

Личный вклад автора. Все научные положения и результаты диссертационной работы получены автором самостоятельно. В работах, опубликованных в соавторстве, лично соискателем разработан структурно-лингвистический способ обработки структурно сложных объектов с пространственными атрибутами [1], вид продукции, расширенной вероятностными оценками для обработки рисков [2], общая структура автоматизированной системы распознавания рисков, включающая экспертную подсистему вывода рисков [3], стратегия управления рисками на основе алгоритма с итерационным заглублением [4], идентификация РКР на основе минимаксного алгоритма [5].

Структура и объем, работы. Диссертация* состоит из введения, четырех глав, заключения, приложений, списка использованной литературы (154 наименования). Текст диссертации включает 167 страниц, из них 152 страницы основного текста, 29 рисунков, 9 таблиц.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ.

В диссертационной работе решена научно-техническая задача, имеющая важное народно-хозяйственное значение и заключающаяся в создании инструментальных средств СППР на основе развития продукционных систем и инструментальных средств на их основе для обнаружения РКР в составе автоматизированных информационно-аналитических систем мониторинга рисков. При этом получены следующие основные результаты:

1. Выполненный в работе анализ методов формализации производственных процессов позволил формализовать производственный процесс утилизации техногенных отходов и построить информационную модель в виде графа, вершины которого имеют составную структуру в виде объединения работ, ограничений, алгоритмов.

2. Выполнена формализация задачи поиска рисков с использованием теоретико-множественной!модели, оригинальным свойством которой является комбинация пространственно-временных атрибутов"рисков.

3. Синтезирован класс стохастических продукционных систем с регулярными и контекстно-свободными. правилами по классификации Хомского, позволяющий^ создавать, дескриптивно полные и одновременно1 компактные описания РКР.

4. Разработан метод итерационного поиска рисков с заглублением, сущность которого сводится^ двум основным положениям:

• достижение предельной величины заглубления приводит к отсечению части графа поиска;

• сокращение длины пути в графе при наличии нерегулярных связей.

5. Разработаны базовый и улучшенный алгоритмы поиска рисков с итерационным заглублением, при этом базовый алгоритм дополнен выбором приоритетного потомка на основе минимаксного алгоритма генерации потомков, а в улучшенном алгоритме введен битовый признак повторного вхождения, что в комбинации с минимаксным выбором приоритетной вершины позволяет обоснованно отсекать части пространств-без потери целевых вершин.

6. Разработана структура экспертной подсистемы в составе СППР для обнаружения рисков, с особой организацией её операционной части, включающей модули вывода рисков, расчетно-логического анализа, интерпретации и множество локальных рабочих памятей, ориентированной' на поиск и параллельную обработку РКР, что обеспечивает множественность прогнозов.

7. Разработана информационно-организационная структура алгоритма в виде графа с обратными связями и тремя группами вершин (организационных, ресурсных, обрабатывающих), что позволяет получать количественную оценку пробного решения на основе предыстории вычислений, каталога риск-факторов и1 банка моделей и алгоритмов анализа рисков.

8. Разработана методика минимаксного моделирования РКР с включением в процесс имитационного моделирования этапов анализа вводимого информационного графа ТП и минимаксной процедуры оценивания-РКР, что в результате позволяет получить оценки в условиях априорной неопределенности и недостатка временного ресурса.

9. Выполненные имитационное моделирование и" апробация-на-практике предложенных алгоритмов показали, что при решении типовых задач идентификации и оценки РКР реального уровня сложности для промышленных предприятий, применение предложенных моделей и алгоритмов-.позволяет примерно в 3,7 раза сократить число анализируемых вариантов переборки в графе, обеспечивая быстроту работы СППР, что является критичным, в чрезвычайных ситуациях.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Автоматизированные системы управления предприятиями (методы создания). Справочное пособие / A.C. Гринберг, В. П. Колосков и др. М.: Энергия, 1978. 224 с.
  2. Автоматизированные системы управления предприятиями/ В. Н. Четвериков, Г. Н. Воробьев и др. М.: Высш. шк., 1979. 303 с.
  3. Автоматизированные системы управления предприятиями/ Н. А. Соломатин, А. И. Дударин и др. М.: Экономика, 1985. 248 с.
  4. Автоматизированные системы управления предприятиями/ В. В. Брага, Л. А. Вдовенко и др. М.: Финансы и статистика, 1983. 263 с.
  5. С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998. 1022 с.
  6. В. А., Воробьев Ю. Л., Фалеев М. И. Оценка и прогноз стратегических рисков России: постановка проблемы // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. Вып. № 1, 2002 г., с 10—18.
  7. В. А., Козлов К. А., Шахраманьян М. А. Оценка природной и техногенной безопасности России: теория и практика. — М.: ФИД «Деловой экспресс», 1998. — 218 с.
  8. В. А., Новиков В. Д., Радаев Н. Н. Природные и техногенные чрезвычайные ситуации: опасности, угрозы, риски. —М.: ЗАО ФИД «Деловой экспресс», 2001. — 344 с.
  9. A.B., Андрейчикова О. Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2000. 368 с.
  10. В. Н., Новиков Г. А., Щукин В. А. Возможный подход к прогнозам аварии в сложной технической системе // Безопасность труда в промышленности. 1992. № 6. С. 57—59.
  11. М.И., Чернов В. А. Анализ коммерческого риска. // Бухгалтерский учет, № 6, 1995. с. 11−17.
  12. И.Т. Риск-менеджмент. — М.: Экономика, 1996. 290 с.
  13. В.В., Мелешко В. Ю., Мошкин A.C. Управление качеством ВВСТ на стадиях жизненного цикла. Учебник. Ч. I. М.: Министерство обороны РФ, 2006. 476 с.
  14. Т., Месена Д. Хозяйственный-риск и методы его измерения. -М.: Экономика, 1989. 325 с.
  15. В.В., Забелин П. В., Федцов В. Г. Предпринимательские риски и их хеджирование в отечественной и зарубежной экономике. М.: «Издательство ПРИОР», 1999. — 128 с.
  16. A.C. Моделирование в менеджменте. М.: Релант, 2002.464 с.
  17. A.A. Математическая статистика. М.:Наука, 1984. 471 с.
  18. Э.М., Мучник И. Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. М.: Наука, 1983. 464 с.
  19. Браун Дэвид Б. Анализ и разработка систем обеспечения техники" безопасности: (системный-подход в технике безопасности) / Пер с англ. А. Н. Жовинского.- М.: Машиностроение, 1979. 360 с.
  20. К.А. Статистическая теория и методология в науке и технике. М.: Наука, 1977.
  21. Буренок В. М1, Ляпунов В. М., Мудров В. И. Теория и практика планирования и управления развитием вооружения / Под ред. А. М. Московского. — М.: Издательский дом «Граница», 2005. -520с.
  22. Ва, Б.У. ЭВМ для обработки символьной информации текст. / Ва, Лоурай М. Б., Гоцзе Ли. // ТИИЭР т.77 № 4 1989. С.5−40.
  23. , В.И. Распознающие системы Текст. / В. И. Васильев. Киев: Наукова думка, 1983.424 с.
  24. Ю.В., Василькова H.H. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании. М.: Финансы и статистика, 2002. 256 с.
  25. Е. С. Исследование операций. М.: Советское радио, 1972.—552 с.
  26. В.А. и др. Аппаратно-программные средства процессоров логического вывода. —М.: Радио и связь, 1991. — 263 с.
  27. Т.А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. -СПб.: Питер, 2001.-384 с.
  28. Я., Шидак 3. Теория ранговых критериев. М.: Наука, 1971.375 с.
  29. , В.А. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды. / Геловани, Башлыков А. А., Бритков В. Б., Вязилов Е.Д.— М.: УРСС, 2001 -304 с.
  30. Т.Н., Ендовицкий Д. А. Регулирование риска в долгосрочном инвестировании. // Финансы, № 8, 1997. с. 48−52.
  31. Глазунов"В.Н. Финансовый анализ и-оценка риска реальных инвестиций. -М.: Финстатинформ, 1997. — 135 с.
  32. Е. П. Использование системного анализа в отраслевом планировании. — М.: Экономика, 1977. — 135 с.
  33. В., Карсаев О., Самойлов В. Обучение и объединение решений в задачах слияния данных. Труды Восьмой национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ'2002), том Л, стр. 102 411, 2002.
  34. В., Скормин В., Попьяк Л. Технология извлечения знаний из данных для предсказания отказов в аэрокосмических электронных системах. ШЕЕ Transactions on Aerospace and Electronic Systems, том 38, № 2, стр. 388−403, 2002.
  35. В.И., Котенко И. В. Командная работа агентов в антагонистической среде. Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям (SMC'2002). Сборник докладов. Том 1. Санкт-Петербург, СПбГЭТУ, 2002. стр.' 259−262.
  36. Городецкий, В. Самойлов, А.Малов. Технология обработки данных для извлечения знаний: Обзор состояния исследований. Новости искусственного интеллекта, №№ 3−4, 2002.
  37. П.Г. и др. Риски в современном бизнесе. — М.: Алане, 1994. 237 с.
  38. С.И. Риск и выбор стратегий в предпринимательстве. — М.: МСХА, 1994.-250 с.
  39. Де Гроот М. Оптимальные статистические решения. М.: Мир, 1974. 491 с.
  40. Г. Порядковые статистики. М.: Наука, 1979. 336 с.
  41. Э. Дисциплина программирования.-М.: Мир, 1978,-274 с.
  42. А.М. Методы идентификации динамических объектов. М.: Энергия, 1979.
  43. П. Введение в экспертные системы: Пер. с англ.: Уч. пособие М.: Изд. дом «Вильяме», 2001. — 624 с.
  44. ., Сингх Ч. Инженерные методы обеспечения надежности систем. — М.: Мир, 1984. 318 с.
  45. В.М. Методы модификации формальных систем обработки символьной информации. Курск: КурскГТУ, 1996. — 114 с.
  46. П. Управление, нацеленное на результаты: Пер. с англ. М.: Технологическая школа бизнеса, 1994. С. 13−40.
  47. A.M., Лагоша Б. А., Хрусталев Е. Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. М.: Финансы и статистика, 1999. — 176 с.
  48. Л. Г. Теория и практика принятия решений. — М.: Экономика, 1984. 176 с.
  49. Л.В., Гафиятуллин Р. В., Мелешко В. Ю., Поник А. Н. Основы промышленной технологии утилизации крупногабаритных твердотопливных зарядов. -М.: «Недра-Бизнесцентр», 2004. -226с.
  50. , Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний Текст. / Н. Г. Загоруйко. Новосибирск: Изд-во Института математики, 1999. 270 с.
  51. Дж. Теория-обнаружения сигналов и анализ рабочих характеристик. М.: Наука, 1983. 216 с.
  52. А. В., Бодриков О. В. Методологические основы управления риском и безопасностью населения и. территорий // Проблемы безопасности при чрезвычайных.ситуациях. Вып. 1. —М.: 1997. С. 48—62.
  53. Исследование систем управления. / И. И. Архипова, В. В. Кульба, С. А. Косяченко, Ф. Ю. Чанхиева. М.: «Изд-во ПРИОР», 2002. 384 с.
  54. Катовник В. Я: Непараметрическая идентификация и сглаживание данных: метод локальных аппроксимаций. М.: Наука, 1985. 336 с.
  55. Кендалл, М. Ранговые корреляции. Статистика. М., 1975. 216 с.
  56. М., Стьюарт А: Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973. 900 с.
  57. М., Стьюарт А. Теория распределений. М.: Наука, 1966.
  58. Г. Б. Риски промышленных предприятий. // Российский экономический журнал, № 5−6, 1994. с. 85−92.
  59. Г. Б., Тамбовцев B.JL, Качалов P.M. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегии, безопасность. — М.: Экономика, 1997.-210 с.
  60. , Д.Э. Семантика контекстно-свободных языков Текст. / Д.Э. Кнут// Семантика языков программирования. М.: Мир, 1980. С. 137−161.
  61. Н.В., Князевский B.C. Принятие рискованных решений в экономике и бизнесе. М.: «Контур», 1998. — 160 с.
  62. М.М. Решение обратных задач минимаксного и минимакс-но-робастного управлений. // Автоматика, и телемеханика, № 3, 1998. с. 8797.
  63. М.М. Решение обратных задач о наихудшем возмущении и минимаксном управлении для линейных непрерывных систем. // Автоматика и телемеханика, № 4, 1997. с. 22−30.
  64. В.А. Открытые информационные системы. М.: Финансы и статистика, 1999. 244 с.
  65. Д., Хинкли Д. Теоретическая статистика. М.: Мир, 1978.516с.
  66. М.Е. Сущность и измерение инвестиционных рисков. // Финансы, № 4, 1994. с. 35−42.
  67. Комплексная1 утилизация’обычных видов боеприпасов: Сборник докладов. -М.: Издательский дом «Оружие и технологии», 2007. 328 с.
  68. Г. Г. Критерии информативности при различении сигналов. М.: Радио и связь, 1982. 216 с.
  69. И.В. Восстановление формальных грамматик, задающих сценарии компьютерных атак, по прецедентам. Международный научно-теоретический журнал «Искусственный интеллект». 2002.
  70. И.В., Боговик А. В., Ковалев И. С. и др. Теория управления в системах военного назначения. Учебник. Под редакцией И. В. Котенко. МО РФ, 2002.312 с.
  71. B.E. Представление в ЭВМ неформальных процедур: продукционные системы / с поел. Д. А. Поспелова. — М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. 1989. (Проблемы искусственного интеллекта) — 160 с.
  72. И. И. Безопасность и техногенный риск: системно-динамический подход // Журн. Всесоюзн. хим. общества им. Д. И. Менделеева Т. 35. 1990. № 4. С. 15−20.
  73. И. И., Шапошников Д. А. Концепция безопасности: от риска «нулевого» — к «приемлемому"// Вестник РАН. Т. 64. 1994. № 11 С. 402−408.
  74. С. Теория информации и статистика. М.: Наука, 1967.408с.
  75. , Б.С. Структура данных и управление Текст. / Б. С. Куцык. М.: Наука, 1975. 654 с.
  76. Л.Г. Вероятностное моделирование в финансово-экономической области. М.: Альпина, 2002. 224 с.
  77. М.Г., Шаршукова Л. Г. Риски в предпринимательской деятельности. М.: ИНФРА-М, 1998. — 224 с.
  78. О. И. Проблемы принятия решений с учетом факторов риски и безопасности // Вестник АН СССР. 1987. № 11. С. 38−45.
  79. Э. Проверка статистических гипотез. М.: Наука, 1979: 408 с.
  80. И .Я. Методы анализа рисков, инвестиционных проектов. // Финансы, № 9, 1998. с. 42−51.
  81. И.Я. Моделирование процессов анализа финансового положения предприятий в условиях рынка. // Финансы, № 3, 1993. с. 49−52.
  82. A.B. Сущность, основные понятия и. особенности космических рисков. // Финансы, № 6, 1998. с. 13−24.
  83. , П. Теоретические основы проектирования компиляторов / П. Льюис, Д. Розенкранц, Р. Стирнз // Ml: Мир, 1979. 654 с.
  84. , П. Атрибутные трансляции Текст. / П. Льюис, Д. Розенкранц, Р. Стирнз // Семантика языков программирования. М.: Мир, 1980. 278с.
  85. A.B., Мусаев A.A. Минимаксные методы статистического синтеза информационных систем. МО СССР- 1983. 65 с.
  86. , Н.Л. Антикризисное управление Текст. / Н.Л. Марен-ков // Ростов: Феникс, 2004. 222 с.
  87. Л.А. и др. Проверка1 гипотез о виде закона распределения по малошвыборке. МО СССР, 1989: 34' с.
  88. Л.А., Злотников<�К.А.,.Кивалов* А.Н. Идентификация-закона распределения по малой выборке. МО СССР, 1991. 32 с.
  89. Мацеевич-Б.В. О концепции утилизации обычных видов боеприпасов //В сб. докладов У1 МНТК „Комплексная утилизация обычных видов боеприпасов“. -М: „Оружие и технологии“, 2005. С.14−24.
  90. Мишенин А'.И. Теория экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 2001. 240 с.
  91. Многомерный статистический анализ в экономике / Л.А. Сошни-кова, В. Н. Тамашевич, Г. Уебе, М. Шеффер. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. 598 с.
  92. П.Н. Основные тенденции в организации работ по утилизации ВВТ и боеприпасов в Российской Федерации // В сб. докладов МНТК „Утилизация-2005“. Красноармейск, 2005. С.8−11.
  93. В. Я. Классификация и сравнительная оценка факторов-риска // Безопасность труда в промышленности. 1995. № 7. С. 23—27.
  94. Г. Б. Основы, теории эффективности, целенаправленных процессов. Ч. 1. Л.: МО СССР, 1989. 660 с.
  95. Г. Б., Белоконь Н. К. Методы теории стохастической индикации в исследовании операций и прикладной кибернетике. Л.: ВИКИ, им. А. Ф: Можайского- 1987. 191 с.
  96. А. Н. Региональная безопасность: концептуальные принципы управления, и основные направления их реализации // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. Вып. 11. М.: 1996. С. 3—26
  97. , Т.В. Проблема управления рисками инновационного про-1 екта текст./ Т. В: Прядко, С. Г. Емельянов, А.И. Захаренков// Проблемы, развития инновационной-деятельности в современных условиях: сб. науч. тр: -Курск. 2006. — № 1. С. 28−31.
  98. Н.С. Что такое идентификация. М, Наука, 1970. 121 с.111: Райе Т., Койли Б- Финансовые инвестиции и риск. — Киев: ВН, 1995.-241 с.
  99. ЯР. Аналитическая основа принятия управленческих решений. М-: Финансы и статистика, 1989. 397 с.
  100. В.Г., Тартаковский Г. П. Статистический-, синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем. М.: Сов. радио, 1977.432 с.
  101. Риск как точная наука // Наука и жизнь. 1991. № 3. С. 2-—5, 59-—641
  102. . Ф. Н., Томаков В. И. Надежность технических систем и управление риском: Учебное пособие / Курский государственный технический университет. Курск, 2000. — 346 с.
  103. Самойлов В. В: Системы, объединения данных из разных источников: Принципы реализации и архитектура обработки» данных для обучения систем принятия решений. Принята к публикации в Трудах СПИИРАН, № 1, 2002.
  104. .А. Теория ветвящихся процессов Текст. / Б.А. Севастьянов//Успехи математических наук. 1970. 7.
  105. Э., Меле Дж. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении. М.: Связь, 1976. 496 с
  106. А.К. Минимаксная идентификация производственных рисков промышленного предприятия текст./ А. К. Семенов // Объединенный- научный журнал М. Изд-во ООО «АНП». 2009. № 1 — С. 74−90.
  107. А.К., Структурно-лингвистический метод и автоматизированная система распознавания рисков текст./ А. К. Семенов, Малюк C.B., Мудрик В.Ю.// Информационно-измерительные и управляющие системы -М.: Изд-во «Радиотехника», 2008 № 10, т.6 — С. 21−24.
  108. В.И. Оценка экономических рисков. // Машиностроитель, № 9, 1995. с.1−10.
  109. Н.В. Теория вероятностей и математической статистики. М.: Наука, 1970. 290 с.
  110. Современные методы идентификации систем / Под ред. П.Эйкхоффа. М.: Мир, 1970. 290 с.
  111. Статические и динамические экспертные системы. / Э. В. Попов и др. М.: Финансы и статистика, 1996. — 319 с.
  112. В.Н. Методы статистического анализа в управлении. М.: Дело, 2002. 560 с.
  113. Д.Ж., Юсупов P.M. Идентификация технических объектов. Алма-ата, 1994. 227 с.
  114. Таненбаум Э. Распределенные системы. Принципы и парадигмы. СПб.: Питер, 2003. 877 с.
  115. X. Введение в исследование операций. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. 912 с.
  116. В. И. Прогнозирование техногенного риска с помощью «Деревьев отказов»: Учебн. пособие / Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 1997. — 99 с.
  117. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов: Пер. с англ. / Под ред. Р. И. Журавлева. М.: 1978. — 411 с.
  118. Ту Ю. Современная теория управления / Пер. с англ. Я.Н. Гибаду-лина- Под ред. В. В. Солодовникова. М.: Машиностроение, 1971. 472 с.
  119. А. О концепции управления предпринимательским риском. // Российский экономический журнал, № 5−6, 1996.
  120. Дж. Анализ результатов измерений. М.: Мир, 1981. 693 с.
  121. В.А., Семенов A.A. Теория алгоритмов: основные успехи и достижения. -М.: Наука, 1987. 288 с.
  122. Г. П. Математические методы и модели в коммерческойIдеятельности. М.: Финансы и статистика, 2001. 544 с.
  123. Я.А., Тарловский Г. Р. Статистическая теория распознавания образов. М.: Радио и связь, 1986. 264 с.
  124. Формальные грамматики и их применение в распознавании образов Текст. / О. И. Атакищев, А. П. Волков, Ф. А Старков, B.C. Титов — Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2000. 115 с.
  125. М., Сэведж JI. Анализ выбора в условиях риска. // Рос' сийский экономический журнал, № 9, 1993. с. 51−59.
  126. Фу, К. Структурные методы в распознавании образов Текст. / К. Фу. М.: Наука, 1977. 273 с. i
  127. И., Пикок Дж. Справочник по статистическим распределениям. М.: Статистика, 1980. 95 с.
  128. Э. Дж., Кумамото X Надежность технических систем и оценка риска / Пер. с англ. Сырормятникова C.B., Г. С. Деминой- под общ.ред. B.C. Сыроиятникова. М.: Машиностроение, 1984. — 528 с.
  129. X. Статистические выводы, основанные на рангах. М.: Финансы и статистика, 1987. 334 с.
  130. Д. Анализ процессов статистическими методами. М.:1. Мир, 1973. 957 с.
  131. Н.В. Управление риском. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.239 с.
  132. , Д. Структурный подход к программированию Текст. / Д. Хьюз, Д. Мичток. М.: Мир, 1980. 278 с. 1 i
  133. Цай Т.Н., Грабовый П. Г., Марашда Бассам Сайел. Конкуренция и управление рисками на предприятиях в условиях рынка. // М.: Экономика, 1997.-310 с.
  134. Чалый-Прилуцкий В. А. Рынок и риск.-М.: Экономика, 1994.-160 с.
  135. В.А. Анализ коммерческого риска. М.?Экономика, 1998.205 с.
  136. Чрезвычайные ситуации: статистика и анализ. Доклад МЧС России за 1993 год // Гражданская зашита. 1994. № 3. С. А—7.
  137. М. А., Ларионов В. И., Нигметов Г. М. и др. Комплексная оценка риска от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера // Безопасность жизнедеятельности. 2001. № 12. С. 8—14
  138. А.Ф. Алгоритм решения задачи апостериорного минимаксного оценивания состояний дискретных динамических систем. // Автоматика и телемеханика, № 3, 1996. с. 67−81.
  139. П. Основы идентификации систем управления / Под ред. Н. С. Райбмана. М.: Мир, 1975. 690 с.1 153
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?