автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Интеллектуализация управления научно-образовательными комплексами на основе формализации целенаправленности процессов и неопределенности информационной среды

Введение ^

1. Анализ путей повышения эффективности управления интеграционными процессами взаимодействия научно-технической и образовательной систем

1.1. Выявление предпосылок становления научно-образовательных комплексов - # £

1.2. Пути совершенствования математического обеспечения управления в научно-образовательных системах на основе технологии целевых исследований и формализации процессов управления с позиций нечеткой математики $ ^

1.3. Цели и задачи исследования6%'

Исследование свойств нечетких операций и разработка рекомендаций по их использованию при нечетком моделировании

2.1. Анализ различных подходов к определению семантических связок в нечеткой математике Р'Ф

2.2. Особенности представления нечетких операторов в классе треугольных норм И конорм;У ~ $ &

2.3. Модели оператора нечеткой импликации~

3. Разработка математического обеспечения технологии целевых исследований

3.1. Особенности построения целенаправленных систем /¿У-//^

3.2. Агрегирование информации в целенаправленных системах/ /6?

3.3. Алгебраические свойства и особенности структуры оценок трудность достижения цели

3.4. Модели агрегирования оценок трудность достижения цели

4. Разработка алгоритмического обеспечения для исследо- /У ~ -вания целенаправленных систем

4.1. Структурный анализ множества целей

4.2. Современные технологии агрегирования нечеткой информации/6' У ~ &

4.3. Определение степени достижения цели сложной системы

5. Разработка нечетких моделей оценки научной и инновационной деятельности

5.1. Формирование оценок качества диссертационных НИР ЯР/Р-ЯЛЯ

5.2. Формирование моделей оценки инновационных процессов развития научных исследовании по перспективным технологиям Я % «

Актуальность темы исследования.

Современные тенденции развития образовательной и научно-технической систем создают предпосылки для становления нового типа социальных систем - научно-образовательных комплексов, деятельность которых предусматривает интеграцию образовательного процесса, фундаментальной и прикладной науки и направлена на повышение качества и конкурентоспособности высшего образования, с одной стороны, и усиление производительной роли науки - с другой. Наиболее экономичным путем создания научно-образовательных комплексов является реализация интеграционных процессов на базе вузов. Перенос центра тяжести и содержания реформирования системы высшего образования на вузовский уровень ставит перед руководителями вузов целый ряд управленческих проблем, решение которых требует качественно нового подхода и невозможно без совершенствования математического обеспечения управления. Научно-образовательные комплексы выполняют те же основные функции, что и современные вузы, но изменяется требование к качеству их реализации. Степень достижения поставленных целей (обучения, инновационной деятельности, научных исследований) непосредственно влияет на выработку управляющих решений. Основным принципом управления становится "принцип конечной цели", предполагающий учет концепции цели управления и целенаправленности всех процессов, протекающих в научно-образовательных комплексах. Другая особенность заключается в том, что информация, используемая для принятия управленческих решений, является крайне разнородной, в ней сочетаются количественные и качественные факторы, наряду с объективными данными приходится учитывать субъективные суждения руководителей различных рангов, знания экспертов. Объем и качество информации, циркулирующей в системе, постоянно изменяются, поэтому необходима разработка адекватных методов переработки информации, которые учитывают неопределенность информационной среды, а также ее динамику. Современные подходы к выбору ответственных решений используют неформальные знания экспертов, формальные схемы логического вывода и математические методы принятия решений. Внедрение современных технологий управления предполагает совершенствование методов переработки информации именно на этой основе.

Таким образом, актуальность диссертационного исследования определяется необходимостью создания концептуальной модели научно-образовательного комплекса и разработки специального математического обеспечения для повышения эффективности управления интеграционными процессами, способствующими трансформации вузов в научно-образовательные комплексы.

Исследования проводились в соответствии с программами ГК РФ и МВиПО РФ "Новые информационные технологии", "Перспективные технологии в высшей школе", "Информатизация образования"; в соответствии с грантом Минобразования РФ "Измерение целей в целенаправленных системах с помощью оценок трудность достижения цели" (ТМ ГР 01970008853). Цель и задачи исследования.

Целью диссертационной работы является разработка математического обеспечения управления научно-образователь-ными комплексами на основе интеллектуальной поддержки целенаправленных процессов принятия решений в условиях неопределенности информационной среды. Достижение данной цели предполагает решение следующих задач: анализ тенденций развития научно-технической системы и высшей школы и выявление на его основе предпосылок становления нового типа социальных систем - научно-образовательных комплексов, деятельность которых направлена на повышение конкурентоспособности высшего образования и усиление производительной роли науки в процессе преодоления кризисных явлений в российской экономике; создание концептуальной модели научно-образовательного комплекса и определение мер для обеспечения готовности вуза к превращению его в этот тип социальных систем; разработка математического аппарата, позволяющего формализовать свойство целенаправленности сложных систем, и его использование для повышения эффективности управления процессами, протекающими в образовательных и научно-образовательных системах; создание иерархической структуры моделей агрегирования информации, позволяющей повышать точность результатов при улучшении качественных характеристик информации; исследование свойств операторов агрегирования, которое позволит упорядочить использование этих операторов при нечетком моделировании; разработка моделей и алгоритмов, позволяющих на основе учета концепции цели системы управления и неопределенности информационной среды организовать интеллектуальную поддержку выбора управленческих решений; практическая реализация и апробация разработанных в диссертации моделей, методов и алгоритмов для интеллектуальной поддержки принимаемых решений в образовательных и научно-образовательных системах. Методы исследования.

При разработке компонентов математического обеспечения использовались теория нечетких множеств, нечеткая логика, теория графов, теория вероятностей, теория функций; при разработке алгоритмического обеспечения использовались теория приближенных рассуждений, теория принятия решений, теория интеллектуального управления, нечеткие интеллектуальные технологии.

Научная новизна.

В работе получены и выносятся на защиту следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: концептуальная модель научно-образовательного комплекса, позволяющая определить пути повышения эффективности математического обеспечения управления интеграционными процессами на основе учета их целенаправленности и использования более совершенных методов для формализации неопределенности информационной среды; технология исследования целенаправленных систем, обеспечивающая комплексный подход к их моделированию и позволяющая повысить эффективность автоматизации управления в образовательных и научно-образовательных системах на основе более полного учета степени достижения целей протекающих в них процессов; элементы теории оценок трудность достижения цели, которые включают модели агрегирования для задач анализа и синтеза качества целенаправленной системы и ее ресурсного обеспечения, отличающиеся возможностью выбора подходящей модели на основе вероятностного и алгебраического подходов; система нечетких операторов, позволяющая упорядочить их в соответствии с наличием важных для моделирования свойств; получить новые нечеткие операции в классе треугольных норм и конорм; разработать рекомендации для выбора подходящего оператора в моделях агрегирования нечеткой информации; методика представления функции многих переменных, заданной отношением двух многочленов или многочленом, в виде суммы функций одной переменной, обеспечивающая переход к аддитивной и взвешенной формам операции агрегирования; комплекс моделей агрегирования информации, отличающийся возможностью на основе выбора подходящего оператора агрегирования учитывать различные уровни неопределенности входной информации (лингвистические, нечеткие, количественные оценки агрегатов) и позволяющий совершенствовать оценочные модели, используемые в системах мониторинга в образовательных и научно-образовательных системах; алгоритмы, реализующие компоненты технологии исследования целенаправленных систем и обеспечивающие повышение эффективности интеллектуальной поддержки управления в научно-образовательных системах на основе структуризации многомерной цели, определения приоритетов частных целей, формирования оценки степени достижения целей в условиях четкой и нечеткой информационной среды.

Практическая значимость и результаты внедрения. Предложенные в диссертационной работе модели и алгоритмы переработки информации, учитывающие целенаправленность процессов и неопределенность информационной среды, позволят не только дополнить математическое обеспечение управления образовательными системами, но и создают основу качественно новых оценочных технологий для разработки программного обеспечения системы мониторинга качества образования, научных исследований, кадрового потенциала в научно-образовательных комплексах.

На базе диссертационного исследования были разработаны следующие методики:

• автоматизированная система оценки качества диссертационных НИР;

• оценка соответствия качества вузовской подготовки специалистов требованиям сферы их использования;

• оценка эффективности инновационных процессов развития научных исследований по перспективным технологиям.

Результаты диссертационной работы внедрены при создании в центральном аппарате РАЕН информационной системы перспективных технологий; используются в форме методических рекомендаций при экспертизе диссертационных НИР на этапе предварительного рассмотрения в Российском новом университете, Воронежском государственном техническом университете. Кроме того, теоретический материал по теме диссертационной работы включен в лекционные курсы "Системы искусственного интеллекта и принятия решений" (специальность 071900, Воронежский государственный технический университет), "Нечеткие интеллектуальные технологии" (специальность "прикладная математика", Воронежский государственный университет), а разработанные программные комплексы используются для организации лабораторных работ по курсу "Системы искусственного интеллекта и принятия решения" (специальности 071900, 220300, Воронежский государственный технический университет).

Апробация результатов исследования.

Научные результаты, представленные в диссертационной работе, докладывались и обсуждались на Всероссийских конференциях "Математическое и машинное моделирование" (Воронеж, 1991), "Опыт компьютеризации в промышленности" (Воронеж, 1993), "Интеллектуальные информационные системы" (Воронеж, 1999); на Всероссийских совещаниях-семинарах "Математическое обеспечение высоких технологий в технике, образовании и медицине" (Воронеж, 1994 - 1998); на Международных конференциях "Математика, моделирование, экономика" (Волгоград, 1996), "Математика, компьютер, образование" (Пущино, 1997; Воронеж, 1998), "Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем" (Пенза, 19971998), "Управление большими системами" (Москва, 1998); на Международной научно-практической конференции "Фундаментальные и прикладные проблемы информатики, приборостроения и права" (Сочи, 1999); Международной научно-технической конференции "ТРАНСКОМ-99"(Санкт-Петербург, 1999).

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 46 работ, в том числе одна монография.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы из 202 наименований и приложения. Основная часть работы изложена на страницах машинописного текста, содержит 12 рисунков и 15 таблиц.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Таким образом, диссертационное исследование, посвященное разработке математического обеспечения для повышения эффективности управления интеграционными процессами, способствующими трансформации вузов в научно-образовательные комплексы, содержит следующие основные результаты:

1. На основе анализа развития научно-технической и образовательной систем выявлены предпосылки для становления нового типа социальных систем - научно-образовательных комплексов и предложена концептуальная модель научно-образовательного комплекса, включающая определение основных целей и задач в сфере образовательного процесса, научной и инновационной деятельности; системы показателей для оценки качества научной и образовательной составляющей; комплекс мер для реализации интеграционных процессов и система показателей для оценки их эффективности.

2. Выделены характерные особенности процессов управления в социальных системах и определены пути совершенствования математического обеспечения для интеллектуальной поддержки процессов принятия решений при управлении научно-образовательными комплексами.

3. Разработано математическое и алгоритмическое обеспечение компонентов технологии исследования целенаправленных систем, в частности предложены модели агрегирования целей, характеристик системы относительно целей, алгоритмы структуризации многомерной цели, алгоритмы определения приоритетов на множестве целей (критериев), алгоритмы определения степени достижения целей.

4. Предложена теория оценок трудность достижения цели, позволяющая исследовать целенаправленные системы, если цель заключается в достижении пороговых значений показателей, характеризующих качество функционирования системы.

5. Предложена система моделей агрегирования информации (лингвистической, нечеткой, числовой, смешанной), ориентированная на различные уровни неопределенности.

6. Разработаны рекомендации для выбора нечетких операторов агрегирования, позволяющие повысить уровень адекватности моделей агрегирования нечеткой информации.

7. Предложенные в диссертационной работе модели и алгоритмы реализованы в программных комплексах и экспертных системах, обеспечивающих интеллектуальную поддержку принятия решений при управлении инновационными проектами, в процессе аттестации научных кадров, а также в учебном процессе.

230

1. Аверкин А.Н., Головина Е.Ю., Сергиевский А.Е. Проектирование нечетких регуляторов на основе триангулярных норм // Изв. АН. Теория и системы управления. 1997. N 5. С. 112-118.

2. Аветисов A.A. О системологическом подходе в теории оценки и управления качеством образования // Квалиметрия человека и образования: Методология и практика. М., 1996. С. 54.

3. Адилов Г.Р., Опойцев В.И. Об асимптотическом агрегировании // Автоматика и телемеханика. 1989. N 5. С. 131-140.

4. Алексеев A.B. Интерпретация и определение функций принадлежности нечетких множеств // Методы и системы принятия решений. Рига: Изд-во РПИ, 1979. С. 42-50.

5. Алексеев A.B. Применение нечеткой математики в задачах принятия решений // Прикладные задачи анализа решений в организационно-технических системах. Рига: Изд-во РПИ, 1983. С. 28-42.

6. Алиев P.A., Церковный А.Э. Представление знаний в интеллектуальных роботах на основе нечетких множеств // ДАН СССР. 1988. N 6. Т. 299. С. 1292-1295.

7. Америка. Сентябрь 1993. С. 6.

8. Аристер Н.И., Загузов Н.И. Процедура подготовки и защиты диссертаций. М.: АОЗТ ИКАР, 1995.

9. Аристер Н.И., Муравьев А.И. О качестве научной экспертизы диссертационных исследований. Бюллетень ВАК РФ. 1996. N1. С. 22-25.

10. Атоян В.Р. Организация научной и инновационной деятельности в вузе. Саратов: Сарат. гос. техн. ун-т, 1996. 226 с.

11. Афоничкин А.И. Функция качества размытой информации // Управление, надежность, навигация. Саранск, 1980. С. 115-118.

12. Бабунашвили М.К., Бермант М.А., Руссман И.Б. Котроль и управление в организационных системах // Экономика и мат. методы. 1969. Т. 5. N 2. С. 212-227.

13. Баранов В.В., Матросов В.М. Структуры систем динамического принятия решений // Изв. АН. Теория и системы управления. 1997. N 1, 2, 5.

14. Батыршин И.З. Лексикографические оценки правдоподобности с универсальными границами. II. Операции отрицания // Изв. АН. Теория и системы управления. 1995. N 5. С. 133-142.

15. Батыршин И.З. Нечеткие множества с унифицированными шкалами // Методы и системы принятия решений. Рига: Изд-во РПИ, 1986.

16. Белкин А.Р., Левин М.Ш. Комбинаторно-графовые модели обработки информации при принятии решений. М.: Наука, 1987.

17. Белоусов В.Л., Дегтярев Ю.И. О системе государственной экспертизы в сфере науки // НТИ. Серия 1. Орг. и методика информ. работы. 1994. N 3. С. 24-26.

18. Бенедикт С. Принятие решений при ненадежной информации // Автоматика и телемеханика. 1996. N9. С. 151-157.

19. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки. М.: Наука, 1973.

20. Блишун А.Ф. Сравнительный анализ методов измерения нечеткости // Изв. АН. Техн. кибернетика. 1988. N 5. С. 152-174.

21. Блохнин А.Г. Алгебра нечетких множеств // Изв. АН. Теория и системы управления. 1998. N 5. С. 88-95.

22. Блохнин А.Н. Нечеткий вывод, использующий преобразование функции принадлежности // Изв. АН. Теория и системы управления. 1997. N 5. С. 119-124.

23. Болотин И., Березовский А. Кадры современной высшей школы // Высшее образование в России. 1998. N 2. С. 22-30.

24. Борисов А.И. Модели анализа и выбора альтернатив на основе теории нечетких множеств // Проблемы и методы принятия решений в организационных системах. М.: ВНИИСИ, 1985. С. 45-55.

25. Борисов А.Н., Корнеева Г.В. Лингвистический подход к построению моделей принятия решений в условиях неопределенности // Методы принятия решений в условиях неопределености. Рига: Изд-во РПИ, 1980. С. 4-12.

26. Борисов А.Н., Крумберг O.A., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей: Примеры использования. Рига: Зинатне, 1990. 184 с.

27. Буглаев В., Горленко О., Попков В. Регион и вузовская наука // Высшее образование в России. 1999. N 2. С. 36-40.

28. Будущее искусственного интеллекта / Под ред. К.Е. Левитина и Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1991.

29. Бутковский А.Г. На пути к геометризации управления // Изв. АН. Теория и системы управления. 1997. N 1.

30. Васильев Ю.С., Кипелев В.Г., Колосов В.Г. Стратегия инноваций. Спб.: Изд-во СпбГТУ, 1997. 18 с.

31. Васильев Ю.С., Китилев В.Г., Колосов В.Г. Инновационная политика высшей школы России. Концепция и программа действий. Спб. : СПбГТУ, 1995. 66 с.

32. Володарская И.В., Митина А.И. Проблема целей обучения в современной педагогике. М., 1989. 145 с.

33. Галицких Е.О. Педагогические мастерские как новая технология учебных занятий в вузе // Вестник Вятского пед. ун-та: Дидактика. 1997. Вып. 1.С. 4-7.

34. Гарфильд Ю. Можно ли выявить и оценивать научное достижение и научную продуктивность? // Вестн. АН СССР. 1980. N 7. С. 44.

35. Гвардейцев М.И., Морозов В.П., Розенберг В.Я. Специальное математическое обеспечение управления. М.: Сов. радио, 1980. 536 с.

36. Гермейер Ю.Б. Введение в теорию исследования операций. М.: Наука, 1971. 383 с.

37. Глотов В.А., Гречко В.М., Павельев В.В. Экспериментальное сравнение некоторых методов определения коэффициентов важности // Многокритериальные задачи принятия решений. М.: Машиностроение, 1978. С. 156-168.

38. Глотов В.А., Павельев В.В. Экспертные методы определения весовых коэффициентов // Автоматика и телемеханика. 1976. N 4. С. 47-58.

39. Городецкий В.И. Многоагентные системы: современное состояние исследований и перспективы применения // Новости искусственного интеллекта. 1996. N 1.

40. Гречников Ф., Соловов А. Экспорт дистанционных образовательных услуг // Высшее образование в России. 1999. N3. С. 120-121.

41. Гузаиров М.Б., Дурко Е.М. Системно-целевой подход к управлению качеством подготовки специалистов в вузе // Управление качеством подготовки специалистов в высшей школе. Горький: Изд-во ГГУ, 1989. С. 66.

42. Гурвич Ф.Г. Экспертиза: Некоторые методологические вопросы // Вестн. АН СССР. 1978. N 1. С. 50-58.

43. Дубов Ю.А., Травкин С.И., Якимец В.Н. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем. М.: Наука, 1986. 296 с.

44. Дулин С.И. Об одной процедуре уменьшения структурной рассогласованности системы знаний // Изв. АН. Техн. кибернетика. 1987. N 2.

45. Дюбуа Д., Прад А. Общий подход к определению индексов сравнения в теории нечетких множеств // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под. ред. P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. С. 9-21.

46. Дюк В.А. Контекстно-зависимые метрики и геометрический подход к задачам формирования знаний // Изв. АН. Теория и системы управления. 1996. N 5. С. 36-44.

47. Еремеев А.П. Продукционная модель представления знаний на базе языка таблиц решений // Изв. АН. Техн. кибернетика. 1987. N 2.

48. Жуковин В.Е. Нечеткие многокритериальные модели принятия решений. Тбилиси: Мецниереба, 1988. 70 с.

49. Жураковский В., Приходько В., Федоров Н. Высшая техническая школа на рубеже веков // Высшее образование в России. 1999. N1. С. 3-11.

50. Заде JI.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. 165 с.

51. Захаров В.Н. Интеллектуальные системы управления: основные понятия и определения // Изв. АН. Теория и системы управления. 1997. N 3. С. 138145.

52. Зинде В.М. Роль неопределенности в оценке экономической эффективности научных исследований // Вестник АН СССР. 1981. N 2. С. 30-35.

53. Зиновкина М.М. Креативные технологии образования // Высшее образование в России. 1999. N 3. С. 101-104.

54. Зуев Ю.А., Ларичесв О.И., Филиппов В.А., Чуев Ю.В. Проблемы оценки предложений по проведению научных исследований // Вестник АН СССР. 1980. N8. С. 9-39.

55. Иваницкая Л.В., Леденева Т.М., Паринова Л.В. Особенности моделирования инновационных процессов развития научных исследований по перспективным технологиям // Высокие технологии в технике, медицине и образовании. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1998. С. 22-29.

56. Каплинский А.И., Руссман И.Б., Умывакин В.М. Моделирование и алгоритмизация слабоформализованных задач выбора наилучших вариантов систем. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1990. 168 с.

57. Кара Мурза С.Г. Цитирование в науке и подходы к оценке научного вклада // Вестн. АН СССР. 1980. N 12. С. 71-72.

58. Качалов В., Прудковский Б. По поводу оценки качества // Высшее образование в России. 1999. N 2. С. 54-58.

59. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. М.: Радио и связь, 1990. 544 с.

60. Коврижкин О.Г. Интерпретация семантики нечетких операторов // Изв. АН. Техн. кибернетика. 1991. N 3. С. 63-69.

61. Кондратьев В.В. Декомпозиция, структуризация и анализ социально-экономических систем // Изв. АН. Техн. кибернетика. 1990. N 6. С. 205-224.

62. Корольков В., Взятышев В., Романкова Л. Кадровая политика в высшей школе: проблемы и тенденции // Высшее образование в России. 1999. N 2. С. 7-17.

63. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982. 432 с.

64. Красовский A.A. Некоторые актуальные проблемы науки управления // Изв. АН. Теория и системы управления. 1996. N 6, 8.

65. Кудинов Ю.И. Нечеткие модели вывода в экспертных системах // Изв. АН. Теория и системы управления. 1997. N 5. С. 75-83.

66. Кудинов Ю.И. Нечеткие системы управления // Изв. АН. Техн. кибернетика. 1990. N 5. С. 196-206.

67. Кульба В.П., Миронов П.Б., Назаретов В.М. Анализ устойчивости социально-экономических систем с использованием знаковых графов // АиТ. 1993. N7.

68. Ларичев О.И., Мошкович Е.М., Дроздова И.В., Старинский В.В., Ковалев Б.Н. Комплексная система оценки научно-исследовательских работ в здравоохранении и медицине // Сов. медицина. 1990. N1.0. 32-37.

69. Лебедев С.А., Мирский Э.М. Международный фонд СКОБ как область сотрудничества российских и американских ученых // Социологические исследования. 1998. N5.

70. Лебедев С.А., Савельева О.Н. В точке бифуркации // Высшее образование в России. 1999. N3.0. 88-94.

71. Леденева Т.М. Выбор наилучшего варианта системы на основе понятия уровневого множества // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах. Воронеж: Изд-во ВПИ, 1993.

72. Леденева Т.М. Выбор наилучшего варианта САПР на основе интегральной оценки качества // Тезисы докл. Всесоюзной конф. "Опыт компьютеризации в промышленности". Воронеж, 1993.

73. Леденева Т.М. Графовый подход к формированию перечня критериев // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1997. С. 38-42.

74. Леденева Т.М. Зависимость интегральных показателей типа трудность достижения цели от локальных оценок // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1995.

75. Леденева Т.М. Исследование специального класса нечетких операторов // Тезисы 4-й Международной конференции "Математика, компьютер, образование". Пущино, 29 января 3 февраля 1997 г. С. 98.

76. Леденева Т.М. Использование некоторых методов построения интегрального критерия. Методические указания по курсу "Системный анализ". Воронеж: Изд-во ВГУ, 1989. 28 с.

77. Леденева Т.М. Классификация критериев на основе знаковых графов // Тезисы докл. 3-й Международной конференции женщин-математиков. Воронеж, 1995.

78. Леденева Т.М. Конструирование алгоритмов на основе поиска в глубину в неорграфе. Методические указания для составления вычислительных схем в рамках спецкурса "Прикладные задачи теории графов". Воронеж: Изд-во ВГУ, 1993. 17 с.

79. Леденева Т.М. Моделирование процесса агрегирования целей в целенаправленных системах // Тезисы докл. научн. конф. "Управление большими системами". Москва, 1997г. С.56.

80. Леденева Т.М. Некоторые проблемы метода парных сравнений // Тезисы докл. Всероссийского совещания-семинара "Математическое обеспечение высоких технологий в технике, образовании, медицине". Воронеж, 1994.

81. Леденева Т.М. Некоторые способы построения интегральных оценок для агрегированных ресурсов // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах. Воронеж: Изд-во ВПИ, 1991.

82. Леденева Т.М. О вероятностной интерпретации некоторых классов оценок специального вида // Системный анализ. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1994. С. 67-72.

83. Леденева Т.М. О некоторых классах нечетких операторов // Высокие технологии в технике и медицине. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1994.

84. Леденева Т.М. Об измерении целей в целенаправленных системах // Тезисы докл. 4-й Международной конференции женщин-математиков "Математика, моделирование, экология". Волгоград, 27-31 мая 1996 г.

85. Леденева Т.М. Об одном классе оценок типа трудность достижения цели II Высокие технологии в технике, образовании, медицине. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1996.

86. Леденева Т.М. Об одном представлении нечетких операторов // Тезисы докл. Всероссийского совещания-семинара "Математическое обеспечение информационных технологий в технике, образовании, медицине". Воронеж, 26-29 июля 1996 г.

87. Леденева Т.М. Разработка комплекса программных средств для оценки качества сложных систем // Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности и качества приборов, устройств, систем. Сборн. докл. научн. конф. Пенза: Изд-во ПГТУ, 1997. С.72-73.

88. Леденева Т.М. Современные технологии агрегирования нечеткой информации // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1999. С. 8-13.

89. Леденева Т.М. Структура моделей и алгоритмов формирования интегральных показателей при автоматизированном проектировании // Тезисы докл. Всесоюзной конф. "Опыт компьютеризации в промышленности". Воронеж, 1993.

90. Леденева Т.М. Управление на основе нечеткой классификации // Тезисы Всероссийского совещания-семинара "Математическое обеспечение информационных технологий в технике, образовании и медицине". Воронеж, 28 -31 мая 1997 г. С.38.

91. Леденева Т.М. Условия коммутативности и ассоциативности для свертки, представленной отношением двух многочленов // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1994.

92. Леденева Т.М. Формализация неопределенности в целенаправленных системах // Труды Всероссийской конф. "Интеллектуальные информационные системы". Воронеж, 23-25 июня 1999 г. С. 207-209.

93. Леденева Т.М. Формирование оценок качества сложных систем // Тезисы докл. Международной научно-техн. конф. "Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности и качества приборов, устройств, систем". Пенза, 2531 мая 1998 г.

94. Леденева Т.М. Формирование оценок целей сложной системы // Тезисы докл. Международной научно-техн. конф. "ТРАНСКОМ-99". Санкт-Петербург, 12-14 октября 1999.

95. Леденева Т.М. Воробьев Э.И. Оценка качества программного продукта. Методические указания по курсу "Технология разработки программного обеспечения". Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1998. 32с.

96. Леденева Т.М. Моделирование процесса агрегирования целей в целенаправленных системах. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1999. 160 с.

97. Леденева Т.М., Львович Я.Е. Модели агрегирования лингвистической информации. Труды второй международной научно-практической конференции "Фундаментальные и прикладные проблемы информатики, приборостроения и права". Сочи, 27 сентября-3 октября 1999г.

98. Львович Я.Е., Леденева Т.М. О некоторых подходах к агрегированию информации в целенаправленных системах // Информационные технологии. 1999. N4.

99. Леденева Т.М., Львович Я.Е., Паринова Л.В. Выбор показателей для оценки качества диссертационных работ // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1997. С. 61-67.

100. Леденева Т.М., Паринова Л.В. Методические рекомендации для формирования оценок качества диссертационных НИР на основе лингвистического подхода. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1998. 38 с.

101. Леденева Т.М., Паринова Л.В. Структурный анализ множества целей // Тезисы докл. Международной научно-техн. конф. "ТРАНСКОМ-99". Санкт-Петербург , 12-14 октября 1999г.

102. Леденева Т.М., Руссман И.Б. Алгебраические свойства нормированной разности // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1998. С. 67-73.

103. Леденева Т.М., Руссман И.Б. Баланс качественных и количественных характеристик в социально-экономических моделях // Тезисы докл. Всесоюзн.конф. "Прогнозирование социального развития и демографических процессов в условиях ускорения НТП". Воронеж, 1991.

104. Леденева Т.М., Руссман И.Б. О некоторых структурных свойствах оценок трудность достижения цели II Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1996.

105. Леденева Т.М., Усов Ю.И. Некоторые модели представления знаний. Методические указания по выполнению лабораторных и курсовых работ по курсу "Искусственный интеллект в САПР". Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1996. 23 с.

106. Либенсон B.C. Информационный подход к оценке научных исследований // Вестник АН СССР. 1979. N 1. С. 62-66.

107. Литвак Б.Г. Автоматизированные системы экспертного оценивания и аккредитации. М.: Издательский центр проблем качества подготовки специалистов, 1993. 142 с.

108. Майбора Л.А., Субетто А.И. Общая концепция и структура отражающего стандарта качества высшего образования. М.: Издательский центр проблем качества подготовки специалистов, 1994. 204 с.

109. Макеев С.П., Пицык В.В., Полуденко В.А. Согласование целей развития больших технических систем с возможностями реализации их характеристик при нечеткой исходной информации // Техн. кибернетика. 1991. N 5. С. 124-129.

110. Мамиконов А.Г. Информация и принятие решений. М.: Наука, 1991.156 с.

111. Марковский A.B. Анализ структуры знаковых ориентированных графов // Изв. АН. Теория и системы управления. 1997. N 5. С. 144-149.

112. Математическая энциклопедия. М.: Сов.Энциклопедия, 1977. Т. 1.

113. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. 272 с.

114. Мирская Е.З. Механизм оценки и формирования знания в естественных науках // Вопр. филосифии. 1979. N 5. С. 130.

115. Михалюк Д.П., Суворов A.B., Ященко В.В., Ященко Н.Ю. Формирование оптимального пути в пространстве состояний сложной технической системы в условиях неполноты исходной информации // Изв. АН. Теория и системы управления. 1996. N 5. С. 61-65.

116. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной / А.Н.Борисов, A.B. Алексеев, O.A. Крумберг и др. Рига: Зинатне, 1982. 256 с.

117. Монфор А.О. Оценка результативности научного труда (по данным научных учреждений США) // Вестник АН СССР. 1980. N 9. С. 127-135.

118. Москвичев Л.Н. О динамике защит диссертаций // Бюллетень ВАК РФ. 1996. N6.

119. Наука России в цифрах: 1998. Крат, статист, сб. М.: ЦИСН, 1998.

120. Наумченко И. Образование и наука на путях интеграции // Высшее образование в России. 1999. N 2. С. 10-16.

121. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун и др. М.: Наука, 1986. 312 с.

122. Николаев В.И., Брук В.М. Системотехника: методы и приложения. Л.: Машиностроение, 1985. 199 с.

123. Норвич A.M., Турсен И.Б. Построение функций принадлежности // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под. ред. P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. С. 64-71.

124. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А.Н. Борисов, A.B. Алексеев, Г.В. Меркурьева и др. М.: Радио и связь, 1989. 304 с.

125. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981. 208 с.

126. Опойцев В.И. Задачи и проблемы асимптотического агрегирования // Автоматика и телемеханика. 1991.N5.С. 133-144.

127. Петрунева Р., Дулина Н., Токарев В. О главной цели образования // Высшее образование в России. 1998. N 3. С. 40-46.

128. Поспелов Д.А. Ситуационное управление. Новый виток развития // Изв. АН. Теория и системы управления. 1995. N 5. С. 152-159.

129. Прикладные нечеткие системы / К. Асаи, Д. Ватада, С. Иваи и др. М.: Мир, 1993.368 с.

130. Проворов А., Проворова О., Сенаторова Н. О роли магистратуры и аспирантуры в подготовке научно-педагогических кадров // Высшее образование в России. 1999. N 2. С. 23-29.

131. Разумовский О.В., Таран Т.А. Логико-алгебраическая модель для формализации качественных знаний // Изв. АН. Теория и системы управления. 1995. N5. С. 100-107.

132. Рейтинг российских университетов // Карьера. N 2. Май 1998. С. 1829.

133. Роберте Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам. М.: Наука, 1986. 496 с.

134. Розов М.А., Шапошник С.Б. Экспертиза в сфере науки // НТИ. Серия 1. Организация и методика информационной работы. 1994. N 5. С. 5-10.

135. Саати Т.Л., Принятие решений: метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.

136. Садовничий В.А. Отечественная высшая школа и российская государственность // Бюллетень Министерства общего и профессионального образования. 1998. N 8.

137. Сазыкин В.Г. Использование нечетких чисел в задачах электроснабжения // Изв. АН. Теория и системы управления. 1996. N 5. С. 66-70.

138. Саркисян С.А., Голованов Л.В. Прогнозирование развития больших систем. М.: Статистика, 1975. 194 с.

139. Сепашенко B.C., Сенаторова Н.Р. Дополнительные программы помогут выпускникам вузов скорее найти себя на рынке труда // Вузовские вести. 1998. N22. С.12.

140. Сепашенко B.C., Сенаторова Н.Р. Университеты как учебно-методические центры // Высшее образование в России. 1997. N 3. С. 24-36.

141. Смете Ф. Простейшие семантические операторы // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под. ред. P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. С. 177-186.

142. Танака К. Итоги рассмотрения факторов неопределенности и неясности в инженерном искусстве // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под. ред. P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. С. 37-50.

143. Танака К., Цукияма Т., Асаи К. Модель нечеткой системы, основанная на логической структуре // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под. ред. P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. С. 186199.

144. Татаринов Ю.Б. Количественная и качественная оценка результатов фундаментальных исследований // Вестник АН СССР. 1989. N 10. С. 8-41.

145. Татаринов Ю.Б. Методологические основы оценки фундаментальности естественных достижений и открытий // Вопр. философии. 1976. N 8. С. 4253.

146. Терехов А.И. Некоторые показатели формирования кадрового потенциала российской науки // Бюллетень ВАК. 1993. N 1, 2, 3.

147. Терехов А.И. Биометрическая характеристика новизны научных результатов докторской диссертации // Бюллетень ВАК. 1993. N1,2.

148. Трахтенгерц Э.А. Многоагентные системы поддержки принятия решений // Изв. АН. Теория и системы управления. 1998. N 5. С. 106-122.

149. Трильяс Э., Альсина К., Вальверде Л. Нужны ли в теории нечетких множеств операции шах, min, 1-j ? // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под. ред. P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. С. 199-228.

150. Ульянов C.B. Нечеткие модели интеллектуальных систем управления: теоретические и прикладные аспекты (обзор) // Изв. АН. Техн. кибернетика. 1991. N3. С. 3-28.

151. Урсул А.Д. Проблема информации в современной науке // Философские очерки. М.: Наука, 1975. С. 117-118.

152. Фатхутдинов P.A. Конкурентоспособность как национальная кадровая проблема // Высшее образование в России. 1999. N 2. С. 18-22.

153. Фейерабенд П.С. Избранные труды по методологии науки. М.: Прогресс, 1986. 145 с.

154. Флейшман Б.С. Элементы теории потенциальной эффективности сложных систем. М.: Сов. радио, 1971. 226 с.

155. Цвиркун А.Д. Структура сложных систем. М.: Сов. радио, 1975. 200с.

156. Чаусова JI.C. Направления аналитической деятельности центра исследований и статистики науки // НТИ. Сер. 1. Орг. и методика информ. работы. 1994. N5. С. 11-12.

157. Чебышев Н., Каган В. Основа развития современной высшей школы // Высшее образование в России. 1999. N 2. С. 17-22.

158. Чернилевский Д.В., Филатов O.K. Технологии обучения в высшей школе. М.: Экспедитор, 1996. 288 с.

159. Шукшунов В.В. О роли и месте научных исследований и инновационной деятельности в современном университете // Годичное собрание научной общественности высшей школы России 3-5 марта 1998 г. Тверь: ТГУ, 1998. 163 с.

160. Шукшунов В.В., Взятышев В.Ф., Савельев А .Я., Романкова Л.И. Инновационное образование // Высшее образование в России. 1994. N 2. С. 106112.

161. Эрнст К. Дж. Один подход к экспертным системам управления с использованием нечеткой логики // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под. ред. P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. С. 133143.

162. Эфендиев А.П., Дудина О.М. Социальный механизм формирования спроса на образовательные услуги высшей школы // Квалиметрия человека и образование. Методология и практика. М., 1996. С. 54.

163. Янковская А.Е. Принятие и обоснование решений с использованием методов когнитивной графики на основе знаний экспертов различной квалификации // Изв. АН. Теория и системы управления. 1997. N 5.

164. Acsel J. Lectures on Functional equations and their applications. Academic Press. New York. 1969.

165. Baldwin J.F., Pilsworth B. Axiomatic approach to implication for approximate reasoning with fuzzy logic // Fuzzy Sets and Systems, 2(1980). V. 3. P. 193-219.

166. Bandler W., Kohout L.J. Semantics of implication operators and fuzzy relational products // Report No. FRP-1, Department of Mathematics, University of Essex, Colchester, 1979. 27 p.

167. Bellman R.E., Gerts M. On the analytic formalism of the theory of fuzzy sets // Inf. Sc., 5(1973). P. 149-156.

168. Bordogna G., Fedrizzi M., Pasi G. A linguistic modeling of consensus in group decision making based on OWA operators // IEEE Transaction on Systems, Man and Cybernetics, 27(1997). P. 126-132.

169. Cao Z., Kandel A. Applicability of some fuzzy implication operators // Fuzzy Sets and Systems, 2(1989).

170. Chen Yong Yi An approach to fuzzy operators // BUSEFAL, 1982, Hiver. V. 9. P. 59-65.

171. Civanlar M.R., Trussell H.J. Constructing membership function using statictical data // Fuzzy Sets and Systems, 1(1986). V. 18.

172. Deldago M., Verdegay J.L., Vila M.A. On aggregation operations of linguistic labels // International Journal of Intelligent Systems, 8(1993). P. 351-370.

173. Dombi J. A general class of fuzzy operators, the De Morgan class of fuzzy operators and fuzziness measures induced by fuzzy operators // Fuzzy Sets and Systems, 8(1982). V. 8. P. 149-163.

174. Dubois D., Prade H. A class of fuzzy measures based on triangular norms // International Journal General Systems, 1982. V. 8. P. 43-61.

175. Dubois D., Prade H. News results about properties and semantics of fuzzy set- theoretical operators. 1st Symposium on policy analysis and infor-mation system. Surham, North Carolina, U.S.A., 1979.

176. Fodor J., Marichal J., Roubens M. Characterization of the ordered weighted averaging operators // IEEE Transaction on Systems, Man and Cybernetics, 3:2(1995). P. 236-239.

177. Frank M.J. On the semultaneous associativity of F(x,y) and x+y-F(x,y) // Aequationes Mathematical, 1979. V.19. P. 194-226.

178. Hamacher H. On logical connectives of fuzzy statements and their affiliated truth function // Proc. Third. Eur. Meeting Cybernetics and Systems Res. Vienna, 1976.

179. Herrera F., Herrera-Viedma E., Verdegay J.L. A model of consensus in group decision making under linguistic assessments // Fuzzy Sets and Systems, 78(1996). P. 73-87.

180. Herrera F., Herrera-Viedma E., Verdegay J.L. Direct approach processes in group decision making using linguistic OWA operators // Fuzzy Sets and Systems, 79(1996). P. 175-190.

181. Sanchez E. Inverses of fuzzy relations. Application to possibility distribution and medical diagnosis // Fuzzy Sets and Systems, 2(1979).

182. Schweizer B., Sklar A. Associative functions and abstract semigroups // Publ. Math. Debrecen, 10(1963). P. 69-81.

183. Schweizer B., Sklar A. Probabilistic metric spaces // Series in possibility and applied mathematics, Amsterdam: North Holland, 1983.

184. Yager R.R. Aggregation operators and fuzzy systems modeling // Fuzzy Sets and Systems, 67(1994). P. 129-145.242

185. Yager R.R. Families of OWA Operators // Fuzzy Sets and Systems, 59(1993). P. 125-148.

186. Yager R.R. On weighted median aggregation // International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-based Systems, 1(1994). P. 251-261.

187. Yager R.R. On the implication operator in fuzzy logic // Inf. Sc. 2(1983).1. V. 31.

188. Yager R.R. On a general class of fuzzy connectives // Fuzzy Sets and Systems, 4(1980). P. 235-243.

189. Yager R.R. Ordered weighted averaging aggregation operators in multi-criteria decision making // IEEE Transaction on Systems, Man and Cybernetics, 18(1988). P. 183-190.

190. Yager R.R., Filev D.P. Parametrized And-Like and Or-Like OWA Operators // International Journal General Systems, 22(1994). P. 297-316.

191. Yager R.R. Level sets for membership evaluation of fuzzy subsets // Fuzzy set and Possibility Theory / Ed. by Yager R.R. New York: Pergamon Press, 1982.

192. Zadeh L.A. A computational approach to fuzzy quantifiers in natural languages // Computers and Mathematics with Applications, 9(1983). P. 149-184.

193. Zadeh L.A. A theory of approximate reasoning // University of California, Electronics research laboratory, Berkeley. Memo.M 77/58. 1977.

194. Zadeh L.A. Calculus of fuzzy restrictions // Fuzzy Sets and their Applications to Cognitive and Decision Processes, Academic Press, 1975.

195. Zadeh L.A. Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility // Fuzzy Sets and Systems, 1(1978). P. 3-28.