автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Интеллектуальная информационная поддержка управления деловыми процессами на основе гипертекстовой базы знаний
Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Низамутдинов, Марсель Малихович
ВВЕДЕНИЕ
1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ДЕЛОВЫМИ ПРОЦЕССАМИ
1.1. Содержание проблемы управления деловыми процессами на основе регламентирующей информации и обоснование необходимости информационной поддержки.
1.2. Обзор современных подходов к автоматизированной обработке слабоструктурированных естественно-языковых знаний
1.3. Интеллектуальный подход к организации поддержки принятия решений на основе гипертекстовой базы знаний 35 Выводы по 1 главе
2. МОДЕЛИ ИЗВЛЕЧЕНИЯ И ПРЕДСТАВЛЕНИЯ СЕМАНТИКИ ЗНАНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ ДЕЛОВЫМИ ПРОЦЕССАМИ КАК ОСНОВА ФОРМИРОВАНИЯ ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
2.1. Системное моделирование как инструмент формализованного описания знаний по управлению деловыми процессами
2.1.1. Обоснование выбора методологии моделирования деловых 41 процессов
2.1.2. Функциональное моделирование деловых процессов (на 44 примере процесса оценки инвестиционных проектов)
2.1.3. Информационное моделирование деловых процессов (на 48 примере процесса оценки инвестиционных проектов)
2.2. Формирование семантической сети знаний по управлению деловыми процессами
2.2.1. Формирование семантической сети терминов предметной области на основе лингвистического анализа содержания регламентирующих документов
2.2.2. Семантический анализ модели описания делового процесса 60 как основа формирования тезауруса предметной области
2.3. Формирование интегрированного информационно - поискового тезауруса предметной области
Выводы по 2 главе
3. МЕТОДИКА РАЗРАБОТКИ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ГИПЕРТЕКСТОВОЙ БАЗЫ ЗНАНИЙ (НА ПРИМЕРЕ ПРОЦЕССА ОЦЕНКИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ)
3.1. Основные этапы методики создания системы поддержки 81 принятия решений на основе гипертекстовой базы знаний
3.2. Формирование семантических категорий регламентируюш;их документов методом обучения искусственных нейронных сетей
3.3. Формирование семантической сети гипертекстовой базы знаний системы поддержки принятия решений
3.4. Формирование структуры индексов и реализация алгоритма интеллектуального информационного поиска на основе ГБЗ 94 Выводы по 3 главе
4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ПО ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ГИПЕРТЕКСТОВОЙ БАЗЫ ЗНАНИЙ
4.1, Реализация системы поддержки принятия решений на основе ГБЗ (на примере процесса анализа и оценки инвестиционных проектов)
4.1.1. Структура функциональных модулей информационной системы поддержки принятия решений на основе ГБЗ
4.1.2. Диалог пользователя в процессе реализации информационной поддержки
4.1.3. Реализация информационного поиска регламентирующих документов на основе ГБЗ
4.2. Экспериментальные исследования по оценке эффективности интеллектуальной информационной поддержки на основе ГБЗ
4.2.1. Общая характеристика и критерии оценки эффективности информационной поддержки
4.2.2. Имитационное моделирование процессов информационного поиска с использованием Action WorkFlow Analyst
4.2.3. Экспериментальные исследования по оценке качественных характеристик информационной поддержки на основе ГБЗ
Выводы по 4 главе jAg
Введение 2002 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Низамутдинов, Марсель Малихович
Актуальность. В современных условиях переходной экономики и конкурентного рынка успешное функционирование любого предприятия требует постоянного совершенствования системы управления, способной обеспечить адекватную и своевременную реакцию на постоянные изменения внутренних и внешних условий. Важным направлением совершенствования процессов управления производственными системами в последние годы является повышение эффективности функций управленческого менеджмента и, в первую очередь, повышение качественных характеристик информации, используемой управляющими различных уровней в процессе принятия решений.
Вопросами повышения эффективности управления и принятия решений занимались ведущие российские ученые - Д.А. Поспелов, В.М. Глушков, А.Г. Мамиконов, В.Н. Вагин, Э.В. Попов, И.Ю. Юсупов и др. Развитие отечественных автоматизированных систем управления достигло значительных результатов в области разработки технологий хранения и обработки структурированной информации, в частности происходит активное развитие систем поддержки принятия решений на основе производственных баз данных и систем электронного документооборота. Вместе с тем, наблюдается некоторое отставание в развитии другого класса систем - ориентированных на автоматизированную обработку и управление слабоструктурированной, естественно-языковой информацией. Значительная часть слабоструктурированных корпоративных знаний представлена в виде различных регламентирующих документов (инструкций, положений, стандартов, нормативов, методических рекомендаций и т.д.), представляющих собой естественно-языковое описание правил реализации различных деловых процедур и функций принятия решений. Эффективное использование накопленного десятилетиями ценнейшего опыта и знаний в области организационного и производственного управления, отраженного в регламентирующих документах, является сегодня необходимым условием совершенствования системы управления предприятиями. Его реализация требует выработки новых подходов, методов и технологий управления корпоративными знаниями, способными одновременно обеспечить оперативность, полноту и точность информационной поддержки процессов принятия решений. Поэтому разработка методики создания информационной системы поддержки принятия решений (ППР) на основе гипертекстовой базы знаний (ГБЗ) и реализация интеллектуальной информационной поддержки пользователей с использованием регламентирующих документов является новой и актуальной задачей.
Диссертация является результатом исследований, выполненных по НИР №ИФ-РЭ-56-00-ПГ, №ИФ-РЭ-26-01-ПГ, проведенных в Уфимском государственном авиационном техническом университете по заказу Минобразования РФ в рамках реализации целевой программы «Государственная поддержка региональной научно-технической политики высшей школы и развитие ее научного потенциала» на тему «Модели системного анализа деятельности предприятий Республики Башкортостан с целью их реформирования на новой экономической и технологической основе».
Цель и задачи исследования. Организация поддержки принятия решений при управлении деловыми процессами с использованием регламентирующих документов на основе гипертекстовой базы знаний.
Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
1. Определить подход к организации поддержки принятия решений с использованием регламентирующих документов по управлению деловыми процессами на основе гипертекстовой базы знаний.
2. Разработать модель семантического анализа знаний по управлению деловыми процессами на основе структурного моделирования предметной области.
3. Разработать алгоритм формирования тезауруса гипертекстовой базы знаний на основе семантического анализа результатов структурного моделирования деловых процессов.
4. Разработать модель поддержки принятия решений при управлении деловыми процессами на основе интеллектуального информационного поиска регламентирующих документов с использованием гипертекстовой базы знаний.
5. Разработать методику создания системы поддержки принятия решений при управлении деловыми процессами на основе гипертекстовой базы знаний.
6. Исследовать эффективность использования предложенной системы поддержки принятия решений при управлении деловыми процессами.
Методика исследования. Результаты исследований базируются на методах системного анализа, методологии структурного анализа и проектирования информационных систем, методах классификации и кластерного анализа, теории принятия решений, теории прикладной лингвистики, теории графов, теории искусственных нейронных сетей, теории нечетких множеств.
На защиту выносятся: 1. Модель семантического анализа знаний по управлению деловыми процессами на основе структурного моделирования предметной области.
2. Алгоритм формирования тезауруса гипертекстовой базы знаний на основе семантического анализа результатов структурного моделирования деловых процессов.
3. Модель поддержки принятия решений при управлении деловыми процессами на основе интеллектуального информационного поиска регламентирующих документов с использованием гипертекстовой базы знаний.
4. Методика создания системы поддержки принятия решений при управлении деловыми процессами на основе гипертекстовой базы знаний.
Научная новизна. Новизна предложенной модели семантического анализа знаний по управлению деловыми процессами состоит в формировании семантических отношений терминов предметной области на основе структурного моделирования деловых процессов.
Новизна разработанного алгоритм формирования тезауруса гипертекстовой базы знаний состоит в совместном использовании предложенной модели семантического анализа и методов лингвистического анализа регламентирующих документов.
Новизна предложенной модели поддержки принятия решений состоит в реализации механизма 2-уровневого интеллектуального поиска регламентирующих документов с использованием тезауруса гипертекстовой базы знаний.
Предложена новая методика создания системы поддержки принятия решений, включающая этап формирования семантических категорий
U С» U U 1 гипертекстовой базы знаний на основе нейросетевой классификации регламентирующих документов.
Практическая значимость Практическую значимость имеют:
- инженерная методика создания системы поддержки принятия решений (СППР) при управлении деловыми процессами на основе гипертекстовой базы знаний, которая позволяет автоматизировать разработку СППР с использованием современных средств моделирования и проектирования информационньк систем.
- разработанный тезаурус в области оценки инвестиционных проектов, который позволяет осуществлять процесс поддержки принятия решений в едином информационном пространстве с учетом специфики знаний о предметной области.
- программное обеспечение для реализации СППР, которое позволяет повысить оперативность, полноту и точность информационной поддержки пользователей в процессе принятия решений;
Основные результаты диссертационной работы внедрены в Министерстве экономики Республики Башкортостан в виде программного обеспечения для реализации поддержки принятия решений в процессе анализа и оценки инвестиционных проектов. Кроме того, результаты работы внедрены в учебный процесс на базе Уфимского государственного авиационного технического университета и изложены в учебном пособии «Информационная поддержка процессов анализа и оценки инвестиционных проектов» для студентов специальности 061800 «Математические методы и исследование операций в экономике».
Апробация работы Основные результаты работы докладывались и обсуждались на 8 научно - технических конференциях, в том числе на XI Международном симпозиуме "Large Scale Systems'2001", г. Бухарест, Румыния, 2001г., III - Международной конференции «Computer Science and Information Technologies' 2001», г. Уфа, 2001 г., VIII международной конференции «Neural Information Processing'2001», Шанхай, Китай, 2001г., Международной научно-технической конференции «Системный анализ в проектировании и управлении», г. Санкт-Петербург, 2001 г. Всероссийской научно-технической конференции «Интернет технологии и современное информационное общество», г. Санкт-Петербург, 2000 г. Международной молодежной научно-технической конференции «Интеллектуальные системы управления и обработки информации», г.Уфа, 1999 г. Международной научно-технической конференции «Системный анализ в проектировании и управлении», г. Санкт-Петербург, 1999г., Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'99», г. Санкт-Петербург, 1999 г.
Публикации Основные результаты исследования по теме диссертации опубликованы в 16 работах - в том числе 8 статей, 1 свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ, 1 учебное пособие для студентов специальности 061800 «Математические методы и исследование операций в экономике»
Заключение диссертация на тему "Интеллектуальная информационная поддержка управления деловыми процессами на основе гипертекстовой базы знаний"
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ
1. Предложен подход к организации поддержки принятия решений при управлении деловыми процессами на основе гипертекстовой базы знаний, который позволяет автоматизировать управление регламентирующими документами на предприятии и реализовать проблемно-ориентированную информационную поддержку пользователей в процессе принятия решений.
2. Разработана модель семантического анализа и извлечения знаний по управлению деловыми процессами, позволяющая формировать различные типы семантических отношений терминов тезауруса ГБЗ на основе результатов структурного моделирования деловых процессов.
3. Разработан алгоритм формирования тезауруса ГБЗ на основе объединения результатов семантического анализа структурной Модели деловых процессов и лингвистического анализа содержания регламентирующих документов. В соответствии с предложенным алгоритмом разработан информационно-поисковый тезаурус в области оценки инвестиционных проектов, который позволяет осуществлять процесс ППР в едином информационном пространстве терминов предметной области.
4. Разработана модель ППР при управлении деловыми процессами на основе интеллектуального информационного поиска регламентирующих документов с использованием гипертекстовой базы знаний. В соответствии с предложенной моделью разработаны алгоритм и программное обеспечение для реализации интеллектуальной информационной поддержки пользователей в процессе принятия решений при управлении деловыми процессами.
5. Предложена методика создания системы ППР при управлении деловыми процессами на основе ГБЗ, которая позволяет автоматизировать процесс ее разработки с использованием современных СА8Е-средств моделирования и проектирования информационных систем. Предложенная методики реализована на примере создания система ППР в области оценки инвестиционных проектов.
140 б.Экспериментально установлено, что созданная на основе предложенной методики система ППР позволяет повысить качественное соотношение полноты и точности реализуемой информационной поддержки и сокращает время подготовки принятия решений в среднем на 40%.
Библиография Низамутдинов, Марсель Малихович, диссертация по теме Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
1. Автоматизированное проектирование информационно - управляющих систем. / Г.Г.Куликов, А.Н.Набатов, А.В.Речкалов, Л.Р.Черняховская и др.; Уфимск. Гос. авиац. Техн. ун-т. - Уфа, 1999. -223 с.
2. Автоматизированное проектирование систем управления / Под ред. М. Джамщиди и др.: Пер. с англ. М.: Машиностроение, 1989. - 344 с.
3. Базы знаний интеллектуальных систем/ Т.А.Гаврилова, В.Ф.Хорошевский -СПб: Питер, 2000. 384 с: ил.
4. Бул К. Хранилище данных как средство поддержки принятия решений // * Сотри1ег\¥еек-Мо8со\у. 1995. -№35
5. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. М.: Наука, 1988.-384 с.
6. Вагнер С. Основы исследования операций. т.З. М.: Мир, 1973. - 502 с.
7. Васильев СП., Жерлов А.К., Федосов Е.А., Федунов Б.Е. Интеллектное управление динамическими системами. М.: Физико-математическая литература, 2000. - 352 с.
8. Васкевич Д. Стратегии клиент/сервер. К.: Диалектика, 1996. - 384 с.
9. Введение в информационный бизнес: Учеб. пособие/ О.В.Голосов и др. -М.: Финансы и статистика, 1996.
10. Ю.Вудкок М., Френсис Д. Раскрепощенный менеджер. Для руководителя-практика: Пер. с англ. М.: Дело ЛТД, 1994, - 320 с.
11. И.Горячев К. Системы промышленного ввода документов: спасательный круг в бумажном море.// "Компьютер ИНФО". 2001., №10
12. Дубова Н. Устройство и назначение хранилищ данных.// Открытые системы.-1998.,-№ 4-5.
13. Думлер С. А. Управление производством и кибернетика. М.: Мащиностроение, 1969 120 с.
14. И.Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ: Пер. с англ. М.: Статистика, 1977. -128 с.
15. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспер№ые оценки в управлении. М.: Экономика, 1978. 133 с.
16. Ермаков А.Е. Полнотекстовый поиск: проблемы и их решение.// Мир ПК. -2001.,-№ 517.3индер Е.З. Новое системное проектирование: информационные технологии и бизнес-реинжиниринг // Системы Управления Базами Данных. 1995, №4
17. Искусственный интеллект: применение моделируюш;их производственных систем. Под ред. Э.Кьюсиак. Пер. с англ. Москва,1991
18. Йодан Э. Структурное проектирование и конструирование программ. М.: Мир, 1979-415 с. ил. " '
19. Кальянов Г.Н. Современные CASE-технологии. М.: Препринт, 1992. 53 с.
20. Калянов Г. Номенклатура CASE-средств и виды проектной деятельности. // Системы Управления Базами Данных 1997. - №2
21. Каменнова М.С. Структурный анализ и реорганизация деятельности предприятия. Сервер Информационных Технологий. E-mail: info@citmgu.msk.ru
22. Каменнова М.С. Системный подход к проектированию сложных систем// Журнал д-ра Добба, 1993, №1
23. Кастеллани К. Автоматизация решения задач управления: Пер. с франц. -М.: Мир, 1982.-472 с, ил.
24. Классификация и кластер: Пер. с англ. М.: Мир, 1980. - 392 с.
25. Клименко С, Уразметов В. Internet. Среда обитания информационного общества. М.: РФФИ, 1995. - 330 с.
26. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. М.: Радио и связь, 1990 540 с. ил.
27. Колесников В. Внутрифирменные стандарты деятельности необходимость и преимущества внедрения. Сервер Информационных технологий. 2001. http://www.interface.ru
28. Корпоративные сетевые технологии // Computer Week-Moscow. 1996. - №3
29. Краус М., Кучбах Э., Вошни О.-Г. Сбор данных в управляющих вычислительных системах: Пер. с нем. М.: Мир, 1987. - 294 с.
30. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. с франц. М.: Мир, 1991.- 568 с.
31. Лутц Крущвиц. Инвестиционные расчеты// Учебник для вузов, под ред. В.В. Ковалева. -СПб.: Питер, 2001, -405 с.
32. Львов В. Создание систем поддержки принятия рещений на основе хранилищ данных. // СУБД. -1997. № 3.
33. Мамиконов А.Г. Основы построения АСУ: Учебник для вузов. М.: Высщ. школа, 1981.-248 с.
34. Марко Д., Мак Гоен К. Методология структурного анализа и проектирования. М.: Метатехнология, 1992. - 239 с.
35. Марко Д., МакГоен К. Методология структурного анализа и проектирования. М,: Метатехнология, 1992 239 с. ил.
36. Мартин Дж. Вычислительные сети и распределенная обработка данных: программное обеспечение, методы и архитектура: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1986. - 269 с.
37. Мейер Д. Теория реляционных баз данных: Пер. с англ. М.: Мир, 1987. -608 с.
38. Мейстер Д. Эргономические основы разработки сложных систем: Пер, с англ. М.: Мир, 1979. - 456 с.
39. Менеджмент организации. Учебное пособие. Румянцева З.П., Саломатин Н.А., Акбердин Р.З. и др. М.: ИНФРА-М. 1995. - 432 с.
40. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента: Пер. с англ. -М.: Дело, 1992, 702с.
41. Методология IDEFO. Функциональное моделирование. М.: Метатехнология, 1993. 117 с.
42. Методология IDEF1X. Информационное моделирование. М.: Метатехнология, 1993. 120 с.
43. Методология инженерной психологии, психология труда и управления. М.: Наука, 1981.-288 с.
44. Морозов В.П., Тихомиров В.П., Хрусталев Е.Ю. Гипертексты в экономике. Информационная технология моделирования: Учеб. пособие. -М.: Финансы и статистика, 1997. 256 с: ил.
45. Нечеткие множества в модели управления и искусственного интеллекта. Под ред. Д.А.Поспелова. Наука, 1996.
46. Низамутдинов М.М. Использование нейронных сетей для поддержки принятия решений при управлении сложными системами // Нейрокомпьютеры и их применение: тез. докл. IV Всерос. конф. М., 2000. С.234-235.
47. Пакеты программ офисного назначения: Учеб. пособие / СВ. Назаров, Л.П. Смольников и др. М.: Финансы и статистика, 1997. - 320 с.
48. Пиотровский Р.Г. Текст, машина, человек. -М.: Наука, 1975. 326 с.54. попов Э.В., Шапот М.Д. Реинжиниринг бизнес-процессов и информационные технологии // Открытые системы. 1996. - № 1.
49. Поспелов Г.С., Поспелов Д.А. Искусственный интеллект и прикладные системы. М.: Знание, 1985. -43 с.
50. Прикладные нечеткие системы: Пер. с япон./ К.Асаи, Д.Ватада, С.Иваи и др.; под редакцией Т.Тэрано, К.Асаи, М.Сугэно. Мир, 1993. - 368 с, ил.
51. Психология управления: Курс лекций / Л.К. Аверченко, Г.М. Замесов, Р.И. Мокшанцев, В.М. Николаенко. Новосибирск: Изд-во НГАЭиУ; М.: ИНФРА-М, 1997.- 150 с.
52. Пьянзин К. Универсальные системы управления документами. // LAN-Журнал сетевых решений. 1998., № 11
53. Ревунков Г.И. и др. Базы и банки данных и знаний: Учеб. для вузов по спец. "Автоматизирован, системы обраб. информ. и упр.". М.: Высш. шк., 1992 С
54. Росс Д. Структурный анализ: язык для передачи понимания// Математическое обеспечение ЭВМ. Требования и спецификации разработки программ. Сб. статей.М: "Мир".-1984.
55. Рэй Данкан. Введение в HTML. PC Magazine Russian Edition, 11, 1995.
56. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1991. - 224 с.
57. Сергеева Н. Корпоративные цифровые библиотеки.// Открытые системы. -1997., -№3.
58. Системы клиент-сервер: за и против. // ComputerWeek-Moscow. 1995, №10,-с. 30-33.
59. Совершенствование организации управления и контроля. // Сборник научных статей. Львов, 1988. - 108 с.
60. Советов Б.Я. Информационная технология. М.: Высшая школа, 1994 -200 с.
61. Старыгин А. Методы и средства анализа деятельности предприятия. Сервер Информационных Технологий. E-rnail: info@citmgu.msk.su
62. Сэлтон Г. Автоматическая обработка, хранение и поиск информации // Под. ред. А.И. Китова. -М.: Советское радио, 1973. -560 с.
63. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. Учебное пособие. М.: СИНТЕГ, 1999.71,. Тенденции развития корпоративных информационных систем // Computer Week-Moscow. 1996. -№8, №9
64. Тиори Т., Фрай Дж. Проектирование структур баз данных: в 2-х кн. Кн. 2. Пер. с англ. М.: Мир, 1985. - 320 с.
65. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений в САПР// Автоматизация проектирования. -1997 ., -№7.
66. У правление динамическими системами в условиях неопределенности / С.Т.Кусимов, Б.Г.Ильясов, В.И.Васильев и др. М., Наука, 1998. - 452 с.
67. Уэлдон Дж.-Л. Администрирование баз данных: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1984. - 207 с, ил.
68. Фаттахов Р.В., Черняховская Л.Р., Низамутдинов М.М. Информацион пая поддержка процессов анализа и оценки инвестиционных проектов: учебн. пособие. Уфа: УГАТУ, 2001. 120 с.
69. Черняховская Л.Р., Набатов А.Н., Старцева Е.Б., Низамутдинов М.М. Организация поддержки принятия решений в проблемных ситуациях наоснове управления знаниями // Управление в сложных системах: межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 1999. С.24-29.
70. Черняховская Л.Р., Низамутдинов М.М. Анализ процессов управления в критических ситуациях на основе классификации с использованием нейронных сетей. // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. №4-5, 2001.-С.73-76.
71. Черняховская Л.Р., Низа'мутдинов М.М., Никулина Н.О., Федорова Н.И. Проектирование базы знаний с использованием SADT-методологии // Системный анализ в проектировании и управлении: тез. докл. междунар. науч.-практ. конф. С-Петербург, 1999. С. 91-94.
72. Шершульский В.М. Российский рынок систем поддержки принятия решений Computer-Week-Moscow, №18, 1994, с. 1,54-60.
73. Эккерсон В. В поисках лучшей архитектуры клиент-сервер. // Сети и системы связи. 1995, - №4, - с. 11-14.85. юдицкий С.А., Кутанов А.Т. Технология проектирования архитектуры информационно-управляющих систем. М.: ИПУ, 1993.
74. Юсупов И.Ю. Автоматизированные системы принятия решений. М.: Наука, 1983. - 88 с.
75. Яковенко Е.Г., Модин А.А., Погребной Е.П. Справочник разработчика АСУ. М.: "Экономика", 1978.
76. Design/IDEF. Version 3.0. Interface languages manual. Meta Software Соф. 1994-200p.
77. Design/IDEF. Version 3.0. User's manual. Meta Software Corp. 1994 600p.
78. Downs E., Clare P., Сое I. Structure Systems Analysis and Design Method: Application and Context, 2nd Ed. London: McGraw Hill, 1992 407p.
79. Excalibur Technologies предлагает средства извлечения знаний. Computer Week-Moscow, № 45, 1996, c.7
80. H.Edelstein Интеллектуальные средства анализа, интерпретации и представления данных в информационных хранилищах // ComputerWeek-Moscow, №16,1996, с.32,33.
81. Holland J. Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press, 1975.
82. Ilyasov B.G Chemyahovskaya L.R, Nizamutdinov M.M.,Gerasimova I. B. System and information models of knowledge formation // Proc. of the 2nd Int. Workshop on Computer Science and Information Technologies. Ufa, Russua, 2000, V.l. P. 160-164.
83. Ilyasov B.G., Chemyakhovskaya L.R., Nizamutdinov M.M. Recognition of149emergencies using artificial neural networks // Proc. of the 8th Int. Conf on Neural Information Processing ICONIP'2001. Shanghai, China, 2001. V.l. P.188-192.
84. Kandel A., Bayat W. Fuzzy sets, fuzzy algebra and fuzzy statistics // Proc. IEEE. 1078. Vol. 66, № 12, P. 1619 1639
85. User guide HTMLEd 32. Internet Software Technologies. 1994, 1995.
86. Watson H. J. et al, "Building Executive Information Systems and other Decision Support Applications", Wiley, 1997, page 10.
87. Wong W. no поддержки коллективной работы в корпоративных системах. //ComputerWeek-Moscow. 1996. -№36
88. Yourdon E. Modem Structured Analysis. New York.: Yourdan Press/Prentice Hill. 1989-254 p.150
-
Похожие работы
- Гипертекстовое лингвистическое пространство электронной библиотеки
- Разработка и исследование гипертекстовой телеконференционной системы
- Методы и средства построения сетевой интегрированной системы для авторской и преподавательской деятельности
- Разработка интеллектуального компьютерного комплекса для тренажа и моделирования сложных ситуаций в социо-организационных структурах
- Автоматизация построения гипертекстовых систем на основе текстовой информации тезаурусным методом
-
- Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
- Теория систем, теория автоматического регулирования и управления, системный анализ
- Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления
- Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
- Автоматизация технологических процессов и производств (в том числе по отраслям)
- Управление в биологических и медицинских системах (включая применения вычислительной техники)
- Управление в социальных и экономических системах
- Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей
- Системы автоматизации проектирования (по отраслям)
- Телекоммуникационные системы и компьютерные сети
- Системы обработки информации и управления
- Вычислительные машины и системы
- Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (по отраслям наук)
- Теоретические основы информатики
- Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
- Методы и системы защиты информации, информационная безопасность