автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Концепция и методы мониторинга комплексной инфраструктуры территории

На правах рукописи

БОЖДАЙ Александр Сергеевич

КОНЦЕПЦИЯ И МЕТОДЫ МОНИТОРИНГА КОМПЛЕКСНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ ТЕРРИТОРИИ

Специальность 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах (технические науки)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

1 Л АПР 2011

ПЕНЗА 2010

4843817

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Пензенский государственный университет».

Научный консультант — доктор технических наук, профессор

БЕРШАДСКИЙ Александр Моисеевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

ЛЬВОВИЧ Яков Евсеевич;

доктор технических наук, профессор САХАРОВ Юрий Серафимович;

доктор технических наук, профессор КОШЕВОЙ Олег Сергеевич. Ведущая организация - ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский

государственный университет информационных технологий, механики и оптики».

Л«8

2011 г., в ЧЧ~- часов, на заседании диссертационного совета Д212.186.04 в ГОУ ВПО «Пензенский государственный университет» по адресу: 440026, г. Пенза, ул. Красная, 40.

Защита состоится

А1

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Пензенский государственный университет». Автореферат размещен на сайте ВАК РФ.

Автореферат разослан

2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор технических наук, профессор В. В. Смогунов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Проблема принятия управленческих решений в различных сферах жизнедеятельности человека вышла сегодня на новый уровень сложности. Это обусловлено, в первую очередь, непрерывным увеличением объемов и динамики информационных потоков, требующих тщательного анализа со стороны лица, принимающего решения (ЛПР). При этом возникает острая необходимость решения таких задач, как: системная интеграция разрозненной отраслевой статистики; определение объема и состава первичных данных; автоматизация процедуры сбора первичных статистических данных; определение логической и физической структур хранилища данных; разработка моделей, алгоритмов и другого аналитического инструментария; разработка наглядных способов представления больших статистических массивов и результатов аналитической деятельности. Кроме этого, ЛПР должно учитывать фактор открытости той системы, в рамках которой он принимает управленческие решения. Этот фактор выражается в высокой степени информационного влияния окружающей среды и смежных отраслей деятельности человека. Например, осуществляя мониторинг региональной системы образования, необходимо учитывать не только процессы, протекающие на разных уровнях образовательной системы, но и влияние таких смежных социально-экономических отраслей, как демография, экономика, здравоохранение, рынок труда и др. Кроме этого, важно учесть территориальную специфику региона, включающую административно-политическую, промышленную, климатическую и другие составляющие.

Таким образом, в условиях стремительного роста информационной динамики и структурной сложности современного российского общества крайне актуальной задачей является разработка общих принципов, моделей и методов мониторинга инфраструктур территории с учетом факторов географического местоположения. Под инфраструктурой понимается совокупность отраслей и организаций, входящих в эти отрасли, видов их деятельности, призванных обеспечивать, создавать условия для нормального функционирования производства и жизнедеятельности людей. Важнейшей характеристикой этих методов является их тематическая инвариантность к сферам мониторинга. Это

обусловлено тем, что практически в любой социально-экономической системе можно выделить, зафиксировать и использовать общие (с точки зрения принятия управленческих решений) структурные и поведенческие закономерности. Таким образом, речь идет не о рассмотрении каких-либо отдельных отраслей, а об информационной поддержке принятия решений при управлении обширными пространственными средами жизнедеятельности человека - комплексной инфраструктурой территории (КИТ).

При этом основной научной проблемой выступает проблема системной интеграции и использования разрозненной отраслевой статистики в рамках единой межотраслевой многомерной базы данных (БД).

Методологической основой данного диссертационного исследования явились научные труды Д. JI. Арманда, А. М. Берлянта, К. Бержа,

A. М. Бершадского, Л. С. Берштейна, Н. Винера, А. А. Зыкова, Е. Кодда, С. П. Курдюмова, Я. Е. Львовича, А. М. Ляпунова, И. Пригожина,

B. Б. Сочавы, В. В. Фильчакова, Р. Эшби и др.

Цели и задачи исследования. Целью работы является разработка и обоснование концепции и методов для решения проблемы межотраслевой координации данных и построения систем мониторинга, предназначенных для поддержки управления КИТ с учетом влияния антропогенных, техногенных и природных факторов. Для достижения поставленной цели в диссертационной работе необходимо решить следующие основные задачи:

1) определить и сформулировать основные теоретические и понятийные аспекты концепции мониторинга КИТ. Провести анализ существующих современных научных методов и подходов к мониторингу социально-экономических систем (СЭС);

2) разработать многоуровневую математическую модель КИТ;

3) разработать метод автоматизированного оперативного сбора и многомерного представления данных для системы мониторинга КИТ;

4) разработать метод мониторинга КИТ на основе интеграции технологий оперативно-статистического анализа данных (OLAP), интеллектуального анализа данных (DataMining), пространственного анализа и представления данных (ГИС), обеспечивающий возможность создания и использования межотраслевой многомерной БД, а также тематическую и пространственную инвариантность мониторинга.

Разработать соответствующую структурную схему системы мониторинга КИТ;

5) осуществить практическую реализацию концепции и методов мониторинга КИТ в условиях различной тематической и пространственно-временной специфики.

Объектом исследования является совокупность социально-экономических систем, рассматриваемых с учетом окружающих пространственно-географических и антропогенных факторов.

Предметом исследования являются концепция и методы мониторинга КИТ с использованием пространственно-координированных многомерных хранилищ статистических данных, а также интегрированных технологий оперативного, интеллектуального и пространственного анализа данных.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы теории управления, теории графов, геоинформационных технологий, оперативной аналитической обработки данных (OLAP), интеллектуального анализа данных (Data Mining), объектно-ориентированного проектирования, системного анализа и системотехники.

Научная новизна.

1. Впервые предложено понятие комплексной инфраструктуры территории (КИТ) как совокупности антропогенных, техногенных и природно-географических систем, представляющих собой управляемую, системную целостность в рамках выбранного пространственно-временного масштаба. Первоочередную важность в понятии КИТ в отличие от существующих понятий, отражающих связь между природными и антропогенными системами, имеет информационная составляющая в социально-экономических инфраструктурных процессах, что имеет особое значение для задач информатизации управления, поддержки ЛПР и в соответствующих информационно-аналитических исследованиях.

2. Впервые предложены концепция и методы мониторинга КИТ, основанные на принципах тематической инвариантности к сфере мониторинга, открытости и взаимозависимости различных социально-экономических отраслей и их связи с территориальным аспектом.

3. Разработана многоуровневая математическая модель КИТ, использующая предложенные, принципиально новые виды операций над гиперграфами: динамическую реструктуризацию структуры гиперребер и установку множественности слоев структуры гиперребер, что позволяет формализовать и учитывать в реальном режиме времени мониторинга специфику различных точек зрения, критериев и целей управления.

4. Предложена структурная схема системы мониторинга КИТ, обеспечивающая интеграцию технологий OLAP, DataMining, ГИС для научно-практического решения проблемы межотраслевой интеграции, обработки и представления статистических массивов данных.

5. Разработаны системы информационно-аналитической поддержки процессов управления для различных социально-экономических отраслей в рамках КИТ. Показана тематическая (отраслевая) инвариантность предлагаемой концепции, а также масштабируемость предлагаемых методов мониторинга для решения задач управления в социально-экономической сфере на разных территориальных уровнях.

Практическая ценность результатов.

1. Решена практическая проблема системной интеграции разрозненной отраслевой статистики, различных подходов к сбору, хранению и обработке первичных данных в рамках единой межотраслевой многомерной базы данных, построенной на основе концепции КИТ. Широкий спектр экспериментальных исследований, практическое воплощение разработанной концепции в различных социально-экономических отраслях и на разных территориях доказывают преимущества применения результатов диссертации при решении комплексных задач управления. Решение проблемы позволяет внести значительный вклад в развитие экономики страны.

2. Предложенные модели, методики и алгоритмы мониторинга КИТ позволили решить ряд важных практических задач, таких как:

- информационно-аналитическая поддержка принятия

управленческих решений и мониторинг состояния системы общего образования на различных территориально-иерархических уровнях (район, город, субъект Федерации и т.д.) с учетом обстановки в смежных социально-экономических отраслях и территориальной специфики;

- оценка качества подготовки специалистов (выпускников вузов) с учетом формализованных потребностей и специфики региональных рынков труда;

- информационно-аналитическая поддержка принятия управленческих решений и мониторинг деятельности российской системы послевузовского образования с учетом критических технологий и приоритетных направлений развития науки и технологий в РФ, а также факторов отраслевой специфики научных специальностей;

- мониторинг готовности государственных и муниципальных служащих, а также населения субъектов Федерации к внедрению технологий электронного правительства в деятельность органов государственной власти;

- сбор и аналитическая обработка данных для поддержки процессов управления инженерно-техническими коммуникациями в сферах регионального жилищно-коммунального хозяйства.

3. Предложенные методы реализованы на программном уровне и апробированы при решении задач управления и мониторинга КИТ как в региональном масштабе (Тамбовская обл., Воронежская обл., г. Пенза, г. Кузнецк), так и в масштабе Российской Федерации, что подтверждает их тематическую инвариантность, масштабируемость и эффективность при адаптации к различному территориальному масштабу и различной специфике задач управления.

Реализация и использование результатов работы. Работа выполнена на кафедре «Системы автоматизированного проектирования» Пензенского государственного университета (ПГУ) на основе результатов 18 НИР. В частности, при выполнении Федеральных и Ведомственных целевых программ (заказчик - Минобрнауки РФ) в рамках проектов: «Разработка принципов организации, мониторинга, анализа и прогнозирования развития системы аспирантур и докторантур в российских вузах для обеспечения приоритетных направлений развития экономики, техники и технологии» (2009-2010); «Исследование методов и принципов управления информационными процессами в сенсорных и ячеистых сетях нового поколения» (2009-2010); «Разработка научных основ теории синергетического управления информационными процессами» (2009-2010); «Исследование синергегических процессов в

информационных сетях и образовательных системах» (2008-2009); «Совершенствование управления сферой образования на основе развития сервисов системы информационно-аналитической поддержки принятия решений и его системно-технического сопровождения» (2008) и др.

Основные положения диссертационной работы внедрены в Управлении образования г. Пензы, в Администрации Тамбовской области, в Администрации Воронежской области, в ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», в МУП «Гортеплосеть» г. Кузнецка Пензенской обл. Использование результатов подтверждено соответствующими актами внедрения.

Научные и практические результаты работы включены в ряд курсов лекций на кафедре «Системы автоматизированного проектирования» ПГУ, использованы в лабораторных практикумах, курсовом и дипломном проектировании. Учебные пособия «Сетевые технологии» и «Геоинформационные технологии и системы» имеют гриф УМО вузов РФ по направлению «Информатика и вычислительная техника».

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на конференциях и семинарах различного уровня. В том числе 41 доклад на международных конференциях, 12 докладов на всероссийских и 5 докладов на региональных конференциях и семинарах. В частности: «Новые информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе 1Т+8Е» (Ялта - Гурзуф, 1998-2005, 2007-2010); III Международная научно-практическая конференция «Информационная среда вуза XXI века» (Петрозаводск, 2009); Всероссийская научно-методическая конференция «Телематика» (С.-Петербург, 1998, 2009, 2010); Международная научно-методическая конференция «Университетское образование» (Пенза, 1998— 2003, 2009, 2010); IV Всероссийская конференция «Информационные технологии в управлении образованием» (Псков, 2007); Международная конференция «Информационные технологии в образовании, технике и медицине» (Волгоград, 2004); XV Международный симпозиум «Медико-экологическая безопасность, реабилитация и социальная защита населения» (Италия, 2004); III Всероссийская научно-техническая конференция «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий» (Улан-Удэ, 2002); Всероссийская конференция «Современная образовательная среда» (Москва, 2001).

На защиту выносятся:

1. Понятие комплексной инфраструктуры территории как совокупности антропогенных, техногенных и природно-географических систем, представляющих собой системную целостность в рамках выбранного пространственно-временного масштаба.

2. Концепция мониторинга КИТ, базирующаяся на принципах тематической инвариантности к сфере мониторинга, открытости и взаимозависимости слоев инфраструктуры, неразрывной связи с территориальным аспектом КИТ.

3. Многоуровневая гиперграфовая математическая модель КИТ, обладающая такими отличительными особенностями, как: динамическая реструктуризация структуры гиперребер, множественность слоев структуры гиперребер, пространственная привязка.

4. Метод мониторинга КИТ на основе интеграции технологий OLAP, DataMining, ГИС, обеспечивающий возможность создания и использования межотраслевой многомерной БД, а также тематическую и пространственную инвариантность мониторинга.

5. Метод автоматизированного оперативного сбора и многомерного представления данных для системы мониторинга КИТ, позволяющий автоматизировать этапы инвентаризации, поиска источников данных и организационно-технического сбора данных.

6. Структурная схема системы мониторинга КИТ, реализующая метод интеграции технологий OLAP, DataMining, ГИС для целей научно-практического решения проблемы межотраслевой обработки и представления статистических массивов данных.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 105 работ, в том числе 1 монография, 7 учебных пособий, 18 научно-исследовательских отчетов. 10 статей опубликовано в изданиях, рекомендованных ВАК РФ для защиты докторских диссертаций. Наиболее значимые работы перечислены в списке публикаций.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, шести глав и заключения, изложенных на 362 страницах, списка литературы из 198 наименований, 1 приложения, содержит 80 рисунков и 25 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность исследования, приводятся цель и задачи работы, перечисляются используемые методы исследований, формулируется научная новизна и практическая значимость полученных результатов, приводятся сведения о результатах внедрения и использования.

В первой главе осуществлена постановка решаемой проблемы и задач, связанных с разработкой концепции и методов межотраслевого мониторинга с учетом факторов географического местоположения. Традиционно используемые методы информационного мониторинга социально-экономических систем (СЭС), находящиеся в русле таких научных направлений, как когнитивное и семантическое моделирование, структурный анализ (8АБТ), объектно-ориентированная методология, не обеспечивают решения проблем межотраслевого мониторинга по причине жесткой привязки к предметной области и преимущественной направленности на инфологическую стадию информационно-аналитической деятельности.

Проведенный анализ современного состояния различных социально-экономических отраслей обнаружил ряд их общих системных свойств, имеющих принципиальную важность при информационной поддержке процессов управления: характер управления носит в основном стратегический характер; периодика сбора статистики преимущественно ежегодная; отраслевая статистика имеет четкую пространственно-географическую привязку; к результатам информационно-аналитической деятельности для поддержки принятия управленческих решений предъявляются схожие требования; для сбора и обработки статистики применяется схожий класс технических средств. Подобная схожесть обусловливает и ряд общих проблем, связанных со сбором, хранением и обработкой отраслевых данных. Решение этих проблем в разных отраслевых ведомствах происходит зачастую совершенно различными способами. Это приводит к общей проблеме межотраслевой несовместимости форматов и способов обработки данных, что особенно критично при современных требованиях к электронному документообороту в процессах управления. Например, активно внедряемая в настоящее время на всех уровнях государственной власти концепция

Электронного Правительства требует в качестве информационной основы наличие такой единой межотраслевой базы данных (БД). Таким образом, в первой главе ставится (а в последующих главах решается) проблема системной интеграции и использования разрозненной отраслевой статистики в рамках единой межотраслевой многомерной БД.

Предложены пути решения поставленной проблемы управления за счет комплексного использования и системной интеграции ряда информационных технологий и научных методов: математического аппарата теории графов, концепции многомерных хранилищ данных и оперативного анализа данных OLAP, методов интеллектуального анализа данных DataMining, методов пространственного анализа данных и геоинформационных технологий. Произведен обзор современного состояния данных технологий и методов.

Выполнен обзор практических решений в области реализации систем мониторинга СЭС на базе традиционных методов. Проанализирован имеющийся опыт на уровне различных регионов РФ (Ленинградская обл., Вологодская обл., Волгоградская обл., г. Москва), а также на уровне РФ в целом. Среди основных проблем и недостатков этих систем моясно отметить: низкий уровень системной интеграции при анализе процессов различного тематического и отраслевого характера; отсутствие моделей для комплексного мониторинга СЭС, одновременно учитывающих межотраслевые взаимодействия, высокий уровень гетерогенности информационных структур, взаимовлияние с окружающей пространственно-географической средой; отсутствие технологий интеграции различных информационных технологий мониторинга и пространственного анализа в рамках единой системы.

Во второй главе обоснована актуальность и важность тематически инвариантных методов, используемых при автоматизации процессов мониторинга и управления. Наличие таких методов обеспечивает возможность создания универсальных систем мониторинга и управления, эффективных в условиях различной отраслевой и территориальной специфики.

Для терминологической идентификации системного единства различных социально-экономических отраслей предлагается ввести новое понятие - комплексная инфраструктура территории (КИТ), определяемое

как совокупность антропогенных, техногенных и природно-географическнх систем, представляющих собой системную целостность в рамках выбранного пространственно-временного масштаба.

Концепция неразрывной связи между природными и антропогенными системами неоднократно обсуждалась учеными в рамках различных научных дисциплин (география, геоэкология, физика, социология, информатика, нелинейная динамика, синергетика и др.). Проведенный анализ всего терминологического многообразия данной концепции показал, что можно соотнести с КИТ два наиболее близких по сути понятия — геосистема и природно-технпческая система (ПТС). Принципиальным отличием понятия КИТ является установка первостепенного акцента на информационной составляющей социально-экономических инфраструктурных процессов, что имеет особую важность для задач информатизации управления, поддержки лиц, принимающих решения, и в соответствующих информационно-аналитических исследованиях.

Предложено выделить следующие основные элементы КИТ: участок территории, слой инфраструктуры, информационное пространство. Под участком территории в структуре КИТ понимается участок земной поверхности, вмещающий всю материальную основу подсистем КИТ и ограниченный их пространственной протяженностью.

Произведена классификация социально-экономических функций в привязке к территориальным, информационным и организационным аспектам, что привело к понятию слоя инфраструктуры. Под слоем инфраструктуры предложено понимать тематически обособленную сферу жизнедеятельности человека, неразрывно связанную с соответствующим участком территории, взаимодействующую с другими слоями КИТ и внешней средой, обладающую собственной материально-информационной структурой и органами управления. Типичными слоями инфраструктуры являются: различные общественные и социально-экономические отрасли (такие как образование, здравоохранение, экономика и т.п.); производственные отрасли как базис существования социально-экономических слоев; отрасли взаимодействия человека с естественно-природными ресурсами и комплексами. Каждый такой слой может содержать большое количество подсистем, имеющих разветвленную сеть

связей с подсистемами других слоев, объектами участка территории и внешней среды. Выделено три взаимосвязанных типа информационных множеств, образующих информационное пространство КИТ: собственная информация (описывает внутреннее состояние КИТ: структуру, функции, цели, пространственно-временные характеристики, ключевые состояния), внешняя информация (сведения о состоянии окружающей по отношению к внешним границам КИТ среде), управляющая информация.

Определены базовые принципы, на которых строится концепция мониторинга КИТ:

1) тематическая инвариантность к сфере мониторинга. Методики наблюдения, контроля и управления за процессами в рамках различных слоев инфраструктуры являются инвариантными за счет использования единой модели для описания всей инфраструктуры. В ходе мониторинга КИТ рассматривается не как набор разрозненных тематических слоев, а как их неделимая системная целостность;

2) открытость и взаимозависимость слоев инфраструктуры КИТ, которые обусловливаются единым информационным пространством, вмещающим информационные процессы каждого отдельного слоя;

3) неразрывная связь с территориальным ас пестом, который определяет структурные границы инфраструктуры и является фактором, объединяющим в системном единстве все множество исследуемых материальных и информационных процессов КИТ.

Рассмотрены подходы к пониманию сущности управления и проблем управляемости, которые условно делятся на шесть классов: целесообразная сознательная деятельность, целенаправленное воздействие, упорядочение, регулирование, оптимизация, целерациональное регулирование. Их основной недостаток заключается либо в слишком широком взгляде на проблемы управления с потерей их качественной определенности, либо, наоборот, в необоснованно узком понимании управления, пригодном для использования лишь в некоторых специфических сферах и процессах. Предлагается подход к процессу управления с учетом выявленных недостатков традиционных подходов и системных свойств КИТ.

На концептуальном уровне предлагаемый подход к управлению КИТ имеет преимущественно стратегический характер. Предлагается рассматривать его как дискретную последовательность трехэтапных

блоков, соответствующих последовательности локальных целей (#], ..., g„), ведущих к достижению глобальной цели С (рис. 1).

Фактическая Область траектория

допустимых 'развития

целевых /

состояний Д ;

Каждый такой блок обеспечивает объекту управления переход между смежными локальными целями —* g2^, g2 —+ gз и т.д. с учетом воздействий внешней среды и областей допустимых погрешностей управления А. Таким образом, состояние, в котором оказывается объект управления на каждом шаге является некоторым функционалом СО от состояния на предыдущем шаге (уц), примененного управления (»>_]) и испытанного возмущения со стороны внешней среды (/м):

51, = Я^м, (1)

Причем для каждого л, должно удовлетворяться условие: г, = sl-gi < Д/2.

Три этапа, составляющие суть управления КИТ, определены следующим образом:

1) обоснование управления (сбор информации о текущем состоянии объекта управления и внешней среды, целеполагание, планирование, прогнозирование);

2) синтез управления, включающий принятие управленческого решения и его воплощение исполнительными органами объекта управления;

3) анализ управления - оценка реакции объекта и внешней среды на реализованный акт управления, попадания объекта управления в область допустимых целевых состояний, сравнение фактических результатов управленческого решения с планируемыми. При успешном попадании в область допустимых целевых состояний происходит переход к реализации следующей плановой цели (следующему трехэтапному блоку).

Третья глава посвящена проблеме математического описания КИТ. Сформулирована необходимость и цели математического моделирования КИТ. Для решения задачи построения математической модели предложено рассматривать КИТ с точки зрения четырех различных аспектов:

1) общесистемный аспект - КИТ рассматривается с точки зрения гетерогенных информационных и организационных связей между ее подсистемами, а также с точки зрения их возможных классификаций;

2)логический аспект - КИТ рассматривается с точки зрения информационной совместимости подсистем;

3) пространственный аспект - КИТ рассматривается с учетом вмещающей ее пространственно-географической среды;

А) физический аспект - КИТ рассматривается с точки зрения присущих ее подсистемам информационных массивов, программно-аппаратных платформ, протоколов обмена, прав доступа к информации, телекоммуникационной среды.

Перечисленные аспекты КИТ позволяют сформировать многоуровневую математическую модель, в которой выделяются четыре основных уровня: модель абстрактно-математического уровня, модель информационно-логического уровня, модель информационно-пространственного уровня, модель физического уровня.

Главной особенностью модели абстрактно-математического уровня является представление КИТ в виде единой модели, включающей все структурные элементы и некоторые возможные связи между ними. Для описания данного уровня модели предлагается использовать гиперграф, структура гиперребер которого является результатом классификации элементов КИТ в зависимости от конкретных задач мониторинга (рис. 2).

Слой 1

V- {А,В, С,...,Л-..}-множествовершин гиперграфа (подсистемы КИТ); (I = {НА, Е, Р,..., Д), «С, I, Д с,(А, В, С,..., 0)Ь; И(А, Е, .... Я), е,(С, /, Д/,(А, В, С,..., /»],] -множество гигтерребер (классов подсистем КИТ) двух слоев в момент времени /

Рис. 2. Модель абстрактно-математического уровня с двумя слоями гиперребер

Е .Г ...........

• • ••• •

„» а,

Слой 2

А,........%

• • ¡-- • :

в :9 ) ! >: / ] /

Каждое гиперребро образует класс совместимых по каким-либо признакам элементов КИТ. Под слоями гиперребер понимаются классы гиперребер, образуемых в силу различных классификационных факторов на одном и том же множестве вершин гиперграфа. Такая система слоев является удобным средством классификации элементов КИТ по различным семантическим признакам. На разных стадиях и в разных процедурах мониторинга классификация может существенно изменяться, вызывая динамическую реструктуризацию как самих гиперребер, так и их слое в.

Зададим в качестве модели абстрактно-математического уровня гиперграф AMG, состоящий из двух множеств и предиката:

AMG = (F, U,P). (2)

Множество дописывает структуру гиперграфа на уровне вершин:

,/=lA...,iV, (3)

где N — общее количество вершин, соответствующее числу элементов КИТ; (х, у) — весовой кортеж вершины, определяющий пространственную привязку элемента КИТ (пространственные координаты).

Множество U имеет переменную мощность и описывает многослойную структуру гиперграфа на уровне гиперребер:

U= {«,},;/ = 1,2, ...,/:,;/= 1,2, ...,F„ (4)

где Kt - количество гиперребер в момент времени t в слое./; F, - количество слоев.

Порядок взаимодействия элементов может существенно меняться, поэтому мощность множества U переменная. Причем имеют место следующие граничные значения мощности (М) множества U и количества слоев F,:

Mmin(U) = 1, MmJJJ) = NFh F, min= 1. (5)

Предикат P - определяет инцидентность вершин и гиперребер каждого слоя. Р определен на множестве всех пар (ve V, ие U). Областью истинности предиката Р является множество R переменной мощности const:

F(/')={(v, h)|P(v, u)r], (6)

где veV, ueU,re R = {1,2, ...,B,}.

Рассмотренное теоретико-множественное представление модели абстрактно-математического уровня позволяет определить матричное представление этой модели, удобное для создания программно-алгоритмического обеспечения системы мониторинга КИТ. Матричное представление (матрица инцидентности) гиперграфа, на слое гиперребер/, будет иметь вид (7)

II ти\У*ю,/, (7)

где

[1, если ы;•)eF(^>), уеУ, и<¿11, ту=\ к ''

' [0, если (у,-, м,) 0 Р(Р), у е К, и е и.

В некоторых случаях удобнее использовать матрицу связности вершин гиперграфа (формула 8), которая отражает попарные отношения связности вершин через инцидентные гиперребра.

К = || ту\\нхц, (8)

|1, если для (у,-, (V,-, ик)еГ(Р), (у,, уеК, ые£/,

0 [о, если для (V;, V/') -, (Эй*), (V,, ик) е Р(Р), (Vj, ик) е F(P), V е Г, и е ¡7.

Полное матричное представление гиперграфа будет представлять собой множество матриц инцидентности для каждого слоя гиперребер:

М={Мг},/= 1,2,..., Я. (9)

Таким образом, для целей описания КИТ на абстрактно-математическом уровне впервые было предложено расширить свойства гиперграфа такими особенностями, как динамическая реструктуризация гиперребер и множественность слоев структуры гиперребер.

В целях учета и анализа информационного обмена между подсистемами КИТ необходимо преобразовать полную гетерогенную модель (2) в строго ранжированную структуру. Классы подсистем КИТ (гиперребра), определенные на абстрактно-математическом уровне, логически объединяются в домены. Вся совокупность доменов объединяется в единую информационную модель - многомерный куб и соответствует осям его измерений (рис. 3).

Домен da,

т А т Е » F I

а 3

а

Р

а В

\Н а в

Домен db,

Домен dc,

• А < ?s I®

X X X X

а,, Ь,, с,е и - классы подсистем КИТ в момент ^ логически представленные в виде доменов;

Л, В, С,..., 7е V- подсистемы КИТ; а,Р, у, 5, Х-массивы данных, предоставляемые подсистемами КИТ в ходе взаимодействия;

.....- междоменные связи через

инцидентные подсистемы КИТ.

Рис. 3. Модель логического уровня и соответствующий многомерный куб

Теоретико-множественное представление модели логического уровня DM выглядит следующим образом:

DM = (Д Pd)f, (10)

где D - множество доменов, образованных исходя из текущей структуры гиперребер AMG на слое f.

£> = #},/= 1,2,.(11)

Pd - предикат, определенный на множестве всех пар (4, dj), где i i = 1, 2,..., К,; j = 1,2,..., К,. Его истинность определяет наличие междоменного взаимодействия между доменами dj и dj.

Сформулируем правила преобразования структуры гиперребер отдельного слоя графа AMG в доменную структуру DM:

a,(va,) => da,(va,(Qa)), (12)

где а, е U/— гиперребро слоя/, va, е V— множество вершин, инцидентных a,; da, - домен логического уровня, соответствующий a,; Qa - множество данных, соответствующих va,.

Основным назначением модели логического уровня является строгая классификация элементов КИТ и присущих им информационных массивов, определение иерархической структуры вовлеченных в мониторинг организаций, снятие проблем гетерогенности и децентрализации. Однако модель логического уровня не учитывает динамику информационных потоков, информационные взаимодействия между элементами инфраструктуры, а также связь и зависимость этих элементов от окружающей пространственной среды. В связи с этим вводится информационно-пространственный уровень модели, позволяющий использовать аппарат геоинформационных технологий.

Каждому домену логического уровня ставится в соответствие объект информационно-пространственного уровня, обладающий пространственной привязкой (например, реальными географическими координатами), которая однозначно увязывает домен и все его содержимое (подсистему КИТ и присущую ему информацию) с другими смежными социально-экономическими системами и прочими слоями территориальной инфраструктуры.

Пространственная привязка доменов и вложенной в них информации осуществляется к цифровой картографической основе территории, соответствующей КИТ. Для представления потоков данных в модели информационно-пространственного уровня снова осуществляется переход к графовому представлению (рис. 4).

В теоретико-множественном представлении модель КИТ информационно-пространственного уровня будет иметь вид

Шв = (Г,и'), (13)

где V = ^ ^¿=1,2,..., Л'-множество вершин, каждой из которых

соответствует пространственно-географическая привязка (х, у) и некоторый набор данных Р,; N - количество вершин; С/' = |му(е)|,

] = 1, 2, ..., М - множество ориентированных ребер, каждое из которых имеет вес е, соответствующий объему передаваемых данных между инцидентными вершинами: М - количество ребер (взаимосвязей между подсистемами КИТ).

А, В.....Н- подсистемы КИТ;

лг, у - пространственная привязка элемента;

{Р,1 - данные, которые описывают подсистему /; сц - поток данных от элемента ■ к элементу

инцидентные подсистемы.

Рис. 4. Модель КИТ информационно-пространственного уровня

Граф /£(7 является взвешенным, ориентированным графом с пространственной привязкой. Его вершины отображают подсистемы КИТ и их территориальное положение, а ребра - потоки данных между ними.

На рис. 4 граф /5(3 разбит на три подграфа а,; Л, Е, Р, Н; Ь,\ С, I, У; с,: А, В, С, И. Эти подграфы отражают доменную структуру модели логического уровня и ранжируют гетерогенные вершины модели абстрактно-математического уровня. Вершины А и С играют роль «шлюзов», обеспечивая возможность передачи потоков данных между гетерогенными подграфами.

Главной особенностью модели информационно-пространственного уровня является пространственная привязка статистики, обрабатываемой в ходе мониторинга. Это обеспечивает возможность обработки.информации без отрыва от того пространственно-географического окружения, которому она соответствует.

Объекты информационно-пространственного уровня на физическом уровне позволяют рассматривать физические коммуникации между подсистемами КИТ. Например, они могут ассоциироваться с узлами телекоммуникационной сети, сохраняя свою доменную принадлежность логического уровня. Предложенные на логическом уровне инцидентные подсистемы устанавливают порядок междоменного шлюзования гетерогенных участков физической сети и политику информационной безопасности.

В теоретико-множественном представлении модель физического уровня будет иметь вид

\

______ с,

! Г и*.у(Л) / .. Р,,ЛРр)

! Рад ем, ; у еал о

Нх,у{Рн)\/ \-T~r", р , у ^ ¡евл /фС^Сс!_________-Л

РхгЩ¡/В^Рв)/)

PhG = (V",U"), (14)

где V" = {v"í{Wí)}, i = 1. 2, ..., N — множество вершин, каждая из которых моделирует программно-аппаратную платформу подсистемы КИТ; N- количество вершин; W, - совокупность данных, предоставляемая узлом v"; U"-{u"j(/i)J, j = 1, 2, ..., М - множество ориентированных ребер,

каждое из которых имеет вес h, соответствующий характеристикам коммуникационной связи между инцидентными подсистемами КИТ; М - количество ребер (коммуникационных взаимосвязей между элементами КИТ).

Таким образом, в обобщенном виде многоуровневая математическая модель КИТ имеет вид

СМ = (AMG, DM, ISG, PhG), (15)

где AMG — модель абстрактно-математического уровня (формула 2); DM - модель логического уровня (формула 10); ISG - модель информационно-пространственного уровня (формула 13); PhG - модель физического уровня (формула 14).

В четвертой главе рассматриваются вопросы информационного обеспечения системы мониторинга КИТ. Разработан метод сбора, представления и обработки информации в ходе мониторинга КИТ, состоящий из следующих основных итерационных этапов: этап инвентаризации информационных ресурсов территории, этап формализации требований к информационному обеспечению, этап организационно-технического сбора данных, этап верификации данных.

В традиционных подходах к сбору первичных данных и соответствующих практических решениях хорошо формализован и автоматизирован лишь этап верификации. Отличием предлагаемого метода является автоматизация этапов инвентаризации, поиска оптимальных источников данных и организационно-технического сбора.

Автоматизация этапа инвентаризации осуществляется благодаря созданию и ведению инвентаризационной метабазы данных (ИМБД). Автоматизация поиска источников данных осуществляется за счет разработанной системы обработки запросов к ИМБД. При этом

обеспечивается как отбор источников данных по формальным критериям, так и их оптимизация по критериям совместимости логического и физического представления, стоимости, актуальности, меожотраслевой полноты. Автоматизация организационно-технического сбора обеспечивается за счет разработки инвариантных к отрасли мониторинга программных модулей дистанционного сбора и передачи данных, а также модуля интеграции первичных данных в единую многомерную базу данных.

Предложена логическая реляционная структура ИМБД, а также вариант физической реализации системы управления ИМБД на основе языка запросов SQL. Разработана схема организационно-технического взаимодействия, инвариантная к отраслевой специфике данных и предназначенная для информационного обеспечения систем мониторинга КИТ, функционирующих в условиях большого количества слоев инфраструктуры (рис. 5).

Источник 1

Источник 2

csv collect-exe

collect.exe

Источник п

collecLexe

Отраслевое управление КИГ

colIect.exe

1г

архив

CSV .

7V

результаты мониторинга

Центр мониторинга

\7

архив ■

CSV

Программная система мониторинга КИГ

Программная система обработки, первичных данных;

формализованные банные ^—

тематические выборки данных

МВД

Рис. 5. Схема организационно-технического взаимодействия по сбору первичных данных КИТ

Центр мониторинга передает в соответствующие отраслевые управления модуль сбора данных, которые в свою очередь распространяют его в подведомственные им организации - источники данных. По результатам работы модуля сбора первичных данных colJect.exe автоматически генерируются потоки данных в формате csv, которые собираются в соответствующем отраслевом управлении в виде единого архива и пересылаются в центр мониторинга. Программная система обработки первичных данных обрабатывает полученные архивы и интегрирует их в структуру единой многомерной базы данных (МБД), из которой производятся все дальнейшие тематические выборки для информационного обеспечения программной системы мониторинга КИТ.

В пятой главе предлагается состав основных функций системы мониторинга КИТ: наблюдение, оценивание, контроль, анализ, управление. Предлагаемый состав функций отличается расширенным пониманием концепции мониторинга, включающим как наблюдательную (пассивную), так и управленческую (активную) составляющие. Выявленный состав функций позволяет предложить итерационную последовательность этапов мониторинга КИТ: инвентаризация информационных ресурсов территории; построение информационно-логической модели объекта мониторинга; сбор первичной статистики; очистка данных и представление их в рамках выбранной логической структуры; построение математической модели объекта мониторинга; выбор критериев и параметров оценивания; выбор пространственных и временных параметров мониторинга; выбор и программная реализация методов анализа и моделирования; анализ и моделирование; выработка отчетов и рекомендаций ЛПР. Отличительной особенностью предлагаемого подхода является четкая алгоритмическая формализация основных мониторинговых функций, в рамках которой определено однозначное соответствие каждой функции мониторинга с соответствующим систематизированным набором организационных и программно-вычислительных действий.

Для обеспечения тематической инвариантности и территориальной масштабируемости системы мониторинга КИТ предложен метод интеграции технологий OLAP, DataMining и ГИС, в рамках которого

взаимодействие соответствующих подсистем происходит по следующей схеме (рис. 6): построение межотраслевой МБД реализуется средствами подсистемы статистического и ОЬАР-анализа, после чего средствами подсистемы математического моделирования (на основании критериев, задаваемых ЛГТР) строится гиперграфовая модель абстрактно-математического уровня.

Автоматизированный сбор данных и управление МБД (OLAP)

отраслевая статистика

Интеллектуальный анализ данных

(DataMining)

! результаты анализа

Пространственный анализ (ГИС) и представление результатов

Л критерии ' выборки J структура | доменов 1 пространственная 1 привязка ^ коммуникации и J взаимодействия

Абстрактно-матбматечесжий уровень (гиперграф) Логический уровень Информационно простран ственный уровень <шэичео»»й уровень

Математическая модель КИТ

-патоки данных;---V взаимодействие с уровнями модели.

Рис. 6. Схема метода интеграции технологий OLAP, DataMining, ГИС

Полученная модель используется в. качестве шаблона для формирования многомерной выборки данных, которая передается для последующего анализа в подсистемы DataMining и ГИС. Таким образом, предлагаемый метод обеспечивает существенное повышение производительности (на 60-70 %) при анализе данных по сравнению с традиционными OLAP-системами за счет использования компактных выборок данных (размещаемых в оперативной памяти), оперативно отражающих динамику критериев и точек зрения на принятие управленческих решений.

Предложенная схема интеграции технологий OLAP, DataMining и ГИС определяет структурную схему системы мониторинга КИТ, отличительные особенности и научная новизна которой заключаются: в инвариантности структуры к специфике отдельных отраслей мониторинга

или социально-экономических проблем управления; в обеспечении возможности интегрировать передовые технологии мониторинга в рамках единой системы; в удобстве территориального масштабирования системы. Разработаны структурные схемы и алгоритмы функционирования подсистем сбора первичных данных, математического моделирования, оперативно-статистического анализа, интеллектуального анализа, пространственного анализа. Предложенные схемы и алгоритмы отличаются высоким уровнем системной интеграции и совместимости за счет использования единой многоуровневой модели КИТ для описания и решения широкого комплекса задач.

Особую важность при реализации метода интеграции технологий OLAP, DataMining, ГИС имеет подсистема математического моделирования, ориентированная на решение трех основных задач: 1) определение количества (F) и состава критериев выборки из многомерной БД (kf,f=\,2,...,F)-,2) генерация гиперграфовой модели с использованием критериев к/, 3) выполнение процедуры моделирования с использованием полученного гиперграфа. В результате генерируется гиперграф AMG:

AMG = (V, U, Р); V = {v/}, /=1,2.....N;

U = {«,}/J =1,2,..., ÂS,;/= 1,2,..., F; KSf<

Иг (16)

D} = [(Zmi#/) + 1)) + (Zmm(kf) + Ц/xj)], (17)

где KS/ — коэффициент классификационной сложности для каждого /-го критерия из числа выбранных (коэффициент задается пользователем и определяет количество классов, на которые будет разбито все множество объектов мониторинга по каждому критерию A/); \ujj\ - мощность множества вершин, инцидентных гиперребру ujf, Zmax{kJ), Zmm{kf) -максимальное и минимальное из множества значений, соответствующих критерию к/, \ij ~ шаг, определяющий диапазон значений объектов в критериальном множестве Z(kJ), попадающих в гиперребра f-го слоя; Dj — диапазон значений объектов в критериальном множестве Z(k/), попадающих в гиперребро ug.

Уравнения (16), (17) определяют линейный способ классификации объектов мониторинга по критерию к/. Однако если распределение значений имеет сильно нелинейный характер и количество объектов (вершин гиперграфа) относительно велико, то проблема критериального распределения вершин по гиперребрам сводится к задаче кластер-анализа. В этом случае используется алгоритм средней связи, который основывается на методе построения дерева последовательных объединений (дендрограммы), а также на понятии меры близости (1 между критериальными значениями объектов, т.е. Л = | 2,{к}) - ¿^(А/) |.

В шестой главе рассмотрены практические примеры подходов к решению сложных социально-экономических проблем на основе разработанной концепции и тематически инвариантной методики мониторинга КИТ. Рассмотренные примеры охватывают различный пространственный масштаб: уровень отдельного города, уровень отдельного региона (субъекта Федерации), уровень страны.

Например, показано практическое решение проблемы информационно-аналитической поддержки принятия управленческих решений и мониторинга состояния городской системы общего образования с учетом обстановки в смежных социально-экономических отраслях и территориальной специфики. Благодаря использованию предлагаемой методики разработана система мониторинга КИТ на основе модели, описывающей порядка 1000 параметров, сгруппированных по 16 основным тематическим категориям и имеющим пространственную привязку к цифровой карте г. Пензы. Внедрение такой системы обеспечило комплексное решение следующих задач: сбор и хранение первичной статистики; многомерный статистический анализ (построение многокритериальных выборок данных, графиков зависимости и т.п., например, рис. 7); анализ на основе методов Ба1аМтт£ (построение сложноеоставных рейтингов, кластеров, классов объектов мониторинга); пространственный анализ данных; представление результатов мониторинга для поддержки ЛПР.

Эффективность применения разработанной концепции и методик составила на задачах многокритериального ранжирования школ -временной выигрыш порядка 90-94 % по сравнению с традиционным

подходом; на задачах автоматизированного сбора и интеграции первичной статистики - порядка 25-30 %.

1 - -

■ Число учителей высшей категории

-число аыпуаетикоз ОУ. поступивши* а Буз{ на вюр^етиые отделения _1

.........ь /.. . /

Рис. 7. Пример графика зависимости двух параметров модели КИТ

Предложена модель КИТ и описание ее практической реализации, включающая тематические слои послевузовского профессионального образования, позволяющая оценить эффективность деятельности аспирантур и докторантур вузов РФ с учетом отраслевой специфики научных специальностей и региональной специфики, выражающейся в уровне развития экономики, техники и технологии в рамках приоритетных направлений и критических технологий РФ. Численный метод такой оценки описывается уравнением 18:

£ = |>Д, (18)

1=0

где /и - константа, определяющая максимальную учитываемую задержку защиты; - весовые коэффициенты, определяющие условную важность защит в срок и с задержкой на ¡' лет, определяемые по формуле: IV; =1/(1+1); Ei - эффективность работы аспирантуры с учетом задержки защиты на

/ лет и отраслевых коэффициентов с, (для каждой 7-й отрасли науки), определяемая из уравнения 19:

£, = (£Л/,/су)/ЛГ„

где М/ - количество человек, защитившихся по у'-й отрасли науки в

текущем году с задержкой защиты на I лет = Л/,); Лг, - число человек,

1

поступивших в аспирантуру (¿ + 0 лет назад (Ь - срок аспирантской

ПОДГОТОВ1Ш).

При этом эффективность применения разработанной концепции и методов составила: на задачах расчета эффективности деятельности аспирантур и докторантур в разрезах научных специальностей и территориального деления - временной выигрыш порядка 65-70 % по сравнению с традиционным подходом; повышение точности модели на 3035 % (по экспертным оценкам) за счет учета факторов отраслевой специфики и временных задержек в защитах диссертационных работ; на задачах численного расчета степени соответствия научных специальностей и приоритетных технологий - временной выигрыш порядка 90 - 93 % по сравнению с традиционным подходом.

Разработана модель КИТ, включающая тематические слои высшего профессионального образования и рынка труда, позволяющая оценить качество подготовки специалистов с учетом формализованных мнений всех заинтересованных в образовательном процессе сторон: вузов, организаций-работодателей, молодых специалистов. Пространственный масштаб модели охватывает уровень всей страны и позволяет детализировать процессы мониторинга до уровня отдельной специальности вуза.

Кроме этого, рассмотрены примеры:

- практической реализации системы мониторинга КИТ для комплексного анализа готовности субъекта Федерации к внедрению технологий электронного правительства в деятельность органов государственной власти;

- практической реализации системы мониторинга КИТ для информационно-аналитической поддержки управления инженерными

сетями жилищно-коммунальных хозяйств города (на примере г. Кузнецка Пензенской обл.).

В приложениях представлены акты внедрения результатов диссертационной работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В результате проведения теоретических и практических исследований по тематике диссертации получены следующие результаты:

1. Произведен аналитический обзор научных методов и подходов к мониторингу СЭС, рассмотрена типология СЭС с точек зрения их структурно-функциональной организации и стратегий управления. Раскрыты основные проблемы и недостатки современных методов мониторинга СЭС, основными среди которых являются: низкий уровень системной интеграции при анализе процессов различного тематического и отраслевого характера; отсутствие моделей для комплексного мониторинга СЭС, одновременно учитывающих межотраслевые взаимодействия, высокий уровень гетерогенности информационных структур, взаимовлияние с окружающей пространственно-географической средой; отсутствие технологий интеграции различных информационных технологий мониторинга и пространственного анализа в рамках единой системы.

2. Разработана понятийная научная основа для решения задач автоматизированного исследования и мониторинга СЭС. Впервые предложено понятие и определение комплексной инфраструктуры территории (КИТ) как совокупности антропогенных, техногенных и природно-географических систем, представляющих собой системную целостность в рамках выбранного пространственно-временного масштаба. Проведен сравнительный анализ существующих понятий, отражающих связь между природными и антропогенными системами.

3. Впервые определена концепция мониторинга КИТ, базирующаяся на принципах тематической инвариантности к сфере мониторинга, открытости и взаимозависимости слоев инфраструктуры, неразрывной связи с территориальным аспектом КИТ. Наличие такой концепции обеспечивает решение проблемы системной интеграции и использования

разрозненной отраслевой статистики в рамках единой межотраслевой многомерной БД.

4. Разработана многоуровневая математическая модель КИТ, использующая предложенные, принципиально новые виды операций над гиперграфами: динамическую реструктуризацию структуры гиперребер и установку множественности слоев структуры гиперребер, что позволяет формализовать и учитывать в реальном режиме времени мониторинга специфику различных точек зрения, критериев и целей управления.

5. Разработан метод мониторинга КИТ на основе интеграции технологий оперативно-статистического анализа данных (OLAP), интеллектуального анализа данных (DataMining), пространственного анализа и представления данных (ГИС), обеспечивающий возможность создания и использования межотраслевой многомерной БД, а также тематическую и пространственную инвариантность мониторинга. Разработана структурная схема системы мониторинга КИТ.

6. Разработан метод автоматизированного оперативного сбора и многомерного представления данных для системы мониторинга КИТ, отличающейся автоматизацией этапов инвентаризации, поиска источников данных и организационно-технического сбора данных.

7. Осуществлена практическая реализация концепции и методов мониторинга КИТ в условиях различной тематической и пространственно-временной специфики. Рассмотренные сферы реализации охватывают различный пространственный масштаб КИТ: уровень отдельного города, уровень отдельного региона (субъекта Федерации), уровень страны. Предложены практические рекомендации по разработке систем мониторинга сложных СЭС и решению проблем их масштабирования на различные тематические и пространственные уровни.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Монографии

1. Бождай, А. С. Концепция мониторинга комплексной инфраструктуры территории: моногр. / А. М. Бершадский, А. С. Бождай. -Пенза : Изд-во ПГУ, 2010. - 216 с.

Статьи в журналах, рекомендованных ВАК РФ

2. Бождай, А. С. Комплексная инфраструктура территории: методы и модели информационного мониторинга / А. С. Бождай // Информационные технологии. - 2009. - № 9 - С. 57-63.

3. Бождай, А. С. Методы параметрической оптимизации математических моделей для системы мониторинга комплексной инфраструктуры территории / А. С. Бождай // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2009. - № 2 — С. 71-77.

4. Бождай, А. С. Концепция мониторинга комплексной инфраструктуры территории на примере системы послевузовского образования / А. С. Бождай // Известия Волгоградского государственного технического университета. - 2009. - Вып. 7. - № 12 (60). - С. 96-98. -(Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах).

5. Бождай, А. С. Геоинформационный подход к мониторингу региональных образовательных систем / А. М. Бершадский, А. С. Бождай // Информационные технологии. - 1998. - № 12. - С. 39-43, 50.

6. Бождай, А. С. Принципы и методы построения универсальных информационно-аналитических систем для задачи мониторинга / А. М. Бершадский, А. С. Бождай, С. И. Столяров // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. - 2005. - № 5 (20). - С. 107-114. -(Технические науки).

7. Бождай, А. С. Разработка методов информационно-аналитического обеспечения процесса подготовки и переподготовки государственных и муниципальных служащих в области информационных технологий с учетом социально-экономической специфики региона / А. М. Бершадский, А. С. Бождай, Н. В. Осипова, А. А. Гудков // Открытое образование. -

2008. - № 1 (66). - С. 23-33, 88.

8. Бождай, А. С. Разработка принципов мониторинга комплексной инфраструктуры территории на примере системы аспирантур и докторантур в вузах РФ / А. М. Бершадский, А. С. Бождай, А. А. Гудков // Вестник Тамбовского государственного технического университета. -

2009. - Т. 15. - № 2. - С. 286-294.

9. Бождай, А. С. Разработка методики мониторинга состояния информатизации органов государственной власти региона / А. М. Бершадский, А. С. Бождай, Н. В. Осипова // Известия Волгоградского государственного технического университета. - 2009. -Вып. 7. - № 12 (60).- С. 92-95. - (Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах).

10. Бождай, А. С. Разработка и моделирование гетерогенных инфраструктур для беспроводного информационного обеспечения процессов мониторинга / А. М. Бершадский, А. Г. Финогеев, А. С. Бождай // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки,-20 Ю.-№ 1.-С. 36-46.

11. Бождай, А. С. Мониторинг эффективности деятельности системы послевузовского профессионального образования в вузах Российской Федерации с учетом социально-экономических факторов / А. М. Бершадский, А. С. Бождай // Открытое образование. - 2010. - № 2. - С. 24-32.

Статьи, учебные пособия и материалы конференций

12. Бождай, А. С. Геоинформационные технологии и системы : учеб. пособие / А. М. Бершадский, А. С. Бождай. - Пенза : Изд-во Пенз. гос. унта, 2001.-66 с.

13. Бождай, А. С. Теория управления в технических и социальных системах : учеб. пособие / А. С. Бождай. - Пенза : Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2003.-128 с.

14. Бождай, А. С. Сетевые технологии : учеб. пособие / А. С. Бождай, А. Г. Финогеев. - 2-е изд. - Пенза : Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2009.-216 с.

15. Бождай, А. С. Методика обеспечения приоритетных направлений развития экономики, техники и технологии на основе мониторинга развития системы аспирантур и докторантур в российских вузах / А. М. Бершадский, А. С. Бождай, А. А. Гудков // Информационная среда вуза XXI века : материалы III Междунар. науч.-практ. конф. -Петрозаводск, 2009. - С. 27-29.

16. Бождай, А. С. Методика оценки качества подготовки специалистов в системе высшего профессионального образования с учетом их востребованности на рынке труда / А. М. Бершадский, А. С. Бождай И

Информационная среда вуза XXI века : материалы III Междунар науч,-практ. конф. - Петрозаводск, 2009. - С. 25-27.

17. Бождай, А. С. Разработка принципов мониторинга развития системы аспирантур и докторантур в российских вузах для обеспечения приоритетных направлений развития экономики, техники и технологии /

A. М. Бершадский, А. С. Бождай, А. А. Гудков // Телематика-2009 : труды XVI Всероссийской научно-метод. конф. - СПб., 2009. - Т. 1. - Секция А. -С. 151-152.

18. Бождай, А. С. Разработка методики оценки качества подготовки профессиональных кадров с учетом их востребованности на рынке труда /

B. А. Мещеряков, А. М. Бершадский, А. С. Бождай и др. // Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе IT+SE'09 : материалы XXXVI Междунар. конф. // Прилож. к журналу «Открытое образование». - Ялта - Гурзуф, 2009. - С. 245-246.

19. Бождай, А. С. Проблема установки соответствия специальностей высшей научной категории с приоритетными направлениями развития науки, технологий и техники и критическими технологиями РФ / А. М. Бершадский, А. С. Бождай // Инновации в науке, образовании и бизнесе : материалы VII Всерос. науч.-метод. конф. - Пенза : Изд-во Пенз. филиала РГУИТП, 2009. - Т. 2. - С. 15-18.

20. Боадай, А. С. Терминологическая основа для решения задач автоматизированного исследования и мониторинга социально-экономических систем / А. С. Бождай // Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе IT+SE'08 : материалы XXXV Междунар. конф. II Прилож. к журналу «Открытое образование». -Ялта - Гурзуф, 2008. - С. 199-200.

21. Бождай, А. С. Комплексная инфраструктура территории. Проблемы и подходы к процессам мониторинга / А. С. Бождай // Инновации в науке, образовании и бизнесе : материалы VI Всерос. науч.-метод. конф. - Пенза, 2008. - С. 119-121.

22. Бождай, А. С. Методы локального уменьшения размерности в задачах математического моделирования и мониторинга комплексной инфраструктуры территории / А. С. Бождай // Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе IT+SE'07 :

материалы XXXIV Междунар. конф. // Прилож. к журналу «Открытое образование». - Ялта - Гурзуф, 2007. - С. 91-93.

23. Бождай, А. С. Методы и модели информационного мониторинга социальной инфраструктуры территории / А. М. Бершадский, А. С. Бождай // Известия Волгоградского государственного технического университета : межвуз. сб. науч. ст. - Волгоград : ВолгГТУ, 2007. -№ 1 (27). - С. 17-22.

24. Бождай, А. С. Комплексная инфраструктура территории: синергетические аспекты исследования и мониторинга динамики информационных процессов / А. М. Бершадский, А. Г. Финогеев, А. С. Бождай // Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе 1T+SE'07 : материалы XXXIV Междунар. конф. // Прилож. к журналу «Открытое образование». - Ялта - Гурзуф, 2007. -С. 432-433.

25. Бождай, А. С. Геоинформационная технология мониторинга социальной сферы / А. М. Бершадский, А. С. Бождай // Проблемы реформирования социальной сферы в трансформационном обществе; региональный аспект : сб. ст. междунар. науч.-практ. конф. - Пенза, 2005.-С. 205-214.

26. Бождай, А. С. Математическое моделирование образовательных систем в процессах геоинформационного мониторинга / А. С. Бождай II Открытое образование и информационные технологии : материалы всерос. науч.-метод, конф. // Прилож. к журналу «Открытое образование». -Пенза, 2005.-С. 317-321.

27. Бождай, А. С. Методы информационного мониторинга социальной инфраструктуры территории низкой и средней сложности / А. М. Бершадский, А. С. Бождай // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе. IT+SE'05 : материалы XXXII Междунар. конф. // Прилож. к журналу «Открытое образование». -Ялта - Гурзуф, 2005. - С. 244-246.

28. Бождай, А. С. Использование технологии OLAP для мониторинга региональной системы образования / А. М. Бершадский, А. С. Бождай, П. А. Гудков И Проблемы качества повышения квалификации работников образования : материалы межрег. науч.-практ. конф. - Воронеж, 2004. -С. 136-139.

29. Бождай, А. С. Концепция автоматизированного мониторинга качества образовательных систем /А. М. Бершадский, А. С. Бождай // Проблемы качества повышения квалификации работников образования : материалы межрег. науч.-практ. конф. - Воронеж, 2004. - С. 133-136.

30. Бождай, А. С. Принципы построения систем мониторинга глобальных сред жизнедеятельности человека / А. С. Бождай И Информационные технологии в образовании, технике и медицине : материалы междунар. конф. - Волгоград, 2004. - Т. 3. - С. 27-29.

31. Бождай, А. С. Интеграция технологий OLAP и ГИС для мониторинга системы образования / А. М. Бершадский, А. С. Бождай, П. А. Гудков [и др.] // Информационные технологии в образовании, технике и медицине : материалы междунар. конф. - Волгоград, 2004. -Т. 3.-С. 22-24.

32. Бождай, А. С. Информационный мониторинг глобальных сред жизнедеятельности человека / А. М. Бершадский, А. С. Бождай // Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе. IT+SE'2004 : материалы междунар. конф. // Прилож. к журналу «Открытое образование». - Ялта - Гурзуф, 2004. - С. 59-61.

33. Бождай, А. С. Разработка обобщенной математической модели системы управления социально-гигиеническим мониторингом / А. М. Бершадский, С. И. Столяров, А. С. Бождай // Медико-экологическая безопасность, реабилитация и социальная защита населения : тез. XV Междунар. симпозиума. - Италия, 2004. - С. 25-30.

34. Бождай, А. С. Мониторинг энергосберегающих технологий и ведение ведомственного кадастра учреждений Минобразования РФ с использованием информационно-аналитической системы на базе геоинформационных технологий / И. Г. Кревский, А. С. Бождай, С. Ю. Ходяков // Инновации в образовании : материалы I науч.-метод. конф. - Пенза, 2003. - С. 27-29.

35. Бождай, А. С. Разработка геоинформационной системы для мониторинга послевузовского профессионального образования и научных кадров / А. С. Бождай, А. Н. Иванов // Университетского образование : материалы VII Междунар. науч.-практ. конф. - Пенза, 2003. - С. 484-486.

36. Бождай, А. С. Структура и методы геоинформационного мониторинга образования / А. М. Бершадский, А. С. Бождай, А. Н. Иванов // Индустрия образования : сб. ст. - М.: МГИУ, 2002. - Вып. 6. - С. 255-264.

37. Бождай, А. С. Пространственный и статистический мониторинг с использованием геоинформационных технологий развития человеческого потенциала в регионах Приволжского федерального округа / А. М. Бершадский, Л. И. Найденова, А. С. Бождай [и др.] // Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий : материалы III Всерос. науч.-техн. конф. - Улан-Удэ : Изд-во ВСГТУ, 2002. -Ч. 2.-С. 264-268.

38. Бождай, А. С. Использование ГИС для анализа приема абитуриентов в ВУЗы региона / А. М. Бершадский, И. Г. Кревский, А. С. Бождай [и др.] // АгсЯеу1еш: Современные Геоинформационные технологии. - 2002. - № 2. - С. 8-9.

39. Бождай, А. С. Разработка системы мониторинга образования в регионе на основе геоинформационной технологии : автореф. дис.... канд. техн. наук / Бождай А. С. - М. : Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2000. - 18 с.

40. Бождай, А. С. Концепция геоинформационного мониторинга образовательных систем / А. М. Бершадский, А. С. Бождай - М. : Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2000. - 60 с.

Научное издание

БОЖДАЙ Александр Сергеевич

КОНЦЕПЦИЯ И МЕТОДЫ МОНИТОРИНГА КОМПЛЕКСНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ ТЕРРИТОРИИ

Специальность 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах (технические науки)

Подписано в печать 16.12.2010. Формат 60х841/16. Усл. печ. л. 2,09. Заказ № 803. Тираж! 00.

Издательство ПГУ Пенза, Красная, 40, т.: 56-47-33

ВВЕДЕНИЕ.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ.

ГЛАВА 1. ОБЗОР И АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРОВЕДЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО МОНИТОРИНГА СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ.

1.1 Обзор научных методов и подходов к проведению мониторинга социально-экономических систем.;.

1.1.1 Типология социально-экономических систем.

1.1.2 Типология научных методов и подходов к мониторингу социально-экономических систем.

1.1.3 Математический аппарат теории графов.

1.1.4 Концепция многомерных хранилищ данных.

1.1.5 Геоинформационные технологии (ГИТ).

1.1.6 Технологии интеллектуального анализа данных.

1.2 Обзор практических решений в области реализации систем мониторинга социально-экономических систем.

1.2.1 Система мониторинга социально-экономической политики Ленинградской области.

1.2.2 Система мониторинга социально-экономических показателей Вологодской области.

1.2.3 Система геоинформационного мониторинга городских территорий города Москвы.

1.2.4 Система мониторинга социально-экономической и политической ситуации на общефедеральном, региональном и муниципальных уровнях «Прогноз».

1.2.5 Информационная система оценки и мониторинга социально-экономического состояния отдельных районов Волгоградской области.

1.2.6 Результаты анализа практических решений в области реализации систем мониторинга социально-экономических систем.

1.3 Выводы по главе 1.

ГЛАВА 2. КОМПЛЕКСНАЯ ИНФРАСТРУКТУРА

ТЕРРИТОРИИ.

2.1 Терминологическая основа для решения задач автоматизированного исследования и мониторинга социально-экономических систем

2.2 Структура, особенности и классификация КИТ.

2.3 Проблемы управляемости и прогнозирования КИТ.

2.4 Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ

КОМПЛЕКСНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ ТЕРРИТОРИИ.

3.1 Основные подходы к построению математической модели КИТ

3.2 Редукционный подход к построению математической модели КИТ.

3.2.1 Модель абстрактно-математического уровня.

3.2.2 Модель информационно-логического уровня.

3.2.3 Модель информационно-пространственного уровня.

3.2.4 Модель физического уровня.

3.2.5 Обобщенная математическая модель КИТ.

3.3 Целостный подход к построению математической модели КИТ

3.4 Выводы по главе 3.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА МЕТОДА

АВТОМАТИЗИРОВАННОГО СБОРА И ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ДАННЫХ ДЛЯ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА КИТ.

4.1 Информация и данные. Роль данных в автоматизированных методах мониторинга.

4.2 Требования к объему и содержанию данных для мониторинга КИТ.

4.3 Этапы метода сбора данных для системы мониторинга КИТ.

4.3.1 Этап инвентаризации информационных ресурсов территории.

4.3.2 Этап формализации требований к информационному обеспечению системы мониторинга КИТ и поиск источников данных.

4.3.3 Этап организационно-технического сбора данных.

4.3.4 Этап верификации.

4.4 Организация хранилищ данных и модели представления данных

4.5 Выводы по главе 4.

ГЛАВА 5. РАЗРАБОТКА МЕТОДА МОНИТОРИНГА КИТ НА ОСНОВЕ ИНТЕГРАЦИИ ТЕХНОЛОГИЙ ОПЕРАТИВНО-СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ, ПРОСТРАНСТВЕННОГО АНАЛИЗА И ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ДАННЫХ.

5.1 Цели, задачи и этапы метода мониторинга КИТ на основе интеграции технологий OLAP, Data Mining, ГИС.

5.2 Структурная реализация метода мониторинга КИТ на основе интеграции технологий OLAP, Data Mining, ГИС.

5.2.1 Подсистема сбора первичных данных.

5.2.2 Подсистема математического моделирования.

5.2.3 Подсистемы оперативно-статистического (OLAP) анализа и интеллектуального анализа DataMining.

5.2.4 Подсистема пространственного анализа.

5.3 Выводы по главе 5.

ГЛАВА 6. ПРИМЕРЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ РЕАЛИЗАЦИИ

КОНЦЕПЦИИ И МЕТОДОВ МОНИТОРИНГА КИТ.

6.1 Решение задачи информационного мониторинга образовательной системы города Пензы в составе комплексной инфраструктуры территории.

6.1.1 Разработка информационной модели городской образовательной системы города Пензы.

6.1.2 Разработка логической модели ГОС г. Пензы.

6.1.3 Разработка программного модуля для сбора первичных данных.

6.1.4 Разработка программного модуля для статистического мониторинга ГОС.

6.1.5 Результаты анализа параметров ГОС за период

2007 - 2008 учебного года.

6.1.6 Пространственный анализ ГОС в составе КИТ.

6.1.7 Мониторинг ГОС в составе КИТ на основе гиперграфовой математической модели.

6.2 Решение задачи оценки качества подготовки профессиональных кадров с учетом их востребованности на рынке труда.

6.3 Решение задачи мониторинга эффективности деятельности системы послевузовского профессионального образования в вузах Российской Федерации с учетом социально-экономических факторов

6.3.1 Разработка системы индикаторов и методики расчета эффективности деятельности российской системы послевузовского профессионального образования.

6.3.2 Проблема установки соответствия научных специальностей с приоритетными направлениями развития науки, технологий и техники и критическими технологиями РФ.

6.4 Решение задачи мониторинга уровня информатизации органов государственной власти региона.

6.4.1 Определение требуемого перечня навыков и умений в области информационных технологий для различных рангов государственных и муниципальных служащих.

6.4.2 Технология сбора первичной информации для обеспечения методики мониторинга состояния информатизации ОГВ региона.

6.4.3 Методы мониторинга уровня информатизации органов государственной власти региона.

6.4.4 Примеры результатов мониторинга уровня информатизации органов государственной власти Тамбовской области.

6.5 Выводы по главе 6.

Состояние и развитие современного общества определяется наличием ряда важных, но, тем не менее, малозаметных ранее, особенностей, которые обуславливают усиление взаимовлияния всех его составных частей на экономическом, политическом, социальном и духовном уровнях. Совокупная среда жизнедеятельности человека представляет сейчас такую резонансную среду, где всякая, незначительная в структурном плане, подсистема может своим функционированием повлечь глобальные системообразующие последствия.

Любой процесс, протекающий как в социуме, так и в природе, можно рассмотреть с двух основных позиций: вещественно-энергетической и информационной. В классической теории управления (теории автоматического регулирования) традиционно было принято выносить на первый план вещественную основу процессов. В связи с этим был детально проработан концептуальный и математический аппарат, подразумевающий приоритет жестких вещественно-энергетических воздействия на различные объекты со стороны внешней среды (регуляторов). Причиной таких приоритетов, с одной стороны, выступал тот факт, что объектами управления, как правило, являлись технические устройства, а с другой стороны — структурная и поведенческая сложность технических объектов управления представлялась сравнительно не высокой. Технология управления рассматривалась в терминах передаточных функций, частотных характеристик, оценки устойчивости, качества переходных процессов, корректирующих устройств и т.п. [5].

Управление в социально-экономических системах, до недавнего времени, принадлежало другому полюсу науки, где основополагающую роль играл либо математический аппарат экономической теории, либо вообще чисто гуманитарный подход.

Ситуация начала меняться коренным образом на рубеже 80-ых и 90-ых годов XX века, когда общество стало претерпевать сквозную и всеохватывающую информатизацию. Это явилось причиной резкого качественного изменения всего облика социума после длительного количественного наращивания энергетических, производственных и вычислительных мощностей. Знаменитое высказывание одного из основателей кибернетики Норберта Винера [1] о современном человеке, который столь радикально изменил среду своего обитания, и которому для своего выживания в новой обстановке придется теперь также менять и самого себя, - стало поистине пророческим.

В чем же заключена суть нового социального облика? Среда жизнедеятельности человека вошла в такую фазу развития, когда определяющую роль начали играть информационные ресурсы и взаимодействия. Кроме упомянутого выше Н.Винера, многие видные ученые (В.И. Вернадский [2], Э. Леруа [154], П. Тейяр де Шарден [153] и др.) рассматривали и прогнозировали именно такой сценарий, предполагающий для дальнейшего устойчивого развития общества, формирование механизмов самоорганизации через воздействие на общее информационное поле цивилизации (иногда еще называемое ноосферой). Осмысление процессов развития и самоорганизации общества необходимо вести в таком ключе, в котором информация, энтропия, коммуникации (связи и отношения) взаимодействующих субъектов (индивидуумов, социальных групп, социумов) являются основополагающими понятиями синтеза материальных и нематериальных структур. Имеются все основания для того, чтобы говорить об обществе информационного типа, представляющего собой открытую систему, функционирующую на основе преобразования и распределения информации в области "единого информационного поля" [3,

4].

В отличие от вещественно-энергетических категорий, информация обладает рядом важнейших уникальных свойств:

1. Свойство распространения. В современном мире, среда жизнедеятельности человека целенаправленно эволюционирует по направлению к «информационной сверхпроводимости». Эта среда пронизана информационными каналами, а также способна легко и быстро организовывать новые каналы, средства сбора, накопления и передачи информации. Объем циркулирующей в обществе информации достигает уже таких критических величин, что включаются механизмы саморегуляции и самоорганизации. Иными словами, информационное пространство среды жизнедеятельности человека функционирует по законам, нелинейным и хаотическим. Если признать высокую интенсивность информационного влияния на самые разнообразные процессы современного общества, то следует также признать, что и само общество становится подверженным различным сценариям хаотизации. Все это в крайней степени усложняет управление такой средой, все чаще и чаще заставляя отказываться от детерминистических моделей и методов.

2. Свойство накопления. Вполне очевидно, что информация не подчиняется физическим законам сохранения, подобно веществу или энергии. При потреблении информационного ресурса, ресурс этот не убывает, а напротив, экспоненциально множится и распространяется по мере увеличения количества владельцев информации. Общее количество информации неизбежно увеличивается пропорционально числу ее непосредственных и косвенных потребителей (носителей).

3. Свойство субъективной ценности. Влияние информации на те или иные процессы нельзя прогнозировать с определенной однозначностью, поскольку ценность информации (и, следовательно, сила ее влияния) во многом зависит от субъективных качеств воспринимающей стороны. Самые незначительные тонкости во внутреннем состоянии воспринимающего субъекта или во внешней среде могут привести к непредсказуемо большим различиям в реакции на восприятие одной и той же информации.

Очевидно, что лица принимающие решения (ЛПР) нуждаются в таком инструментарии, который, в масштабах определенного территориального охвата, позволил бы эффективно анализировать и наблюдать за управляемыми системами с учетом новых реалий информационного общества. Необходимо не просто учитывать фактологию происходящего, но и иметь средства для реализации следующих управленческих задач:

1. Установка информационных связей, зависимостей и влияний между различными сегментами антропогенной, техногенной и природной сред. Выявление каналов, по которым происходят эти влияния. Такую задачу можно назвать задачей построения коммуникативного пространства с последующим ранжированием информационных коммуникаций по уровням эффективности [б].

2. Построение аналитических срезов и выборок для любого сочетания тематических слоев. Информационное пространство многомерно и адекватно воспринять его целиком для дальнейшей выработки каких-либо локальных управленческих решений, зачастую, просто невозможно и нецелесообразно. В этом случае разумнее предоставить ЛПР средства для решения экспертных проблем абстрагирования, генерализации, классификации, и тем самым предельно минимизировать информационное пространство, в котором рассматривается управляемый процесс. Однако, следует иметь ввиду, что в условиях резонансной среды, исключая из рассмотрения какие-либо малозначимые на первый взгляд процессы, появляется риск тем самым упустить важные факторы и закономерности. Одним из вариантов решения этой проблемы является одновременное построение нескольких аналитических срезов с различных субъективных точек зрения на один и тот же процесс. Последующее сопоставление результатов анализа и принятых решений повышает вероятность нахождения системообразующих закономерностей.

3. Нахождения скрытых тенденций, резонансов и взаимосвязей между различными процессами жизнедеятельности человека (выявление нелинейностей высокого порядка). Владение такими взаимосвязями позволит вырабатывать управляющие решения, которые в некоторых случаях позволят эффективно достигать поставленных целей при достаточно мягкой реакции объекта управления (это происходит в силу малозаметности таких управляющих воздействий и их малой интенсивности). Здесь могут быть предусмотрены определенные средства автоматизации и математического моделирования, например - построение карты взаимодействий или когнитивных моделей (удобным средством для этого может выступить теория графов). Взвешенная ориентированная графовая модель позволит автоматизировать процесс нахождения влияния между элементами инфраструктуры (задача поиска путей в графе) с учетом мягкости/жесткости этих влияний. Суммарные веса путей будут отображать степень реакции всей инфраструктуры на управляющие воздействия. Такая модель позволяет наглядно представить так называемые мягкие управляющие воздействия, когда элемент А воздействует на элемент Б не напрямую, а через цепочку промежуточных элементов, образуя путь в графе от вершины А к вершине Б.

4. Построение отчетов, наглядных и оптимально насыщенных полезной информацией.

5. Обеспечения аналитических работ самой различной специфики. Причем ЛПР имеет возможность построить свою индивидуальную картину подведомственных ему инфраструктур, куда возможно включить личный опыт (свое понимание ситуации, знания о взаимодействиях, опыт принятия решений в сходных ситуациях и т.п.). Таким образом, речь идет о формализованном средстве для накопления знаний и управленческого опыта.

После того, как определена информационная доминанта современного общества, следует особо подчеркнуть его другую важнейшую особенность. Одним из основных факторов, определяющих характер жизнедеятельности человека, выступает территория. Многочисленные системы, образуемые вследствие этой жизнедеятельности, жестко привязаны к территориально-географическому аспекту. Отдельно взятый пространственный участок, даже не большой протяженности, может одновременно включать значительное количество антропогенных систем, как взаимосвязанных, так и разрозненных. Таким образом, территориальный аспект позволяет ЛПР рассматривать в системном единстве всю совокупность естественно-природных, антропогенных и техногенных систем, объединяя их в единую целостность.

Все перечисленные свойства современной среды жизнедеятельности человека и связанные с ними проблемы управления актуализируют необходимость постановки задачи, связанной с разработкой общих принципов и моделей мониторинга этой среды с учетом факторов географического местоположения, отраслевого разнообразия, информатизации и самоорганизационных проявлений.

В диссертации автор обобщает материалы зарубежных, российских ученых, результаты своих исследованиях в таких научных областях, как теория управления в технических, социальных и экономических системах, теория графов, теория информации, теория систем, геоинформатика, теория баз данных, теория оперативного и интеллектуального анализа данных и т.д. Научные исследования и результаты, изложенные в диссертации, основаны на работах Д.Л.Арманда, А.М.Берлянта, К.Бержа, А.М.Бершадского, Л.С.Берштейна, Н.Винера, А.А.Зыкова, Е.Кодда, С.П.Курдюмова, В.М.Курейчика, Я.Е.Львовича, А.М.Ляпунова, Г.Г.Малинецкого, И.П.Норенкова, И.Пригожина, В.Б.Сочавы, Г.Хакена, В.В.Фильчакова, Р.Эшби и других ученых. Диссертационные исследования проводились в научной школе Пензенского Государственного Университета. Автор выражает особую благодарность своему научному консультанту, заслуженному деятелю науки и техники РФ, профессору, доктору технических наук, академику РАЕН, МАИ, МАОО, АИО Бершадскому Александру Моисеевичу за его неоценимую помощь в подготовке рукописи диссертации, за ценные замечания, способствующие улучшению качества ее содержания.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Проблема принятия управленческих решений в различных сферах жизнедеятельности человека вышла сегодня на новый уровень сложности. Это обусловлено, в первую очередь, непрерывным увеличением объемов и динамики информационных потоков, требующих тщательного анализа со стороны лица, принимающего решения (ЛПР). При этом возникает острая необходимость решения таких задач, как: системная интеграция разрозненной отраслевой статистики; определение объема и состава первичных данных; автоматизация процедуры сбора первичных статистических данных; определение логической и физической структур хранилища данных; разработка моделей, алгоритмов и другого аналитического инструментария; разработка наглядных способов представления больших статистических массивов и результатов аналитической деятельности. Кроме этого, ЛПР должно учитывать фактор открытости той системы, в рамках которой он принимает управленческие решения. Этот фактор выражается в высокой степени информационного влияния окружающей среды и смежных отраслей деятельности человека. Например, осуществляя мониторинг региональной системы образования, необходимо учитывать не только процессы, протекающие на разных уровнях образовательной системы, но и влияние таких смежных социально-экономических отраслей, как демография, экономика, здравоохранение, рынок труда и др. Кроме этого, важно учесть территориальную специфику региона, включающую административно-политическую, промышленную, климатическую и другие составляющие.

Таким образом, в условиях стремительного роста информационной динамики и структурной сложности современного российского общества крайне актуальной задачей является разработка общих принципов, моделей и методов мониторинга инфраструктур территории с учетом факторов географического местоположения. Под инфраструктурой понимается совокупность отраслей и организаций, входящих в эти отрасли, видов их деятельности, призванных обеспечивать, создавать условия для нормального функционирования производства и жизнедеятельности людей. Важнейшей характеристикой этих методов является их тематическая инвариантность к сферам мониторинга. Это обусловлено тем, что практически в любой социально-экономической системе можно выделить, зафиксировать и использовать общие (с точки зрения принятия управленческих решений) структурные и поведенческие закономерности. Таким образом, речь идет не о рассмотрении каких-либо отдельных отраслей, а об информационной поддержке принятия решений при управлении обширными пространственными средами жизнедеятельности человека - комплексной инфраструктурой территории (КИТ).

При этом основной научной проблемой выступает проблема системной интеграции и использования разрозненной отраслевой статистики в рамках единой межотраслевой многомерной базы данных (БД).

Методологической основой данного диссертационного исследования явились научные труды Д. Л. Арманда, А. М. Берлянта, К. Бержа,

A. М. Бершадского, Л. С. Берштейна, Н. Винера, А. А. Зыкова, Е. Кодда, С. П. Курдюмова, Я. Е. Львовича, А. М. Ляпунова, И. Пригожина,

B. Б. Сочавы, В. В. Фильчакова, Р. Эшби и др.

Цели и задачи исследования. Целью работы является разработка и обоснование концепции и методов для решения проблемы межотраслевой координации данных и построения систем мониторинга, предназначенных для поддержки управления КИТ с учетом влияния антропогенных, техногенных и природных факторов. Для достижения поставленной цели в диссертационной работе необходимо решить следующие основные задачи:

1) определить и сформулировать основные теоретические и понятийные аспекты концепции мониторинга КИТ. Провести анализ существующих современных научных методов и подходов к мониторингу социально-экономических систем (СЭС);

2) разработать многоуровневую математическую модель КИТ;

3) разработать метод автоматизированного оперативного сбора и многомерного представления данных для системы мониторинга КИТ;

4) разработать метод мониторинга КИТ на основе интеграции технологий оперативно-статистического анализа данных (OLAP), интеллектуального анализа данных (DataMining), пространственного анализа и представления данных (ГИС), обеспечивающий возможность создания и использования межотраслевой многомерной БД, а также тематическую и пространственную инвариантность мониторинга. Разработать соответствующую структурную схему системы мониторинга КИТ;

5) осуществить практическую реализацию концепции и методов мониторинга КИТ в условиях различной тематической и пространственно-временной специфики.

Объектом исследования является совокупность социально-экономических систем, рассматриваемых с учетом окружающих пространственно-географических и антропогенных факторов.

Предметом исследования являются концепция и методы мониторинга КИТ с использованием пространственно-координированных многомерных хранилищ статистических данных, а также интегрированных технологий оперативного, интеллектуального и пространственного анализа данных.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы теории управления, теории графов, геоинформационных технологий, оперативной аналитической обработки данных (OLAP), интеллектуального анализа данных (Data Mining), объектно-ориентированного проектирования, системного анализа и системотехники.

Научная новизна.

1. Впервые предложено понятие комплексной инфраструктуры территории (КИТ) как совокупности антропогенных, техногенных и природно-географических систем, представляющих собой управляемую, системную целостность в рамках выбранного пространственно-временного масштаба. Первоочередную важность в понятии КИТ в отличие от существующих понятий, отражающих связь между природными и антропогенными системами, имеет информационная составляющая в социально-экономических инфраструктурных процессах, что имеет особое значение для задач информатизации управления, поддержки ЛПР и в соответствующих информационно-аналитических исследованиях.

2. Впервые предложены концепция и методы мониторинга КИТ, основанные на принципах тематической инвариантности к сфере мониторинга, открытости и взаимозависимости различных социально-экономических отраслей и их связи с территориальным аспектом.

3. Разработана многоуровневая математическая модель КИТ, использующая предложенные, принципиально новые виды операций над гиперграфами: динамическую реструктуризацию структуры гиперребер и установку множественности слоев структуры гиперребер, что позволяет формализовать и учитывать в реальном режиме времени мониторинга специфику различных точек зрения, критериев и целей управления.

4. Предложена структурная схема системы мониторинга КИТ, обеспечивающая интеграцию технологий OLAP, DataMining, ГИС для научно-практического решения проблемы межотраслевой интеграции, обработки и представления статистических массивов данных.

5. Разработаны системы информационно-аналитической поддержки процессов управления для различных социально-экономических отраслей в рамках КИТ. Показана тематическая (отраслевая) инвариантность предлагаемой концепции, а также масштабируемость предлагаемых методов мониторинга для решения задач управления в социально-экономической сфере на разных территориальных уровнях.

Практическая ценность результатов.

1. Решена практическая проблема системной интеграции разрозненной отраслевой статистики, различных подходов к сбору, хранению и обработке первичных данных в рамках единой межотраслевой многомерной базы данных, построенной на основе концепции КИТ. Широкий спектр экспериментальных исследований, практическое воплощение разработанной концепции в различных социально-экономических отраслях и на разных территориях доказывают преимущества применения результатов диссертации при решении комплексных задач управления. Решение проблемы позволяет внести значительный вклад в развитие экономики страны.

2. Предложенные модели, методики и алгоритмы мониторинга КИТ позволили решить ряд важных практических задач, таких как:

- информационно-аналитическая поддержка принятия управленческих решений и мониторинг состояния системы общего образования на различных территориально-иерархических уровнях (район, город, субъект Федерации и т.д.) с учетом обстановки в смежных социально-экономических отраслях и территориальной специфики;

- оценка качества подготовки специалистов (выпускников вузов) с учетом формализованных потребностей и специфики региональных рынков труда;

- информационно-аналитическая поддержка принятия управленческих решений и мониторинг деятельности российской системы послевузовского образования с учетом критических технологий и приоритетных направлений развития науки и технологий в РФ, а также факторов отраслевой специфики научных специальностей;

- мониторинг готовности государственных и муниципальных служащих, а также населения субъектов Федерации к внедрению технологий электронного правительства в деятельность органов государственной власти;

- сбор и аналитическая обработка данных для поддержки процессов управления инженерно-техническими коммуникациями в сферах регионального жилищно-коммунального хозяйства.

3. Предложенные методы реализованы на программном уровне и апробированы при решении задач управления и мониторинга КИТ как в региональном масштабе (Тамбовская обл., Воронежская обл., г. Пенза, г. Кузнецк), так и в масштабе Российской Федерации, что подтверждает их тематическую инвариантность, масштабируемость и эффективность при адаптации к различному территориальному масштабу и различной специфике задач управления.

Реализация и использование результатов работы. Работа выполнена на кафедре «Системы автоматизированного проектирования» Пензенского государственного университета (ПГУ) на основе результатов 18 НИР. В частности, при выполнении Федеральных и Ведомственных целевых У программ (заказчик - Минобрнауки РФ) в рамках проектов: «Разработка принципов организации, мониторинга, анализа и прогнозирования развития системы аспирантур и докторантур в российских вузах для обеспечения приоритетных направлений развития экономики, техники и технологии» (2009-2010); «Исследование методов и принципов управления информационными процессами в сенсорных и ячеистых сетях нового поколения» (2009-2010); «Разработка научных основ теории синергетического управления информационными процессами» (2009-2010); «Исследование синергетических процессов в информационных сетях и образовательных системах» (2008-2009); «Совершенствование управления сферой образования на основе развития сервисов системы информационно-аналитической поддержки принятия решений и его системно-технического сопровождения» (2008) и др.

Основные положения диссертационной работы внедрены в Управлении образования г. Пензы, в Администрации Тамбовской области, в Администрации Воронежской области, в ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», в МУП «Гортеплосеть» г. Кузнецка Пензенской обл. Использование результатов подтверждено соответствующими актами внедрения.

Научные и практические результаты работы включены в ряд курсов лекций на кафедре «Системы автоматизированного проектирования» ПГУ, использованы в лабораторных практикумах, курсовом и дипломном проектировании. Учебные пособия «Сетевые технологии» и

Геоинформационные технологии и системы» имеют гриф УМО вузов РФ по направлению «Информатика и вычислительная техника».

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на конференциях и семинарах различного уровня. В том числе 41 доклад на международных конференциях, 12 докладов на всероссийских и 5 докладов на региональных конференциях и семинарах. В частности: «Новые информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе 1Т+8Б» (Ялта — Гурзуф, 19982005, 2007-2010); III Международная научно-практическая конференция «Информационная среда вуза XXI века» (Петрозаводск, 2009); Всероссийская научно-методическая конференция «Телематика» (С.Петербург, 1998, 2009, 2010); Международная научно-методическая конференция «Университетское образование» (Пенза, 1998-2003, 2009, 2010); IV Всероссийская конференция «Информационные технологии в управлении образованием» (Псков, 2007); Международная конференция «Информационные технологии в образовании, технике и медицине» (Волгоград, 2004); XV Международный симпозиум «Медико-экологическая безопасность, реабилитация и социальная защита населения» (Италия, 2004); III Всероссийская научно-техническая конференция «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий» (Улан-Удэ, 2002); Всероссийская конференция «Современная образовательная среда» (Москва, 2001).

На защиту выносятся:

1. Понятие комплексной инфраструктуры территории как совокупности антропогенных, техногенных и природно-географических систем, представляющих собой системную целостность в рамках выбранного пространственно-временного масштаба.

2. Концепция мониторинга КИТ, базирующаяся на принципах тематической инвариантности к сфере мониторинга, открытости и взаимозависимости слоев инфраструктуры, неразрывной связи с территориальным аспектом КИТ.

3. Многоуровневая гиперграфовая математическая модель КИТ, обладающая такими отличительными особенностями, как: динамическая реструктуризация структуры гиперребер, множественность слоев структуры гиперребер, пространственная привязка.

4. Метод мониторинга КИТ на основе интеграции технологий OLAP, DataMining, ГИС, обеспечивающий возможность создания и использования межотраслевой многомерной БД, а также тематическую и пространственную инвариантность мониторинга.

5. Метод автоматизированного оперативного сбора и многомерного представления данных для системы мониторинга КИТ, позволяющий автоматизировать этапы инвентаризации, поиска источников данных и организационно-технического сбора данных.

6. Структурная схема системы мониторинга КИТ, реализующая метод интеграции технологий OLAP, DataMining, ГИС для целей научно-практического решения проблемы межотраслевой обработки и представления статистических массивов данных.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 105 работ, в том числе 1 монография, 7 учебных пособий, 18 научно-исследовательских отчетов.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, шести глав и заключения, изложенных на 352 страницах, списка литературы из 198 наименований, 1 приложения.

6.5 Выводы по главе 6

1. Осуществлена практическая реализация концепции и методов мониторинга КИТ в условиях различной тематической и пространственно-временной специфики. Рассмотренные сферы реализации охватывают различный пространственный масштаб КИТ: уровень отдельного города, уровень отдельного региона (субъекта Федерации), уровень страны. Предложены практические рекомендации по разработке систем мониторинга сложных СЭС и решению проблем их масштабирования на различные тематические и пространственные уровни.

2. Разработана система мониторинга КИТ, включающая тематические слои высшего профессионального образования и рынка труда, позволяющая оценить качество подготовки специалистов с учетом формализованных мнений всех заинтересованных в образовательном процессе сторон: вузов, организаций-работодателей, молодых специалистов. Пространственный масштаб модели охватывает уровень всей страны и позволяет детализировать процессы мониторинга до уровня отдельной специальности вуза.

3. Предложена модель КИТ, включающая тематические слои системы общего образования города Пензы и смежные социально-экономические слои, отражающие процессы здравоохранения, социального и культурного обеспечения учащихся и учителей. Модель содержит более 1000 параметров, сгруппированных по 16 основным тематическим категориям и имеющим пространственную привязку к цифровой картографической модели города.

4. На основе предложенной модели, разработана система организационных и программно-технических мероприятий для анализа основных направлений деятельности общеобразовательных учреждений города Пензы. Проведен сбор первичных статистических данных, на базе которых апробированы основные методы мониторинга КИТ с использованием системно-интегрированных технологий интеллектуального анализа данных, экспертных систем, геоинформационных систем, социологического анализа.

5. Разработана система мониторинга КИТ, включающая тематические слои послевузовского профессионального образования, позволяющая оценить эффективность деятельности аспирантур и докторантур вузов РФ с учетом отраслевой специфики научных специальностей и региональной специфики, выражающейся в уровне развития экономики, техники и технологии в направлениях приоритетных направлений и критических технологий РФ.

6. Разработана система мониторинга КИТ, включающая тематические слои служащих органов государственной власти в области информационных технологий, программно-аппаратного обеспечения органов государственной власти, населения в масштабе субъекта Федерации (Тамбовской области). Целью создания данной модели явилась задача комплексного анализа готовности субъекта Федерации к внедрению технологий электронного правительства в деятельность органов государственной власти.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе решения поставленных научных задач, цель диссертационного исследования достигнута. В результате проведенных теоретических и практических исследований по тематике диссертации получены следующие результаты:

1. Произведен аналитический обзор научных методов и подходов к мониторингу СЭС, рассмотрена типология СЭС с точек зрения их структурно-функциональной организации и стратегий управления. Раскрыты основные проблемы и недостатки современных методов мониторинга СЭС, основными среди которых являются: низкий уровень системной интеграции при анализе процессов различного тематического и отраслевого характера; отсутствие моделей для комплексного мониторинга СЭС, одновременно учитывающих межотраслевые взаимодействия, высокий уровень гетерогенности информационных структур, взаимовлияние с окружающей пространственно-географической средой; отсутствие технологий интеграции различных информационных технологий мониторинга и пространственного анализа в рамках единой системы.

2. Разработана понятийная научная основа для решения задач автоматизированного исследования и мониторинга СЭС. Впервые предложено понятие и определение комплексной инфраструктуры территории (КИТ) как совокупности антропогенных, техногенных и природно-географических систем, представляющих собой системную целостность в рамках выбранного пространственно-временного масштаба. Проведен сравнительный анализ существующих понятий, отражающих связь между природными и антропогенными системами.

3. Впервые определена концепция мониторинга КИТ, базирующаяся на принципах тематической инвариантности к сфере мониторинга, открытости и взаимозависимости слоев инфраструктуры, неразрывной связи с территориальным аспектом КИТ. Наличие такой концепции обеспечивает решение проблемы системной интеграции и использования разрозненной отраслевой статистики в рамках единой межотраслевой многомерной БД.

4. Разработана многоуровневая математическая модель КИТ, использующая предложенные, принципиально новые виды операций над гиперграфами: динамическую реструктуризацию структуры гиперребер и установку множественности слоев структуры гиперребер, что позволяет формализовать и учитывать в реальном режиме времени мониторинга специфику различных точек зрения, критериев и целей управления.

5. Разработан метод мониторинга КИТ на основе интеграции технологий оперативно-статистического анализа данных (OLAP), интеллектуального анализа данных (DataMining), пространственного анализа и представления данных (ГИС), обеспечивающий возможность создания и использования межотраслевой многомерной БД, а также тематическую и пространственную инвариантность мониторинга. Разработана структурная схема системы мониторинга КИТ.

6. Разработан метод автоматизированного оперативного сбора и многомерного представления данных для системы мониторинга КИТ, отличающейся автоматизацией этапов инвентаризации, поиска источников данных и организационно-технического сбора данных.

7. Осуществлена практическая реализация концепции и методов мониторинга КИТ в условиях различной тематической и пространственно-временной специфики. Рассмотренные сферы реализации охватывают различный пространственный масштаб КИТ: уровень отдельного города, уровень отдельного региона (субъекта Федерации), уровень страны. Предложены практические рекомендации по разработке систем мониторинга сложных СЭС и решению проблем их масштабирования на различные тематические и пространственные уровни.

1. Винер, Н. Кибернетика / Н.Винер М.: Советское радио, 1968 - 228 с.

2. Вернадский, В.И. Размышления натуралиста. Научная мысль как планетарное явление / В.И.Вернадский Кн. 2. М.: Наука, 1977. 192 с.

3. Круковский, Я.В. Коммуникативный аспект самоорганизации современного общества. Ноосферный подход / Я.В .Круковский // "Мир массовых коммуникаций: телевидение и эфирное пространство", Материалы круглого стола, М.: МГУК, 2001. С. 61-73

4. Абдеев, Р.Ф. Философия информационной цивилизации / Р.Ф.Абдеев -М.:Владос, 1994. 336 с.

5. Бождай, A.C. Теория управления в технических и социальных системах. Учеб. пособие. / А.С.Бождай Пенза, изд-во ПТУ, 2003 г., 128 с.

6. Турчин, В.Ф. Феномен науки / В.Ф.Турчин М.: Наука, 1993. 296 с.

7. Бершадский A.M. Геоинформационный подход к мониторингу региональных образовательных систем / А.М.Бершадский, А.С.Бождай // Информационные технологии. 1998. №12, стр. 39-43, 50

8. Сочава, В. Б. Введение в учение о геосистемах / В.Б.Сочава -Новосибирск: «Наука», 1978, 318 с.

9. Сочава, В.Б. Природа, техника, геотехнические системы / В.Б.Сочава М.: Наука, 1978, 376 с.

10. Сочава, В.Б. Учение о геосистемах / В.Б.Сочава М.: Наука 1975,546 с.

11. Солнцев, В.Н. Количественные методы изучения природы / В.Н.Солнцев, Ю.Г.Ермаков // Вопросы географии № 98. М. 1975, с.69

12. Арманд, Д.Л. Наука о ландшафте (Основы теории и логико-математические методы) / Д.Л.Арманд М.: Мысль 1975, 288 с.

13. Арманд, А.Д. Информационные модели природных комплексов / А.Д.Арманд М.: Наука 1975, 126 с.

14. Михайлов, Ю.П. Теоретические проблемы географии / Ю.П.Михайлов Рига. 1973, 41 с.

15. Дьяконов, К.Н. Количественные методы изучения природы / К.Н.Дьяконов //Вопросы географии № 98. М. 1975, с.32

16. Асланикашвили, А.Ф. Новые подходы к решению методологических проблем современной географической науки / А.Ф.Асланикашвили, Ю.Г.Саушкин // «География в Грузии», сборник Тбилиси. 1975, с. 71 82

17. Шарыгин, М.Д. Сельская местность: сущность и особенности развития / М.Д.Шарыгин, В.В.Резвых // Размещение производительных сил Урала. Свердловск: Урал, ун-т, 1987, с. 4 11

18. Червяков, В.А. Модели полей в географии: теория и опыт картографирования / В.А.Червяков Новосибирск, 1989, 178 с.

19. Мазур, И.И. Курс инженерной экологии: Учеб. для вузов / И.И.Мазур, О.И.Модцаванов- М.:Высш. Шк., 1999, 447 с.

20. Кормилицын, В.И. Основы экологии. Уч. пособ. / В.И.Кормилицын, М.С.Цицкишвили, Ю.И.Яламов М.: МПУ, 1997

21. Геологические основы природопользования. Учебное пособие. -Тверь: Твер. гос. ун-т, 1998, 118 с.

22. Геоэкологические принципы территориального проектирования и планирования. М.: Наука, 1989, 114 с.

23. Иванова, B.JI. Природные системы и геоэкология / В.Л.Иванова -Владивосток: Дальнаука, 2000, 144 с.

24. Олдак, П.Г. Равновесное природопользование и формирование потребительских запросов: Уч. пособ. / П.Г.Олдак Новосибирск, НГУ 1981, -88 с.

25. Мильков, Ф.Н. Общее землеведение / Ф.Н.Мильков М.: Высшая школа 1990г. 336с.

26. Арманд, А.Д. Самоорганизация и саморегулирование географических систем / А.Д.Арманд М.: Наука, 1988, 261 с.

27. Берг, Л. С. Номогенез или эволюция на основе закономерностей / Л.С.Берг Пб., ГИЗ, 1922. 306 с.

28. Данилов, Ю.А. Лекции по нелинейной динамике. Элементарное введение: Уч. Пособ. / Ю.А.Данилов М.:КомКнига, 2006, 208 с.

29. Табор, М. Хаос и интегрируемость в нелинейной динамике / М.Табор М.:УРСС, 2001, 320 с.

30. Хакен, Г. Информация и самоорганизация. Макроскопический подход к сложным системам / Г.Хакен М.:КомКнига, 2005, 248 с.

31. Малинецкий, Г.Г. Нелинейная динамика и хаос: основные понятия / Г.Г.Малинецкий, А.Б.Потапов -М.: КомКнига, 2006, 240 с.

32. Малинецкий, Г.Г. Нелинейная динамика: подходы, результаты, надежды / Г.Г.Малинецкий, А.Б.Потапов М.: КомКнига, 2006, 280 с.

33. Пригожин, И. Время. Хаос. Квант. К решению парадокса времени / И.Пригожин, И.Стенгерс М.: Эдиториал УРСС, 2003, 240 с.

34. Пригожин, И Познание сложного. Введение / И.Пригожин, Г.Николис М.: Эдиториал УРСС, 2003, 344 с.

35. Трубецков, Д.И. Введение в синергетику. Хаос и структуры / Д.И.Трубецков М.: Эдиториал УРСС, 2004, 240 с.

36. Капица, С.П. Синергетика и прогнозы будущего / С.П.Капица, С.П.Курдюмов, Г.Г.Малинецкий М.: Эдиториал УРСС, 2003, 240 с.

37. Курейчик, В.М. Эволюционные, синергетические и гомеостатические стратегии. Состояние и перспективы. / В.М.Курейчик, В.В.Курейчик // Новости искусственного интеллекта, №3, 2000, с.22 92

38. Чернавский, Д.С. Синергетика и информация (динамическая теория информации) / Д.С.Чернавский М.: Эдиториал УРСС, 2004, 288 с.

39. Анищенко, B.C. Знакомство с нелинейной динамикой. Лекции соросовского профессора: Уч. Пособ / В.С.Анищенко Москва - Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2002,144 с.

40. Яковлева, С.И. Территориальные функции, роль и дисфункции инфраструктуры / С.И.Яковлева // Вестник ТвГУ. Серия «География и геоэкология». Вып. 1, 2004 г. стр. 41-46

41. Тархов, С.А. Представления о территориальном развитии и методологии пространственного анализа / С.А.Тархов // География и проблемы регионального развития. М.: 1989, стр. 30.

42. Яковлева, С.И. Функциональное представление инфраструктуры в региональных науках / С.И.Яковлева // Регионология, №37-38, 2002, стр. 256 -263

43. Финогеев, А.Г. Моделирование и исследование системно-синергетических процессов в информационных средах / А.Г.Финогеев -Пенза, Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2004. 252 с.

44. Foias С., Sell G.R., Temam R. Inertial manifolds for nonlinear evolutionary equations. // Journal of Differential Equations. 1988. V. 773. N2, p. 309-353

45. Ахромеева, T.C. Нестационарные структуры и диффузный хаос / Т.С.Ахромеева, С.П.Курдюмов, Г.Г.Малинецкий и др. М.:Наука, 1992, 340 с.

46. Сложная система. // Математическая энциклопедия в 5-ти томах / Под ред. Виноградова И.М. М.: Советская энциклопедия, 1985, т. 4. 1208 с.

47. Поваров, Г. К познанию научно-технического прогресса / Г.К.Поваров // СИ 1971. М.: 1972, 256 с.

48. Любинская, Л.Н. Системный подход в инноватике / Л.Н.Любинская, А.А.Поскряков, А.И.Уемов // Экономика XXI века, 2000, №1, с. 79-87

49. Уемов, А.И. К проблеме построения измерительной шкалы для определения степени целостности системы / А.И.Уемов, Г.В.Штаксер // Системные исследования. Методологические проблемы, 2002, с. 1-33

50. Pedley Т. J. Mathematical modeling of arterial fluid dynamics. // J. Eng. Math., 2003, V. 47, pp. 419-444.

51. Гайденко, П.П. Эволюция понятия наука: Становление и развитие первых научных программ / П.П.Гайденко М.: Наука, 1980, 567 с.

52. Courtois P. On time and space decomposition of complex structures. // Communications of the ACM, 1985, V. 28 (6), pp. 590-603

53. Шамбадаль, П. Развитие и приложение понятия энтропии / П.Шамбдаль М.: Наука, 1967. - 280 с

54. Волькенштейн, М.В. Энтропия и информация / М.В.Волькенштейн -М.: Наука, 1986.-192 с.

55. Винер, Н. Кибернетика и общество / Н.Винер М.: Иностранная литература, 1958, 199 с.

56. Shannon Claude Е. Mathematical Theory of Communication // The Bell System Technical Journal, v. 27, pp. 379-423, 623-656, Jul., Oct., 1948

57. Шеннон, К. Работы по теории информации и кибернетике / К.Шеннон М.: Иностранная литература, 1963. - 830 с.

58. Мамчур, Е.А. Принципы простоты и меры сложности / Е.А.Мамчур, Н.Ф.Овчинников, А.И.Уемов М.: Наука, 1989, 342 с.

59. Солодская, М.С. Сущность управления и проблема управляемости / М.С.Солодская //Credo, Оренбург, 1997, N 3, с. 52-61

60. Суворов, JI.H. Социальное управление. Опыт философского анализа / JI.H.Суворов, А.НАверин М.: Мысль, 1984, 420 с.

61. Гвишиани, Д.М. Организация и управление / Д.М.Гвишиани М.: Наука, 1972,362 с.

62. Афанасьев, В.Г. Мир живого: системность, эволюция и управление / В.Г Афанасьев М.: Политиздат, 1986, 412 с.

63. Попов, Г.Х. Проблемы теории управления / Г.Х.Попов М.: Экономика, 1974, 276 с.

64. Делокаров, К.Х. Организация как концептуальная система / К.Х.Делокаров, М.А.Кузнецов //Методологические проблемы социальногоуправления. М.: Рос. акад. гос. службы при Президенте РФ, 1995, стр. 14-32t

65. Граждан, В.Д. Философские начала общей теории управления /В.Д.Граждан //Методологические проблемы социального управления. М.: Рос. акад. гос. службы при Президенте РФ, 1995, стр. 3 — 13

66. Синтез знания и проблема управления. / Ин-т философии АН СССР. -М.: Наука, 1978, 262 с.

67. Малинецкий, Г.Г. Джокеры, русла и поиски третьей парадигмы / Г.Г.Малинецкий, А.Б.Потапов // «Знание Сила», 1998, №3, стр. 19 - 35

68. Зальпукаров, М.-Г.М. Метод русел и джокеров на примере исследования системы Розенцвейга Макартура / М.-Г.М.Зальпукаров, Г.Г.Малинецкий, А.В.Подлазов - Проекты №>№ 04-01-00510, 05-01-0852 РФФИ

69. Садовский, В.Н. Основания общей теории систем. Логико-методологический анализ / В.Н.Садовский М.: Наука, 1974. - 279 с.

70. Уёмов, А.И. Системный подход и общая теория систем / А.И.Уёмов- М.: Мысль, 1978. 272 с.

71. Эшби, Р. Введение в кибернетику / Р.Эшби М.: КомКнига, 2005.432 с.

72. Берталанфи, Л. Общая теория систем: Обзор проблем и результатов / JI. Берталанфи // Системные исследования: Ежегодник. М.: Наука, 1969. -С. 30-54.

73. Ерохина, Е.А. Теория экономического развития: системно-синергетический подход / Е.А.Ерохина Томск: Изд-во Томского ун-та, 1999.- 160 с.

74. Холл, А.Д., Фейджин P.E. Определение понятия системы / А.Д.Холл, P.E. Фейджин // В кн.: Исследования по обшей теории систем -М.: Прогресс, 1969. С. 252-286.

75. О'Коннор, Д Искусство системного мышления: необходимые знания о системах и творческом подходе к решению проблем / Д.О'Коннор, И.Макдермотт М.: Альпина Бизнес Букс, 2006 - 256 с.

76. Теслинов, А.Г. Развитие систем управления: методология и концептуальные структуры / А.Г.Теслинов М.: Глобус, 1998 - 242 с.

77. Flood R.L., Jackson М.С. Creative Problem Solving. Total Systems Intervention. Chichester: Wiley, 1991, 326 p.

78. Плотинский, Ю.М. Модели социальных процессов: учеб. пособ. для вузов / Ю.М.Плотинский М.: Логос, 2001, 296 с.

79. Плотинский, Ю.М. Модели социальных систем и современность / Ю.М.Плотинский // Вестник МГУ. Сер. 18. № 4. 2000. С. 96-107

80. Тихомиров, Н.П. Моделирование социальных процессов / Н.П. Тихомиров и др. М.: Финансы и статистика, 1993, 344 с.

81. Будон, Р. Социальные механизмы без «черных ящиков» / Р.Будон // Социология на пороге XXI века. М., 1998. С. 109 128

82. Исследование операций. Методологические основы и математические методы: В 2-х т. / Под ред. Дж. Моудера и С. Элмаграби -М.: Мир, 1981

83. Черчмен, У. Введение в исследование операций / У.Черчмен, Р.Акофф, Л.Арноф М.: Радио и связь, 1977, 466 с.

84. Кальянов, Т.К. CASE-структурный системный анализ / Т.К.Кальянов М.: Финансы и статистика, 1996, 210 с.

85. Марка, Д.А. Методология структурного анализа и проектирования / Д.А.Марка, К.Л.Мак-Гоуэн- М.: Мир, 1993, 405 с.

86. Cherchman C.W. The systems approach and its enemies. N.Y.: Basic Books, 1979, 278 p.

87. Ulrich W. Critical Heuristics of Social Systems Design, Berne: Haupf, 1983, 180 p.

88. Бир, С. Мозг фирмы. / С.Бир М.: Радио и связь, 1993, 370 с.

89. Автоматизированная система государственной статистики. /Под ред. Волкова С.И., Романова А.Н. М.: Статистика, 1979, 160 с.

90. Ackoff R.L. Gharajedadhi J. Reflection on Systems and their Models / Systems Research, 1996. Vol. 13. № 1. P. 13-23

91. Checkland P. The Emergent Properties of SSM in Use: A Symposium by Reflective Practitioners // Systemic Practice and Action Research. Vol. 13. № 6. 2000. P. 799-823

92. Буч, Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения. / Г.Буч М.: Конкорд, 1992, 580 с.

93. Корячко, В.П. Теоретические основы САПР: Учебник для вузов / Корячко В.П., Курейчик В.М., Норенков И.П. М.: Энергоатомиздат, 1987, 400 с.

94. Марка, Д.А. Методология структурного анализа и проектирования SADT / Д.А.Марка, К.Л.Мак-Гоуэн М.: МетаТехнология, 1993, 240 с.

95. Норенков, И.П. Системы автоматизированного проектирования электронной и вычислительной аппаратуры: Учеб. пособие для вузов / И.П.Норенков, В.Б.Маничев- М.: Высшая школа, 1983, 272 с.

96. Бождай, А. С. Концепция мониторинга комплексной инфраструктуры территории: моногр. / А. М. Бершадский, А. С. Бождай. -Пенза : Изд-во ПГУ, 2010. 242 с.

97. Мейер, Д. Теория реляционных баз данных / Д.Мейер М.: Мир, 1984, 402 с.

98. Ким Вон Технология объектно-ориентированных баз данных / Ким Вон // «Открытые системы», № 4,1994, с. 3 12

99. Бершадский, А.М. Концепция геоинформационного мониторинга образовательных систем / А.М.Бершадский, А.С.Бождай М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2000, 34 с.

100. Бершадский, A.M. Геоинформационные технологии и системы: Уч. пособ. / А.М.Бершадский, А.С.Бождай — Пенза, изд-во Пенз. гос. ун-та, 2001,48 с.

101. Берлянт, A.M. Геоизображения и геоиконика / А.М.Берлянт М.: Знание, 1990, 290 с.

102. Бождай, A.C. Разработка системы мониторинга образования в регионе на основе геоинформационной технологии: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / А.С.Бождай. -Пенза, 2000.

103. Бождай, A.C. Сетевые технологии. Часть 1 / А.С.Бождай, А.Г.Финогеев Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2006 г., 88 с.

104. Бождай, A.C. Сетевые технологии. Часть 2 / А.С.Бождай, А.Г.Финогеев Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2007 г., 84 с.

105. Берлянт, A.M. Геоиконика / А.М.Берлянт М.: Библион, 1996,208с.

106. Коновалова, Н.В. Введение в ГИС / Н.В.Коновалова, Е.Г.Капралов М.: ГИС-Ассоциация, 1997, 160с.

107. Иванников, А.Д. Геоинформатика / А.Д.Иванников, В.П.Кулагин, А.Н.Тихонов, В.Я.Цветков М.: МАКС Пресс, 2001, 349 с.

108. Берж, К. Теория графов и ее применение / К.Берж М.: Иностранная литература, 1962, 320 с.

109. Оре, О. Графы и их применение / О.Оре М.: Мир, 1965, 176 с.

110. Уилсон, Р. Введение в теорию графов / Р.Уилсон — М.: Мир, 1977,208 с.

111. Татт, У. Теория графов / У.Татг -М.: Мир, 1988, 423 с.

112. Седов, М.А. Введение в OLAP и многомерные базы данных / М.А.Седов М.: Библион, 2004г. - 360 с.

113. R. Kimball, The Data Warehouse Toolkit: Practical Techniques for Building Dimensional Data Warehouses, John Wiley & Sons, New York, 1996

114. E.F. Codd, S.B. Codd, C.T. Salley, «Providing OLAP (On-Line Analytical Processing) to User-Analysts: An IT Mandate», www.hyperion.com/solutions/whitepapers.cfin

115. E. Thomsen, OLAP Solutions: Building Multidimensional Information Systems, John Wiley & Sons, New York, 1997

116. Барсегян, А.А. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining / А.А.Барсегян, М.С.Куприянов, В.В.Степаненко, И.И.Холод. СПб.: БХВ-Петербург, 2004. - 336 с.

117. Fayyad, U.M. Data Mining and Knowledge Discovery: Making Sense Out of Data / U.M.Fayyad // IEEE Expert: Intelligent Systems and Their Applications. 1996. - Vol. 11. - № 5. - p. 20-25.

118. Felici, G. Mathematical Methods for Knowledge Discovery and Data Mining / G.Felici, C.Vercellis. Information Science Reference, 2008. - 371 p.

119. Larose, D. Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining / D.Larose. John Wiley & Sons, Inc., 2005. - 222 p.

120. Богачев, В.Ф. Социально-экономический мониторинг в муниципальных образованиях Электронный ресурс. / В.Ф.Богачев,

121. A.А.Минеев http://www.ibci.ru/konferencia/APEMPM/st027.htm - Загл. с экрана

122. Перегудов, Ф.И. Введение в системный анализ / Ф.И.Перегудов -М.: Наука 1989, 424 с.

123. Информационно-аналитическая записка о научно-исследовательской работе « Оценка уровня социально-экономического развития территорий Вологодской области» Вологда, ВНКЦ ЦЭМИ РАН. -2000, 221 с.

124. Аковецкий, В.Г. Геоинформационный мониторинг городских территорий Электронный ресурс. / В.Г.Аковецкий, Е.Ю.Хуторянский,

125. B.В.Гаврилова http://www.geoinforisk.com - Загл. с экрана

126. Государственный доклад «О состоянии окружающей природной среды Москвы в 1999 году» Москва, 2000 г. Государственный комитет по охране окружающей среды Москвы. Издательство «Прима-Пресс». 304 с.

127. Экологический атлас Москвы. Руководитель проекта И.Н. Ильина. М.:АБФ,2000. 96 с.

128. ПРОГНОЗ. Информационно-аналитические системы. Системы поддержки принятия решений Электронный ресурс. — http://www.prognoz.ru/ru/index.php- Загл. с экрана

129. Кирсанов, М.В. Разработка информационной системы района для оценки и мониторинга его социально-экономического состояния Электронный ресурс. / М.В.Кирсанов http://nit.miem.edu.rU/2003/tezisv/articles/3.htm Загл. с экрана

130. Jim Gray, David Т. Liu, María Nieto-Santisteban, Alex Szalay, David J. DeWitt, Gerd Heber. Scientific Data Management in the Coming Decade, SIGMOD Record, Yol. 34, No. 4, Dec. 2005

131. Бождай, A.C. Проблема инвентаризации образовательных ресурсов Пензенского региона / А.С.Бождай // «Высокие технологии в региональной информатике», ч.П Воронеж, 1998, стр. 98-99

132. Бершадский, A.M. Разработка методов информационно-аналитического обеспечения процесса подготовки и переподготовки государственных и муниципальных служащих в области информационных технологий с учетом социально-экономической специфики региона /

133. A.М.Бершадский, А.С.Бождай, Н.В.Осипова и др. // Открытое образование, №1(66), 2008 г., с. 23-33, 88

134. Волчихин, В.И. Опыт использования информационных технологий для управления образовательными процессами в Пензенской области /

135. B.И.Волчихин, А.М.Бершадский, А.С.Бождай и др. // «Информационные технологии в управлении образованием», Материалы IV-ой Всероссийской конференции г. Псков, 2007, с. 92-96

136. Дейт, Дж. К. Введение в системы баз данных / Дж.К.Дейт — М.: Вильяме, 2005. — 1328 с.

137. Клайн, К. SQL. Справочник / К.Клайн — М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2006. — 832 с.

138. Батыгин, Г.С. Обоснование научного подхода в прикладной социологии / Г.С.Батыгин — М., Мысль, 1986 211с.

139. Вебер, М. Основные социологические понятия / М.Вебер //Избр. произв. М., 1990 - с.601-628

140. Кравченко, А.И. Введение в социологию / А.И.Кравченко М.: Новая школа, 1995 - 144с.

141. Радугин, A.A. Социология: курс лекций / А.А.Радугин, К.А. Радугин М.:Центр, 1997- 160с.

142. Ядов, В.А. Социологическое исследование: методология, программа, методы / В.А.Ядов М.: «Высшая школа», 1987 - 436с.

143. PDF Reference and Adobe Extensions to the PDF Specification. Электронный ресурс. : Adobe PDF Technology Center / Adobe Inc. website,2008 г., http://www.adobe.com/devnet/pdf/pdf reference.html Загл. с экрана.

144. Представление ICQ Электронный ресурс. : Представление ICQ новым пользователям и тем, кто её еще не использует / ICQ LLC website,2009 г., http://www.icq.com/products/whatisicq-rus.html Загл. с экрана.

145. Меркулов, Ю.А. Путеводитель по IRC-клиентам Электронный ресурс. : многопредмет. науч. журн. / iXBT.com Электрон, журн. -http://www.ixbt.com/sofit/irc.shtml - Загл. с экрана.

146. Синицын, C.B. Верификация программного обеспечения / C.B.Синицын, Н.Ю. Налютин М.:БИНОМ, 2008, 368 с.

147. Рам, Э. Очистка данных: проблемы и актуальные подходы Электронный ресурс. / Э.Рам, X. Хонг Ду http://www.olap.ru/basic/data clean.asp Загл. с экрана.

148. Воройский, Ф.С. Информатика. Новый систематизированный словарь-справочник (Вводный курс по информатике и вычислительной технике в терминах). — 2-е изд., перераб. и доп. / С.Ф.Воройский — М.: Издательство Либерия, 2001. — С. 536.

149. Bultermann D. С. A. Is It Time For a Moratorium on Metadata? / D. C.

150. A. Bultermann // IEEE MultiMedia. — 2004. — T. Oct-Dec., pp. 33-41

151. Тейяр де Шарден, П. Феномен человека. Вселенская месса / П. Тейяр де Шарден М.: Айрис-Пресс, 2002, 352 с.

152. Leroi Е. Les origines humaines et l'évolution de l'intelligence, Paris, 1928, 241 p.

153. Климов, B.E. Графические системы САПР: практическое пособие /

154. B.Е.Климов Серия «Разработка САПР» в 10 кн. Книга 7 / Под ред. А.В.Петрова-М.: Высшая школа, 1990, 143 с.

155. Бождай, А.С. Комплексная инфраструктура территории: методы и модели информационного мониторинга / А.С.Бождай // Информационные технологии, №9, 2009, стр. 57 63

156. Айвазян, С. А., Классификация многомерных наблюдений / С.А. Айвазян, 3. И. Вежаева, О. В. Староверов М.: Наука, 1974, 534 с.

157. Лбов, Г. С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных / Г.С.Лбов Новосибирск, 1981, 338 с.

158. Калинина, В.Н. Введение в многомерный статистический анализ: учебное пособие / В.Н.Калинина, В.И.Соловьев. М.: ГУУ, 2003. - 66 с.

159. Елманова, Н. Введение в Data Mining / Н.Елманова // КомпьютерПресс. 2003. - №№ 8,10,12

160. Кравец, А.Г. Согласованное управление региональными ресурсами рынка труда и качеством подготовки специалистов / А.Г.Кравец, В.А.Камаев М.:ИЦПКПС, 2004, 120 с.

161. Бершадский, A.M. Методы информационного мониторинга социальной инфраструктуры территории низкой и средней сложности /

162. Бождай, A.C. Методы параметрической оптимизации математических моделей для системы мониторинга комплексной инфраструктуры территории / А.С.Бождай // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. №2, 2009, стр. 71-77

163. Бершадский, A.M. Разработка принципов мониторинга комплексной инфраструктуры территории на примере системы аспирантур и докторантур в вузах РФ / А.М.Бершадский, А.С.Бождай, А.А.Гудков // Вестник ТГТУ, 2009, том 15, №2, стр. 286 294

164. Субетто, А.И. Системы управления качеством (системы качества) в высшем образовании (некоторые аспекты проблемы) / А.И.Субетто // «Проблемы качества образования», Книга 3, Москва Уфа, 2001, ИЦГЖПС, стр. 5-8

165. Коммюнике Конференции министров высшего образования «Формирование общеевропейского пространства высшего образования», Берлин 19 сентября 2003 г. //Вестник Совета ректоров вузов СевероЗападного Федерального округа. С.6. (http://umu.spbu.ru)

166. Цейкович, К.Н. О ежегодном аналитическом докладе «Качество высшего профессионального образования и система его обеспечения в Российской Федерации: состояние, тенденции, проблемы, перспективы» /

167. К.Н.Цейкович II «Проблемы качества образования», Книга 3, Москва Уфа, 2001, ИЦПКПС, стр. 12-15

168. Приоритетные направления развития науки, технологий и техники в Российской Федерации. Приказ № 843 от 21.05.06. Утв. Президентом РФ В.В.Путиным. Электронный ресурс.: Официальный сайт Минобрнауки РФ, http://mon.gov.ru/dok/ukaz/nti/4406/ Загл. с экрана

169. Перечень критических технологий Российской Федерации. Приказ № 842 от 21.05.06. Утв. Президентом РФ В.В.Путиным. Электронный ресурс.: Официальный сайт Минобрнауки РФ, http://mon.gov.ru/dok/ukaz/nti/4407/ Загл. с экрана

170. Пугач, В.Ф. Послевузовское профессиональное образование в России на рубеже XX-XXI веков: тенденции развития (статистико-социологический анализ) / В.Ф.Пугач. — М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2008. 140 с.

171. Балабанов, С.С. Подготовка научных кадров социогуманитарного профиля в аспирантуре / С.С.Балабанов, Б.И.Бедный, А.А.Миронос // Социологические исследования. 2008. - № 3. - С. 70-78.

172. Послевузовское и дополнительное профессиональное образование Электронный ресурс.: Федеральное агентство по образованию (Рособразование). Официальный сайт, http://www.ed.gov.ru/prof-edu/posl/rub/ Загл. с экрана.

173. Разделы перечня научных специальностей. Электронный ресурс.: Справочные материалы ВАК Минобрнауки РФ, http://db.informika.ru/cgi-bin/vak/ql.plx — Загл. с экрана.

174. Российское образование. Электронный ресурс.: Федеральный портал. Раздел «Университеты, академии, институты» http ://www.edu. ru/abitur/act. 4/index.php Загл. с экрана.

175. Kantardzic, М. Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms / M. Kantardzic John Wiley & Sons, 2003, 688 p.

176. Tang, Z. Data Mining with SQL Server 2005 / Z.Tang , J. MacLennan -Wiley Publishing, Inc., 2005, 412 p.

177. Munn, R.E. Global environmental monitoring system: SCOPE Report / R.E.Munn Toronto, 1973, №3, 130 p.

178. Виноградов, Б.В. Аэрокосмический мониторинг экосистем / Б. В .Виноградов -М.:Наука, 1984, 320 с.

179. Израэль, Ю.А. Экология и контроль состояния природной среды / Ю.А.Израэль-М.: Гидрометеоиздат, 1984, 560 с.

180. Калинин, В.М. Мониторинг природных сред: учебное пособие / В.М.Калинин — Тюмень: Изд-во Тюменского государственного университета, 2007, 208 с.

181. Кулешов, JI.H. Государственная программа мониторинга земель Российской Федерации / Л.Н.Кулешов М.: Комитет по земельной реформе и земельным ресурсам при Правительстве РФ, 1991, 227 с.

182. Герасимов, И.П. Научные основы современного мониторинга окружающей среды / И.П.Герасимов // Известия АН СССР, Сер. географ., 1975, № 5, стр. 13-25

183. Герасимов, И.П. Экологические проблемы в прошлой, настоящей и будущей географии мира / И.П.Герасимов М.: Наука, 1985, 247 с.

184. Piatetsky-Shapiro, G. Knowledge discovery in databases: 10 years after / G. Piatetsky-Shapiro // ACM SIGKDD Explorations Newsletter, Vol. 1, Issue 2 (January 2000), pp. 59 61

185. Баранов, Ю.Б. Геоинформатика. Толковый словарь основных терминов / Ю.Б.Баранов, А.М.Берлянт, Е.Г.Кошкарев и др. М.: ГИС-Ассоциация, 1999, 204 с.

186. Орлов, А.И. Прикладная статистика / А.И.Орлов М.: Экзамен, 2006, 672 с.

187. Кендалл, М. Многомерный статистический анализ и временные ряды / М.Кендалл, А.Стьюарт. М.: Наука, 1976. - 736 с.

188. Максимов, В. И. Аналитические основы применения когнитивного подхода при решении слабоструктурированных задач / В.И.Максимов, Е.К.Корноушенко //Труды ИЛУ, 1998. вып. 2., стр. 82 94

189. Черемных, C.B. Структурный анализ систем: IDEF-технологии / С.В.Черемных, И.О.Семенов, В.С.Ручкин М.: Финансы и статистика, 2001, 208 с.

190. Вайнштейн, Е.А. Концептуальные основы динамического моделирования устойчивого развития городов Севера России / Е.А.Вайнштейн, В.А.Путилов, В.В.Пушилин // Системы информационной поддержки регионального развития. Апатиты: КНЦ РАН, 1998, с. 6 - 13

191. Бржезовский, A.B. Концептуальный анализ вычислительных систем / А.В.Бржезовский, В.В.Фильчаков СПб: Изд. ЛИАП, 1991. - 78 с.