автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Разработка интеллектуальных компонентов системы поддержки принятия решений в области управления стоимостью

На правах рукописи

ЛОГУНОВ Дмитрий Викторович

РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ КОМПОНЕНТОВ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ОБЛАСТИ УПРАВЛЕНИЯ СТОИМОСТЬЮ

Специальность 05.13.10 -«Управление в социальных и экономических системах»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург - 2005

Работа выполнена в Северо-Западной академии государственной службы

Научный руководитель: доктор физико-математических наук,

профессор В.И. Клоков

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук,

профессор М.М. Нестеров кандидат технических наук, доцент А.Н. Рассказова

Ведущая организация: Калужский филиал Московского

государственного технического университета им. Н.Э. Баумана

Защита состоится

на заседании

Диссертационного Совета Д 502.007.02 по защитам диссертаций при Северо-Западной академии государственной службы по адресу: 199178, Санкт-Петербург, В.О., Средний проспект, дом 57

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке СЗАГС по адресу: 199004, Санкт-Петербург, В.О., 8-я линия, дом 61

Автореферат разослан

2005 года.

Ученый секретарь Диссертационного Совета, кандидат технических наук, старший научный сотрудник

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. В настоящее время в российскую практику управления внедряется одна из современных концепций менеджмента -концепция управления стоимостью, которая представляет собой процесс непрерывной максимизации стоимости компании (бизнеса).

Правильно организованное управление стоимостью означает, что все устремления компании, аналитические методы и приемы менеджмента направлены к одной общей цели: помочь компании максимизировать свою стоимость, строя процесс принятия решения на факторах стоимости. Под фактором стоимости понимается любая переменная, оказывающая значимое воздействие на стоимость бизнеса. В отличие от других концепций управления, концепция управления стоимостью обладает существенным преимуществом - у нее есть четкий критерий эффективности - стоимость бизнеса.

Исследования российского рынка программного обеспечения в области управления стоимостью показали, что современный менеджмент нуждается в принципиально новом инструменте поддержки принятия решений, позволяющем формализовать процесс оценки стоимости бизнеса и поднять принятие управленческих решений на более высокий качественный уровень.

Сложность разработки систем поддержки принятия решения в данной предметной области связана с тем фактом, что на эффективность бизнеса оказывает влияние огромное количество разнородных по своей природе факторов. Все большая роль в управлении отводится оценке воздействия на стоимость качественных факторов, в первую очередь, персонала, клиентуры, интеллектуальной собственности, ноу-хау, гудвилла, брендов, информационных технологий, системы управления. Данное воздействие не может быть оценено в рамках стандартных математических методов, а пренебрежение им в современных условиях грозит существенной потерей

эффективности менеджмента. Задачи подобного класса являются трудно формализуемыми. Они характеризуются необходимостью обработки качественных, нечетких и неполных знаний, отражающих субъективный взгляд эксперта на проблему, и решаются на основе методов искусственного интеллекта. Более того, концепция управления стоимостью предполагает, что в процесс принятия решений вовлекаются не только руководители подразделений, но и менеджеры низшего звена, что ужесточает требования к надежности и гибкости программного обеспечения и его интерфейсу, который должен быть максимально приближен к пользователю, т.е. должен поддерживать взаимодействие с человеком на естественном для него языке. Такой подход упрощает работу пользователя с системой и сводит к минимуму время на его обучение.

Таким образом, решаемые в диссертационной работе задачи исследования и разработки интеллектуальных систем поддержки принятия решений (ИСППР) в предметной области, связанной с управлением стоимостью, являются важными, актуальными и требуют своего решения.

Целью диссертации является разработка методов и алгоритмов для реализации интеллектуальных компонентов системы поддержки принятия решений в области управления стоимостью компании на основе факторов стоимости при неполных, неточных исходных данных, знаний о предметной области и качественных оценках эксперта, используя запросы, сформулированные в некотором подмножестве естественного языка.

Для достижения поставленной цели в диссертации решаются следующие основные задачи:

1. Разработка методов и алгоритмов создания интеллектуальных компонентов системы поддержки принятия решений по управлению стоимостью компании, работающей в условиях неопределенности.

2. Разработка и исследование методов, алгоритмов, способов представления и обработки знаний в интеллектуальных системах

(модели предметной области, базы данных и знаний для хранения и преобразования качественной и количественной информации, базы словарных статей и семантических ориентации для работы лингвистического процессора и т.д.).

3. Разработка методов и алгоритмов взаимодействия пользователь -система (естественно-языкового интерфейса пользователя).

4. Разработка комплекса инструментальных программных средств для реализации ИСППР в области управления стоимостью.

Научная новизна. В диссертации разработана методология построения интеллектуальных систем поиска решений в трудно формализуемой области управления стоимостью бизнеса, которая обеспечивает реализацию механизмов взаимодействия пользователь -система на основе нетрадиционных алгоритмов обработки естественноязыковых конструкций и описания предметной области; позволяет построить законченную модель формирования стоимости бизнеса, учитывающую всю значимую информацию (как качественную, так и количественную) и повысить эффективность принятия стратегических решений, следовательно, является существенным вкладом в развитие концепции управления стоимостью, искусственного интеллекта и проектирования сложных программных сред, расширяющих интеллектуальные возможности компьютерных систем.

На защиту выносятся следующие новые научные положения и результаты:

1. Методы представления и алгоритмы обработки качественных и количественных знаний и данных при проектировании интеллектуальной системы поддержки принятия решений в трудно формализуемой области - управление стоимостью бизнеса.

2. Методы и алгоритмы формирования трехслойной модели предметной области и модели факторов стоимости как части сложной модели предметной области.

3. Методы и алгоритмы построения элементов интеллектуального пользовательского интерфейса: лингвистического процессора на основе нетрадиционного семантически-ориентированного подхода, баз словарных статей, смысловых идентификаторов и семантических ориентации.

Практическая значимость результатов диссертационной работы определяется созданием комплекса программных инструментальных средств, повышающих эффективность обработки информации, в том числе в условиях неопределенности и позволяющих реализовать разработанные методы, модели и алгоритмы. Созданный комплекс инструментальных средств может служить как для исследований и обучения, так и для взаимодействия с другими программными средами посредством стандартных интерфейсов COM, DCOM с целью получения доступа к реальным разноформатным информационным базам. Предлагаемые модели, методы, алгоритмы и программные компоненты применены при решении конкретных задач для поддержки принятия управленческих решений - от стратегических (на уровне совета директоров) до повседневных оперативных решений менеджеров низшего звена, а также для ведения оценочной деятельности.

Достоверность научных положений, теоретических выводов и практических результатов, полученных в диссертационной работе, подтверждена результатами экспериментальной проверки разработанных методов и алгоритмов с использованием спроектированных программных средств и специальных тестовых задач.

Внедрение и реализация результатов работы. Диссертация является теоретическим обобщением научных исследований, проведенных автором в области управления стоимостью, искусственного интеллекта и разработки

естественно-языковых систем. Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе в филиале Северо-Западной академии государственной службы в г. Калуге по дисциплинам «Информационные технологии в управлении», «Оценка бизнеса».

Полученные в диссертации результаты внедрены в Калужском филиале Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана, Центре оценки и технических экспертиз Калужской торгово-промышленной палаты.

Практическое использование результатов диссертационной работы подтверждено актами о внедрении.

Подсистема • интеллектуального естественно-языкового

пользовательского интерфейса имеет свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ (РОСПАТЕНТ) № 2000610420.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на научных заседаниях кафедры «Компьютерные системы и сети» Калужского филиала МГТУ им. Н.Э. Баумана (Калуга, 2000-2003 г.г.), на региональной студенческой научно-практической конференции «Прогрессивные технологии и конструкции, механизация и автоматизация производственных процессов» (Калуга, 1999-2000 г.г.), на итоговой научно-методической конференции «Совершенствование системы государственного и муниципального управления в РФ и ее регионах» (Санкт-Петербург, 2002 г.), на региональной научно-практической конференции «Актуальные проблемы управления социально-экономическими процессами в регионе» (Калуга, 2000-2002 г.г.), на 1-ой Российской конференции молодых ученых по математическому моделированию (Калуга, 2000 г.), на международной конференции «Практика подготовки менеджеров: опыт и проблемы» (Калуга, 2005 г.)

Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 основных работ, включая авторское свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ (Роспатент).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем работы 153 страницы с рисунками и таблицами.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована важность и актуальность исследуемой в диссертации темы, сформулирована цель и основные положения, выносимые на защиту, определена научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе рассматриваются общие вопросы концепции управления стоимостью и принципы создания систем поддержки принятия решений.

Управление стоимостью - это непрерывный процесс, направленный на качественное улучшение стратегических и оперативных решений на всех уровнях организации за счет концентрации общих усилий на ключевых факторах стоимости.

Рассмотрены сферы применения концепции, этапы ее разработки и внедрения. Грамотное внедрение концепции управления дает ощутимый экономический эффект: в розничной торговле бытовыми товарами увеличение потенциальной стоимости бизнеса достигает 30-40%, в банковском деле - более 124%, а в телекоммуникациях - 240% и выше.

Даны рекомендации по выбору факторов стоимости и организации моделей факторов стоимости.

Представлен обзор и анализ современных проблем в области проектирования интеллектуального программного обеспечения, расширяющего возможности компьютерных систем при решении трудно формализуемых задач, к которым относится и управление стоимостью.

Отмечаются характерные особенности трудно формализуемых задач: неполнота и неточность исходных знаний о проблеме, по которой принимается решение; высокая вычислительная сложность получения

результата; необходимость коррекции и введения дополнительной информации во время формирования решения при активном участии лица, принимающего решение (ЛПР). Перечисленные особенности не позволяют использовать для решения таких задач строгие алгоритмические методы и модели и, следовательно, требуют привлечения подходов и методов из области искусственного интеллекта.

Основными компонентами ИСППР являются базы знаний, содержащие эвристические знания (формализованное описание предметной области, лингвистические переменные, правила формирования решения и т.д.), базы данных, хранящие фактуальную информацию, интерпретатор (машину логического вывода), который на основе входных данных, баз знаний, баз данных формирует решение задачи и лингвистический процессор для организации интеллектуального интерфейса ЛПР — система (рис. 1).

Рис. 1. Основные компоненты ИСППР

Приведен обзор методов представления знаний в ИСППР: семантические сети, логические подходы, фреймовые, продукционные,

гибридные модели; проведен сравнительный анализ и сделан вывод о целесообразности применения конкретных методов в выбранной проблемной области; рассмотрены особенности формирования нечетких баз знаний, методов и алгоритмов нечетких выводов. Проведенные исследования основаны на работах российских и зарубежных ученых, таких как ДА Поспелов, Э.В. Попов, Т. Виноград, ЭА Трахтенгерц., Л. Заде, АС. Нариньяни., М. Минский, М. Винер, Ф. Розенблатт, Ю.Ф. Тельнов, А.Г. Грязнова, М.А Федотова, Р. Каплан, Д. Нортон и др.

На базе проведенного обзора и анализа методик управления стоимостью и создания ИСППР сформулирована цель исследования и основные задачи, решением которых она достигается.

Вторая глава посвящена вопросам организации баз знаний, баз данных, разработки модели предметной области и модели хранилища данных как основных компонентов интеллектуальной системы поддержки принятия решений по управлению стоимостью.

Наиболее сложной представляется проблема организации модели предметной области. На начальном этапе разработки исследуется предметная область и реализуется ее концептуальная модель, т.е. определяются факторы стоимости, характерные для данного предприятия, взаимосвязи между ними и степень их влияния на результирующий показатель - стоимость бизнеса. После чего строится концептуальная модель предметной области, представляющая собой иерархическую модель факторов стоимости. На этапе построения концептуальной модели предметной области создается целостное и системное описание используемых знаний, отражающее сущность функционирования проблемной области.

Модель предметной области является основным элементом любой ИСППР. Она участвует практически во всех процессах ИСППР, начиная от поддержки принятия решений, трансляции естественно-языковых запросов пользователя, заканчивая объяснением полученных результатов и

получением справочного материала по теме предметной области. Поэтому от способа реализации модели предметной области зависит эффективное функционирование всей ИСППР в целом.

Исходя из

требований, предъявляемых к модели предметной области, а именно: максимально полное

описание предметной области, простота

редактирования, высокая скорость принятия

решений, минимальная коррекция модели при изменении исходных данных, была разработана трехслойная МПО,

совмещенная с моделями баз данных и знаний. Непосредственно в

процессе принятия

решения участвуют два слоя МПО

концептуальный и слой описания данных,

гипертекстовый слой используется при объяснении полученного решения и как справочно-теоретический структурированный материал (рис. 2).

МПО представлена модернизированной фреймовой сетью, каждый фрейм которой описывает отдельный фактор стоимости.

Структура фрейма (рис. 2):

Fr={ID, DEF, GTXT, REZ, RULES, RI...R11},

где ID - слот-идентификатор фрейма, отражающий его местоположение в концептуальной иерархии и принадлежность одному из трех слоев

DEF - описание концепта с указанием идентификаторов словарных статей для работы лингвистического процессора,

GTXT - гипертекстовый слот, содержащий распределенный по фреймам справочно-теоретический материал в виде гипертекста и принадлежащий одновременно двум слоям МПО. Данные слоты являются точками пересечения слоев

REZ - слот, в который помещается результат работы машины логического вывода для продукционных правил слота

- слот, содержащий четкие или нечеткие продукционные правила для получения результата в текущем фрейме,

- ссылки на фреймы следующего уровня концептуальной

иерархии. -

Фреймы гипертекстового слоя (слоя справочной системы) схожи с фреймами концептуального уровня, но в них отсутствуют некоторые слоты.

Фреймы слоя описания данных в ссылочных слотах содержат указатели на расположение реальных данных в оперативной части хранилища данных. По сути этот слой - модели баз данных и знаний, совмещенные с МПО.

На следующем этапе проектирования определяется структура и содержание хранилища данных, которое представляет собой совокупность баз данных и знаний, необходимых для работы системы, а также средства приведения разноформатной входной информации к внутреннему формату ИСППР.

Хранилище данных состоит из 2-частей: архивной и оперативной (рис. 3).

В оперативную часть помещаются базы, необходимые для функционирования системы в текущей сессии. Сюда входят базы субъективных лингвистических переменных конкретного лица, принимающего решения, базы экспертных оценок (нечеткие продукционные базы знаний), базы финансовых и бухгалтерских показателей предприятия, базы экономических показателей средних по отрасли, база данных словарных статей для работы лингвистического процессора, базы знаний, содержащие продукционные правила процесса оценки и т.д. Именно на базы в оперативной части настроены указатели моделей баз данных и баз знаний В архивной части хранятся базы, приведенные в единый внутренний формат ИСППР для будущих оценок или с целью накопления ретроспективного материала для проведения статистических исследований.

Включение в МП О моделей баз данных и знаний позволяет при изменении структуры источников данных не перестраивать полностью МПО, изменения коснутся только самых нижних концептуальных уровней, отвечающих за привязку к элементам хранилища данных.

Исходные данные собираются из специализированных баз данных, поставляемых ограниченным количеством российских и иностранных информационных агентств (Ведомости, СКРИН, ИНТЕРФАКС, Value Line и др.), аккумулируются на собственном интернет-ресурсе, где они преобразуются в формат ИСППР для загрузки и использования в процессе принятия решений. Обновление баз происходит постоянно, чем достигается высокий уровень достоверности и актуальности данных.

В третьей главе решаются проблемы взаимодействия пользователь-система.

В последнее время все чаще при проектировании интерфейсов пользователя используются методы и технологии искусственного интеллекта (интеллектуальные интерфейсы). Особое распространение получили интеллектуальные интерфейсы, поддерживающие общение пользователь -система на некотором подмножестве естественного языка - ограниченном естественном языке.

Приведен сравнительный анализ традиционных интерфейсов пользователя (интерфейсы с формальным языком запроса, с графическим построением запросов, интерфейсы, основанные на заполнении форм запросов и т.д.) с естественно-языковыми интерфейсами.

Подчеркнуты преимущества естественно-языковых интерфейсов: минимальная предварительная подготовка пользователя, простота задания запросов, т.к. используются привычные для человека естественно-языковые конструкции, быстрота формирования запроса (отсутствует стадия формального запроса) и т.д.

К трудностям проектирования естественно-языковых интерфейсов 01 носят отсутствие формальной модели представления естественного языка, что делает процесс анализа естественно-языкового запроса и реализацию лингвистического процессора задачами трудно формализуемыми, а удовлетворительный результат - труднодостижимым, а иногда и вовсе недостижимым; естественно-языковой запрос содержит качественные

субъективные оценки ЛПР, в результате чего возникает необходимость работы с неоднозначными и недостоверными данными, чего не бывает при использовании традиционных интерфейсов и т.д.

Рассмотрены различные технологии автоматического анализа естественно-языковых конструкций: системы, основанные на шаблонах, синтаксически-ориентированные системы, системы с семантической грамматикой, с промежуточным языком запросов и системы семантически-ориентированные.

В результате сравнительного анализа для реализации естественноязыкового интерфейса был выбран семантически-ориентированный подход, альтернативный сложившимся традиционным подходам, которые за десятки лет своего развития «от синтаксиса» так и не решили вопрос понимания естественного языка. Суть семантически-ориентированного подхода в том, что лексическим единицам естественно-языкового запроса приписываются определенные семантические классы, выражающие смысл данной текстовой единицы в охватываемом регистре языка, кроме того, семантические классы имеют в качестве атрибутов семантическую ориентацию на конкретный элемент МПО. В процессе анализа выявляются те комбинации семантических классов, которые в запросе имеют смысл более крупных семантических структур, таким образом, осуществляется процесс построения дерева запроса снизу-вверх.

Разработан лингвистический процессор на основе семантически-ориентированного подхода, транслирующий естественно-языковой запрос лица, принимающего решение, во внутренний формальный язык «условий-целей» для работы машины логического вывода и поиска множества решений; разработаны алгоритмы анализа ограниченного естественного языка и словокомплексов, база словарных статей, содержащая информацию о текстовых единицах (основы, аффиксы, смысловые идентификаторы и т.д.) и о возможности их участия в образовании словокомплексов.

Рис. 4. Основные этапы работы лингвистического процессора.

Основные этапы работы лингвистического процессора с привязкой к информационным базам показан на рис. 4.

Выбранный подход основан на законах регистра языка, а не языка в целом, что позволяет анализировать естественно-языковые запросы на нескольких языках, причем в рамках одного и того же естественноязыкового интерфейса.

В четвертой главе предложена архитектура ИСППР, включающая три основные подсистемы: подсистему приобретения и накопления знаний, подсистему поиска решений на основе знаний системы о проблемной области, интеллектуальную справочную систему, а также интеллектуальный пользовательский естественно-языковой интерфейс, обеспечивающий взаимодействие ЛПР с системой (рис. 5).

Разработан комплекс инструментальных средств, обеспечивающий функционирование ИСППР в соответствии с созданной методологией и алгоритмами: среда визуального проектирования многослойных моделей предметной области, инструментальная среда проектирования и проверки работоспособности лингвистического процессора.

Разработаны тестовые наборы входящих предложений на ограниченном русском языке для оценки работы лингвистического процессора в выбранной предметной области (управление стоимостью).

Реализованная ИСППР легко интегрируется с общеизвестными и широко распространенными офисными продуктами (Microsoft Word, Microsoft Excel). Для удобства зарегистрированных пользователей создан интернет-ресурс с отраслевыми обзорами, рейтингами предприятий, их финансовыми показателями и другими данными, необходимыми для принятия адекватных управленческих решений. Организован центр загрузки, откуда можно получить уже готовые модели для конкретных отраслей, тем самым, сильно упростить создание собственной МПО на основе факторов стоимости.

С внедрением ИСППР руководители и менеджеры предприятий получают полное представление о том, как создается стоимость бизнеса и от каких ключевых факторов она зависит. В результате существенно повышается качество принимаемых управленческих решений. К тому же принятие решений осуществляется не только по узкому набору производственных и финансовых показателей, а по всей совокупности факторов стоимости бизнеса, что увеличивает эффективность управления в среднем на 15-20 процентов.

Накопленный опыт решения задач по проектированию интеллектуальных компонентов ИСППР позволяет наметить пути дальнейшего совершенствования разработанных и исследованных в диссертации методов и алгоритмов с целью их дальнейшего внедрения при управлении в социально-экономических системах.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В рамках диссертационной работы проведено теоретическое обобщение и получено решение важной научно-технической проблемы создания методологической базы, моделей, методов, алгоритмов и инструментальных средств интеллектуальной системы поддержки принятия решений нового типа, обеспечивающей адаптацию и модификацию баз знаний к проблемной среде с учетом неопределенности исходной информации.

Разработанная ИСППР позволила построить законченную модель формирования стоимости бизнеса, учитывающую всю значимую информацию (значимые факторы стоимости). В рамках модели может быть описана как количественная, так и качественная информация, что позволяет полноценно учесть роль человека, технологий и систем управления в процессе создания стоимости.

Основные результаты работы заключаются в следующем:

1. Разработан лингвистический процессор на основе нетрадиционного семантически-ориентированного подхода, предложены методы и алгоритмы разбора естественно-языковых конструкций на основе спроектированной совмещенной модели предметной области, данных и гипертекста; разработана база словарных статей, словокомплексов и семантических ориентации.

2. Разработана новая трехслойная концептуальная модель предметной области на основе модифицированной фреймовой сети, позволяющая максимально полно описать как создается стоимость бизнеса и от каких ключевых факторов она зависит.

3. Разработана инструментальная среда визуального проектирования многослойных моделей предметной области, позволяющая проектировать фреймовые слои, а затем объединять их в единую

семантическую структуру посредством нахождения точек их пересечения.

4. Разработаны базы знаний на основе продукционной модели, позволяющие хранить и делать выводы на экспертных знаниях в условиях неопределенности.

5. Разработан комплекс инструментальных средств, реализующий рассмотренные в диссертации подходы, методы и алгоритмы для формализации процесса принятия решений в области управления стоимостью.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Логунов, Д.В. Использование ограниченного естественного языка для создания запросов к базам данных// Прогрессивные технологии и конструкции, механизмы и автоматизация производственных процессов/ Региональная студенческая конференция.- (Секция «Информатика»): Тезисы докладов.- Калуга, 1999. -56 с.

2. Логунов, Д.В. Интеллектуальный интерфейс пользователя, использующий естественный язык/ Тезисы докладов 1-ой Российской конференции молодых ученых по математическому моделированию.-М: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2000. - 276 с.

3. Логунов, Д.В. Повышение производительности труда пользователей вычислительной техники в системе государственной службы// Актуальные проблемы управления социально-экономическими процессами в регионе/ Тезисы докладов региональной научно-практической конференции.- Калуга, 2000. -248 с.

4. Логунов, Д.В. Системы, понимающие естественный язык// Актуальные проблемы экономики и управления и пути их решения в современных условиях/ Тезисы докладов III ежегодной региональной

научно-практической конференции аспирантов и студентов - Калуга, 2000. -273 с.

5. Логунов, Д.В. Интеграция интеллектуального интерфейса пользователя для работы с базами данных с пакетом Microsoft Office// Прогрессивные технологии и конструкции, механизмы и автоматизация производственных процессов/ Региональная студенческая конференция.- (Секция «Информатика»): Тезисы докладов.- Калуга, 2000. - 48 с.

6. Логунов, Д.В. Проектирование сложных систем (разработка интеллектуального интерфейса)// Интеллектуальные системы и технологии: научная сессия МИФИ-2002/ Сборник научных трудов - В 14 т.- Т.З.- М: МИФИ, 2002. - 216 с.

7. Логунов Д.В. Построение интегрированной экспертной системы для поддержки начальных этапов проектирования корпоративных сетей// Совершенствование системы государственного и муниципального управления в РФ и ее регионах/ Сб. тезисов итоговой научно-практической конференции СЗАГС. - СПб.: Издательство СЗАГС,2002.-282с.

8. «Интеллектуальный пользовательский интерфейс для организации запросов к базам данных на ограниченном русском языке (ЭКСПЕРТ)»// Российская Федерация. Российское агентство по патентам и товарным знакам (Роспатент). Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2000610420.- М., 2002. (25 мая 2002)

9. Логунов, Д.В. Принципы разработки интеллектуальных интерфейсов// Новые информационные технологии: Материалы пятого научно-практического семинара,- М., Московский государственный институт электроники и математики, 2002. - 242с.

10. Логунов, Д.В. Разработка интеллектуальных компонентов для поддержки принятия решений в экономических системах//

Интеллектуальные системы и технологии: Научная сессия МИФИ-2003/ Сборник научных трудов.- В 14 томах.- Т.З.- М.: МИФИ, 2003. - 216 с.

11. Логунов, Д.В. Разработка инструментария, повышающего эффективность принятия стратегических решений в области управления стоимостью// Практика подготовки менеджеров: опыт и проблемы/ Сб. докладов научно-практической международной конференции.- В 2 т.- Т.2.- Калуга: ИД Эйдос, 2005. - 294 с.

Подписано в печать 22.06.2005 г.

Формат 60 х 84 1/16. Объем 1,5 п.л. Тираж 100 экз. Заказ № С-142

Оперативная полиграфия Калугастата г. Калуга, ул. Марата, д.7 тел. 74-87-03

/ h»t

* СлЫНН/ЫЪ* 'O j

15 ИЮЛ 2005 ; tf™ 1115

'^i -I J "

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ УПРАВЛЕНИЯ СТОИМОСТЬЮ И ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.

1.1. Концепция управления стоимостью.

1.1.1. Основные положения концепции управления стоимостью.

1.1.2. Системы факторов стоимости.

1.1.3. Этапы внедрение системы управления стоимостью.

1.2. Проектирование интеллектуальных систем поддержки приянятия решений.

1.2.1. Особенности и признаки интеллектуальности информационных систем.

1.2.2. Проблемы проектирования интеллектуальных систем поддержки принятия решений (ИСППР).

1.2.3. Подходы к решению трудно формализуемых задач.

1.2.4. Основные интеллектуальные компоненты ИСППР.

1.2.5. Методы представления знаний в ИСППР.

1.2.6. Методы логического вывода в системах, основанных на знаниях.

1.2.7. Интеллектуальный пользовательский интерфейс.

Выводы.

2. ОРГАНИЗАЦИЯ БАЗ ЗНАНИЙ В ИСППР.

2.1. Идентификация проблемной области.

2.2. Построение концептуальной модели предметной области.

2.3. Разработка трехслойной модели предметной области.

2.3.1. Концептуальный слой.

2.3.2. Слой описания данных.

2.3.3. Гипертекстовый слой.

2.3.4. Общая структура МПО.

2.4. Организация хранилища данных.

2.4.1. Формирование нечетких баз знаний.

2.4.2. Структура баз данных.

2.4.3. Учет субъективных предпочтений пользователей ИСППР.

ВЫВОДЫ.

3. РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ИНТЕРФЕЙСА В ИСППР. 94 2.5. Сравнительный анализ ЕЯ-интерфейсов и традиционных интерфейсов пользователь-система.

2.5.1. Интерфейсы с формальным языком запросов.

2.5.2. Интерфейсы с графическим построением запросов.

2.5.3. Интерфейсы, основанные на заполнении форм запросов.

2.5.4. Преимущества и недостатки ЕЯ-интерфейсов.

2.6. Критерии качества ЕЯ-интерфейсов.

2.7. Критерии стоимости построения и сопровождения ЕЯ-интерфейса.

2.8. Основные составные части ЕЯ-интерфейса.

2.9. Подходы к анализу ЕЯ-запросов.

2.9.1. Системы, основанные на шаблонах.

2.9.2. Синтаксически-ориентированные системы.

2.9.3. Системы с семантической грамматикой.

2.9.4. Системы с промежуточным языком запросов.

2.9.5. Семантически-ориентированный подход.

2.10. Структура базы словарных статей.

2.11. Основные этапы работы JI-процессора.

2.12. Пример разбора ЕЯ-предложения.

2.13. Качество понимания ЕЯ-запросов.

ВЫВОДЫ.

4. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОЙ СРЕДЫ ИСППР ПО УПРАВЛЕНИЮ СТОИМОСТЬЮ КОМПАНИИ.

2.14. Обзор промышленных инструментальных средств поддержки принятия решений в области управления стоимостью. 120 2.15. Структура комплекса инструментальных средств для реализации основных интеллектуальных компонентов ИСППР в области управления стоимостью.

2.15.1. Программная среда проектирования онтологии, трехслойной МПО и баз знаний.

2.15.2. Программная среда разработки ЕЯ-интерфейса.

2.15.3. Особенности реализации клиент-серверной технологии в ИСППР.

ВЫВОДЫ.

В настоящее время в российскую практику управления внедряется одна из современных концепций менеджмента - концепция управления стоимостью, которая представляет собой процесс непрерывной максимизации стоимости компании (бизнеса).

Правильно организованное управление стоимостью означает, что все устремления компании, аналитические методы и приемы менеджмента направлены к одной общей цели: помочь компании максимизировать свою стоимость, строя процесс принятия решения на факторах стоимости. Под фактором стоимости понимается любая переменная, оказывающая значимое воздействие на стоимость бизнеса. В отличие от других концепций управления, концепция управления стоимостью обладает существенным преимуществом - у нее есть четкий критерий эффективности - стоимость бизнеса.

Исследования российского рынка программного обеспечения в области управления стоимостью показали, что современный менеджмент нуждается в принципиально новом инструменте поддержки принятия решений, позволяющем формализовать процесс оценки стоимости бизнеса и поднять принятие управленческих решений на более высокий качественный уровень.

Сложность разработки систем поддержки принятия решения в данной предметной области связана с тем фактом, что на эффективность бизнеса оказывает влияние огромное количество разнородных по своей природе факторов. Все большая роль в управлении отводится оценке воздействия на стоимость качественных факторов, в первую очередь, персонала, клиентуры, интеллектуальной собственности, ноу-хау, гудвилла, брендов, информационных технологий, системы управления. Данное воздействие не может быть оценено в рамках стандартных математических методов, а пренебрежение им в современных условиях грозит существенной потерей эффективности менеджмента. Задачи подобного класса являются трудно формализуемыми. Они характеризуются необходимостью обработки качественных, нечетких и неполных знаний, отражающих субъективный взгляд эксперта на проблему, и решаются на основе методов искусственного интеллекта. Более того, концепция управления стоимостью предполагает, что в процесс принятия решений вовлекаются не только руководители подразделений, но и менеджеры низшего звена, что ужесточает требования к надежности и гибкости программного обеспечения и его интерфейсу, который должен быть максимально приближен к пользователю, т.е. должен поддерживать взаимодействие с человеком на естественном для него языке. Такой подход упрощает работу пользователя с системой и сводит к минимуму время на его обучение.

Таким образом, решаемые в диссертационной работе задачи исследования и разработки интеллектуальных систем поддержки принятия решений (ИСППР) в предметной области, связанной с управлением стоимостью, являются важными, актуальными и требуют своего решения.

Целью диссертации является разработка методов и алгоритмов для реализации интеллектуальных компонентов системы поддержки принятия решений в области управления стоимостью компании на основе факторов стоимости при неполных, неточных исходных данных, знаний о предметной области и качественных оценках эксперта, используя запросы, сформулированные в некотором подмножестве естественного языка.

Для достижения поставленной цели в диссертации решаются следующие основные задачи:

1. Разработка методов и алгоритмов создания интеллектуальных компонентов системы поддержки принятия решений по управлению стоимостью компании, работающей в условиях неопределенности.

2. Разработка и исследование методов, алгоритмов, способов представления и обработки знаний в интеллектуальных системах (модели предметной области, базы данных и знаний для хранения и преобразования качественной и количественной информации, базы словарных статей и семантических ориентаций для работы лингвистического процессора и т.д.).

3. Разработка методов и алгоритмов взаимодействия пользователь -система (естественно-языкового интерфейса пользователя).

4. Разработка комплекса инструментальных программных средств для реализации ИСППР в области управления стоимостью.

Научная новизна. В диссертации разработана методология построения интеллектуальных систем поиска решений в трудно формализуемой области управления стоимостью бизнеса, которая обеспечивает реализацию механизмов взаимодействия пользователь -система, на основе нетрадиционных алгоритмов обработки естественноязыковых конструкций и описания предметной области; позволяет построить законченную модель формирования стоимости бизнеса, учитывающую всю значимую информацию (как качественную, так и количественную) и повысить эффективность принятия стратегических решений, следовательно, является существенным вкладом в развитие концепции управления стоимостью, искусственного интеллекта и проектирования сложных программных сред, расширяющих интеллектуальные возможности компьютерных систем.

На защиту выносятся следующие новые научные положения и результаты:

1. Методы представления и алгоритмы обработки качественных и количественных знаний и данных при проектировании интеллектуальной системы поддержки принятия решений в трудно формализуемой области - управление стоимостью бизнеса;

2. Методы и алгоритмы формирования трехслойной модели предметной области и модели факторов стоимости как части сложной модели предметной области;

3. Методы и алгоритмы построения элементов интеллектуального пользовательского интерфейса: лингвистического процессора на основе нетрадиционного семантически-ориентированного подхода, баз словарных статей, смысловых идентификаторов и семантических ориентаций.

Практическая значимость результатов диссертационной работы определяется созданием комплекса программных инструментальных средств, повышающих эффективность обработки информации, в том числе в условиях неопределенности и позволяющих реализовать разработанные методы, модели и алгоритмы. Созданный комплекс инструментальных средств может служить как для исследований и обучения, так и для взаимодействия с другими программными средами посредством стандартных интерфейсов СОМ, ОСОМ с целью получения доступа к реальным разноформатным информационным базам. Предлагаемые модели, методы, алгоритмы и программные компоненты применены при решении конкретных задач для поддержки принятия управленческих решений - от стратегических (на уровне совета директоров) до повседневных оперативных решений менеджеров низшего звена, а также для ведения оценочной деятельности.

Достоверность научных положений, теоретических выводов и практических результатов, полученных в диссертационной работе, подтверждена результатами экспериментальной проверки разработанных методов и алгоритмов с использованием спроектированных программных средств и специальных тестовых задач.

Внедрение и реализация результатов работы. Диссертация является теоретическим обобщением научных исследований, проведенных автором в области управления стоимостью, искусственного интеллекта и разработки естественно-языковых систем. Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе в филиале Северо-Западной академии государственной службы в г. Калуге по дисциплинам «Информационные технологии в управлении и экономике», «Оценка бизнеса».

Полученные в диссертации результаты внедрены в Калужском филиале

Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана, Центре оценки и технических экспертиз Калужской торгово-промышленной палаты, в компании «Файнарт-аудит».

Практическое использование результатов диссертационной работы подтверждено актами о внедрении.

Подсистема интеллектуального естественно-языкового пользовательского интерфейса имеет свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ (РОСПАТЕНТ) № 2000610420.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на научных заседаниях кафедры «Компьютерные системы и сети» Калужского филиала МГТУ им. Н.Э. Баумана (Калуга, 2000-2003 г.г.), на региональной студенческой научно-практической конференции «Прогрессивные технологии и конструкции, механизация и автоматизация производственных процессов» (Калуга, 1999-2000 г.г.), на итоговой научно-методической конференции «Совершенствование системы государственного и муниципального управления в РФ и ее регионах» (Санкт-Петербург, 2002 г.), на региональной научно-практической конференции «Актуальные проблемы управления социально-экономическими процессами в регионе» (Калуга, 2000-2002 г.г.), на 1-ой Российской конференции молодых ученых по математическому моделированию (Калуга, 2000 г.), на международной конференции «Практика подготовки менеджеров: опыт и проблемы» (Калуга, 2005 г.)

Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 основных работ, включая авторское свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ (Роспатент).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем работы 153 страницы с рисунками и таблицами.

Основные результаты работы заключаются в следующем:

1. Разработан лингвистический процессор на основе нетрадиционного семантически-ориентированного подхода, предложены методы и алгоритмы разбора естественно-языковых конструкций на основе спроектированной совмещенной модели предметной области, данных и гипертекста; разработана база словарных статей, словокомплексов и семантических ориентаций.

2. Разработана новая трехслойная концептуальная модель предметной области на основе модифицированной фреймовой сети, позволяющая максимально полно описать как создается стоимость бизнеса и от каких ключевых факторов она зависит.

3. Разработана инструментальная среда визуального проектирования многослойных моделей предметной области, позволяющая проектировать фреймовые слои, а затем объединять их в единую семантическую структуру посредством нахождения точек их пересечения.

4. Разработаны базы знаний на основе продукционной модели, позволяющие хранить и делать выводы на экспертных знаниях в условиях неопределенности.

5. Разработан комплекс инструментальных средств, реализующий, рассмотренные в диссертации подходы, методы и алгоритмы для формализации процесса принятия решений в области управления стоимостью.

Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе в филиале Северо-Западной академии государственной службы в г. Калуге по дисциплинам «Информационные технологии в управлении и экономике», «Оценка бизнеса». Система работает в локальной вычислительной сети с двумя выделенными серверами, 150 клиентскими машинами, четырнадцатью 100-мегабитными концентраторами.

Полученные в диссертации результаты внедрены в Калужском филиале Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана, Центре оценки и технических экспертиз Калужской торгово-промышленной палаты, компании «Файнарт-аудит» и др.

Подсистема интеллектуального естественно-языкового пользовательского интерфейса имеет свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ (РОСПАТЕНТ) № 2000610420.

Практическое использование результатов диссертационной работы подтверждено актами о внедрении, которые представлены в приложении 1.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В рамках диссертационной работы проведено теоретическое обобщение и получено решение важной научно-технической проблемы создания методологической базы, моделей, методов, алгоритмов и инструментальных средств интеллектуальной системы поддержки принятия решений нового типа, обеспечивающей адаптацию и модификацию баз знаний к проблемной среде с учетом неопределенности исходной информации.

Разработанная ИСППР позволила построить законченную модель формирования стоимости бизнеса, учитывающую всю значимую информацию (значимые факторы стоимости). В рамках модели может быть описана как количественная, так и качественная информация, что позволяет полноценно учесть роль человека, технологий и систем управления в процессе создания стоимости.

1. Bauer P., Nouak S., Winkler R. A brief course in fuzzy logic and fuzzy control. // Intelligent CAD -Amsterdam: Elsevier Science Publishers -1996

2. Moser J.G. Integration of artificial intelligence and simulation in comprehensive decision support systems // Simulation. -V.47.-№6.-1992.

3. Yoshikawa H. General design theory as a formal theory of design //Intelligent CAD //Ed. by H.Yoshikawa, D. Gorsard. -Amsterdam: Elsevier Science Publishers. -1999.

4. Averkin A.N. Expert Oriented Fuzzy Logic's Acquisition in Soft Computing System // Труды Международного семинара "Мягкие вычисления-96". -Казань. КГТУ.-1996.-С. 15-19.

5. Алехин Б.И. Рынок ценных бумаг. Введение в фондовые операции. М.: Финансы и статистика, 1991

6. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Компьютерная поддержка изобретательства. М.: Машиностроение. -1998.

7. Арлазаров В.Л., Журавлев Ю.И., Ларичев О.И., Лохин В.М., Макаров И.М., Рахманкулов В.З., Финн В.К. Теория и методы создания интеллектуальных компьютерных систем // Информационные технологии и вычислительные системы. -1998. -№1.

8. Бурков В.И., Новиков В.А. Введение в теорию активных систем. -М.:ИПУ. -1996.

9. Бутенко Д.В., Вагин В.Н., Головина Е.Ю., Еремеев А.П., Курейчик В.М и др. Зачем нужны нетрадиционные логики в интеллектуальных САПР? //Новости искусственного интеллекта. -№3. -2000.

10. В.В. Корнеев, А.Ф. Гареев, С.В. Васюин, В.В. Райх. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации.- М.: Издательство Нолидж, 2001.-496 с.

11. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. -М.: Наука, 1988.

12. Вагин В.Н., Федотов А.А., Фомина М.В. Методы извлечения иобобщения информации в больших базах данных // Известия РАН.: Теория и системы управления. -1999. -№5.

13. Валькман Ю.Р. Интеллектуальные технологии исследовательского проектирования. -Киев.: Port-Royal. -1998.

14. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Р. Базы знаний интеллектуальных систем. -СПб.: Питер. -2000.

15. Герман О.В. Введение в теорию экспертных систем и обработку знаний.-Минск.: Из-во "ДизайнПро". -1995.

16. Гладун В.П. Процессы формирования новых знаний. София: СД "Педагог". -1994.

17. Гофман В.Э., Хомоненко А.Д. Delphi 6.- СПб.: БХВ-Петербург, 2001.1152 с.

18. Гофман В.Э., Хомоненко А.Д. Работа с базами данных в Delphi.- СПб.: БХВ-Петербург, 2000.- 672 с.

19. Григорьев В.В. Оценка предприятия: теория и практика. М. : ИНФРА -М, 1997.

20. Еремеев А.П. Экспертные модели и методы принятия решений. -М.: МЭИ,-1995.

21. Забежайло М.И. Data mining and knowledge discovery in database: предметная область, задачи, методы и инструменты // Сб. Трудов КИИ-98. -Пущино.-1998.

22. Загорулько Ю., Кононенко И., Попов И. Экспериментальная система понимания метеорологических телеграмм. // Труды международного семинара Диалог-99 по компьютерной лингвистике и ее приложениям., том 2, с. 51-вв.

23. Заде J1. Понятие лингвистической переменной и его применение кпринятию приближённых решений / Пер. с англ. -М.:Мир. -1976.

24. Интер-Эксперт. Команды системы: руководство пользователя.-Калинин: "Центрпрограммсистем", 1989.- 189 с.

25. Искусственный интеллект. Справочник. Модели и методы. Кн.2. Под ред. проф. Поспелова Д.А. М: Радио и связь. 1990. -303 с.

26. Искусственный интеллект. Справочник. Программные и аппаратные средства. Кн.З. Под ред. проф. Захарова В.Н., проф. Хорошевского В.Ф. М: Радио и связь.1990, с.287.

27. Искусственный интеллект. Справочник. Системы общения и экспертные системы. Кн.1. Под ред. проф. Попова Э.В. М: Радио и связь.1990.

28. Каплан Р., Нортон Д. Система сбалансированных показателей. М.: Финансы и статистика, 1998.

29. Ковалев А.Г. Как оценить имущество предприятия. М.: Финстатинформ, 1996.

30. Колмогоров А.Н. О представлении непрерывных функций нескольких переменных в виде суперпозиций непрерывных функций одного переменного и сложения //Докл.АН СССР, 1957, т.114, №5, с.953-956.

31. Комарцова Л.Г. Использование нейросетевых методов для решения задач проектирования вычислительных систем (монография). Научное издание. -М.: Из-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. -2000.

32. Комарцова Л.Г. Методы и модели в системах поддержки принятия решений на начальном этапе проектирования распределенных вычислительных систем // Труды Международной конф. "Ьуар-2001", поев, памяти Ляпунова А.А.-Новосибирск: СО РАН. -2001. -С.292-297.

33. Комарцова Л.Г. Перспективы использования новых технологий проектирования // Информационные технологии в проектировании и производстве. -Научно-техн. журнал.: ГУП "ВИМИ".-М.-2000.-№1.-С. 34-38.

34. Комарцова Л.Г. Роль новых информационных технологий в развитии интеллектуальных САПР // Труды международной конференции САО/САМ/РВМ-2002. -М: Институт проблем управления им. В.А.

35. Трапезникова РАН. -2002. -С.47-58.

36. Комарцова Л.Г. Совершенствование методики активного программного моделирования на этапе структурного проектирования ЦВМ. Автореферат диссертации на соискание уч. ст. к.т.н. -М. МЭИ., 1975.

37. Комарцова Л.Г., Максимов A.B. Нейрокомпьютеры. -М.: Из-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. -2002.

38. Комарцова Л.Г., Солодовников А.Ю. Нечеткий вывод в системах поддержки проектирования корпоративных сетей // Информационные технологии. М.: Машиностроение. - 2003. №2.

39. Корячко В.П., Курейчик В.М., Норенков И.П. Теоретические основы САПР. -М.: Энергоатомиздат. 1987.

40. Краснощеков П.С., Федоров В.В., Флеров Ю.А. Элементы математической теории принятия проектных решений // Автоматизация проектирования. 1997. - №1. -С.5-23.

41. Клоков В.И., Рассказова А.Н. Система контроля и управления стоимостью, основанная на доходности инвестиционного потока. // Финансовый менеджмент, №6, 2003, с. 3-23

42. Лаврухина Н.В., Кручинин И.А., Коробкин Ю.И. Оценка бизнеса (анализ и оценка действующего предприятия): Учебно-практическое пособие.- М.: МЭСИ, 2000.-85 с.

43. Ларичев О.И. и др. Новые возможности компьютерного обучения. //

44. Вестник РАН. -1999. -Т.69. -№2.

45. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. М. Наука. 1987.

46. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. -М.: Наука. 1987.

47. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. — М.: Логос. -2002.

48. Лимитовский М.А. Основы оценки инвестиционных и финансовых решений. Инжиниринго-Консалтинговая Компания, 1996.

49. Линг Р. Основы анализа и оценки бизнеса. / Учебные материалы. -М.,1995.

50. Логунов Д.В. Интеллектуальный интерфейс пользователя, использующий естественный язык. Тезисы докладов 1-ой Российской конференции молодых ученых по математическому моделированию.-М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана.- 2000. 276 с.

51. Логунов Д.В. Повышение производительности труда пользователей вычислительной техники в системе государственной службы.

52. Актуальные проблемы управления социально-экономическими процессами в регионе. Тезисы докладов региональной научно-практической конференции. Калуга: 2000. -248 с

53. Логунов Д.В. Принципы разработки интеллектуальных интерфейсов (на примере проектирования корпоративных сетей). Новые информационные технологии: материалы пятого научно-практического семинара. -Моск. гос. ин-т электроники и математики. М., 2002. -242с.

54. Логунов Д.В. Проектирование корпоративных сетей (разработка интеллектуального интерфейса). Научная сессия МИФИ-2002. Сборник научных трудов. В 14 томах. Т.З. Интеллектуальные системы и технологии. М.: МИФИ, 2002. -216 с.

55. Логунов Д.В. Разработка интеллектуальных компонентов для поддержки принятия решений в экономических системах. Научная сессия МИФИ-2003. Сборник научных трудов. В 14 томах. Т.З. Интеллектуальные системы и технологии. М.: МИФИ, 2003. -216 с.

56. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991.

57. Любарский Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы. М. Наука, 1990.

58. Макаров И.М. и др. Теория выбора и принятия решений. -М.: Наука. -1982.

59. Минский М. Структура для представления знаний // Психологиямашинного зрения. Под ред. П. Уинстона. -М.: Мир. -1978. С. 249-339.

60. Минский М. Фреймы и представление знаний. М.: Энергия, 1979.

61. Моисеев H.H. Предисловие к книге Орловского С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М. Наука. 1981.

62. Нариньяни A.C. Автоматическое понимание текста новая перспектива //Труды международного семинара Диалог-97 по компьютерной лингвистике и ее приложениям. - Москва, 1997, с. 203-208.

63. Нариньяни A.C. НЕ факторы: неточность и недоопределенность -различие и взаимосвязь // Изв. РАН: Теория и системы управления. -2000. -№5.

64. Нариньяни A.C., Лингвистические процессоры ЗАПСИБ (1-я и 2-я части). Препринт ВЦ СО АН СССР, N 199, 1979

65. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Поспелова Д.А. -М.: Наука. -1986.

66. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. Методы поиска решений. М : Мир.-1972. -234 с.

67. Норенков И.П. Основы автомтизированного проектирования. -М.: Из-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. -2000.

68. Осипов Г.С. Динамика систем, основанных на знаниях // Известия РАН. Теория и системы управления. -1998. -№5. -С.24-28.

69. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. -М.: Наука. Физматлит. -1997.

70. Оценка бизнеса: Учебник:/Под. ред. А.Г. Грязновой, М.А. Федотовой.-М.: Финансы и статистика, 2000. 512 с.

71. Питс-Моултис Н., Кирк Ч. XML: Пер. с англ.- СПб: BHV-Санкт-Петербург, 1999.- 800 с.

72. Попов Э.В. Корпоративные системы управления знаниями // Новости искусственного интеллекта. -2001. -№1. -С. 14-25.

73. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные системы. Учебное пособие. -М.: Финансы и статистика. 1996.

74. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений (опыт анализа мыслительных актов). -М.: Радио и связь. 1989.

75. Поспелов Д.А., Пушкин В.М. Мышление и автоматы. М. Советское радио. 1972.

76. Представление и использование знаний // Пер. с яп. под ред. Х.Уэно, М.Исудзуки. -М: Мир. -1989.

77. Рассказов C.B., Рассказова А.Н. Стоимостные методы оценки эффективности менеджмента компании. // Финансовый менеджмент, №3,2002. с. 71-81

78. Рассказова А.Н., Рассказов C.B. Финансовые аспекты стандартов корпоративного управления. // Тезисы докладов и сообщений третьего Всероссийского симпозиума «Стратегическое планирование и развитие предприятий». Секция 2, ЦЭМИ, РАН, Москва, 2002, с. 90-91

79. Рассказова А.Н. Финансовые аспекты корпоративного управления. Расчет добавленной стоимости собственного капитала. // Финансовый менеджмент, №5, 2002, с. 11-36

80. Романов Л.Г, Жигалов В.А. Система построения естественно-языковых интерфейсов к реляционным базам данных. // Вестник МГТУ ГА. Москва, 1999.

81. Рубин Ю.Б. Бизнес и экономика, М., 1991.

82. Саймон Г. Науки об искусственном // Пер. с англ. -М.: Мир. -1972.

83. Т. Виноград. Программа, понимающая естественный язык.- М.: Издательство «Мир», 1976.- 294 с.

84. Таунсенд, Фохт, 1991; Уэно, Исидзука, 1989; Справочник по ИИ, 1990.

85. Тейз А., Грибомон П., Луи Ж. И др. Логический подход к искусственному интеллекту: от модальной логики к логике баз данных // Пер. с франц. М. : Мир. -1998.

86. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. Учебное пособие.- М.: СИНТЕГ, 2002, 316 с.

87. Титоренко Г.А. Информационные технологии управления. Учебноепособие для вузов.- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.

88. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: Синтег.-1998.

89. Фридман Дж., Ордуэй Н. Анализ и оценка приносящей доход недвижимости. М.: ДЕЛО, 1995.

90. Харрисон С. Генри. Оценка недвижимости. М.: РИО Мособлупрполиграфиздат, 1994.

91. Цой Е.В., Юдин А.Д., Юдин Д.Б. Проблемы дополнения и синтеза знаний //Автоматика и телемеханика. -1994. -№7.

92. Шапот М. Интеллектуальный анализ данных в системах поддержки принятия решений // Открытые системы. -1998. -№1.

93. Шенк Р. Обработка концептуальной информации. М.: Энергия, 1980.

94. Шеннон П. Пратт Оценка бизнеса: анализ и оценка компаний закрытого типа. 2-ое издание. М., 1995.

95. Шеремет А.Д., Сайфулин P.C. Методика финансового анализа. М.: ИНФРА-М, 1995.

96. Шигин А.Г. Цифровые вычислительные машины. -М. '.Энергия.-1971.

97. Ярушкина Н.Г. Мягкие вычисления в автоматизированном проектировании // Труды КИИ 2000. -Т.2. -С.541-548.103.www.vanguardsw.com104. www.businessobjects.ru105. www.expertchoice.com106. www.cfin.ru107. www.akm.ru108. www.skrin.ru109. www.disclosure.ru