автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Разработка модели адаптивного корпоративного сайта и инструментария для повышения эффективности маркетинговых решений

Введение.

Глава 1. Анализ информационных аспектов маркетинговой деятельности для решения задач управления и принятия решений корпоративного уровня.

1.1. Информационные процессы в маркетинговой деятельности корпорации.

1.1.1. Ретроспективный анализ маркетинговой деятельности.

1.1.2. Специфика маркетинговой деятельности корпорации в информационном обществе.

1.2. Информационная структура корпоративного сайта как отражение маркетинговой деятельности корпорации.

1.2.1. Механизмы интернет-маркетинга в экономической системе корпоративного уровня.

1.2.2. Оптимизация сайта с целью повышения эффективности маркетинговой деятельности корпорации.

1.3. Интеллектуальные средства для решения задач управления и принятия решений корпоративного уровня.

1.3.1. Интеллектуальные аналитические системы на базе нечеткой логики.

1.3.2. Интеллектуальные аналитические системы на базе нейронных сетей.

1.3.3. Гибридные системы для анализа данных.

Выводы по главе 1.

Глава 2. Разработка модели и методики оптимизации адаптивного сайта для поддержки принятия решений.

2.1. Разработка модели адаптивного корпоративного сайта.

2.1.1. Принципы построения адаптивного корпоративного сайта.

2.1.2. Модель адаптивного корпоративного сайта.

2.2. Методика оптимизации адаптивного корпоративного сайта.

2.3. Средства реализации адаптивных свойств модели сайта.

2.3.1. Нечеткий логический вывод как средство представления знаний.

2.3.2. Нейро-нечеткая классификация.

2.3.3. Информационные поля НС как средство накопления знаний.

2.4. Процессы адаптации нейро-нечетких классификаторов сайта.

2.4.1 Специфика адаптации классификаторов с нечеткими связями.

2.4.2. Алгоритм обучения НС с нечеткими связями в составе корпоративного сайта.

2.4.3. Генетический алгоритм адаптации нейро-нечетких сетей в составе корпоративного сайта.

2.4.4. Аналитические исследования алгоритмов адаптации НС с нечеткими связями.

2.4.5. Моделирование процессов адаптации нейронечетких классификаторов.

Ф Выводы по главе 2.

Глава 3. Разработка инструментальных средств и алгоритма анализа эффективности сайта для приятия решений корпоративного уровня.

3.1. Разработка показателей эффектвности информационной структуры сайта для поддержки принятия решений.

3.2. Разработка алгоритма анализа эффективности информационной структуры сайта и поддержки принятия решений.

3.3. Интерактивные инструментальные средства «Сайт».

Выводы по главе 3.

Глава 4. Аналитические исследования экономической системы корпоративного уровня с целью обоснования принимаемых решений по модернизации сайта.

4.1. Исходные данные для проведения анализа.

4.2. Варианты инвестиционных проектов по модернизации корпоративного сайта.

4.3. Проведение инвестиционного анализа без учета темпов инфляции.

4.4. Сопоставление инвестиционных проектов с учетом темпов инфляции.

Выводы по главе 4.

ь Актуальность темы

В настоящее время понятие «информационные технологии» (ИТ) ассоциируются с прогрессом, передовым уровнем развития науки и техники, экономической и социальной сферы, управляющих и организационных структур.

Наряду с информационными технологиями неотъемлемым атрибутом современности является интернет-маркетинг, совместное влияние которых отражается в процессах, протекающих в большинстве сфер деятельности • человеческого общества.

Актуальным представляется исследование феномена слияния широкомасштабных возможностей средств ИТ в виде информационных сайтов глобальной сети Internet и основных механизмов интернет-маркетинга на повышение эффективности принимаемых на корпоративном уровне решений и реализации бизнес-процессов.

Актуальность темы диссертационного исследования обусловлена также положительной динамикой интернет-маркетинга и высокими темпами роста 0 сети Internet. На начало 2005 г. в США количество домашних высокоскоростных подключений к Internet, превысило 35-миллионную отметку, т. е. почти 50% от общего числа высокоскоростных подключений в стране [9].

Согласно исследованиям Forrester Research, проведенным в июне 2005 г., рост онлайновой торговли в 2004 г. составил 24%, а в 2005 г. - превысит 22% и достигнет 172,4 млрд. долларов, или 7,7% от всего оборота розничной ^ торговли в США, который, в свою очередь, возрастет примерно на 7%.

Налицо положительная динамика, опережающая рост "традиционного" рынка.

По данным компании BlackFriarSinc.com, в 2005 г. в США потратят на обслуживание веб-представительств и связи с общественностью свыше 100 млрд. долларов, на улучшение сайтов - 11,5 млрд. долларов, а расходы на маркетинг возрастут на 8,9%. Причем товаропроизводители и финансисты инвестируют в веб-маркетинг 11 млрд. и 8 млрд. долларов соответственно.

По сведениям от Interactive Advertising Bureau и PricewaterhouseCoopers за первые три месяца 2005 года рынок вырос до 2,8 млрд. долларов, что на 26% больше, чем год назад, и на 4,3% больше, чем в предшествующем квартале.

По данным JupiterResearch в 2005 году рынок онлайнового маркетинга вырастет на 27%, до 10,7 млрд. долларов. По данным eMarketer в 2005 году рынок онлайнового маркетинга вырастет на 34% [9].

В этой связи целесообразен анализ информационной структуры корпоративного сайта как основного инструмента интернет-маркетинга для обеспечения эффективности принятия маркетинговых решений за счет:

• интеллектуального анализа интересов посетителей сайта,

• соответствующей коррекции информационной структуры сайта, используемых механизмов интернет-маркетинга и информационных материалов (МИМ),

• повышения достоверности анализа результатов хозяйственной деятельности,

• правильного выбора стратегии и тактики проведения бизнес-операций. Динамичная коррекция набора механизмов интернет-маркетинга, оптимизация информационного содержания страниц сайта могут быть осуществлены за счет адаптации информационной структуры корпоративного сайта в соответствии с интересами его посетителей.

Реализация процессов адаптации информационной структуры сайта в соответствии с интересами его посетителей, возможна с использованием инструментальных средств интеллектуального анализа динамики пользовательского интереса.

Таким образом, задача автоматизации анализа динамики пользовательского интереса, формирования оценок для поддержки принятия решений и оперативной коррекции информационного содержания корпоративного сайта с применением интеллектуальных средств нейронных сетей (НС), нечетких логических систем (HJI), эволюционных методов оптимизации является актуальной.

Цель диссертационной работы

Целью диссертационной работы является разработка модели адаптивного сайта, методики оптимизации его информационной структуры и инструментальных средств для поддержки принятия решений, способствующих повышению эффективности информационной структуры корпоративного сайта.

Задачи исследования

Решаемым в диссертации задачам свойственен комплексный характер, так как с целью повышения эффективности принятия решений в сфере интернет-маркетинга необходима постоянная оптимизация информационной структуры корпоративного сайта в соответствии с интересами его посетителей, что, в свою очередь, связано с

• разработкой иерархической модели адаптивного корпоративного сайта,

• обоснованием и разработкой средств реализации адаптивных свойств корпоративного сайта,

• разработкой методики оптимизации информационной структуры сайта,

• созданием комплекса оценок эффективности сайта и интерактивных инструментальных средств для поддержки принятия решений и анализа информационной структуры корпоративного сайта с целью повышения его эффективности.

Объектом исследований являются экономические системы корпоративного уровня и сайт в составе ее информационной структуры.

Предметом исследования являются процессы оптимизации информационной структуры корпоративного сайта с целью повышения эффективности бизнес-процессов и принимаемых на корпоративном уровне маркетинговых решений.

Комплексный характер решаемых задач определил перечень исследований, проведенных в диссертационной работе:

1. Разработка иерархической модели адаптивного корпоративного сайта.

2. Обоснование выбора средств реализации адаптивных свойств корпоративного сайта.

3. Разработка методики оптимизации информационной структуры корпоративного сайта, основанной на использовании интеллектуальных средств.

4. Разработка показателей для поддержки принятия решений и анализа эффективности информационной структуры корпоративного сайта, учитывающих интенсивность использования механизмов интернет-маркетинга, их распределение по страницам сайта, прибыль хозяйствующего субъекта, связанную с размещением на страницах сайта информационных материалов о товарах и услугах.

5. Разработка интерактивных инструментальных средств и алгоритма их применения для поддержки принятия решений по модификации информационной структуры корпоративного сайта.

Методы исследований

В диссертационной работе используются следующие методы: •теории управления и принятия решений,

• экономического анализа,

•теории мягких вычислений: нейронных сетей, нечетких множеств, генетических алгоритмов,

• математический аппарат линейной алгебры,

• моделирования оптимизационных процессов в информационных системах.

Научная новизна исследований

Научной новизной обладают следующие результаты диссертационной работы:

1. Иерархическая модель адаптивного корпоративного сайта, основанная на интеллектуальных средствах: нейронных сетей, нечетких логических систем, генетических алгоритмов.

2. Методика оптимизации информационной структуры адаптивного корпоративного сайта.

3. Интерактивные инструментальные средства моделирования корпоративного сайта и алгоритм их применения для анализа его информационной структуры с целью повышения эффективности сайта и поддержки принятия решений корпоративного уровня.

Практическая значимость

Практическая значимость полученных результатов состоит в разработке:

1. Показателей эффективности информационной структуры сайта, учитывающих интенсивность использования механизмов интернет-маркетинга, их распределение по страницам сайта, а также прибыль, связанную с удовлетворением интересов посетителей корпоративного сайта.

2. Интерактивных инструментальных средств моделирования корпоративного сайта и алгоритма их применения в процессе принятия решений и анализа информационной структуры корпоративного сайта с целью повышения его эффективности.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Модель адаптивного корпоративного сайта, особенностью которой является наличие адаптивных классификаторов, используемых для коррекции информационной структуры сайта в соответствии с интересами его посетителей.

2. Методика оптимизации и показатели эффективности информационной структуры корпоративного сайта для поддержки принятия-маркетинговых решений.

3. Интерактивные инструментальные средства моделирования корпоративного сайта и алгоритм их применения для анализа информационной структуры корпоративного сайта с целью повышения эффективности принятия маркетинговых решений корпоративного уровня.

Достоверность основных положений диссертационной работы подтверждается корректностью постановок задач, адекватностью применяемых методов задачам исследования, корректностью использования математического аппарата, аналитическими исследованиями и результатами компьютерного моделирования.

Апробация работы

Основные положения диссертационной работы докладывались, обсуждались и нашли одобрение научной общественности на 7 международных и региональных конференциях и семинарах.

Публикации. Результаты работы, полученные в диссертации, отражены в 12 научных работах по теме диссертации.

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав и заключения. Основное содержание диссертации изложено на 126 страницах, включая 40 рисунков и графиков, 9 таблиц. Список литературы на 9 стр. содержит 111 наименования. Общий объем диссертации 173 стр.

Основные результаты

Основные научные и практические результаты диссертационной работы состоят в следующем.

1. Иерархическая модель адаптивного корпоративного сайта, отличающаяся использованием иерархии нейро-нечетких классификаторов и рейтинговых показателей, учитывающих распределение механизмов интернет-маркетинга в информационной архитектуре корпоративного сайта.

2. Методика оптимизации информационной структуры адаптивного корпоративного сайта, отличающаяся использованием интеллектуальных средств для интеллектуального ангализа интересов посетителей сайта.

3. Комплекс показателей для анализа эффективности информационной структуры корпоративного сайта и поддержки принятия решений, отличающийся учетом интенсивности использования механизмов интернет-маркетинга, их распределение по иерархии страниц сайта, доли прибыли, связанной с размещением на сайте информационных материалов о производимых корпорацией товарах и услугах. 4. Интерактивные инструментальные средства для анализа информационной структуры корпоративного сайта и поддержки процесса принятия решений, отличающиеся использованием комплекса предложенных показателей эффективности информационной структуры корпоративного сайта.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе решается задача разработки иерархической модели адаптивного корпоративного сайта, основанной на интеллектуальных средствах: нейронных сетей, нечетких логических систем, генетических алгоритмов, методики оптимизации информационной структуры адаптивного корпоративного сайта, комплекса показателей и интерактивных инструментальных средств для поддержки принятия решений и анализа эффективности информационной структуры корпоративного сайта, учитывающих достоверность активации механизмов интернет-маркетинга, их распределение по страницам сайта, долю прибыли хозяйствующего субъекта, связанную с размещением на сайте информационных материалов о производимых корпорацией товарах и услугах.

1. Першиков В. И., Савинков В. М. Толковый словарь по информатике. М.: Финансы и статистика, 1991. - 543 с.

2. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. М.: Мир, 1992.

3. Negnevitsky М. Artificial intelligence: a guide to intelligent systems. Addison-Wesley, 2002.

4. Fuller R. Neural Fuzzy Systems. Abo: Abo Akademi University, 1995.

5. Горбань A. H. Обучение нейронных сетей. M.: СП ПараГраф. 1991.

6. Нейроинформатика. / А. Н. Горбань, В. J1. Дунин-Барковский, А. Н. Кир-дин и др. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1998.

7. Корнеев В. В., Гареев А. Ф., Васютин С. В., Райх В. В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: Нолидж, 2001. - 486 с.

8. Круглов В. В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика.- 2-е изд., стереотип. М.: Горячая линия - Телеком, 2002 - 382 е.: ил.

9. Бахвалов Т. Е-бизнес на доверии // Компьютерра, 24 июня 2005 года (http://ofTline.computerra.ru/ofnine/2005/595/39330/);

10. Соломина Е. Торговля в Сети: товар реальный, права виртуальные? // HARDVSOFT UA, 2000, № 7. С. 66 68.

11. Федеральный закон от 18 июля 1995 г. N 108-ФЗ.

12. Никитин С. М. и др. Научно-технический прогресс и капиталистическое воспроизводство. М.: Мысль, 1987. - 208 с.

13. Краткая философская энциклопедия в 5-ти томах, т. 5. М.: Советская энциклопедия, 1970. - 740 с.

14. Фирсов Б. Массовая коммуникация // Журналист. 1960, N 2.

15. Розенберг Д. М. Бизнес и менеджмент. Терминологический словарь. М.: ИНФРА-М, 1997.-464 с.

16. Гэммон Дж. Покупка и продажа в малом бизнесе. М.: Аудит, ЮНИ-ТИ.1996. - 231 с.

17. Грехем Скотт Дж. Учитесь эффективно продавать и управлять сбытом /пер. с англ. Киев: Внешторгиэдат 1992. - 177 с.

18. Maister D. Н. Professional service firm management. N.Y. 1989. - 200 p.

19. Мескон M., Альверт M., Хсдоурн Ф. Основы менеджмента. M.: Дело, 1992.-701 с.

20. Drayton В. Commonsense direct marketing. 2nd ed. Kogan Page, 1989. - 347 p.

21. Dillon W.R., Madden T. J., Firtle N. H. Marketing Research in a Marketing Environment/ Second Edition. Boston: IRWIN. Homewood, IL 60430, MA 02116, 1989.- 853 p.

22. Блэк С. Паблик рилейшнз. Что это такое? М.: АСЭС - Москва, 1990. -239 с.

23. Почепцов Г. Имидж-мейкер. Паблик рилейшнз для политиков и бизнесменов. Рекл. агентство Губерникова. Киев: 1995.-235 с.

24. Глушакова Т. И. Общение в информационно-пропагандистской деятельности (Деловое общение). М.: ИПКИР, 1989. - 69 с.

25. Глушакова Т. И., Гальцев В. И. Деловая игра "Рекламная кампания". М.: ИПКИР, 1991.- 110 с.

26. Ogilvy D. Ogilvy on Advertising. London and Sydney: Pan Original, Pan Books, 1983.-567 p.

27. Рожков И. Я. Международное рекламное дело. М.: ЮНИТИ "Банки и биржи", 1994.- 175 с.

28. Годьдман И. А., Добробабенко Н. С. Практика рекламы. Новосибирск, 1991.-141 с.

29. Менеджмент и рынок: германская модель: Учебное пособие. Под ред. С. Долгова. М.: Бек, 1995.-480 с.

30. Гэлбрейт Дж. Новое индустриальное общество. М.: Прогресс, 1969. 480 с.

31. Тоффлер А. Футурошок. М.: Прогресс, 1991. - 493 с.

32. Тоффлер А. Третья волна. М.: 1998. - 1024 с.

33. Фукуяма С. Конец истории // Вопросы философии. 1998, N 4.

34. Бове К. Л., Арене У. Ф. Современная реклама. Тольятти: Довгань, 1995. - 704 с.

35. Сэндидж Ч. Г., Фрайбургер В., Ротполл К. Реклама: Теория и практика. -М.: Прогресс, 1989.-630 с.

36. Нестерук Т. Н. Реклама в информационном обществе мощное средство воздействия на социум // Международная научно-практическая конференция «Туризм на пороге III тысячелетия: экология, образование, культура, информация». - Ялта, 2000. - С. 124 - 125.

37. Нестерук Т. Н., Нестерук Г. Ф. Информационные технологии и реклама (онтологические аспекты) // Международная научно-практическая конференция «Современное образование: управление и новые технологии». В 2-х кн. Кн. 1. Омск, ОмГТУ, 2000. - с. 34.

38. Нестерук Т. Н. Духовность личности и реклама // Депон. рукоп. в ИНИОН РАН № 55561.-М., 20.04.2000.

39. Нестерук Т. Н. Специфика информационной онтологии рекламы // Омский научный вестник Омск: Изд-во ОмГТУ, декабрь 1999. - С. 109-111.

40. Тапскотт Д. Электронно-цифровое общество. К.: Изд-во «INT-Пресс», 2000.

41. Козье Д. Электронная коммерция. -М.: Русская редакция, 1999.

42. Amazon.com. Пять лет позади // Internet UA.2000, № 1. с. 17.

43. Петюшкин А. В. HTML в Web-дизайне. СПб.: БХВ-Петербургб 2004. -400 с.

44. Nesteruk L., Nesteruk Т. About application of intellectual neuro-fuzzy systems in electronic business // Proc. of the Int. Conf. "Information technology in business". St. Pb., 2003. P. 119-123.

45. Кирсанов Д. Веб-дизайн. M.: Символ-Плюс, 2000.

46. Фролов А., Фролов Г. Базы данных в Интернете. М.: Русская редакция, 2000.

47. Дюк. В., Самойленко A. Data Mining: учебный курс (+ CD). СПб: Питер, 2001.

48. Мержанова М. Уроки Web-мастерства. УрокЗ // Мир ПК, № 04. 2003.

49. Нильсен Я. Постоянные посетители вашего Web-сайта // WebmasterProcomua оптимизация сайтов в поисковых системах Маркетинг и реклама в интернет.Ь1ш/2005/.

50. Мержанова М. Уроки Web-мастерства. Урок 6 // Мир ПК, № 06. 2004.

51. Спул Дж. Образцы дизайна: эволюционный шаг в управлении сложными сайтами // WebmasterProcomua оптимизация сайтов в поисковых сис-темах Маркетинг и реклама в интернет.Ь1ш/2005/.

52. Качанов А. Что же такое информационная архитектура? // WebmasterProcomua оптимизация сайтов в поисковых системах Маркетинг и реклама в интернет.1ит/2005//

53. Портер Дж. Адаптивный метод построения информационной архитектуры: интервью с Инди Янг // WebmasterProcomua оптимизация сайтов в поисковых системах Маркетинг и реклама в интернет.Ь1т/2005/

54. Нильсен Я. Проектирование карты сайта // WebmasterProcomua оптимизация сайтов в поисковых системах Маркетинг и реклама в интер-neT.htm/2005//

55. Нильсен Я. Прототипы на бумаге: тестирование еще до написания кода // WebmasterProcomua оптимизация сайтов в поисковых системах Маркетинг и реклама в интернет.Ь1т/2005//

56. Кли М. Пять советов по работе с бумажными прототипами // WebmasterProcomua оптимизация сайтов в поисковых системах Маркетинг и реклама в интернет.Ь1т/2005/.

57. Качанов А. Управление рисками с помощью применения бумажных прототипов // WebmasterProcomua оптимизация сайтов в поисковых сис-темах Маркетинг и реклама в интернет.Ь1ш/2005/.

58. Нестерук JI. Г., Нестерук Т. Н. Применение иейро-нечетких сетей для анализа инвестиционных процессов // Нейроинформатика-2005: Материалы VII всероссийской научно-технической конференции. М.: МИФИ (ТУ), 2005. 4.2. С. 221-228.

59. Нестерук Т. Н. Специфика моделирования интеллектуального корпоративного сайта // Современные информационные технологии обработки и защиты информации / Под ред. В. Л. Горохова СПб: СПбГИЭУ, 2005. С. 74-81.

60. Недосекин А. О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций. Типография "Сезам", 2002.

61. Zadeh L. A. Outline of a new approach to the analysis of complex Systems and decision processes // IEEE Trans Systems. Man Cybernetics. 1973. vol. 3, N1. P.28-44.

62. Ивахненко А. Г., Зайченко Ю. П., Димитров В. Д. Принятие решений на основе самоорганизации. М.: Сов. радио, 1976.

63. Евланов JI. Г., Кутузов В. А. Экспертные оценки в управление. М.: Наука, 1978.

64. Поспелов Д. А. Логико-лингвистические модели в системах управления. -М.: Энергоиздат, 1981. -232 с.

65. Заде Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений: Пер. с англ. М.: Мир, 1976. 165 с.

66. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной / А. Н. Борисов, А. В. Алексеев, О. А. Крумберг и др. Рига: Зинатне, 1982. - 256 с.

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

68. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А. Н. Борисов, А. В. Алексеев, Г. В. Меркурьев и др. М.: Радио и связь, 1989.

69. Нестерук Г. Ф., Куприянов М. С., Нестерук JI. Г. Специфика нечеткого представления информации в искусственных нейронных сетях // Известия вузов. Приборостроение. 2003. Т. 46, № 7. С. 40 47.

70. Заде JI. Тени нечетких множеств. Проблемы передачи информации. Т.2, вып.1, 1966.37 с.

71. Финансовый менеджмент: теория и практика: Учебник / Под ред. Е.С. Стояновой. 5-е изд., перераб. и доп. - М.: Перспектива, 2005.- 656 с.

72. Поспелов Д. А. Большие системы. Ситуационное управление. М.: Знание, 1975.

73. Управление, информация, интеллект. Под ред. А. И. Берга и др.- М.: Мысль, 1976.-382 с.

74. Буров К. Обнаружение знаний в хранилищах данных // Открытые системы, №5-6, 1999.

75. Круглов В. В. Нечеткая игровая модель с единичным экспериментом // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2003, № 8-9.

76. Ус ков А. А. Адаптивная нечеткая нейронная сеть для решения задач оптимизации функционалов // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2003, № 12.

77. Нестерук Г. Ф., Куприянов М. С., Елизаров С. И. К решению задачи ней-ро-нечеткой классификации // Сборник докладов VI Международной конференции SCM'2003. СПб.: СПГЭТУ, 2003. т. 1. С. С. 244-246.

78. Гимаров В.А. Нейро-нечеткий идентификатор // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2003, № 2.

79. Логинов В. А. Методика активного аудита действий субъектов доступа в корпоративных вычислительных сетях на основе аппарата нечетких множеств // Сборник докладов VI Международной конференции SCM'2003. -СПб.: СПГЭТУ, 2003. т. 1. С. 240-243.

80. Hecht-Nielsen R. Kolmogorov's Mapping Neural Network Existence Theorem // IEEE First Annual Int. Conf. on Neural Networks, San Diego, 1987, Vol. 3, P. 11-13.

81. Bryson A. E. and Ho Y. C. Applied Optimal Control. Blaisdell, New York, 1969.

82. Werbos P. Beyond Regression: New Tools for Prediction and Analysis in tile Behavioral Sciences, Phd Thesis, Depl. of Applied Mathematics, Harvard University, Cambridge, Mass., 1974.

83. Montana D. J., Davis L. Training feedforward networks using genetic algorithms, Proceedings of the 11th International Joint Conference on Artificial Intelligence, Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, 1989. P. 762-767.

84. Miller G. F., Todd P. M., Hedge S. U. Designing neural networks using genetic algorithms // Proc. of the 3-d International Conference on Genetic Algorithms. Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, 1989. P. 379-384.

85. Hebb D. O. The Organization of Behavior. New York: John Wiley @ Sons, 1949.

86. Haykin S. Neural Networks: A Comprehensive Foundation. Macmillan College Publishing Company, New York, 1994.

87. Короткий С. Нейронные сети: обучение без учителя // http//www.neuropower.de/rus/books/index.htm

88. Kohonen Т. Self-Organization and Associative Memory, 3rd edn. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, 1989.

89. Kohonen T. The self-organizing map // Proceedings of the IEEE, 78, 1990. P. 1464-1480.

90. Прокопчина С. В. Принципы создания единого информационного пространства на основе байесовских интеллектуальных технологий // Сборник докладов VI Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM'2003. С-Пб, 2003. т.1, С. 64-69.

91. Д. Рутковская, М. Пилиньский, J1. Рутковский. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М: Горячая линия -Телеком, 2004.

92. Ярушкина Н. Г. Гибридизация интеллектуальных систем // Труды международной научно-технической конференции IEEE AIS'03 и CAD-2003. -М.: Физматлит, 2003. т. 1. С. 115 130.

93. Ярушкина Н. Г. Гибридные системы, основанные на мягких вычислениях: определение, архитектура, возможности // Программные продукты и системы, № 3, 2002.

94. Jang, J.-S.R. ANFIS: Adaptive Network-based Fuzzy Inference Systems // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 23(3), 1993. P. 665-685.

95. Коберский Ю. Оптимизация сайта: проблема выбора // PC WEEK/RE 2004, № 25. С. 23,30.

96. Nesteruk G. Ph., Kupriyanov M. C. Neural-fuzzy systems with fuzzy links // Proc. of the Vl-th Int. Conference SCM'2003. СПб.: СПГЭТУ, 2003. т. 1. С. 341-344.

97. Джейн А.К., Мао Ж., Моиуддин К М. Введение в искусственные нейронные сети // Открытые системы. 1997. № 4. С. 16 24.

98. ЮЬСибуя М., Ямамото Т. Алгоритмы обработки данных: Пер. с япон. М.: Мир, 1986.

99. Управление инвестициями: В 2-х т. Т.1. /В. В. Шеремет, В. М. Павлючен-ко, В. Д. Шапиро и др. -М.: Высшая школа, 1998. 416 с.

100. Инвестиции: Учебник / Под ред. В, В. Ковалева, В. В. Иванова, В. А. Лялина М.: ООО «ТК Велби», 2003. - 440 с.

101. Ковалев В. В. Методы оценки инвестиционных проектов. -М.: Финансы и статистика, 1998. 144 е.: ил.

102. Бакланов М. И., Шеремет А. Д. Теория экономического анализа: Учебник.-4-е изд., доп. и перераб. -М.: Финансы и статистика, 2002.- 416 е.: ил.

103. Бочаров В. В. Инвестиции: Учебное пособие. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2002. - 98 с.

104. Комаров А. Г., Смирнов В. А., Ткаченко Е. А., Усиченко Н. Г. Инвестиционное проектирование: Учебное пособие. 2-е изд., перераб. и доп. -СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 1999. - 88 с.

105. Стоянова Е. С. Финансовый менджмент в условиях инфляции. — М.: Перспектива, 1994, с. 19 -30.

106. Финансы денежное обращение и кредит: Учебник / Под ред. проф. Н.Ф. Самсонова. М.: ИНФРА-М, 2001.- 448 с.