автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Теоретические основы применения грамматических сетей для распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний в распределенных системах управления

СПИСОК ПРИНЯТЫХ СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ ОСНОВНЫХ ПРЕДПОСЫЛОК РЕШЕНИЯ ПРИКЛАДНЫХ ПРОБЛЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ И ОБРАБОТКИ РАЗНОРОДНЫХ СЛОЖНОСТРУКТУРИРОВАННЫХ ДАННЫХ И ЗНАНИЙ В РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ. ОБОСНОВАНИЕ И ВЫБОР ОСНОВНЫХ ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЙ.

1.1. Основные особенности решения задач распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний в распределенных системах управления на современном этапе.

1.2. Обобщенная концептуальная модель подсистемы распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний.

1.3. Показатели эффективности функционирования и общие требования к подсистемам распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний распределенных систем управления.

1.4.0сновные принципы создания подсистем распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний для распределенных систем управления.

1.5.Анализ применимости известных методов для распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний, обоснование и выбор основных задач исследований.

Выводы.

2. ГРАММАТИЧЕСКИЕ СЕТИ. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ. КЛАССИФИКАЦИЯ И ОСНОВНЫЕ ФОРМАЛЬНЫЕ

СВОЙСТВА ГРАММАТИЧЕСКИХ СЕТЕЙ.

2.1. Грамматические сети. Основные понятия и определения

2.2. Классификация грамматических сетей, используемых для формального описания разнородных сложноструктурированных данных и знаний.

2.3.Основные свойства грамматических сетей.

Выводы.

3. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ СИНТЕЗА И ВОССТАНОВЛЕНИЯ ГРАММАТИЧЕСКИХ СЕТЕЙ ПО ОБУЧАЮЩИМ СТРУКТУРНЫМ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЯМ И СЛАБОФОРМАЛИЗОВАННЫМ ОБРАЗЦАМ РСДЗ.

3.1. Общие особенности решения задач синтеза и восстановления

Ч формальных грамматик и грамматических структур.

3.2. Модификации эвристического метода Харангозо для синтеза ф грамматических сетей.

3.3.Методы и алгоритмы восстановления грамматических сетей, используемых при спецификации разнородных сложноструктурированных данных и знаний, используемых в распределенных системах управления.

Выводы.

4. ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ГРАММАТИЧЕСКИХ СЕТЕЙ ПРИ РЕШЕНР1И ЗАДАЧ РАСПОЗНАВАНИЯ И ОБРАБОТКИ РАЗНОРОДНЫХ СЛОЖНОСТРУКТУРИРОВАННЫХ ДАННЫХ И

• ЗНАНИЙ.

4.1.Общие особенности применения грамматических сетей при решении задач распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний.

4.2. Особенности применения грамматических сетей для формального описания синтаксических и семантических структур существующих и перспективных протоколов обмена РСДЗ в РСУ.

4.2.1.Особенности применения грамматических сетей при решении задач формального описания и моделирования процедур обмена РСДЗ в существующих цифровых ИВС распределенных систем управления.

4.2.2. Особенности применения регулярных грамматических сетей для формального описания сигналов и протоколов документальных служб связи, используемых для передачи РСДЗ в РСУ.

4.2.3.Особенности эталонного формального описания распознаваемых и обрабатываемых РСДЗ, передаваемых с использованием системы протоколов сетей ATM.

4.3. Особенности применения грамматических сетей для формальной спецификации форматов кодирования РСДЗ.

4.3.1. Особенности применения грамматических сетей для формальной спецификации типовых форматов кодирования черно- белых растровых изображений.

4.3.2. Особенности применения грамматических сетей для формальной спецификации форматов представления цветных документальных сообщений

4.4. Особенности применения грамматических сетей в задачах представления знаний о контролируемых сложных территориально-распределенных объектах и системах.

Выводы.

5. МЕТОДЫ СИНТАКСИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ГРАММАТИЧЕСКИХ СЕТЕЙ И ОСОБЕННОСТИ ИХ ПРИМЕНЕНИЯ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ РАСПОЗНАВАНИЯ И ОБРАБОТКИ РАЗНОРОДНЫХ СЛОЖНОСТРУКТУРИРОВАННЫХ ДАННЫХ И ЗНАНИЙ.

5.1. Основные особенности методов и алгоритмов синтаксического анализа (грамматического разбора) разнородных сложноструктурированных данных и знаний.

5.2. Основные особенности методов полного синтаксического анализа грамматических сетей.

5.3. Методы и алгоритмы неполного синтаксического анализа грамматических сетей и их применение при решении задач распознавания РСДЗ.

5.3.1. Метод и алгоритм неполного синтаксического анализа кодированных растровых изображений при распознавании РСДЗ.

5.3.2. Методы и алгоритмы неполного синтаксического анализа распознаваемых кодированных факсимильных, телеграфных, телетекстных и смешанных данных.

5.3.3. Метод неполного синтаксического анализа грамматических сетей для структурно-лингвистического распознавания цветных документальных сообщений.

5.4 Применение методов и алгоритмов полного и неполного синтаксического анализа грамматических сетей для обработки РСДЗ.

5.4.1. Общие особенности решения задач обработки РСДЗ с использованием грамматических сетей.

5.4.2. Методы и алгоритмы адаптивного декодирования документальных сообщений.

5.4.3. Метод и алгоритмы адаптивной обработки служебных протоколов с использованием методов синтаксического анализа грамматических сетей.

5.4.4. Особенности применения грамматических сетей в задачах представления разнородных данных и знаний для информационно-аналитических систем РСУ.

Выводы.

6. ОСОБЕННОСТИ РЕАЛИЗАЦИИ ПРЕДЛОЖЕННЫХ МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ПРИ СОЗДАНИИ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ПОДСИСТЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ И ОБРАБОТКИ РАЗНОРОДНЫХ СЛОЖНОСТРУКТУРИРОВАННЫХ ДАННЫХ И ЗНАНИЙ ДЛЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ.

6.1. Особенности реализации предложенных методов и алгоритмов распознавания и обработки РСДЗ.

6.1.1.Общие особенности комплекса специального программного обеспечения «GNET».

6.1.2.Структура программной среды GNET.

6.1.3.Особенности реализации GNET.

6.1.4.Интегрированная среда разработки.

6.1.5.Механизм скриптового языка lua.

6.1.6.Синтаксический механизм СПО.

6.1.7.Механизм моделирования в СПО.

6.2. Экспериментальная проверка предложенных методов и алгоритмов распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных

X' и знаний.

6.3. Особенности реализации предложенных методов и разработанных ф программ при создании перспективной РРСУ региональных служб безопасности ОАО «Газпром».

Выводы.

Актуальность. Современный этап решения актуальных информационно-аналитических задач в распределенных системах управления (РСУ) государственных структур, крупных корпоративных систем характеризуется существенным увеличением объемов анализируемой информации, необходимостью оперативной обработки больших массивов передаваемых и хранимых разнородных синтаксически и семантически насыщенных данных и знаний, описывающих состояние и функционирование распределенных, структурно-сложных управляемых объектов и систем. При этом разнородный по составу, связям, выполняемым функциям и структурно-сложный характер организации управляемых объектов, включая социальные, организационно-технические, экономические подсистемы, оказывает существенное влияние на эффективность функционирования самих РСУ. Синтаксически и семантически многозначный характер связи между такими структурно-сложными объектами и соответствующими им РСУ определяет, в целом, комплекс противоречивых требований по повышению уровня структуризации таких объектов, с одной стороны, а с другой - открытости РСУ для ее наращиваемости и/или модификации.

Выполнение в этих условиях требований к уровню эффективности и качества информационно-аналитической деятельности в РСУ может быть достигнуто путем внедрения в используемые автоматизированные информационно-аналитические системы новых информационных технологий и методов распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний (РСДЗ), основанных в первую очередь на применении перспективных интеллектуализированных распределенных систем сбора, доведения, хранения, отображения разнородной информации, поддержки принятия решений (СППР), экспертных систем (ЭС), геоинформационных систем (ГИС) многоцелевого назначения.

При создании подобных систем на единой методологической основе автоматизированного управления сложными распределенными организационно-техническими объектами и системами может быть обеспечено системное объединение и использование различных методов и технологий распознавания и обработки разнородных, в первую очередь сложноструктурированных, мониторинговых данных и полученных на их основе знаний, включающих геоинформационные, многоагентные, нейросетевые, продукционные технологии обработки данных и знаний, методы распознавания сложноструктурированных образов (ситуаций, состояний управляемых объектов и систем).

Современный этап внедрения перечисленных методов и технологий в практику информационно-аналитической деятельности государственных и коммерческих организаций РФ и наиболее развитых стран мира характеризуется следующими основными особенностями:

- в настоящее время для решения отдельных информационно-аналитических задач в РСУ находят применение элементы продукционных (в первую очередь грамматических), нейросетевых, многоагентных и геоинформационных технологий и систем, а также статистических и ряда структурных методов распознавания для решения задач оценки ситуаций и семантического сжатия разнородной признаковой и геоинформации в процессах поддержки принятия решений; не создано общих теоретических, . методологических и реализационных основ решения проблемы распознавания и обработки РСДЗ, являющихся базисом автоматизированного решения большого числа типовых информационно- аналитических задач реального уровня сложности в СПГТР и ГИС государственных и коммерческих РСУ.

Преодоление сложившегося объективного противоречия между современными требованиями к РСУ (в первую очередь по полноте, достоверности и оперативности распознавания и обработки РСДЗ в условиях существенной неопределенности относительно их структуры и параметров) и возможностями существующих методов и средств распознавания и обработки мониторинговых данных и знаний возможно на путях создания адекватного сложившейся ситуации общего теоретического и методического аппарата, а также автоматизированных систем и средств распознавания и обработки РСДЗ, позволяющих повысить эффективность решения информационно-аналитических задач в РСУ рассматриваемых классов.

В связи с этим решение проблемы создания теоретических основ распознавания и обработки разнородных сложноструктурированных данных и знаний в РСУ различных классов для повышения эффективности их функционирования является актуальным и представляет несомненный практический интерес.

Работа выполнялась в рамках плановых научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ: Исследование научно-технических путей создания экспертных систем специального назначения (КНИР «Притирка-1»); Исследование научно-технических путей создания систем распознавания и обработки сложноструктурированных сигналов и сообщений на базе грамматических сетей и нейроподобных структур (КНИР «Позитура-К»); в программе «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники» раздел «210.01. Инструментальные средства информационной поддержки жизненного цикла продукции», проект «Разработка методов информационной интеграции и комплексной поддержки жизненного цикла сложных технических систем» (2003-2004); в программе «Разработка и внедрение комплексной компьютерной системы информационной поддержки жизненного цикла наукоемкой продукции», НИР Минобразования и науки РФ «Программный комплекс для научно-технических исследований в области формальных грамматик и метаграмматик»; гранта Минобразования и науки РФ №А03-3.16-54 «Исследование научно-технических путей построения многофункциональных цифровых оконечных терминалов для распределенных геоинформационных систем», ОКР «Создание поискового вертолетного комплекса на базе вертолетов семейства МИ-8» (Ударник-1, Ударник-2), «Создание комплекса управления М-94-1. Исследование принципов построения и изыскание инженерных путей создания модульного комплекта аппаратуры обзора местности и управления многоцелевого назначения» (Заочник), «Исследование проблем и путей реализации мониторинга заданной зоны ответственности и управления разнородными космическими и воздушными системами» (Порывистость-1), «Исследование путей создания специального комплекса упраления летательным микроаппаратом» (Геликоптер).

Цель исследований — повышение эффективности решения информационно-аналитических задач в автоматизированных системах (АС) поддержки принятия решений (ППР) в РСУ на основе создания общих теоретических и методических основ решения проблемы распознавания и обработки сложноструктурированных разнородных мониторинговых данных и знаний в РСУ.

Объектом исследования является распределенная автоматизированная система управления многоцелевого назначения.

Предмет исследования - процесс распознавания и обработки РСДЗ в АС ППР РСУ.

Достижение поставленной цели предполагает решение следующих основных научных задач:

1. Анализ научно-практических предпосылок решения проблемы распознавания и обработки РСДЗ в АС ППР РСУ. Постановка проблемы, обоснование и выбор основных задач исследований.

2. Разработка формальных основ теории грамматических сетей (ГС) как общетеоретического базиса решения задач распознавания и обработки РСДЗ.

3. Создание методических и процедурных основ решения задач обучения распознаванию и создания эталонных сетевых грамматических моделей обрабатываемых классов РСДЗ.

4. Разработка формальных структурно-лингвистических моделей распознаваемых и обрабатываемых классов РСДЗ на основе ГС.

5. Разработка методов и алгоритмов полного и неполного синтаксического анализа (СА) как процедурной основы распознавания и обработки РСДЗ.

6. Реализация предложенных методов при создании РСУ различных классов. Экспериментальная проверка предложенных методов и алгоритмов, а также проверка их эффективности при решении типовых задач.

Методы и математический аппарат исследования. При проведении исследований использовались методы общей теории управления, искусственного интеллекта, теории сложных информационно-технических систем, формальных грамматик и грамматических структур, теории эффективности, методы структурной лингвистики, обработки информации, распознавания образов.

Научная новизна диссертационной работы определяется в первую очередь тем, что в ней в рамках единого структурно-лингвистического подхода на основе грамматических сетей создаются теоретические основы решения проблемы распознавания и обработки РСДЗ для широкого спектра типовых информационно-аналитических задач в AC 111 IP РСУ, включающие разработку:

• теоретических основ грамматических сетей, позволяющих создать общетеоретический базис эффективного решения задач распознавания и обработки РСДЗ;

• формальных моделей РСДЗ на основе ГС, позволяющих системно объединить в рамках единого математического аппарата достоинства структурно-лингвистического, статистического, алгебраического и нейросетевого подходов путем введения в состав ГС множеств правил управления и погружения, позволяющих существенно повысить структурированность формальных описаний распознаваемых и обрабатываемых данных и знаний и использовать эффективные методы синтаксического анализа;

• базового многоуровневого метода и алгоритма восстановления регулярных ГС, являющихся модификацией метода Фельдмана, отличающийся поуровневой (по стратам) процедурой восстановления грамматик с использованием дополнительных операций агрегирования выделенных цепочек продукций, имеющих кубическую временную сложность и обеспечивающих создание основных классов ГС для решения рассматриваемого класса задач управления;

• методов и алгоритмов полного и неполного восходящего и нисходящего синтаксического анализа ГС, основанных на выполнении рекурсивных процедур грамматического разбора грамматик по правилам управления, позволяющих повысить достоверность и оперативность распознавания и обработки РСДЗ.

Практическая ценность работы состоит, в первую очередь, в создании общего методического и инженерно-технического задела для разработки перспективных средств и информационных технологий распознавания и обработки РСДЗ для существующих и перспективных АС ППР РСУ. В частности:

• аппарат ГС позволяет, наряду с уменьшением сложности эталонного синтаксического описания при сохранении мощности порождаемых формальных языков, расширить функциональные возможности систем распознавания и обработки РСДЗ путем введения сетевых схем в грамматические системы, что обеспечивает синтез более представительного класса сетевых грамматических структур для широкого класса задач управления;

• базовый метод восстановления регулярных ГС с общей многоуровневой (по стратам) процедурой восстановления грамматик, каждый этап которой представляет логически самостоятельный модуль обработки, позволяет расширить возможности систем распознавания и обработки РСДЗ;

• экспериментально установлено, что средняя временная сложность алгоритма многоуровневого восстановления регулярных грамматик для типовых классов РСДЗ лишь в 1,4-2 раза превосходит среднюю временную сложность обычного одноуровневого алгоритма Фельдмана для типовых классов РСДЗ при гораздо большем уровне структуризации восстанавливаемых описаний;

• полученные оценки «верхних» границ временной и емкостной сложности алгоритмов полного и неполного синтаксического анализа «сверху-вниз» и «снизу-вверх» в виде квадратичной временной и линейной емкостной зависимостей являются допустимыми в сравнении с экспоненциальной сложностью известных алгоритмов и создают объективные предпосылки для метрически эффективных многоуровневых технологий распознавания и обработки РСДЗ.

Результаты исследования также могут быть использованы при создании подсистем интеллектуализированной обработки сложноструктурированных сигналов и сообщений, данных и знаний в геоинформационных, многоагентных системах, а также перспективных интеллектуализированных AC 111 IP и экспертных системах государственных органов управления и систем управления крупных корпораций.

Основные положения, выносимые на защиту: грамматические сети и ориентированные на них модели распознаваемых и обрабатываемых классов РСДЗ, позволяющие существенно уменьшить сложность синтаксических описаний, создать единую продукционно-сетевую основу для разработки эффективных методов синтаксического анализа ГС;

- метод и алгоритм поуровневого (по стратам) восстановления грамматических сетей, используемые для обучения систем распознавания и обработки РСДЗ;

- методы полного и неполного синтаксического анализа РСДЗ, ориентированные на использование грамматических сетей и позволяющие повысить достоверность и оперативность распознавания и обработки РСДЗ;

- общая схема системы синтаксического анализа на основе ГС для распознавания и обработки РСДЗ при решении типовых информационноаналитических задач в AC 111 LP РСУ, отличающаяся введением дополнительных блоков и связей, отражающих специфику предложенных формальных описаний в виде ГС и ориентированных на них методов и алгоритмов синтаксического анализа.

Реализация и внедрение результатов исследования. Результаты теоретических и экспериментальных исследований и практические разработки внедрены в Управлении ГО ЧС и ПБ Курской области, ОКБ «Авиаавтоматика» (г.Курск), в/ч 45807-Э, ГОУ ВПО МТУ СИ (г.Москва), ОАО «Регионгазхолдинг» (г. Москва), НИИ МВС ТРТУ (г. Таганрог), ФГУП НПО «Орион» (г. Краснознаменск Московская обл.), НИИ Радио (г.Москва). Внедрение результатов подтвердило повышение эффективности решения основных классов существующих перспективных информационно-аналитических задач в АС ПНР в РСУ.

Научно-методические результаты, полученные в диссертационной работе, внедрены в учебный процесс кафедр конструирования и технологии ЭВС и программного обеспечения ВТ Курского государственного технического университета.

Апробация и публикация. Основные положения диссертационной работы докладывались и получили положительную оценку на 2 международных и 14 всероссийских и ведомственных научных конференциях. По теме диссертации опубликовано 64 работы, в том числе: 1 монография, 20 статей, при этом 34 работы являются основными (14 статей опубликованы в изданиях, входящих в перечень ВАК), остальные работы -тезисы докладов на ведомственных научных конференциях и отчеты о НИР.

Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце диссертации, лично соискателем проведен анализ структурных особенностей ряда подклассов РСДЗ, распознаваемых и обрабатываемых в существующих и перспективных АС ППР РСУ социальных и экономических систем [1,3-8], проведен анализ особенностей используемых при их распознавании и обработке новых продукционных информационных технологий [1,6-8,11-12,34], осуществлено развитие общего аппарата формальных грамматик и грамматических структур в рамках создания теории грамматических сетей [1,3-8], разработаны ГС, описывающие основные особенности синтаксической и семантической структуры РСДЗ и их основные подклассы [1,3-8], предложены методы и алгоритмы полного и неполного синтаксического анализа ГС [1,6-8,11-12,34], общий комбинированный структурно-лингвистический метод распознавания разнородных данных и знаний [1,12-15], получены результаты ряда экспериментальных исследований, характеризующих достоверность распознавания рассматриваемых классов РСДЗ [1,3-8], а также предложены варианты структурно-функциональной организации рассмотренных в диссертационной работе АС ППР РСУ и их отдельных подсистем [1,17,19.33].

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести разделов, заключения, списка использованной литературы (191 наименование). Текст диссертации включает 329 страниц, из них 260 страниц основного текста, 45 рисунков, 23 таблицы.

Выводы

1. Проведенные в диссертации теоретические исследования явились основой для разработки автоматизированной системы СА ГС и соответствующего СПО (GNET), являющихся составными частями базовой подсистемы РО РСДЗ для типовых РСУ.

2. Разработана общая схема системы синтаксического анализа ГС для распознавания и обработки РСДЗ при решении типовых информационно-аналитических задач в АС ППР РСУ, отличающаяся введением дополнительных блоков и связей, отражающих специфику предложенных формальных описаний в виде ГС и ориентированных на них многоэтапных методов и алгоритмов полного и неполного восходящего и нисходящего синтаксического анализа.

3. Предложенная схема системы СА ГС является модификацией классической схемы системы СА ФГ, направленной на учет:

- сетевого построения грамматических описаний и моделей с взаимосвязями по правилам управления и погружения;

- особенностей использования в ГС ряда модификаций ФГ (стохастических, атрибутных, графовых);

- специфики вычисления унаследованных и синтезированных атрибутов и стохастических зависимостей.

4. Рассмотрены вопросы реализации предложенных методов при создании АС ППР РСУ различных классов, проведена экспериментальная проверка предложенных методов и алгоритмов, подтвердившая результаты теоретических исследований, а также оценка их эффективности при решении типовых задач управления. Показано, что внедрение предложенных методов, алгоритмов и реализующих их программ позволило более чем на 25-30% повысить оперативность решения типовых информационно- аналитических задач, обоснованность принимаемых управленческих решений в РСУ рассматриваемого класса.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе в рамках единого структурно-лингвистического подхода на основе грамматических сетей созданы теоретические основы решения проблемы распознавания и обработки РСДЗ в АС НИР РСУ и получены следующие основные результаты:

1. Проведен анализ научно-практических предпосылок решения проблемы распознавания и обработки РСДЗ в АС ППР РСУ. Выявлено основное противоречие между современными требованиями к РСУ (в первую очередь, по полноте, достоверности и оперативности распознавания и обработки РСДЗ в условиях существенной неопределенности относительно их структуры и параметров) и возможностями существующих методов и средств распознавания и обработки мониторинговых данных и знаний. Показано, что его разрешение возможно на путях создания адекватного сложившейся ситуации общего теоретического и методического аппарата грамматических сетей, а также создания на этой основе автоматизированных систем и средств распознавания и обработки РСДЗ, позволяющих повысить эффективность решения информационно-аналитических задач в РСУ рассматриваемых классов.

2. Разработан понятийный аппарат, общие формальные основы теории ГС как общетеоретического базиса решения задач распознавания и обработки РСДЗ. Проведена классификация ГС, проанализированы их формальные свойства. Показано, что ГС, являясь дальнейшим развитием аппарата формальных грамматических систем, позволяют за счет внутренней сетевой структуризации существенно (более чем на порядок) снизить объем синтаксических описаний, повысить их наглядность и наращиваемость, уменьшить сложность при сохранении мощности порождаемых семейств языков формального описания.

3. Для решения конкретных задач распознавания и обработки РСДЗ на основе ГС разработаны формальные описания (модели) РСДЗ, позволяющие системно объединить в рамках единого математического аппарата достоинства структурно-лингвистического, статистического, алгебраического и нейросетевого подходов путем введения в состав ГС множеств правил управления и погружения, позволяющих существенно повысить структурированность формальных описаний распознаваемых и обрабатываемых данных и знаний и использовать эффективные методы синтаксического анализа.

4. Для решения задач обучения систем распознавания, создания структурно-лингвистических моделей обрабатываемых классов РСДЗ, вскрытия правил и закономерностей их формирования проведена разработка базового многоуровневого метода и алгоритма восстановления регулярных ГС, являющихся модификацией метода Фельдмана и отличающихся поуровневой (по стратам) процедурой восстановления грамматик с использованием дополнительных операций агрегирования выделенных цепочек продукций алгоритма, имеющего кубическую временную сложность и обеспечивающих создание основных классов ГС для решения рассматриваемого класса задач управления.

5. С целью создания процедурной основы решения задач распознавания и обработки РСДЗ проведена разработка методов и алгоритмов полного и неполного восходящего и нисходящего синтаксического анализа ГС, основанных на выполнении рекурсивных процедур грамматического разбора грамматик по правилам управления, позволяющих повысить достоверность (вероятность правильного распознавания с 0,7-0,9 до 0,95-0,99 при вероятности ложной тревоги менее 0,01) и снизить на 1-2 порядка временную сложность процедур синтаксического анализа по сравнению с известными алгоритмами СА при решении рассматриваемого класса задач.

6. Разработана общая схема системы синтаксического анализа ГС для распознавания и обработки РСДЗ при решении типовых информационно-аналитических задач в АС ППР РСУ, отличающаяся введением дополнительных блоков и связей, отражающих специфику предложенных формальных описаний в виде ГС и ориентированных на них многоэтапных методов и алгоритмов полного и неполного восходящего и нисходящего синтаксического анализа.

7. Рассмотрены вопросы реализации предложенных методов при создании АС ГТПР РСУ различных классов, проведена экспериментальная проверка предложенных методов и алгоритмов, а также оценка их эффективности при решении типовых задач управления. Показано, что внедрение предложенных методов, алгоритмов и реализующих их программ в целом позволило более чем на 25-30% повысить оперативность решения типовых информационно-аналитических задач, обоснованность принимаемых управленческих решений в РСУ рассматриваемого класса.

1. Пранявичус, Г.И. Агрегативные модели как средство комплексного исследования и программной реализации протоколов сетей ЭВМ Текст. / Г.И. Пранявичус // Автоматика и вычислительная техника. 1986. № 6. С. 5-12.

2. Барцев, С.И. Адаптивные сети обработки информации Текст.: препринт N 59Б/ С.И. Барцев, В.А. Охонин . Красноярск : Ин-т физики СО АН СССР, 1986. 20с.

3. Маренков, Н.Л. Антикризисное управление Текст. / Н.Л. Маренков // Ростов: Феникс, 2004. 222 с.

4. Льюис, П. Атрибутные трансляции Текст. / П. Льюис, Д. Розенкранц, Р. Стирнз // Семантика языков программирования. М.: Мир, 1980. 278с.

5. Лоскутов, А.Ю. Введение в синергетику Текст. / А.Ю. Лоскутов, А.С. Михайлов . М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990.

6. Саати, Т.Л. Взаимодействие в иерархических системах Текст. / Т.Л. Саати // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1979. №1. С.68 -84.

7. Власов, М.Ю. Геоинформационные системы Электронный ресурс./ М.Ю. Власов, В.Г. Горбачев, http://www.integro.ru/metod/byte/byte.htm.

8. Николаев, А.В. Грамматические сети как формальная основа моделирования сигналов и протоколов информационно-вычислительных сетей Текст. / А.В. Николаев //Телекоммуникации. 2005. №8.

9. Дрейзин, В.Э. Типизация задач и методы анализа и поддержки принятия решений в геоинформационных автоматизированных системах управления / В.Э. Дрейзин //Информационные технологии. 2003. № 3. С. 2-8.

10. Д.В. Гаскаров // М.: Высшая школа, 2003. 431 с. И.Андрейчиков, А.В. Интеллектуальные информационные системы Текст. / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. М.Финансы и статистика, 2004. 424 с.

11. Н.Горелик, В.А. Иерархические оптимизационно-координирующие системы Текст. / В.А. Горелик // Кибернетика. 1978. №1. С. 87 94.

12. Информационные системы ГПС. Ч. 3. Основы построения цифровых систем связи для распределенных ГПС: Учебное пособие Текст. / О.И. Атакищев, А.П. Волков, С.И. Егоров, B.C. Титов ; Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2000. 102 с.

13. Исследование научно-технических путей создания экспертных систем многоцелевого назначения Текст.: итоговый отчет по НИР «Притирка-1»/ Московский технический университет связи и информации. М., 2003.

14. Искусственный интеллект Текст.: в 3-х кн.: справочник/под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990.

15. Люггер, Дж . Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем Текст.: пер. с англ. /Дж.Ф. Люгер. М.: Изд. Дом «Вильяме», 2005. 864 с.

16. Атакищев, О.И. Метаграмматики как средство формального описания протоколов Текст. / О.И. Атакищев, Ю.Д. Козин // Автоматика и вычислительная техника. 1989. № 5. С. 11-16.

17. Трахтенгерц, Э.А. Компьютерная поддержка формирования целей и стратегий Текст. / Э.А. Трахтенгерц. М.: Синтег, 2005.

18. Сизов, А.С.Концепция информационного подхода к оценке эффективности функционирования сложных систем Текст. / А.С. Сизов // Распознание-2005: сб. материалов VII Междунар. конф. Курск, 2005 С. 10-11.

19. Гинзбург, С. Математическая теория контекстно-свободных языков Текст. / С. Гинзбург//М.:Мир, 1970.

20. Атакищев, О.И. Метаграмматики и особенности их применения для формального описания сигналов и протоколов документальных служб связи и передачи данных. Ч. 2. Классификация метаграмматик Текст. / О.И. Атакищев // Телекоммуникации. 2001. №12.

21. Атакищев, О.И. Методы и алгоритмы распознавания кодированных документальных сообщений Текст. / О.И. Атакищев, А.В. Варганов, Г.Н Медведев // Тез. докл. 5-й Междунар. конф. «Распознавание-2001». Курск, 2001.

22. Методы анализа данных Текст.: пер. с фр. / под ред. С.А. Айвазяна, В.М. Бухштабера. М.: Финансы и статистика, 1985. 360 с.

23. Городецкий, В.И. Многоуровневые атрибутные грамматики для моделирования сложных структурно-динамических систем Текст. / В.И. Городецкий, В.В. Дрожжин, P.M. Юсупов // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1986. №1.С. 165.

24. Модели и механизмы функционирования иерархических систем: обзор Текст. / В.Н. Бурков, В.В. Кондратьев, В.А. Молчанов, А.В. Щепкин // Автоматика и телемеханика. 1977. №11. С. 106-131.

25. Белов, М.В. Модифицированный метод Шлеера-Меллора проектирования объектно-ориентированных программ Текст. / М.В. Белов, Т.М. Белова // Медико-экологические информационные технологии 2002: сб. матер. V Междунар. науч.-техн. конф. Курск, 2002.

26. Некоторые свойства адаптивных сетей (программная реализация) Текст. : препринт №71Б / С.И. Барцев ; Красноярск ( Ин-т физики СО АН СССР), 1987. 17 с.

27. Метод организации управления в распределенных системах мониторинга: отчет о НИР (итоговый): 3.5/ в/ч 45807-РЯ; исп. Николаев А.В. и др.. Курск, 1987. № ГР 0086836. С. 127-149.

28. Николаев, А.В. Особенности функционирования воздушного комплекса мониторинга и оценка его эффективности Текст. / А.В.Николаев, А.В.Баранов, В.Ф.Соловьев// Сб. материалов XII военно-науч. конф. / в/ч 45807-РЛ. Курск, 1994. С. 34-37.

29. Николаев, А.В. Выбор высоты полета самолета в интересах мониторинга объектов управления Текст. / А.В.Николаев, О.Б.Гузенко, И.В.Власенко// Сб. материалов X военно-науч.конф. / в/ч 45807-РЛ. Курск, 1990. С. 41-43.

30. Николаев, А.В. Грамматические сети как формальная основа моделирования сигналов и протоколов информационно- вычислительных сетей Текст. / А.В. Николаев//Телекоммуникации. 2005. №.8 С. 8-12.

31. Николаев, А.В. Классификация грамматических сетей, используемых для формального описания сигналов и протоколов информационно-вычислительных сетей Текст. / А.В. Николаев // Телекоммуникации. -2005. №.9 С. 7—13

32. Николаев, А.В. Классификация основных схем кодирования цифровых факсимильных сообщений Текст. / А.В.Николаев, А.В.Варганов. // Сб. материалов XIX науч.- технич. конф. / в/ч 45807-РЛ. Курск, 2001. С. 56-58.

33. Николаев, А.В. Метод анализа ситуаций в знаниях об объекте управления и формирование управляющего решения об активации процедур обработки разнородной информации Текст. / А.В.Николаев // Сб. материалов X военно-науч. конф. / ЧВВИУРЭ. 1989. С. 33-37.

34. Николаев, А.В. Метод и алгоритм распознавания мониторинговых данных с использованием структурно-статистического подхода Текст. / А.В.Николаев, С.В.Свекольников // НТСб(труды) 18 / ЦНИИ МО РФ. 1987.№2 С. 14—16.

35. Метод и алгоритмы обработки сложноструктурированных данных в распределенных системах управления Текст. : отчет о НИР(итоговый) /в/ч 45807-P/I; исп. А.В.Николаев и др.. № ГР 0090913. Курск, 1992. Разд. 3. С. 112-144.

36. Николаев, А.В. Метод организации управления в автоматизированной распределенной системе управления Текст. / А.В.Николаев. // Сб. материалов XX науч.-техн. конференции- в/ч 45807-P/I. Курск, 1987. С.76-79.

37. Методика обработки формализованных мониторинговых данных Текст. : отчет о НИР (итоговый) / в/ч 45807-РЛ; исп. А.В.Николаев [и др.]. № ГР 0085817. Курск, 1987. Раздел 4.2. С. 125-148.

38. Николаев, А.В. Методика определения рационального состава и структуры бортового авиационного комплекта мониторинга Текст. / А.В.Николаев, А.Н.Ковтун, А.Н.Баранов// Сб. материалов XI военно-науч. конф.- в/ч 45807-P/I. Курск, 1991. С.19-23.

39. Методы анализа данных о мониторинговых ситуациях Текст.: отчет о НИР (итоговый) / в/ч 45807-РЛ; исп. А.В.Николаев [и др.]. № ГР 0083814. Курск, 1987. Разд. 1.5. С. 43-59.

40. Николаев, А.В. Модель процесса обработки информации в автоматизированной распределенной системе сбора, обработки и управления. Текст. / А.В.Николаев, А.А.Седляревич // Сб. материалов XX науч.-техн. конф. в/ч 45807-РЛ. Курск, 1987. С. 36-39.

41. Николаев, А.В. Об одном подходе к оценке эффективности бортового комплекта авиационного комплекса мониторинга. Текст. / А.В.Николаев, О.Б.Гузенко, А.Н.Баранов// Сб. материалов XIV военно-науч. конф.- в/ч 45807-P/1I. Курск, 1991. С. 21-25.

42. Николаев, А.В. Об одном подходе к формированию текущего плана мониторинга сложноструктурированных объектов и систем Текст. / А.В.Николаев, Ю.А.Гордеев. // Сб. материалов VIII военно-науч. конф,- в/ч 45807-РД. Курск, 2005 1986. С. 55-57.

43. Николаев, А.В. Обоснование структуры и определение состава авиационного мониторингового комплекта Текст.: отчет о НИР (итоговый) / в/ч 45807-P/I; исп. А.В.Николаев [и др.]. № ГР 0088874. Курск, 1990. Раздел 2.3. С. 78-98.

44. Николаев, А.В.Обоснование требований к подсистемам управления воздушно- наземных комплексов Текст.: / А.В.Николаев [и др.]; итоговый отчет о НИР по теме «Чомния» / Центр «Союзнаука ГКНО». М., 1992. Разд. 2. С. 47-88.

45. Николаев, А.В. Оптимизация числа контролируемых объектов в распределенной системе управления Текст.: отчет о НИР (итоговый) / в/ч 45807-P/I; исп. А.В.Николаев [и др.]. № ГР 0088880. Курск, 1989. Разд. 3.4. С. 212-239.

46. Николаев, А.В. Особенности применения грамматических сетей при решении задач тестирования цифровых линий связиТекст. / А.В. Николаев, С.С.Аджемов, О.И.Атакищев// Телекоммуникации. 2005. №.10 С. 8-14

47. Николаев, А.В. Особенности применения регулярных грамматических сетей для формального описания сигналов и протоколов документальных служб связи Текст. / А.В. Николаев, С.С.Аджемов, О.И.Атакищев // Телекоммуникации. 2005. №.9. С. 3-7.

48. Николаев, А.В. Особенности обработки мониторинговых данных в распределенной системе управления Текст.: отчет о НИР (итоговый) / в/ч 45807-P/I; исп. А.В.Николаев [и др.]. № ГР 0083792. Курск, 1986. Разд.2. -С. 43-67.

49. Николаев, А.В. Особенности основных стеганографических методов передачи информации в информационно-вычислительных сетях Текст. / А.В. Николаев, И.С.Захаров, О.А. Демченко [и др.]// Телекоммуникации. 2004. № 10. С. 12-16.

50. Николаев, А.В. Особенности параллельной асинхронной обработки данных в распределенных ГИС Текст. / М.В. Белов, И.С. Захаров, А.В. Николаев [и др.] //Телекоммуникации. 2004. №.10. С. 2-6.

51. Николаев, А.В. Особенности применения грамматических структур для структурно-лингвистического описания сигналов синхронной цифровой иерархии Текст. / А.В.Николаев, С.Г.Емельянов, Е.Ю. Мусакин // НТСб(труды) Курского НИИ МО РФ. 2004.№ 1(144) С. 13-19.

52. Особенности реализации специальных распределенных систем управления Текст.: отчет о НИР(итоговый) / в/ч 45807-P/I; исп. А.В.Николаев [и др.]. № ГР 0082775. Курск, 1985. Раздел 4.2. С. 123-134.

53. Николаев, А.В. Особенности решения задач распознавания и обработки разнородных данных и знаний в распределенной системе управления специального назначения Текст. / А.В.Николаев // НТСб(труды) 18 ЦНИИ МО РФ.1989.№3 С. 24-28.

54. Николаев, А.В. Особенности создания мониторинговой подсистемы распределенной системы управления специального назначения Текст. / А.В.Николаев // НТСб(труды) 18 ЦНИИ МО РФ. 1986. №1. С. 12-14.

55. Николаев, А.В. Особенности создания специальных систем мониторинга Текст. : А.В.Николаев [и др.] // отчет о НИР (итоговый) 0081749 / в/ч 45807-РЛ, исп. Николаев А.В. [и др.]. Курск, 1985. Разд. 2. С. 45-85.

56. Николаев, А.В. Особенности структурно-лингвистического описания транспортного пакета ISO/IEC 13818-1 SYSTEMS Текст. / А.В. Николаев, О.И. Атакищев, Е.А. Петрик // Телекоммуникации. 2004. № 8. С. 8-11.

57. Оценка результатов использования авиационного комплекса обработки мониторинговых данных Текст.: отчет о НИР (итоговый): 0090929 / в/ч 45807-P/I; исп. Николаев А.В. [и др.]; Курск, 1991. Разд. 4.2. С. 232-259.

58. Оценка эффективности специального комплекта мониторинга сложноструктурированных объектов и систем Текст.: отчет о НИР (итоговый): 0083790 / в/ч 45807-P/I; исп. Николаев А.В. [и др.]; Курск, 1985. Разд. 1.2. С. 12-29.

59. Подход к распознаванию и обработке разнородных мониторинговых данных Текст.: отчет о НИР (итоговый): 0094121 / в/ч 45807-P/I; исп. Николаев А.В. [и др.]; Курск, 1996. Раздел 3.2. С. 89-105.

60. Николаев, А.В.Предложения по уточнению состава и структуры распределенной системы управления специального назначения Текст. / А.В.Николаев, А.А.Ряжечкин, С.С.Рыжиков // Сб. материалов XI военно-науч. конф. / в/ч 45807-РЛ. Курск, 1991. С. 28-30.

61. Николаев, А.В. Применение структурно-лингвистических методов для обработки векторных геоинформационных данных в формате SXF Текст.

62. М.В. Белов, С.Г. Емельянов, А.В. Николаев и др.// Телекоммуникации. 2004. №1. С. 6-11.

63. Николаев, А.В. Продукционная машина генератор для параллельных стратегий выводов Текст. / А.В.Николаев, С.Г.Емельянов, Е.А.Титенко [и др.]// Искусственный интеллект в XXI веке: сб. статей Всеросс. науч.- техн. конф. / Пенза, 2003. С. 107-110.

64. Николаев, А.В. Способ определения рационального состава средств мониторинга бортового авиационного комплекта Текст. / А.В. Николаев, А.А. Седляревич, А.Н. Баранов // Сб. материалов X военно-науч. конф. / в/ч 45807-P/I. Курск, 1990. С. 25-28.

65. Николаев, А.В. Способ оценки числа контролируемых объектов в распределенной системе управления Текст. / А.В. Николаев, О.Б. Гузенко // Сб. материалов X военно-науч. конф,- в/ч 45807-P/I. Курск, 1990. С. 37-39.

66. Николаев, А.В.Структурно-лингвистический способ распознавания факсимильных сообщений Текст. / А.В. Николаев, А.В. Варганов. // Сб. материалов XXV военно-науч. конф,- в/ч 45807-РЛ1.Курск 2004. С. 65-67.

67. Николаев, А.В. Формально-грамматическое описание формата JPEG/JFIF Текст. / А.В. Николаев, А.В. Варганов // Сб. материалов XXIV военно-науч. конф.- в/ч 45807-РЛ1.Курск, 2002. С. 46-48.

68. Николаев, А.В. Формальные грамматики и грамматические сети. Вопросы практического применения при решении задач распознавания и обработкисложноструктурированных данных и знаний Текст. / А.В. Николаев, С.Г.Емельянов. М.: Высш. шк., 2005.251 с.

69. Кириллов, А.Н. Об оценке адекватности моделей объектов в задачах управления / А.Н. Кириллов, P.M. Юсупов /ЛНауч.-техн. сб. (тр.). Вып.592. 1979. С. 18-21.

70. Оконечное оборудование и протоколы для телематических служб: рекомендации серии Т.Красная книга МККТТ. Т. VII, вып. VII.3: материала VIII пленарной ассамблеи. Малага-Торремолинос, 1984.

71. Фомин, Я.А. Оптимизация распознающих систем / Я.А. Фомин, А.В. Савич. М.: Машиностроение, 1993.

72. Аджемов, С.С. Особенности применения регулярных грамматических сетей для формального описания сигналов и протоколов документальных служб связи / С.С. Аджемов, О.И. Атакищев, А.В. Николаев //Телекоммуникации. 2005. №7.

73. Атакищев, О.И. Особенности применения метаграмматик для формального описания структуры сложных технических систем / О.И. Атакищев, О.Г. Добросердов // Методы и средства систем обработки информации: сб. науч. с. Курск, 1997. С.5-14.

74. Атакищев, О.И. Особенности применения структурно-лингвистических методов распознавания образов в задачах анализа перспективных протоколов документальной связи / О.И. Атакищев //

75. Математические методы распознавания образов-6: тез. докл. конф. / ВЦ РАН. 1993.С. 37.

76. Атакищев, О.И. Особенности распознавания сигналов синхронной цифровой иерархии / О.И. Атакищев, Е.Ю. Мусакин // Тез. докл. 5-й Между нар. конф. «Распознавание-2001». Курск, 2001.

77. Николаев, А.В. Особенности схем кодирования факсимильных изображений Текст. / А.В. Николаев, А.В. Варганов // Сб. материалов XXIV военно-науч. конф. / в/ч 45807-Р/И.Курск, 2002. С.34-35.

78. Практическая оптимизация Текст. / Ф. Гилл, У. Мюррей, М. Райт. М.: Мир, 1985.509 с.

79. Городецкий, В. И. Прикладная алгебра и дискретная математика. Ч. П. Формальные системы нелогического типа Текст. / В. И. Городецкий. М.:МО СССР, 1986.200 с.

80. Загоруйко, Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний Текст. / Н.Г. Загоруйко. Новосибирск: Изд-во Института математики, 1999. 270 с.

81. Протоколы информационно- вычислительных сетей: справочник Текст. / под ред. И.А. Мизина, А.П. Кулешова. М.: Радио и связь, 1990. 504 с.

82. Васильев, В.И. Распознающие системы Текст. / В.И. Васильев. Киев: Наукова думка, 1983.424 с.

83. Сизов, А.С. Распознание объектов по структурным признакам в условиях нечеткости их описаний Текст. / А.С. Сизов, Д.А. Стребков // Распознание-2005: сб. материалов VII Междунар. конф. Курск, 2005 С. 10-11.

84. Рекомендации ITU-T серии Т, 1997.

85. Кнут, Д.Э. Семантика контекстно-свободных языков Текст. / Д.Э. Кнут// Семантика языков программирования. М.: Мир, 1980. С. 137-161.

86. Мартин, Дж. Системный анализ передачи данных / Дж. Мартин. М.: Мир,1975. Т. 1,2.

87. Системный анализ в управлении Текст.: справочник / А.Н. Наумов, A.M. Вендров, В.К. Иванов [и др.]; под ред. А.Н. Наумова. М.: Финансы и статистика, 2005. 368 с.

88. Анфилатов, B.C. Системный анализ в управлении Текст. / B.C. Анфилатов, А.А. Емельянов, А.А. Кукушкин. М.: Финансы и статистика, 2005.368 с.

89. Костогрызов, А.И. Стандартизация, математическое моделирование, рациональное управление и сертификация в области системной и программной инженерии Текст. / А.И. Костогрызов, Г.А. Нистратов. М.: Изд-во ВПК и 3 ЦНИИ МО РФ, 2004. 396 с.

90. Фу, К. Структурные методы в распознавании образов Текст. / К. Фу. М.: Наука, 1977. 273 с.

91. Хьюз, Д. Структурный подход к программированию Текст. / Д. Хьюз, Д. Мичток. М.: Мир, 1980. 278 с.

92. Куцык, Б.С. Структура данных и управление Текст. / Б.С. Куцык. М.: Наука, 1975.654 с.

93. Льюис, П. Теоретические основы проектирования компиляторов / П. Льюис, Д. Розенкранц, Р. Стирнз // М.: Мир, 1979. 654 с.

94. Севастьянов Б.А. Теория ветвящихся процессов Текст. / Б.А. Севастьянов // Успехи математических наук. 1970. 7.

95. Ахо А. Теория синтаксического анализа, перевода и компиляции Текст. / А. Ахо, Дж. Ульман // М: Мир, 1978. Кн.1,2.

96. Универсальный факсимильный терминал для информационных систем Текст. / О.И. Атакищев, А.П. Волков, Ю.Д. Козин, А.С. Сизов // Тез. пленарных докл. симпоз. «Информационные процессы итехнологии» в рамках междунар. форума «Информатизация-94». Курск, 1994.

97. Фатхутдинов, Р. А. Управленческие решения Текст. / Р. А. Фатхутдинов. М.: ИНФРА-М, 2005. 344 с.

98. Формальные грамматики и их применение в распознавании образов Текст. / О.И. Атакищев, А.П. Волков, Ф.А Старков, B.C. Титов ; Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2000. 115 с.

99. Элементы теории испытаний и контроля технических систем/ под. ред. P.M. Юсупова. Л.: Энергия, 1978. 192 с.

100. Херц, М.М. Энтропия языков, порождаемых автоматной или контекстно-свободной грамматиками с однозначным выводом Текст. / М.М. Херц // Научно-техническая информация. Сер. 2. 1968. № 1.

101. Калниньш, Я.Я. Языки формального описания протоколов информационно-вычислительных сетей Текст. / Я.Я. Калниньш, П.Я. Крастиныи //Автоматика и вычислительная техника. 1986. № 1. С. 3-23.

102. Kuno, S. A context recognition procedure Text. / S. Kuno // Math. Linguistics and Automatic Translation Rep. NSF-18 / Computation Lab., Harvard Univ., Cambridge. Massachusetts, 1967.

103. Mylopoulos, J. A graph pattern matching operation Text. / J. Mylopoulos //Proc. Annu. Conf. Inform. Sci. and Syst, 6th Prtnceton. 1972. P. 330—336.

104. Knoke, P.J. A linguistic approach to mechanical pattern recognition Text. / P.J. Knoke, R.G. Wiley // IEEE Comput. Gong., 1967, September. P. 142-144.

105. Bruce G.D. A model for finite-state probabilistic system Text. / G.D. Bruce, K.S. Fu // Proc. Conf. Circuit and Syst. Theory, 1st. Allerton: Univ. of Illinois, 1962.

106. Lee H.C. A stochastic syntax analysis procedure and its application to pattern classification Text. / H.C.Lee, K.S. Fu // IEEE Trans. Computers C-21. 1972. P. 660-666.

107. Lee, H.C. A syntactic pattern recognition with learning capability Text. / H.C. Lee, K.S. Fu // Int. Symp. Comput. Inform. Sci. 4th. December 14-16. Miami Beach, Florida, 1972. New York: Academic Press, 1972.

108. A system for the automatic recognition of patterns Text. / L. Grimsdale, F.H. Summer, C.J. Tunis, T. Kilburn//Proc. IEEE. 1959. 108B. P. 210-221.

109. Gorman R.P. Analysis of Hidden Units in a Layered Network Trained to Classify Sonar Targets Text. / R.P. Gorman, T.J. Sejnowski // Neural Networks. 1, P.75-89.

110. Pavlidis, T. Analysis of set pattern Text. / T. Pavlidis // Pattern Recognition 1968. №1.

111. Foster, J.M Automatic Syntactic Analysis Text. / J.M. Foster // Amer. Elsevier.New York, 1970; Автоматический синтаксический анализ / Фостер, Дж. М.: Мир, 1975.)

112. Hopgood, F. R.A Compiling Techniques Text. / F. R.A. Hopgood // Amer. Elsevier. New York, 1969.

113. Woods W.A. Context-sensitive parsing Text. / W.A. Woods // Comm. ACM. 1970. 13. P. 437-445.

114. Ginsburg, S. Deterministic context-free languages Text. / S. Ginsburg, S.A. Greibach // Information and Control. 1966. № 9. P. 620-648.

115. Wirth, N. EULER — A generalization of ALGOL and its formal definition Text. / N. Wirth, H. Weber // Pt. 1. Comm.ACM.1966.№ 9. P 1325.

116. Duda, R.O. Experiments in scene analysis Text. / R.O. Duda, P.E. Hart // Proc. Nat. Symp. Ind. Robots, 1st (2-3 april 1970. Chicago, Illinois.

117. Burr, D.J. Experiments with a connectionist text reader Text. / D.J. Burr, M. Caudill, C. Butler // Proc. of the IEEE First Int. Conf. on Neural Networks. Vol. 4. 1987. P. 717-724.

118. Greibach, S. Formal parsing systems Text. / S. Greibach //Comm. ACM. 1964. 7. P. 499.

119. Harangozo, J. Formal representation of the protocol hierarchy Text. / J. Harangozo // Eurocomp. 78 Proc. Eur. Comput. Congr. London; Uxbridge, 1978. P.403-414.

120. Goldberg, D. Genetic Algorithms in Machine Learning, Optimization and Search Text. / D. Goldberg. Addison-Wesley, 1988.

121. Aho, A.V. Indexed grammars — An extension of context-free grammars Text. / A.V. Aho// Assoc. Comput. Mach. 1968. №15. P. 647-671; Индексные грамматики — расширение контекстно-свободных грамматик / А.В. Ахо // Языки и автоматы. М.: Мир, 1975. С.

122. ITU-T Recommendation 1.363.2. B-ISDN ATM Adaptation layer (AAL) specification. AAL2. Text. // Telecommunication Standardization sector of ITU. 1997.

123. Cottrell, G.W. Learning Internal Representation from Gray-Scale Images: An Example of Extensional Programming Text. /G.W. Cottrell, P. Munro, D. Zipser // In Proc. 9th Annual Conf. of the Cognitive Science Society. 1987. P. 461-473.

124. Winston, P.H. Learning Structural Descriptions From Examples Text. / P.H. Winston // Rep. MAC-TR-76. Project. MIT. Cambridge, Massachusetts, 1970.

125. Jones, A.J. Nets of formal grammars. Applications Text. / A.J. Jones // Linguistics and Automatic Translation Rep. NSF-46 / Computation Lab., Harvard Univ., Cambridge. Massachusetts, 2000.

126. Van-Dake, R.E. Neural networks for syntactic analysis and syntactic pattern recognition Text. / R.E. Van-Dake // Comput. Graphics and Image Process. 1993. № 9. P. 99-173.

127. Learner, A. Note on transformating context-free grammars to Wirth Text. / A. Learner, A.L. Lim // Weber precedence form. Comput. 1970. №13. P. 142—144.

128. Schutzenberger, M.P. On context-free languages and pushdown automata / M.P. Schutzenberger // Information and Control. 1963. №3. P. 246—264.

129. Salomaa, A. On languages accepted by probabilistic and time-variant automata Text. / A. Salomaa // Proc. Annu. Conf. Inform. Sci. and Syst. 2nd. Princeton, 1968. P. 184-188.

130. Fu, K.S. On stochastic automata and languages Text. / K.S. Fu, T. Li // Information Sci. 1969. № 1. P. 403-419.

131. Huang, T. On stochastic context-free languages Text. / T. Huang, K.S. Fu // Information Sci. 1971. №3. P. 201-224.

132. Turakainen P. On stochastic languages Text. / P. Turakainen // Information and Control. 1968. №12. P.304- 313.

133. Fu, K.S. On syntactic pattern recognition Text. / K.S. Fu, P.H. Swain // Int. Symp. Comput. and Inform. Sci. Bal Harbour. Florida, 1969.

134. Fu, K.S. On syntactic pattern recognition and stochastic languages Text. / K.S. Fu, S. Watanabe [edet al.] // Frontiers of Pattern Recognition / Academic Press. New York, 1972.

135. Kurki-Suonio, R. On top-to-bottom recognition and left recursion Text. / Kurki-Suonio R. //Comm. ACM. 1966. №9. P. 527.

136. Paz, A. Some aspects of probabilistic automata. Information and Control. 1966. №9. P. 26—60.

137. Banerji, R.B. Phrase structure languages, finite machines, and channel capacity Text. / R.B. Banerji // Information and Control. 1963. №6.P. 153— 162.

138. Ellis, C.A. Probabilistic Languages and Automata Text. / C.A. Ellis // Dept. of Comput. Sci., Univ. of Illinois. №355. Urbana, 1969.

139. Souza, C.R. Probabilities in Context-Free Programmed Grammars Text. / C.R. Souza // TR-A70-2. Aloha Syst. Univ. of Hawaii. Honolulu, Hawaii, 1970.

140. Booth, T.L. Probability Representation of Formal Languages / T.L. Booth // IEEE Annu. Symp. Switching and Automata Theory, 10th. 1969, october

141. Rosen, S. Programming Systems and Languages Text. / Rosen S. // McGraw-Hill. New York, 1967.

142. Harangozo, J. Protocol definition with formal grammars Text. / J. Harangozo // Comput. Network Protocol Proc. Symp. Liege, 1978. (Liege S.A. F 6/1 F 6/10).

143. Rabin, M.O. Probabilistic automata // Information and Control. 1963. №6. P. 230—245.

144. Pavlidis, T. Representation of figures by labeled graphs Text. / T. Pavlidis // Pattern Recognition. 1972. №4. P. 5-16.

145. Kierczak, J. Rough grammars Text. / J. Kierczak // Ann. Joe. Math. Pol. Series 1Y. Fund. Inform., YIII.I.1985.

146. Fischer M. Some properties of precedence languages Text. / M. Fischer // Proc. ACM Symp. Theory of Comput, 1st. 1969. P. 181-190.

147. Barrow, H.G. Some techniques for recognizing structures in pictures Text. / H.G. Barrow, A.P. Ambler, R.M. Burstall // Frontiers of Pattern Recognition / Academic Press. New York, 1972.

148. Fu, K.S. Stochastic automata, stochastic languages and pattern recognition Text. / K.S. Fu // IEEE Symp. Decision and Contr. Austin, Texas, 1970; Published in Cybernet. 1971. №1. P. 31—49.

149. Fu, K.S. Stochastic grammars and languages Text. / K.S. Fu, T. Huang //Int. J. Comput. and Inform. Sci. 1972. №1.

150. Swain, P.H Stochastic programmed grammars for syntactic pattern recognition. Pattern Recognition Text. / P.H. Swain, K.S. Fu // Special issue on syntactic pattern recognition. 1972.№4.

151. Hutchins, S. E. Stochastic Sources for Context-Free Languages Text. / S. E. Hutchins // Ph. D. Thesis, Dept. of Appl. Phys. and Inform. Sci. / Univ. of California. San Diego, 1970.

152. Huang, T. Stochastic syntactic analysis for programmed grammars and syntactic pattern recognition Text. / T. Huang, K.S. Fu // Comput. Graphics and Image Process. 1972. №1. P. 257-283.

153. Pavlidis T. Structural pattern recognition: Primitives and juxtaposition relations Text. / T. Pavlidis // Frontiers of Pattern Recognition / Academic Press. New York, 1972.

154. Syntactic analysis for programmed grammars and syntactic pattern recognition // Comput. Graphics and Image Process. 1972. №1. P. 257-283.

155. Cheatham, Т.Е. Syntax directed compiling Text. / Т.Е. Cheatham, K. Sattley // Proc. AFIPS S Joint Comput. Conf. 1964. №25, P. 31-57.

156. Grenander, J. Syntax-Controlled Probabilities Text. / J. Grenander // Tech. Rep. Div. of Appl. Math. / Brown Univ. Providence, Rhode Island, 1967.

157. Kuno S. The predictive analyzer and a path elimination technique Text. / Kuno S. // Comm. ACM. 1965. №8. P. 453.

158. Floyd R.W. The syntax of programming languages A survey Text. / R. W.Floyd // IEEE Trans. Electron. Comput., EC-13. 1964. P. 346-353.

159. Feldman, J. Translator writing systems Text. / J. Feldman, D. Cries // Comm. ACM. 1968. №11, P. 77-113