Аннотация: Предметом исследования является компьютерные технология автоматизации работы исследователя при построении графической когнитивной модели. Когнитивное моделирование способствует лучшему пониманию проблемной ситуации, на основе качественного анализу системы. Когнитивное моделирование нашло применение при разработке управленческих решений в экономических, социологических и экологических и других слабоструктурированных системах. Сущность когнитивного подхода заключается в разработке эффективной стратегии управления, основываясь не столько на своей интуиции, сколько на упорядоченном и верифицированном знании о сложной системе. Источником таких знаний могут послужить социологические опросы населения или опросы групп экспертов. Разработанный метод построения когнитивной модели предполагает построение модели в два этапа. На первом этапе строится грубая модель, основанная на выявлении наиболее распространенных мнений больших групп населения. На втором этапе производится уточнение модели с привлечением небольших групп квалифицированных экспертов и определяются количественные оценки связей когнитивной модели. Разработаны инструментальные средства, позволяющие автоматизировать работу исследователей по разработки когнитивных моделей. Преимуществом разработанной компьютерной технологии является то, что она позволяет пользователю сосредотачивать свое внимание на исследуемой проблеме, не тратя времени на рутинные расчетах. В работе доказывается, что разработанное программное средство обладает следующими свойствами: эффективность, надежность, универсальность, технологичность, доступность.

Ключевые слова: алгоритм, обработка данных, многомерный анализ, автоматизация, компьютерные технологии, анкетный опрос, когнитивные модели, модель данных, социально-экономические проблемы, экспертные оценки

Библиография:
Мотрич Е.Л. Демографическая ситуация на Дальнем Востоке Роси: основные тенденции и вызовы // Народонаселение. – 2016. – Т. 1, № 1 (71-1). – С. 25-33
Яндиева М.С. О некоторых направлениях социально-экономического развития юга России на современном этапе // Экономика и предпринимательство. – 2016. – № 9 (74). – С. 137-140.
Лихошерст Е.Н., Мазелис Л.С. Формирование коллективного мнения группы экспертов при стратегическом управлении в университете // Территория новых возможностей. Вестник Владивостокского государственного университета экономики и сервиса. – 2011. – № 4. – С. 142-147.
Солодухин К.С. Модели поддержки принятия стратегических решений на основе системы сбалансированных показателей // Экономические науки. – 2009. – № 53. – С. 253-260.
Мартышенко С.Н. Анализ мониторинга социально-экономических процессов в муниципальных образованиях // Информационные технологии моделирования и управления. – 2012. – № 6 (78). – С. 506-512.
Мартышенко С.Н., Мартышенко Н.С. Метод обнаружения ошибок в эмпирических данных // Известия вузов. Северо-Кавказский регион – 2008. – №1. С. 11–14.
Мартышенко Н.С., Старков А.С. Анализ структуры потребительского регионального туристского рынка // Территория науки. – 2007. – №4(5). С. 468–478.
Martyshenko S.N., Egorov E.A. Information technology for increasing qualitative information processing efficiency // Journal of Modern Applied Statistical Methods. – 2011. – vol. 10., № 1. – pp. 207-213.
Мартышенко С.Н., Мартышенко Н.С. Компьютерная технология выявления и оценки приоритетов решения социально-экономических проблем региона (на примере Приморского края) // Программные системы и вычислительные методы. – 2015. – № 4. – С. 345-364.
Москалева С.С. Программная поддержка экспертной оценки критериев для построения когнитивной модели // Образовательные ресурсы и технологии. – 2014. – № 1 (4). – С. 97-102.
Лагерев Д.Г. Автоматизация разработки управленческих решений в социально-экономических системах на основе применения нечетких когнитивных моделей // Современные наукоемкие технологии. – 2007. – № 11. – С. 78-79.
Кулинич A.A. Компьютерные системы моделирования когнитивных карт: подходы и методы, Пробл. управл. – 2010. – № 3. – С. 2–16.
Волков В.Ю., Волкова В.В. Инструментальные средства когнитивного моделирования в системах поддержки принятия решений // Вестник Международной академии системных исследований. Информатика, экология, экономика. – 2016. – Т. 18., № 1. – С. 104-108.
Исмиханов З.Н., Гаджиев Ш.Д., Яхьяева А.А. Когнитивное моделирование социально-экономической системы региона // Современные наукоемкие технологии. – 2016. – № 2-2. – С. 225-228.
Васильев В.И., Кудрявцева Р.Т., Юдинцев В.А. Автоматизация процесса оценки информационных рисков с использованием когнитивных карт // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. – 2014. – Т. 18., № 3. – С. 253-260.
Болбаков Р.Г. Основы когнитивного управления // Государственный советник. – 2015. – № 1 (9). – С. 45-49.
Дли М.И., Какатунова Т.В. Трехуровневая нечеткая когнитивная модель для анализа процессов инновационного развития региона // Прикладная информатика. – 2013. –№ 1 (43). – С. 5-10.
Цветков В.Я., Соловьев И.В. Принципы когнитивного управления сложной организационно-технической системой // Государственный советник. – 2016. – № 1 (13). – С. 27-32.
Максимов В.И., Корноушенко Е.К., Качаев С.В. Когнитивные технологии для поддержки принятия управленческих решений // Информационное общество. – 1999. – № 2. – С. 50-54.
Абрамова Н.А., Авдеева З.К. Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций: проблемы методологии, теории и практики // Проблемы управления. – 2008. – № 3. С. 85-87.
Авдеева З.К., Коврига С.В., Макаренко Д.И., Максимов В.И. Когнитивный подход в управлении // Проблемы управления. – 2007. – № 3. – С. 2-8.

References (transliteration):
Motrich E.L. Demograficheskaya situatsiya na Dal'nem Vostoke Rosi: osnovnye tendentsii i vyzovy // Narodonaselenie. – 2016. – T. 1, № 1 (71-1). – S. 25-33
Yandieva M.S. O nekotorykh napravleniyakh sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiya yuga Rossii na sovremennom etape // Ekonomika i predprinimatel'stvo. – 2016. – № 9 (74). – S. 137-140.
Likhosherst E.N., Mazelis L.S. Formirovanie kollektivnogo mneniya gruppy ekspertov pri strategicheskom upravlenii v universitete // Territoriya novykh vozmozhnostey. Vestnik Vladivostokskogo gosudarstvennogo universiteta ekonomiki i servisa. – 2011. – № 4. – S. 142-147.
Solodukhin K.S. Modeli podderzhki prinyatiya strategicheskikh resheniy na osnove sistemy sbalansirovannykh pokazateley // Ekonomicheskie nauki. – 2009. – № 53. – S. 253-260.
Martyshenko S.N. Analiz monitoringa sotsial'no-ekonomicheskikh protsessov v munitsipal'nykh obrazovaniyakh // Informatsionnye tekhnologii modelirovaniya i upravleniya. – 2012. – № 6 (78). – S. 506-512.
Martyshenko S.N., Martyshenko N.S. Metod obnaruzheniya oshibok v empiricheskikh dannykh // Izvestiya vuzov. Severo-Kavkazskiy region – 2008. – №1. S. 11–14.
Martyshenko N.S., Starkov A.S. Analiz struktury potrebitel'skogo regional'nogo turistskogo rynka // Territoriya nauki. – 2007. – №4(5). S. 468–478.
Martyshenko S.N., Egorov E.A. Information technology for increasing qualitative information processing efficiency // Journal of Modern Applied Statistical Methods. – 2011. – vol. 10., № 1. – pp. 207-213.
Martyshenko S.N., Martyshenko N.S. Komp'yuternaya tekhnologiya vyyavleniya i otsenki prioritetov resheniya sotsial'no-ekonomicheskikh problem regiona (na primere Primorskogo kraya) // Programmnye sistemy i vychislitel'nye metody. – 2015. – № 4. – S. 345-364.
Moskaleva S.S. Programmnaya podderzhka ekspertnoy otsenki kriteriev dlya postroeniya kognitivnoy modeli // Obrazovatel'nye resursy i tekhnologii. – 2014. – № 1 (4). – S. 97-102.
Lagerev D.G. Avtomatizatsiya razrabotki upravlencheskikh resheniy v sotsial'no-ekonomicheskikh sistemakh na osnove primeneniya nechetkikh kognitivnykh modeley // Sovremennye naukoemkie tekhnologii. – 2007. – № 11. – S. 78-79.
Kulinich A.A. Komp'yuternye sistemy modelirovaniya kognitivnykh kart: podkhody i metody, Probl. upravl. – 2010. – № 3. – S. 2–16.
Volkov V.Yu., Volkova V.V. Instrumental'nye sredstva kognitivnogo modelirovaniya v sistemakh podderzhki prinyatiya resheniy // Vestnik Mezhdunarodnoy akademii sistemnykh issledovaniy. Informatika, ekologiya, ekonomika. – 2016. – T. 18., № 1. – S. 104-108.
Ismikhanov Z.N., Gadzhiev Sh.D., Yakh'yaeva A.A. Kognitivnoe modelirovanie sotsial'no-ekonomicheskoy sistemy regiona // Sovremennye naukoemkie tekhnologii. – 2016. – № 2-2. – S. 225-228.
Vasil'ev V.I., Kudryavtseva R.T., Yudintsev V.A. Avtomatizatsiya protsessa otsenki informatsionnykh riskov s ispol'zovaniem kognitivnykh kart // Vestnik Ufimskogo gosudarstvennogo aviatsionnogo tekhnicheskogo universiteta. – 2014. – T. 18., № 3. – S. 253-260.
Bolbakov R.G. Osnovy kognitivnogo upravleniya // Gosudarstvennyy sovetnik. – 2015. – № 1 (9). – S. 45-49.
Dli M.I., Kakatunova T.V. Trekhurovnevaya nechetkaya kognitivnaya model' dlya analiza protsessov innovatsionnogo razvitiya regiona // Prikladnaya informatika. – 2013. –№ 1 (43). – S. 5-10.
Tsvetkov V.Ya., Solov'ev I.V. Printsipy kognitivnogo upravleniya slozhnoy organizatsionno-tekhnicheskoy sistemoy // Gosudarstvennyy sovetnik. – 2016. – № 1 (13). – S. 27-32.
Maksimov V.I., Kornoushenko E.K., Kachaev S.V. Kognitivnye tekhnologii dlya podderzhki prinyatiya upravlencheskikh resheniy // Informatsionnoe obshchestvo. – 1999. – № 2. – S. 50-54.
Abramova N.A., Avdeeva Z.K. Kognitivnyy analiz i upravlenie razvitiem situatsiy: problemy metodologii, teorii i praktiki // Problemy upravleniya. – 2008. – № 3. S. 85-87.
Avdeeva Z.K., Kovriga S.V., Makarenko D.I., Maksimov V.I. Kognitivnyy podkhod v upravlenii // Problemy upravleniya. – 2007. – № 3. – S. 2-8.

Аннотация: Предметом исследования является оценка эффективности распределения заданий по исполнителям в автоматизированных системах электронного документооборота на основе нечетких методов рационального выбора альтернатив. Объектом исследования является задача рационального выбора исполнителей с учетом их квалификации, работоспособности, загруженности, а также сложности поступающих на распределение заданий. В работе рассматриваются три стратегии распределения заданий: на основе метода максиминной свертки, аддитивной свертки и нечетко-продукционной модели. Особое внимание уделяется программному комплексу, разработанному на базе предложенных методов. Приводится пример его функционирования, а также результаты проведенных исследований по оценке эффективности распределения заданий по исполнителям. В качестве методов исследования используются нечеткие методы рационального выбора альтернатив: максиминной свертки, аддитивной свертки и нечетко-продукционный метод. Данные методы используются для распределения заданий по исполнителям в автоматизированных системах электронного документооборота. Основными выводами проведенного исследования являются: - метод на основе нечеткого логического вывода показал лучшие результаты, наиболее точно согласующиеся с интуитивным представлением эксперта по рациональному выбору исполнителей заданий; - метод максиминной свертки является пессимистичным подходом, не учитывающим хорошие стороны альтернатив; - метод аддитивной свертки реализует оптимистичный подход, в котором низкие оценки по критериям имеют одинаковый вес по сравнению с высокими оценками, что повлияло на его низкую точность. Особым вкладом авторов в исследование темы является разработка эффективной нечетко-продукционной модели распределения заданий, а также реализация программного комплекса, позволившего выполнить необходимые исследования по оценке ее эффективности. Это определяет научную новизну и практическую ценность проведенного исследования.

Ключевые слова: система электронного документооборота, распределение заданий, принятие решений, нечетко-продукционная модель, программный комплекс, метод максиминной свертки, метод аддитивной свертки, рациональный выбор альтернатив, нечеткий логический вывод, оператор персональных данных

Библиография:
Ивченко В.Д., Корнеев А.А. Анализ методов распределения заданий в задаче управления коллективом роботов // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2009. – № 7. – С. 36-42.
Ченцов П.А. О задаче распределения заданий между участниками с ограничениями на выбор заданий // Вестник компьютерных и информационных технологий. – 2007. – № 7. – С. 52-56.
Лотов А.В., Поспелова И.И. Многокритериальные задачи принятия решения: Учеб. пособие. – М: МАКС Пресс, 2008. – 197 с.
Трегубов В.М., Катасёв А.С., Кириллов А.Е., Алексеев А.А. Информационная технология анализа и классификации электронных документов / Поиск эффективных решений в процессе создания и реализации научных разработок в российской авиационной и ракетно-космической промышленности. Международная научно-практическая конференция. Казань. – 2014. – С. 345-348.
Катасёв А.С., Катасёва Д.В. Интеллектуальный анализ временных рядов в системах диагностики и поддержки принятия решений / Поиск эффективных решений в процессе создания и реализации научных разработок в российской авиационной и ракетно-космической промышленности Международная научно-практическая конференция. Казань. – 2014. – С. 481-483.
Чернов В.Г. Модели поддержки принятия решений в инвестиционной деятельности на основе аппарата нечетких множеств. – М.: Горячая линия – Телеком, 2006. – 255 с.
Аникин И.В., Кирпичников А.П., Талипов Н.Г. Оценка эффективности деятельности уполномоченного органа по защите прав субъектов персональных данных // Вестник Казанского технологического университета. – 2015. – Т. 18. – № 1. – С. 279-281.
Змеев С.А., Селютин И.Н., Скрыль Е.Б., Никитин А.А. Рациональный выбор средств защиты при структурном синтезе программных систем защиты информации в системах электронного документооборота // Вестник Воронежского института ФСИН России. – 2013. – № 2. – С. 55-59.
Алексеев А.А., Кораблев Ю.А., Шестопалов М.Ю. Идентификация и диагностика систем. – М: Издательский центр «Академия», 2009. – 351 с.
Глова В.И., Катасёв А.С., Корнилов Г.С. Преднастройка и оптимизация параметров нечеткой нейронной сети при формировании баз знаний экспертных систем // Информационные технологии. – 2010. – № 5. – С. 15-19.
Емалетдинова Л.Ю., Кайнов А.С. Дискретная нейросетевая модель оптимизации распределения заданий по нескольким компьютерам // Вестник Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева. – 2007. – №1(46). – С. 80-83.
Катасёв А.С., Абдулхаков А.Р. Редукция нечетких правил в задаче оптимизации баз знаний экспертных систем // Вестник Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева. – 2012. – № 3. – С. 110-115.
Абдулхаков А.Р., Катасёв А.С. Кластерно-генетический метод редукции баз знаний интеллектуальных систем // Фундаментальные исследования. – 2015. – № 5-3. – С. 471-475.
Демидова Л.А. Развитие методов теории нечетких множеств и генетических алгоритмов для задач поддержки принятия решений в условиях неопределенности: теоретико-методологическое исследование. Автореферат диссертации на соискание ученой степени докт. техн. наук. – Рязань, 2009. – 39 с.
Катасёв А.С. Модели и методы формирования нечетких правил в интеллектуальных системах диагностики состояния сложных объектов // Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук / Казанский национальный исследовательский технологический университет. Казань, 2014. – 256 с.
Рзаев Р.Р., Джамалов З.Р., Бабаева С.Т., Рзаева И.Р. Оценка финансовой устойчивости коммерческих банков нечётким методом максиминной свертки и их ранжирование // Математические машины и системы. – 2016. – № 1. – С. 79-88.
Постников В.М., Спиридонов С.Б. Многокритериальный выбор варианта решения на основе аддитивной свертки показателей, являющихся членами арифметических прогрессий // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2015. № 11. С. 443-464.
Черноруцкий И.Г. Методы принятия решений. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005. – 416 с.
Ковалев С.М., Лященко А.М. Нечетко-продукционная модель оценки ходовых свойств отцепов на основе перцептивного анализа временных рядов // Актуальные вопросы современной науки. – 2013. – № 30-2. – С. 17-26.
Катасёв А.С. Математическое и программное обеспечение формирования баз знаний мягких экспертных систем диагностики состояния сложных объектов: монография. – Казань: «Республиканский центр мониторинга качества образования», 2013. – 200 с., ил.
Катасёв А.С., Газимова Д.Р. Инвариантная нечетко-продукционная модель представления знаний в экспертных системах // Вестник Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева. – 2011. – №1. – С. 142-148.
Катасёв А.С., Емалетдинова Л.Ю. Нечетко-продукционная каскадная модель диагностики состояния сложного объекта // Программные системы и вычислительные методы. – 2013. – № 1. – С. 69-81.
Илларионов М.Г. Применение метода анализа иерархий в принятии управленческих решений // Актуальные проблемы экономики и права. – 2009. – № 1. – С. 37-42

References (transliteration):
Ivchenko V.D., Korneev A.A. Analiz metodov raspredeleniya zadaniy v zadache upravleniya kollektivom robotov // Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie. – 2009. – № 7. – S. 36-42.
Chentsov P.A. O zadache raspredeleniya zadaniy mezhdu uchastnikami s ogranicheniyami na vybor zadaniy // Vestnik komp'yuternykh i informatsionnykh tekhnologiy. – 2007. – № 7. – S. 52-56.
Lotov A.V., Pospelova I.I. Mnogokriterial'nye zadachi prinyatiya resheniya: Ucheb. posobie. – M: MAKS Press, 2008. – 197 s.
Tregubov V.M., Katasev A.S., Kirillov A.E., Alekseev A.A. Informatsionnaya tekhnologiya analiza i klassifikatsii elektronnykh dokumentov / Poisk effektivnykh resheniy v protsesse sozdaniya i realizatsii nauchnykh razrabotok v rossiyskoy aviatsionnoy i raketno-kosmicheskoy promyshlennosti. Mezhdunarodnaya nauchno-prakticheskaya konferentsiya. Kazan'. – 2014. – S. 345-348.
Katasev A.S., Kataseva D.V. Intellektual'nyy analiz vremennykh ryadov v sistemakh diagnostiki i podderzhki prinyatiya resheniy / Poisk effektivnykh resheniy v protsesse sozdaniya i realizatsii nauchnykh razrabotok v rossiyskoy aviatsionnoy i raketno-kosmicheskoy promyshlennosti Mezhdunarodnaya nauchno-prakticheskaya konferentsiya. Kazan'. – 2014. – S. 481-483.
Chernov V.G. Modeli podderzhki prinyatiya resheniĭ v investitsionnoĭ deyatel'nosti na osnove apparata nechetkikh mnozhestv. – M.: Goryachaya liniya – Telekom, 2006. – 255 s.
Anikin I.V., Kirpichnikov A.P., Talipov N.G. Otsenka effektivnosti deyatel'nosti upolnomochennogo organa po zashchite prav sub'ektov personal'nykh dannykh // Vestnik Kazanskogo tekhnologicheskogo universiteta. – 2015. – T. 18. – № 1. – S. 279-281.
Zmeev S.A., Selyutin I.N., Skryl' E.B., Nikitin A.A. Ratsional'nyy vybor sredstv zashchity pri strukturnom sinteze programmnykh sistem zashchity informatsii v sistemakh elektronnogo dokumentooborota // Vestnik Voronezhskogo instituta FSIN Rossii. – 2013. – № 2. – S. 55-59.
Alekseev A.A., Korablev Yu.A., Shestopalov M.Yu. Identifikatsiya i diagnostika sistem. – M: Izdatel'skiy tsentr «Akademiya», 2009. – 351 s.
Glova V.I., Katasev A.S., Kornilov G.S. Prednastroyka i optimizatsiya parametrov nechetkoy neyronnoy seti pri formirovanii baz znaniy ekspertnykh sistem // Informatsionnye tekhnologii. – 2010. – № 5. – S. 15-19.
Emaletdinova L.Yu., Kaynov A.S. Diskretnaya neyrosetevaya model' optimizatsii raspredeleniya zadaniy po neskol'kim komp'yuteram // Vestnik Kazanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta im. A.N. Tupoleva. – 2007. – №1(46). – S. 80-83.
Katasev A.S., Abdulkhakov A.R. Reduktsiya nechetkikh pravil v zadache optimizatsii baz znaniy ekspertnykh sistem // Vestnik Kazanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta im. A.N. Tupoleva. – 2012. – № 3. – S. 110-115.
Abdulkhakov A.R., Katasev A.S. Klasterno-geneticheskiy metod reduktsii baz znaniy intellektual'nykh sistem // Fundamental'nye issledovaniya. – 2015. – № 5-3. – S. 471-475.
Demidova L.A. Razvitie metodov teorii nechetkikh mnozhestv i geneticheskikh algoritmov dlya zadach podderzhki prinyatiya resheniĭ v usloviyakh neopredelennosti: teoretiko-metodologicheskoe issledovanie. Avtoreferat dissertatsii na soiskanie uchenoy stepeni dokt. tekhn. nauk. – Ryazan', 2009. – 39 s.
Katasev A.S. Modeli i metody formirovaniya nechetkikh pravil v intellektual'nykh sistemakh diagnostiki sostoyaniya slozhnykh ob'ektov // Dissertatsiya na soiskanie uchenoy stepeni doktora tekhnicheskikh nauk / Kazanskiy natsional'nyy issledovatel'skiy tekhnologicheskiy universitet. Kazan', 2014. – 256 s.
Rzaev R.R., Dzhamalov Z.R., Babaeva S.T., Rzaeva I.R. Otsenka finansovoy ustoychivosti kommercheskikh bankov nechetkim metodom maksiminnoy svertki i ikh ranzhirovanie // Matematicheskie mashiny i sistemy. – 2016. – № 1. – S. 79-88.
Postnikov V.M., Spiridonov S.B. Mnogokriterial'nyy vybor varianta resheniya na osnove additivnoy svertki pokazateley, yavlyayushchikhsya chlenami arifmeticheskikh progressiy // Nauka i obrazovanie: nauchnoe izdanie MGTU im. N.E. Baumana. 2015. № 11. S. 443-464.
Chernorutskiy I.G. Metody prinyatiya resheniy. – SPb.: BKhV-Peterburg, 2005. – 416 s.
Kovalev S.M., Lyashchenko A.M. Nechetko-produktsionnaya model' otsenki khodovykh svoystv ottsepov na osnove pertseptivnogo analiza vremennykh ryadov // Aktual'nye voprosy sovremennoy nauki. – 2013. – № 30-2. – S. 17-26.
Katasev A.S. Matematicheskoe i programmnoe obespechenie formirovaniya baz znaniy myagkikh ekspertnykh sistem diagnostiki sostoyaniya slozhnykh ob'ektov: monografiya. – Kazan': «Respublikanskiy tsentr monitoringa kachestva obrazovaniya», 2013. – 200 s., il.
Katasev A.S., Gazimova D.R. Invariantnaya nechetko-produktsionnaya model' predstavleniya znaniy v ekspertnykh sistemakh // Vestnik Kazanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta im. A.N. Tupoleva. – 2011. – №1. – S. 142-148.
Katasev A.S., Emaletdinova L.Yu. Nechetko-produktsionnaya kaskadnaya model' diagnostiki sostoyaniya slozhnogo ob'ekta // Programmnye sistemy i vychislitel'nye metody. – 2013. – № 1. – S. 69-81.
Illarionov M.G. Primenenie metoda analiza ierarkhiy v prinyatii upravlencheskikh resheniy // Aktual'nye problemy ekonomiki i prava. – 2009. – № 1. – S. 37-42

Аннотация: Рассматриваются широко применяемые в системах искусственного интеллекта И-ИЛИ деревья с заданными значениями показателей в терминальных дугах либо вершинах. Показатели рекурсивно определены на решающих деревьях с помощью непрерывных и монотонных по каждому аргументу функций свертки. Ставится задача перечисления решающих деревьев, удовлетворяющих системе ограничений на показатели. Для случая единственного аддитивного показателя ранее предложен линейный по сложности и памяти алгоритм, но уже для двух показателей не существует полиномиальных алгоритмов решения задачи. Предлагаются два алгоритма типа ветвей и границ. Первый алгоритм реализует последовательное выделение поддеревьев допустимых решений по ограничениям на отдельные показатели. Второй алгоритм позволяет эффективно отсекать недопустимые поддеревья. В основе обоих алгоритмов лежит введенное понятие минимальной оболочки И-ИЛИ дерева по монотонному ограничению. Первый алгоритм более применим при наличии большого числа решений системы неравенств, поскольку позволяет выбирать допустимые варианты не по отдельности, а блоками в виде поддеревьев И-ИЛИ дерева. Второй алгоритм ориентирован на случай, когда система неравенств имеет небольшое число решений.

Ключевые слова: Системы искусственного интеллекта, Алгоритм, Перечисление, И-ИЛИ граф, И-ИЛИ дерево, Решающее дерево, Система неравенств, Система ограничений, Монотонная функция, Сложность алгоритма

Библиография:
Галочкин В. И. Перечисление решающих деревьев ограниченной стоимости на И-ИЛИ дереве // Программные системы и вычислительные методы. 2014. № 1. С. 191 – 196. DOI: 10.7256/2305-6061.2014.2.11925.
Николаев С.А. Метод ветвей и границ для поиска технических решений. // Автоматизированные подсистемы поискового конструирования: Межвузовский сборник. Горький: ГГУ, 1981. С. 139-144.
Кормен Т. Х. Алгоритмы: построение и анализ, 2-е изд.: Пер. с англ. / Т. Кормен, Ч. Лайзерсон, Р. Ривест, К. Штайн. М.: Издательский дом ”Вильямс”, 2005. 1296 с.
Рейнгольд Э. Н. Комбинаторные алгоритмы. Теория и практика / Э. Рейнгольд, Ю. Нивергельт Н. Део. М.: Мир, 1980. 476 с.
Кручинин, В.В. Методы построения алгоритмов генерации и нумерации комбинаторных объектов на основе деревьев И/ИЛИ / В.В. Кручинин. Томск: В-Спектр, 2007. 200 с.
Братко И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта / И. Братко. М.: Мир, 1990. 560 с.
Нильсон Н. Искусственный интеллект. Методы поиска решений / Н. Нильсон. М.: Мир, 1973. 270 с.
Автоматизация поискового конструирования / А.И. Половинкин, Н.К. Бобков, Г.Я. Буш и др. Под ред. А.И. Половинкина. М.: Радио и связь, 1981. 344 с.

References (transliteration):
Galochkin V. I. Perechislenie reshayushchikh derev'ev ogranichennoy stoimosti na I-ILI dereve // Programmnye sistemy i vychislitel'nye metody. 2014. № 1. S. 191 – 196. DOI: 10.7256/2305-6061.2014.2.11925.
Nikolaev S.A. Metod vetvey i granits dlya poiska tekhnicheskikh resheniy. // Avtomatizirovannye podsistemy poiskovogo konstruirovaniya: Mezhvuzovskiy sbornik. Gor'kiy: GGU, 1981. S. 139-144.
Kormen T. Kh. Algoritmy: postroenie i analiz, 2-e izd.: Per. s angl. / T. Kormen, Ch. Layzerson, R. Rivest, K. Shtayn. M.: Izdatel'skiy dom ”Vil'yams”, 2005. 1296 s.
Reyngol'd E. N. Kombinatornye algoritmy. Teoriya i praktika / E. Reyngol'd, Yu. Nivergel't N. Deo. M.: Mir, 1980. 476 s.
Kruchinin, V.V. Metody postroeniya algoritmov generatsii i numeratsii kombinatornykh ob'ektov na osnove derev'ev I/ILI / V.V. Kruchinin. Tomsk: V-Spektr, 2007. 200 s.
Bratko I. Programmirovanie na yazyke Prolog dlya iskusstvennogo intellekta / I. Bratko. M.: Mir, 1990. 560 s.
Nil'son N. Iskusstvennyy intellekt. Metody poiska resheniy / N. Nil'son. M.: Mir, 1973. 270 s.
Avtomatizatsiya poiskovogo konstruirovaniya / A.I. Polovinkin, N.K. Bobkov, G.Ya. Bush i dr. Pod red. A.I. Polovinkina. M.: Radio i svyaz', 1981. 344 s.

Аннотация: Статья рассматривает вопросы создания рейтинговых систем с опорой на принцип открытого (согласованного) управления. Рассматривается архитектура изменяемой системы, ориентированная на использование гибких методологий разработки программного обеспечения, в которых основные подсистемы взаимодействуют друг с другом посредством интерфейсов. Основная идея заключается в использовании двухэтапной процедуры согласования метрик и объектов деятельности на каждом отчетном периоде работы системы. С одной стороны такой подход позволяет уточнять и конкретизировать метрики, применяемые на новом интервале планирования с учетом предыдущего опыта. С другой стороны, в контуре управления появляется обратная связь с непосредственными исполнителями, которые формируют заявки центру, по учету их потребностей, пожеланий и предпочтений. Авторы рассматривают элементы теории управления организационными системами, типовые структуры организаций, принцип открытого (согласованного) управления и его конкретизацию применительно к вопросам построения рейтинговых систем промышленного масштаба. Научную новизну составляет тезис о необходимости использования двухэтапной процедуры согласования как самих метрик на отчетном интервале, так и объектов деятельности в рейтинговых системах. Результаты работы можно использовать для создания качественных систем поддержки принятия управленческих решений в рамках производственной, социально-экономической деятельности, ориентированных на достижение поставленных целей и успеха в конкурентной борьбе.

Ключевые слова: рейтинговая система, эффективность деятельности, принцип согласованного управления, принцип открытого управления, оценка эффективности, многоуровневая система, управление человеческими коллективами, многоагентные организационные системы, активные системы, организационные системы

Библиография:
Добрынин А.С. Модель неполного жизненного цикла программного обеспечения / А.С. Добрынин, Р.С. Койнов, С.М. Кулаков // Вестник АГТУ. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2015. № 2. С. 65-69. – Библиогр.: с. 69 (9 назв.).
Симон, Марк. Dependency Injection in.NET. СПб.: Питер, 2013. 464 с. С. 58-65
Бек К., Фаулер М. Экстремальное программирование: Планирование // Библиотека программиста СПб.: Питер, 2003. 215 с. С. 162-170.
Скопин И.Н. Понятия и модели жизненного цикла программного обеспечения: Уч. пособие. Новосиб. гос. ун-т. Новосибирск, 2003. с. 87. С. 47-48.
Брукс, Питер. Метрики для управления ИТ-услугами: Альпина Паблишер, 2008. 288 с. ил. С. 28-105.
Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. М.: МПСИ, 2005. 584 с. С. 109-153.
Бурков В.Н., Новиков Д.А. Теория активных систем: состояние и перспективы. М.: Синтег, 1999. 128 с. С. 11-25.
Теория игр и экономическое поведение / О. Моргенштерн, Дж. фон Нейман М.: Книга по Требованию, 2012. 708 с. С. 35-39.
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014662362 Российская Федерация. Система мониторинга эффективности деятельности университета / Ляховец М.В., Койнов Р.С., Милованов М.М., Добрынин А.С.; правообладатель Сиб. гос. индустр. ун-т. № 2014660244; заявл. 09.10.14; зарегистр. 27.11.14. - 1С.

References (transliteration):
Dobrynin A.S. Model' nepolnogo zhiznennogo tsikla programmnogo obespecheniya / A.S. Dobrynin, R.S. Koynov, S.M. Kulakov // Vestnik AGTU. Seriya: Upravlenie, vychislitel'naya tekhnika i informatika. 2015. № 2. S. 65-69. – Bibliogr.: s. 69 (9 nazv.).
Simon, Mark. Dependency Injection in.NET. SPb.: Piter, 2013. 464 s. S. 58-65
Bek K., Fauler M. Ekstremal'noe programmirovanie: Planirovanie // Biblioteka programmista SPb.: Piter, 2003. 215 s. S. 162-170.
Skopin I.N. Ponyatiya i modeli zhiznennogo tsikla programmnogo obespecheniya: Uch. posobie. Novosib. gos. un-t. Novosibirsk, 2003. s. 87. S. 47-48.
Bruks, Piter. Metriki dlya upravleniya IT-uslugami: Al'pina Pablisher, 2008. 288 s. il. S. 28-105.
Novikov D.A. Teoriya upravleniya organizatsionnymi sistemami. M.: MPSI, 2005. 584 s. S. 109-153.
Burkov V.N., Novikov D.A. Teoriya aktivnykh sistem: sostoyanie i perspektivy. M.: Sinteg, 1999. 128 s. S. 11-25.
Teoriya igr i ekonomicheskoe povedenie / O. Morgenshtern, Dzh. fon Neyman M.: Kniga po Trebovaniyu, 2012. 708 s. S. 35-39.
Svidetel'stvo o gosudarstvennoy registratsii programmy dlya EVM № 2014662362 Rossiyskaya Federatsiya. Sistema monitoringa effektivnosti deyatel'nosti universiteta / Lyakhovets M.V., Koynov R.S., Milovanov M.M., Dobrynin A.S.; pravoobladatel' Sib. gos. industr. un-t. № 2014660244; zayavl. 09.10.14; zaregistr. 27.11.14. - 1S.

Аннотация: Предметом исследования является семантическая близость понятий. Объектом исследования меры семантической близости понятий. Авторы рассматривают такие аспекты темы как обоснование выбора фоновых знаний, построение ссылочного графа и измерение связанности между понятиями. В более ранних работах авторов семантическая близость вычислялась на основе статистических характеристик с применением различных методов контекстного анализа, например, латентно-семантического анализа. Данная работа является первым опытом работы со ссылочными методами определения семантической близости. Поэтому фокус сделан на простоту вычисления меры. В статье определение семантической близости основывается на методе WLM (Wikipedia Link-based Measure) и меры близости по отдельным типам ссылок М.И. Варламова, А.В. Коршунова. В отличие от известных мер семантической близости, основанных на использовании базы данных Википедии, предложенная в работе мера использует простые ссылки статей базы данных Википедии типа "См. также" (See also) и "Ссылки" (Links, External links). Такой подход позволяет повысить производительность алгоритма и применять в задачах, требующих не высокой точности результата, а большей производительности алгоритма. К таким задачам можно отнести установление соответствия между компетенциями образовательного стандарта и аннотациями дисциплин учебного плана или задачу анализа ответов студентов на открытые по форме вопросы. Разработанная мера является дешевой, достаточно точной и доступной.

Ключевые слова: понятие, семантическая близость понятий, фоновые знания, база данных Википедии, структура статьи Википедии, ссылка, ссылочный граф, расстояние между понятиями, индексация графа, мера,основанная на ссылках

Библиография:
Witten I., Milne D. An effective, low-cost measure of semantic relatedness obtained from Wikipedia links // Proceeding of AAAI Workshop on Wikipedia and Artificial Intelligence: an Evolving Synergy, AAAI Press, Chicago, USA. 2008. Р. 25-30
Турдаков Д.Ю. Texterra: инфраструктура для анализа текстов / Д.Ю. Трудаков и др. // Труды Института системного программирования РАН. 2014. Т. 26. Вып. 1. С. 421-438.
Русская Википедия [Электронный ресурс]. – URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Русская_Википедия (дата обращения: 20.06.2016).
Варламов М.И. Расчет семантической близости концептов на основе кратчайших путей в графе ссылок Википедии [Электронный ресурс]: презентация / М.И. Варламов, А.В. Коршунов // URL: www.machinelearning.ru/wiki/images/f/fd/Varlamov2014iip.pdf (дата обращения: 20.06.2016).
Варламов М.И. Расчет семантической близости концептов на основе кратчайших путей в графе ссылок Википедии / М.И. Варламов, А.В. Коршунов // Машинное обучение и анализ данных. 2014. Т. 1. № 8. С. 1107-1125.
Английская Википедия [Электронный ресурс]. – URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Английская_Википедия (дата обращения: 20.06.2016).
Анисимов А.В. Метод вычисления семантической близости-связности между словами естественного языка / А.В. Анисимов, А.А. Марченко, В.К. Кисенко // Кибернетика и системный анализ. 2011. № 4. С.18-27.

References (transliteration):
Witten I., Milne D. An effective, low-cost measure of semantic relatedness obtained from Wikipedia links // Proceeding of AAAI Workshop on Wikipedia and Artificial Intelligence: an Evolving Synergy, AAAI Press, Chicago, USA. 2008. R. 25-30
Turdakov D.Yu. Texterra: infrastruktura dlya analiza tekstov / D.Yu. Trudakov i dr. // Trudy Instituta sistemnogo programmirovaniya RAN. 2014. T. 26. Vyp. 1. S. 421-438.
Russkaya Vikipediya [Elektronnyy resurs]. – URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Russkaya_Vikipediya (data obrashcheniya: 20.06.2016).
Varlamov M.I. Raschet semanticheskoy blizosti kontseptov na osnove kratchayshikh putey v grafe ssylok Vikipedii [Elektronnyy resurs]: prezentatsiya / M.I. Varlamov, A.V. Korshunov // URL: www.machinelearning.ru/wiki/images/f/fd/Varlamov2014iip.pdf (data obrashcheniya: 20.06.2016).
Varlamov M.I. Raschet semanticheskoy blizosti kontseptov na osnove kratchayshikh putey v grafe ssylok Vikipedii / M.I. Varlamov, A.V. Korshunov // Mashinnoe obuchenie i analiz dannykh. 2014. T. 1. № 8. S. 1107-1125.
Angliyskaya Vikipediya [Elektronnyy resurs]. – URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Angliyskaya_Vikipediya (data obrashcheniya: 20.06.2016).
Anisimov A.V. Metod vychisleniya semanticheskoy blizosti-svyaznosti mezhdu slovami estestvennogo yazyka / A.V. Anisimov, A.A. Marchenko, V.K. Kisenko // Kibernetika i sistemnyy analiz. 2011. № 4. S.18-27.

Аннотация: Предметом обзора является современное состояние, проблемные вопросы и перспективные области исследований биоэвристик для решения оптимизационных задач. Биоэвристики – это математические преобразования, трансформирующие входной поток информации в выходной и основанные на правилах имитации механизмов эволюции, природных аналогий, на статистическом подходе к исследованию ситуаций и итерационном приближении к искомому решению. В настоящее время биоэвристики превратились в важный инструмент поиска близких к оптимальным решений задач, которые до этого считались неразрешимыми. Методологической и теоретической основой обзорного исследования являлись методы оптимизации и поддержки принятия оптимальных решений, искусственный интеллект, теория эволюционных вычислений. В статье анализируются фундаментальные результаты, полученные в области биоэвристических алгоритмов оптимизации: теорема Холланда и NFL-теорема. Устанавливаются закономерности и структура биоэвристик, особенности кодирования решений, базовый цикл биоэвристических алгоритмов. Рассматривается перспективное направление в анализе времени работы когнитивных биоэвристических алгоритмов - анализ дрейфа.

Ключевые слова: когнитивный биоинспирированный алгоритм, метаэвристика, оптимизация, эволюционные вычисления, эволюционный оператор, NFL-теорема, анализ дрейфа, функция приспособленности, моделирование, программирование

Библиография:
Rodzin S., Rodzina L. Theory of bionic optimization and its application to evolutionary synthesis of digital devices // Proc. of the 14th IEEE east-west design & test symposium (EWDTS'14), 2014. pp. 147–152.
Jansen T. Fixed budget computations: why, how and what? // Proc. of Dagstuhl seminar on theory of evolutionary algorithms, 2013. pp. 1325–1332.
He J., Yao X. Drift analysis and average time complexity of evolutionary algorithms // Artificial intelligence. 2001. Vol. 127. no. 1. pp. 57–85.
Eberhart R., Shi Yu., Kennedy J. Swarm intelligence. Morgan Kaufmann, 2010. 512 р.
Rodzin S. Smart dispatching and metaheuristic swarm flow algorithm // Jour. of computer and systems sciences international. 2014. Vol. 53. no. 1. pp. 109–115.
Wolpert D.H., Macready W.G. The no free lunch theorems for optimization // IEEE Trans. evol. comp. 1997. no. 1. pp.67–82.
Курейчик В.В., Курейчик В.М., Родзин С.И. Теория эволюционных вычислений. М.: Физматлит, 2012. 260 с.
Goldberg D.E. Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. USA: Addison–Wesley publishing company, inc., 1989. 432 р.
Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М., Сорокалетов П.В. Биоинспирированные методы в оптимизации. М.: Физматлит, 2009. 380 с.
Курейчик В.М., Родзин С.И. Эволюционные алгоритмы: генетическое программирование (обзор) // Известия РАН. Теория и системы управления. 2002. № 1. С. 127–137.
Dorigo M. Optimization, learning and natural algorithms. PhD thesis, Politecnico di Milano, Italy, 1992. 152 р.
Moscato P. On evolution, search, optimization, genetic algorithms and martial arts: towards memetic algorithms // Caltech concurrent computation program, 1989. Report 826.
Glover F. Future paths for integer programming and links to artificial intelligence // Computers and operations research. 1986. no. 13. pp.533–549.
Holland J.H. Adaptation in natural and artificial systems. Uni of Michigan press, 1975. P. 45.
Smith S.F. A Learning system based on genetic adaptive algorithms. PhD thesis, Uni of Pittsburgh, 1980. P. 21.
Kirkpatrick S., Gelatt Jr. C.D., Vecchi M.P. Optimization by simulated annealing // Science. 1983. no. 220. pp. 671–680.
Nelder J.A., Mead R. A simplex method for function minimization // Computer journal. 1965. no. 7. pp. 308–313.
Kernighan B.W., Lin S. An efficient heuristic procedure for partitioning graphs // Bell system technical journal. 1970. no. 49. pp. 291–307.
Fogel L., Owens A.J., Walsh M.J. Artificial intelligence through simulated evolution. Wiley, 1966. 452 р.
Rastrigin L.A. The convergence of the random search method in the extremal control of a many parameter system // Automation and remote control. 1963. no. 24(10). pp. 1337–1342.
Doerr B., Goldberg L. Adaptive drift analysis // Algorithmica. 2013. Vol. 65, no. 1. pp. 224–250.

References (transliteration):
Rodzin S., Rodzina L. Theory of bionic optimization and its application to evolutionary synthesis of digital devices // Proc. of the 14th IEEE east-west design & test symposium (EWDTS'14), 2014. pp. 147–152.
Jansen T. Fixed budget computations: why, how and what? // Proc. of Dagstuhl seminar on theory of evolutionary algorithms, 2013. pp. 1325–1332.
He J., Yao X. Drift analysis and average time complexity of evolutionary algorithms // Artificial intelligence. 2001. Vol. 127. no. 1. pp. 57–85.
Eberhart R., Shi Yu., Kennedy J. Swarm intelligence. Morgan Kaufmann, 2010. 512 r.
Rodzin S. Smart dispatching and metaheuristic swarm flow algorithm // Jour. of computer and systems sciences international. 2014. Vol. 53. no. 1. pp. 109–115.
Wolpert D.H., Macready W.G. The no free lunch theorems for optimization // IEEE Trans. evol. comp. 1997. no. 1. pp.67–82.
Kureychik V.V., Kureychik V.M., Rodzin S.I. Teoriya evolyutsionnykh vychisleniy. M.: Fizmatlit, 2012. 260 s.
Goldberg D.E. Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. USA: Addison–Wesley publishing company, inc., 1989. 432 r.
Gladkov L.A., Kureychik V.V., Kureychik V.M., Sorokaletov P.V. Bioinspirirovannye metody v optimizatsii. M.: Fizmatlit, 2009. 380 s.
Kureychik V.M., Rodzin S.I. Evolyutsionnye algoritmy: geneticheskoe programmirovanie (obzor) // Izvestiya RAN. Teoriya i sistemy upravleniya. 2002. № 1. S. 127–137.
Dorigo M. Optimization, learning and natural algorithms. PhD thesis, Politecnico di Milano, Italy, 1992. 152 r.
Moscato P. On evolution, search, optimization, genetic algorithms and martial arts: towards memetic algorithms // Caltech concurrent computation program, 1989. Report 826.
Glover F. Future paths for integer programming and links to artificial intelligence // Computers and operations research. 1986. no. 13. pp.533–549.
Holland J.H. Adaptation in natural and artificial systems. Uni of Michigan press, 1975. P. 45.
Smith S.F. A Learning system based on genetic adaptive algorithms. PhD thesis, Uni of Pittsburgh, 1980. P. 21.
Kirkpatrick S., Gelatt Jr. C.D., Vecchi M.P. Optimization by simulated annealing // Science. 1983. no. 220. pp. 671–680.
Nelder J.A., Mead R. A simplex method for function minimization // Computer journal. 1965. no. 7. pp. 308–313.
Kernighan B.W., Lin S. An efficient heuristic procedure for partitioning graphs // Bell system technical journal. 1970. no. 49. pp. 291–307.
Fogel L., Owens A.J., Walsh M.J. Artificial intelligence through simulated evolution. Wiley, 1966. 452 r.
Rastrigin L.A. The convergence of the random search method in the extremal control of a many parameter system // Automation and remote control. 1963. no. 24(10). pp. 1337–1342.
Doerr B., Goldberg L. Adaptive drift analysis // Algorithmica. 2013. Vol. 65, no. 1. pp. 224–250.

Аннотация: Одной из проблем сдерживающих развитие активного использования возобновляемых источников энергии является определение оптимального размещения ветровой или солнечной электростанции на земной поверхности. В данной работе разработана модель прогнозирования уровня солнечной энергии в регионе, позволяющая выбрать наиболее эффективное место для расположения солнечной электростанции. Прогноз об уровне солнечной энергии дается при помощи искусственной нейронной сети прямого распространения, обученной на основе данных метеорологических станций, при помощи алгоритма обратного распространения. Проектирование нейронной сети проводилось при помощи пакета Neural Network Toolbox из MATLAB 8.6 (R2015b). Сравнение результатов прогноза уровня солнечной энергии искусственной нейронной сети с актуальными значениями показывают хорошую корреляцию. Это подтверждает возможность использования искусственных нейронных сетей для моделирования и прогнозирования в регионах где отсутствуют данные об уровне солнечной энергии, но есть иные данные метеорологических станций.

Ключевые слова: солнечная энергия, искусственная нейронная сеть, моделирование, многослойный персептрон, обратное распространение ошибки, прогнозирование, альтернативная энергетика, сеть прямого распространения, обучение с учителем, карта ресурсов

Библиография:
Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. - М.: Горячая линия - Телеком, 2001. - 382 с.
Измерение солнечного излучения в солнечной энергетике. [Электронный ресурс] http://www.kippzonen.com/Download/672/Solar-Energy-Guide-Russian (дата обращения: 13.02.2016).
Sozen A., Arcaklioglu E., Ozalp M., Kanit E.G. Use of Artificial neural network for mapping of solar potential in Turkey. Applied Energy, 2004, Vol. 77, No. 3, pp. 273–286.
Мустафаев А.Г. Применение искусственных нейронных сетей для ранней диагностики заболевания сахарным диабетом // Кибернетика и программирование. — 2016. - № 2. - С.1-7. DOI: 10.7256/2306-4196.2016.2.17904. URL: http://e-notabene.ru/kp/article_17904.html
Ahmed M., Ahmad F., Wasim M. Estimation of global and diffuse solar radiation for Hyderabad, Sindh, Pakistan, Journal of Basic and Applied Sciences, 2009, Vol. 5, No. 2, pp. 73-77.
Научно-прикладной справочник «Климат России». [Электронный ресурс] http://aisori.meteo.ru/ClspR (дата обращения: 14.02.2016).
Царегородцев В.Г. Оптимизация предобработки данных: константа Липшица обучающей выборки и свойства обученных нейронных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2003, №7. - С.3-8.
Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. — М.: Финансы и статистика, 2002. — 344 с.
Галушкин А. Нейронные сети. Основы теории. Горячая Линия – Телеком, 2012. - 496 с.

References (transliteration):
Kruglov V.V., Borisov V.V. Iskusstvennye neyronnye seti. Teoriya i praktika. - M.: Goryachaya liniya - Telekom, 2001. - 382 s.
Izmerenie solnechnogo izlucheniya v solnechnoy energetike. [Elektronnyy resurs] http://www.kippzonen.com/Download/672/Solar-Energy-Guide-Russian (data obrashcheniya: 13.02.2016).
Sozen A., Arcaklioglu E., Ozalp M., Kanit E.G. Use of Artificial neural network for mapping of solar potential in Turkey. Applied Energy, 2004, Vol. 77, No. 3, pp. 273–286.
Mustafaev A.G. Primenenie iskusstvennykh neyronnykh setey dlya ranney diagnostiki zabolevaniya sakharnym diabetom // Kibernetika i programmirovanie. — 2016. - № 2. - S.1-7. DOI: 10.7256/2306-4196.2016.2.17904. URL: http://e-notabene.ru/kp/article_17904.html
Ahmed M., Ahmad F., Wasim M. Estimation of global and diffuse solar radiation for Hyderabad, Sindh, Pakistan, Journal of Basic and Applied Sciences, 2009, Vol. 5, No. 2, pp. 73-77.
Nauchno-prikladnoy spravochnik «Klimat Rossii». [Elektronnyy resurs] http://aisori.meteo.ru/ClspR (data obrashcheniya: 14.02.2016).
Tsaregorodtsev V.G. Optimizatsiya predobrabotki dannykh: konstanta Lipshitsa obuchayushchey vyborki i svoystva obuchennykh neyronnykh setey // Neyrokomp'yutery: razrabotka, primenenie. 2003, №7. - S.3-8.
Osovskiy S. Neyronnye seti dlya obrabotki informatsii. — M.: Finansy i statistika, 2002. — 344 s.
Galushkin A. Neyronnye seti. Osnovy teorii. Goryachaya Liniya – Telekom, 2012. - 496 s.

Аннотация: Предметом исследования является разработка интеллектуальной информационно-измерительной системы для статоэргометрического тестирования лётного состава маневренной авиации. Рассматриваются технические и эргономические требования к модернизации изометрического тренажера мышц ног и брюшного пресса для наземной подготовки летного состава к условиям маневренного полёта и проведения врачебно–летной экспертизы. Названные требования реализуются в аппаратно-программном комплексе статоэргометрического тестирования, представляющем собой специальную информационно-измерительную систему, имеющую существенное значение для обеспечения безопасности маневренных полетов. Методы исследования: системный анализ, программная инженерия, проектирование программно-аппаратных комплексов медицинского назначения, теория надежности, авиационная кибернетика. Основными выводами проведенного исследования являются обоснованные с учетом потребностей практики авиационной медицины инженерно-технические решения по созданию интеллектуальной информационно–измерительной системы статоэргометрического тестирования лётного состава маневренной авиации. Предложенные решения сочетают современные достижения в области медицинского приборостроения, авиационной медицины и программной инженерии и, как показала экспериментальная проверка, отвечают потребностям практики.

Ключевые слова: информационно-измерительная система, программная инженерия, врачебно-летная экспертиза, маневренные полеты, интеллектуальные медицинские системы, авиационная эргономика, эргатическая система, программно-аппаратный комплекс, безопасность полетов, автоматизация медицинских обследований

Библиография:
Глинкин Е.И. Метод измерения артериального давления // Вестник Тамбовского университета. Естественные и технические науки. 2015, № 1. С. 258-261
Лукаш А.А., Димитриев Ю.В., Житников А.Г. Методы эргономического обеспечения разработки систем управления эргатических комплексов // Тренды и управление. - 2015. - 2. - C. 154 - 161. DOI: 10.7256/2307-9118.2015.2.14472.
Маряшин Ю.Е., Малащук Л.С., Филатов В.Н. Оценка эффективности комплекса специальных упражнений, направленных на повышение устойчивости летчиков высокоманевренных самолетов к пилотажным перегрузкам // Военно–медицинский журнал. 2014. Т. 335. № 1. С. 54–55.
Никифоров Д.А., Ворона А.А., Богомолов А.В., Кукушкин Ю.А. Методика оценивания потенциальной ненадежности действий летчика // Безопасность жизнедеятельности. 2015. № 7 (175). С. 7–16.
Михайлов В.М. Нагрузочное тестирование под контролем ЭКГ. Иваново: Нейрософт, 2008. 439 с.
Ушаков И.Б., Ворона А.А., Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В. Аппаратно–программные комплексы для медико–психологического обеспечения контроля надежности профессиональной деятельности человека в условиях высокого риска возникновения чрезвычайной ситуации // Безопасность жизнедеятельности. 2004. № 3. С. 8.
Методики исследований в целях врачебно–летной экспертизы. М.: Воениздат, 1995. 452 с.
Пономаренко В.А. Психология человеческого фактора в опасной профессии. Красноярск. 2006. 282 с.
Мигачев С.Д., Хоменко М.Н. Устройство для тренировки мышц Патент на изобретение RU №2097835, опубл. 27.11.1997.
Бухтияров И.В., Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В., Васильев А.Ю., Ядов В.В. Оценка кумулятивных эффектов влияния пилотажных перегрузок на шейный отдел позвоночника методом мета–анализа // Авиакосмическая и экологическая медицина. 2001. Т. 35. № 3. С. 18–24.
Малащук Л.С., Филатов В.Н. Проблемные вопросы исследования переносимости лётным составом радиальных ускорений // Проблемы безопасности полетов. 2013. № 9. С. 6-11.
Ступаков Г.П., Сингаевский В.Н., Турзин П.С. Медицинские и эколого–эргономические основы повышения эффективности и безопасности полетов. Москва: Гинфо, 2000.
Филатов В.Н., Шишов А.А., Оленев Н.И. Приоритетные направления совершенствования системы психофизиологической подготовки летного состава маневренной авиации // Полет. Общероссийский научно–технический журнал. 2013. № 9. С. 45–50.
Шибанов Г.П. Анализ взаимодействия компонентов системы "летчик–летательный аппарат–среда" // Полет. Общероссийский научно–технический журнал. 2012. № 4. С. 3–8.
Шибанов Г.П. Оценка эффективности внедрения новых технологий в перспективные авиационные комплексы // Автоматизация. Современные технологии. 2015. № 8. С. 37–40.
Бухтияров И.В., Жданько И.М., Филатов В.Н., Шишов А.А., Оленев Н.И. Обоснование облика центра психофизиологической подготовки летного состава Военно–воздушных сил России // Оборонный комплекс – научно–техническому прогрессу России. 2014. № 2 (122). С. 86–91.
Шибанов Г.П. Создание научно–технологического и производственного заделов для изготовления перспективных образцов авиатехники // Полет. Общероссийский научно–технический журнал. 2015. № 4 (4). С. 23–29.
Благинин А.А., Лизогуб И.Н., Синельников С.Н., Жильцова И.И. Перспективные направления развития авиационной и космической медицины России // Вестник Российской военно–медицинской академии. 2014. № 1 (45). С. 184–186.
Бондаренко А.Г., Харитонов В.В., Соловей Ю.Н. Эргономическая оптимизация обучающей среды при подготовке авиационных специалистов с использованием компьютерных систем // Тренды и управление. - 2015. - 3. - C. 301 - 317. DOI: 10.7256/2307-9118.2015.3.15898.

References (transliteration):
Glinkin E.I. Metod izmereniya arterial'nogo davleniya // Vestnik Tambovskogo universiteta. Estestvennye i tekhnicheskie nauki. 2015, № 1. S. 258-261
Lukash A.A., Dimitriev Yu.V., Zhitnikov A.G. Metody ergonomicheskogo obespecheniya razrabotki sistem upravleniya ergaticheskikh kompleksov // Trendy i upravlenie. - 2015. - 2. - C. 154 - 161. DOI: 10.7256/2307-9118.2015.2.14472.
Maryashin Yu.E., Malashchuk L.S., Filatov V.N. Otsenka effektivnosti kompleksa spetsial'nykh uprazhneniy, napravlennykh na povyshenie ustoychivosti letchikov vysokomanevrennykh samoletov k pilotazhnym peregruzkam // Voenno–meditsinskiy zhurnal. 2014. T. 335. № 1. S. 54–55.
Nikiforov D.A., Vorona A.A., Bogomolov A.V., Kukushkin Yu.A. Metodika otsenivaniya potentsial'noy nenadezhnosti deystviy letchika // Bezopasnost' zhiznedeyatel'nosti. 2015. № 7 (175). S. 7–16.
Mikhaylov V.M. Nagruzochnoe testirovanie pod kontrolem EKG. Ivanovo: Neyrosoft, 2008. 439 s.
Ushakov I.B., Vorona A.A., Kukushkin Yu.A., Bogomolov A.V. Apparatno–programmnye kompleksy dlya mediko–psikhologicheskogo obespecheniya kontrolya nadezhnosti professional'noy deyatel'nosti cheloveka v usloviyakh vysokogo riska vozniknoveniya chrezvychaynoy situatsii // Bezopasnost' zhiznedeyatel'nosti. 2004. № 3. S. 8.
Metodiki issledovaniy v tselyakh vrachebno–letnoy ekspertizy. M.: Voenizdat, 1995. 452 s.
Ponomarenko V.A. Psikhologiya chelovecheskogo faktora v opasnoy professii. Krasnoyarsk. 2006. 282 s.
Migachev S.D., Khomenko M.N. Ustroystvo dlya trenirovki myshts Patent na izobretenie RU №2097835, opubl. 27.11.1997.
Bukhtiyarov I.V., Kukushkin Yu.A., Bogomolov A.V., Vasil'ev A.Yu., Yadov V.V. Otsenka kumulyativnykh effektov vliyaniya pilotazhnykh peregruzok na sheynyy otdel pozvonochnika metodom meta–analiza // Aviakosmicheskaya i ekologicheskaya meditsina. 2001. T. 35. № 3. S. 18–24.
Malashchuk L.S., Filatov V.N. Problemnye voprosy issledovaniya perenosimosti letnym sostavom radial'nykh uskoreniy // Problemy bezopasnosti poletov. 2013. № 9. S. 6-11.
Stupakov G.P., Singaevskiy V.N., Turzin P.S. Meditsinskie i ekologo–ergonomicheskie osnovy povysheniya effektivnosti i bezopasnosti poletov. Moskva: Ginfo, 2000.
Filatov V.N., Shishov A.A., Olenev N.I. Prioritetnye napravleniya sovershenstvovaniya sistemy psikhofiziologicheskoy podgotovki letnogo sostava manevrennoy aviatsii // Polet. Obshcherossiyskiy nauchno–tekhnicheskiy zhurnal. 2013. № 9. S. 45–50.
Shibanov G.P. Analiz vzaimodeystviya komponentov sistemy "letchik–letatel'nyy apparat–sreda" // Polet. Obshcherossiyskiy nauchno–tekhnicheskiy zhurnal. 2012. № 4. S. 3–8.
Shibanov G.P. Otsenka effektivnosti vnedreniya novykh tekhnologiy v perspektivnye aviatsionnye kompleksy // Avtomatizatsiya. Sovremennye tekhnologii. 2015. № 8. S. 37–40.
Bukhtiyarov I.V., Zhdan'ko I.M., Filatov V.N., Shishov A.A., Olenev N.I. Obosnovanie oblika tsentra psikhofiziologicheskoy podgotovki letnogo sostava Voenno–vozdushnykh sil Rossii // Oboronnyy kompleks – nauchno–tekhnicheskomu progressu Rossii. 2014. № 2 (122). S. 86–91.
Shibanov G.P. Sozdanie nauchno–tekhnologicheskogo i proizvodstvennogo zadelov dlya izgotovleniya perspektivnykh obraztsov aviatekhniki // Polet. Obshcherossiyskiy nauchno–tekhnicheskiy zhurnal. 2015. № 4 (4). S. 23–29.
Blaginin A.A., Lizogub I.N., Sinel'nikov S.N., Zhil'tsova I.I. Perspektivnye napravleniya razvitiya aviatsionnoy i kosmicheskoy meditsiny Rossii // Vestnik Rossiyskoy voenno–meditsinskoy akademii. 2014. № 1 (45). S. 184–186.
Bondarenko A.G., Kharitonov V.V., Solovey Yu.N. Ergonomicheskaya optimizatsiya obuchayushchey sredy pri podgotovke aviatsionnykh spetsialistov s ispol'zovaniem komp'yuternykh sistem // Trendy i upravlenie. - 2015. - 3. - C. 301 - 317. DOI: 10.7256/2307-9118.2015.3.15898.

Аннотация: Предметом исследования статьи является актуальная задача анализа и оценки состояния документооборота организации. В работе обоснована необходимость комплексного анализа системы документационного обеспечения управления (системы ДОУ) организации, сформулированы основные цели исследования. Для анализа документооборота предложено использовать автоматизированную информационную систему (АИС), применение которой позволит накапливать знания о текущей ситуации в сфере ДОУ, анализировать состояние документооборота, оперируя показателями эффективности «от документов» и «от процессов», учитывать взаимосвязь показателей ДОУ и параметров эффективности бизнес-процессов и деятельности организации, выявлять нарушения в работе с документами, получать рекомендаций по устранению зафиксированных недочетов. В ходе решения поставленной задачи использовались методы математического моделирования, теории графов, теории вероятностей, объектно-ориентированного программирования. В результате исследования разработана многоуровневая модель представления знаний о состоянии документооборота и бизнес-процессов организации, выделены основные компоненты АИС, описана их роль в процессе функционирования системы, подробно рассмотрен алгоритм взаимодействия конечного пользователя с АИС. Применение разработанной системы позволит оптимизировать состояние документооборота, повысить эффективность реализации бизнес-процессов и функционирования организации в целом.

Ключевые слова: анализ документооборота, автоматизированная информационная система, модель представления знаний, семантическая сеть, структура АИС, база данных, база знаний, подсистема логического вывода, метод Байеса, алгоритм функционирования

Библиография:
Фионова Л.Р. Построение модели специалиста в сфере ДОУ на основе компетентностного подхода // Вестник АГТУ. 2013. №1. С. 163-173.
Усманова И.В., Коровина Л.В., Соколова О.Г. Настройка экспертной системы анализа документооборота на особенности организации // Современные проблемы науки и образования: электронный научный журнал. 2013. № 6. URL: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=10995 (дата обращения: 16.12.2015).
Фионова Л.Р. Грамотное управление документами-основа эффективного управления// Теория и практика общественного развития. 2014. №6. С. 115-120.
Усманова И.В., Коровина Л.В., Соколова О.Г. Организация логического вывода в задаче прогнозирования состояния документооборота и бизнес-процессов организации // Современные проблемы науки и образования: электронный научный журнал. 2014. № 1. URL: http://www.science-education.ru/115-12260 (дата обращения: 18.12.2015).
Усманова И.В., Забродина Л.В. Взаимодействие интеллектуальных компонентов информационного обеспечения автоматизированной системы анализа и оптимизации документооборота организации// Известия ПГПУ им. В.Г. Белинского. 2012. № 30. С. 310-318.
Усманова И.В., Коровина Л.В.К вопросу о разработке автоматизированной информационной системы анализа документооборота// Программные системы и вычислительные методы. 2014. № 1. С.63-69.
Усманова И.В., Коровина Л.В. Оценка качественных характеристик документооборота организации // Кибернетика и программирование. 2013. № 5. C. 7 - 17.
Усманова И.В., Баканова Н.Б., Таирова А.И. Анализ документооборота коммерческого предприятия // Современные технологии документооборота в бизнесе, производстве и управлении: сб. статей Х-ой Международной научно-практической конференции.-Пенза: Изд-во ПЗД. 2010. С. 60-62.
Усманова И.В. Модель представления знаний о маршрутах проведения анализа и оптимизации документооборота организации // Известия ПГПУ им. В.Г. Белинского. 2012. № 30. С. 296-301.
Коровина Л.В. Анализ методов оценки состояния документооборота организации // Современные проблемы науки и образования: электронный научный журнал. 2013. № 4. URL: http://www.science-education.ru/110-9783 (дата обращения 18.12.2015).

References (transliteration):
Fionova L.R. Postroenie modeli spetsialista v sfere DOU na osnove kompetentnostnogo podkhoda // Vestnik AGTU. 2013. №1. S. 163-173.
Usmanova I.V., Korovina L.V., Sokolova O.G. Nastroyka ekspertnoy sistemy analiza dokumentooborota na osobennosti organizatsii // Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya: elektronnyy nauchnyy zhurnal. 2013. № 6. URL: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=10995 (data obrashcheniya: 16.12.2015).
Fionova L.R. Gramotnoe upravlenie dokumentami-osnova effektivnogo upravleniya// Teoriya i praktika obshchestvennogo razvitiya. 2014. №6. S. 115-120.
Usmanova I.V., Korovina L.V., Sokolova O.G. Organizatsiya logicheskogo vyvoda v zadache prognozirovaniya sostoyaniya dokumentooborota i biznes-protsessov organizatsii // Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya: elektronnyy nauchnyy zhurnal. 2014. № 1. URL: http://www.science-education.ru/115-12260 (data obrashcheniya: 18.12.2015).
Usmanova I.V., Zabrodina L.V. Vzaimodeystvie intellektual'nykh komponentov informatsionnogo obespecheniya avtomatizirovannoy sistemy analiza i optimizatsii dokumentooborota organizatsii// Izvestiya PGPU im. V.G. Belinskogo. 2012. № 30. S. 310-318.
Usmanova I.V., Korovina L.V.K voprosu o razrabotke avtomatizirovannoy informatsionnoy sistemy analiza dokumentooborota// Programmnye sistemy i vychislitel'nye metody. 2014. № 1. S.63-69.
Usmanova I.V., Korovina L.V. Otsenka kachestvennykh kharakteristik dokumentooborota organizatsii // Kibernetika i programmirovanie. 2013. № 5. C. 7 - 17.
Usmanova I.V., Bakanova N.B., Tairova A.I. Analiz dokumentooborota kommercheskogo predpriyatiya // Sovremennye tekhnologii dokumentooborota v biznese, proizvodstve i upravlenii: sb. statey Kh-oy Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii.-Penza: Izd-vo PZD. 2010. S. 60-62.
Usmanova I.V. Model' predstavleniya znaniy o marshrutakh provedeniya analiza i optimizatsii dokumentooborota organizatsii // Izvestiya PGPU im. V.G. Belinskogo. 2012. № 30. S. 296-301.
Korovina L.V. Analiz metodov otsenki sostoyaniya dokumentooborota organizatsii // Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya: elektronnyy nauchnyy zhurnal. 2013. № 4. URL: http://www.science-education.ru/110-9783 (data obrashcheniya 18.12.2015).

Аннотация: Статья посвящена методам получения необходимой информации для функционирования ситуационных центров различного уровня. Предметом исследования является алгоритм получения релевантных данных и знаний в сети Интернет. Под релевантными данными и знаниями понимается информация, необходимая для решения какой-либо задачи или проблемы. Объектом исследования является информационно-аналитическая система получения релевантных данных и знаний в сети Интернет – программный комплекс «IntellST». Исследования учитывают особенности сети Интернет как источника огромного объёма неструктурированной информации. В качестве методов исследования использовались системный анализ, теория информации, теория алгоритмов, алгебра логики, теория множеств, сравнительный анализ, методы интеллектуального анализа данных и методы разработки программного обеспечения и баз данных. Представлен общий алгоритм поиска данных и знаний в сети Интернет для целей информационного обеспечения ситуационных центров. Представлена универсальная функциональная схема системы поддержки принятия решений с получением данных и знаний из сети Интернет. Приведены результаты оценки эффективности программного комплекса «IntellST» и сделан вывод о возможности его использования для получения информации по проблеме в рамках ситуационных центров.

Ключевые слова: ситуационный центр, Интернет, информация, IntellST, СППР, данные, знания, принятие решений, проблема, оценка эффективности

Библиография:
Симанков В.С. Анализ и синтез системы поддержки принятия решений на основе интеллектуальных систем ситуационного центра / В.С. Симанков, А.Н. Черкасов // Наука и бизнес: пути развития, № 12(42), М., 2014. – с. 93-98.
Симанков В.С. Системный анализ в адаптивном управлении: Монография [под ред. В.С. Симанкова] / В.С. Симанков, Е.В. Луценко, В.Н. Лаптев. – Краснодар: Ин-т совр. технол. и экон., 2001. – 258 с.
Симанков В.С. Алгоритм синтеза системы поддержки принятия решений как подсистемы ситуационного центра / В.С. Симанков, А.Н. Черкасов // Перспективы науки, № 12(63), Тамбов, 2014. – с. 118-122.
Симанков В.С. Разработка информационно-аналитической системы получения релевантных данных и знаний в сети Интернет / В.С. Симанков, Д.М. Толкачев // Программные системы и вычислительные методы. – 2014. – № 3. – С. 298-311. DOI: 10.7256/2305-6061.2014.3.13396.
Интеллектуальная информационно-аналитическая система поиска ответов в сети Интернет IntellST / В.С. Симанков, Д.М. Толкачев; – № 2015619195; заявка № 2015615783 от 30.06.2015; зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 26.08.2015.
Симанков В.С. Методологические аспекты построения систем поддержки принятия решений / В.С. Симанков, С.Н. Владимиров, А.О. Денисенко, А.Н. Черкасов // Вестник ДГТУ, Том 8, №3(38), 2008. – с. 258-267

References (transliteration):
Simankov V.S. Analiz i sintez sistemy podderzhki prinyatiya resheniy na osnove intellektual'nykh sistem situatsionnogo tsentra / V.S. Simankov, A.N. Cherkasov // Nauka i biznes: puti razvitiya, № 12(42), M., 2014. – s. 93-98.
Simankov V.S. Sistemnyy analiz v adaptivnom upravlenii: Monografiya [pod red. V.S. Simankova] / V.S. Simankov, E.V. Lutsenko, V.N. Laptev. – Krasnodar: In-t sovr. tekhnol. i ekon., 2001. – 258 s.
Simankov V.S. Algoritm sinteza sistemy podderzhki prinyatiya resheniy kak podsistemy situatsionnogo tsentra / V.S. Simankov, A.N. Cherkasov // Perspektivy nauki, № 12(63), Tambov, 2014. – s. 118-122.
Simankov V.S. Razrabotka informatsionno-analiticheskoy sistemy polucheniya relevantnykh dannykh i znaniy v seti Internet / V.S. Simankov, D.M. Tolkachev // Programmnye sistemy i vychislitel'nye metody. – 2014. – № 3. – S. 298-311. DOI: 10.7256/2305-6061.2014.3.13396.
Intellektual'naya informatsionno-analiticheskaya sistema poiska otvetov v seti Internet IntellST / V.S. Simankov, D.M. Tolkachev; – № 2015619195; zayavka № 2015615783 ot 30.06.2015; zaregistrirovano v reestre programm dlya EVM 26.08.2015.
Simankov V.S. Metodologicheskie aspekty postroeniya sistem podderzhki prinyatiya resheniy / V.S. Simankov, S.N. Vladimirov, A.O. Denisenko, A.N. Cherkasov // Vestnik DGTU, Tom 8, №3(38), 2008. – s. 258-267

Аннотация: Предметом исследования является процедура учета неопределенности при выявлении сходства и дублирования между результатами интеллектуальной деятельности, обусловленной наличием семантической и прагматической неоднозначности в естественно-языковой форме описания результатов. Целью исследования является обеспечение идентификации дублированных результатов интеллектуальной деятельности в автоматизированном режиме, в котором эксперты только управляют ее параметрами путем определения состава классификаторов используемых при построении отношения сходства, упрощение межведомственной координации учета результатами интеллектуальной деятельности и целостности соответствующей базы данных, а также повышение достоверности и оперативности процедуры выявления дублированных результатов интеллектуальной деятельности за счет комбинирования частотно-семантических методов и формализованных знаний экспертов. Методология исследований основана на системном анализе, распознавании образов, синтезе баз данных и баз знаний, автоматической обработке текстов на естественном языке. В результате исследования разработан подход к формированию баз знаний классов информационных образов результатов интеллектуальной деятельности позволит классифицировать их различные типы и систематизировать знания о классах результатов интеллектуальной деятельности, за счет использования оригинального способа автоматизированной классификации и выявления дублирования результатов интеллектуальной деятельности.

Ключевые слова: результаты интеллектуальной деятельности, естественный язык, база данных, координация исследований, экспертная информация, классификация научных результатов, семантическая неоднозначность, прагматическая неоднозначность, описание научных результатов, исключение дублирования информации

Библиография:
Надежность и эффективность в технике: Справочник: В 10 т. Том 3. Эффективность технических систем. / Под общ. ред. В.Ф. Уткина-М.: Машиностроение, 1988. 232 с.
Корнеев В.В., Гареев А.Ф., Васютин С.В., Райх В.В.. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: «Нолидж», 2000. 144 с.
Шибанов Г.П. Современные технологии проведения обликовых исследований // Автоматизация. Современные технологии. 2015. № 9. С. 26-33.
Кузин Л.Т. Основы кибернетики. Т.2. Основы кибернетических моделей.-М.: Энергия, 1973. 148 с.
Фёдоров М.В., Калинин К.М., Богомолов А.В., Стецюк А.Н. Математическая модель автоматизированного контроля выполнения мероприятий в органах военного управления // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2011. Т. 9. № 5. С. 46-54.
Барковский С.С., Воробьёв А.А. Технология планирования ресурсного обеспечения федеральных целевых программ // Финансы и управление. 2015. № 3. С. 11-24.
Щеглов И.Н., Богомолов А.В., Печатнов Ю.А. Алгоритм формирования обучающей выборки искусственной нейронной сети // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2000. № 2. С. 12.
Богомолов А.В. Методика формирования индекса состояния объекта по результатам многомерной статистической классификации // Информационные технологии. 2000. № 12. С. 45.
Шипилов В.В., Куксин К.Г., Баранов Н.А. Управление ресурсами при обеспечении безопасности защищаемых объектов // Нелинейный мир. 2014. Т. 12. № 7. С. 29-32.
Щеглов И.Н., Богомолов А.В., Печатнов Ю.А. Исследование влияния репрезентативности обучающей выборки на качество работы методов распознавания образов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2002. № 9-10.
Кукушкин Ю.А., Бухтияров И.В., Богомолов А.В. Обобщение результатов независимых экспериментальных исследований методом мета-анализа // Информационные технологии. 2001. № 6. С. 48.
Козлов В.Е., Богомолов А.В., Рудаков С.В., Оленченко В.Т. Математическое обеспечение обработки рейтинговой информации в задачах экспертного оценивания // Мир измерений. 2012. № 9. С. 42-49.
Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В., Ушаков И.Б. Математическое обеспечение оценивания состояния материальных систем // Информационные технологии. 2004. № 7 (приложение). 32 с.
Максимов И.Б., Столяр В.П., Богомолов А.В. Прикладная теория информационного обеспечения медико-биологических исследований. Москва: Бином, 2013. 311 с
Голосовский М.С. Информационно-логическая модель процесса разработки программного обеспечения // Программные системы и вычислительные методы. 2015. № 1. С. 59-68.
Барковский С.С., Желтов П.В., Лукашов А.М. Подход к формализации модели семантической структуры текста в системах документооборота // Вестник Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева. 2010. № 2. С. 96-100.
Голосовский М.С. Модель жизненного цикла разработки программного обеспечения в рамках научно-исследовательских работ // Автоматизация. Современные технологии. 2014. № 1. С. 43-46.
Буренок В.М., Ляпунов В.М., Мудров В.И. Теория вооружения (учебное пособие) / Под ред. А.А.Рахманова. М.: 46 ЦНИИ МО РФ, 2002. 88 с.

References (transliteration):
Nadezhnost' i effektivnost' v tekhnike: Spravochnik: V 10 t. Tom 3. Effektivnost' tekhnicheskikh sistem. / Pod obshch. red. V.F. Utkina-M.: Mashinostroenie, 1988. 232 s.
Korneev V.V., Gareev A.F., Vasyutin S.V., Raykh V.V.. Bazy dannykh. Intellektual'naya obrabotka informatsii. M.: «Nolidzh», 2000. 144 s.
Shibanov G.P. Sovremennye tekhnologii provedeniya oblikovykh issledovaniy // Avtomatizatsiya. Sovremennye tekhnologii. 2015. № 9. S. 26-33.
Kuzin L.T. Osnovy kibernetiki. T.2. Osnovy kiberneticheskikh modeley.-M.: Energiya, 1973. 148 s.
Fedorov M.V., Kalinin K.M., Bogomolov A.V., Stetsyuk A.N. Matematicheskaya model' avtomatizirovannogo kontrolya vypolneniya meropriyatiy v organakh voennogo upravleniya // Informatsionno-izmeritel'nye i upravlyayushchie sistemy. 2011. T. 9. № 5. S. 46-54.
Barkovskiy S.S., Vorob'ev A.A. Tekhnologiya planirovaniya resursnogo obespecheniya federal'nykh tselevykh programm // Finansy i upravlenie. 2015. № 3. S. 11-24.
Shcheglov I.N., Bogomolov A.V., Pechatnov Yu.A. Algoritm formirovaniya obuchayushchey vyborki iskusstvennoy neyronnoy seti // Neyrokomp'yutery: razrabotka, primenenie. 2000. № 2. S. 12.
Bogomolov A.V. Metodika formirovaniya indeksa sostoyaniya ob'ekta po rezul'tatam mnogomernoy statisticheskoy klassifikatsii // Informatsionnye tekhnologii. 2000. № 12. S. 45.
Shipilov V.V., Kuksin K.G., Baranov N.A. Upravlenie resursami pri obespechenii bezopasnosti zashchishchaemykh ob'ektov // Nelineynyy mir. 2014. T. 12. № 7. S. 29-32.
Shcheglov I.N., Bogomolov A.V., Pechatnov Yu.A. Issledovanie vliyaniya reprezentativnosti obuchayushchey vyborki na kachestvo raboty metodov raspoznavaniya obrazov // Neyrokomp'yutery: razrabotka, primenenie. 2002. № 9-10.
Kukushkin Yu.A., Bukhtiyarov I.V., Bogomolov A.V. Obobshchenie rezul'tatov nezavisimykh eksperimental'nykh issledovaniy metodom meta-analiza // Informatsionnye tekhnologii. 2001. № 6. S. 48.
Kozlov V.E., Bogomolov A.V., Rudakov S.V., Olenchenko V.T. Matematicheskoe obespechenie obrabotki reytingovoy informatsii v zadachakh ekspertnogo otsenivaniya // Mir izmereniy. 2012. № 9. S. 42-49.
Kukushkin Yu.A., Bogomolov A.V., Ushakov I.B. Matematicheskoe obespechenie otsenivaniya sostoyaniya material'nykh sistem // Informatsionnye tekhnologii. 2004. № 7 (prilozhenie). 32 s.
Maksimov I.B., Stolyar V.P., Bogomolov A.V. Prikladnaya teoriya informatsionnogo obespecheniya mediko-biologicheskikh issledovaniy. Moskva: Binom, 2013. 311 s
Golosovskiy M.S. Informatsionno-logicheskaya model' protsessa razrabotki programmnogo obespecheniya // Programmnye sistemy i vychislitel'nye metody. 2015. № 1. S. 59-68.
Barkovskiy S.S., Zheltov P.V., Lukashov A.M. Podkhod k formalizatsii modeli semanticheskoy struktury teksta v sistemakh dokumentooborota // Vestnik Kazanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta im. A.N. Tupoleva. 2010. № 2. S. 96-100.
Golosovskiy M.S. Model' zhiznennogo tsikla razrabotki programmnogo obespecheniya v ramkakh nauchno-issledovatel'skikh rabot // Avtomatizatsiya. Sovremennye tekhnologii. 2014. № 1. S. 43-46.
Burenok V.M., Lyapunov V.M., Mudrov V.I. Teoriya vooruzheniya (uchebnoe posobie) / Pod red. A.A.Rakhmanova. M.: 46 TsNII MO RF, 2002. 88 s.

Аннотация: Важным этапом ранних стадий жизненного цикла противошумов является их эргономическая экспертиза. Для ее обеспечения разработан комплекс программ, объединяющий пять программных комплексов, обеспечивающих интерактивный ввод значений эксплуатационно-технических и эргономических характеристик любых образцов индивидуально применяемых противошумов (противошумные наушники, противошумные шлемы, противошумные вкладыши, средства защиты от воздушной акустической вибрации и др.), получаемых объективным (непосредственные измерения) и субъективным (анкетирование респондентов) способами, с последующим расчетом оценки интегрального показателя - коэффициента эргономичности в виде взвешенной свертки показателей. Методы исследования: системный анализ, обработка экспертной информации, эргономика, программирование, программная инженерия, эргономическая квалиметрия, информатика, кибернетика. За счет использования разработанных программ обеспечена стандартизация процедуры эргономической экспертизы средств индивидуальной защиты от авиационного шума, создание и наполнение базы данных эргономических экспертиз (первичной информации и интегральных оценок), а, главное, своевременное выявление и устранение конструктивных недостатков, снижающих эргономичность разрабатываемых средств защиты, что, в итоге, повысило комфортность их эксплуатации авиационными специалистами. Программные комплексы созданы на языке ActionScript (в среде Flash), имеют свидетельства о государственной регистрации.

Ключевые слова: эргономическая экспертиза, программный комплекс, защита от шума, акустическая эффективность, экспертная система, автоматизированная система, безопасность жизнедеятельности, взвешенная светрка показателей, эргономическая квалиметрия, программное обеспечение

Библиография:
Солдатов С.К., Кукушкин Ю.А., Зинкин В.Н., Богомолов А.В., Кирий С.В., Шешегов П.М., Шишкин О.Ю., Казачков В.В. Методическое обеспечение оценивания и прогнозирования работоспособности операторов, подвергающихся воздействию авиационного шума // Безопасность жизнедеятельности. 2006. № 4. С. 11-20.
Солнцев В.И., Сомов М.В., Скуратовский Н.И. Автоматизация эргономических экспертиз средств защиты от шума // Программные системы и вычислительные методы.-2014.-№4.-C. 446-455. DOI: 10.7256/2305-6061.2014.4.14054. URL: http://www.nbpublish.com/go_to_article.php?id=31885
Солдатов С.К., Скуратовский Н.И. Инженерно-технические аспекты эволюции средств защиты от авиационного шума // Технологии техносферной безопасности. 2013. № 6 (52). С. 23.
Солдатов С.К., Богомолов А.В., Зинкин В.Н., Драган С.П. Проблемы обеспечения акустической безопасности персонала авиационной промышленности // Безопасность труда в промышленности. 2014. № 10. С. 58-60.
Солдатов С.К., Богомолов А.В., Зинкин В.Н., Аверьянов А.А., Россельс А.В., Пацкин Г.А., Соколов Б.А. Средства и методы защиты от авиационного шума: состояние и перспективы развития // Авиакосмическая и экологическая медицина. 2011. Т. 45. № 5. С. 3-11.
Скуратовский Н.И. Технология эргономической экспертизы средств индивидуальной защиты от авиационного шума // Технологии техносферной безопасности. 2013. № 6 (52). С. 24.
Скуратовский Н.И., Зинкин В.Н., Богомолов А.В. Автоматизированная поддержка эргономической экспертизы средств индивидуальной защиты от авиационного шума // Человеческий фактор: проблемы психологии и эргономики. 2014. № 1 (68). С. 54-57.
Падерно П.И. Эргономическая экспертиза: теория и практика, проблемы и трудности // Человеческий фактор: проблемы психологии и эргономики. 2007. № 3. С. 122-124.
Скуратовский Н.И. Методика расчёта коэффициента эргономичности средств индивидуальной защиты от авиационного шума // Проблемы безопасности полетов. 2013. № 12. С. 50-54.
Скуратовский Н.И. Алгоритмы и программы эргономической экспертизы противошумов // Алгоритмы, методы и системы обработки данных. 2014. № 1 (26). С. 48-60.
Козлов В.Е., Богомолов А.В., Рудаков С.В., Оленченко В.Т. Математическое обеспечение обработки рейтинговой информации в задачах экспертного оценивания // Мир измерений. 2012. № 9. С. 42-49.
Зинкин В.Н., Солдатов С.К., Богомолов А.В., Шведов А.П. Обоснование использования специалистами средств индивидуальной защиты при воздействиии авиационного шума // Информатика и системы управления. 2009. № 4. С. 139-141.
Зинкин В.Н., Солдатов С.К., Богомолов А.В., Кукушкин Ю.А., Ахметзянов И.М., Шешегов П.М. Риски здоровью, обусловленные кумулятивным действием авиационного шума, и мероприятия по борьбе с ним // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2011. № 1. С. 80-88.
Зинкин В.Н., Солдатов С.К., Богомолов А.В., Кукушкин Ю.А., Ахметзянов И.М., Шешегов П.М. Авиационный шум как фактор эколого-социального неблагополучия // Проблемы безопасности полетов. 2010. № 10. С. 3-13.
Зинкин В.Н., Солдатов С.К., Богомолов А.В., Драган С.П. Актуальные проблемы защиты населения от низкочастотного шума и инфразвука // Технологии гражданской безопасности. 2015. Т. 12. № 1. С. 90-96.
Зинкин В.Н., Богомолов А.В., Драган С.П., Ахметзянов И.М. Кумулятивные медико-экологические эффекты сочетанного действия шума и инфразвука // Экология и промышленность России. 2012. № 3. С. 46-49.
Зинкин В.Н., Богомолов А.В., Драган С.П., Ахметзянов И.М. Анализ рисков здоровью, обусловленных сочетанным действием шума и инфразвука // Проблемы анализа риска. 2011. Т. 8. № 4. С. 82-92.
Зинкин В.Н., Ахметзянов И.М., Драган С.П., Богомолов А.В. Особенности сочетанного действия шума и инфразвука на организм // Безопасность жизнедеятельности. 2011. № 9. С. 2-10.
Зинкин В.Н., Ахметзянов И.М., Солдатов С.К., Богомолов А.В. Медико-биологическая оценка эффективности средств индивидуальной защиты от шума // Медицина труда и промышленная экология. 2011. № 4. С. 33-34.
Жданько И.М., Зинкин В.Н., Солдатов С.К., Богомолов А.В., Шешегов П.М. Фундаментальные и прикладные аспекты профилактики неблагоприятного действия авиационного шума // Авиакосмическая и экологическая медицина. 2014. Т. 48. № 4. С. 5-16.
Богомолов А.В., Кукушкин Ю.А. Автоматизация персонифицированного мониторинга условий труда // Автоматизация. Современные технологии. 2015. № 3. С. 6-8.
Богомолов А.В., Скуратовский Н.И., Драган С.П., Сомов М.В. Методика эргономической экспертизы противошумных наушников // Инженерный вестник. 2013. №9. С. 8.
Автоматизированная система эргономической экспертизы противошумных наушников: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2013661051 / Н.И.Скуратовский [и др.]. 2013. 1 с.
Богомолов А.В., Драган С.П. Автоматизированный мониторинг и технологии обеспечения акустической безопасности персонала // Автоматизация. Современные технологии. 2015. №4. С. 25-29.
Автоматизированная система эргономической экспертизы средств индивидуальной противошумной виброзащиты: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ / Н.И.Скуратовский [и др.]. 2013. 1 с.
Автоматизированная система эргономической экспертизы противошумных вкладышей: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2013661051 / Н.И.Скуратовский [и др.]. 2013. 1 с.
Автоматизированная система исследования акустической эффективности средств индивидуальной защиты от шума: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014612091 / Н.И.Скуратовский [и др.]. 2013. 1 с.
Автоматизированная система эргономической экспертизы противошумного шлема: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2013660986 / Н.И.Скуратовский [и др.]. 2013. 1 с.
Ушаков И.Б., Богомолов А.В., Кукушкин Ю.А. Принципы организации контроля и оптимизации функционального состояния операторов // Безопасность жизнедеятельности. 2006. № 1. С. 4-10

References (transliteration):
Soldatov S.K., Kukushkin Yu.A., Zinkin V.N., Bogomolov A.V., Kiriy S.V., Sheshegov P.M., Shishkin O.Yu., Kazachkov V.V. Metodicheskoe obespechenie otsenivaniya i prognozirovaniya rabotosposobnosti operatorov, podvergayushchikhsya vozdeystviyu aviatsionnogo shuma // Bezopasnost' zhiznedeyatel'nosti. 2006. № 4. S. 11-20.
Solntsev V.I., Somov M.V., Skuratovskiy N.I. Avtomatizatsiya ergonomicheskikh ekspertiz sredstv zashchity ot shuma // Programmnye sistemy i vychislitel'nye metody.-2014.-№4.-C. 446-455. DOI: 10.7256/2305-6061.2014.4.14054. URL: http://www.nbpublish.com/go_to_article.php?id=31885
Soldatov S.K., Skuratovskiy N.I. Inzhenerno-tekhnicheskie aspekty evolyutsii sredstv zashchity ot aviatsionnogo shuma // Tekhnologii tekhnosfernoy bezopasnosti. 2013. № 6 (52). S. 23.
Soldatov S.K., Bogomolov A.V., Zinkin V.N., Dragan S.P. Problemy obespecheniya akusticheskoy bezopasnosti personala aviatsionnoy promyshlennosti // Bezopasnost' truda v promyshlennosti. 2014. № 10. S. 58-60.
Soldatov S.K., Bogomolov A.V., Zinkin V.N., Aver'yanov A.A., Rossel's A.V., Patskin G.A., Sokolov B.A. Sredstva i metody zashchity ot aviatsionnogo shuma: sostoyanie i perspektivy razvitiya // Aviakosmicheskaya i ekologicheskaya meditsina. 2011. T. 45. № 5. S. 3-11.
Skuratovskiy N.I. Tekhnologiya ergonomicheskoy ekspertizy sredstv individual'noy zashchity ot aviatsionnogo shuma // Tekhnologii tekhnosfernoy bezopasnosti. 2013. № 6 (52). S. 24.
Skuratovskiy N.I., Zinkin V.N., Bogomolov A.V. Avtomatizirovannaya podderzhka ergonomicheskoy ekspertizy sredstv individual'noy zashchity ot aviatsionnogo shuma // Chelovecheskiy faktor: problemy psikhologii i ergonomiki. 2014. № 1 (68). S. 54-57.
Paderno P.I. Ergonomicheskaya ekspertiza: teoriya i praktika, problemy i trudnosti // Chelovecheskiy faktor: problemy psikhologii i ergonomiki. 2007. № 3. S. 122-124.
Skuratovskiy N.I. Metodika rascheta koeffitsienta ergonomichnosti sredstv individual'noy zashchity ot aviatsionnogo shuma // Problemy bezopasnosti poletov. 2013. № 12. S. 50-54.
Skuratovskiy N.I. Algoritmy i programmy ergonomicheskoy ekspertizy protivoshumov // Algoritmy, metody i sistemy obrabotki dannykh. 2014. № 1 (26). S. 48-60.
Kozlov V.E., Bogomolov A.V., Rudakov S.V., Olenchenko V.T. Matematicheskoe obespechenie obrabotki reytingovoy informatsii v zadachakh ekspertnogo otsenivaniya // Mir izmereniy. 2012. № 9. S. 42-49.
Zinkin V.N., Soldatov S.K., Bogomolov A.V., Shvedov A.P. Obosnovanie ispol'zovaniya spetsialistami sredstv individual'noy zashchity pri vozdeystviii aviatsionnogo shuma // Informatika i sistemy upravleniya. 2009. № 4. S. 139-141.
Zinkin V.N., Soldatov S.K., Bogomolov A.V., Kukushkin Yu.A., Akhmetzyanov I.M., Sheshegov P.M. Riski zdorov'yu, obuslovlennye kumulyativnym deystviem aviatsionnogo shuma, i meropriyatiya po bor'be s nim // Problemy bezopasnosti i chrezvychaynykh situatsiy. 2011. № 1. S. 80-88.
Zinkin V.N., Soldatov S.K., Bogomolov A.V., Kukushkin Yu.A., Akhmetzyanov I.M., Sheshegov P.M. Aviatsionnyy shum kak faktor ekologo-sotsial'nogo neblagopoluchiya // Problemy bezopasnosti poletov. 2010. № 10. S. 3-13.
Zinkin V.N., Soldatov S.K., Bogomolov A.V., Dragan S.P. Aktual'nye problemy zashchity naseleniya ot nizkochastotnogo shuma i infrazvuka // Tekhnologii grazhdanskoy bezopasnosti. 2015. T. 12. № 1. S. 90-96.
Zinkin V.N., Bogomolov A.V., Dragan S.P., Akhmetzyanov I.M. Kumulyativnye mediko-ekologicheskie effekty sochetannogo deystviya shuma i infrazvuka // Ekologiya i promyshlennost' Rossii. 2012. № 3. S. 46-49.
Zinkin V.N., Bogomolov A.V., Dragan S.P., Akhmetzyanov I.M. Analiz riskov zdorov'yu, obuslovlennykh sochetannym deystviem shuma i infrazvuka // Problemy analiza riska. 2011. T. 8. № 4. S. 82-92.
Zinkin V.N., Akhmetzyanov I.M., Dragan S.P., Bogomolov A.V. Osobennosti sochetannogo deystviya shuma i infrazvuka na organizm // Bezopasnost' zhiznedeyatel'nosti. 2011. № 9. S. 2-10.
Zinkin V.N., Akhmetzyanov I.M., Soldatov S.K., Bogomolov A.V. Mediko-biologicheskaya otsenka effektivnosti sredstv individual'noy zashchity ot shuma // Meditsina truda i promyshlennaya ekologiya. 2011. № 4. S. 33-34.
Zhdan'ko I.M., Zinkin V.N., Soldatov S.K., Bogomolov A.V., Sheshegov P.M. Fundamental'nye i prikladnye aspekty profilaktiki neblagopriyatnogo deystviya aviatsionnogo shuma // Aviakosmicheskaya i ekologicheskaya meditsina. 2014. T. 48. № 4. S. 5-16.
Bogomolov A.V., Kukushkin Yu.A. Avtomatizatsiya personifitsirovannogo monitoringa usloviy truda // Avtomatizatsiya. Sovremennye tekhnologii. 2015. № 3. S. 6-8.
Bogomolov A.V., Skuratovskiy N.I., Dragan S.P., Somov M.V. Metodika ergonomicheskoy ekspertizy protivoshumnykh naushnikov // Inzhenernyy vestnik. 2013. №9. S. 8.
Avtomatizirovannaya sistema ergonomicheskoy ekspertizy protivoshumnykh naushnikov: svidetel'stvo o gosudarstvennoy registratsii programmy dlya EVM № 2013661051 / N.I.Skuratovskiy [i dr.]. 2013. 1 s.
Bogomolov A.V., Dragan S.P. Avtomatizirovannyy monitoring i tekhnologii obespecheniya akusticheskoy bezopasnosti personala // Avtomatizatsiya. Sovremennye tekhnologii. 2015. №4. S. 25-29.
Avtomatizirovannaya sistema ergonomicheskoy ekspertizy sredstv individual'noy protivoshumnoy vibrozashchity: svidetel'stvo o gosudarstvennoy registratsii programmy dlya EVM / N.I.Skuratovskiy [i dr.]. 2013. 1 s.
Avtomatizirovannaya sistema ergonomicheskoy ekspertizy protivoshumnykh vkladyshey: svidetel'stvo o gosudarstvennoy registratsii programmy dlya EVM № 2013661051 / N.I.Skuratovskiy [i dr.]. 2013. 1 s.
Avtomatizirovannaya sistema issledovaniya akusticheskoy effektivnosti sredstv individual'noy zashchity ot shuma: svidetel'stvo o gosudarstvennoy registratsii programmy dlya EVM № 2014612091 / N.I.Skuratovskiy [i dr.]. 2013. 1 s.
Avtomatizirovannaya sistema ergonomicheskoy ekspertizy protivoshumnogo shlema: svidetel'stvo o gosudarstvennoy registratsii programmy dlya EVM № 2013660986 / N.I.Skuratovskiy [i dr.]. 2013. 1 s.
Ushakov I.B., Bogomolov A.V., Kukushkin Yu.A. Printsipy organizatsii kontrolya i optimizatsii funktsional'nogo sostoyaniya operatorov // Bezopasnost' zhiznedeyatel'nosti. 2006. № 1. S. 4-10

Аннотация: Предметом исследования являлся синтез базы психологических и дидактических тестов для текущего контроля уровня знаний обучаемых, реализуемого с помощью системы тестового контроля системы автоматизированного обучения. Функционирование этой системы основано на реализации адаптивного тестирования, представляющего собой процесс автоматизированного подбора тестовых заданий (контрольных вопросов) такого уровня трудности, при котором точность (объективность) измерения уровня знаний обучаемого достигает максимума, а неотъемлемой частью системы база контрольных тестов, объединяющая психологические и дидактические тесты. Для выполнения исследования использовались методы педагогической информатики, структурного системного анализа, экспертных оценок, проектирования баз данных автоматизированных систем. В результате исследований создана и успешно апробирована на практике технология синтеза базы тестов системы автоматизированного обучения, позволяющая реализовать адаптивное управление обучением за счет обеспечения соответствия обучающих воздействий индивидуально-психологическим особенностям и уровню подготовки обучаемых с автоматизированным контролем уровня их мотивации и активности.

Ключевые слова: автоматизированный контроль знаний, система тестового контроля, психологические тесты, дидактические тесты, база тестов, педагогическая информатика, системы автоматизированного обучения, адаптивное тестирование, стандартизация тестовых оценок, управление обучением

Библиография:
Шипилов В.В., Сахаров О.В. Моделирование подбора и расстановки кадров с учетом их профессиональных навыков для выполнения проектов // Вопросы теории безопасности и устойчивости систем. – 2014. – № 16. – С. 153-164.
Кукушкин Ю.А., Усов В.М., Богомолов А.В. Автоматизированное оценивание риска нарушений состояния здоровья человека с помощью компьютерных вопросников на основе нечеткой логики // Информационные технологии. – 2002. – № 10. – С. 44.
Голосовский М.С., Шашин А.Е. Технология адаптивного синтеза системы тестового контроля качества автоматизированного обучения // В сборнике: Системный анализ в медицине (САМ 2014) Материалы VIII международной научной конференции. Дальневосточный научный центр физиологии и патологии дыхания СО РАМН. – 2014. – С. 71-74.
Kyung T. Han IRTEQ: windows application that implements item response theory scaling and equating // Applied Psychological Measurement. – 2009. – Т. 33. – № 6. – С. 491-493.
Carol M. Woods, Nan Lin Item response theory with estimation of the latent density using davidian curves // Applied Psychological Measurement. – 2009. – Т. 33. – № 2. – С. 102-117.
Щеглов И.Н., Печатнов Ю.А., Богомолов А.В. Интенсификация разработки автоматизированных систем обучения на основе нейросетевых технологий // Информационные технологии. – 2003. – № 4. – С. 31.
Щеглов И.Н., Богомолов А.В., Печатнов Ю.А. Исследование влияния репрезентативности обучающей выборки на качество работы методов распознавания образов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2002. – № 9-10.
Шпудейко С.А., Богомолов А.В. Методологические основы организации немонотонных процессов обучения сложным видам деятельности на основе теории трансформационного обучения // Информационные технологии. – 2006. – № 3. – С. 74-79.
Фёдоров М.В., Калинин К.М., Богомолов А.В., Стецюк А.Н. Математическая модель автоматизированного контроля выполнения мероприятий в органах военного управления // Информационно-измерительные и управляющие системы. – 2011. – Т. 9. – № 5. – С. 46-54.
Клюева И.А. Компьютерные программы и автоматизированные системы в обучении // Альманах современной науки и образования. – 2010. – № 5. – С. 102-104.
Ушаков И.Б., Ворона А.А., Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В. Аппаратно-программные комплексы для медико-психологического обеспечения контроля надежности профессиональной деятельности человека в условиях высокого риска возникновения чрезвычайной ситуации // Безопасность жизнедеятельности. – 2004. – № 3. – С. 8.
Давыдов Д.А., Шарафиев Р.Г. Проектирование систем адаптивного тестового контроля // Педагогический журнал Башкортостана. – 2006. – Т. 2. – № 3. – С. 39-59.
Гузик В.Ф., Ляпунцова Е.В., Костюк А.И., Черный С.А. Принципы разработки систем тестового контроля знаний // Известия Южного федерального университета. Технические науки. – 2002. – Т. 25. – № 2. – С. 164-166.
Ветошкин В.М. Базы данных. – М: ВВИА им. проф. Н.Е. Жуковского. – 2005. – 388 с.
Ворона А.А., Герасименко В.Д., Козловский Э.А., Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В. Медико-социальное прогнозирование профессиональной готовности выпускника военно-учебного заведения // Военно-медицинский журнал. – 2012. – Т. 333. – № 1. – С. 40.
Богомолов А.В., Зуева Т.В., Чикова С.С., Голосовский М.С. Экспертно-аналитическое обоснование приоритетных направлений совершенствования системы предупреждения биологических террористических актов // Информатика и системы управления. – 2009. – № 4. – С. 134-136.
Богомолов А.В. Концепция математического обеспечения диагностики состояния человека // Информатика и системы управления. – 2008. – № 2 (16). – С. 11-13.
Ушаков И.Б., Богомолов А.В. Информатизация программ персонифицированной адаптационной медицины // Вестник Российской академии медицинских наук. – 2014. – № 5-6. – С. 124-128.
Базанов В.М., Ветошкин В.М., Лялюк И.Н., Саяпин О.В., Сельвесюк Н.И. Автоматизированные системы управления полетами и воздушным движением авиации РФ. – М.: ВУНЦ ВВС «ВВА им. профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А Гагарина». – 2010. – 209 с.
Виноградов А.Н., Макаренков С.А., Чиров Д.С. Применение методов data mining для формирования базы знаний экспертной системы классификации радиосигналов // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. – 2010. – Т. 4. – № 11. – С. 61-64.
Голосовский М.С. Модель жизненного цикла разработки программного обеспечения в рамках научно-исследовательских работ // Автоматизация. Современные технологии. – 2014. – № 1. – С. 43-46.
Скуратовский Н.И., Зинкин В.Н., Богомолов А.В. Автоматизированная поддержка эргономической экспертизы средств индивидуальной защиты от авиационного шума // Человеческий фактор: проблемы психологии и эргономики. 2014. № 1 (68). С. 54-57.
Богомолов А.В., Кукушкин Ю.А. Автоматизация персонифицированного мониторинга условий труда // Автоматизация. Современные технологии. 2015. № 3. С. 6-8.
Козлов В.Е., Богомолов А.В., Рудаков С.В., Оленченко В.Т. Математическое обеспечение обработки рейтинговой информации в задачах экспертного оценивания // Мир измерений. 2012. № 9. С. 42-49.
Есев А.А., Мережко А.Н., Ткачук А.В. Технология квалиметрии технического уровня сложных систем // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2014. № 7 (121). С. 28-34

References (transliteration):
Shipilov V.V., Sakharov O.V. Modelirovanie podbora i rasstanovki kadrov s uchetom ikh professional'nykh navykov dlya vypolneniya proektov // Voprosy teorii bezopasnosti i ustoychivosti sistem. – 2014. – № 16. – S. 153-164.
Kukushkin Yu.A., Usov V.M., Bogomolov A.V. Avtomatizirovannoe otsenivanie riska narusheniy sostoyaniya zdorov'ya cheloveka s pomoshch'yu komp'yuternykh voprosnikov na osnove nechetkoy logiki // Informatsionnye tekhnologii. – 2002. – № 10. – S. 44.
Golosovskiy M.S., Shashin A.E. Tekhnologiya adaptivnogo sinteza sistemy testovogo kontrolya kachestva avtomatizirovannogo obucheniya // V sbornike: Sistemnyy analiz v meditsine (SAM 2014) Materialy VIII mezhdunarodnoy nauchnoy konferentsii. Dal'nevostochnyy nauchnyy tsentr fiziologii i patologii dykhaniya SO RAMN. – 2014. – S. 71-74.
Kyung T. Han IRTEQ: windows application that implements item response theory scaling and equating // Applied Psychological Measurement. – 2009. – T. 33. – № 6. – S. 491-493.
Carol M. Woods, Nan Lin Item response theory with estimation of the latent density using davidian curves // Applied Psychological Measurement. – 2009. – T. 33. – № 2. – S. 102-117.
Shcheglov I.N., Pechatnov Yu.A., Bogomolov A.V. Intensifikatsiya razrabotki avtomatizirovannykh sistem obucheniya na osnove neyrosetevykh tekhnologiy // Informatsionnye tekhnologii. – 2003. – № 4. – S. 31.
Shcheglov I.N., Bogomolov A.V., Pechatnov Yu.A. Issledovanie vliyaniya reprezentativnosti obuchayushchey vyborki na kachestvo raboty metodov raspoznavaniya obrazov // Neyrokomp'yutery: razrabotka, primenenie. – 2002. – № 9-10.
Shpudeyko S.A., Bogomolov A.V. Metodologicheskie osnovy organizatsii nemonotonnykh protsessov obucheniya slozhnym vidam deyatel'nosti na osnove teorii transformatsionnogo obucheniya // Informatsionnye tekhnologii. – 2006. – № 3. – S. 74-79.
Fedorov M.V., Kalinin K.M., Bogomolov A.V., Stetsyuk A.N. Matematicheskaya model' avtomatizirovannogo kontrolya vypolneniya meropriyatiy v organakh voennogo upravleniya // Informatsionno-izmeritel'nye i upravlyayushchie sistemy. – 2011. – T. 9. – № 5. – S. 46-54.
Klyueva I.A. Komp'yuternye programmy i avtomatizirovannye sistemy v obuchenii // Al'manakh sovremennoy nauki i obrazovaniya. – 2010. – № 5. – S. 102-104.
Ushakov I.B., Vorona A.A., Kukushkin Yu.A., Bogomolov A.V. Apparatno-programmnye kompleksy dlya mediko-psikhologicheskogo obespecheniya kontrolya nadezhnosti professional'noy deyatel'nosti cheloveka v usloviyakh vysokogo riska vozniknoveniya chrezvychaynoy situatsii // Bezopasnost' zhiznedeyatel'nosti. – 2004. – № 3. – S. 8.
Davydov D.A., Sharafiev R.G. Proektirovanie sistem adaptivnogo testovogo kontrolya // Pedagogicheskiy zhurnal Bashkortostana. – 2006. – T. 2. – № 3. – S. 39-59.
Guzik V.F., Lyapuntsova E.V., Kostyuk A.I., Chernyy S.A. Printsipy razrabotki sistem testovogo kontrolya znaniy // Izvestiya Yuzhnogo federal'nogo universiteta. Tekhnicheskie nauki. – 2002. – T. 25. – № 2. – S. 164-166.
Vetoshkin V.M. Bazy dannykh. – M: VVIA im. prof. N.E. Zhukovskogo. – 2005. – 388 s.
Vorona A.A., Gerasimenko V.D., Kozlovskiy E.A., Kukushkin Yu.A., Bogomolov A.V. Mediko-sotsial'noe prognozirovanie professional'noy gotovnosti vypusknika voenno-uchebnogo zavedeniya // Voenno-meditsinskiy zhurnal. – 2012. – T. 333. – № 1. – S. 40.
Bogomolov A.V., Zueva T.V., Chikova S.S., Golosovskiy M.S. Ekspertno-analiticheskoe obosnovanie prioritetnykh napravleniy sovershenstvovaniya sistemy preduprezhdeniya biologicheskikh terroristicheskikh aktov // Informatika i sistemy upravleniya. – 2009. – № 4. – S. 134-136.
Bogomolov A.V. Kontseptsiya matematicheskogo obespecheniya diagnostiki sostoyaniya cheloveka // Informatika i sistemy upravleniya. – 2008. – № 2 (16). – S. 11-13.
Ushakov I.B., Bogomolov A.V. Informatizatsiya programm personifitsirovannoy adaptatsionnoy meditsiny // Vestnik Rossiyskoy akademii meditsinskikh nauk. – 2014. – № 5-6. – S. 124-128.
Bazanov V.M., Vetoshkin V.M., Lyalyuk I.N., Sayapin O.V., Sel'vesyuk N.I. Avtomatizirovannye sistemy upravleniya poletami i vozdushnym dvizheniem aviatsii RF. – M.: VUNTs VVS «VVA im. professora N.E. Zhukovskogo i Yu.A Gagarina». – 2010. – 209 s.
Vinogradov A.N., Makarenkov S.A., Chirov D.S. Primenenie metodov data mining dlya formirovaniya bazy znaniy ekspertnoy sistemy klassifikatsii radiosignalov // T-Comm: Telekommunikatsii i transport. – 2010. – T. 4. – № 11. – S. 61-64.
Golosovskiy M.S. Model' zhiznennogo tsikla razrabotki programmnogo obespecheniya v ramkakh nauchno-issledovatel'skikh rabot // Avtomatizatsiya. Sovremennye tekhnologii. – 2014. – № 1. – S. 43-46.
Skuratovskiy N.I., Zinkin V.N., Bogomolov A.V. Avtomatizirovannaya podderzhka ergonomicheskoy ekspertizy sredstv individual'noy zashchity ot aviatsionnogo shuma // Chelovecheskiy faktor: problemy psikhologii i ergonomiki. 2014. № 1 (68). S. 54-57.
Bogomolov A.V., Kukushkin Yu.A. Avtomatizatsiya personifitsirovannogo monitoringa usloviy truda // Avtomatizatsiya. Sovremennye tekhnologii. 2015. № 3. S. 6-8.
Kozlov V.E., Bogomolov A.V., Rudakov S.V., Olenchenko V.T. Matematicheskoe obespechenie obrabotki reytingovoy informatsii v zadachakh ekspertnogo otsenivaniya // Mir izmereniy. 2012. № 9. S. 42-49.
Esev A.A., Merezhko A.N., Tkachuk A.V. Tekhnologiya kvalimetrii tekhnicheskogo urovnya slozhnykh sistem // Vestnik komp'yuternykh i informatsionnykh tekhnologiy. 2014. № 7 (121). S. 28-34

Аннотация: Предметом исследований является решение прикладной задачи выбора геоинформационной системы, оптимальной по своим характеристикам для применения в интересах исследования морских акваторий и прибрежных зон. Альтернативами являются программные продукты, представленные на рынке геоинформационных систем. Показателями качества являются частные оценки каечтсва реализации базовых функций: построение изолиний рельефа; расчёт площади затопления; построение трёхмерных моделей; создание пользовательских слоёв; создание пользовательских объектов. решение задачи основано на модифицированном нечётком методе анализа иерархий. Методы исследования: квалиметрия сложных систем, анализ иерархически организованных структур, нечёткая логика, геоинформатика, матричное исчисление, вычислительная математика. Основные выводы проведенного исследования состоят в том, что применение модифицированного нечёткого метода анализа иерархий позволило найти решение задачи выбора альтернативного варианта, удовлетворяющего системе иерархически организованного критерия качества с заданными функциями взаимных предпочтений критериев и альтернативных вариантов, полученными на основе агрегирования мнений экспертов предметной области.

Ключевые слова: мониторинг акваторий, геоинформатика, групповой выбор альтернатив, лингвистическая функция предпочтений, нечеткая иерархия, иерархические свертки, анализ иерархий, геоинформационная система, предпочтение альтернатив, предпочтение критериев

Библиография:
Есев А.А., Мережко А.Н., Ткачук А.В. Технология квалиметрии технического уровня сложных систем // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2014. № 7 (121). С. 28-34.
Фёдоров М.В., Калинин К.М., Богомолов А.В., Стецюк А.Н. Математическая модель автоматизированного контроля выполнения мероприятий в органах военного управления // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2011. Т. 9. № 5. С. 46-54.
Саати Т.Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: аналитические сети / Пер. с англ. О.Н.Андрейчиковой; под ред. А.В.Андрейчикова. М.: URSS, 2010. 357 с.
Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В., Ушаков И.Б. Математическое обеспечение оценивания состояния материальных систем // Информационные технологии. 2004. № 7 (приложение). 32 с.
Богомолов А.В., Зуева Т.В., Чикова С.С., Голосовский М.С. Экспертно-аналитическое обоснование приоритетных направлений совершенствования системы предупреждения биологических террористических актов // Информатика и системы управления. 2009. № 4. С. 134-136.
Чиров Д.С. Методический подход к обоснованию технических характеристик комплексов радиомониторинга для решения задач распознавания источников радиоизлучения // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2011. Т. 5. № 11. С. 85-87.
Молчанов В.О., Голосовский М.С. Анализ методов проведения групповой экспертизы при оценке эффективности реализации мероприятий государственно-частного партнерства // Горизонты экономики. 2012. № 3. С. 53-55.
Богомолов А.В. Концепция математического обеспечения диагностики состояния человека // Информатика и системы управления. 2008. № 2 (16). С. 11-13.
Козлов В.Е., Богомолов А.В., Рудаков С.В., Оленченко В.Т. Математическое обеспечение обработки рейтинговой информации в задачах экспертного оценивания // Мир измерений. 2012. № 9. С. 42-49.
Сизо А.В. Применение ГИС для интегральной оценки качества поверхностных вод [Электронный ресурс] URL: http://eco.com.ua/sites/eco.com.ua/files/lib1/konf/3vze/zb_m/t1/tom_1_s02_p_128_130.pdf.
Виноградов А.Н., Макаренков С.А., Чиров Д.С. Применение методов data mining для формирования базы знаний экспертной системы классификации радиосигналов // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2010. Т. 4. № 11. С. 61-64.
Краев Д.А. Экологический мониторинг и использование web-гис технологий // Онв . 2012. №2-114. С.196-199.
Жариков В.В., Преображенский Б.В. Макет прибрежно-морского кадастра [Электронный ресурс] URL: http://pacificinfo.ru/data/cdrom/kis/html/2_6_10.html
Викторов С.В., Кильдюшевский Е.И., Кирсанов А.А., Перцов А.В. К вопросу о кадастре морских берегов // Отечественная геология, 1999. № 6. С. 77-78.
Голосовский М.С. Модель жизненного цикла разработки программного обеспечения в рамках научно-исследовательских работ // Автоматизация. Современные технологии. 2014. № 1. С. 43-46.
Богомолов А.В., Кукушкин Ю.А. Автоматизация персонифицированного мониторинга условий труда // Автоматизация. Современные технологии. 2015. № 3. С. 6-8.
Есев А.А., Солдатов А.С., Пушкарский Е.Ю. Метод квалиметрии сложных технических систем при проведении их испытаний // Научно-методический электронный журнал "Концепт". 2013. Т. 4. С. 1191-1195.
Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В., Ушаков И.Б. Математическое обеспечение оценивания состояния материальных систем // Информационные технологии. 2004. № 7 (приложение). 32 с.
Богомолов А.В., Драган С.П. Автоматизированный мониторинг и технологии обеспечения акустической безопасности персонала // Автоматизация. Современные технологии. 2015. № 4. С. 25-29.
Коробов Н.В., Котов Н.М., Лебедев Г.С., Лошаков Л.А., Яворский А.Н. Построение информационной системы оценки медицинских технологий // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2013. Т. 11. № 10. С. 51-55.
Коломиец Л.В., Федоров М.В., Богомолов А.В., Мережко А.Н., Солдатов А.С., Есев А.А. Метод поддержки принятия решений по управлению ресурсами при испытаниях авиационной техники // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2010. Т. 8. № 5. С. 38-40.
Фёдоров М.В., Калинин К.М., Богомолов А.В., Стецюк А.Н. Математическая модель автоматизированного контроля выполнения мероприятий в органах военного управления // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2011. Т. 9. № 5. С. 46-54.

References (transliteration):
Esev A.A., Merezhko A.N., Tkachuk A.V. Tekhnologiya kvalimetrii tekhnicheskogo urovnya slozhnykh sistem // Vestnik komp'yuternykh i informatsionnykh tekhnologiy. 2014. № 7 (121). S. 28-34.
Fedorov M.V., Kalinin K.M., Bogomolov A.V., Stetsyuk A.N. Matematicheskaya model' avtomatizirovannogo kontrolya vypolneniya meropriyatiy v organakh voennogo upravleniya // Informatsionno-izmeritel'nye i upravlyayushchie sistemy. 2011. T. 9. № 5. S. 46-54.
Saati T.L. Prinyatie resheniy pri zavisimostyakh i obratnykh svyazyakh: analiticheskie seti / Per. s angl. O.N.Andreychikovoy; pod red. A.V.Andreychikova. M.: URSS, 2010. 357 s.
Kukushkin Yu.A., Bogomolov A.V., Ushakov I.B. Matematicheskoe obespechenie otsenivaniya sostoyaniya material'nykh sistem // Informatsionnye tekhnologii. 2004. № 7 (prilozhenie). 32 s.
Bogomolov A.V., Zueva T.V., Chikova S.S., Golosovskiy M.S. Ekspertno-analiticheskoe obosnovanie prioritetnykh napravleniy sovershenstvovaniya sistemy preduprezhdeniya biologicheskikh terroristicheskikh aktov // Informatika i sistemy upravleniya. 2009. № 4. S. 134-136.
Chirov D.S. Metodicheskiy podkhod k obosnovaniyu tekhnicheskikh kharakteristik kompleksov radiomonitoringa dlya resheniya zadach raspoznavaniya istochnikov radioizlucheniya // T-Comm: Telekommunikatsii i transport. 2011. T. 5. № 11. S. 85-87.
Molchanov V.O., Golosovskiy M.S. Analiz metodov provedeniya gruppovoy ekspertizy pri otsenke effektivnosti realizatsii meropriyatiy gosudarstvenno-chastnogo partnerstva // Gorizonty ekonomiki. 2012. № 3. S. 53-55.
Bogomolov A.V. Kontseptsiya matematicheskogo obespecheniya diagnostiki sostoyaniya cheloveka // Informatika i sistemy upravleniya. 2008. № 2 (16). S. 11-13.
Kozlov V.E., Bogomolov A.V., Rudakov S.V., Olenchenko V.T. Matematicheskoe obespechenie obrabotki reytingovoy informatsii v zadachakh ekspertnogo otsenivaniya // Mir izmereniy. 2012. № 9. S. 42-49.
Sizo A.V. Primenenie GIS dlya integral'noy otsenki kachestva poverkhnostnykh vod [Elektronnyy resurs] URL: http://eco.com.ua/sites/eco.com.ua/files/lib1/konf/3vze/zb_m/t1/tom_1_s02_p_128_130.pdf.
Vinogradov A.N., Makarenkov S.A., Chirov D.S. Primenenie metodov data mining dlya formirovaniya bazy znaniy ekspertnoy sistemy klassifikatsii radiosignalov // T-Comm: Telekommunikatsii i transport. 2010. T. 4. № 11. S. 61-64.
Kraev D.A. Ekologicheskiy monitoring i ispol'zovanie web-gis tekhnologiy // Onv . 2012. №2-114. S.196-199.
Zharikov V.V., Preobrazhenskiy B.V. Maket pribrezhno-morskogo kadastra [Elektronnyy resurs] URL: http://pacificinfo.ru/data/cdrom/kis/html/2_6_10.html
Viktorov S.V., Kil'dyushevskiy E.I., Kirsanov A.A., Pertsov A.V. K voprosu o kadastre morskikh beregov // Otechestvennaya geologiya, 1999. № 6. S. 77-78.
Golosovskiy M.S. Model' zhiznennogo tsikla razrabotki programmnogo obespecheniya v ramkakh nauchno-issledovatel'skikh rabot // Avtomatizatsiya. Sovremennye tekhnologii. 2014. № 1. S. 43-46.
Bogomolov A.V., Kukushkin Yu.A. Avtomatizatsiya personifitsirovannogo monitoringa usloviy truda // Avtomatizatsiya. Sovremennye tekhnologii. 2015. № 3. S. 6-8.
Esev A.A., Soldatov A.S., Pushkarskiy E.Yu. Metod kvalimetrii slozhnykh tekhnicheskikh sistem pri provedenii ikh ispytaniy // Nauchno-metodicheskiy elektronnyy zhurnal "Kontsept". 2013. T. 4. S. 1191-1195.
Kukushkin Yu.A., Bogomolov A.V., Ushakov I.B. Matematicheskoe obespechenie otsenivaniya sostoyaniya material'nykh sistem // Informatsionnye tekhnologii. 2004. № 7 (prilozhenie). 32 s.
Bogomolov A.V., Dragan S.P. Avtomatizirovannyy monitoring i tekhnologii obespecheniya akusticheskoy bezopasnosti personala // Avtomatizatsiya. Sovremennye tekhnologii. 2015. № 4. S. 25-29.
Korobov N.V., Kotov N.M., Lebedev G.S., Loshakov L.A., Yavorskiy A.N. Postroenie informatsionnoy sistemy otsenki meditsinskikh tekhnologiy // Informatsionno-izmeritel'nye i upravlyayushchie sistemy. 2013. T. 11. № 10. S. 51-55.
Kolomiets L.V., Fedorov M.V., Bogomolov A.V., Merezhko A.N., Soldatov A.S., Esev A.A. Metod podderzhki prinyatiya resheniy po upravleniyu resursami pri ispytaniyakh aviatsionnoy tekhniki // Informatsionno-izmeritel'nye i upravlyayushchie sistemy. 2010. T. 8. № 5. S. 38-40.
Fedorov M.V., Kalinin K.M., Bogomolov A.V., Stetsyuk A.N. Matematicheskaya model' avtomatizirovannogo kontrolya vypolneniya meropriyatiy v organakh voennogo upravleniya // Informatsionno-izmeritel'nye i upravlyayushchie sistemy. 2011. T. 9. № 5. S. 46-54.

Аннотация: В данной работе для проведения автоматического анализа результатов самооценки системы менеджмента качества структурного подразделения вуза предлагается сложная модель, базирующаяся на теории нечетких множеств. Такая модель состоит из 11 модулей, каждая из которых представляет собой нечетко-продукционную подсистему. В работе представлено графическое представление функций принадлежности входных лингвистических переменных, фрагмент базы правил нечётких продукций, состоящей из 125 правил, пример поверхности нечеткого вывода, а также демонстрационный пример работоспособности предложенной модели. В работе используется алгоритм нечёткого логического вывода, предложенный Е. Мамдани, реализованный в программной среде FuzzyTECH. Новизна представленной в работе сложной нечетко-продукционной модели обусловлена использованием аппарата теории нечётких множеств, который до сих пор не использовался для анализа результатов самооценки системы менеджмента качества структурного подразделения вуза. Проведенное тестирование модели на ситуационных примерах показало её адекватность моделируемым ситуациям.

Ключевые слова: система менеджмента качества, самооценка, оценка эффективности, нечеткое множество, нечетко-продукционная модель, лингвистическая переменная, терм-множество, универсальное множество, правило нечётких продукций, поверхность нечеткого вывода

Библиография:
Седова Н.А. Разработка интеллектуальных систем на базе нечеткой логики в FuzzyTech (методические указания к лабораторной работе). Владивосток: МГУ им. адм. Г.И. Невельского, 2012. – 56 с.
Леоненков А.В. Нечёткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб: БХВ-Петербург, 2005 – 736 с.
Овчаренко А.Г., Вальтер Ю.Р. К вопросу оценки эффективности системы менеджмента качества вуза // Стандарты и качество [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ria-stk.ru/stq/adetail.php?ID=48362.
Стандарт организации. Система менеджмента качества. СТО 8.4.01-2010. Самооценка системы менеджмента качества с включением аккредитационных показателей. – Владивосток: МГУ им. адм. Г.И. Невельского, 2011. – 38 с.
Емалетдинова Л.Ю., Новикова С.В. Автоматическая генерация системы нечеткого вывода типа Мамдани на основе существующей системы типа Такаги-Сугено // Программные системы и вычислительные методы, 2013. – № 2, с. 151-159.
Боровский А.С. Модели оценки защищенности потенциально – опасных объектов от угроз с использованием экспертной информации в нечеткой форме // Кибернетика и программирование.-2013.-4.-C. 14-45. DOI: 10.7256/2306-4196.2013.4.9593. URL: http://www.e-notabene.ru/kp/article_9593.html
Катасёв А.С., Емалетдинова Л.Ю. Нечётко-продукционная каскадная модель диагностики состояния сложного объекта // Программные системы и вычислительные методы, 2013. – № 1, с. 69-81.
Новикова Н.В. Система менеджмента качества в Морском государственном университете им. адм. Г.И. Невельского: достижения и пути развития // Транспортное дело России, 2011. – № 2, с. 175-177.
Сироткин Г.В. Недостатки современных систем менеджмента качества и возможный способ их устранения // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии, 2013. – № 1(21), с. 145-150.

References (transliteration):
Sedova N.A. Razrabotka intellektual'nykh sistem na baze nechetkoy logiki v FuzzyTech (metodicheskie ukazaniya k laboratornoy rabote). Vladivostok: MGU im. adm. G.I. Nevel'skogo, 2012. – 56 s.
Leonenkov A.V. Nechetkoe modelirovanie v srede MATLAB i fuzzyTECH. SPb: BKhV-Peterburg, 2005 – 736 s.
Ovcharenko A.G., Val'ter Yu.R. K voprosu otsenki effektivnosti sistemy menedzhmenta kachestva vuza // Standarty i kachestvo [Elektronnyy resurs]. – Rezhim dostupa: http://ria-stk.ru/stq/adetail.php?ID=48362.
Standart organizatsii. Sistema menedzhmenta kachestva. STO 8.4.01-2010. Samootsenka sistemy menedzhmenta kachestva s vklyucheniem akkreditatsionnykh pokazateley. – Vladivostok: MGU im. adm. G.I. Nevel'skogo, 2011. – 38 s.
Emaletdinova L.Yu., Novikova S.V. Avtomaticheskaya generatsiya sistemy nechetkogo vyvoda tipa Mamdani na osnove sushchestvuyushchey sistemy tipa Takagi-Sugeno // Programmnye sistemy i vychislitel'nye metody, 2013. – № 2, s. 151-159.
Borovskiy A.S. Modeli otsenki zashchishchennosti potentsial'no – opasnykh ob'ektov ot ugroz s ispol'zovaniem ekspertnoy informatsii v nechetkoy forme // Kibernetika i programmirovanie.-2013.-4.-C. 14-45. DOI: 10.7256/2306-4196.2013.4.9593. URL: http://www.e-notabene.ru/kp/article_9593.html
Katasev A.S., Emaletdinova L.Yu. Nechetko-produktsionnaya kaskadnaya model' diagnostiki sostoyaniya slozhnogo ob'ekta // Programmnye sistemy i vychislitel'nye metody, 2013. – № 1, s. 69-81.
Novikova N.V. Sistema menedzhmenta kachestva v Morskom gosudarstvennom universitete im. adm. G.I. Nevel'skogo: dostizheniya i puti razvitiya // Transportnoe delo Rossii, 2011. – № 2, s. 175-177.
Sirotkin G.V. Nedostatki sovremennykh sistem menedzhmenta kachestva i vozmozhnyy sposob ikh ustraneniya // Prikaspiyskiy zhurnal: upravlenie i vysokie tekhnologii, 2013. – № 1(21), s. 145-150.

Аннотация: В настоящей работе конкретизированы принципы моделирования пограничной деятельности, рассмотрена последовательность разработки методов и моделей пограничной безопасности, их классификация. Основной подход (совокупность приемов и способов) к разработке концепции автоматизации заключается в последовательной декомпозиции предметной области на основе классификации мер. Элементы предметной области объединяются в единую систему посредством выявления сквозных процессов, применения циклов пограничной деятельности и управления. Предложенные классификации методов управления режимными, профилактическими и пограничными мерами позволяют получить полный и непротиворечивый перечень пограничных задач, подлежащих автоматизации. Также рассмотрена методология автоматизации пограничной деятельности, основанная на декомпозиции процессов пограничной безопасности. Построение концепции автоматизации пограничной деятельности предполагает использование методов системного анализа и системотехники, методологии ETOM, основных положений теории права, криминологии, теории безопасности, погранологии и погранометрики. В целях создания высокоэффективных систем поддержки принятия решений в сфере обеспечения пограничной безопасности выполнена классификация методов управления пограничной безопасностью. Рассмотрена и обоснована структура режимных, профилактических, охранно-контрольных и оперативно-силовых мер. Разработана структурная схема процессов первого уровня, включающая два блока: процессы управления пограничной безопасностью и процессы управления пограничными подразделениями.

Ключевые слова: пограничная деятельность, пограничная безопасность, концепция, автоматизация, методология автоматизации, методы управления, пограничные меры, информационные модели, математические модели, принципы моделирования

Контактная информация: Шумов Владислав Вячеславович, 125040, Россия, г. Москва, Ленинградское шоссе, 3.

Библиография:
Антонян Ю.М. Криминология. Избранные лекции. М.: Логос, 2004.
Бахрах Д.Н. Административное право: Учебник / Д.Н. Бахрах, Б.В. Россинский, Ю.Н. Старилов. 3-е изд., пересмотр. и доп. М.: Норма, 2008. 816 с.
Беляков С. А., Борисов В. И., Шумов В. В. Введение в погранометрику. М.: Пограничная академия ФСБ России, 2012. 667 с.
Большая советская энциклопедия: В 30 т. М.: Советская энциклопедия, 1969-1978.
Википедия. ru.wikipedia.org.
ГОСТ 53633.5-212. Расширенная схема деятельности организации связи (eTOM). М.: Стандартинформ, 2013.
Губанов Д.А., Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Социальные сети: модели информационного влияния, управления и противоборства / Под ред. чл.-корр. РАН Д.А. Новикова. М.: Изд-во физ.-мат. лит-ры, 2010. 228 с.
Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных. 8-е изд. М.: Вильямс, 2006. 1328 с.
Ефремова Т. Ф. Новый словарь русского языка. Толково-словообразовательный. М.: Русский язык, 2000.
Кочнев И.П., Шумов В.В. Концепция преэмптивной войны и пограничная безопасность государства // XII Всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ-2014. М.: ИПУ РАН, 16-19 июня 2014. С. 6213-6219.
Криминология: Учебник для вузов / Под общ. ред. д. ю. н., проф. А.И. Долговой. 3-е изд., перераб. и доп. М.: Норма, 2005. 912 с.
Новая философская энциклопедия: в 4 т. / Ин-т философии Российской акад. наук; Гл. ред. В. С. Степин. М.: Мысль, 2000–2001.
Новиков А.М., Новиков Д.А. Методология. М.: СИНТЕГ. 668 с.
Новиков Д.А. Методология управления. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2012. 128 с.
Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. М.: МПСИ, 2005. 584 с.
Новиков Д.А. Иерархические модели военных действий / Управление большими системами. Выпуск 37. М.: ИПУ РАН, 2012. С. 25-62.
Постановление Межпарламентской Ассамблеи государств-участников Содружества Независимых Государств от 28 октября 2010 г. N 35-10 «О модельном законе «О пограничной безопасности».
Советский Энциклопедический словарь. М.: Советская энциклопедия, 1988. 1599 с.
Третьяков В.Т. Специфика телевидения как аудивизуального средства массовой информации // Журналист. Социальные коммуникации, 2014. № 2 (14). С. 79-97.
Хьелл Л., Зиглер Д. Теории личности. СПб.: Питер, 2006. 607 с.
Часовые советских границ: Краткий очерк истории пограничных войск СССР / В.С. Иванов, Ю.Г. Кисловский, В.Н. Андриянов и др.. 2-е изд., доп. М.: Политиздат, 1983. 318 с.
Шумов В.В. Введение в методологию погранологии и погранометрики / Под ред. и с предисл. В.А. Дмитриева. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2013. 200 с.
Шумов В.В. Классификация и обзор погранометрических моделей / Труды ИСА РАН, 2012. Том 62.1. С. 26-39.
Шумов В.В. Пограничная безопасность как ценность и общественное благо // XII Всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ-2014. М.: ИПУ РАН, 16-19 июня 2014. С. 6271-6281.
Эйрес Р. Научно-техническое прогнозирование и долгосрочное планирование. М.: Мир, 1971. 295 с.
Alesina A., Spolaore E. On the Number and Size of Nations // Quarterly Journal of Economics, 1997. Vol. 113, P. 1027–1056.
Alesina A., Spolaore E. War, Peace and the Size of Countries // Journal of Public Economics, 2005. No 89 (7), P. 1333-1354.

References (transliteration):
Antonyan Yu.M. Kriminologiya. Izbrannye lektsii. M.: Logos, 2004.
Bakhrakh D.N. Administrativnoe pravo: Uchebnik / D.N. Bakhrakh, B.V. Rossinskiy, Yu.N. Starilov. 3-e izd., peresmotr. i dop. M.: Norma, 2008. 816 s.
Belyakov S. A., Borisov V. I., Shumov V. V. Vvedenie v pogranometriku. M.: Pogranichnaya akademiya FSB Rossii, 2012. 667 s.
Bol'shaya sovetskaya entsiklopediya: V 30 t. M.: Sovetskaya entsiklopediya, 1969-1978.
Vikipediya. ru.wikipedia.org.
GOST 53633.5-212. Rasshirennaya skhema deyatel'nosti organizatsii svyazi (eTOM). M.: Standartinform, 2013.
Gubanov D.A., Novikov D.A., Chkhartishvili A.G. Sotsial'nye seti: modeli informatsionnogo vliyaniya, upravleniya i protivoborstva / Pod red. chl.-korr. RAN D.A. Novikova. M.: Izd-vo fiz.-mat. lit-ry, 2010. 228 s.
Deyt K. Dzh. Vvedenie v sistemy baz dannykh. 8-e izd. M.: Vil'yams, 2006. 1328 s.
Efremova T. F. Novyy slovar' russkogo yazyka. Tolkovo-slovoobrazovatel'nyy. M.: Russkiy yazyk, 2000.
Kochnev I.P., Shumov V.V. Kontseptsiya preemptivnoy voyny i pogranichnaya bezopasnost' gosudarstva // XII Vserossiyskoe soveshchanie po problemam upravleniya VSPU-2014. M.: IPU RAN, 16-19 iyunya 2014. S. 6213-6219.
Kriminologiya: Uchebnik dlya vuzov / Pod obshch. red. d. yu. n., prof. A.I. Dolgovoy. 3-e izd., pererab. i dop. M.: Norma, 2005. 912 s.
Novaya filosofskaya entsiklopediya: v 4 t. / In-t filosofii Rossiyskoy akad. nauk; Gl. red. V. S. Stepin. M.: Mysl', 2000–2001.
Novikov A.M., Novikov D.A. Metodologiya. M.: SINTEG. 668 s.
Novikov D.A. Metodologiya upravleniya. M.: Knizhnyy dom «LIBROKOM», 2012. 128 s.
Novikov D.A. Teoriya upravleniya organizatsionnymi sistemami. M.: MPSI, 2005. 584 s.
Novikov D.A. Ierarkhicheskie modeli voennykh deystviy / Upravlenie bol'shimi sistemami. Vypusk 37. M.: IPU RAN, 2012. S. 25-62.
Postanovlenie Mezhparlamentskoy Assamblei gosudarstv-uchastnikov Sodruzhestva Nezavisimykh Gosudarstv ot 28 oktyabrya 2010 g. N 35-10 «O model'nom zakone «O pogranichnoy bezopasnosti».
Sovetskiy Entsiklopedicheskiy slovar'. M.: Sovetskaya entsiklopediya, 1988. 1599 s.
Tret'yakov V.T. Spetsifika televideniya kak audivizual'nogo sredstva massovoy informatsii // Zhurnalist. Sotsial'nye kommunikatsii, 2014. № 2 (14). S. 79-97.
Kh'ell L., Zigler D. Teorii lichnosti. SPb.: Piter, 2006. 607 s.
Chasovye sovetskikh granits: Kratkiy ocherk istorii pogranichnykh voysk SSSR / V.S. Ivanov, Yu.G. Kislovskiy, V.N. Andriyanov i dr.. 2-e izd., dop. M.: Politizdat, 1983. 318 s.
Shumov V.V. Vvedenie v metodologiyu pogranologii i pogranometriki / Pod red. i s predisl. V.A. Dmitrieva. M.: Knizhnyy dom «LIBROKOM», 2013. 200 s.
Shumov V.V. Klassifikatsiya i obzor pogranometricheskikh modeley / Trudy ISA RAN, 2012. Tom 62.1. S. 26-39.
Shumov V.V. Pogranichnaya bezopasnost' kak tsennost' i obshchestvennoe blago // XII Vserossiyskoe soveshchanie po problemam upravleniya VSPU-2014. M.: IPU RAN, 16-19 iyunya 2014. S. 6271-6281.
Eyres R. Nauchno-tekhnicheskoe prognozirovanie i dolgosrochnoe planirovanie. M.: Mir, 1971. 295 s.
Alesina A., Spolaore E. On the Number and Size of Nations // Quarterly Journal of Economics, 1997. Vol. 113, P. 1027–1056.
Alesina A., Spolaore E. War, Peace and the Size of Countries // Journal of Public Economics, 2005. No 89 (7), P. 1333-1354.

Аннотация: Малый бизнес является важнейшим сектором современной рыночной экономики, эффективность функционирования которого во многом определяет состояние экономики в целом. Основные особенности малого бизнеса лежат в системе управления и методах принятия решений. Современные информационные технологии представляют собой инструмент, с помощью которого эффективность управления может быть существенно повышена. Предметом данного исследования является выявление особенностей использования информационных технологий на основе анализа специфики экономической деятельности и управления этой категорией субъектов рыночной экономики. Работа основана на общенаучных методах анализа и обобщения как опубликованных в литературе отрывочных сведений по данной тематике, так и на собственных результатах практической деятельности автора, отражающей его научные интересы. Автору не известны отечественные работы по данной тематике несмотря на ее научную и практическую значимость. В этой связи попытки системно подойти к анализу специфики использования информационных технологий в малом бизнесе, обладают научной новизной. Наличие подобной специфики требует ее учета при разработке новых технологий управления и коммерческих программных продуктов для малого бизнеса.

Ключевые слова: Малый бизнес, Информационные технологии, Функции управления, Отраслевая специфика, Инфраструктур, Ограниченность ресурсов, Интегрированные решения, Облачные сервисы, Восприимчивость технологий, Информационная насыщенность бизнеса

Контактная информация: Провалов Владимир Савельевич, 610007, Россия, Кировская область, г. Киров, ул. Красноармейская, 26.

Библиография:
Rahab Adoption of Information Technology on Small Businesses: The Role of Environment, Organizational and Leader Determinant [Текст] / Rahab, Jogiyanto Hartono // International Journal of Business, Humanities and Technology Vol. 2 № 4; June 2012 – P. 60–66.
Исследования Аналитического центра REAL-IT «ИТ-кадры 2010» [Электронный ресурс] // URL: http://www.nisse.ru/business/ article/ article_1873.html.
Сайдулаев, Ф.С. Динамика развития малого предпринимательства в регионах России в 2012 году [Электронный ресурс] / Ф.С. Сайдулаев // Ежеквартальный информационно-аналитический доклад / Национальный институт системных исследований проблем предпринимательства URL: http:// http://nisse.ru/business/article/article_2053.html.
Провалов, В.С. Информационные технологии в малом бизнесе: особенности использования. [Текст] / В.С. Провалов // Естественные и математические науки в современном мире: Сб. ст. по материалам XIX междунар. науч.–практ. конф. №6 (18). Новосибирск: Изд. «Сибак». – 2014. – с. 43–48.
Ильин И.Е. Малый бизнес в России: проблемы и перспективы [Текст] / И.Е. Ильин // Банковское кредитование. – 2008. – N 2.
Значение малого бизнеса для развитых стран [Электронный ресурс] // URL: http://predprinimatel.at.ua/index/0-10.
Сирополис Николас К. Управление малым бизнесом [Текст]: Руководство для предпринимателей / Николас К. Сирополис : Пер. с англ. – М.: Дело, 1997. – С 28.
Коробейников А.Г., Кутузов И.М. Алгоритм обфускации // NB: Кибернетика и программирование. - 2013. - 3. - C. 1 - 8. DOI: 10.7256/2306-4196.2013.3.9356. URL: http://www.e-notabene.ru/kp/article_9356.html
Г. Ф. Галиева Макроэкономические предпосылки
и факторы развития инновационной экономики // Национальная безопасность / nota bene. - 2011. - 6. - C. 78 - 83.

References (transliteration):
Rahab Adoption of Information Technology on Small Businesses: The Role of Environment, Organizational and Leader Determinant [Tekst] / Rahab, Jogiyanto Hartono // International Journal of Business, Humanities and Technology Vol. 2 № 4; June 2012 – P. 60–66.
Issledovaniya Analiticheskogo tsentra REAL-IT «IT-kadry 2010» [Elektronnyy resurs] // URL: http://www.nisse.ru/business/ article/ article_1873.html.
Saydulaev, F.S. Dinamika razvitiya malogo predprinimatel'stva v regionakh Rossii v 2012 godu [Elektronnyy resurs] / F.S. Saydulaev // Ezhekvartal'nyy informatsionno-analiticheskiy doklad / Natsional'nyy institut sistemnykh issledovaniy problem predprinimatel'stva URL: http:// http://nisse.ru/business/article/article_2053.html.
Provalov, V.S. Informatsionnye tekhnologii v malom biznese: osobennosti ispol'zovaniya. [Tekst] / V.S. Provalov // Estestvennye i matematicheskie nauki v sovremennom mire: Sb. st. po materialam XIX mezhdunar. nauch.–prakt. konf. №6 (18). Novosibirsk: Izd. «Sibak». – 2014. – s. 43–48.
Il'in I.E. Malyy biznes v Rossii: problemy i perspektivy [Tekst] / I.E. Il'in // Bankovskoe kreditovanie. – 2008. – N 2.
Znachenie malogo biznesa dlya razvitykh stran [Elektronnyy resurs] // URL: http://predprinimatel.at.ua/index/0-10.
Siropolis Nikolas K. Upravlenie malym biznesom [Tekst]: Rukovodstvo dlya predprinimateley / Nikolas K. Siropolis : Per. s angl. – M.: Delo, 1997. – S 28.
Korobeynikov A.G., Kutuzov I.M. Algoritm obfuskatsii // NB: Kibernetika i programmirovanie. - 2013. - 3. - C. 1 - 8. DOI: 10.7256/2306-4196.2013.3.9356. URL: http://www.e-notabene.ru/kp/article_9356.html
G. F. Galieva Makroekonomicheskie predposylki
i faktory razvitiya innovatsionnoy ekonomiki // Natsional'naya bezopasnost' / nota bene. - 2011. - 6. - C. 78 - 83.

Аннотация: Статья посвящена разработке методических положений и алгоритмов получения релевантных данных и знаний в сети Интернет. Под релевантными данными и знаниями понимается информация, необходимая для решения какой-либо задачи или проблемы. В статье исследуются вопросы, связанные со смысловым сжатием информации, обеспечением семантической связности текстов, определением смыслового подобия текстов или фраз, а также с автоматическим поиском кратких и точных ответов на вопросы. Исследования учитывают особенности сети Интернет как источника огромного объёма неструктурированной информации. При проведении исследования использовались системный подход, теория алгоритмов, алгебра логики, теория множеств и сравнительный анализ. Представлен общий алгоритм проблемно-ориентированного автореферирования. Освещены вопросы поиска семантических связей между предложениями. Приведены методики составления интегрированного автореферата и выявления смыслового подобия двух текстов. Разработан алгоритм поиска ответов на вопрос. Представлены результаты разработки информационно-аналитической системы получения релевантных данных и знаний в сети Интернет.

Ключевые слова: данные, знания, Интернет, поисковые системы, проблемно-ориентированное автореферирование, семантические связи, местоимённые анафоры, регулярные выражения, смысловое подобие, тернарное выражение

Контактная информация: Симанков Владимир Сергеевич, 350072, Россия, Краснодарский край, г. Краснодар, ул. Московская, 2.

Библиография:
Симанков В.С., Толкачев Д.М. Проблемно-ориентированное автореферирование как инструмент поиска данных и знаний // Наука вчера, сегодня, завтра / Сб. ст. по материалам XIV междунар. науч.-практ. конф. № 7 (14). Новосибирск: Изд. «СибАК», 2014. – с. 31-35.
В.Е. Абрамов, Н.Н. Абрамова, Е.В. Некрасова, Г.Н. Росс. Статистический анализ связности текстов по общественно-политической тематике. Труды 13й Всероссийской научной конференции «Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции» – RCDL’2011, Воронеж, Россия, 2011. – с. 127-133.
Симанков В.С., Толкачев Д.М. Обеспечение смысловой связности текста автореферата // Научная дискуссия: инновации в современном мире. № 7 (27): сборник статей по материалам XХVII международной заочной научно-практической конференции. – М., Изд. «Международный центр науки и образования», 2014. – с. 12-16.
Perl regular expressions [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://perldoc.perl.org/perlre.html (22.10.2014).
Фридл Дж. Регулярные выражения, 3-е издание. – Пер. с англ. – СПб.: Символ-Плюс, 2008. – 608 с.
Oliver Müller. Pattern Matching with Regular Expressions in C++ [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.tldp.org/LDP/LGNET/issue27/mueller.html (22.10.2014).
Симанков В.С., Толкачев Д.М. Автоматическая оценка смыслового подобия текстов // Технические науки – от теории к практике / Сб. ст. по материалам XXXVII междунар. науч.-практ. конф. № 8 (33). Новосибирск: Изд. «СибАК», 2014. – с. 26-33.
К.Х. Ким, А.П. Савинов. Синтаксический анализатор для вопросно-ответной системы. Известия Томского политехнического университета, Т. 315. № 5, 2009. – с. 133-138.
START, Natural Language Question Answering System [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://start.csail.mit.edu/index.php (22.10.2014).
Симанков В.С., Толкачев Д.М. Поиск ответов на вопросы в сети Интернет // Инновации в науке / Сб. ст. по материалам XХXVI межднар. науч.-практ. конф. № 8 (33). Новосибирск: Изд. «СибАК», 2014. – с. 28-35.
Семантическая поисковая система AskNet [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.asknet.ru/ (22.10.2014).
Яндекс [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.yandex.ru/ (22.10.2014)

References (transliteration):
Simankov V.S., Tolkachev D.M. Problemno-orientirovannoe avtoreferirovanie kak instrument poiska dannykh i znaniy // Nauka vchera, segodnya, zavtra / Sb. st. po materialam XIV mezhdunar. nauch.-prakt. konf. № 7 (14). Novosibirsk: Izd. «SibAK», 2014. – s. 31-35.
V.E. Abramov, N.N. Abramova, E.V. Nekrasova, G.N. Ross. Statisticheskiy analiz svyaznosti tekstov po obshchestvenno-politicheskoy tematike. Trudy 13y Vserossiyskoy nauchnoy konferentsii «Elektronnye biblioteki: perspektivnye metody i tekhnologii, elektronnye kollektsii» – RCDL’2011, Voronezh, Rossiya, 2011. – s. 127-133.
Simankov V.S., Tolkachev D.M. Obespechenie smyslovoy svyaznosti teksta avtoreferata // Nauchnaya diskussiya: innovatsii v sovremennom mire. № 7 (27): sbornik statey po materialam XKhVII mezhdunarodnoy zaochnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii. – M., Izd. «Mezhdunarodnyy tsentr nauki i obrazovaniya», 2014. – s. 12-16.
Perl regular expressions [Elektronnyy resurs]. Rezhim dostupa: http://perldoc.perl.org/perlre.html (22.10.2014).
Fridl Dzh. Regulyarnye vyrazheniya, 3-e izdanie. – Per. s angl. – SPb.: Simvol-Plyus, 2008. – 608 s.
Oliver Müller. Pattern Matching with Regular Expressions in C++ [Elektronnyy resurs]. Rezhim dostupa: http://www.tldp.org/LDP/LGNET/issue27/mueller.html (22.10.2014).
Simankov V.S., Tolkachev D.M. Avtomaticheskaya otsenka smyslovogo podobiya tekstov // Tekhnicheskie nauki – ot teorii k praktike / Sb. st. po materialam XXXVII mezhdunar. nauch.-prakt. konf. № 8 (33). Novosibirsk: Izd. «SibAK», 2014. – s. 26-33.
K.Kh. Kim, A.P. Savinov. Sintaksicheskiy analizator dlya voprosno-otvetnoy sistemy. Izvestiya Tomskogo politekhnicheskogo universiteta, T. 315. № 5, 2009. – s. 133-138.
START, Natural Language Question Answering System [Elektronnyy resurs]. Rezhim dostupa: http://start.csail.mit.edu/index.php (22.10.2014).
Simankov V.S., Tolkachev D.M. Poisk otvetov na voprosy v seti Internet // Innovatsii v nauke / Sb. st. po materialam XKhXVI mezhdnar. nauch.-prakt. konf. № 8 (33). Novosibirsk: Izd. «SibAK», 2014. – s. 28-35.
Semanticheskaya poiskovaya sistema AskNet [Elektronnyy resurs]. Rezhim dostupa: http://www.asknet.ru/ (22.10.2014).
Yandeks [Elektronnyy resurs]. Rezhim dostupa: http://www.yandex.ru/ (22.10.2014)

Аннотация: Медицинская диагностика является одной из самых сложных задач практического здравоохранения. В настоящее время существует необходимость применения информационно-коммуникационных технологий в медицине, особенно в задачах создания телемедицинских систем диагностики. Это наиболее дешевый и простой способ организации телемедицинской диагностики на любом расстоянии. Пользователь-пациент передает медицинскую информацию системе по телекоммуникационным каналам связи. Система выполняет вывод диагностического решения пациенту на основании набора поступающих симптомов в режиме реального времени. В случае, если пациент не принимает решение, он может потребовать у системы решение от экспертов-врачей. Система организует диалог с врачами в отложенном режиме. Тогда система автоматически формирует и отправляет анкеты с вопросами врачам по возможной специальности. Затем врачи формируют диагностические ответы на вопросы и отправляют их по электронной почте. Таким образом, телемедицинская экспертная система дифференциальной диагностики должна выполнить медицинскую диагностику за приемлемое время после того, как пациент вводит обнаруженные симптомы. А также система должна позволять связывать пациента с врачами благодаря использованию веб-технологий, которые дают возможность медицинской диагностики пациенту, не находящемуся в клинике врачей. Предложена архитектура данной системы на основе принципов создания веб-приложений, а также описаны основные уровни веб-ориентированной системы. Предложена схема базы данных с описанием таблиц при создании системы. Данная информация является полезной для программной реализации медицинской экспертной системы дифференциальной диагностики.

Ключевые слова: медицина, диагностика, экспертная система, интернет, веб-приложение, веб-сервер IIS, веб-формы ASP.NET, CMS DotNetNuke, СУБД MS-SQL Server, бизнес-логика

Контактная информация: Ле Виен Нгуен, 400005, Россия, г. Волгоград, пр. Ленина, 28.

Библиография:
Мак-Дональд М., Фримен А., Шпушта М. Microsoft ASP.NET 4 с примерами на С# 2010 для профессионалов, 4-е изд. : Пер. с англ. – М. : ООО «И.Д. Вильяме», 2011. – 1424 с. : ил. – Парал. тит. англ.
Петкович Д. Microsoft SQL Server 2008. Руководство для начинающих: Пер. с англ.-СПб.: БХВ-Петербург, 2009.-752 с.: ил.
Бурцев М.В., Поворознюк А.И. Программная реализация комбинированного решающего правила для задач медицинской диагностики / М.В. Бурцев, А.И. Поворознюк // Вісник НТУ «ХПІ». Тематичний випуск: Інформатика і моделювання. – Харків: НТУ «ХПІ». – 2010. – № 21. – С. 11–16.
Станек У. Internet Information Server (IIS) 7.0. Справочник администратора: Пер. с англ.-М.: Издательство Русская редакция; СПб.: БХВ-Петербург, 2009.-528 с.: ил

References (transliteration):
Mak-Donal'd M., Frimen A., Shpushta M. Microsoft ASP.NET 4 s primerami na S# 2010 dlya professionalov, 4-e izd. : Per. s angl. – M. : OOO «I.D. Vil'yame», 2011. – 1424 s. : il. – Paral. tit. angl.
Petkovich D. Microsoft SQL Server 2008. Rukovodstvo dlya nachinayushchikh: Per. s angl.-SPb.: BKhV-Peterburg, 2009.-752 s.: il.
Burtsev M.V., Povoroznyuk A.I. Programmnaya realizatsiya kombinirovannogo reshayushchego pravila dlya zadach meditsinskoy diagnostiki / M.V. Burtsev, A.I. Povoroznyuk // Vіsnik NTU «KhPІ». Tematichniy vipusk: Іnformatika і modelyuvannya. – Kharkіv: NTU «KhPІ». – 2010. – № 21. – S. 11–16.
Stanek U. Internet Information Server (IIS) 7.0. Spravochnik administratora: Per. s angl.-M.: Izdatel'stvo Russkaya redaktsiya; SPb.: BKhV-Peterburg, 2009.-528 s.: il

Аннотация: Рассматриваются И-ИЛИ деревья с заданной стоимостью дуг либо вершин, широко применяемые в системах искусственного интеллекта. Описывается алгоритм типа ветвей и границ, позволяющий перечислить все решающие деревья, стоимость которых не превышает наперед заданной константы. Трудоемкость получения очередного решающего дерева составляет O(N), где N – количество вершин И-ИЛИ дерева. Указывается способ стековой организации информации, позволяющий свести затраты памяти к величине O(N) без изменения прежней оценки трудоемкости. Выполнена программная реализация описанного алгоритма, подтвердившая при тестировании полученные теоретические оценки трудоемкости и объема необходимой памяти. Эффективность поиска повышена благодаря введенному понятию минимальной оболочки И-ИЛИ дерева по ограничению стоимости, что позволяет гарантировать наличие допустимых решающих деревьев при спуске по дереву решений. Решающие поддеревья перечисляются не по отдельности, а блоками в виде поддеревьев И-ИЛИ дерева, в которых все варианты допустимы.

Ключевые слова: Искусственный интеллект, Алгоритм, Перечисление, И-ИЛИ граф, И-ИЛИ дерево, Решающее дерево, Дерево решения, Вариант И-ИЛИ дерева, Стоимость, Ограничение по стоимости

Контактная информация: Галочкин Владимир Иванович, 424000, Россия, г. Йошкар-Ола, пл. Ленина, 3

Библиография:
1. Нильсон, Н. Искусственный интеллект. Методы поиска решений / Н. Нильсон. – М.: Мир, 1973. – 270 c.
2. Автоматизация поискового конструирования / А. И. Половинкин, Н. К. Бобков, Г. Я. Буш и др. Под редакцией
А. И. Половинкина. – М.: Радио и связь, 1981. –344 с.
3. Братко, И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта / И. Братко – М.: Мир,
1990. – 560 с.
4. Кручинин, В.В. Методы построения алгоритмов генерации и нумерации комбинаторных объектов на основе
деревьев И/ИЛИ / В.В. Кручинин. – Томск: В-Спектр, 2007. – 200 с.
5. Рейнгольд, Э. Н. Комбинаторные алгоритмы. Теория и практика / Э. Рейнгольд, Ю. Нивергельт, Н. Део. – М.:
Мир, 1980. – 476 с.

References (transliteration):
1. Nil'son, N. Iskusstvennyy intellekt. Metody poiska resheniy / N. Nil'son. – M.: Mir, 1973. – 270 c.
2. Avtomatizatsiya poiskovogo konstruirovaniya / A. I. Polovinkin, N. K. Bobkov, G. Ya. Bush i dr. Pod redaktsiey
A. I. Polovinkina. – M.: Radio i svyaz', 1981. –344 s.
3. Bratko, I. Programmirovanie na yazyke Prolog dlya iskusstvennogo intellekta / I. Bratko – M.: Mir,
1990. – 560 s.
4. Kruchinin, V.V. Metody postroeniya algoritmov generatsii i numeratsii kombinatornykh ob'ektov na osnove
derev'ev I/ILI / V.V. Kruchinin. – Tomsk: V-Spektr, 2007. – 200 s.
5. Reyngol'd, E. N. Kombinatornye algoritmy. Teoriya i praktika / E. Reyngol'd, Yu. Nivergel't, N. Deo. – M.:
Mir, 1980. – 476 s.

Аннотация: В условиях сокращения объемов корпоративного рынка для многих филиалов коммерческих банков центр внимания фронт-офисных подразделений все чаще перемещается в сторону розничного сегмента. Однако, огромная конкуренция в рознице заставляет банки двигаться в сторону непопулярных мер по интенсификации труда и "оптимизации персонала". В этих условиях традиционные методы принятия решений, характерные для кадровых подразделений, работают плохо. Требуются новые подходы к извлечению данных для принятия решений, необходимы инструменты объективного анализа ситуации и выработки оптимальных решений.
Описанию варианта практического решения указанных проблем посвящена настоящая работа. Иначе говоря, предметом исследования здесь является HR-процесс в розничной подсистеме коммерческого банка. Исследование процессов принятия решений в HR-подсистеме коммерческого банка проведено с позиций системного анализа. Разработана визуальная модель процессов, характерных для подсистемы, выявлены источники информации для принятия решений. Далее, используя построенную модель, на основе методов имитационного моделирования и численной оптимизации разработана технология автоматизированной подготовки рекомендаций по кадровой политике розничных подсистем кредитных учреждений. Подход, предложенный в данной работе, принципиально отличается от аналогов широтой охвата доступных источников информации и методами извлечения знаний из баз данных. Предложенный подход впервые реализует метод имитационного моделирования операционных рисков розничной подсистемы банка, позволяющий построить полное вероятностное пространство исходов. Тем самым обеспечивается принципиально более высокая точность и устойчивость расчетов нежели при использовании методов Монте-Карло при сравнимых вычислительных затратах.

Ключевые слова: вычислительная сложность, имитационное моделирование, сети Петри, риск, поддержка принятия решений, управление персоналом, коммерческий банк, класс сложности, оптимизация, метод Нелдера-Мида

Контактная информация: Бородин Андрей Викторович, 424000, Россия, г. Йошкар-Ола, пл. Ленина, 3

Библиография:
1. Банди, Б. Методы оптимизации. Вводный курс / Б. Банди. – М.: Радио и связь, 1988. – 128 с.
2. Бородин, А. В. Игры на сетях Петри / А. В. Бородин // Обозрение прикладной и промышленной математики.
– 2002. – Т. 9. – В. 1. – С. 167-168.
3. Бородин, А. В. Математические модели управления кредитным портфелем коммерческого банка / А. В.
Бородин. – Йошкар-Ола: Марийский государственный технический университет, 1998. – 168 с.
4. Бородин, А. В. Модели управления персоналом в розничной подсистеме коммерческого банка / А. В. Бородин
// Экономика и социум: современные модели развития общества в аспекте глобализации: материалы III
международной научно-практической конференции (12 февраля 2014г.). – Саратов: Издательство ЦПМ
«Академия Бизнеса», 2014. – С. 26-30.
5. Бородин, А. В. Сети Петри с нечетким поведением в задачах имитационного моделирования эволюции
инвестиционных и страховых портфелей / А. В. Бородин // Обозрение прикладной и промышленной
математики. – 2000. – Т. 7. – В. 2. – С. 321-322.
6. Бородин, А. В. Теоретико-игровые модели процессов риска над сетями Петри / А. В. Бородин //
Моделирование и анализ безопасности и риска в сложных системах: Труды международной научной школы
МАБР-2006. – СПб.: ГОУ ВПО «СПбГУАП», 2006. – С. 305-307.
7. Бородин, А. В. Управление HR-процессом в коммерческом банке на основе технологий имитационного
моделирования / А. В. Бородин // Технические науки — от теории к практике. Сборник статей по материалам
XXXII международной научно-практической конференции. № 3 (28). – Новосибирск: Издательство «СибАК»,
2014. – С. 7-13.
8. Грант, К. Л. Управление рисками в трейдинге: Как повысить прибыльность с помощью контроля над рисками
/ К. Л. Грант. – М.: Мир, 2005. – 349 с.
9. Дамодаран, А. Инвестиционная оценка. Инструменты и техника оценки любых активов / А. Дамодаран. –
М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. – 1342 с.
10. Джекел, П. Применение методов Монте-Карло в финансах / П. Джекел. – М.: Интернет-трейдинг, 2004 – 263 с.
11. Дубров, А. М. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе / А. М. Дубров, Б. Н. Лагоша, Е. Ю.
Хрусталев. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 223 с.
12. Ермаков, С. М. Метод Монте-Карло в вычислительной математике. Вводный курс / С. М. Ермаков. – СПб.:
Невский Диалект, Бином. Лаборатория знаний, 2009. – 192 с.
13. Уразаева, Т. А. Алгебраические аспекты имитационного моделирования портфелей срочных финансовых
инструментов / Т. А. Уразаева, А. В. Бородин // Материалы конференции «Имитационное моделирование.
Теория и практика». ИММОД-2013. Т. 1. – Казань: Издательство «Фэн» Академии наук РТ, 2013. – С. 282-286.
14. Уразаева, Т. А. Алгебра рисков / Т. А. Уразаева. – Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический
университет, 2013. – 209 с.
15. Arora, S. Computational Complexity: A Modern Approach / S. Arora, В. Barak. – New York: Cambridge University
Press, 2009. – 579 p.
16. Holton, G. A. Value-at-Risk: Theory and Practice / G. A. Holton. – Academic Press, 2003. – 405 p.
17. Papadimitriou, C. H. Computational complexity / C. H. Papadimitriou. – New York: Addison-Wesley Publishing Company,
Inc., 1994. – 523 p.
18. Sipser, M. Introduction to the Theory of Computation / M. Sipser. – Boston: Thomson Course Technology,
2006. – 431 p.
19. Чхутиашвили Л.В. Российские коммерческие банки в современных условиях: основные направления
качественного совершенствования и перспективы развития // NB: Финансовое право и управление. -
2013. - 2. - C. 51 - 76. DOI: 10.7256/2306-4234.2013.2.641. URL: http://www.e-notabene.ru/flc/article_641.html
20. Анисимова З.М. Повышение эффективности стратегического банковского менеджмента в современных
условиях // Тренды и управление. - 2013. - 4. - C. 83 - 102. DOI: 10.7256/2307-9118.2013.4.10522.
21. В.Л. Шульц Сценарный анализ в управлении социальной безопасностью // Национальная безопасность /
nota bene. - 2012. - 6. - C. 4 - 21.

References (transliteration):
1. Bandi, B. Metody optimizatsii. Vvodnyy kurs / B. Bandi. – M.: Radio i svyaz', 1988. – 128 s.
2. Borodin, A. V. Igry na setyakh Petri / A. V. Borodin // Obozrenie prikladnoy i promyshlennoy matematiki.
– 2002. – T. 9. – V. 1. – S. 167-168.
3. Borodin, A. V. Matematicheskie modeli upravleniya kreditnym portfelem kommercheskogo banka / A. V.
Borodin. – Yoshkar-Ola: Mariyskiy gosudarstvennyy tekhnicheskiy universitet, 1998. – 168 s.
4. Borodin, A. V. Modeli upravleniya personalom v roznichnoy podsisteme kommercheskogo banka / A. V. Borodin
// Ekonomika i sotsium: sovremennye modeli razvitiya obshchestva v aspekte globalizatsii: materialy III
mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii (12 fevralya 2014g.). – Saratov: Izdatel'stvo TsPM
«Akademiya Biznesa», 2014. – S. 26-30.
5. Borodin, A. V. Seti Petri s nechetkim povedeniem v zadachakh imitatsionnogo modelirovaniya evolyutsii
investitsionnykh i strakhovykh portfeley / A. V. Borodin // Obozrenie prikladnoy i promyshlennoy
matematiki. – 2000. – T. 7. – V. 2. – S. 321-322.
6. Borodin, A. V. Teoretiko-igrovye modeli protsessov riska nad setyami Petri / A. V. Borodin //
Modelirovanie i analiz bezopasnosti i riska v slozhnykh sistemakh: Trudy mezhdunarodnoy nauchnoy shkoly
MABR-2006. – SPb.: GOU VPO «SPbGUAP», 2006. – S. 305-307.
7. Borodin, A. V. Upravlenie HR-protsessom v kommercheskom banke na osnove tekhnologiy imitatsionnogo
modelirovaniya / A. V. Borodin // Tekhnicheskie nauki — ot teorii k praktike. Sbornik statey po materialam
XXXII mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii. № 3 (28). – Novosibirsk: Izdatel'stvo «SibAK»,
2014. – S. 7-13.
8. Grant, K. L. Upravlenie riskami v treydinge: Kak povysit' pribyl'nost' s pomoshch'yu kontrolya nad riskami
/ K. L. Grant. – M.: Mir, 2005. – 349 s.
9. Damodaran, A. Investitsionnaya otsenka. Instrumenty i tekhnika otsenki lyubykh aktivov / A. Damodaran. –
M.: Al'pina Biznes Buks, 2004. – 1342 s.
10. Dzhekel, P. Primenenie metodov Monte-Karlo v finansakh / P. Dzhekel. – M.: Internet-treyding, 2004 – 263 s.
11. Dubrov, A. M. Modelirovanie riskovykh situatsiy v ekonomike i biznese / A. M. Dubrov, B. N. Lagosha, E. Yu.
Khrustalev. – M.: Finansy i statistika, 2003. – 223 s.
12. Ermakov, S. M. Metod Monte-Karlo v vychislitel'noy matematike. Vvodnyy kurs / S. M. Ermakov. – SPb.:
Nevskiy Dialekt, Binom. Laboratoriya znaniy, 2009. – 192 s.
13. Urazaeva, T. A. Algebraicheskie aspekty imitatsionnogo modelirovaniya portfeley srochnykh finansovykh
instrumentov / T. A. Urazaeva, A. V. Borodin // Materialy konferentsii «Imitatsionnoe modelirovanie.
Teoriya i praktika». IMMOD-2013. T. 1. – Kazan': Izdatel'stvo «Fen» Akademii nauk RT, 2013. – S. 282-286.
14. Urazaeva, T. A. Algebra riskov / T. A. Urazaeva. – Yoshkar-Ola: Povolzhskiy gosudarstvennyy tekhnologicheskiy
universitet, 2013. – 209 s.
15. Arora, S. Computational Complexity: A Modern Approach / S. Arora, V. Barak. – New York: Cambridge University
Press, 2009. – 579 p.
16. Holton, G. A. Value-at-Risk: Theory and Practice / G. A. Holton. – Academic Press, 2003. – 405 p.
17. Papadimitriou, C. H. Computational complexity / C. H. Papadimitriou. – New York: Addison-Wesley Publishing Company,
Inc., 1994. – 523 p.
18. Sipser, M. Introduction to the Theory of Computation / M. Sipser. – Boston: Thomson Course Technology,
2006. – 431 p.
19. Chkhutiashvili L.V. Rossiyskie kommercheskie banki v sovremennykh usloviyakh: osnovnye napravleniya
kachestvennogo sovershenstvovaniya i perspektivy razvitiya // NB: Finansovoe pravo i upravlenie. -
2013. - 2. - C. 51 - 76. DOI: 10.7256/2306-4234.2013.2.641. URL: http://www.e-notabene.ru/flc/article_641.html
20. Anisimova Z.M. Povyshenie effektivnosti strategicheskogo bankovskogo menedzhmenta v sovremennykh
usloviyakh // Trendy i upravlenie. - 2013. - 4. - C. 83 - 102. DOI: 10.7256/2307-9118.2013.4.10522.
21. V.L. Shul'ts Stsenarnyy analiz v upravlenii sotsial'noy bezopasnost'yu // Natsional'naya bezopasnost' /
nota bene. - 2012. - 6. - C. 4 - 21.

Аннотация: Статья посвящена решению задачи анализа состояния документооборота организации. Постоянное совершенствование производственного процесса приводит к интенсивному изменению состава, количества создаваемых документов, маршрутов их движения и требует непрерывной работы по исследованию документопотоков. На настоящий момент не существует единого, универсального метода анализа документопотоков, а всесторонний анализ документооборота весьма трудоемок и требует значительных усилий по сбору, систематизации и анализу полученных данных. Поэтому авторами сделан вывод о необходимости автоматизации процесса анализа и накопления информации. Слабость непосредственной связи между параметрами оценки документооборота и бизнес- процессов организации делает целесообразным использование методов инженерии знаний. В работе рассматривается многоуровневая модель представления знаний, включающая семантическую сеть понятий, сеть утверждений, семантическую сеть бизнес-процессов, сеть прогнозирования. Поскольку все характеристики документопотоков и процессов имеют вероятностный характер, для адаптации системы к особенностям текущей ситуации предлагается использовать метод Байеса. Предлагаемая система позволит исследовать реальное состояние документооборота в анализируемый промежуток времени и даст возможность прогнозировать не только «узкие места» в движении документов, но и показатели эффективности работы организации, зависящие от особенностей состояния документопотоков. В итоге применение АИС позволит вывести на качественно новый уровень не только процесс анализа документооборота, но и функционирование организации в целом.

Ключевые слова: документ, документооборот, бизнес-процесс, автоматизированная информационная система, база данных, база знаний, модель представления знаний, семантическая сеть, адаптация, метод Байеса

Контактная информация: Коровина Людмила Владимировна, 440026, Россия, г. Пенза, ул. Красная, д. 40

Библиография:
Коровина Л.В. Анализ методов оценки состояния документооборота организации // Современные проблемы науки и образования: электронный журнал. 2013. № 4. URL: http://www.science-education.ru/110-9783 (дата обращения 24.02.2014).
Кузнецова Т.В. Документооборот и его анализ // Секретарское дело. 2003. №
С. 12-15. 3. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. – М.: Мир, 1989, с 174.
Усманова И.В. Модель представления знаний о маршрутах проведения анализа и оптимизации документооборота организации // Известия ПГПУ им. В.Г. Белинского. 2012. № 30. С. 296-301.
Усманова, И.В., Забродина Л.В. Взаимодействие интеллектуальных компонентов информационного обеспечения автоматизированной системы анализа и оптимизации документооборота организации //Известия ПГПУ им. В.Г. Белинского. 2012. № 30. С. 310-318.
Усманова И.В., Коровина Л.В. Оценка качественных характеристик документооборота организации // NB: Кибернетика и программирование. 2013. № 5. С.7-17. DOI: 10.7256/2306-4196.2013.5.9774. URL: http://e-notabene.ru/kp/article_9774.html (дата обращения 24.02.2014).
Усманова И.В., Коровина Л.В., Соколова О.Г. Настройка экспертной системы анализа документооборота на особенности организации // Современные проблемы науки и образования: электронный журнал. 2013. № 6. URL: http://www.science-education.ru/113-10995 (дата обращения 24.02.2014).
Усманова И.В., Коровина Л.В., Соколова О.Г. Организация логического вывода в задаче прогнозирования состояния документооборота и бизнес-процессов организации // Современные проблемы науки и образования. 2014. № 1; URL: www.science-education.ru/115-12260 (дата обращения: 04.03.2014).

References (transliteration):
Korovina L.V. Analiz metodov otsenki sostoyaniya dokumentooborota organizatsii // Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya: elektronnyy zhurnal. 2013. № 4. URL: http://www.science-education.ru/110-9783 (data obrashcheniya 24.02.2014).
Kuznetsova T.V. Dokumentooborot i ego analiz // Sekretarskoe delo. 2003. №
S. 12-15. 3. Uotermen D. Rukovodstvo po ekspertnym sistemam: Per. s angl. – M.: Mir, 1989, s 174.
Usmanova I.V. Model' predstavleniya znaniy o marshrutakh provedeniya analiza i optimizatsii dokumentooborota organizatsii // Izvestiya PGPU im. V.G. Belinskogo. 2012. № 30. S. 296-301.
Usmanova, I.V., Zabrodina L.V. Vzaimodeystvie intellektual'nykh komponentov informatsionnogo obespecheniya avtomatizirovannoy sistemy analiza i optimizatsii dokumentooborota organizatsii //Izvestiya PGPU im. V.G. Belinskogo. 2012. № 30. S. 310-318.
Usmanova I.V., Korovina L.V. Otsenka kachestvennykh kharakteristik dokumentooborota organizatsii // NB: Kibernetika i programmirovanie. 2013. № 5. S.7-17. DOI: 10.7256/2306-4196.2013.5.9774. URL: http://e-notabene.ru/kp/article_9774.html (data obrashcheniya 24.02.2014).
Usmanova I.V., Korovina L.V., Sokolova O.G. Nastroyka ekspertnoy sistemy analiza dokumentooborota na osobennosti organizatsii // Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya: elektronnyy zhurnal. 2013. № 6. URL: http://www.science-education.ru/113-10995 (data obrashcheniya 24.02.2014).
Usmanova I.V., Korovina L.V., Sokolova O.G. Organizatsiya logicheskogo vyvoda v zadache prognozirovaniya sostoyaniya dokumentooborota i biznes-protsessov organizatsii // Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya. 2014. № 1; URL: www.science-education.ru/115-12260 (data obrashcheniya: 04.03.2014).

Аннотация: В статье рассматриваются проблемы проектирования интеллектуальных систем управления с применением технологий мягких вычислений на примере сложного объекта управления — избыточного робота манипулятора с семью степенями свободы. Известно, что эффективность применяемого инструментария для решения конкретной задачи в проблемно-ориентированной области зависит от соответствия уровня интеллектуальности вычислительного инструментария уровню сложности решаемой задачи. Выбор адекватного и эффективного инструментария применения для конкретной проблемно-ориентированной области вызывает определенные трудности (или интуитивное противоречие) у студентов, инженеров-исследований и разработчиков новых высоких наукоемких информационных технологий. В данной работе описаны эффективные методы и применение мягких вычислений. Обсуждается методика применения некоторых прикладных моделей интеллектуальных вычислений, рассмотрено их совместное применение в задачах интеллектуального управления. Основным преимуществом применения и внедрения интегрированных интеллектуальных систем управления является возможность получения гарантированного результата: достижения цели управления с максимальным качеством управления на верхнем уровне и минимальным расходом полезного ресурса системы «объект управления — регулятор» на нижнем (исполнительском) уровне иерархической системы автоматического управления.

Ключевые слова: интеллектуальная система управления, система автоматического управления, генетический алгоритм, технологии мягких вычислений, база знаний, нечеткий регулятор, непредвиденная ситуация управления, объект управления, декомпозиция управления, закон управления

Контактная информация: Николаева Алена Валериановна, 141980, Россия, Московская обл., г. Дубна, ул. Университетская, 19

Библиография:
Филлипс, Ч. Системы управления с обратной связью / Ч. Филлипс, Р. Харбор. — M. : Лаборатория базовых знаний, 2001. — 616 c.
Михайлов, В. С. Теория управления / В. С. Михайлов. — К : Выща школа, 1988. — 312 c.
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2011619257. Оптимизатор робастных баз знаний для проектирования интел-лектуальных систем управления на мягких вычислениях: заявка №2011617532 от 11.10.2011 РФ / С. В. Ульянов, Л. В. Литвинцева, А. А. Мишин, С. В. Сорокин (РФ) — Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 1.12.2011 г. (РФ).
Panda, R. C. Introduction to PID Controllers − Theory, Tuning and Application to Frontier Areas / R. C. Panda. — Rijeka, Croatia : InTech, 2012. — 258 p.
Ульянов, С. В. Интеллектуальное робастное управление: технологии мягких вычислений / С. В. Ульянов [и др.]. — М. : ВНИИгеосистем, 2011. — 408 c.
P. 2709—2717. 6.Salas, F. G. Variable Gains PD Tracking Control of Robot Manipulators: Stability Analysis and Simulations / F. G. Salas, V. Santibanez, M. A. Llama, World Automation Congress (WAC), Puerto Vallarta, Mexico, 24−28 June, 2012. P. 1—6.
Meza, J. L. Fuzzy Self-Tuning PID Semiglobal Regulator for Robot Manipulators / J. L. Meza [et al.] // Industrial Electronics, IEEE Transactions. — 2012. — Vol. 59, №
Jasour, A. M. Path Tracking and Obstacle Avoidance for Redundant Robotic Arms Using Fuzzy NMPC / A. M. Jasour, M. Farrokhi, American Control Conference, Hyatt Regency Riverfront, St. Louis, MO, USA, 10−12 June, 2009. — P. 1353—1358.
— P. 211—221. 3.Yu, W. Neural PID Control of Robot Manipulators With Application to an Upper Limb Exoskeleton / W. Yu, J. Rosen // Cybernetics, IEEE Transactions. — 2013. — Vol. 43, № 2. P. 673—684.
Secara, C. Iterative genetic algorithm based strategy for obstacles avoidance of a redundant manipulator / C. Secara, L. Vladareanu // Wseas Transaction on Mathe-matics. — 2010. — Vol. 9, №
Khoogar, A. R. Obstacle Avoidance for Redundant Manipulators Using a Genetic Algorithm / A. R. Khoogar [et al.], Southeastcon´91 Conference, Williamsburg, VA, 7−10 Apr., 1991 — Vol. 1. — P. 317—320.

References (transliteration):
Fillips, Ch. Sistemy upravleniya s obratnoy svyaz'yu / Ch. Fillips, R. Kharbor. — M. : Laboratoriya bazovykh znaniy, 2001. — 616 c.
Mikhaylov, V. S. Teoriya upravleniya / V. S. Mikhaylov. — K : Vyshcha shkola, 1988. — 312 c.
Svidetel'stvo o gosudarstvennoy registratsii programmy dlya EVM №2011619257. Optimizator robastnykh baz znaniy dlya proektirovaniya intel-lektual'nykh sistem upravleniya na myagkikh vychisleniyakh: zayavka №2011617532 ot 11.10.2011 RF / S. V. Ul'yanov, L. V. Litvintseva, A. A. Mishin, S. V. Sorokin (RF) — Zaregistrirovano v Reestre programm dlya EVM 1.12.2011 g. (RF).
Panda, R. C. Introduction to PID Controllers − Theory, Tuning and Application to Frontier Areas / R. C. Panda. — Rijeka, Croatia : InTech, 2012. — 258 p.
Ul'yanov, S. V. Intellektual'noe robastnoe upravlenie: tekhnologii myagkikh vychisleniy / S. V. Ul'yanov [i dr.]. — M. : VNIIgeosistem, 2011. — 408 c.
P. 2709—2717. 6.Salas, F. G. Variable Gains PD Tracking Control of Robot Manipulators: Stability Analysis and Simulations / F. G. Salas, V. Santibanez, M. A. Llama, World Automation Congress (WAC), Puerto Vallarta, Mexico, 24−28 June, 2012. P. 1—6.
Meza, J. L. Fuzzy Self-Tuning PID Semiglobal Regulator for Robot Manipulators / J. L. Meza [et al.] // Industrial Electronics, IEEE Transactions. — 2012. — Vol. 59, №
Jasour, A. M. Path Tracking and Obstacle Avoidance for Redundant Robotic Arms Using Fuzzy NMPC / A. M. Jasour, M. Farrokhi, American Control Conference, Hyatt Regency Riverfront, St. Louis, MO, USA, 10−12 June, 2009. — P. 1353—1358.
— P. 211—221. 3.Yu, W. Neural PID Control of Robot Manipulators With Application to an Upper Limb Exoskeleton / W. Yu, J. Rosen // Cybernetics, IEEE Transactions. — 2013. — Vol. 43, № 2. P. 673—684.
Secara, C. Iterative genetic algorithm based strategy for obstacles avoidance of a redundant manipulator / C. Secara, L. Vladareanu // Wseas Transaction on Mathe-matics. — 2010. — Vol. 9, №
Khoogar, A. R. Obstacle Avoidance for Redundant Manipulators Using a Genetic Algorithm / A. R. Khoogar [et al.], Southeastcon´91 Conference, Williamsburg, VA, 7−10 Apr., 1991 — Vol. 1. — P. 317—320.

Аннотация: При проектировании и исследовании сложных систем основными методами оценки предлагаемых вариантов решений являются методы имитационного моделирования и методы планирования экспериментов. Достоверность принятия решений может быть повышена путем использования нейронной сети (НС) для обобщения результатов имитационных экспериментов. Прогнозируемые с помощью НС варианты проверяются затем на имитационной модели. Использование генетического алгоритма дает возможность для каждой конкретной задачи имитационного моделирования найти соответствующие генетические операторы, обеспечивающие более быструю сходимость. База планов экспериментов позволяет в зависимости от типа параметров, характеризующих ИМ, выбрать план проведения эксперимента. Одной из основных проблем, которую необходимо решать при реализации данной методики, является выбор подходящего типа нейронной сети, обеспечивающей высокий процент распознавания и небольшие затраты времени на обучение. Наилучшей архитектурой нейронной сети для решения поставленной задачи оказалась трехслойная сеть с прямой связью с комбинированным алгоритмом обучения, основанным на использовании генетического алгоритма и алгоритма имитации отжига.

Ключевые слова: проектирование, исследование, методы имитационного моделирования, методы планирования экспериментов, принятие решений, нейронная сеть, генетический алгоритм, генетические операторы, трехслойная сеть, алгоритм имитации отжига

Контактная информация: Комарцова Людмила Георгиевна, 248600, Россия, г. Калуга, ул. Баженова, д. 2, корпус №5

Библиография:
1. Комарцова Л.Г. Методика имитационного моделирования вычислительных систем
с использованием нейронной сети для обобщения результатов. Известия вузов.-сер.
Приборостроение.-2001.-Т.44.-№2.С.31-35.
2. Komartsova L.G. Research of a Genetic Algorithms Designer // Proc. of IEEE Int. Conf. on
Artificial Intelligence Systems.-Los Alamitos, California.-2002.-P.395-397.
3. Комарцова Л.Г., Максимов А.В. Нейрокомпьютеры (учебное пособие).-М.: Из-во
МГТУ им. Н.Э. Баумана.-2002.-320 с.
4. Miller W., Glanz F., Kraft L. CMAC: An associative neural network alternative to back
propagation // Proc. of the IEEE.-1990.-V.78.-N 10.-P.1561-1567.
5. Аведьян Э.Д. Ассоциативная нейронная сеть СМАС // Сборник статей "Проблемы
построения и обучения нейронных сетей".-М.: Машиностроение.-1999.

References (transliteration):
1. Komartsova L.G. Metodika imitatsionnogo modelirovaniya vychislitel'nykh sistem
s ispol'zovaniem neyronnoy seti dlya obobshcheniya rezul'tatov. Izvestiya vuzov.-ser.
Priborostroenie.-2001.-T.44.-№2.S.31-35.
2. Komartsova L.G. Research of a Genetic Algorithms Designer // Proc. of IEEE Int. Conf. on
Artificial Intelligence Systems.-Los Alamitos, California.-2002.-P.395-397.
3. Komartsova L.G., Maksimov A.V. Neyrokomp'yutery (uchebnoe posobie).-M.: Iz-vo
MGTU im. N.E. Baumana.-2002.-320 s.
4. Miller W., Glanz F., Kraft L. CMAC: An associative neural network alternative to back
propagation // Proc. of the IEEE.-1990.-V.78.-N 10.-P.1561-1567.
5. Aved'yan E.D. Assotsiativnaya neyronnaya set' SMAS // Sbornik statey "Problemy
postroeniya i obucheniya neyronnykh setey".-M.: Mashinostroenie.-1999.

Аннотация: Принципы когнитивной организации интеллектуальных систем тесно связаны с мультиагентным разделением функций в многоклеточном организме. Когнитивные центры, как в мозге человека, так и в искусственной интеллектуальной системе, на наш взгляд, должны представлять собой активные системы, взаимодействующие друг с другом на основе принципов коллективной оптимизации параметров, критичных, в первую очередь, для сохранения целостности всей системы, ее выживаемости. Рассматриваемая в статье концепция и определения также связаны с возможностями перцепции наблюдателя и его порогами чувствительности. Для реализации предложенной формализации была разработана библиотека классов на языке программирования C++, описывающая предложенные в работе конструкции. В работе описана лишь часть разрабатываемой мультиагентной, рекурсивной, когнитивной архитектуры, однако предложенная реализация уже позволяет исследовать простейшие элементы взаимодействия агентов. Разработки направлены на создание самоорганизующихся мультиагентных эмерджентных систем, способных к эмуляции функций психики, целеполаганию и адаптивному целенаправленному поведению на основе семантизации действительности и построения социальных связей.

Ключевые слова: интеллектуальные системы, когнитивная организация, рекурсивная когнитивная архитектура, библиотека классов, семантизация действительности, агент, разумное мышление, семантика, формализация, рекурсивный агент

Контактная информация: Нагоев Залимхан Вячеславович, 360000, Россия, КБР, г. Нальчик, И. Арманд, 37-А, квартира 2.4

Библиография:
1. Нагоев, З. В. Формализация агента для задачи синтеза интеллектуального поведения
на основе рекурсивной когнитивной архитектуры. / З. ВНагоев // – Материалы
международного конгресса по интеллектуальным системам и информационным
технологиям IS&IT12, 2-9 сентября, Дивноморское, 2012.
2. Nagoev, Z. V. Multiagent recursive cognitive architecture. / Z. V. Nagoev//– Biologically
Inspired Cognitive Architectures 2012, Proceedings of the third annual meeting of the BICA
Society, in Advances in Intelligent Systems and Computing series, Springer, 2012-pp.
247-248.
3. Нагоев, З.В. Инвариант интеллектуальной фрактальной мультиагентной когнитивной
архитектуры / З.В.Нагоев, О.В.Нагоева.// Материалы II Международной конференции
«Автоматизация управления и интеллектуальные системы и среды», Т. II.,
2011-С. 195-199.
4. Нагоев, З.В. Метод дискретно-динамических частиц в задачах механики
деформируемого твердого тела / З.В.Нагоев, М.М.Ошхунов// Известия РАН. Механика
твердого тела, №4, М.: Наука, 2011-С. 155-169
5. Иванов, П.М. Самоорганизующаяся система принятия решений на основе
автоматного представления рекурсивной мультиагентной когнитивной архитектуры для
систем обволакивающего интеллекта. / П.М.Иванов,З.В.Нагоев// Известия КБНЦ РАН,
Нальчик: Издательство КБНЦ РАН, 2012, № 5 (49)-С. 30-37.

References (transliteration):
1. Nagoev, Z. V. Formalizatsiya agenta dlya zadachi sinteza intellektual'nogo povedeniya
na osnove rekursivnoy kognitivnoy arkhitektury. / Z. VNagoev // – Materialy
mezhdunarodnogo kongressa po intellektual'nym sistemam i informatsionnym
tekhnologiyam IS&IT12, 2-9 sentyabrya, Divnomorskoe, 2012.
2. Nagoev, Z. V. Multiagent recursive cognitive architecture. / Z. V. Nagoev//– Biologically
Inspired Cognitive Architectures 2012, Proceedings of the third annual meeting of the BICA
Society, in Advances in Intelligent Systems and Computing series, Springer, 2012-pp.
247-248.
3. Nagoev, Z.V. Invariant intellektual'noy fraktal'noy mul'tiagentnoy kognitivnoy
arkhitektury / Z.V.Nagoev, O.V.Nagoeva.// Materialy II Mezhdunarodnoy konferentsii
«Avtomatizatsiya upravleniya i intellektual'nye sistemy i sredy», T. II.,
2011-S. 195-199.
4. Nagoev, Z.V. Metod diskretno-dinamicheskikh chastits v zadachakh mekhaniki
deformiruemogo tverdogo tela / Z.V.Nagoev, M.M.Oshkhunov// Izvestiya RAN. Mekhanika
tverdogo tela, №4, M.: Nauka, 2011-S. 155-169
5. Ivanov, P.M. Samoorganizuyushchayasya sistema prinyatiya resheniy na osnove
avtomatnogo predstavleniya rekursivnoy mul'tiagentnoy kognitivnoy arkhitektury dlya
sistem obvolakivayushchego intellekta. / P.M.Ivanov,Z.V.Nagoev// Izvestiya KBNTs RAN,
Nal'chik: Izdatel'stvo KBNTs RAN, 2012, № 5 (49)-S. 30-37.

Аннотация: В [Нагоев, 2011a, Нагоев, 2011b] предложен подход к решению фундаментальной проблемы искусственного интеллекта (ИИ) - формализации семантики разумного мышления, - с использованием когнитивного моделирования на основе концепции рекурсивной (фрактальной) когнитивной архитектуры и гипотезы об инварианте организационно-функциональной структуры процесса интеллектуального принятия решения на основе когнитивных функций. Эти разработки, как и предложенный в [Нагоев и др., 2011] метод обучения мультиагентных нейроподобных систем на основе онтонейроморфогенеза, направлены на создание самоорганизующихся мультиагентных эмерджентных систем, способных к эмуляции функций психики, целеполаганию и адаптивному целенаправленному поведению на основе семантизации действительности и построения социальных связей.
Принципы когнитивной организации интеллектуальных систем тесно связаны с мультиагентным разделением функций в многоклеточном организме. Когнитивные центры, как в мозге человека, так и в искусственной интеллектуальной системе, на наш взгляд, должны представлять собой активные системы, взаимодействующие друг с другом на основе принципов коллективной оптимизации параметров, критичных, в первую очередь, для сохранения целостности всей системы, ее выживаемости.
Формальное описание агента должно учитывать, что поведение агента состоит из его действий, которые осуществляются в среде обитания агента и требуют затрат энергии. При этом необходимо помнить, что обмен энергией и информацией происходит не только между агентом и внешней средой, но и между внутренними агентами (органами, нейронами) агента верхнего уровня рекурсивной когнитивной архитектуры.

Ключевые слова: мультиагентные системы, когнитивные архитектуры, нейроподобные сети, интеллектуальные системы, нейронные сети, агент, разработка, проектирование, интеллектуальное поведение, моделирование

Контактная информация: Денисенко Владимир Анатольевич, 360000, Россия, КБР, Нальчик, И. Арманд, 37-А, квартира 2.4

Библиография:
Нагоев З. В. Формализация агента для задачи синтеза интеллектуального поведения на основе рекурсивной когнитивной архитектуры. – Материалы международного конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям IS&IT12, 2-9 сентября, Дивноморское, 2012.
Nagoev Z. V. Multiagent recursive cognitive architecture. – Biologically Inspired Cognitive Architectures 2012, Proceedings of the third annual meeting of the BICA Society, in Advances in Intelligent Systems and Computing series, Springer, 2012, pp. 247-248.
Нагоев З.В, Нагоева О.В., Инвариант интеллектуальной фрактальной мультиагентной когнитивной архитектуры // Материалы II Международной конференции «Автоматизация управления и интеллектуальные системы и среды», Т. II., 2011,-с. 195-199.
Нагоев З.В, Ошхунов М.М., Метод дискретно-динамических частиц в задачах механики деформируемого твердого тела // Известия РАН. Механика твердого тела, №4, М.: Наука, 2011,-с. 155-169
Иванов П.М., Нагоев З.В. Самоорганизующаяся система принятия решений на основе автоматного представления рекурсивной мультиагентной когнитивной архитектуры для систем обволакивающего интеллекта. // Известия КБНЦ РАН, Нальчик: Издательство КБНЦ РАН, 2012, № 5 (49),-с. 30-37.

References (transliteration):
Nagoev Z. V. Formalizatsiya agenta dlya zadachi sinteza intellektual'nogo povedeniya na osnove rekursivnoy kognitivnoy arkhitektury. – Materialy mezhdunarodnogo kongressa po intellektual'nym sistemam i informatsionnym tekhnologiyam IS&IT12, 2-9 sentyabrya, Divnomorskoe, 2012.
Nagoev Z. V. Multiagent recursive cognitive architecture. – Biologically Inspired Cognitive Architectures 2012, Proceedings of the third annual meeting of the BICA Society, in Advances in Intelligent Systems and Computing series, Springer, 2012, pp. 247-248.
Nagoev Z.V, Nagoeva O.V., Invariant intellektual'noy fraktal'noy mul'tiagentnoy kognitivnoy arkhitektury // Materialy II Mezhdunarodnoy konferentsii «Avtomatizatsiya upravleniya i intellektual'nye sistemy i sredy», T. II., 2011,-s. 195-199.
Nagoev Z.V, Oshkhunov M.M., Metod diskretno-dinamicheskikh chastits v zadachakh mekhaniki deformiruemogo tverdogo tela // Izvestiya RAN. Mekhanika tverdogo tela, №4, M.: Nauka, 2011,-s. 155-169
Ivanov P.M., Nagoev Z.V. Samoorganizuyushchayasya sistema prinyatiya resheniy na osnove avtomatnogo predstavleniya rekursivnoy mul'tiagentnoy kognitivnoy arkhitektury dlya sistem obvolakivayushchego intellekta. // Izvestiya KBNTs RAN, Nal'chik: Izdatel'stvo KBNTs RAN, 2012, № 5 (49),-s. 30-37.

Аннотация: Программирование характеризуется большим числом разнообразных правил, приемов, методов и средств его выполнения, применение которых зависит от квалификации, опыта и индивидуальных особенностей программистов. Анализируются особенности алгоритмов анализа плагиата программного кода, величины семантического шума в текстах программ на основе исследуемых методов. Приводится алгоритм с использованием комбинированного подхода некоторых текстовых и семантических алгоритмов. Показано, в какое представление переводится исходный код программ в большинстве современных алгоритмов, далее описаны классы современных алгоритмов поиска плагиата в исходных текстах программ. В результате представлен усовершенствованный алгоритм поиска плагиата, предлагаемый для использования в учебной практике для выявления плагиата среди лабораторных работ студентов. Полученный алгоритм объединяет в себе как плюсы текстовых алгоритмов, так и семантических, при этом основная вычислительная часть имеет очень хороший параллелизм, что сокращает время ее выполнения при наличии вычислительных мощностей.

Ключевые слова: плагиат, исходный код, программный код, токен, ,, семантика, семантические алгоритмы, коэффициент совпадения, коэффициент схожести, метрика, комбинированный алгоритм

Контактная информация: Сидоркина Ирина Геннадьевна, 424000, Россия, Республика Марий Эл, г. Йошкар-Ола, пл. Ленина, 3

Библиография:
Wise M.J. String similarity via greedy string tiling and running Karp-Rabin matching. // Dept. of CS, University of Sydney. December 1993.
Baxter I., Yahin A., Moura L., Anna M.S., BierL. Clone Detection Using Abstract Syntax Trees. // Proceedings of ICSM. IEEE. 1998.
Prechelt L., Malpohl G., Philippsen M. JPlag: Finding plagiarisms among a set of programs. // Technical Report No. 1/00, Universityof Karlsruhe, Department of Informatics. March 2000.
Moussiades L.M., Vakali A. PDetect: A Clustering Approach for Detecting Plagiarism in Source Code Datasets. // The Computer Journal Advance Access. June 24, 2005
Manber U. Finding similar files in a large filesystem. // Proceedings of the USENIX Winter 1994 Technical Conference. San Francisco. 1994. P. 1–10.
Huang X., Hardison R.C., Miller W. A space-efficient algorithm for local similarities. // Computer Applications in the Biosciences 6. 1990. P. 373–381.

References (transliteration):
Wise M.J. String similarity via greedy string tiling and running Karp-Rabin matching. // Dept. of CS, University of Sydney. December 1993.
Baxter I., Yahin A., Moura L., Anna M.S., BierL. Clone Detection Using Abstract Syntax Trees. // Proceedings of ICSM. IEEE. 1998.
Prechelt L., Malpohl G., Philippsen M. JPlag: Finding plagiarisms among a set of programs. // Technical Report No. 1/00, Universityof Karlsruhe, Department of Informatics. March 2000.
Moussiades L.M., Vakali A. PDetect: A Clustering Approach for Detecting Plagiarism in Source Code Datasets. // The Computer Journal Advance Access. June 24, 2005
Manber U. Finding similar files in a large filesystem. // Proceedings of the USENIX Winter 1994 Technical Conference. San Francisco. 1994. P. 1–10.
Huang X., Hardison R.C., Miller W. A space-efficient algorithm for local similarities. // Computer Applications in the Biosciences 6. 1990. P. 373–381.

Аннотация: В статье рассматривается методика проектирования нейронных сетей, ориентированных на обработку баз знаний, представленных семантическими сетями. Методика основывается на применении унифицированной модели нейронной сети. Отличительной особенностью предлагаемой методики проектирования нейронных сетей для обработки баз знаний является использование компонентного подхода и библиотеки совместимых НС-компонент, которые позволяют облегчить трудозатраты при проектировании, снизить требования к квалификации разработчиков, а также решить задачу интеграции нейросетевых методов с другими методами представления и обработки информации при разработке гибридных интеллектуальных систем.

Ключевые слова: гибридная интеллектуальная система, база знаний, семантическая сеть, модель, нейронная сеть, методика проектирования, компонент, библиотека.

Контактная информация: Кучинская-Паровая Ирина Ивановна, 220013, Республика Беларусь, г. Минск, п. Бровки, д. 6, каб. 1.

Библиография:
1. Шуклин Д.Е. Реализация семантической нейронной сети и объектно-сетевой базы знаний / Шу-
клин Д.Е. // Интеллектуальные и многопроцессорные системы-2005 // Материалы Международ-
ной научной конференции. Т. 2. — Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2005. — С. 236-243.
2. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем / Н.Г. Ярушкина. — М.: Финансы и ста-
тистика, 2004.
3. Ярушкина Н.Г. Гибридные системы, основанные на мягких вычислениях: Определение, архитекту-
ра, возможности / Н.Г. Ярушкина // Программные продукты и системы. — № 3. 2002.
4. Миркес Е.М. Нейрокомпьютер. Проект стандарта / Е.М. Миркес. Новосибирск: Наука, 1999. — 337 с.
5. Комарцова Л.Г. Нейрокомпьютеры / Л.Г. Комарцова, А.В. Максимов. — М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Бау-
мана, 2004. — 400 с.
6. Головко В.А. Нейроинтеллект: теория и применение. Книга 1, 2: Организация и обучение нейрон-
ных сетей с прямыми и обратными связями / В.А. Головко. — БрестИзд.БПИ, 1999. — 264 с.
7. Уоссермен Ф. Нейрокомпыотерная техника: Теория и практика / Ф. Уоссермен. — М.: Мир, 1992. — 237 с.
8. Комарцова Л.Г. Проблемы интеграции интеллектуальных технологий в гибридных системах /
Л.Г. Комарцова // Нечеткие системы и мягкие вычисления, 2009. — С. 20-29.
9. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем: учебник / Гаврилова Т.А.
[и др.]. — СПб.: Изд-во «Питер», 2001.
10. Давыденко И.Т. Разработка базы знаний интеллектуальной справочной системы по геометрии //
Информационные системы и технологии (IST’2010): материалы VIМеждунар. Конф. — Минск:
А.Н. Вараксин, 2010. — С. 462-466.
11. Марка Д.А. Методология структурного анализа и проектирования / Д.А. Марка, К. МакГоуэн. — М.:
МетаТехнология, 1993. — 224 с.
12. Ивашенко В.П. Представление нейронных сетей и систем продукций в однородных семантических се-
тях / В.П. Ивашенко // Известия Белорусской инженерной академии. — №1(15), 2003. — С. 184-188.
13. Голенков В.В. Представление и обработка знаний в графодинамических ассоциативных машинах /
Голенков В.В. [и др.]; под ред. В.В. Голенкова. — Минск, 2001. — 412 с.
14. Голенков В.В., Гулякина Н.А. Графодинамические модели параллельной обработки знаний: прин-
ципы построения, реализации и проектирования. — В кн Междунар. научн.-техн. конф. «Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем» (OSTIS-2012). Материалы
конф. [Минск, 16-18 февр. 2012 г.]. — Минск: БГУИР, 2012. — С. 23-52.
15. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология,
информатика. — М.: Эдиториал УРСС, 2002. — 352 с.
16. Проект OSTIS [Электронный ресурс]. Минск, 2011. — Режим доступа: http://ostis.net/. — Дата до-
ступа: 01.04.2013.

References (transliteration):
1. Shuklin D.E. Realizatsiya semanticheskoy neyronnoy seti i ob'ektno-setevoy bazy znaniy / Shu-
klin D.E. // Intellektual'nye i mnogoprotsessornye sistemy-2005 // Materialy Mezhdunarod-
noy nauchnoy konferentsii. T. 2. — Taganrog: Izd-vo TRTU, 2005. — S. 236-243.
2. Yarushkina N.G. Osnovy teorii nechetkikh i gibridnykh sistem / N.G. Yarushkina. — M.: Finansy i sta-
tistika, 2004.
3. Yarushkina N.G. Gibridnye sistemy, osnovannye na myagkikh vychisleniyakh: Opredelenie, arkhitektu-
ra, vozmozhnosti / N.G. Yarushkina // Programmnye produkty i sistemy. — № 3. 2002.
4. Mirkes E.M. Neyrokomp'yuter. Proekt standarta / E.M. Mirkes. Novosibirsk: Nauka, 1999. — 337 s.
5. Komartsova L.G. Neyrokomp'yutery / L.G. Komartsova, A.V. Maksimov. — M.: Izd-vo MGTU im. N.E. Bau-
mana, 2004. — 400 s.
6. Golovko V.A. Neyrointellekt: teoriya i primenenie. Kniga 1, 2: Organizatsiya i obuchenie neyron-
nykh setey s pryamymi i obratnymi svyazyami / V.A. Golovko. — BrestIzd.BPI, 1999. — 264 s.
7. Uossermen F. Neyrokompyoternaya tekhnika: Teoriya i praktika / F. Uossermen. — M.: Mir, 1992. — 237 s.
8. Komartsova L.G. Problemy integratsii intellektual'nykh tekhnologiy v gibridnykh sistemakh /
L.G. Komartsova // Nechetkie sistemy i myagkie vychisleniya, 2009. — S. 20-29.
9. Gavrilova T.A., Khoroshevskiy V.F. Bazy znaniy intellektual'nykh sistem: uchebnik / Gavrilova T.A.
[i dr.]. — SPb.: Izd-vo «Piter», 2001.
10. Davydenko I.T. Razrabotka bazy znaniy intellektual'noy spravochnoy sistemy po geometrii //
Informatsionnye sistemy i tekhnologii (IST’2010): materialy VIMezhdunar. Konf. — Minsk:
A.N. Varaksin, 2010. — S. 462-466.
11. Marka D.A. Metodologiya strukturnogo analiza i proektirovaniya / D.A. Marka, K. MakGouen. — M.:
MetaTekhnologiya, 1993. — 224 s.
12. Ivashenko V.P. Predstavlenie neyronnykh setey i sistem produktsiy v odnorodnykh semanticheskikh se-
tyakh / V.P. Ivashenko // Izvestiya Belorusskoy inzhenernoy akademii. — №1(15), 2003. — S. 184-188.
13. Golenkov V.V. Predstavlenie i obrabotka znaniy v grafodinamicheskikh assotsiativnykh mashinakh /
Golenkov V.V. [i dr.]; pod red. V.V. Golenkova. — Minsk, 2001. — 412 s.
14. Golenkov V.V., Gulyakina N.A. Grafodinamicheskie modeli parallel'noy obrabotki znaniy: prin-
tsipy postroeniya, realizatsii i proektirovaniya. — V kn Mezhdunar. nauchn.-tekhn. konf. «Otkrytye semanticheskie tekhnologii proektirovaniya intellektual'nykh sistem» (OSTIS-2012). Materialy
konf. [Minsk, 16-18 fevr. 2012 g.]. — Minsk: BGUIR, 2012. — S. 23-52.
15. Tarasov V.B. Ot mnogoagentnykh sistem k intellektual'nym organizatsiyam: filosofiya, psikhologiya,
informatika. — M.: Editorial URSS, 2002. — 352 s.
16. Proekt OSTIS [Elektronnyy resurs]. Minsk, 2011. — Rezhim dostupa: http://ostis.net/. — Data do-
stupa: 01.04.2013.

Аннотация: В статье предлагается новый подход к автоматизации поиска аномальных зон в структуре подшпального основания железнодорожного полотна. Он заключается в создании метода поиска аномалий в исследованиях состояния верхнего строения пути при комплексном контроле и диагностике железнодорожного пути, который основан на построении моделей представления георадиолокационных радарограмм. В основу описываемого метода положена обзорная статья методов поиска аномалий, согласно которой при разрабатывании метода поиска аномалий необходимо найти связь между аномальными данными и описать их единой математической моделью представления. Данный метод представлен в виде описания математической модели, составленной из математических моделей всех аномальных осей синфазности, полученных при ранних исследованиях балластной призмы железнодорожного полотна. Метод может быть использован для автоматизирования классификации данных о строении балластной призмы участка железнодорожного пути, ранее не изученного, при использовании данных о строении известных участков пути.

Ключевые слова: программное обеспечение, георадиолокация, георадар, слой, радарограмма, трасса, метод, модель, аномалия, вектор.

Контактная информация: Суханов Андрей Валерьевич, 344038, Россия, г. Ростов-на-Дону, пл. Ростовского Стрелкового Полка Народного Ополчения, д. 2.

Библиография:
1. Старовойтов А.В. Интерпретация георадиолокационных данных: учеб. пособие. — М.: Изд-во МГУ,
2008. — 192 с.
2. Varun Chandola, Arindam Banerjee and Vipin Kumar, «Anomaly Detection: A Survey», ACM Computing
Surveys. Vol. 41(3). Article 15, July 2009.

References (transliteration):
1. Starovoytov A.V. Interpretatsiya georadiolokatsionnykh dannykh: ucheb. posobie. — M.: Izd-vo MGU,
2008. — 192 s.
2. Varun Chandola, Arindam Banerjee and Vipin Kumar, «Anomaly Detection: A Survey», ACM Computing
Surveys. Vol. 41(3). Article 15, July 2009.

Аннотация: В работе приводится описание открытой семантической технологии проектирования интеллектуальных решателей задач. Отдельное внимание уделяется методике проектирования решателей и операций, являющихся составными частями таких решателей. Технология представляет собой многоуровневую систему, каждый уровень которой отвечает за выполнение определенных функций в процессе решения конкретной задачи. На каждом из уровней функционируют агенты определенного назначения, за оптимизацию деятельности которых отвечает присутствующий на каждом из уровней агент-супервизор. В работе приводятся описания алгоритмов работы агентов-супервизоров, а также принципы организации системы подобного рода в целом

Ключевые слова: Программное обеспечение, интеллектуальная система, интеллектуальный решатель задач, логический вывод, семантика, агент, супервизор, иерархическая структура, алгоритм, технология

Контактная информация: Голенков Владимир Васильевич, 220013, Республика Беларусь, г. Минск, ул. П. Бровки, д. 6

Библиография:
1. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Учебник /
Гаврилова Т.А.. [и др.]; – СПб. : Изд-во «Питер», 2001.
2. Проект OSTIS [Электронный ресурс]. Минск, 2011. – Режим доступа: http://ostis.net/.
– Дата доступа: 01.10.2012.
3. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах / Вагин В.Н. [и
др.]; – М. : ФИЗМАТЛИТ, 2008.
4. Голенков, В.В. Представление и обработка знаний в графодинамических ассоциатив-
ных машинах / Голенков В.В. [и др.]; под ред. В.В. Голенкова – Минск, 2001.
5. Тарасов, В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям / В.Б. Та-
расов; – М. :Изд-во УРСС, 2002.
6. Программирование в ассоциативных машинах / Голенков В. В. [и др.]; под ред. В. В. Го-
ленкова – Минск, 2001.
7. Пойя Д. Как решать задачу. / Д. Пойя; — М.: Либроком, 2010.

References (transliteration):
1. Gavrilova T.A., Khoroshevskiy V.F. Bazy znaniy intellektual'nykh sistem. Uchebnik /
Gavrilova T.A.. [i dr.]; – SPb. : Izd-vo «Piter», 2001.
2. Proekt OSTIS [Elektronnyy resurs]. Minsk, 2011. – Rezhim dostupa: http://ostis.net/.
– Data dostupa: 01.10.2012.
3. Dostovernyy i pravdopodobnyy vyvod v intellektual'nykh sistemakh / Vagin V.N. [i
dr.]; – M. : FIZMATLIT, 2008.
4. Golenkov, V.V. Predstavlenie i obrabotka znaniy v grafodinamicheskikh assotsiativ-
nykh mashinakh / Golenkov V.V. [i dr.]; pod red. V.V. Golenkova – Minsk, 2001.
5. Tarasov, V.B. Ot mnogoagentnykh sistem k intellektual'nym organizatsiyam / V.B. Ta-
rasov; – M. :Izd-vo URSS, 2002.
6. Programmirovanie v assotsiativnykh mashinakh / Golenkov V. V. [i dr.]; pod red. V. V. Go-
lenkova – Minsk, 2001.
7. Poyya D. Kak reshat' zadachu. / D. Poyya; — M.: Librokom, 2010.

Аннотация: В данной работе для повышения эффективности использования экспертных диагностических систем в социальных и технических предметных областях актуализируется необходимость разработки новой модели представления знаний. Предлагается нечетко-продукционная модель, позволяющая производить описание закономерностей предметной области на множестве разнотипных данных, представленных как в четких, так и нечетких шкалах. Разрабатывается методика группировки параметров, описывающих объект диагностики, для построения каскада параметров в соответствие с этапами диагностического процесса. На базе предложенных модели и методики строится каскад продукционных правил, позволяющих диагностировать состояние сложного объекта. Описывается алгоритм логического вывода на каскаде правил. На примере решения задачи медицинской диагностики показывается эффективность предложенного в работе подхода. Ставятся задачи перспективных исследований.

Ключевые слова: Программное обеспечение, нечеткий, продукция, модель, диагностика, знания, эксперт, система, принятие, решение

Контактная информация: Катасёв Алексей Сергеевич, 420111, Россия, г. Казань, ул. К. Маркса, д. 10

Библиография:
1. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – СПб.:
Питер, 2001. – 384 с.: ил.
2. Глова В.И., Аникин И.В., Шагиахметов М.Р. Система нечеткого моделиро-вания для
решения задач повышения нефтедобычи // Вестник КГТУ им. А.Н. Туполева. – 2001.
– № 3. – С. 59-61.
3. Катасёв А.С. Нейронечеткая модель и программный комплекс формирования баз
знаний экспертных систем // Автореф. дисс. на соиск. уч. степ. к-та техн. наук. Ка-
зань, 2006. – 20 с.
4. Подольская М.А., Катасёв А.С. Применение систем искусственного интел-лекта для
диагностического процесса в вертеброневрологии // Казанский медицинский жур-
нал. – 2007. – № 4. – С. 346-351.
5. Стрункин Д.Ю. Выбор значимых для прогнозирования времени выживания показа-
телей пациента // Ползуновский вестник. – 2011. – №3/1. – С. 158-162.

References (transliteration):
1. Gavrilova T.A., Khoroshevskiy V.F. Bazy znaniy intellektual'nykh sistem. – SPb.:
Piter, 2001. – 384 s.: il.
2. Glova V.I., Anikin I.V., Shagiakhmetov M.R. Sistema nechetkogo modeliro-vaniya dlya
resheniya zadach povysheniya neftedobychi // Vestnik KGTU im. A.N. Tupoleva. – 2001.
– № 3. – S. 59-61.
3. Katasev A.S. Neyronechetkaya model' i programmnyy kompleks formirovaniya baz
znaniy ekspertnykh sistem // Avtoref. diss. na soisk. uch. step. k-ta tekhn. nauk. Ka-
zan', 2006. – 20 s.
4. Podol'skaya M.A., Katasev A.S. Primenenie sistem iskusstvennogo intel-lekta dlya
diagnosticheskogo protsessa v vertebronevrologii // Kazanskiy meditsinskiy zhur-
nal. – 2007. – № 4. – S. 346-351.
5. Strunkin D.Yu. Vybor znachimykh dlya prognozirovaniya vremeni vyzhivaniya pokaza-
teley patsienta // Polzunovskiy vestnik. – 2011. – №3/1. – S. 158-162.

Аннотация: В работе рассматривается методика проектирования семантических моделей одного из важнейших классов интеллектуальных систем – интеллектуальных справочных систем. Методика основывается на применении семантических сетей при кодировании информации, хранящейся в базе знаний. В основе данной методики лежат два принципа: принцип эволюционного проектирования и принцип коллективного проектирования. Отличительной особенностью такого похода к проектированию интеллектуальных систем является наличие на каждом этапе проектирования реально работающего прототипа системы, что значительно ускоряет введение разрабатываемой системы в эксплуатацию, как для тестирования, так и для конечных пользователей, а также существенное увеличение ее жизненного цикла.

Ключевые слова: Программное обеспечение, Методика, Проектирование, Система, Знания, Семантика, Искусственный интеллект, Модель, Компонент, Предметная область

Контактная информация: Гулякина Наталья Анатольевна, 220013, Республика Беларусь, г. Минск, ул. П.Бровки, д. 6

Библиография:
1. Башмаков, А. И. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем. / Башмаков
А. И., Башмаков И. А., М.: Информационно-издательский дом “Филинъ”, 2003. — 616 с.
2. Башмаков, А.И. Интеллектуализация как средство повышения доступности техно-
логий разработки компьютерных средств обучения / А.И. Башмаков // Образователь-
ная среда сегодня и завтра: материалы Всероссийской научно-практической конфе-
ренции [Электронный ресурс]. – 2004. – Режим доступа: http://www.ict.edu.ru/vconf/
index.php. – Дата доступа: 10.10.2011
3. Голенков, В.В., Гулякина Н.А. Принципы построения массовой семантической техно-
логии компонентного проектирования интеллектуальных систем . – В кн Междунар.
научн.-техн. конф. . «Открытые семантические технологии проектирования интел-
лектуальных систем» (OSTIS-2011). Материалы конф. [Минск, 10-12 февр. 2011 г.].
– Минск: БГУИР, 2011, с. 21-59.
4. Голенков, В.В., Гулякина Н.А. Принципы Графодинамические модели парралельной
обработки знаний: принципы построения, реализации и проевтирования . – В кн
Междунар. научн.-техн. конф. . «Открытые семантические технологии проектирова-
ния интеллектуальных систем» (OSTIS-2012). Материалы конф. [Минск, 16-18 февр.
2012 г.]. – Минск: БГУИР, 2012, с. 23-52.
5. Интеллектуальные обучающие системы и виртуальные учебные организации / Го-
ленков В.В. [и др.]; под ред. В.В. Голенкова – Минск, 2001. – 488с.
6. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Учебник /
Гаврилова Т.А.. [и др.]; – СПб. : Изд-во «Питер», 2001.
7. Гаврилова, Т. А. Визуальные методы работы со знаниями: попытка обзора / Т. А. Гаврило-
ва, Н. А. Гулякина // Искусственный интеллект и принятие решений, 2008, № 1, С. 15-21
8. Грибова, В.В. Системы управления интеллектуальными Интернет-приложе-
ниями. / Грибова В.В., Клещев А.С., Шалфеева Е.А.// Владивосток: ИАПУ
ДВО РАН, 2010. 31 с.
9. Грибова, В. В. Облачная платформа для разработки и управления интеллектуальными
системами / В. В. Грибова, А. С. Клещев, Д. А. Крылов, Ф. М. Москаленко, С. В. Сма-
гин, В. А. Тимченко, М. Б. Тютюнник, Е. А. Шалфеева //Материалы международной
научно-технической конференции OSTIS-2011, 5-14 стр. Минск БГУИР
10. Гракова, Н.В. Семантическая модель управления проектами / Н.В. Гракова, И.И. Жу-
ков, Д.Г. Колб // Дистанционное обучение – образовательная среда XXI века: Матери-
алы VII Междунар. науч.-метод. конференции, 1-2 дек. 2011 г. – Минск: БГУИР, 2011.
Тезисы докладов
11. Зенкин, А.А. Когнитивная компьютерная графика/ А.А. Зенкин; – М. : Наука, 1991.
12. Хорошевский, В.Ф. Пространства знаний в сети Интернет и Semantic Web (Часть 1) /
В. Ф. Хорошевский // Искусственный интеллект и принятие решений. – 2008. –
№ 1. – С.80-97.
13. Web-сервер онтологий системы ЭЗОП [Электронный ресурс]. Минск, 2010. – Режим
доступа: http://ezop-project.ru/drupal5/. – Дата доступа: 14.11.2011.
14. Сайт системы динамической геометрии GeoGebra [Электронный ресурс]. – Режим
доступа: http://www.geogebra.org – Дата доступа: 11.11.2011.
15. Проект OSTIS [Электронный ресурс]. Минск, 2012. – Режим доступа: http://ostis.net/.
– Дата доступа: 11.08.2012.

References (transliteration):
1. Bashmakov, A. I. Razrabotka komp'yuternykh uchebnikov i obuchayushchikh sistem. / Bashmakov
A. I., Bashmakov I. A., M.: Informatsionno-izdatel'skiy dom “Filin'”, 2003. — 616 s.
2. Bashmakov, A.I. Intellektualizatsiya kak sredstvo povysheniya dostupnosti tekhno-
logiy razrabotki komp'yuternykh sredstv obucheniya / A.I. Bashmakov // Obrazovatel'-
naya sreda segodnya i zavtra: materialy Vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy konfe-
rentsii [Elektronnyy resurs]. – 2004. – Rezhim dostupa: http://www.ict.edu.ru/vconf/
index.php. – Data dostupa: 10.10.2011
3. Golenkov, V.V., Gulyakina N.A. Printsipy postroeniya massovoy semanticheskoy tekhno-
logii komponentnogo proektirovaniya intellektual'nykh sistem . – V kn Mezhdunar.
nauchn.-tekhn. konf. . «Otkrytye semanticheskie tekhnologii proektirovaniya intel-
lektual'nykh sistem» (OSTIS-2011). Materialy konf. [Minsk, 10-12 fevr. 2011 g.].
– Minsk: BGUIR, 2011, s. 21-59.
4. Golenkov, V.V., Gulyakina N.A. Printsipy Grafodinamicheskie modeli parralel'noy
obrabotki znaniy: printsipy postroeniya, realizatsii i proevtirovaniya . – V kn
Mezhdunar. nauchn.-tekhn. konf. . «Otkrytye semanticheskie tekhnologii proektirova-
niya intellektual'nykh sistem» (OSTIS-2012). Materialy konf. [Minsk, 16-18 fevr.
2012 g.]. – Minsk: BGUIR, 2012, s. 23-52.
5. Intellektual'nye obuchayushchie sistemy i virtual'nye uchebnye organizatsii / Go-
lenkov V.V. [i dr.]; pod red. V.V. Golenkova – Minsk, 2001. – 488s.
6. Gavrilova T.A., Khoroshevskiy V.F. Bazy znaniy intellektual'nykh sistem. Uchebnik /
Gavrilova T.A.. [i dr.]; – SPb. : Izd-vo «Piter», 2001.
7. Gavrilova, T. A. Vizual'nye metody raboty so znaniyami: popytka obzora / T. A. Gavrilo-
va, N. A. Gulyakina // Iskusstvennyy intellekt i prinyatie resheniy, 2008, № 1, S. 15-21
8. Gribova, V.V. Sistemy upravleniya intellektual'nymi Internet-prilozhe-
niyami. / Gribova V.V., Kleshchev A.S., Shalfeeva E.A.// Vladivostok: IAPU
DVO RAN, 2010. 31 s.
9. Gribova, V. V. Oblachnaya platforma dlya razrabotki i upravleniya intellektual'nymi
sistemami / V. V. Gribova, A. S. Kleshchev, D. A. Krylov, F. M. Moskalenko, S. V. Sma-
gin, V. A. Timchenko, M. B. Tyutyunnik, E. A. Shalfeeva //Materialy mezhdunarodnoy
nauchno-tekhnicheskoy konferentsii OSTIS-2011, 5-14 str. Minsk BGUIR
10. Grakova, N.V. Semanticheskaya model' upravleniya proektami / N.V. Grakova, I.I. Zhu-
kov, D.G. Kolb // Distantsionnoe obuchenie – obrazovatel'naya sreda XXI veka: Materi-
aly VII Mezhdunar. nauch.-metod. konferentsii, 1-2 dek. 2011 g. – Minsk: BGUIR, 2011.
Tezisy dokladov
11. Zenkin, A.A. Kognitivnaya komp'yuternaya grafika/ A.A. Zenkin; – M. : Nauka, 1991.
12. Khoroshevskiy, V.F. Prostranstva znaniy v seti Internet i Semantic Web (Chast' 1) /
V. F. Khoroshevskiy // Iskusstvennyy intellekt i prinyatie resheniy. – 2008. –
№ 1. – S.80-97.
13. Web-server ontologiy sistemy EZOP [Elektronnyy resurs]. Minsk, 2010. – Rezhim
dostupa: http://ezop-project.ru/drupal5/. – Data dostupa: 14.11.2011.
14. Sayt sistemy dinamicheskoy geometrii GeoGebra [Elektronnyy resurs]. – Rezhim
dostupa: http://www.geogebra.org – Data dostupa: 11.11.2011.
15. Proekt OSTIS [Elektronnyy resurs]. Minsk, 2012. – Rezhim dostupa: http://ostis.net/.
– Data dostupa: 11.08.2012.