Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Разработка методологии синтеза адаптивных АСУ сложными объектами на основе применения моделей распознавания образов и принятия решений

Диссертация: Разработка методологии синтеза адаптивных АСУ сложными объектами на основе применения моделей распознавания образов и принятия решений
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Цель исследования: разработать методологию, математическую модель, алгоритм, программную инструментальную оболочку и методику, реально обеспечивающие эффективный синтез адаптивных АСУ сложными объектами. Задачи исследования: определить место и роль методов распознавания образов и принятия решений при разработке методологии синтеза адаптивных АСУ сложными объектамиразработать математическую модель… Читать ещё >

Разработка методологии синтеза адаптивных АСУ сложными объектами на основе применения моделей распознавания образов и принятия решений (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • ГЛАВА I. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР. МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ
    • 1. 1. Аналитический обзор
    • 1. 2. Методология исследования
    • 1. 3. Выводы
  • ГЛАВА II. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В АСУ
    • 2. 1. Общие принципы построения математических моделей и выбор класса модели сложного объекта управления
    • 2. 2. Математическое моделирование распознавания образов в АСУ на основе теории информации
    • 2. 3. Математическое моделирование принятия решений в АСУ на основе многокритериального подхода и теории информации
    • 2. 4. Выводы
  • ГЛАВА III. РАЗРАБОТКА МЕТОДОЛОГИИ СИНТЕЗА АДАПТИВНЫХ АСУ СЛОЖНЫМИ ОБЪЕКТАМИ С ПРИМЕНЕНИЕМ МОДЕЛЕЙ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
    • 3. 1. Цели и типовая структура АСУ. Параметрическая модель адаптивной АСУ СОУ
    • 3. 2. Алгоритмы функционирования адаптивных АСУ СОУ
    • 3. 3. Методология синтеза адаптивных АСУ сложными объектами
    • 3. 4. Выводы
  • ГЛАВА IV. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОЙ ИНСТРУМЕНТАЛЬНОЙ ОБОЛОЧКИ И МЕТОДИКА СИНТЕЗА АДАПТИВНЫХ АСУ СОУ С ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕМ
    • 4. 1. Функциональная структура и технология применения инструментальной оболочки
    • 4. 2. Методика синтеза автоматизированных систем управления автономными комбинированными фотоветюэлектюэнергетическими установками
    • 4. 3. Опыт применения предложенной методологии синтеза АСУ СОУ и источники ее эффективности
    • 4. 4. Выводы

Актуальность исследования. Развитие науки и практики автоматизированных систем управления (АСУ) связано с количественным и качественным расширением сферы их применения. Этот процесс является многоплановым и идет одновременно по многим направлениям. Одним из наиболее перспективных является создание АСУ сложными объектами управления (СОУ). Потребность в АСУ СОУ постоянно возрастает. Однако, на практике создание таких АСУ сдерживается недостаточной разработанностью теории, стандартных, проверенных и отработанных на практике методов их синтеза, а также недостатком соответствующих инструментальных программных средств.

В связи с этим является актуальной разработка методологии синтеза АСУ сложными объектами управления.

Объектом исследования являются АСУ сложными объектами управления.

Предметом исследования является методология синтеза адаптивных АСУ сложными объектами управления, прежде всего техническими.

В качестве применения предложенной методологии синтеза адаптивной АСУ СОУ рассматривается синтез операционного уровня системы автоматизированного управления сложной технической системой.

Научная проблема исследования. Система определяется как сложная, если для построения ее формальной модели недостаточно априорной информации. Из данного классического определения непосредственно следует, что методология синтеза АСУ СОУ может быть разработана только в том случае, если будет решена проблема построения модели в условиях недостатка или отсутствия априорной информации о СОУ.

В результате решения данной проблемы преодолевается следующее противоречие, возникающее на практике при попытке синтеза АСУ СОУ: с одной стороны, считается, что создание АСУ возможно, если уже есть модель объекта управленияа с другой стороны, модель СОУ не может быть построена до начала эксплуатации АСУ, так как для этого недостаточно априорной информации;

Основная гипотеза исследования: на основе применения абстрактной модели СОУ возможно создание АСУ, в которых модель объекта управления конкретизирована не в полной меренедостающую информацию, необходимую для построения конкретной модели СОУ, можно получить не только на этапе проектирования АСУ, но и непосредственно в процессе эксплуатации АСУ в адаптивном режиме (недостаток априорной информации может быть восполнен апостериорной информацией).

Дополнительная гипотеза исследования: в качестве абстрактной модели СОУ может быть использована модель, разработанная с применением моделей распознавания образов и принятия решений, основанных на теории информации.

Цель исследования: разработать методологию, математическую модель, алгоритм, программную инструментальную оболочку и методику, реально обеспечивающие эффективный синтез адаптивных АСУ сложными объектами. Задачи исследования: определить место и роль методов распознавания образов и принятия решений при разработке методологии синтеза адаптивных АСУ сложными объектамиразработать математическую модель эффективного и простого в программной реализации метода распознавания образов и принятия решений, ориентированного на применение для синтеза адаптивных АСУ СОУразработать эффективные алгоритмы и программную реализацию математической модели, обеспечивающие экспериментальную проверку правильности принятых научно-технических решений и их практическую применимостьпровести экспериментальную проверку применимости предложенной методологии и инструментальных средств для синтеза и эксплуатации реальных адаптивных АСУ сложными объектами.

Методы исследования. Задачи исследования решены с использованием теории автоматизированного управления, методов распознавания образов, принятия решений и теории информации.

Основные положения, выносимые на защиту:

На основе применения методов распознавания образов и принятия решений, основанных на теории информации, могут быть созданы эффективные адаптивные АСУ сложными объектами, обеспечивающие: формирование обобщенных образов состояний СОУ на основе обучающей выборки (обучение) — идентификация состояния СОУ на основе его выходных параметров (распознавание) — определение влияния входных параметров на перевод СОУ в различные состояния (обратная задача распознавания) — прогнозирование развития средыпрогнозирование поведения СОУ в условиях воздействия на него только окружающей средыпрогнозирование поведения СОУ при различных вариантах управляющих воздействий.

В случае статичных СОУ, адаптивные АСУ СОУ могут применяться в качестве инструментария для синтеза АСУ с постоянной моделью. Научная новизна исследования заключается в разработке: абстрактной информационной модели, обеспечивающей решение прямых и обратных задач распознавания, а также кластерно-конструктивный анализ факторов и состояний СОУметодологии и методики синтеза адаптивных АСУ сложными объектами. Практическая значимость исследования. На основе развитой методологии разработаны математическая модель, алгоритмы и программная реализация универсальной автоматизированной системы распознавания образов «ЭЙДОС», которая на практике обеспечивает решение сформулированных выше основной проблемы, достижение цели и задач исследования.

Апробация результатов исследования. Основные положения работы обсуждены на следующих конференциях:

Всероссийской конференции «В. И. Вернадский и современность (к 130-летию со дня рождения)», проводившейся в г. Краснодаре в июне 1993 года;

Всероссийской научно-практической конференции «Состояние и связи криминалистики и теории оперативно-розыскной деятельности ОВД», проходившей 1416 июня 1995 года на базе Краснодарского юридического института МВД РФ;

6 июня 1995 года на базе Краснодарского юридического института МВД РФ;

Всероссийской научно-практической конференции «Актуальные проблемы социально-правовой подготовки специалистов и перспективы совершенствования системы комплектования органов внутренних дел», проходившей в мае 1997 года на базе Краснодарского юридического института МВД РФмежвузовской конференции «Организация и методологические проблемы компьютеризации учебного процесса» в мае 1998 года, проходившей на базе Краснодарского высшего военного авиационного училища.

Реализация результатов работы. Проведенные исследования являются составной частью плановых и договорных НИР, принятых заказчиками, что подтверждается 13 актами об успешном внедрении разработанной методологии, в частности, в следующих организациях:

Аналитический центр ад министрации Ярославской области;

Информационно — аналитический центр администрации Краснодарского края;

Краснодарский юридический институт МВД РФ;

Департамент экономики и прогнозирования администрации Краснодарского края;

Кубанский Агроуниверситет;

Особое конструкторское бюро «Икар» (г.Краснодар).

В исследовании предложена основанная на развитой методологии конкретная методика синтеза адаптивной АСУ сложным техническим объектом, примененная для синтеза системы автоматического управления (САУ) автономной комбинированной фотоветроэлектроэнергетической установки (ФВЭУ), которая представляет собой сложную техническую систему.

Достоверность полученных данных подтверждается успешной экспериментальной проверкой правильности принятых научно-технических решений, что подтверждается 13 актами о выполнении работ с применением предлагаемой методологии.

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 16 научных работах, в том числе 2 книгах, защищены 3 свидетельствами РосАПО.

Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав с выводами к каждой из них, заключения, списка использованных источников, включающего 180 наименований, 2 приложений.

Выводы.

На основе применения абстрактной модели СОУ возможно создание АСУ, в которых модель объекта управления конкретизирована не в полной мере.

Недостающую информацию, необходимую для построения конкретной модели СОУ, можно получить не только на этапе проектирования АСУ, но и непосредственно в процессе эксплуатации АСУ в адаптивном режиме (недостаток априорной информации может быть восполнен апостериорной информацией).

В качестве абстрактной модели СОУ может быть использована модель, разработанная с применением моделей распознавания образов и принятия решений, основанных на теории информации.

На основе моделей распознавания образов и принятия решений может быть разработана методология, математическая модель, а также алгоритм, программная инструментальная оболочка и методика, обеспечивающие синтез адаптивных АСУ сложными объектами.

Результаты.

Определены место и роль методов распознавания образов и принятия решений в АСУ: предложено и обосновано применение этих методов как для идентификации состояния сложного объекта управления, так и для выработки многофакторного управляющего воздействия на него.

Разработана математическая модель эффективного и простого в программной реализации метода распознавания образов и принятия решений, основанного на теории информации и ориентированного на применение для целей синтеза и эксплуатации адаптивных АСУ сложными объектами.

Разработаны эффективные алгоритмы и программная реализация математической модели, обеспечивающие экспериментальную проверку правильности принятых научно-технических решений на реальных задачах.

Разработаны и успешно апробированы на практике методология, математическая модель, алгоритмы, программная инструментальная оболочка и методика, реально обеспечивающие эффективный синтез адаптивных АСУ сложными объектами.

Перспективы.

Дальнейшее развитие и обоснование абстрактной математической модели (прежде всего объединение аппарата теории информации, теории автоматизированного управления и теории статистических решений).

Разработка методологии применения абстрактной модели для построения АСУ сложными объектами, обладающих несколькими уровнями адаптивности.

Разработка сетевой версии системы «ЭЙДОС» под Windows.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Резюме.

В работе предложено применить методы распознавания образов и принятия решений для синтеза адаптивных АСУ СОУ и обосновано предположение, что данная методология является адекватной для достижения поставленной цели и задач исследования. Методы распознавания образов и принятия решений органично взаимосвязаны и рассматриваются в комплексе. Некоторые из рассмотренных в аналитическом обзоре методов в принципе могут быть применены для достижения цели исследования, однако они имеют некоторые относительные ограничения и недостатки, связанные с тем, что предназначались разработчиками этих методов для других целей. Поэтому сформулированы и обоснованы требования к методу, адекватному цели исследования. Показано, что при поиске и развитии адекватного метода целесообразно основываться на многокритериальном подходе к принятию решений и теории информации. Предложено применение метода распознавания и принятия решений для идентификации состояний среды и объекта управления в АСУ, а также для выбора многофакторного управляющего воздействия.

На основе классификации и анализа характеристик моделей сформулированы требования к модели, применимой в качестве абстрактной модели СОУ. Определено, что данная модель относится к классу матричных информационных моделей. Показано, что классическая теория информации Шеннона применима для синтеза адаптивных АСУ СОУ. Однако, подход Шеннона имеет принципиальные ограничения, снижающие степень его адекватности для достижения целей исследования. Эти ограничения преодолеваются при апостериорном подходе. Предложенная математическая модель обеспечивает эффективное решение задач, возникающих при синтезе адаптивных АСУ СОУ. Предложенная методология, основанная на теории информации, обеспечивает эффективное моделирование задач распознавания образов и принятия решений в адаптивных АСУ СОУ.

Показано, что цель АСУ может быть достигнута лишь при вполне определенной функциональной структуре самой АСУ, которая представлена в форме предложенной автором детализированной параметрической модели. В рамках этой модели определено и обосновано место системы распознавания образов и принятия решений в функциональной структуре управляющей подсистемы адаптивной АСУ СОУ. Подробно описано функционирование системы распознавания образов и принятия решений в составе подсистем идентификации состояний СОУ и выработки управляющих воздействий адаптивных АСУ СОУ. Обоснован важный в теоретическом отношении вывод о том, что принятие решения об управляющем воздействии представляет собой решение обратной задачи декодирования (распознавания образов) теории информации. Предложены обобщенная функциональная структура и алгоритм функционирования автоматизированной системы распознавания образов и принятия решений, основанной на теории информации, в составе адаптивной АСУ СОУ. Предложены методология и конкретный алгоритм применения системы распознавания образов и принятия решений, основанных на теории информации, для синтеза адаптивных АСУ СОУ. Выявленные в результате работы адаптивных АСУ зависимости входных и выходных параметров сложных объектов управления позволяют, при условии статичности этих закономерностей, построить АСУ с постоянной моделью. Предлагаемая методология, основанная на применении моделей распознавания образов, обеспечивает эффективный синтез адаптивных АСУ сложными объектами управления.

Описываются функциональная структура и технология применения программной инструментальной оболочки, обеспечивающей реализацию предложенной методологии и алгоритмов синтеза адаптивных АСУ СОУ (система «ЭИДОС»). Подробно рассмотрено применение разработанной автором методологии синтеза адаптивных АСУ СОУ для синтеза операционного уровня системы автоматического управления (САУ) комбинированной фотоветроэлектроэнергетической установкой (ФВЭУ), которая представляет собой сложную техническую систему. Показано, что предлагаемая методология не только обеспечивает синтез адаптивных САУ, настраивающихся на локальные особенности места установки ФВЭУ и потребности пользователя, но и позволяет поставить и решить целый комплекс взаимосвязанных задач, представляющих интерес в связи с теорией и практикой создания и эксплуатации ФВЭУ. Приводится ряд примеров использования предложенной методологии и инструментальной оболочки для решения задач мониторинга, прогнозирования и управления сложными системами различной природы. Эти примеры представляют интерес, т.к. в них были использованы научно-технические решения, имеющие значение и при создании АСУ сложными техническими системами. Показано, что основной источник эффективности адаптивных АСУ СОУ состоит в том, что АСУ выполняет информационную системообразующую функцию.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Автоматизированные системы управления в народном хозяйстве / Под ред.
  2. B.С.Синяка. -М.: Экономика, 1987 -125с.
  3. С.А., Бухпггабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. Справочник. —М.: Финансы и статистика, 1989. -250с.
  4. СЛ., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: Исследование зависимостей: Справочник. -М.: Финансы и статистика, 1985. -182с.
  5. С.А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных: Справочник. -М.: Финансы и статистика, 1983. -225с.
  6. М.А., Завалишин Н. В., Рятницкий Е. С. Глобальные функции множеств в теории выбора альтернатив //Автоматика и телемеханика. 1977.№ 3.
  7. C.111—125 -№ 5 .—С. 103—113.
  8. Р. Планирование будущего корпорации. -М.: Мир, 1985. -185с.
  9. Р., Сасиени М. Основы исследования операций. -М.: Мир, 1971. -170с.
  10. Алан В.Уотс. Путь Дзен. -Киев: София, 1993. -317с.
  11. М., Танака Ю. Архитектура ЭВМ и искусственный интеллект. /Пер. с японского. -М.: Мир, 1993. -310с.
  12. Н.И. Теория статистически оптимальных систем управления. -М.: Наука, 1980. -155с.
  13. .Д. Информационные системы в управлении. М.: Радио и связь, 1986.-125с.
  14. Л.А., Луценко Е. В. Автоматический универсальный пульт управления и способ взаимодействия человека-оператора с ним, материалы заявки на изобретение, Спец.отчет. 1979ю -15с.
  15. Л.А., Луценко Е. В. Неклассическое универсальное средство труда, -материалы заявки на изобретение, Спец.отчет. 1980. -40с.
  16. JI.А., Луценко Е. В. Теоретические основы синтеза квазибиологических роботов, Спец.отчет.-т. 1,1980. -100с.- Спец.отчет.-т.2,1980. -94с.
  17. Ю.Л., и др. Вопросы статистической теории распознавания, Под ред.Б. В. Варского, М.: Советское радио, 1967. -400с.
  18. А.К., Бобрынин Н. Б., Минаев В. А. Использование профессиональных персональных ЭВМ в деятельности органов внутренних дел. Учебное пособие. — Горький: ГВШ МВД СССР, 1989. -200с.
  19. Р., Задэ Л. Принятие решений в расплывчатых условиях-В кн.:"Вопросы анализа и процедуры принятия решений".-М.: Мир, 1976. -С.172−215.
  20. Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. /Пер. с англ. -М.: Мир, 1989. -350с.
  21. .В., Тростников В. Н. Жар холодных чисел и пафос бесстрастной логики, -М.: Знание, 1977. -191с.
  22. Д., Гиршик М. А. Теория игр и статистических решений.-М.:ИЛ, 1958. -100с.
  23. Бор Н. Атомная физика и человеческое познание. /Пер.с англ., -М.: Мир, 1961. -151с.
  24. А.Н., Левченков A.C. Методы интерактивной оценки решений.-Ри-га:3инатне, 1982. -250с.
  25. Э.М., Мучник И. Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. -М.: Наука, 1983. 464с.
  26. .М., Фомин C.B., Кратные интегралы и ряды. /Под ред. А. Н. Тихонова, В. А. Ильина, А. Г. Свешникова, -М.: Наука, 1967. 607с.
  27. Н.П. и др. Лекции по теории сложных систем. -М.: Советское радио, 1973.-340с.
  28. Н.П. Моделирование сложных систем. -М.: Наука, 1978. -400с.
  29. А.Г., Самойленко Ю. И., Управление квантово-механическими процессами, -М.: Наука, 1984. -250с.
  30. Г. Основы исследования операций. -М.: Мир, 1972. -210с.
  31. В.И. Распознающие системы: Справочник. К.: Наукова думка, 1983. -230с.
  32. Е.С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. -М.: Наука, 1988. -250с.
  33. Е. Этюды о симметрии. /Пер.с англ., -М.: Мир. -315с.
  34. С.Е. Системный подход и преступность. -М.: 1980. -59с.
  35. В.К. Психологические проблемы формирования микроклимата в спортивном коллективе. Краснодар: КубГУ, 1994. -45с.
  36. A.A. Устойчивость, управляемость, наблюдаемость. -М.: Наука, 1979. -315с.
  37. Г. Теория систем. -М.: Советское радио, 1978. -174с.
  38. Д.М. Организация и управление. -М.: Наука, 1972. -265с.
  39. Д. Основания геометрии, M.-JL: 1948. -349с.
  40. Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии, /Пер.с англ., -М.: Прогресс, 1976. -495с.
  41. .В. Курс теории вероятностей: Учебник. -М.: Наука, 1988. -380с.
  42. А.Л., Скрипкин В. А., Методы распознавания, Изд.2, -М.: Высшая школа, 1984. -219с.
  43. H.H., Разговор с компьютером (психолингвистический аспект проблемы), -М.: Наука, 1987. -255с.
  44. В.Г. Системотехника и управление. -М.: Знание, 1979. -56с.
  45. ГОСТ 19 675–74. Автоматизированные системы управления. Основные положения. Термины и определения. -М.: Изд-во стандартов, 1974. -5с.
  46. В., и др. Диалоговые системы «Человек ЭВМ». Адаптация к требованиям пользователя. /Пер.с англ., -М.: Мир, 1984. -1 Юс.
  47. A.A. Информационные основы управления. -Л.: Энергоатомиздат, 1983. -72с.
  48. Р., Каст Ф., Розенцвейг Д. Системы и руководство. -М.: Советское радио, 1971. -320с.
  49. Дитер Клебельсберг. Транспортная психология. /Пер.с нем., -М.: Транспорт, 1989. -368с.
  50. Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. /Пер.с англ., -М.: Мир, 1978.-510с.
  51. Дюк В. А. Компьютерная психодиагностика. Санкт-Петербург, Братство, 1994. -365с.
  52. ., Оделл П. Кластерный анализ, /Пер с англ., -М.: Статистика, 1977. -125с.
  53. В.В., Разработка нейросетевой базы знаний интеллектуальной автоматизированной системы мониторинга образовательного процесса, Дисс.на соискание уч. степени к.т.н., КубГТУ, Краснодар, 1996. -206с.
  54. Ю.М. Методы стохастического программирования. -М.: Наука, 1976. -400с.
  55. Н.И. Информация. Минск: Минское кн. изд-во, 1971. -275с.
  56. Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. -М., Наука, 1976. -260с.
  57. О.А. Компьютерные технологии и прогнозирование, Кубань-бизнес (связь, информатика), 17−23 июня 1994. Краснодар: Кубань-бизнес. 1994.-2с.
  58. В.И., Лабковский В. А., К вопросу о накоплении информации в адаптивных системах управления. В сб.: Адаптивные системы упавления /ИК АН УССР-Киев, 1977, С. З-12.
  59. В.В. Чет и нечет. Ассиметрия мозга и знаковых систем, -М.: Советское радио, 1978. -184с.
  60. В.М., и др. Математическая статистика, Изд.2, -М.: Высшая школа, 1981.-370с.
  61. В., Овчинников В. В. и др. Основы автоматизации управления производственными процессами. -М.: Советское радио, 1980. -410с.
  62. Ким Дж.-О., и др. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ, /Пер.с англ., -М.: Финансы и статистика, 1989. -215с.
  63. Клайн Пол, Справочное руководство по конструированию тестов (Введение в психометрическое проектирование). -Киев.: ПАН ЛТД, 1994. -283с.
  64. Д., Кинг В. Системный анализ и целевое управление. -М.: Советское радио, 1974. -300с.
  65. Концепция системной интеграции информационных технологий в высшей школе. -М.: РосНИИСИ, 1993. -72с.
  66. Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. -М.: Наука, 1968. -832с.
  67. Л.М., Шеховцев В. В. Сетевое планирование и управление. -М.: Экономика, 1978. -178с.
  68. Л.Т. Основы кибернетики. (Основы кибернетических моделей). Т.2. -М.: Энергия, 1979. -584с.
  69. Кун Т. Структура научных революций, -М., Прогресс, 1977. -300с.
  70. П.В. Оптимальные и адаптивные системы. -М.: Высшая школа, 1980. -270с.
  71. В.Н. Исследование путей совершенствования управленческой деятельности дежурных частей ОВД на основе использования сети мини-ЭВМ, Дисс.на соиск.уч.ст. к.т.н., -М.: Академия МВД СССР, 1986. -232с.
  72. В.Н., Луценко Е. В. Изучение некоторых понятий гносеологии и психологии на примере когнитивной аналитической системы «ЭЙДОС»: В сб.: «Организация и методологические проблемы компьютеризации учебного процесса». Краснодар: КВВАУ, 1998. — С.53−59.
  73. С.Б. Решить ключевые задачи, Кубань-бизнес (связь, информатика), 17−23 июня 1994. Краснодар: Кубань-бизнес. 1994. -С.2−3.
  74. А.Е., Иванов НЛ. Патохарактелогический диагностический опросник для подростков и опыт его практического использования. -Л.: Медицина. 1976. -280с.
  75. Е.В. Автоматизированная система распознавания образов: математическая модель и опыт применения, В сб., «Материалы конференции: В. И. Вернадский и современность (к 130-летию со дня рождения)», Краснодар: Краснодарское кн. изд-во, 1993. С.37−42.
  76. Е.В. Математическая модель автоматизированной системы распознавания образов, Сб.тезисов докладов VIII Всесоюзного съезда психологов.-М.: Наука, 1989. -С .25−26.
  77. Е.В. Представляем научно производственное предприятие «ЭЙДОС». — Краснодар: Ринг № 1,1993. -11с.
  78. Е. В. Селиверстов В.В., Разработка профессиональных оптимальных адаптивных тестов на основе интеллектуальной технологии «ЭИДОС». В сб.:
  79. Организация и методологические проблемы компьютеризации учебного процесса". Краснодар: КВВАУ, 1998. — С.28−31.
  80. Е.В. Синтез адаптивных систем управления индивидуальным обучением на базе интеллектуальной системы «ЭЙДОС»: В сб.: «Организация и методологические проблемы компьютеризации учебного процесса». Краснодар: КВВАУ, 1998. — С.32−37.
  81. Е.В. Теоретические основы и технология адаптивного семантического анализа в поддержке принятия решений (На примере универсальной автоматизированной системы распознавания образов «ЭЙДОС-5.1»). -Краснодар, КЮИ МВД РФ 1996. 280с.
  82. Е.В. Универсальная автоматизированная система анализа, мониторинга и прогнозирования состояний многопараметрических динамических систем «ЭЙДОС-Т», Свидетельство РосАПО № 940 328.
  83. Е.В. Универсальная автоматизированная система распознавания образов «ЭЙДОС», Свидетельство РосАПО № 940 217.
  84. Е.В. Универсальная автоматизированная система распознавания образов «ЭЙДОС-4». ИЛ № 438−93, КЦНТИ, 1993. -4С.
  85. Е.В. Универсальная автоматизированная система распознавания образов «ЭЙДОС». Версия 4.2. Краснодар: КЮИ МВД РФ, 1995. -76с.
  86. Е.В. Универсальная автоматизированная система распознавания образов «ЭЙДОС»: опыт и перспективы применения. В сб.: «Состояние и связи криминалистики и теории оперативно-розыскной деятельности ОВД». — Краснодар.: КЮИ МВД РФ, 1995. С.45−57.
  87. Е.В. ЭЙДОС-6.2, Кубань-бизнес (связь, информатика), 17−23 июня 1994. Краснодар: Кубань-бизнес. 1994. -2с.
  88. Е.В., Шульман Б. Х. Универсальная автоматизированная система анализа и прогнозирования ситуаций на фондовом рынке «ЭИДОС-фоцд», Свидетельство РосАПО № 940 334.
  89. Лучшие психологические тесты для профотбора и профориентации (Описание и руководство к использованию). /Под ред. А. Ф. Кудряшова, Петрозаводск, Петроком. 1992. -318с.
  90. Лучшие психологические тесты. /Пер.с англ., Харьков. НПФ «Комплекс ЛТД». 1994.-320С.
  91. Г. Надежность программного обеспечения. /Пер. с англ., -М.: Мир, 1980.-300с.
  92. А.Н. Тесты школьных достижений: конструирование, проведение, использование. -Спб.: Образование и культура, 1996. 304с.
  93. И.М. Теория выбора и принятия решений.-М.:Наука, 1987. -350с.
  94. A.B. Социально-психологические основы управления спортивной командой: Учебное пособие для студентов ИФК.-Смоленск, 1987. -81с.
  95. А.Г. Управление и информация. -М.: Наука, 1975. -207с.
  96. А. Пять шагов к вершине (портрет российского рынка аналитических систем), Ж-л «Рынок ценных бумаг», № 14(77), 1996, С.41−57.
  97. B.C. Очерк интегрального исследования индивидуальности. М., 1986. -187с.
  98. М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. -М.: Мир, 1973. -312с.
  99. Методы и средства автоматизации психологических исследований, Под ред. Ю. М. Забродина, -М.: Наука, 1982. -300с.
  100. Моделирование процессов обработки информации и управления. -М.: МФТИ, 1990.-158с.
  101. A.A. Основы разработки и развития АСУ. -М.: Наука, 1981. -330с.
  102. H.H. Численные методы в теории оптимальных систем. -М.: Наука. 1971.-278с.
  103. У. Наука об управлении. Байесовский подход. -М.: Мир, 1971. -282с.
  104. П.Г. Отраслевая автоматизация системы управления МВД СССР.: Учебное пособие. -М.: Академия МВД СССР, 1979. -132с.
  105. В.В., Вероятностная модель языка. О соотношении естественных и искусственных языков. -М., 1974. -350с.
  106. Научные основы организации управления и построения АСУ. Под. ред Бройдо В. П., Крылова B.C., изд.2-е, переработанное и дополненное.-М.: Высшая школа, 1990. -320с.
  107. Общая психодиагностика. /Под ред. Бодалева A.A., -М.: МГУ, 1987. -303с.
  108. С.А. Проблемы принятия решений при расплывчатой информации.-М.:Наука, 1981. -370с.
  109. Г. В., Андреев Э. П. Методы измерения в социологии. -М.: Наука, 1977. -287с.
  110. Основы автоматизации процессов управления: Учебное пособие /Под ред. Г. Г. Зуйкова и Б .А. Красюкова. -М.: Академия МВД СССР, 1977. -123с.
  111. Основы автоматизации управления в органах внутренних дел. Учебник для слушателей Академии. М.: Академия МВД РФ, 1993. -158с.
  112. Основы инженерной психологии. -М.: Высшая школа, 1986. 450с.
  113. Основы математического моделирования в деятельности органов внутренних дел. Учебное пособие. -М.: Академия МВД РФ. 1993. -137с.
  114. Ф.И., Тарасенко Ф. П., Введение в системный анализ,-М.: Высшая школа, 1989. -367с.
  115. В.Ф. Психосемантика сознания, -М.: МГУ, 1988. -207С.
  116. А.П. Основы построения отраслевой автоматизированной системы управления МВД СССР (ОАСУ МВД СССР): Лекция, -М.: Академия МВД СССР, 1981. -38с.
  117. Г. Х. Проблемы теории управления. -М.: Экономика, 1974. -317с.
  118. Г. С., Ириков В. А. Системно-программное планирование. -М.: Советское радио, 1975. -380с.
  119. Построение экспертных систем. /Пер. с англ. -М.: Мир, 1987. -420с.
  120. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности: Справочник. /Под ред. С. А. Айвазяна. -М.: Финансы и статистика, 1989. -450с.
  121. Программа создания, внедрения и эффективного использования автоматизированных систем и средств вычислительной техники в МВД СССР на период до 2000 года. М.: МВД СССР, 1987. -75с.
  122. Психологические тесты для деловых людей. -М.: А/О Бизнес-школа «Интел-Синтез», 1994.-317с.
  123. Психологические тесты. Майкоп: Адыгейское республиканское книжное издательство, 1992. -270с.
  124. .Н., Данилин Ю. М. Численные методы в экстремальных задачах. -М.: Наука, 1975.-370с.
  125. Рабочая книга по прогнозированию. /Под ред. И. ВБестужева-Лада, -М.: Мысль, 1983. -300с.
  126. Рабочая книга социолога. -М.: Наука, 1977. -260с.
  127. А.Н. Аналитическим службам информационные технологии. -М.: Ваш выбор № 4 1994, С.28−29.
  128. Г. Анализ решений. Введение в проблемы выбора в условиях неопреде-ленности.-М.:Наука, 1977. -120с.
  129. Г. С. Автоматическое опознавание говорящего по голосу. -М.: Радио и связь, 1981. -120с.
  130. . Человеческое познание. Его сферы и границы. /Пер.с англ., -М.: ИЛ, 1957. -115с.
  131. Л.А. Современные принципы управления сложными объекгами-М.:Сов.радио, 1980. -120с.
  132. Роберт Г. Джан, Бренда Дж. Данн, Границы реальности (Роль сознания в физическом мире). /Пер. с англ., -М.: Объединенный институт высоких температур РАН. 1995.-287с.
  133. З.М., Некрасов С. Д., Луценко Е. В. Личность и профессия: проблема самоактуализации. Психологические проблемы самореализации личности: Сб. научных трудов / Под ред. О. Г. Кукосяна, вып.2, -Краснодар, КубГУ, 1997. С.127−140.
  134. B.C., Луценко ЕВ. Моделирование принятия решений в адаптивных АСУ сложными системами на основе теории информации. -Краснодар, 1998. Деп. в ВИНИТИ 18.09.98, № 2838-В98. -12с. Принята к изданию в журнале: Информационные технологии, 1999, № 2.
  135. B.C., Луценко ЕВ. Синтез адаптивных АСУ сложными системами с применением моделей распознавания образов. -Краснодар, 1998. Деп. в ВИНИТИ 18.09.98, № 2839-В98. -11с. Принята к изданию в журнале: Автоматизация и современные технологии. 1999, № 1.
  136. B.C. Планирование определительных испытаний и оптимизация интервальных оценок при исследовании надежности электрических цепей. -Краснодар, 1981.-11с.-Рукопись предоставл.Красн.политехн.иститутом Деп. в ВИНИТИ, 1982, №D/987
  137. B.C., Зайцев И. В., Луценко Е. В. Синтез автоматизированных систем управления автономными комбинированными фотоветроэлектроэнергетиче-скими установками.-Краснодар, 1998.Деп.вВИНИТИ 27.11.98,№ 3500-В98.-22с.
  138. ГЛ., Какая АСУ эффективна? (Руководителю об автоматизированных системах управления).-М.: «Экономика», 1988.-303с.
  139. Словарь по кибернетике. Под ред. академика В. М. Глушкова.-Киев:1979. -502с.
  140. Н., Ляшков А. Информационные хранилища для систем принятия решений. Ж-л «Рынок ценных бумаг», № 14(77), 1996. С.45−51.
  141. Солсо Р. Роберт, Когнитивная психология, Пер. с англ. — М.: Тривола, 1996. -600с.
  142. К., Браун Р., Гудивин Дж. Теория управления. -М.: Мир, 1973. -248с.
  143. В.В., Сивцов В. И., Чулин Н. А. Пакетная система для автоматизированного синтеза частотным методом. В сб. Автоматизация проектирования систем управления /Под ред. Дмитриева И. Г. -М.: Финансы и статистика, 1982. -С.63−74.
  144. Ф.Е. и др., Теоретические основы информационной техники, -М.: Энергия, 1979.-511с.
  145. Теория прогнозирования и принятия решений /Под ред. С. А. Саркисяна. -М.: Высшая школа, 1977. -220с.
  146. Техника управления /Под ред. Г. Х. Попова и Ю. И. Кракополса. -М.: МГУ, 1977. -370с.
  147. В.Г. Учебная активность и индивидуальные особенности обучаемых юридического института МВД. -Краснодар, КЮИ МВД РФ, 1996. -1 Юс.
  148. Ту Дж., Гонсалес Р., Принципы распознавания образов, /Пер.с англ., -М.: Мир, 1978. -410с.
  149. П., Искусственный интеллект, /Пер.с англ., —М.: Мир, 1980. -520с.
  150. П. Теория полезности для принятия решений.-М.:Наука, 1978. -120с.
  151. Ф., Банистер Д., Новый метод исследования личности (руководство по репертуарным личностным методикам), /Пер.с англ., -М.: Прогресс, 1987. -230с.
  152. A.A., Бар-Хиллел, Основания теории множеств, -М., 1966. -238с.
  153. М.В., Контроль функционального состояния человека-оператора, -М.: Наука, 1987. -420с.
  154. Фу К., Структурные методы в распознаваний образов. /Пер.с англ., -М.: Мир, 1077. -320с.
  155. A.A., О ценности информации- В сб.: Проблемы кибернетики.-М., Физматгиз, 1960, вып. 4, С.53−57.
  156. Хартли P.B.JL, Передача информации, — В кн.: Теория информации и ее прило-жения/Пер.под ред. А. А. Харкевича.-М.: Физматгиз, 1959. -305с.
  157. Р.В., Численные методы (для научных работников и инженеров). /Пер. с англ., -М.: Наука, 1972. -400с.
  158. А. Программные пакеты основа анализа и прогноза экономических процессов, Ж-л «Рынок ценных бумаг», № 14(77), 1996, С.49−55.
  159. И.З., Диалектика множественного и единого. (Квантовые свойства мира как неделимого целого). -М.: Мысль, 1972. -275с.
  160. Я.З. Основы информационной теории идентификации. -М.: Наука, 1984.-520с.
  161. В.Н., Ревунков Г. И., Самохвалов Э. Н. Базы и банки данных. М.: Высшая школа, 1987.-210с.
  162. В.Н. Подготовка и телеобработка данных в АСУ. -М.: Высшая школа, 1981. -180с.
  163. Ю.В., Михайлов Ю. Б. Прогнозирование в военном деле. -М.: Воениздат, 1975.-110с.
  164. С.М., Искусственный интеллект, -М.: Мысль, 1985.-196с.
  165. Д.И. Принятие решений в системах организационного управления: использование расплывчатых категорий-М.: Энергоатомиздат, 1983. -415с.
  166. Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. -М.: Мир, 1978. -87с.
  167. A.B., Кочнев В. Ф., Химушин Ф. Ф., Введение в информационную теорию систем. -М., Радио и связь. 1985. -278с.
  168. Г. И., Теория физического вакуума. -М.: НТ-Центр, 1993. -363с.
  169. ., Психология программирования (Человеческие факторы в вычислительных и информационных системах). /Пер с англ., -М.: Радио и связь, 1984.-303с.
  170. П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир, 1975. -120с.
  171. Экспертные системы. Принципы работы и примеры /Под ред. Р.Форсайта. -М.: Радио и связь, 1987. -350с.
  172. Д.Б. Математические методы управления в условиях неполной информации. -М.: Советское радио, 1974. -120с.
  173. И.И. Информациология или закономерности информационных процессов и технологий в микро- и макромирах Вселенной.4-е изд., испр. М.: Международное издательство Информациология. 1996. -214с.
  174. Янг С. Системное управления организацией. -М.: Советское радио, 1972. -230с.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!