Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Разработка моделей и алгоритмов автоматизации процессов адаптивного обучения специалистов для предприятий

Диссертация: Разработка моделей и алгоритмов автоматизации процессов адаптивного обучения специалистов для предприятий
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Методологической основой исследования являются работы в области нечеткой логики, адаптации сложных систем, решения задач обучения «без учителя» и с учителем, методы обобщения и индукции, автоматизации управления аттестацией персонала (работы JI.A. Растригина, В. Н. Вагина, Л. А. Заде, В. И. Васильева, Д. И. Попова). Публикации. Основные работы изложены в 9 научных публикациях, в том числе 1… Читать ещё >

Разработка моделей и алгоритмов автоматизации процессов адаптивного обучения специалистов для предприятий (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМАТИКИ, СУЩЕСТВУЮЩИХ ПОДХОДОВ, НАУЧНЫХ ШКОЛ И НАПРАВЛЕНИЙ
    • 1. 1. Обзор научных школ и направлений
    • 1. 2. Дистанционное обучение
    • 1. 3. Адаптация в сложных системах и системах образования
    • 1. 4. Автоматизация систем аттестации персонала
    • 1. 5. Нечеткая логика. Теории нечетких множеств, мер и возможностей
    • 1. 6. Выводы по главе
  • ГЛАВА 2. ЗАДАЧИ И АЛГОРИТМЫ ПОСТРОЕНИЯ И АНАЛИЗА РАБОТЫ СИСТЕМ ОТКРЫТОГО ОБУЧЕНИЯ
    • 2. 1. Задачи интеллектуального анализа данных
    • 2. 2. Проектный цикл интеллектуального анализа данных
    • 2. 3. Алгоритмы интеллектуального анализа данных
    • 2. 4. Цепи Маркова
    • 2. 5. Выводы по главе
  • ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ АВТОМАТИЗАЦИИ И АДАПТАЦИИ ПРОЦЕССОВ ОБУЧЕНИЯ
    • 3. 1. Особенности обучения специалистов для полиграфических предприятий
    • 3. 2. Разработка математической модели существующего подхода к образованию и определению успеваемости
    • 3. 3. Расчет погрешности оценивания знаний при использовании классического подхода к образованию
    • 3. 4. Разработка адаптивного метода комплексной оценки знаний
    • 3. 5. Разработка адаптивной индивидуальной стратегии обучения специалистов для предприятий
    • 3. 6. Выводы по главе
  • ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ ОБУЧЕНИЯ И АДАПТАЦИИ СИСТЕМ ОТКРЫТОГО ОБРАЗОВАНИЯ
    • 4. 1. Разработка адаптивной автоматизированной системы дистанционного обучения «СоКиЗ»
    • 4. 2. Разработка базы данных «Со11и8»
    • 4. 3. Разработка системы управления «СоКиБ»
    • 4. 4. Разработка системы тестирования «СоКиБ»
    • 4. 5. Выводы по главе
  • ОБЩИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И
  • ВЫВОДЫ

Актуальность работы. В условиях увеличения скорости устаревания профессиональных знаний, повышается актуальность непрерывного образования, которое включает в себя аттестацию персонала. Одним из важнейших условий развития полиграфической отрасли и перехода на новый этап информационного развития является информатизация процессов и применение адаптивных подходов к обучению. Этим объясняется внимание правительства и профильных организаций к разработке и применению информационных и коммуникационных технологий в полиграфической промышленности, классическом и открытом образовании. Автоматизация процессов обучения, аттестации персонала, а также использование адаптивных подходов и алгоритмов позволяют сократить временные затраты на подготовку и аттестацию специалистов для предприятий. Именно этому посвящена диссертационная работа, и актуальность ее обусловлена вышеперечисленными факторами.

Целью данной диссертационной работы является разработка методов и алгоритмов оценки результатов обучения специалистов для предприятий в адаптивных автоматизированных системах открытого обучения на основе методов математической статистики, нечеткой логики с применением алгоритмов интеллектуального анализа данных.

Задачи исследования. В соответствии с поставленной целью в работе решены следующие задачи:

— Провести анализ существующих методов и алгоритмов автоматизации систем дистанционного обучения, использующихся на предприятиях полиграфического профиля;

— разработать адаптивную модель комплексной оценки знаний при аттестации персонала предприятий полиграфического профиля;

— создать методику разработки индивидуальных стратегий обучения специалистоврешить практические задачи по разработке базы данных, проектированию алгоритмов и программного обеспечения автоматизации процессов адаптивного обучения.

Областью исследования является управление технологическими процессами и производствами, включающее в себя методы эффективной организации контроля успеваемости полученных знаний при аттестации персонала полиграфических предприятий, методологию разработки индивидуальных стратегий обучения персонала, разработку специализированного информационного и программного обеспечения для систем открытого образования и дистанционного обучения, включая базы и банки данных, а также методы их оптимизации.

Методы исследования. Для достижения поставленных целей и решения задач использованы методы математической статистики и нечеткой логики, алгоритмы data mining. Разработка программ для реализации алгоритмов проведена на языках программирования Delphi, С#, Transact-SQL.

Методологической основой исследования являются работы в области нечеткой логики, адаптации сложных систем, решения задач обучения «без учителя» и с учителем, методы обобщения и индукции, автоматизации управления аттестацией персонала (работы JI.A. Растригина [71−72], В. Н. Вагина [15], Л. А. Заде [35−36], В. И. Васильева [16- 19], Д. И. Попова [62−64−65−66]).

Достоверность полученных результатов подтверждается использованием методов математической статистики, нечеткой логики, а также практической реализацией и внедрением разработанных моделей и алгоритмов.

Научная новизна полученных в данной работе результатов состоит в следующем:

1. Разработан адаптивный метод комплексной оценки знаний в системах образования с применением дистанционных образовательных технологий.

2. Разработан подход к построению адаптивных индивидуальных стратегий обучения специалистов для предприятий.

Оценка теоретической значимости результатов работы. Полученные математические модели и алгоритмы являются теоретической основой для создания адаптивной автоматизированной системы дистанционного обучения «СоЯиЗ». Рейтинг слушателя и подход к построению индивидуальных стратегий обучения применяется при обучении сотрудников предприятий полиграфической отрасли.

Практическая ценность работы. На основании предложенных теоретических разработок была создана адаптивная автоматизированная система дистанционного обучения «СоКиБ» (свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ № 2 010 616 743 от 08 октября 2010 г. М.: Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам);

Применение данного программного обеспечения позволило автоматизировать работу Института открытого образования. Внедрить инновационные технологии в систему дистанционного обучения, повысить качество оценки знаний слушателей и рассчитывать динамику изменения оценки в будущем.

На защиту выносятся следующие положения:

— методика комплексной оценки знаний на основе рейтинга;

— методы и алгоритмы построения адаптивных индивидуальных стратегий обучения;

— методика организации хранения тестовых заданий.

Внедрение результатов. Метод оценки знаний, подход к построению адаптивных индивидуальных стратегий обучения применяются в издательско-полиграфическом комплексе «Н.Т.ГРАФ» (акт от 27 сентября 2010 г.) и в учебном процессе Московского государственного университета печати им. Ивана Федорова (акт от 21 октября 2010 г.).

Апробация результатов работы. Основные результаты диссертационной работы обсуждены на: 3-ей отраслевой научно-технической конференции МТУ СИ, Москва, 2009; Международном фестивале информационных технологий «МедиаФест-2009», Москва, 2009; международном учебно-научном семинаре «Корпоративные информационные системы», Москва, 2010. Модели и алгоритмы, полученные автором данной работы, использовались в процессе обучения студентов в Институте открытого образования МГУ Печати.

Публикации. Основные работы изложены в 9 научных публикациях, в том числе 1 статья в ведущих рецензируемых научных изданиях, рекомендуемых ВАК. Программное обеспечение официально зарегистрировано в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, 4-ч глав, заключений по каждой главе, основных результатов, библиографического списка и приложений.

Общие выводы по диссертационной работе:

1. Проведенный анализ использования различных форм обучения и переподготовки персонала предприятий позволяет сделать вывод о том, что дистанционная форма обучения и использование систем открытого обучения являются востребованными.

2. Анализ существующих методов оценки успеваемости и полученных знаний, позволил сделать выводы об ограниченности их применения для систем открытого образования.

3. Разработан метод адаптивной комплексной оценки знаний в системах образования с применением дистанционных образовательных технологий, отличительной чертой которого является анализ всех результатов тестирований слушателей по каждой из изучаемых дисциплин.

4. Разработан подход к построению адаптивных индивидуальных стратегий обучения для каждого слушателя, применение которого эффективнее классического подхода к образованию на 10%.

5. Предложено дополнение к стандарту 8СО!1М, позволяющее использовать учебные материалы в системах открытого обучения с применением разработанного подхода к построению адаптивных индивидуальных стратегий обучения.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А.Н. Нечеткие множества в моделях управления искусственного интеллекта / А. Н. Аверкин. М.: Наука, 1986.
  2. Адаптация в вычислительных системах. Под общ. ред. JI. А. Растр и-гина. Рига, Зинатне, 1978. 174 с.
  3. Адаптация в системах обработки информации. Рига, Зинатне, 1977. 94 с.
  4. Адаптивные системы. Под общ. ред. JI. А. Растригина. Рига, Зинатне. Вып. 1. 1972. 154 е.- вып. 2, 1972. 92 е.- вып. 3. 1973. 116 е.- вып. 4. 1974. 136 е.- вып. 5. 1974. 79 с.
  5. Адаптивные автоматические системы. М., Сов. радио, 1972. 184 с.
  6. A.A. Дидактическая система дистанционного обучения / A.A. Андреев, В. И. Солдаткин // Дистанционное образование в России: постановка проблемы и опыт организации. Сб. М.:МГОПУ, 2001.
  7. A.A. Дистанционное обучение: сущность, технология, организация / A.A. Андреев, В. И. Солдаткин. М.:МЭСИ, 1999.
  8. A.A. Дидактические основы дистанционного обучения / A.A. Андреев. М.:РАО, 1999.
  9. Г. Особенности обучения взрослых Электронный ресурс. / Г. Базарова // HR-менеджмент. — 2009. Режим доступа: http://www.hrm.ru/osobennosti-obuchenija-vzroslykh, свободный. — Загл. с экрана.
  10. A.A. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining / A.A. Баргесян, М. С. Куприянов, В. В. Степаненко, И. И. Холод. СПб.: БХВ-Петербург, 2004. — 336 е.: ил.
  11. Бергер А.Б. Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services. OLAP и многомерный анализ данных / Бергер А. Б., Горбач И. В., Меломед Э. Л., Щербинин В. А., Степаненко В. П. / Под общ. Ред. А. Б. Бергера, И. В. Горбач. -СПб.: БХВ-Петербург, 2007. 928 е.: ил.
  12. Берштейн J1.C. и др. Модели и методы принятия решений в интегрированных интеллектуальных системах / JI.C. Берштейн. Ростов на Дону: Изд-во Ростовского ун- та, 1999.
  13. Бочарников В.П. Fuzzy-технология: Математические основы. Практика моделирования в экономике / В. П. Бочарников. Санкт-Петербург: «Наука» РАН, 2001. — 328 с.
  14. Браст Эндрю Дж. Разработка приложений на основе Microsoft SQL Server 2005. Мастер-класс / Эндрю Дж. Браст, С. Форте / Пер. с англ. М.: Издательство «Русская редакция», 2007. — 880 е.: ил.
  15. В.Н. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах / В. Н. Вагин, Е. Ю. Головина, А. А. Загорянская, И. И. Фомина / Под ред. В. Н. Вагина, Д. А. Поспелова. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. — 704 с.
  16. В.И. Оценка качества деятельности образовательного учреждения / В, И. Васильев, В. В. Красильников и др. М.: Издательство ИКАР, 2005. 320с.
  17. В.И. Оценка качества деятельности образовательного учреждения / В. И. Васильев, В. В. Красильников, С. И. Плаксий, Т. Н. Тягунова. Моск. гос. ун-т экономики, статистики и информатики. М.: Изд. центр ЕАОИ, 2007. — 280 с.
  18. В.И. Культура компьютерного тестирования / Т. Н. Тягунова / В 5-ти частях. М.: МГУП, 2002.
  19. В.И. Основы культуры адаптивного тестирования / Т. Н. Тягунова. М.: Издательство ИКАР, 2003. — 584 с.
  20. В.И. Теория и практика формирования программно-дидактических тестов / Т. Н. Тягунова. М.: Изд-во МЭСИ, 2001.
  21. Венц Кристиан. Программирование в ASP.NET AJAX. Пер. с англ. -СПб: Символ-Плюс, 2008. — 512 с.
  22. Д.Г. Автоматизация процессов создания отчетной документации по контролю успеваемости в открытом образовании // Материалы 6-ой научно-методической конференции «Инновационные методы и средства оценки качества образования». Москва. 2008. С. 45 47.
  23. Д.Г. Адаптивный метод комплексной оценки знаний при аттестации персонала предприятий // Известия высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела 3'2010, М.: 2010. С. 68 77.
  24. Д. Г. Певцов К.С., Остроух A.B. Подход к автоматизации процессов разработки тестовых материалов // Вестник МГУП № 6. Москва. 2008. С. 47 49.
  25. Д.Г. Подход к автоматизации процессов разработки электронных изданий // Вестник МГУП № 6. Москва. 2008. С. 44 46.
  26. Д.Г. Подход к оценке знаний в системах открытого обучения // Сборник тезисов международного студенческого фестиваля информационных технологий «МедиаФест 2009». Москва. 2009. С. 61 66 с.
  27. Д.Г. Разработка модулей автоматизации процессов обучения с использованием интернет // Вестник МГУП № 6. Москва. 2008. С. 50−51.
  28. Д.Г. Разработка образовательной адаптивной системы дистанционного обучения: дипломный проект / Дмитрий Григорьевич Демидов: МГУП. -М., 2007.- 139 л.
  29. Д.Г., Арсентьев Д. А. Тьюторство в открытом образовании // Вестник МГУП № 12. Москва. 2009. С. 104 107.
  30. Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке: Методы обработки данных. Пер. с англ., М.: Мир, 1980. — 610 с.
  31. Н.В., Дымова Л. Г., Севастьянов П. В. Нечеткое моделирование и многокритериальная оптимизация производственных систем в условиях неопределенности: технология, экономика, экология: Монография. -М.: «Издательство Машиностроение 1», 2004.
  32. Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике: пер. с фр. М.: Радио и связь, 1990. — 288 с.
  33. JI.A. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня (Сборник статей. Перевод с англ.). М., «Знание», 1974. С. 3 — 49.
  34. JI.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений: Пер. с англ./Под ред. H.H. Моисеева, С. А. Орловского. М.: Мир, 1976. 165 с.
  35. JI.A. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе. Классификация и кластер / Под ред. Дж. Вэн Райзина. М.: Мир, 1980. С.208 247.
  36. C.B., Норенков И. П., Плосковитов А. Б. Структура информационно-образовательной среды дистанционного обучения в МГТУ им. Н.Э.Баумана// Труды VIII Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'200Г
  37. А. Введение в теорию нечетких множеств: Пер. с франц. М.: Радио и связь, 1982. — 432 с.
  38. C.B. Производство + Психология Электронный ресурс. / Крутов C.B. // Информационный ресурсный центр по практической психологии «Пси-Фактор». 2008. — Режим доступа: http://psyfactor.org/lib/krutovO.htm, свободный. — Загл. с экрана.
  39. Крянев А. В, Лукин Г. В. Математические методы обработки неопределенных данных. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003 .-216с.
  40. В.М. Генетические алгоритмы. Таганрог: изд-во ТРТУ, 1998. -242 с.
  41. В.М., Зинченко JI.A. Проблемы эволюции интерактивных средств открытого образования // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы, № 4/2000. Таганрог., 2000. С. 135 142.
  42. В.М., Неупокоева Н. В. Перспективные технологии решения оптимизационных задач // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы, № 2(14)/2003. Таганрог., 2003. С. 80 84.
  43. С.Л. Региональная информационно-образовательная среда основа федеральной среды системы открытого образования //Телематика -2001. Тр.Междунар.научн.-методич.конф. — Спб., 2001.
  44. С.Л. Ход создания системы открытого образования РФ в 2001 году // Телекоммуникации и новые информационные технологии в образовании. Т. Ю. Сб.нвучн.тр. М.:МИФИ, 2002.
  45. С.Л., Поляков A.A. Универсальная инструментальная информационно-образовательная среда системы открытого образования Российской Федерации. М.:ИЦПКПС, 2001.
  46. Мак-Каллок У.С., Питтс В. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности // В сб.: «Автоматы» под ред. К. Э. Шеннона и Дж. Маккарти. -М.: Изд-во иностр. лит., 1956. с.363−384.
  47. Макки Алекс. Введение в .NET 4.0 и Visual Studio 2010 для профессионалов.: Пер. с англ. М.: ООО «И.Д. Вильяме», 2010. — 416 с.
  48. Мартин Грабер. SQL. М.: Лори, 2009. — 672 с.
  49. А.Н., Бернштейн Л. С. Конечные четкие и расплывчатые множества. 4.2. Таганрог: ТРТИ, 1981. 90с.
  50. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер. с англ./Под ред. P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. — 408 с.
  51. О персональных данных: федеральный закон Российской Федерации // Российская газета. Федеральный выпуск. М., 2006. — № 4131. — С. 7.
  52. Основы андрагогики / под ред. И. А. Колесниковой. М.: «Академия», 2003. 240 с.
  53. Основы открытого образования / A.A. Андреев, С. Л. Каплан и др.- Отв. Ред. В. И. Солдаткин. Т. 1. Российский государственный институт открытого образования. М.: НИИЦ РАО, 2002. 676 с.
  54. А.Н., Соколов Б. В. Принятие решений в условиях нечеткой информации: Учеб. пособие / ГУАП СПб., 2006. — 72 с.
  55. Р., Морони Д., Гриб Д. Основы ASP.NET AJAX.: Пер. с англ. М.: ООО «И.Д. Вильяме», 2008. — 288 с.
  56. Пауэлл Томас. Ajax: настольная книга программиста / Томас Пауэлл — пер. с англ. и ред. Ф. М. Елистратова. М.: Эксмо, 2009. — 720 с.
  57. Ш. Добавляем AJAX. Спб.: БХВ-Петербург, Русская Редакция, 2008.-448 с.
  58. А.К., Блюмин C.JI. Адаптация и оптимизация в системах автоматизации и управления: Монография. Липецк: ЛЭГИ, 2003. — 128 с.
  59. A.A., Вержбицкий В. В. Анализ потребности населения России в новых образовательных и информационных услугах // Материалы круглого стола «Развитие телеобучения в России», М.:2001.
  60. A.A., Лобачев С. Л., Солдаткин В. И. Информационно образовательная среда открытого образования и организация подготовки кадров для работы в ней//Открытое и дистанционное образование. 2001. № 2(4).
  61. Д.И. Автоматизация управления процессами аттестации персонала предприятий промышленности: Монография. -М.: МГУП, 2007. 178 с.
  62. Д.И. Комплексная автоматизация и управление процессами аттестации персонала промышленных предприятий: диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. Москва, 2007. — 290 с.
  63. Д.И. Модель адаптивного тестирования для автоматизированной системы аттестации персонала // Известия высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела № 4'2006. М., 2006. С. 104 -109.
  64. Д.И. Способ оценки знаний в дистанционном образовании на основе нечетких отношений // Дистанционное образование. М. 2000. № 6. С. 26 -29.
  65. Д.И. Способы повышения точности оценки знаний при аттестации персонала в автоматизированных системах // Известия высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела № 4'2006. М., 2006. С.110- 117.
  66. Д.И. Экспериментальный анализ алгоритмов построения пространств знаний // Вестник МГУП № 6. Москва. 2008. С. 18 25.
  67. Д.И., Демидов Д.Г, Певцов К. С. Адаптивные модели, как средство повышения качества обучения // Материалы 6-ой научно-методической конференции «Инновационные методы и средства оценки качества образования». Москва. 2008. С. 136 138.
  68. Прикладные нечеткие системы: Пер. с япон. / К. Асаи, Д. Ватада, С. Иваи и др.- Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. М.: Мир, 1993. — 368 с.
  69. Принятие решений в условиях нечеткой информации: учеб. пособие / А. Н. Павлов, Б. В. Соколов- ГУАП СПб., 2006 — 72 с.
  70. JI.A. Адаптация сложных систем. Рига: Зинатне, 1981. — 375 с.
  71. JI.A. Современные принципы управления сложными объектами. М: Сов. радио, 1980. — 232 с.
  72. Российский портал открытого образования: обучение, опыт, организация / Отв.ред.В. И. Солдаткин. М.:МГИУ, 2003. 508 с.
  73. Г. К. Сравнительный анализ системы непрерывной подготовки студентов и модульной системы по Болонскому сценарию // Вестник МГУП № 6. Москва. 2008. С. 95 102.
  74. В.И. НТП Минобразования России «Создание системы открытого образования»: задачи и некоторые итоги //Информационные технологии в открытом образовании. Матер.междунар.конф. -М.:МЭСИ, 2001.
  75. В.И. Открытое образование: проблемы формирования единой информационной среды //Телекоммуникации и информатизация образования. 2001. — № 6(7).
  76. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов/В. Е. Гмурман. 9-е изд., стер. — М.: Высш. шк., 2003. — 479 с: ил.
  77. Р. И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. -М.: Наука, 1981.-258 с.
  78. Т.Н. Образовательная диагностика. Шкалирование и многомерный анализ. Моск. гос. ун-т печати. М.:МГУП, 2007. — 206 с.
  79. Р. Станек. Microsoft SQL Server 2008. Справочник администратора.- Спб.: БХВ-Петербург, Русская Редакция, 2009. 720 с.
  80. Федеральный закон № 3266−1 «Об образовании». Статья 32.
  81. И.Б., Еркович С. П., Коршунов С. В. Высшее профессиональное образование: Мировые тенденции (социальный и философские аспекты).1. М., 1998.
  82. И.Б., Коршунов С. В. Итоги эксперимента в области дистанционного образования // Информационные технологии. 2003. — № 1. — С. 41 -47.
  83. Фленов М.Е. Transact-SQL. Спб.: БХВ-Петербург, 2006. — 576 е.: ил.
  84. М.Е. Библия С# СПб.: БХВ-Петербург, 2009. — 560 с.
  85. К. Психологические принципы обучения взрослых. М.: Генезис, 2010.-342 с.
  86. К. «Профессиональное руководство по Transact-SQL» Спб.: Питер, 2005. — 558 е.: ил.
  87. К. «Профессиональное руководство по SQL Server. Хранимые процедуры, XML, HTML» Спб.: Питер, 2004. — 624 е.: ил.
  88. Чубукова И.А. Data Mining. Интернет-университет информационных технологий — ИНТУИТ.ру, БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. — 384 с.
  89. Д. Б. Математические методы управления в условиях неполной информации. М., Сов. радио, 1974. 400 с.
  90. Adam Machanic. Expert SQL Server 2008 Development. Apress. 2010. 430 pp.
  91. Brusilovsky, P., Adaptive and Intelligent Technologies for Web-based Education. In C. Rollinger and C. Peylo (eds.), Special Issue on Intelligent Systems and Teleteaching, Konstliche Intelligenz, 4, 19−25.
  92. Dubois D., Prade H. Fuzzy Real Algebra: Some Results// Fuzzy Sets a. Systems. 1979/ - Vol. 2, N 4. — P.327−348.
  93. Marco Cantu. Delphi 2010 Handbook, First Edition, Revision 01., Wintech Italia Sri, Italy, 2010.
  94. Microsoft SQL Server 2008: Data Mining интеллектуальный анализ данных: Пер. с англ. / Дж. Макленнен, Чж. Танг, Б. Криват. — СПб.: БХВ-Петербург, 2009. — 720 е.: ил. — (В подлиннике).
  95. Michael Coles. T-SQL Programmer’s Guide. Apress. 2008. 688 pp.
  96. Prade H. A fuzzy set-based approach to analogical, default and other kind of plausible reasoning//6-eme Congress International de Cybernetique et Sys-tems.Paris. 1984.-pp. 187−192.
  97. SCORM 2004 4th Edition Content Aggregation Model (CAM) Version 1.1. Advanced Distributed Learning, 2009.
  98. SCORM 2004 4th Edition Run-Time Environment (RTE) Version 1.1. Advanced Distributed Learning, 2009.
  99. SCORM 2004 4th Edition Sequencing and Navigation (SN) Version 1.1. Advanced Distributed Learning, 2009.
  100. Wang, Zhenyuan, and Klir, George J., Fuzzy Measure Theory, Plenum Press, New York, 1991.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!