Информационная технология управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Шелестов, Сергей Юрьевич

• Шелестов, Сергей Юрьевич
• кандидат технических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат технических наук Шелестов, Сергей Юрьевич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПОДХОД ДИССИММЕТРИИ В АВТОМАТИЗИРОВАННОМ УПРАВЛЕНИИ ПРОИЗВОДСТВОМ НАУКОЕМКОЙ ПРОДУКЦИИ.

1.1. Анализ существующих алгоритмических механизмов поддержки принятия решений в управлении производством наукоемкой продукции.

1.2. Формализованное представление взаимодействующих структур интеллектуального капитала предприятия.

1.3. Функциональная системная модель для реализации управления по отклонению.

1.4. Функциональная системная модель для реализации адаптивного управления

1.5. Концептуальная модель управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии взаимодействующих структур в формализованном пространстве.

Выводы по первой главе.

ГЛАВА 2. ИНФОРМАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

ПРОЦЕССА ДИССИММЕТРИИ В СТРУКТУРЕ

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО КАПИТАЛА ПРЕДПРИЯТИЯ.

2.1. Информационное моделирование управляющей деятельности специалистов наукоемкого производства.

2.2. Построение критериального пространства для оценки состояния взаимодействующих структур интеллектуального капитала предприятия.

2.3. Определение оценочных критериев для управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии

2.4. Информационное обеспечение процедур принятия решений в управлении производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии

Выводы по второй главе.

ГЛАВА 3. СТРУКТУРНЫЙ АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ В ФОРМЕ АСПР.

3.1. Мнемосхема информационных процессов в управлении производством наукоемкой продукции на примере ОАО «ОКБ Сухого»

3.2. Структурный анализ АСПР в управлении производственным процессом

3.3. Унификация модулей АСПР для эффективной реализации информационного обеспечения процедур принятия решений.

3.4. Постановка задачи на создание информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе дис-симметрии

Выводы по третьей главе.

ГЛАВА 4. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ ДИССИММЕТРИИ.

4.1. Математический аппарат для моделирования диссимметрии в сложном объекте управления на основе дискретно-непрерывных преобразований и цепных дробей.

4.2. Моделирование уровней подвижного равновесия взаимодействующих структур в управлении производством наукоемкой продукции.

4.3. Практическая реализация алгоритмических механизмов для вовлечения объектов интеллектуальной собственности в хозяйственный и коммерческий оборот и самореализации специалистов.

Выводы по четвертой главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Информационная технология управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии»

В настоящее время сложилась устойчивая тенденция опережающего роста обрабатывающих отраслей, производящих наукоемкую продукцию. По экспертным оценкам в индустриально развитых странах прирост национального дохода достигается на 65-80% за счет научно-технической сферы [18,89]. В Российской Федерации эта доля не превышает 30-40%, что свидетельствует о большом потенциале наукоемких секторов страны, но низкой эффективности использования научно-технического потенциала. Целью государственной политики в области развития науки и техники является создание механизмов перехода страны на инновационный путь развития на основе избранных приоритетов. В решении этой проблемы наукоемкое производство является одним из основных факторов развития [1,62,65].

Наукоемкое производство характеризуется высокими абсолютными и относительными затратами на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы. Наукоемкая продукция - продукция, в себестоимости которой доля расходов на НИОКР существенно превышает значение среднеотраслевого показателя. В целях выполнения диссертационной работы можно определить наукоемкость продукции как характеристику объекта, отражающую степень его связи с научными исследованиями и разработками. В силу объективных причин наукоемкое производство всегда осуществляется в условиях ограниченных ресурсов, что связано с научной новизной проводимых исследований, выполнением опытно - конструкторских работ, внедрением полученных новых результатов в производство. С учетом этого требуется анализ механизмов повышения эффективности применения и развития, комплексная обработка информации для поиска потенциальных возможностей интеллектуального потенциала предприятия [64,65,101,102].

Основными отличительными и характерными признаками развития производства наукоемкой продукции являются: способность предприятий в получении, освоении, оперативном использовании научно-технических достижений, обеспечивающих технологическое лидерство и повышенную конкурентоспособность; умелое использование преимуществ программно-целевой методологии планирования и финансирования крупных научно-технических проектов, сочетающей целевую направленность исследований, разработок и производства на конкретный результат с перспективными направлениями работ общесистемного и фундаментального назначения; высокая динамичность производства наукоемкой продукции, которая проявляется в постоянном обновлении его элементов (объектов исследований, разработок, технологий, схемных и конструктивных решений, информационных потоков и др.), в изменении количественных и качественных показателей, в совершенствовании научно-производственной структуры и системы управления; длительный полный жизненный цикл (от замысла до утилизации) многих видов наукоемкой продукции, достигающий 10—15 и более лет; наличие высококвалифицированного научного, инженерно - технического и производственного персонала, абсолютно преобладающего в общей численности работников предприятия; наличие научных школ и опытно-конструкторских коллективов, способных создавать конкурентную на мировом рынке продукцию, удерживать лидерство в развитии научных направлений и технологий.

Указанные особенности вызывают необходимость в постоянном совершенствовании подходов в управлении производством наукоемкой продукции. Эффективное управление связано с применением общесистемного механизма, который обеспечивает поддержку и развитие выделенных взаимосвязанных направлений. В качестве такого механизма рассматривается процесс диссимметрии в развитии интеллектуального капитала предприятия, который проявляется во взаимодействии направленных асимметричных структур и реализуется с применением информационной технологии управления. В структуре интеллектуального капитала выделяется статическая часть, которая составляет базу данных объектов интеллектуальной собственности, и динамическая часть, которую представляют непосредственно специалисты предприятия. Статическая часть вносит устойчивость в развитие производства наукоемкой продукции, динамическая часть рассматривается как источник детерминированного хаоса и созидающей силы [72].

Состояние сложного объекта управления (ОУ), которым является производство наукоемкой продукции, характеризуется несколькими тысячами разнородных параметров, принятие решений осуществляется с учетом множества факторов в условиях неполноты информации, влияющих на ход производства. Диссимметрия как причина развивающихся процессов различной физической природы моделируется для получения интегративного эффекта с применением информационной технологии управления [2,16].

Существующие информационные технологии управления производственным процессом независимо от класса используемых информационных систем позволяют автоматизировать учет объектов интеллектуальной собственности предприятия, как элемента интеллектуального капитала, применение их для решения научно - производственных задач, а также функции управления проектом. В управлении производством наукоемкой продукции применяются также системы планирования и управления НИОКР, системы управления интеллектуальным и производственным потенциалом предприятия путем учета и анализа данных по различным видам ресурсов: кадровых, материально-технических, научно-теоретических, информационных, финансовых и др. Однако существующие модели и методы автоматизированного управления производством наукоемкой продукции не позволяют с учетом современных требований на должном уровне учитывать взаимное влияние выделенных структур интеллектуального капитала предприятия, использовать качественные и количественные показатели, характеризующие их динамическое равновесие, в принятии решений [29]. Кроме этого, для повышения эффективности принятия решений на основе диссимметрии важным является моделирование причинных связей по уровням декомпозиции ОУ.

Таким образом, необходимо систематизировать механизмы выявления и реализации потенциальных возможностей интеллектуального и производственного потенциала предприятия с применением подхода диссимметрии за счет более детального анализа поведения сложного ОУ, выявления скрытых закономерностей на множестве параметров и признаков их свойств. Это позволит повысить уровень формализации процедур принятия решений на базе моделей и методов анализа и оценки состояния взаимодействующих направленных асимметричных структур, создания новых уровней их развития, а также создать алгоритмические механизмы для повышения эффективности применения интеллектуального капитала предприятия и развития.

В связи с изложенным актуальным является разработка общесистемного механизма управления процессом диссимметрии взаимодействующих структур интеллектуального капитала в производстве наукоемкой продукции на основе информационной технологии в форме автоматизированной системы с принятием решений.

Решается научная задача построения алгоритмического механизма диссимметрии в управлении производством наукоемкой продукции путем развития интеллектуального капитала предприятия.

Целью работы является решение научной задачи по созданию информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии, обеспечивающей поддержку принятия решений путем-моделирования уровней подвижного равновесия взаимодействующих структур интеллектуального капитала предприятия.

Поставленной целью определяются следующие задачи исследования:

- построить единое критериальное пространство для анализа и оценки состояния взаимодействующих статической и динамической структур интеллектуального капитала в управлении производством наукоемкой продукции;

- создать алгоритмический механизм управления процессом диссимметрии взаимодействующих структур в производстве наукоемкой продукции для достижения их подвижного равновесия;

- выполнить постановку задачи на создание информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии, которая позволяет реализовать поддержку принятия решений в едином критериальном пространстве взаимодействующих структур;

- разработать математическую модель для определения уровней взаимного влияния взаимодействующих направленных асимметричных структур и уровней их рационального соотношения для устойчивого развития производства наукоемкой продукции;

- произвести оценку эффективности информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе системных моделей диссимметрии.

Объект и предмет исследования. Объект исследования — механизмы проявления диссимметрии для выявления закономерностей в управлении производством наукоемкой продукции путем развития интеллектуального капитала предприятия. Предмет исследования - способы формализации процедур принятия решений на основе диссимметрии взаимодействующих структур интеллектуального капитала.

Методы исследования. Используются методы теории принятия реше- • ний, системного анализа, информационного и структурного моделирования, теории вероятностей и дифференциальных уравнений, теории чисел, дискретно-непрерывных преобразований.

На защиту выносятся:

1. Матричная модель аналитической оценки многокритериальных альтернатив по выбору стратегии управления производством наукоемкой продукции путем развития интеллектуального капитала предприятия, элементы которой отражают структуру дерева оценочных критериев и правило построения результирующей функции полезности альтернатив;

2. Алгоритмическая модель для определения интегрального показателя по выполнению работ подразделениями предприятия на основе обобщения составных критериев статической и динамической структур и моделирования функциональных системных связей;

3. Концептуальная модель построения информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе системных моделей диссимметрии, которая функционально представляет операционную среду АСПР и позволяет реализовать алгоритмы поддержки принятия решений в интегрированном информационно-функциональном пространстве;

4. Математическая модель для определения уровней подвижного равновесия статической и динамической структур в производстве наукоемкой продукции на основе аппарата цепных дробей и дискретно-непрерывных преобразований.

Достоверность и обоснованность полученных в работе результатов и выводов основывается на том, что предложенные модели и алгоритмы базируются на фундаментальных положениях структурного анализа, математического программирования, теории принятия решений и их корректном применении. Достоверность результатов также подтверждается их практическим ) применением на предприятии наукоемкой сферы производства.

Научная новизна. Полученные в работе модели и методы определяют методологический базис информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии в структуре интеллект туального капитала предприятия.

Впервые предложен подход диссимметрии в управлении производством путем выделения статической и динамической структур, который позволяет выявить и формализовать механизмы их взаимного влияния на устойчивость наукоемкого производства и динамику развития. Методологический базис информационной технологии управления в форме АСПР обеспечивает поддержку принятия решений на основе анализа и оценки состояния взаимодействующих структур и определения уровней подвижного равновесия.

Матричная модель аналитической оценки многокритериальных альтернатив по выбору стратегии управления аккумулирует экспертные знания и представляет способ их формализации для построения альтернатив.

Предложен алгоритм для определения интегрального показателя производственной деятельности подразделений на основе методов математического программирования, который позволяет проводить причинный анализ по уровням декомпозиции ОУ и в соответствии с деревом критериев, повысить эффективность применения интеллектуального капитала предприятия в производстве наукоемкой продукции.

Концептуальная модель построения информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии определяет структуру операционной среды АСПР для реализации алгоритмов поддержки принятия решений по заданным критериям и правила унификации модулей функциональности в соответствии с требованиями открытых информационных систем.

Математическая модель для определения уровней подвижного равновесия статической и динамической частей интеллектуального капитала в производстве наукоемкой продукции на основе аппарата цепных дробей и дискретно-непрерывных преобразований позволяет выявить закономерности в поведении взаимосвязанных структур, сформировать адекватные управленческие решения в штатных и нештатных ситуациях.

Практическая ценность работы. Полученные научные выводы и результаты определяют алгоритмический базис построения информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии, который направлен на повышение эффективности применения интеллектуального капитала предприятия и его развитие.

Применение общесистемного механизма управления процессом диссимметрии в структуре интеллектуального капитала позволяет в значительной степени повысить устойчивость производства наукоемкой продукции без дополнительных вложений.

Информационная технология управления в форме АСПР функционирует на основе интегрированного информационно-функционального пространства подразделений предприятия и включает объяснительные компоненты по формированию управленческих решений в соответствии с деревом критериев. Интерактивное взаимодействие специалистов с базой знаний АСПР дает возможность автоматизировать контур обучения путем адаптации настроечных параметров, повышать точность принимаемых решений по мере обучения системы.

Принцип построения информационной технологии управления на основе унификации модулей в соответствии с критериями открытых систем снижает непроизводительные затраты на достижение преемственности накопленного на предприятии программно-информационного задела, повысить эффективность адаптации и применения АСПР в конкретных производственных условиях.

Функциональная структура АСПР позволяет реализовать алгоритмические механизмы самореализации специалистов и вовлечения объектов интеллектуальной собственности в хозяйственный и коммерческий оборот для повышения эффективности применения и развития интеллектуального капитала предприятия.

Практическая значимость полученных результатов подтверждается актами внедрения разработанных методов и алгоритмов на предприятии в сфере высокотехнологичных производств, а также в учебный процесс Московской академии рынка труда и информационных технологий при чтении лекций и проведении практических занятий по исследованию систем управления и информационным технологиям.

Апробация работы. Научные результаты докладывались в 2004-2007 гг. на научно-практических семинарах и конференциях Московской академии рынка труда и информационных технологий, Института системного анализа Российской академии наук, ОАО "НИИ суперЭВМ", МГТУ им. Н.Э. Баумана. Практическое применение результатов исследования подтверждается актами внедрения, в том числе по госконтракту № 8/3 - 333-07 с Департаментом науки и промышленной политики Правительства г. Москвы.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Шелестов, Сергей Юрьевич

Основные выводы

В диссертационной работе решена научная задача по созданию информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии, обеспечивающей поддержку принятия решений путем моделирования уровней подвижного равновесия взаимодействующих структур интеллектуального капитала предприятия.

1. Предложен подход в автоматизированном управлении производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии взаимодействующих структур интеллектуального капитала предприятия, суммарный вектор которых ориентируется на достижение заданных значений параметров.

2. Построена матрица оценок многокритериальных альтернатив в принятии управленческих решений, которая определяет структуру единого критериального пространства взаимодействующих частей интеллектуального капитала и правила построения их функции полезности в производстве наукоемкой продукции.

3. Разработан алгоритм для определения интегрального показателя производственной деятельности подразделений предприятия на базе единого критериального пространства.

4. Разработана концептуальная модель создания информационной технологии управления производством наукоемкой продукции в форме АСПР, определяющая структуру унифицированных модулей функциональности и последовательные этапы построения интегрированного информационно-функционального пространства системы.

5. Создана математическая модель для определения уровней подвижного равновесия статической и динамической структур интеллектуального капитала предприятия, которая отражает их взаимное влияние на ход производства наукоемкой продукции и позволяет определить степень отклонения от эталонной модели поведения.

6. Разработанные системные модели информационной технологии управления позволяют повысить интеллектуальный потенциал предприятия путем реализации алгоритмов самореализации специалистов и вовлечения объектов интеллектуальной собственности в хозяйственный оборот.

7. Проведена оценка эффективности информационной технологии управления производством наукоемкой продукции в форме АСПР на основе диссимметрии взаимодействующих структур интеллектуального капитала предприятия. Время обработки информации по реализованным функциям АСПР уменьшается более чем в 3 раза; точность оценки интегральных показателей по подразделениям предприятия и взаимного влияния статической и динамической структур на ход производства повышается более чем в 2 раза за счет детального анализа причинных связей по уровням декомпозиции ОУ и адаптации параметров настройки системы; количество объектов интеллектуальной собственности, включаемых в хозяйственный и коммерческий оборот, увеличивается в 3-4 раза за отчетный период.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Шелестов, Сергей Юрьевич, 2008 год

1. Алферов A.B., Комков Н.И., Фролов И.Э., Чусов A.B. Формирование рынка космической продукции как сегмента высокотехнологичных рынков// Проблемы прогнозирования. — 1999. — № 2.

2. Андрианов И.В., Баранцев Р.Г., Маневич Л.И. Асимптотическая математика и синергетика: путь к целостной простоте. -М.: Едиториал УРСС, 2004.-304 с.

3. Анфилатов B.C., Емельянов A.A., Кукушкин A.A. Системный анализ в управлении. М.: Финансы и статистика, 2005.

4. Артемьев В.И. Проблемы принятия стандартов в проектировании больших систем//www.osp.ru/cio/2001/06/039. М.: Открытые системы, 2001.

5. Баронов В.В., Калянов Т.Н., Попов Ю.Н, Рыбников А.И., Титовский И. Н. Автоматизация управления предприятием-М.: ИНФРА-М,2000 —239с.

6. Башмаков А.И. Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии: Учеб. пособие.-М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э.Баумана, 2005.-304 с.

7. Бережнов Г.В. Стратегия развития предприятия в многопрофильной конкурентной среде. -М.: ИД «МЕЛАП», 2002.

8. Бондарев П.А., Колганов С.К. Основы искусственного интеллекта. -М.: Радио и связь, 1998. 128 с.

9. Букович У., Уильяме Р. Управление знаниями: руководство к действию: Пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 2002. - 504 с.

10. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. -М.: Наука, 1988.-384 с.

11. Вагин В.Н. Знание в интеллектуальных системах // Новости искусственного интеллекта. -2002.-№6.-С.8-18.

12. Васильев С.Н. и др. Интеллектуальное управление динамическими системами. М.: Физматлит, 2000. - 352 с.

13. Вильям Дж. Стивене. Управление производством: Пер. с англ. М.: ООО "Лаборатория базовых знаний", ЗАО "Издательство БИНОМ", 1998.

14. Виноградов И.М. Основы теории чисел. -М.: Наука, 1981.-176 с.

15. Вентцель Е.С., Овчаров JI.A. Теория случайных процессов и инженерные приложения. М.: Наука, 1991.- 384 с.

16. Вернадский В.И. О науке. Том 1. Научное знание. Научное творчество. Научная мысль. Дубна: Изд. центр "Феникс", 1997. - 576 с.

17. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. —СПб: Питер, 2000.—384с.

18. Гохберг Л.М. Статистика науки. М.: ТЭИС, 2003.

19. Джексон, Питер. Введение в экспертные системы: Учеб. Пособие /Пер. с англ. М.: Издат.дом Вильяме, 2001. - 624 с.

20. Дж. фон Нейман, О. Моргенштерн. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970.

21. Егупов Н.Д., Пупков К.А. Матричные методы расчета и проектирования сложных систем автоматического управления для инженеров.-М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2007. -664 с.

22. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня: Сб. статей/ Пер. с англ. -М.: Знание, 1994.-С.5-49.

23. Игнатьев A.B., Максимцов М.М. Исследование систем управления: Учебное пособие. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.

24. Интеллектуальные системы автоматического управления / Под ред. И.М. Макарова, В.М. Лохина. -М.: Физматлит, 2001.

25. Искусственный интеллект: Кн.2.Модели и методы: Справочник /Под ред. Д.А.Поспелова.-М.: Радио и связь, 1990.

26. Искусственный интеллект: Кн.1.Системы общения и экспертные системы: Справочник / Под ред. Э.В.Попова.-М.: Радио и связь, 1990.

27. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. М.: Радио и связь, 1990. - 343 с.

28. Козырев А.Н., Макаров В.Л. Оценка стоимости нематериальных активов и интеллектуальной собственности. М.: РИЦ ГШ ВС РФ, 2003.

29. Коупленд Том, Коллер Тим, Муррин Джек. Стоимость компаний: Оценка и управление. (Серия "Мастерство"). 2-е изд. стер.: Пер. с англ. М.: ЗАО «Олимп бизнес», 2002.

30. Корнеев В.В., Гореев А.Ф., Васютин C.B. и др. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. -М.: Нолидж, 2000. 352 с.

31. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. -М.: Наука, 1977. 832 с.

32. Кузнецов A.B. Руководство к решению задач по математическому программированию: Учеб. пособие для вузов/ Кузнецов A.B., Холод Н.И., Костевич Л.С., под ред. А.В.Кузнецова.-2-е изд., перераб. и доп -Минск: Вы-шэйш. шк., 2001.-448 с.

33. Ларичев О.И. Новое направление в теории принятия решений: вербальный анализ решений // Новости искусственного интеллекта. 2001. -№1. -С. 26-31.

34. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. -М.: Логос, 2003. -392 с.

35. Липаев В.В. Системное проектирование сложных программных средств для информационных систем. М.: Синтег, 1999.

36. Мамиконов А.Г. Принятие решений и информация. -М.: Наука, 1983.-183с.

37. Мамиконов А.Г., Кульба В.В., Косяченко С.А. Типизация разработки модульных систем обработки данных. -М.: Наука, 1989. 163 с.

38. Марко Д., Мак Гоен К. Методология структурного анализа и проектирования. М.: Метатехнология, -1992. -239 с.

39. Мельников О.Н. Управление интеллектуально креативными ресурсами наукоёмких производств. -М.: «Машиностроение», 2004.

40. Новосельцев В.И., Тарасов Б.В., Голиков В.К. и др. Теоретические основы системного анализа. —М.: Майор, 2006. — 592 с.

41. Овчинников В.А. Алгоритмизация комбинаторно оптимизационных задач при проектировании ЭВМ и систем: Учеб. для ВУЗов. -М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. -288 с.

42. Орлов А.И. Теория принятия решений: Учебник. Издательство: Экзамен, 2006.

43. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. -М.: Наука, 1997.-112 с.

44. Осипов Г.С. Искусственный интеллект: состояние исследований и несколько слов о будущем // Новости искусственного интеллекта.- 2001. -№1. -С. 3-13.

45. Основы теории систем управления высокоточных ракетных комплексов Сухопутных войск / Б.Г.Гурский, М.А.Лощанов, Э.П.Спирин; Под ред В.Л.Сулунина. -М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2001. 328 с.

46. Парфенов И.И. Формирование управляющих воздействий в автоматизированных системах принятия решений // Автоматизация и современные технологии.- 1994.- № 1.-С. 30-33.

47. Парфенов И.И. Построение математической модели формирования управляющих воздействий в автоматизированных системах принятия решений // Автоматизация и современные технологии.- 1994.- № З.-С. 36-39.

48. Парфенов И.И. Проблема принятия решений в автоматизированном проектировании сверхбыстрой обработки информации // Доклады Академии наук. 1995. -Т. 342, № 6. - С. 750-752.

49. Парфенова М.Я. Вопросы создания интегрированной информационной системы дистанционных бизнес-процессов //Информационные технологии.- 2002.-№9.-С.29-32.

50. Парфенова М.Я., Парфенов И.И., Иванов В.И. и др. Информационное обеспечение процедур принятия решений при скрытых закономерностях. -М.: Наука, 2005. 191 с.

51. Парфенова М.Я., Голубов A.A. Системное моделирование операционной среды автоматизированной системы с принятием решений в режиме реального времени // Машиностроитель.- 2005.- №5. С. 15-20.

52. Парфенов И.И., Парфенова М.Я. Трансформация информации в системном анализе эргатических структур управления. Часть 1 // Мехатрони-ка, автоматизация, управление. 2006. -№1. - С. 37-45.

53. Парфенов И.И. Цепные дроби ожерелье мехатроники. -М.: Ком-Книга, 2007. -120 с.

54. Патент 1314305 (Россия). Устройство для управления производственным процессом ремонта машин /Уфимск. авиац. ин.-т им.С.Орджоникидзе; авт. изобрет. И.Ю.Юсупов, И.И.Парфенов, М.Я.Парфенова и др.

55. Патент 1367741 (Россия). Устройство для моделирования производства и потребления / Уфимск. авиац. ин.-т им.С.Орджоникидзе; авт. изобрет. И.Ю.Юсупов, И.И.Парфенов, М.Я.Парфенова.

56. Попов Э.В. Корпоративные системы управления знаниями // Новости искусственного интеллекта. 2001.- № 1.- С. 14-25.

57. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. —М.: Наука, 1986.

58. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект-основа новой информационной технологии. М.: Наука, 1988. - 278 с.

59. Пупков К.А. Методы классической и современной теории автоматического управления; В 5 томах. Математематические модели, динамические характеристики.-М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2004.-Том 1- 640 с.

60. Прангишвили И.В., Бурков В.Н. Горгидзе И.А. и др. Системные закономерности и системная оптимизация. -М.: СИНТЕГ, 2004. 208 с.

61. Прангишвили И.В. Системный подход и общесистемные закономерности. М.: СИНТЕГ, 2000. - 528 с.

62. Путь к устойчивому развитию// Независимое военное обозрение. — 2000. —№8.

63. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий: Пер. с англ. -М.: Радио и связь, 1993. 320 с.

64. Садовская Т.Г., Дадонов В.А., Дроговоз П.А. Производственно -экономический потенциал наукоемкого предприятия. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2006. -280 с.

65. Супрун В.А. Интеллектуальный капитал. Главный фактор конкурентоспособности экономики в XXI веке. М.: Изд-во УРСС, 2006.

66. Сухомлин В.А. Введение в анализ информационных технологий. -М.: Горячая линия Телеком, 2003. - 427 с.

67. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. -М.: СИНТЕГ, 1998. 376 с.

68. Хейс Д. Причинный анализ в статистических исследованиях. — М.:Финансы и статистика, 1981.-256 с.

69. Хинчин А .Я. Цепные дроби. М.: Наука, 1978. - 112 с.

70. Чернавский Д.С. Синергетика и информация (динамическая теория информации). -М.: Едиториал УРСС, 2004. -288 с.

71. Чернейко Д. Прогноз воспроизводства человеческого капитала -необходимый элемент экономической стратегии // Журнал «Человек и труд», 2001, №3.

72. Шатраков А.Ю. Устойчивость и экономическая безопасность предприятий АООП. -М.: ГОУ "МАРТИТ", 2000.

73. Шелестов С.Ю., Парфенов И.И., Парфенова М.Я. Постановка задачи на создание профиля операционной среды автоматизированной системы с принятием решений // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. 2005. -№ 5(17). - С. 91-94.

74. Шелестов С.Ю. Динамика линейных и нелинейных систем // Шелестов С.Ю., Гущин Ю.Г., Парфенов И.И. Вопросы создания функциональной модели автоматизированной системы с принятием решений. -М.: Ком-Книга, 2006. Т. 25(1). - С. 234-240.

75. Шелестов С.Ю. Динамика линейных и нелинейных систем // Шелестов С.Ю., Гущин Ю.Г., Парфенов И.И. Построение операционной среды автоматизированной системы с принятием решений. -M.: КомКнига, 2006. -Т. 25(2).-С. 208-215.

76. Шелестов С.Ю. Динамика линейных и нелинейных систем // Шелестов С.Ю., Гущин Ю.Г., Парфенов И.И. Унификация модулей функциональности автоматизированной системы с принятием решений. -М.: КомКнига, 2006. Т. 25(2). - С. 216-215.

77. Шелестов С.Ю. Системный анализ процесса диссимметрии в управлении производством наукоемкой продукции // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. 2007. -№ 1. - С.3-7.

78. Шелестов С.Ю. Моделирование уровней подвижного равновесия взаимодействующих структур в управлении производством наукоемкой продукции // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. 2008. - № 1. - С. 63-69.

79. Царев В.В., Кантарович А.А. Электронная коммерция.- СПб: Питер, 2002.

80. Юдин Д.Б. Вычислительные методы теории принятия решений.-М.: наука, 1989.-320с.

81. Юсупов И.Ю. Автоматизированные системы принятия решений. -М.: Наука, 1983.-87 с.

82. Aamodt, А& Plaza, E.Case-Based Reasoning // Foundational Jssues, Methodological Variations, and System Approaches. Ail Communications. 1994. 7(1).- P.39-59.

83. Ballard C., Herreman D. Data modeling techniques for data warehouse. International Technical Support Organization, 1998.

84. Downs E., Clare P., Сое I. Structure Systems Analysis and Design Method // Application and Context, 2 nd Ed. London: McGraw Hill, 1992.-P.407.

85. Griliches Z. Patent Statistics as Economic Indicators: A Survey // Journal of Economic Literature. Vol. XXYIII. December 1990, pp. 1661 1707.

86. IDEF5 Method Report / Knowledge Base System, Inc. College Station, Texas: KBS, 1994. - 187 p.

87. Inmonn W.H. Building the Data Warehouse.- NY: John Wiley&Sons, Inc., 1992.-298p.

88. ISO/IEC DTR 14252, Portable Operating System Interface for Computer Environments POSIX. (IEEE, PI003.0 Draft 18, Draft Guide to the POSIX Open System Environment, February 1995).

89. ISO/IEC 7498:1996, Information processing systems Open Systems Interconnection- Basic Reference Model ITU-T Ree. X.200 (1994).

90. ITU-T Recommendation X.217 bis (1998). ISO/IEC 15953:1999, Information technology. Open Systems Interconnection. Service definition for the application service object. Association control service element.

91. ISO/IEC DIS 8649:1997, Information technology. Open Systems Interconnection. Service Definition for the Association Control Service Element.

92. Hall C. The devil's in the details: techniques, tools, and applications for database mining and Knowledge discovery // Intelligent Software Strategies.-P.I. V.XI.-№9-1995.

93. Larichev O.I. Cognitive Validity in Design of Decision-Aiding Techniques // Journal of multicriteria decision analysis. -1992. №3 (1). -P. 127-138.

94. Larichev O.I., Olson D.L., Moshkovich H.M., Mechitov A.I. Numerical vs. Cardinal Measurements in Multiatribute Decision Making: How Exact is Exact Enough // Organizational behavior and human decision processes. 1995. - № 64 (1), -P.9-21.

95. Parfenova M.J. Information Business in Organizational Control // Proceedings of the 2 nd International Workshop on Computer Science and Information Technologies (CSIT' 2000). USATU. Ufa State Aviation Technical University, 2000. Volume 2. - P. 189-190.

96. Richard Petty, James Guthrie. Intellectual Capital Literature Review. Measurement, reporting and management. Journal of Intellectual Capital. Vol. 1, Number 2, 2000, pp. 155 176.

97. Roslender R., Fincham R. Thinking critically about intellectual capital accounting. Accounting, Auditing & Accountability Journal, 2001, Vol. 14, No 4, pp. 383 399.