Модели и алгоритмы экспертных систем поддержки принятия решений по электромагнитной совместимости тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Маренко, Валентина Афанасьевна

• Маренко, Валентина Афанасьевна
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук Маренко, Валентина Афанасьевна

Введение

Глава 1. Подходы и методы моделирования в системах под- 10 держки принятия решений

1.1. Анализ методов моделирования в системах поддержки 10 принятия решений

1.2. Анализ подходов обеспечения электромагнитной со- 15 вместимости радиосистем

1.3. Исследование возможностей использования моделей 23 представления знаний в задачах обеспечения электромагнитной совместимости

1.4. Принципы построения экспертных систем поддержки 37 принятия решений по электромагнитной совместимости

Глава 2. Модели и алгоритмы в задачах обеспечения элек- 40 тромагнитной совместимости

2.1. Модель знаний предметной области «Электромагнитная 40 совместимость»

2.2. Алгоритмы для исследования объектов предметной об- 46 ласти «Электромагнитная совместимость»

2.2.1. Алгоритм оценки степени загрузки частотного канала

2.2.2. Алгоритм «Прямоугольная аппроксимация»

2.2.3. Алгоритм «Взаимовлияние диаграмм направленности 55 антенн»

2.2.4. Алгоритм «Определение высоты антенны»

Глава 3. Имитация процессов решения профессиональных 62 задач

3.1. Разработка модели и алгоритма действий эксперта

3.1.1. Сущность эвристик

3.1.2. Системность деятельности эксперта

3.2. Алгоритм выбора элементов структуры приемо- 71 передающего антенного центра как сложной системы методом многокритериальной оптимизации

3.3. Алгоритм эталонного подхода для выбора решения

3.4. Композиционное правило вывода

3.5. Модель пользователя экспертной системы

3.6. Ориентация на обучение

Глава 4. Реализация экспертной системы поддержки принятия решений по электромагнитной совместимости с использованием объектно-ориентированного моделирования

4.1. Построение объектной, динамической и функциональ- 87 ной моделей

4.2. Процесс интерактивного заполнения базы знаний

4.3. Расчет обеспечения электромагнитной совместимости 105 радиосистемы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и алгоритмы экспертных систем поддержки принятия решений по электромагнитной совместимости»

Моделирование как процесс углубления познания - одно из средств отображения явлений и процессов реального мира, полнее раскрывающий их сущность [9, 101]. Такая деятельность базируется как на строгих научных теориях, принципах и методах, так и на интуиции и эвристиках - алгоритмах творчества. Анализ методов и средств моделирования сложных объектов приводит к выводу, что с расширением возможностей реализации моделей существенно расширяется и спектр задач, решаемых методами моделирования, ориентированными на использование средств вычислительной техники. Процесс исследования сложных систем связан с необходимостью принимать большое количество решений, касающихся как системы в целом, так и отдельных ее подсистем. Проблема принятия решений возникает практически в любой сфере целенаправленной человеческой деятельности и исследуется как на формализованных моделях, так и на качественном уровне осмысления опыта принятия решений [15]. Модель как формальная конструкция позволяет определять формальные зависимости между свойствами изучаемых объектов и осуществлять формальные операции над ними. Это упрощает как анализ моделей, так и их реализацию на компьютере.

Большое количество современных научных дисциплин посвящены проблеме принятия решений: математическое программирование, теория игр, теория статистических решений, теория оптимального управления, исследование операций, системный анализ и другие. Все эти дисциплины занимаются рассмотрением одной и той же проблемы - научного анализа ряда возможных способов действия с целью нахождения такого из них, который в данных условиях был бы наилучшим. Ситуацию, в которой происходит принятие решений, характеризуют следующие основные черты: наличие цели, альтернативных вариантов и ограничивающих факторов [87].

Любому процессу принятия решений сопутствует большое число разнородных проблем. Эти проблемы можно разделить на два принципиально разных класса: проблемы концептуального характера и проблемы формально-математического и вычислительного характера. К концептуальным проблемам относятся сложные логические проблемы, которые невозможно решить с применением только формально-математических методов и компьютерного анализа. Эти проблемы имеют творческий характер. В настоящее время в науке уделяется большое внимание разработке и формализации процедур, основанных на экспертных знаниях, широко используемых в системах поддержки принятия решений. Проблема принятия решений, имеющая универсальный характер, присуща процессу проектирования и эксплуатации сложных систем, касающихся как системы в целом, так и отдельных ее подсистем.

Одной из актуальных задач современной техники является обеспечение электромагнитной совместимости радиосистем. Плотность различных излучений практически во всех используемых диапазонах частот настолько увеличилась, что, несмотря на все попытки регламентации радиослужб, проводимые международными и национальными организациями, уровень помех во многих случаях оказывается настолько интенсивным, что заметно ухудшает качественные показатели радиосистем. Проблемам обеспечения электромагнитной совместимости посвящены работы многих специалистов: В.И. Владимирова, О.В. Головина, В.И. Петровского, Ю.С. Седельникова, Д. Уайта, О.П. Фролова и других.

Обеспечение электромагнитной совместимости радиосистем представляет собой сложную техническую задачу, для решения которой не существует универсальных приемов. Решение таких задач требует не только знаний радиотехники, теории электрических цепей, теории распространения радиоволн, которыми в большей степени обладают наиболее опытные специалисты, но и знаний, основанных на интуиции и многолетнем опыте. Необходимо уметь прогнозировать возможные комбинации «источник помех - объект воздействия»; полосы частот, в которых ожидаются непреднамеренные помехи, возможные пути распространения межсистемных и внутрисистемных помех; возможные методы защиты от них [5, 102].

Получать информацию по рассматриваемой проблеме можно из различных источников, в том числе из интеллектуального капитала специалистов, аккумулирующего знания, основанные на многолетнем опыте и интуиции.

Еще в XVII столетии в трактате «Об искусстве комбинаторики» великий Лейбниц пытался раскрыть тайну Всеобщего Искусства Изобретения. Он утверждал, что одной из двух частей этого искусства является комбинаторика -перебор постепенно усложняющихся комбинаций исходных данных. Вторая часть эвристика - свойство догадки человеком, все еще остается нераскрытой. На языке нашего времени это - модель мышления человека, включающая процессы генерации эвристик, имеющих особую ценность. Знания и интуиция специалиста, основанные на его прошлом опыте, позволяют решать проблемы на удивительно хорошем уровне.

Массовое внедрение технических средств обработки и хранения информации в жизнь современного общества позволяет исследовать проблемы электромагнитной совместимости с применением моделирования и информационных технологий, с учетом системных связей между различными факторами, совершенствованием моделей представления информации; методов и алгоритмов решения задач обработки информации с целью повышения эффективности управления процессом обеспечения электромагнитной совместимости. Актуальность разработки компьютерных систем поддержки принятия решений профессиональных задач обусловлена общей тенденцией, наблюдаемой в жизни современного общества, оттоком квалифицированных специалистов из научно-исследовательских учреждений и предприятий в более престижные отрасли экономики.

Целью диссертации является разработка и анализ моделей и алгоритмов для исследования объектов предметной области «Электромагнитная совместимость», обеспечивающих научно-практическую базу для имитационного моделирования и исследования проблемной области, процессов принятия решений, а также разработки программных систем поддержки профессиональной деятельности в этой области знаний.

Значительное внимание в работе уделено исследованию действий эксперта при решении профессиональной задачи. Предлагаемый в работе алгоритм универсален и может использоваться в любой предметной области. С целью построения эффективной модели пользователя экспертной системы проведены эксперименты по исследованию семантического пространства памяти экспертов в предметной области «Электромагнитная совместимость» и дилетантов. Результаты экспериментов позволили сформировать способ оценки индивидуальных знаний, учитывающий когнитивные механизмы сознания, а также ориентировать разработанную систему на обучение.

Обеспечение электромагнитной совместимости радиосистем представляет собой сложную техническую задачу, для решения которой не существует универсальных приемов. В работе для определения характеристик объектов предметной области «Электромагнитная совместимость» предлагается применять присущую человеку нечеткую логику, основанную на приближенных рассуждениях. Показано, что композиционное правило вывода для выбора решений лучше аналитических подходов. Приведены расчеты для задачи «Обеспечение электромагнитной совместимости приемо-передающего антенного центра, расположенного на ограниченной площади».

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, 130 страниц основного текста, списка использованных источников - 102 наименования и 11 приложений.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Маренко, Валентина Афанасьевна

Основные результаты главы опубликованы в работах [АЗ, А4, А17].

Заключение

1. Разработана обобщенная и нечеткая модели предметной области «Электромагнитная совместимость».

2. Предложена модель имитации профессиональной деятельности специалиста, позволяющая разрабатывать алгоритмы эффективного решения вопросов обеспечения электромагнитной совместимости радиосистем с использованием экспертной информации.

3. Для решения задач обеспечения электромагнитной совместимости применен аппарат нечеткой логики. Разработанные алгоритмы позволяют создавать методики преобразования информации на основе экспертных оценок.

4. Разработана модель пользователя экспертной системы поддержки принятия решений по электромагнитной совместимости. Проведенные эксперименты по формированию модели структуры индивидуального сознания, позволили ориентировать разработанную экспертную систему на обучение. Формализация предлагаемой модели хорошо согласуется с результатами экспериментов.

5. Предложен эффективный способ оценки уровня индивидуальных знаний в заданной предметной области, учитывающий когнитивные механизмы сознания. Способ используется как самостоятельный инструмент для контроля знаний в процессе обучения.

6. На основе сформированных моделей и алгоритмов с использованием методов моделирования, оптимизации, инженерии знаний, когнитивной психологии, теории нечетких множеств и принятия решений разработан действующий прототип экспертной системы поддержки принятия решений по электромагнитной совместимости «КС ЭМС».

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Маренко, Валентина Афанасьевна, 2004 год

1. Аверкин А.Н., Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. - М.: Радио и связь, 1992. - 256 с.

2. Айзенберг Г.З., Белоусов С.П., Журбенко Э.М. Коротковолновые антенны. М.: Радио и связь, 1985. - 536 с.

3. Анил К., Жианчанг М., Моиуддин К. Введение в искусственные нейронные сети //Открытые системы. 1997. - № 4. - С. 16-24.

4. Аткинсон Р. Человеческая память и процесс обучения. М.: Прогресс, 1980.-180 с.

5. Бочаров В.А., Маркин В.И. Основы логики. М.: ИНФРА-М, 1997. -296 с.

6. Бояркин Г.Н., Маренко В.А., Чуканов С.Н. Информационные технологии: Учеб. пособие. Омск: ОмГТУ, 2001.- 192 с.

7. Булюков Б.М. Грищенко С.Г., Евхаритская Е.С. Дополнительные механизмы представления знаний в семантическом блоке //Методы и системы принятия решений. Системы, основанные на знаниях. Рига: РижПИ, 1989. -С. 127- 130.

8. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978. -399 с.

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

10. Вагин В.Н. Параллельная дедукция на семантических сетях //Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика. 1986. - № 5. - С. 51-61.

11. Вальштер В., Козба А. Модель пользователя в диалоговых системах //ТИИЭР. 1986. - Т. 74. - № 7. - С. 62-77.

12. Вартанов A.B., Креславская Е.Е. Семантическое пространство экономических понятий. Вест.Моск.Ун-та. Сер. 14. Психология, 2000. № 2. -С. 40-49.

13. Вейшедл P.M. Представление знаний и обработка естественных языков // ТИИЭР. 1986. - Т. 74. - № 7. - С. 11 - 30.

14. Вилкас Э. Й., Майминас Е.З. Решения: теория, информация, моделирование.-М.: Радио и связь, 1981.-328 с.

15. Владимиров В.И. и др. Электромагнитная совместимость радиоэлектронных средств и систем. М.: Радио и связь, 1985. - 272 с.

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

17. Гаврилова Т.А., Червинская K.P. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992. - 200 с.

18. Гилула М.М. Множественная модель данных в информационных системах. М.: Наука, 1992. - 208 с.

19. Гельбух А.Ф. Минимизация количества обращений к дисковой памяти при словарном морфологическом анализе //Информационные процессы и системы, 1991.- №6.-С. 15- 18.

20. Глухих И.Н., Чуклеева O.A. Проблема выбора вариантов сложных систем и нечеткие деревья решений //Новые информационные технологии в нефтегазовой промышленности и энергетике: Материалы междун.научн.-техн.конф. — Тюмень: ТюмГНГУ, 2003. С. 19.

21. ГОСТ 23611-76. Совместимость РЭС электромагнитная. Термины и определения. М., 1978.

22. ГОСТ 23872-79. Совместимость РЭС электромагнитная. Номенклатура параметров и классификация технических характеристик. — М., 1980.

23. ГОСТ 24375-80. Радиосвязь. Термины и определения. М., 1982.

24. Дам Э. Пользовательские интерфейсы нового поколения //Открытые системы, 1997. № 6. - С. 34-37.

25. Daniel Е. Knowledge-Management Systems: Converting and Connecting //IEEE Intelligent systems, 1998. № 3. - P. 30-33.

26. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999. - 270 с.

27. Загоруйко Н.Г. Алгоритм редактирования базы знаний //Искусственный интеллект и экспертные системы. Сборник научных трудов. Новосибирск, 1996.-С. 3-12.

28. Заде JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений /Пер. с англ. Ринго Н.И. М.: Мир, 1976.- 168 с.

29. Zaden L.A. Toward a theory of fuzzy information granulation and its cen-trality in human reasoning and fuzzy logic //Fuzzy sets and Syst. 90 (1997). - P. 11-127.

30. Зегет В. Элементарная логика. M.: Высшая школа, 1985. - 256 с.

31. Искандеров Ю.М. Использование семантических графов для построения информационной модели предметной области //Региональная ин-форматика-96: Тез. докл. 5-ой С.-Петербург, междунар. конф. С.Пб, 1996.- С. 51.

32. Искусственный интеллект. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник /Под ред. Э.В. Попова. М.: Радио и связь, 1990. - 464 с.

33. Искусственный интеллект. Кн. 2. Модели и методы: Справочник / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. - 304 с.

34. Епифанов М.Е. Индуктивное обобщение в ассоциативных сетях //Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика. 1984. -№ 5. - С. 132 - 145.

35. Ермоленко В. Применение нечеткой логики в микроконтроллерном управлении //Радиолюбитель. Ваш компьютер. 1997. № 2. - С. 13-17.

36. Колинз Г., Блэй Дж. Структурные методы разработки систем: от стратегического планирования до тестирования. М.: Финансы и статистика, 1986.-264 с.

37. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь. - 1982.- 432 с.

38. Крог Г., Кене М. Трансфер знаний на предприятии: основные фазы и воздейсвующие факторы //Проблемы теории и практики управления, 1999. -№ 4.-С. 74-78.

39. Кук H. М., Макдоналд Д. Э. Формальная методология приобретения и представления экспертных знаний //ТИИЭР, 1986. Т. 74. - № 10. - С. 145 -155.

40. Кузьмин В.Б. Построение групповых решений в пространствах четких и нечетких бинарных отношений. М.: Наука, 1982. - 168 с.

41. Литвак Б.Г. Экспертная информация: Методы получения и анализа. -М.: Радио и связь, 1982. 184 с.

42. Лосик Г.В. Математическая модель константного восприятия //Математическая психология: методология, теория, модели. М.: Наука, 1985.-236 с.

43. Ma М.Т., Крофорд М.Л. Обзор методов измерений для оценки ЭМС и ЭМ помех //ТИИЭР, 1985. Т. 73. - № 3. - С. 5 - 32.

44. Мальцев А.И. Алгебраические системы. М.: Наука, 1970. - 393 с.

45. Маренко В.А. Исследование семантического пространства памяти //Омский научный вестник Омск: ОмГТУ, 2002.- № 17.- С.82-84.

46. Маренко В.А., Маренко В.Ф. Эвристические методы решения технических задач //Сб.материалы конференции «Совершенствование форм и методов управления качеством учебного процесса». Омск: ОмГТУ, 2002. - С. 38-41.

47. Маренко В.А. Оптимизация в условиях неопределенности //Омский научный вестник. Омск: ОмГТУ , 2002. - 19. - № 19. - С. 61 - 63.

48. Маренко В.А, Маренко В.Ф. Основы разработки консультационной экспертной системы //Техника радиосвязи: Научно-технический сборник /Омск. НИИ Приборостроения, 2002. Вып. 7. - С. 74 - 77.

49. Мачераускас В.Ф. Фреймовая модель знаний в системах управления качеством //Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика, 1982. № 5. - С. 166 - 172.

50. Минский М. Фреймы для представления знаний. М.: Энергия, 1979. -151 с.

51. Назаретов В.М., Ким Д.П. Робототехника и гибкие автоматизированные производства. Техническая имитация интеллекта. М.: Высшая школа, 1986.- 144 с.

52. Наумов А.Н., Иванов В.К. и др. Системы управления базами данных и знаний. М.: Финансы и статистика, 1991. - 352 с.

53. Осуга С. Обработка знаний. М.: Мир, 1989. - 293 с.

54. Орлов Н.Ю. Логический вывод в ассоциативных схемах //Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика, 1984.-№ 5.-С. 121-131.

55. Орлов А.И. Статистические методы оценивания и проверки гипотез /Межвузовский сборник научных трудов. Пермь: Изд-во Пермского государственного университета, 1991. - С.77 - 86.

56. Отчет о деятельности РАН в 2000 г. Важнейшие итоги. Москва, 2001. -83 с.

57. Обработка естественных языков.Темат.вып. //ТИИЭР, 1986. Т. 74. -№ Ю.-180 с.

58. Осуга С., Саэки Ю. Приобретение знаний. М.: Мир, 1990. - 304 с.

59. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Основы системного анализа. -Томск: НТЛ, 1997.-396 с.

60. Перфильева И.Г. Приложения теории нечетких множеств //Итоги науки и техники. Теория вероятностей, математическая статистика, кибернетика. М.: ВИНИТИ, 1990. - Т. 29. - С. 83 - 141.

61. Петровский В.И., Седельников Ю.Е. Электромагнитная совместимость радиоэлектронных средств. М.: Радио и связь, 1986. - 216 с.

62. Пивкин В.Я., Бакулин Е.П., Кореньков Д.И. Нечеткие множества в системах управления http://www.idisys.iae.nsk.su/fuzzy book/fuzzyO.html.

63. Попов Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке. М.: Наука, 1982.-320 с.

64. Поспелов Д. А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энергоиздат, 1981. - 231 с.

65. Попов Э.В. Экспертные системы. Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987. - 288 с.

66. Прохоров Ю.В. Математический энциклопедический словарь. М.: Советская энциклопедия, 1988.

67. Половинкин А. И., Соболев А. Н. Автоматизация синтеза принципов действия технических систем на основе банка данных по физическим эффектам //Докл. АН СССР, 1979. Т. 246. - № 3. - С. 557 - 560.

68. Половинкин А.И. Теория проектирования новой техники. М.: Ин-т «Информэлектро», 1991. 104 с.

69. Половинкин А.И. Методь1 инженерного творчества. Волгоград: ВПИ, 1984.-365 с.

70. Прикладные нечеткие системы. Сб. М.: Мир, 1993. 368 с.

71. Ревунков Г.И., Самохвалов Э.Н., Чистов В.В. Базы и банки данных и знаний. М.: Высшая школа, 1992. - 367 с.

72. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. М.: Мир, 1965. — 480 с.

73. Русин Ю.С. и др. Электромагнитные элементы РЭА. Справочник. — М.: Радио и связь, 1991. 224 с.

74. Сван Т. Программирование для Windows. M.: БИНОМ, 1995. - 480с.

75. Сопатый П.С. Об эффективности структурной реализации операций над семантическими сетями //Изв. АН СССР. Техн. Кибернетика. 1983. -№ 5.-С. 128 - 134.

76. Соловьев С.Ю. Математические методы и принципы построения автоматизированных систем инженерии знаний: Автореф. Дис. на соискание ученой степени д.ф.-м.н. Тверь, 1996. - 44 с.

77. Столл Р.Р. Множества. Логика. Аксиоматические теории. М.: Просвещение, 1968.-231 с.

78. Страуструп Б. Язык программирования С++. Пер.с англ. — Киев: «ДиаСофт», 1993. 264 с.

79. Su K.-W., Hwang S.-L., Liu T.-H. Knowledge architecture and framework design for preventing human error in maintenance tasks //Expert Systems with Applications. 19 (2000), 3 (октябрь), - P. 219-228.

80. Тезаурус научно-технических терминов /Под ред. Шемакина Ю.И. -М.: Воениздат, 1972.

81. Терехина А.Ю. Представление структуры знаний методами многомерного шкалирования. М.: ВНИИСИ, 1988. - 53 с.

82. Терехов Л.Л. Математические методы и модели в планировании: Учеб.пособие. Киев: Виша школа, 1981.- 272 с.

83. Технология экспертных систем //ТИИЭР. 1988. - Т. 76. - С. 18

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

85. Трахтергерц Э.А. Возможности и реализация компьютерных систем поддержки принятия решений //Известия АН РФ. Теория и системы управления, 2001.-№ З.-С. 86-113.

86. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989. -388 с.

87. Уэно X. Представление и использование знаний. М.: Мир, 1989. -220 с.

88. Филимонов В.А. Системный анализ и «Экран»-технология. Омск: ОмГУ, ООО «Агентство Курьер», 2002. - 46 с.

89. Хахалин Г.К. Лингвистический транслятор в семействе систем с обработкой ЕЯ-текстов (ретроспекция) //Сборник научных трудов 6-ой национальной конференции по искусственному интеллекту (КИИ-98) с меж-дун.участием /Пущино, 1998. Т. 1. С. 238 246.

90. Хофман Т.Р. В защиту смысловых атомов. Предварительные публикации ин-та русского языка АН СССР, 1978. - № 110. - С. 29 - 52.

91. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К., Филиппов В.А. Имитационное моделирование в задачах синтеза структуры сложных систем. М.: Наука, 1985. — 174 с.

92. Чепайкин А.О. Семантическая сеть модель представления знаний //Управление образовательным процессом в высших учебных заведениях: Межвузовский сб. науч. Тр. - Рязань, 1997. - С. 25 - 28.

93. Чепайкин А.О. Разработка математического и программного обеспечения систем управления знаниями на основе семантических сетей для поиска информации: Автореф. Дис. на соискание ученой степени к.т.н. Москва,1999.- 16 с.

94. Чечкин А.В. Математическая информатика. М.: Наука, 1991. - 416с.

95. Шапот М. Интеллектуальный анализ данных в системах поддержки принятия решений //Открытые системы, 1998. № 1. - С. 30 - 35.

96. Шапот М., Рощупкина В. Нейрокомпьютеринг: история, состояние, перспективы //Открытые системы, 1998. № 4 - 5. - С. 23 - 29.

97. Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику: http://www.matlab.ru/fuzzvlogic/book 1/1 .asp.

98. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. — М.: Радио и связь, 1992.-504 с.

99. Эндрюс Дж., Мак-Лоун Р. Математическое моделирование. М.: Мир, 1976.-278 с.

100. Ямпольский В.Г., Фролов О.П. Антенны и ЭМС. М.: Радио и связь, 1983.-272 с.

101. Список работ автора по теме диссертации

102. А1. Способы представления знаний в экспертных системах //Математические структуры и моделирование. Омск: ОмГУ, 2001. - Вып.8.-С. 34-39.

103. А2. Информационные технологии: Учебн.пособие. Омск: ОмГТУ, 2001. -192 с.

104. А4. Программно-имитационная модель антенно-согласующих устройств декаметрового диапазона //Управляющие и вычислительные системы. Новые технологии: Материалы научн.-техн.конф. Вологда: ВоГТУ, 2001. - С. 3839.

105. А5. Исследование семантического пространства памяти //Омский научный вестник. Омск: ОмГТУ, 2001. № 17. - С. 82-84.

106. А6. Проблемы динамического согласования передающих антенн КВ-диапазона для подвижных объектов //Научн.метод.сб. № 50 МО РФ и УВО; М.: Военное изд-во, 2001. С. 104-109.

107. А7. Эвристические методы решения задач в информационно-консультационной системе //Совершенствование форм и методов управления качеством учебного процесса: Сб.материалов городской научн.-метод.конф. Омск: ОмГТУ, 2002. С. 38-41.

108. А8. Использование нечетких отношений при разработке информационно-консультационной системы «Электромагнитная совместимость» //Математические структуры и моделирование. Омск: ОмГУ, 2002. - Вып.9.-С. 48-50.

109. А9. Основы разработки консультационной экспертной системы //Техника радиосвязи /Омский НИИ приборостроения. 2002. - Вып.7. -С.74-77.

110. А10. Представление знаний в экспертных системах: Учебн.пособие. //Сургут: РИО СурГПИ, 2002. 73 с. - ISBN 5-93190-052-7.

111. All. Оптимизация в условиях неопределенности //Омский научный вестник. Омск: ОмГТУ, 2002. № 19. - С. 61-63.

112. А12. Композиционное правило вывода в информационно-консультационной системе «Электромагнитная совместимость» //Динамика систем, механизмов и машин: Материалы IV междун. науч.-техн.конф. -Омск: ОмГТУ, 2002. Кн. 1 С. 312-314. ISBN 5-8149-0145-4.

113. А13. Оценка индивидуальных знаний //Математические структуры и моделирование. Омск: ОмГУ, 2002. - Вып. 10. - С. 34-38.

114. А14. Моделирование действий специалиста //II всероссийская ФАМ конференция по финансово-актуарной математике и смежным вопросам: Тез.докл. Красноярск: КГУ, 2003. - С.89-90.

115. Al6. Антенный комплекс как сложная система //Математические структуры и моделирование. Омск: ОмГУ, 2003. - Вып. 11. - С. 54-58.

116. А18. Оценивание учебной деятельности //Новые информационные технологии в нефтегазовой промышленности и энергетике: Материалы меж-дун.научн.-техн.конф. Тюмень: ТюмГНГУ, 2003. - С.20-23.

117. А19. Моделирование структуры антенного комплекса//Новые информационные технологии в нефтегазовой промышленности и энергетике: Материалы междун.научн.-техн.конф. Тюмень: ТюмГНГУ, 2003. - С.75-77.

118. А21. Оптимизация набора элементов сложной системы при конструировании антенных комплексов //Вестник Тюменского государственного университета. Тюмень: ТюмГУ, 2003.123