Нечеткие методы и модели оценки потребительского качества веб-ориентированных информационных систем: теория, методология и инструментарий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, доктор экономических наук Долженко, Алексей Иванович

• Долженко, Алексей Иванович
• доктор экономических наук
• 2008

Оглавление диссертации доктор экономических наук Долженко, Алексей Иванович

ВВЕДЕНИЕ.

1 ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ОБЕСПЕЧЕНИЮ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО КАЧЕСТВА ВЕБ-ОРИЕНТИРОВАННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ.

1.1 Архитектурные аспекты анализа потребительского качества экономических информационных систем.

1.2 Модели принятия решений при проектировании информационной системы

1.3 Состояние и проблемы оценки качества информационных систем.

1.4 Методология выбора информационных систем по критерию функциональной полноты.

1.5 Целесообразность использования нечетких моделей качества ИС.

1.6 Выводы по первой главе.

2 МЕТОДОЛОГИЯ ОЦЕНКИ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО КАЧЕСТВА ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ НА БАЗЕ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ.

2.1 Нечеткие модели количественных характеристик качества ИС.

2.1.1 Обоснование использования нечетких моделей для количественных показателей потребительского качества ИС.

2.1.2 Методология построения нечеткой модели количественных параметров качества ИС.

2.1.3 Пример применение нечеткой модели для лингвистической оценки нефункциональных характеристик ИС.

2.2 Методология интегральной оценки потребительского качества ИС

2.2.1 Постановка задачи.

2.2.2 Алгоритм решения задачи.

2.2.3 Пример реализация методологии оценки потребительского качества ИС.

2.3 Нечеткая модель сервис-ориентированной архитектуры.

2.3.1 Постановка задачи.

2.3.2 Алгоритм выбора эффективной сервис-ориентированной архитектуры для нечеткой модели.

2.3.3 Пример использования нечеткой модели.

2.4 Лингвистическая модель сервис-ориентированной архитектуры.

2.4.1 Построение лингвистической модели.

2.4.2 Алгоритм выбора эффективной сервис-ориентированной архитектуры для лингвистической модели.

2.4.3 Пример использования лингвистической модели.

2.5 Нечеткая модель корпоративных приложений.

2.5.1 Постановка задачи.

2.5.2 Алгоритм формирование эффективного варианта корпоративных приложений информационной системы.

2.5.3 Пример использования нечеткой модели корпоративных приложений.

2.6 Выводы по второй главе.

3 МЕТОДОЛОГИЯ АНАЛИЗА РИСКОВ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО

КАЧЕСТВА ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ С

ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКИХ СЕТЕЙ.

3.1 Анализ неопределенности и рисков проектов создания информационных систем.

3.2 Обоснование целесообразности использование нечетких моделей при анализе рисков потребительского качества информационных систем

3.3 Модель рисков потребительского качества информационных систем на базе нечетких продукционных сетей.

3.3.1 Модели нечеткого вывода.

3.3.2 Нечеткая модель оценки рисков потребительского качества проектов информационных систем.

3.4 Выводы по третьей главе.

4 МОДЕЛИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ОЦЕНКИ ХАРАКТЕРИСТИК ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО КАЧЕСТВА.

4.1 Концептуальный анализ аспектов производительности информационных систем.

4.1.1 Концептуальное представление времени передачи по сети.

4.1.2 Концептуальное представление времени обслуживания в маршрутизаторах.

4.1.3 Концептуальное представление времени обработки сервером.

4.2 Нечеткая кластеризация как методология построения модели рабочей нагрузки информационной системы.

4.2.1 Постановка задачи нечеткой кластеризации.

4.2.2 Алгоритм решения задачи нечеткой кластеризации.

4.2.3 Пример использования нечеткой кластеризации для формирования рабочей нагрузки информационной системы.

4.3 Модели производительности информационной системы.

4.4 Планирование активного эксперимента с ИС.

4.5 Анализ производительности информационной системы депозитария.

4.6 Выводы по четвертой главе.

5 АРХИТЕКТУРНЫЕ И ПРОГРАММНЫЕ ПОДХОДЫ К ОБЕСПЕЧЕНИЮ КАЧЕСТВА ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ.

5.1 Типовые архитектурные решения для информационных систем на платформе MICROSOFT.NET.

5.2 Шаблоны проектирования информационных систем.

5.3 Оценка качества объектно-ориентированных программных продуктов.

5.4 Программа интегральной оценки потребительского качества ИС.

5.5 Выводы по пятой главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Нечеткие методы и модели оценки потребительского качества веб-ориентированных информационных систем: теория, методология и инструментарий»

Актуальность темы диссертационного исследования. Изменения, происшедшие в последнее время, привели к трансформации индустриальной экономики и общества в экономику, базирующуюся на знаниях и информации. В настоящее время информационные системы (ИС) призваны обеспечить такой уровень поддержки бизнеса, который определяет его поступательное развитие и конкурентоспособность. Современный бизнес является высоко динамичным. Изменения присущие бизнес-процессам должны находить быстрое отражение и в информационных системах. С учетом этого, крайне актуальными становятся задачи обеспечения высокого потребительского качества информационных систем, как при их проектировании, так и развитии (модернизации), в ответ на изменяющиеся требования бизнеса. Под потребительским качеством мы понимаем совокупность свойств, которая обуславливает пригодность ИС удовлетворять потребности пользователя [215].

На протяжении всего жизненного цикла информационной системы (от определения требований к системе до развертывания и эксплуатации) возникает ряд сложных проблем, которые не нашли достаточно полного отражения как в отечественных, так и зарубежных разработках.

Известные подходы к обоснованию альтернатив в процессе принятия решений по выбору характеристик ИС используют, как правило, детерминированные или вероятностные модели с заданными законами распределения случайных величин. В то же время для проектов создания и внедрения информационных систем характерна неопределенность, для которой закон распределения входных или выходных случайных величин неизвестен, или нет полной уверенности по поводу его функциональной принадлежности, или значений параметров. Проведенные автором исследования показали, что модели, учитывающие такой вид неопределенности, ранее не рассматривались применительно к процессу разработки информационных систем.

Для менеджера информационных проектов, принимающего решение на стратегическом уровне управления по направлениям использования и развития информационных технологий в бизнесе, потребительское качество ИС целесообразно оценивать обобщенным (интегрированным) критерием. Формирование интегрального количественного показателя потребительского качества ИС представляется достаточно сложной задачей, как с точки зрения его формирования, так и интерпретации. Существующие подходы к оценке потребительского качества ИС, как правило, базируются на отдельных показателях и отсутствуют научно обоснованные методологические и теоретические положения для интегральной оценки качества систем, учитывающей как количественные, так и качественные показатели.

Оценка характеристик производительности ИС, во многом определяющих потребительское качество систем (особенно на начальных этапах проектов создания и внедрения ИС) требует применения моделей оценки производительности. С учетом широкого применения в корпоративных информационных системах веб-технологий модели производительности ИС должны отображать современные архитектурные решения, обеспечивающие распределенную обработку информации для Интернет-систем. Известные модели оценки производительности ИС не в полной мере учитывают архитектурные особенности корпоративных информационных системах, построенных на базе веб-технологий.

Вопросы эффективного управления рисками на различных этапах проектов создания ИС требуют более детальной проработки моделей рисков, учитывающих особенности современных инкрементно-итерационных подходов объектно-ориентированных технологий.

Показатели качества объектно-ориентированных программных систем не в полной мере отражают современные подходы к созданию программных систем на базе современных программных платформ (Microsoft.NET, 12ЕЕ). Вопросы анализа, мониторинга и прогнозирования характеристик качества

ИС требуют дальнейшего развития и обобщения с учетом широкого использования Веб-технологий в корпоративных информационных системах.

Как отмечается в ряде работ [36, 38, 47, 157, 159, 184, 202], объектные технологии — это один из подходов, который обеспечивает гибкость и высокую производительность создаваемых программных систем. Объектно-ориентированный подход, используемый при создании информационных систем, во многом способствует обеспечению таких характеристик качества как корректность, робастность, удобство сопровождения и расширения, повторное использование и универсальность, интеграция, эффективность, ин-тероперабельность, возможность верификации, целостность, безопасность, дружественность интерфейса, документированность системы. Возможности объектно-ориентированной технологии создания информационных систем обуславливает необходимость дальнейшего развития методологии архитектурного проектирования с использованием типовых решений.

Вышеприведенные доводы обусловливают актуальность разработки методологии и инструментария построения комплексных моделей анализа потребительского качества ИС в условиях существенной неопределенности, учитывающих как количественные, так и качественные характеристики системы; развития методологии моделей оценки рисков потребительского качества в проектах создания и внедрения ИС; построения моделей оценки производительности ИС, использующих современные веб-технологии; разработки архитектурно-программных моделей, обеспечивающих высокое качество программного обеспечения ИС, при использовании объектно-ориентированных технологий в проектах создания систем.

Степень разработанности проблемы. Теоретические и прикладные исследования в области анализа, оценки и прогнозирования качества информационных систем нашли отражение в трудах отечественных и зарубежных авторов: В-А. Ф. Алмейда, Б. Боэма, В. В. Дика, Е. Н. Ефимова, Дж. Клейнена, В. В. Липаева, Г. Майерса, Н. Г. Малышева, А. Г. Мамиконова, Д. А. Менаске,

А. И. Мишенина, Т. Нейлора, С. А. Орлова, А. Н. Пискунова, Г. С. Поспелова, Е. Саати, Е. Д. Стрельцовой, Ю. Ф. Тельнова, Е. Н. Тищенко, М. Фаулера, Г. Н. Хубаева, А. Д. Цвиркуна, Г. А. Черноморова.

Теории нечетких множеств посвященные работы Н. А. Аверкина, А. В. Алексеева, Р. А. Алиева, Л. С. Берштейна, Е.П. Бакулина, А. Н. Борисова, Л. А. Демидовой, Л. Заде, В. П. Карелина, Д. И. Коренькова, С. Я. Коровина, А. В. Леоненкова, Н. Г. Малышева, А. Н. Мелихова, А. О. Недосекина, А. И. Орлова, В. Я. Пивкина, Д. А. Поспелова, А. П. Рыжова, А. Н. Целых, С. Д. Штовба.

Проблемы управления проектами и риски, связанные с проектами, анализируются в работах Ф. П. мл. Брукса, А. М. Вендорова, В. А. Долятовского, М. Кантора, Р. Уокера, В. Д. Шапиро, Д. Ф. Шафера.

Разработке основ объектно-ориентированного анализа и проектирования посвящены работы У. Боггса, М. Боггса, Г. Буча, Дж. Влиссидеса, И. Грэхема, Э. Гамма, Р. Джонсона, Л.А. Мацяшека, Р. Дж. Мюллера, С. А. Орлова, А. Попова , Дж. Рамбо, Д. Розенберга, В. Ю. Романова, К. Скотта, Дж. Р. Трота, М. Фаулера, Р. Хелма, А. Шаллоуея, А. Якобсона.

Однако разработанные к настоящему моменту теоретические и методологические положения не отражают в полной мере проблемы оценки потребительского качества информационных веб-систем, архитектуры проектируемых систем, не учитывают влияния быстроменяющихся требований бизнеса, отсутствует единый методологический подход интегральной оценки потребительского качества ИС, показатели оценки качества объектно-ориентированных программных продуктов не учитывают специфику разработки прикладных систем на базе имеющихся программных платформ, модели оценки рисков на различных этапах проектирования объектно-ориентированных информационных систем слабо формализованы.

Цель и задачи диссертационного исследования. Целью диссертационного исследования является развитие теории, методологии, методов, моделей и инструментальных средств оценки потребительского качества и рисков проектов информационных систем, использующих веб-технологии, для поддержки принятия решений при проектировании и эксплуатации ИС.

Основными задачами исследований, проведенных в соответствии с поставленной целью, являются:

1) разработка моделей интегральной оценки потребительского качества информационных систем, использующих веб-технологии;

2) разработка методологии нечеткого и лингвистического моделирования потребительского качества информационных веб-систем;

3) разработка моделей анализа рисков потребительского качества в проектах создания и внедрения информационных систем;

4) разработка моделей анализа производительности информационных систем, использующих веб-технологии;

5) разработка архитектурных моделей, шаблонов и программного инструментария для обеспечения высокого потребительского качества ИС.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются распределенные информационные системы предприятий и организаций различных отраслей и организационно-правовых форм собственности.

Предметом исследования являются модели и методы оценки характеристик потребительского качества информационных веб-систем, а также модели оценки рисков проектов ИС при объектно-ориентированном подходе к анализу и проектированию таких систем.

Теоретическая и методологическая основа исследования. Теоретическую основу исследования составили труды отечественных и зарубежных ученых по теории экономических информационных систем, по оценке качества программных систем, проектированию и моделированию объектно-ориентированных информационных систем, управлению программными проектами, теории вероятностей и математической статистики, теории нечетких множеств.

Диссертационное исследование также базировалось на современных работах, посвященных анализу и проектированию информационных систем, материалах конференций, статьях в сборниках научных трудов и в периодической печати, информационных материалах, опубликованных в Интернет.

В работе обобщены результаты исследований за период с 1980 - 2007 годы в области разработки, анализа и прогнозирования параметров информационных систем.

Работа проведена в рамках пункта 2.6 Паспорта специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики: «Развитие теоретических основ, методологии и инструментария проектирования, разработки и сопровождения информационных систем субъектов экономической деятельности: методов формализованного представления предметной области, программные средства, базы данных, корпоративные хранилища данных, базы знаний, коммуникационные технологии».

Эмпирическая база исследования. Эмпирической базой исследования явились экспериментальные и статистические данные, собранные в процессе разработки и эксплуатации корпоративных информационных систем ряда организаций. Основные выдвигаемые научные положения и рекомендации экспериментально подтверждены. Поставленные эксперименты с корпоративными информационными системами и их компонентами составляют основу предлагаемой методологии исследования качества объектно-ориентированных информационных систем.

Научная новизна диссертационной работы. Научная новизна диссертационного исследования состоит в развитии теории, методологии и инструментария анализа потребительского качества информационных систем. Конкретные элементы научной новизны состоят в следующем.

1. Выполнено теоретическое обоснование целесообразности применения нечетких моделей для оценки потребительского качества корпоративных информационных систем, построенных с применением веб-технологий. В отличие от известных подходов применение нечетких моделей позволяет проводить интегральный учет как количественных, так и качественных факторов, учет системных неопределенностей исходных параметров.

2. Разработана методология нечеткого и лингвистического моделирования потребительского качества информационных систем, включающая:

- метод интегральной оценки потребительского качества ИС, отличающийся ориентацией на применение графа с вершинами, состояние которых описывают лингвистические переменные, и позволяющий повысить эффективность принятия решений в процессе проектирования и применения информационных веб-систем;

- метод выбора сервис-ориентированной архитектуры информационной веб-системы на основе нечетких и лингвистических моделей, отличающийся постановкой и решением задачи о назначениях в рамках методологии нечетких множеств и позволяющий для предметной области сформировать набор информационных сервисов, потребительское качество которых соответствует требованиям к уровням обслуживания бизнес-процессов;

- метод выбора структуры корпоративных приложений информационной веб-системы на основе нечетких и лингвистических моделей, отличающийся постановкой и решением задачи на базе нечетких множеств и позволяющий производить обоснованный выбор системы из набора промыш-ленно поставляемых информационных систем, учитывая их функциональность и уровень потребительского качества для бизнес-процессов предметной области;

- метод оценки количественных характеристик потребительского качества ИС на базе нечеткой модели, отличающийся возможностью формализации технических характеристик ИС в рамках нечетких и лингвистических моделей и позволяющий для количественной переменной формировать лингвистическое представление в естественно-языковых категориях, которыми пользуются ИТ-менеджеры, заказчики и конечные пользователи ИС.

3. Обоснована целесообразность использования нечетких продукционных сетей для анализа риска потребительского качества в проектах создания и развития ИС. В отличие от известных предложенный подход позволяет получать лингвистические оценки рисков на различных этапах проектирования ИС, осуществлять анализ рисков, назначение им приоритетов.

4. Разработана нечеткая продукционная сетевая модель оценки рисков проектов информационных систем, отличающаяся ориентацией на применение методологии нечеткого вывода и позволяющая ИТ-менеджерам проводить оперативный анализ риска потребительского качества на различных этапах при проектировании ИС, оперируя естественно-языковыми категориями «высокий риск», «допустимый риск», «низкий риск».

5. Разработаны модели анализа производительности информационных систем, использующих веб-технологии, включая:

- модель рабочей нагрузки информационной системы, отличающуюся использованием методов нечеткой кластеризации и позволяющую существенно снизить размерность входных потоков запросов на выполнение транзакций системы в условиях неопределенности, сгруппировав входную нагрузку в ограниченное число нечетких кластеров;

- концептуальные модели анализа производительности информационных систем, отличающиеся от известных учетом аппаратно-программных компонент корпоративных информационных систем, использующих веб-технологии, и позволяющие конструировать аналитические и имитационные модели для исследования показателей производительности на системном и компонентном уровнях абстрагирования.

6. Предложены архитектурно-программные модели, отличающиеся конкретизацией для платформы Microsoft.Net и позволяющие ИТменеджерам принимать обоснованные решения в процессе объектно-ориентированного проектирования ИС с целью улучшения потребительского качества ИС, использующих веб-технологии.

7. Разработаны инструментальные средства оценки потребительского качества и анализа рисков проектов ИС, отличающиеся программной реализацией нечетких моделей и нечетких сетей и позволяющие разработчикам и ИТ-менеджерам обеспечивать поддержку принятия решений при проектировании и эксплуатации информационных систем, использующих веб-технологии.

Положения, результаты и рекомендации, выносимые на защиту:

На защиту выносятся следующие научные результаты:

1. Методология нечеткого и лингвистического моделирования потребительского качества информационных систем.

2. Метод интегральной оценки потребительского качества ИС.

3. Метод выбора сервис-ориентированной архитектуры информационной веб-системы на основе нечетких и лингвистических моделей.

4. Метод выбора структуры корпоративных приложений информационной веб-системы на основе нечетких и лингвистических моделей.

5. Нечеткая модель оценки количественных характеристик потребительского качества ИС.

6. Нечеткая продукционная сетевая модель оценки рисков проектов информационных систем.

7. Модели для анализа производительности и рабочей нагрузки информационных систем, использующих веб-технологии.

8. Архитектурно-программные модели реализации ИС для платформы Microsofl.Net

Теоретическая и практическая значимость результатов исследования. Теоретическая значимость диссертационного исследования состоит в развитии теории экономических информационных систем в части оценки потребительского качества систем, использующих веб-технологии, на основе применения положений теории нечетких множеств и нечеткого вывода.

Практическая значимость исследования определяется тем, что на основе обобщения известных теоретических и научных результатов автором развиты научные и методологические основы решения важных проблем оценки потребительского качества информационных систем, использующих веб-технологии на этапах разработки и модернизации, анализа рисков потребительского качества в проектах создания и внедрения ИС. Предложенные автором методы, модели и программный инструментарий позволяют проектным и консалтинговым организациям повысить потребительское качество создаваемых информационных систем, использующих веб-технологии, сократить временные и финансовые затраты на проекты ИС.

Теоретические и методологические основы исследования могут выступать в качестве научно-методического базиса в учебном процессе для дисциплин «Теоретические основы экономических информационных систем», «Проектирование информационных систем», «Информационный менеджмент» и «Управление информационными системами».

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные результаты и выводы диссертационной работы обсуждались на международных и всероссийских конференциях, в том числе на VII и VIH международных научно-практических конференциях «Экономико-организационные проблемы проектирования и применения информационных систем» (г. Ростов-на-Дону, 2003 г.; г. Кисловодск, 2005 г.), V и VI международных научно-практические конференциях «Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах» (г. Новочеркасск, 2002, 2004, 2005, 2006 гг.), международной научно-практической конференции «Теория, методы проектирования, программно-техническая платформа корпоративных информационных систем» (г. Новочеркасск, 2003, 2004, 2006 гг.), III научно-практической конференции «Совершенствование методов управления социально-экономическими процессами и их правовое регулирование» (г. Ставрополь, 2002 г.), I региональной научно-практической конференции «Экономика Северо-Кавказского региона на пути к устойчивому развитию в рыночных условиях» (г. Краснодар, 2003 г.), III Международной научно-практической конференции «Методы и алгоритмы прикладной математики в технике, медицине и экономике» (г. Новочеркасск, 2003 г.).

Основные положения и концепции диссертационного исследования использованы в проектах создания и модернизации информационных систем рядом предприятий разработчиков ИС, таких как ООО «Южная Софтверная Кампания» (проекты ИС для ТГК-8 г. Ростов-на-Дону, Аэрофлот-Дон г. Ростов-на-Дону), группа компаний «ГЭНДАЛЬФ» (проекты ИС для ОАО «Иней» г.Ставрополь, ООО «Алмаз» г. Волгодонск, ООО «Пласт Сервис Плюс» г. Ростов-на-Дону, ЗАО «Центральный рынок» г. Ростов-на-Дону), ООО «СКВ «ГРАФ» (проекты ИС для ОАО «МеТраКомБанк» г. Ростов-на-Дону, ООО «ЗЕМКОМБАНК» г. Ростов-на-Дону, АКБ «Банк развития региона» г. Владикавказ).

Результаты диссертационного исследования использованы при проектировании программных средств, которые зарегистрированы в РОСПАТЕНТе: программный комплекс «ЭМИР», предназначенный для автоматизации деятельности по ведению реестра эмитентом; информационная система внутреннего учета операций и сделок профессионального участника рынка ценных бумаг (ИС-ВнУ); информационная веб-система депозитарного учета профессионального участника рынка ценных бумаг (Web-ДепУ); информационная система учета абитуриентов, успеваемости и контингента высшего образовательного учреждения (АБУКОН); электронная библиотека образовательного учреждения (ЭлБи).

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Долженко, Алексей Иванович

5.5 Выводы по пятой главе

1. Проанализированы архитектурные решения, применяемые при создании корпоративных информационных систем в части обеспечения потребительского качества. Проведена модификация и уточнение архитектурных решений уровней представления, бизнес-логика и данных (сценарий транзакций, модель предметной области, модуль таблиц, шлюз таблицы данных) в плане повышения их потребительских качеств при реализации на платформе Microsoft.NET. Практическое использование предложенных архитектурных решений позволит повысить потребительское качество проектных решений при создании информационных систем.

2. Разработаны архитектурные шаблоны, которые представляют собой модели на языке иМЬ, описывающие определенные бизнес-домены, характеризующие часто встречающиеся бизнес-элементы информационных систем. Практическое применение архитектурных шаблонов позволит сократить затраты на проектирование и повысить потребительское качество проектных решений.

3. На основе анализа известных решений проведена модификация показателей оценки качества объектно-ориентированных прикладных программных продуктов. Разработано программное средство ОРР АпаИаег для определения показателей качества объектно-ориентированных прикладных программных продуктов. Использование программы ОРР АпаНяег позволяет проводить оперативную оценку качества создаваемых прикладных программ как на этапах проектирования, так и эксплуатации информационной системы.

4. Разработана программа ModelingFuzzySet оценки потребительского качества информационной системы, которая позволяет строить нечеткие модели для анализа потребительского качества ИС. Программа позволяет получать интегральные и локальные показатели потребительского качества информационной системы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате диссертационного исследования получили развитии теория, методология и программный инструментарий анализа потребительского качества информационных систем с учетом требований современного бизнеса к информационной инфраструктуре предприятия и неопределенностей, сопутствующих процессам создания и внедрения информационных систем. В процессе диссертационного исследования проведены следующие работы.

1. Выполнен анализ требований, которые предъявляет современный бизнес к информационным системам предприятий. Показано, что динамика изменений, происходящих в бизнесе предприятия, должна адекватно отображаться в информационной системе. При этом критерии и приоритеты реализации бизнес-процессов предприятия определяют требования к характеристикам функционирования ИС.

2. Проанализированы отличительные характеристики информационных систем предприятий, использующих современные веб-технологи и уточнены показатели потребительского качества веб-систем, которые определяют уровни обслуживания информационных сервисов систем и показано, что задача проектирования и модернизации информационной системы является многокритериальной и на основе анализа инфраструктуры системы предложены общая её постановка.

3. Проведено исследование современного состояния вопросов анализа потребительского качества информационных систем. На основе рассмотрения моделей и показателей качества ИС показано, что существующие методики анализа качества информационных систем не дают полного количественного описания уровня качества. Кроме того, показано, что для различных фаз жизненного цикла ИС необходимо использовать модели, построенные с точки зрения основных заинтересованных лиц для каждой фазы, с учетом технологических особенностей реализаций.

4. Показано, что в процессе выбора оптимального варианта информационной системы необходимо учитывать различные показатели, которые могут быть как количественные, так и качественные. При этом результаты оценок количественных характеристик ИС имеют неопределенность, а качественные характеристики ИС определяются экспертами, степень уверенности которых в задании конкретных оценок может быть различной. Обосновано, что при принятии стратегических решений целесообразно использовать лингвистический подход к оценке эффективности ИС, базирующийся на теории нечетких множеств.

5. На основе анализа существующих подходов к обоснованию выбора альтернатив в процессе принятия решений по выбору характеристик ИС сформулированы классы задач, которые характеризуются как детерминированные, в условиях риска и в условиях неопределенности. Показано, что подходу в условиях неопределенности не уделялось должного внимания. В то же время показано, что процессам функционирования информационных систем свойственна как физическая, так и лингвистическая неопределенность, а получение статистически достоверных данных, необходимых для описания вероятностных законов распределения случайных процессов, как правило, затруднено или вообще невозможно.

6. Выполнено теоретическое обоснование целесообразности применения нечетких моделей для оценки потребительского качества корпоративных информационных систем, построенных с применением веб-технологий. В отличие от известных подходов применение нечетких моделей позволяет проводить интегральный учет как количественных, так и качественных факторов, учет системных неопределенностей исходных параметров.

7. Разработана методология нечеткого и лингвистического моделирования потребительского качества информационных систем

8. Предложен метод интегральной оценки потребительского качества информационной системы, который базируется на применении модели графа с вершинами, состояние которых описывают лингвистические переменные. Алгоритм определения качества ИС базируется на введенных понятиях отношения предпочтений для лингвистических переменных и введенных операторах агрегирования информации. Предложенный метод в отличие от известных, позволяет повысить эффективность принятия решений в процессе проектирования и применения информационных веб-систем.

9. Предложен метод оценки количественных характеристик потребительского качества ИС на базе нечеткой модели путем проведения фазифика-цию количественной переменной и формирования лингвистической переменной. Разработанный метод позволяет проводить интегральный анализ потребительского качества ИС, совместно используя количественные и качественные показатели в рамках нечетких моделей.

10. Разработан метод выбора сервис-ориентированной архитектуры информационной веб-системы на основе нечетких и лингвистических моделей, отличающийся постановкой и решением задачи о назначениях в рамках методологии нечетких множеств и позволяющий для предметной области сформировать набор информационных сервисов, потребительское качество которых соответствует требованиям к уровням обслуживания бизнес-процессов

11. Разработан метод выбора структуры корпоративных приложений информационной веб-системы на основе нечетких и лингвистических моделей, отличающийся постановкой и решением задачи на базе нечетких множеств и позволяющий производить обоснованный выбор системы из набора промыш-ленно поставляемых информационных систем, учитывая их функциональность и уровень потребительского качества для бизнес-процессов предметной области

12. Проведен анализ неопределенностей и рисков проектов информационных систем, в результате чего выявлены основные типы рисков, которые характерны для различных этапов жизненного цикла информационных систем. Показано, что оценка влияния риска потребительского качества на проект для конкретной фазы жизненного цикла информационной системы и конкретной итерации проекта может быть количественной и качественной. Выявлено, что повышение эффективности управления рисками потребительского качества проектов создания и развития информационных систем может быть осуществлено путем формализации и автоматизации различных этапов управления рисками. Для решение данной задачи предложено использовать модели, базирующиеся на методах обработки информации в условиях существенной неопределенности, позволяющие осуществлять анализ и принимать эффективные решения с учетом как количественных, так и качественных факторов.

13. Обоснована целесообразность использования нечетких продукционных сетей для анализа риска потребительского качества в проектах создания и развития ИС. В отличие от известных предложенный подход позволяет получать лингвистические оценки рисков на различных этапах проектирования ИС, осуществлять анализ рисков, назначение им приоритетов.

14. Разработана нечеткая продукционная сетевая модель оценки рисков проектов информационных систем, сформировано пространство предпосылок факторов, являющихся источниками риска и пространство заключений показателей риска различных областей проекта, а также база нечетких продукционных правил. В модели использован прямой вывод основывается на правиле «нечеткий модус поненс». В отличие от известных, модель ориентирована на применение методологии нечеткого вывода и позволяет ИТ-менеджерам проводить оперативный анализ риска потребительского качества на различных этапах при проектировании ИС, оперируя естественно-языковыми категориями «высокий риск», «допустимый риск», «низкий риск».

15. Проведен концептуальный анализ аспектов производительности информационных систем, который позволил сформулировать основные закономерности, характеризующие этапы обработки информации в распределенных системах обработки информации, выявить составляющие временных затрат на обработку транзакций, которые определяют потребительское качество систем, для передачи информации по сети, обслуживания сообщений в маршрутизаторах и серверах.

16. Предложен подход к формированию рабочей нагрузки информационной системы на основе методов нечеткой кластеризации, который позволяет существенно снизить размерность входных потоков запросов на выполнение транзакций системы в условиях неопределенности, сгруппировав входную нагрузку в ограниченное число кластеров.

17. На основе формальной модели информационной системы разработаны концептуальные модели информационной системы, предназначенные для анализа производительности, которые являются основой построения аналитических и имитационных моделей для исследования показателей производительности системы на системном и компонентном уровнях абстрагирования.

18. На примере информационной системы депозитария показана эффективность применения разработанных имитационных моделей и методики планирования активного эксперимента при исследовании производительности информационной системы.

19. Предложены архитектурно-программные модели, отличающиеся конкретизацией для платформы Microsoft.Net и позволяющие ИТ-менеджерам принимать обоснованные решения в процессе объектно-ориентированного проектирования ИС с целью улучшения потребительского качества ИС, использующих веб-технологии.

20. Разработаны инструментальные средства оценки потребительского качества и анализа рисков проектов ИС, отличающиеся программной реализацией нечетких моделей и нечетких сетей и позволяющие разработчикам и ИТ-менеджерам обеспечивать поддержку принятия решений при проектировании и эксплуатации информационных систем, использующих веб-технологии.

Список литературы диссертационного исследования доктор экономических наук Долженко, Алексей Иванович, 2008 год

1. Аверкин, А.Н. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин / под. ред. Поспелова Д.А. М.: Наука, 1986. - 312 с.

2. Аверкин, А.Н. Модели приближенных рассуждений. Лекции САИИ и САНС / А.Н. Аверкин. Тверь: НПО «Центрпрограм-мсистем», 1991. - 7 с.

3. Аверкин, А.Н. Использование нечеткого отношения моделирования для экспертных систем / А.Н. Аверкин, А.И. Нгуен. М.: ВЦ АН СССР, 1988.-24 с.

4. Аверкин, А.Н. Нечеткое отношение моделирования и его применение в психологии и искусственном интеллекте / А.Н. Аверкин, В.Б.Тарасов. М.: ВЦ АН СССР, 1986. - 35 с.

5. Алексеев, A.B. Интерпретация и определение функций принадлежности нечетких множеств / A.B. Алексеев // Методы и системы принятия решений: Сб. тр. /Под. ред. А.Н.Борисова. Рига: РПИ. - 1979. - С. 128 - 132.

6. Алефельд, Г. Введение в интервальные вычисления / Г. Алефельд, Ю. Херцбергер / Пер. с англ. М.: Мир, 1987. - 356 с.

7. Алиев, P.A. Интеллектуальные роботы с нечеткими базами знаний / P.A. Алиев. М.: Радио и связь, 1994. - 178 с.

8. Алиев P.A. Нечеткие регуляторы и интеллектуальные промышленные системы управления (обзор) / Р.А Алиев, Э.Г. Захарова, C.B. Ульянов // Итоги науки и техники. Сер. Техн. кибернетика. -М.:ВИНИТИ АН СССР, 1991, т. 32, С.233 313.

9. Алиев, P.A. Нечеткие модели управления динамическими системами (Обзор) / Р.А Алиев, Э.Г. Захарова, C.B. Ульянов // Итогинауки и техники. Сер. Техн. кибернетика. Т.29. М.: ВИНИТИ АН СССР, 1990. -С.127- 201.

10. Алтунин, А.Е. Методические рекомендации по применению теории нечеткости в процессах контроля и управления объектами газоснабжения / А.Е. Алтунин, С.Н. Чуклеев, М.В. Семухин, Л.Д. Крел. Тюмень, 1983. - 136 с.

11. Андрейчиков, A.B. Анализ, синтез, планирование решений в экономике / А.В Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. -М.: Финансы и статистика, 2000. 368 с.

12. Антамошин, А.Н. Интеллектуальные системы управления организационно-техническими системами / А.Н. Антамошин, О.Б. Близнова, A.B. Бобов, A.A. Большаков, В.В. Лобанов, И.Н. Кузнецова. -М.: Горячая линия-Телеком, 2006. 160 с.

13. Айвазян, С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов / С.А Айвазян, B.C. Мхитарян. М.: ЮНИТИ, 1998.- 1022 с.

14. Айвазян, С.А. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное изд. / С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин.- М.: Финансы и статистика, 1983. -254 с.

15. Антонов, A.B. Применение экспертной оценки качества программного обеспечения при проведении верификационных процедур / A.B. Антонов, A.A. Байбулатов, С.И. Масолкин // Труды Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Том XVIII, 2003.

16. Барсегян, A.A. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining / A.A. Барсегян, М.С. Куприянов, В.В. Степаненко, И.И. Холод. СПб.: БХВ-Петербург, 2004. - 336 с.

17. Батыршин, И.З. Нечеткие отношения в семиотических системах. Лекции САИИ и САНС / И.З. Батыршин. Тверь, НПО «Цен-трпрограммсистем», 1991. — 15 с.

18. Батыршин, И.З. Основные операции нечеткой логики и их обобщения / И.З. Батыршин. Казань: Отечество, 2001. - 102 с.

19. Байбулатов, A.A. Разведочный анализ сложного программного обеспечения Электронный ресурс. / A.A. Байбулатов,

20. К.В. Семенков, С.И. Масолкин, O.A. Промыслова. Режим доступа: http://zuenkov.ipu.rssi.ru/0774.pdf (дата обращения 15.04.2008).

21. Бендат, Дж. Прикладной анализ случайных процессов.: Пер. с англ. / Дж. Бендат, А. Пирсол. М.: «Мир», 1989. - 540 с.

22. Бьер, М. Интеллектуальное ведение и сопровождение бизнеса / М. Бьер. М.: КУДИЦ -ОБРАЗ, 2005. - 240 с.

23. Берштейн, JI.C. Нечеткие модели принятия решений: дедукция, индукция, аналогия. Монография / JI.C. Берштейн, A.B. Боже-нюк. Изд-во ТРТУ, 2001. - 110 с.

24. Берштейн, JI.C. Модели и методы принятия решений в интегрированных интеллектуальных системах / JI.C. Берштейн, В.П. Карелин, А.Н. Целых. Ростов -н/Д, 1999. - 270 с.

25. Борисов, А.Н. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной / А.Н. Борисов, А.Б. Алексеев, O.A. Крум-берг. Рига: Зинатне, 1982. - 256 с.

26. Борисов, А.Н. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений/ А.Н. Борисов, А.Б. Алексеев, Г.В.Меркурьева. -М.: Радио и связь, 1989. 304 с.

27. Борисов, B.B. Нечеткие модели и сети / В.В. Борисов, В.В. Круглов, A.C. Федулов. М.: Горячая линия-Телеком, 2007. - 284 с.

28. Боровиков, В.П. STATISTICA® Статистический анализ и обработка данных в среде Windows®. Изд. 2-е стереотип. / В.П. Боровиков, И.П.Боровиков. - М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 1998. - 608 с.

29. Бочаров, П.П. Теория массового обслуживания: Учебник / П.П. Бочаров, A.B. Печенкин. Изд-во РУДН, 1995. - 282 с.

30. Боэм, Б.У. Характеристики качества программного обеспечения / Б.У. Боэм. М.: «Мир», 1981.-208 с.

31. Боэм, Б.У. Инженерное проектирование программного обеспечения / Б.У. Боэм. М.: Радио и связь, 1985. - 512 с.

32. Боггс У., UML и Rational Rose / У. Боггс, М. Боггс.: Пер. с англ. М., ЛОРИ, 2001.-581 с.

33. Бусленко, Н.П. Моделирование сложных систем / Н.П. Бус-ленко. М.: Наука, 1978. - 399 с.

34. Букатова, И.Л. Эволюционное моделирование: идеи, основы теории, приложения / И.Л. Букатова. М.: Знание, 1981. - 64 с.

35. Букатова, И.Л. Эвоинформатика. Теория и практика эволюционного моделирования / И.Л. Букатова, Ю.И. Михасев, A.M. Шаров. М.: Наука, 1991.-206 с.

36. Буч, Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++.: Пер. с англ. / Г. Буч. М.: «Издательство Бином», СПб.: «Невский диалект», 2001. — 560 с.

37. Васильев, В.И. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики. Учебное пособие / В.И. Васильев, Б.Г. Ильясов. Уфа: УГАТУ, 1995. - 80 с.

38. Вендоров, A.M. Case технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем / A.M. Вендоров. -М.: Финансы и статистика, 1998. - 176 с.

39. Венцель, Е.С. Теория вероятностей / Е.С. Венцель. -М.: Изд-во «Наука», 1969. 576 с.

40. Влиссидес, Дж. Применение шаблонов проектирования. Дополнительные штрихи / Дж. Влиссидес. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. - 144 с.

41. Волков, Д. ИТ-серсис: дальше от продуктов / Д. Волков. // Открытые системы. 2004. -№1. С. 23 - 27.

42. Гамма, Э. Приемы объектно-ориентированного программирования. Паттерны проектирования / Э. Гамма, Р. Хелм, Р. Джонсон, Дж. Влиссидес. СПб: Питер, 2001. - 368 с.

43. Глова, В.И. Мягкие вычисления (SOFT COMPUTING) и их приложения: Учебное пособие / В.И.Глова, И.В. Аникин, МЛ. Адже-ли /Под ред. В.И. Глова. Казань: Изд-во Казан.гос.техн.ун-та, 2000.-98 с.

44. Глоссарий.ги Электронный ресурс. Режим доступа: http://www. glossary.ru/cgi-bin/glsch2.cgi (дата обращения 14.05.2008).

45. Гудмен, И. Нечеткие множества как классы эквивалентности случайных множеств / И. Гудмен // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Пер.с англ; Под ред. Р.Р.Ягера. М. 1986. - С.241-263.

46. ГОСТ Р 28195-89. Оценка качества программного обеспечения. Общие положения. Введен 01.07.1990. -М.: Изд-во стандартов, 1989.-38 с.

47. Грэхем, И. Объектно-ориентированные методы. Принципы и практика / И. Грэхем. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. - 880 с.

48. Дац, Т. Что нужно знать о SOA? Электронный ресурс. / Т. Дац // Директор информационной службы, № 6, 2006. -Режим доступа: http://old.osp.ru/cio/2006/ 06/028.htm/ (дата обращения 15.11.2007).

49. Демидова, JI.A. Алгоритмы и системы нечеткого вывода при решении задач диагностики городских инженерных коммуникаций в среде MATLAB / JI.A. Демидова, В.В. Кираковский, А.Н. Пыль-кин. М.: Радио и связь, Горячая линия - Телеком, 2005. - 365 с.

50. Дик, В.В. Методология формирования решений в экономических системах и инструментальные среды их поддержки / В.В. Дик. — М.: Финансы и статистика, 2000. 300 с.

51. Долженко, А.И. Использование имитационного моделирования для анализа эффективности функционирования АСУПТ / А.И. Долженко // Элементы и технические средства управления и регулирования, г. Новочеркасск, 1977. С. 84 - 91.

52. Долженко, А.И. К вопросу анализа функционирования технического обеспечения АСОУ дискретным производством / А.И. Долженко // Изв. СКНЦВШ Технические науки. 1980. - № 2. -С.31-34.

53. Долженко, А.И. Имитационная модель центральной части вычислительного комплекса СМ-2 / А.И. Долженко, Ю.И. Лозовой // Изв. СКНЦВШ. Технические науки. 1981. -№3. - С. 20-24.

54. Долженко, А.И. Исследование случайных потоков при проектировании АСОУ / А.И. Долженко // Деп. в ЦНИТЭИ приборостроения 21.05.86, №3339-ПР.

55. Долженко, А.И. Исследование вычислительных систем при проектировании ГАИ / А.И. Долженко // Деп. в ЦНИТЭИ приборостроения 15.07.86, №3407-ПР.

56. Долженко, А.И. Экспертные системы как составная часть интеллектуальных САПР / А.И. Долженко // Технические средства и системы управления производственными процессами, Братск, 1991. -С. 139-143.

57. Долженко, А.И. Организация работы со связанными файлами в информационных системах / А.И. Долженко, И.А.Осипенко // XIII Научно- техническая конференция, Братск, 12-18мая 1992 года. Тезисы докладов. — С. 125-126.

58. Долженко, А.И. Основные принципы построения информационно-вычислительной сети крупного предприятия / А.И. Долженко, А.Н. Дойников // XIV Научно- техническая конференция, Братск,1993. —С. 180-182.

59. Долженко, А.И. Обеспечение надежности и реактивности баз данных в информационных системах / А.И. Долженко, А.Н. Дойников, О.В. Беляков // XV Научно- техническая конференция, Братск,1994. —С. 159-160.

60. Долженко, А.И. Разработка автоматизированной информационной системы ВУЗа / А.И. Долженко // XV Научно- техническая конференция, Братск, 1994. — С. 141-142.

61. Долженко, А.И. Модели для анализа и проектирования информационных систем / А.И. Долженко, В.А. Долженко. // Методы и алгоритмы прикладной математики в технике, медицине и экономике:

62. Материалы III Междунар. науч.-практ. конф. г.Новочепркасск, 17 янв. 2003г. / Юж.-Рос. гос.техн. ун т. (НПИ). - Новочеркасск: ЮРГТУ, 2003. -Ч.З - с. 32-36.

63. Долженко, А.И. Концептуальные модели корпоративной экономической информационной системы // Информационные системы, экономика, управление трудом и производством: Ученые записки. Вып. 9 / Рост. гос. эконом, ун-т «РИНХ». Ростов н/Д, 2005. - С. 69-78.

64. Долженко, А.И. Управление информационными системами. Лабораторный практикум / А.И. Долженко. — Институт управления бизнеса и права. Ростов-н/Д., 2005. - 122 с.

65. Долженко, А.И. Современные технологии программирования. Платформа Microsoft.NET и язык С#. Учебно-методическое пособие / А.И. Долженко. РГЭУ «РИНХ» - Ростов-н/Д., 2005 - 125 с.

66. Долженко, А.И. Современные технологии программирования. Платформа Microsoft.NET и язык С#. Лабораторный практикум / А.И. Долженко. РГЭУ «РИНХ» - Ростов-н/Д., 2005. - 74 с.

67. Долженко, А.И. Модели принятия решений при проектировании и модернизации информационной системы / А.И. Долженко //

68. Научная мысль Кавказа. Северо-Кавказский научный центр высшей школы, Приложение. 2005. № 15(83). С. 137 -143.

69. Долженко, А.И. Оценка качества объектно-ориентированных программных продуктов / А.И. Долженко // Вестник Ростовского государственного экономического университета «РИНХ», №1 (21) 2006. С.37-43.

70. Долженко, А.И. Моделирование корпоративной информационной системы / А.И. Долженко // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Обществ, науки. 2006. - № 2(134). - С. 50-55.

71. Долженко, А.И. Типовые архитектурные решения для корпоративных информационных систем на платформе Microsoft.NET / А.И. Долженко // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. -2006.- №3. С. 3-7.

72. Долженко, А.И. Формирование приоритетов требований экономической информационной системы / А.И. Долженко // Научнаямысль Кавказа. Северо-Кавказский научный центр высшей школы, Приложение. 2006. - № 2 (86). - С. 66-73.

73. Долженко, А.И. Модели рабочей нагрузки информационной системы / А.И. Долженко // Проблемы федеральной и региональной экономики: Ученые записки. Вып. 9 / РГЭУ «РИНХ». -Ростов н/Д, 2006. С.83-89.

74. Долженко, А.И. Оценка нефункциональных характеристик качества информационной системы на основе теории нечетких чисел / А.И. Долженко // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Естеств. науки. Приложение. 2006. - №8. - С.З - 9.

75. Долженко, А.И. Лингвистический анализ потребительского качества информационной системы / А.И. Долженко // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. 2006. - №4. - С. 30-34.

76. Долженко, А.И. Нечеткие модели анализа потребительского качества информационной системы / А.И. Долженко // Вестник Ростовского государственного экономического университета «РИНХ» 2006.-№2(22).- С.123-131.

77. Долженко, А.И. Информационный менеджмент. Моделирование бизнес-процессов: Лабораторный практикум / А.И. Долженко, H.A. Тимченко. РГЭУ «РИНХ». - Ростов н/Д, 2006. - 95 с.

78. Долженко, А.И. Модель информационных сервисов на основе теории нечетких множеств / А.И. Долженко // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. 2007. - №1. — С. 7-10.

79. Долженко, А. И. Модели информационных систем на основе теории нечетких множеств / А. И. Долженко // Вестник Ростовского государственного экономического университета «РИНХ». —2007. — № 1 (23). — С. 76-82.

80. Долженко, А. И. Методология анализа рисков при проектировании информационных систем с использованием нечетких сетей / А. И. Долженко // Вестник Ростовского государственного экономического университета «РИНХ». — 2007. — № 2 (24). — С. 148-155.

81. Долженко, А. И. Нечеткие модели принятия решений в проектах создания информационных систем / А. И. Долженко // Изв. вузов. Сев.-Кав. регион. Техн. науки. — 2007. — № 2. — С. 6-9.

82. Долженко, А.И. Нечеткие продукционные модели оценки рисков проектов информационных систем / А.И. Долженко // Проблемы федеральной и региональной экономики: Ученые записки. Вып. 10 / РГЭУ «РИНХ». Ростов н/Д, 2007. — С.83-89.

83. Долженко, А.И. Нечеткие модели эффективный инструментарий для анализа потребительского качества информационных систем: монография / А.И.Долженко. - РГЭУ «РИНХ». Ростов н/Д, 2008. - 220 с.

84. Долженко, А. И. Задача выбора эффективной сервис-ориентированной архитектуры экономической информационной системы / А. И. Долженко // Экономический вестник Ростовского государственного университета. — 2008. — Т. 6. — № 3.3 — С. 126 — 129.

85. Долятовский, В.А. Исследование систем управления: Учебно-практическое пособие / В.А. Долятовский, В.Н. Долятовская. М.: Изд. центр «МарТ», 2003. - 256 с.

86. Долятовский, В.А. Управление проектами. Учебное пособие / В.А. Долятовский, В.Н. Долятовская. Ростов-на-Дону: ИУБиП, 2003.-147 с.

87. Дубова, Н. На пути к SOA Электронный ресурс. / Н. Дубова. Режим доступа: http://www.osp.ru/os/2004/08/009l.htm (дата обращения 23.05.2008).

88. Дюбуа, Д. К анализу и синтезу нечетких отображений / Д. Дюбуа, А. Прад // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Пер.с англ; Под ред. Р.Р.Ягера. М., 1986.-С.229-240.

89. Дюбуа, Д. Теория возможностей. Приложение к представлению знаний в информатике / Д. Дюбуа, А. Прад / Пер. с фр. -М.:Радио и связь, 1990. 288с.

90. Емельянов, A.A. Имитационное моделирование экономических процессов / A.A. Емельянов, Е.А. Власова, P.C. Дума. — М.: Финансы и статистика. 2002 - 368с.

91. Ефимов, E.H. Экспериментальные методы оценки потребительского качества распределенных информационных систем: Монография / E.H. Ефимов; Рост. гос. эконом, ун-т. «РИНХ», Ростов-н/Д, 2001.-224 с.

92. Ефимова, Е.В. Анализ и моделирование эксплуатационных параметров экономических информационных систем: Автореф. дисс. . . . к.э.н.: 08.00.13 / Е.В. Ефимова. Ростов-на-Дону, 2004.-21с.

93. Жарко, Е.Ф. Проблемы управления качеством программного обеспечения Электронный ресурс. / Е.Ф. Жарко. -Режим доступа: http://www31.ipu.rssi.ru/0887.pdf (дата обращения 03.03.2008).

94. Жуковин, В.Е. Многокритериальные модели принятия решений с неопределенностью / В.Е. Жуковин. Тбилиси: Мец-ниереба, 1983.- 104 с.

95. Жуковин, В.Е. Нечеткие многокритериальные модели принятия решений / В.Е. Жуковин. Тбилиси: Мецниереба, 1988.- 71 с.

96. Заде, JI.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / JI.A. Заде. М.: Мир. - 1976. - 168с.

97. Заде, JI.A. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе / Л.А. Заде. // Классификация и кластер / Пер.с англ.; Под ред. Дж.Вэн Райзина. М., 1980. -С.208- 247.

98. Зайченко, Ю.П. Исследование операций Электронный ресурс. / Ю.П. Зайченко. Режим доступа: http://iasa.org.ua/iso.php?lang==ukr (дата обращения 14.02.2008).

99. Захаров, В.Н., Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. 2. Эволюция и принципы построения / В.Н. Захаров, C.B. Ульянов // Известия АН РАН. Сер. Техн. кибернетика, №4, 1993. С. 189 - 205.

100. Иванов, А.П. Вычислительные параметры экономических задач / А.П. Иванов. М.: Статистика, 1996. - 230 с.

101. Иванова, Е.Б. Java 2, Etterprice Editional. Технология проектирования и разработки / Е.Б. Иванова. СПб.: БХВ-Питербург, 2003. - 648 с.

102. Казаков, Д.А. Параметрический кластер-анализ // Математическое обеспечение структур типа АРМ на базе мини- и микро

103. ЭВМ / Д.А. Казаков, М.В. Плаксин. М., 1988. - С.24-25. (Алгоритмы и программы; Вып. 7(111)).

104. Казаков, Д.А. Непараметрический кластер-анализ // Математическое обеспечение структур типа АРМ на базе мини- и микро-ЭВМ / Д.А. Казаков, М.В. Плаксин. М., 1988. - С.25-26. (Алгоритмы и программы; Вып. 7(111)).

105. Каипов, В.Х. Методы обработки данных в системах с нечеткой информацией / В.Х. Каипов, A.A. Селюгин, С.А. Дубровский. Фрунзе: Илим, 1988. - 188 с.

106. Калмыков, С.А. Методы интервального анализа / С.А. Калмыков, Ю.И. Шокин, З.Х. Юлдашев. Новосибирск: Наука, 1986.-222 с.

107. Каня, A.A. Мера возможности, нечеткое доверие и некоторые свойства нечетких преобразований / A.A. Каня // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Пер. с англ.; под ред. Р.Р.Ягера. М., 1986. - С.264 - 279.

108. Кантор, М. Управление программными проектами. Практическое руководство по разработке успешного программного обеспечения / М.Кантор. М.: Изд. дом «Вильяме», 2002. - 176 с.

109. Карелин, В.П. Нахождение представителя класса нечетких ситуаций при построении модели принятия решений / В.П.Карелин, O.JI. Кузьменко // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. 2008. - №4. - С. 50-54.

110. Карелин, В.П. Средства и методы поддержки принятия решений в условиях нечеткости, неопределенности и многокрите-риальности / В.П.Карелин, O.JI. Кузьменко // Вестник института управления и экономики. 2007. - №1. - С. 73-77.

111. Коган, Б.И. Экспериментальные исследования программ / Б.И. Коган. М.: Наука, 1988. 184 с.

112. Кондаков, Н.И. Логический словарь-справочник / Н.И. Кондаков. М.: Наука, 1975. - 720 с.

113. Классификация и кластер / Пер. с англ.; Под ред. Дж.Вэн Райзина. М.: Мир, 1980. - 389 с.

114. Клемент, Э.Ф. О связи между различными понятиями нечетких мер / Э.Ф. Клемент // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Пер.с англ.; Под ред. Р.Р.Ягера. М., 1986. - С.279-285.

115. Клейнен, Дж. Статистические методы в имитационном моделировании / Дж. Клейнен: Пер. с англ. Вып.1. - М.: Статистика, 1978.-221 с.

116. Клейнен, Дж. Статистические методы в имитационном моделировании / Дж. Клейнен: Пер. с англ. Вып.2. - М.: Статистика, 1978. - 335 с.

117. Клейнрок, Л. Теория массового обслуживания/ Л. Клейнрок: Пер. с англ. -М.: Машиностроение, 1979. 308 с.

118. Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств / А. Кофман: Пер.с фр. М.: Радио и связь, 1982. - 432 с.

119. Кривошеева, М.А. Проблемы автоматизации процесса оценки потребительского качества программного обеспечения / М.А. Кривошеева // Экономика и финансы,- 2004. №3. С.77 - 78.

120. Кузьмин, В.Б. Построение групповых решений в пространствах нечетких бинарных отношений. Препринт / В.Б.Кузьмин. -М.: ВНИИСИ, 1980. 52 с.

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

122. Кузьмин, В.Б. Эталонный подход к получению нечетких отношений предпочтения / В.Б.Кузьмин // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Пер.с англ.; Под ред. Р.Р.Ягера. М., 1986. - С.87-99.

123. Курейчик, В.М. Генетические алгоритмы / В.М. Ку-рейчик. — Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1998. 216 с.

124. Ларман, К. Применение UML и шаблонов проектирования / К. Ларман : Пер. с англ.: Уч. пос. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. - 496 с.

125. Латынов, P.P. Информационные системы для предприятий оптовой торговли: разработка, оценка потребительского качества/P.P. Латынов : Автореф. дисс. . . . к.э.н.: 08.00.13 Ростов-на-Дону, 2002. - 24 с.

126. Леоненков, A.B. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH / A.B. Леоненков. СПб.: БХВ-Петербург, 2005.-736 с.

127. Липаев, В.В. Надежность программных средств / В.В. Липаев. -М.: СИНТЕГ, 1998. — 232с.

128. Липаев, В.В. Обеспечение качества программных средств / В.В. Липаев. -М.: СИНТЕГ, 2001. — 380с.

129. Липаев, В.В. Системное проектирование сложных программных средств для информационных систем /В.В. Липаев. -М.: СИНТЕГ, 2002. 268 с.

130. Липаев, В.В. Методы обеспечения качества крупномасштабных программных средств / В.В. Липаев. М.: СИНТЕГ, 2003.-520 с.

131. Липаев, B.B. Стандартизация характеристик и оценивания качества программных средств Электронный ресурс. / В.В. Липаев. Режим доступа: http://www.fostas.ru/ library/Lipaev6.rtf (дата обращения 12.05.2008).

132. Литвак, Б.Г. Экспертная информация: Методы получения и анализа / Б.Г. Литвак. — М.: Радио и связь, 1982. — 184 с.

133. Литвак, Б.Г. Экспертные технологии в управлении: Учеб. пособие / Б.Г. Литвак. М.: Дело, 2004. - 400 с.

134. Манд ель, Н.Д. Кластерный анализ / Н.Д. Манд ель. -М.: Финансы и статистика, 1988. 176 с.

135. Мацяшек, Л.А. Анализ требований и проектирование систем. Разработка информационных систем с использованием UML / Л.А. Мацяшек. М.: Изд. дом «Вильяме», 2002. - 432 с.

136. Макеев, С.П. Аппроксимация бинарных расплывчатых отношений и последовательная оптимизация на взвешенных графах / С.П. Макеев, Г.П. Серов, И.Ф. Шахнов // Сообщения по прикладной математике. М: Изд-во ВЦ АН СССР, 1980. - 66 с.

137. Макеев, С.П. Упорядочение альтернатив на основе расплывчатых оценок / С.П. Макеев, И.Ф. Шахнов // Сообщения по прикладной математике. -М.: ВЦАН СССР, 1989.-42 с.

138. Майерс, Г. Надежность программного обеспечения / Г. Майерс. М.: Мир, 1980. - 360 с.

139. Майерс, Г. Искусство тестирования программ / Г.Майерс. Финансы и статистика, 1982. - 176 с.

140. Малышев, Н.Г. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР / Н.Г. Малышев, Л.С.Берштейн, А.В.Боженюк. -М.: Энергоатомиздат, 1991. 136 с.

141. Мелихов, А.Н. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой / А.Н. Мелихов, Л.С. Берштейн, С.Я. Коровин. М.: Наука. Гл. ред. физ. - мат. лит., 1990. - 272 с.

142. Международные стандарты ИСО 9001:1994. Системы качества. Модель обеспечения качества при проектировании, разработке, производстве, монтаже и обслуживании. Второе издание. М.: 1996г. International Standart ISO.

143. Менаске, Д. Производительность Web служб. Анализ, оценка и планирование / Д. Менаске, В. Алмейна.: Пер. с англ. -СПб: ООО «ДиасофтЮП», 2003.-480 с.

144. Мишенин, А.Н. Теория экономических информационных систем: Учебник / А.Н. Мишенин. М.: Финансы и статистика, 2000-240 с.

145. Михайловский, Н. Э. Архитектура информационной системы, оценка рисков и совокупная стоимость владения Электронный ресурс. / Н. Э. Михайловский. Режим доступа: http://www.osp.ru/cio /2002/06/172179/р 1 .html (дата обращения 15.02.2008).

146. Мюллер, Р. Дж. Базы данных и UML / Р. Дж. Мюллер: пер. с англ. М.: ЛОРИ, 2002. - 420 с.

147. Недосекин, А.О. Нечетко-множественный анализ рисков фондовых инвестиций / А.О. Недосекин. СПб., Сезам, 2002. - 282 с.

148. Недосекин, А.О. Оценка риска бизнеса на основе нечетких данных Электронный ресурс. / А.О. Недосекин. — Режим доступа: http://sedok.narod.rU/scgroup.html#2 (дата обращения 15.02.2008).

149. Нейлор, Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем / Т.Нейлор : Пер. с англ.-М.: Мир, 1975.-500 с.

150. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Поспелова Д.А. М.: Наука, 1986. -311 с.

151. Нечеткие множества и теория возможностей / Подред. Р. Ягера. -М.: Радио и связь, 1986. 392 с.

152. Норвич, A.M. Построение функций принадлежности / A.M. Норвич, И.Б. Турксен // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Пер.с англ.; Под ред. Р.Р.Ягера. М., 1986. — С.64 - 70.

153. Норвич, A.M. Фундаментальное измерение нечеткости / A.M. Норвич, И.Б. Турксен // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Пер.с англ.; Под ред. Р.Р.Ягера. -М., 1986.-С.51 -63.

154. Нетрадиционные модели и системы с нечеткими знаниями /Под ред. А.Ф. Блишуна. -М.: Энергоатомиздат, 1991. 144 с.

155. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под ред. P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. -408 с.

156. Общее руководства качеством и стандарты по обеспечению качества (ISO 9001-1). Руководящие указания по применению стандарта ISO 9001, при разработке, поставке и обслуживании программного обеспечения (ISO 9000-3).

157. Ope, О. Теория графов / О. Ope. — М.:Наука, Главная редакция физ.-мат. лит., 1980 336 с.

158. Орлов, А.И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные / А.И. Орлов. М.: Знание, 1980. - 64 с.

159. Орлов, А.И. Общий взгляд на статистику объектов нечисловой природы / А.И. Орлов // Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. М.: «Наука». — 1985. — с.58-92.

160. Орлов, С.А. Технология разработки программного обеспечения/ А.И. Орлов. СПб.: Питер, 2003. - 480 с.

161. Орловский, С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой информации / С.А. Орловский. М.:Наука, 1981. - 206 с.

162. Перминов, С.Б. Имитационное моделирование процессов управления в экономике / С.Б. Перминов. М.: Наука, 1981.-216 с.

163. Петров, B.C. Депозитарий на рынке ценных бумаг / B.C. Петров. -М.: ИАУЦНАУФОР, 1999.-416 с.

164. Перфильева, И.Г. Модели нечеткого адаптивного управления и генерирование управляющих правил. Лекции САИИ и САНС / И.Г. Перфильева. Тверь, НПО "Центрпрограммсистем", 1991.- Юс.

165. Попов, А. Метрики качества программного обеспечения Электронный ресурс. / А. Попов. Режим доступа: http://www.pmprofy.ru/ (дата обращения 15.02.2008).

166. Поспелов, Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления / Д.А. Поспелов. — М.:Энергоиздат, 1981. 232 с.

167. Поспелов, Д.А. Ситуационное управление: теория и практика / Д.А. Поспелов. М. Наука, 1986. - 288 с. - 544с.

168. Поспелов, Д.А. Моделирование рассуждений: Опыт анализа мыслительных актов / Д.А. Поспелов. М.: Радио и связь. -1989.- 184 с.

169. Постолит, A.B. Visual Studio .NET: разработка приложений баз данных / A.B. Постолит. СПб.: БХВ-Питербург, 2003.

170. Потоцкий, М. Управление ИТ-услугами / М. Потоцкий, Р. Журавлев //Открытые системы, №1, 2004. С. 18-22.

171. Прикладные нечеткие системы / К. Асаи, Д. Ватада, С. Иван и др./Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугено. М.: Мир, 1993.-368 с.

172. Пугачев, B.C. Теория вероятностей и математическая статистика / B.C. Пугачев. М.: Изд-во «Наука», 1979. - 496 с.

173. Пятина, Е.Е. Экономико-математические модели для оценки качества информационного обеспечения деятельности инвестиционной компании. Автореферат на соискание ученой степени канд. экон. наук. / Е.Е. Пятина. Ростов-на-Дону, 2000. - 27 с.

174. Рамбо, Дж. UML: специальный справочник / Дж. Рамбо, А. Якобсон, Г. Буч. СПб.: Питер, 2002. - 656 с.

175. Родина, О.В. Формализованный анализ процессов в подсистеме «Налоговый учет» / О.В. Родина // Информационные системы, экономика, управление трудом и производством: Ученые записки. Выпуск 7. Ростов-н/Д.: Изд. РГЭУ, 2002. - С.54 - 56.

176. Розенберг, Д. Применение объектного моделирования с использованием ЦМЬ и анализ прецедентов / Д. Розенберг, К. Скотт / Пер. с англ.-М.: ДМК Пресс, 2002. 160 с.

177. Романов, А.Н. Советующие информационные системы в экономике: Учебн. пособие для вузов / А.Н. Романов, Б.Е. Одинцов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 487 с.

178. Романов, В.Ю. Анализ программного обеспечения с использованием объектно-ориентированных метрик. Обзор метрик Электронный ресурс. / В.Ю. Романов — Режим доступа: http://master.cmc.msu.ru /готапоу/ги5з1апЛпс1ех.11йп (дата обращения 02.02.2008).

179. Романов, В.Ю. Статический анализ программ Электронный документ / В.Ю. Романов. Режим доступа: http://master.cmc.msu.rn/romanov/ ги551апЛпс1ех.1йт (дата обращения 20.03.2008).

180. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рут-ковский. М.: Горячая линия — Телеком, 2006. — 452 с.

181. Рыжов, А.П. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости / А.П. Рыжов. -М.: Диалог-МГУ, 1998. 81 с.

182. Рыжов, А.П. Об агрегировании информации в нечетких иерархических системах Электронный ресурс. / А.П. Рыжов. — Режим доступа: http://intsys.msu.ru/ туев^ топкопп^ (дата обращения 08.02.2008).

183. Рынок ценных бумаг: Учебн. пособие для вузов. Сер. «Учебники и учебные пособия. Ростов-на-Дону.: «Феникс», 2000.-352 с.

184. Рынок ценных бумаг: Учебник / Под ред. В.А. Галанова, А.И.Басова .- М.: Финансы и статистика, 2004. 448 с.

185. Сервис-ориентированная архитектура Электронный ресурс. — Режим доступа: http://www.citforum.ru/internet/ webservice/soa/ (дата обращения 10.01.2008)

186. Сервис-ориентированная архитектура предприятия Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.ibm.com/ ёеуеЬретогкз/ги/НЬгагуЛуз-зоа-е^егрпзе 1/тёех.^т1 (дата обращения 16.05.2008)

187. Силов, В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке / В.Б. Силов. М.: ИНПРО-РЕС, 1995. - 228 с.

188. Синавина, В.Г. Комплексная проблема повышения качества информационных процессов в экономике / В.Г. Синавина: Автореф. дисс. д.э.н.: 08.00.13 -М.: 1997.-46 с.

189. Социально-экономическая статистика: Словарь. М.: Финансы и статистика, 1981. - 444 с.

190. Скотт, К. Унифицированный процесс. Основные концепции / К. Скотт.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2002. - 160 с.

191. Скотт, К. ЦМЬ. Основные концепции / К. Скотт.: Пер. с англ.-М.: Издательский дом «Вильяме», 2002. 144 с.

192. Смирнов, Н.В. Курс теории вероятностей и математической статистики / Н.В. Смирнов, И.В. Дунин-Барковский. М.: Изд-во «Наука», 1965. - 511 с.

193. Смит, К.У. Эффективные решения: руководство по созданию гибкого и масштабируемого программного обеспечения: Пер. с англ. / К. У. Смит, Дж. Ллойд Уильяме. М.: Изд.дом «Вильяме», 2003. - 448 с.

194. Стандарты качества и моделирование качества программного обеспечения. Электронный ресурс. Режим доступа: http://softwarequality.narod.ru/ qualitymodelstandards.html (дата обращения 22.05.2008).

195. Тельнов, Ю.Ф. Реинжиниринг бизнес-процессов. Компонентная методология. 2-е изд., перераб. и доп. / Ю.Ф. Тельнов. М. «Финансы и статистика», 2004. - 320 с.

196. Тельнов, Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. Учебное пособие. Изд. 3-е, расш. и доп. / Ю.Ф. Тельнов. -М. «СИНТЕГ», 2002. 316 с.

197. Терехов, А.Н. Современные модели качества программного обеспечения Электронный ресурс. / А.Н. Терехов, В. Туньон. Режим доступа: httpV/www.mterface.ru/fset.asp?^!^ /misc/qs.htm (дата обращения 22.05.2008).

198. Тищенко, E.H. Метода анализа защищенности экономических информационных систем: Монография / E.H. Тищенко; РГЭУ «РИНХ». Ростов н/Д., 2003. - 216 с.

199. Томашевский, В.Н. Имитационное моделирование в среде GPSS / В.Н. Томашевский, Е.Г. Жданова. — М.: Бестселлер, 2003.-416 с.

200. Трухаев, Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. М.: Наука, 1981. - 258 с.

201. Тулупьев, A.JI. Алгебраические байесовские сети. JIo-гико-вероятностный подход к моделированию баз знаний с неопределенностью / А.Л. Тулупьев. СПб.: СПИИРАН, 2000. - 292 с.

202. Тюрин, Ю.Н. Анализ данных на компьютере / Ю.Н.Тюрин, A.A. Макаров / Под ред. В.Э.Фигурнова. М.: ИНФРА-М, Финансы и статистика, 1995. - 384 с.

203. Уокер, Р. Управление проектами по созданию программного обеспечения. Унифицированный подход / Р.Уокер. М. Лори , 2002. - 424 с.

204. Управление проектами / Под ред. В.Д. Шапиро. СПб.: Изд. «Два-Три», 1996. - 304 с.

205. Уланов, Г.М. Методы разработки интегрированных АСУ промышленных предприятий / Г.М. Уланов, P.A. Алиев, В.П. Кривошеев. -М.: Энергоатомиздат, 1983. 320 с.

206. Уэно, Ч. Представление и использование знаний / Ч. Уэно, Т. Кояма, Т. Оккамото, Б. Мацуби, М. Исидзука. М.: Мир, 1989.-220 с.

207. Хашиева, Л.Н. Информационное и методическое обеспечение системы оценки качества работы налоговых органов / Л.Н. Хашиева: Автореф. дисс. . . . к.э.н.: 08.00.13 — Ростов-на-Дону, 2002. -24 с.

208. Фаулер, М. Рефакторинг: улучшение существующего кода / М. Фаулер.: Пер. с англ. СПб.: Символ-Плюс, 2004. - 432 с.

209. Фаулер, М. Архитектура корпоративных программных приложений / М. Фаулер.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. - 544 с.

210. Фишберн, П. Теория полезности для принятия решений / П. Фишберн. М.: Наука, 1978- 244 с.

211. Хубаев, Г.Н. Информационные и программные системы как объекты активного экспериментирования / Г.Н. Хубаев // Программные продукты и системы (8ойшаге&8уз1ет), №2, 1999 С.2 - 7.

212. Хубаев, Г.Н. Методика экономической оценки потребительского качества программных средств / Г.Н. Хубаев // Программные продукты и системы (8ой\уаге&8у81ет), №1, 1995. С.2-6.

213. Хубаев, Г.Н. Сравнение сложных программных систем по критерию функциональной полноты / Г.Н. Хубаев // Программные продукты и системы (8ойл¥аге&8у51ет), №2, 1998.-С.6-9.

214. Хубаев, Г.Н. Сложные системы: экспертные методы сравнения / Г.Н. Хубаев // Известия ВУЗов, Северокавказский регион. Общественные науки, №3, 1999. С.7 - 24.

215. Хубаев, Г.Н. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов с информационными системами / Г.Н. Хубаев // Вопросы статистики. №6, 1999. - С. 78 - 83.

216. Хубаев, Г.Н. Экономика проектирования и применения банков данных: Текст лекций / Г.Н. Хубаев. Ростов-на-Дону: РИСЧЬ, 1989.-69 с.

217. Цукамото, Я. О плотности А,-нечеткой меры / Я. Цу-камото, М.М. Гупта, П.Н. Никифорук // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Пер.с англ.; Под ред. Р.Р.Ягера.- М., 1986.- С.292-299.

218. Чакроборти, A. Microsoft® .NET Framework: Разработка профессиональных проектов / А. Чакроборти, Ю. Кранти, Р.Сандху.: Пер. с англ. СПб.: БХВ-Питербург, 2003. - 896 с.

219. Черноморов, Г.А. Теория принятия решений: Учебное пособие / Г.А. Черноморов. Юж. - Рос. Гос. техн. Ун-т. - 3-е изд. перераб. и доп. - Новочеркасск: Ред. Журн. «Изв. Вузов. Электромеханика», 2005. - 448 с.

220. Черняк, Л. Сервисы и сложные системы Электронный ресурс. / Л. Черняк. Режим доступа: http://www.osp.ru/os/2007/10/4705804/ (дата обращения 26.01.2008)

221. Шафер, Д. Ф. Управление программными проектами: достижение оптимального качества при минимуме затрат / Д.Ф. Шафер, Р.Т. Фатрел, Л.И. Шафер. М.: Изд. дом «Вильяме», 2004.- 1136 с

222. Шаллоуей, А. Шаблоны проектирования. Новый подход к объектно-ориенированному анализу и проектированию / А. Шаллщуей, Дж. Р.Трот: Пер. с англ.- М.: Изд.дом «Вильяме», 2002. 288 с.

223. Шаракшанэ, А.С. Испытания сложных систем: Учебное пособие для вузов / А.С. Шаракшанэ, И.Г. Железнов. М.: Высшая школа, 1974. - 184 с.

224. Шеннон, Р. Имитационное моделирование систем -искусство и наука / Р. Шеннон: Пер. с англ.- М.: Мир, 1978. 418с.

225. Шапиро, Д.И. Принятие решений в системах организационного управления: использование расплывчатых категорий / Д.И. Шапиро. -М.: Энергоатомиздат, 1983. 184 с.

226. Широбокова, С.Н. Содержательный анализ функциональной полноты вузовских информационных систем бухгалтерского учета / С.Н. Широбокова // Ученые записки. Вып.4. — Ростов-на-Дону, РГЭА, 1999-С.121-127.

227. Щербаков, С.М. Моделирование информационных процессов в системе управления вузом / С.М. Щербаков.: Автореф. дисс. к.э.н.: 08.00.13 Ростов-на-Дону, 2000. - 22 с.

228. Шокин, Ю.И. Интервальный анализ / Ю.И. Шокин. -Новосибирск, Наука, 1981. 112 с.

229. Шполянская, И.Ю. Потребительское качество информационных систем для малых предприятий / И.Ю. Шполянская // Прикладная информатика. 2006. - №2. - С. 58 - 65.

230. Штовба, С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику Электронный ресурс. / С.Д. Штовба Режим доступа: http://www.tspu.tula.ш/ivt/oldsite/lcopy/MatlabRU/fuzzylogic/ Ьоок1/ 12.asp.htm (дата обращения 29.02.2008).

231. Эддоус, М. Методы принятия решений / М. Эддоус, Р. Стэнсфилд. -М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997. 590 с.

232. Юдин, Д.Б. Математические методы оптимизации устройств и алгоритмов АСУ / Д.Б. Юдин, А.П. Горяшко, А.С. Неми-ровский / Под ред. Ю.В. Асафьева, В.А.Шабалина. М.: Радио и связь, 1982.-253 с.

233. Ягер, P.P. Множества уровня для оценки принадлежности нечетких подмножеств / P.P. Ягер // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Пер.с англ.; под ред. Р.Р.Ягера. -М.: Радио и связь, 1986. С.71 - 78.

234. Якобсон, А. Унифицированный процесс разработки программного обеспечения / А. Якобсон, Г. Буч, Дж. Рамбо. СПб.: Питер, 2002. - 496 с.

235. Ярушкина, Н.Г. Методы нечетких экспертных систем в интеллектуальных САПР / Н.Г. Ярушкина. Саратов:Изд-во Сарат. ун-та, 1997.-107 с.

236. Bellman, R.E., On the analytical formalism of fuzzy set, Information Siences /R.E. Bellman, M. Gieriz. 1975, vol. 5, s. 149 156.

237. Bezdek, J.C. Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms / J.C. Bezdek. New York: Plenum Press, 1981. -256 p.

238. Boehm, B. W. Characteristics of Software Quality / B. W. Boehm, J. R. Brown, H. Kaspar, M. Lipow, G. MacLeod, M.J. Merritt. -North Holland, 1978.

239. Boehm B. W. Software Risk Management / Boehm B. W. IEEE Computer Society Press, CA, 1989.

240. Buckley, J.J. Fuzzy numbers for expert systems / J.J. Buckley, W. Siler // Fuzzy logic in knowledge-based systems, decision and control / Ed. M.M.Gupta, T.Yamakawa. Elsevor Science Publishers B.V., 1988.-P.153-172.

241. Chang, R.L.P. Fuzzy Decision Tree Algorithms / R.L.P. Chang, T. Pavlidis // IEEE Trans. Systems, Man, Cybern. 1977. - Vol. SMC-7, No.l. — P.28 — 35.

242. Chidamber, S.R. A metrics suite for object-oriented design / S.R. Chidamber, C.F. Kemerer // IEEE Trans. Software Engineering 20, 1994, p.476 -493.

243. Dubois, D. Operations on fuzzy numbers / D. Dubois, H. Prade // International Journal System Sience, 1978, vol. 9, s. 613 626.

244. Dubois, D. Fuzzy Sets and Systems / D. Dubois, H. Prade N.Y. - Academic Press, 1980.

245. Enterprise Architecture: Fart Too Important to Be Left to the IT Team Gartner, 2002

246. Fukami, S. Some considerations of fuzzy conditional inference / S. Fukami, M. Mizumoto, K. Tanaka // Fuzzy Sets and Systems, 1980, vol. 4, s. 253-273.

247. Gamma, E. Design Patterns: Elements of Reusable Object -Oriented Software / E. Gamma, R. Helm, R. Johnson, J. Vlissides. MA.: Addison-Wesley, 1995.

248. Hisdal, E. A flexible classification structure / E. A Hisdal // Fuzzy logic in knowledge-based systems, decision and control / Ed. M.M.Gupta, T.Yamakawa. Elsevor Science Publishers B.V. - 1988. -P.ll-87.

249. Hohle, U. Representation theorems for fuzzy quantities / U. Hohle//Fuzzy Sets and Systems. 1981. - Vol.5 P.83 - 107.

250. IBM IT Process Model. White Paper, Managing information technology in a new age. IBM, 2000

251. ISO 8402:1994 Quality management and quality assurance Vocabulary.

252. ISO/IEC 9075:1992. Information technology Database Language SQL, 1992.

253. ISO/IEC 9075-3:1995. Information technology Database Language SQL Part 3: Call Level Interface.

254. ISO/IEC 9126-1: 2001. Software engineering Software product quality — Part 1 : Quality model. Geneva, Switzerland: International Organization for Standardization.

255. ISO 8402:1994 Quality management and quality assurance Vocabulary.

256. ISO/IEC DTR 9126-2. 2001. Software engineering -Software product quality Part 2: External metrics. Geneva, Switzerland: International Organization for Standardization.

257. ISO/IEC DTR 9126-3. 2000. Software engineering -Software product quality Part 3: Internal metric. Geneva, Switzerland: International Organization for Standardization.

258. ISO/IEC TR 9126-4: 2004. Software engineering Product quality - Part 4: Quality in use metrics. Geneva, Switzerland: International Organization for Standardization.

259. ISO/IEC 14834: 1996/. Information technology Distributed transaction processing - The XA Specification

260. ISO/IEC 14750: 1999. Information technology Open Distributed Processing - Interface Definition Language/ Edition 1.0

261. ISO/IEC DIS 15475-3. Information Technology-Software engineering data definition and interchange Transfer format-Part 3: Encoding ENCODING. 1.

262. Klement, E.P. Fuzzy a-algebras and fuzzy measurable functions / E.P. Klement // Fuzzy Set and Systems. 1980. - Vol.4. -P.83 — 93.

263. Lee, С. C. Fuzzy Logic in Control System: Fuzzy Logic Controller / С. C. Lee Part I, IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics, 1990, vol. 20, nr. 2, s. 404 - 418.

264. Lorenz, M. Object-oriented software metrics / M. Lorenz, J. Kidd. Prentice Hall, 1994. 146p.

265. Mamdani, T. h. Applications of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic synthesis. IEEE Transactions on Computers, vol. 26, no. 12, 1977, pp. 1182 - 1191.

266. McCall, P. Factors in Software Quality / P. McCall, G. Richards three volumes, NTIS AD-A049-014, AD-A049-015, AD-A049-055, November 1977.

267. McCabe, J. A complexity measure / J. McCabe. // IEEE Trans. Software Engineering 2(4), 1976, p.308 320.

268. Service Oriented Architecture — SOA Электронный ресурс. — Режим доступа: http://www-01.ibm.com/software /solutions/soa/ (дата обращения 15.04.2008)

269. Takagi, Т. Fuzzy Identification of Systems and Its Anli-cations to Modeling and Control / T. Takagi, M. Sugeno // IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics, 1985, vol. 15, s. 116 132.

270. TPC Benchmark H. Standard Specification Revision 1.0.1. Transaction Processing Performance Council (TPC), 1999.

271. TOGAF Электронный ресурс. Режим доступа: http:/www.opengroup.com (дата обращения 11.01.2008).

272. Zachman J.A. Extending and Formalizing the Framework for Information System Architecture / J.A. Zachman, J.F. Sowa. IBM System Journal, vol. 31, no. 3, 1992.

273. Liu, K. Quality Metrics of Object Oriented Design for Software Development and Re-development / K. Liu, S. Zhou, H. Yang. -Proceedings of the First Asia-Pacific Conference on Quality Software, 2000 IEEE.

274. PMI Standards Committee, William R/ Duncan, Director of Standards. A Guide to the Project Management Body of Knowledge. Nettoun Square, PA: Project Management Institute, 1996.