Разработка и исследование технологии проектирования советующей системы управления тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат технических наук Диязитдинова, Альфия Радмировна

• Диязитдинова, Альфия Радмировна
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук Диязитдинова, Альфия Радмировна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА I. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ РЕГИОНАЛЬНОЙ КОМПАНИИ СОТОВОЙ СВЯЗИ

1.1. Организационно-функциональная характеристика объекта исследования.

1.2. Анализ состояния проблемы управления деятельностью региональной компании сотовой связи.

1.2.1. Технология разработки и реализации управленческого решения.

1.2.2. Формирование и развитие компьютерных технологий в сфере управления на основе финансово-экономического анализа.

1.3. Анализ состояния современного программного обеспечения финансово-экономического анализа.

1.4. Некоторые особенности решения задач управления на основе советующих систем.

Выводы по первой главе.

ГЛАВА II. ОСНОВНЫЕ ПУТИ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ СОВЕТУЮЩЕЙ СИСТЕМЫ.

2.1. Принципы создания советующей системы управления.

2.1.1. Особенности решения задач управления с помощью советующей системы и возможная архитектура системы.

2.1.2. Принципы построения советующей системы управления расчетно-диагностического характера.

2.1.3. Использование функций полезности при управлении выводом в советующей системе управления.

2.2. Проектирование базы знаний советующей системы управления.

2.2.1. Характеристика этапов проектирования базы знаний.

2.2.2. Принятие решений в условиях неопределенности.

2.2.3. Анализ существующих методик построения базы знаний советующих систем управления.

2.2.4. Обоснование выбора продукционной модели представления знаний

2.3. Выбор инструментальных средств реализации советующей системы

2.3.1. Классификация инструментальных средств реализации советующих систем управления.

2.3.2. Описание инструментального средства.

Выводы по второй главе.

ГЛАВА III. ПОСТАНОВКА И РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ СОВЕТУЮЩИХ СИСТЕМ.

3.1. Примеры постановки задач управления в региональной компании сотовой связи.

3.2. Реализация и исследование советующей системы управления региональной КСС.

3.2.1. Этап идентификации.

3.2.2. Этап концептуализации.

3.2.3. Этап формализации.

3.2.4. Этап реализации.

3.2.5. Пример работы системы.

3.2.6. Результаты использования.

Выводы по третьей главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и исследование технологии проектирования советующей системы управления»

Актуальность темы.

По мере развития рыночных отношений в экономике России все большее значение приобретают проблемы принятия эффективных управленческих решений, что объективно обуславливает необходимость освоения управленческими работниками разнообразных методов принятия решений на основе использования современных информационных технологий, представляющих собой основу экономических информационных систем (ИС).

ИС в экономике имеют дело с организацией и эффективной обработкой больших массивов данных в компьютеризованных системах предприятий, обеспечивая информационную поддержку принятия решений менеджерами. Глобализация финансовых рынков, развитие средств электронной коммерции и формирование в Интернете доступных для анализа баз данных финансово-экономической информации, снижение стоимости программной реализации информационных систем, привели за последние два года к беспрецедентному росту их использования в экономике. ИС позволяют объективно оценить достигнутый уровень развития экономики, выявить резервы и обеспечить успех их деятельности на основе применения правильных решений.

Современная, динамично изменяющаяся бизнес-среда требует профессионалов, способных в дополнение к экономическим знаниям применять современные информационные технологии, чтобы находить инновативные способы реализации бизнес-процессов. Современный менеджер должен уметь:

- оперативно находить и обобщать необходимую информацию для принятия управленческих решений;

- анализировать имеющуюся информацию, всесторонне аргументировать принимаемые управленческие решения и прогнозировать тенденции экономического развития;

- принимать управленческие решения в условиях нехватки информации или ее недостаточной достоверности, оценивать риски и шансы их реализации;

- комбинировать различные методы финансового анализа, планирования инвестиций, маркетинга и менеджмента.

Современный этап функционирования региональных компаний сотовой связи (КСС) характеризуется повышенной сложностью и динамичностью. Деятельность КСС протекает в условиях постоянно усиливающейся жесткой конкуренции, бурно изменяющейся бизнес-среды, снижения величины среднего счета и характеризуется комплексом разнообразных требований:

- расчетно-диагностического характера (повышение оперативности управления; увеличение уровня качества связи; обеспечение роуминга; мониторинг текущего состояния; анализ динамики проникновения, рыночной доли и структуры трафика; контроль удовлетворенности абонентов);

- экспертно-аналитического характера (совершенствование билинговых технологий; формирования маркетинговой политики с учетом сложившихся потребительских стереотипов; тарификация услуг; необходимость обеспечения своевременности, достоверности и адекватности принимаемых решений); - структурно-функционального характера (повышение телефонной плотности и объемов предоставляемых услуг; необходимость создания современной интегрированной сети связи и передачи данных для административной, финансово-экономической, производственной и социальной инфраструктур; структурная наращиваемость узлов связи; их функциональная избыточность; ограниченность ресурсов КСС, в первую очередь уровня интеллектуализации).

Выполнение комплекса данных противоречивых требований в условиях рыночных отношений в экономике России может быть достигнуто путем разработки интеллектуализи-рованных систем поддержки принятия управленческих решений, использующих разнообразные методы принятия решений и современные информационные технологии на их основе.

За последние годы область, обычно называемая поддержкой принятия управленческих решений в экономической сфере, в результате быстрого развития теоретических и прикладных аспектов стала приобретать новые очертания, причем круг практических сфер внедрения, а также набор инструментальных средств значительно расширился. Сюда стали включать системы, ранее имевшие к проблемам принятия решений весьма приблизительное отношение. Это прежде всего нейросетевые технологии, мониторинговые системы и генетические алгоритмы. Отсюда и новое название, объединяющее в себе как традиционные экспертные системы, базирующиеся на "мягких" вычислениях, так и новейшие технологии оценочного и диагностического характера. Объединив их под общим названием, можно выделить те, что касаются сферы управления: советующие системы управления (ССУ) [101].

Преимущества ССУ по сравнению с использованием опытных специалистов состоят в следующем: достигнутая компетентность не утрачивается, она может документироваться, передаваться, воспроизводиться и наращиваться; имеют место более устойчивые результаты, отсутствуют эмоциональные и другие факторы человеческой ненадежности; высокая стоимость разработки уравновешивается низкой стоимостью эксплуатации, возможностью копирования, что в совокупности дешевле оплаты труда высококвалифицированных специалистов; в системе эксперта с более низкой квалификацией наличие технологии экспертной системы будет служить средством расширения профессиональных знаний и возможностей.

ССУ используются для информационного сопровождения лиц, принимающих решения (ЛПР). Процессы планирования, анализа и принятия решений могут быть эффективными лишь в том случае, если они базируются на точной и оперативной информации. Принятие своевременных и правильных решений может быть только тогда, когда ЛПР хорошо информировано. Доступ руководителей к информации о различных процессах, имеющих место в КСС и вне ее, имеет первостепенное значение не только для принятия продуманных решений, но и для обеспечения конкурентоспособности и эффективности операций на рынке. Применение ССУ позволяет повысить эффективность управления КСС за счет обеспечения своевременности, точности, сокращения доли факторов человеческой ненадежности и достоверности принимаемых решений на основе накопленных экспертных знаний.

Теоретическим и практическим вопросам проектирования интеллектуальных систем посвящены работы зарубежных ученых: Левина Р., Дрангга Д., Таусенда К., Нейлора К., Форсайта Р. и др., а также отечественных авторов: Гавриловой Т.А., Хорошевского В.Ф., Романова В.П., Романова А.Н., Одинцова Б.Е., Попова Э.В., Тельнова Ю.Ф. и др. Вместе с тем разработка ССУ как самостоятельная задача применительно к телекоммуникационным компаниям с распределенной и наращиваемой структурой не рассматривалась.

Кроме того, актуальность исследования ССУ и технологии ее разработки связана с тем, что в настоящее время отсутствуют единые методики и технологии на их основе проектирования ССУ, несовершенны методы проектирования базы знаний как центральной компоненты ССУ, учитывающей обработку неопределенности данных и знаний.

Таким образом, возникает актуальная научно-техническая задача разработки технологии проектирования ССУ расчетно-диагностического характера и ее исследования. Цель и задачи исследования.

Целью диссертационного исследования является повышение эффективности управления компанией сотовой связи (КСС) путем разработки и внедрения технологий проектирования ССУ расчетно-диагностического характера.

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

- анализ особенностей функционирования существующей системы управления КСС и комплекса первоочередных задач, подлежащих автоматизации, а также анализ существующих автоматизированных систем финансово-экономического анализа и тенденций их развития;

- разработка технологии построения ССУ расчетно-диагностического характера для телекоммуникационных предприятий;

- синтез модифицированной модели представления знаний для ССУ расчетно-диагностического характера;

- разработка технологии проектирования базы знаний (БЗ) и создание БЗ, учитывающей специфику функционирования КСС;

- разработка программного обеспечения ССУ предприятиями данного класса, обеспечивающего поддержку принятия решений, внедрение и апробация результатов исследования в КСС.

Объект исследования. Процессы и технологии управления в региональной компании сотовой связи.

Предмет исследования. Технологии построения ССУ расчетно-диагностического характера для региональных КСС. Методика исследования.

Методологической и теоретической основой исследования в диссертационной работе являются: теория управления экономическими объектами; теория проектирования информационных систем; теория построения моделей сложных систем; теория нечеткой логики; теория экономических информационных систем; теория вероятностей; методы инженерии знаний; методы РОЦ-технологии; теория и методы разработки программного обеспечения.

Научная новизна.

Научная новизна диссертации заключается в решении актуальной задачи повышения эффективности управления КСС путем разработки технологии проектирования ССУ расчет-но-диагностического характера. При этом:

- разработана технология проектирования ССУ, особенностью которой является взаимосвязь РОЦ-технологии с традиционными этапами создания экспертных систем;

- разработана технология проектирования БЗ реальной ССУ, позволяющая формализовать процесс создания БЗ;

- синтезирована модифицированная модель представления знаний для ССУ расчетно-диагностического характера на основе комбинации продукционной системы и семантической сети, позволяющая использовать адекватные стороны этих типов моделей.

Практическая ценность.

В ходе исследования были достигнуты следующие результаты:

- разработана советующая система для управления хозяйственной деятельностью региональной КСС;

- разработаны компоненты ССУ предприятием, предоставляющие руководству необходимый объем информации о состоянии управляемого объекта для принятия решений.

Результаты проведенного исследования и предложенных разработок позволяют:

- на основе применения ССУ предприятия повысить оперативность аналитической обработки информации, ее достоверность, сократить трудоемкость обработки, высвободив персонал экономического отдела;

- использовать ССУ для расширения профессиональных знаний персонала КСС за счет возможности тиражирования накопленных экспертных знаний;

- выявлять причинно-следственные связи между различными факторами и находить источники возникающих проблем;

- усовершенствовать структуру потоков информации и системы документооборота в компании путем внедрения ССУ.

Внедрение разработанной ССУ позволило повысить степень автоматизации функций финансово-экономического отдела с 40 % до 60 %, а оперативность принятия управленческих решений на 23 - 26 %. Данные получены на основании экспериментальной проверки действия системы.

Основные положения, выносимые на защиту.

На защиту выносятся:

- модифицированная модель представления знаний для ССУ расчетно-диагностического характера;

- подход к проектированию ССУ расчетно-диагностического характера, основанный на РОЦ-технологии;

- технология проектирования базы знаний ССУ, позволяющая формализовать процесс создания БЗ.

Личный вклад автора

- Разработка технологии проектирования базы знаний (70%).

- Разработка БЗ, учитывающей специфику функционирования КСС (90%).

- Разработка технологии построения ССУ расчетно-диагностического характера для телекоммуникационных предприятий (80%).

- Разработка программного макета ССУ расчетно-диагностического характера, обеспечивающего поддержку принятия решений (100%).

- Модифицированная модель представления знаний для ССУ расчетно-диагностического характера (60%).

Реализация и апробация.

Основные результаты работы неоднократно докладывались на следующих конференциях:

- VIII Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, г. Самара, 2001 г.;

- X Российская научно-методическая конференция "Пути и методы совершенствования учебного процесса", Самара, 2001 г.;

- IX Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, г. Самара, 2002 г.;

- I Международная научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых "Средства и технологии инфокоммуникаций", Одесса, Украина, 2002 г.;

- X Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, г. Самара, 2003 г.;

- XI Российская научная конференция профессорско-преподавательского состава, г. Самара, 2003 г.

Диссертационная работа выполнена в рамках НИР 6/97 "Экономические аспекты математического и компьютерного моделирования функционирования и развития сложных систем".

Результаты работы использованы в учебном процессе в курсах "Проектирование информационных систем", "Интеллектуальные информационные системы", "Информационные системы" на кафедре "Экономические и информационные системы" Поволжской государственной академии телекоммуникаций и информатики.

Методика разработки советующей системы управления внедрена в региональной компании сотовой связи - ОАО "Билайн-Самара". Внедрение подтверждено актами. Публикации.

По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ, в том числе 5 статей, общим объемом 3,4 п.л.

Структура и объем работы.

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников (148 наименований) и 3 приложений. Общее количество машинописных страниц -184, рисунков - 36, таблиц - 17.

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Диязитдинова, Альфия Радмировна

Выводы по третьей главе

В третьей главе осуществлено проектирование экономической советующей системы расчетно-диагностического характера региональной компании сотовой связи. При проектировании использовались методы и средства, описанные во второй главе данной работы.

Были проанализированы основные факторы, влияющие на деятельность региональной компании сотовой связи, наиболее важными из которых являются:

- наличие прямой и косвенной конкуренции, что вытекает из многостандартности;

- снижение платежеспособности потенциальных клиентов;

- отсутствие механизма государственного бюджетирования.

Исходя из этих условий автором были предложены три категории задач, использование в которых технологии информационно-советующих систем позволит повысить эффективность принятия решений, а следовательно, и эффективность управления в целом:

- задача определения маркетинговой политики, ориентированной на привлечение наиболее прибыльных абонентов;

- задача бюджетирования;

- задача финансово-экономического анализа.

Были предложены основные пути решения данных задач, более подробно рассмотрено решение последнего типа задач.

Была проведена идентификация рассматриваемой предметной области. Для системы разработана база знаний, в основе модели представления знаний лежит работа продукционной системы над семантической сетью. В рамках данной модели было разработано дерево целей оценки финансового состояния предприятия и представлено табличное описание дерева целей.

Предложены формы таблиц, систематизирующие и облегчающие процесс формирования базы знаний экономических советующих систем.

Представлена цепочка правил, использование которой позволяет обеспечить наглядность и простоту формирования правил базы знаний.

Рассмотрены вопросы создания объяснительного компонента ССУ. Предложенная в третьей главе графическая модель блока объяснений является наиболее приемлемой при проектировании экономических советующих систем расчетно-диагностического характера, так как позволяет наглядно проводить анализ финансового состояния предприятия при различных уровнях детальности.

С помощью интегрированной среды разработки Delphi был спроектирован демонстрационный прототип экономической советующей системы.

Внедрение предлагаемой в диссертационной работе экономической советующей системы позволит ОАО "Билайн-Самара" повысить эффективность и обоснованность принимаемых управленческих решений на основе рационально выбранной финансовой стратегии и улучшить ряд показателей, отражающих экономическое положение предприятия.

Заключение

В ходе диссертационного исследования получены следующие основные результаты.

1. Проведен анализ существующих автоматизированных систем финансового анализа и анализ тенденций развития и проблематики одной из актуальных областей современных информационных технологий — экономических советующих систем. Показано, что современный этап развития информационно-советующих систем управления связан, прежде всего, с использованием достижений в области инженерии знаний.

2. Исследована предметная область - управление региональной КСС, что позволило на основании выявленных недостатков ее функционирования обосновать необходимость проектирования экономической советующей системы для повышения эффективности принятия управленческих решений.

3. Сформулированы и предложены пути решения задач управления в региональной КСС, которые могут быть эффективно решены с помощью ССУ: задача формирования маркетинговой политики; задача бюджетирования; задача финансово-экономического анализа.

4. Исследованы организационные и методологические основы построения экспертных систем вообще и экономических советующих систем в частности. Проанализированы основные проблемы разработки ССУ диагностического характера:

- проблема адекватного отображения знаний экспертов,

- отсутствие типовых методик создания базы знаний,

- проблемы обработки неопределенностей.

5. Разработана технология проектирования ССУ расчетно-диагностического характера, основанная на взаимосвязи РОЦ-технологии с традиционными этапами создания советующих систем управления.

6. Разработана технология проектирования центрального компонента советующей системы управления - БЗ, которая заключается в последовательном выполнении этапов: построение дерева целей формирование табличного представления дерева целей создание цепочки правил формирование самих правил БЗ. Разработаны формы таблиц, систематизирующие и облегчающие процесс формирования базы знаний ССУ, а также предложена цепочка правил.

7. Рассмотрены существующие модели представления знаний: логические, продукционные, семантические, фреймовые и объектно-ориентированные. Приводятся присущие каждой модели достоинства и недостатки. Наиболее удобной для проектирования базы знаний информационно-советующей системы компании сотовой связи была признана комбинация сетевых и продукционных моделей представления знаний (так называемая работа продукционной системы над семантической сетью). Применение такой комбинации позволяет использовать сильные стороны двух типов моделей, продукционной и семантической.

8. Рассмотрены основные методы обработки неопределенностей знаний и данных: теория вероятностей и нечеткая логика. Были проанализированы сильные и слабые стороны каждого из инструмента. Несмотря на присущие нечетким системам недостатки - отсутствие стандартной методики конструирования нечетких систем, невозможность математического анализа нечетких систем существующими методами, применение нечеткого подхода по сравнению с вероятностным не приводит к повышению точности вычислений -использование коэффициентов определенности при продукционной модели представления знаний представляется более рациональным.

9. Рассмотрены различные классы инструментальных средств создания экспертной системы: языки программирования, оболочки и интегрированные гибридные инструментальные средства. На выбор инструментальных средств экспертной системы, в основе которых лежит определенный метод представления знаний, основное влияние оказывает класс решаемых задач (проблемных областей) и соответственно характер полученной концептуальной модели, определяющий множество требований в части отображения объектов, действий над объектами, методов обработки неопределенностей, механизмов вывода. Учитывая приведенные особенности ССУ расчетно-диагностического характера была выбрана среда программирования Delphi, позволяющая относительно легко реализовать идеи объектно-ориентированного подхода при разработке программного обеспечения.

10. Спроектирована, реализована и внедрена экономическая ССУ расчетно-диагностического характера. Проект содержит графическое и табличное представление дерева целей, табличное описание правил базы знаний с указанием коэффициентов уверенности.

В ходе проектирования:

- проведена идентификация предметной области;

- разработана модель предметной области по предложенной методологии;

- проведены этапы концептуализации и формализации, спроектированы компоненты советующей системы управления;

- с помощью RAD системы Delphi разработан демонстрационный прототип информационно-советующей системы управления расчетно-диагностического характера.

Внедрение результатов диссертационной работы позволило повысить степень автоматизации функций финансово-экономического отдела с 40 % до 60 %, повысить оперативность (на 23 - 26%) и обоснованность принимаемых управленческих решений на основе рационально выбранной финансовой стратегии и улучшить ряд показателей, отражающих экономическое положение предприятия. Предполагаемый эффект от внедрения составляет 88 900 руб. в год.

Результаты и эксперименты подтвердили правильность основных теоретических результатов и выводов работы. На основании вышеизложенного видно, что задачи, поставленные в диссертационной работе, решены и цель исследования и разработки информационной системы управления хозяйственной деятельности региональной компании сотовой связи достигнута.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Диязитдинова, Альфия Радмировна, 2004 год

1. Аврин С. Инструмент для анализа финансового состояния предприятия. //Экономика и жизнь, 2001 №14

2. Автоматизация управления предприятием/ Баронов В.В. и др. М.: ИНФРА-М, 2000. 239 с. - (Серия "Секреты менеджмента")

3. Автоматизированные информационные технологии в экономике/Под общ. ред. И.Т. Трубилина. М.: Финансы и статистика, 1999. - с.365

4. Автоматизированные информационные технологии в экономике: Учебник /Под ред. Проф. Г.А. Титоренко. М.: Компьютер, ЮНИТИ, 2003. - 399 с.

5. База знаний интеллектуальных систем /Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. -СПб.: Питер, 2000

6. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. М.: Финансы и статистика, 1998.-415 с.

7. Бойко В.В., Савинков В.М. Проектирование баз данных информационных систем. М., Финансы и статистика, 1989.

8. Будущее искусственного интеллекта. М.: Наука, 1991. - 302 с.

9. Бураков С.Б. Объектно-продукционная модель знаний для построения параллельных экспертных систем реального времени для производственных и организационных комплексов: Дис. канд. техн. наук. Москва, 1997.- 135 с.

10. Бушуев Евгений Программа дает "добро" //Автоматизация бухгалтерского учета и финансово-хозяйственной деятельности предприятия, 1999 №5, с.42-43

11. И. Быкадоров B.J1., Алексеев П.Д. Финансово-экономическое состояние предприятия. Практическое пособие. М.: ПРИОР, 1999. - 96 с.

12. Быков С. Как нам обустроить Россию мобильной связью // Сети 1999. - №3

13. Васин B.C. Услуги сотовых сетей связи и сетей передачи данных // Электросвязь 1997.-№ 6. С 4

14. Вендров A.M. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2000. - 352 е.: ил.

15. Винсент Дж. Лав. Пособия Эрнст энд Янг. Как понимать и использовать финансовую отчетность. Пер. с англ, с дополнениями. — М.: Джон Уайли энд Санз, 1996;

16. Гаврилова Т.А., Червинская К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.:Радио и связь, 1992. - 200 с.

17. Голубицкая Е.А., Жигульская Г.М. Экономика связи. М.: Радио и связь, 1999. -392с.

18. Гринолл Энотони. Финансы и финансовое планирование для руководителей среднего звена / Пер. с англ. М.: Изд-во "Финпресс", 1998. - 96с.

19. Дейт К.Дж. Введение в системы баз данных: Пер. с англ. 6-е изд. - М.: Диалектика, 1998. - 784 с.

20. Джай К. Шим, Джойл Г. Сигел. Основы коммерческого бюджетирования / Пер. с англ. СПб.: Пергамент, 1998. - 496 с.

21. Джексон Г. Проектирование реляционных баз данных для использования с микроЭВМ: Пер. с англ. -М.: Мир, 1991.

22. Диго С.М. Проектирование и использование баз данных. М.: Финансы и статистика, 1995.-207 с.

23. Дидковский Андрей Тайная мечта финансового директора //Автоматизация бухгалтерского учета и финансово-хозяйственной деятельности предприятия, 2000-№3, с.36-37

24. Дик В.В. Автоматизация экономического анализа основных фондов. М.: МЭ-СИ, 1992. -73 с.

25. Дик В.В. Методические основы оценки эффективных путей в пространстве целей экономических зада // Создание и функционирование систем автоматизированной обработки экономический информации. М.: МЭСИ, 1991. - С. 33 - 36

26. Дик В.В. Методические основы формирования полного пространства целей экономических задач // Теория и практика создания современных информационных технологий. М.: МЭСИ, 1989. - С. 41 - 45.

27. Дик В.В. Особенности формирования графа целей экономических задач // Разработка и внедрение систем обработки экономической информации. М.: МЭСИ, 1989.-С. 82-85

28. Димов Э.М., Диязитдинова А.Р. Качков Д.А. Проектирование информационных систем: Учебное пособие. ПГАТИ, Самара, 2003. - 78 с.

29. Диязитдинова А.Р. Имитационное моделирование как необходимый этап построения экспертной системы. IX Российская научная конференция, февраль 2002г., Самара.

30. Диязитдинова А.Р. Имитационное моделирование финансовой деятельности предприятия. IX Российская научная конференция, февраль 2002г., Самара.

31. Диязитдинова А.Р. Использование компьютерных технологий в подготовке экономиста. X Российская научно-методическая конференция, апрель 2001г., Самара.

32. Диязитдинова А.Р. Использование продукционной модели представления знаний экономической советующей системы. X Российская научная конференция, февраль 2003г., Самара.

33. Диязитдинова А.Р. Модель представления знаний в экономической экспертной системе компании сотовой связи //Инфокоммуникационные технологии, 2003, №2, С. 16-22

34. Диязитдинова А.Р. Основные статьи бюджета доходов компании-оператора сотовой связи. I международная НТК студентов, аспирантов и молодых ученых "Средства и технологии инфокоммуникаций, май 2002, Одесса, Украина, с. 147150.

35. Диязитдинова А.Р. Представление неопределенности знаний в экспертной системе //Телекоммуникации, 2003, №11, С. 16 20.

36. Диязитдинова А.Р., Качков Д.А., Харитонова Е.Э. Особенности имитационного моделирования бизнес-процессов самарской кабельной компании. VIII Российская научная конференция, февраль 2001г., Самара.

37. Диязитдинова А.Р., Качков Д.А., Швайкин С.К. Некоторые особенности разработки базы данных и знаний экспертной системы компании сотовой связи. VIII Российская научная конференция, февраль 2001г., Самара.

38. Диязитдинова А.Р., Матвеева Е.А., Симагина С.Г Байесова теория принятия решений в приложении к оптимизации задач выбора объекта закупки, Вестник СГЭА, №2, 2003, С. 178 183.

39. Долин Г. Что такое экспертная система // Компьютер Пресс 1996.-№2. С 76

40. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. / под ред. Б.А. Лагоши. М.: Финансы и статистика, 1999.- 176 е.: ил.

41. Дэн Оузьер, Стив Гробман, Стив Батсон. Освой самостоятельно Delphi 3. Пер. с анг./ под ред. А. Архангельского. М.: Бином, 1998. - 260 с.

42. Ездаков А., Ленкин С. «Соты» России. «Сети», №2, 1998.

43. Емельянов С.В., Борисов В.И., Моневич А.С, Черкашин A.M. Модели и методы векторной оптимизации. Техническая кибернетика. М.: Наука, 1972;

44. Емельянов С.В., Дудин Е.Б., Ларичев А.К. и др. Подготовка и принятие решений в организационных системах. Итоги науки и техники // Техническая кибернетика. Т.4. - М.: ВИНИТИ, 1971

45. Еремина З.П., Сморчкова Е.П. Анализ хозяйственной деятельности предприятий связи. М.: Радио и связь, 1981. - 224 е.: ил.

46. Ефимов Е.И. Решатели интеллектуальных задач. М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1982. - 320 с.

47. Ефимова О.В. Финансовый анализ на современном этапе развития экономики России (теория и методология). Дисс. .док. экон. наук. М., 2000.

48. Жеребин В.М., Романов А.Н., Одинцов Б.Е. Автоматизация проектирования экономических информационных систем. М.: Наука, 1988. - 176 с.

49. Забелин П.В., Моисеева Н.К. Основы стратегического управления: Учебное пособие. М.: Информационно-внедренческий центр "Маркетинг", 1998. - 195 с.

50. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. Мн.: НТООО "Тетра-система", 1997. - 368 с.

51. Иванилов Ю.П., Лотов А.В. Математические модели в экономике М.: Наука, 1979

52. Иванов А.П., Бунина Е.М. Автоматизация расчетных процедур финансового анализа. // Автоматизация и современные технологии, 2002 №6, с. 37-43

53. Имитационное моделирование, реинжиниринг и управление в компании сотовой связи (новые информационные технологии) / Э.М. Димов, О.Н. Маслов, С.К. Швайкин. М.: Радио и связь, 2001. - 256 с.

54. Информатика / Под ред. Н.В. Макаровой. М.: Финансы статистика, 1997. - 768 с.

55. Информационные системы в экономике. Учебное пособие. Под ред. проф. В.В. Дика. М: Финансы и статистика, 1996. - 267 с.

56. Иодко Е.К. Методы оптимизации управляющих решений при организации и планировании радиосвязи и радиовещания: Учебное пособие, М.: ВЗЭИС, 1976.-80с.

57. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 1: Системы общения и экспертные системы Справочник/ Под ред. Э.В. Попова - М.: Радио и связь, 1990. - 461 е.: ил.

58. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2 Модели и методы: Справочник/ Под ред. Д.А. Поспелова - М.: радио и связь, 1990. - 304 е.: ил.

59. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 3: Программные и аппаратные средства. Справочник/ Под ред. В.Н. Захарова, В.Ф. Хорошевского. - М.: Радио и связь, 1990.-320 е.: ил.

60. Калянов Г.Н. CASE структурный системный анализ (автоматизация и применение). - М.: Лори, 1996. - 242 с.

61. Карпова И.П. Исследование и разработка подсистемы контроля знаний в распределенных автоматизированных обучающих системах. Дис. .канд. техн. наук. -Москва, 2002. 200 с.

62. Ковалев В.В. Сборник задач по финансовому анализу. М: Финансы и статистика, 1997.- 128 с.

63. Колемаев В.А. Математическая экономика. М.: ЮНИТИ, 1998. - 240 с.

64. Компьютерные технологии обработки информации. Под ред. Назарова С.В. М.: Финансы и статистика, 1995. 248 с.

65. Крейнина М.Н. Анализ финансового состояния и инвестиционной привлекательности акционерных обществ и промышленности, строительстве и торговле. -М.: АО "ДИС", "МВ-ЦЕНТР", 1994. 256с.

66. Левин Р. и др. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике / Р.Левин, Д. Дрангг, Б. Эденлсон: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1990. - 239 с.

67. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию / А. Тэйз, П. Грибомон, Ж.Луи и др. М.: Мир, 1990.-432 с.

68. Любарский Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы. М.: Наука, 1990.-232 с.

69. Маклаков С.Н. Инструментальные средства создания корпоративных информационных систем //Компьютер Пресс, №7-№9, 1998.

70. Маковский В.А., Похлебаев В.И. Базы знаний (экспертные системы). М.: Изд-во стандартов, 1993. - 37 с.

71. Малышев Н.Г. и др. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР / Н.Г. Малышев, Л.С. Бернштейн, А.В. Боженюк. М.: "Энергоатомиздат", 1991. - 136

72. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на ТУРБО ПРОЛОГЕ. Пер. с англ. М.: Мир, 1993. - 608 с.

73. Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука. Гл. ред. Физ-мат. лит., 1990 - 272 с.

74. Мишенин Теория экономических информационных систем М.: Финансы и статистика, 1999. -240 е.: ил.

75. Мордовина Т.В. Концепции построения информационной системы бухгалтерского учета на малых предприятиях в условиях автоматизации. // Автоматизация и современные технологии, 1999 №8

76. Нагина Е. К. Финансово-экономическая стратегия предприятия. Дис.канд. экон. наук : 08.00.05.-Воронеж, 1998.-211с.

77. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему: пер. с англ. М.: Энергоатомиздат, 1991. - 286 е.: ил.

78. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М.: Мир, 1978. - 502 с.

79. Нейман В. Организация управления в сотовых сетях связи // Радио 1999.-№1. С 68-70

80. Никольский А.А., Васильева Н.Э., Афанасьева В.А. Технология принятия управленческих решений. М.: Финансы и статистика, 1998. - 440 с.

81. Новости искусственного интеллекта М.: Издательство Анвик, 1998. 195 с.

82. Обработка знаний / Пер. с япон.: Под ред. С. Осуга. М.: Мир, 1989. - 292 с.

83. Одинцов Б.Е. Проектирование экономических экспертных систем. Под ред. акад. А.Н. Романова. -М.: ЮНИТИ, 1996. 168 с.

84. Одинцов Б.Е. Технология проектирования и использования Пролог-ориентированных баз знаний. Львов: ЛГУ, 1991. - 72 с.

85. Организация, планирование и управление предприятиями связи / Е.В. Демина, Е.К. Иодко, Л.И. Майофис, Н.П. Резникова. М.: Радио и связь, 1990. - 352 е.: ил.

86. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1981. -208 с.

87. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами: Основы теории и технологии М.: Наука. Физматгиз, 1997. - 112 с.

88. ПиндайкР., Рубинфельд Д. Микроэкономика: Сокр. Пер. с англ. — М: Экономика, Дело, 1992. —С. 218.;

89. Питер Дж. Введение в экспертные системы.: Пер. с англ.: Уч. пос. М.: Издательский дом "Вильяме", 2001. - 624 е.: ил.

90. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов. М.: Радио и связь, 1989. -184 е.: ил.

91. Построение экспертных систем / Под ред. Ф. Хейос-Рот, Д. Уотерман, Д. Ленат / Пер. с англ. М.: Мир, 1987. - 220 с.

92. Представление и использование знаний / Пер. с япон.: Под ред. X. Уэно, М. Исидзука. М.: Мир, 1990. - 220 с.

93. Приобретение знаний: Пер. с япон. / Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. М.: Мир, 1990.-304 е., ил.

94. Разговоров А.В., Кузовкова Т.А. Статистика связи / А.В. Разговоров, Т.А. Кузов-кова. М.: радио и связь, 1991. - 344 е.: ил.

95. Разроев Э.А. Маркетинг сотовой связи: серия изданий «Связь и бизнес», М.: Мобильные коммуникации, 1999. - 160 с.

96. Ратынский М.В. Основы сотовой связи / Под ред. Д.Б. Зимина М.: Радио и связь, 1998.-248 е.: ил.

97. Роб Баас, Майк Фервай, Хайдемария Понтер. Delphi 4: полное руководство. Учебное пособие. Пер. с нем. / под ред. А. Шевцова. Киев: BHV, 1998. - 800 с.

98. Романов А.Н., Лукасевич И.Я., Титоренко Г.А. Компьютеризация финансово-экономического анализа коммерческой деятельности предприятий, корпораций, фирм. М.: Интерпракс, 1994

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

100. Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике: Учебное пособие /Под ред. Д.э.н., проф. Н.П. Тихомирова. М.: Издательство "Экзамен", 2003. - 496 с.

101. Российский софт 97. Справочник по программному обеспечению. М.: Метод, 1997.- 160 с.

102. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: 4-е изд., пере-раб. и доп. Минск: ООО «Новое знание», 1999. - 688 с.

103. Самойлов Л. Финансовый анализ и бизнес-планирование. Финансовая газета, 2001.-№48

104. Сафонов В.О. Экспертные системы интеллектуальные помощники специалистов. - СПб.: Знание.: 1992. - 32 с.

105. Сафьянов А.А. Экономический анализ и принятие решений на предприятии: На прим. АО "Кемеровохлеб". Дис. . канд. экон. наук.- Новосибирск, 1996.- 150 с.

106. Связь. «Промышленность и бизнес», № 30, 2000.

107. Системы управления базами данных и знаний: Справ. Изд./ А.Н. Наумов, A.M. Вендров, В.К. Иванов и др.; Под ред. А.Н. Наумова. М.: Финансы и статистика, 1991.-352 е.: ил.

108. Скворцов А.Б. Имитационное моделирование и технология экспертных систем в управлении инфокоммуникационной компанией. М.: Радио и связь, 2002. - 232 е.: ил

109. Скворцов А.Б. Имитационное моделирование и технология экспертных систем в управлении сложными телекоммуникационными системами. Дис. . канд. техн. наук. Самара, 2003

110. Смирнова Г.Н. и др. Проектирование экономических информационных систем: Учебник / Г. Н. Смирнова, А.А. Сорокин, Ю.Ф. Тельнов; Под ред. Ю.Ф. Тельно-ва. М.: Финансы и статистика, 2001. - 512 е.: ил.

111. Соколова Г.Н. Информационные технологии экономического анализа. / Г.Н. Соколова М.: "Экзамен", 2002.- 320 с.

112. Статистические и динамические экспертные системы: Учебное пособие/ Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Е.Б., Кисель М.Д. Шапот М.: Финансы и статистика, 1996.-320с.; ил.

113. Стоянов Е. А., Стоянова Е. С. Экспертная диагностика и аудит финансово-хозяйственного положения предприятия. М.: НКЦ Перспектива, 1992. - 89 с.

114. Таусенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1990. - 320 е.: ил.

115. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. Учебное пособие. Серия "Информатизация России на пороге XXI века". М,: СИН-ТЕГ, 1998,216 с.

116. Тельнов Ю.Ф., Диго С.М., Полякова Т.М. Интеллектуальные системы обработки данных: Учебное пособие. М.: МЭСИ, 1989. - 102 с.

117. Тельнов Ю.Ф., Скорова А.А., Андреева Н.В. Проектирование баз знаний: Учебное пособие. М.: МЭСИ, 1992. - 100 с.

118. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений: Научно-практическое издание. Серия "Информатизация России на пороге XXI века". -М.: СИНТЕГ, 1998.- 376 с.

119. Трошин С.В. Экономико-математическая интеллектуальная система поддержки принятия решений на уровне отделения сберегательного банка России: Дис. . канд. экон. наук. Воронеж, 2000.-234с.

120. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. / Пер. с англ.; под ред. Сте-фанюка B.JI. М.: Мир, 1989. - 388 с.

121. Фатхутдинов Р.А. Разработка управленческого решения М.: ЗАО "Бизнес-школа Интел-Синтез", 1998. - 272 с.

122. Федосеев В.В., Гармаш А.Н., Дайитбегов Д.М., Орлова И.В., Половников В.А. Экономико-математические методы и прикладные модели Под ред. В.В. Федосеева.-М.: ЮНИТИ, 1999.-391 с.

123. Финансовый менеджмент. Теория и практика /Под ред. академика Академии менеджмента и рынка Е.С. Стояновой: 4-е изд., перераб. и доп. М.: Издательство «Перспектива», 1999.

124. Хамин Е.В. Экспертная система обеспечения безопасности производства // Программные продукты и системы": Международное научно-практическое про-мышленно-рекламное приложение к международному журналу "Проблемы теории и практики управления" 1999. - №3.

125. Харитонова Е.Н. Бюджетирование как инструмент оперативного управления предприятием. Дис. .канд. экон. наук. Москва, 2002. - 95 с.

126. Хелферт Э. Техника финансового анализа / Пер. с англ. Под ред. Л.П. Белых. -М.: ЮНИТИ, 1996,663с

127. Цикритзис Д, Лоховски Ф. Модели данных. /Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1985. - 344 с.

128. Чичкунова Екатерина Автоматизация по-аудиторски //Автоматизация бухгалтерского учета и финансово-хозяйственной деятельности предприятия, 2000-№3, с.40-43.

129. Шебеко Ю.А. Имитационное моделирование и ситуационный анализ бизнес-процессов принятия управленческих решений.- М.: Тора-Инфоцентр, 1999. 205 с.

130. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Финансы предприятий. Учебное пособие. М.: ИНФРА-М, 1999.-342с.

131. Шмален Гельмут Математические модели в экономических исследованиях на предприятии //Проблемы теории и практики управления, 1998, №3.

132. Шумаков П.В. Delphi 3 и создание приложений баз данных. М.: Нолидж, 1998. -704с.

133. Шумилов В.В. Выбор наилучшего инвестиционного проекта в условиях "нечеткого" знания состояния факторов деловой среды. // Автоматизация и современные технологии, 1999 №3, с. 32-35.

134. Шуремов Е. Опыт сопоставления возможностей программ финансового анализа. Финансовая газета, 2002. №1.

135. Щербаков И. Б. Разработка моделей и алгоритмов управления развивающимися региональными системами сотовой связи. Дис. .канд. техн. наук. Воронеж, 2000.-230с.

136. Экономика и математические методы. Т. 33-37 (1997-2000 г.).

137. Экономика связи / О.С. Срапионов, М.А. Горелик, В.И. Холодарь идр.; Под ред. О.С. Срапионава. М.: Радио и связь, 1992. - 320 е.: ил.

138. Экономика связи / С.М. Фирсова, М.А. Горелик, Т.М. Ковалгина и др.; Под ред Горелик М.А. М.: Радио и связь, 1993. - 240 с.

139. Экономика, разработка и использование программного приложения ЭВМ: Учебник / В.А. Благодатских, М.А. Енгибарян, Е.В. Ковалевская и др. М.: Финансы и статистика, 1995. - 288 е.: ил.

140. Экономико-математические методы в анализе хозяйственной деятельности предприятий и объединений / А.Б. Бутник-Сиверский, Р.С. Сайфулин, Я.Р. Рей-льян и др. М.: Финансы и статистика, 1982. - 200 с.

141. Экономико-математические методы и модели для руководителя. М.: Экономика, 1984.-231 с.

142. Экономическая стратегия фирмы :Учебное пособие / Под ред. Проф. А.П. Гра-дова. СПб.: "Специальная литература", 1998. 411 с.

143. Экспертные системы. Принципы работы и примеры: Пер. с англ./ А. Брукинг, П. Джонс, Ф. Кокс и др.; Под ред. Р. Форсайта. М .: Радио и связь, 1987. - 224с.

144. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры / Пер. с англ. -М.: Финансы и статистика, 1987. 191 с.

145. Humpert, P.Holey. Expert systems in finance planning. Expert Systems, May 1988, Vol 5, No 2, p. 78-100.

146. Shekhar H. Kirani, Imran A. Zualkernan, Wei-Tek Tsai. Evaluation of Expert System Testing Methods // Communications of the ACM. 1994. - November. - V.37. - №11.