Разработка интеллектуальных технологий и методов обработки неструктурированной информации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, доктор технических наук Лакаев, Анатолий Семенович

• Лакаев, Анатолий Семенович
• доктор технических наук
• 2003

Оглавление диссертации доктор технических наук Лакаев, Анатолий Семенович

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1 ПРОБЛЕМЫ ВНЕДРЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОРГАНАХ ГОСУДАРСТВЕННОГО УПРАВЛЕНИЯ И КРУПНЫХ КОРПОРАТИВНЫХ

СТРУКТУРАХ.

1.1. Ключевые проблемы внедрения интеллектуальных технологий в управленческой деятельности.

1 2 Аналитическая деятельность - приоритетное направление применения интеллектуальных технологий. j з Проблемы применения интеллектуальных технологий для поддержки аналитической деятельности.

Г 1ава ? КОМПЛЕКСНОЕ ПРИМЕНЕНИЕ

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ - ПРИОРИТЕТНОЕ НАПРАВЛЕНИЕ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ

АНАЛИТИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ.

9 I Основные положения концепции внедрения современных интеллектуальных технологий в органы государственного управления и крупные корпоративные структуры.

2 2 Анализ функциональных возможностей интеллектуальных технологий для обработки неструктурированной информации. о ^ Комплексное применение интеллектуальных технологий, ориентированных на максимальное использование ассоциативного и интуитивного мышления пользователя - приоритетное направление в обеспечении аналитической деятельности.

Глава 3 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ

СТРУКТУРНЫХ АССОЦИАТИВНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ОБРАБОТКИ НЕСТРУКТУРИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИИ

3.1. Свойства интеллектуальных технологий, необходимые для реализации механизма использования ассоциативного и интуитивного мышления пользователя.

3.2. Основные положения интерполяционного метода оценки вероятностных характеристик графа как теоретической базы разработанных интеллектуальных технологий обработки неструктурированной информации.

2 з Модель анализа содержания неструктурированных текстовых материалов на основе семантической сети, построенной на элементах тематического интереса пользователя.

Глава 4 ОПИСАНИЕ КОМПЛЕКСА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ОБРАБОТКИ НЕСТРУКТУРИРОВАННОЙ ТЕКСТОВОЙ ИНФОРМАЦИИ

4 I Способ автоматизированной обработки информационных материалов для персонифицированного использования. 9 Основные особенности структурных ассоциативных технологий.

4 ^ Общая характеристика разработанных аналитических технологий.

4 4 Описание и методики применения системы

ГИПЕРПЕТ.

4 ^ Описание и методики применения системы

ГИПЕРФОЛИО.

4.6. Описание системы КЛИЕНТ и системы ИНДЕКС.

Глава 5 ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЕ УСЛОВИЯ ЭФФЕКТИВНОГО ПРИМЕНЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ОБРАБОТКИ НЕСТРУКТУРИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИИ.

5.1. Организационно-методические предпосылки повышения эффективности применения интеллектуальных технологий для поддержки аналитической деятельности.

Основные положения проблемно-технологического подхода, обеспечивающего условия эффективного применения интеллектуальных технологий обработки неструктурированной информации для поддержки аналитической деятельности.224.

Организационно-технологическая схема применения комплекса интеллектуальных технологий для поддержки аналитической деятельности. 236.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка интеллектуальных технологий и методов обработки неструктурированной информации»

Динамизм социально-экономической и общественно-политической ситуации в стране предъявляет новые требования к информационно-аналитическому обеспечению, как органов государственного управления, так и крупных корпоративных структур коммерческого сектора.

Потребность в аналитической обработке информации постоянно возрастает. Возможность получать обобщенную, критически важную информацию из огромного потока разнородной многоаспектной информации определяет во многом обоснованность принимаемых решений и. как следствие, эффективность управления в целом.

Практически во всех органах государственного управления и крупных коммерческих структурах созданы или находятся в стадии проектирования и организации ситуационные центры и информационно-аналитические подразделения. В их оснащение и поддержку вкладываются большие финансовые и кадровые ресурсы. Однако эффективность аналитической деятельности не соответствует требованиям настоящего времени.

Существо проблемы заключается в том, что уровень методологической и технологической поддержки аналитической деятельности не позволяет обеспечить требуемую глубину анализа управленческой информации как с точки зрения выявления ключевых проблем, влияющих на решение, так и определения характера их взаимосвязи.

Критичность ситуации, связанной с необходимостью повышения результативности аналитической деятельности на основе внедрения современных, прежде всего интеллектуальных технологий, дополнительно возрастает в связи с тем, что ее практически не удается решить простым увеличением задействованных ресурсов, включая кадровый потенциал и технические средства.

Увеличение мощности используемых средств вычислительной техники и пропускной способности каналов передачи данных позволяет быстрее получить более полную информацию о ситуации или проблеме. В то же время уже сейчас "наиболее узким местом" является проблема "информационной перегрузки" конечного пользователя. Руководство, сотрудники аппарата, аналитики испытывают наибольшие трудности при анализе получаемой справочной информации во всем многообразии возможных интерпретаций, особенно по проблемам, находящимся на "стыках" многих других проблем. Эти объемы даже после предварительной фильтрации могут достигать десятки мегабайт. В то же время физиологические и эргономические возможности человека позволяют в день уяснить содержание, в зависимости от условий и характера информации, от нескольких десятков до нескольких сотен страниц текста. Направление усилий только на фильтрацию и сжатие объемов поступающей из информационных подразделений в аппарат управления информации неизбежно приводит к неоправданному и необоснованному увеличению разрыва между реальным процессом принятия решений и технологий подготовки информационно-аналитических материалов.

Увеличение численного состава аналитиков, во-первых, является очень сложной кадровой проблемой и, во-вторых, не снимает, а увеличивает трудности при подготовке сводного аналитического материала. Не приводит также к достижению конструктивных результатов простое увеличение штата операторов в информационном подразделении. В настоящее время операторы в процессе обработки информации в основном используют инструментальные средства для реализации сугубо формализованных процедур запросов к базам данных, средства поиска в INTERNET и статистической обработки выданных результатов. При этом используемые технологии и методики в основном ориентированы на обработку численной информации и существенно меньше применяются средства анализа и обработки текстовой информации. Таким образом, увеличение численного состава обеспечивающих подразделений без совершенствования организационно-методических механизмов работы, а также повышение уровня инструментального оснащения не позволяет решить главную проблему - обеспечить эффективную технологию аналитической обработки информации по сложным проблемам социально-экономического и военно-политического характера.

Наибольшие трудности возникают в аппарате управления в ситуациях, когда природа анализируемой проблемы и соответствующая ей подлежащая анализу информация таковы, что имеют место следующие факторы:

1. Отсутствует информация, на основании которой можно построить какую-либо априорную структуру анализируемой проблемы.

2. Для конечного пользователя (руководство, аналитики) представляет трудность сформулировать запрос к имеющимся базам данных (межрубрикативный характер проблемы).

3. В организационной структуре отсутствует подразделение, отвечающее за данную проблему, необходимо организовывать совместную работу нескольких подразделений (сводная проблема).

4. Критичным является не отсутствие информации, а избыток противоречивой, когда имеются различные мнения о существе проблемы, о возможных путях ее решения.

5. Отсутствует однозначно формулируемая целевая установка по решению проблемы. Основная задача заключается в выработке мнения, которое учитывает приоритеты проводимой политики и обеспечивает баланс интересов участников.

В целом с точки зрения технологии информационного обеспечения для этих ситуаций характерно то, что не сформирована в явном виде собственно информационная потребность и задача заключается в том, чтобы прояснить контуры анализируемой проблемы, понять характер и природу ее взаимосвязей с другими проблемами. Описанные ситуации возникают на различных этапах управленческого цикла, включая анализ, принятие решения и сопровождение его реализации.

Методы и технологии, основанные на нормативно статистических моделях, не обеспечивают необходимый уровень принимаемых решений в описанных ситуациях, когда отклонения от нормативного режима функционирования не идентифицируются однозначно. Для указанных ситуаций характерен значительный объем противоречивой слабо формализуемой информации. Для разрешения таких не типовых проблемных ситуаций требуется вносить изменения, корректировать сложившиеся модели функционирования, развивать либо объект, либо систему управления. Аналитическая обработка информации, ориентированная на поддержку решений, связанных с развитием (аналитика развития) и использующая уникальные возможности человека по анализу и внедрению информации приобретает все большую роль и значимость на современном этапе, а разработка соответствующих интеллектуальных технологий является актуальной и важной задачей.

При этом, применение зарубежных подходов и инструментальных средств ограничивается как с точки зрения информационной безопасности так и организационно-методической спецификой применения. Следует подчеркнуть, что концепция зарубежных интеллектуальных средств отличается от концепции российских систем и имеет индустриальный характер, когда основной задачей является быстрота переработки как можно большего объема информации, как правило, "прозрачными" алгоритмами. Пользователь при этом выполняет в основном функции оценки автоматически получаемых результатов обработки информации. Для российских интеллектуальных систем в большей степени характерен функциональный подход, когда пользователь играет активную роль на всех этапах обработки информации, начиная с отбора исходных данных. Соответственно отличается подход к использованию информации в процессе принятия решений: за рубежом стремление найти некоторую оптимальную логику решения, которой следует руководствоваться, у нас -отыскать возможные логические рассуждения для обоснования вариантов решений, выработанных на основе опыта и знаний экспертов об анализируемой проблеме.

Научная проблема, решению которой посвяшена диссертация - разработка новых интеллектуальных технологий обработки неструктурированной информации, определение эффективных механизмов их внедрения и условий применения, обеспечивающих повышение результативности аналитической деятельности в органах государственного управления и крупных корпоративных структурах коммерческого сектора экономики страны.

Целью исследования является разработка новых организационно-технологических подходов к обеспечению аналитической деятельности, разработка нового класса интеллектуальных технологий, обеспечивающих углубленную обработку неструктурированной информации по многоаспектным проблемам социально-экономического и военно-политического характера.

Положения, выносимые на защиту

1. Обоснование необходимости, организационные и функциональные особенности механизма применения интеллектуальных технологий, обеспечивающего совмещение двух концепций использования информационных технологий: первая, направленная на облегчение и замену (где это возможно) пользователя, вторая на интенсификацию аналитической деятельности на основе использования ассоциативного мышления пользователей.

2. Функциональные и технологические особенности нового класса интеллектуальных технологий - структурных аналитических технологий (CAT).

3. Способ автоматизированной обработки информационных материалов для персонифицированного использования, основанный на методе структурной индексации неструктурированной информации.

4. Концепция, главная идея, а также основные функциональные и технологические возможности четырех аналитических технологий, реализованных в программных системах: ГИПЕРНЕТ, КЛИЕНТ. ИНДЕКС, ГИПЕРФОЛИО.

5. Методики решения широкого круга аналитических задач на основе разработанных структурных аналитических технологий, ориентированные на пользователей различной квалификации и уровнем знаний предметной области.

6. Наиболее целесообразные организационные и технологические механизмы использования CAT в автоматизированных системах органов государственного управления.

7. Описание результатов использования CAT в процессе поддержки решения конкретных управленческих задач в органах государственного управления.

8. Принципы и механизм реализации проблемно-технологического подхода к поддержке аналитической деятельности, основанный на комплексном использовании интеллектуальных технологий.

9. Требования к составу, структуре и функциональному назначению аналитической подсистемы, как самостоятельной компоненте автоматизированной информационной системы крупных управленческих структур.

10. Организационно-технологическая схема, описывающая автоматизированную технологию обработки информации в органе управления, обеспечивающая динамичное изменение состава используемых технологий с учетом конкретной ситуации и максимальное использование интеллектуальных возможностей пользователей при переработке управленческой информации.

11. Организационно-технологический механизм взаимодействия между технологами-информационщиками и аналитиками-специалистами предметниками в процессе анализа проблем и подготовки соответствующих аналитических материалов, позволяющий освободить аналитиков от трудоемких этапов первоначального структурирования исходной информации и обеспечить более рациональное соотношение между технологами и аналитиками.

Научная новизна

1. Впервые поставлена и предложен подход к ее решению - проблема проектирования аналитической подсистемы, как самостоятельной составляющей в автоматизированных информационных системах органов государственного управления.

2. Впервые выявлен класс аналитических задач (помимо анализа потока сообщений), связанных с содержательной обработкой управленческих документов, для поддержки решения которых целесообразно использование интеллектуальных технологий, приведены примеры решения ряда аналитических задач этого типа.

3. Разработан новый численный метод анализа структурных характеристик сетей большой размерности, являющийся математическим аналогом для разработанных в диссертации интеллектуальных технологий анализа семантических сетей.

4. Предложен новый класс интеллектуальных информационных технологий - структурные ассоциативные технологии (CAT), основанных на оригинальных методах индексации структурирования и представления содержания текстовой информации в виде семантических сетей.

5. Разработан новый способ автоматизированной обработки информационных материалов для персонифицированного использования, основанный на оригинальных методах индексации и представления содержания текстовых материалов (получен патент на изобретение в России и США).

6. Впервые разработаны методики решения аналитических задач на базе интеллектуальных технологий, ориентированные на пользователя, не являющегося специалистом в конкретной предметной области (системный технолог) и предусматривающие нежесткие сценарии реализации конкретных процедур обработки информации.

7. Впервые предложена и методически обоснована целесообразность организационной технологии аналитической обработки информации в органе управления, при которой один системный технолог в зависимости от ситуации использует различные интеллектуальные технологии для обработки информации по интересующей проблеме и представляет результаты обработки определенному множеству аналитиков, отвечающих за подготовку соответствующих материалов.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Лакаев, Анатолий Семенович

Выводы:

1. Проблемно-технологический подход (ПТП) ориентирован на обеспечение аналитики развития, т.е. поддержки такого управленческого процесса когда при анализе управленческих проблем усилия руководства концентрируются на выявлении новых аспектов, обстоятельств. факторов, стимулирующих совершенствование и развитие системы и объекта управления.

2. Методологически ПТП предусматривает новый подход к целевой задаче автоматизации управленческой деятельности в целом. Наряду с доминирующей в настоящее время целевой установкой заменить или облегчить труд специалистов-управленцев приоритетной задачей становится - стимулировать и обеспечить максимальную интенсивность использования интуитивного и ассоциативного мышления специалистов в процессе обработки управленческой информации.

3. В рамках ПТП предлагается внедрять в практику обеспечения аналитической деятельности органов государственного управления организацию групп специально подготовленных технологов, в задачу которых входит выявление с использованием интеллектуальных технологий потенциально значимых соображений, идей, аспектов и представление этой содержательной информации специалистам, отвечающим за подготовку решений по конкретным проблемам.

4. С технологической точки зрения ПТП ориентирован на комплексное использование специализированных функционально (класс задач) и проблемно ориентированных (предметная область) технологий.

5. ПТП предусматривает приоритет неструктурированной информации и, прежде всего, текстовой в общем объеме управленческой информации.

6. ПТП ориентирован на принципиально более значимую роль человека в общей технологии анализа информации, а именно помимо функций оценки результатов обработки, корректировки используемых моделей, человек реализует непосредственно генерацию новых знаний путем установления разнообразных смысловых связей между значимыми единицами информации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Динамизм социально-экономической и общественно-политической ситуации в стране предъявляет новые требования к информационно-аналитическому обеспечению управленческой деятельности, как в государственном, так и коммерческом секторе.

В настоящее время большинством руководителей государственных и корпоративных структур осознано, что основной путь повышения качества управления заключается во внедрении современных информационных технологий в деятельность аппарата управления. Во многих государственных и коммерческих структурах созданы или находятся в стадии организации ситуационные центры и информационно-аналитические подразделения. В их оснащение и обеспечение функционирования вкладываются значительные финансовые, кадровые и технологические ресурсы. Однако эффективность обеспечения аналитической деятельности не соответствует современным требованиям.

Проблема заключается в том, что уровень организационной и технологической поддержки информационно-аналитической деятельности не позволяет обеспечить требуемую глубину анализа управленческой информации как с точки зрения выявления ключевых проблем, влияющих на решение, так и определения характера их взаимосвязи. Наибольшие трудности возникают в аппарате управления, когда природа анализируемой проблемы носит неформализованный характер, а исходная информация является неструктурированной. Для таких ситуаций имеют место следующие факторы:

1. Отсутствует информация, на основании которой можно обоснованно построить априорную структуру анализируемой проблемы.

2. Для конечного пользователя (руководство, аналитики) представляет трудность сформулировать запрос к имеющимся базам данных (меж-рубрикативный характер проблемы).

3. В организационной структуре отсутствует подразделение, отвечающее за данную проблему, необходимо организовывать совместную работу нескольких подразделений (сводная проблема).

4. Критичным является не отсутствие информации, а избыток противоречивой, когда имеются различные мнения о существе проблемы, о возможных путях ее решения.

5. Отсутствует однозначно формулируемая целевая установка по решению проблемы. Основная задача заключается в выработке мнения, которое учитывает приоритеты проводимой политики и обеспечивает баланс интересов участников.

Для неструктурированной информации, подлежащей анализу, характерны следующие особенности.

1.Превалирование по объему и значимости текстовой информации, не упорядоченной по заранее подготовленным рубрикам и классификаторам.

2.Неоднородность по источникам информации (средства массовой информации, нормативные документы, доклады, справки).

3.Многоаспектность и политематичность.

В настоящее время доля и значимость описанных ситуаций возрастает на всех уровнях управления. Анализ состояния и тенденций развития перспективных информационных технологий показывает наибольший эффект достигается от применения интеллектуальных информационных технологий, обеспечивающих максимальное использование возможностей человека и компьютера в едином целостном процессе обработки управленческой информации.

В то же время уровень применения на практике интеллектуальных информационных технологий позволяющих поддерживать разнообразные функциональные задачи управленческих структур с учетом конкретного кадрового потенциала и организованной структуры остается невысоким.

Увеличивающийся разрыв между требованиями к информационно-аналитическому обеспечению в государственных и коммерческих структурах и реальным использованием интеллектуальных технологий как приоритетного способа повышения эффективности их деятельности определяет важность проблемы разработки новых интеллектуальных технологий, ориентированных на поддержку аналитической деятельности и определения наиболее рациональных механизмов их внедрения и использования.

Научная проблема, решению которой посвящена диссертация - повышение уровня методического и технологического обеспечения аналитической деятельности в органах государственного управления и корпоративных структурах на основе разработки и комплексного внедрения интеллектуальных технологий обработки неструктурированной информации.

Цель работы - разработка новых организационных и технологических методов и средств, обеспечивающих повышение уровня аналитической деятельности органов государственного управления и крупных корпоративных структур, разработка нового класса интеллектуальных технологий, обеспечивающих углубленную обработку неструктурированной информации по многоаспектным проблемам социально-экономического и военно-политического характера.

Для решения поставленной проблемы в диссертации реализовано решение комплекса научно-технических и организационно-методических задач.

В работе рассмотрены тенденции и приоритетные направления развития интеллектуальных технологий, ориентированных на обеспечение аналитической деятельности, имеющей целью подготовку выходных аналитических документов на основе семантической обработки больших массивов неструктурированной информации. Данная область применения интеллектуальных технологий относится к разряду наиболее наукоемких и перспективных. Информационные системы, создаваемые на основе таких технологий, предоставляют необходимые благоприятные условия для приложения профессиональных знаний и реализации интеллекта пользователя и предполагают его активное участие в процессе решения стоящей перед ним задачи.

На основе анализа различных классов задач, характерных для аналитической деятельности, исследования природы и характера понятия информационно-аналитической потребности, свойств исходной информации в работе определены организационные, функциональные и технологические особенности аналитической деятельности, обоснована необходимость рассмотрения ее как самостоятельного объекта автоматизированной поддержки в рамках информационно-управляющих систем органов государственного управления.

В зависимости от условий реализации в работе введены уровни, типы и виды информационно-аналитической потребности (ИАП) пользователя, что позволяет более целенаправленно осуществлять поиск и разработку необходимых для решения аналитических задач (A3) инструментальных средств и оценивать степень их пригодности. В качестве ключевого процесса, определяющего природу аналитических задач, предлагается рассмотреть процесс последовательной интерпретации содержания исходной информации, результатом которого является преобразование исходной информации и ее организация в таком виде и форме, которые соответствуют информационно-аналитической потребности пользователя.

В целом с точки зрения целей, задач и требований, которые Руководство предъявляет к результатам аналитической работы в любой аналитической задаче качественно можно выделить две компоненты: контрольно-нормативную и проблемно-инновационную. Обе компоненты реально присутствуют при решении практически любой аналитической задачи. Первая направлена на обеспечение устойчивого функционирования в рамках сложившейся технологии управления, вторая - на выявление проблем, препятствующих более эффективному функционированию и выработки соответствующих предложений по совершенствованию и развитию системы и объекта управления.

Необходимо подчеркнуть, что для этой компоненты ключевым понятием является проблема, являющаяся предметом анализа в конкретной управленческой ситуации. В данном случае наличие проблемы выступает как некоторое необходимое условие для проведения аналитической работы и в первую очередь реализации второй компоненты, направленной на выработку предложений по развитию системы или объекта управления. С точки зрения управленческих решений можно сказать, что осознание руководством необходимости более углубленно рассмотреть ту или иную проблему является предпосылкой принятия решения по развитию системы или объекта управления. С учетом сказанного проблемно-инновационную компоненту аналитической деятельности в дальнейшем будем называть аналитикой развития. Технологическая поддержка аналитики развития является приоритетной задачей разработанных в диссертации интеллектуальных технологий.

Анализ приоритетных направлений развития интеллектуальных технологий в условиях тенденции движения развитых стран к созданию глобального информационного общества позволяет наметить стратегию развития и внедрения интеллектуальных технологий. Эта стратегия предусматривает существенное развитие парадигмы и концепции применения информационных технологий в области организационного управления и, прежде всего, в государственной сфере. В настоящее время все большее значение приобретают интеллектуальные технологии, обеспечивающие эффективную реализацию всех видов интеллектуальной деятельности, в первую очередь слабо формализуемых. На фоне внедрения информационных технологий, для которых главной задачей является замена человека при выполнении рутинных операций и облегчение выполнения отдельных простейших функций пользователя, развивается концепция, которая предусматривает интенсификацию и повышение эффективности интеллектуальных видов деятельности во всех базовых сферах жизнедеятельности государства, включая управление, производство, финансы, образование, науку, безопасность на основе широкого распространения и комплексного использования интеллектуальных технологий, обеспечивающих стимулирование и всестороннее использование эвристического, ассоциативного и образного мышления пользователей. Новая концепция предусматривает условия для развития личности не только как элемента глобального информационного общества, но и как отдельного индивидуума с учетом его особенностей и способностей.

В работе рассмотрены функциональные возможности интеллектуальных технологий обработки неструктурированной текстовой информации. В современной индустрии информационных технологий текст является наиболее распространенным средством обмена информацией. По существующим оценкам неструктурированные данные, главным образом -текст, составляет не менее 90% информации, с которой имеют дело управленческие структуры.

С функциональной точки зрения принципиальным является сдвиг в сторону поиска не информации вообще имеющей отношение к решаемой проблеме, а значимой, имеющей ценность информации. Соответствующие

ИТ полезны для организации в случае, если они способны помогать динамически сопоставлять информацию, увязывать ее с происходящими процессами и возникающими ранее неизвестными ситуациями, т.е. использовать информацию для понимания проблемы для выработки и оценки возможных действий. Одним из наиболее перспективных технологических направлений для решения указанной проблемы являются технологии, получившие названия "text mining" ("раскопка текстов"). Эти технологии направлены на то, чтобы дать возможность пользователю без прочтения огромной массы файлов выделять наиболее существенную, значимую для конкретной ситуации информацию. Эти технологии помогают пользователю выявлять в совокупности материалов связи между идеями, мыслями, понятиями.

В работе рассмотрены особенности применения интеллектуальных технологий для поддержки аналитической деятельности.

Для аналитической деятельности характерны следующие особенности, существенные в контексте механизма удовлетворения информационной потребности:

1. Информационную потребность, как правило, не удается проинтерпретировать в виде одного запроса. При этом механизм формирования запросов носит неформализованный ассоциативный характер.

2. В наиболее значимых управленческих ситуациях, требующих проявления "аналитики в полном объеме" пользователю очень трудно вообще сформулировать какой-либо запрос даже на уровне ключевых слов. Приоритетной задачей в таких случаях является задача, которая заключается в том, чтобы помочь выявить информационную потребность, понять что искать, какая информация может быть полезна в конкретной ситуации.

Указанные особенности приводят к возрастанию роли человека в процессе взаимодействия с информационной технологией и, прежде всего. к увеличению значимости на конечный результат его ассоциативного и интуитивного мышления. Особо следует подчеркнуть, что основные интеллектуальные усилия пользователю приходится затрачивать на этапе оценки получаемых с помощью ИТ результатов, при этом происходит сугубо не формализованный процесс во время которого пользователь, используя свой опыт, интуицию дает ответ на ключевой вопрос аналитической работы - может данная информация быть полезна в каком-либо контексте анализируемой проблемы или нет.

Основной причиной, не позволяющей решить эту задачу автоматическими алгоритмами, является природа и характер ключевой процедуры, лежащей в основе данной задачи, а именно установление семантической близости между двумя значимыми единицами информации.

Указанной задаче формально должна предшествовать процедура идентификации значимости или другими словами "потенциальной полезности" отдельных единиц информации. Именно эту задачу пытаются решить многочисленные алгоритмы семантической фильтрации.

Суть ситуации заключается в том, что эти процедуры нельзя отделять одну от другой. Определяя на практике потенциальную полезность той или иной единицы информации пользователь "мысленно погружает ее в возможный контекст рассмотрения" тем самым устанавливает смысловые связи между содержанием конкретной единицы информации и некоторой тематической целостностью, которую он осознает как полезную для анализируемой проблемы. Описанный выше процесс является сугубо не формализуемым.

В работе делается существенное, основанное на опыте решения большого количества аналитических задач утверждение: задача определения значимости содержания конкретного модуля информации сводится к задаче определения семантической близости между различными тематическими модулями информации и является прерогативой человека в процессе реализации аналитической обработки информации.

В работе определены и обоснованы три свойства интеллектуальных технологий, которые рассматриваются как необходимые для реализации механизма использования ассоциативного и интуитивного мышления пользователя:

1. Прозрачность механизма получения результата аналитической обработки.

2. Интенсивное использование когнитивной графики в виде семантических структур.

3. Задействование механизма аналогий.

В работе рассмотрены основные теоретические положения разработанного интерполяционного метода оценки вероятностных характеристик случайного графа, который является теоретической базой для предложенных интеллектуальных технологий.

Название метода объясняется существующей аналогией между предлагаемым методом и методом интерполяции. В методе интерполяции оценка совпадает с искомой функцией на некотором множестве точек. В предлагаемом методе оценивается функция N переменных, а совпадение с оценкой достигается на k-мерных подпространствах, причем остальные (N-K) переменных полагаются равными константе.

В работе задача анализа содержания некоторого текстового материала интерпретируется как задача выявления совокупности связей семантической сети, представляющей модель содержания текста. При этом в качестве узлов анализируемой сети предлагается рассматривать смысловые целостности, описывающие тематический интерес пользователя к анализируемому материалу.

Для использования теоретических результатов интерполяционного метода оценки вероятностных характеристик графа при решении задачи анализа содержания текста необходимо установить соответствие между основными элементами одной и другой модели. В данном случае аналогом вершины графа является элемент тематического интереса пользователя, задаваемый некоторой смысловой целостностью (ключевое слово, словосочетание, предложение, совокупность предложений). Ребру графа соответствует связь между двумя элементами тематического интереса. Аналогом искомой функции связности графа выступает функция, которая задается структурой, построенной на элементах тематического интереса. При этом пространством аргументом данной функции является множество фрагментов анализируемого текстового материала. Каждому фрагменту текста ставится в соответствие значение искомой функции в виде структуры, построенной на элементах тематического интереса, и это значение является аналогом истинного значения характеристики графа, т.е. ф((&))=1. Если структуру поставить в соответствие нельзя, то это соответствует случаю, когда ф((/с))=0. В качестве аналога (к) набора выступает некоторый фрагмент анализируемого текста.

В работе предложены способы обработки неструктурированной информации, которые оформлены как изобретение. На изобретение получены патенты Российской Федерации и Соединенных Штатов Америки. Предлагаемое изобретение представляется шестью вариантами обработки информационных материалов для персонифицированного использования.

Первые три способа включают следующие основные процедуры:

1. Выбор значимых фрагментов информации.

2. Постановка в соответствие каждому фрагменту локальной структуры, построенной на элементах профиля пользователя.

3. Получение интегрального графа путем логического сложения локальных структур, полученных на втором шаге.

4. Анализ и интерпретация структурных характеристик интегрального графа.

Процедура логического сложения двух локальных структур в виде графов реализуется следующим

G(x, u)=G1(x1,u1)+G2(x2, и 2); x=xjyjx2; U=U]UU2 ,если существует одно и то же ребро в Gi и G2 - то в графе G указанное ребро будет присутствовать с кратностью 2.

Способы отличаются методами реализации процедуры 2. Метод, установления соответствия между содержанием фрагмента и локальной структурой, построенной на элементах «профиля пользователя»», называется методом структурной индексации.

Первый способ предусматривает два типа локальных структур: иерархическая двухуровневая и полносвязная.

Второй способ предусматривает установку соответствия путем выбора одной из типовых структур.

Третий способ предусматривает локальную структуру в виде произвольного графа.

Четвертый, пятый и шестой способы отличаются от первых трех тем, что в них не предусмотрен этап получения интегрального графа. Решение технической задачи заканчивается путем выдачи пользователю всевозможных характеристик локальных структур, полученных на втором шаге. При этом в четвертом способе процедура № 2 аналогична первому способу. в пятом - второму, а в шестом - третьему. Далее боле подробно рассматриваются основные процедуры изобретения.

В работе предложен новый класс интеллектуальных технологий -структурные ассоциативные технологии (CAT), ориентированные на утдубленную обработку неструктурированной, в первую очередь текстовой информации.

CAT нацелены на анализ конкретной ситуации или проблемы, в связи с которой возникла потребность анализировать информацию. При этом механизм анализа основан на установлении смысловых связей между значимыми фрагментами обрабатываемых текстовых материалов, анализе сформированной в результате этого сети, выделении и последующей интерпретации семантических структур.

Важной особенностью CAT является их нацеленность на стимулирование и интенсификацию ассоциативного мышления пользователей. Это достигается и формой выдаваемых ему результатов, и возможностью манипулирования эвристиками в процессе анализа, и многообразием видов CAT.

В работе приведено общее описание и методики применения четырех структурных ассоциативных технологий, основанных на запатентованных способах обработки информационных материалах. Разработанные технологии реализованы в виде программных средств: ГИПЕРНЕТ, ГИПЕРФОЛИО, КЛИЕНТ. ИНДЕКС. Указанные средства внедрены в ряде органов государственного управления и крупных корпоративных структурах. Инструментальные средства и разработанные методики их применения использовались при решении свыше 50 реальных аналитических задач.

В работе рассмотрены основные положения проблемно-технологического подхода, обеспечивающего условия эффективного применения предложенных интеллектуальных технологий для поддержки аналитической деятельности. Предложена и обоснована организационно-технологическая схема применения комплекса интеллектуальных технологий для поддержки аналитической деятельности.

В целом можно заключить, что ПТП наиболее полезен для анализа проблем, связанных с необходимостью совершенствования или развития объекта, либо системы управления. Отсюда следует, что ПТП ориентирован на поддержку аналитики развития. Необходимо отметить, что доля и значимость такой аналитической деятельности для органов государственного управления постоянно возрастает, особенно в условиях увеличения динамики изменений и взаимного влияния социально-экономических и военно-политических процессов, что характерно для настоящего времени.

Автор признателен д.т.н. Гадасину В.А. и к. ф.-м.н. Фролову А.С. за плодотворное обсуждение полученных результатов.

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Лакаев, Анатолий Семенович, 2003 год

1. Как мозг продуцирует хаос, чтобы воспринимать мир / СКФ ВЦП.-Ло PC 01423.-47с.

2. Пер. ст. Skarda СН.А., Freeman W.J. из журн.: Behavioral and Brain Sciences. 1987. - Vol. 10 N2.-. 161 - 173.

3. Программы в помощь принятию решений для всех областей знаний СКФ ВЦП.- № PC 02070. - 41с. Пер. ст. Naqel S. из журн.: International Journal of Information Management - 1988-Vol. 8, № 2 - P. 123 - 140.

4. К теории об интеллектуальных системах управления и контроля ВЦП-№ Г 07783. - 22с. Пер. ст. Sardis G.N., Valavanis К.Р. из журн.: SPIE Proceedings - 1987 - Vol. 848/ - P. 488. - 495.

5. К обществу информации /BUn-NT-03973-12c. Пер.ст. Filippazzi F. Occhini G. из журн.: L'elettrotecnica-1988. VoL. 75, N 8. - P. 803 - 806.

6. Информационные системы. Теория и практика. Гл. 8. Информационные системы /КР ВЦП-№СР-83464-71с. Пер.гл. Chapter 8, Information Systems из кн.: Vickery B.C., Vickery A. Information Science in Theory and Practice-S. 1. 1987. -Ch.8.-P. 210.-260.

7. Вычислительные машины и мозг (нейронные вычислительные машины) /КР BUn-NKP-84832-61c. Пер. ст. Horejs J., Kufudaki О. из сб.: Sbornik Sofsem. 88. - S. 1, 1988. - P. 1 - 38.

8. Гадасин В.А., Лакаев А.С. Оценка надежности ретрансляционных сетей методом декомпозиции. Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, 1978. № 4, с. 72-76.

9. Гадасин В.А., Лакаев А.С. Расчет характеристик надежности ретрансляционных сетей связи на основе метода декомпозиции. Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, 1978, № 6, с. 121-126.

10. Гадасин В.А., Лакаев А.С. Моделирование топологии абонентской сети связи ВЦ на начальных этапах проектирования. Управляющие системы и машины, Киев, 1976, № 3, с. 123-128.

11. Гадасин В.А., Лакаев А.С. Метод линейной сложности для оценки характеристик надежности избыточных сетей связи. Киев: Управляющие системы и машины, 1979, № 3, с. 10-14.

12. Гадасин В.А., Ушаков И.А. Надежность сложных информационно-управляющих систем. М.: Советское радио, 1976. - 191с.

13. Методы анализа информации (Сообщение 1) / ВЦШ\1Р-32706-20с. Пер.ст. Яно К. из журн.: Дзехо но кагаку то гидзюцу. 1987 - Т. 37, N 10. - с. 465 - 471.

14. Применение технического метода к методу универсальному / ВЦП. № Р - 21058 - 16с. Пер. ст. Koen B.V. из журн.: Engineering Education. - 1987. - Vol. 77, № 4 -P. 214-221.

15. Когнитивные процессы в понимании программы / ВЦП-ЫР-36974-40с. Пер.ст. Letovsky S. из журн.: Journal of Systems and Software. 1987. - № 7 -P. 325 -339.

16. Теория информации и оптимальное оценивание /ГПНТБ СО АН РФ. ОВО. № 15165 - 20с. Пер. ст. Blais J.A.R. из журн.:Мапшспр1а Geodaetica. - 1987. -Vol. 12, №4.-P. 238-244.

17. Системы, базирующиеся на знании. Часть I: Введение и обзор. / Информация. № 17214 - 22с. Пер. ст. Lunze J. Из журн.: Messen-Steuern-Reqeln. -1987. - Vol. 30, № 10. - P. 437-443.

18. Временные соотношения между теорией и практикой. The temporal relationship between theory and practice / Glass Robert L. // J Syst. and Software. -1989.- 10, № l.-C. 65 -67.-Англ.

19. Информация относится к сущности жизни. Information: die drifte Grundgriibe neben Materie und Energie / Gitt Werner von. // Techn. Rdsch. 1989 -81, № 42. - c. 40 - 45, 47. - Нем.

20. Наука об информации в информационный век. Opinion paper: information science in the information age /Watters Carolyu. // Can. J. Inf. Sci. 1989 -14, №3,c. 42-50.-Англ.

21. Определение топологии абонентской сети ВЦКП. -М.: Сб. тезисов J докладов I конференции молодых ученых и специалистов ВНИИПОУ, 1974, 0,1 п.л.

22. Алгоритм определения разрезов в графе. -М.: Сб. тезисов докладов j III конференции молодых ученых ВНИИПОУ по проблемам построения сетей ВЦКП, 1977, 0,1 п.л.

23. Метод оценки надежности информационно-вычислительных сетей ^ связи. -Минск: БелНИИНТИ, Сб. тезисов докладов VII Всесоюзного совещания по проблемам управления, 1977, 0,1 п.л. (в соавторстве с Гадасиным В.А.).

24. Топология абонентской сети связи вычислительного центра коллек- \j тивного пользования. М.: Типовое проектное решение ГКНТСТД 07.00ГТПР-М., ГКНТ, 1978;0,8 п.л. (в соавторстве с Гадасиным В.А.).

25. Упрощенный метод расчета надежности избыточных ретрансляци- J онных сетей связи. М.,: Сб. тезисов докладов XXXII Всесоюзной научной сессии, посвященной дню Радио. НТОРЭС, 1978; 0,1 п.л. ,

26. Алгоритм расчета надежности ретрансляционных сетей на основе v метода декомпозиции. М.:Техника средств связи, науч.тех.сб.сер. АСУ, вып. 2, 1978, с.93-99; 0,3 п.л.

27. Оценка числа минимальных разрезов в графе с ячеистой структу- у рой. -М.: Сб. тезисов докладов XXXIV Всесоюзной научной сессии, посвященной дню Радио, НТОРЭС, 1979; 0,1 п.л.

28. Эффективный алгоритм пересчета характеристик надежности при ^ оптимизации топологии сложных сетей связи. М.: Сб. тезисов докладов III Всесоюзного научно-технического совещания «Развитие систем и средств передачи данных», НТОРЭС, 1980, 0,1 п.л.

29. Трудоемкость интерполяционного метода оценки надежности из- v оыточных сетей связи. -М.: Сб.тезисов докладов III Всесоюзного научнотехнического совещания «Развитие систем и средств передачи данных», НТО-РЭС, 1980, 0,1 п.л.

30. О сокращении трудоемкости расчетов характеристик надежности -j слабосвязанных сетей. М.: Изв. АН СССР, Техническая кибернетика, 1982, №1, с. 203-204; 0,2 п.л. (в соавторстве с Гадасиным В.А.).

31. Об одном походе к оптимизации структуры связи сложных инфорVмационных систем. М.: Сб. тезисов докладов Всесоюзного совещания «Автоматизированные системы массового обслуживания», Ин-т проблем управления, 1982, с.83-85; 0,1 п.л.

32. Организация контроля и учета технико-экономических параметров сети ВЦ в процессе ее функционирования. М.: Сб. тезисов докладов XXXVIII Всесоюзной научной сессии, посвященной дню Радио, НТОРЭС им. А.С. Попова, 1983, с.70; 0.1 п.л.

33. Расчет характеристик надежности сетей с ординарной структурой.v

34. М.: Сб. тезисов докладов VIII Всесоюзной школы-семинара по вычислительным сетям. Совет по комплексной проблеме «Кибернетика», 1984. с.25-30; 0.3 п.л.

35. Расчет характеристик структурной надежности сетей с ординарной структурой. М.: Госстандарт. Надежность и контроль качества, № 1, 1986, с.2-30; 0,1 п.л. ^

36. Обоснование линейной трудоемкости расчетов характеристик надежности сетей с ординарной структурой. Изв. АН УССР, Кибернетика № 6, 1987, с.101-105; 0,2 п.л.

37. Информатизация управленческой деятельности и новые информационные технологии. -М: Проблемы информатизации, 1991, № 2, с.8-17;0.3п.л. (в соавторстве с Субботиным М.М., Фроловым А.С.).

38. Проблемно-технологический подход к обеспечению аналитической обработки информации в органах управления. Н. Новгород, доклад на III Bce-V российской научно-практической конференции «Управление и информация-94», 1994; 0,2 п.л.

39. Развитие гиперинформационных технологий как инструмента аналитической обработки информации в управленческой деятельности. М.: ВИНИТИ, «Научно-техническая информация» серия 1, № 4, 1994.

40. Проблемно-технологический подход к обеспечению аналитической обработки информации в органах управления. «Управляющие системы и машины» ИК им.В.М.Глушкова (международный научный журнал) № 1/2, 1995.

41. Аналитические технологии продукт нового типа на рынке информационных технологий. - «Международное сотрудничество» № 2, 1996 (в соавторстве с Корчагиным В.В.).

42. CAT новый класс интеллектуальных технологий. - PSWEEK. №39 (1 13), 1997 (в соавторстве с Субботиным М.М., Сарычевым В.М.). 47

43. Механизм государственной поддержки внедрения отечественных интеллектуальных технологий в приоритетные сферы применения Сб.тезисов докладов II межрегиональной конференции «Интеллектуальные технологии двойного применения», Ярославль, 2000 Волокитин А.В.

44. Интеллектуальные отечественные технологии в системах принятия решений. М.: «Информатизация и связь», № 1, 2000. ^

45. Технология структурного индексирования текстовой информации. Сб.тезисов докладов С.-П.международной конференции «Региональная информатика- 2000»,2000 Иванов В.Н

46. Проблемно-технологический подход к внедрению интеллектуальных технологий, стимулирующих ассоциативное мышление пользователей. -С,-П., Сб. тезисов докладов С.-П. международной конференции «Региональная информатика-2000», 2000.

47. Интеллектуальные информационные технологии и рынок инновационных продуктов». -М.: «Информатизация и связь» № 1, 2001 (в соавторстве с Волокитиным А.В.).

48. Интеллектуальные информационные технологии и рынок инновационных продуктов. М.- Федеральный справочник «Связь и информатизация Российской Федерации», спец. выпуск, «Родина-Про», 2001 (в соавторстве с Волокитиным А.В.).

49. Интеллектуальные технологии в информационно-аналитической деятельности органов военного управления: проблемы внедрения. М. Военно-теоретический журнал «Военная мысль» № 6,2002 (в соавторстве с Лактионовым В.И.)

50. Некоторые направления в современной кибернетике. Contemporary cybernetics / Looft Fred J., Labonte Robert C. // Kybernetes. 1989 - 18. № 4. - c. 4 - 18. - Англ.

51. PolyAnalyst-новое в интеллектуальном анализе информации и синтезе знаний. / Арсеньев С.Б. // Изобрет. машиностр. - 1999. - № 1. - с. 1 1 - Рус.

52. Принципы разработки инструментальных программных средств для поддержки принятия решений / Бухштаб Ю.А., Евтеева Н.Н., Корягин Д.А. // Имитац. моделир. и автоматиз. программир. / Н. и. ВЦ МГУ - М., 1997. — с. 100 — 106 — Рус.

53. Язык и интеллект (Новое в зарубежной лингвистике, вып. XXVI): Сборник: Пер. с разн.яз. / сост. В.П. Нерознак и В.В. Петров М.: Прогресс, 1991.

54. Информационное общество как этап новейшей истории? /Моисеев Н.Н. // Инф. технол. и вычисл. системы. 1996. - № 1. - с. 3 - 8 - Рус.

55. Система поддержки принятия решений при управлении научно-технической деятельностью в технических институтах /Huang Yunjia, Li Weill, Zou Weidong // Харбин дяньчун сюэюань=1. Harbin Inst. Elec. Technol. 1989 -12, №2.-c. 191.-196. -Кит.: рез. Англ.

56. Кельманс А.К. Некоторые вопросы анализа надежности сетей. Автоматика и телемеханика, 1965, № 3 с. 56-57.

57. Кельманс А.К. О связности вероятностных сетей. Автоматика и телемеханика, 1967, № 3, с. 71-79.

58. Построение нейронных компьютерных сетей и создание систем ИИ. Creatures : An exercise in creation / Grand S. // IEEE Expert. 1997. - 12, № 4. - c. 19-24.-Англ.

59. Теория и методы создания интеллектуальных компьютерных систем /Арлазаров В.Л., Журавлев Ю.И., Ларичев О.И., Лохин В.М., Макаров И.М., Рахманкулов В.З., Финн В.К. //Инф. технол. и вычисл. системы. 1998. - № 1. -с. 3 - 13.-Рус.

60. Динамическая нейронная сеть для распознавания речевых сигналов. НКП-98 IV Всероссийская конференция «Нейрокомпьютеры и их применение» 18-20 февраля 1998 г. Харламов А.А., Ермаков А.Е.

61. TextAnalyst комплексный нейросетевой анализатор текстовой информации. НКП-98 IV Всероссийская конференция «Нейрокомпьютеры и их применение» 18-20 февраля 1998 г. Харламов А.А., Ермаков А.Е., Кузнецов Д.М.

62. Гибкость и принятие решений. Flexibility and decision making /Mandelbaum Marvin, Buzacott John. // Eur. T. Oper. Res. 1990. - 44, № 1. - c. 17 -27. - Англ.

63. Об основах теории принятия решений. On the foundation of decision theory / Zheng Quan, Xie Zhigang // Цзыжань цзачжи=ЫаШге J.-1989. 12, № 3. -с. 205 -209, 213,-Кит.

64. Возможность моральной ответственности информационных систем. Konnen Informationssysteme moralisch verantwortlich sein? / Lenk H. // Inf.-Spektrum. 1989. - 12, № 5. - c. 248 - 255. - Нем.

65. Проблемы информируемого общества. Probleme mit der Informations-gesellschaft/Steinbuch Karl. // Ing. dtsch. Bundespost. 1989. - 38, № 6. - c. 269 -272.-Нем.

66. Об одном подходе к выбору комплекса программно-аппаратных средств для создания интеллектуальных систем /Калчин А.Ф., Красников О.В., Чекменев С.Е. // Интеллект. САПР (Таганрог). 1989. - № 2. - с. 84 - 88. - Рус.

67. Лакаев А.С. Оценка числа минимальных разрезов в графе с ячеистой структурой. XXXIY Всесоюзная научная сессия, посвященная Дню Радио: Тез. докл. - М.: 1979, с. 71-72.

68. Лакаев А.С. Алгоритмы расчета надежности ретрансляционных сетей на основе метода декомпозиции. Техника средств связи, 1979, сер. авто-матиз. сист. управл., вып. 2, с. 93-99.

69. Лакаев А.С. Трудоемкость интерполяционного метода оценки надежности избыточных сетей связи. 3 Всесоюзное научно-техническое совещание «Развитие систем и средств передачи данных»: Тез. докл., Калуга: 1980, с. 81-83.

70. Нейронные сети. Neural networks / Jarosh Johu //Automot. Ind. 1989.- 169, № 6. c. 91 - 92. - Англ.

71. Планирование в рамках здравого смысла. Planning in a common sense Framework/Pinto-ferreira Carlos, Martins Toao Pavao //Artif. Intel 1. Rev. -1990. 4, № 4. - c. 279 - 294. - Англ.

72. О роли контекста и буквального значения в понимании. On the roles of context and literal meaning in understanding / Dascal Marcelo //Cogn. Sci. 1989.- 13, № 2. c. 253 - 257. - Англ.

73. Недоопределенность в системах представления и обработки знаний. /Нариньяни А.С. //Известия АЕ СССР. Техническая кибернетика, 1986. №5. -с.3-28.

74. He-факторы и инженерия знаний: от наивной формализации к естественной прагматике /Нариньяни А.С. //КИИ-94. Национальная конференция с международным участием. "Искусственный интеллект 94".Том 1. - Рыбинск, 1994, с. 9-18.

75. Понимание и буквальные значения. Understanding and literal meaning/Gibbs Raymond W. Jr // Cogn. Sci. 1989. - 13, № 2. - c. 243 - 251. - Англ.

76. Четыре рецензии на книгу «Социум души» и ответ на них. Four reviews of the Society of Mind and a response / Stefik Mark J., Smoliar Stephen // Artif. Intell. 1991. - 48, № 3. - c. 319 - 320. - Англ.

77. Участие в дискурсе. Contributing to discourse / Clark Herbert H., Schaefer Edward F. // Cogn. Sci. 1989. - 13, № 2. - c. 259 - 294. - Англ.

78. Разработка и реализация практической системы поддержки принятия решений/ Ru Xiaogand, Sun Zhihui // Дуннань дасюэ сюэбао=.1. Southeast Univ. 1989. - 19, № 5.-е. 94- 101. - Кит.: рез. Англ.

79. Нейросетевой подход к задаче принятия решений. Neural network approach for decision trees/Dattatreya G.R. // Vision' 89: Conf. Proc., Chicago, 111., Apr. 24-27, 1989. Dearborn (Mich), 1989. - c. 9/19 - 9/26. -Англ.

80. Возможные социальные последствия применения искусственного интеллекта. Possible impacts of artificial intelligence / Liebowitz Jay // Inf. Age. -1989. 11. - № 3. - c. 155 - 159.-Англ.

81. Компьютер и мозг. Перспективы человеческого и искусственного интеллекта. The Computer and the Brain: Perspectives of Human and Artificial Intelligence / Ed. Brink Jean R., Haden C. Roeand. Amsterdam etc: N - Holl., 1989. -XVI, 263c.: ил.-Англ.

82. Интеллектуально-информационная открытость приоритет системной интеграции. / Райков А.Н. // КомпьюЛог. - 1998. - № 4. - с. 43 - 46. -Рус.

83. Сравнительная классификация архитектур нейронных сетей. А comparative study of neural network architectures / Humpert B. // Comput. Phys. Comrnun. 1990. - 58, № 3. - c. 223 - 256. - Англ.

84. Обработка информации человеком и архитектура сопряжения с че-ловеком/Kosugi MaKoto, Yoroizawa Isamu, Watanabe Kazuhisa//K3HKIO дзицуе-ка=Е1ес. Commun. Lab. Techn. J. 1990. - 39, № 2. - c. 229 - 236. - Яп.

85. Глоссарий IEEE стандартных терминов прикладной ВТ. IEEE standard glossary of computer applications terminology: ANSI / IEEE 610.2 1987 США.

86. Состояние и перспективы применения нейронных сетей. In limited analyses neural networks outpace humans // Signal (USA). 1990. - 44, № 8. - с / 36 -38.-Англ.

87. Человекомашинные системы. Computers with human traits or humanity with computerised features? / Radaj D., Michel P. // FEN: Finite Elem. News. -1990-№ l.-c. 31-35.-Англ.

88. Искусственный интеллект: опыт философского осмысления. / Сергеев В.М. // Будущее искусств, интеллекта / АН СССР М., 1991. - с. 216 - 241. - Рус.

89. На пути к созданию теории/Левитин К.Е., Поспелов Д. А. // Будущее искусств, интеллекта / АН СССР-М., 1991. с. 66 - 89. -Рус.

90. Как развивалась наука об искусственном интеллекте / Левитин К.Е., Поспелов Д. А. // Будущее искусств, интеллекта /АН СССР М., 1991. - с. 31 - 42. - Рус.

91. Когнитивные науки, технологии принятия решений и нечеткие множества. Cognitive sciences, decision technology, and fuzzy sets / Zimmemiann H.J., // Inf. Sci. (USA) 1991,-c. 287-295.-Англ.

92. Ближайшие задачи иконики / Левитин К.Е., Поспелов Д.А. // Будущее искусств, интеллекта / АН СССР-М., 1991. с. 142 - 145. - Рус.

93. Может ли искусственный интеллект быть умнее своего создателя? / Ботвинник М.М. // Будущее искусств, интеллекта. / АН СССР М., 1991.-е. 194- 196. - Рус.

94. Понимание как информация II. Understanding as information II/ZelezniKar Anton P. // Informatica (SFRJ) 1990 - 14, № 4. - c. 5 - 30. - Англ.

95. Является ли искусственный интеллект наукой? / Левитин К.Е., Поспелов Д.А. // Будущее искусств, интеллекта / АН СССР М., 1991. - с. 20 - 30: -Рус.

96. Смена парадигм/Левитин К.Е., Поспелов Д.А.//Будущее искусств, интеллекта / АН СССР М., 1991.-е. 121 - 123.-Рус.101. «Детство» искусственного интеллекта/Левитин К.Е., Поспелов Д.А. // Будущее искусств, интеллекта / АН СССР М., 1991 - с, 42 - 66. - Рус.

97. Познать самого себя (из бесед с М. Сомальвико руководителем Миланского исследовательского центра) / Левитин К.Е. // Будущее искусств, интеллекта /АН СССР - М., 1991. - с. 242 - 260. - Рус.

98. Лайтхил 17 лет спустя Lighthill 17 years on / Lam Martin // Know. Eng. Rev. 1990. - 5, № 4. - c. 265. - 276. - Англ.

99. Когнитивная графика новое окно в мир / Левитин К.Е., Поспелов Д.А .// Будущее искусств, интеллекта / АН СССР-М., 1991. - с. 138 - 142. - Рус.

100. Социальные последствия интеллектуализации / Левитин К.Е., Поспелов Д.А. // Будущее искусств, интеллекта / АН СССР-М., 1991 с. 152- 156. -Рус.

101. Третья по счету индустрия / Кузин Л.Т. // Будущее искусств, интеллекта / АН СССР-М., 1991. с. 212 - 213. - Рус.

102. Искусственный интеллект и вторая компьютерная революция / Звягинцев В.А. // Будущее искусств, интеллекта / АН СССР М., 1991.-е. 196 — 199. - Рус.

103. Искусственный интеллект и проектирование. Artificial intelligence and design / Amarel Saul // Proc. 5th Jerusalem Conf. Inf. Technol., Jerusalem, Oct. 22-25, 1990.-Los Alamos (Calif), etc., 1990 c. 315 - 333.-Англ.

104. Искусственный интеллект: взгляд психолога/Тихомиров O.K. // Будущее искусств, интеллекта / АН СССР-М., 1991. с. 193 - 194. - Рус.

105. Интеллект искусственный и естественный / Лавров С.С. // Будущее искусств, интеллекта / АН СССР М., 1991. - с. 199 - 202. - Рус.

106. Когнитивная компьютерная графика и научное творчество/Зенкин

107. A.А.//Будущее искусств, интеллекта/ АН СССР-М., 1991-е. 269-289-Рус.

108. Искусственный интеллект и парадоксы психологии/Зинченко

109. B.П.//Будущее искусств, интеллекта / АН СССР М., 1991. - с. 125 - 192. -Рус.

110. Интеллектуальные системы: проблемы их развития и социальные последствия/Финн В.К.//Будущее искусств, интеллекта / АН СССР М., 1991. - с. 157 - 177.-Рус.

111. Вопросы по авторским правам и патентам в области искусственного интеллекта остаются. Questions remain for AI copyrights, patents / Schwartz Tom J. / IEEE Expert-1991. 6, № 3. - c. 4 - 5. -Англ.

112. К определению искусственного интеллекта / Донской М.В. // сб. тр. / ВНИИ системы, исслед. 1991. - № 8.-е. 16- 18.-Рус.

113. Гиперинтеллектуальность: следующая граница. Hyperintelligence: the next frontier / Carloson David A., Ram Sudha // Commun. ACM. 1990. - 33, № 3,-c. 311 -321,-Англ.

114. Искусственный интеллект становится производительной силой. / Левитин К.Е., Поспелов Д.А. // Будущее искусств, интеллекта / АН СССР М., 1991.-с. 29- 112.-Рус.

115. Как же будут развиваться системы искусственного интеллекта? / Левитин К.Е., Поспелов Д.А. // Будущее искусств, интеллекта /АН СССР. М., 1991 - с. 149-Рус.

116. Можно ли понимать тексты?/Левитин К.Е., Поспелов Д.А. // Будущее искусств, интеллекта / АН СССР.-М., 1991.-е. 134 136. - Рус.

117. Что такое «искусственный интеллект»?/Левитин К.Е., Поспелов. Д.А. // Будущее искусств, интеллекта/АН СССР-М., 1991.-е. 5 10. - Рус.

118. Искусственный интеллект как наука об информации. Artificial intelligence as information science / Korf Richard E. // Inf. Sci. (USA). 1991. - 57 - 58 Spec. Issue. - c. - 131 - 134.-Англ.

119. Навстречу технологии, основанной на разуме / Wada Mitsuo // Nihon Kikai gaKKaishi.=J. Jap. Soc. Mech. Eng. 1995. - 98, № 914. - c. 57 - 62. -Яп.

120. Разум с точки зрения перспектив искусственного интеллекта/Nakashima Hideyuki // Nihou Kikai gaKKaishi= J. Jap. Soc. Mech. Eng. 1995. - 98, № 914. - c. 33 - 36. - Яп.

121. Искусственный интеллект: введение. Artificial intelligence: an introduction / Butterfield William H. // Comput. Hum. Serv. 1988. - 3, № 1. -2 - c. 23 -35. - Англ.

122. Десять лет спустя (интервью с директором Тьюринговского института Дональдом Мичи, известнейшим специалистом в области искусственного интеллекта) /Левитин К.Е., // Будущее искусств, интеллекта / АН СССР=М., 1991.-c.213-216.-Pyc.

123. Концептуальные вопросы организации взаимодействия «человек-ЭВМ» в сложных системах. A conceptual framework for person-computer interaction in complex systems / Gaines Brian R. // IEEE Trans. Syst., Man, and Cybern.-1988.-18, №4.-c. 532- 541.-Англ.

124. JANUS: парадигма активной системы поддержки принятия решений. JANUS. A paradigm for active decision support / Raghavan Sridhar A. // Decis. Support Syst. -1991.-7, № 4. c. 379-395. - Англ.

125. Информация материи. Informatia materiei / Draganescu Mihai.-Bucuresti: Ed. Acad. Rom., 1990. 253c. - Рум.

126. Применение теории нейронных сетей. Модели нейронных сетей с точки зрения психологии / Nakatani Kazuo // Дэнси дзухщ цусин Гаккайси.^. lust. Electron., Iuform. And Commun. Eng.-199073, № 7. c. 696 - 700. - Яп.

127. Современные проблемы в области оценки интеллектуальных способностей / NaKajima Kazuo//Кагаку.-1991-55, № 1-е. 55-60-Яп.

128. Является ли вычислительные науки наукой, а специалисты в вычислительных науках учеными? Is computer science, are computer scientists scientists? Ligp and Symbol. Comput.-1989-2, № 2-е. 101-104-Англ.

129. Нейронные сети-вычислительные машины, которые не вычисляют. That does not compute/Berke Peter//IEEE 1st. Iut. Couf. Nemai Networks,Sau Diego. Calif., Juuc 21-24, 1987, Vol. 4-Sau Diego (Calif), 1987-е. Ш/819-Ш/830-Англ.

130. Средства интеграции гипертекста и понимания программ. Integrated hypertext and program understanding tools/Brown P.//IBM Syst. J,-1991.-30, № 3-е. 363.-392-Англ.

131. Разговор с компьютером. Психолингвистический аспект проблемы, Горелов И.Н.М.: Наука, 1987, 256с-Рус.

132. Развитие архитектур ЭВМ в связи с их интеллектуализацией. Рабинович 3.JI. «Разраб. ЭВМ нов. поколения. Архит., программир., интеллектуа-лиз.» Новосибирск, 1986, 18-26.-Рус.

133. Человеко-машинное взаимодействие в 21 столетии / Nagao Katashi, Tokunaga Takenobu // Joho shori.-1993.-34, № 11.-с. 1325-1334.-Яп.

134. Интеллект из России в цене // Софт. MapiceT.-1996.-j4» 27-е. 8-10.1. Рус.

135. Фундаментальные концепции нейронных сетей / Окаве Yoichi. // Нихон Кикай Гаккайси=Г Jap. Soc. Mech. Eng.-1990.-93, № 856ю-с. 213-217.-Яп.

136. Обобщенное сообщение по интеллектуальным системам. The spang robinson report on intelligent systems//Spang Robinson Rept Art if. Intell.-1991 .-7. № 11-е. 19.-Англ.

137. Подходы к исследованию интеллекта. Approaches to the study of intelligence/Norman Donald A. // Artif. Intell-1991.-47, № 1-3-c. 327-346.-Англ.

138. Фон Нейман и нейронные сети. Von Neumann and neural networks / Cowan Jack D. / Legacy John von Neumann: Proc. Summer Res. Inst., Hempstead, N.Y. May 29-June 4, 1988.-Providence (R.I), 1990-c. 243-274.-Англ.

139. Уместность эпистемологии в компьютерном веке. The relevance of epistemology in the computer age/Vamos Tibor//Artif. Intell. And Inf.-Contr. Syst. Rob.-89: Proc. 5 th Int Conf., Strbske pleso 6-10 Nov., 1989.-Amsterdam etc., с 93100, 153.-Англ.

140. Нейронные сети: новый способ обработки информации. Neural networks: a new technology for information processing / Klimasauskas Casimir C. «Casey». / Data Base.-1989.-20, № 1-е. 21-23.-Англ.

141. Технологическое изменение мира: возможности и опасности . The technological change of reality: opportunities and dangers/Bibel Wolfgand//AI and Society.-1989.-3, № 2-е. 117-132.-Англ.

142. Детерминизм в сложных системах управления и самоорганизации. Ка-заринов М.Ю.-Л: ЛГУ, 1990.-168.-Pyc.

143. Ключ к лучшему пониманию процессоров идей. Toward a better understanding of idea processors // Chen. Z. // hf. And Software Technol.-1998-40, № 10-c. 541 -5 53.-Англ.

144. Математические свойства нейронных сетей/Asoh HidekiZ/Дзинко тино гаккайси^. Jap. Soc. Artif. Intell.-1989.-4, № 2.-е. 128-134.-Яп.

145. Прошлое, настоящее и будущее исследований нейронных сетей/ Amari Shun-ichi.// Дзинкотино гаккайси^. Jap. Soc. Artif. Intell.-1989.-4, № 2.-е. 120-127.-Яп.

146. Основные принципы эволюции кибернетических систем и проблемы эволюционной гносеологии. The philosophy of cybernetic systems evolution and problems of evolutionary epistemology / Jdanko Alexis V. // Kybernetes.-1989.-18 № 4.-c. 29-41.-Англ.

147. Система поддержки принятия групповых решений SCDAS. SCDAS decision support system for group decision making: Decision theoretic frame-work/Lewandowski Andrzej. // Decis. Support Syst.-1989.-5, № 4.-c. 403-423.-Англ.

148. Прорывные направления в искусственном интеллекте / Поспелов Д.А. // Вычисл. техн. Системы. упр.-1990.-№ З.-с. 3-10.-Рус.

149. Нейронные сети./Veda Torn, Tanaka Atsuo/УСяпу raxo.=Sharp Techn. J-1990.-№ 47-c. 5-10,-Яп.

150. Размышления о развитии информатики. Reflections on computer science / Hopcroft John E. // Annu. Rev. Comput. Sci. Vol. 4 1989-1990-Palo Alto (Calif), 1990,-c.-1-12.-Англ.

151. Теория информации, сложность и нейронные сети. Information theory, complexity and neural networks/Abu-Mostafa Yaser S.//IEEE Commun. Mag.-1989.-87, № 11.-c. 25-28, 81.-Англ.

152. Самоорганизация в человеческих системах-парадигма этики. Self-organization in human systems a paradigm of ethics? / Smith Charles // Syst. Res.-1990.-7, № 4.-c. 237-244.-Англ.

153. Применение нейронных сетей в оборонной области. Defense applications of neural networks/Lupo Jasper C. // IEEE Commun. Mag.-1989.-27, № 11.-c. 82-88,-Англ.

154. Искусственный интеллект: Задачи и проблемы. Kunstliche lutelligeuz. Aufgaben und Probleme/Posthoff Christian//Grundlagen Kunstl. Iutell Einfuhr. Einzelbetr.-Berlin, 1989.-C. 9-20.-Нем.

155. Каковы успехи ИИ? Использование артилекта двадцать первого века. What is AI success? The rise of the twenty-first century artilect / De Garis Hugo // AI Mag.-1989.-10, №2.-c. 16-22.-Англ.

156. Информационные ресурсы социально-правовая основа индустрии информатики/Гринберг А.С., Илюкович А.А., Тимковский И.Б./Электрониз. нар. Х-ва.-1989-№ 3-е. 90-98-Рус.

157. Системы, основные на знаниях: вопросы ревизии, защиты и контроля достоверности. Knowledge based systems: Audit, security and validation issues/Tener William T.//Proc. 7 Int. Conf. andExhib. Inf. Secur., 1991-Oxford, 1991.-е. 106-116,-Англ.

158. От индустриального общества к информационному / Маркварт Брюс // Интеркомпьютер.-1990.-№ 5-е. 5-7.-Рус.

159. Информационный поток в исследовательских организациях. Information flow in research organizations. / Burrows Brian // Inf. Technol. and Res. Process.: Proc. Couf, Cranfield, 18-21 July, 1989-London etc., 1990.-е. 303-306.-Англ.

160. Информация как фундаментальная величина мироздания. La in form а-cion, tercera magnitud fundamental junto a la materia у la energia/Gitt Wemer//Dyna.-1990-65. № 8 c. 5-1 l.-Исп.

161. Феномен информатики и псевдофеномен информации/Соколов А.В.//Вестн. всес. об-ва информат. и вычисл. техн.-1990.-№ 3.-е. 45-51.-Рус.

162. Информатика-эволюция концепций./Стрезова 3.//Вычисл. техн.-1990.-№ 2.-е. 8-16.-Рус.

163. Этика и компьютерная революция. Ethics and the computer revolu-tion/Ladd John.//DIAC-88: Dir and implications Adv. Comput.: Symp. Proc., St. Paul, Minn., Ang. 21.-1988.-Palo Alto (Calif). 1988,- с. 108-126.-Англ.

164. Философия компьютерной революции/Ракитов А.И-М.: Политиздат. 1991.-287c.-Pyc.

165. Военные применения нейронных сетей. Neural networks in defense applications / Castelaz Patrick F. // IEEE. Int. Conf. Neural Networks, San Diego. Calif., July 24-27, 1988. Vol. 2-New York, 1988.-е. 11473-11480,-Аыгл.

166. Исследование общества, ориентированного на информацию, как одушевленного мира / Masuda Ryohei // Гумма дайчагу кеебу KHe.=Gunma J. Libr. Arts and Sci.-1991.-25-c. 1-25.-Яп.

167. Предмет информатики как научной дисциплины в системе на-ук./Чоппе X., Леффлер Х.//Вычисл. техн.-1990.-№ 2.-е. 3-7.-Рус.

168. Об интеллектуализации машинных информационных техноло-гий/Шемакин Ю.И//Информат. сер. автоматизир. сист. упр./ВНИИ межотрел. инф.-1991.-№ 2.-е. 9-13.- Рус.

169. Арена познания: обучение, военные исследования и когнитивная техника. CocKrit cognition: Education, the military and cognitive engineering/Noble Douglas D. // AI and Society.-1989.-3, № 4.-е. 271-296.-Англ.

170. Риторика гипертекста. The rhetoric of hypertext/Carloson Patricia Ann//Hypermedia-1990.-2, № 2.-c. 109-131.-Англ.

171. Нейронные сети: перспективы на будущее. Neural networks: promise for the future/Fulcher J./Future Generat. Comput. Syst.-1990.-1991-6, № 4.-c. 35135 4.-Англ.

172. Обзор исследований в области нейронных сетей в СССР. Review of research on neural networks in the USSR / Chorayan O.G. // Int. J. Intell. Syst.-1991.-6, № l.-c. 95-101.-Англ.

173. Морфостазис и морфогенезис. Исследование организационных перемен. Morphostasis and morphogenesis. Contexts of design inquirn. / Robb Fenton F. // Syst. Res.-1990.-7, № 3.-е. 135-146.-Англ.

174. Системы поддержки принятия решений. 4.2. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений/Беляев И.П., Трофимов Е.А.//Обз. по электрон, техн. Сер. 9/ЦНИИ «Электрон.»-1990ю- № 2.-е. 1- 40.-Рус.

175. Методологические основы новой информационной технологии.: Сб. науч. тр./НПО «Центросистем»/Ред. Седегов Р.С. и др.-Минск, 1990.-122с.-Рус.

176. Когнитивные процессы коллективного разума. Cognitive processes of the team mind/Thordsen Marvin L., Klein Gary A.//IEEE Int. Conf. Syst., Man. And Cybem., Cambridge, Mass., 14-17 Nov., 1989.: Conf. Proc. Vol. I-New York. 1989.-c. 46-49.-Англ.

177. Практическое конструирование интеллектуальных систем./ВЦП.-NP-39835.-33c. Пер. ст. Bader J., Edwards J., Harris-Jones С. из журн.: Information and Software Technology.-1988,-Vol. 30, № 5.-p. 266-277.

178. Гипертекст для исследователя информации. What does hypertext of-for the information scientist?/Davenport Lizzie, Cronin Blaise// J. Inf. Sci-1989-15, № 6.-c. 369-372.-Англ.

179. Представление знаний. О достоинствах логического подхода/ВЦП.-NP-36883-23C.

180. Пер. ст. Мацумото Ю.из журн.: Дзехо серию-1986.-Т. 27, № 8.-е. 915-923.

181. Коннекционистские модели и информационная выборка. Соппес-tionist models and information retrieval. / DoszKocs Tamas E., Reggia James, Lin Xia//Annu. Rev. Inf. Sci. and Technol. Vol. 25.-Amsterdam etc., 1990,-c. 209-262,-Англ.

182. Специфика человека и компьютеризация/Шапиро Д.И., Воскресенский А.К. // JNFO-89: Междунар. Симп. Минск, 1989. Т. 1, 4.1.-Минск, 1989.-е. 78-80.-Рус.

183. Исходная концепция и определение понятия информационной технологии/Гриценко В.И., Паньшин Б.Н. // Вестн. всес. об-ва информат. и вычисл. техн.-1990,- № 2.-е. 67-76.-Рус.

184. Стары или новы интеллектуальные системы. Обзор / ВЦП. -№ T-08945 16с.

185. Пер. ст.Рип L. из журн: Annals of Operations Research 1988. - Vol. 16, N 1-4.-p. 81-92.

186. Управление информацией приложение науки об информации.Information management: An application of information science/ Die-ner Richard A. V. // Bull. ASIS - 1989. -15, № 6. - c. 17. - Англ.

187. Введение в разные виды кибернетики. Introduction to different kinds of cybernetics / Pask Gordon // Commun. and Cogn. -1990. 23, N 2 - 3. - c. 125 -140. -Англ.

188. Системы, человек и кибернетика. Труды международной конференции. Кембридж, США, 14-17 ноября 1989 r.IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, Cambridge, Mass, Nov. 14-17, 1989 / Conf. Proc. Vol. 2.-New York, 1989. 401-876. - Англ.

189. Воздействие информатизации на общество / Вертинская О.Н. // Информат. Сер. Инф. технол. Средства и системы / ВНИИ межотрасл. инф -1990-1-е. 98-108.-Рус.

190. Принципы решения проблемы риска.Facts to guide thinking about life threatening risks / keeney Ralph L. // Proc. IEEE Int. Conf. Syst. Man and Cybern., Beijing - Shenyang, Aug. 8-12, 1988.Vol. 1. - New York - 1988. - c. 326-329. -Англ.

191. О сравнительных особенностях человеческого и искусственного интеллекта.Some considerations on the relationships between human and artificial intelligence / Lerda F.G.// Biomath. and Relat. Comput. Probl. Dordrecht etc. -1988. c.497-504 - Англ.

192. Анализ литературы за период 1980-1984 гг. по искусственному интеллекту и экспертным системам.An investigation of AI and expert systems literature:. .1980-1984 / Meuzies Tim // AI Mag. 1989. - 10, - N 2. - c. 53-61 / Англ.

193. Принципы естественного рассуждения в модели человеческого взаимодействия. / Ыйм Х.Я. // Уч. зап. Тарт. ун-та. 1989. № 840. - с. 172 -184. -Рус.

194. Математические проблемы, стимулируемые искусственным интеллектом. Mathematische Fragestellungen aus der Kunstlichen Intelligenz / Grabowski

195. Jan // Grund lagen Kunstl. Intell: Einfuhr. Einzelbeitr.- Berlin. 1989. c.58 - 79.-Нем.

196. Основы искусственного интеллекта: введение в основные разделы. Grundlagen der Kunstlichen Intelligenz: Eine Einfuhrung in Einzelbeitragen / Hrsg. Grabowski Jan et al. Berlin: Akad. Verl., 1989. - 296c.

197. Концепция «пост-информационного» общества / Городников А.С.// INFO-89: Междунар. СИМП., Минск, 1989. Т.1, 4.1. Минск, 1989. - с. 55 -59.-Рус.

198. Целенаправленность, компьютериализм: разум, машины, Searle и Harnad. Intentionality and computationalism: minds, machines, Searl and Harnad. / Dyer Michael G // J. Exp. and Theor. Artif. Intell. 1990 - 2, N 4. - c.303-319. -Англ.

199. Информация коммуникация - личность. Information - Kommunika-tion - Personlichkeit // Wiss. Schriftenr. Techn. Univ. (Karl Marx-Stadt). - 1989. - N 16.-c. 1-84.-Нем.

200. К вопросу построения интеллектуальных систем. 4.II. /Препр./ Ин-т теор. и эксперим. физ., Москва 1990.- № 2. - с. 1-32. - Рус.

201. О противоречиях перехода к информационному обществу / Артамонов Г.Т. // Вестн. всес. об-ва информат. и вычисл. техн. 1990. - № 3. -с.42-45. - Рус.

202. Информатизация общества (поиск системы закономерностей) / Урсул. А.Д. // Вестн. всес. об-ва информат. и вычисл. техн. 1990. - № 3. -с.7-19. - Рус.

203. Компьютеры, намеренность и новый дуализм.Computers, intentional-ity, and the new dualism / Dietrich E .// Comput. and Phiel Newslett. 1988. -3, N 3.-с.127-143.-Англ.

204. Компьютерная революция как фактор развития личности / Енгалы-чев В.Ф. Калуж. гос. пед. ин-т Калуга, 1992. - 12с. - Рус.

205. Обзор и оценка методов представления знаний в экспертных системах / ВЦП. NP - 36601. - 24с. Пер. ст. Dankel D.D. из журн.: SAE Papers. -1987.-N 870110.-p.l-ll.

206. Интеллектуальные информационные технологии и стратегии (состояние и перспективы) / Горбатов. В.А. // Информационные технологии. -1995.-NO.-c.35-38.-Pyc.

207. Нейронные сети на пути к российскому рынку. / Масалович А. // Монитор-Аспект. 1995. - № 1.-е. 94-96 - Рус.

208. Российский рынок систем поддержки принятия решений / В. Шер-шульский // CW Москва. - № 18. - 1994. - с. 1, 54-60- Рус.

209. Ванневар Буш изобретатель гипертекста. / Леонид Черняк // PC WEEK/RE. - № 17. - 5 мая 1998. -с. 48, 50. - Рус.

210. Продукты для интеллектуального анализа данных / Н. Кречетов, П. Иванов // Компьютер Уик Москва. - № 14-15 - 1997. - с.32-39. - Рус.

211. Управление знаниями / Е.Монахова, А.Бочкарев, А.Лукомский, А.Майоров // PC WEEK/RE. № 8. - 6 марта 2001. - с.35-36. - Рус.

212. К вопросу о порогах знаний. On the thresholds of Knowledge / Lenat Douglas В., Feigenbaum Edward A. // Proc. Int. Workshop Artif. Intell. Ind. Appl., Hitachi City, 1988. c.39-44. - Англ.

213. Зарубежные нейропакеты: Современное состояние и сравнительные характеристики/Логовой А.С. // Нейрокомпьютер. 1998. - № 1-2.-с. 13 — 26.-Рус.

214. Системы поддержки принятия решений. / Иоффин А.И. // Мир Пк. -№ 5. 1993. - с. 47 - 57. - Рус.

215. Русский гипертекст / Д. Викторов, С. Кизюков // Компьютера. № 16.-24 апреля 1995 г. - с. 22. - Рус.

216. Аналитическая система прогнозирования для коммерческих банков, фирм, инвестиционных организаций / А. Дачевский, А. Петров // Компьютеры и оргтехника. № 7. - 8. - 1994 - с. 6. - Рус.

217. Архитектуры OLAP клиентов. / В. Некрасов // PC WEEK /RE. - № 30.-21 августа 2001 г. - с. 33 - 35. - Рус.

218. CAT новый класс интеллектуальных технологий / А. Лакаев, М. Субботин, В. Сарычев // PC WEEK /RE. - 7 октября 1997. - с. 52.

219. Аналитические механизмы компании Business Objects / X. Харрелд // Computer World Россия . 20 августа 2002 г. - с. 12 - Рус.

220. Управление знаниями: как оценить результаты? / Л. Ваас // PC Week / RE. № 22. - 18 июня 2002 г. - с. 1 - 2. - Рус.

221. OLAP, сделано в России. / В. Некрасов // PC Week / RE. № 3. - 30 января 2001.-с. 21 -22.-Рус.

222. Технологии управления корпоративными знаниями / D.E. O'Leary // Computer Weekly. № 42. - 1998. - с. 28-29. - Рус.

223. Технологии управления корпоративными знаниями. / D.E. O'Leary // Computer Weekly. № 43. - с. 27 - 28, 33. - Рус.

224. Нейропакет в корпоративной системе поддержки принятия решений / В. Ерохин, В. Харисов // Computer WeeKly. № 43. - 1998. - с. 20, 35. - Рус.

225. Представление и использование знаний в автоматизированных системах / С.С. Лавров // Микропроцессорные средства и системы. № 3. - 1986. -с. 14-19. Рус.

226. Искусственный интеллект и когнитивная социология / Ю.М. Каны-гин // Электронная техника. Сер. Экономика и системы управления. Вып. 3. -1991.-с. 28-29.-Рус.

227. Гипертекст как средство ведения баз знаний / И.П. Беляев, В.В. Ду-дихин //Электронная техника. Сер. Экономика и системы управления. Вып. 3. - 1991.-с. 33.-36.-Рус.

228. Вопросы технологии создания систем, основанных на знаниях. / Л.И. Микулич // Вопросы радиоэлектроники. Сер. Электронная вычислительная техника. Вып. 3.-1991.-с. 16-26.- Рус.

229. Информатизация: фактологическое моделирование процессов развития на основе знаний / В.Я. Рубан, В.В. Васильев, О.В. Рубан // Механизация и автоматизация управления. № 1. - 1990. - с. 20 — 26. - Рус.

230. Системы гиперзаписи информации. / Л.Б. Дементьева // Информационные процессы и системы. Сер. 2. - № 2. - 1990. - с. 2 - 8. - Рус.

231. Гиперлог: гипертекстовая система с логико-смысловой навигацией. / В.Л. Зефирова, В.М. Челноков // Информационные процессы и системы. -Сер. 2. № 4. 1990. - с. 10. - 13. - Рус.

232. Новое лицо гипертекста? / Д. Викторов // Компьютерра. № 41. -21 октября 1996. - с. 14. - 16. - Рус.

233. MineSet пакет интеллектуального анализа данных от Silicon Graphics. // Computer Week — Moscow. - № 32. - 1996. - с. 8. - Рус.

234. Программные средства принятия решений / Е. Кау // Computer Week Moscow. - № 32. - 1996. - с. 39, 42. - Рус.

235. Введение в OLAR на практическом примере / В. Некрасов // PC Week/RE. -№ 16. 8 мая 2001. - с. 23.-Рус.

236. Использование гипертекстовой технологии в обзорно-аналитической деятельности / В.Н. Чередниченко // Научно-техническая информация (сб.) Сер. Организация и методика информационной работы. № 9. 1990-с. 21. -23.-Рус.

237. Автоматизированные гипертекстовые системы: назначение, архитектура и перспективы развития / В.Г. Овчинников // Научно-техническая информация (сб.) Сер. Организация и методика информационной работы. № 12. - 1990.-с. 2-5.-Рус.

238. Аналитические пакеты обобщают данные из нескольких источников / JT. Митчелли //PC WeeK. 19 сентября 1995. - с. 37, 39, 41, 44. - Рус.

239. Ситуационная система поддержки принятия решений с нечетким классификатором / Ю.А. Ветринский // Изв. вузов. Приборостроение. 44. № 2. -2000.-с. 2,3-7.-Рус.

240. Аналитические технологии в информационных системах / И.П. Булькач // Научн. экономич. сб. Сер. Экон. орг. и упр. производством в газ. пром. РАО «Газпром». -№ 5. - 2001. - с. 25 - 35. - Рус.

241. Интеллектуальный анализ данных (data mining) / Э.Р. Емелеев // Труды межд. конф. «Континуальные логико-алгебраические исчисления и нейроинформатика в науке, технике и экономике». Ульяновск, 2001. ~ Т.З. с. 112 -119. -Рус.

242. Представление знаний в интеллектуальных системах поддержки принятия решений / В.Б. Айвазян, С.И. Хлебников // Прикладная математика в инженерных и экономических расчетах: Сб. н. тр. С. П. гос. ун. вод. коммуникаций. - 2001. - с. 23 - 27. - Рус.

243. Системы управления знаниями. / C.J1. Робертс-Уитт // PC Magazine (RE) № 10. - 2000. - с. 80 - 84. - Рус.

244. Новые технологии стратегического управления / А.И. Масалович // Проблемы информатизации. № 4. - 2000. - с. 13 - 16. - Рус.

245. Формирование знаний в системах принятия решений / A.JI. Кащеев // Межд. конф. по проблемам упр. 1999. с. 325 - 326. - Рус.

246. Методы и системы управления и идентификации на основе знаний / Ф.Ф. Пащенко // Автоматика и телемех. № 2. - 2000. - с. 3 - 28. - Рус.

247. Ситуационный центр средство оптимизации принимаемого решения. / А.А. Сурков // 7 Всерос. студ. семинар. Управление в отраслях экономики. М.: Изд. ГУУ. - 1999. - с. 206 - 207. - Рус.

248. Технологии извлечения знаний Fulcrum. / А. Колесов // BYTE (Россия). № 2. - 2002. - с. 16 - 19. - Рус.

249. Управление знаниями с помощью Convera (Excalibur) / А. Колесов // BYTE (Россия). № 2. - 2002. - с. 28-31. - Рус.

250. Башлыков А.А., Еремеев A.J1. ЭС поддержки решений.У/Москва, МЭИ, 1994 г.

251. Геловани в.А., Башлыков А.А., Бритков В.Б., Вязилев Е.Д., et al. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием современной информационной технологии. Москва: Эдиториал уРСС, 2000.-356.

252. Башлыков А.А., Еремеев А.П. Экспертная диагностическая система в составе интеллектуальной системы поддержки принятия решений реального времени //Новости искусственного интеллекта, 2002, № 3(51).

253. Максимов В. Развитие моделей принятия решений: проблемы, парадоксы и перспективы.//Банковские технологии, 2000, № 3.

254. Роль президентской программы «Национальная технологическая база» в создании наукоемкой продукции./А.М.Жеребин//двойные технологии.-1998-№3.-с-17-21.

255. Основы современного менеджмента качества/А.М.Жеребин, С.Ф.Жулинский, В.П.Самойлов.//М.:Фонд «Новое тысячелетие», 1998-207с-Библиограф.: с. 199-204 (122 назв).1. Ц:052т