Системная методология исследования реальных потоков научно-технической информации в среде мирового информационного пространства тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.25.05, доктор технических наук Климов, Юрий Николаевич

• Климов, Юрий Николаевич
• доктор технических наук
• 2009

Оглавление диссертации доктор технических наук Климов, Юрий Николаевич

Введение.

Глава 1. Проблема системного описания и формирования потоков научно-технической информации.

1.1. Моделирование потоков научно-технической информации при планировании основных направлений развития технологических процессов.'.

1.2. Прогнозирование развития технологических процессов для получения новых данных с учетом объективной неопределенности исходной информации.

1.3. Методология анализа и генерации потока научно-технической информации в условиях развития новых технологических процессов

Глава 2. Системный анализ и обработка потоков научно-технической информации по тематическим областям.

2.1. Системный анализ при обработке числа публикаций в потоках научно-технической информации по информатике.

2.1.1. Моделирование и прогнозирование числа публикаций в потоках научно-технической информации в мировом информационном пространстве.

2.1.2. Анализ, моделирование и прогнозирование числа публикаций в потоках научно-технической информации по промышленной экологии и охране окружающей среды.

2.1.3. Моделирование и прогнозирование числа публикаций в потоках научно-технической информации по автоматике и вычислительной технике.

2.2. Системный анализ при обработке числа публикаций в потоках научно-технической информации в энергетике.

2.2.1. Исследование числа публикаций в потоках научно-технической информации и моделей их роста в базах данных по энергетике.

2.2.2. Обработка и анализ информации по концентрации и рассеянию в потоках научно-технической информации.

2.2.3. Обработка и анализ потоков научно-технической информации в условиях их старения.

2.2.4. Моделирование и прогнозирование числа публикаций в потоках научно-технической информации по атомной энергетике.

2.3. Системный анализ при обработке числа публикаций в потоках научно-технической информации по металлургии.

2.3.1. Исследование числа публикаций в потоках научно-технической информации и моделей их роста в базах данных по металлургии.

2.3.2. Обработка и анализ информации для выявления концентрации и рассеяния публикаций в потоках научно-технической информации по материаловедению и термической обработке металлов.

2.3.3. Обработка и анализ числа публикаций в потоках научно-технической информации по материаловедению и термической обработке металлов в условиях их старения.

2.3.4. Моделирование и прогнозирование числа публикаций в потоках научно-технической информации по металлургии.

2.4. Системный анализ при обработке числа публикаций в потоках научно-технической информации в области нанонауки, наноматериалов и нанотехнологии.

2.4.1. Исследование числа публикаций в потоках научно-технической информации по нанонауке, наноматериалам и нанотехнологиям на основе Science Citation Index: моделирование и прогнозирование.

2.4.2. Исследование потоков научно-технической информации по нанонауке, наноматериалам и нанотехнологии на основе отечественной библиографии: моделирование и прогнозирование.

Глава 3. Реализация системного анализа научно-технической информации с использованием автоматизированных информационных систем.

3.1. Применение моделирования и прогнозирования числа публикаций для анализа лингвистического обеспечения в металлургии и в атомной энергетике.

3.2. Исследование отечественных автоматизированных информационно-поисковых систем.

3.3. Реализация системного анализа при создании автоматизированных информационно-поисковых систем документального и фактографического типов по атомной энергетике.

Основные результаты работы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Системная методология исследования реальных потоков научно-технической информации в среде мирового информационного пространства»

Актуальность проблемы. Государственный оборонный заказ и деятельность организаций и предприятий оборонно-промышленного комплекса (ОПК) Российской Федерации предъявляют особые требования к федеральным органам исполнительной власти в отношении организации взаимодействия субъектов и объектов управления — подготовки и реализации решений в области обороны и безопасности страны, развития и воспроизводства ее военно-экономического потенциала. Важным фактом является зависимость эффективности управления от качества информационных ресурсов у лиц, принимающих организационные, программные, технические, технологические и правовые решения [25].

Контроль и надзор в сфере государственного оборонного заказа можно рассматривать как информационный контур в деятельности военно-промышленной организации государства, который идентифицирует имеющиеся в ней достоинства и недостатки независимо от других субъектов и объектов управления.

Передача в ведение Агентства Рособоронзаказа Федерального государственного унитарного предприятия (ФГУП) "ВИМИ" направлено на усиление этого важного для страны оборонного направления. Использование информационно-аналитического потенциала ФГУП "ВИМИ" и дальнейшее его развитие с адаптацией к научной среде мирового информационного пространства, к новым задачам должно быть тесно связано с экономикой, правовыми аспектами информатики, наукой и современными технологиями.

Вместе с тем, использование новых возможностей технологий в этой среде требует обеспечения совместимости информационных ресурсов, созданных в стране и в мировом информационном пространстве.

Использование объектов интеллектуальной собственности на основе выбранных приоритетов предполагает инновационный путь развития экономики. В этом случае регистрация, учет и правовая охрана результатов интеллектуальной деятельности, в том числе получаемых при реализации государственного оборонного заказа, а также защита государственных интересов является главной задачей государственных заказчиков федерального и регионального уровней. Формы собственности, связанные с организацией введения в хозяйственный оборот результатов интеллектуальной деятельности, расширяют содержание информационных ресурсов федерального уровня.

В настоящее время произошли изменения в организации государственной регистрации и учете вновь начинаемых, ведущихся и законченных научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических работ (НИОКР) по тематике военного, специального, двойного и гражданского назначения.

Поэтому предъявляются повышенные требования к специалистам, участвующим в решении задач экспертизы заявок и размещения заказов, а также к информационным ресурсам и системам, применяемым в обеспечении соответствующих процессов.

Однако имеются факторы, осложняющие устойчивое функционирование больших информационных систем:

• динамичные структурные преобразования органов государственного управления;

• государственная политика в области науки и техники;

• хозяйственная самостоятельность большинства научных организаций и предприятий; изменения в хозяйственной среде под влиянием законодательного регулирования;

• тарифное давление естественных монополий;

• политика повышения оплаты труда работников организаций и предприятий ОПК.

Как центральное межотраслевое звено системы научно-технической информации (НТИ) отраслей отечественной оборонной промышленности

ФГУП "ВИМИ" было создано в 1968 году. На ФГУП "ВИМИ" по Положению о государственной системе научно-технической информации, утвержденному Постановлением Правительства Российской Федерации от 24 июля 1997 года № 950, возложены функции формирования, ведения и организации использования федеральных информационных фондов, баз и банков данных (БД) по научно-исследовательским, опытно-конструкторским работам и результатам научно-технической деятельности оборонного комплекса, в целях комплексного информационного обеспечения разработок и производства в оборонной промышленности, а также для передачи и внедрения научно-технических достижений оборонной промышленности в другие отрасли экономики страны.

В ФГУП "ВИМИ" для обеспечения выполнения указанных функции созданы: межотраслевая информационная автоматизированная система (МИАС) и федеральный фонд первоисточников уникальной неопубликованной информации по результатам научных исследований и опытно-конструкторских разработок, выполненных организациями ОПК.

Эта система предназначается для сбора отечественной НТИ и комплексного информационного обеспечения специалистов и руководителей ОПК от уровня предприятий до уровня органов государственного управления при решении задач разработки и производства средств вооружения и военной техники и другой продукции ОПК.

Основными задачами системы МИАС являются:

• формирование федеральных фондов, баз и банков данных НТИ по результатам научно-технической деятельности оборонной промышленности;

• подготовка аналитических, сопоставительных и прогнозных сведений; комплексное информационное обеспечение предприятий и организаций оборонных отраслей промышленности; информационное обеспечение процессов формирования и выполнения федеральных целевых программ;

• экспертиза, оценка и отбор НИОКР, продукции и услуг для включения в государственный заказ;

• информационное сопровождение процессов создания сложной наукоемкой продукции;

• отбор научно-технических достижений, технологий двойного назначения и их передача в другие отрасли экономики.

Основным источниками формирования БД МИАС являются сведения о научно-исследовательских, опытно-конструкторских разработках, технологиях, изобретениях и других данных, полученных по результатам научно-технической деятельности НИИ, КБ и на серийных заводах ОПК.

Потребность в прогнозировании, как части системно-семантической методологии анализа сложных процессов различной природы, возникает во многих областях человеческой деятельности: в науке, технике, экономике и т.д. В ряде случаев процедура прогнозирования сводится к предсказанию вероятностного процесса, определенного для дискретных моментов времени, порождаемого некоторой динамической системой.

При этом система понимается как совокупность человеко-машинных комплексов, объединенных обработкой НТИ, семантика выражает связь научно-технических текстов с их содержанием, а методология — есть нормированная информационная технология сложного человеко-машинного комплекса [191].

В настоящее время в отечественной и зарубежной литературе имеется значительное число публикаций (ЧП), в которых рассмотрены различные аспекты проблемы прогнозирования потоков НТИ (ПНТИ) в процессе создания перспективных технологий.

Теоретические основы прогнозирования случайных процессов статистическими методами с учетом обработки ПНТИ были заложены в работах отечественных ученых (С.А. Айвазян, B.C. Мхитарян, Е.М. Четыркин [1-2, 148, 192]) и зарубежных (Н. Винер, Р. Калман, Т. Андерсон [3, 27, 65]). Проблеме системного анализа в промышленности уделено большое внимание в трудах В.Д. Ивченко, Я.Л. Львовича, С.Н. Музыкина, Б.Н. Никульчева, Б.И. Рабиновича, М.Н. Сорокина. При этом методологические принципы анализа-синтеза потока НТИ были представлены в трудах отечественных ученых: Ю.М. Арского, Г.Т. Белоногова, P.C. Гиляревского, В.И. Горьковой, И.В. Маршаковой, A.A. Полтева, И.И. Попова, В.А. Цветковой, А.И. Черного, Ю.И. Шемакина [1920, 60-61, 134-136, 146-147, 152-153, 158-160].

Большинство известных методов обработки информации применяется для прогнозирования динамических систем. В ряде публикаций последних лет предлагается использовать перспективные для решения задачи прогнозирования ПНТИ кумулятивные методы анализа данных. Однако в этом случае предполагается, что ПНТИ - системно-семантическая категория, которая может быть описана нелинейной моделью.

В большинстве случаев генерируемые ПНТИ представляют собой сложные системы, прогнозирование которых в условиях отсутствия или неполноты знания о структуре потока НТИ при помощи существующих методов обработки информации часто не позволяет получить приемлемые результаты. Известные методы обработки информации, используемые для прогнозирования, не в полной мере учитывают многоаспектность требуемых знаний в ПНТИ. Это приводит к снижению качества прогнозирования.

Поэтому актуальной научной проблемой, имеющей важное теоретическое и практическое значение, является:

• разработка семантической методологии удовлетворения информационных потребностей в знаниях специалистов при создании новой техники на базе мирового универсума и ее реализации;

• создание лингвистического обеспечения отраслевой, межотраслевой и Государственной систем научно-технической информации.

Повышение эффективности применения информации при анализе ПНТИ в процессе создания перспективных технологических решений основано на одновременной разработке приемов и методов комплексного учета количественных и качественных характеристик ПНТИ.

Автором решена крупная научная проблема, имеющая важное народно-хозяйственное значение в области информационного обеспечения инновационной деятельности предприятий и организаций оборонно-промышленного комплекса.

Объект исследования: ПНТИ в среде мирового информационного пространства и информационное обеспечение создания новой техники.

Предмет исследования:

• Реальные потоки ПНТИ в среде мирового информационного пространства.

• Лингвистическое обеспечение отраслевой, межотраслевой и Государственной систем научно - технической информации.

• Информационное обеспечение разработчиков новой техники на основе отраслевой и межотраслевой систем научно-технической информации.

Цель и основные задачи исследования. Цель исследования -разработка качественного и количественного анализа ЧП в ПНТИ для формирования входного и выходного потоков в БД МИАС, для создания перспективных технических решений и получения нового знания на основе системной методологии.

В соответствии с поставленной целью в диссертации решены следующие задачи:

1. Исследование современных подходов системной методологии анализа входных и выходных потоков в БД МИАС по кумулятивному ЧП в ПНТИ в среде мирового информационного пространства.

2. Анализ закономерностей кумулятивного ЧП в информационных макро- и микропотоков, относящихся к ОПК.

3. Создание лингвистического обеспечения документальных информационно-поисковых и информационно-фактографических систем для проведения анализа мировых информационных потоков в процессе выявления и разработки перспективных научных направлений, в частности БДМИАС.

4. Практическая реализация системной методологии анализа кумулятивного числа публикаций в ПНТИ в процессе создания перспективных технологий и новых знаний.

Методы исследования - методы системного анализа, математической статистики, математического моделирования, принятия решения и обработки информации.

Научную новизну определяет системная методология анализа входных и выходных ПНТИ, инвариантная к тематическим областям.

Научные результаты, полученные лично соискателем и имеющие научное значение:

• Системный анализ и обработка числа публикаций в ПНТИ по информатике, промышленной экологии, охране окружающей среды, автоматике, вычислительной технике, радиоэлектронике, атомной науке и технике, металлургии, нанонауке, наноматериалам и нанотехнологиям.

• Лингвистическое обеспечение для созданных автоматизированных информационно-поисковых систем отраслевого института, отраслевой и межотраслевой систем НТИ.

• Практическая реализация системной методологии анализа кумулятивного ЧП в потоках информации при выявлении и создании перспективных технологий и новых знаний.

• Разработка стандартов в области информационного обеспечения курируемых промышленных предприятий, системы информационного обеспечения предприятия и патентно-информационных исследований.

Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов

Обоснованность научных результатов, выводов и рекомендаций, изложенных в работе, определена корректным применением методов системного анализа, математической статистики, моделирования, прогнозирования, принятия решений, обработки информации и управления.

Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена 35-летними практическими работами по формированию реальных ПНТИ и положительными результатами внедрения на предприятиях, организациях и в учебном процессе.

Теоретическая значимость исследования состоит в разработке автором методологической базы системных анализа и обработки входного и выходного потоков БД МИАС ФГУП "ВИМИ", их моделирования, прогнозирования и информационного обеспечения потребителей оборонной промышленности.

Практическая значимость исследования

Существенно расширены возможности количественных методов решения задач моделирования и прогнозирования. Разработанные на основе системного анализа-синтеза и обработки ЧП в виде реальных ПНТИ в ОПК научные результаты диссертационной работы доведены до практического применения, что существенно расширяют возможности компьютерных методов решения задач прогнозирования.

Это позволило разработать и внедрить методы моделирования и прогнозирования во Всероссийском научно-исследовательском институте неорганических материалов им. A.A. Бочвара, во Всероссийском институте межотраслевой информации и в Российской экономической академии им. Г.В. Плеханова. Созданы нормативно-технические документы по информационному обеспечению металловедов и материаловедов в режиме избирательного распределения информации и проведению патентно-информационных исследований. Разработаны и внедрены автоматизированные информационные поисковые системы (АИПС) в отраслевом институте по отчетам НИОКР в области: автоматики, телемеханики, программного обеспечения, информатики, атомной энергетики (материаловедения, ядерного топлива, тепловыделяющих элементов, конструкционных материалов, сверхпроводимости, сверхпластичности), промышленной экологии и металлургии. Создано лингвистическое обеспечение информационных систем (тезаурусы, классификаторы, рубрикаторы) для обработки и анализа НИОКР.

Реализация результатов работы. Теоретические и практические результаты диссертации получены автором при выполнении ряда федеральных целевых программ и планов научно-исследовательского ГНЦ "Всероссийский научно-исследовательский институт неорганических материалов им. акад. A.A. Бочвара", ФГУП "ВИМИ", ООО "Стройпроект-сервис", ООО "Строй Тэк", ООО "Инжстрой - плюс", ООО "Ластком", ООО "БизнесСтройИндустрия", "Стройиндустрия", ООО "Альянс Академ" и в Российской экономической академии им. Г.В. Плеханова. Некоторые полученные способы, вещества и устройства по атомной науке и технике защищены авторскими свидетельствами в ГНЦ "Всероссийский научно-исследовательский институт неорганических материалов им. A.A. Бочвара". Научные и практические результаты применены в учебном процессе в Российской экономической академии им. Г.В. Плеханова.

Апробация работы. Основные научные результаты и положения докладывались и обсуждались на семинарах, совещаниях и научно-технических конференциях: 4-е отраслевое совещание по научно-технической информации и пропаганде (Обнинск, 1975); совещание по организации и исследованию валютных журналов (Москва, 1976); совещание по использованию отчетов НИОКР (Силламяэ, 1977); совещания по изготовлению ядерного топлива (Москва, 1977, 1979); международная конференция по реакторному материаловедению (Алушта, 1978); 4-е отраслевое совещание по созданию и развитию автоматизированной системы НТИ (Обнинск, 1979); выставка - смотр "НТИ-80" (Москва, 1980); 5-ое и 6-ое отраслевое совещание по НТИ (Обнинск, 1981, 1986); 14-й международный семинар стран-членов СЭВ по фактографической информации в области атомной науки и техники (Юрмала, 1988); всесоюзное совещание специалистов в области НТИ (Москва, 1989); международные конференции "НТИ-2000", "НТИ-2002" и "НТИ-2007" (Москва, 2000, 2002, 2007); международные научно-практические конференции "Производство -технология - экология" ПРОТЭК (Москва, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007); отраслевое совещание по вопросам использования ресурсов развития национального центра ИНИС "Перспективы использования предприятиями отрасли русскоязычных средств обработки информации применительно к задачам сохранения знаний и кодификации научных публикаций и фактографических данных" (Москва, 2003). На "НТИ-80" автоматизированные информационные системы ГНЦ ВНИИНМ им. A.A. Бочвара удостоены серебряной и тремя бронзовыми медалями ВДНХ СССР. В 2007 году за доклады в области нанонауки, наноматериалов и нанотехнологии и динамики публикаций по химии диссертант стал дипломантом международной конференции "НТИ-2007".

Публикации. По тематике диссертации опубликовано 109 научных и учебно-методических работ: две монографии, 14 учебно-методических разработок, 84 статей, в том числе 51 (21 статья по информатике) - в изданиях, рекомендованных Высшей аттестационной комиссией Министерства образования и науки Российской Федерации для публикации результатов исследований докторских диссертаций - объемом 118,0 п.л. (общий объем 217,0 п.л.), три стандарта, четыре тезиса докладов, два авторских свидетельства. Это представляет собой вклад диссертанта в проблематику диссертационного исследования.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из 222 наименований. Общий объем диссертации 311 страниц.

Заключение диссертации по теме «Информационные системы и процессы, правовые аспекты информатики», Климов, Юрий Николаевич

Основные результаты работы

В диссертации изложено содержание 35-летних исследований автора по системному анализу реальных потоков научно-технической информации в среде мирового информационного пространства.

Ниже приведены основные результаты этих исследований, которые являются научным вкладом диссертанта в решении проблемы создания системной методологии информационного обеспечения входного и выходного потоков НТИ федеральной Межотраслевой информационной автоматизированной системы ФГУП "ВИМИ".

1. Предложен системный анализ числа публикаций в потоках НТИ, который позволяет реализовать их прогнозирование в потоках НТИ с использованием вероятностно-статистических методов обработки информации. Основой исследования являются разработка методологии анализа-синтеза и идентификации математических моделей числа публикаций в потоках НТИ (информатика, промышленная экология, охрана окружающей среды, автоматика, вычислительная техника, программирование, атомная энергетика, металлургия, нанонаука, наноматериалы, нанотехнологии), которые предназначены для поиска параметров зависимостей, структуры и функций потоков НТИ, что приводит к моделированию потоков НТИ с последующим описанием их свойств. Проведен выбор адекватных математических моделей для их описания и поиска количественных показателей.

2. Осуществлено прогнозирование потоков НТИ, которое обусловливает формирование проблемно-ориентированных БД, тематических запросов пользователей, а также проведение наукометрических, вероятностно-статистических исследований по информатике, промышленной экологии, охране окружающей среды, автоматике, вычислительной технике и программированию. Определены перспективные направления в информатике, промышленной экологии, атомной науки и технике.

3. Выявлены закономерности роста числа публикаций в потоках НТИ по энергетике: по типам ядерных реакторов, топливным и конструкционным материалам на основе линейных, степенных, экспоненциальных и полиномиальных моделей. С их помощью определены концентрация, рассеяние, старение научной информации, сроки ее хранения, обеспечение полноты ввода информации о новейших достижениях и планирование ввода, в частности, в БД МИАС.

4. Проведено моделирование и прогнозирование числа публикаций в потоках НТИ по металлургии. Выявлены закономерности роста, рассеяния и концентрации информации, а также ее старения.

5. Впервые по линейной, степенной и экспоненциальной моделям выявлены закономерности роста ЧП в потоках НТИ для новой области науки и техники (нанонаука, наноматериалы, нанотехнологии). Проведено моделирование и прогнозирование роста ЧП в этих тематических потоках НТИ по 2015 г. Исследованы научная продуктивность городов России, научная деятельность научно-исследовательских и учебных заведений России, отечественные периодические и продолжающие издания.

6. Выработаны рекомендации по улучшению политематической БД МИАС. Разработана методика оценки БД МИАС, в которой предложены следующие критерии: тематическое соответствие информационного комплектования БД МИАС профессиональным потребностям специалистов и руководителей оборонной промышленности и полнота накопленной информации по основным направлениям научно-технической деятельности абонентов БД МИАС. Разработан Рубрикатор МИАС, сопряженный с рубрикатором ГРНТИ и содержащий основные тематические рубрики в области информатики, металлургии, машиностроения, автоматики и вычислительной техники, химической технологии, атомной науки и техники. Уточнены логические места отдельных массивов и частных БД в информационном обеспечении МИАС. Определены понятия проблемно-ориентированной БД и их центральное место в общей логической структуре системы.

7. Разработаны методологические основы создания АИПС и АФИПС для проведения анализа потоков НТИ в процессе выявления и создания перспективных технических решений. Проведенные исследования развивают комплексную систему информационного обеспечения и сопровождения технологической цепочки создания объектов новой техники. Во ВНИИНМ им. A.A. Бочвара внедрена АИПС по непублику емым документам "Документ-1". Для качественного и оперативного обеспечения поиска непубликуемой информации во ВНИИНМ разработаны два научных тезауруса по ядерно-физическим методам контроля, применяемые в АИПС "Документ-1". Для АФИПС созданы классификаторы по ядерному топливу, сплавам циркония, общим свойствам веществ и материалов, материаловедению и радиохимическому производству. Разработана параметрическая модель информационного обеспечения, которая повторяет структуру НПО. Предложена математическая модель для оценки перспективности научного направления, в которой относительная скорость роста числа публикаций в потоках НТИ выбрана в качестве показателя оценки перспективности научного направления.

8. Апробированы и практически реализованы разработанные в диссертации принципы, методы и модели в виде: АИПС, АФИПС, лингвистического обеспечения информационных систем, новых способов и веществ, рубрикатора МИАС, стандартов предприятия по информационному обеспечению и системы избирательного распределения информации во ВНИИНМ им. A.A. Бочвара и в ВИМИ.

Основное содержание диссертации работы отражено в следующих •к печатных работах ( - выделены работы автора, опубликованные в изданиях, входящих в перечень Высшей аттестационной комиссии Министерства образования и науки Российской Федерации):

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Климов, Юрий Николаевич, 2009 год

1. Айвазян С.А., Енюков И.С. Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. - М.: Финансы и статистика, 1983.-472 с.

2. Айвазян С.А., Енюков И.С. Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. — М.: Финансы и статистика, 1985. -487 с.

3. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976.-755 с.

4. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Развитие интеллектуальной системы социально-экономического прогнозирования и принятия решения в условиях неопределенности // Информационные технологии, 1999. № 2. С. 14-21.

5. Антипова Е.А., Антопольский А.Б., Каленов Н.Е. и др. Система навигации по электронным информационным ресурсам ГСНТИ: Матер. 6-й междунар. конф. "Информационное общество: интеллектуальная обработка информации". М.: ВИНИТИ, 2002. С.24.

6. Антопольский А.Б. Лингвистическое обеспечение электронных библиотек. М.: ФГУП НТЦ "Информрегистр", 2003. - 302 с.

7. Арский Ю.М., Гиляревский P.C., Черный А.И. и др. Инфосфера: Информационные структуры, системы и процессы в науке и обществе. М.: ВИНИТИ, 1996.-489 с.

8. Арский Ю.М., Цветкова В.А. Роль ВИНИТИ в создании информационной инфраструктуры России: Матер. 6-го междунар. науч. сем. "Автономные библиотечные системы". Новосибирск: 1996. - С. 5-7.

9. Арский Ю.М., Гиляревский P.C., Цветкова В.А. и др. Информационное пространство новых независимых государств. М.: ВИНИТИ, 2000. - 200 с.

10. Арский Ю.М., Черный А.И. Информационные ресурсы для устойчивого развития общества // Международный форум по информации и документации. М.: ВИНИТИ. 2000. Т. 25. № 1. С. 3-9.

11. Артемьева Е.Б., Дубовенко В.А. Публикационная активность ученых (по материалам обследования научно-образовательного комплекса Новосибирской области) // Науковедение. 2000. № 2. С. 179-187.

12. Архангельский И.А., Антопольский А.Б., Климов Ю.Н. и др. Отраслевой тематический рубрикатор ГАСНТИ. М.: ЦНИИАтоминформ, 1981.-194 с.

13. Байбурин Г.Г., Климов Ю.Н. Авторское свидетельство № 1183297 (СССР). Способ получения пористого спеченного материала. Опубл. в Б.И., 1985, №37.

14. Башин Ю.Б. Методологические принципы управления развитием информационных систем, эффективных в условиях рыночных отношений. Автореф. .дисс. д-ра техн. наук. М.: ВИМИ, 1999. - 46 с.

15. Белоногов Г.Г., Богатырев В.И. Автоматизированные информационные системы. М.: Советское радио, 1973. - 328 с.

16. Богачев И.И., Поляков C.B., Макаров Н.С. ОЛИМП: Пакет статистического анализа и прогнозирования: руководство для пользователя. — М.: ЦИСН, 1995.-162 с.

17. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. М.: Мир, 1974. Вып. 1,2.- 408 е., - 197 с.

18. Бониц М. Научное исследование и научная информация. М.: Наука, 1987.- 155 с.

19. Браун Р., Синди К. Теория управления. Идентификация и оптимальное управление. М.: Мир, 1973. - 248 с.

20. Бронин Е.И., Вермишев Ю.Х. Концепция обновления фирм ВПК на основе современных информационных технологий // Информационные технологии в проектировании и производстве. 1997. № 2. С. 3-6.

21. Брукс Б. Старение научной информации. В/ кн.: Проблемы информатики. - М.: ВИНИТИ, 1973. С. 74-102.

22. Везиров В.Н., Виницкая Г.Г., Климов Ю.Н. и др. Проблемы формирования и использования информационных ресурсов для решения задач Рособоронзаказа // Межотраслевая информационная служба. 2005. № 4(133). С. 3-10.

23. Вермишев Ю.Х. Информационные технологии поддержки жизненного цикла изделия в сквозных процессах "проектирование производство — эксплуатация" // Информационные технологии в проектировании и производстве. 1997. № 4. С. 3-7.

24. Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине. М.: Наука, 1983. - 340 с.

25. Виницкая Г.Г., Климов Ю.Н., Лекае В.А. и др. Рубрикатор межотраслевой информационной автоматизированной системы. — М.: ФГУП ВИМИ, per. № 826.00, 2000. 276 с.

26. Воеводин И.Г., Лим В.Г., Климов Ю.Н. Разработка научно-технического портала в области организации и управления производством // Межотраслевая информационная служба. 2004. № 1. С. 36-39.

27. Гейвандов Э.А., Козлов А.Д., Климов Ю.Н. и др. Классификатор свойств веществ и материалов. М.: Госстандарт, 1980. - 132 с.

28. Гейвандов Э.А., Рындик В.И. Автоматизированные банки данных по свойствам веществ и материалов за рубежом. М.: ВНИИКИ, 1977. - 80 с.

29. Гиляревский P.C., Залаев Г.З., Цветкова В.А. и др. Современная информатика: наука, технология, деятельность. М.: ВИНИТИ, 1998. - 220 с.

30. Глазов В.М. и др. Фазовые диаграммы простых веществ. М.: Наука, 1980.-271 с.

31. Гмошинский В.Г., Флиорент Г.Т. Теоретические основы инженерного прогнозирования. М.: Наука, 1973. - 303 с.

32. Голенищев Э.П., Клименко И.В. Информационное обеспечение системы управления. Ростов-на-Дону: Феникс, 2003. - 352 с.

33. Голубятников И.В. Основные принципы проектирования и применения мультимедийных обучающих систем. М.: Машиностроение, 1999.-318 с.

34. Горькова В.И. Информетрия. Итоги науки и техники. М.: ВИНИТИ, 1988. Т. 10. - 190 с.

35. Гребениченко В.Т., Климов Ю.Н., Надточий А.И. Структура программы определения экономических параметров технологическихпроцессов информационного производства, на примере научно-производственного объединения. // Тез. докл. проф.-препод. состава. — М.:

36. Григорович В.Г. Юдин C.B., Козлова Н.О., Шильдин В.В. Информационные методы в управлении качеством. М.: РИА Стандарты и качество, 2001.-208 с.

37. Гюнтерродт Г., Бек Г. и др. Проблемы прикладной физики. Металлические стекла: Ионная структура, электронный перенос и кристаллизация. -М.: Мир, 1983. 376 с.

38. Добров Г.М. Наука о науке. Киев: Наукова думка, 1989. - 304 с.

39. Долас И., Веласко М., Лоренс X. и др. Полуавтоматическое построение тезауруса с применением методов анализа предметной области. // Международный форум по информации и документации. 1998. Т. 23. № 4. С. 9-15.

40. Дьячков П.Н., Маневич С.И. Автоматизированная система прогнозирования канцерогенности полициклических углеводородов и их производных методом Хюккеля // Научно-техническая информация. Сер. 2. Информационные процессы и системы. 1996. № 7. С.5-12.

41. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 2000. - 350 с.

42. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 2004. — 656 с.

43. Емельянов Н.Е. Введение в СУБД ИНЕС. М.: Наука, 1988. - 255 с.

44. Емельянов Н.Е. Банки данных: Ввод и контроль данных в СУБД ИНЕС. М.: МИСиС, 1990. - 95 с.

45. Емельянов Н.Е., Годунов А.Н., Щелкачева И.В. Базы и банки данных: Раздел. Организация запросов в системе ИНЕС. М.: МИСиС, 1989. -81 с.

46. Емельянов Н.Е., Годунов А.Н., Щелкачева И.В. Банки данных: Раздел. Методика проектирования банков данных в среде СУБД ИНЕС. М.: МИСиС, 1988.- 100 с.

47. Емельянов Н.Е. Жаринов А.Н. Банки данных: Раздел. Вывод документов в системе ИНЕС. М.: МИСиС, 1990. - 69 с.

48. Зверев А.Ф. Тенденции развития научных информационных потоков: Матер. 6-й междунар. конф. "Информационное общество: интеллектуальная обработка информации". -М.: ВИНИТИ, 2002. С. 153,154.

49. Ивахненко А.Г., Лапа В.Г. Предсказание случайных процессов. -Киев: Наукова думка, 1971. -415 с.

50. Ивахненко А.Г. Долгосрочное проектирование и управление сложными системами. — Киев: Техшка. 1975. 311 с.

51. Ивахненко А.Г. Помехоустойчивость моделирования. Киев: Наукова думка, 1985. - 216 с.

52. Ивченко В.Д. Управление восстановлением работоспособности информационных управляющих систем. Автореф . дисс. д-ра техн. наук. 1992. 31с.

53. Калман P.E., Фалб П., Арбиб М. Очерки по математической теории систем. М.: Мир, 1971. - 398 с.

54. Каленов Н.Е. Комплексная автоматизация информационно-библиотечного обеспечения ученых АН СССР в области естественных наук. Автореф. .дисс. д-ра техн. наук. - М.: ВИМИ, 1991. - 28 с.

55. Карабутов H.H. Математические основы теории систем. Математическое моделирование и анализ систем в среде MathCad. М.: МИРЭА, 2001.-71 с.

56. Климов Ю.Н. Информационный анализ документальных потоков по атомной энергетике при создании объектов новой техники. М.: ФГУП ВИМИ, 1998. - 93 с. (№ ДО 8764 депонирована в ВИМИ)

57. Климов Ю.Н. Разработка методологических основ анализа информационных потоков в процессе создания перспективных технологий и новых знаний // Межотраслевая информационная служба. 2005. № 1 (130). С. 49-67.

58. Климов Ю.Н. Наукометрические исследование отечественной библиографии по наноструктурам и нанотехнологии: Матер, междунар. научн. практ. конф. "Производство, технология, экология (ПРОТЭК-2005)". - М.: МГТУ "СТАНКИН", 2005. Т. 2. С. 236-239.

59. Климов Ю.Н. Исследование свойств интегральных информационных ресурсов базы данных по энергетике и выявление закономерностей роста публикаций в базах данных по энергетике // Межотраслевая информационная служба, № 4, 2005, с. 43-65.

60. Климов Ю.Н., Шембель Н.Л., Байбурин Г.Г. и др. Авторское свидетельство № 1030345 (СССР). Шихта для получения монокарбида циркония. Опубл. в Б.И. 1983. № 27.

61. Кокс Д., Снелл Э. Прикладная статистика. Принципы и примеры. -М.: Мир, 1984.-200 с.

62. Колесникова Т.П., Шмелева A.B., Луканина Н.Д. и др. Научно-техническая информация ВИНИТИ в области металлургии и сварки. М.: ВИНИТИ, 1977.-227 с.

63. Колмогоров А.Н. Теория информации и теория алгоритмов. М.: Наука, 1987.- 304 с.

64. Коновалов Ю.В. Методика получения хорошо интерпретированных регрессионных моделей. М.: ЦНИИАИ, 1989. - 33 с.

65. Конюхов A.A., Русинов А.И., Сокова A.A. и др. Библиографический указатель. Сверхпроводимость. 1911-1970. -М.: Наука, 1970. 140 с.

66. Костогрызов А.И. Математические модели процессов функционирования информационных систем. // Информационные технологии в проектировании и производстве. 1998. № 4. С. 72-80.

67. Кулик А.И. Информационные сети и языковая совместимость дескрипторных информационно-поисковых систем. М.: Советское радио, 1977.-153 с.

68. Курицкий Б. Поиск оптимальных решений средствами Excel 7.0 в примерах. М.: Наука, 1997. - 384 с.

69. Львович Я.Е. Фролов В.Н., Меткин Н.П. Автоматизированное проектирование технических процессов и систем производства РЭС. М.: Высшая школа, 1991. — 462 с.

70. Львович Я.Е., Фролов В.Н. Моделирование биотехнических и медицинских систем. Воронеж: ВГТУ, 1994. - 194 с.

71. Львович Я.Е., Фролов В.Н., Меткин Н.П. Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах. Воронеж: ВГТУ, 2002. -145с.

72. Малюгин В.Д. Параллельное логическое вычисление посредством арифметических полиномов. -М.: Наука, Физматиздат, 1997. 189 с.

73. Маршакова И.В. Система цитирования научной литературы как средство слежения за развитием науки. М.: Наука, 1988. - 288 с.

74. Маршакова-Шайкевич И.В. Вклад России в развитие науки: библиометрический анализ. М.: Изд. "Янус", 1995. - 248 с.

75. МИФИ. Научная сессия 2000. Информатика и процессы управления. Информационные технологии. Сетевые технологии и параллельные вычисления. -М.: МИФИ, 2000. Т. 2. 219 с.

76. МИФИ. Научная сессия 2000. Банки данных, анализ данных. Интеллектуальные системы. Технология разработки программных средств. -М.: МИФИ, 2000. Т. 3. 225 с.

77. Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. М.: Финансы и статистика, 1982. - 337 с.

78. Мотылев В.М. Старение научно-технической литературы. М.: Наука, 1986.- 159 с.

79. Музыкин С.Н. Математическое моделирование и управление в сложных системах. М.: МГАПИ, 1997. - 189 с.

80. Музыкин С.Н., Родионова Ю.М. Моделирование гибких производственных систем. М.: Московский ин-т приборостроения, 1990. -76с.

81. Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Статистический анализ многомерных совокупностей. М.: МЭСИ, 1992. - 135 с.

82. Экология промышленного производства. 2004. № 4. С. 29-32. *151 . Нещадимов В.И., Воеводин И.Г., Климов Ю.Н. База данных нормативно-технических документов по экологической безопасности строительного производства в интерактивной среде // Там же. С. 25-27.

83. Никульчев Е.В., Хныкин А.П. Моделирование и выбор оптимальных стратегий при стабилизации стохастических систем. М.: МГАПИ, 1999.-37с.

84. Пагурова В.И. Аппроксимация распределений. М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, 2006. Вып.2. - 56с.

85. Попков Ю.С. Методология системных исследований. М. ВНИИСИ, 1985.-114 с.

86. Попов И.И., Храмцов П.Б., Максимов Н.В. Введение в сетевые информационные ресурсы и технологии. М.: РГГУ, 2001. - 207 с.

87. Пугачев B.C. Статистические методы в технической кибернетике. -М.: Советское радио, 1971.-191 с.

88. Пугачев B.C. Теория стохастических систем. М.: Логос, 2000.899с.

89. Рабинович Б.И. Прикладные задачи устойчивости стабилизированных объектов. М.: 1978. - 232 с.

90. Раяцкас Р.Л. Система моделей планирования и прогнозирования. -М.: Экономика, 1976. 286 с.

91. Розанов Ю.А. Случайные процессы. М.: Наука, 1971. - 287 с.

92. Смитлз В.М. Металлы. М.: Металлургия, 1980. - 446 с.

93. Солтон Дж. Автоматическая обработка, хранение и поиск информации. М.: Советское радио, 1973. - 560 с.

94. Справочник по прикладной статистике. / под ред. Ллойда Э, Ледермана У. М.: Финансы и статистика, 1990. Т.1. — 510 с.

95. Справочник по прикладной статистике. Т.2. Там же. 526 с.

96. Тезаурус по атомной науке и технике. Материалы. М.: Атомиздат, 1974. Вып. В. - 112 с.

97. Тумбаков В.А., Пичугина Н.Г., Климов Ю.Н. и др. Комплексная система управления качеством продукции. Патентно-информационные исследования (СТП 001.40-87). М.: ВНИИНМ, 1987. - 14 с.

98. Тумбаков В.А., Пичугина Н.Г., Климов Ю.Н. и др. Комплексная система управления качеством продукции. Система информационного распределения информации. СТП 001.30-87. -М.: ВНИИНМ, 1987. 16 с

99. Тумбаков В.А., Пичугина Н.Г., Климов Ю.Н. и др. Порядок организации информационного обеспечения курируемых промышленных предприятий. ОСТ 95 101 109-84. М.: ВНИИНМ, 1984. - 14 с.

100. Тьюки Дж. Анализ результатов наблюдений. М.: Мир, 1981. - 493с.

101. Ульянов М.В. Ресурсная эффективность вычислительных алгоритмов: теория и применение. Автореф . дисс. д-ра техн. наук. М.: 2005.-35 с.

102. Федосимов В.И., Белоозеров В.Н., Климов Ю.Н. и др. Государственный рубрикатор научно-технической информации. М.: Изд-во РЕКТОР, 2000. - 170 с.

103. Фомичев М.А., Акопян А.Н., Климов Ю.Н. и др. Информационные потоки нормативно-технической документации строительного комплекса // Межотраслевая информационная служба. 2006. № 1. С. 37-42.

104. Хайтун С.Д. Наукометрия. Состояние и перспективы. М.: Наука, 1983.-344 с.

105. Цветкова В.А. Принципы реструктуризации системы научно-технической информации. Автореф . дисс. д-ра техн. наук. - М.: РГТУ, 1999.-49 с.

106. Цветкова В.А., Полунина Т.К., Мандрыка Т.И. и др. Информационные и телекоммуникационные центры. М.: ВИНИТИ, 2001. -360 с.

107. Чеботарев Н.Т., Исраэльянц Р.Д., Климов Ю.Н. Указатель диаграмм состояния двойных сплавов урана. М.: ЦНИИАтоминформ, 1981. Вып. 6/63, - 106 с.

108. Черный А.И. Автоматизированная система подготовки баз данных и информационных изданий по естественным и техническим наукам: принципы построения, технология, перспективы. Автореф . д-ра техн. наук - М.: ВИНИТИ, 1999. - 46 с.

109. Чуев Ю.В., Михайлов Ю.Б. Прогнозирование в военном деле. М.: Воениздат, 1975. - 279 с.

110. Чуев Ю.В., Михайлов Ю.Б., Кузьмин В.И. Прогнозирование количественных характеристик процессов. М.: Советское радио, 1975. - 399 с.

111. Четыркин Е.М., Васильева Н.Е. Финансово-экономические расчеты. -М.: Финансы и статистика, 1990. 302 с.

112. Шемакин Ю.И. Тезаурус научно-технических терминов. М.: Воениздат, 1972.-671 с.

113. Шемакин Ю.И. Введение в информатику. М.: Финансы и статистика, 1985. - 190 с.

114. Шемакин Ю.И. Начала компьютерной лингвистики. М.: МГОУ, 1992.-200 с.

115. Шемакин Ю.И., Романов A.A. Компьютерная семантика. М.: Школа Китайгородской, 1995. - 344 с.

116. Шемакин Ю.И. Теоретическая информатика. М.: РЭА им. Г.В. Плеханова, 1998. - 132 с.

117. Шемакин Ю.И. Системантика. М.: Изд-во РАГС, 2006. - 254 с.

118. Яглом И.М. Булева структура и ее модели. М.: Советское радио, 1980.-192 с.

119. Яич Э. Прогнозирование и научно-техническое проектирование. Впереди XXI век. Антология современной прогностики М.: Academia, 2000. с. 306-314.

120. Янч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса. М.: Прогресс, 1974. - 586 с.

121. Basu A. Hierarchical Distribution and Bradford's Law // Journal of American Society Information Science, 1992. V. 43. P. 494-500.

122. Bookstein D. Application of log linear Models to Inform. Phenomena // Information Processing and Management. 1992. V. 28. № 1. P. 75-88.

123. Brookes В. C. The growth utility and obsolescence of scientific periodical literature // Journal of Documentation. 1968. V. 26. № 4. P. 283-294.

124. Burell Q.L. Modeling Citation Age Data. Simple Graphical Methods from Reliability Theory // Scientometrics. 2002. V. 55. № 2. P. 273-285.

125. Burrel Q.L. Predicting Future Citation Behavior // Journal of American Society Information Science and Technology. 2003. V. 54. P. 372-378.

126. Coleman S.R. Bradford Distribution of Social // Science Bibliographies Varying in Definition Homogeneity. 1992. V. 27. № 1. P. 75-91.

127. Dos Santos B.L., Mookerjee V.S. A Conceptual Model for Optimizing the Cost of Knowledge Avulsion // Information Services and Use. 1999. V. 11. № 1-2. P. 9-21.

128. Efithimidias R. The Growth on the OPAC Literature // Journal of the American Society for Information Science. 1990. V. 41. № 7. P. 342-347.

129. Egghe L. Exact Probabilistic and Mathematical Proofs of the Relation between the Mean and the Generalized 80/20 Rules // Ibid. 1993. V. 44. № 7. P. 369-375.

130. Egghe L., Rao I.K.R. Classification of growth models // Scientometrics. -1992. V. 25. P. 5-46.

131. Egghe L., Rao I.K.R. Citation Age Data and the Obsolescence Function: Fits and Explanations // Information Processing and Management. 1992. V. 28. №2. P. 201-217.

132. Fuchs M. Information Management und der Umgang mit Wissen. Thesaurusintegration in das LARS Bibliotheksystem //ABI Technik. 1998. V. 18. № 2. P.168, 170-171.

133. Glaenzel W., Moed H.P. Journal Impact Measures in Bibliometric Research // Scientometrics. 2002. V. 53. № 2. P. 171-173.

134. Green R. Thesaurus Construction and Use: A Practical Manual // Journal of Documentation. 1999. V. 55. № 1. P. 110.

135. Horton W.J. An Application of Double Exponential Smoothes to Interlibrary Loan Forecasting // Journal of Interlibrary Loan, Document Delivery and Information Supply. 1995. V. 5. № 3. P. 97-100.

136. Huber J.C. A New Model that Generated Lotka's Law // Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2002. V. 53. № 3. P. 209-219.

137. Ivanceva L.E. The Non-Gausses Nature of Bibliometric and Scientometrics Distributions. A New Approach to Interpretation // Ibid. V. 52. № 13. P. 1100-1105.

138. Jiang P., Sham S., Jiang L., Xu X. A New Rank-Size Distribution of Zipf s Law and its Application // Scientometrics. 2002. V. 54. № l, P. 119-130.

139. Newly G.B., Greenbery J., Jones P.J. Open Source Software Development and Lotka's Law. Bibliometrics Patterns in Programming // Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2003. V. 54. №2. P. 169-179.

140. Parvis R. S., Sanderson M. A Methodology to Allow Avalanche Forecasting on an Information Retrieval System // Journal of Documentation. 1998. V. 54. № 7. P. 198-209.

141. Persson O. All Author Citation Versus First Author Citations // Scientometrics. 2001. V. 50. № 2. P. 339-344.

142. Ravichandra R. I. K. An Analysis of Bradford Multipliers and Model to Explain Law of Scattering // Ibid. 1998. V. 41. № 1-2. P. 93-100.

143. Stewart J. A. Poisson-lognormal Models for Bibliometric Distribution // Information Processing and Management. 1994. V. 30. № 2. P. 2239-2251.

144. Sutter M., Kocher M. Power Laws of Research Output. Evidence for Journal of Economics // Scientometrics. 2001. V. 51. № 2. P. 405-^414.

145. Tsay M.Y., Jen S.J., Mo S.S. A Bibliometric Study of Semiconductors Literature // Ibid. 2000. V. 49. № 3. P. 481-509.

146. Vinkler P. Dynamic Change in the Chance for Citizens // Ibid. 2002. V. 54. № 3. P. 421-^-34.

147. Wolfram D. Applying Informetric Characteristics of Databases to System File Design // Information Processing and Management. 1993. V. 28. № l.P. 121-123.

148. Zhao D., Logam E. Citation Analysis Using Scientific Publication on the Web as Data Source // Scientometrics. 2002. V. 54. № 3. P. 469^472.