Системное моделирование телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и автоматизированной системы с принятием решений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, доктор технических наук Амарян, Михаил Рубенович

• Амарян, Михаил Рубенович
• доктор технических наук
• 2005

Оглавление диссертации доктор технических наук Амарян, Михаил Рубенович

ВВЕДЕНИЕ

Основные научные выводы и результаты, полученные лично соискателем и выносимые на защиту

ГЛАВА I. ПОДХОД ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ СИСТЕМАТИКИ В СИСТЕМНОМ МОДЕЛИРОВАНИИ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ

1.1. Общая характеристика инфраструктуры Московского филиала ОАО "ЦентрТелеком"

1.3. Принципы построения корпоративной сети регионального оператора связи

2.2. Методы декомпозиции для оптимизации автоматизированного управления системы связи

2.3. Математическая модель укрупнения узлов связи телекоммуникационной технологии

1.2. Основные принципы и методы построения автоматизированного управления производственным процессом передачи и приема сообщений

1.4. Метод функциональной компьютерной систематики в системном моделировании телекоммуникационной технологии

ВЫВОДЫ по первой главе

ГЛАВА II. КИБЕРНЕТИЧЕСКИЙ БАЗИС ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ

2.1. Функционирование регионального оператора связи в условиях автоматизированного управления

2.4. Определение информационного и функционального контуров телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР

2.5. Концептуальная модель обнаружения скрытых закономер-/ ностей в формализованном пространстве телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР

ВЫВОДЫ по второй главе

ГЛАВА III. ОПЕРАЦИОННАЯ СРЕДА ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ НА БАЗЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ^ КТ-ПЛАТФОРМЫ КОМПЬЮТЕРНОЙ ТЕЛЕФОНИИ И АСПР

4.1. Минимальный необходимый уровень интеллектуальности телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР

4.3. Методология интерфейса "человек-машина" в интеллектуальных сетях связи

3.1. Бизнес-ориентированный подход к управлению информационной инфраструктурой региональной телекоммуникационой компа

3.2. Экспертный анализ предложений на российском рынке корпоративных информационных систем

3.3. Структурный подход к построению операционной среды телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР

3.4. Концептуальная модель формирования операционной среды телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР

ВЫВОДЫ по третьей главе

ГЛАВА IV. ИНТЕРФЕЙС "ЧЕЛОВЕК-МАШИНА"

В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СЕТЯХ СВЯЗИ

4.2. Метод улучшения организационного управления производственным процессом передачи и приема сообщений на основе электронного документооборота

4.4. Выбор интегральных оценок эффективности использования телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР

ВЫВОДЫ по четвертой главе

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Системное моделирование телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и автоматизированной системы с принятием решений»

В работе рассматриваются структурные, информационные, алгоритмические и математические основы системного моделирования телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и автоматизированной системы с принятием решений (АСПР).

По рекомендации Международного союза электросвязи интеллектуальные сети связи (ИС) представляют собой архитектурную концепцию новых услуг связи. Имеются ввиду современные методы обработки информации, эффективное использование сетевых ресурсов, стандартизованное управление логикой услуг. Дальнейшее развитие данной концепции привело к идее ИС=телефон+компьютер и образованию интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии.

Телекоммуникационная технология включает аппаратные и программные средства передачи и приема сообщений от источника к потребителю. Под системным моделированием телекоммуникационной технологии понимается:

• выявление и построение взаимосвязей между информационными объектами, представляющими источники данных, электронные документы, адекватно отображающие параметры и их признаки свойств объекта управления (ОУ), структуры обрабатываемых данных, отражающие элементы ОУ;

• обнаружение скрытых закономерностей в поведении ОУ и на множестве информационных объектов в формализованном пространстве АСПР;

• получение новых знаний о поведении ОУ, составляющих скрытые закономерности, для формирования адекватной упреждающей реакции автоматизированной системы на критическое состояние ОУ;

• формирование конкурентоспособного рынка информационных услуг по критериям максимума объема передаваемых сообщений, быстродействия их передачи и приема, при минимизации непроизводительных затрат.

Скрытые закономерности в поведении ОУ - модель их поведения в пространстве возможных решений. Скрытые закономерности на множестве информационных объектов - модель поведения ОУ в формализованном пространстве АСПР. Принципиальные различия между ними определяются множеством формализуемых параметров и характеризуются числом автоматически выполняемых процедур принятия решений (ППР), представляющих итерационный процесс формирования управляющих воздействий на основе формализованных экспертных знаний и математических методов. В качестве управляющих воздействий выступает выделенный ресурс (материальный, энергетический, информационный, временной, финансовый). Определенные воздействия на определенный вид ресурса рассматриваются как производственный процесс, который является ОУ. АСПР обеспечивает формирование управляющих воздействий в автоматическом и автоматизированных режимах функционирования в заданном интервале времени, информационную и интеллектуальную поддержку процесса принятия управленческих решений в интерактивном режиме. В системах реального времени любого типа (мягкого реального времени, жесткого реального времени) алгоритмизируется не только величина управляющих воздействий, но и время их реализации, т.е. ППР ограничены допустимым интервалом времени их выполнения.

Практическая реализация интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии определяется ее кибернетическим базисом. Используется информационный подход как отображение процессов, явлений, объектов через систематизированную информацию, отражающую логические связи и отношения между элементами предмета исследования. С единых кибернетических позиций исследуются проблемы, которые относятся к технике, математике, биологии. АСПР осуществляет аппаратными и программными средствами взаимодействие естественного и искусственного интеллекта в ППР по критериям максимальной эффективности. Оно происходит в виде вибрации кругами и в соответствии с известными биологическими принципами максимальной информации и экономии энергии. Биологические принципы указывают на развитие эволюции по пути увеличения объема и количества свойств получаемой информации, совершенствования ее обработки при минимизации энергии и носят противоречивый характер. Согласованность противоречивых критериев формирования управляющих воздействий в АСПР достигается путем информационного, функционального и математического моделирования. Результаты моделирования реализуются в технологических моделях обработки информации в ГТПР и информационного обеспечения ППР по критериям эффективности развития естественных организованных систем. Информационное обеспечение ППР рассматривается как инициализация информационных объектов в пространстве логико-семантического базиса АСПР, оценка значений их параметров, распознавание и обработка состояний ОУ в интерактивном взаимодействии лица, принимающего решения (ЛПР), с АСПР. Логико-семантический базис составляют математические, алгоритмические, информационные и функциональные модели передачи и приема сообщений с применением методов искусственного интеллекта.

Концепция интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии предполагает наличие трех основных механизмов информационного обеспечения ППР:

• математический, обеспечивающий обнаружение скрытых закономерностей в поведении ОУ и на множестве информационных объектов для получения новых знаний;

• алгоритмический, обеспечивающий выбор способа формирования управляющих воздействий в зависимости от текущего состояния ОУ;

• технологический, определяющий методы и средства получения и обработки информации в ППР по заданным критериям.

При создании интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии математический механизм рассматривается как совокупность математических методов и моделей, обеспечивающих достаточный уровень точности по величине управляющих воздействий, и в качестве мощного механизма интеллектуализации программных компонентов. Алгоритмический механизм обеспечивает формализацию знаний и опыта управляющей деятельности специалистов предметной области и позволяет повысить уровень автоматизации слабоструктурированных и неформализуемых задач принятия решений путем агрегирования суждений всех экспертов и упорядочивания последовательности действий, не противоречащих индивидуальному представлению экспертов, и повысить устойчивость функционирования АСПР. Технологический механизм составляет базис интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и включает методы и средства выполнения технологических операций по сбору и обработке данных, формированию управленческой информации в ПГГР на последовательных этапах принятия решений по заданным критериям.

Интеллектуальная КТ-платформа компьютерной телефонии предназначена для автоматизации итерационного процесса принятия решений, обеспечения выбора способов формирования управляющих воздействий в зависимости от состояния ОУ. Наиболее высокий уровень интеллектуальности как способности системы автоматически выполнять ППР, обучаться и формировать адекватные управляющие воздействия за допустимое время обеспечивает АСПР. На алгоритмическом уровне АСПР отличается новым применением обратной связи - основы жизнедеятельности естественных организованных систем. Обратная алгоритмическая связь в АСПР используется для информационного моделирования интеллектуальной деятельности ЛПР в предметной области по способам формирования управляющих воздействий в зависимости от состояния ОУ, увеличения уровня ее формализации и повышении роли искусственного интеллекта в ППР. Интеллектуальная деятельность ЛПР рассматривается как формирование управляющих воздействий в зависимости от состояния ОУ на основе формализованных знаний о поведении ОУ, формализованных знаний и обобщенного опыта управления ЛПР и творческого поиска эвристических решений при информационной и интеллектуальной поддержке аппаратно-программной среды.

При этом организационное управление производственным процессом является дискретным по времени, величине формируемых управляющих воздействий и их реализации. Изменение состояния ОУ носит дискретный, непрерывный или дискретно-непрерывный характер, а случайные отклонения в ОУ рассматриваются как дискретно-непрерывные возмущающие воздействия. Управляющая структура в аппаратно-программной среде — адаптивный интерфейс для интерактивного взаимодействия ЛПР с автоматизированной системой на базе формализованного представления ОУ и интеллектуальной деятельности ЛПР. Управляющей структурой обеспечивается взаимодействие естественного и искусственного интеллекта в ППР, через которое отображается адекватная реакция системы на текущее состояние ОУ. Под случайным воздействием множества внутренних и внешних возмущений велики неопределенность в оценке и анализе состояния ОУ и неоднозначность в выборе способов формирования управляющих воздействий.

В формализованной среде взаимодействия ОУ и управляющей структуры возникают запаздывания в получении и обработке информации о состоянии ОУ из-за несоответствия объема обрабатываемых информационных потоков и пропускной способности функционирующих подсистем в режиме реального времени, отсутствия эффективного взаимодействия компонентов телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии на этапах передачи и приема сообщений, итерационного процесса принятия управленческих решений. Снижаются достоверность и точность информации в ППР, формируются неадекватные управляющие воздействия по горизонтальным и вертикальным уровням иерархической структуры управления, снижается степень координации процесса управления.

Таким образом актуальным является создание телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР, интегрированной с распределенной производственной системой сбора и обработки первичной информации о состоянии ОУ. Создание и развитие такой телекоммуникационной технологии связано с обработкой нарастающих по объемам и темпам и разнородных по форме представления и содержанию информационных потоков, необходимостью повышения роли искусственного интеллекта в ППР во взаимодействии с естественным интеллектом в формализованном пространстве, непрерывным качественным изменением функциональных свойств ее компонентов.

Решается научная проблема повышения уровня интеллектуальности телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии, функционально представляющей операционную среду АСПР по заданным критериям. Операционная среда телекоммуникационной технологии включает информационное пространство из множества информационных объектов, а также аппаратно-программное обеспечение, необходимое для эффективного использования технологии. Достигаются цели по созданию и применению компонентов телекоммуникационной технологии в соответствии с критериями функциональной полноты решаемых задач, чувствительности, быстродействия и точности в обработке информации, минимизации непроизводительных затрат на эксплуатацию и развитие при качественном изменении функциональных свойств интенсивно развивающихся современных телекоммуникационных технологий.

Цель работы — создание структурных, информационных, алгоритмических и математических основ системного моделирования телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР в соответствии с заданными критериями эффективности, что имеет важное значение для повышения обороноспособности и развития экономики страны.

Поставленные целью работы определяются следующие задачи исследования:

1. Определить принципы и методы построения телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии;

2. Построить функциональные формулы систематики и классификационное пространство современной телекоммуникационной технологии;

3. Выполнить постановку комбинаторной задачи по укрупнению узлов связи телекоммуникационной технологии и получить ее решение в непрерывном пространстве изображений в зависимости от динамических свойств автоматизированной системы;

4. Поставить и решить задачу определения информационного и функционального контуров телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР;

5. Сформировать концептуальную модель обнаружения скрытых закономерностей в поведении ОУ и на множестве информационных объектов в формализованном пространстве АСПР;

6. Получить концептуальную модель формирования операционной среды телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР по заданным критериям;

7. Определить минимальный необходимый уровень интеллектуальности телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР для ее устойчивого функционирования;

8. Предложить метод улучшения организационного управления производственным процессом на основе электронного документооборота телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР;

9. Выбрать главные компоненты и критерии оценки эффекта от практического применения современной телекоммуникационной технологии.

Объект и предмет исследования. Объект исследования — производственный процесс передачи и приема сообщений в телекоммуникационной технологии, представляющей взаимосвязанные компоненты аппаратных и программных средств. Предмет исследования — процедуры интеллектуального анализа и принятия решений для эффективной организации производственного процесса передачи и приема сообщений в телекоммуникационной технологии.

Методы исследования. В работе используются методы системного анализа, теории принятия решений и множеств, имитационное моделирование, методы теории чисел и преобразований.

Основные научные выводы и результаты, полученные лично соискателем и выносимые на защиту

На защиту выносится:

1. Подход функциональной компьютерной систематики в системном моделировании телекоммуникационной технологии для расширения ее классификационного и информационно-функционального пространства, получения и интеграции новых знаний о поведении ОУ.

2. Постановка и решение комбинаторной задачи по укрупнению узлов связи телекоммуникационной технологии в зависимости от динамических свойств АСПР в непрерывном пространстве изображений на основе дискретно-непрерывных преобразований и замены комбинаторного перебора вариантов решений вариационным исчислением;

3. Постановка и решение задачи по определению информационного и функционального контуров телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР и формализованного представления множества информационных объектов в виде совокупности параметров ОУ и их признаков свойств;

4. Концептуальная модель обнаружения скрытых закономерностей в поведении ОУ и на множестве информационных объектов в формализованном пространстве АСПР для формирования адекватной упреждающей реакции автоматизированной системы на критическое состояние ОУ;

5. Концептуальная модель на формирование операционной среды телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР по заданным критериям при непрерывном качественном изменении функциональных свойств ее компонентов;

6. Структурная и математическая модель определения минимального необходимого уровня интеллектуальности телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР для ее устойчивого функционирования на основе дискретно-непрерывных Р-преобразований;

7. Метод улучшения организационного управления на основе электронного документооборота и формализованного представления информационно-функционального пространства на множестве параметров и признаков свойств организационно-распорядительных документов (ОРД), адекватно отображающих состояние ОУ, и нечеткой логики.

Достоверность полученных научных положений, выводов, результатов $ подтверждается использованием кибернетического и информационного и си-нергетического подходов в методологии научного исследования, информационным, функциональным и математическим моделированием, имитационным моделированием и натурным экспериментом, приоритетными публикациями в научных изданиях по рекомендованному Перечню ВАК, моногра- * фиями и учебными пособиями.

Научная новизна. Полученные научные положения, выводы и результаты определяют теоретическую и методологическую базу процедур интеллектуального анализа и принятия решений для эффективной организации технологического процесса передачи и приема сообщений в телекоммуникационной технологии.

Подходом функциональной систематики в системном моделировании телекоммуникационной технологии на основе функциональных формул, определяющих морфологию объекта и его способность выполнять определенные служебные функции в заданных условиях взаимодействия с факторами внешней среды, информационно-функциональное пространство технологии представляется алгоритмическими контурами программного, адаптивного управления и обучения и обеспечивается его расширение за счет получения новых знаний. В формализованном пространстве взаимодействия ОУ и управляющей структуры повышается роль искусственного интеллекта, чувствительность автоматизированной системы к изменениям состояния ОУ, формируется адекватная реакция системы на критические состояния.

Представляя асимптотическую или мягкую математику, дискретно-непрерывные Р-преобразования позволяют снизить число вариантов принятия решений по укрупнению узлов связи телекоммуникационной технологи, подлежащих комбинаторному перебору, до одного подходящего варианта и в зависимости от динамических свойств АСПР. Область поиска эффективных решений сужается без потери информации, реализуется динамический анализ текущего состояния ОУ оперативным изменением числа узлов связи в условиях ограниченных временных и аппаратных ресурсов и повышается уровень интеллектуальности телекоммуникационной технологии. Чувствительность к изменениям состояния ОУ, быстродействие и точность в обработке информации по заданным критериям определяют интегративное качество автоматизированного управления услугами.

Информационную основу телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР составляют параметры, отображающие структуру и свойства ОУ, системные параметры настройки, определяющие уровень чувствительности и возможность адаптации системы. Информационное моделирование АСПР позволяет представить множество информационных объектов в виде совокупности параметров ОУ и их признаков свойств и определить контуры обратной алгоритмической связи автоматического (программное и адаптивное управление) и интерактивного (обучение) режимов функционирования системы. Для информационных объектов указываются основные признаки свойств, необходимые для адекватного отображения ОУ и формирования управляющих воздействий в области допустимых решений. При увеличении числа признаков, отражающих более детальные свойства информационных объектов и соответствующие свойства ОУ, обеспечивается более точный анализ состояния ОУ. За счет повышения чувствительности АСПР к изменению состояния ОУ повышается точность формируемых управляющих воздействий.

Информационная причинность как особая форма обратной алгоритмической связи в АСПР отображает управляющую структуру и взаимодействует с хранилищем данных (ХД), которое содержит множество скрытых закономерностей в данных с учетом хронологии и правил обобщения информации и таким образом отображает состояние ОУ. Информационной причинностью во взаимодействии с ХД реализуется концептуальная модель обнаружения скрытых закономерностей в поведении ОУ и на множестве информационных объектов и формируется детерминированная и упреждающая реакция системы на текущее состояние ОУ. Обучение АСПР в предметной области осуществляется по результатам анализа в поведении ОУ за определенный период времени, анализа и оценки результатов принятых решений, на основе выявленных скрытых закономерностей.

Концептуальной моделью обнаружения скрытых закономерностей реализуется системный подход к формированию операционной среды телекоммуникационной технологии за счет комплексной интеграции функционально взаимосвязанных программных и аппаратных компонентов для передачи и приема сообщений. Системное моделирование операционной среды обеспечивает эффективное выполнение технологических операций по информационному обеспечению ППР и получению новых знаний о поведении ОУ. Развитие телекоммуникационной технологии обеспечивается за счет совершенствования методов и средств получения новых знаний о поведении ОУ компонентов операционной среды и интегративного качества их комплексного применения, что позволяет адаптировать телекоммуникационную технологию к новым требованиям и увеличить жизненный цикл ее компонентов.

Практическая ценность работы. Системное моделирование телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР позволяет создать алгоритмический базис для ее эффективного использования.

Устойчивый режим функционирования компонентов телекоммуникационной технологии характеризуется количеством новых запросов к автоматизированной системе, требующих выполнения специальных настроек для формирования адекватной упреждающей реакции соотношением количества автоматических и интерактивных ППР, также степенью рассогласования формируемых в автоматическом режиме управляющих воздействий с представлениями специалистов предметной области. Устойчивый режим достигается допустимым соотношением автоматических и автоматизированных ППР в информационно-функциональном пространстве телекоммуникационной технологии, и этим соотношением определяется минимальный необходимый уровень интеллектуальности телекоммуникационной технологии.

В контурах обратной алгоритмической связи программного и адаптивного управления, представляющих искусственный интеллект, не менее 62,0 процентов ППР от их общего числа выполняется автоматически. В алгоритмическом контуре обучения системы, представленном естественным интеллектом, не более 38,0 от их общего числа выполняется ЛПР при информационной и интеллектуальной поддержке аппаратно-программной среды. Уменьшение уровня автоматизации ППР повышает затраты на эксплуатацию телекоммуникационной технологии и снижает эффективность ее использования. Как следует из структурной и математической модели определения минимального необходимого уровня интеллектуальности телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР, для устойчивого функционирования ее компонентов отношение радиусов алгоритмических контуров программного, адаптивного управления и обучения в формализованном информационно-функциональном пространстве отражает в пределе отношение соседних элементов классического ряда Фибоначчи.

Электронный документооборот телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР связан с ППР и моделируется с использованием нечеткой логики на основе классификации управленческих решений по признакам их реализации и классификационным признакам ОРД. Базируется на формализованном представлении информационно-функционального пространства, построенного на множестве параметров и признаков свойств ОРД, которое является подпространством информационно-функционального пространства телекоммуникационной технологии. Информационная и функциональная системные модели процесса обработки ОРД, сопровождаемые семантической сетью понятий, представляют знания экспертов о технологиях их обработки. Реализуется целостное представление о текущем состоянии ОУ, одновременно обеспечивается детализация по всем видам потребляемых ресурсов и секторам производственной деятельности.

Имитационное моделирование и натурный эксперимент показали, что максимальное количество автоматически выполняемых ППР от их общего числа превышает 70,0 процентов, среднее квадратическое отклонение текущих от заданных значений параметров производственного процесса уменьшилось более чем в два раза.

Основные результаты диссертационной работы получены лично автором. Эти результаты реализованы и внедрены в региональных компаниях, входящих в ОАО "ЦентрТелеком", ЗАО "МТУ-Интел", МТУСИ, в Поволжской Государственной академии телекоммуникаций и информатики; АКБ "Московский индустриальный банк". Эффект от внедрения телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР для "ЦентрТелеком" составляет: средний процент снижения условно-постоянных затрат не менее 5%, сокращение срока оборачиваемости оборотных средств - 12%, снижение уровня неликвидных запасов на складе - 20%, общее снижение затрат от годового оборота предприятия -15%.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях: 10-й Международной выставке и научной конференции по системам связи и телекоммуникациям "Норвеком-2003" (Санкт-Петербург, Россия, 2003 г.); Международной выставке "CeBiT-2003" (Германия, Ганновер, 2003 г.); 5-й Международной научно-практической конференции "Информационная безопасность" (Таганрог, Россия, 2003 г.); 4-й Международной научно-технической конференции "Интеллектуальные и многопроцессорные системы - ИМС2003" (Дивноморск, Россия, 2003 г.); 7-й Международной научно-практической конференции " Информационная безопасность - 2005" (Таганрог, Россия, 2005 г.); Международной научно-технической конференции "Молодые ученые - 2005" (Москва, Россия, 2005 г.); 6-й Международной научно-технической конференции "Интеллектуальные и многопроцессорные системы - ИМС2005" (Дивноморск, Россия, 2005 г.).

В первой главе излагаются принципы и методы построения телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и подход функциональной компьютерной систематики в системном моделировании телекоммуникационной технологии.

Вторая глава посвящается рассмотрению кибернетического базиса телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР.

Приводятся постановка и решение комбинаторной задачи по укрупнению узлов связи телекоммуникационной технологии в зависимости от динамических свойств АСПР в непрерывном пространстве изображений на основе дискретно-непрерывных Р-преобразований и замены комбинаторного перебора вариантов решений вариационным исчислением. Даются постановка и решение задачи по определению информационного и функционального контуров телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР и формализованного представления множества информационных объектов в виде совокупности параметров ОУ и их признаков свойств. Рассматривается концептуальная модель обнаружения скрытых закономерностей в поведении ОУ и на множестве информационных объектов в формализованном пространстве АСПР для формирования адекватной упреждающей реакции автоматизированной системы на критическое состояние ОУ.

В третьей главе рассматриваются вопросы создания операционной среды телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР.

В четвертой главе приводится методология интерфейса "человек-машина" в интеллектуальных сетях связи (ИС).

Рассматриваются структурная и математическая модель определения минимального необходимого уровня интеллектуальности телекоммуникационной технологии для ее устойчивого функционирования и метод улучшения организационного управления производственным процессом на основе электронного документооборота. Определяются интегральные оценки эффективности использования телекоммуникационной технологии на базе КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР.

Список использованной литературы включает 118 наименований.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Амарян, Михаил Рубенович

Выводы по четвертой главе

1. Методологические основы построения интерфейса "человек-машина" в ИС, необходимость создания которого обозначилась выходом на рынок связи информационных технологий, реализует взаимодействие естественного и искусственного интеллекта в ППР с дистанционными f бизнес-процессами по заданным критериям.

2. Методология интерфейса "человек-машина" в ИС включает: взаимодействие естественного интеллекта пользователей и искусственного интеллекта аппаратно-программной среды в формализованном пространстве автоматизированной системы, представленном алгоритмическими контурами программного, адаптивного управления и контуром обучения, которыми определяются границы информационно-функционального пространства телекоммуникационной технологии; формализованное представление взаимосвязей между информационными объектами в формализованном пространстве аппаратом цепных дробей, использованием которого обеспечивается минимизация непроизводительных затрат; информационный принцип функционирования аппаратно-программной системы по критериям максимальной эффективности, которым определяется системный изоморфизм на базе чисел

Фибоначчи в эволюционном развитии искусственных и естественных организованных систем; применение дискретно-непрерывных Р-преобразований в информационном моделировании для выявления скрытых закономерностей на множестве информационных объектов в формализованном пространстве и в поведении ОУ.

3. Уменьшение уровня автоматизации ППР ниже 62,0 процентов от их общего числа в формализованном информационно-функциональном пространстве приводит к повышению затрат на эксплуатацию телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР и снижает эффективность ее использования. Этим отражаются необходимый минимальный уровень интеллектуальности телекоммуникационной технологии как способности автоматизированной системы автоматически выполнять ППР и формировать адекватные управляющие воздействия за допустимое время.

4. Методология интерфейса "человек-машина" в ИС создает алгоритмическую основу для уменьшения негативного и повышения позитивного влияния человеческого фактора на эффективность функционирования телекоммуникационной технологии.

5. Повышение эффективности организационного управления производственным процессом передачи и приема сообщений базируется на модели электронного документооборота в соответствии с топологией телекоммуникационной технологии, которая создается на основе: классификации управленческих решений по признакам реализации и классификационным признакам ОРД; формализованного представления информационно-функционального подпространства ОРД, построенного на множестве параметров и признаков свойств ОРД, адекватно отражающих состояние ОУ; нечетких понятий, которые использует специалист в своей профессиональной области для принятия решений.

Решение задачи об эффективной организации обработки ОРД составляет алгоритмическую основу для маршрутизации электронных ОРД в автоматизированном управлении производственным процессом передачи и приема сообщений. Обеспечивается полнота представления информации в ППР и ее актуализация по критериям своевременности, достоверности и точности.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе решена крупная научная проблема создания интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии на базе АСПР, интегрированной с производственными системами телекоммуникационной технологии, что имеет важное значение для повышения обороноспособности и успешного развития экономики страны.

1. Определен новый метод системного моделирования телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР — подход функциональной компьютерной систематики, при котором используются используются механизмы предсказательного моделирования, расширяется классификационное пространство и, соответственно, формализованное информационно-функциональное пространство, интегрируются знания о новых разнородных элементах ОУ и формируется адекватная реакция системы на состояние ОУ.

Параметры ОУ и их признаки свойств, связанные в моделях таксонов с функциями сферы производства, определяют эталонную модель ОУ и образуют множество информационных объектов, составляющих алгоритмический контур программного управления. Параметры ОУ и их признаки свойств, связанные в моделях таксонов с функциями сферы услуг, образуют множество информационных объектов, составляющих алгоритмический контур адаптивного управления. Параметры ОУ и их признаки свойств, полученные на основе предсказательных моделей, составляют алгоритмический контур обучения и развития автоматизированной системы. Построенные функциональные формулы систематики для объектов-функционалов предметной области разных иерархических уровней декомпозиции трансформируются в информационную и функциональную системные модели телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР.

Рекурентная структура функциональных формул трансформируется в совокупность отношений реляционной базы данных. Функциональная компьютерная систематика представляет базу знаний предметной области, которая содержит связанные общей семантикой понятийные знания (категории функциональной систематики), конструктивные знания (таксоны, мероны, макрокомплексы, микрокомплексы), фактографические знания (классификатор таксономических категорий) и процедурные знания (процедуры систематики). Механизмы предсказательного моделирования строятся на этапе создания информационной и функциональной системных моделей и интегрируются с управляющей структурой АСПР. Предсказательные модели позволяют расширять информационно-функциональное пространство телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР и повышать уровень формализации ППР.

2. Создан кибернетический базис телекоммуникационной технологии на f базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР, который включает: постановку и решение комбинаторной задачи значительной размерности по укрупнению узлов связи телекоммуникационной технологии в зависимости от динамических свойств АСПР в непрерывном пространстве изображений на основе дискретно-непрерывных Р-преобразований и замены комбинаторного перебора вариантов решений на вариационное исчисление; постановку и решение задачи по определению информационного и функционального контуров телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР и формализованного представления множества информационных объектов в виде совокупности параметров ОУ и их признаков свойств; концептуальную модель обнаружения скрытых закономерностей в поведении ОУ и на множестве информационных объектов в формализованном пространстве АСПР для фор-1 мирования адекватной упреждающей реакции автоматизированной системы на состояние ОУ.

Алгоритмический механизм формирования числа узлов, входящих в укрупненные узлы связи телекоммуникационной технологии, с автоматическим выбором числа узлов на основе классического ряда Фибоначчи и дискретно-непрерывных Р-преобразований отражается зависимостью числа укрупненных узлов от общего числа узлов связи и динамических свойств АСПР, задаваемых коэффициентом параметрической настройки системы. С учетом вероятностных законов изменения аргументов на основе решения дифференциального уравнения Эйлера-Лагранжа комбинаторный перебор вариантов решений сводится к выбору рабочего варианта, который учитывается при моделировании ППР в зависимости от динамических свойств АСПР. Информа-^ ционную основу телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР составляют параметры, отображающие структуру и свойства ОУ, системные параметры настройки, определяющие уровень чувствительности и возможность адаптации системы. Чувствительность к изменениям состояния ОУ, быстродействие и точ-i ность в обработке информации по критериям максимальной эффективности определяют интегративные качества автоматизированного управления производственным процессом.

На основе выявленных скрытых закономерностей в данных автоматизированной системой формируются новые запросы, ответы на которые пополняют базу прецедентов и адаптируется механизм индуктивного вывода, которым определяется способ формирования адекватной реакции системы. Обратная алгоритмическая связь в концептуальной модели обнаружения скрытых закономерностей используется для моделирования интеллектуальной деятельности ЛПР по способам формирования управляющих воздействий в зависимости от критичности возникающих ситуаций в ОУ и обеспечения взаимодействия естественного и искусственного интеллекта в ППР по заданным критериям. Принципы построения концептуальной модели обнаружения скрытых закономерностей позволяют повысить эффективность информационного обеспечения ППР в пространстве логико-семантического базиса АСПР и увелить уровень интеллектуальности телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР.

3. Построена операционная среда телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР, которая реализует три основных механизма информационного обеспечения ППР: математический, обеспечивающий обнаружение скрытых закономерностей в поведении ОУ и на множестве информационных объектов для получения новых знаний; алгоритмический, обеспечивающий выбор способа формирования управляющих воздействий в зависимости от состояния ОУ; ь- технологический, определяющий методы и средства получения и обработки информации в ППР по заданным критериям.

Операционная среда определяет динамические свойства телекоммуникационной технологии (чувствительность к изменениям состояния ОУ, точность и быстродействие в обработке информации) и уровень интеллектуаль-* ности. Системное моделирование операционной среды обеспечивает в функциональной взаимосвязи компонентов телекоммуникационной технологии эффективное выполнение технологических операций по информационному обеспечению ППР и получение новых знаний о поведении ОУ для формирования адекватной упреждающей реакции автоматизированной системы на изменения в поведении ОУ. Алгоритмы формирования управляющих воздействий выполняются за допустимое время в контурах программного, адаптивного управления (автоматический режим функционирования системы) и контуре обучения (интерактивный режим функционирования системы), которые реализуются на базе последовательного применения алгоритмических принципов по отклонению, с переменной структурой системы и их функционального единства с информационной причинностью как особой формы обратной алгоритмической связи в АСПР для получения информационной причины 1 принятого действия.

4. Сформированы методологические основы построения интерфейса "человек-машина" в интеллектуальных сетях связи (ИС), необходимость создания которого обозначилась выходом на рынок связи информационных технологий. Интерфейс "человек-машина" в ИС обеспечивает взаимодействие естественного и искусственного интеллекта в ППР с дистанционными бизнес-процессами.

Методология интерфейса "человек-машина" в ИС включает: взаимодействие естественного интеллекта пользователей и искусственного интеллекта аппаратно-программной среды в формализованном пространстве автоматизированной системы, представленном алгоритмическими контурами программного, адаптивного управления и контуром обучения, которыми определяются границы информационно-функционального пространства телекоммуникационной технологии; формализованное представление взаимосвязей между информационными объектами в формализованном пространстве аппаратом цепных дробей, использованием которого обеспечивается минимизация непроизводительных затрат; информационный принцип функциониро-( вания аппаратно-прог-раммной системы по критериям максимальной эффективности, которым определяется системный изоморфизм на базе чисел Фибоначчи в эволюционном развитии искусственных и естественных организованных систем; применение дискретно-непрерывных Р-преобразований в информационном моделировании для выявления скрытых закономерностей на множестве информационных объектов в формализованном пространстве и в поведении ОУ.

Показано, что уменьшение уровня автоматизации ППР ниже 62,0 процентов от их общего числа в формализованном информационно-функциональном пространстве приводит к повышению затрат на эксплуатацию телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР и снижает эффективность ее использования. Этим отражаются необходимый минимальный уровень интеллектуальности телекоммуникационной технологии как способности автоматизированной системы автоматически выполнять ППР и формировать адекватные управляющие воздействия за допустимое время.

Методология интерфейса "человек-машина" в ИС создает алгоритмическую основу для уменьшения негативного и повышения позитивного влияния человеческого фактора на эффективность функционирования телекоммуникационной технологии.

5. Получена модель электронного документооборота в соответствии с топологией телекоммуникационной технологии, которая создается на основе: классификации управленческих решений по признакам реализации и классификационным признакам ОРД; формализованного представления информационно-функционального подпространства ОРД, построенного на множестве ^ параметров и признаков свойств ОРД, адекватно отражающих состояние ОУ; нечетких понятий, которые использует специалист в своей профессиональной области для принятия решений.

Решение задачи об эффективной организации обработки ОРД составляет алгоритмическую основу для маршрутизации электронных ОРД в автоматизированном управлении производственным процессом передачи и приема сообщений. Обеспечивается полнота представления информации в ППР и ее актуализация по критериям своевременности, достоверности и точности.

В диссертационной работе достигнута поставленная цель по созданию структурных, информационных, алгоритмических и математических основ системного моделирования телекоммуникационной технологии на базе интеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии и АСПР. Исследования проводились на фундаментальном научном направлении РАН "Информационные технологии и электроника", их результаты нашли практическое применение. Тема диссертационной работы входит в утвержденный Президентом страны в 2002 году Перечень критических технологий Российской Федерации по разделу "Информационно-телекоммуникационные технологии и электроника".

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Амарян, Михаил Рубенович, 2005 год

1. Амаряи М.Р. Типовая автоматизированная система управления региональной телекоммуникационной компанией: Учебное пособие. М.: Уч. центр "ЦентрТелеком", 2000.

2. Амарян М.Р. Автоматизированное решение задач регрессивного анализа в среде EXCEL: Учебное пособие. М.: ГОУ МАРТИТ, 2001.

3. Амарян М.Р. Аттестация рабочих мест: возможности совершенствования // Вестник связи International. 2001. - № 9.

4. Амарян М.Р., Журавлева Э.М., Локотков А.А. Экспертный анализ предложений на рынке корпоративных информационных систем // Компьюлог. 2002.3 (51).

5. Амарян М.Р., Журавлева Э.М. Методика оценки эффективности внедрения систем автоматизации управленческой деятельности // Компью-лог. № 4 (52).-2002.

6. Амарян М.Р., Журавлева Э.М., Чудинов С.М. Бизнес-ориентированный подход к управлению информационной инфраструктурой региональной телекоммуникационной компании // Компьюлог. 2002. - № 4 (52).

7. Амарян М.Р. Использование платформы Tivoli в региональных компаниях электросвязи // Компьюлог. № 5. (53). - 2002.

8. Амарян М.Р., Ануфриев В.Н., Лысаковский В.А. Методика выбора интегральных оценок эффективности корпоративных информационных систем на примере ОАО "ЦентрТелеком" // Компьюлог. № 6 (54). - 2002.

9. Амарян М.Р. Методология сквозного проектирования АСУ предприятий связи // Компьюлог. 2003. - № 1 (55).

10. Амарян М.Р. Переподготовка персонала на основе платформы Tivoli г и миварного информационного пространства в региональных компанияхэлектросвязи //Компьюлог. 2003. - № 1.

11. Амарян М.Р. Подход к проектированию АСУ регионального оператора связи // Вестник связи International. 2003. - № 3.

12. Амарян М.Р. Применение технологических баз данных в АСУ регионального оператора электросвязи // Вестник связи. 2003. - № 9.

13. Амарян М.Р. Проблема документооборота в АСУ регионального оператора связи // Вестник связи. 2003. - № 2.

14. Амарян М.Р. Система документирования и обучения на основе многомерного пространства данных АСУ регионального оператора связи: Учебное пособие. М.: ГОУ МАРТИТ, 2003.

15. Амарян М.Р., Локотков А.А., Чудинов С.М. Об оценке эффективности региональной АСУ // Вестник связи International. 2003. - № 6. - С. 21-25.

16. Амарян М.Р. и др. Многомерное изменяющееся представление данных для компаний электросвязи // Вестник связи International. 2003. - № 1. -С. 23-25.

17. Амарян М.Р. и др. Принципы и методы построения программно-аппаратных комплексов автоматизированных систем управления связью. -М.: ИРИАС, 2003.-204 с.

18. Амарян М.Р. и др. Журавлева Э.М., Чудинов С.М. Проблема защиты информации в АСУ регионального оператора // Вестник связи. 2003. - № 1. -С. 42-48.

19. Амарян М.Р. и др. Об одном подходе к созданию ревизоров ОБИ на отдельных компьютерах // Известия ТРТУ. 2003. - № 4. - С. 175-176.

20. Амарян М.Р. и др. Особенности защиты персональных данных и г информации в АСУ регионального оператора связи // Известия ТРТУ. 2003.- № 4. С. 238-239.

21. Амарян М.Р. и др. Подготовка персонала компаний электросвязи в » области информационной безопасности // Известия ТРТУ. 2003. - № 4. - С.388.389.

22. Амарян М.Р. и др. Подход к защите информации в АСУ оператора связи на основе миварных баз данных и правил // Известия ТРТУ. 2003. -№4.-С. 174-175.

23. Амарян М.Р. и др. Подход к защите информации на основе локальных корректировок вычислений и обработки данных // Известия ТРТУ. -2003.-№4.

24. Амарян М.Р., Васильев В.Н. Основные положения концепции построения автоматизированной системы управления регионального оператора электросвязи. М.,:ИРИАС, 2003. - 64 с.

25. Амарян М.Р., Васильев В.Н., Локотков А.А. Научно-методологические основы построения АСУ связью региона электросвязи.1 М.,:ИРИАС, 2003. 172 с.

26. Амарян М.Р., Васильев В.Н., Чудинов С.М. Концепция построения автоматизированной системы управления регионального оператора электросвязи // Вестник связи International. 2003. - № 2.

27. Амарян М.Р., Локотков А.А., Чудинов С.М. К определению вклада факторов эффективности АСУ // Вестник связи International. 2003. - № 7. -С. 21-22.

28. Амарян М.Р. и др. Принципы и методы построения программно-аппаратных комплексов автоматизированных систем управления связью. -М.: ИРИАС, 2003.-204 с.

29. Амарян М.Р. Методология интерфейса "человек-машина" в интеллектуальных сетях связи // Вестник МАРТИТ. 2004.г- 31.Амарян М.Р. Постановка задачи на создание операционной средыинтеллектуальной КТ-платформы компьютерной телефонии // Вестник МАРТИТ. 2004.

30. Артемьев В.И. Проблемы принятия стандартов в проектировании f больших систем. // http://www.osp.ru/cio/2001/06/039.htm. М.: Открытыесистемы, 2001.

31. Бондарев ПЛ., Колганов С.К. Основы искусственного интеллекта. -М.: Радио и связь, 1998. 128 с.

32. Васильев С.Н. и др. Интеллектуальное управление динамическими системами. -М.: Физматлит, 2000. 352 с.

33. Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине. М.: Советское радио, 1968 - 325 с.

34. Вентцель Е.С., Овчаров JI.A. Теория случайных процессов и инженерные приложения. М.: Наука, 1991.- 384 с.

35. Воеводин В.В. Информационная структура алгоритмов. М.: МГУ,1997.

36. Галушкин А.И. Современные направления развития нейрокомпью- t 1 терных технологий в России // http://neurnews.iu4.bmstu.ru/primer/ga1osh.htm.- М.: НЦН, 2000 г.

37. Головнин Б.А. Вычислительные системы с большим числом процессоров. М.: Радио и связь, 1995.

38. Джексон, Питер. Введение в экспертные системы: Уч. пос. /Пер. с англ. М.: Издат. дом "Вильяме", 2001. - 624 с.

39. Емельянов С.В., Ларичев О.И. Многокритериальные методы принятия решений М.: Знание, 1985. - 32 с. (Новое в жизнь, науке, технике. Сер. «Математика, кибернетика»; №10).

40. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня: Сб. статей/ Пер. с англ. -М.: Знание, 1994. С.5-49.

41. Интеллектуальные системы автоматического управления / Под ред. t И.М. Макарова, В.М. Лохина. М.: Физматлит, 2001. - 576 с.

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

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

44. Иордан Э., Аргика К. Структурные модели в объектно-ориентированном анализе и проектировании. М.: Лори, 1999. - 264 с.

45. Концепция развития рынка телекоммуникационных услуг Российской Федерации. 26 июля 200 г. № 1072 Р.

46. Корнеев В.В. и др. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: «Нолидж», 2000. - 352 с.

47. Королюк B.C. и др. Справочник по теории вероятностей и математической статистике. -М.: Наука, 1985.

48. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. -М.: Наука, 1977. 832 с.

49. Кузнецов О.П., Марковский А.В. Шипилина Л.Б. Методы распределенной обработки образной информации / Труды Международного конгресса «Искусственный интеллект в XXI веке». М.: Физматлит, 2001 - Т.1. - С. 120.

50. Кузнецов О.П. Неклассические парадигмы в искусственном интеллекте //Известия РАН Теория и системы управления. 1995. - № 5. - С. 3-23.

51. Кульба B.C. и др. Теоретические основы проектирования оптимальных структур распределенных баз данных //Серия "Информатизация России на пороге XXI века". М.: СИНТЕГ, 1999. - 660 с.

52. Курейчик В.М. Генетические алгоритмы. Состояние. Проблемы, Перспективы // Известия Академии наук. Теория и системы управления. -М.: Наука, МАИК «Наука/ Интерпериодика», 1999. -№1. С.144-160.

53. Лазарев И.А. Информация и безопасность. Композиционная технология информационного моделирования сложных объектов принятия решений. -М.: МГЦНТИ, 1997. 336 с.

54. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. -М.: Физматлит, 1996.

55. Ларичев О.И. Новое направление в теории принятия решений: вербальный анализ решений // Новости искусственного интеллекта. 2001. -№ 1.

56. Локотков А.А., Чудинов С.М. Принципы и методы построения автоматизированной системы управления ОАО "Электросвязь" Московской области. // Компьюлог. 2004. - № 3. - С. 5-11.

57. Макаров И.М. и др. Теория выбора и принятия решений. М.: Наука, 1982. - 327 с.

58. Мамиконов А.Г. Принятие решений и информация.-М.: Наука, 1983. 183 с.

59. Мамиконов А.Г., Кульба В.В. Синтез оптимальных модульных систем обработки данных. М.: Наука, 1986. - 276 с.

60. Мамиконов А.Г. Проектирование АСУ: Учебное пособие для вузов по спец. «Автоматизир. Системы упр-я». М.: Высшая школа, 1987. - 302 с.

61. Мамиконов А.Г., Кульба В.В., Косяченко С.А. Типизация разработки модульных систем обработки данных. М.: Наука, 1989. -163 с.

62. Марко Д., Мак Гоен К. Методология структурного анализа и проектирования. М.: Метатехнология, 1992. - 239 с.

63. Парфенов И.И. Проблемы принятия решений в автоматизированном проектировании сверхбыстрой обработки информации // Доклады Академии наук. 1995. - Т. 342. -№ 6. - С. 750-752.

64. Парфенова М.Я. и др. Информационное обеспечение процедур принятия решений при скрытых закономерностях. М.: Наука, 2005.

65. Парфенова М.Я., Голубов А.А. Унификация модулей автоматизированной системы с принятием решений квазиреального времени // Машиностроитель. 2005. - №. 11.

66. Патент 1314305 (Россия). Устройство для управления произ-водст-венным процессом ремонта машин / Авт. изобрет. И.Ю.Юсупов и др.

67. Патент 1367741 (Россия). Устройство для моделирования производства и потребления / Авт. изобрет. И.Ю.Юсупов и др.

68. Поспелов Г.С. Системный анализ и искусственный интеллект. -М.: Изд.-во АН СССР, 1980.

69. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект-основа новой информационной технологии. М.: Наука, 1988.

70. Поспелов Г.С., Поспелов Д.А. Искусственный интеллект-прикладные системы. -М.: Знание, 1985.

71. Прангишвили И.В., Виленкин С.Я., Медведев И.Л. Параллельные вычислительные системы с общим управлением. М.: Энергоатомиз-дат,1983.

72. Прангишвили И.В. Микропроцессоры и локальные сети микро-ЭВМ в распределенных системах управления. М.: Энергоатомиздат, 1985. - 272 с.

73. Прангишвили И.В. Системный подход и общесистемные закономерности. М.: СИНТЕГ, 2000. - 528 с.

74. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем. М.: Радио и связь, 1991. - 224 с.

75. Саати Т. Принятое решений. Метод анализа иерархий / Пер. с англ. (•' —М.: Радио и связь, 1993. 320 с.

76. Самарский А.А., Михайлов А.П. Компьютеры и жизнь: (Математическое моделирование). -М.: Педагогика, 1987. 127 с.

77. Сети и системы связи, 1996-2002 (http://www.ccc.ru).

78. Сухомлин В.А. Введение в анализ информационных технологий. -М.: Горячая линия Телеком, 2003.

79. Теория управления. Терминология. -М.: Наука, 1988. Вып. 107.

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

81. Турчин В.Ф. Феномен науки. Кибернетический подход к эволюции. -М.:ЭТС, 2000.-368 с.

82. Хинчин А.Я. Цепные дроби. М.: Наука, 1978. - 112 с.

83. Федеральный Закон РФ от 20.01.95 г. "Закон о связи".

84. Юсупов И.Ю. Автоматизированные системы принятия решений.1. М.: Наука, 1983. 87 с.

85. Aamodt, А& Plaza, E.(1994).Case-Based Reasoning // Foundational Jssues, Methodological Variations, and System Approaches. All Communications, 7(i). P.39-59.

86. A computer operator's expert system. Karnaugh M., Ennis R., Griesmer J.,Hong S., Klein D., Milliken K., Schor M., Van Woercom H. Proc 7 th Jnt.Conf. Comput Commun.: New Worid Jnf. Soc. Sydney, Oct.30-Nov.2.1984.

87. Boehm B.W. A Spiral Model of Software Development and Enchancement // Computer, May 1988. P.31-35.

88. Davis A.M., Bersoff E.H., Comer E.R.Strategy for Comparing Alternative Software Development Life Cycle Models // IEEE Transactions on Software Engineering, V.14, No. 10, October 1988. P.34-40.

89. Design /IDEF. Version 3.0 User's manual. Meta Software Corp.1994.1. P.600.

90. Design /IDEF. Version 3.0. Interface languages manual. Meta Software (■ Corp. 1994.-P.200.

91. Downs E., Clare P., Сое I. Structure Systems Analysis and Design Method // Application and Context, 2 nd Ed. London: McGraw Hill, 1992. -P.407.

92. Eva M. SSADM Version 4: User's Guide. London: McGraw Hill, 1992. -P.407.

93. Generic tasks in knowledge -based reasoning: high level building blocks for expert system design. Chandrasekaran B. "IEEE Expert". 1986.1.№3. -P.23-30.

94. Golberg David E., Genetic Algorithms in Search, Optimisation and Machine Learning. Addison-Wesley Publishing Company, Inc. 1989.

95. Hall C. The devil's in the details: techniques, tools, and applications for database mining and Knowledge discovery // Intelligent Software Strategies.-P.I.V.XI.-№9-1995. September.

96. Hall C. The devil's in the details: techniques, tools, and applications for database mining and Knowledge discovery // Intelligent Software Strategies.-P.II.V.XI.-№ 9-1995. October.

97. Honessy D. and Hinkle D. Applying Cased-Based Reasoning to Autoclave Loading // IEEE Computer Society, Los Alamitos, California, October 1992. -P.132-141.

98. Intelligence artificielle et traduction automatique au menn. Brunner B."Bur. et syst." 1987. 9 № 2. P.30-32.

99. Inmonn W.H. Building the Data Warehouse.- NY: John Wiley&Sons, Inc., 1992. 298 p.

100. ISO/IEC DTR 14252, Portable Operaring System Interface for Computer Environments POSIX. (IEEE, P1003.0 Draft 18, Draft Guide to the POSIX Open System Environment, February 1995).

101. Kopplang von Datenbank-und Expert-system. Reuter A. "Informationstechnik it".1987.29. № 3. P.164-175.

102. Larichev O.I. Cognitive Validity in Design of Decision-Aiding Tech-l niques // Journal of multicriteria decision analysis. №3 (1).1992. P.127-138.

103. Larichev O.I., Olson D.L., Moshkovich H.M., Mechitov A.I. Numerical vs. Cardinal Measurements in Multiatribute Decision Making: How Exact is Exact Enough // Organizational behavior and human decision processes. №64 (1),1995. -P.9-21.

104. Mc Clur C. The CASE Experience // BYTE, 1989, April. P.56-60.

105. Parfenova M.J. Information Business in Organizational Control // Proceedings of the 2 nd International Workshop on Computer Science and Information Technologies (CSIT' 2000), volume 2: USATU, Ufa State Aviation Technical University, 2000. P.189-190.

106. SSADM Manual. Version 4. -Blackwell: National Computing Center, 1990.-P.140.

107. User Guide Icreator v.3.0. Stirling Technologies Co.1995. P.250.

108. User Guide HTMLEd 32. Internet Software Technologies. 1994,1995. -P.250.

109. Verlag C.E., K.Kurbel, H.Strunz. Handbush wirtschafts informatik. Po-eshel. 1990.-P.978.

110. Xu J., Parnas D. L. On Satisfying Timing Constraints in Hard RealTime Systems. IEEE T ransactions on Software Engineering, 19(1): January 1993, 70X26184.t