Теоретическое обоснование и разработка регенеративной экспертной системы тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Белов, Дмитрий Львович

• Белов, Дмитрий Львович
• кандидат технических наук
• 2003

Оглавление диссертации кандидат технических наук Белов, Дмитрий Львович

ВВЕДЕНИЕ.

1 СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА. ОБЗОР И АНАЛИЗ ЛИТЕРАТУРНЫХ ИСТОЧНИКОВ. СУЩНОСТЬ ПРОБЛЕМЫ.

1.1 Общие сведения.

1.2 Модификация рабочей памяти.

1.2.1 Изменение значений данных.

1.2.2 Смена используемых баз данных.

1.2.3 Изменение способа представления данных.

1.3 Модификация базы знаний.

1.3.1 Изменение содержимого баз знаний.

1.3.2 Смена используемых баз знаний.

1.3.3 Изменение способа представления знаний.

1.4 Модификация работы механизма логического вывода.

1.4.1 Стратегии разрешения конфликтных ситуаций.

1.4.2 Мультиагентные интеллектуальные системы.

1.5 Модификация остальных компонентов экспертной системы.

1.5.1 Компонент приобретения знаний.

1.5.2 Объяснительный компонент.

1.5.3 Интерфейсный модуль.

1.5.4 Модуль управления доступом.

1.6 Сравнительный анализ современных инструментов для создания экспертных систем.

1.7 Выводы.

2 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ РЕГЕНЕРАТИВНЫХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ.

2.1 Понятие РЭС. Архитектура.

2.2 Математическая модель РЭС.

2.2.1 Операции над моделью РЭС.

2.2.2 Множество ограничений модели РЭС.

2.2.3 Допустимые операции над моделью РЭС.

2.2.4 Свойства операций над моделью РЭС.

2.2.5 Нарушения ограничений.

• 2.2.6 Применение механизма транзакций.

2.3 Математическая модель РЭС с учетом типов модулей.

2.3.1 Особенности модели РЭС с учетом типов модулей.

2.3.2 Использование модели РЭС с учетом типов модулей.

2.4 Выводы.

3 АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ И ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ РЕГЕНЕРАТИВНОЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ.

3.1 Общие сведения.

3.2 Выбор и обоснование средств разработки.

3.3 Алгоритмическая реализация РЭС.

3.3.1 Структура разработанной РЭС.

3.3.2 Функциональный состав РЭС.

3.3.3 Вспомогательные модули РЭС.

3.4 Особенности программной реализация РЭС.

3.4.1 Загрузка системы. Диспетчер состояний.

3.4.2 Язык сценариев и правила регенерации.

3.4.3 База данных модулей РЭС.

3.4.4 Диспетчеризация команд экспертной системы.

3.4.5 Унифицированный метод подключения и использования модулей

3.4.6 Применение механизма транзакций.

3.4.7 Разработка конфигураций РЭС.

3.5 Выводы.

4 ТЕСТИРОВАНИЕ И ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗРАБОТАННОЙ РЕГЕНЕРАТИВНОЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ.

4.1 Выбор и обоснование предметной области.

4.2 Анализ предметной области и концептуальная модель знаний.

4.2.1 Первый этап работы диагностической РЭС.

4.2.2 Второй этап работы диагностической РЭС.

4.2.3 Общий алгоритм работы диагностической РЭС.

4.3 Надежность разработанной регенеративной экспертной системы.

4.4 Тестирование и анализ эффективности системы.

4.5 Общая методика и технология построения РЭС.

4.6 Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Теоретическое обоснование и разработка регенеративной экспертной системы»

Актуальность проблемы

Преимущества и эффективность применения экспертных систем уже не вызывает сомнений. Экспертные системы помогают экономить время при решении достаточно сложных интеллектуальных задач. Кроме того, экспертные системы помогают заменить весьма дорогостоящий труд человека-эксперта. Однако несмотря на очевидные преимущества экспертные системы до сих пор не получили достаточно широкого I распространения, чему препятствуют несколько объективных факторов, в числе которых: высокая сложность разработки, недостаточная гибкость таких систем, а также полное или частичное отсутствие возможностей их постепенного развития и совместимости с уже существующими приложениями.

Предметные области, для которых разрабатываются экспертные системы, как правило чрезвычайно сложны и обладают фактором изменчивости. На этапе проектирования и разработки системы бывает довольно сложно предусмотреть все возможные ситуации, в которых § придется работать системе. Кроме того, нельзя забывать о том, что при эксплуатации системы в предметной области могут происходить изменения, прямо или косвенно влияющие на процесс решения задач экспертной системой. Типичной является ситуация когда экспертная система на определенной ограниченной тестовой выборке данных превосходно справляется с решением задач, а при эксплуатации в реальных условиях при возникновении незначительных незапланированных изменений в предметной области заходит в тупик.

Таким образом, можно утверждать, что для более эффективного

• использования экспертных систем и их широкого распространения необходимо решить следующие три задачи: разработать методику и инструменты, облегчающие проектирование и создание экспертных систем, разработать технологию, позволяющую гибкое и постепенное изменение и совершенствование экспертных систем уже на этапе эксплуатации, наделить экспертные системы способностью адекватно реагировать на изменения, происходящие в предметной области.

Первая из перечисленных проблем с переменным успехом решается уже достаточно давно с помощью так называемых экспертных оболочек, являющихся инструментом, облегчающим создание экспертных систем. Экспертные оболочки фактически представляют собой экспертные системы с пустой базой знаний. Инженеры по знаниям, разрабатывающие экспертную систему в конкретной предметной области, производят наполнение базы знаний данными, использующимися при решении поставленных задач. Экспертные оболочки являются достаточно эффективным инструментом, однако ставят разработчика в строгие рамки реализованных концепций и моделей представления знаний, что зачастую приводит к обратному эффекту и лишь усложняет процесс разработки экспертной системы.

Проблема разработки, сопровождения и постепенного развития сложных программных комплексов частично решена благодаря использованию компонентной архитектуры и цикличному методу проектирования и разработки. Однако адаптации данной теории к проблемам разработки экспертных систем до сих пор не существует.

Диссертационная работа посвящена разработке принципов функционирования и методики и технологии создания регенеративных экспертных систем (РЭС), способных переконфигурироваться и модифицировать свое поведение в зависимости от изменения параметров окружающей среды, а также разработки полнофункциональной диагностической регенеративной экспертной системы, демонстрирующей широкие возможности и эффективность РЭС.

Цель работы

Разработка основных положений регенеративного подхода к построению экспертных систем, теоретическое обоснование методики и технологии разработки РЭС и создание инструментальной среды для создания регенеративных экспертных систем.

Задачи исследования:

• проведение анализа существующих методов модификации поведения экспертных систем в зависимости от изменений среды функционирования;

• определение общих принципов построения регенеративных экспертных систем;

• разработка математических моделей, описывающих поведение и особенности регенеративных экспертных систем;

• исследование ограничений, налагаемых на модель регенеративной экспертной системы;

• разработка языков описания конфигурации и сценариев

• регенеративной экспертной системы, обеспечивающих изменение поведения системы в процессе ее функционирования;

• разработка и исследование архитектуры регенеративной экспертной системы;

• исследование основных модулей предложенной модели регенеративной экспертной системы;

• разработка алгоритмов и сценариев функционирования диагностической регенеративной экспертной системы;

• проведение алгоритмического и программного конструирования

Ф экспертной оболочки, позволяющей создание регенеративной экспертной системы;

• разработка общей методики и технологии создания регенеративных экспертных систем для решения задач в произвольных предметных областях;

• исследование эффективности разработанного регенеративного подхода и диагностической РЭС, проведение сравнительного анализа возможностей аналогичных систем.

Методы исследования

• Одним из методов модификации системы в процессе функционирования является использование компонентной архитектуры, позволяющей также поэтапную разработку и усовершенствование системы. Функциональность системы распределена между конечным множеством модулей системы. Изменение функциональности достигается изменением структурного состава модулей, представляющих текущую конфигурацию регенеративной экспертной системы. Теоретическое обоснование и разработка принципов работы подобных систем и являлось целью данной работы. Управление модификацией работающей системы осуществляется с помощью сценариев,

• написанных на разработанном языке сценариев регенеративной экспертной системы. Контроль текущего состояния системы и окружающей среды выполняет принципиально новый модуль - диспетчер состояний, который в случае возникновения необходимости и выполняет переконфигурацию системы

Поставленные задачи решены с применением теории графов, конечных детерминированных автоматов, теории множеств дискретных элементов, математического моделирования и продукционных баз знаний.

Научная новизна

• разработана математическая модель регенеративной экспертной системы и исследованы ее свойства и ограничения, налагаемые на эту модель;

• разработан язык описания конфигураций и сценариев регенеративной экспертной системы;

• спроектирована и разработана экспертная оболочка, позволяющая создание регенеративных экспертных систем;

• создана принципиально новая технология динамической диспетчеризации команд регенеративной экспертной системы, обеспечивающая подключение новых возможностей;

• разработан метод унифицированного подключения и использования модулей;

• адаптирован механизм применения транзакций поддерживающий регенеративную экспертную систему в согласованном состоянии;

• создана продукционная база знаний, позволяющая производить диагностику финансового состояния предприятия;

• предложена общая методика, позволяющая создавать регенеративные экспертные системы для решения в произвольных предметных областях;

Практическая ценность

Разработка регенеративной экспертной системы проводилась в рамках работы по гранту РФФИ № 00-01-96009 «р2000юг» "Исследование и разработка принципов и методологии построения регенеративных экспертных систем" (руководитель - профессор Частиков А.П.).

Разработанная методика и технология создания РЭС позволяет конструировать более гибкие экспертные системы, способные модифицировать свое поведение в зависимости от изменений, происходящих в предметной области. Кроме того, разработанная технология позволяет сокращать сроки разработки и внедрения в эксплуатацию экспертных систем, и их поэтапное усовершенствование. Практическим приложением разработанной методики создания РЭС стала регенеративная экспертная система диагностики финансового состояния предприятия. Основным достоинством разработанной системы является ее способность адекватно реагировать на изменения происходящие в процессе решении задачи. На первом этапе проведения диагностики финансового состояния предприятия экспертная система формирует вывод о достоверности предоставленной финансовой отчетности, используя отдельный механизм логического вывода и базу знаний. Этот этап необходим для принятия решения о дальнейших методах оценки текущего финансового состояния. На втором этапе РЭС делает вывод о способах, а иногда и целесообразности проведения дальнейших оценок, основываясь на результатах, полученных на предыдущем этапе. В этот момент в качестве базы фактов используются данные в формате Excel и два механизма логического вывода, один из которых производит необходимые вычисления, а другой осуществляет необходимые выводы.

Дополнительным достоинством разработанной системы является ее возможность постепенной модернизации и улучшения уже после ввода системы в эксплуатацию. В случае выявления некоторых новых неучтенных в процессе проектирования и разработки ситуаций, при которых система не может функционировать или функционирует неэффективно, разрабатываются новые модули, и производится изменение сценариев функционирования без остановки работы всей системы.

В настоящее время в рамках проектов комплексной автоматизации управленческого учета, проводимых Научно-производственной фирмой "Новус", разработанная регенеративная экспертная система, проводящая диагностику финансового состояния предприятия, внедрена на 5 предприятиях Краснодарского края (акт внедрения прилагается).

Апробация работы

Основные этапы работы докладывались и обсуждались на I Всероссийской научно-практической конференции "Перспективы развития современных информационных технологий" (Краснодар, 2000), VII Всероссийской научно-практической конференции "Инновационные процессы в высшей школе" (Краснодар, 2001), Всероссийской научной конференции грантодержателей РФФИ, РГНФ и администрации Краснодарского края (Туапсе, 2001), III Международной научно-технической конференции "Искусственный интеллект" (Крым, 2002), I Международной научно-методической конференции "Новые информационные технологии в университетском образовании" (Кемерово, 2002), XIII Международной конференции "Применение новых технологий в образовании" (Троицк, 2002), I Международной конференции "Информационные технологии в образовании" (Москва,* 2002), IV Всероссийской научно-технической, конференции "Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках" (Тамбов, 2002), V Всероссийской научно-технической конференции "Информационные технологии в науке, проектировании и производстве" (Н.Новгород, 2002), VIII Всероссийской научно-практической конференции "Инновационные процессы в высшей школе" (Краснодар, 2002)

На научно-практической конференции "Перспективы развития современных информационных технологий" доклад, посвященный результатам данной работы, был удостоен второй премии.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 20 печатных работ. Из них: 1 учебное пособие, 8 статей и 11 тезисов докладов на вышеперечисленных конференциях.

Основные положения, выносимые на защиту:

• принципы построения и архитектура регенеративных экспертных систем;

• язык описания конфигураций и сценариев, необходимый для управления поведением регенеративной экспертной системы адекватно изменениям, происходящим во внешней среде;

• алгоритм работы принципиально нового компонента регенеративной экспертной системы - диспетчера состояний, который анализирует текущее состояние внешней среды и выполняет переконфигурацию, основываясь на заданных сценариях работы;

• технология динамической диспетчеризации команд и унифицированный метод подключения и использования модулей регенеративной экспертной системы;

• механизм транзакций, адаптированный для проведения отказоустойчивой модификации регенеративной экспертной системы;

• методика и технология, позволяющие создавать регенеративные экспертные системы для решения в произвольных предметных областях.

Структура и объем работы

Работа содержит 49 рисунков, 14 таблиц, библиографию из 122 наименований на 9 страницах и приложения на 53 страницах.

В первой главе, определены основные отличия регенеративных экспертных систем от классических. Рассмотрены преимущества РЭС и возможные области их применения. Проведен анализ существующих инструментов предназначенных для создания экспертных систем и предоставляемых ими возможностей по модификации работы таких важнейших компонентов, как механизм логического вывода, база фактов, база знаний, компонент приобретения знаний, объяснительный и диалоговый компонент. Определены важнейшие классы модификаций работы экспертных систем. Рассмотрены такие известные методы модификации ф работы механизма логического вывода как метаправила, применение различных стратегий разрешение конфликтных ситуаций и мультиагентные системы. Перечислены недостатки этих методов. Осуществлена постановка задачи и определены методы ее решения.

Во второй главе диссертации приведена предлагаемая модель архитектуры регенеративной экспертной системы. Построена математическая модель, позволяющая исследовать возможности изменения поведения системы во времени. Введено понятие ограничений налагаемых на модель. Введены допустимые операции над математической моделью РЭС и исследованы их свойства. Адаптирован механизм транзакции, примененный для выполнения отказоустойчивых модификаций регенеративной экспертной системы. Построенная математическая модель РЭС с учетом различия типов модулей. Исследованы свойства усовершенствованной модели и введены дополнительные операции. Введен набор ограничений необходимый для работы с моделью учитывающей типы модулей. Исследованы и определены методы использования построенных математических моделей регенеративных экспертных систем.

В третьей главе диссертации приведено описание реализации ключевых компонентов инструмента для создания регенеративных экспертных систем. В ней проанализированы современные средства разработки экспертных систем и сделан выбор оптимального набора средств, позволяющий осуществить эффективную разработку экспертных систем в рамках предложенного регенеративного подхода. Предложены новая технология динамической диспетчеризации команд и унифицированный метод соединения и использования модулей, необходимые для практической реализации РЭС. Рассмотрены языки описания конфигураций и сценариев работы регенеративной экспертной системы. Предложен инструмент для # визуального создания и тестирования конфигураций регенеративных экспертных систем.

Четвертая глава посвящена исследованию надежности и эффективности разработанного регенеративного подхода. В данной главе выбрана конкретная предметная область - диагностика финансового состояния предприятия и обоснована необходимость использования регенеративных экспертных систем. Данная предметная область всесторонне исследована и разработана основные модули сценарии функционирования системы, в необходимые для решения поставленной задачи. Построена концептуальная модель представления знаний. Исследована надежность построенной • регенеративной экспертной системы. Проведен сравнительный анализ разработанной системы с аналогичными существующими системами, который показал ощутимую эффективность примененного подхода. Предложена общая методика позволяющая создавать регенеративные экспертные системы для решения в произвольных предметных областях.

В приложениях приведен полный синтаксис правил регенерации, список графов, используемых для проведения вычислений экономических коэффициентов, спецификации наиболее важных СОМ-интерфейсов основных модулей регенеративной экспертной системы и фрагменты программ, реализующие ключевые возможности системы.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Белов, Дмитрий Львович

4.6 Выводы

1. Определена предметная область, обоснована ее актуальность и необходимость применения регенеративного подхода при построении экспертных систем в данной области.

2. Исследованы методы проведения оценки достоверности финансовой документации и оценки финансового состояния предприятия.

3. Выбрана методика анализа финансового состояния предприятия, позволяющая проводить интегральную балльную оценку финансового состояния предприятия, анализ ликвидности его баланса, анализ его прибыльности и платежеспособности, а также движения денежных средств.

4. Разработаны сценарии проведения диагностики финансового состояния предприятия. Поставленную задачу было решено решать в два этапа, на первом этапе выполняется необходимая оценка достоверности предоставленной финансовой документации, а на втором основываясь на результатах, полученных на предыдущем этапе, осуществляется диагностика текущего финансового состояния.

5. Подготовлены базы фактов и знаний, а так же механизмы логического вывода необходимые для решения поставленной задачи.

6. Проведена оценка надежности разработанной системы с точки зрения контроля вводимых и используемых данных, независимости модулей системы и сбоев, вызванных внешними факторами.

7. Выполнен анализ возможностей и эффективности разработанной РЭС и современных средств разработки экспертных систем, который выявил значительное превосходство предложенного подхода.

8. Проведен сравнительный анализ разработанной диагностической системы с аналогичными классическими системами, который показал высокую эффективность регенеративных экспертных систем.

9. Предложены общая методика и технология, позволяющие создавать регенеративные экспертные системы для решения в произвольных предметных областях.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основным научным результатом диссертационной работы является теоретическое обоснование, исследование методов построения и разработка инструментальной среды для создания регенеративных экспертных систем. Основные теоретические и практические результаты заключаются в следующем:

1. Исследованы возможности современных экспертных систем, позволяющие изменение поведения системы в зависимости от изменения параметров предметной области. Результатом данного исследования является вывод о неспособности современных экспертных систем построенных по классической архитектуре адекватно реагировать на изменения предметной области, по причине ограничений используемой архитектуры.

2. Разработаны принципы построения и структура регенеративной экспертной системы, которая, благодаря использованию модульной архитектуры, позволяет модификацию поведения системы в процессе функционирования путем изменения функционального состава системы.

3. Разработаны алгоритмы функционирования принципиально нового компонента регенеративной экспертной системы - диспетчера состояний. Данный компонент выполняет анализ текущего состояния системы, предметной области, и в зависимости от заданных сценариев выполняет перестройку системы.

4. Созданы языки описания конфигураций и сценариев, необходимые для управления процессом модификации регенеративной экспертной системы.

5. Разработана математическая модель описания поведения регенеративной экспертной системы во времени. Исследовано множество операций, необходимых для модификации модели РЭС. Выявлены и обоснованы ограничения предложенной математической модели.

6. Разработана технология динамической диспетчеризации команд принципиально важная для создания регенеративных экспертных систем. Данная технология обеспечивает предоставление пользователю различных возможностей системы зависящих от текущей конфигурации.

7. Предложен метод унифицированного подключения и использования модулей регенеративной экспертной системы, который фактически является протоколом, обеспечивающим соединение и взаимодействие отдельных модулей регенеративных экспертных систем.

8. Разработан адаптированный механизм транзакций, позволяющий проведение отказоустойчивой, с точки зрения нарушения ограничений математической модели, модификации регенеративной экспертной системы.

9. Проанализированы современные средства разработки экспертных систем и сделан выбор оптимального набора средств позволяющий осуществить эффективную разработку экспертных систем в рамках предложенного регенеративного подхода.

10. Спроектирована и реализована инструментальная среда, позволяющая создание регенеративных экспертных систем. Создан инструмент, позволяющий визуальное формирование и верификацию конфигураций РЭС.

11. Разработана и создана регенеративная экспертная система диагностики финансового состояния предприятия. Проведена оценка надежности разработанной системы с точки зрения контроля вводимых и используемых данных, независимости модулей системы и сбоев, вызванных внешними факторами.

12. Проведен анализ возможностей и эффективности предложенного регенеративного подхода и разработанной РЭС, который выявил значительное преимущество данных систем по сравнению с классическими экспертными системами.

13. Предложена общая методика и технология позволяющая создавать регенеративные экспертные системы для решения задач в различных предметных областях. Разработанная методика позволяет сократить сроки разработки системы и ее поэтапное совершенствование в процессе эксплуатации.

Работа выполнялась в рамках гранта Российского Фонда Фундаментальных Исследований №00-0196009 «Исследование и разработка принципов и методологии построения регенеративных экспертных систем» (руководитель проекта - профессор А.П.Частиков).

По теме диссертации опубликовано 20 печатных работ. Из них: учебное пособие, 8 статей и 11 тезисов докладов на Всероссийских Международных конференциях.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Белов, Дмитрий Львович, 2003 год

1. АкимиовО.Е. Дискретная математика: логика,группы, графы. М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2001. - 376 с.

2. Алиев P.A. Интеллектуальные роботы с нечеткими базами знаний. -М.: Радио и связь, 1994. 176 с.

3. Алиев P.A. Абдикеев Н.М. Шахназаров М.М. Производственные системы с искусственным интеллектом. М.: Радио и связь, 1990. -264 с.

4. АмамияМ., ТанакаЮ. Архитектура ЭВМ и искусственный интеллект. М.: Мир, 1993. - 400 с.

5. Барфилд Э., Брайен У. Программирование «клиент-сервер» в локальных вычислительных сетях. М.: Филинъ, 1997. - 242 с. Барышников Н.П. Организация и методика проведения общего аудита. - М.: Филинъ, 1998. - 528 с.

6. БатищевД.И., Исаев С.А. Оптимизация многоэкстремальных функций с помощью генетических алгоритмов// Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Сб. науч. трудов. Воронеж, Изд-во ВГТУ, 1998.-4-17 с.

7. БатищевД.И., Исаев С.А., Ремер Е.К. Эволюционно-генетический подход к решению задач невыпуклой оптимизации// Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: Сб. науч. трудов . — Воронеж, Изд-во ВГТУ, 1998. 20-28 с.

8. Белов Д.Л. База данных модулей регенеративной экспертной системы//Информационные технологии в науке, проектировании и производстве: Сб. тез. докл. V всерос. науч.-тех. конф. МВВО АТН РФ. Н.Новгород 2002. - 31 с.

9. Белов. Д.Л. Использование регенеративных экспертных систем при разработке интеллектуальных обучающих систем//Информационные технологии в образовании: Сб. тез. докл. междунар. конф. МЭСИ. -Москва 2002. 56-65 с.

10. Белов. Д.Л. Методы диспетчеризации команд регенеративной экспертной системы//Информационные технологии в науке, проектировании и производстве: Сб. тез. докл. V всерос. науч.-тех. конф. МВВО АТН РФ. Н.Новгород 2002. - 32 с.

11. Белов. Д.Л. Применение регенеративных экспертных систем в компьютерном моделировании//Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках: Сб. тез. докл. IV всерос. науч. конф. Вып 16. ИМФИ ТГУ. Тамбов 2002. - 59 с.

12. Белов Д.Л. Регенеративные экспертные системы и методология их создания//Новые информационные технологии в университетском образовании: Сб. тез. докл. междунар. науч.-практ. конф. КемГУ. -Кемерово 2002. 182-183 с.

13. Белов Д.Л. Структура, особенности и преимущества регенеративных экспертных систем//Развитие социально-культурной сферы северокавказского региона: Сб. тез. докл. науч.-тех. конф. Краснодар 2001. -41-42 с.

14. Белов Д.Л., Антипова О.Ю., Частикова В.А. Методы решения задач с конфликтными ситуациями в системах принятия решений//Труды КубГТУ Т.VII. КубГТУ. Краснодар 2000. - 153-159 с.

15. Бельченко В.Е., Дедкова Т.Г., Частиков А.П. Инструментальные средства программирования экспертных систем. — Краснодар: КубГТУ, 1994. 102 с.

16. Бордецкий А.Б., МасловВ.Г., Хавронина М.А. Декомпозиция пространства поиска в экспертных системах с количественными базами знаний//Техническая кибернетика, 1990, N 6. с. 219-224.

17. Брукс Ф. Мифический человеко-месяц или как создаются программные системы. СПб.: Символ-Плюс, 1999. - 304 с.

18. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++. М.: Бином, СПб.: Невский диалект, 1999.-560 с.

19. Вайнер Р., Пинсон Л. С++ изнутри. К.: ДиаСофт, 1993. - 304 с.

20. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2000. - 384 с.

21. Гилберт С., Маккарти Б. Программирование на Visual С++. Этюды профессионалов. К.: ДиаСофт, 1999. - 368 с.

22. Гупта С. Экспертные системы способны совершенствовать стратегии управления сетями//Сети, 1989, N1 14-15 с.

23. Данилевский Ю.А., Шапигузов С.М., Ремизов H.A., Старовойтова Е.В. Аудит. М.: ФБК-Пресс, 2002. - 544 с.

24. Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных. К.: Диалектика, 1998. - 784 с.

25. Джексон П. Введение в экспертные системы. М.: Вильяме, 2001. -624 с.

26. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике. М.: Радио и связь, 1990. -280 с.

27. Искусственный интеллект. Модели и методы: Справочник//Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. - 300 с.

28. Искусственный интеллект: Применение в производственных системах/Под ред. Э. Кьюсиака. М.: Машиностроение, 1991. - 544 с.

29. Искусственный интеллект. Программные и аппаратные средства//Под. ред. В.Н. Захарова, В.Ф. Хорошевского. М.: Радио и связь, 1990.-390 с.

30. Искусственный интеллект: Системы общения и экспертные системы: Справочник // Под ред. Э.В. Попова. М.: Радио и связь, 1990. -464 с.

31. Исследование операций и программирование // Под ред. Б.А. Щербакова Кишинев: Штиница, 1982 - 184 с.

32. Калиниченко Л.А., Рывкин В.М. Машины баз данных и баз знаний. -М.: Наука, 1990.-290 с.

33. Каменова М.С. Системный подход к проектированию сложных систем//Журнал доктора Добба, 1993, N1 9-14 с.

34. Кандрашина Е.Ю., Литвинцева J1.B., Поспелов Д.А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах. М.: Наука, 1989.-328 с.

35. Керров Л.А., Частиков А.П., Юдин Ю.В., Юхтенко В.А. Экспертные системы: Инструментальные средства разработки. СПб.: Политехника, 1996. - 220 с.

36. Кини P.Jl., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981. - 550 с.

37. Коберниченко A. Visual Studio 6. Искусство программирования. М.: Нолидж, 1999.-256 с.

38. Ковальков Ю.А., Дмитриев О.Н. Эффективные технологии маркетинга. М.: Машиностроение, 1994. - 560 с.

39. Кодекс этики профессиональных бухгалтеров и международные стандарты аудита. М.: МЦРСБУ, Технология ЦД, 2002. - 804 с.

40. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982.-432 с.

41. Круглински Д. Основы Visual С++. М.: Русская редакция, 1997. -696 с.

42. Кузнецов В.Е. Представление в ЭВМ неформальных процедур. М.: Наука, 1989.- 160 с.

43. Левин В.И. Композиция нечетких множеств и принятие коллективных решений//Гибридные системы. Model Vision Studium: Сб. тез. докл. междунар. науч.-технич. конф. СПб.: СПбГТУ, 2001. -с. 91-94.

44. Левин Р., Дранг Д., Эделсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике. -М.: Финансы и статистика, 1991. -239 с.

45. Лорьер Ж-Л. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир., 1991. -568 с.

46. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе. М.: Финансы и статистика, 1994. - 256 с.

47. Минский М. Фреймы для представления знаний. М.: Энергия, 1979. - 152 с.

48. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему. М.: Энергоатомиздат, 1991. - 286 с.

49. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта//Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986. - 312 с

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

51. Оберг Р.Д. Технология СОМ+. Основы и програмирование. М.: Вильяме, 2000. - 480 с.

52. Одинцов Б.Е. Проектирование экономических экспертных систем. -М.: ЮНИТИ, 1996. 320 с.

53. Ope О. Теория графов. M.: Наука, 1980. - 336 с.

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

55. Осуга С. Обработка знаний. М.: Мир, 1989. - 293 с.

56. Подольский В.И., Поляк Г.Б., Савин A.A. и др.; Под ред. Подольский В.И. Аудит. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 655 с.

57. Пол А. Объектно-ориентированное программирование на С++. -СПб.; М.: Невский Диалект; Бином, 1999. 462 с.

58. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 1996.-320 с.

59. Представление и использование знаний//Под ред. Х.Уэно, М.Исидзука. М.:Мир, 1989. - 220 с.

60. Приобретение знаний//Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. М.: мир, 1990. - 200 с.

61. Пупков Г.М. Аудит и ревизия. Минск.: Мисанта, 2002. - 429 с.

62. Пьюполо Д. OLE: создание элементов управления. К.: BHV, 1997. -432 с.

63. Роджерсон Д. Основы СОМ. М.: Русская редакция, 1997. - 376 с.

64. Самарский A.A., Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. М.: Физматлит, 2001. - 316 с.

65. Скобара В.В. Аудит: методология и организация. М.: Дело и сервис, 1998.-576 с.

66. Сойер Б., Фостер Д.Л. Программирование экспертных систем на Паскале. М.: Финансы и статистика, 1990. - 191 с.

67. Справочник по автоматизации. М.: Русская редакция, 1998. - 440 с.

68. Справочник по Microsoft OLE DB 1.1. M.: Русская редакция, 1997. — 624 с.

69. Татт У. Теория графов. М.: Мир, 1988, 380 с.

70. ТаусендК., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ. М.: Финансы и статистика, 1990. - 320 с.

71. Трельсен Э. Модель СОМ и применение ATL 3.0. СПб.: BHV-Санкт-Петербург, 2000. - 928 с.

72. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989. -300 с.

73. Цегелик Г.Г. Системы распределенных баз данных. Львов: СВИТ, 1990.-300 с.

74. Частиков А.П. Исследование и разработка принципов и методологии построения регенеративных экспертных систем//Наука Кубани. №5, 2000,- 15 с.

75. Частиков А.П., Антипова О.Ю., Белов Д.Л. Методы обработки некорректных ситуаций в базах знаний//Труды КубГТУ T.VIII. КубГТУ. Краснодар 2000. - 187-193 с.

76. Частиков А.П., Антипова О.Ю., Белов Д.Л. Модель представления знаний в терминах векторной геометрии//Известия ВУЗов. СевероКавказский регион. Естественные науки. Ростов-на-Дону 2000. №4. - 15-17 с.

77. Частиков А.П., Антипова О.Ю., Белов Д.Л. Применение Rete-алгоритма в механизмах логического вывода//Труды КубГТУ T.XVI. КубГТУ. Краснодар 2002. - 215-220 с.

78. Частиков А.П., Белов Д.Л. Регенеративные системы, основанные на знаниях//Инновационные процессы в высшей школе: Сб. тез. докл. VIII всероссийской науч.-практ. конф. КубГТУ. Краснодар 2002. -107-108 с.

79. Частиков А.П., Белов Д.Л. Регенеративные экспертные системы//Искусственный интеллект. Донецк 2002 №3. - 198-204 с.

80. Частиков А.П., Белов Д.Л. Регенеративные экспертные системы//Искусственный интеллект-2002: Сб. тез. докл. междунар. науч.-тех. конф. Тагонрог 2002. - 106-110 с.

81. Частиков А.П., Белов Д.Л. Регенеративные экспертные системы: принципы и методология создания//Наука Кубани. Краснодар 2002 №2.-62-63 с.

82. Частиков А.П., Белов Д.Л. Структура регенеративной экспертной системы//Инновационные процессы в высшей школе Сб. тез. докл. VII междунар. науч.-практ. конф. КубГТУ. Краснодар 2001. - 107 с.

83. Частиков А.П., Белов Д.Л., Антипова О.Ю. Представление знаний с использованием трехмерных графов//Труды КубГТУ T.VIII. КубГТУ. Краснодар 2000. - 278-283 с.

84. Частиков А.П., Белов Д.Л., Антипова О.Ю. Пространства знаний в регенеративных экспертных системах//Труды КубГТУ T.XVI. КубГТУ. Краснодар 2002. - 239-247 с.

85. Частиков А.П., Гаврилова Т.А., Белов Д.Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. СПб.: BHV-Санкт-Петербург, 2003. - 608 с.

86. Частиков А.П., Леднева И.Ю. Нечеткие экспертные системы//Наука Кубани. Краснодар, 2000. - № 6. - с. 58-63.

87. Чеппел Д. Технология ActiveX и OLE. М.: Русская редакция, 1997. -320 с.

88. Экспертные системы для персональных компьютеров: методы, средства реализации: Справ. Пособие//В.С. Крисевич, Л.А. Кузьмич, A.M. Шиф и др. Минск: Вышэйшая школа, 1990. - 197 с.

89. Элджер Дж. С++: библиотека программиста. СПб: Питер, 1999. -320 с.

90. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры. -М.: Финансы и статистика, 1987. 190 с.

91. Baldwin J.F. Combining Evidences for Evidential Reasoning//International Journal of Intelligent Systems, 1991, Vol.6, No.6. p.p. 569-616.

92. Basal C. et.al. Combining Multiple Knowledge Bases//IEEE Transactions on knowledge and data engineering, 1991, Vol.3, No.2. p.p. 208-220.

93. Berry D.C., Hart A.E. Evaluating Expert Systems//Expert Systems, 1990, Vol.7, No.4. p.p. 199-207.

94. Carver N., Lesser V. The evolution of blackboard control architectures.// Expert System With Application: Special Issue on the Blackboard Paradigm and its Applications, 1994, Vol.7, No.l. p.p. 1-30.

95. CLIPS Reference Manual Volume I: Basic Programming Guide. -Houston. Software Technology Branch. 1998. 376 p.

96. CLIPS Reference Manual Volume II: Advanced Programming Guide. -Houston. Software Technology Branch. 1998. 206 p.

97. CLIPS Reference Manual Volume III: Interfaces Guide. Houston. Software Technology Branch. 1998. - 100 p.

98. Corkill D.D. Blackboard Systems//AI Expert, 1991, Vol.6, No.9. p.p. 4047.

99. Dixit V.V., Moldovan D.I. The Allocation Problem in Parallel Production Systems//Journal of parallel and distributed computing, 1990, Vol.8, No.l, p.p. 20-29.

100. Erman L., Hayes-Roth R., Lesser V., Reddy D. The HEARSAY-II speech understanding system: integrating knowledge to resolve uncertainty//Computing Surveys, 1990, Vol.12, No.2. p.p. 213-253.

101. Giarratano J. CLIPS user's guide. Houston. Software Technology Branch. 1998,- 154 p.

102. Harmon P. A brief overview of software methodologies//Intelligent Software Strategies, 1991, Vol.7, No.l.-p.p. 1-16.

103. Harmon P. CASE and future of Expert Systems building tools//Intelligent Software Strategies, 1991, Vol.7, No.4. - p.p. 1-13.

104. Harmon P. Expert Systems building tools//Intelligent Software Strategies, 1991, Vol.7, No.7. - p.p. 1-12.

105. Harmon P. What's happening in expert systems and AI?//Intelligent Software Strategies, 1991, Vol.7, No.8. p.p. 4-12.

106. Hilal D.K., Soltan H. A suggested descriptive framework for the comparison of knowledge based systems methodologies//Expert Systems, 1991, Vol.8, No.2. - p.p. 107-114.

107. Jae K. Lee, June S. Hong. A regenerative expert system approach for the maintenance of expert systems//Expert System With Application. 1998. No. 14. - cTp. 313-321.

108. Nii H.P. Blackboard Systems (Part 1)//AI Magazine, 1986, Vol.7, No.2. -p.p. 38-53.

109. Nii H.P. Blackboard Systems (Part 2)//AI Magazine, 1986, Vol.7, No.3. -p.p. 82-106.

110. Preece A.D. Towards a methodology for evaluating expert systems//Expert Systems, 1990, Vol.7, No.4. p.p. 215-223.

111. Rice J. The advanced architectures project//AI Magazine, 1989, Vol.10, No.4.-p.p. 26-39.

112. Simmons A.B., Chappel S.G., Artificial Intelligence Definitions and Practice//IEEE Journal of Oceanic Engeneering, 1998, Vol.13, No.2. -p.p. 14-42.

113. Shoval P., Zohn S. Binary-relationship integration methodology//Data & Knowledge engineering, 1991, Vol.6, No.3. p.p. 225-250.

114. Stanley Y.M. Su, Jong H. Park. An Integrated System for Knowledge Sharing Among Heterogeneous Knowledge Derivation Systems//Journal of Applied Intelligence, 1991, Vol. 1, No.3. p.p. 223-245.

115. Summers E. ES: A Public Domain Expert System//BYTE, 1990, No. 10. -p.p. 289-292.

116. Toru I. Parallel Rule Firing in Production Systems//IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 1991, Vol.3, No.l. p.p. 11-17.

117. TreurJ. On the Use of Reflection Principles in Modeling Complex Reasoning//Interriational Journal of Intelligent Systems, 1991, Vol.6, No.3. p.p. 277-294.

118. Zhang C., Bell D.A. Hecodes: a framework for HEterogeneous Cooperative Distributed Expert Systems//Data & Knowledge Engineering, 1991, Vol.6, No.3. p.p. 251-273.