350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №6 за 2011 г.
Статья в номере:
Концептуальный базис создания интегрированного вычислительного комплекса поддержки принятия решений
Авторы:
Ю. И. Нечаев - д. т. н., профессор, Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики В. П. Осипов - к. т. н., вед. научн. сотрудник, Институт прикладной математики РАН им. М.В.Келдыша
Аннотация:
Обсужден подход к созданию формального аппарата знаний для решения задач динамики сложных объектов при интенсивных возмущениях. Основное внимание уделено формулировке концептуального базиса и принципов обработки информации в сложных динамических средах. Приведено формальное описание логического пространства для интеграции знаний при поддержке принятия решений. Дана интерпретация комплекса как параллельной вы-числительной архитектуры.
Страницы: 4-18
Список источников
  1. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях. М.: Мир. 1976.
  2. Бортовые интеллектуальные системы. Ч. 1. Авиационные системы. Ч. 2. Корабельные системы. М.: Радиотехника. 2006. Ч. 3. Системы корабельной посадки летательных аппаратов. М.: Радиотехника. 2008.
  3. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб: Питер. 2000.
  4. Девятков В. В. Онтологии в проектировании систем // Сб. докладов международной конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM-99. CПб. 1999. Т. 2. C. 137-140.
  5. Евгеньев Г. Б. Интеграция прикладных систем на основе баз знаний // Программные продукты и системы. 2005. № 3. С. 42 - 46.
  6. Зенкин А. А. Когнитивная компьютерная графика. М.: Наука. 1991.
  7. Кандрашина Е. Ю., Литвинцева Л. В., Поспелов Д. А.Представление знаний и времени и пространстве в интеллектуальных системах. М.: Наука. 1979.
  8. Капица С. П., Курдюмов С. П., Малинецкий Г. Г. Синергетика и прогнозы будущего. М.: Наука. 1997.
  9. Нечаев Ю. И. Математическое моделирование в бортовых интеллектуальных системах реального времени // Труды 5-й всероссийской научно-технической конференции «Нейроинформатика - 2003». М.: МИФИ. 2003. Лекции по нейроинформатике. Ч. 2. С. 119-179.
  10. Нечаев Ю. И. Концепция мягких вычислений в бортовых интеллектуальных системах // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2009. Т. 7. № 2. С. 3 - 11.
  11. Нечаев Ю. И., Петров О. Н. Контроль поведения нелинейной нестационарной системы в условиях непрерывного изменения динамики объекта и внешней среды // Сборник докладов ХIII Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM-2010. СПб. 2010. Т. 2. С. 68 - 72.
  12. Никольский С. Н. Матаонтологии и обобщенная задача реализации // Автоматизация и современные технологии. 2006. № 9. С. 24 - 29.
  13. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеикой исходной информации. М.: Наука. 1981.
  14. Парфенова М. Я., Колганов С. К., Парфенов И. И., Иванов В. И. Человеческий фактор в интеллектуальных информационных технологиях для профилактики, предупреждения и устранения аварийных ситуаций // Информационные технологии. 2005. № 5. С. 21-29.
  15. Поспелов Д. А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энергоиздат. 1981.
  16. Поспелов Д. А., Эрлих А. И. Прикладная семиотика - новый подход к построению систем управления и моделирования // Динамические интеллектуальные системы в управлении и моделировании. М.: ЦРДЗ. 1996. С. 30-33.
  17. Растригин Л. А. Современные принципы управления сложными объектами. М.: Сов. радио. 1980.
  18. Ширяев В. И. Управление динамическими системами в условиях неопределенности // Искусственный интеллект. 2008. №3. С. 224 - 231.
  19. Cognitive science. An introduction a bradford book // The MIT Press Cambridge-Messachusetts-London-England. 1989.
  20. Saaty, T., Mathematical models of control and disarmament. J.Wiilley & Sons. Inc. 1968.
  21. Zadeh, L., Fuzzy logic, neural networks and soft computing // Соmmutation on the ASM-1994. V. 37. № 3. Р.77 - 84.