Разработка системы анализа рисков и поддержки принятия решений в управлении техногенно-опасным промышленным предприятием тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Семенов, Алексей Константинович

• Семенов, Алексей Константинович
• кандидат экономических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Семенов, Алексей Константинович

ВВЕДЕНИЕ.

1. ОРГАНИЗАЦИОННО-ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ПРОИЗВОДСТВЕННО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА С ТЕХНОГЕННОЙ УГРОЗОЙ (ПРЕДПРИЯТИЯ ПО УТИЛИЗАЦИИ ТЕХНОГЕННО-ОПАСНЫХ ОТХОДОВ) И ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЕГО УПРАВЛЕНИЯ. П

1.1. Понятийный аппарат процессов управления рисками. Описание рисков.

1.2. Особенности методов утилизации боеприпасов и производственно-технологических схем утилизации.

1.3. Анализ существующих подходов к анализу рисков при управлении промышленными предприятиями.

1.3.1. Вероятностный подход к оценке рисков.

1.3.2. Структурно-логический подход к оценке рисков.

1.3.3. Имитационное моделирование рисков методом Монте-Карло.

1.4. Сущность предлагаемого подхода к обнаружению и оценке РКР

Выводы.

2. ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЗАДАЧ ПОИСКА И МОДЕЛИ ОПИСАНИЯ

РАЗНОРОДНЫХ КРИТИЧЕСКИХ РИСКОВ

2.1. Базовые принципы и положения продукционных вычислений.

2.2. Анализ существующих методов и алгоритмов поиска для распознавания разнородных критических рисков утилизации.

2.2.1. Обзор свойств тотальных методов поиска на графах.

2.2.2. Направленные методы поиска и их свойства.

2.2.3. Методы идентификации законов распределения РКР.

2.3. Постановка задачи оперативного обнаружения разнородных критических рисков

2.4. Разработка метода поиска с итерационным заглублением.

2.5. Стохастические продукционные системы как формальная основа описания разнородных критических рисков.

2.6. Постановка задачи минимаксной идентификации РКР.

Выводы.

3. РАЗРАБОТКА ОБОБЩЕННОЙ СТРУКТРЫ СППР ОБРАБОТКИ РИСКОВ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА РЕАЛИЗАЦИИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ МОДУЛЕЙ.

3.1. Разработка структуры экспертной подсистемы обнаружения РКР и определение системных требований к СППР управления рисками.

3.2. Организация работы модуля вывода рисков и определение структурно-функциональных ограничений.

3.3. Организация работы расчетно-логического модуля анализа РКР.

3.4. Инженерная методика оценки уровня РКР промышленного предприятия утилизации.

Выводы.

4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ АНАЛИЗА И ОЦЕНКИ РКР.

4.1. Анализ существующих программных средств обработки рисков и выбор платформы реализации программной системы обнаружении РКР утилизации.

4.1.1. Программный комплекс СИАММ.

4.1.2. Программное обеспечение Шзк^а1:с11.

4.1.3. Программная система ГРИФ.

4.2. Программная реализация алгоритмов и методик.

4.3. Оценка уровня рисков на типовом объекте хранения и утилизации боеприпасов.

4.4. Экспериментальная оценка разработанных алгоритмов поиска РКР.

Выводы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка системы анализа рисков и поддержки принятия решений в управлении техногенно-опасным промышленным предприятием»

Актуальность работы

В Военной доктрине РФ в качестве одного из ведущих национальных приоритетов определен инновационный проект по созданию новых видов (высокоточных) боеприпасов и утилизации существующих боеприпасов и взрывчатых веществ (ВВ). С этих позиций промышленное предприятие утилизации (ППУ) представляет специфическую социально-экономическую систему, функционирование которой характеризуется исключительной сложностью- управления, абсолютным уровнем достоверности данных/результатов и комплексом разнообразных требований расчетно-диагностического, экспертно-аналитического, структурно-функционального характера к технологическому процессу (ТП)< утилизации. Исключительная* сложность управления ПТС в условиях неопределенности множества организационно-технических, технологических, природно-климатических, социальных и других слабоформализуемых факторов, совместно имеющих противоречивую» и сложную систему отношений, обусловлена обязательным учетом различных неопределенностей и возникающих из них разнородных рисков в условиях недостатка времени на принятие решения.

С точки зрения лица, принимающего решение (ЛИР), важнейшими диагностируемыми источниками риска являются: высокая сложность этапов ТИ, значительные объемы и многомерность исходных, данных, обособленность или избыточность иерархических связей отдельных этапов, неравномерность загрузки по времени, отсутствие выделенных резервных ресурсов, нечеткое задание критериев к оценки рисковых событий, отсутствие мониторинга ТП с учетом пространственного и временного аспектов и др.

В1 этой связи успешная- деятельность ППУ связана с опережающим развитием и применением перспективных аппаратно-программных средств и систем комплексной^ оценки разнородных рисков. Для ППУ с явно выраженной социально-экономической, техногенной угрозой (химически-, энерго-, пожаро-, взрывоопасное, радиоактивное производства, утилизация и др.) задача упреждающего обнаружения и противодействия разнородным рискам рассматривалась частично, без учета характеристик внутренней среды (нормы производства, безопасности) и внешней среды (климатические условия, экономическая конъюнктура, развитие технологий).

Основополагающие принципы и структурно-параметрические подходы к созданию- подобных автоматизированных информационно-аналитических систем (ИАС) рассмотрены в работах A.B. Савельева, A.B. Каляева, Ю:Н. Мельникова, Б.П. Филина, В.М. Ченцова, О.И. Ларичева, И.И. Кузьмина и других ученых. В то же время, в силу общей направленности данных работ, в них вопросы синтеза моделей, разработки методов- и алгоритмов!, для. обнаружения/техногенных рисков затрагивались частично.

Анализ известных подходов и моделей в них показал, что пока не существует теоретически и практически значимых вариантов для комплексного учета разнородных критических рисков (РКР). Существующие модели ограниченно учитывают иерархические подчиненности рисков, описания при- обобщении получаются громоздкими, при модификации описаний требуется, осуществлять верификацию всей системы. В? известных моделях частично учитываются временной критерий появления риска в ТП и «разбегающийся след» риск-фактора, что определяет проблемную ситуацию исследования.

Устранение данной объективной проблемной ситуации и объективно существующих причин порождения. РКР возможно путем создания метода и алгоритмов их обнаружения в составе автоматизированных ИАС мониторинга рисков,на-основе модификации и расширения продукционных систем вероятностными1 оценками.

На основе вышеизложенного решение научно-технической задачи развития продукционных систем и инструментальных средств на их основе для обнаружения РКР в составе автоматизированных ИАС мониторинга рисков является, актуальной задачей, направленной на совершенствование управления промышленными объектами и отраслями экономики в целом.

Цель исследования — разработка системы поддержки принятия-решений продукционного типа для оперативного обнаружения разнородных критических рисков на промышленных предприятиях утилизации.

Объект исследования — процессы управления разнородными критическими (аварийными) рисками и процессы интеллектуальной обработки данных сложной разнородной структуры.

Предмет исследования — разработанная система поддержки принятия решений и алгоритмы структурно-вероятностного поиска, анализа и оценки разнородных критических рисков.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие научные задачи:

1. Формализация разнородных критических рисков при управлении промышленным предприятием утилизации, анализ методов управления рисками, определение ограничений существующих методов и выбор направления исследований.

2. Обоснование структурно-логического подхода к решению задачи обнаружения разнородных критических рисков и разработка стохастической продукционной системы обнаружения рисков для реализации системы, поддержки принятия решений (СППР).

3. Разработка метода обнаружения рисков и алгоритмов поиска с итерационным заглублением в стохастических продукционных системах.

4. Разработка обобщенной структуры СППР обработки рисков и относительного показателя аналитической оценки рисков.

5. Экспериментальная проверка разработанных моделей и инструментальных средств обнаружения разнородных рисков на типовых технологических схемах промышленного предприятия.

Методы и математический аппарат исследования: методы, распознавания образов, оценки рисков, искусственного интеллекта, теории графов, формальных грамматик, вероятностей и комбинаторного анализа, объектно-ориентированного проектирования и программирования.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Создана информационная модель процесса утилизации опасных промышленных отходов, представляющая, собой информационный граф, с ненулевыми коэффициентами сужения.

2. Разработан класс стохастических продукционных систем с регулярными и контекстно-свободными правилами по классификации Хомского, позволяющий создавать дескриптивно полные и одновременно компактные описания РКР.

3. Разработан метод итерационного поиска с заглублением в графах, что позволило разработать базовый и улучшенный алгоритмы тотального поиска на графах с ненулевыми коэффициентами, сужения, обеспечивающие повторные вхождения в части графа поиска с помощью, битового признака и минимаксного критерия предпочтения.

4. Определен состав- экспертной подсистемы СППР поиска рисков, особенностью которой является наличие замкнутого контура, состоящего из модулей обработки параметров рисков, с вычислением множества вариантов1 оценок на основе независимо работающих стратегий поиска с локальными рабочими памятями, что обусловливает обоснованное повышение* итоговой достоверности обнаружения аварийного риска.

5. Для оценки рисков* разработан минимаксный алгоритм генерации и выбора потомка, особенность которого заключается в уточнении начальных экспертных значений вероятностей событий и минимаксной идентификации законов распределения РКР, что необходимо для обработки, различных социально-экономических объектов.

Практическая ценность работы заключается в разработке инструментальных средств СППР для работы с разнородными критическими рисками и информационной технологии обнаружения рисков в организационно-экономических и производственных схемах. При этом получены практически значимые результаты:

- повышена оперативность реализации общих процедур анализа альтернатив в графе риск событий на 24% при решении задачи обнаружения РКР за счет введения процедуры минимаксной вероятностной идентификации, позволяющей обоснованно выбрать из множества возможных рисков текущий потенциальный риск;

- разработан минимаксный алгоритм идентификации, имеющий самостоятельное значение для обработки социально-экономических данных различной природы в условиях неопределенности (банковская деятельность, биржевые котировки, демографические данные и др.);

- создана методика комбинированного совмещения структурных и вероятностных оценок на графах с ненулевыми коэффициентами сужения, позволяющая повысить достоверность обнаружения рисков;

- разработана методика минимаксного моделирования РКР, новизна которой определяется введением в процесс имитационного моделирования этапов анализа вводимого графа ТП и минимаксной процедуры оценивания РКР, позволяющих получить оценки в условиях априорной неопределенности и недостатка времени.

Положения, выносимые на защиту:

1. Информационная модель техногенно-опасного процесса в виде графа с полным перечнем типов переходов между вершинами, лежащая в основе СППР.

2. Метод итерационного поиска рисков с заглублением.

3. Базовый и улучшенный алгоритм поиска рисков с итерационным заглублением.

4. Минимаксный алгоритм генерации поиска и выбора потомка.

Апробация и публикации. Основные положения работы докладывались и получили положительную оценку на I Всероссийской научно-технической конференции «Информтех-2008» (г. Курск), 5 ' Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы развития территорий и систем регионального и муниципального управления» (г. Воронеж, ГОУ ВПО ВГПУ, 2010 г.) и (Курск, ГОУ ВПО КГТУ) в 2010 году и семинарах кафедр региональной экономики и менеджмента и программного обеспечения вычислительной техники ГОУ ВПО КГТУ. По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ, в том числе 3 статьи в научных изданиях, входящих в Перечень ВАК Минобрнауки России.

Личный вклад автора. Все научные положения и результаты диссертационной работы получены автором самостоятельно. В работах, опубликованных в соавторстве, лично соискателем разработан структурно-лингвистический способ обработки структурно сложных объектов с пространственными атрибутами [1], вид продукции, расширенной вероятностными оценками для обработки рисков [2], общая структура автоматизированной системы распознавания рисков, включающая экспертную подсистему вывода рисков [3], стратегия управления рисками на основе алгоритма с итерационным заглублением [4], идентификация РКР на основе минимаксного алгоритма [5].

Структура и объем, работы. Диссертация* состоит из введения, четырех глав, заключения, приложений, списка использованной литературы (154 наименования). Текст диссертации включает 167 страниц, из них 152 страницы основного текста, 29 рисунков, 9 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Семенов, Алексей Константинович

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В диссертационной работе решена научно-техническая задача, имеющая важное народно-хозяйственное значение и заключающаяся в создании инструментальных средств СППР на основе развития продукционных систем и инструментальных средств на их основе для обнаружения РКР в составе автоматизированных информационно-аналитических систем мониторинга рисков. При этом получены следующие основные результаты:

1. Выполненный в работе анализ методов формализации производственных процессов позволил формализовать производственный процесс утилизации техногенных отходов и построить информационную модель в виде графа, вершины которого имеют составную структуру в виде объединения работ, ограничений, алгоритмов.

2. Выполнена формализация задачи поиска рисков с использованием теоретико-множественной!модели, оригинальным свойством которой является комбинация пространственно-временных атрибутов«рисков.

3. Синтезирован класс стохастических продукционных систем с регулярными и контекстно-свободными. правилами по классификации Хомского, позволяющий^ создавать, дескриптивно полные и одновременно1 компактные описания РКР.

4. Разработан метод итерационного поиска рисков с заглублением, сущность которого сводится^ двум основным положениям:

• достижение предельной величины заглубления приводит к отсечению части графа поиска;

• сокращение длины пути в графе при наличии нерегулярных связей.

5. Разработаны базовый и улучшенный алгоритмы поиска рисков с итерационным заглублением, при этом базовый алгоритм дополнен выбором приоритетного потомка на основе минимаксного алгоритма генерации потомков, а в улучшенном алгоритме введен битовый признак повторного вхождения, что в комбинации с минимаксным выбором приоритетной вершины позволяет обоснованно отсекать части пространств-без потери целевых вершин.

6. Разработана структура экспертной подсистемы в составе СППР для обнаружения рисков, с особой организацией её операционной части, включающей модули вывода рисков, расчетно-логического анализа, интерпретации и множество локальных рабочих памятей, ориентированной' на поиск и параллельную обработку РКР, что обеспечивает множественность прогнозов.

7. Разработана информационно-организационная структура алгоритма в виде графа с обратными связями и тремя группами вершин (организационных, ресурсных, обрабатывающих), что позволяет получать количественную оценку пробного решения на основе предыстории вычислений, каталога риск-факторов и1 банка моделей и алгоритмов анализа рисков.

8. Разработана методика минимаксного моделирования РКР с включением в процесс имитационного моделирования этапов анализа вводимого информационного графа ТП и минимаксной процедуры оценивания-РКР, что в результате позволяет получить оценки в условиях априорной неопределенности и недостатка временного ресурса.

9. Выполненные имитационное моделирование и"апробация-на-практике предложенных алгоритмов показали, что при решении типовых задач идентификации и оценки РКР реального уровня сложности для промышленных предприятий, применение предложенных моделей и алгоритмов-.позволяет примерно в 3,7 раза сократить число анализируемых вариантов переборки в графе, обеспечивая быстроту работы СППР, что является критичным, в чрезвычайных ситуациях.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Семенов, Алексей Константинович, 2010 год

1. Автоматизированные системы управления предприятиями (методы создания). Справочное пособие / A.C. Гринберг, В.П. Колосков и др. М.: Энергия, 1978. 224 с.

2. Автоматизированные системы управления предприятиями/ В.Н.Четвериков, Г.Н.Воробьев и др. М.: Высш. шк., 1979. 303 с.

3. Автоматизированные системы управления предприятиями/ Н.А.Соломатин, А.И.Дударин и др. М.: Экономика, 1985. 248 с.

4. Автоматизированные системы управления предприятиями/ В.В. Брага, Л.А. Вдовенко и др. М.: Финансы и статистика, 1983. 263 с.

5. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998. 1022 с.

6. Акимов В. А., Воробьев Ю. Л., Фалеев М. И. Оценка и прогноз стратегических рисков России: постановка проблемы // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. Вып. № 1, 2002 г., с 10—18.

7. Акимов В. А., Козлов К. А., Шахраманьян М. А. Оценка природной и техногенной безопасности России: теория и практика. — М.: ФИД «Деловой экспресс», 1998. — 218 с.

8. Акимов В. А., Новиков В. Д., Радаев Н. Н. Природные и техногенные чрезвычайные ситуации: опасности, угрозы, риски. —М.: ЗАО ФИД «Деловой экспресс», 2001. — 344 с.

9. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2000. 368 с.

10. Ахлюстин В. Н., Новиков Г. А., Щукин В. А. Возможный подход к прогнозам аварии в сложной технической системе // Безопасность труда в промышленности. 1992. № 6. С. 57—59.

11. Баканов М.И., Чернов В.А. Анализ коммерческого риска. // Бухгалтерский учет, №6, 1995. с. 11-17.

12. Балабанов И.Т. Риск-менеджмент. — М.: Экономика, 1996. 290 с.

13. Баскаков В.В., Мелешко В.Ю., Мошкин A.C. Управление качеством ВВСТ на стадиях жизненного цикла. Учебник. Ч. I. М.: Министерство обороны РФ, 2006. 476 с.

14. Бачкаи Т., Месена Д. Хозяйственный-риск и методы его измерения. -М.: Экономика, 1989. 325 с.

15. Боков В.В., Забелин П.В., Федцов В.Г. Предпринимательские риски и их хеджирование в отечественной и зарубежной экономике. М.: «Издательство ПРИОР», 1999. - 128 с.

16. Большаков A.C. Моделирование в менеджменте. М.: Релант, 2002.464 с.

17. Боровков A.A. Математическая статистика. М.:Наука,1984. 471 с.

18. Браверман Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. М.: Наука, 1983. 464 с.

19. Браун Дэвид Б. Анализ и разработка систем обеспечения техники» безопасности: (системный-подход в технике безопасности) / Пер с англ. А.Н. Жовинского.- М.: Машиностроение, 1979. 360 с.

20. Браунли К.А. Статистическая теория и методология в науке и технике. М.: Наука, 1977.

21. Буренок В.М1, Ляпунов В.М., Мудров В.И. Теория и практика планирования и управления развитием вооружения / Под ред. А.М.Московского. — М.: Издательский дом «Граница», 2005. -520с.

22. Ва, Б.У. ЭВМ для обработки символьной информации текст. / Ва, Лоурай М.Б., Гоцзе Ли. // ТИИЭР т.77 №4 1989. С.5-40.

23. Васильев, В.И. Распознающие системы Текст. / В.И. Васильев. Киев: Наукова думка, 1983.424 с.

24. Васильков Ю.В., Василькова H.H. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании. М.: Финансы и статистика, 2002. 256 с.

25. Вентцель Е. С. Исследование операций. М.: Советское радио, 1972.—552 с.

26. Вишняков В.А. и др. Аппаратно-программные средства процессоров логического вывода. —М.: Радио и связь, 1991. — 263 с.

27. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. -СПб.: Питер, 2001.-384 с.

28. Гаек Я., Шидак 3. Теория ранговых критериев. М.: Наука, 1971.375 с.

29. Геловани, В.А. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды. / Геловани, Башлыков А.А., Бритков В.Б., Вязилов Е.Д.— М.: УРСС, 2001 -304 с.

30. Гиляровская Т.Н., Ендовицкий Д.А. Регулирование риска в долгосрочном инвестировании. // Финансы, №8, 1997. с. 48-52.

31. Глазунов»В.Н. Финансовый анализ и-оценка риска реальных инвестиций. -М.: Финстатинформ, 1997. — 135 с.

32. Голубков Е. П. Использование системного анализа в отраслевом планировании. — М.: Экономика, 1977. — 135 с.

33. Городецкий В., Карсаев О., Самойлов В. Обучение и объединение решений в задачах слияния данных. Труды Восьмой национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ'2002), том Л, стр. 102411, 2002.

34. Городецкий В., Скормин В.,Попьяк Л. Технология извлечения знаний из данных для предсказания отказов в аэрокосмических электронных системах. ШЕЕ Transactions on Aerospace and Electronic Systems, том 38, № 2, стр. 388-403, 2002.

35. Городецкий В.И., Котенко И.В. Командная работа агентов в антагонистической среде. Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям (SMC'2002). Сборник докладов. Том 1. Санкт-Петербург, СПбГЭТУ, 2002. стр.' 259-262.

36. Городецкий, В.Самойлов, А.Малов. Технология обработки данных для извлечения знаний: Обзор состояния исследований. Новости искусственного интеллекта, №№ 3-4, 2002.

37. Грабовый П.Г. и др. Риски в современном бизнесе. — М.: Алане, 1994. 237 с.

38. Грядов С.И. Риск и выбор стратегий в предпринимательстве. — М.: МСХА, 1994.-250 с.

39. Де Гроот М. Оптимальные статистические решения. М.: Мир, 1974. 491 с.

40. Дейвид Г. Порядковые статистики. М.: Наука, 1979. 336 с.

41. Дейкстра Э. Дисциплина программирования.-М.: Мир, 1978,-274 с.

42. Дейч А.М. Методы идентификации динамических объектов. М.: Энергия, 1979.

43. Джексон П. Введение в экспертные системы: Пер. с англ. : Уч. пособие М.: Изд. дом «Вильяме», 2001. — 624 с.

44. Диллон Б., Сингх Ч. Инженерные методы обеспечения надежности систем. — М.: Мир, 1984. 318 с.

45. Довгаль В.М. Методы модификации формальных систем обработки символьной информации. Курск: КурскГТУ, 1996. - 114 с.

46. Друкер П. Управление, нацеленное на результаты: Пер.с англ. М.: Технологическая школа бизнеса, 1994. С. 13-40.

47. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. М.: Финансы и статистика, 1999. — 176 с.

48. Евланов Л. Г. Теория и практика принятия решений. — М.: Экономика, 1984. 176 с.

49. Забелин Л.В., Гафиятуллин Р.В., Мелешко В.Ю., Поник А.Н. Основы промышленной технологии утилизации крупногабаритных твердотопливных зарядов. -М.: «Недра-Бизнесцентр», 2004. -226с.

50. Загоруйко, Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний Текст. / Н.Г. Загоруйко. Новосибирск: Изд-во Института математики, 1999. 270 с.

51. Иган Дж. Теория-обнаружения сигналов и анализ рабочих характеристик. М.: Наука, 1983. 216 с.

52. Измалков А. В., Бодриков О. В. Методологические основы управления риском и безопасностью населения и. территорий // Проблемы безопасности при чрезвычайных.ситуациях. Вып. 1. —М.: 1997. С. 48—62.

53. Исследование систем управления. / И.И. Архипова, В.В. Кульба, С.А. Косяченко, Ф.Ю. Чанхиева. М.: «Изд-во ПРИОР», 2002. 384 с.

54. Карданская Н.Л. Основы принятия управленческих решений. М.: Русская Деловая. Литература, 1998. -288 с.

55. Карданская Н.Л: Основы принятия, управленческих решений. М.: Русская Деловая Литература, 1998. 288 с.

56. Катовник В.Я: Непараметрическая идентификация и сглаживание данных: метод локальных аппроксимаций. М.: Наука, 1985. 336 с.

57. Кендалл,М. Ранговые корреляции. Статистика. М., 1975. 216 с.

58. Кендалл М., Стьюарт А: Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973. 900 с.

59. Кендалл М., Стьюарт А. Теория распределений. М.: Наука, 1966.

60. Клейнер Г.Б. Риски промышленных предприятий. // Российский экономический журнал, №5-6, 1994. с. 85-92.

61. Клейнер Г.Б., Тамбовцев B.JL, Качалов P.M. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегии, безопасность. — М.: Экономика, 1997.-210 с.

62. Кнут, Д.Э. Семантика контекстно-свободных языков Текст. / Д.Э. Кнут// Семантика языков программирования. М.: Мир, 1980. С. 137-161.

63. Князевская Н.В., Князевский B.C. Принятие рискованных решений в экономике и бизнесе. М.: «Контур», 1998. - 160 с.

64. Коган М.М. Решение обратных задач минимаксного и минимакс-но-робастного управлений. // Автоматика, и телемеханика, №3, 1998. с. 8797.

65. Коган М.М. Решение обратных задач о наихудшем возмущении и минимаксном управлении для линейных непрерывных систем. // Автоматика и телемеханика, №4, 1997. с. 22-30.

66. Козлов В.А. Открытые информационные системы. М.: Финансы и статистика, 1999. 244 с.

67. Кокс Д., Хинкли Д. Теоретическая статистика. М.: Мир, 1978.516с.

68. Коломина М.Е. Сущность и измерение инвестиционных рисков. // Финансы, №4, 1994. с. 35-42.

69. Комплексная1 утилизация'обычных видов боеприпасов: Сборник докладов. -М.: Издательский дом «Оружие и технологии», 2007. 328 с.

70. Косенко Г.Г. Критерии информативности при различении сигналов. М.: Радио и связь, 1982. 216 с.

71. Котенко И.В. Восстановление формальных грамматик, задающих сценарии компьютерных атак, по прецедентам. Международный научно-теоретический журнал "Искусственный интеллект". 2002.

72. Котенко И.В., Боговик А.В., Ковалев И.С. и др. Теория управления в системах военного назначения. Учебник. Под редакцией И.В.Котенко. МО РФ, 2002.312 с.

73. Кузнецов B.E. Представление в ЭВМ неформальных процедур: продукционные системы / с поел. Д.А. Поспелова. — М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. 1989. (Проблемы искусственного интеллекта) - 160 с.

74. Кузьмин И. И. Безопасность и техногенный риск: системно-динамический подход // Журн. Всесоюзн. хим. общества им. Д. И. Менделеева Т. 35. 1990. №4. С. 15-20.

75. Кузьмин И. И., Шапошников Д. А. Концепция безопасности: от риска «нулевого» — к «приемлемому»// Вестник РАН. Т. 64. 1994. № 11 С. 402-408.

76. Кульбак С. Теория информации и статистика. М.: Наука, 1967.408с.

77. Куцык, Б.С. Структура данных и управление Текст. / Б.С. Куцык. М.: Наука, 1975. 654 с.

78. Лабскер Л.Г. Вероятностное моделирование в финансово-экономической области. М.: Альпина, 2002. 224 с.

79. Лапуста М.Г., Шаршукова Л.Г. Риски в предпринимательской деятельности. М.: ИНФРА-М, 1998. - 224 с.

80. Ларичев О. И. Проблемы принятия решений с учетом факторов риски и безопасности // Вестник АН СССР. 1987. № 11. С. 38-45.

81. Леман Э. Проверка статистических гипотез. М.: Наука,1979: 408 с.

82. Лукасевич И .Я. Методы анализа рисков, инвестиционных проектов. // Финансы, №9, 1998. с. 42-51.

83. Лукасевич И.Я. Моделирование процессов анализа финансового положения предприятий в условиях рынка. // Финансы, №3, 1993. с. 49-52.

84. Лукин A.B. Сущность, основные понятия и. особенности космических рисков. // Финансы, №6, 1998. с. 13-24.

85. Льюис, П. Теоретические основы проектирования компиляторов / П. Льюис, Д. Розенкранц, Р. Стирнз // Ml: Мир, 1979. 654 с.

86. Льюис, П. Атрибутные трансляции Текст. / П. Льюис, Д. Розенкранц, Р. Стирнз // Семантика языков программирования. М.: Мир, 1980. 278с.

87. Макшанов A.B., Мусаев A.A. Минимаксные методы статистического синтеза информационных систем. МО СССР; 1983. 65 с.

88. Маренков, Н.Л. Антикризисное управление Текст. / Н.Л. Марен-ков // Ростов: Феникс, 2004. 222 с.

89. Мартыщенко Л.А. и др. Проверка1 гипотез о виде закона распределения по малошвыборке. МО СССР, 1989: 34' с.

90. Мартыщенко Л.А., Злотников<К.А.,.Кивалов* А.Н. Идентификация-закона распределения по малой выборке. МО СССР, 1991. 32 с.

91. Мацеевич-Б.В. О концепции утилизации обычных видов боеприпасов //В сб. докладов У1 МНТК «Комплексная утилизация обычных видов боеприпасов».-М: «Оружие и технологии», 2005. С.14-24.

92. Мишенин А'.И. Теория экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 2001. 240 с.

93. Многомерный статистический анализ в экономике / Л.А. Сошни-кова, В.Н. Тамашевич, Г. Уебе, М. Шеффер. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. 598 с.

94. Наумов П.Н. Основные тенденции в организации работ по утилизации ВВТ и боеприпасов в Российской Федерации // В сб. докладов МНТК «Утилизация-2005». Красноармейск, 2005. С.8-11.

95. Онищенко В. Я. Классификация и сравнительная оценка факторов-риска // Безопасность труда в промышленности. 1995. № 7. С. 23—27.

96. Петухов Г.Б. Основы, теории эффективности, целенаправленных процессов. Ч. 1. Л.: МО СССР, 1989. 660 с.

97. Петухов Г.Б., Белоконь Н.К. Методы теории стохастической индикации в исследовании операций и прикладной кибернетике. Л.: ВИКИ, им. А.Ф: Можайского; 1987. 191 с.

98. Процент А. Н. Региональная безопасность: концептуальные принципы управления, и основные направления их реализации // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. Вып. 11. М.: 1996. С. 3—26

99. Прядко, Т.В. Проблема управления рисками инновационного про-1 екта текст./ Т.В: Прядко, С.Г. Емельянов, А.И. Захаренков// Проблемы, развития инновационной-деятельности в современных условиях: сб. науч. тр: -Курск. 2006. - №1. С. 28-31.

100. Райбман Н.С. Что такое идентификация. М:, Наука, 1970. 121 с.111: Райе Т., Койли Б; Финансовые инвестиции и риск. — Киев: ВН, 1995.-241 с.

101. Рельян ЯР. Аналитическая основа принятия управленческих решений. М;: Финансы и статистика, 1989. 397 с.

102. Репин В.Г.,Тартаковский Г.П. Статистический;,синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем. М.: Сов.радио, 1977.432 с.

103. Риск как точная наука // Наука и жизнь. 1991. № 3. С. 2-—5, 59-—641

104. Рыжков. Ф. Н., Томаков В. И. Надежность технических систем и управление риском: Учебное пособие / Курский государственный технический университет. Курск, 2000. - 346 с.

105. Самойлов В.В: Системы, объединения данных из разных источников: Принципы реализации и архитектура обработки» данных для обучения систем принятия решений. Принята к публикации в Трудах СПИИРАН, № 1, 2002.

106. Севастьянов Б.А. Теория ветвящихся процессов Текст. / Б.А. Севастьянов//Успехи математических наук. 1970. 7.

107. Сейдж Э., Меле Дж. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении. М.: Связь, 1976. 496 с

108. Семенов А.К. Минимаксная идентификация производственных рисков промышленного предприятия текст./ А.К. Семенов // Объединенный; научный журнал М. Изд-во ООО «АНП». 2009. №1 - С. 74-90.

109. Семенов А.К., Структурно-лингвистический метод и автоматизированная система распознавания рисков текст./ А.К. Семенов, Малюк C.B., Мудрик В.Ю.// Информационно-измерительные и управляющие системы -М.: Изд-во «Радиотехника», 2008 №10, т.6 - С. 21-24.

110. Синько В.И. Оценка экономических рисков. // Машиностроитель, №9, 1995. с.1-10.

111. Смирнов Н.В. Теория вероятностей и математической статистики. М.: Наука, 1970. 290 с.

112. Современные методы идентификации систем / Под ред. П.Эйкхоффа. М.: Мир, 1970. 290 с.

113. Статические и динамические экспертные системы. / Э.В. Попов и др. М.: Финансы и статистика, 1996. - 319 с.

114. Сулицкий В.Н. Методы статистического анализа в управлении. М.: Дело, 2002. 560 с.

115. Сыздыков Д.Ж., Юсупов P.M. Идентификация технических объектов. Алма-ата, 1994. 227 с.

116. Таненбаум Э.Распределенные системы. Принципы и парадигмы. СПб.: Питер, 2003. 877 с.

117. Taxa X. Введение в исследование операций. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. 912 с.

118. Томаков В. И. Прогнозирование техногенного риска с помощью «Деревьев отказов»: Учебн. пособие / Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 1997. — 99 с.

119. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов: Пер. с англ. / Под ред. Р. И. Журавлева. М.: 1978. — 411 с.

120. Ту Ю. Современная теория управления / Пер. с англ. Я.Н. Гибаду-лина; Под ред. В.В.Солодовникова. М.: Машиностроение, 1971. 472 с.

121. Турусина А. О концепции управления предпринимательским риском. // Российский экономический журнал, №5-6, 1996.

122. Тьюки Дж. Анализ результатов измерений. М.: Мир, 1981. 693 с.

123. Успенский В.А., Семенов A.A. Теория алгоритмов: основные успехи и достижения. -М.: Наука, 1987. 288 с.

124. Фомин Г.П. Математические методы и модели в коммерческойIдеятельности. М.: Финансы и статистика, 2001. 544 с.

125. Фомин Я.А., Тарловский Г.Р. Статистическая теория распознавания образов. М.: Радио и связь, 1986. 264 с.

126. Формальные грамматики и их применение в распознавании образов Текст. / О.И. Атакищев, А.П. Волков, Ф.А Старков, B.C. Титов ; Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2000. 115 с.

127. Фридмен М., Сэведж JI. Анализ выбора в условиях риска. // Рос' сийский экономический журнал, №9, 1993. с. 51-59.

128. Фу, К. Структурные методы в распознавании образов Текст. / К. Фу. М.: Наука, 1977. 273 с.i

129. Хастингс И., Пикок Дж. Справочник по статистическим распределениям. М.: Статистика, 1980. 95 с.

130. Хенли Э. Дж., Кумамото X Надежность технических систем и оценка риска / Пер. с англ. Сырормятникова C.B., Г. С. Деминой; под общ.ред. B.C. Сыроиятникова. М.: Машиностроение, 1984. - 528 с.

131. Хеттманспергер X. Статистические выводы, основанные на рангах. М.: Финансы и статистика, 1987. 334 с.

132. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами. М.:1. Мир, 1973. 957 с.

133. Хохлов Н.В. Управление риском. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.239 с.

134. Хьюз, Д. Структурный подход к программированию Текст. / Д. Хьюз, Д. Мичток. М.: Мир, 1980. 278 с.1 i

135. Цай Т.Н., Грабовый П.Г., Марашда Бассам Сайел. Конкуренция и управление рисками на предприятиях в условиях рынка. // М.: Экономика, 1997.-310 с.

136. Чалый-Прилуцкий В.А. Рынок и риск.-М.: Экономика, 1994.-160 с.

137. Чернов В.А. Анализ коммерческого риска. М.¡Экономика, 1998.205 с.

138. Чрезвычайные ситуации: статистика и анализ. Доклад МЧС России за 1993 год // Гражданская зашита. 1994. № 3. С. А—7.

139. Шахраманьян М. А., Ларионов В. И., Нигметов Г. М. и др. Комплексная оценка риска от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера // Безопасность жизнедеятельности. 2001. № 12. С. 8—14

140. Шориков А.Ф. Алгоритм решения задачи апостериорного минимаксного оценивания состояний дискретных динамических систем. // Автоматика и телемеханика, № 3, 1996. с. 67-81.

141. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления / Под ред. Н.С.Райбмана. М.: Мир, 1975. 690 с.1 153