Информационная технология построения экспертной системы на основе нейросетевой модели и с распределенным вводом данных тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.25.05, кандидат технических наук Неудахин, Александр Викторович

• Неудахин, Александр Викторович
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Неудахин, Александр Викторович

ВВЕДЕНИЕ

1 АНАЛИЗ ИНДУСТРИИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЦЕЛИ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1 Области применения экспертных систем и основные достижения.

1.2 Структура и принципы функционирования традиционных экспертных систем.

1.3 Технология разработки и условия применения экспертных систем

1.4 Обзор существующих средств программной реализации экспертных систем.

1.4.1 Инструментальных средства для реализации экспертных систем и их типы.

1.4.2 Экспертные системы с веб-интерфейсом.

1.4.3 Сравнение современных способов представления знаний и механизмов принятия решений в экспертных системах. 3 h

Определение цели и постановка задач исследования.

2 РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ ПОСТРОЕНИЯ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛИ И С РАСПРЕДЕЛЕННЫМ

ВВОДОМ ДАННЫХ.

2.1 Основы реализации нейросетевых и веб-ориентированных ЭС.

2.1.1 Основы аппарата искусственных нейронных сетей.

2.1.2 Нейросетевые экспертные системы, структура и технология разработки.

2.1.3 Основы построения и функционирования веб-ориентированных экспертных систем.

2.2 Разработка информационной технологии построения экспертной системы на основе нейросетевой модели и с распределенным вводом данных.

2.3 Оценка функциональных преимуществ разработанной технологии.

2.4 Особенности предметных областей и задач, определяющих возможность применения разработанной технологии.

Выводы.

3 ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ ПОСТРОЕНИЯ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛИ.

ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ.

3.1. Разработка программного комплекса, являющегося практической реализацией предложенной информационной технологии.

3.1.1 Информационная подсистема.

3.1.2 Интеллектуальная подсистема.

3.1.3 Общий механизм работы программного комплекса.

3.2. Апробация программного комплекса.

3.2.1 Медицинская экспертная система.

3.2.2 Экспертные системы для социологических исследований.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Информационная технология построения экспертной системы на основе нейросетевой модели и с распределенным вводом данных»

Актуальность исследования. Необходимость в экспертных системах (ЭС), как в интеллектуальных помощниках, способных решать трудноформа-лизуемые задачи, существует во многих сферах человеческой деятельности: промышленности, научных исследованиях, социальной и экономической областях.

В то же время, создание и эксплуатация таких систем характеризуются в настоящее время рядом трудностей и ограничений: высокой трудоемкостью процессов построения баз знаний ЭС, связанной с формализацией знаний экспертов и их машинным представлением, а в некоторых случаях невозможностью такой формализации вследствие большого количества невербальных данных, влияющих на оценку эксперта; необходимостью привлечения дополнительного круга специалистов — инженеров по знаниям и разработки специализированного программного обеспечения или адаптации существующих ЭС под конкретные условия рассматриваемой предметной области; преобладанием локального подхода к организации взаимодействия с ЭС, тогда как в настоящее время все большое распространение и доступность получают сетевые информационные системы, например, веб-ориентированные.

Таким образом, становится актуальной задача разработки новой информационной технологии, позволяющей устранить вышеуказанные трудности и ограничения, путем автоматизированного формирования базы знаний для конкретной предметной области на основе распределенного сетевого ввода данных.

Решение данной задачи возможно за счет использования в качестве системы представления знаний в ЭС моделей искусственных нейронных сетей (ИНС-моделей). Применение таких моделей позволит обеспечить автоматизированное формирование развивающейся (по мере поступления информации от источников) системы представления знаний, отличающейся высокой степенью адаптируемости к эмпирическим данным и существенной гибкостью за счет алгоритмов выбора начальной структуры ИНС и ее модификации.

Поскольку формирование развивающейся системы представления знаний ЭС предполагает ее совершенствование на основе постоянно поступающих новых данных от распределенных терминалов, в качестве одного из главных условий реализации данного класса ЭС является разработка системы сетевого доступа, позволяющей обеспечить передачу информации, а также управление ЭС посредством веб-интерфейса.

Преимуществами предлагаемых способов решения задачи разработки информационной технологии являются: отсутствие пространственных ограничений по взаимному расположению источников данных, самой ЭС и ее пользователей; независимость процедуры формирования базы знаний от области использования ЭС; автоматизированная генерация знаний.

Цель диссертационной работы. Повышение эффективности процесса построения ЭС путем разработки информационной технологии, предполагающей использование развивающейся системы представления знаний на базе ИНС-модели и системы распределенного сетевого ввода данных.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи:

- проанализировать индустрию ЭС: исследовать современные разработки и технологии построения, определить стратегии их совершенствования;

- построить концептуальную модель ЭС, позволяющую использовать развивающуюся систему представления знаний, основанную на ИНС-модели, посредством веб-интерфейса;

- разработать информационную технологию построения ЭС на основе нейросетевых моделей и с распределенным вводом данных;

- создать аналитические модели для планирования процессов формирования развивающейся системы представления знаний ЭС и соответствующую функциональную модель ее жизненного цикла;

- разработать специализированное программное обеспечение (ПО), позволяющее осуществлять построение, совершенствование и эксплуатацию ЭС с распределенным вводом данных и использующей нейросетевую модель знаний;

- провести апробацию ПО на примере создания ЭС для медицинских и социологических исследований.

Объект исследования — аналитическая и функциональная модели для обеспечения процессов разработки экспертных систем.

Предмет исследования — технология построения экспертной системы на основе нейросетевой модели и с распределенным вводом данных.

Научная новизна работы:

- разработана информационная технология построения экспертной системы, использующей нейросетевую модель знаний при распределенном вводе данных, отличающаяся способами организации первичного накопления информации и выбора начальной структуры ИНС-модели, основанными на соответствии числа степеней свободы модели и количества записей в базе данных (БД); технологическим приемом поэтапного совершенствования и модификации ИНС-модели на основе новых данных, поступающих с терминалов;

- предложены аналитические модели для планирования процессов формирования развивающейся системы представления знаний, на основе учета плотности поступления данных с терминалов;

- построена функциональная модель жизненного цикла ЭС, основанная на указанных принципах.

Практическая значимость проведенного диссертационного исследования заключается в разработке новой информационной технологии построения ЭС и специализированного программного комплекса, позволяющих повысить уровень адаптируемости ЭС к данным из различных предметных областей (например, медицины, социологии), а также достичь централизованное™ и оперативности процессов их построения, сопровождения и эксплуатации, упрощения процедуры формирования базы знаний за счет автоматизированного построения и обучения ИНС-моделей.

Реализация и внедрение результатов работы.

Представляемая работа проводилась в рамках научно-исследовательских работ «Разработка параллельных алгоритмов математического моделирования на основе нейросетевых методов и символьных вычислений» (Тамбов, 2009-2010 гг.). Она также поддержана грантом «Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере» в рамках выполнения проекта «Разработка компьютерных систем для обеспечения наукоемких процессов» государственный контракт № 6379р /8845 от «31» октября 2008 г.

Практические результаты работы внедрены в производственный процесс ООО «КреоВектор» г. Тамбова, ООО «Гранит» г. Тамбова и в учебный процесс Тамбовского государственного университета им. Г.Р. Державина.

Публикация результатов. По результатам диссертации опубликовано 13 научных работ, из них 7 статей (4 статьи в изданиях из перечня ВАК для публикации научных результатов диссертаций на соискание ученой степени доктора и кандидата наук), 5 докладов в материалах Международных, Всероссийских и конференций, 1 свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Научная апробация работы. Основные результаты диссертационной работы представлялись и обсуждались на Всероссийской научно-методической конференции «Инновационные технологии обучения: проблемы и перспективы» (г. Липецк, 2008); XIV Международной открытой научной конференции «Современные проблемы информатизации в проектировании и информационных системах» (г. Воронеж, 2009); XIII Всероссийской научной конференции преподавателей и аспирантов «Державинские чтения» г. Тамбов, 2008); XII Международной научно-практической конференции-выставки «Актуальные проблемы информатики и информационных технологий» (г. Тамбов, 2008); XIV Всероссийской научной конференции преподавателей и аспирантов «Державинские чтения» (г. Тамбов, 2009).

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы (163 наименования), имеет объем 121 машинописную страницу, содержит 35 рисунков, 14 таблиц и приложения.

Заключение диссертации по теме «Информационные системы и процессы, правовые аспекты информатики», Неудахин, Александр Викторович

Выводы

1. Разработаны структурные компоненты и принципы функционирования специализированного программного комплекса, являющегося практической реализацией автоматизированной технологии построения, сопровождения и эксплуатации веб-ориентированных нейросетевых ЭС.

2. Приведено детальное описание основных функциональных возможностей компонентов программного комплекса, в совокупности обеспечивающих компьютерную реализацию ЭС. Также разработан и описан веб-интерфейс, позволяющий осуществлять удаленное взаимодействие с программным комплексом.

3. Проведено опытное применение программного комплекса на примере трех объектов исследования: один из области медицины - «Общий анализ крови»; два из области социологии — «Социологическое исследование личностных качеств и профессиональных предпочтений школьников старших классов», «Социологическое исследование личностных качеств и профессиональной предрасположенности студентов старших курсов». Результаты опытного применения показали на практике функциональную эффективность разработанной технологии.

Результаты, полученные в ходе реализации третьей главы диссертации, отражены в следующих научных публикациях: [12, 68—71]. Также получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ [99].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате исследования индустрии ЭС были выявлены существующие тенденции ее развития, основные трудности и ограничения, возникающие при построении, сопровождении и эксплуатации ЭС. Определены пути совершенствования существующих технологий реализации ЭС за счет использования развивающихся систем представления знаний и компонентов поддерживающих сетевые технологии доступа.

Проведен анализ принципов организации аппарата ИНС, нейросетевых и веб-ориентированных ЭС. Выяснилось что применение аппарата ИНС для реализации системы представления знаний экспертов в нейросетевых ЭС, дает преимущества, обоснованные основными свойствами искусственных нейронных сетей, а именно прогностическими способностями, универсальностью использования, самостоятельной системой представления знаний. Выявлены принципиальные особенности и функциональные преимущества веб-ориентированных экспертных систем. На основе исследования принципов организации нейросетевых и веб-риентированных экспертных систем, была создана концептуальная модель экспертных систем, позволяющая осуществить совместное использование функциональных преимуществ этих подходов.

Разработана информационная технология построения ЭС на основе нейросетевой модели и с распределенным вводом данных, позволяющая повысить эффективность разработки ЭС за счет автоматизированного формирования базы знаний, основанной на ИНС-модели, и использования распределенной сетевой системы сбора данных.

Предложены аналитические модели, позволяющие: оценить первичный период накопления информации, необходимой для построения ИНС-модели исследуемого объекта; определить начальную структуру ИНС-модели на основе входных характеристик объекта исследования; сделать оценку количества циклов обучения ИНС-модели в присутствии эксперта, что позволяет эффективно расходовать временные и трудовые ресурсы при разработке ЭС. На основе аналитических моделей разработана функциональная модель жизненного цикла ЭС, предполагающая развитие модели знаний ЭС на основе поступающих данных.

Разработан специализированный программный комплекс, являющийся практической реализацией разработанной технологии и соответствующих моделей. Комплекс представляет собой веб-ориентированную интерактивную систему, состоящую из двух подсистем: информационной и интеллектуальной; каждая из которых обеспечивает выполнение определенных задач при разработке ЭС.

Осуществлена апробация программного комплекса на примере трех объектов исследования: один из области медицины — «Общий анализ крови»; два из области социологии — «Социологическое исследование личностных качеств и профессиональных предпочтений школьников старших классов», «Социологическое исследование личностных качеств и профессиональной предрасположенности студентов старших курсов». Практическое применение программного комплекса подтвердило функциональную эффективность разработанной технологии, и позволило оценить отличительные свойства специализированного программного комплекса на практике.

Выражается благодарность организаторам «Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере» за оказанную финансовую поддержку в ходе выполнения исследований по диссертационства циклов обучения ИНС-модели в присутствии эксперта, что позволяет эффективно расходовать временные и трудовые ресурсы при разработке ЭС. На основе аналитических моделей разработана функциональная модель жизненного цикла ЭС, предполагающая развитие модели знаний ЭС на основе поступающих данных.

Разработан специализированный программный комплекс, являющийся практической реализацией разработанной технологии и соответствующих моделей. Комплекс представляет собой веб-ориентированную интерактивную систему, состоящую из двух подсистем: информационной и интеллектуальной; каждая из которых обеспечивает выполнение определенных задач при разработке ЭС.

Осуществлена апробация программного комплекса на примере трех объектов исследования: один из области медицины — «Общий анализ крови»; два из области социологии — «Социологическое исследование личностных качеств и профессиональных предпочтений школьников старших классов», «Социологическое исследование личностных качеств и профессиональной предрасположенности студентов старших курсов». Практическое применение программного комплекса подтвердило функциональную эффективность разработанной технологии, и позволило оценить отличительные свойства специализированного программного комплекса на практике.

Выражается благодарность организаторам «Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере» за оказанную финансовую поддержку в ходе выполнения исследований по диссертационной работе. Договор на выполнение НИОКР по результатам конкурса У.М.Н.И.К. представлен в приложении 5.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Неудахин, Александр Викторович, 2009 год

1. Абдикеев, Н.М. Проектирование интеллектуальных систем в экономике: учебник / Н.М. Абдикеев; Под ред. Н.П. Тихомирова. М. : Экзамен, 2006. - 528 с.

2. Аверкин, А.Н. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун, В.Б. Силов, В.Б. Тарасов; Под ред. Д.А. Поспелова. — М. : Наука, 1986. -312 с.

3. Андрейчиков, А.В. Интеллектуальные информационные системы / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. СПб.: Питер, 2004. - 423 с.

4. Андрейчиков, А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: учебник / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. -М. : Финансы и статистика, 2006. 424 с.

5. Арзамасцев, А.А. Автоматизированная технология построения экспертных систем с интеллектуальным ядром на основе ИНС-моделей / А.А. Арзамасцев, А.В. Неудахин, Н.А. Зенкова // Открытое образование. Москва, 2008. - Вып. 3(68). - С. 35-39.

6. Арзамасцев, А.А. Автоматизированная технология построения экспертных информационных систем / А.А. Арзамасцев, А.В. Неудахин // Вестн. Тамб. ун-та. Сер. Естеств. и техн. науки. — Тамбов, 2008. Т. 13. -Вып. 1.-С. 83-85.

7. Арзамасцев, А.А. Методика разработки экспертных систем, использующих в качестве интеллектуального ядра ИНС-модели / А.А. Арзамасцев, А.В. Неудахин // Вестн. Тамб. ун-та. Сер. Естеств. и техн. науки. Тамбов, 2008. - Т. 13. - Вып. 2-3. - С. 219-222.

8. Арзамасцев, А.А. Технология построения медицинской экспертной системы на основе аппарата искусственных нейронных сетей / А.А. Арзамасцев, Н.А. Зенкова, А.В. Неудахин // Информационные технологии. Москва, 2009. - № 8. - С. 60-63.

9. Бельченко, В.Е. Инструментальные средства программирования экспертных систем: Оболочки экспертных систем / В.Е. Бельченко, Т.Г. Дедкова, А.П. Частиков. Краснодар: КГТУ, 1994. — 112 с.

10. Бердж, В. Методы рекурсивного программирования / В. Бердж. М. : Машиностроение, 1983. - 248 с.

11. Берштейн, JI.C. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР / JI.C. Берштейн. -М. : Энергоатомиздат, 1991. — 136 с.

12. Борисов, А.Н. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А.Н. Борисов, А.В. Алексеев, и др. — М. : Радио и связь, 1989.-304 с.

13. Братко, И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта / И. Братко. М. : Мир, 1990. — 560 с.

14. Вороновский, Г.К. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности / Г.К. Вороновский, К.В. Ма-хотило, С.Н. Петрашев, С.А. Сергеев. -X. : ОСНОВА, 1997. 112 с.

15. Гаврилов, А.В. Системы искусственного интеллекта: учеб. пособие: в 2-х ч./ А.В. Гаврилов. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2001. - Ч. 1. - 67 с.

16. Гаврилова, Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврило-ва, В.Ф. Хорошевский. СПб. : Питер, 2000. - 384 с.

17. Геловани, В.А. Экспертные системы в медицине / В.А. Геловани, О.В. Ковригин.-М. : Знание, 1987. -301 с.

18. Голицын, Г.А. Интеграция нейросетевой технологии с экспертными системами / Г.А. Голицын, И.Б. Фоминых // Тр. пятой нац. конф. по ИИ. Казань, 1996. - С. 68-71.

19. Голицын, Г.А. Применение нейросетевой технологии в ЭС / Г.А. Голицын // Экспертные системы реального времени: материалы семинара. -М. :РДЗ, 1995. С.55-60.

20. Горбань, А.Н. Нейроинформатика / А.Н. Горбань, B.JI. Дунин-Барковский, А.Н. Кирдин и др. Новосибирск: Наука, Сибирское предприятие РАН, 1998. - 296 с.

21. Горбань, А.Н. Нейронные сети на персональном компьютере / А.Н. Горбань, Д.А. Россиев. Новосибирск: Наука, 1996.

22. Горбань, А.Н. Обучение нейронных сетей / А.Н. Горбань. — М. : СП Параграф, 1990.

23. Горелов, И.Н. Разговор с компьютером: Психолингвистический аспект проблемы / И.Н. Горелов. М. : Наука, 1987. — 256 с.

24. Дедкова, Т.Г. Работа с Микроэкспертом / Т.Г. Дедкова, В.И. Ключко, В.А. Морозов, А.П. Частиков // Экспертные системы. М. : Знание, 1990.-С. 32-45.

25. Джарратано, Джозеф. Экспертные системы: принципы разработки и программирование / Джозеф Джарратано, Райли Гари. — М. :Вильямс, 2007. 1152 с.

26. Джексон, П. Введение в экспертные системы / П. Джексон. — М. : Вильяме, 2001.- 624 с.

27. Евсеев, О.В. Продукционная управляющая система для гибких производственных систем / О.В. Евсеев // Техническая кибернетика. — 1987. — №5.-С. 93-112.

28. Емельянов-Барковский, Л.Б. Интеллектуальная квазибиологическая система / Л.Б. Емельянов-Барковский. — М. : Наука, 1990. — 112 с.

29. Ершова, О.В. Построение экспертной системы для управления карбидной печью/ О.В. Ершова, Н.Г. Вальдберг, Т.Б. Чистякова // Математические методы в технике и технологиях: сб. тринадцатой Междунар. науч. конф. ММТТ-2000. СПб., 2000. - Т. 6. - С. 145-146.

30. Интерэксперт: Руководство пользователя / Калинин: НПО «Центрпро-граммсистем», 1989. 150 с.

31. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Справочник / Под ред. В.Н. Захарова, В.Ф. Хорошевского. — М. : Радио и связь, 1990 — кн. 1 426 е., кн. 2-304 е., кн. 3 -368 с.

32. Каллан, Роберт. Основные концепции нейронных сетей / Роберт Кал-лан. М. : Вильяме, 2001. - 288 с.

33. Керниган, Б. Язык программирования Си: Задачи по языку Си / Б. Кер-ниган, Д. Ритчи, А. Фьюэр. М. : Финансы и статистика, 1985. — 276 с.

34. Керов, JI.А. Экспертные системы: Инструментальные средства разра1 ботки: учебн. пособие / JI.A. Керов, А.П. Частиков, Ю.В. Юдин, В.А.

35. Юхтенко; Под ред . Ю.В. Юдина. СПб.: Политехника, 1996. - 220 с.

36. Керридж, А.Е. Использование экспертных систем / А.Е. Керридж // Нефть, газ и нефтехимия за рубежом. 1987. — № 9. - С. 107—110.

37. Кирсанов, Б.С. Состояние разработки инструментальных средств и экспертных систем / Б.С. Кирсанов, Э.В. Попов; Под ред. Э.В. Попова. — Искусственный интеллект, 1990.

38. Кисель, Е.Б. Сравнительный анализ инструментальных средств для разработки систем управления реального времени /Е.Б. Кисель // Экспертные системы реального времени: материалы семинара. — М. : ЦРДЗ, 1995.

39. Клещев, А.С. Реализация экспертных систем на основе декларативных моделей представления знаний: Препринт / А.С. Клещев. — Владивосток: ДВО АН СССР, 1988. 45 с.I

40. Клещев, А.С. Экспертная система, моделирующая процесс оптимизации программ. Представление знаний: Препринт. / А.С. Клещев, М.А. Князева. Владивосток: ИАПУ ДВО АН СССР, 1989. - 25 с.

41. Клюксин, У. Программирование на языке Пролог / У. Клюксин, К. Меллиш. М. : Мир, 1987. - 336 с.

42. Козачков, Л.В. Технология и инструментальные средства реализации информационно-экспертных систем / JI.B. Козачков // Сб. науч. тр. -Львов: ВНИИМИУМ, 1989. С. 58-66.

43. Козеренко, Е.Б. Сравнительный анализ оболочек экспертных систем / Е.Б. Козеренко, В.В. Пузанов // Новинтех. 1990. - № 1. - С. 25-32.

44. Компьютер обретает разум: пер. с англ. / Под ред. В.Л. Стефанюка. -М. : Мир, 1990.

45. Крамм, Р. Системы управления базами данных dBASEII и dBASEHI для персональных компьютеров / Р. Крамм. М. : Финансы и статистика, 1988.-283 с.

46. Кричевский, M.JI. Интеллектуальные методы в менеджменте / M.JI. Кричевский. СПб. : Питер, 2005. - 304 с.

47. Круглов, В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика / В.В. Круглов, В.В. Борисов. М. : Горячая линия - Телеком, 2001. - 382 с.

48. Кузин, А.А. Общая кибернетика / А.А. Кузин. М. : Наука, 1979. - Т. 2.

49. Кузин, Л.Г. Состояние и перспектива развития научно-технического направления "Искусственный интеллект" // Искусственный интеллект, итоги, перспективы: материалы семинара. М. : МДНП, 1985 - С. 419.

50. Куликов, Г.Г. Автоматическое проектирование информационно-управляющих систем. Проектирование экспертных систем на основе системного моделирования / Г.Г. Куликов, А.Н. Набатов, А.В. Речкалов и др.. Уфа, 1999. - 233 с.

51. Лавров, С.С. Автоматическая обработка данных: Язык Лисп и его реализация / С.С. Лавров, Г.С. Силагадзс. М. : Наука, 1978. 176 с.

52. Ларионов, A.M. Вычислительные комплексы, системы и сети / A.M. Ларионов, С.А. Майоров, Г.И. Новиков. Л. : Энергоатомиздат, 1987. -288 с.

53. Ларьер, Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта: пер. с франц. / Ж.-Л. Ларьер. -М. : Мир, 1991. -568 с.

54. Логическое программирование: сб. статей / Пер. с англ. ; под ред. В. Н. Агафонова. М. : Мир, 1988. - 368 с.

55. Лощилов, И. Н. Вычислительная техника в военном деле / И.Н. Лощи-лов. -М.: ДОСААФ, 1987. 158 с.

56. Макаров, И.М. Новое поколение интеллектуальных регуляторов / И.М. Макаров, В.М. Лохин, Д.М. Еремин и др.. // ПиСУ. 1997. - № 3. -С. 2-6.

57. Марозов, А.А. Базы знаний в системах ситуационного управления коллективного пользования / А.А. Марозов // УСиМ. — № 4/5. 1995. -С. 91-95.

58. Марселлус, Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе: пер. с англ. / Д. Марселлус. — М. : Финансы и статистика, 1994. -256 с.

59. Маслов, С.Ю. Теория дедуктивных систем и ее применения / С.Ю. Маслов. -М. : Радио и связь, 1986. — 136 с.

60. Мелихов, А.Н. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой / А.Н. Мелихов, JI.C. Берштейн, С .Я. Коровин. -М. : Наука, 1990.

61. Мешалкин, В.П. Экспертные системы в химической технологии. Основы теории, опыт разработки и применения / В.П. Мешалкин. М. : Химия, 1995.-368 с.

62. Минский, М. Фреймы для представления знаний / М. Минский. М. : Энергия, 1979.

63. Моделирование языковой деятельности в интеллектуальных системах / Под ред. А.Е. Кибрика, А.С.Нариньяни. — М. : Наука, 1987.

64. Нейлор, К. Как построить свою экспертную систему: пер. англ. / К. Нейлор. М.: Энергоатом из-дат, 1991. - 286 с.

65. Неудахин, А.В. Разработка сетевой тестирующей системы / А.В. Не-удахин // Вести. Тамб. ун-та. Сер. Естеств. и техн. науки. — Тамбов, 2007. Т. 12. - Вып. 5. - С. 640-645.

66. Нильсон, Н. Принципы искусственного интеллекта / Н. Нильсон. М. : Радио и связь, 1985.

67. Осовский, С. Нейронные сети для обработки информации / С. Осов-ский; пер. с польского И.Д. Рудинского. М. : Финансы и статистика, 2004. - 344 с.

68. Осуга, С. Обработка знаний: пер. с англ. / С. Осуга. М. : Мир, 1989. -293 с.

69. Петерсон, У. Применение языка Пролог для экспертных систем / У. Пе-терсон, Ю. Пичке // Вычислительная техника соц. стран. — М. : Финансы и статистика, 1988. Вып. 24. - С. 82-93.

70. Пильщиков, В.Н. Язык ПЛЭНЕР / В.Н. Пильщиков. М. : Наука, 1983.

71. Попов, Э.В. Инструментальный комплекс для построения на ПЭВМ эффективных экспертных систем в широком классе приложений / Э.В. Попов, B.C. Кирсанов // Материалы Второй всесоюзной конференции по искусственному интеллекту. Минск. 1990. - Т. 3. — С. 12-14.

72. Попов, Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке / Э.В. Попов. -М. : Наука, 1982.-360 с.

73. Попов, Э.В. Статические и динамические экспертные системы (классификация, состояние, тенденции). Методические материалы. / Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Е.Б. Кисель. М. : Цен-тральный росс, дом знаний, 1995.-126 с.

74. Попов, Э.В. Экспертные системы / Э.В. Попов // Техническая кибернетика. 1987. - № 5. - С. 5-18.

75. Попов, Э.В. Экспертные системы реального времени / Э.В. Попов // Открытые системы. — 1995. — № 2(10).

76. Попов, Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ / Э.В. Попов. М. : Наука, 1987. - 252 с.

77. Поспелов, Г.С. Системный анализ и искусственный интеллект / Г.С. Поспелов. М.: Препринт ВЦ АН СССР, 1980.

78. Поспелов, Д.А. Большие системы. Ситуационное управление / Д.А. Поспелов. — М. : Знание, 1975. — 64 с.

79. Поспелов, Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления / Д.А. Поспелов. М. : Энерго-издат, 1981. — 232 с.

80. Поспелов, Д.А. Ситуационное управление: теория и практика / Д.А. Поспелов. М. : Наука, 1986.

81. Построение экспертных систем: пер. с англ. / Под ред. Ф. Хейеса-Рота, Д. Уотермана, Д. Лената. М. : Мир, 1987. - 441 с.

82. Потапова, Т.Б. Структурная модель управления технологическим участком непрерывного производства как база знаний для экспертной системы / Т.Б. Потапова // Приборы и системы управления. — 1996. № 9. - С. 27-29.

83. Представление и использование знаний: пер. с япон. / Под ред. X. Уэно, М. Исидзука. М. : Мир, 1989. - 220 с.

84. Приобретение знаний: пер. с япон. / Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. — М. : Мир, 1990.-304 с.

85. Реальность и прогнозы искусственного интеллекта: сб. статей / Пер. с англ. ; под ред. и с предисловием В.Л. Стефанюка. — М. : Мир, 1987. — 247 с.

86. Розенблатт, Ф. Принципы нейродинамики (перцептрон и теория механизмов мозга) / Ф. Розенблатт. — М. : Мир, 1965. -480 с.

87. Рыбина, Г.В. Интегрированные экспертные системы: современное состояние, проблемы и тенденции / Г.В. Рыбина // Известия РАН. Теория и системы управления. 2002. - №5. — С. 111—126.

88. Рыбина, Г.В. Методы и инструментальные средства разработки веб-ориентированных интегрированных экспертных систем / Г.В. Рыбина, К.В. Сикан, JI.C. Степанов // Программные продукты и системы. -2008 г. —№ 2. — С. 25-28.

89. Рыбина, Г.В. Принципы разработки веб-ориентированной версии комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ / Г.В. Рыбина, К.В. Сикан, А.Н. Курдюков // Научная сессия МИФИ-2004: сб. науч. тр. М. : МИФИ, 2003. - Т. 3. -С. 62-63.

90. Сазыкин, В.Г. Особенности решения задач экспертными системами реального масштаба времени / В.Г. Сазыкин // Приборы и системы управления. 1995. - № 10. - С. 11-14.

91. Сафонов, В.О. Экспертные системы интеллектуальные помощники специалистов / В.О. Сафонов. - СПб. : Санкт-Петербургская организация общества «Знания» России, 1992.

92. Смит, Д. Искусственный интеллект: Применение в химии: пер. с англ. / Д. Смит, Ч. Риа, Дж. Стюарт и др.; Под ред. Т. Пирса, Б. Хонн. М. : Мир, 1988.-430 с.

93. Сойер, Б. Программирование экспертных систем на Паскале: пер. с англ. / Б. Сойер, Д.Л. Фосгер; Предисловие В.П. Иванникова. М. : Финансы и статистика, 1990. - 191 с.

94. Татжибаева, О.А. Разработка экспертных систем: методические указания к расчетно-графическим работам по дисциплине "Системы искусственного интеллекта" / О.А. Татжибаева. Оренбург: ГОУ ОГУ, 2005. -23с.

95. Таунсенд, К. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ / К. Таунсенд, Д. Фохт. М. : Финансы и статистика, 1990.

96. Тельнов, Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике / Ю.Ф. Тельнов. Московский государственный университет экономики, статистики и информатики. М., 2005. — 174 с.

97. Терехов, В.А. Нейросетевые системы управления / В.А. Терехов, Д.В. Ефимов, И.Ю. Тюкин // Высшая школа. 2002. — С. 184.

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

99. Турчин, В.Ф. Метаалгоритмический язык / В.Ф. Турчин // Кибернетика. № 4. - С. 45-54.

100. Уинстон, П. Искусственный интеллект / П. Уинстон. — М. : Мир, 1980. -519 с.

101. Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника. Теория и практика / Ф. Уоссермен. -М. : Мир, 1992 240 с.

102. Уотерман, Д. Руководство по экспертным системам: пер. с англ. / Д. Уотерман. -М. : Мир, 1989. 388 с.

103. Финн, В.К. Индуктивные модели / В.К. Финн // Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах. М. : ВИНИТИ, 1984. Т. А.-С. 58-76.

104. Фрэнк, Дж. Бартос. Искусственный интеллект: принятие решений в сложных системах управления / Дж. Бартос Фрэнк // Мир компьютерной автоматизации. -1997. № 4. - С. 2-27.

105. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин ; пер. с англ. -2-е издание- М.: Издательский дом «Вильяме», 2006. 1104 с.

106. Экспертная система СПРИНТ / М. : ЦНИИКА, 1996. 16 с.

107. Экспертные системы для персональных компьютеров. Методы, средства, реализации : справ, пособ. / Под ред. B.C. Крисевич, JT.A. Кузьмич, A.M. Шиф и др.. -Мн. : Высш. шк., 1990. 197 с.

108. Экспертные системы. Принципы работы и примеры: пер. с англ. / Под ред. Р.Форсайса. -М. : Радио и связь, 1987. — 224 с.

109. Экспертные системы: сб. / М. : Знание, 1990.

110. Элти, Дж. Экспертные системы: концепции и примеры: пер. с англ. / Дж. Элти, М. Кумбс. М. : Финансы и статистика, 1987. — 191 с.

111. Ясницкий, JI.H. Введение в искусственный интеллект / JI.H. Ясницкий. Издательский центр «Академия», 2005. — 176 с.

112. A method to estimate the rabidity of expert judgement. / Ed. G. Shresta, S. Rahman // IEEE Sohtheaston 98: Conf. and Exhib. Energy and Information Technologies in the Southeast. Columbia, S.C., Apr. 9-12, 1989: Proc. -N.Y., 1989.-V. 1, —P. 152-157.

113. ART User's Manual / Inference Systems Inc., Ca., 1984

114. Artificial Neural Networks: Concepts and Theory / IEEE Computer Society Press, 1992.

115. Behrous, H. FAR. Distributet web-based expert system for group ware design / H. FAR. Behrous, Zenya KOONO. 1994.

116. Brownston, L. Programming Expert Systems in OPS5: An introduction in Rule-Based Programming / L. Brownston, R. Farrell, et al. — Addison-Wesley Publ. Сотр. Inc., 1985.

117. CATALYST Gensym Corp., G2 // In object-Oriented Technology on Sun Workstations. - Catalist, 1993.

118. Clements, B.R. Evaluting Commercial Real Time Expert System Software for Use in the Process Industries / B.R. Clements, F. Preto. — C&I. — 1993. -P. 107-114.

119. Clocksin, W. Programming in PROLOG / W. Clocksin, C. Mellish. Berlin, Springer Verlag, 1982.

120. Dadhiawala R. Real-time AI systems: A deinition and an architecture / R. Dadhiawala, N. Skidharan, P. Raulefs, C. Pickering // IJCAI-89. // Detroit: Proc. 11th Int. Joint Conf. Artif. Intell,. 1989. - V. 1.

121. Developing a Strategy for Expert System Verification and Validation / Ed. S. Lee, R.M. O'Keefe // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. April 1994. V. 24. № 4. p. 648-655.

122. Duda, R.O. Knowledge-based exspert systems come of age / R.O. Duda, J.G. Gaschnig // BYTE. 1981. - V. 6. - №9. - P. 23 8-281.

123. Huntington, D. Web-Based Expert Systems Are on the Way: Java Based Web Delivery / D. Huntington. — Exsys press, 2001.

124. Erman, L.O. The design and an example use of HEARS AY-III / L.O. Erman // The Seventh International Joint Conference of Artificial Intelligence. -Vancouver: University of British Columbia, 1981. P. 409-415.

125. Expert system saves 20 million L on pipeline management // C&I. — 1994. -July.-P. 31.

126. EXSYS User Manual / EXSYS Inc., 1985.

127. Hayes-Roth, F. The state of Knowledge-Based Systems / F. Hayes-Roth, N. Jacobstein // Communications of the ACM. 1994. - March. - V. 34. -№ 3. P. 27-39.

128. Florentin, J J. Software Review: KEE / J J. Florentin // Epert Systems. — 1987.-V. 4.-№2.-P. 18-120.

129. Greiner, R. A representation language / R. Greiner, D. Lenat // The first national conference on Artificial Intelligence. Stanford: Stanford University Press, 1980.-P. 165-169.

130. Griswold, R. A History of the SNOBOL Programming Language / R. Gris-wold // SIGPLAN Notices. V. 13. - № 8. - P. 275-308.

131. Hall, C. The Intelligent Software Development Tools Market / C. Hall // Part II. Intelligent Software Strategies. 1996. - V. 12. - № 3. - P. 1-16.

132. Hall, C. The Intelligent Software Development Tools Market / C. Hall // Part I. Intelligent Software Strategies. 1996. - February. — V. 12. — № 2. -P. 1-12.

133. Hammer, M. Reengineering the Corporation. A Manifesto for Business Revolution / M. Hammer, J. Champy // Intelligent Software Strategies. -N.Y. : Harper Colins, 1993. № 2.

134. Harmon, P. The market for intelligent software products. Intelligent Software Strategies / P. Harmon. 1992. - V. 8. - № 2. - P. 5-12.

135. Harmon, P. The Size of the Commercial AI Market in the US / P. Harmon // Intelligent Software Strategies. 1994. -V. 10. -№ 1. - P. 1-6.

136. Harmon, P. G2: Gensym's Real-Time Expert System / P. Harmon // Intelligent Software Strategies. 1993. - March. - V. 9. - № 3.

137. Hayes-Roth, F. The State of Knowledge-Based Systems / F. Hayes-Roth, N. Jacobstein //Communications of the ACM. 1994. - March. - V. 37. - № 3. -P. 27-39.

138. John, E.G. NASA Applies Gensym to Real-Time Problems / E.G. John // Research Highlights. 1990. - July.

139. Kleschev, A.S. Expert Systems Based on Metaknowledge: Preprint / A.S. Kleschev. Vladivostok: Far Eastern Division of the Russian Academy of Sciences, 1994. - 13 p.

140. Lauber, R.J. Artificial Intelligence Techniques in Real-time Control Systems / R.J. Lauber // 12 th World Congress International Federation of Automatic Control. Sydney, 1993. - V. 1.

141. Maarten, M. Java Expert System Shell / M. Maarten. Amsterdam: Vrije Universiteit press, 2002.

142. MDBS. Guru User Manual // MDBS Inc., 1986.

143. Moon, D. MACLISP Reference Manual / D. Moon. Cambridge: MIT Press, 1973.

144. Moore, B. Memorandum / B. Moore. Gensym Corporation. -1993. -April.

145. Moore, R. Expert Systems in Real-Time Applications: Experience and Developments / R. Moore // Proceedings of the Seventeenth Annual Advance Control Conferenc. — 1991. October.

146. Nevell, A. Computer science as empirical enquiry: Symbols and search / A. Nevell, M.A. Simon // Communications of the ACM. 1976. - V. 10. -№ 3. — P. 133-146.

147. Nilsson, N.J. Principles of Artificial intelligence / N.J. Nilsson. — Palo Alto: Tioga Press, 1980.

148. Noy, N. F. Creating Semantic Web Contents with Protege-2000 / M. Sintek, S. Decker, M. Crubezy et all. // IEEE Intelligent Systems. -2001.- V. 16(2). -P. 60-71.

149. Richard P. Lippmann. An Introduction to Computing with Neural Nets / Richard P. Lippmann // IEEE Acoustics, Speech, and Signal ProcessingMaga-zine.- 1987.- April.

150. Rock, D. Improving Business Process Reengineering / D. Rock, D. Yu // A1 Expert. 1994. - October.

151. Siegel, D. Introducing G2 4.0 / D. Siegel, D. Riddell // Marketing Bulletin. -Gensym Corporation. 1994-November.

152. Sussman, G.J. From PLANNER to CONNIVER A Genetic Approach / G.J. Sussman, D.U. McDermot // Proc. of 1976 Joint Computer Conference. - AFIPS Press., 1976. - P. 271-278.

153. Taitelman, W. INTERLISP Reference Manual / W. Taitelman // XEROX PARC. 1974.