Исследование средств представления и обработки знаний в экспертных системах анализа постполетной информации авиационных радиолокационных комплексов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.17, кандидат наук Синев, Михаил Петрович

• Синев, Михаил Петрович
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Синев, Михаил Петрович

Содержание

Введение

1 Исследование средств работы со знаниями, применяемых в экспертных системах

1.1 Особенности экспертных систем наземного объективного контроля авиационных комплексов радиолокационного дозора и наведения

1.2 Структура экспертной системы объективного контроля АК РЛДН

1.3 Обработка знаний в экспертных системах

1.4 Исследование моделей данных и методов работы со знаниями в функционально подобных экспертных системах

1.4.1 Применение продукционных правил в диагностических экспертных системах EMYCIN и ASTA

1.4.2 Использование нейро-нечетких гибридных экспертных систем для диагностирования газотурбинных двигателей

1.4.3 Применение нечеткой логики в оболочке для построения экспертных систем Fuzzy CLIPS

1.4.4 Использование доски объявлений в экспертной системе оценки

■ ситуаций в области разведки радиообмена противника HANNIBAL

1.5 Выводы по главе

2 Разработка методов и алгоритмов анализа данных для решателя экспертной системы объективного контроля постполетной информации

2.1 Разработка способа представления данных в проверочной базе знаний экспертной системы

2.2 Метод комплексного контроля действий операторов и состояния аппаратуры, использующий математический аппарат продукционных правил

2.3 Разработка алгоритмов комплексного контроля действий операторов и состояния аппаратуры с использованием последовательной и параллельной обработки

2.4 Выводы по главе

3 Математическое моделирование анализа данных в экспертных системах объективного контроля постполетной информации

3.1 Математические ограничения модели

3.2 Выбор математического аппарата

3.3 Разработка с использованием СНДА модели межпоточного взаимодействия для алгоритмов комплексного контроля действий операторов и состояния аппаратуры с использованием параллельной обработки

3.4 Автоматная модель алгоритмов комплексного контроля действий операторов и состояния аппаратуры

3.5 Моделирование алгоритмов анализа данных в экспертных системах объективного контроля

3.6 Выводы по главе

4 Практическая апробация метода и алгоритмов анализа данных для решателя экспертной системы объективного контроля постполетной информации

4.1 Наземный комплекс обработки и дешифрирования информации

4.2 Натурное моделирование

4.3 Выводы по главе

Заключение

Перечень принятых сокращений

Список использованных источников

Приложение А. Листинги программ

Приложение Б. Полученные свидетельства

Приложение В. Полученные акты о внедрении

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование средств представления и обработки знаний в экспертных системах анализа постполетной информации авиационных радиолокационных комплексов»

Введение

Актуальность темы. В настоящее время наблюдается значительный рост исследований и разработок в области авиации. Данные исследования направлены как на создание новых образцов техники, так и на модернизацию старых. Одной из основных проблем, возникающих при испытании и эксплуатации авиационных комплексов, является обеспечение функций контроля процесса эксплуатации. Поэтому в их состав входят средства объективного контроля (СОК), обеспечивающие анализ состояния технических средств комплекса, окружающей обстановки и действий операторов.

До настоящего времени не была разработана экспертная система анализа постполетной информации, задокументированной авиационными комплексами радиолокационного дозора и наведения (АК РЛДН).

Программные средства, базирующиеся на технологии экспертных систем (ЭС), получили значительное распространение в мире. В зарубежных странах проводятся активные исследования и работы по применению прикладной информатики, искусственного интеллекта и ЭС. В частности, в этой области известны работы следующих ученых: Edward Shortliffe, Bruce Buchanan, Stanley N. Cohen, Hector Levesque, Marvin Minsky, William A. Martin, Joel Moses. В России этой проблеме посвящены работы П.О. Сафонова (ВГТУ, Воронеж), В. А. Нагина (МГИЭТ (ТУ), Москва) и других авторов.

Однако использование существующих средств представления и обработки знаний, применяемых в универсальных ЭС, не всегда оправдано вследствие ограничений, связанных со спецификой входных данных и режимов обработки документируемой информации. Усложнение задач, решаемых АК РЛДН, накладывает дополнительные ограничения на систему контроля, вследствие чего возрастает объем, увеличивается сложность и время обработки задокументированных данных. При этом актуальными становятся:

- разработка методов анализа сложной разнородной информации при

решении задач контроля в ЭС объективного контроля постполетной информации

»

авиационных комплексов;

- разработка параллельных алгоритмов анализа данных с целью повышения скорости обработки зарегистрированной информации;

- разработка способа представления разнородных знаний для их обработки машиной логического вывода с использованием параллельных алгоритмов.

Целью научного исследования является разработка научно обоснованных технических решений по повышению оперативности и автоматизации анализа постполетной информации авиационных комплексов радиолокационного дозора и наведения с использованием ЭС объективного контроля.

В связи с поставленной целью возникла необходимость решения новой научно-технической задачи, имеющей существенное значение для экономики и обороноспособности Российской Федерации, а именно разработки метода, моделей и алгоритмов работы решателя экспертных систем объективного контроля авиационных комплексов радиолокационного дозора и наведения (АК РЛДН), которые позволят проводить анализ задокументированной разнотипной информации, используя возможности многоядерной вычислительной архитектуры.

Для достижения поставленной цели были сформулированы и решены следующие частные задачи: I

1. Исследование способов представления данных в проверочной базе знаний экспертной системы объективного контроля постполетной информации.

2. Разработка метода анализа данных о состоянии аппаратуры и действиях операторов авиационных комплексов при выполнении процедур контроля с использованием экспертной информации.

3. Разработка и исследование алгоритмов анализа данных в решателе экспертной системы объективного контроля постполетной информации.

4. Исследование информационных процессов в имитационных и натурных моделях решателя ЭС объективного контроля постполетной информации.

Объектом исследования являются машины логического вывода экспертных систем объективного контроля постполетной информации авиационных комплексов.

Предметом исследования являются средства представления и обработки знаний в ЭС наземного объективного контроля, методы и алгоритмы обработки разнородных данных на основе анализа экспертной информации.

Методы исследования. Для решения поставленной в диссертационной работе задачи анализа данных с использованием интеллектуальных ЭС применялся комплекс математических методов и алгоритмов по формализации исходных данных и интеллектуальному выводу с использованием пополняемой базы знаний. Проведённые в работе исследования базируются на теории множеств, описании системы с использованием предикатов второго порядка и теории диагностических ЭС, а также методах поиска решений в ЭС. На всех этапах исследования применяются элементы математического и натурного моделирования решателя системы объективного контроля с использованием теории событийных недетерминированных автоматов (СНДА).

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Предложен метод комплексного контроля действий операторов и состояния аппаратуры, использующий математический аппарат продукционных правил. Он основан на методе контроля действий операторов авиационных комплексов радиолокационного дозора и наведения и отличается возможностью совместной и параллельной обработки информации о действиях операторов и техническом состоянии комплекса.

2. Разработаны алгоритмы комплексного контроля действий операторов и состояния аппаратуры с использованием последовательной и параллельной обработки, адаптированные для реализации предложенного метода. Отличительной особенностью данных алгоритмов является совместная обработка

постполетной информации по нескольким задачам контроля, что позволяет сократить время анализа путем уменьшения количества обращений к массиву задокументированных данных.

3. Разработана математическая модель последовательного и параллельных алгоритмов комплексного контроля действий операторов и состояния аппаратуры, основанная на формализации функций взаимоисключения критических участков, предложенной Н.П. Вашкевичем, которая позволяет проводить оценку оперативности выполнения исследуемых алгоритмов. Отличительной особенностью данной модели является возможность исследования зависимости времени работы каждого алгоритмов от структуры и объема входной информации.

4. Предложен способ представления данных в проверочной базе знаний экспертной системы с использованием объектно-ориентированной и предикатной моделей, что позволяет в отличие от известных способов унифицировать хранение и обработку экспертной информации в единой базе знаний.

Теоретическая значимость исследования обусловлена тем, что произведена формализация процедур объективного контроля, позволяющая автоматизировать процессы обработки и дешифрирования информации о функционировании системы, зарегистрированной устройствами регистрации.

Теоретические расчеты в исследовательской работе произведены на известных и проверяемых данных, в том числе для предельных случаев. Результаты расчетов согласуются с экспериментальными данными и не противоречат результатам научных работ и публикаций других авторов по теме диссертации и в смежных отраслях науки.

Практическая ценность работы связана с архитектурными и функционально-структурными решениями для разрабатываемых систем объективного контроля авиационных радиолокационных комплексов вооруженных сил России, устройств управления заправочными объектами и сходных диагностических систем военного и гражданского назначения:

1. Разработана структура базы знаний экспертной системы объективного контроля, позволяющая вести автоматизированную обработку информации в многоядерной вычислительной среде.

2. Проведено моделирование решателя экспертной системы объективного контроля постполетной информации авиационных комплексов радиолокационного дозора и наведения, позволившее выполнить сравнительный анализ оперативности выполнения последовательного и параллельных алгоритмов контроля действий операторов и состояния аппаратуры.

3. Разработан клиент контроля экспертной системы, позволяющий вести обработку файлов сценариев для последующего создания отчета о проведении процедур контроля, который используется в системе объективного контроля постполетной информации авиационного комплекса А-100 и стендового оборудования для проверки промышленных контроллеров управления объектами заправки.

Определены границы практического применения результатов исследования. Описаны условия, которым должны соответствовать системы, чтобы исследовать их с помощью предложенного в диссертации подхода - это класс систем анализа задокументированной и не изменяемой после регистрации постполетной информации, имеющей временные ограничения на обработку.

Область исследования. Содержание диссертации соответствует паспорту специальности 05.13.17 «Теоретические основы информатики» (технические науки) по следующим областям исследований:

- п. 4 «Исследование и разработка средств представления знаний. Принципы создания языков представления знаний, в том числе для плохо структурированных предметных областей и слабоструктурированных задач; разработка интегрированных средств представления знаний, средств представления знаний, отражающих динамику процессов, концептуальных и семиотических моделей предметных областей»;

- п. 5 «Разработка и исследование моделей и алгоритмов анализа данных, обнаружения закономерностей в данных и их извлечениях, разработка и исследование методов и алгоритмов анализа текста, устной речи и изображений»;

- п.12 «Разработка математических, логических, семиотических и лингвистических моделей и методов взаимодействия информационных' процессов, в том числе на базе специализированных вычислительных систем»;

- п. 14 «Разработка теоретических основ создания программных систем для новых информационных технологий».

а так же паспорту специальности 05.13.15 «Вычислительные машины, комплексы и компьютерные сети» по следующим областям исследований:

- п. 4 «Разработка научных методов и алгоритмов организации параллельной и распределенной обработки информации, многопроцессорных, многомашинных и специальных вычислительных систем»;

- п. 6 «Разработка научных методов, алгоритмов и программ, обеспечивающих надежность, контроль и диагностику функционирования вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей».

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Метод комплексного контроля действий операторов и состояния аппаратуры, использующий математический аппарат продукционных правил.

2. Алгоритмы комплексного контроля действий операторов и состояния аппаратуры с использованием последовательной и параллельной обработки.

3. Математическая модель алгоритмов комплексного контроля действий операторов и состояния аппаратуры с использованием параллельной обработки.

4. Способ представления данных в проверочной базе знаний экспертной системы с использованием объектно-ориентированной и предикатной моделей.

5. Математическое и натурное моделирование подсистемы вывода решения и исследование информационных процессов в экспертной системе.

6. Клиент контроля для экспертной системы, позволяющий вести обработку файлов сценариев для последующего создания отчета о проведении процедуры контроля.

Достоверность научных положений подтверждена результатами экспериментальных исследований, а также практикой разработки, внедрения и эксплуатации диагностических экспертных систем авиационных радиолокационного комплекса А-100, промышленных контроллеров управления объектами заправки.

Реализация и внедрение результатов диссертационной работы.

Диссертационная работа выполнялась в рамках научно-исследовательских работ, проводимых в Пензенском государственном университете:

- федеральной целевой программе «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 годы (соглашение № 14.В37.21.0597);

- НИР №01201257166 «Развитие теории организации взаимодействия параллельных процессов в распределенных системах обработки данных» за 20122013 г.

Получены 3 акта внедрения результатов диссертационного исследования в следующих опытно-конструкторских работах:

- наземный комплекс обработки и дешифрирования информации для авиационных комплексов А-100 - «ПРЕМЬЕР-НКОД» - ОАО «Концерн «Вега» г. Москва, ОАО «НПП «РУБИН»;

- процедурный тренажер наземного комплекса обработки и дешифрирования информации для авиационных комплексов А-100 - «ПТ НКОД» - ОАО «Концерн «Вега» г. Москва, ОАО «НПП «РУБИН»;

- стендовое оборудование для проверки разрабатываемых промышленных контроллеров - ЗАО «НИИФИ и ВТ», г. Пенза.

Апробация работы.

Результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях: международная научно-техническая конференция «Новые информационные технологии и системы» (Пенза, 2008, 2010, 2012); всероссийская конференция «Проведение научных исследований в области обработки, хранения, передачи и защиты информации» (Ульяновск, 2009);

международная научно-практическая конференция «Молодёжь. Наука. Инновации» (Пенза, 2013).

Основные результаты работы докладывались также на ежегодных конференциях, проводимых в ОАО «Н1111 «Рубин» и в Пензенском государственном университете.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 27 печатных работ, в том числе пять статей в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, и девять свидетельств об официальной регистрации программ для ЭВМ. Все результаты, составляющие содержание диссертации, получены автором самостоятельно.

Личный вклад соискателя состоит в самостоятельном анализе ситуации, сложившейся на данном научном направлении, в постановке задач с использованием практического опыта 1 автора и решении этих задач с применением передовых достижений науки и техники. Автор принимал непосредственное участие в практических и научных исследованиях по разработке диагностических экспертных систем для авиационных радиолокационных комплексов, по результатам которых получено 9 свидетельств об официальной регистрации программ для ЭВМ. На основе методик, алгоритмов и моделей, предложенных в диссертационном исследовании, автором был разработан клиент контроля для экспертной диагностической системы разрабатываемого авиационного комплекса А-100 и стендового оборудования для проверки промышленных контроллеров управления объектами заправки, что подтверждается тремя актами о внедрении результатов диссертационного исследования.

Структура и объем диссертационной работы. Работа состоит из введения, четырех глав основной части и заключения, изложенных на 127 страницах (включая 50 рисунков, 15 таблиц), перечня принятых сокращений, списка литературы и трех приложений на 25 страницах.

1

Исследование средств работы со знаниями, применяемых в экспертных

системах

Поставленные во введении задачи требуют комплексного исследования предметной области для достижения цели научной работы. Под экспертными системами (ЭС) понимают программное обеспечение, которое при решении задач способно частично заменить эксперта-человека.[1]. Исследователи в области ЭС для названия своей дисциплины часто используют также термин «инженерия знаний» [2], введенный Е. Фейгенбаумом как «привнесение принципов и инструментария исследований из области искусственного интеллекта в решение трудных прикладных проблем, требующих знаний экспертов» [3]. Из этого следует, что необходимо провести анализ как области применения экспертной системы объективного контроля, так и математических методов и алгоритмов по формализации исходных данных и интеллектуального вывода, применяемых в схожих системах.

1.1 Особенности экспертных систем наземного объективного контроля авиационных комплексов радиолокационного дозора и наведения

Применение экспертной системы для объективного контроля авиационных комплексов радиолокационного дозора и наведения требует дополнительных исследований информационных процессов, сопровождающих полный цикл разработки и эксплуатации данных комплексов. Целью этих исследований является разработка механизма вывода решения для экспертной системы.

Для решения поставленной задачи предлагается провести исследование информационных процессов при применении АК РЛДН с использованием методологии моделирования и стандарта документирования процессов ЮЕГЗ [4].

Укрупнённая модель боевого применения АК РЛДН представлена на рисунке 1.1.

Взлететь Выйти в район Нести боевое дежурство Вернуться на базу Посадить самолет

1 | 2 I 3 I 4 I 5 I

Рисунок 1.1- Модель боевого применения АК РЛДН

При проведении боевого дежурства (3 блок) современные российские и зарубежные авиационные системы типа А\¥АК8 позволяют решать задачи не только по поражению воздушных целей, но и по управлению морскими и наземными силами при решении всего спектра боевых задач. При этом сами комплексы могут использоваться в режимах разведки, ретрансляции, картографирования и управления [5]. С точки зрения объективного контроля можно выделить следующие режимы:

- пассивные (разведка, картографирование, ретрансляция);

- активные (боевое управление).

Объективный контроль пассивных режимов работы АК РЛДН может вестись как с помощью фиксации видео и звуковой информации с АРМ операторов, так и с помощью обработки цифровой информации, представленной в табличном виде [6].

Обработка активных режимов работы комплекса требует проведения формализации интерактивного взаимодействия АК РЛДН и управляемых систем. Технологический процесс активного режима работы комплекса в виде диаграммы описания последовательности этапов процесса «с точки зрения наблюдателя», представленный в стандарте ЮЕЕЗ [7], показан на рисунке 1.2.

Основная задача комплекса при активном режиме заключается в опознавании, сопровождении и наведении на цель, причём работа комплекса ведётся по нескольким сотням целей одновременно (цикл обработки Л-Л) [8]. АК РЛДН должен обнаруживать воздушные цели, в том числе низколетящие над любыми видами земной поверхности, а также надводные объекты. Концепция построения АК РЛДН учитывает современные требования по применению для решения задач разведывательно-информационного обеспечения и управления сил и средств не одного, а нескольких видов Вооруженных сил (ВВС, ВМФ, СВ) [9].

Обеспечение взаимодействия комплекса с разнородными потребителями предъявляет широкие и жесткие требования к информативности и типам обнаруживаемых целей.

Произвести обнаружение целей — Опознать принадлежность цели

31 I 32 |

Сопровождать цель

33

Инициализировать

средства поражения

(воздушные,

наземные, морские)

34

Продолжить несение боевого дежурства

' 38 |

Произвести постановку задач (наведение на цель) — Выполнить боевую задачу -ч Привести средства поражения в исходное состояние

35 36 "37 |

Закончить несение боевого дежурства

Рисунок 1.2 - Технологический процесс активного режима работы комплекса «с

точки зрения наблюдателя»

В отличие от традиционных наземных РЛС станций АК РЛДН способны перемещать свое радиолокационное поле в пространстве и являются одним из важнейших дополнений к имеющимся средствам создания радиолокационного поля страны для охвата территорий, не имеющих радиолокационного прикрытия [10].

Технологический процесс активного режима работы комплекса «с точки зрения объекта» в виде диаграммы состояния объекта показан на рисунке 1.3.

На диаграмме в виде функциональных блоков (СЮВ) представлены действия, производимые АК РЛДН при активных режимах работы комплекса.

Данная диаграмма позволяет, прежде всего, формализовать основной режим работы комплекса - режим наведения. В существующих и проектируемых системах АК РЛДН существует подмножество задач 2 при наведении на воздушный объект, которое представляет собой частично упорядоченное по стадиям наведения (3/1,..3/6) множество. При проведении проверки функционирования данного комплекса «с точки зрения объекта» необходимо в соответствии с методиками, изложенными в [11], провести контроль каждого из элементов множества X с использованием значения точностных характеристик

сопровождения целей. Кроме того, для функциональных блоков 3/1, 3/5 и 3/6 необходимо проводить контроль выполнения полётного задания, проведение которого аналогично контролю точностных характеристик.

иов/

Принять решение

иов/

Произвести

обнаружение

цели

3/1

иов/

Опознать

принадлеж-

ность цели

3/2

иов/

Сопровождать цель до момента исчезновения

иов/ Продолжить дежурство

3/6

Рисунок 1.3 - Технологический процесс активного режима работы комплекса «с точки зрения объекта»

Важной составной частью информационно-диагностической системы АК РЛДН являются средства объективного контроля, реализованные в виде бортовых накопителей специального назначения и наземного комплекса обработки и дешифрирования информации изделия.

Задачами объективного контроля таких систем являются [12]:

- предотвращение выпуска в полёт комплекса для выполнения задач по предназначению с неисправными узлами;

- выявление причин неудовлетворительных результатов выполнения полетных заданий;

- обеспечение комиссий по расследованию авиационных происшествий и инцидентов достоверными данными о работоспособности систем изделия,

действиях и переговорах операторов между собой, с экипажем и с наземными пунктами управления и наведения;

- накопление данных (формирование баз данных) работы контролируемых бортовых систем и оборудования РЛК для последующей статистической обработки и прогнозирования, а также действий операторов и результатов применения (оперативно-тактической информации), для оценки качества выполнения полётных заданий и обучения экипажа.

В информации, обрабатываемой диагностической системой, можно выделить следующие множества.

Множество кодограмм С и множество полей кодограмм (7, являющиеся подмножеством каждой кодограммы.

^ = (с1'с2'•••>£„} = {{§11>£12>'"> &1т}>{§21> §22''••'ёь} >•">{§п\>£п2>'"> £щ}}> О • 1)

где ;

Над данными множествами выполняются функции проверки значения полей (при этом каждая функция может проверять свои

конкретные атрибуты поля: функцию, диапазон корректных значений и т.п.).

I

Объективный контроль подразделяется на оперативный, специальный и полный [13].

Оперативный контроль осуществляется по материалам бортового устройства регистрации (БУР) и бортовых автоматизированных систем контроля в целях проверки функционирования и работоспособности авиационной техники, выявления фактов нарушения летно-эксплуатационных ограничений (условий безопасности полетов), нарушений выполнения полетного задания, эксплуатации АТ для принятия решения о допуске ВС и экипажа к следующему полету.

Применительно к изделию А-100 оперативный контроль проводится в

целях:

- выявления отказов и отклонений в работе изделия А-100;

- выявления нарушений в эксплуатации изделия А-100 летным и инженерно-техническим составом;

- проверки полноты и последовательности выполнения операторами АК РЛДН полетного задания.

При выполнении полетов в отрыве от аэродрома основного базирования продолжительное время воздушное судно должно укомплектовываться переносным оборудованием с запасом ресурсов, обеспечивающим перезапись и сохранение полетной информации на весь запланированный период. При этом материалы оперативного контроля, накопленные за время работы в отрыве от аэродрома основного базирования, после возвращения, в полном объёме должны быть перенесены в базу данных наземного комплекса обработки и дешифрирования информации изделия А-100 [14].

Специальный контроль представляет собой углубленный контроль технического состояния, выполнения экипажем полётных заданий и осуществляется в целях:

- определения причин нарушения работоспособности авиационной техники и правил ее эксплуатации, выявленных в процессе оперативного контроля или по замечаниям лётного состава;

- углубленного анализа технического состояния авиационной техники;

- углубленного контроля выполнения полётных заданий;

- сбора и обработки полетной информации для прогнозирования технического состояния авиационной техники, определения уровня натренированности летного состава.

При специальном контроле используется информация БУР и баз данных на наземном комплексе обработки и дешифрирования информации (НКОД) изделия А-100, результаты оперативного контроля, информация о результатах применения, результаты контроля технического состояния изделия А-100 и действий экииипажа.

Полный контроль осуществляется в целях определения причин авиационных происшествий и инцидентов. Контроль технического состояния производится по информации БУР, зарегистрированной в крайнем полете, а также по информации и результатам оперативного и специального контроля,

сохранившимся в виде материалов оперативного контроля и баз данных на наземном комплексе обработки и дешифрирования информации.

В результате исследования модели АК РЛДН комплекса, представленной на рисунках 1.1-1.3, можно выделить классы сценариев СОК и диагностики, необходимые для наземного комплекса объективного контроля.

Для проведения процедур контроля и диагностики необходимо выделить классы проверок, используемые как в пассивных, так и в активных режимах работы комплекса. Композиционная схема организации сценариев объективного контроля АК РЛДН в терминах языка онтологии ЮЕР5 [15] представлена на рисунке 1.4.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Синев, Михаил Петрович, 2013 год

Список использованных источников

1. Элти Д. Экспертные системы: концепции и примеры / Элти Д., Кумбс М., Шитиков Б.И.; Пер. с англ. - М.: Финансы и статистика, 1987 - 191 С.

2. Экспертные системы [Электронный ресурс]. URL: http://www.mari.ru/mmlab/home/AI/7_8/index.html (дата обращения: 05.11.2011).

3. Feigenbaum Е.А. Some challenges and grand challenges for computational intelligence // J ACM. - 2003. T. 50. - № 1. - C. 32-40.

4. Mayer R.J. Information Integration for Concurrent Engineering (IICE) IDEF3 Process Description Capture Method Report / Richard J. Mayer, Christopher P. Menzel, Michael K. Painter, Paula S. deWitte, Thomas Blinn, Benjamin Perakath // KNOWLEDGE BASED SYSTEMS INC COLLEGE STATION TX, 1995 - C. 236.

5. Майор С. Состояние и перспективы развития самолетов ДРЛО и управления // Zarubezhnoe Voen. Obozr. - 2001. - № 005. - С. 56-59.

6. Пащенко Д.В. Табличная обработка информации, зарегистрированной авиационным радиолокационным комплексом / Пащенко Д.В., Трокоз Д.А. // Вопросы Радиоэлектроники - Москва «ЦНИИ «Электроника». 2009. Т. 1. С. 139144.

7. Ping J. Research on business process simulation method of architecture based on IDEF3 / Ping J., Peng Z., Wei X. // Management Science and Industrial Engineering (MSIE), 2011 International Conference on., - 2011. - С. 1130-1133.

8. Кедров С. Большой небесный глаз // Krylia Rodiny. - 2000. - № 001. - С.

15-18.

9. Васильев А.В. Методика контроля показателей точности сопровождения целей радиолокационным комплексом / Васильев А.В., Васильев С.А., Коннов Н.Н., Пащенко Д.В. // Радиотехника. - 2009. - Т. 8. - С.116-119.

10. Бобков А. Военно-воздушные силы, авиационные средства дальнего радиолокационного обнаружения и управления иностранных государств // Zarubezhnoe Voen. Obozr. - 2006. - № 005. - С. 45-50.

11. Испытания РЛС (оценка характеристик) / А. И. Леонов, С. А. Леонов, Ф. В. Нагулинко: Под ред. А. И. Леонова. — М.: Радио и связь, 1990. — 208 С.

12. Об утверждении федеральных авиационных правил по организации объективного контроля в государственной авиации. Приказ. Министерство обороны РФ (Минобороны России). 17.10.01 420. Предпринимательское право [Электронный ресурс]. URL: http://www.businesspravo.ru/Docum/ DocumShow_DocumID_22326.html (дата обращения: 05.11.2011).

13. Синев М.П. Система настройки диагностики радиолокационных комплексов. / Д.В. Пащенко, Д.А. Трокоз, М.П. Синев // Новые информационные технологии и системы : сб. тр. 8-й Междунар. науч.-техн. конф., Пенза, 2008. - С. 290-295.

14. Кузьменков В.Ю. Основные направления совершенствования радиолокационного обеспечения полетов авиации / Кузьменков В.Ю., Губанов А.В., Спирин Ю.В. // Voen. Mysl. - 2009. - № 6. - С. 42-47.

15. Benjamin Р.С. Idef5 method report / P.C. Benjamin, C.P. Menzel, R.J. Mayer // Knowl. Based Syst. Inc., 1994. - 165 c.

16. Биргер И.А. Техническая диагностика — M.: «Машиностроение», 1978.—240 с.

17. Черемных С.В. Структурный анализ систем: IDEF-технологии / Черемных С.В., Семенов И.О., Ручкин B.C. // М Финансы и статистика. - 2001. -208 с.

18. Джексон П. Введение в экспертные системы - М.: Вильяме, 2007. - 624 с.

19. Hayes-Roth F. The state of knowledge-based systems / Hayes-Roth F., Jacobstein N. // Commun ACM. - 1994. - T. 37. - № 3. - C. 26-39.

20. Newell A. Human problem solving / Newell A., Simon H.A. //Prentice-Hall Englewood Cliffs, NJ, 1972. - 784 с. ;

21. The Elements of Statistical Learnin / Hastie Т., Tibshirani R., Friedman J. -New York: Springer, 2009. 746 c.

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

23. Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach. / M. Kaufmann / Anderson J.R., Michalski R.S., Carbonell J.G., Mitchell T.M. - 1983. - 602 c.

24. Синев М.П. Методика построения систем объективного контроля авиационных радиолокационных комплексов / Д.В. Пащенко, М.П. Синев // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. -2009.-№ 1.-С. 49-59.

25. Синев М.П. Организация документирования информации в сложных авиационных комплексах / Д.В. Пащенко, А.Н. Токарев, М.П. Синев // Новые информационные технологии и системы : сб. тр. 8-й Междунар. науч.-техн. конф., Пенза, 2008. - С. 281-290.

26. Нильсон H. Искусственный интеллект. Методы поиска решений // Мир. 1973 - 273 с.

27. Witten I.H., Frank Е. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Second Edition. : Morgan Kaufmann, 2005. - 559 с.

28. Барсегян A.A. Технологии анализа данных. Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP / A.A. Барсегян, M.C. Куприянов, B.B. Степаненко, И.И. Холод // СПб БХВ-Петербург. 2007. - 336 с.

29. Winograd Т. Readings in uncertain reasoning / под ред. G. Shafer, J. Pearl. San Francisco, CA, USA: Morgan Kaufmann Publishers Inc., - 1990. - C. 657-667.

30. Верба B.C. Живучесть авиационных комплексов радиолокационного дозора и наведения / Верба B.C., Меркулов В.И., Гандурин В.А. // Информационно-измерительные и управляющие системы. - 2008. - Т. 6. - № 3. -С. 18-26.

31. Люгер Д.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание. : Издательский дом Вильяме, 2003. - 864 с.

32. Синев М.П. Поиск решения в экспертных системах объективного контроля // Новые информационные технологии и системы : сб. тр. 10-й Междунар. науч.-техн. конф., Пенза, 2011. С. 185-187.

33. Синев М.П. Свойства систем объективного контроля, применяемых в авиационных комплексах радиолокационного дозора и наведения / Синев М.П., Пащенко Д.В. // Молодежь. Наука. Инновации: сб. тр. 7-й Междунар. науч.-практ. конф., РГУИТП, 2013. [Электронный ресурс]. URL: http:// rgu-penza.ru/mni/content /files/2013_Pashenko ,%20Sinev.pdf (дата обращения: 05.11.2013).

34. Кириллов Н.П. Признаки класса и определение понятия «технические системы» // Авиакосмическое приборостррение. - 2009. - № 8. - С. 32-38.

35. Теория технических систем. / Хубка В., Ачкасов В.В., Люшинский К.А. -М.: Мир, 1987. -208 с.

36. Блауберг И.В. Системные исследования и общая теория систем / Блауберг И.В., Садовский В.Н., Юдин Э.Г. // Системные исследования. Ежегодник. 1969. С. 7-29. ,

I

37. Гайдес М.А. Общая теория систем (системы и системный анализ) // Винница Глобус-Пресс. 2005. С. 26.

38. Лоскутов А.Ю. Основы теории сложных систем / Лоскутов А.Ю., Михайлов A.C. // - М.: 2007. - 612 с.

39. Поваров Г.Н. Сложность систем как показатель научно-технического прогресса // Проблемы исследования систем и структур - М.: 1965. - С. 8-9.

40. Принцип простоты и меры сложности / Мамчур Е.А., Овчинников Н.Ф., Уемов А.И. - М.: Наука, 1989. - 304 с.

41. Примеры экспертных систем [Электронный ресурс]. URL: http://www.aiportal.ru/articles/expert-systems/examples-expsys.html (дата обращения: 05.11.2011).

42. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем: Учебник для вузов.: Питер, 2000. - 384 с.

43. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления // - .М: Энергоиздат. 1981. - 231 с.

44. Shortliffe Е. Computer-based medical consultations: MYCIN. : Elsevier, 1976.-264 с.

45. Marvin Minsky. A framework for representing knowledge. In John Haugeland, editor, Mind Design. // MIT Press Camb. MA. 1981. C. 95-128.

46. Melle W. van EMYCIN: A knowledge engineer's tool for constructing rule-based expert systems / Melle W. van, Shortliffe E.H., Buchanan B.G. // Rule-Based Expert Syst. MYCIN Exp. Stanf. Heuristic Program. Proj. 1984. C. 302-313.

47. Жернаков C.H. К вопросу о построении гибридных нейронечетких экспертных систем диагностики и контроля ГТД // Управление в сложных системах. - 1999. - С. 119-125.

48. Луценко Е.В. Системная теория информации и нелокальные интерпретируемые нейронные сети прямого счета // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. - 2003. - Т. 1. - С. 76-88.

49. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. // М Горячая Линия-Телеком. 2006. - 452 с.

50. Neuro-control and its applications / Omatu S., Khalid M., Yusof R. - : Springer Berlin, Heidelberg, New York, 1996. - 272 c.

51. Маолова Л.Н. Схема представления знаний в экспертной системе по нейроонкологии / Маолова Л. Н., Мильруд Э. М., Райтер И. А., Чернышева Л. В. // Представление знаний и экспертные системы. Сборник научных трудов. 1989. -С. 34.

52. Савельев A.B. На пути к общей теории нейросетей. К вопросу о сложности // Нейрокомпьютеры. Разработка. Применение. - 2006. - № 4-5. - С. 414.

53. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS / Частиков А.П., Гаврилова Т.А., Белов Д. Л. - СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 608 с.

54. сайт FuzzyCLIPS [Электронный ресурс]. URL: http://awesom.eu/~cygal/archives/2010/04/22/fuzzyclips_downloads/index.html (дата обращения: 05.11.2013).

55. Асаи К., Ватада Д. Прикладные нечеткие системы / под. ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. - М.: Мир, 1993. - 368 с.

56. Hopgood A.A. Fuzzy logic in a blackboard system for controlling plasma deposition processes / Hopgood A. A., Phillips H. J., Picton P. D., Braithwaite N. S. J. // Artif. Intell. Eng. - 1998. - T. 12. - № 3. - C. 253-260.

57. Заде Л., Ринго H. И. Понятие лингвистической переменной и его

применение к принятию приближенных решений: Пер. с англ. : Мир, 1976. - 166

i

с.

58. Кузин Л.Т. Основы кибернетики: Основы кибернетических моделей. Учебное пособие для вузов. - М.: Энергия, 1979. - 584 с.

59. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети / Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. - М.: Физматлит, 2001. - 224 с.

60. Джарратано Д., Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование // - М.: Вильяме. 2007 - 1152 с.

61. Рутковский Л. Методы и технологии искусственного интеллекта. : Горячая Линия - Телеком, 2010. - 520 с.

62. Уэно X. и Исидзука М. Представление и использование знаний: Пер. с яп.: Мир, 1989.-220 с.

63. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения // - М.: Конкорд. 1992. - с. 519.

64. Управляющие программы для механических систем: объектно-ориентированное проектирование систем реального времени / Ослэндер Д.М., Риджли Д.Р., Ринггенберг Д.Д. : Бином. Лаборатория знаний, 2004. - 416 с.

65. Черч А. Введение в математическую логику, т. 1 // - М.: ИЛ. 1960. -

478 с.

66. Бутырин, О. Методика количественной оценки качества техники пилотирования летчика в рейсовых условиях. [Электронный ресурс]. URL: http://www.ato.ru/rus/media/ato/archives/78-2007/ak/ak3 (дата обращения: 12.10.2013).

67. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ.: " Наука", Глав. ред. физико-математической лит-ры, 1987. - 288 с.

68. George А. Miller. The Magical Number Seven, Plus or Minus Two. // Psychol. Rev. 1956. T. 63. C. 81—97.

69. Синев М.П. Стратегия параллельной обработки массивов данных в системе объективного контроля радиотехнического комплекса радиолокационного дозора и наведения / Пащенко Д.В., Мачалин В.А., Токарев А.Н., Трокоз Д.А., Синев М.П. // Радиотехника. - 2010. - № 8. - С. 51-55.

70. Синев М.П. Последовательный алгоритм обработки данных при анализе действий операторов // Новые информационные технологии и системы : сб. тр. 10-й Междунар. науч.-техн. конф., Пенза, 2011. С. 220-223.

71. Воеводин В.В., Воеводин В.В. Параллельные вычисления. - СПб.: БХВ-Петербург, 2002. - 600 с.

72. Пащенко Д.В. Разработка многопоточной модели программного обеспечения экспертной системы авиационных радиолокационных комплексов / Пащенко Д.В., Трокоз Д.А. // Известия высших учебных заведений. Поволжский Регион. Технические Науки. - 2011. - № 3(19). - С. 44-56.

73. Самарский A.A. Математическое моделирование и вычислительный эксперимент // Вестник АН СССР. — 1979. — № 5. — С. 38^19.

74. Синев М.П. Ограничения, влияющие на поиск решения в экспертных системах анализа постполетной информации / М.П. Синев, Д.В. Пащенко, М.В. Логунов, М.Н. Синева // Радиопромышленность. - 2013. - № 2. - С.45-52.

75. Пащенко Д.В. Средства воздушного наблюдения, контроля и управления / Д.В. Пащенко, В.И. Волчихин, В.Г. Пащенко // Надежность и качество Вып. 1: труды междунар. Симп, 2008 - С. 186-190.

76. Синев М.П. Система настройки диагностики радиолокационных комплексов. / Д.В. Пащенко, Д.А. Трокоз, М.П. Синев // Новые информационные технологии и системы : сб. тр. 8-й Междунар. науч.-техн. конф., Пенза, 2008. - С. 290-295.

1

77. G. Klyne, С. Newman. RFC 3339. Date and Time on the Internet: Timestamps.

-18c.

78. Верба Г.Е. Современное состояние и перспективы использования воздухоплавательных комплексов / Верба Г.Е., Голубятников В.Н., Кирилин А.Н., Пшихопов В.Х., Старостин И.А., Ступников В.И. // Мехатроника Автоматизация Управление. -2009. - Т. 3. - С. 40-42.

79. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. : М.: Высшая школа, 2009. - 343 с.

80. Рогачев Г.Н. Stateflow 5. Руководство пользователя [Электронный ресурс]. URL: http://matlab.exponenta.ru/stateflow/bookl/Lphp. (дата обращения: 05.11.2013).

81. Шахов В. Моделирование программно-аппаратных "реактивных" систем раскрашенными сетями Петри [Электронный ресурс]. URL: http://www.softcraft.ru/theory/mrs/index.shtml. (дата обращения: 05.11.2013).

82. Борщев А. Спецификация и верификация систем логического управления реального времени / Борщев А., Карпов Ю., Колесов Ю. // Системная Информатика. - 1993. - № 2. - С. 40.

i

83. Синев М.П. Сравнительный анализ математических аппаратов моделирования реактивных систем / Синев М.П., Гришин Д.С. // Молодежь. Наука. Инновации: сб. тр. 7-й Междунар. науч.-практ. конф., РГУИТП, 2013. [Электронный ресурс]. URL: http://rgu-penza.ru/mni/content/files/2013_Grishin,%20Sinev.pdf (дата обращения: 05.11.2013).

84. Котов В.Е. Сети Петри. : Наука. Главная редакция физ.-мат. литературы, 1984. - 160 с.

85. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. : Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1978. - 357 с.

86. Вашкевич Н.П. Недетерминированные автоматы в проектировании систем параллельной обработки.: ПГУ, 2004. - 280 с.

87. Вашкевич Н.П., Бикташев Р.А. Достоинство формального языка, основанного на концепции недетерминизма, для функционального описания и преобразования алгоритмов управления процессами и ресурсами в параллельных системах / Вашкевич Н.П., Бикташев Р.А. // Телекоммуникации. - 2011. - № 1. -С. 18-25.

88. Noubir G. Specification of timed finite state machine in Z for distributed real-time systems / Noubir G., Stephens D., Raja P. // Distributed Computing Systems, 1993., Proceedings of the Fourth Workshop on Future Trends of. ,1993. C. 319-325.

89. Lee D.W. Timer Embedded Finite State Machine Modeling and its Application / Lee D.W., Choi B.K., Kong J.H. // Proceedings of the 24th Eurpoean

Conference on Modeling and Simulation, Kuala Lumpur, Malaysia. , 2010. [Электронный ресурс]. URL: http://www.scs-europe.net/conf/ecms2010/2010 %20accepted%20papers/ibs_ECMS2010_0030.pdf (дата обращения: 05.11.2013).

90. Вашкевич Н.П. Аппаратная реализация функций синхронизации параллельных процессов при обращении к разделяемому ресурсу на основе ПЛИС / Вашкевич Н.П., Бикташев P.A., Турин Е.И. // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические Науки. - 2007. - № 2. - С. 3-12.

91. Вашкевич Н.П. Принципы аппаратной реализации метода взаимного исключения для синхронизации параллельных процессов / Вашкевич Н.П., Бикташев P.A. // Высокопроизводительные параллельные вычисления: сб. тр. 7-й Междунар. конф., Нижний Новгород, 2007. - С. 68 - 73.

92. Вишняков В.А. Организация вычислительных процессов ЭВМ и систем: учебное пособие для вузов.: М.: Высш. шк., 1988. - 207 с.

93. Кейлингерт П., Лисс Б. Л., Трескова С. И. Элементы операционных систем: Введение для пользователей.: Мир, 1985. - 295 с.

94. Синев М.П. Автоматная модель межпоточного обращения к разделяемому ресурсу в алгоритмах объективного контроля / Синев М.П., Синева М.Н. // Молодежь. Наука. Инновации: сб. тр. 7-й Междунар. науч.-практ. конф., РГУИТП, , 2013. [Электронный ресурс]. URL: http://rgu-penza.ru/mni/content/files/2013_Sinev, %20Sineva.pdf (дата обращения: 05.11.2013).

95. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука // М.: Мир. 1978. Т. 2.-420 с.

96. Кельтон В., Лоу A.M. Имитационное моделирование // СПб.: Питер. 2004.

-847 с.

97. Маликов И.М. Справочник инженера испытателя судовой электрорадиоаппаратуры / Маликов И.М., Зайденберг М.Г. // Л.: Судостроение , 1976.-349 с.

98. Синев М.П. Аппаратно-программный комплекс для анализа результатов документирования радиолокационной информации / Д.В. Пащенко, Д.А. Трокоз, М.П. Синев // Вопросы радиоэлектроники. - 2012. - № 1. - С. 144153.

99. Синев М.П. Реализация стратегий объективного контроля в радиолокационных комплексах / Д.В. Пащенко, М.П. Синев // Проведение научных исследований в области обработки, хранения, передачи и защиты информации» : сб. науч. тр. - Ульяновск : УлГТУ, 2009. - № 4. - С. 155-158.

100. Гмурман Б.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: Высшая школа, 2004. Вып. 10-е издание, стереотипное. - 497 с.

101. Бююль А., Цёфель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. Пер. с нем. - СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002. - 608 с.