Математические модели и алгоритмы функционирования системы корпоративной памяти тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Малиновский, Владимир Павлович

• Малиновский, Владимир Павлович
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Малиновский, Владимир Павлович

СПИСОК СОКРАЩЕНИИ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ОБЗОРНО-АНАЛИТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ В ОБЛАСТИ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И АЛГОРИТМОВ ФУНКЦИОНИРОВАИЯ СИСТЕМЫ КОРПОРАТИВНОЙ ПАМЯТИ.

1.1. Проблема управления знаниями и информацией в современной организации.

1.2. Анализ информационных технологий для создания системы корпоративной памяти.

1.3. Системный анализ жизненного цикла знаний в системе корпоративной памяти.

1.4. Постановка задачи исследования.

ГЛАВА 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗНАНИЙ И ИНФОРМАЦИИ В СИСТЕМЕ КОРПОРАТИВНОЙ ПАМЯТИ.

2.1. Системное представление знаний и процессов их трансформации в модели жизненного цикла знаний.

2.2. Использование когнитивной модели ситуации для запроса к системе корпоративной памяти.

2.3. Алгоритм предоставления знаний по когнитивной модели ситуации.

2.4. Разработка системы тестирования пользователя на основе модели расширенной онтологии.

Выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. АРХИТЕКТУРНОЕ РЕШЕНИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ РЕАЛИЗАЦИИ СИСТЕМЫ КОРПОРАТИВНОЙ ПАМЯТИ.

3.1. Архитектура системы корпоративной памяти.

3.2. Применение Microsoft Visio для расширения возможностей интерфейса пополнения знаний.

3.3. Реализация алгоритма обработки когнитивной модели ситуации в среде CLIPS.;.

3.4. Программная реализация системы корпоративной памяти.

3.5. Экспериментальное исследование алгоритма 1.

Выводы по главе 3.

ГЛАВА 4. ПРИМЕНЕНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ КОРПОРАТИВНОЙ ПАМЯТИ.

4.1. Задача построения обучающейся организации с применением системы корпоративной памяти.

4.2. Процедуры работы с системой корпоративной памяти.

4.3. Онтология предметной области «Менеджмент проектов» и оценка эффективности системы корпоративной памяти.

Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математические модели и алгоритмы функционирования системы корпоративной памяти»

Диссертация посвящена системного анализу жизненного цикла знаний и разработке системы корпоративной памяти (СКП), предназначенной для повышения эффективности процессов обучения и переподготовки сотрудников организации, осуществляющих различные организационные изменения. В качестве основного подхода к улучшению процессов обучения (переподготовки) предлагается внедрение методик и программных продуктов, позволяющих задействовать корпоративные знания и опыт для успешного решения сотрудниками организации своих производственных задач.

В работе анализируются модели и средства представления корпоративных знаний в системах управления знаниями (СУЗ), главным образом, онтологический подход, организация баз знаний (БЗ), а также применение когнитивных моделей для описания ситуаций, в которых пользователь может получить знания из БЗ.

Актуальность исследования. Проблема накопления и использования корпоративных знаний является одной из наиболее актуальных для современной организации. Это обусловлено следующими факторами [12, 22, 56, 58, 64, 78,81]:

- необходимостью быстрой адаптации новых сотрудников к специфике организации за счет передачи им необходимого для них корпоративного опыта и знаний;

- требованием накопления и сохранения знаний сотрудников, покидающих организацию в силу различных обстоятельств;

- постоянным повышением требований к качеству решения повседневных задач (принимаемых решений) организации за счет использования накопленного опыта и знаний;

- потребностью повышения компетентности сотрудников на основе внутренних интеллектуальных ресурсов организации (корпоративных знаний).

Чтобы в максимальной степени учесть все эти требования, необходимы комплексные исследования в области построения СУЗ, требующие всестороннего анализа сложной системы корпоративных знаний. В современных исследованиях СУЗ для организации знаний чаще всего применяется онтологический подход, который представляет структуру корпоративных знаний, но не отражает процессы накопления знаний, а также процессы получения сотрудниками знаний, соответствующих решаемым производственным задачам [20, 80].

С эффективным использованием корпоративных знаний связано также описание самих производственных задач, которое бы позволило сотрудникам получать необходимые для решения задач знания. В качестве такого описания наиболее часто используется когнитивное моделирование, которые позволяет эффективно анализировать сложные проблемные ситуации в деятельности организации. Однако анализ ситуаций при помощи когнитивных моделей, как правило, никак не связан с построением структуры корпоративных знаний, т.е. его преимущества не используются для повышения уровня усвоения сотрудниками корпоративных знаний [52, 73, 83].

Проблема системного анализа описания корпоративных знаний рассматривается в контексте разработки информационных технологий, помогающих сотрудникам работать с корпоративными знаниями на всех этапах цикла накопления, хранения и использования знаний, в том числе для создания новых знаний (наращивания интеллектуального капитала организации). СКП в этом контексте понимается как некоторый компонент (расширение) СУЗ, предназначенный, главным образом, для самостоятельного сохранения сотрудниками корпоративного опыта и знаний и их последующего использования для обучения и переподготовки.

Таким образом, исследование СКП представляет интерес как с теоретико-научной, так и с практической точки зрения. Результаты исследований могут применяться в различных организациях, желающих повысить эффективность использования корпоративного опыта и знаний. Разработанное модельно-алгоритмическое обеспечение и реализованная на ее основе СКП совместно с методикой применения СКП могут быть использованы при решении различных задач, требующих привлечения коллективного опыта и знаний сотрудников организации.

Объектом исследования является система жизненного цикла создания, хранения, распространения и использования знаний (для краткости - жизненный цикл знаний, ЖЦЗ) в СКП и возможности программной реализации СКП, соответствующей этому циклу.

Предметом исследования являются математические модели, алгоритмы и информационные технологии, используемые для создания и поддержки жизненного цикла знаний в СКП.

Цель исследования - разработка модельного и алгоритмического обеспечения СКП как системы накопления и использования корпоративных знаний и информации.

Исходя из поставленной цели, в диссертации определены следующие задачи:

- системный анализ ЖЦЗ в организации без СКП и при наличии СКП, позволяющей сотрудникам организации выявлять, сохранять и использовать корпоративные знания в процессе обучения и самообучения;

- анализ различных программных средств, предназначенных для повышения эффективности использования корпоративных знаний сотрудниками организации;

- разработка формальных моделей и алгоритмов, описывающих сложную систему корпоративных знаний и учитывающих использование СКП сотрудниками для обучения (самообучения) в ходе решения производственных задач;

- разработка архитектуры и программная реализация СКП как комплекса программных систем на основе формальной модели ЖЦЗ;

- внедрение СКП на примере обучающейся организации с целью повышения квалификации (переподготовки) менеджеров учебно-консультационных проектов.

Методы исследования. Поставленные задачи решаются с использованием концепции обучающейся организации, методов системного анализа, методов искусственного интеллекта в плане организации и приобретения знаний, когнитивного моделирования, теории системной динамики, теории графов и теории множеств.

Теоретической основой и информационными источниками исследования послужили работы отечественных и зарубежных ученых в области искусственного интеллекта (ИИ) и конструирования интеллектуальных систем (ИС), в частности СУЗ и когнитивного моделирования, среди которых: Д.А. Поспелов, Э.В. Попов, В.К. Финн, В.Н. Вагин, И.А. Башмаков, Т.А. Гаврилова, В.В. Голенков, А.П. Еремеев, Б.А. Кобринский, О.П. Кузнецов, В.И. Максимов, Г.С. Осипов, Г.С. Плесневич, Г.В. Рыбина, B.J1. Стефанюк, В.Б. Тарасов, Ю.Ф. Тельнов, Э.А. Трахтенгерц, И.Б. Фоминых, В.Ф. Хорошевский, К. Арджирис (С. Argyris), К. Вииг (К. Wiig), Т. Грубер (Т. Gruber), Н. Гуарино (N. Guarino), О. Кун (О. Kuehn), И. Нонака (I. Nonaka), Ф. Оливера (F. Olivera), П. Сенге (Р. Senge), Дж.М. Файерстон (J.M. Firestone), а также материалы, размещенные в сети Интернет.

Диссертационная работа выполнена в рамках пунктов 4, 5 и 12 шифра специальности 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации».

Научная новизна исследования состоит в следующем:

1. Предложена модель жизненного цикла знаний в СКП, основанная на сочетании онтологического подхода и подхода когнитивного моделирования.

2. Разработан алгоритм предоставления пользователю СКП знаний, соответствующих его задаче, по когнитивной модели ситуации.

3. Предложен алгоритм визуального построения онтологии предметной области сотрудниками организации.

4. Разработаны методы организации взаимодействия элементов информационной технологии СКП.

5. Предложена методика внедрения концепции обучающейся организации с применением СКП.

Практическая значимость. Практическая значимость работы состоит в разработке СКП и методики ее использования, повышающей эффективность использования компьютерных систем в решении задач обучения и переподготовки сотрудников организации на основе накопленных корпоративных знаний.

Практическая значимость работы подтверждается использованием разработанной СКП менеджерами учебно-консультационных проектов для решения задач обучения и развития в рамках концепции обучающейся организации, о чем имеются соответствующие акты о внедрении.

Достоверность научных положений. Достоверность научных результатов подтверждена теоретическими выкладками, данными компьютерного моделирования, а также сравнением полученных результатов с результатами, приведенными в научной литературе.

Реализация и внедрение результатов. Разработанный прототип СКП использовался для обучения и переподготовки менеджеров проектов в АННОО «Центр кадровых технологий» и в ОАО «Управляющая компания Волжский гидроэнергетический каскад», в учебно-научном процессе на кафедре «Вычислительные системы и сети» МГИЭМ (ТУ), что подтверждается соответствующими актами о внедрении.

Программное средство «Система извлечения из корпоративной памяти знаний, релевантных проблемной ситуации» передано для регистрации в Федеральную службу по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.

На защиту выносятся:

1. Системная модель жизненного цикла знаний в СКП, основанная на сочетании онтологического подхода и подхода когнитивного моделирования.

2. Алгоритмы пополнения и получения знаний, соответствующих задаче пользователя, при функционировании СКП.

3. Информационная технология реализации СКП.

4. Методика использования разработанной СКП в решении задачи обучения и переподготовки сотрудников организации.

5. Применение СКП в задаче построения обучающейся организации.

Апробация результатов исследования. Основные материалы и научные результаты диссертационной работы в период с 2003 по 2006 г.г. обсуждались на следующих конференциях: Научной сессии Московского инженерно-физического института (Москва, 2003, 2005, 2006 г.г.); 9-й Национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием (Тверь, 2004 г.); Международной конференции «Информационные средства и технологии» (Москва, 2004, 2005 г.г.); Международной научно-практической конференции «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями» (Москва, 2005 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы (140 наименований) и 3 страниц приложения. Диссертация содержит 161 страницу машинописного текста.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Малиновский, Владимир Павлович

Основные результаты и выводы диссертационной работы:

1. Проведенный системный анализ жизненного цикла знаний и методов использования знаний для повышения конкурентоспособности современной организации позволил выделить концепцию обучающейся организации как наиболее перспективную в условиях конкуренции. Сформулировано понятие СКП как комплекса, алгоритмов функционирования и информационного обеспечения, поддерживающего процессы накопления и использования корпоративных знаний.

2. Разработанная системная модель жизненного цикла знаний в СКП позволяет учитывать применение корпоративных знаний и информации при решении производственных задач. Системная модель включает в себя расширенную формальную модель онтологии и когнитивную модель проблемной ситуации.

3. Предлагаемый алгоритм обработки когнитивной модели проблемной ситуации позволяет обеспечить высокий уровень соответствия знаний, выбираемых из СКП, производственной задаче пользователя.

4. На основе созданных моделей разработаны два вида тестирования пользователей - «конструктор» и «динамический», направленные на проверку навыков работы пользователей СКП с понятиями и отношениями предметной области, и позволяющие построить эффективную систему контроля усвоения знаний пользователями СКП.

5. На основе предложенных математических моделей и алгоритмов функционирования разработаны элементы информационной системы, позволяющие сотрудникам обучающейся организации накапливать и обрабатывать корпоративные знания в автоматизированном режиме.

6. Разработанный алгоритм визуального построения онтологии предметной области позволил сотрудникам обучающейся организации самостоятельно построить онтологию предметной области «Менеджмент проектов».

7. Разработанная методика построения обучающейся организации, включающая инструмент построения когнитивных карт («план-карты» проблем), и использование прототипа СКП позволили снизить количество ошибок, совершаемых менеджерами учебно-консультационных проектов двух компаний, а также существенно сократить время подготовки проектов.

8. Основным результатом диссертационной работы можно считать разработку математических моделей и алгоритмов функционирования системы корпоративной памяти на основе анализа жизненного цикла знаний, имеющим существенное значение для системного анализа и обработки информации в обучающейся организации. Предложенное модельно-алгоритмическое обеспечение позволяет принимать научно обоснованные, технически целесообразные и экономически выгодные проекты для повышения конкурентоспособности современной организации.

Дальнейшие исследования могут быть направлены на совершенствование и расширение математического аппарата, описывающего систему жизненного цикла знаний в СКП, разработку дополнительных программных и методических средств поддержки концепции обучающейся организации, а также на поиск новых возможностей использования системного анализа в плане повышения эффективности обучения и переподготовки ЛПР - сотрудников организаций.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Малиновский, Владимир Павлович, 2006 год

1. Арджирис К. Организационное научение. М.: Инфра-М, 2004. - 562 с.

2. Астанин С.В. Сопровождение процесса обучения на основе нечеткого моделирования. www.e-joe.ru/sod/00/500/as.html.

3. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2005. - 304 с.

4. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Разработка компьютерных учебников и обучающих систем. М.: Филинъ, 2003. - 613 с.

5. Башмаков И.А., Рабинович П.Д. Анализ моделей семантических сетей как математического аппарата представления знаний об учебном материале // Инженерный журнал. 2002. - № 7. - С. 55-60.

6. Башмаков И.А., Рабинович П.Д. Модель семантической сети для представления учебного материала в компьютерных обучающих средствах // Инженерный журнал. 2002. - № 8. - С. 61-64.

7. Берг Д.Б., Беклемишев К.А. Конкуренция в физической системе и математическая модель ее жизненного цикла/ Сб. тр. 4-й Всерос. интернет-конф. Тамбов: Тамбовский ГТУ, 2002. -www.ephes.ru/articl/content/article.php?art=beklemishevberg.htm.

8. Берг Д.Б., Гольдштейн C.JL Специфика процесса конкуренции и ее жизненного цикла/ «Информационные технологии в экономике: теория, модели, методы», межвуз. сб. науч. тр. под ред. проф. Шорикова. -Екатеринбург: УрГЭУ, 2003. С. 3-9.

9. Бизяев Р.В. и др. Построение компьютерных учебно-тренировочных комплексов по эксплуатации ракетно-космической техники / Бизяев Р.В., Иосифов П.А., Недайвода А.К., Решетников В.Н., Соколов В.П. // Программные продукты и системы. 2004. - № 4. - С. 2-5.

10. Большая российская энциклопедия. -М.: Большая Рос. энциклопедия, 2004.11 .Боронников А.Б., Семенов С.В. Построение информационных систем на основе технологий XML веб-сервисов // Программные продукты и системы. -2004.-№ 4.-С. 61-62.

11. Брукинг А. Интеллектуальный капитал: Ключ к успеху в новом тысячелетии. СПб.: Питер, 2001. - 286 с.

12. Букович У., Уилльямс Р. Управление знаниями: руководство к действию. -М.: Инфра-М, 2002. 503 с.

13. Бурков В.Н., Ириков В.А. Модели и методы управления организационными системами. М.: Наука, 1994. - 269 с.

14. Вагин В.Н. Знание в интеллектуальных системах // Новости искусственного интеллекта. 2002. - № 6. - С. 8-18.

15. Вагин В.Н. и др. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах / Вагин В.Н., Головина Е.Ю., Загорянская А.А., Фомина М.В. / Под ред. В.Н. Вагина, Д.А. Поспелова. М.: Физматлит, 2004. - 704 с.

16. Гаврилов А.В. Гибридная экспертная система для профориентации // Сб-к научных трудов НГТУ. Новосибирск: Из-во НГТУ, 1997. - № 3 (8). - С. 123-132.

17. Гаврилова Т.А. Онтологический инжиниринг // Восьмая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием: Труды конференции / Российская ассоциация искусственного интеллекта. -М.: Физматлит, 2002. Т. 2. - С. 844-853.

18. Гаврилова Т.А. Онтологический подход к управлению знаниями при разработке корпоративных информационных систем // Новости искусственного интеллекта. 2003. - № 2. - С. 24-29.

19. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. -СПб.: Питер, 2000. 382 с.

20. Глобализация и моделирование социальной динамики: Сб. ст. Ин-т соц. наук / Отв. ред. Григорьян Э.Р. М.: Ин-т соц. наук, 2001. - 143 с.

21. Голдовский П., Бубнов A. Knowledgeware: как задействовать самые ценные корпоративные активы / САПР и графика, www.sapr.ru. 2001. - №4. -www.sapr.ru/Article.asp?id=1248.

22. Голенков В.В. Графодинамические методы и средства параллельной асинхронной переработки информации в интеллектуальных системах. -Минск: БГУИР, 1996. 295 с.

23. Голенков В.В. и др. Виртуальные кафедры и интеллектуальные обучающие системы / Голенков В.В., Емельянов В.В., Тарасов В.Б. // Новости искусственного интеллекта. 2001. - № 4. - С. 3-13.

24. Гофман И. Анализ фреймов: эссе об организации повседневного опыта. -М.: Ин-т социологии РАН, 2003. 752 с.

25. Гришина Н.В. Психология социальных ситуаций. СПб.: Питер, 2001. - С. 416.

26. Гусев В.Д., Завертайлов А.В. и др. Система «OntoGRlD» для построения онтологий / Гусев В.Д., Завертайлов А.В., Загоруйко Н.Г., Ковалёв С.П., Налётов A.M., Саломатина Н.В. www.dialog-21.ru/Archive/2005/Zagoruiko%20Gusev%20Zavertailov/ZagoruykoNG.htm.

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

28. Дюк В.А. Технологии Data Mining в медико-биологических исследованиях // Новости искусственного интеллекта. 2004. - № 3. - С. 49-57.

29. Зб.Зенкин А.А. Когнитивная компьютерная графика / Под ред. Поспелова Д.А. -М.: Наука, 1991.- 187 с.

30. Ионин Л.Г. Социология культуры: путь в новое тысячелетие. М.: Логос, 2000.-431 с.

31. Кислуха В.А. Значение и применение экспертных систем в службах управления персоналом // Управление персоналом. 2001. -№ 4. - С. 79-80.

32. Кобринский Б.А. Извлечение экспертных знаний: групповой вариант // Новости искусственного интеллекта. 2004. - № 3. - С. 58-66.

33. Козлов Л.А. Когнитивное моделирование на ранних стадиях проектной деятельности. Барнаул: Из-во АлтГТУ, 2001. - 247 с.

34. Корноушенко Е.К., Максимов В.И. Управление ситуацией с использованием структурных свойств ее когнитивной карты // Труды Института / Рос. акад. наук. Ин-т проблем упр. им. В. А. Трапезникова. М., 2000. - Т. 11. - С. 8590.

35. Кулинич А.А. Методология когнитивного моделирования сложных плохо определенных ситуаций // Вторая международная конференция по проблемам управления: Избр. тр. М.: ИЛУ РАН, 2003. - Т. 2. - С. 219-226.

36. Лакофф Д. Когнитивная семантика. М.: Прогресс, 1996. - С. 143-184.

37. Лемке Д. Microsoft Office Visio 2003. М.: СП ЭКОМ, 2006. - 351 с.

38. Леонтьев Б.К. Microsoft Visio 2002 professional : Построение проектов, диаграмм и бизнес-схем в операционной системе Microsoft Windows ХР / Серия «Полное руководство пользователя». М.: СОЛОН-Р, 2002. - 511 с.

39. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта / Под ред. Стефанюк В.Л. М.: Мир, 1991.-568 с.

40. Люгер Д.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. М.: Вильяме, 2003. - 863 с.

41. Максимов В.И. Когнитивные технологии от незнания к пониманию // Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций (CASC2001): Материалы 1-й международной конференции. - М.: ИПУ РАН, 2001. - Т.1. -С. 4-41.

42. Меньшикова А.А., Соловов А.В. Дискретные математические модели в исследовании процессов автоматизированного обучения / Educational

43. Technology & Society. 2001. - №4. - С. 205-210. -ifets.ieee.org/russian/depository/v4i2/html/3.html.

44. Мехоношин K.A. Повышение конкурентоспособности предприятия на основе управления знаниями: Автореф. дисс. канд. экон. наук: 08.00.05 / Перм. гос. ун-т. Пермь, 2002. - 24 с.

45. Микони С.В. Модели и базы знаний: Учеб. пособие / М-во путей сообщ. Рос. Федерации. СПб.: ЛИИЖТ, 2000. - 154 с.

46. Мильнер Б.З. Управление знаниями: Эволюция и революция в организации. М.: ИНФРА-М, 2003. - 177 с.

47. Нонака И., Такеучи X. Компания создатель знания. - М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2003.-384 с.58.0йхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса: реинжиниринг организаций и информационные технологии. М.: Финансы и статистика, 1997.-332 с.

48. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами: Основы теории и технологии / Сер. Проблемы искусственного интеллекта. М.: Наука, 1997.- 109 с.

49. Петрухин А. и др. Система представления и интерпретации знаний в динамических предметных областях / Петрухин В.А., Голияд Ю.Б., Гапон А.В. wvm.telemed.org.ua/orig/econf7tm7.html.

50. Плесневич Г.С. Понятийно-ориентированные языки в инженерии знаний // Новости искусственного интеллекта. 2003. - № 6. - С. 3-9.

51. Попов Э.В. Управление знаниями // Вестник РФФИ. 2004. -№ 4. - С. 5-29.

52. Попов Э.В. и др. Статические и динамические экспертные системы / Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. М.: Финансы и статистика, 1996.-318 с.

53. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1986.-284 с.

54. Робертс-Уитт C.JI. Системы управления знаниями: все знания на службу фирме // PC Magazine Russian Edition, www.pcmag.ru. - 2000. №10. -www.pcmag.ru/?ID=35657.

55. Руководство к Своду знаний по управлению проектами: A guide to the project management body of knowledge / пер. Баженов А.Д. и др. М.: Ин-т по упр. проектами, 2004. - 238 с.

56. Румбешт В.В. Диагностика тепловых сетей на основе онтологии повреждений: Автореф. дисс. канд. техн. наук: 05.11.16, 05.23.03 / Моск. гос. технич. ун-т им. Н. Э. Баумана. М., 1999. - 16 с.

57. Рыбина Г.В. Архитектуры интегрированных экспертных систем: современное состояние и тенденции // Новости искусственного интеллекта. М.: Анахарсис, 2002. - № 4. - С. 10-17.

58. Сафонов В.О. Экспертные системы интеллектуальные помощники специалистов. - СПб.: Знание, 1992. - 32 с.

59. Сенге П. Пятая дисциплина: искусство и практика самообучающейся организации. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2003. - 408 с.

60. Смирнов А.В. и др. Онтологии в системах искусственного интеллекта: способы построения и организации / Смирнов А.В., Пашкин М.П., Шилов Н.Г., Левашова Т.В. // Новости искусственного интеллекта. М.: Анахарсис, 2002. -№ 1, с. 3-13, №2, с. 4-10.

61. Смирнов С.В. Онтологический анализ в системах компьютерного моделирования: Автореф. дисс. канд. техн. наук: 05.13.01 / Сам. гос. техн. ун-т. Самара, 2002. - 39 с.

62. Солсо P.JI. Когнитивная психология / Серия Мастера Психологии. СПб.: Питер, 2002.-591 с.

63. Тарасевич Ю.Ю. Математическое и компьютерное моделирование. Вводный курс: Учеб. пособие для студентов вузов. М.: УРСС, 2004. - 149 с.

64. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. М.: УРСС, 2002. - 348 с.

65. Тарасов В.Б. Управление знаниями на сетевых предприятиях // 6-я Научно-практическая конференция «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями»: Сб. науч. тр. -М.: Из-во МЭСИ, 2002.

66. Тельнов Ю.Ф. Проектирование систем управления знаниями // Новости искусственного интеллекта. 2002. - № 4. - С. 29-34.

67. Тельнов Ю.Ф. Реинжиниринг бизнес-процессов: компонентная методология. М.: Финансы и статистика, 2004. - 318 с.

68. Тельнов Ю.Ф. Технология создания обучающейся организации на базе системы управления знаниями // Научная сессия МИФИ-2005: Сб. науч. трудов. М., 2005. - Т. 3. - С. 27-28.

69. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка переговоров при выработке групповых решений / Рос. акад. наук; Ин-т проблем упр. им. В. А. Трапезникова. -М.: Ин-т пробл. упр., 2001.

70. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка формирования целей и стратегий / Серия Системы и проблемы управления / Рос. акад. наук; Ин-т проблем упр. им. В. А. Трапезникова. М.: Синтег, 2005. - 217 с.

71. Труды 8-й национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием / Российская ассоциация искусственного интеллекта. М.: Физматлит, 2002. - Т. 2. - С. 845-957.

72. Уэно X. и др. Представление и использование знаний / Уэно X., Кояма Т., Окамото Т. М.: Мир, 1989. - 220 с.

73. Философский словарь / Под ред. Фролова И.Т. М.: Республика, 2001.

74. Финн В.К. Об интеллектуальном анализе данных // Новости искусственного интеллекта. 2004. - № 3. - С. 3-18.

75. Форрестер Дж. Мировая динамика. М.: ООО Изд-во ACT. - 379 с.

76. Фридман A.JI. Основы объектно-ориентированной разработки программных систем. — М.: Финансы и статистика, 2000. 192 с.

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

78. Челпанов Г.И. Учебник логики. М.: Прогресс, 1994. - 237 с.

79. Шеховцев О.И. Представление знаний. СПб.: ГЭТУ, 1997. - 54 с.

80. Avouris N.M., Finotti S. User interface design to expert systems based on hierarchical spatial representations H Expert systems with applications. Oxford: Pergamon Press, 1993. - Vol. 6. - P. 109-118.

81. Baget J.F., Mugnier M.L. Extensions of Simple Conceptual Graphs: the Complexity of Rules and Constraints // Journal of Artificial Intelligence. — Marina del Ray: AI Access Foundation, 2002. Vol. 16. - P. 425-465.

82. Beckman T.A Methodology for Knowledge Management // International Association of Science and Technology for Development (IASTED) AI and Soft Computing Conference. Banff, 1997.

83. Cohen L.L., Levinthal D.A. Absorptive Capability: A New Perspective on Learning and Innovation // Administrative Science Quarterly. 1990. - № 35. -P. 128-152.

84. Cortes U. et al. Knowledge Management in Environmental Decision Support Systems / Cortes U., Sanchez-Marre M., Sunguesa R., Comas J. // AI Communications. Oxford: IOS Press, 2001. -№ 14. - P. 3-12.

85. Fernandez-Breis J.T. et al. An Approach to Corporate Memory Modelling / Fernandez-Breis J.T., Campoy-Gomez L., Martinez-Bejar R., Martin-Rubio F. -2001. — klt.dif.um.es/papers/ecai-km-murcia.pdf.

86. Firestone J.M. Enterprise information portals and knowledge management. -Amsterdam: Butterworth-Heinemann, 2003. 422 p.

87. Fox M.S., Gruninger M. On ontologies and enterprise modelling // International Conference on Enterprise Integration Modelling Technology. -Springer-Verlag: 1997.

88. Garvin D.A. Building a Learning Organization // Harvard Bussiness Review. -1993. July-August. - P. 78-91.

89. Gruber T. A translation approach to portable ontologies // Knowledge Acquisition. 1993. - № 5. - P. 199-200.

90. Guarino N. Formal Ontology, conceptual analysis and knowledge representation // International Journal of Human and Computer Studies. 1995. -№43.-P. 625-640.

91. Guarino N. Formal ontology in information systems // Proceedings of FOIS'98.-Amsterdam: IOS Press, 1998.-P. 3-15.

92. Knowledge management handbook / Ed. by Leibowitz J. Boca Raton: CRC Press, 1999.

93. Kosco B. Neural networks and fuzzy systems. Prentice Hall: Englewood Cliffs, 1992.

94. Kucza T. Knowledge Management Process Model. 2001. -www.inf.vtt.fi/pdf/publications/2001/P455.pdf.

95. Kuehn O., Abecker A. Corporate memories for knowledge management in industrial practice // Prospects and Chalenges. 1998.

96. Lai K. W. Squiring expertise and cognitive skills in the process of constructing an expert system: A preliminary study: ERIC Document No. ED 312986 / Annualmeeting of the American Educational Research Association. San Francisco, 1989.

97. Lippert R. C. An expert system shell to teach problem solving // Teach Trends.- 1988.-№33.-P. 22-26.

98. Marces R.V. et al. Modeling and simulation of a complex industrial process // IEEE Expert: Intelligent Systems & their applications. IEEE Computer Society, 1997. - Vol. 12, №3. - P. 42-46.

99. Nakabayashi K. et al. Architecture of an Intelligent Tutoring System on the WWW // Proceedings of the 8th World Conference on Artificial Intelligence in Education Knowledge and Media in Learning Systems (AI-ED'97). - Kobe, 1997.

100. Nonaka I. A Dynamic Theory of Organizational Knowledge Creation // Organization Science, 1994. № 5. - P. 58-77.

101. Olivera F. Memory systems in organizations: an empirical investigation of mechanism for knowledge collection, storage and access // Journal of Management Studies. Legon: School of administration. Univ. of Ghana, 2000. -September. - P. 810-832.

102. Oxendine E., Nissen M.E. Knowledge process and system design for the carrier battle group // Knowledge and Innovation. Knowledge Management Consortium International, 2001. - Vol. 1, № 3. - P. 89-109.

103. Partridge C. The role of ontology in integrating semantically heterogenous databases: Technical report 05-02 / LADSEB-CNR. Padova, 2002. - 26 p.

104. Pedler M. et al. The learning company: a strategy for sustainable development.- London: McGraw-Hill Book Company, 1991. 213 p.

105. Plumley D. Process-based knowledge mapping: a practical approach to prioritizing knowledge in terms of its relevance to a business or KM objective. -2003. www.destinationkm.com/articles/?ArticleID=l041.

106. Soshnikov D., Dubovik S. Structured factional decomposition approach to knowledge-based business process modeling // Proc. of the 6th Joint Conference on Knowledge-Based Software Engineering. Amsterdam: IOS Press, 2004. - P. 281-290.

107. Spek R., Spijkervet A.L. A methodology for knowledge management // Tutorial Notes of the 3rd World Congress on Expert Systems. Seoul, 1996.

108. Staab S., Schnurr H. et al. Knowledge Processes and Ontologies. 2000. -www.aifb.uni-karlsruhe.de/WBS/sst/Research/Publications/isystems-knowledgeprocess.pdf.

109. Stahl G. A Model of Collaborative Knowledge-Building // Fourth International Conference of the Learning Sciences. Mahwah: Erlbaum, 2000. - P. 70-77.

110. Sun R. From implicit skills to explicit knowledge: a bottom-up model of skill learning // Cognitive Science. Cognitive Science Society, 2001. - № 25. - P. 203-244.

111. Verna A. The future of knowledge: Increasing prosperity through value networks. Amsterdam: Butterworth-Heinemann, 2003. -294 p.

112. Wiig K. Knowledge management foundations: thinking about thinking how organizations create, represent and use knowledge. - Scheme Press, 1993.

113. Wiig K. Knowledge management: where did it come from and where will it go // Expert Systems with Applications. Oxford: Pergamon Press, 1997. - Vol. 14.

114. Малиновский В.П. Использование онтологического подхода при моделировании жизненного цикла знаний в системе корпоративной памяти организации // Новости искусственного интеллекта. 2005. - № 3. - С. 3141.

115. Малиновский В.П. Модель цикла обращения знаний в системе корпоративной памяти // Труды международной научно-техническойконференции «Информационные средства и технологии» / М-во обр-ия и науки Рос. Федерации. М.: Янус-К, 2005. - Т. 2. - С. 31-34.

116. Малиновский В.П. Об одном применении онтологического подхода в управлении знаниями // Научная сессия МИФИ-2005: Сб. науч. трудов. М., 2005. - Т. 3.-С. 164-165.

117. Малиновский В.П. Применение информационных технологий для повышения эффективности использования корпоративного опыта сотрудниками предприятия // Современный кадровый менеджмент. М.: ИПКгосслужбы, 2005. - Выпуск №4. - С. 184-191.

118. Малиновский В.П. Применение модели жизненного цикла для управления объемом базы знаний // Научная сессия МИФИ-2006: Сб. науч. трудов. М., 2006. - Т. 3. - С. 142-143.

119. Малиновский В.П. Применение онтологий при построении тестов для проверки уровня подготовки обучаемых // Труды международной конференции «Информационные средства и технологии» / М-во обр-ия и науки Рос. Федерации.-М.:Янус-К, 2004.-Т. 1.-С. 148-151.

120. Малиновский В.П. Рефлексия корпоративного опыта как способ извлечения экспертного знания // Научная сессия МИФИ-2003: Сб. науч. трудов. М., 2003. - Т. 3. - 214 с.

121. Малиновский В.П. Самообучающаяся организация: опыт создания на российских предприятиях // Проблемы теории и практики управления. -2005.-№6.-С. 101-106.