Математическое моделирование и оценка эффективности процесса социальной реабилитации детей "группы риска" тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Хорошева, Татьяна Александровна

• Хорошева, Татьяна Александровна
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Хорошева, Татьяна Александровна

Введение.

Глава I. Анализ систем социальной поддержки детей «группы риска».

§ 1.1. Актуальность проблемы и ее решение в современных условиях.

§ 1.2. Моделирование в социальных системах.

§ 1.3. Общая характеристика процесса реабилитации. и задачи, решаемые в работе.

Выводы по первой главе.

Глава II. Моделирование процесса социальной реабилитации.

§ 2.1. Контроль процесса реабилитации.

§ 2.2. Анализ эффективности процесса реабилитации.

§ 2.3 Построение модели в случае редких измерений.

Выводы по второй главе.

Глава III. Модельные исследования процесса реабилитации.

§ 3.1. Идентифицирующая функция и ее свойства.

§ 3.2. Моделирование процесса реабилитации.

3.2.1 Модельные исследования одноэтапного процесса реабилитации.

3.2.2. Модельные исследования двухэгапного процесса реабилитации.

§ 3.3. Модельные исследования коэффициента действияпрограммы реабилитации и их анализ.

§ 3.4. Анализ действия типовой программы реабилитации.

Выводы по третьей главе.

Глава IV. Информационное обеспечение процесса реабилитации.

§4.1. Информационное обеспечение процесса реабилитации в условиях

Социально-реабилитационного центра.

§ 4.2. Разработка информационной поддержки процесса реабилитации.

§ 4.3. Программная реализации системы поддержки принятия решений.

Выводы по четвертой главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математическое моделирование и оценка эффективности процесса социальной реабилитации детей "группы риска"»

Актуальность темы исследования. На современном этапе развития социально-экономических процессов в России одной из актуальных проблем является появление и интенсивный рост количества детей «группы риска». Термин «дети группы риска» появился относительно недавно и непосредственно связан с изменением экономического и общественно-политического строя в стране. К данной категории обычно относят детей из неблагополучных семей, плохо успевающих в школе, характеризующихся разными проявлениями девиантного поведения.

С целью осуществления мероприятий, направленных на уменьшение количества появления детей данной категории в Российской Федерации реализуется федеральная целевая программа «Дети России», одним из направлений действия которой предусматривает организацию социальной реабилитации детей, попавших в группу риска [41]. Социальная реабилитация понимается как восстановление у ребенка основных социальных функций личности, психического, физического и нравственного здоровья, социального статуса. Мероприятия по социальной реабилитации детей осуществляется на уровне Социально-реабилитационных центров (СРЦ). Данная работа выполнена в рамках программы «Дети России», которая реализуется социально-реабилитационным центром для несовершеннолетних г. Кемерово.

Мониторинг процесса социальной реабилитации включает обработку большого объема информации для статистического анализа, составления базы знаний и базы данных. Причем, объем информации постоянно увеличивается, что связано не только с увеличением количества детей данной категории, но также и с тем, что реабилитация может проводиться неоднократно для одного ребенка.

Особенностью процесса реабилитации является то, что он носит, как правило, индивидуальный характер и зависит от степени дезадаптации ребенка. В процессе реабилитации и в постреабилитационный период проводят небольшое количество мониторинговых исследований, что связано со значительными затратами при их проведении. При этом сам процесс реабилитации является динамическим процессом.

Общие подходы к моделированию социальных, социально-педагогических систем, включая вопросы управления ресурсами, образовательными программами и комплексами рассмотрены в работах Д. А. Новикова, М. В. Губко, А. А. Воронина [8, 60, 61]. Исследование социальных систем на основе статистических данных приводится в работах Ю. Н. Толсто-вой, В. Я. Райцина и др. [51, 77, 96, 98]. Значительное число работ посвящено процессу проектирования и применения информационного обеспечения в социальных системах (Ю. И. Буряк, В. А. Трайнев, Э. А. Трахтенгерц и др.) [6, 22, 23, 48, 66, 100, 101]. Однако работ, рассматривающие вопросы оценки эффективности программ реабилитации на основе моделирования процесса реабилитации не были найдены, что объясняется относительной молодостью систем социального сопровождения населения.

На сегодняшний день основными методами, используемыми при принятии решений, выступают экспертные методы. Дальнейшее развитие алгоритмов обработки информации и повышения эффективности процесса принятия решений по реабилитации связано с развитием формализованных методов математического моделирования оценки эффективности принимаемых решений, вопросов классификации результатов реабилитации, используя возможности современных ЭВМ.

Целью диссертационной работы является разработка моделей и алгоритмов моделирования процессов социальной реабилитации детей «группы риска» для оценки эффективности программ реабилитации. В соответствии с поставленной целью решаются следующие задачи:

1. Разработка методики оценки эффективности индивидуальной программы реабилитации.

2. Создание и исследование алгоритмов построения математических моделей индивидуального процесса реабилитации на основе малого числа измерений.

3. Разработка алгоритма оценки действия типовой программы реабилитации, реализуемой на группе детей.

4. Построение системы моделирования процессов реабилитации для выявления особенностей процесса реабилитации и действия индивидуальной программы реабилитации.

5. Разработка системы информационной поддержки реализации и оценки эффективности индивидуальных программ реабилитации.

Методы выполнения работы. Методы системного анализа, прикладной статистики и анализа данных, теории нечетких множеств, теории непрерывных дробей и методы дробно-рациональной аппроксимации, теории автоматического управления и теории идентификации, методы интервальной математики.

Научная новизна

1. Методика оценки эффективности индивидуальной программы реабилитации, в основу которой положен коэффициент действия индивидуальной программы реабилитации, представленный в виде отношения приращения показателя состояния ребенка на интервале [и—1; п] действия программы к состоянию, полученному к концу п-го этапа.

2. Алгоритм построения неполных моделей процесса индивидуальной реабилитации по малому числу измерений с использованием идентифицирующей функции и алгоритмов непрерывных дробей.

3. Идентифицирующая функция, определяемая как отношение Z— преобразования входных и выходных сигналов с фиксированным шагом дискретизации и обладающая универсальностью, позволяющей при определенных условиях получить модели динамических процессов различной структуры.

4. Результаты исследования идентифицирующей функции, построенной по малому числу измерений, показывающие возможность построения неполных моделей, позволяющих оценить такие параметры процессов реабилитации, как постоянная времени и коэффициент передачи.

5. Система моделирования процесса реабилитации, основанная на совместном использовании динамических моделей процесса и процедур определения коэффициента действия программы реабилитации на каждом этапе I и предназначенная для оценки ее эффективности.

6. Алгоритм оценки действия типовой программы реабилитации, основанный на формировании интервальных исходных данных с последующим построением разностной модели с интервальными коэффициентами.

Практическая значимость. Результаты диссертационной работы могут быть использованы:

- при оценке эффективности индивидуальных программ реабилитации в условиях организаций социальной защиты, работающих с семьей pi детьми;

- при разработке системы мониторинга реабилитационного процесса в условиях учреждений социальной поддержки населения;

- в учебном процессе для социологических, социальных и социально-экономических специальностей.

Реализация результатов работы. Результаты диссертации внедрены и используются в Социально-реабилитационном центре для несовершеннолетних (г. Кемерово), а также в учебном процессе при подготовке студентов по специальности «Менеджмент организации». Достоверность реализации подтверждается актом о внедрении результатов, справками об использовании.

Предмет защиты и личный вклад автора. На защиту выносятся:

- методика оценки эффективности индивидуальной программы реабилитации на отдельном этапе;

- алгоритмы построения моделей процесса реабилитации;

- система моделирования процесса индивидуальной реабилитации;

- алгоритм оценки действия типовой программы реабилитации;

- информационное обеспечение процесса реабилитации;

Личный вклад автора заключается в выборе, развитии и конкретизации алгоритмов структурно-параметрической идентификации с учетом особенностей исследуемых процессов реабилитации; в проведении натурных и тестовых модельных исследований; в реализации информационного обеспечения процесса реабилитации.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и получили одобрение » на пяти конференциях: Всероссийская научно-практическая конференция «Инновационные Недра Кузбасса. IT-технологии», (г. Кемерово, 2006, 2008 г.); VI Международная научно-практическая конференция «Информационные технологии и математическое моделирование», (г. Анжеро-Судженск, 2007 г.); VII Международная научно-практическая конференция «Методы и алгоритмы прикладной математики в технике, медицине и экономике», (г. Новочеркасск, 2007 г.); IX Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием «Краевые задачи и математическое моделирование», (г. Новокузнецк, 2008 г.). Апробация предложенных рекомендаций и системы мониторинга осуществлена на трех областных семинарах Департамента социальной защиты населения Кемеровской области.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 16 работ, в том числе 2 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 124 страницах, библиографического списка (124 наименований) и приложений.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Хорошева, Татьяна Александровна

Результаты исследования используются при обучении студентов по специальности 080507 «Менеджмент организации».

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Разработана методика оценки эффективности индивидуальной программы реабилитации на основе коэффициента действия ИПР, определяемого в конце каждого этапа реабилитации. По результатам модельных исследований сформированы следующие показатели эффективности индивидуальной программы реабилитации: максимально ожидаемый результат действия ИПР (кипр max) и время эффективного воздействия (Т).

2. Идентифицирующая функция, предложенная в работе, обладает универсальностью, которая заключается в том, что при определенных условиях позволяет получить модели динамических объектов разной структуры.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Хорошева, Татьяна Александровна, 2009 год

1. Авдеев В.П., Зельцер С.Р., Карташов В.Я., Киселев С.Ф. Натурно-математическое моделирование в системах управления // Учебное пособие -Кемерово: КемГУ, 1987 84с.

2. Антонов А.В. Системный анализ: Учеб. для вузов М.: Высш. шк., 2004.-454 с.

3. Анфилатов B.C., Емельянов А.А., Кукушкин А.А. Системный анализ в управлении: Учеб. пособие М.: Финансы и статистика, 2003. — 367 с.

4. Батищев Д. И., Шапошников Д. Е. Многокритериальный выбор с учетом индивидуальных предпочтений —Г: ИПФ, 1994. 90 с.

5. Бурков В.Н., Ириков В. А.Модели и методы управления организационными системами М: Наука, 1994. - 270 с.

6. Буряк Ю. И., Инсаров В. В., Калинин В. Л. Формирование управленческих решений в организационных системах на основе моделирования их деятельности // Известия РАН. Теория и системы управления, 2008, № 1. -С. 158-171.

7. Винограй Э. Г. Основы общей теории систем Кемерово: (КемТИПП), 1993.-339 с.

8. Воронин А. А. Губко М. В., Мишин С. П. Новиков Д. А. Математические модели организаций: учебное пособие. М.: ЛЕНАНД, 2008. — 360 с.

9. Вощитин А. П., Сотиров Г. Р. Оптимизация в условиях неопределенности Москва: Московский энергетический институт (МЭИ); София: Техника., 1989. - 224 с.

10. Городецкий А. Я. Информационные системы. Вероятностные модели и статистические решения СПб: Изд-во СПбГПУ, 2003 - 326 с.

11. ГОСТ Р 52142 2003. Социальное обслуживание населения. Качество социальных услуг. Общие положения. - М.: Издательство стандартов, 2003. - 15 с.

12. ГОСТ Р 52143 2003. Социальное обслуживание населения. Основные виды социальных услуг. - М.: Издательство стандартов, 2003. — 11 с.

13. ГОСТ Р 52495 2005. Социальное обслуживание населения. Термины и определения. - М.: Стандартинформ, 2006. - 11 с.

14. ГОСТ Р 52496 2005. Социальное обслуживание населения. Контроль качества социальных услуг. - М. Стандартинформ, 2006. — 12 с.

15. ГОСТ Р 52497 2005. Социальное обслуживание населения. Система качества учреждений социального обслуживания. - М. Стандартинформ, 2006.- 11 с.

16. ГОСТ Р 52498 2005. Социальное обслуживание населения. Классификация учреждений социального обслуживания. — М. Стандартинформ, 2006. - 12 с.

17. Гусев А. Н., Измайлов Ч. А., Михалевская М. Б. Измерения в психологии. Общий психологический практикум. М.: Смысл, 1997. - 286 с.

18. Дубейковский В. И. Эффективное моделирование с AllFusion Process Modeler 4.1.4 и AllFusion РМ. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2007. - 384 с.

19. Дэйвисон М. Многомерное шкалирование: Методы наглядного представления данных. / Пер.с англ. В. С. Каменского. М.: Финансы и статистика, 1988.-254 с.

20. Евланов Л. Г. Теория и практика принятия решений. М.: Экономика. -1984.-176 с.

21. Жабко А. П. , Харитонов В. Л. Методы линейной алгебры в задачах управления. СПб.: Изд-во СПбГУ, 1993. - 320 с.

22. Жилина Н. М., Чеченин Г. И. Информационные технологии поддержки управленческих решений в муниципальной системе охраны здоровья (на примере г. Новокузнецка) // Бюллетень СО РАМН, №3 (121), 2006. с. 34-40.

23. Жилина Н. М., Чеченин Г. И., Сапрыкина Т. В. Автоматизированная система социально-гигиенического мониторинга здоровья и среды обитания -инструмент принятия научно обоснованных решений. — Новокузнецк: МОУ ДПО ИПК., 2005.-159 с.

24. Игнатьева А. В., Макеимцов М. М. Исследование систем управления. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. 157 с.

25. Изерман, Р. Цифровые системы управления: пер. с англ. М.: Мир, 1984.-541 с.

26. Инденко О. Н. Диагностирования состояния динамических объектов с использованием моделирования характеристик непрерывными дробями. Кандидатская диссертация. Кемерово, 1996. - 137с.

27. Карташов В. Я. Анализ и исследование аппроксимационных свойств непрерывных дробей при решении задачи структурно-параметрической идентификации динамических объектов.//Препринт № 22. Барнаул, 1996 - 40 с.

28. Карташов В. Я. Непрерывные дроби (определения и свойства). Учебное пособие. Кемерово, КемГУ, 1999. - 88 с.

29. Карташов В. Я. Хорошева Т. А. Механизмы процесса реабилитации и оценка его эффективности // Сборник научных трудов IX Всероссийской научно-практической конференции «Краевые задачи и математическое моделирование». Новокузнецк, 2008.

30. Карташов В. Я. Цифровые системы контроля с идентификацией динамических свойств и характеристик сложных объектов / В. Я. Карташов: дис. . д-ра тех. Наук. Кемерово: КемГУ, 1997. - 478 с.

31. Карташов В. Я., Новосельцева М. А., Карташова JI. В., Ванюхина Д. В. Особенности моделирования социально-экономических процессов. // Социально-экономические преобразования в России. — Кемерово, 2007 — № 4.

32. Карташов В. Я., Новосельцева М. А. Идентификация стохастических объектов: учебное пособие. Томск: Издательство Томского государственного педагогического университета, 2008. — 104 с.

33. Карташов В. Я., Петрикевич Я. И., Ансол С. П. Способ идентификации линеаризованного динамического объекта / Патент №2256950. 2005. Бюл. №20.

34. Карташов В. Я., Хорошева Т. А. Модели механизма и процесса социальной реабилитации (на примере детей «группы риска») / Управление большими системами. Выпуск 24. М.: ИПУ РАН, 2009. С.187-215.

35. Карташов В. Я., Инденко О. Н., Александров А. В. Способ идентификации линейного объекта // Патент РФ №2189621. 2002. Бюл. № 26.

36. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981.

37. Кирин Н. Е., Исраилов И. Оценочные системы в задачах теории управления. Ташкент: Фан, 1990. — 160 с.

38. Клиланд Д., Кинг В. Системный анализ и целевое управление. / Пер. с англ. М.М. Горяинова, А.В. Горбунова; Под ред. И.М. Верещагина. — М.: Сов. радио, 1974.-279 с.

39. Коган А.Б., Наумов Н.П., Режабек В.Г. и др. Биологическая кибернетика: Учебное пособие для студентов биологических специальностей университетов. М.: «Высшая школа» , 1972. — 384 е.

40. Концепция федеральной целевой программы «Дети России» на 2007 — 2010 годы: Утверждена распоряжением Правительства РФ от 26.01.2007 № 79-р // Официальные дкументы в образовании, 2007. № 9. - с. 8-31.

41. Корнилова Т. В., Григоренко Е. JL, Смирнов С. Д. Подростки групп риска. СПб.: Питер, 2005. - 336 с.

42. Кошелев А. Е., Буторин В. К., Пискаленко В. В. Введение в системный анализ: курс лекций. М.: Технетика, 2006. - 247 с.

43. Крылов В. Ю. Геометрическое представление данных в психологических исследованиях. М.: Наука, 1990. - 119 с.

44. Лапко А. В., Ченцов С. В. Непараметрические системы обработки информации: учеб. пособие для вузов. М.: Наука, 2000. - 350 с.

45. Макаров И. М., Менский Б. П. Линейные автоматические системы (элементы теории, методы расчета и справочный материал). М.: Машиностроение, 1982.-504 с.

46. Малишевский А.В. Качественные модели в теории сложных систем. -М.: Наука. Физматлит, 1998. 526 с.

47. Математические методы анализа и интерпретация социологических данных. / ответственный редактор В. Г. Андреенков, Ю. Н. Толстова. М.: Наука, 1989.- 175 с.

48. Мирошник И. В. Теория автоматического управления. Линейные системы. СПб.: Питер, 2005. - 336 с.

49. Мишин В. М. Исследование систем управления: Учебник для вузов. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. 527 с.

50. Моисеев Н. Н. Математические задачи системного анализа: Учебное пособие. М.: Наука, 1981. - 488 с.

51. Мониторинговые процедуры в социально-реабилитационной деятельности специалистов государственных учреждений, работающих с семьей и детьми: сборник статей. Кемерово: изд-во КРИПКиПРО, 2006. - 44 с.

52. Мухин В. И. Исследование систем управления: учебник. — М.: Издательство «Экзамен», 2006. 2-е изд, доп и перераб. - 479 с.

53. Мыльник В. В., Титаренко Б. П., Волочиенко В. А. Исследование систем управления: Учебное пособие для вузов. — 2-е изд., перераб. и доп. — М: Академический Проект; Екатеринбург: Деловая книга, 2003. 352 с.

54. Наследов А. Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. Учебное пособие. — СПб.: Речь, 2004. 392 с.

55. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / под. ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука, 1986. - 312 с.

56. Новиков Д. А. Модели обучения в процессе работы / Управление большими системами. Выпуск 19. М.: ИПУ РАН, 2007. С.5-22.

57. Новиков Д. А., Глотова Н. П. Модели и механизмы управления образовательными сетями и комплексами. — М.: Институт управления образованием РАО, 2004. 142 с.

58. Новицкий П. В., Зограф И. А. Оценка погрешностей результатов измерений. Д.: Энергоатомиздат, 1985. - 248 с.

59. Ногин В. Д. Принятие решений в многокритериальной среде. Количественный подход. 2-е изд., испр., и доп. - М.: Физматлит, 2005. - 176 с.

60. Обработка данных и управление в сложных системах: Сборник статей / Под ред. А. Ф. Терпугова. Томск: Изд-во Том. ун-та, 2004. - Вып. 6.-198 с.

61. Олифенеко JI. Я., Шульга Т. И., Деменьтьева И. Ф. Социально-педагогическая поддержка детей группы риска: Учеб. пособие. М.: Издательский центр «Академия», 2002. - 256 с.

62. Организация мониторинговых исследований в образовательных учреждениях: научно-методическое пособие / С. В. Макеева; под ред. С. Г. Кузен-кова. Н.: ИПК, 2004. - 106 с.

63. Орлов А. И. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений: учебное пособие. М.: МарТ, 2005. - 492 с.

64. Острем К., Виттенмарк Б. Системы управления с ЭВМ. М.: Мир, 1987.-480 с.

65. Педагогический мониторинг в образовательном учреждении: Учебно-методическое пособие. Кемерово, 2002. - 94 с.

66. Первозванский А. А. Курс теории автоматического управления. М.: Наука, 1986-616с.

67. Перегудов Ф. И., Тарасенко Ф. П. Введение в системный анализ: Учебное пособие для вузов. М.: Высшая школа, 1989. - 367 с.

68. Плешакова М. В., Чигиринская Н. В., Шаховская JI. С. Деловые игры в экономике: методология и практика: учебное пособие. М.: КНОРУС, 2008. - 240 с.

69. Плотинский 10. М. Математическое моделирование динамики социальных процессов: учебное пособие. Москва: Издательство Московского государственного университета (МГУ). - 1992. - 133 с.

70. Прикладная статистика: Исследование зависимостей: справ, изд. / С. А. Айвазян, И. С. Енюков, JI. Д. Мешалкин; Под ред. С. А. Айвазяна. М.: Финансы и статистика, 1985. - 487 с.

71. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности: справ, изд. / С. А. Айвазян, В. М. Бухштабер, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин; Под ред. С. А. Айвазяна. М.: Финансы и статистика, 1989. - 607 с.

72. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных: справ, изд. / С. А. Айвазян, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин. М.: Финансы и статистика, 1983. - 471 с.

73. Райцин В. Я. Моделирование социальных процессов: учебник. М.: Экзамен, 2005. - 189 с.

74. Саати Томас JI. Аналитическое планирование: орг. систем / пер. с англ. Р. Г. Вачнадзе; под ред. И. А. Ушакова. М.: Радио и связь, 1991 - 224 с.

75. Саати Томас JI. Принятие решений: Метод анализа иерархий / Пер. с англ. Р. Г. Вачнадзе. М.: Радио и связь, 1993. - 315 с.

76. Семакин И. Г., Хеннер Е. К. Информационные системы и модели. Элективный курс: Учебное пособие. М.: БИНОМ, 2005. - 303 с.

77. Семененко М. Г. Введение в математическое моделирование. М.: СОЛОН-Р, 2002.-111 с.

78. Сидоренко Е. В. Методы математической обработки в психологии. -СПб.: ООО «Речь», 2003. 350 с.

79. Системы автоматизации на основе натурно-модельного подхода: монография в 3-х томах. Том 2: Системы автоматизации производственного назначения. / Под редакцией Л. П. Мышляева. Наука, 2006 - 483с.

80. Сладкова О. Б. Информационный мониторинг: Теоретико- методологические основы: Учебное пособие М.: Московский государственный университет культуры и искусств (МГУКИ), 2001. - 63 с.

81. Советов Б. Я., Яковлев С. А. Моделирование систем: Учеб. Для вузов. -3-е изд., перераб и доп. М.: Высш. шк., 2001. - 343 с.

82. Социальная статистика: Учебник / Под ред. чл.-корр. РАН И. И. Елисеевой. 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2003.-480 с.

83. Социальная статистика: Учебник для вузов / Э. К. Васильева, И. И. Елисеева, О. Н. Кашина, П. Я. Октябрьский, С. В. Курышева; под ред. И. И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 1997. - 414 с.

84. Статистика: учебно-практическое пособие / М. Г. Назаров, В. С. Вара-гин, Т. Б. Великанова и др.; под. ред. д-ра экон. наук, проф., акад. Межд. акад. информ. и РАЕН М. Г. Назарова. М.: КНОРУС, 2006. - 480 с.

85. Теория выбора и принятия решений: Учебное пособие для вузов / И. М. Макаров, Т. М. Виноградская, А. А. Рубчинский, В. Б. Соколов. М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1982. — 328 с.

86. Теория систем автоматического регулирования. / В. А. Бесекерский, Е. П. Попов. М.: Наука, 1975. - 768 с.

87. Теория управления: учебник / под общей редакцией A. JI. Гапоненко и

88. A. П. Панкрухин . 2-е издание. - М.: Российская академия государственной службы (РАГС), 2005. - 558 с.

89. Типология и классификация в социологических исследованиях / отв. ред.

90. B. Г. Андреенков, Ю. Н. Толстова. М.: Наука, 1982. - 296 с.

91. Толстова Ю. Н. Анализ социологических данных. Методология, дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными признаками. -М.: Научный мир, 2000. 350 с.

92. Толстова Ю. Н. Логика математического анализа социологических данных. -М.: Наука, 1991.-112 с.

93. Толстова Ю. Н. Математико-статистические модели в социологии. / 2-е изд. Серия «Учебники ВШЭ». М.: ГУ ВШЭ, 2008. - 244 с.

94. Толстова, Ю. Н. Измерение в социологии Текст.: Курс лекций / Ю. Н. Толстова. М.: ИНФРА-М, 1998.-222 с.

95. Трайнев В. А., Трайнев О. В. Параметрические модели в экспертных методах оценки при принятии решений. М.: Прометей, 2003. — 232 с.

96. Трахтенгерц Э. А. Возможности и реализация компьютерных систем поддержки принятия решений // Известия академии наук. Теория и системы управления, 2001, № 3, с. 86-113.

97. Тюкин В. Н. Теория управления: Конспект лекций. Часть 1. Обыкновенные линейные системы управления. Вологда: ВоГТУ, 2000. - 200 с.

98. Тюрин Ю. Н., Макаров А. А. Анализ данных на компьютере / Под ред. В. Э. Фигурнова. 3-е изд.,перераб. и доп. - М.: Инфра-М, 2003. - 544 с.

99. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Пер. с англ. Дж.-О. Ким, Ч. У. Мьюллер, У. Р. Клекка и др.; Под ред. И. С. Енюкова. М: Финансы и статистика, 1989. - 215 с.

100. Фатуев В. А., Маркова Т. Н. Математические модели объектов управления. Тула: Изд-во ТулГУ, 2002. - 119 с.

101. Филлипс Ч., Харбор Р. Системы управления с обратной связью. М.: Лаборатория Базовых знаний, 2001. - 616 с.

102. Хорошева Т. А. Исследование эффективности типовых программ реабилитации // Сборник научных трудов VII Всероссийской научно-практической конференции «Системы автоматизации в образовании, науке и производстве AS2009». - Новокузнецк, 2009.

103. Хорошева Т. А. Проектирование информационной поддержки процесса реабилитации // Системы управления и информационные технологии, 2009, 1.2(35).-С. 303-306.

104. Хорошева Т. А., Мишкель К. И. Разработка информационного обеспечения реабилитационного процесса. // Сборник научных трудов VII Всероссийской научно-практической конференции Инновационные Недра Кузбасса. IT-технологии. Кемерово, 2008. - С. 206-211.

105. Хорошева Т.А. Оценка эффективности программы реабилитации (на примере социальной реабилитации детей «группы риска»// Вестник КемГУ. -Кемерово, 2007. -№ 4. С. 18-26

106. Хорошева Т.А. Проектирование информационной поддержки процесса реабилитации // Информационные технологии моделирования и управления -Воронеж, 2009. -№ 1(53). С. 37-42.

107. Цыпкин Я. 3. Основы теории автоматических систем. М.: Наука, 1977.-560 с.

108. Шокин Ю. И. Интервальный анализ. Н.: Наука, 1981. - 112 с.

109. Щекочихина С. Г. Разработка метода дискретного моделирования в задачах диагностики сложных объектов горной техники: дисс. канд. тех. наук: 05.13.16.-Кемерово, 1999.

110. Юдин Д. Б. Вычислительные методы теории принятия решений. М.: Наука, 1989.-320 с.

111. Юдина А. И. Педагогическое сопровождение социализации подростков, попавших в трудную жизненную ситуацию: автореферат дис. канд. пед. наук: 13.00.01. Кемерово, 2006. - 26 с.

112. Юдина А. И., Кагакина Е. А. Подготовка студентов к работе среди подростков с негативной социализацией в условиях поселков закрывшихся шахт // Вестник Кузбасского государственного технического университета. 2006. -№ 5.

113. Chen P.P. The entity-relational model. Toward a unified view of data //ACM TODS, no. 1, 1976, p. 9-36.

114. Power D.J. A Brief History of Decision Support Systems. DSSRe-sources.COM, World Wide Web, http://DSSResources.COM/history/dsshis-tory.html, version 2.8, May 31, 2003.