Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Математическое моделирование адаптивных экспертных систем статистической обработки информации

Диссертация: Математическое моделирование адаптивных экспертных систем статистической обработки информации
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Исследования. Широко известным направлением экспертных систем являются системы искусственного интеллекта. Однако таким системам присущ ряд принципиальных недостатков: пространство знаний является неполным и незамкнутымпроцессы разработки, программирования и «обучения» экспертной системы очень длительны и дорогостоящидля создания полноценной базы знаний требуется привлечение очень большого… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ АЛС СТАТИСТИЧЕСКИХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
    • 1. 1. Адаптивные линейные сумматоры в классе М-систем
    • 1. 2. Экспертные системы статистической обработки информации
    • 1. 3. Цель и основные задачи исследования
  • Выводы
  • Глава 2. ОСНОВЫ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ АДАПТИВНЫХ ЛИНЕЙНЫХ СУММАТОРОВ
    • 2. 1. Класс нестационарных М-систем
    • 2. 2. Адаптивный линейный сумматор с непрерывными сигналами
    • 2. 3. Адаптивный линейный сумматор с дискретными сигналами
    • 2. 4. Основные понятия статистических экспертных систем
    • 2. 5. Модель экспертных систем в классе АЛС
  • Выводы
  • Глава 3. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ЭКСПЕРТНОГО ОЦЕНИВАНИЯ
    • 3. 1. Аналогия алгоритмов адаптивных ФАР и экспертных систем
    • 3. 2. Метод Ь- проблемы моментов
    • 3. 3. Алгоритм адаптации при ограничениях
    • 3. 4. Ортогонализация векторов оценок экспертов
    • 3. 5. Математическая модель эксперта
  • Выводы
  • Глава 4. ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ ЭКСПЕРТНОГО ОЦЕНИВАНИЯ
    • 4. 1. Алгоритм АЛС и технология экспертизы
    • 4. 2. Статистическая обработка экспертных оценок
    • 4. 3. Адаптация экспертной системы
    • 4. 4. Информационная обратная связь АЛС экспертных систем
  • Выводы

Математическое моделирование адаптивных экспертных систем статистической обработки информации (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

исследования. Широко известным направлением экспертных систем являются системы искусственного интеллекта [59, 62, 109, 121, 126, 131 и др.]. Однако таким системам присущ ряд принципиальных недостатков: пространство знаний является неполным и незамкнутымпроцессы разработки, программирования и «обучения» экспертной системы очень длительны и дорогостоящидля создания полноценной базы знаний требуется привлечение очень большого (теоретически — бесконечного) количества экспертовузкая направленность экспертизы на определенный класс объектов [8,14,15,17,35, 51,62,122 и.

ДР-].

Поэтому с практической и экономической точек зрения предпочтительным является другое направление развития экспертных системсистемы статистической обработки экспертной информации [12,39,49,52,74 и др.]. Такие системы обладают рядом преимуществ: процесс разработки системы гораздо менее длителен и менее дорогостоящдля формирования базы данных достаточно небольшого количества экспертовбаза данных пополняется практически в темпе реального временибольшая универсальность.

Вместе с тем в теории и практике статистических экспертных систем имеется ряд нерешенных проблем. Одна из них связана с недостаточным исследованием направлений и способов адаптации этих систем: требуется разработка методологии планирования экспертного эксперимента применительно к конкретным классам объектов экспертизынерешенным остается вопрос об эффективных путях оценки согласованности идинамического подбора группы экспертовтребует уточнения и развития перечень и содержание статистических процедурпрактически отсутствуют попытки применения математических методов адаптации с целью максимизации полезной информации, содержащейся в оценках экспертовнедостаточно разработаны способы уменьшения состава экспертной группы за счет декорреляции векторов оценок экспертов и т. д.

Другая проблема связана с недостаточной исследованностью места и роли систем обработки статистической экспертной информации в общей теории автоматизированных систем. Во-первых, большинство известных алгоритмов таких систем являются скорее эвристическими, чем математически и логически обоснованными регулярными алгоритмами. В частности, мало внимания уделялось анализу и классификации структуры таких алгоритмов. Во-вторых, недостаточна раскрыта взаимосвязь теории статистических экспертных систем с теорией систем с переменными параметрами и общей теорией динамических систем, несмотря на то, что по своей сущности рассматриваемые экспертные системы являются нестационарными. В-третьих, практически не проводилось исследование применимости известных методов и результатов теории адаптивных систем, в частности, одного из самых распространенных классов этих систем — адаптивных линейных сумматоров (АЛС). В-четвертых, практически отсутствуют попытки построения и обоснования математической модель эксперта как человека-оператора.

Необходимость решения данных проблем определяет актуальность темы диссертационной работы.

Цель и задачи работы.

Целью работы является разработка математической модели, комплекса алгоритмов и программ реализации адаптивных систем обработки статистической экспертной информации на основе взаимосвязи с общей теорией адаптивных систем.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие основные задачи:

1. Установлены соотношения множеств автоматизированных систем обработки информации: статистических экспертных систем, АЛС, М-систем, нестационарных систем, динамических систем.

2. Проведено сопоставление алгоритмов АЛС и статистических экспертных систем.

3. Разработаны математические модели и алгоритмы экспертных систем статистической обработки информации на основе применения теории обобщенных АЛС в классе М-систем с непрерывными и дискретными сигналами.

4. Разработан алгоритм двухэтапной адаптации экспертных систем, включающий предварительную статистическую обработку векторов оценок экспертов и метод Ьпроблемы моментов.

5. На основе проведенных исследований сформулированы основные этапы технологии экспертного оценивания, разработана методика численного эксперимента и соответствующее программное обеспечение.

Методы исследования. Для решения перечисленных задач в диссертационной работе были использованы методы теории экспертных систем, теории вероятностей и математической статистики, современной теории управления, функционального анализа.

Научная новизна заключается в следующем:

1. Установлено единство алгоритмов функционирования АЛС и статистических экспертных систем, основанное на доказательстве близости структурных каркасов этих алгоритмов при заданных ограничениях на уровень помех.

2. Разработаны алгоритмы математического моделирования обобщенных АЛС в классе М-систем (МР-структуры) с непрерывными и дискретными сигналами, позволяющие обосновать математическую модель статистической экспертной системы в классе МР-структур с четырьмя блоками адаптации.

3. Предложен и исследован алгоритм статистического экспертного анализа, основой которого являются: представление мнений экспертов векторами в нормированном пространстве, оценка коррелированности оценок экспертов, целесообразность декорреляции векторов оценок экспертов, адаптация экспертной системы на основе метода Ь-проблемы моментов.

4. Предложена технология экспертизы и разработана методика численного эксперимента, продемонстрировавшего эффективность реализации двухэтапного способа адаптации экспертной системы.

Практическая значимость работы определяется универсальностью разработанной технологии экспертизы, пригодной для экспертизы товаров, проектов, работ, услуг в государственных и коммерческих организациях, также практическое значение имеет введение комплексного показателя качества, позволяющего учитывать не только качество сравниваемых объектов, но и соотношение «качество-цена». Предложенный алгоритм адаптации позволяет сократить состав экспертной группы и уменьшить стоимости экспертизы.

Результаты работы внедрены в опытно-конструкторские работы при разработке и изготовлении радиоаппаратуры ОАО «Концерна «Созвездие», программное обеспечение внедрено в разрабатываемый лабораторный комплекс ЗАО «Учебно-методический центр при Санкт-Петербургском государственном университете телекоммуникаций им. проф. Бонч Бруевича», в НИР Военной академии связи им. С. М. Буденного и в учебный процесс Воронежского института МВД России.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на IV Всероссийской научно-практической конференции «Охрана, безопасность и связь» (Воронеж, 2003 г.), Всероссийской научно-практической конференции курсантов, слушателей, студентов, адъюнктов и соискателей «Актуальные вопросы эксплуатации систем охраны и защищенных телекоммуникационных систем» (Воронеж, 2004 г.) — Открытой научно-практической конференции «Актуальные проблемы деятельности подразделений УИС» (Воронеж, 2010 г.) — Международной научно-практической конференции «Пожарная безопасность: проблемы и перспективы» (Воронеж, 2010 г.).

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 17 печатных работ.

Содержание работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 131 наименования, одного приложения, и содержит 157 страниц машинописного текста, 32 рисунка, 7 таблиц.

Выводы.

1. На основании обзора отечественной и иностранной литературы проанализированы современное состояние и перспективы развития статистических экспертных систем. Показаны преимущества экспертных систем статистической обработки информации перед системами искусственного интеллекта. Охарактеризованы теория и приложения адаптивных линейных сумматоров и установлена аналогия алгоритмов АЛС и статистических экспертных систем.

2. Дано математическое определение множества динамических нестационарных систем и установлено, что адаптивные линейные сумматоры (АЛС) являются частным подклассом этого обширного множества. Определено, что среди основных классов нестационарных М — систем для обобщения известных моделей адаптивных линейных сумматоров наиболее пригодна модель МРструктуры.

3. Построена математическая модель адаптивного линейного сумматора с непрерывными сигналами в классе МРструктур, позволяющая анализировать динамические свойства человека-эксперта. Разработан алгоритм анализа АЛС на основе нормальной формы уравнений состояния, имеющий ряд преимуществ по сравнению с обычно применяемой стандартной формой уравнений.

4. Построена математическая модель адаптивного линейного сумматора в классе МРструктур с дискретными сигналами. Разработан алгоритм анализа АЛС на основе дискретной формы уравнений состояния. Предположение дискретности является естественным для анализа алгоритмов функционирования многих статистических экспертных систем, включающих обработку качественных признаков.

5. Сформулированы и обоснованы основные понятия статистических экспертных систем, необходимые для разработки технологии экспертного оценивания с алгоритмом в классе АЛС: понятие куба статистического экспертного эксперимента, проверка согласованности группы экспертов на основе метрического подхода, корреляционный анализ векторов оценок экспертов, комплексный показатель качество-цена сравниваемых объектов.

6. Определен структурный каркас алгоритма классической модели АЛС. Установлено, что после ряда эквивалентных преобразований каркаса, он принимает форму, практически совпадающую с формой каркаса адаптивных ФАР. Впервые установлена аналогия между структурными каркасами алгоритмов АЛС фазированных антенных решеток и экспертных систем. Сопоставлены между собой основные понятия и функции блоков алгоритмов и установлено их сходство.

7. Обоснован алгоритм адаптации экспертной системы на базе метода Ьпроблемы моментов, обеспечивающий максимальный учет векторов оценок экспертов, удовлетворяющих условию согласованности (полезных экспертов). Одновременно обеспечивается подавление векторов оценок «нежелательных» экспертов, т. е. экспертов, мнение которых противоречит мнению остальных членов экспертной группы и уменьшение мощности случайного шума наблюдений.

8. Задача условной оптимизации, возникающая при решении L-проблемы моментов, путем линейного преобразования исходных векторов оценок экспертов может быть сведена к задаче безусловной оптимизации, решаемой методами аппроксимации в гильбертовом пространстве. Получено выражение для определения минимальной ошибки аппроксимации в гильбертовом, пространстве при решении Lпроблемы моментов, основанное на использовании определителя матрицы Грама.

9. Обоснована целесообразность ортогонализации векторов оценок экспертов на основе процедуры Грама-Шмидта. Такая ортогонализация позволяет выделить наиболее компетентных экспертов и подтверждает гипотезу о том, что основной вклад в суммарную оценку объекта дает небольшое (2−3) количество экспертов, а оценки остальных экспертов группы носят незначительный корректирующий характер. Показано, что использование ортогонализации при решении Lпроблемы моментов значительно упрощает оценку погрешности аппроксимации.

10. На основе теории человека-оператора построена математическую модель эксперта в составе автоматизированной экспертной системы, учитывающая его динамические характеристики.

11. Важным этапом предварительного анализа является статистическая обработка полученных векторов оценок экспертов с помощью программы, разработанной в среде Delphi-10 на языке Turbo Pascal. Получены предварительные усредненные оценки признаков, осуществлена нормировка векторов оценок экспертов, вычислены метрические расстояния этих векторов от квазиоптимального вектора, получена корреляционная матрица векторов оценок.

12. Окончательный этап адаптации — определение вектора с минимальной нормой, обеспечивающего заданную величину откликов полезных экспертов при максимальном подавлении откликов нежелательных эксперта (решение L — проблемы моментов). Использование искомого вектора обеспечивает значительное снижение среднеквадратического ' значения шума наблюдения.

13. Последний этап технологии экспертизы посвящен уже непосредственно процедуре сравнения. Вначале осуществляется корректировка комплексного показателя «качество-цена»: выбор функции цены, задание желаемых групповых и частных весовых коэффициентов. Для каждого из сравниваемых объектов вычисляется комплексный показатель и выбирается наилучший объект.

14. В зависимости от способа организации информационной обратной связи возможны различные варианты структурных каркасов алгоритмов адаптации экспертных систем. Наиболее предпочтительна обратная связь на основе статистической обработки векторов оценок конкретных экспертов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В целом в данной работе разработаны методы и алгоритмы математического моделирования адаптивных линейных сумматоров (АЛС), являющихся составной частью множества адаптивных систем, распространенных на практике. Показано место и охарактеризована роль АЛС в составе нестационарных М-систем общего вида.

На основе структурного анализа функционирования статистических экспертных систем установлено, что адаптивные экспертные системы по свойствам алгоритмов и специфике адаптации являются одним из подклассов множества АЛС.

Разработана технология экспертизы, основой которой является статистическая обработка векторов оценок экспертов с целью выделения максимума полезной информации, создания согласованной группы экспертов и разработки последовательности этапов адаптации экспертной системы.

В результате проведенного исследования можно сделать следующие выводы и рекомендации.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Адаптивные и экспертные системы в управлении: Сб.тез. докл. 5-го ленингр. симпоз. по теории адаптив. систем, 17−19 апр. 1991 г./ ЛДНТП — Л., 1991.— 129 с.
  2. С.А. Оценка характеристик радиотехнических устройств с использованием экспертно-статистических методов / С. А. Бабкин // Автореф. дисс. соиск. канд. техн. наук. — Воронеж, 2009. — 16 с.
  3. С. А., Теоретическое обоснование экспертно-статистических методов. — Воронеж: Вестник Воронежского института МВД России. 2008.- № 3. — С.136−141.
  4. П.Е. Адаптивный рекуррентный алгоритм компенсации помех с произвольными корреляционными матрицами // Радиоэлектроника (Изв. высш. учеб. заведений). 1990. — Т. 33. — № 4 — С. 10−14.
  5. А. А. Экспертные системы поддержки принятия решений в энергетике/ А. А. Башлыков.— М.: Изд-во МЭИ, 1994.—213 с.
  6. Д. Условная оптимизация и методы множителей Ла-гранжа: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1987. — 400 с.
  7. , С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок / С. Д. Бешелев, Ф. Г. Гурвич. М.: Статистика, 1980.
  8. Н. К. Экспертные системы: опыт проектирования / Н. К. Бохуа, В. А. Геловани, О. В. Ковригин- Междунар. НИИ пробл. управления, ВНИИ систем, исслед.—М.: МНИИПУ, 1990.—347 с.
  9. C.B. Основы анализа и синтеза нестационарных модуляционных систем. — Воронеж: Изд-во ВГУ, 1986. — 168 с.
  10. , C.B. Методы и приложения теории нестационарных систем: Монография / C.B. Бухарин, В. Г. Рудалев. Воронеж: Изд-во Воронежского госуниверситета, 1992. — 119 с.
  11. C.B. Оптимальный синтез систем пространственно-временной обработки сигналов на базе L-проблемы моментов / С. В. Бухарин, И. Л. Подкопаева — М.: Электросвязь. 1992 г. № 10.
  12. , C.B. Экспертные системы оценки качества и цены товаров (работ, услуг): Монография / C.B. Бухарин, Е. С. Забияко, В.В. Конобеевских- Под ред. проф. C.B. Бухарина. Воронеж: ИММФ, 2006. -200 с.
  13. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции. // Пер. с англ. В 3-х т. — М.:1977. Т. 3. — 675 с.
  14. А. И. Экспертные системы современные средства решения научных задач / А. И. Веселов.— М.: ЦНИИ атоминформ, 1989.—27 с.
  15. , А.М. Экспертные системы: структурно-функциональный подход к извлечению передового опыта: Препринт / А. М. Волков, Ю. Е. Царев, В. С. Федченко. Моск. авиац. ин-т им. Серго Орджоникидзе. — М.: Изд-во МАИ, 1991.—56 с.
  16. Ю. А. Завтра геологоразведки: экспертные или теоретические системы. / Ю. А. Воронин. — Новосибирск: ВЦ СО АН СССР, 1987.—25 с.
  17. Выявление экспертных знаний (процедуры и реализации) / О. И. Ларичев, А. И. Мечитов, Е. М. Мошкович. Е. М. Фуремс. М.: Наука, 1989. — 128 с.
  18. Гибридные экспертные системы в задачах проектирования сложных технических объектов: Материалы краткосроч. науч.-техн. семинара/ Под ред. Ю. В. Юдина.— СПб.: СПбДНТП, 1992.—148 с.
  19. А. П. Экспертные системы. Основные концепции: Учеб. пособие / А. П. Головко- М-во образования Рос. Федерации, Курган. гос. ун-т.— Курган: Изд-во Курган, гос. ун-та, 2000.— 90 с.
  20. В. А. Экспертные системы диагностирования электронного оборудования / В. А. Гуляев, С. А. Смыслова.— Киев: ИПМЭ, 1989.—34 с.
  21. В.А. Экспертные системы диагностирования функциональных систем воздушных судов и обеспечения безопасности полетов / В. А. Гуляев, О. А. Курганский, И. П. Михайловский. Киев: ИПМЭ, 1990.-42 с.
  22. Д’Анжело Г. Линейные системы с переменными параметрами: Анализ и синтез // Пер. с англ. — М.: 1974. — 346 с.
  23. П. Пространство состояний в теории управления / П. Деруссо, Р. Рой, Ч. Клоуз // Пер. с англ. М.: 1970. — 723 с.
  24. Дёч Г. Руководство к практическому применению преобразования Лапласа и преобразования текст. / Г. Дёч. — М.: Наука, 1971. — 286 с.
  25. А.К. Обработка сигналов в адаптивных антенных решетках / Лукошкин А. П., Поддубный С. С. Л.: Изд-во ЛГУ, 1983. -240 с.
  26. В. А. Экспертные системы технического обслуживания / В. А. Игнатов.— Киев: о-во «Знание» УССР, 1985.—20 с.
  27. Р. Очерки по математической теории систем / Р. Кал-ман, П. Фалб, М. Арбиб. — М.: Мир, 1971. — 399 с.
  28. X. Линейные оптимальные системы управления / X. Квакернаак, Р. Сиван — М.: Мир, 1977. — 650 с.
  29. , М.Дж. Статистические выводы и связи / М.Дж. Кен-далл, А. Стьюарт. М.: Наука, 1973. — 899 с.
  30. М. Ранговые корреляции. — М.: Статистика, 1975. —220 с.
  31. Л.А. Экспертная система для обработки данных газоаналитических измерений/ Л. А. Конопелько, В. В. Растоскуев // Приборы и системы управления. 1995.-№ 7.- С. 30−35.
  32. , Г. Математические методы статистики / Г. Крамер. -М.: Мир, 1975.- 648 с.
  33. Ю. Б. Введение в экспертные системы / Ю. Б Красноженов, П. В. Шумаков- Моск. гос. акад. приборостроения и информатики, Каф. информ.- управляющих систем.— М.: МГАПИ, 1995.— 110с.
  34. Р. Оптимальные и адаптивные процессы в системах автоматического регулирования. М.: 1967. — 379 с.
  35. М.С. Цифровая обработка сигналов: процессоры, алгоритмы, средства проектирования / М. С. Куприянов, Б. Д. Матюшкин -СПб.: Политехника, 1998. 592 с.
  36. , О.И. Выявление экспертных знаний / О. И. Ларичев и др. -М.: Наука, 1989. 361 с.
  37. .Г. Экспертная информация: методы получения и анализа. — М.: Радио и связь, 1982. — 184 с.
  38. , Л.А. Краткий курс функционального анализа: Учебное пособие / Л. А. Люстерник, В. И. Соболев. М.: Высшая школа, 1982.- 271 с.
  39. Методы и системы принятия решений. Экспертные системы в автоматизированном проектировании: Сб. науч. тр. / Риж. политехи, инт —Рига: РПИ, 1990.-174 с.
  40. В. П. Экспертные системы в химической технологии: Основы теории, опыт разраб. и применения / В. П. Мешалкин.—М.: Химия, 1995.-366 с.
  41. Ф.А. Теория и методы исследования нестационарных линейных систем. М.: Наука, 1986. — 320 с.
  42. А. А. Базы знаний и экспертные системы: Учеб. пособие/ А. А. Мицкевич, Е. А. Константинова, С. Г. Мухамедвалеева.— М.: МИУ, 1989.—79 с.
  43. Многоуровневые экспертные системы диагностирования электроэнергетического оборудования / В. А. Гуляев, В. Ф. Скляров, С. В. Колесников, В. Б. Полишук.—Киев: ИПМЭ, 1987.—26 с.
  44. Моделирование и экспертные системы: Сб. науч. тр./ Моск. ин-традиотехники, электрон, и автоматики-М.: МИРЭА, 1989.-148 с.
  45. H.H. Методы оптимизации / H.H. Моисеев, Ю.П. Ива-нилов, Е. М. Столярова. — М.: Наука, 1978. — 352 с.
  46. Р.А. Адаптивные антенные решётки: Введение в теорию / Р. А. Монзинго, Миллер Т. / Пер. с англ. — М.: Радио и связь, 1986. -448 с.
  47. В.В. Экспертно-статистический метод оценки характеристик информационно-измерительных систем / В. В. Навоев. Автореф. дисс. соиск. канд. техн. наук. — Воронеж: ВИ МВД РФ, 2003. — 16 с.
  48. К. Как построить свою экспертную систему. М.: Энергоатомиздат., 1991. — 120 с.
  49. , А.И. Допустимые средние в некоторых задачах экспертных оценок и агрегирования показателей качества / А. И. Орлов. -Многомерный статистический анализ в социально-экономических исследованиях. М.: Наука, 1974. — С. 388−393.
  50. Особенности решения задач экспертными системами реального масштаба времени/ Сазыкин В. Г //Приборы и системы управления, 1995, №Ю.- С. 56 -58.
  51. Г. А. Вариационный метод синтеза сигналов и фильтров / Г. А. Пахолков, В. В. Кашинов, Б. В. Пономаренко. — М.: Радио и связь, 1981. — 231 с.
  52. А. Р. Экспертные системы для автоматизации процесса контроля РЭС / А. Р. Пахлеванян- Моск. авиац. ин-т.—М.: Изд-во МАИ, 1992.—85 с.
  53. А.А. Чувствительность, грубость и эффективность адаптации//Техническая кибернетика, 1992.— № 6.— С.30−41. 78. Петрушин В. А. Экспертно-обучающие системы. К.: Наук, думка, 1992.- 196 с.
  54. В.В. Статические и динамические экспертные системы (классификация, состояние, тенденции)/ В. В. Попов, И. Б. Фоминых, Е. Б. Кисель. -М.: ЦРДЗД995. 157 с.
  55. Э. В. Статические и динамические экспертные системы: Учеб. пособие/ Э. В. Попов.— М: Финансы и статистика, 1997.—320 с.
  56. Э.В. Экспертные системы решения неформализованных задач в диалоге с ЭВМ./ Э. В. Попов М.- Наука, 1987. — 288 с.
  57. , У. Современные основания общей теории систем / У. Портер. М.: Наука, 1971. — 556 с.
  58. Построение экспертных систем / Д. Ленат -Под ред. Хейеса-Рота, Д. Уотермана,. М.: Мир, 1987. — 441 с.
  59. Представление знаний и экспертные системы: Сб. науч. тр. / АН СССР, Ленингр. ин-т информатики и автоматизации.— Л.: ЛИИАН, 1989.—194 с.
  60. . В. Современные экспертные системы и перспективы их применения в черной металлургии / Б. В. Пригожин.—М.: Ин-т «Черметинформация», 1991.—32 с.
  61. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ/ Таунсенд К.- М.: Финансы и статистика, 1990. -145 с.
  62. Г. М. Искусственный интеллект. Экспертные системы / Г. М. Рудакова- М-во образования Рос. Федерации, Сиб. гос. технол. унт —Красноярск: СибГТУ, 2002—87 с.
  63. A.B. Математическое моделирование адаптивных линейных сумматоров цифровых систем обработки информации / A.B. Рыжков- автореферат дисс. соиск. канд. техн. наук.— Воронеж: ВИ МВД РФ, 2004. — 16 с.
  64. Дж. Самоорганизующиеся стохастические системы управления. М.: Наука, 1980. — 400 с
  65. Э.П. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении / Э. П. Сейдж, Дж. Мелс // Пер. с англ. — М.: 1976.
  66. Э.П. Оптимальное управление системами. / Э. П. Сейдж, Ч.С.Уайт//Пер. с англ. — М.: Радио и связь, 1982. — 294 с.
  67. , Л.Н. Обобщенный метод моментов / Л. Н. Слуцкин. -Прикладная эконометрика. 2007. — № 3(7). — С. 119−133.
  68. Современная теория систем управления / Под ред. К.Т. Леонде-са. — М: Наука, 1970. — 512 с.
  69. Д. Программирование экспертных систем на Паскале/ Д. Сойер, Д. В. Фостер. -М.: Финансы и статистика 1990. 136 с.
  70. Сравнительный анализ инструментальных средств для разработки систем управления реального времени/Е.Б. Кисель//Экспертные системы реального времени: Материалы семинара. М.:ЦРДЗ, 1995.-114 с.
  71. Статистические методы анализа экспертных оценок: Сб. статей. — М.: Наука, 1977. — 320 с.
  72. Н. Н. Экспертные системы средство информационной поддержки принятия решения экипажем самолета / Н. Н. Сухих- Ле-нингр. Дом науч.-техн. пропаганды.—СПб.: ЛДНТП, 1991.—19с.
  73. , А.Т. Элементы прикладного функционального анализа: Учебное пособие / А. Т. Талдыкин. — М.: Высшая школа, 1982. -383 с.
  74. И. О. Экспертные системы в управлении: Учебное пособие/ И. О. Темкин- Моск. гос. горн, ун-т.— М.: МГГУ, 1994.—46 с.
  75. , A.A. Исследование особенностей синтеза алгоритмов адаптивных систем связи Текст. / A.A. Темнышов // Охрана, безопасность и связь: сб. материалов Воронеж: Воронежский институт МВД России, 2003.-Ч. 2.-С. 118−119.
  76. Темнышов Синтез вектора весовых коэффициентов AAP при условии полного подавления помехи Текст. / А. В. Рыжков // Охрана, безопасность и связь: сб. материалов междунар. науч. конф. / Воронежский институт МВД России. Воронеж, 2005. — ч. 2. — С. 99−100.
  77. , A.A. Многоканальная адаптивная МР-структура М-системы обработки дискретных сигналов Текст. / A.B. Рыжков, A.A.
  78. Темнышов // Естественные и технические науки. — № 4.—М.: Спутник+, 2006. — С. 120—124.
  79. , A.A. Исследования алгоритма адаптации AJIC на основе метода L-проблемы моментов Текст. / A.B. Рыжков, A.A. Темнышов // Теория и техника радиосвязи.— Воронеж: ОАО «Концерн «Созвездие», 2008.—Вып.1.—С. 85−88.
  80. , A.A. Эффективность алгоритма адаптивного линейного сумматора Текст. / A.B. Рыжков, A.A. Темнышов // Теория и техника радиосвязи.— Воронеж: ОАО «Концерн «Созвездие», 2008. -Вып.2. С. 73−76.
  81. , A.A. Моделирование обработки сигналов и помех процессором адаптивной антенной решетки Текст. /C.B. Бухарин, A.B. Рыжков, A.A. Темнышов // Теория и техника радиосвязи.— Воронеж: ОАО «Концерн «Созвездие», 2009.—Вып.1.— С. 77−80.
  82. , A.A. Аналогия алгоритмов адаптивных фазированных антенных решеток и экспертных систем Текст. / C.B. Бухарин, A.A. Темнышов // Вестник Воронежского института МВД России. 2010. -№ 4. — С.25−32.
  83. Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений/ Э. А. Трахтенгерц, К. Фохт. М.: СИНТЕГ, 1998. — 87 с.
  84. В.А. Функциональный анализ. — М.: Физматгиз, 1980. —495 с.
  85. Л.Г. Оценка качества электроизмерительных прибо-ров/Л.Г. Тульчин, В. Д. Шаповалов. Л.: Энергоиздат., 1982. — 216 с.
  86. В. М. Экспертные системы: Учеб. пособие / В. М. Убейко, В. В. Убейко- Моск. авиац. ин-т им. Серго Орджоникидзе.— М.: Изд-во МАИ, 1992.—82с.
  87. . Адаптивная обработка сигналов / Б. Уидроу, С. Стирнз / Пер. с англ.— М.: Радио и связь, 1989. — 440 с.
  88. , С. Математическая статистика: Монография / С. Уилкс. М.: Наука, 1967. — 632 с.
  89. Д. Руководство по экспертным системам/ Д. Уотер-мен. М.: Мир, 1989. — 388 с.
  90. Фильтрация и стохастическое управление в динамических системах / Под ред. К. Т. Леондеса. — М.: Мир, 1980. — 407 с.
  91. П.К. Измерение относительных ценностей.- В кн.: Статистическое измерение качественных характеристик.-М.: Статистика, 1972.
  92. Л. Теория сигналов. — М.: Сов. Радио, 1974. — 343 с.
  93. , А.П. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS / А. П. Частиков, Т. А. Гаврилова, Д. Л. Белов. СПб.: БХВ-Петербург, 2003.-606 с.
  94. М. К. Экспертные системы: Учеб. пособие для вузов./ М. К. Черемхин. — М.: Изд-во МГОУ, 1994.—76 с.
  95. Е. Э. Бортовые экспертные системы авиационных комплексов: Учеб. пособие / Е. Э. Чернышов.— СПб.: Радиоавионика, 1996.—256 с.
  96. , X. Теория инженерного эксперимента / X. Шенк. М.: Мир, 1972.-381 с.
  97. П. Основы идентификации систем управления. — М.: Мир, 1975. —683 с.
  98. Экспертные системы авиационно-космического назначения: Учеб. пособие / А. В. Никитиным. Г. Зеленский, А. П. Панков и др.- Санкт-Петербург, гос. акад. аэрокосмич. приборостроения.— СПб.: СПбГААП, 1993.—89 с.
  99. Экспертные системы в проектировании и управлении строительством / А. А. Гусаков.— М.: Стройиздат, 1995.—294 с.
  100. Экспертные системы в промышленности приборо- и машиностроении: Сб. науч. тр./ Отеч. и иностр. лит.-М., 1991.-—216 с.
  101. Экспертные системы в решении задач комплексной автоматизации проектирования и производства РЭА: Материалы конф./ 4-я Меж-дунар. конф 6−7 июня 1989 г. Ленинград.— Л.:ЛДНТП, 1989.- 67 с.
  102. Экспертные системы для персональных компьютеров: Методы, средства, реализации: Справ, пособие / В, С. Крисевич и др.— Минск: Вышэйш. шк., 1990.—190 с.
  103. Экспертные системы и анализ данных: Сб. науч. тр. / Под ред. Н. Г. Загоруйко. Новосибирск. -1991. — С. 54−76.
  104. Экспертные системы и инструментальные методы формализации знаний: Сб. науч. тр. / Всесоюз. заоч. политехи, ин-т- Ред. Ю. М. Хамидулин.—М.: ВЗПИ, 1989.—98 с.
  105. Экспертные системы на персональных компьютерах: Матер, сем.—М.: МДНТП, 1990.—140 с.
  106. Экспертные системы реального времени / Э. В. Попов //Открытые системы. 1995 — № 2. — С.45−49.
  107. Экспертные системы экспериментального моделирования в энергетике: Метод, рекомендации / Подгот. А. В. Цукановым. Киев: О-во «Знание» УССР, 1989. — 17 с.
  108. Экспертные системы: инструментальные средства разработки: Учеб. пособие / Л. А. Керов и др. СПб.: Политехника, 1996. — 218 с.
  109. Экспертные системы: Матер, конф. ВНТО приборостроителей за 1988−1990 гг. / Моск. гор. правл., ВНИИ информ. и экономики «Ин-формприбор». -М.: Ин-т «Информприбор», 1990. 115 с.
  110. Экспертные системы: Материалы семинара. М.: МДНТП, 1986.- 138 с.
  111. Экспертные системы: Принципы работы и примеры. / А. Бру-кинг, П. Джонс, Ф. Кокс и др.- Под ред. Р. Форсайта- Пер. с англ. С. И. Рудаковой. М.: Радио и связь, 1987. — 220 с.
  112. Экспертные системы: Сб. тез. докл./ Всесоюз. совещ., Суздаль, дек. 1990.-М.: ИПУ, 1990. 190 с.
  113. Экспертные системы: Сб. тр. / Ред. Б. М. Васильев. М.: Знание, 1990. — 147 с.
  114. Экспертные системы: состояние и перспективы: Сб. науч. тр. / АН СССР, Ин-т пробл. передачи информ. М.: Наука, 1989. — 150 с.
  115. , Д. Экспертные системы: концепции и примеры / Д. Эл-ти, Д. Кумбс. М.: Финансы и статистика, 1987. — 221 с.
  116. , А. Искусственный интеллект. -М.: Мир, 1985. -312 с.
  117. Эпитафия экспертным системам / Т. Давенпорт // Компью-теруик.- 1995.- № 27. С. 18−25.
  118. Duda R.O., Gaschnig J.G. Knowledge-based exspert systems come of age //BYTE. 1981, V. 6. — № 9. — P. 238 — 281.
  119. Duda, R, 0. Expert systems Research / R.O. Duda. N.Y.: Science -1983.-261 p.
  120. Erutan L.O. and others. The design and an example use of HEAR-SAY-III//The Seventh International Joint Conference ob Artificial Intelligence. Vancouver: University of British Columbia, 1981.-P. 409 — 415.
  121. Hayes-Roth F., lJafobstein N. The State of Knowledge Based Systems // Communications of the ACM, 1994, March. V.37. — No.3. --P. 27−39.
  122. Haykin S. Adaptive filter theory // Englewood Gliffs N.J.: Prentice-Hall. 1986. -XVII. — 590 p.
  123. Kretschmer F.F., Lewis B.L. An improved algorithm for adaptive processing // IEEE Trans, on AES.- 1987.- Vol. AES 14. — № 1. — P. 172−177.
  124. Т. Экспертные системы еще живы. Компьютеру-ик. 1995, 5 — 11 октября, -36(194). — 21 с.
  125. Robert L. Moore. Expert Systems in Real-Time Applications Experience and Opportunities, Expert System Application in Advanced Control, Proceeding the Seventeenth Annual Advanced Control Conference West Japan. — 1999.-Pp. 555 -558.
  126. Yaghmai, N.S. Expert systems: a tutorial / N.S. Yaghmai, J.A. Maxin // J. Amer. Soc. Inform. Sci. 1984. — Vol. 35. — № 5. — P. 297−305.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!