Анализ информации и принятие решений в системах информационного мониторинга

Основное содержимое статьи

А. А. Лебедев
А. П. Рыжов

Аннотация

Технология информационного мониторинга была разработана для анализа сложных, слабоформализованных проблем (процессов) на основе всей доступной информации, построения прогнозов их развития и выработки рекомендаций по управлению их развитием. В работе описываются основные практические аспекты разработки систем информационного мониторинга, приводятся теоретические результаты, гарантирующие оптимальность их работы, и описываются примеры применения технологии в различных предметных областях.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Информация о статье

Как цитировать
1.
Лебедев АА, Рыжов АП. Анализ информации и принятие решений в системах информационного мониторинга. Системный анализ в науке и образовании [Интернет]. 14 сентябрь 2021 г. [цитируется по 11 май 2024 г.];(2):20-33. доступно на: https://sanse.ru/index.php/sanse/article/view/279
Раздел
Статьи

Библиографические ссылки

Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приблизительных решений. – М.: Мир, 1976. – C. 165.

Кудрявцев В.Б. Функциональные Системы. – М.: Издательство МГУ, 1982. – C. 158.

Лебедев А.А. О задачах оптимального распределения ресурсов и проверки устойчивости для схем функциональных элементов в k-значной логике (готовится к печати).

Лебедев А.А. Синтез операторов агрегирования информации по экспертным описаниям (готовится к печати).

Лебедев А.А., Рыжов А.П. Оценка и мониторинг проектов разработки высокотехнологичных изделий на примере микроэлектроники // Интеллектуальные системы. – 2008. –Том 11. – Вып. 1-4. – С. 55-82.

Рыжов А.П. Об агрегировании информации в нечетких иерархических системах // Интеллектуальные системы. – 2001. – Том 6. – Вып. 1-4. – C. 341-364.

Рыжов А.П. О степени нечеткости размытых характеристик // Математическая кибернетика и ее приложения в биологии. Под редакцией Л.В. Крушинского, С.В. Яблонского, О.Б. Лупанова. – М.: Издательство МГУ, 1987. – С. 60-77.

Рыжов А.П. Оценка степени нечеткости и ее применение в системах искусственного интеллекта //Интеллектуальные системы. – М.: МНЦ КИТ, 1996. – Т.1. – Вып. 1-4.– С. 95-102.

Рыжов А.П., Расторгуев В.В. Методы извлечения нечётких ассоциативных правил в системах информационного мониторинга // Труды международных научно-технических конференций «Интеллектуальные системы» и «Интеллектуальные САПР», 3-10 сентября 2006 г., Дивноморское, Россия. – М.: Физматлит, 2006. – Том 1. – С. 70-81.

Яблонский С.В. Основные понятия кибернетики // Проблемы кибернетики. – 1959. – Вып. 2. – С. 7-38.

Kaplan R.S., Norton D.P. The balanced scorecard: measures that drive performance // Harvard Business Review Jan–Feb 1992. – Pp. 71-80.

Martin Michael J.C. Managing innovation and entrepreneurship in technology based firms. NY: John Wiley & Sins, Inc., 1994. – P. 402.

Matzke W.E., Strube G., Schmidt-Habich H., Drenan L. VCAD – a virtual enterprise collaboration model impacting the semiconductor industry // IASTED International Conference on Knowledge Sharing & Collaborative Engineering (KSCE 2004).

Ryjov A., Belenki A., Hooper R., Pouchkarev V., Fattah A., Zadeh L.A. Development of an Intelligent System for Monitoring and Evaluation of Peaceful Nuclear Activities (DISNA) // IAEA, STR-310. Vienna, 1998. – P. 122.

Usama M. Fayyad (Ed.). Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. MIT Press, 1996. – P. 560.

Zadeh L.A. Fuzzy sets // Information and Control. – 1965. – Vol.8. – Pp. 338-353.