СОДЕРЖАНИЕ

СОДЕРЖАНИЕ

ГЛАВА 1. ВВЕДЕНИЕ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ

1.1. Данные, информация, знания. Системно-когнитивный анализ как развитие концепции смысла Шенка-Абельсона. Место СИИ в иерархической системе обработки информации

1.1.1. Постановка проблемы

1.1.2. Традиционные пути решения проблемы

1.1.2.1. Классификация и характеристика концепций смысла

1.1.2.2. Суть концепции смысла Шенка-Абельсона

1.1.3. Идея решения проблемы

1.1.3.1. Формулировка идеи

1.1.3.2. Обоснование принципиальной возможности реализации идеи

1.1.3.2.1. Относительная независимость функций от поддерживающих их структур

1.1.3.2.2. Диалектика: "Структура – свойство – отношение"

1.1.4. Когнитивная концепция СК-анализа и синтез когнитивного конфигуратора

1.1.4.1. Понятие когнитивного конфигуратора и необходимость естественнонаучной (формализуемой) когнитивной концепции

1.1.4.1.1. Определение понятия конфигуратора

1.1.4.1.2. Понятие когнитивного конфигуратора

1.1.4.1.3. Когнитивные концепции и операции

1.1.4.2. Базовая когнитивная концепция

1.1.4.2.1. Суть предложенной когнитивной концепции

1.1.4.2.2. Данные, информация, знания

1.1.4.2.3. Мониторинг, анализ, прогнозирование, управление

1.1.4.2.4. Факт, смысл, мысль, мышление

1.1.4.2.5. Иерархическая структура (пирамида) обработки информации

1.1.4.2.6. Базовая когнитивная концепция в свободном изложении

1.1.4.2.7. Базовая когнитивная концепция в формальном изложении

1.1.4.3. Когнитивный конфигуратор и базовые когнитивные операции системного анализа

1.1.4.4. Задачи формализации базовых когнитивных операций системного анализа

1.1.4.4.1. Выбор единой интерпретируемой численной меры для классов и атрибутов

1.1.4.4.2. Выбор неметрической меры сходства объектов в семантических пространствах

1.1.4.4.3. Определение идентификационной и прогностической ценности атрибутов

1.1.4.4.4. Ортонормирование семантических пространств классов и атрибутов (Парето-оптимизация)

1.1.5. Мышление как вычисление смысла и реализация операций со смыслом в инструментарии СК-анализа – системе "Эйдос"

1.1.6. Выводы

1.2. Понятие: "Система искусственного интеллекта", место СИИ в классификации систем обработки информации и управления

1.3. Определение и классификация систем искусственного интеллекта, цели и пути их создания

1.3.1. Тест Тьюринга и критерии "интеллектуальности" информационных систем. Может ли машина мыслить? Может ли искусственный интеллект превзойти своего создателя?

1.3.2. Классификация систем искусственного интеллекта

1.3.3. Особенности технологии создания систем искусственного интеллекта (обучение, "социализация", как технологический этап)

1.4. Информационная модель деятельности специалиста и место систем искусственного интеллекта в этой деятельности

1.5. Жизненный цикл системы искусственного интеллекта и критерии перехода между этапами этого цикла

ГЛАВА 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И ТЕХНОЛОГИЯ ПРИМЕНЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО СИСТЕМНО-КОГНИТИВНОГО АНАЛИЗА

2.1. Теоретические предпосылки СК-анализа

2.2. Математическая модель АСК-анализа: системная теория информации (СТИ)

2.2.1. Системное обобщение формулы Хартли

2.2.2. Системное обобщение формулы Харкевича

2.2.3. Алгоритм формирования матрицы абсолютных частот

2.2.4. Формирование матрицы условных и безусловных вероятностей (относительных частот)

2.2.5. Взаимосвязь системной меры целесообразности информации со статистикой c² и новая мера уровня системности предметной области

2.2.6. Получение матрицы знаний (информативностей)

2.2.7. Решение задач идентификации (распознавания образов), прогнозирования и поддержки принятия решений

2.2.8. Сравнение, идентификация и прогнозирование как разложение векторов объектов в ряд по векторам классов (объектный анализ)

2.3. Методика численных расчетов АСК-анализа

2.3.1. Детальный список БКОСА и их алгоритмов

2.3.2. Иерархическая структура данных семантической информационной модели СК-анализа

2.4. Специальный программный инструментарий АСК-анализа – система "Эйдос"

2.4.1. Цели и основные функции системы "Эйдос"

2.4.1.1. Синтез содержательной информационной модели предметной области

2.4.1.2. Идентификация и прогнозирование состояния объекта управления, выработка управляющих воздействий

2.4.1.3. Углубленный анализ содержательной информационной модели предметной области

2.4.2. Обобщенная структура системы "Эйдос"

ГЛАВА 3. АСК-АНАЛИЗ, КАК МЕТОДОЛОГИЯ СИНТЕЗА И ЭКСПЛУАТАЦИИ РЕФЛЕКСИВНЫХ АСУ АКТИВНЫМИ ОБЪЕКТАМИ (НА ПРИМЕРЕ АСУ КАЧЕСТВОМ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ)

3.1. Актуальность и предпосылки создания АСУ качеством подготовки специалистов

3.1.1. Введение

3.1.2. Обоснование необходимости работы

3.1.3. Существующий задел

3.1.4. Предполагаемые подходы к решению

3.1.5. Основные этапы и ожидаемые результаты

3.2. Проблема создания АСУ качеством подготовки специалистов и ее декомпозиция в последовательность задач

3.2.1. Понятийно-концептуальные проблемы

3.2.2. Математические и информационно-технологические проблемы

3.2.3. Организационно-юридические и финансовые проблемы

3.2.4. Декомпозиция проблем синтеза АСУ качеством подготовки специалистов в последовательность задач

3.3. Двухуровневая АСУ качеством подготовки специалистов, как АСУ ТП в образовании

3.3.1. Специфика применения АСУ в вузе

3.3.2. Двухконтурная модель рефлексивной АСУ качеством подготовки специалистов

3.3.2.1. Концепция рефлексивной АСУ качеством подготовки специалистов и технология QFD (технология развертывания функций качества)

3.3.2.2. Рефлексивная АСУ качеством подготовки специалистов группы Б: 1-й контур: "Образовательный процесс – студент"

3.3.2.3. Рефлексивная АСУ качеством подготовки специалистов группы А: 2-й контур: "Руководство вузом – образовательный процесс"

3.3.2.4. Двухконтурная модель и обобщенная схема рефлексивной АСУ качеством подготовки специалистов

3.3.3. Двухуровневая рефлексивная АСУ качеством подготовки специалистов, как АСУ ТП в образовании: сходство и различие

3.3.3.1. Цель рефлексивной АСУ качеством подготовки специалистов

3.3.3.2. Структура окружающей среды рефлексивной АСУ качеством подготовки специалистов

3.3.3.3. Студент, как объект управления рефлексивной АСУ качеством подготовки специалистов

3.4. Нормативный и критериальный подходы к выбору критериев качества образования

3.4.1. Нормативный и критериальный подходы

3.4.2. Требования к факторам и критериям их оценки в рефлексивной АСУ качеством подготовки специалистов

3.4.3. Предлагаемые пути решения проблем, возникающих при синтезе рефлексивной АСУ качеством подготовки специалистов

3.4.4. Конкретизация предложения для реализации в КубГАУ

3.4.5. Создание Центра качества подготовки специалистов и вопросы обеспечения его деятельности

3.4.6. Заключение

3.5. АСУ вузом как самоорганизующаяся система

3.5.1. Проблема создания АСУ вузом и актуальность ее решения

3.5.2. Пути решения проблемы создания АСУ вузом

3.5.2.1. Проектирование АСУ вузом

3.5.2.2. Создание АСУ вузом

3.5.2.3. О коллективе, работающем над АСУ вузом

3.5.2.4. Основные принципы и направления работы над АСУ вузом

3.5.3. Понятие информатизации, ее цель и задачи

3.5.4. Направления информатизации

3.5.5. Приоритеты информатизации

3.5.6. Создание, развитие и поддержка информационной инфраструктуры

3.5.7. Необходимые мероприятия и порядок действий

ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ АСК-АНАЛИЗА В АСУ ВУЗОМ

4.1. Прогнозирования учебных достижений студентов на основе их почерка

4.1.1. Введение

4.1.2. Постановка задачи и выбор метода ее решения

4.1.2.1. Проблема, решаемая в работе, традиционные пути ее решения и их недостатки

4.1.2.2. Идея решения проблемы

4.1.2.3. Актуальность, объект и предмет, цель и задачи исследования

4.1.2.4. Характеристика исходных данных и обоснование требований к методу решения поставленных задач

4.1.2.4.1. Источники исходных данных

4.1.2.4.2. Характеристика исходных данных

4.1.2.5. Выводы

4.1.3. Когнитивная структуризация, формальная постановка задачи и синтез модели

4.1.3.1. Обоснование выбора метода и концепция решения задачи

4.1.3.1.1. Традиционные методы решения и их недостатки

4.1.3.1.2. Выбор метода системно-когнитивного анализа

4.1.3.2. Когнитивная структуризация предметной области, формальная постановка задачи и формирование обучающей выборки

4.1.3.2.1. Когнитивная структуризация предметной области и формальная постановка задачи, проектирование структуры и состава исходных данных

4.1.3.2.1.1. Когнитивная структуризация предметной области

4.1.3.2.1.2. Формализация предметной области

4.1.3.2.2. Получение исходных данных запланированного состава в той форме, в которой они накапливаются в поставляющей их организации (журналы)

4.1.3.2.3. Разработка электронной формы для представления исходных данных

4.1.3.2.4. Преобразование исходных данных в электронную форму

4.1.3.2.5. Контроль достоверности исходных данных и исправление ошибок

4.1.3.2.6. Импорт исходных данных из входной электронной формы в базы данных системы "Эйдос"

4.1.3.3. Синтез семантической информационной модели, ее оптимизация и проверка на адекватность

4.1.3.3.1. Синтез семантической информационной модели (СИМ)

4.1.3.3.2. Оптимизация СИМ

4.1.3.3.3. Измерение адекватности СИМ

4.1.3.3.3.1. Внутренняя дифференциальная и интегральная валидность

4.1.3.3.3.2. Внешняя дифференциальная и интегральная валидность

4.1.3.4. Выводы

4.1.4. Исследование семантический информационной модели

4.1.4.1. Задача 1: выявление зависимостей между особенностями почерка и учебными достижениями студентов

4.1.4.2. Задача 2: разработка методики прогнозирования уровня предметной обученности студентов на основе особенностей их почерка

4.1.4.3. Задача 3: разработка методики поддержки принятия решений по выбору специализации студентами ФПИ на основе особенностей их почерка

4.1.4.4. Кластерно-конструктивный и системно-когнитивный анализ модели

4.1.4.5. Выводы

4.1.5. Эффективность применения предлагаемых методик, их ограничения и перспективы развития

4.1.5.1. Применение для управления учебным процессом

4.1.5.2. Применение непосредственно в учебном процессе

4.1.5.3. Ограничения разработанной технологии и перспективы ее развития

4.1.5.4. Выводы

4.1.6. Заключение

4.2. Прогнозирования учебных достижений студентов на основе их социального статуса

4.2.1. Введение

4.2.2. Постановка задачи и выбор метода ее решения

4.2.2.1. Проблема, решаемая в работе, традиционные пути ее решения и их недостатки

4.2.2.2. Идея решения проблемы

4.2.2.3. Актуальность, объект и предмет, цель и задачи исследования

4.2.2.4. Характеристика исходных данных и обоснование требований к методу решения поставленных задач

4.2.2.4.1. Источники исходных данных

4.2.2.4.2. Характеристика исходных данных

4.2.2.5. Выводы

4.2.3. Когнитивная структуризация, формальная постановка задачи и синтез модели

4.2.3.1. Обоснование выбора метода и концепция решения задачи

4.2.3.1.1. Традиционные методы решения и их недостатки

4.2.3.1.2. Выбор метода системно-когнитивного анализа

4.2.3.2. Когнитивная структуризация предметной области, формальная постановка задачи и формирование обучающей выборки

4.2.3.2.1. Когнитивная структуризация предметной области и формальная постановка задачи, проектирование структуры и состава исходных данных

4.2.3.2.1.1. Когнитивная структуризация предметной области

4.2.3.2.1.2. Формализация предметной области

4.2.3.2.2. Получение исходных данных запланированного состава в той форме, в которой они накапливаются в поставляющей их организации (журналы)

4.2.3.2.4. Преобразование исходных данных в электронную форму

4.2.3.2.5. Контроль достоверности исходных данных и исправление ошибок

4.2.3.2.6. Импорт исходных данных из входной электронной формы в базы данных системы "Эйдос"

4.2.3.3. Синтез семантической информационной модели, ее оптимизация и проверка на адекватность

4.2.3.3.1. Синтез семантической информационной модели (СИМ)

4.2.3.3.2. Оптимизация СИМ

4.2.3.3.3. Измерение адекватности СИМ

4.2.3.3.3.1. Внутренняя дифференциальная и интегральная валидность

4.2.3.3.3.2. Внешняя дифференциальная и интегральная валидность

4.2.3.4. Выводы

4.2.4. Исследование семантический информационной модели

4.2.4.1. Задача 1: выявление зависимостей между особенностями социального статуса и учебными достижениями студентов

4.2.4.2. Задача 2: разработка методики прогнозирования уровней предметной обученности студентов на основе особенностей их социального статуса

4.2.4.3. Задача 3: разработка методики поддержки принятия решений по выбору специализации студентами ФПИ на основе особенностей их социального статуса

4.2.4.4. Кластерно-конструктивный и системно-когнитивный модели

4.2.4.5. Выводы

4.2.5. Эффективность применения предлагаемых методик, их ограничения и перспективы развития

4.2.5.1. Применение для управления учебным процессом

4.2.5.2. Применение непосредственно в учебном процессе

4.2.5.3. Ограничения разработанной технологии и перспективы ее развития

4.2.5.4. Выводы

4.2.6. Заключение

4.3. Прогнозирование учебных достижений студентов на основе их имеджевых фотороботов (пример лабораторной работы по дисциплине: "Интеллектуальные информационные системы")

4.3.1. Краткая теория

4.3.2. Задание

4.3.3. Пример решения

4.3.3.1. Пример решения задания 1: Формализовать задачу

4.3.3.1.1. Пример решения задания 1.1: Формализовать задачу: создать классификационные и описательные шкалы

4.3.3.1.2. Пример решения задания 1.2: Формализовать задачу: собрать исходную фактографическую информацию и ввести в систему обучающую выборку

4.3.3.2. Пример решения задания 2: Осуществить синтез и верификацию модели

4.3.3.3. Пример решения задания 3: Оценить ценность признаков для прогнозирования. Выделить признаки, наиболее существенные для решения поставленной задачи.

4.3.3.4. Пример решения задания 4: Провести анализ модели

4.3.3.4.1. Пример решения задания 4.1: Как посещаемость занятий по системам искусственного интеллекта влияет на успеваемость по этой дисциплине?

4.3.3.4.2. Пример решения задания 4.2: Как сказывается пол на посещаемости?

4.3.3.4.3. Пример решения задания 4.3: Как выглядят конструкты "Пол", "Город-деревня", "Учебная группа", "Посещаемость"?

4.3.3.4.4. Пример решения задания 4.4: Какие студенты являются "типичными представителями" для своих учебных групп, а какие обладают своеобразием и выраженной индивидуальностью?

4.3.3.4.5. Пример решения задания 4.5: Результаты анализа отобразить в графической форме семантических сетей классов, нелокальных нейронов и семантических сетей признаков. На их основе построить классические когнитивные карты для студентов с различной успеваемостью

4.3.4. Контрольные вопросы

4.3.5. Литература по лабораторной работе

ГЛАВА 5. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ (АСОИУ)

5.1. От информационного пространства к пространству знаний (системы искусственного интеллекта в Internet)

5.1.1. Обзор опыта применения АСК-анализа для управления и исследования социально-экономических систем

5.1.1.1. Синтез и решение задач управления качеством подготовки специалистов

5.1.1.2. Экономические исследования

5.1.1.2.1. Маркетинговые исследования

5.1.1.2.2. Рекламные исследования

5.1.1.3. Социологические и политологические исследования

5.1.2. Поддержка принятия решений по выбору агротехнологий, культур и пунктов выращивания

5.1.2.1. Поддержка принятия решений по выбору агротехнологий

5.1.2.1.1. Параметры семантической информационной модели

5.1.2.1.2. Методика проведения работ

Ограничения и недостатки предложенных модели и инструментария и пути их преодоления

5.1.2.2. Поддержка принятия решений по выбору культур и пунктов выращивания

5.1.2.2.1. Цель работы

5.1.2.2.2. Проблема

5.1.2.2.3. Традиционные пути решения

5.1.2.2.4. Недостатки традиционных путей

5.1.2.2.5. Предлагаемая концепция решения проблемы

5.1.2.2.6. Математическая модель

5.1.2.2.7. Алгоритмы и структуры данных

5.1.2.2.8. Программный инструментарий

5.1.2.2.9. Технология применения программного инструментария

5.1.2.2.10. Картографическое районирование косточковых плодовых в Южно-Российском регионе

5.1.3. Прогнозирование динамики сегмента рынка

5.1.3.1. Когнитивная структуризация и формализация предметной области

5.1.3.2. Исходные данные для прогноза: биржевые базы данных

5.1.3.3. Формирование точечных прогнозов

5.1.3.4. Формирование средневзвешенного прогноза

5.1.3.5. Оценка адекватности модели. Зависимость достоверности прогнозирования от разброса точечных прогнозов

5.1.3.6. Детерминистские и бифуркационные участки траектории

5.1.3.7. Прогнозирования времени перехода системы в бифуркационное состояние

5.1.3.8. Исследование семантической информационной модели

5.1.3.8.1. Ослабление влияния факторов со временем

5.1.3.8.2. Старение информации и периоды эргодичности процессов в предметной области

5.1.3.8.3. Автоколебания фондового рынка

5.1.3.8.4. Время реакции системы на изменение факторов (ригидность)

5.1.3.8.5. Управление фондовым рынком на детерминистских участках траектории

5.1.3.8.6. Управление фондовым рынком в точках бифуркации

5.1.4. Анализ динамики макроэкономических состояний городов и районов на уровне субъекта Федерации в ходе экономической реформы (на примере Краснодарского края) и прогнозирование уровня безработицы (на примере Ярославской области)

Резюме

5.1.5. Ограничения АСК-анализа и обоснованное расширение области его применения на основе научной индукции

5.1.6. Перспективы применения АСК-анализа в управлении

5.1.6.1. Оценка рисков страхования и кредитования предприятий

5.1.6.1.1. Актуальность.

5.1.6.1.2. Традиционные подходы к решению проблемы: фундаментальный и технический подход (содержательные и феноменологические модели)

5.1.6.1.3. Предлагаемая методология и технология как синтез технического и фундаментального подхода. Общие принципы решения проблемы

5.1.6.2. Мониторинг, прогнозирование и управление в финансово-экономической сфере

5.1.6.2.1. Актуальность

5.1.6.2.2. Предлагаемый подход

5.1.6.2.3. Ценовой мониторинг

5.1.6.2.4. Мониторинг хода экономической реформы

5.1.6.2.5. Мониторинг инвестиционных проектов

5.1.6.2.6. Кредитно-финансовый мониторинг

5.1.6.2.7. Мониторинг предприятий

5.1.6.2.8. Социально-психологический мониторинг

5.1.6.2.9. Результаты и перспективы

5.1.6.3. Некоторые перспективные области применения АСК-анализа

5.1.7. Развитие АСК-анализа

5.1.7.1. Многоагентные распределенные системы обнаружения, накопления и использования знаний в Internet (интеллектуальные порталы)

5.1.7.2. Развитие АСК-анализа с применением теории нечетких множеств и неклассической логики

5.1.7.3. Динамика взаимодействующих семантических пространств и создание континуального АСК-анализа

5.1.8. Другие перспективные области применения АСК-анализа и систем искусственного интеллекта

Резюме

5.2. Перспективы развития интерфейсов: интеллектуальные и дистанционные интерфейсы, виртуальные устройства ввода-вывода

5.2.1. Интеллектуальные интерфейсы. Использование биометрической информации о пользователе в управлении системами

5.2.1.1. Идентификация и аутентификация личности по почерку. Понятие клавиатурного почерка

5.2.1.2. Соотношение психографологии и атрибуции текстов

5.2.1.3. Идентификация и аутентификация личности пользователя компьютера по клавиатурному почерку

5.2.1.3.1. Варианты постановки задачи распознавания клавиатурного почерка

5.2.1.3.2. Характеристики клавиатурного почерка

5.2.1.3.3. Математические методы распознавания клавиатурного почерка

5.2.1.4. Прогнозирование ошибок оператора по изменениям в его электроэнцефалограмме

5.2.2. Системы с биологической обратной связью

5.2.2.1. Общие положения

5.2.2.2. Мониторинг состояния сотрудников сборочного конвейера с целью обеспечения высокого качества продукции

5.2.2.3. Компьютерные тренажеры, основанные на БОС, для обучения больных навыкам управления своим состоянием

5.2.2.3. Компьютерные игры с БОС (ментальные игры)

5.2.3. Системы с семантическим резонансом. Компьютерные Y-технологии и интеллектуальный подсознательный интерфейс

5.2.4. Системы виртуальной реальности и критерии реальности. Эффекты присутствия, деперсонализации и модификация сознания пользователя

5.2.4.1. Классическое определение системы виртуальной реальности

5.2.4.2. "Эффект присутствия" в виртуальной реальности

5.2.4.3. Применения систем виртуальной реальности

5.2.4.4. Модификация сознания и самосознания пользователя в виртуальной реальности

5.2.4.5. Авторское определение системы виртуальной реальности

5.2.4.6. Критерии реальности при различных формах сознания и их применение в виртуальной реальности

5.2.4.7. Принципы эквивалентности (относительности) Галилея и Эйнштейна и критерии виртуальной реальности

5.2.5. Системы с дистанционным телекинетическим интерфейсом

5.2.6. Системы с виртуальными устройствами ввода-вывода

5.3. Виртуализация и делокализация общества как основной информационный аспект глобализации (основы информационно-функциональной теории развития техники и информационной теории стоимости)

5.3.1. Содержание понятия "Виртуализация общества"

5.3.1.1. Элементы

5.3.1.2. Отношения

5.3.1.3. Цели

5.3.2. Предыстория изучения виртуализации общества

5.3.3. Основные положения информационно-функциональной теории развития техники

5.3.3.1. Процессы труда и познания как информационные процессы снятия неопределенности

5.3.3.2. Организм человека и средства труда как информационные системы

5.3.3.3. Законы развития техники

5.3.3.3.1. Закон перераспределения функций между человеком и средствами труда

5.3.3.3.2. Закон повышения качества базиса

5.3.3.4. Детерминация формы сознания человека функциональным уровнем технологической среды (средств труда)

5.3.3.5. Неизбежность возникновения компьютеров, информационных систем и систем искусственного интеллекта

5.3.4. Информационная теория стоимости

5.3.4.1. Связь количества и качества информации с меновой и потребительной стоимостью

5.3.4.2. Информация как сырье и как товар: абсолютная, относительная и аналитическая информация. Данные, информация, знания

5.3.4.3. Стоимость и амортизация систем искусственного интеллекта и баз знаний в условиях глобализации

5.3.4.4. Источники экономической эффективности систем искусственного интеллекта и интеллектуальной обработки данных с позиций информационной теории стоимости (повышение уровня системности и "охлаждение" объекта управления)

5.3.5. Интеллектуализация – генеральное направление развития информационных технологий в эпоху глобализации

5.3.5.1. От электронных вычислительных машин к компьютерам. Функциональное определение компьютера

5.3.5.2. Эволюция понятия "обработка информации". От информационного сырья к информационному продукту

5.3.5.3. Эволюция технологий создания и поддержки информационных систем: автоматизация функций посредников

5.3.5.4. Перспективы информационных технологий: интеллектуализация, создание самообучающихся, саморазвивающихся (эволюционирующих) и самовоспроизводящихся систем

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ЛИТЕРАТУРА

Монографии и учебные пособия по АСК-анализу

Список использованной литературы

Список авторских работ, связанных с монографией

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение -1: краткий толковый словарь терминов по системно-когнитивному анализу и системам искусственного интеллекта

Приложение -2: акты внедрения системы "Эйдос"