ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ КЛАСИФІКАЦІЇ ТЕХНОГЕННИХ ПРОБЛЕМНИХ СИТУАЦІЙ : ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕХНОГЕННЫХ ПРОБЛЕМНЫХ СИТУАЦИЙ

Краткое описание

МІНІСТРЕСТВО ОСВІТИ І НАУКИ, МОЛОДІ ТА СПОРТУ УКРАЇНИ

ВІННИЦЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

На правах рукопису

ЗЬОРА ОЛЕНА ВАЛЕРІЇВНА

УДК 519.6:004.9

ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ КЛАСИФІКАЦІЇ ТЕХНОГЕННИХ ПРОБЛЕМНИХ СИТУАЦІЙ

05.13.06 – «Інформаційні технології»

Дисертація на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Науковий керівник

Савчук Тамара Олександрівна,

кандидат технічних наук, доцент

Вінниця – 2012





 

ЗМІСТ

ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ …………………………………..…….………....5

ВСТУП……………………………………………………………………………………..6

РОЗДІЛ 1 СУЧАСНИЙ РІВЕНЬ РОЗВИТКУ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ КЛАСИФІКАЦІЇ ТЕХНОГЕННИХ ПРОБЛЕМНИХ СИТУАЦІЙ…………………..12

1.1   Техногенні проблемні ситуації та їх класифікація........................................12

1.2   Порівняльні характеристики методів і моделей класифікації проблемних ситуацій……………………….…………………………………………...………15

1.3   Оцінювання доцільності впровадження інформаційної технології класифікації техногенних проблемних ситуацій………………………..…........30

1.4   Постановка задачі ………………………………………………………........33

1.5   Висновки…………………………………………………………..………......34

РОЗДІЛ 2 ТЕОРЕТИЧНО-МЕТОДИЧНІ ЗАСАДИ МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСУ КЛАСИФІКАЦІЇ ТЕХНОГЕННИХ ПРОБЛЕМНИХ СИТУАЦІЙ .…………...…….36

2.1       Розробка інформаційної технології класифікації техногенних проблемних ситуацій………………………………………….......………………...……..36

2.2       Формалізація основних понять процесу класифікації техногенних проблемних ситуацій.....................................................................................40

2.3       Розробка математичної моделі класифікації техногенних проблемних ситуацій ……..………………………………….……..…………………..............47

2.3.1    Показник достатності потужності БД типових ситуацій........................52

2.3.2    Ординальна  класифікація техногенних проблемних ситуацій.............56

2.3.3    Ланцюгова інтерактивна класифікація техногенних проблемних ситуацій.......................................................................................................59

2.3.4    Класифікація техногенних проблемних ситуацій методами Data Mining……………………………………………………………………..62

2.4       Метод класифікації техногенних проблемних ситуацій з використанням розробленої математичної моделі……………......................................................69

2.5       Висновки..........................................................................................................70

РОЗДІЛ 3 МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСУ КЛАСИФІКАЦІЇ ТЕХНОГЕННИХ ПРОБЛЕМНИХ СИТУАЦІЙ ЯК ОСНОВИ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ…....72

3.1           Вибір та обґрунтування об’єкту моделювання...........................................72

3.2           Розробка алгоритму класифікації техногенних проблемних ситуацій ...73

3.3           Моделювання процесу класифікації техногенних проблемних ситуацій………………………………………………………………...…….........76

3.3.1    Опис техногенної проблемної ситуації ……............................................76

3.3.2    Визначення критерію достатності потужності БД типових ситуацій…………………………………………………..…………………...….78

3.3.3    Класифікація техногенних проблемних ситуацій за методами вербального аналізу рішень……..………………………………………………79

3.3.4    Використання засобів Data Mining для класифікації техногенних проблемних ситуацій …………..……………………………………...……...…88

3.4           Оцінювання ефективності класифікації техногенних проблемних ситуацій …………...……………………………………………………................93

3.5           Висновки…………………………………………………………………..101

РОЗДІЛ 4 ПРАКТИЧНІ РЕКОМЕНДАЦІЇ ЩОДО РОЗРОБКИ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ КЛАСИФІКАЦІЇ ТЕХНОГЕННИХ ПРОБЛЕМНИХ СИТУАЦІЙ................……………………………………………………………..…....103

4.1       Практичні рекомендації щодо впровадження інформаційної технології класифікації техногенних проблемних ситуацій ….....................................................103

4.2       Розробка інформаційної системи класифікації техногенних проблемних ситуацій на підґрунті застосування запропонованої інформаційної технології..........................................................................................................................112

4.3       Аналіз результатів застосування інформаційної технології класифікації техногенних проблемних ситуацій…………….……………………………………...120

4.4       Дослідження результатів впровадження інформаційної системи класифікації техногенних проблемних ситуацій в ТОВ «НВК «Хорс-Телеком»...........................................................................................................................128

4.5       Впровадження інформаційної технології класифікації техногенних проблемних ситуацій в навчальний процес ВНТУ…..……………………...………...136

4.6       Висновки……………………………………………………………………137

ВИСНОВКИ…………………………..…………………………………………..….....139

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ…………………….……….……………......142

ДОДАТКИ……………………………………………………………………………....155

Додаток А   Інструкція користувача………………………………………....….156

Додаток Б     Опис інтерфейсу модуля адміністратора........................................159

Додаток В    Результати тестування інформаційної системи класифікації техногенних проблемних ситуацій……………….………………….…..….….163

Додаток Д    Акти впроваджень наукових розробок............................................166

ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ

БД	–	База даних
БЗ	–	База знань
ВАР	–	Вербальний аналіз рішень
ІС	–	Інформаційна система
ІТ	–	Інформаційна технологія
ЛПК	–	Локальні проблеми користувача
НС	–	Надзвичайні ситуації
НКР	–	Наслідки комунальних робіт
ОММ	–	Обрив магістральної мережі
ООП	–	Об’єктно-орієнтоване програмування
ОПР	–	Особа, що приймає рішення
ОРКЛАСС	–	Ординальна класифікація
ПС	–	Проблемна ситуація
ПСР	–	Проблеми сервера роздачі
СМО	–	Система масового обслуговування
ТПС	–	Техногенна проблемна ситуація
УРВТ	–	Ускладнення ретрансляції на віддалені точки
ЦИКЛ	–	Ланцюгова інтерактивна класифікація
AJAX	–	Assynchronous Javascript and XML
DM	–	Data Mining
MVC	–	Model-View-Controller
OLAP	–	Online analytical processing
ORM	–	Object-relational mapping
UML	–	Unified Modeling Language

ВСТУП

Актуальність теми

У будь-якій галузі людської діяльності виникають ситуації, які містить протиріччя та не мають однозначного рішення відносно обставин і умов, в яких розгортається діяльність особистості, або групи, тобто проблемні ситуації [1]. Проблемні ситуації техногенного походження, які можуть призвести до фінансових збитків, інших видів прямих і непрямих збитків, порушення нормальних умов життя і діяльності людей, завдати шкоди майну населення відносяться до техногенних проблемних ситуацій [2]. Основною задачею вирішення техногенної проблемної ситуації, що виникла на певному об’єкті або території, є швидке та якісне прийняття оптимального рішення по усуненню наслідків техногенної проблемної ситуації, з метою зменшення збитків [3].

Для отримання ефективного рішення проблемної ситуації, яка виникла, необхідно провести якісну класифікацію техногенних проблемних ситуацій. В термінах системного підходу техногенна проблемна ситуація належить до класу неструктурованих, або слабо структурованих, які включають в себе лише опис важливих ознак і характеристик, кількісні залежності між якими невідомі, що робить неможливим використання чисельних методів класифікації таких ситуацій, заснованих на використанні складних алгоритмів з великою кількістю параметрів. Сучасні методи та інформаційні технології для аналізу та класифікації даних були розвинені у працях О.І. Ларичева (методи вербального аналізу рішень), К. О. Соловйова (математичні основи природної класифікації та їх застосування в інтелектуальних системах) [4], Б.Ю. Лемешка, А.В. Дорощенко (методи та інформаційні технології класифікації для завдань видобування даних), В.В. Грицик (нейромережева технологія аналізу і класифікації ситуацій в інформаційно-аналітичних системах), О.А. Литвинова (інформаційна технологія класифікації клінічних діагнозів на основі семантико-синтаксичної моделі) та багатьох інших дослідників. Враховуючи недоліки і напрямки роботи розглянутих методів та інформаційних технологій (засновані на використанні окремих моделей аналізу і класифікації, які дають хороші результати для вирішення вузького кола задач, не використовують об’єднання методів класифікації проблемної ситуації для визначення конкретного типу ситуації з метою надання якісних рекомендацій для прийняття рішень, не використовують можливості структурного об'єднання різних даних для реалізації швидкої і якісної технології класифікації даних та ін.) стає актуальним соціальне замовлення в напрямку розвитку систем нового типу, а саме інтерактивних систем колективної класифікації з метою подальшого аналізу і оцінки слабо структурованих і неструктурованих проблемних ситуацій. Такі системи функціонують в реальному часі з використанням методів якісного аналізу неструктурованих або слабо структурованих проблемних ситуацій, при цьому ефективним є використання інтелектуального потенціалу осіб, які готують рішення, оцінюють рішення та приймають рішення. Крім цього, на сьогоднішній день вже виникало чимало техногенних проблемних ситуацій певних типів, і для їх аналізу та класифікації доцільно використати методи інтелектуального аналізу даних.

Отже, актуальною задачею є розробка нової інформаційної технології класифікації техногенних проблемних ситуацій, заснованої на застосуванні методів аналізу і класифікації неструктурованих і слабо структурованих проблемних ситуацій, і методів інтелектуального аналізу даних, об’єднаних технологічним ланцюжком процесів комп'ютерного моделювання з метою оптимізації процесу класифікації та прийняття рішень по усуненню  наслідків техногенної проблемної ситуації.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами

Дисертаційна робота виконана відповідно до напрямку наукових досліджень кафедри комп’ютерних наук Вінницького національного технічного університету «Розроблення інформаційних технологій для аналізу та синтезу структурних, інформаційних і функціональних моделей об'єктів і процесів, що автоматизуються» у рамках держбюджетної науково-дослідної роботи на тему «Теоретичні методи аналізу швидкоплинних техногенних надзвичайних ситуацій для створення систем підтримки прийняття рішень керівниками ліквідації таких ситуацій» № 47-Д-307 (номер держреєстрації 0108U000659), науково-дослідної роботи на тему «Розробка програмних модулів класифікації техногенних проблемних ситуацій при прокладанні комунікаційних мереж» №47/1, у яких здобувач була виконавцем.

Мета і задачі дослідження

Метою дослідження є підвищення ефективності класифікації техногенних проблемних ситуацій за допомогою нової інформаційної технології класифікації техногенних проблемних ситуацій.

Для досягнення поставленої мети необхідно розв’язати такі задачі:

–    Дослідити сучасний рівень розвитку інформаційних технологій класифікації техногенних проблемних ситуацій.

–    Запропонувати критерій достатності потужності БД типових ситуацій.

–    Запропонувати математичну модель класифікації техногенних проблемних ситуацій, що базується на показнику достатності потужності бази даних (БД) типових ситуацій.

–    Удосконалити метод класифікації техногенних проблемних ситуацій на основі методів вербального аналізу рішень та методів Data Mining.

–    Розробити інформаційну технологію класифікації техногенних проблемних ситуацій, яка об’єднує методи вербального аналізу рішень та методи інтелектуального аналізу даних.

–    Розробити алгоритм класифікації техногенних проблемних ситуацій, а також, розробити алгоритми функціонування складових даного процесу.

–    Розробити практичні рекомендацій щодо впровадження інформаційної технології класифікації техногенних проблемних ситуацій

–    Розробити інформаційну систему класифікації техногенних проблемних ситуацій на підґрунті застосування запропонованої інформаційної технології.

–    Впровадити результати дослідження у виробництво і навчальний процес.

Об’єктом дослідження є процеси класифікації техногенних проблемних ситуацій.

Предметом дослідження є інформаційна технологія класифікації техногенних проблемних ситуацій.

Методи дослідження. Використано методи системного аналізу та синтезу для вивчення властивостей процесу класифікації техногенних проблемних ситуацій та створення  інформаційної технології класифікації техногенних проблемних ситуацій; економіко-математичне моделювання, методи вербального аналізу рішень та  інтелектуального аналізу даних для розробки математичної моделі класифікації техногенних проблемних ситуацій; методи теорії ймовірності, ймовірнісних процесів і математичної статистики, експертних оцінок для визначення основних параметрів систем класифікації техногенних проблемних ситуацій; комп'ютерне моделювання для оцінювання запропонованої інформаційної технології.

Наукова новизна одержаних результатів:

–         Уперше розроблено інформаційну технологію класифікації техногенних проблемних ситуацій, яка на відміну від існуючих технологій розглядається як сукупність процесів опису проблемної ситуації, вибору методу класифікації та безпосередньої класифікації техногенних проблемних ситуацій, процесу формування рекомендацій щодо типових заходів в умовах виникнення таких ситуацій, об'єднаних у технологічний ланцюжок, що дозволяє підвищити ефективність прийняття рішень щодо усунення їх наслідків.

–         Уперше запропоновано математичну модель класифікації техногенних проблемних ситуацій, що базується на показнику достатності потужності бази даних (БД) типових ситуацій, яка на відміну від існуючих формалізована у вигляді аналітичної залежності від заданої граничної похибки та довірчої ймовірності, що дозволяє визначити критерій достатності потужності БД типових ситуацій для удосконалення методу класифікації ТПС.

–         Уперше запропоновано критерій достатності потужності БД типових ситуацій, особливість якого полягає у використанні показника достатності потужності БД типових ситуацій, що дозволяє обрати метод для класифікації ТПС із заданим значенням граничної похибки.

–                Удосконалено метод класифікації техногенних проблемних ситуацій, який на відміну від існуючих враховує критерій достатності потужності БД типових ситуацій, що дозволяє підвищити ефективність класифікації ТПС.

Практичне значення одержаних результатів

На основі запропонованого підходу до класифікації техногенних проблемних ситуацій отримано такі практичні результати:

–       розроблено алгоритм класифікації техногенних проблемних ситуацій, також, розроблено алгоритми складових даного процесу, а саме, алгоритми моделювання процесів опису ТПС, визначення критерію достатності потужності БД типових ситуацій, ординальної класифікації ТПС, ланцюгової інтерактивної класифікації ТПС, класифікації ТПС методами Data Mining;

–       розроблено практичні рекомендацій щодо впровадження інформаційної технології класифікації техногенних проблемних ситуацій;

–       розроблено інформаційну систему класифікації техногенних проблемних ситуацій на підґрунті застосування запропонованої інформаційної технології.

Отримані на основі наукових досліджень практичні результати впроваджено в компанію ТОВ «НВК «Хорс-Телеком» у вигляді програмних модулів класифікації техногенних проблемних ситуацій при прокладанні комунікаційних мереж, а також, в навчальний процес при фаховій підготовці за освітньо-професійною програмою підготовки бакалаврів за напрямом 6.050101 «Комп’ютерні науки» у вигляді лекцій і лабораторного практикуму з дисциплін «Інтелектуальний аналіз даних», «Організація баз даних і знань». Впровадження результатів дослідження підтверджено відповідними актами.

Особистий внесок здобувача. Усі теоретичні та експериментальні дослідження виконані автором самостійно у Вінницькому національному технічному університеті. У друкованих працях, опублікованих у співавторстві, автору дисертації належать: [5] ординальна класифікація техногенних проблемних ситуацій; [6] підхід до класифікації техногенної проблемної ситуації як задачі прийняття рішення в умовах невизначеності; [7, 9] розробка інформаційної технології класифікації (аналізу) техногенних проблемних ситуацій; [8] запропоновано критерій достатності потужності БД типових ситуацій; [10] використання технологій Data Mining для аналізу та класифікації техногенних проблемних ситуацій; [11] розробка інформаційної системи на основі  запропонованої інформаційної технології; [12] використання інформаційних технологій в задачах класифікації та підтримки прийняття рішень;  [13] запропоновано математичну модель класифікації (аналізу) техногенних проблемних ситуацій; [14-15] концептуалізація  та моделювання процесів класифікації проблемної ситуації та формування стратегії розвитку комерційного банку; [16-19] використання інтелектуальних технологій та нечіткої логіки в задачах аналізу та підтримки прийняття рішень; [20-22] комп’ютерне моделювання.

Апробація результатів дисертації

Основні положення та результати виконаних в дисертаційній роботі досліджень доповідались та обговорювались на 12-ї та 14-ій міжнародних науково-технічних конференціях «Системний аналіз та інформаційні технології» (2010, 2012 роки); міжнародній науково-практичній конференції «Актуальні проблеми інформаційних технологій, економіки та права» м. Чернівці (2011 рік); на міжнародних конференціях «ІНТЕРНЕТ-ОСВІТА-НАУКА» (2008, 2010, 2012 роки); на наукових семінарах кафедри комп’ютерних наук, на щорічних науково-технічних конференціях ВНТУ (в період з 2008р. по 2012р.).

Публікації

Матеріали досліджень опубліковані в 18 друкованих працях, з них 7 – у виданнях, що входять до переліку фахових видань, 6 – у збірниках матеріалів конференцій, 3 публікації у вигляді тез доповідей, 2 свідоцтва на реєстрацію авторського права на твори (комп’ютерні програми).

Структура і обсяг дисертації

Дисертаційна робота складається зі вступу, 4-х розділів, висновків по роботі, переліку використаних джерел (122 бібліографічних посилань на 13 сторінках) та додатків на 15 сторінках. Основна частина дисертації складає 128 сторінок і містить 34 рисунки, 10 таблиць. Повний обсяг дисертації – 169 сторінок.

Список литературы

ВИСНОВКИ

У дисертаційній роботі наведено теоретичне узагальнення і нове вирішення актуальної науково-практичної задачі підвищення ефективності класифікації техногенних проблемних ситуацій шляхом розробки інформаційної технології класифікації техногенних проблемних ситуацій.

В результаті виконання дисертаційної роботи були сформульовані та обґрунтовані такі наукові висновки і практичні результати:

1.        Виходячи з дослідження техногенних проблемних ситуації та існуючих методів їх класифікації та аналізу, визначено, що для підвищення ефективності класифікації ТПС необхідно проводити розробку та впровадження нових інформаційних технологій класифікації техногенних проблемних ситуацій, основаних на використанні методів вербального аналізу рішень і методів Data Mining.

2.        Розроблена інформаційна технологія класифікації техногенних проблемних ситуацій як сукупність процесів опису проблемної ситуації, вибору методу класифікації та безпосередньої класифікації техногенних проблемних ситуацій, процесу формування рекомендацій щодо типових заходів в умовах виникнення таких ситуацій, об'єднаних у технологічний ланцюжок, дозволяє підвищити ефективність прийняття рішень щодо усунення їх наслідків.

3.        Формалізовано основні поняття процесу класифікації техногенних проблемних ситуацій, а саме, визначено процес опису техногенної проблемної ситуації, процеси визначення методу класифікації та безпосередньої класифікації техногенних проблемних ситуацій, процес формування рекомендацій щодо усунення наслідків таких ситуацій, схему взаємодії основних модулів технології класифікації ТПС.

4.        Запропонована математична модель класифікації ТПС, що базується на показнику достатності потужності БД типових ситуацій, дозволяє визначити критерій достатності потужності БД типових ситуацій для удосконалення методу класифікації ТПС.

5.        Запропонований критерій достатності потужності БД типових ситуацій, дозволяє обрати метод для класифікації ТПС із заданим значенням граничної похибки.

6.        Удосконалений метод класифікації ТПС, який на відміну від існуючих враховує критерій достатності потужності БД типових ситуацій, дозволяє підвищити ефективність класифікації ТПС в галузі телекомунікації в 2,13 рази.

7.        Проведено моделювання процесу класифікації ТПС. Розроблено загальний алгоритм класифікації ТПС. Також, розроблено алгоритми складових даного процесу, а саме, алгоритми опису техногенної  проблемної ситуації, вибору методу класифікації ТПС, ординальної класифікації ТПС, ланцюгової інтерактивної класифікації ТПС, класифікації ТПС методами Data Mining.

8.        Оцінено ефективність класифікації ТПС при використанні інформаційної технології класифікації ТПС в галузі телекомунікації при обслуговуванні комунікаційних мереж з використанням узагальненого статистичного критерію ефективності, запропонованого І. В. Кузьміним. Було отримано, що ефективність класифікації ТПС при використанні інформаційної технології в галузі телекомунікації при обслуговуванні комунікаційних мереж підвищиться приблизно в 2,13 рази.

9.        Розроблено практичні рекомендацій щодо впровадження інформаційної технології класифікації техногенних проблемних ситуацій.

10.   Розроблено інформаційну систему класифікації техногенних проблемних ситуацій, економічна ефективність якої, розрахована за методикою ROI на прикладі техніко-економічної документації компанії ТОВ «НВК «Хорс-Телеком», складає 168,5%.

11.   Результати дисертаційного дослідження використано у держбюджетній науково-дослідної роботи на тему «Теоретичні методи аналізу швидкоплинних техногенних надзвичайних ситуацій для створення систем підтримки прийняття рішень керівниками ліквідації таких ситуацій», науково-дослідної роботі на тему «Розробка програмних модулів класифікації техногенних проблемних ситуацій при прокладанні комунікаційних мереж». Отримані на основі наукових досліджень практичні результати впроваджені в компанію ТОВ «НВК «Хорс-Телеком» у вигляді програмних модулів класифікації ТПС при прокладанні комунікаційних мереж, а також, в навчальний процес при фаховій підготовці за освітньо-професійною програмою підготовки бакалаврів за напрямом 6.050101 «Комп’ютерні науки» у вигляді лекцій і лабораторного практикуму з дисциплін «Інтелектуальний аналіз даних», «Організація баз даних і знань». Впровадження результатів дослідження підтверджено відповідними актами.

 

 

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ

1.            Бим-Бад Б. М. Педагогический энциклопедический словарь /
Б. М. Бим-Бад. — М., 2002.

2.            Сонько С. П. Надзвичайні ситуації та цивільний захист населення: Навчальний посібник / С. П. Сонько, С. І. Жупінас, С. С. Пліщенко,
А. С. Янчевський, Н. В. Віннік, О. М. Голубкіна. – За редакцією
С. П. Сонько, – 2009. – 232 с. – ISBN 966-8340-71-х.

3.            Панкратов О. М. Безпека життєдіяльності людини у надзвичайних ситуаціях Навчальний посібник / О. М. Панкратов, О. К. Міляєв. – К.: КНЕУ. –
2005. – 286 с.

4.            Соловьева Е. А. Системологические и математические основы естественной классификации и их применение в интеллектуальных системах: Диссертация на соискание ученой степени д.т.н.: Спец.: 05.13.06 – Автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии  / Е. А. Соловьева. – Харьков, 1999. – 346 с.

5.            Савчук Т. О. Ординальна класифікація техногенної проблемної ситуації /
Т. О. Савчук, О. В. Зьора // Системний аналіз та iнформацiйнi технології: матеріали XIV Міжнародної науково-технічної конференції SAIT-2012, Київ, 24 квітня 2012 р. / ННК «IПСА» НТУУ «КПI». – К.: ННК «IПСА» НТУУ «КПI». – 2012. – С. 226.

6.            Савчук Т. О. Підхід до аналізу техногенної проблемної ситуації як задачі прийняття рішення в умовах невизначеності / Т.О. Савчук, О. В. Смирнова // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. – 2011. – № 1. – С. 167–171. – ISSN 2219-9365.

7.            Савчук Т. О. Інформаційні технології аналізу стану навчально-методичного забезпечення підрозділу вищого навчального закладу / Т. О. Савчук, О. В. Смирнова // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2009. – №1. –
С. 121–125. – ISSN 1997-9266.

8.            Савчук Т. О. Математична модель вибору методу класифікації техногенної проблемної ситуації  / Т. О. Савчук, О. В. Зьора // «ІНТЕРНЕТ-ОСВІТА-НАУКА-2012», VIII Міжнародна науково-практична конференція ІОН – 2012. Збірник праць. – Вінниця: ВНТУ, 2012. – С. 164. – ISBN 978-966-641-491-8.

9.            Савчук Т. О. Підхід до аналізу проблемних ситуацій, заснований на використанні інформаційної технології / Т. О. Савчук, О. В. Смирнова // «ІНТЕРНЕТ-ОСВІТА-НАУКА-2010», VIІ Міжнародна конференція «ІОН – 2010». Збірник матеріалів конференції. – Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2010. – С. 262–265.

10.       Савчук Т. О. Використання інформаційних технологій для аналізу проблемних ситуацій / Т. О. Савчук, О. В. Зьора // Системний аналіз та iнформацiйнi технологiї: матерiали XII Мiжнародної науково-технiчної конференцiї SAIT-2010, Київ, 25–29 травня 2010 р. / ННК «IПСА» НТУУ «КПI». – К.: ННК «IПСА» НТУУ «КПI», 2010. – С. 310. – ISBN 978-966-
2153-41-5.

11.       Смирнова О. В. Інформаційні технології моделювання процесу формування стратегії комерційного банку [Електронні ресурси] / О. В. Смирнова //
Тези студентських доповідей XXXVIII НТК науково-технічна конференція професорсько-викладацького складу, співробітників та студентів
Вінницького національного технічного університету з участю працівників
науково-дослідних організацій та інженерно-технічних працівників підприємств м. Вінниці та області. – Вінниця, 2009. – Режим доступу: http://conf.vntu.edu.ua/allvntu/2009/initki/txt/smirnova.pdf.

12.       Савчук Т. О. Інформаційні технології аналізу стану навчально-методичного забезпечення підрозділу вищого навчального закладу / Т. О. Савчук, О. В. Смирнова // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2009. – №1. –
С. 121–125. – ISSN 1997-9266.

13.       Савчук Т. О. Модель аналізу техногенної проблемної ситуації / Т. О. Савчук, О. В. Смирнова // Вісник Хмельницького національного університету. – Серія «Технічні науки». – 2011. – №1. – С. 178–182.

14.       Савчук Т. О. Концептуалізація моделювання процесу аналізу проблемних ситуацій / Т. О. Савчук, О. В. Смирнова // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2011. – №1. – С. 96–101. – ISSN 1997-9266.

15.       Юхимчук С. В. Математична модель процесу формування стратегії розвитку комерційного банку / С. В. Юхимчук, Т. О. Савчук, О. В. Смирнова // Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія. – Вінниця, 2009. – № 2 (15). – С. 29–32.

16.       Смирнова О. В. Використання нечіткої логіки для аналізу стану навчально-методичного забезпечення підрозділу ВНЗ [Електронні ресурси] / О. В. Смирнова // Тези студентських доповідей XXXVII науково-технічна конференція професорсько-викладацького складу, співробітників та студентів Вінницького національного технічного університету з участю працівників науково-дослідних організацій та інженерно-технічних працівників підприємств м. Вінниці та області. – Вінниця, 2008. – Режим доступу: http://conf.vstu.vinnica.ua/allvntu/2008/initki/txt/smyrnova.pdf.

17.       Савчук Т. Використання інтелектуальних технологій при аналізі стану начально-методичного забезпечення підрозділу ВНЗ / Тамара Савчук, Олена Смирнова // «ІНТЕРНЕТ - ОСВІТА - НАУКА – 2008», шоста міжнародна конференція ІОН – 2008. Збірник матеріалів конференції. – Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2008. – С. 75–79.

18.       Мокін В. Б. Розробка та ідентифікація інформаційної моделі наукового рівня магістерських дисертацій / В. Б. Мокін, С. В. Бевз, С. М. Бурбело, О. В. Смирнова // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2009. –
№ 5. – C. 70–78. – ISSN 1997-9266.

19.       Юхимчук С. В. Байєсівські мережі довіри у формуванні стратегії комерційного банку / С. В. Юхимчук, О. О. Савчук, О. В. Смирнова // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. –
2008. – № 2 (32). – С. 181–185. – ISSN 2219-9365.

20.       Савчук Т. О. Комп’ютерна програма  «Аналіз стану навчально-методичного забезпечення підрозділу вищого навчального закладу» / Т. О. Савчук, О. В. Смирнова // Свідоцтво про реєстрацію авторського права на твір № 28517. – Рішення від 23.04.2009.

21.       Смирнова О. В. Геометричне місце точок / О. В. Смирнова // Тези студентських доповідей рекомендованих до опублікування XXXIV науково-технічна конференція професорсько-викладацького складу, співробітників та студентів Вінницького національного технічного університету з участю працівників науково-дослідних організацій та інженерно-технічних працівників підприємств м. Вінниці та області. – Вінниця, 2005. – С. 198.

22.       Бевз С. В. Комп’ютерна програма «Інтернет-система самоаналізу кафедрами магістерських дисертацій» / С. В. Бевз, С. М. Бурбело, О. В. Смирнова // Свідоцтво про реєстрацію авторського права на твір № 29115.  –  Рішення від 29.09.2009.

23.       Большая психологическая энциклопедия / под ред. Н. Дубенюк. –
М.: Эксмо, 2007 г., 544 с. – ISBN 978-5-699-20617-9.

24.       Словарь терминов [Электронный ресурс] / Центр креативных технологий – режим доступа: http://www.inventech.ru/lib/glossary/problemsit/.

25.       Техническое творчество: теория, методология, практика. Энциклопедический словарь-справочник [Электронный ресурс]/ Под редакцией А.И. Половинкина, В.В. Попова. – режим доступа: http://doc.unicor.ru/tt/.

26.       Городяненко В. Г. Соціологія : підручник / В. Г. Городяненко. — 3-тє вид., доп. — К. : ВЦ «Академія», 2008. — 544 с.

27.       Великий тлумачний словник української мови (з дод. і допов.) / Уклад. і голов. ред. В. Т. Бусел. – К.; Ірпінь: ВТФ «Перун». – 2005. – 1728 с. – ISBN 966-569-013-2.

28.       ЗАКОН УКРАЇНИ Про захист населення і територій від надзвичайних ситуацій техногенного та природного характеру (Із змінами, внесеними згідно із Законами N 587-VI (587-17) від 24.09.2008, ВВР, 2009, N 9, ст.117) [Електронний ресурс] / Відомості Верховної Ради України, 2000, N 40, ст. 337. – режим доступу: http://zakon2.rada.gov.ua/laws/show/1809-14.

29.       Паклин Н. Б. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям / Н. Б. Паклин,
В. И. Орешков. – СПб.: Питер, 2009. – 624 с. – ISBN 978-5-49807-257-9.

30.       Hastie T. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction / T. Hastie, R.Tibshirani, J.Friedman // 2nd ed. – Springer-Verlag, 2009. – 746 p. – ISBN 978-0-387-84857-0.

31.       Бешелев О. Д. Математико-статистические методы экспертных оценок /
О. Д. Бешелев, Ф. Г. Гурвич. – М.: Статистика, 1980. – 345 с.

32.       Юдин Д. Б. Вычислительные методы теории принятия решений /
Д. Б. Юдин. – М.: Наука, 1989. – 317 с.

33.       Вентцель Е. С. Исследование операций / Е. С. Вентцель. – М.: Советское радио, 1972. – 551 с.

34.       Демьянов В. Ф., Малоземов В. Н. Введение в минимакс / В. Ф. Демьянов. – М.: Наука, 1972. – 368 с.

35.       Месарович М. Теория иерерахических многоуровневых систем /
М. Месарович, Д.  Мако, И. Такахара. – М.: Мир, 1973. – 344 с.

36.       Райфа Г. Анализ решений: введение в проблему выбора в условиях неопределенности / Г. Райфа. – М.: Наука, 1977. – 408 с.

37.       Теория прогнозирования и принятия решений / Учеб пособие под ред.
С. А. Саркисяна. – М.: Высшая школа, 1977. – 351 с.

38.       Литвин С. С. Методичний довідник (Guide) / С. С. Литвин, А. Л. Любомирський. – ІМІцентр, 1998. – 40 с.

39.       Литвин С.С. Функціонально-морфологічний аналіз: Методичні рекомендації / С. С. Литвин. – НДЦ «Gen 3 Partners», – 2007. – 7 c.

40.       Kogan S. How IT Companies Can Stay Competitive in a Global Market /
S. Kogan. – ZDNet Tech News, USA, – October 10, 2006.

41.       Аксельрод Б. М. Проблемно-орієнтована пошук по дії з використанням патентних баз даних: новий пошуково-вирішальної інструмент /
Б. М. Аксельрод // Праці міжнародної конференції "Три покоління ТРИЗ", Санкт-Петербург, 13-18 жовтня 2006. – МА ТРИЗ, 2006 року.

42.       Колчанов С. А. Концепція автоматизованої системи функціонально-орієнтованого пошуку / С. А. Колчанов, М. С. Рубін, Є. Л. Соколов // Праці міжнародної конференції "ТРИЗ Фест - 2007", Москва, 9–10 липня 2007 р. – МА ТРИЗ, – 2007 р.

43.       Глонь О. В. Моделювання систем керування в умовах невизначеності [Текст]: монографія / О. В. Глонь, В. М. Дубовой. – Вінниця : УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2004. – 169 с. – ISBN 966-641-101-6.

44.       Рассел Стюарт. Искусственный интеллект. Современный подход / Стюарт Рассел, Питер Норвиг // Перевод с англ. Константин Птицын. – Изв.: Вильямс, 2007 г. – 1408 с. – ISBN 0-13-790395-2.

45.       Айвазян С. А., Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. Справочное издание / С. А. Айвазяна, В. М. Бухштабер,
И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин // Под ред. С. А. Айвазяна. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 607 с.

46.       Курейчик В. М. Генетические алгоритмы и их применение /
В. М. Курейчик. – Таганрог: ТРТУ, 2002 г. – 435 с.

47.       Лапко А. В. Непараметрические методы классификации и их применение /
А. В. Лапко. – Новосибирск: Наука, 1993. – 143 с.

48.       Ларичев О. И. Теория и методы принятия решений / О. И. Ларичев. – М.: Логос, 2002 г. – 452 с.

49.       Ларичев О. И. Вербальный анализ решений / О. И. Ларичев. – М.: Наука, 2006 г. – 181 с. – ISBN 5-02-033979-2.

50.       Лямец В. И., Системный анализ. Вводный курс / В. И. Лямец,
А. Д. Тевяшев. – Харьков: ХНУРЭ, 2004. – 448 с. – ISBN 5-7763-2725-3.

51.       Гурман В. Е. Теория вероятности и математическая статистика: Учеб. Пособие для вузов  / В. Е. Гурман. – 9-е изд., стер. – М.: Высш. шк., 2003. – 479 с. – ISBN 5-06-004214-6.

52.       Рао С. Р. Линейные статистические методы и их применения / С. Р. Рао. – М.: Наука, 1968. – 548 с.

53.       Хьюбер Дж. П. Робастность в статистике: Пер. с англ. / Дж. П.  Хьюбер.— М.: Мир, 1984. – 304 с.

54.       Тулупаев А. Л. Байесовские сети. Логико-вероятностный подход /
А.Л. Тулупьев, С.И. Николенко, А.В. Сироткин. – М.: Наука, 2006 г. – 608 с.– ISBN 5-02-025107-0.

55.       Орлов А. И. Теория принятия решений: учебник / А. И. Орлов. – М.: Экзамен, 2006. – 573 с. – ISBN 5-472-01393-3.

56.       Орлов А. И. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений / А. И. Орлов // Учебное пособие. – М.: МарТ, 2005. – 496 с. – ISBN 5-241-00629-X.

57.       Заде Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Л. А. Заде. – М.: Мир, 1976. – 168 с.

58.       Новак В. Математические принципы нечеткой логики / В. Новак, И. Перфильева, И. Мочкорж // Под ред. Анатолия Аверкина. – М.: ФИЗМАТЛИТ, – 2006 г. – 352 с. – ISBN 5-9221-0399-7.

59.       Рутковский Л. Методы и технологии искусственного интеллекта / Л. Рутковский // Пер. с польского И. Д. Рудинского. М.: Горячая линия — Телеком, 2010. — 520 с. – ISBN 5-9912-0105-6.

60.       Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств / А. Кофман // Пер. с англ. – М.: Радио н связь, 1982. – 432 с.

61.       Панкевич О. Д. Діагностування тріщин будівельних конструкцій за допомогою нечітких баз знань. Монографія / О. Д. Панкевич,
С. Д. Штовба. – Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2005. – 108 с. –ISBN 966-641-135-0.

62.       Васильев В. И. Интеллектуальные системы управления с использованием генетических алгоритмов: Учеб. Пособие / В. И. Васильев, Б. Г. Ильясов. – Уфа: УГАТУ, 1999. – 105 с.

63.       Немченко В. И. Многокритериальное оценивание и анализ системной энергоэффективности малоэтажной жилой застройки / В. И. Немченко,
М. В. Посашков // Вестник Самарского государственного технического университета. Сер.: Технические науки. – 2010. – N4. – С. 182–189. – ISBN 2079-3308.

64.       Машунин Ю. К. Методы и модели векторной оптимизации /
Ю. К. Машунин. – М.: Наука, 1986. – 141 с.

65.       Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс / С. Хайкин // Перевод с англ.
Н. Куссуль, А. Шелестовой. – М.: «Вильямс», 2006. – 1104 с. – ISBN 0-13-273350-1.

66.       Еремин Д. М. Искусственные нейронные сети в интеллектуальных системах управления / Д. М. Еремин, И. Б. Гарцеев. – М.: МИРЭА, 2004. – 75 с. – ISBN 5-7339-0423-2.

67.       Осовский Станислав. Нейронные сети для обработки информации / Станислав Осовский / Перевод c польск. И. Д. Рудинского. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 344 с. – ISBN 5-279-02567-4.

68.       Herrera F., Magdalena L. Genetic fuzzy systems. – Prague: IFSA, 1997. –
P. 54–65.

69.       Гладков Л. А. Генетические алгоритмы / Л. А. Гладков , В. В. Курейчик,
В. М. Курейчик. – М.: Физматлит, 2010. –  368 с. – ISBN 978-5-9221-0510-1.

70.       Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы/ Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. – 2 -е изд. – М.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 452 с. – ISBN 5-93517-103-1.

71.       Hamdy A. Taha Operations Research: An Introduction: / Hamdy A. Taha.  //
7 edition. – Prentice Hall, – 2002.  – 848 p. – ISBN 0-13-032374-8.

72.       Гнеденко Б. В. Введение в теорию массового обслуживания /
Б. В. Гнеденко, И. Н. Коваленко. – Изд.: ЛКИ, – 2007 г. – 400 с. – ISBN 978-5-382-00121-0.

73.       Барсегян А. А. Технология анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP / А. А. Барсегян, М. С. Куприянов, В. В. Степаненко,
И. И. Холод. – 2-е изд., перераб. и доп. – Спб.: БХВ, Петербург, 2007. – 384с.: ил. – ISBN 5-94157-991-8.

74.       Барсегян А. А. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining /
А. А. Барсегян, М. С. Куприянов, В. В. Степаненко, И. И. Холод. – Спб.: БХВ, Петербург, 2004. – 336 с.: ил. – ISBN 5-94157-522-Х.

75.       Лихачева Г. Н. Информационные технологии: Учебно-практическое пособие / Г. Н. Лихачева, М.С. Гаспариан. – М.: Изд. центр ЕАОИ. – 2007. – 189 с. – ISBN 978-5-374-00032-0.

76.       Кузьмин И. В. Основы теории информации и кодирования / И. В. Кузьмин,
В. А. Кедрус. – 2-е изд., перераб. и доп. – К.: Вища шк. Головное изд-во, 1986. – 238 с.

77.       Основи інформаційних технологій у системі охорони здоров’я та аналіз медичних даних. Збірник метод.рекомендацій до практичних занять з медичної інформатики (Модуль 1). Для студ.2-го курсу медичних факультетів. Під ред. проф. І. І. Хаїмзона. – Вінниця: ВНМУ, 2006. –
294 с.: іл. 30.

78.       Программный комплекс моделирования «Ситуация-5» / Выставочный центр Российской Академии Наук [Электронные ресурсы]. – Режим доступа: http://www.expo.ras.ru/base/prod_data.asp?prod_id=5444.

79.       Программный комплекс «Прогноз» / rrcSECURITYSystem [Электронные ресурсы]. – Режим доступа: http://security.rrc.ru/305.

80.       Дорощенко А. В. Методи та інформаційні технології класифікації для завдань видобування даних: дисертація на здобуття наукового ступеня к.т.н.: 05.13.06 – Інформаційні технології / А. В. Дорощенко. – Львів,
2008. – 161 с.

81.       Грицик В. В. Нейромережева технологія аналізу і класифікації ситуацій в інформаційно-аналітичних системах: дисертація на здобуття наукового ступеня к.т.н.: 05.13.23 – Системи та засоби штучного інтелекту /
В. В. Грицик. – Львів, 2004, – 155 с.

82.        Литвинов О. А. Інформаційна технологія класифікації клінічних діагнозів на основі семантико-синтаксичної моделі: автореферат дис. на здобуття наукового ступеня к. т. н.: 05.13.09 – Методична та біологічна інформатика і кібернетика / О. А. Литвинов. – К: МННЦІТС, 2008. – 22 c.

83.       Гвоздева В. А. Информатика, автоматизированные информационные технологии и системы / В. А. Гвоздева. – М.: Форум,  – 2011г. – 544 с. – ISBN 978-5-8199-0449-7.

84.       Корнеев И. К. Информационные технологи. Учебник / И. К. Корнеев,
Г. И. Ксандопуло, В. А. Адамович. – Проспект, 2009. – 224 с. – ISBN: 978-5-482-01401-1.