МОДЕЛИ РЕЛЯЦИОННЫХ СЕТЕЙ МОЗГОПОДОБНЫХ СТРУКТУР И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ В ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ : МОДЕЛІ РЕЛЯЦІЙНИХ МЕРЕЖ МОЗКОПОДІБНИХ СТРУКТУР ТА ЇХ ЗАСТОСУВАННЯ В ШТУЧНОМУ ІНТЕЛЕКТІ

Краткое описание

Министерство образования и науки, молодежи и спорта Украины 

Харьковский национальный университет радиоэлектроники 

На правах рукописи 

УДК 519.7:007.52; 519.711.3         

КАМЕНЕВА ИРИНА ВИТАЛЬЕВНА 

Підпис 

МОДЕЛИ РЕЛЯЦИОННЫХ СЕТЕЙ МОЗГОПОДОБНЫХ СТРУКТУР И ИХ 

ПРИМЕНЕНИЕ В ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ 

05.13.23 – системы и средства искусственного интеллекта 

Диссертация на соискание ученой степени 

кандидата технических наук 

Научный руководитель 

Шабанов-Кушнаренко  

Юрий Петрович, 

доктор технических наук,  

профессор 

Харьков – 2012 

Цей примірник дисертації ідентичний  

за змістом з іншими, що подані до  

спеціалізованої вченої ради  

Д 64.052.01 

Вчений секретар 

спеціалізованої вченої ради  

Д 64.052.01                                 Є.І. Литвинова 

СОДЕРЖАНИЕ 

ВВЕДЕНИЕ .......................................................................................................... 5 

РАЗДЕЛ 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ  

ИССЛЕДОВАНИЯ ............................................................................................. 13 

1.1. Анализ задач, решаемых в искусственном интеллекте ................... 13 

1.2. Исследование  направлений  искусственного  интеллекта  и  их  

применение в задачах искусственного интеллекта .......................................... 18 

1.3. Анализ  состояния  разработок  школы  В.М.  Глушкова  по 

мозгоподобным структурам .............................................................................. 23 

1.4. Исследование  аппарата  алгебры  конечных  предикатов  и  его 

применение в моделировании интеллектуальных процессов .......................... 30 

1.5. Постановка задач исследования ....................................................... 36 

Выводы по разделу ................................................................................... 38 

РАЗДЕЛ 2.  РАЗРАБОТКА  ОБЩЕЙ  МОДЕЛИ  СЛОВОИЗМЕНЕНИЯ 

ПРИЛАГАТЕЛЬНЫХ РУССКОГО ЯЗЫКА .................................................... 39 

2.1. Анализ механизмов и построение принципов действия 

реляционной логической сети  ................................................................ 39 

2.2. Исследование морфологических моделей русского языка ............. 43 

2.3. Анализ  моделей  склонения  полных  непритяжательных  имен 

прилагательных и потенциальных словоформ полных непритяжательных 

имен прилагательных, представленных  в звуковом виде русского языка ..... 46 

2.4. Разработка  модели  словоизменения  кратких  имен 

прилагательных .................................................................................................. 51 

2.5. Построение  общей  модели  словоизменения  прилагательных 

русского языка .................................................................................................... 60 

Выводы по разделу ................................................................................... 69 

РАЗДЕЛ 3.  ПРИМЕНЕНИЕ  МЕТОДА  РАССЛОЕНИЯ  КОНЕЧНОГО 

ПРЕДИКАТА  ДЛЯ  ПОСТРОЕНИЯ  ФОРМАЛЬНОЙ  МОДЕЛИ 

  3

СКЛОНЕНИЯ  ПОТЕНЦИАЛЬНЫХ  СЛОВОФОРМ  ПОЛНЫХ 

НЕПРИТЯЖАТЕЛЬНЫХ ИМЕН ПРИЛАГАТЕЛЬНЫХ, 

ПРЕДСТАВЛЕННЫХ В ЗУКОВОМ ВИДЕ ..................................................... 71 

3.1. Применение  метода  расслоения  конечного  предиката  для 

моделирования языковых процессов ................................................................ 71 

3.2. Использование  метода  расслоения  конечного  предиката  для 

формальной звуковой модели реляционной логической сети ......................... 76 

3.3. Использование  метода  расслоения  конечного  предиката  для 

связи признаков слова с типом склонения........................................................ 78 

3.4. Использование  метода  расслоения  конечного  предиката  для 

признаков контекста и образования словоформы .......................................... 85 

Выводы по разделу ................................................................................... 90 

РАЗДЕЛ 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИ

Й И ИХ ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ .................................................... 92 

4.1. Вербальная постановка задачи диагностирования заболеваний 

опорно-двигательного аппарата ........................................................................ 93 

4.2. Формальное  представление  задачи  диагностирования 

заболеваний опорно-двигательного аппарата с помощью аппарата АКП ...... 97 

4.3. Разработка  модели  реляционной  логической  сети 

диагностирования заболеваний опорно-двигательного аппарата ................. 100 

4.4. Описание функциональности приложения vPoliklinike ................ 106 

4.5. Программная  реализация  общей  модели  словоизменения 

прилагательных русского языка ...................................................................... 111 

4.5.1 Проверка  корректности  работы  общей  модели 

словоизменения прилагательных русского языка .......................................... 121 

Выводы по разделу ................................................................................. 134 

ВЫВОДЫ.......................................................................................................... 136 

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ........................................ 138 

Приложение А. Документы о внедрении результатов работы ...................... 154 

Приложение Б. Программная  реализация  модели  диагностирования 

  4

заболеваний  опорно-двигательного  аппарата  на  примере  заболевания 

«Гонартроз» ...................................................................................................... 156 

Приложение В.  Представление  формальных  моделей  заболеваний 

опорно-двигательного аппарата ...................................................................... 164 

ВВЕДЕНИЕ 

Актуальность темы. В современном обществе все большее внимание 

уделяют  усилению интеллектуальных  возможностей людей, что неизбежно 

приближает  человечество  к  третьей  научно-технической  революции. 

Современные компьютерные, информационные технологии и их разработки 

уже сейчас выходят на новый уровень и полностью охватывают все сферы 

деятельности  человека.  Не  является  исключением  и  направление 

искусственного  интеллекта,  оно  активно  расширяется  и  показывает 

значительные  результаты  исследований.  Актуальной  и  важной  задачей 

является изучение естественного интеллекта как источника важных идей для 

совершенствования искусственного интеллекта. В искусственном интеллекте 

активно  выдвигается  направление  «бионика  интеллекта»,  главной 

целенаправленной  идеей  которой  является  переход  от  живых  систем  к 

искусственным.  Создание  мозгоподобных  структур,  которые 

характеризуются широкой параллельной обработкой информации, – одна из 

главенствующих  проблем  в  области  искусственного  интеллекта. 

Управляемые многими потоками данных и команд мозгоподобные структуры 

с  параллельными  процессами  представляют  высший  уровень  развития 

архитектур ЭВМ.  

Идея  мозгоподобных  структур  была  выдвинута  академиком 

В.М. Глушковым в 1957 г. Они формально описывают механизмы и функции 

человеческого  интеллекта,  что  позволяет  использовать  природные 

закономерности  с  целью  совершенствования  компьютерной  техники  и 

технологий.  Именно  мозгоподобные  структуры  позволяют  изучить 

закономерности  работы  мозга  человека,  что  помогает  усилить  его 

интеллектуальные  возможности.  Речь  идет  не  об  идентичном 

воспроизведении функций мозга, в котором эффективно распараллеливаются 

далеко не все операции, а о новом способе параллельных вычислений, где 

данные  обрабатываются  одновременно  по  всей  памяти  с  максимально 

  6

возможной  степенью  распараллеливания  всех  операций.  Значительные 

результаты  в  развитии  основных  положений,  лежащих  в  основе  создания 

мозгоподобных  структур,  внесли  ученые  В. М. Глушков,  Ю. И. Журавлев, 

М. Ф. Бондаренко, Ю.П. Шабанoв-Кушнарeнкo, Н.В. Шаронова, Е.Г. Петров, 

E. П. Путятин, В. П. Машталир, Е. В. Бодянский, В.И. Хаханов, И.В. Шостак, 

Р. Шенк, В.А. Садовничий, В.В. Воеводин, Н.Н. Парамонов, Т. Шибата, А. 

Бандиопадхайя. 

Описание естественного языка и мышления человека осуществляется с 

помощью  отношений.  Отношения,  в  свою  очередь,  описывают  любые 

объекты, поскольку известно, что все в мире взаимосвязано и описывается 

отношениями.  Понятие  отношения  лежит  в  основе  определения  понятия 

мозгоподобной  структуры,  а  для  ее  построения  предложена  алгебра 

конечных  предикатов  –  математический  аппарат,  который  позволяет 

описывать  в  формульном  виде  отношения  и  действия  над  ними.  Алгебра 

конечных предикатов является универсальным математическим аппаратом. 

Описывая  формально  различные  механизмы  естественного  языка,  их 

можно со временем воспроизвести средствами вычислительной техники, что 

позволяет  повысить  уровень  поиска  решений  еще  одного  класса  задач 

искусственного интеллекта. 

Средством  формального  описания  формульного  представления 

отношений  является  логическая  реляционная  сеть,  которая  позволяет 

построить модели разнообразных объектов различной природы и приводит к 

искусственному  воспроизведению  их  поведения.  Описание  моделей  каких-либо объектов  приводит  к искусственному воспроизведению  их поведения 

реляционной сетью, как эффективного средства формального представления 

информации. Сопоставляя логическую реляционную сеть с биологическими 

нейронными сетями мозга человека, можно заметить их схожесть. 

Логические  реляционные  сети  могут  решать  задачи  с  буквенными  и 

числовыми  уравнениями  алгебры  интеллекта,  представляя  решения  в  виде 

многополюсника. 

  7

С  помощью  логических  реляционных  сетей  успешно  реализовано 

поведение  и  визуальное  представление  некоторых  отдельных  частей  речи 

естественного языка, а именно глаголов, существительных и прилагательных 

русского языка.  

Актуальность диссертационной работы заключается в перспективности 

развития  и  повышения  качества  формализации  интеллектуальной 

деятельности  человека,  базирующейся  на  аппарате  алгебры  конечных 

предикатов,  где  разработка  методов  и  моделей  синтеза,  анализа  и 

нормализации  реляционных  логических  сетей  мозгоподобных  структур 

являются  основным  фундаментом  моделирования  процессоров 

параллельного  действия  для  систем  с  естественно-языковой  и  числовой 

направленностью,  которые  применяются  при  создании  интеллектуального 

интерфейса,  что  приводит  к  общению  на  естественном  языке  между 

пользователем и автоматической системой.  

Диссертационная работа посвящена разработке моделей реляционных 

логических  сетей  мозгоподобных  структур,  в  основе  которых  положено 

формальное  описание  морфологических  структур,  применение  развитого 

метода  расслоения  конечного  предиката,  который  позволяет  выполнить 

автоматическое построение отдельных частей реляционной логической сети 

с  получением  оптимальных  решений.  Исследования,  которые  проведены  в 

диссертационной  работе,  являются  продолжением  работ  авторов  Ю. П. 

Шабанова-Кушнаренко,  М. Ф.  Бондаренко,  З. В.  Дударь,  Д. Э.  Ситникова, 

Р. В. Мельниковой, В. А. Лещинского, И. Д. Вечирской, Н.Е. Русаковой и др. 

Связь работы с научными программами, планами, темами.  

Тема диссертационной работы соответствует проблематике бюджетных 

научно-исследовательских работ Харьковского национального университета 

радиоэлектроники  №  232-2  «Розробка  теорії  та  принципів  побудови 

мозкоподібних  ЕОМ  з  реляційними  мережами»  (№  ДР  0109U001646)  и  № 

264-1 «Розробка теорії та принципів побудови мозкоподібних структур» (№ 

  8

ДР  0112U000205).  В  рамках  приведенных  тем  автором  как  исполнителем 

построена  краткая  модель  прилагательных  русского  языка  и  общая  модель 

словоизменения  прилагательных  русского  языка,  которые  основаны  на 

аппарате алгебры конечных предикатов  и представлены в  виде реляционных 

логических сетей. На языке алгебры конечных предикатов представлена модель 

реляционной логической сети для обработки числовых данных. 

Цель  и  задачи  исследования.  Целью  диссертационной  работы 

является  повышение  эффективности  обработки  информации  в  системах 

искусственного  интеллекта  за  счет  разработки  модели  словоизменения 

кратких  имен  прилагательных,  общей  модели  словоизменения  имен 

прилагательных русского языка и дальнейшего развития метода расслоения 

конечного  предиката  мозгоподобных  структур,  моделируемых  на  основе 

аппарата алгебры конечных предикатов реляционными логическими сетями в 

системах  искусственного  интеллекта,  направленных  на  параллельную 

обработку информации с их последующей программной реализацией. 

Для  достижения  этой  цели  в  рамках  диссертационной  работы 

необходимо решить следующие основные задачи: 

– анализ  направлений  решения  практических  задач  в  области 

искусственного  интеллекта,  в  том  числе  задач  формализации  морфологии 

русского  языка,  и  состояния  разработок  школы  В.М.  Глушкова  по 

мозгоподобным структурам; 

– разработка  формальной  модели  словоизменения  кратких  имен 

прилагательных  русского  языка,  представляемой  реляционной  логической 

сетью  мозгоподобных  структур,  как  отдельной  частью  общей  модели 

словоизменения русского языка; 

– разработка  формальной  общей  модели  словоизменения 

прилагательных  русского  языка,  которая  позволяет  склонять  полные 

непритяжательные  имена  прилагательные,  потенциальные  формы  полных 

непритяжательных имен прилагательных, представленных в звуковом виде и 

осуществлять  словоизменение  кратких  имен  прилагательных  с  целью 

  9

осуществления  более  качественной  обработки  естественно-языковой 

информации; 

–  дальнейшее  развитие  метода  расслоения  конечного  предиката  в 

морфологической  задаче  моделирования  процесса  склонения  полных 

непритяжательных имен прилагательных, представленных звуковой формой, 

за счет связей признаков слова с типом склонения, признаков  контекста  и 

образования  словоформы,  что  приводит  к  оптимизации  и  оценке  качества 

функционирования данного метода; 

–  разработка  модели  реляционной  логической  сети  для  обработки 

числовых данных на основе алгебры конечных предикатов; 

–  разработка  программных  средств,  реализующих  общую 

морфологическую модель и автоматическую обработку словоформ, а также 

решающих задачу с числовыми данными. 

Объект  исследования  –  процесс  формального  описания 

интеллектуальной деятельности человека с помощью моделей реляционных 

логических сетей мозгоподобных структур. 

Предмет исследования  –  модели  реляционных  сетей  мозгоподобных 

структур и их применение в искусственном интеллекте.  

Методы исследования: алгебра конечных предикатов, методы решения 

дизъюнктивных  и  конъюнктивных  систем  логических  уравнений,  теория 

графов,  методы  построения  логических  реляционных  моделей,  методы 

математического  моделирования  –  для  разработки  формальных  моделей 

прилагательных  русского  языка  и  для  дальнейшего  развития  метода 

расслоения конечного предиката. 

Научная новизна полученных результатов  

1. Впервые  предложена  формальная  модель  словоизменения  кратких 

имен  прилагательных  русского  языка,  которая  характеризуется  введением 

новых  предметных  переменных,  что  позволяет  расширить  класс  задач, 

которые может решать реляционная логическая сеть. 

  10

2. Впервые  предложена  формальная  общая  модель  словоизменения 

прилагательных  русского  языка,  которая  осуществляет  склонения  полных 

непритяжательных имен прилагательных, потенциальных словоформ полных 

непритяжательных имен прилагательных, представленных в звуковом виде, и 

выполняет  словоизменение  кратких  имен  прилагательных  русского  языка. 

Модель  позволяет  решать  задачи  анализа,  синтеза  и  нормализации 

естественно-языковой  информации  и  повышать  качество  поиска  в 

естественно-языковых системах. 

3. Получил  дальнейшее  развитие  метод  расслоения  конечного 

предиката  путем  автоматизированного  перехода  от  признаков  слова  к 

мозгоподобной структуре, представленной моделью реляционной логической 

сети,  что  позволяет  применять  его  к  решению  морфологических  задач 

обработки естественно-языковой информации. 

Практическое значение полученных результатов 

1. Предложенные  модель  словоизменения  кратких  имен 

прилагательных  русского  языка,  общая  модель  словоизменения 

прилагательных  русского  языка  и  развитый  метод  расслоения  конечного 

предиката,  основанные  на  использовании  алгебры  конечных  предикатов, 

буквенных  и  числовых  реляционных  логических  сетей  моделирования 

систем искусственного интеллекта, доведены до программной реализации в 

приложениях  AdjNet  и  Vpoliklinike,  что  позволило  повысить  качество 

обработки  естественно-языковой  информации  и  получать  оптимальные 

решения при определении диагноза и назначения пациенту. 

2.  Предложенные  формальные  модель  словоизменения  кратких  имен 

прилагательных  и общая модель словоизменения прилагательных русского 

языка дают возможность упорядочить и автоматизировать технологические 

процессы  производства  механической  обработки  деталей  и  помогают 

визуально  отображать  ход  их  выполнения  с  помощью  реляционных 

логических сетей. 

  11

3.  Разработанная  модель  диагностирования  опорно-двигательного 

аппарата,  основанная  на  алгебре  конечных  предикатов  и  представленная 

реляционной логической сетью, используется для диагностики заболеваний и 

предоставления назначений пациенту. 

Полученные  в  процессе  исследований  научные  выводы  и  положения 

диссертационной  работы  обоснованы  и  достоверны.  Обоснованность 

подтверждается  корректным  использованием  аппарата  алгебры  конечных 

предикатов.  Достоверность  подтверждается  успешной  реализацией 

разработанных  формальных  моделей  и  метода,  а  также  эффективным 

практическим внедрением результатов диссертационных исследований. 

Результаты  диссертации  в  составе  моделей,  метода  и  программных 

продуктов  внедрены  в  организациях:  1)  ГУ  «Институт  патологии 

позвоночника  и  суставов  им.  проф.  М.И.  Ситенко  АМН  Украины»»  (акт 

внедрения от 13.09.2012 г. представлен в приложении А) и на фирме ООО 

«Сталекс»  (акт  внедрения  от  24.08.2012 г.  представлен  в  приложении  А); 

2) Харьковский  национальный  университет  радиоэлектроники  в  рамках 

дисциплин  «Теория  интеллекта»,  «Бионика  интеллекта»  и  «Логический 

анализ»  для  студентов  специальности  “Программная  инженерия”  (акт 

внедрения от 15.10.2012 г. представлен в приложении А). 

Личный вклад соискателя. Все положения диссертационной работы, 

которые  выносятся  на  защиту,  основные  результаты  теоретических  и 

экспериментальных исследований получены соискателем лично. В работах, 

написанных в соавторстве, соискателю принадлежат следующие результаты: 

 [1]  –  анализ  природы  субъективных  состояний;  [4]  –  построение 

реляционной логической сети модели кратких имен прилагательных русского 

языка;  [5]  –  описание  программной  реализации  общей  модели 

словоизменения  имен  прилагательных  русского  языка;  [6]  –  построение 

таблиц, определяющих связь признака слова с типом склонения; [7] – общая 

модель  словоизменения  прилагательных  русского  языка;  [10]  –  модель 

словоизменения кратких имен прилагательных русского языка. 

  12

Апробация  результатов  диссертации.  Основные  положения 

диссертационной  работы  рассматривались,  обсуждались  и  были  одобрены  на 

Всеукраинской научно-практической конференции «Проблемы информатики и 

компьютерной  техники»  (Черновцы,  2012),  Международной  научной 

конференции  «Новые  технологии  в  материаловедении,  информационных 

системах,  электронике,  энергетике,  экономике,  экологии»  (Кременчуг,  2012), 

II Международной  конференции  молодых  ученых  «Математическое 

моделирование  фрактальных  процессов,  родственные  проблемы  анализа  и 

информатики» (Нальчик, 2012). 

Публикации.  Основные  результаты  диссертационной  работы 

опубликованы в 10 научных трудах, в том числе 7 статьях в изданиях согласно 

перечня, утвержденного ВАК Украины (2 лично) и 3 публикации в материалах и 

тезисах докладов международных научных конференций.  

В  ходе  работы  над  диссертацией  автором  были  учтены  советы  и 

рекомендации  научного  руководителя  –  доктора  технических  наук, 

профессора Шабанова-Кушнаренко Юрия Петровича, за что автор выражает 

ему искреннюю благодарность

Список литературы

ВЫВОДЫ 

В  диссертационной  работе  приведены  результаты,  которые  в 

соответствии  с  целью  исследования  в  совокупности  являются  решением 

актуальной  научной  задачи  повышения  эффективности  обработки 

информации  в  системах  искусственного  интеллекта  за  счет  разработки  

моделей  и  дальнейшего  развития  метода  мозгоподобных  структур  анализа 

интеллектуальной  деятельности  человека  с  использованием  аппарата 

алгебры конечных предикатов.  

В процессе исследований получены следующие основные результаты: 

1. Новая  формальная  модель  словоизменения  кратких  имен 

прилагательных русского языка, которая характеризуется системой бинарных 

отношений,  заданных  формулами  соответствующих  предикатов,  позволяет 

повысить качество анализа и синтеза естественного языка путем расширения 

классов задач, решаемых алгеброй конечных предикатов. 

2. Новая  формальная  общая  модель  словоизменения  имен 

прилагательных  русского  языка  ориентирована  на  решение  практических 

задач обработки текстов естественно-языкового аппарата, которая позволяет 

повысить  качество  анализа,  синтеза  и  нормализации  естественно-языковой 

информации. 

3. Развитый метод расслоения конечного предиката, который позволил 

известную  реляционную  логическую  сеть  звуковой  модели  склонения 

потенциальных словоформ полных непритяжательных имен прилагательных 

разделить  на  части  в  соответствии  со  связью  признаков  слова  с  типом 

склонения  и  словоформой,  что  дает  возможность  осуществлять 

автоматизированное построение модели. 

4.  Предложенные  модели  и  метод  реализованы  в  программном 

приложении  для  диагностирования  заболеваний  опорно-двигательного 

аппарата. Они позволяют с помощью уточнений пациента скорректировать 

диагноз  и  назначения,  которые  получаются  в  результате  работы  числовой 

  137

реляционной логической сети. 

5.  Результаты  диссертационной  работы  внедрены  в  ГУ  «Институт 

патологии позвоночника и суставов им. проф. М.И. Ситенко АМН Украины» 

для  автоматического  обнаружения  заболеваний  опорно-двигательного 

аппарата  с  помощью  уточнений  пациента,  который  может  корректировать 

диагноз  и  назначения,  а  также  на  фирме  ООО«  Сталекс  »для  разработки 

системы  автоматизации  и  структуризации  технологических  процессов 

механической  обработки  деталей.  Результаты  диссертационной  работы 

использованы  в  учебном  процессе  Харьковского  национального 

университета  радиоэлектроники в рамках дисциплин  «Теория интеллекта», 

«Бионика интеллекта» и «Логический анализ» для студентов специальности 

"Программная инженерия". 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 

1.  Бондаренко М. Ф.  О  булевых  реляционных  сетях  [Текст]  / 

М. Ф. Бондаренко,  И. В. Каменева,  Н. Е. Русакова,  Ю. П. Шабанов-Кушнаренко, И. Ю. Шубин // Бионика интеллекта. – 2011. – № 1 (75).– С. 3-7. 

2.  Каменева  И.В.  Анализ  флексии  письменной  и  устной  моделей  полных 

напритяжательных  имен  прилагательных  русского  языка  [Текст]  / 

И. В. Каменева // Бионика интеллекта. – 2012. – № 1 (78). – С. 116–118. 

3.  Каменева И. В.  Преобразование  словоформы  с  помощью  метода 

расслоения предиката в морфологии русского языка [Текст] / И.В. Каменева 

// Искусственный интеллект. – 2012. – №4. – С.34–42.  

4.  Каменєва  І.В.  Побудова  реляційної  мережі  коротких  прикметників 

російської мови [Текст] / І.В Каменєва, А.С. Афанасьєв // Вісник Київського 

національного університету технологій та дизайну. – 2012. – № 5 (67). – C. 

195–202. 

5.  Каменева И. В. Программная реализация общей модели словоизменения 

прилагательных русского языка [Текст] / И. В. Каменева, А. С. Афанасьев // 

Радиоэлектроника и информатика. – 2012. – №3 (58). – С. 52–55. 

6.  Каменева  И. В.  Использование  метода  расслоения  предиката  в 

морфологии  русского  языка/  И. В  Каменева,  Н. Е. Русакова  [Текст]  // 

Системні технології: зб. наук. пр. – Д. : НМАУ, 2012. – №4 (81). – С.86–95 

7.  Каменева  И.В.  Общая  модель  словоизменения  имен  прилагательных 

русского языка [Текст] / И.В Каменева, А.С. Афанасьев // АСУ и приборы 

автоматики : сб. науч. тр. – Х. : ХНУРЕ, – Вып. 160. – С. 62–66. 

8. Каменева И.В. Автоматизация построения реляционной сети [Текст] / И.В. 

Каменева//  Проблеми Інформатики та  комп’ютерної техніки  : тези  Всеукр. 

наук.-практ. конф. (ПІКТ–2012), 1–5 трав. 2012 р., м. Чернівці. – Ч. : Золоті 

литаври, 2012. – С. 60–63. 

9.  Каменева И. В.  Анализ  эффективности  склонения  полных 

непритяжательных  имен  прилагательных  русского  язика  [Текст]  /  И.В. 

  139

Каменева//  Новые  технологии  в  материаловедении,  информационных 

системах,  электронике,  энергетике,  экономике,  экологии  (НТ  МИС  4Э)  : 

тезисы междунар. науч. конф. 14-17 май., 2012 г., г. Кременчуг. – С. 91-93. 

10. Каменева  И.В.  Модель  кратких  имен  прилагательных  [Текст]/  И.В. 

Каменева,  А.С. Афанасьев  //  Математическое  моделирование  фрактальных 

процессов,  родственные  проблемы  анализа  и  информатики  :  материалы 

Второй  междунар  конф.  молодых  ученых,  28  нояб.  –  1  дек.  2012  г.,  пос. 

Трескол, Кабардино-Балкарская Республика, Россия. – г. Нальчик, 2012. – С. 

180–182. 

11. Рассел  С.  Искусственный  интеллект:  современный  подход  [Текст]  /  С. 

Рассел, П. Норвиг. – 2-е изд. – М. : Вильямс. 2006. – 1410 с. 

12. Люггер  Д.  Ф.  Искусственный  интеллект:  стратеги  и  методы  решения 

сложных проблем [Текст] / Ф. Д. Люггер. – 4-е изд. – М. : Вильямс. 2005. – 

864 с. 

13. Петрунин  Ю.  Ю.  Искусственный  интеллект  как  феномен  современной 

культуры [Текст] / Ю. Ю. Петрунин // Вестн. Моск. ун-та. – 1994. – № 8. – С. 

28–34. 

14. Декарт Р. Сочинения : в 2 т. : пер с лат. и фр. / Р. Декарт ; сост., pед., 

вступ. ст. В. В. Соколова. – М. : Мысль, 1989. – 2 т. 

15. Лейбниц Г. В. Сочинения : в 4 т. : пер. с фр. / Г. В. Лейбниц ; редкол. : Б. 

Э. Быховский, Г. Г. Майоров, И. С. Нарский и др. – М. : Мысль, 1982–1989. – 

4 т. 

16. Винер  Н.  Кибернетика  [Текст]  /  Н.  Винер.  –  2-е  изд.  –  М.  :  Сов. 

радио, 1968. – 325 с. 

17.  Тьюринг  А.  Может  ли  машина  мыслить?  [Электронный  ресурс]  /  А. 

Тьюринг. – Режим доступа : http://inf.1september.ru/2000/2/art/alan1.htm. 

18. Розенблатт  Ф.  Принципы  нейродинамики.  Перцептроны  и  теория 

механизмов мозга [Текст] / Ф. Розенблат. – М. : Мир. 1965. – 480 с. 

19. Минский М. Персептроны [Текст] : пер. с англ. / М. Минский, С. Пейперт. 

– М. : Мир. 1971. – 261 с.  

  140

20.  Глушков  В.  М.  О  некоторых  задачах  вычислительной  техники  и 

связанных  с  ними  задачах  математики  [Текст]  /  В.  М.  Глушков  // 

Кибернетика, вычислительная техника, информатика : избр. тр. : в 3 т. – К. : 

Наук. думка. 1990. – Т. 1 : Математические вопросы кибернетики. 

21. Некоторые  основные  направления  развития  цифровой  вычислительной 

техники [Текст] / В. М. Глушков, Б. Н. Малиновский, З. Л. Рабинович, Е. Л. 

Ющенко. – М. : ЦНИИТЭИ, 1970. – 96 с. 

22. Глушков В. М. Основные архитектурные принципы повышения произво-дительности  ЭВМ:  избр.  труды  [Текст]  /  В.  М.  Глушков  //  Кибернетика, 

вычислительная техника, информатика : избр. тр. : в 3 т. – К. : Наук. думка, 

1990. – Т. 2 : ЭВМ – техническая база кибернетики. 

23. Поспелов  Г.  С.  Искусственный  интеллект  –  основа  новой 

информационной технологии [Текст] / Г. С. Поспелов. – М. : Наука, 1988. – 

280 с. 

24. Sowa  J.  F.  Knowledge  Representation.  Logical,  Philosophical,  and 

Computational Foundations [Теxt] / John F. Sowa // Book Reviews. – 2000. – Vol. 

27, № 2. – Р. 286–294. 

25. Искусственный интеллект [Текст] : справ. : в 3 кн. / под ред. Э. В. Попова. 

– М. : Радио и связь, 1990. – Кн. 1 : Системы общения и экспертные системы. 

– 464 с. 

26. Искусственный интеллект [Текст] : справ. : в 3 кн. / под ред. Э. В. Попова. 

– М. : Радио и связь, 1990. – М. : Радио и связь. 1990. – Кн. 2 : Модели и 

методы / под ред. Д. А. Поспелова. – 304 с. 

27. Искусственный интеллект [Текст] : справ. : в 3 кн. / под ред. Э. В. Попова. 

– М. : Радио и связь, 1990. – М. : Радио и связь, 1990. – Кн. 3 : Программные 

и аппаратные средства / под ред. В. Н. Захарова, В. Ф. Хорошевского. – 368 с. 

28. Поспелов Д. А. Логико-лингвистические модели в системах управления 

[Текст] / Д. А. Поспелов. – М. : Энергоиздат, 1981. – 231 с. 

29.  Нариньяни  А.  С. Искусственный  интеллект:  стагнация  или  новая 

перспектива?  [Текст]  /  А.  Нариньяни  //  Сб.  тр.  6-й  нац.  конф.  по 

  141

искусственному  интеллекту  КИИ’98,  Пущино,  Россия,  5–11  окт.  1998  г.  – 

Пущино : РАИИ, 1998. – Т. 1. – С. 15–29. 

30. Narin’yani  A. S. To  interact  means to  understand each other [Теxt] /  A.  S. 

Narin’yani  //  Proc.  of  9-th  International  Conference  «Speech  and  Computer 

(SPECOM'2004)»  &  INTAS  Strategic  Scientific  Workshop,  September  20–22, 

2004, St. Petersburg, Russia. – St. Petersburg, 2004. 

31. Шенк Р. Познать механизмы мышления [Текст] / Р. Шенк, Л. Хантер. – М. 

: Мир, 1987. – 287 с. 

32. Shank R. Natural Language, Philosophy and Artificial Intelligence [Теxt] / R. 

Shank // Philosophical Perspectives in Artificial Intelligence / еd. M. Ringie. – N. 

Y., 1981. – P. 221. 

33. Нильсон Н. Принципы  искусственного интеллекта [Текст] / Н. Нильсон ; 

пер. с англ. – М. : Радио и связь, 1985. – 376 с. 

34. Newell A. Computer science as empirical inquiry: Symbols and search [Теxt] / 

A. Newell, H. Simon // Communications of the ACM. – 1976. – Vol. 19, № 3. – 

P. 113–126. 

35.  Nevel A.   Empirical  explorations  with  the  logic  theory  machine  [Теxt]  / 

A. Nevel,  I. C. Show, H. A. Simon // Proceedings of the Western Joint Computer 

Conference  :  Papers  and  Discussions  Presented  at  the  Joint  IRE-AIEE-ACM 

Computer Conference, February 26–28, 1957. – Los Angeles, 1957. – P. 218–239. 

36. Хант Э. Искусственный интеллект [Текст] / Э. Хант ; пер. с англ. – М. : 

Мир, 1978.  

37. Дeвятков В. В. Системы иcкyccтвeннoгo интеллекта [Текст]: учеб. пособие 

для вузов / В. В. Девятков. – М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001.–352 с. 

38.  Гутер  Р.  С.  Чарльз  Бэббедж  (1792–1871)  [Текст]  /  Р.  С.  Гутер,  Ю.  Л. 

Полунов. – М. : Знание, 1973. – 64 с. 

39. Успенский  В.  А. Машина  Поста  [Текст] /  В.  А. Успенский. – 2-е изд., 

испр. – М. : Наука, 1988. – 96 с. 

40. Тьюринг А. Может ли машина мыслить? [Текст] / А. М. Тьюринг ; пер. с 

англ. Ю. А. Данилова. – Саратов : Колледж, 1999. – 98 с. 

  142

41.  Виноградов  В.  С.  Введение  в  переводоведение  (общие  и  лексические 

вопросы) [Текст] / В. С. Виноградов. – М., 2001. – 224 с. 

42.  Линдер  И.  М.  Эстетика  шахмат  [Текст]  /  И.  М.  Линдер.  –  М.  :  Сов. 

Россия, 1981. – 240 с. 

43. Новейшие методы обработки изображений [Текст] / А. А. Потапов, А. А. 

Пахомов, С. А. Никитин, Ю. В. Гуляев. – M. : Физматлит, 2008. – 496 с. 

44. Бровкова М. Б. Системы искусственного интеллекта в машиностроении 

[Текст] : учеб. пособие / М. Б. Бровкова ; Сарат. гос. техн. ун-т. – Саратов, 

2004. – 119 с. 

45. Хомский Н. Введение в формальный анализ естественных языков [Текст] 

/ Н. Хомский, Дж. Миллер ; пер. с англ. Е. В. Падучевой. – М. : Едиториал 

УРСС, 2003. – 64 с. 

46.  Руденко  О. Г.  Штучні  нейронні  мережі  [Текст]  :  навч.  посіб.  / 

О. Г. Руденко, Є. В. Бодянський. – Х. : СМІТ, 2006. – 576 с. 

47.  Барабанов  Н.  Е.  Нейросетевые  методы  обработки  гидроакустических 

сигналов, принимаемых антенными решетками [Текст] / Н. Е. Барабанов, A. 

A. Лисс // Изв. ГЭТУ. – 1997. – Вып. 515. – С. 15–25. 

48. Курейчик В. М. Адаптация в задачах проектирования топологии [Текст] / 

В.  М.  Курейчик,  Б.  К.  Лебедев,  О.  Б.  Лебедев  //  Проблемы  разработки 

перспективных микро- и наноэлектронных систем – 2010 : сб. тр. / под общ. 

ред. акад. А. Л. Стемпковского. – М. : ИППМ РАН, 2010. – С. 170–177. 

49.  Гришин  А.  А.  Исследование  эффективности  метода  пчелиного  роя  в 

задаче глобальной оптимизации [Электронный ресурс] / А. А. Гришин, А. П. 

Карпенко // Наука и образование. – 2010. – № 8. – Режим доступа к журн. : 

www. URL: http://technomag.edu.ru/doc/154050.html. 

50.  Галуев  Г.  А.  Принципы  построения  мультинейроагентных  систем 

поддержки принятия решения для управления технологическими процессами 

нефтегазодобывающих предприятий [Текст] / Г. А. Галуев, С. Я. Коровин, Я. 

С. Коровин // Нейрокомпьютеры. Разработка и применение. – 2006. – № 4–5. 

– С. 116–122. 

  143

51. Galuyev G. A. Intellectual decision adoption support systems for technological 

processes management in oil/gas production industry on the basis of neuronetwork 

and multiagent technologies usage [Теxt] / G. A. Galuyev, S. Y. Korovin, Y. S. 

Korovin // Optical Memory and Neural Networks. – 2006. – № 3. – Р. 179–185. 

52.  Рутковская  Д.  Нейронные  сети,  генетические  алгоритмы  и  нечеткие 

системы [Текст] : пер. с пол. / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. 

– М. : Горячая линия – Телеком, 2006. – 452 с. 

53.  Фогель  Л.  Искуственный  интеллект  и  эволюционное  моделирование 

[Текст] / Л. Фогель, А. Оуэнс, М. Уолш. – М. : Мир, 1969. – 230 с. 

54.  Емельянов  В.  В.  Теория  и  практика  эволюционного  моделирования 

[Текст] / В. В. Емельянов, В. В. Курейчик, В. М. Курейчик. – М. : Физматлит, 

2003. – 432 с. 

55.  Sandler  U.  Neural  Cell  Behavior  and  Fuzzy  Logic  [Теxt]  /  U.  Sandler,  L. 

Tsitolovsky. – Boston, MA : Springer, 2008. – 478 р. 

56. Круглов В. В. Нечёткая логика и искусственные нейронные сети [Текст] / 

В. В. Круглов, Р. Ю. Голунов. – М. : Физматлит, 2001. – 221 с. 

57. Тэрано Т. Прикладные нёчеткие системы [Текст] / Т. Тэрано, К. Асаи, M. 

Сугэно. – М. : Мир, 1993. – 368 c. 

58. Zadeh L. A. Fuzzy sets [Теxt] / L. A. Zadeh // Information and Control. – 1965. 

– Vol. 8, № 3. – Р. 338–353. 

59. Novák V. First-Order Fuzzy Logic [Теxt] / Vilém Novák // Studia Logica: An 

International Journal for Symbolic Logic. – 1987. – Vol. 46, № 1. – P. 87–109. 

60. Telotte J. P. Replications. A Robotic History of the Science Fiction Film [Теxt] 

/ J. P. Telotte. – Urbana, IL : University of Illinois Press, 1995. – 232 р. 

61. Джексон П. Введение в экспертные системы [Текст] : учеб. пособие / П. 

Джексон ; пер. с англ. – М. : Вильямс, 2001. – 624 с. 

62. Адаменко А. Логическое программирование и Visual Prolog [Текст] / А. 

Адаменко, А. Кучуков. – СПб. : БХВ–Петербург, 2003. – 992 с. 

63. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам [Текст] : пер. с англ. / 

Д. Уотермен. – М. : Мир, 1989. – 388 с. 

  144

64.  Построение  экспертных  систем  [Текст]  /  под  ред.  Ф.  Хейес-Рота,  Д. 

Уотермана, Д. Лената. – М. : Мир, 1987. – 441 с. 

65.  Сойер  Б.  Программирование  экспертных  систем  [Текст]  /  Б.  Сойер,  Д. 

Фостер. – М. : Финансы и статистика, 1998. – 346 с. 

66. Таненбаум Э. Распределенные системы. Принципы и парадигмы [Текст] / 

Э. Таненбаум, М. Стеен. – СПб. : Питер, 2003. – 877 с. 

67. Cachin C. Introduction to Reliable and Secure Distributed Programming [Теxt] 

/ C. Cachin, R. Guerraoui, L. Rodrigues. – 2nd еdition. – New York : Springer, 

2011. – 367 р. 

68. Distributed Systems: Concepts and Design [Теxt] / G. Coulouris, J. Dollimore, 

T. Kindberg, G. Blair. – 5th еdition. – Reading, MA : Addison-Wesley, 2011. – 

1008 р. 

69.  Tanenbaum  A.  Distributed  Systems:  Principles  and  Paradigms  [Теxt]  /  A. 

Tanenbaum, M. Steen. – New York : Prentice Hall, 2002. – 803 р. 

70. Glaser А. Н. The Artificial Human. А tragical history [Теxt] / Horst Albert 

Glaser, Sabine Rossbach. – Frankfurt am Main ; New York : Peter Lang, 2011. – 

258 р. 

71.  Creating an Ontology for the User Profile: Method and Applications [Теxt] / 

M.  Golemati,  A.  Katifori,  C.  Vassilakis  et  al.  //  Proceedings  of  the  First  IEEE 

International Conference on Research Challenges in Information Science (RCIS), 

April 23–26, 2007, Morocco. – Marrakech, 2007. – Р. 407–412. 

72. OIL: an ontology infrastructure for the Semantic Web [Теxt] / Dieter Fensel, 

Ian Horrocks, Frank van Harmelen et al. // IEEE Intelligent Systems. – 2001. – 

Vol. 16, № 2. – Р. 38–45. 

73.  Self-Organizing  Architectures  [Теxt]  /  D.  Weyns,  S.  Malek,  R.  Lemos,  J. 

Andersson. – Cambridge, 2009. – 301 p. 

74. Smed J. Algorithms and Networking for Computer Games [Теxt] / J. Smed, H. 

Hakonen. – Chichester : John Wiley & Sons, Ltd., 2006. – 286 p. 

75. Funge J. Artificial Intelligence for Computer Games. An Introduction [Теxt] / 

J. Funge. – Wellesley, 2004. 

  145

76. Шампандар А. Д. Искусственный интеллект в компьютерных играх. Как 

обучить виртуальные персонажи реагировать на внешние воздействия [Текст] 

/ А. Д. Шампандар. – М. : Вильямс, 2007. – 768 с. 

77. Negnevitsky M. Artificial Intelligence. A Guide to Intelligent Systems [Теxt] / 

Michael Negnevitsky. – 2nd ed. – Harlow : Addison Wesley, 2005. – 415 р. 

78. Глушков В. М. Некоторые результаты по моделированию мыслительных 

процессов на ЭВМ (на английском языке) // Current Research and Development 

in Scientific Documentation.- N. 10.- USA.- 2 p. 

79.  Глушков  В.  М.  Теория  автоматов  и  вопросы  оптимизации  логических 

структур ЭВМ [Текст] / В. М. Глушков // Вестн. АН СССР. – 1964. – № 7. 

80. Глушков В. М. Кiбернетика i розумова праця [Текст] / В. М. Глушков. – К. 

: Знання, 1965. – 50 с. 

81. Гаазе-Рапопорт  М.  Г.  Первый  неформальный  этап  развития 

отечественной кибернетики [Текст] /  М. Г. Гаазе-Рапопорт //  Философские 

исследования. – 1993. – № 4. – С. 439–450. 

82.  Feigenbaum  E.  A.  The  Fifth  Generation:  Artificial  Intelligence  &  Japan's 

Computer Challenge to the World [Теxt] / E. A. Feigenbaum, P. McCorduck. – 

Reading, MA : Addison Wesley Publishing Company, 1983. – 288 р. 

83. LISP 1.5 Programmer's Manual [Теxt] / John McCarthy, Paul W. Abrahams, 

Daniel J. Edwards. – Cambridge, MA : MIT Press, 1962. – 112 р. 

84. Грінченко Т. О. Віктор Михайлович Глушков та його школа [Текст] / Т. О. 

Грінченко, А. О. Стогній // Математичні машини і системи. – 2006. – № 4. –

 С. 3–14. 

85. Recursive Machines and Computing Technolog [Теxt] / V. M. Glushkov, M. B. 

Ignatyev, V. A. Myasnikov, V. A. Torgashevy // Proceedings of IFIP Congress, 

August 5–10, 1974, Stockholm, Sweden. – Amsterdam : North-Holland, 1974. – Р. 

65–70. 

86.  Малиновский  Б.  Н.  Академик  Виктор  Глушков.  Золотые  вехи  истории 

компьютерной науки и техники в Украине [Текст] / Б. Н. Малиновский. – К. : 

ВМУРоЛ, 2003. – 183 с. 

  146

87. Глушков В. М. О развитии структур многопроцессорных вычислительных 

машин, интерпретирующих языки высокого уровня [Текст] / В. М. Глушков, 

С. Б. Погребинский, З. Л. Рабинович // Управляющие системы и машины. – 

1978. – № 6. – С. 61–66. 

88. Сергiєнко  I.  В.  В.М.  Глушков  –  пiонер  математичної  теорiї 

обчислювальних  систем  та  засновник  Iнституту  кiбернетики  HАH  України 

[Електронний ресурс] /  I.  В. Сергiєнко, Ю. В. Капiтонова // Комп'ютери  в 

Європi. Минуле, сучасне, майбутнє : матеріали Мiжнар. конф., жовт. 1998 р., 

Київ. – Режим доступу : www. URL:  http://www.icfcst.kiev.ua/MUSEUM/GL_ 

HALL2/Gl_Science3_u.html. 

89. Капитонова Ю. В. Парадигмы и идеи академика В.М. Глушкова [Текст] / 

Ю. В. Капитонова, А. А. Летичевский. – К. : Наук. думка, 2003. – 456 с. 

90.  Малиновский  Б.  Н.  Творческий  вклад  академика  В.М.  Глушкова  и 

созданного  им  Института  кибернетики  НАН  Украины  в  развитие 

вычислительной техники [Электронный ресурс] / Б. Н. Малиновский. – К., 

2003. – Режим доступа : www. URL: http://www.icfcst.kiev.ua/MUSEUM/GL_ 

HALL2/Gl_start_IT_r.html. 

91.  Коваль  В.  М.  Подход  к  вопросу  поддержки  постановки  и  решения 

проблем [Текст] / В. М. Коваль, А. В. Палагин, З. Л. Рабинович // Вопросы 

когнитивно-информационной  поддержки  постановки  и  решения  новых 

научных проблем. – К., 1995. – С. 65–74. 

92.  Рабинович  З.  Л.  Некоторый  бионический  подход  к  структурному 

моделированию  целенаправленного  мышления  [Текст]  /  З.  Л.  Рабинович  // 

Кибернетика. – 1979. – № 2. – С. 115–118. 

93. Воронков Г. С. Сенсорная и языковая система – две формы представления 

знаний [Текст] / Г. С. Воронков, З. Л. Рабинович // Новости искусственного 

интеллекта. – 1993. – № 2. – С. 116–124.  

94. Рабинович  З.  Л.  О  естественных  механизмах  мышления  и  

интеллектуальных ЭВМ [Текст] / З. Л. Рабинович // Кибернетика и системный 

анализ. – 2003. – № 5. – С. 82–88. 

  147

95.  Хакен  Г.  Тайны  восприятия.  Синергетика  как  ключ  к  мозгу  [Текст]  / 

Г. Хакен, М. Хакен-Крелль. – М., 2002. – 272 с. 

96.  Глушков  В.  М.  Проблемы    автоматизации    дедуктивных    построений 

[Текст]  /  В.  М.  Глушков,  З.  Л.  Рабинович  //  Управление,  информация, 

интеллект / А. И. Берг, Б. В. Бирюков, Н. Н. Воробьев ; под. ред. А. И. Берга. 

– М. : Мысль, 1976. – С. 300–326. 

97.  Рабинович  З.  Л.  О  концепции  машинного  интеллекта  и  ее  развитии 

[Текст] / З. Л. Рабинович // Кибернетика и системный анализ. – 1995. – № 2. – 

С. 163–173.  

98.  Коваль  В.  Н.  Интеллектуальные  решающие  машины  как  основа 

высокопроизводительных вычислительных машин [Текст] / В. Н. Коваль, О. 

Н. Булавенко, З. Л. Рабинович // Управляющие системы и машины. – 1998. – 

№ 36. – С. 43–52. 

99.  Koval  V.  Parallel  Architectures  and  Their  Development  on  the  Basis  of 

Intelligent Solving Machines [Теxt] / V. Koval, О. Bulavenko, Z. Rabinovich // 

Proceedings of the  international conference on  Parallel Computing  in  Electrical 

Engineering table of contents, September 22–25, 2002, Poland. – Warsaw, 2002. – 

Р. 21–26. 

100. Суперкомпьютерный проект Института кибернетики им. В.М. Глушкова 

НАН Украины [Текст] / В. Н. Коваль, С. Г. Рябчун, И. В. Сергиенко, А. А. 

Якуба // Искусственный интеллект. – 2005. – № 3. – C. 37–42. 

101.  SCIT-Ukrainian  Supercomputer  Project  [Теxt]  /  V.  Koval,  S.  Rybchun,  V. 

Savyak  et  al.  //  Proc.  XI-th  Intern.  Conf.  “Knowledge-Dialogue-Solution”, 

Bulgaria. – Varna, 2005. – Р. 98–104. 

102. Суперкомпьютерные  кластерные  системы  –  организация 

вычислительного  процесса  [Текст]  /  В.  Н.  Коваль,  С.  Г.  Рябчун,  И.  В. 

Сергиенко, А. А. Якуба // Проблеми програмування. – 2006. – № 2–3. – С. 

197–210. 

103. СКІТ-4 – суперкомп'ютер Інституту кібернетики імені В.М. Глушкова 

НАН України [Текст] / А. Л. Головинський, А. Л. Маленко, О. Ю. Бандура та 

  148

ін.  //  Високопродуктивні  обчислення  HPC-UA’2012  :  матеріали  міжнар. 

конф., 8–10 жовт. 2012 р., Україна. – К., 2012. – С. 149–151. 

104.  Коваль  В.  М.  Интеллектуальные  решающие  машины  как  базовые 

средства  высокопроизводительных  вычислительных  систем  [Текст]  /  В.  М. 

Коваль, О. Н. Булавенко, З. Л. Рабинович // УСиМ. – 1998. – № 6. – С. 42–50. 

105. Koval  V. M. Intelligent Solving Machines:  Principles of Construction and 

Perspectives EC [Теxt] / V. М. Koval // Computers in Europe. Past, Present and 

Future : proceedings International symposium on the contribution of Europeans to 

the  evolution  and  the  achievements  of  computer  technology,  Ukraine.  –  Kyiv, 

1998. – Р. 174–182. 

106. Koval V. A Hardware Support Provided for Distributed Data and Knowledge 

Bases and Aimed at Knowledge-oriented Architectures [Теxt] / V. Koval // Proc. 

VII  Intern.  Conf  "Knowledge–Dialogue–Solution"  (KDS-98),  21–25 

September, 1998, Poland. – Szczecin, 1998. 

107.  Коваль  В.  М.  Интеллектуальные  решающие  машины  как  средства 

аппаратной поддержки распределенных баз данных и знаний [Текст] / В. М. 

Коваль, О. Н. Булавенко, З. Л. Рабинович // Матеріали I міжнар. наук.-практ. 

конф. з програмування "УкрПРОГ'98"/ Кібернет. центр НАН України. – К., 

2006. – С. 388–397. 

108.  Бондаренко  М. Ф.  О  бионике  интеллекта  [Текст]  /  М. Ф.  Бондаренко, 

Ю. П. Шабанов-Кушнаренко // Бионика интеллекта. – 2004. – № 1 (61). – С. 

3–14. 

109.  Бондаренко  М.  Ф.  Мозгоподобные  структуры  [Текст]  :  справочное 

пособие / М. Ф. Бондаренко, Ю. П. Шабанов-Кушнаренко ; под ред. И. В. 

Сергиенко. – К. : Наук. думка, 2011. – Т. 1. – 460 с. 

110.  Бондаренко  М. Ф.  Теория  интеллекта  [Текст]  :  учеб.  для  вузов  / 

М. Ф. Бондаренко, Ю. П. Шабанов-Кушнаренко. – Х. : СМИТ, 2007. – 576 с. 

111. Бондаренко М. Ф. Автоматическая обработка информации на естествен-ном языке [Текст] : учеб. пособие / М. Ф. Бондаренко, А. Ф. Осыка . – К. : 

УМКВО, 1991. – 142 с. 

  149

112. Математическое моделирование процессов граммати-ческой обработки 

словоформ  русского  языка  [Текст]  /  Т. А. Недзельская,  А. Ф. Осыка, 

А. И. Чугун,Ю. П. Шабанов-Кушнаренко // Моделирование информационных 

процессов целенаправленного поведения : тез. докл. науч. симпозиума, 9–12 

нояб. 1976 г. – Тбилиси, 1976. – С. 524–526. 

113.  Бондаренко  М.  Ф.  Математические  модели  морфологических  и 

фонетических  отношений  и  их  применение  для  автоматизации  обработки 

речевых  сообщений  [Текст]  :  дис.  ...  д-ра  техн.  наук  :  05.13.01  /  М.  Ф. 

Бондаренко ; Харьк. ин-т радиоэлектроники. – Х., 1984. – 350 с. : ил. 

114. Дударь З. В. Математические модели флективной обработки словоформ 

и их использование в системах автоматической обработки текстов русского 

языка [Текст] : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.01 / З. В. Дударь ; Харьк. ин-т 

радиоэлектроники. – Х., 1984. – 206 с. : ил. – Библиогр.: с. 144–153. 

115. Маленченко З. Ю.  Математические  модели  некоторых  функций 

слухового восприятия и их приложения в технике обработки слитной речи 

[Текст] : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.01 / З. Ю. Маленченко ; Харьк. ин-т 

инженеров коммун. стр-ва. – Х., 1984. – 180 с. : ил. – Библиогр.: с. 170–180. 

116.  Мельникова  Р.  В.  Алгебрологические  модели  морфологии  и  их 

применение в логических сетях  [Текст] : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.23 

"Системы и средства искусственного интеллекта" / Р. В. Мельникова ; Харьк. 

нац. ун-т радиоэлектроники. – Х., 2006. – 157 с. : ил. – Библиогр.: с. 144–157. 

117.  Козяев  Л.  Л.  Методы  формализации  и  модели  морфологических 

структур и их применение в системах  искусственного интеллекта [Текст] : 

дис.  ...  канд.  техн.  наук  :  05.13.23  "Системы  и  средства  искусственного 

интеллекта" / Л. Л. Козяев ; Харьк. нац. ун-т радиоэлектроники. – Х., 2005. – 

150 с. : ил. – Библиогр.: с. 136–150. 

118. Лещинский В. А. Модели бинарных логических сетей и их применение в 

искусственном  интеллекте  [Текст]  :  дис.  ...  канд.  техн.  наук  :  05.13.23 

"Системы и средства искусственного интеллекта" / В. А. Лещинский ; Харьк. 

нац. ун-т радиоэлектроники. – Х., 2006. – 157 с. – Библиогр.: с. 142–156. 

  150

119. Иванилов А. А. Реляционные средства построения моделей логических 

сетей и их  применение в искусственном интеллекте [Текст]  : дис. ... канд. 

техн. наук : 05.13.23 "Системы и средства искусственного интеллекта" / А. А. 

Иванилов  ;  Харьк.  нац.  ун-т  радиоэлектроники.  –  Х.,  2008.  –  189  с.  – 

Библиогр.: с. 164–170. 

120.  Пронюк  А.  В.  Метод  многослойной  декомпозиции  предикатов  и  его 

применение в системах искусственного интеллекта : дис. ... канд. техн. наук : 

05.13.23 "Системы и средства искусственного интеллекта" / А. В. Пронюк ; 

Харьк. техн. ун-т радиоэлектроники. – Х., 2004. – 195 с. : ил. – Библиогр.: c. 

153–162. 

121. Процай Н. Т. Модели и методы анализа и синтеза логических сетей на 

основе алгебры предикатов и предикатных операций [Текст] : дис. ... канд. 

техн. наук : 01.05.02 / Процай Наталья Тимофеевна. – Х., 2011. – 153 с. 

122.  Русакова  Н.  Е.  Моделирование  мозгоподобных  структур  и  их 

применение в искусственном интеллекте [Текст] : дис. ... канд. техн. наук : 

05.13.23 "Системы и средства искусственного интеллекта" / Н. Е. Русакова ; 

МОНМС Украины, Харьк. нац. ун-т радиоэлектроники. – Х., 2012. – 158 с. – 

Библиогр.: с. 137–151. 

123.  Бондаренко  М.  Ф.  О  мозгоподобных  структурах  [Текст]  /  М.  Ф. 

Бондаренко,  Н.  Е.  Русакова,  Ю.  П.  Шабанов-Кушнаренко  //  Бионика 

интеллекта. – 2010. – № 2. – С. 68–73. 

124.  Бондаренко  М.  Ф.  О  мозгоподобных  структурах  академика  Виктора 

Михайловича Глушкова [Текст] / М. Ф. Бондаренко, Н. Е. Русакова, Ю. П. 

Шабанов-Кушнаренко // Бионика интеллекта. – 2011. – № 2. – С. 3–9. 

125.  Бондаренко  М.  Ф.  О  мозгоподобных  структурах  [Текст]  /  М.  Ф. 

Бондаренко,  Н.  Е.  Русакова,  Ю.  П.  Шабанов-Кушнаренко  //  Бионика 

интеллекта. – 2010. – № 2. – С. 68–73. 

126.  Проблемы  моделирования  субъективных  состояний  [Текст]  /  М.  Ф. 

Бондаренко, Н. П. Кругликова, Н. Е. Русакова, Ю. П. Шабанов-Кушнаренко // 

Бионика интеллекта. – 2011. – № 2. – С. 67. 

  151

127.  Инфраструктура  мозгоподобных  вычислительных  процессов  [Текст]  / 

М. Ф. Бондаренко, О. А. Гузь, В. И. Хаханов, Ю. П. Шабанов-Кушнаренко ; 

МОН України, Харьк. нац. ун-т радиоэлектроники. – Х. : ХНУРЭ, 2010. – 160 

с. : ил. 

128.  О  мозгоподобных  ЭВМ  [Текст]  /  М. Ф.  Бондаренко,  З. В. Дударь, 

И. А. Ефимова и др. // Радиоэлектроника и информатика. – 2004. – № 2. – С. 

89 –105. 

129.  Bondarenko  M.  F.  About  Similar–To-Brain Computers  [Теxt]  / 

M. F. Bondarenko,  Z. V. Dudar  //  Proceedings  of  East-West  Design  and  Test 

Workshop  (EWDTW'04),  September  23–26,  2004,  Yalta,  Alushta,  Crimea, 

Ukraine. – Kharkov : KNURE, 2004. – Р. 251–256. 

130. Shibata T. Implementing brain-like systems using nano functional devices. 

adashi [Теxt] / Tadashi Shibata // 10th IEEE International Conference on ULtimate 

Integration  of  Silicon  (ULIS  2009),  March  18–20,  2009,  Germany.  –  Aachen, 

2009. – P. 131–134. 

131.  Cohen  A.  A.  Addressing  architecture  for  Brain-like  massively  Parallel 

computers  [Теxt]  /  А.  А.  Cohen  //  Euromicro  Sumposium  on  Digital  System 

Design (DCD’04), August 31 – September 3, 2004, France. – Rennes, 2004. – Р. 

594–597. 

132. Massively parallel computing on an organic molecular layer [Теxt] / Anirban 

Bandyopadhyay, Ranjit Pati, Satyajit Sahu et al. //Nature Phusics. – 2010. – № 6. – 

Р. 369–375. 

133.  Алгебра  предикатов  и  предикатных  операций  [Текст]  /  М.  Ф. 

Бондаренко,  З.  В.  Дударь,  Н.  Т.  Процай  и  др.  //  Радиоэлектроника  и 

информатика. – 2000. – № 4. – С. 15–23. 

134. Инфраструктура анализа логических ассоциативных отношений [Текст] / 

М.  Ф.  Бондаренко,  И.  А. Лещинская,  Н.  Е.  Русакова,  В.  И.  Хаханов  // 

Радиоэлектроника и информатика. – 2010. – № 1. – С. 38–49. 

135. Бондаренко  М.  Ф.  О  методе  математического  описания 

морфологических  отношений  и  их  схемной  реализации  [Текст]  / 

  152

М. Ф. Бондаренко,  В. А. Чикина  //  Проблемы  бионики  :  науч.-техн.  сб.  – 

1998. – Вып. 48. – С. 3–11. 

136.  О  реляционных  сетях  [Текст]  /  М.  Ф. Бондаренко,  Н.  П. Кругликова, 

И.А. Лещинская и др.  // Бионика интеллекта. – 2010. – № 3 (74). – С. 8–13. 

137.  Бондаренко  М. Ф.  Модели  языка  [Текст]  /  М. Ф. Бондаренко, 

В. А. Чикина, Ю. П. Шабанов-Кушнаренко // Бионика интеллекта. – 2004. – 

№ 1 (61). – С. 27–36. 

138.  Гильберт  Д.  Основы  теоретической  логики  [Текст]  :  пер  с  нем.  / 

Д. Гильберт, В. Аккерман. – 2-е изд., испр. – М., 2010. – 304 с. – (Физико-математическое наследие). 

139. Русакова, Н. Е. Модели устной речи [Текст] / Н. Е. Русакова // Бионика 

интеллекта. – 2010. – № 1 (72). – С. 94–97. 

140. Зализняк А. А.  Грамматический  словарь  русского  языка. 

Словоизменение / А. А. Зализняк. – М : Аст-пресс, 2008. – 794 с. 

141. Русакова Н. Е. О методе расслоения конечного предиката [Текст] / Н. Е. 

Русакова // Бионика интеллекта. – 2011. – № 3 (77). – С. 50–53. 

142. Петров С. В. Общая хирургия [Текст] : учеб. для вузов / С. В. Петров. – 

2-е изд., перераб. и доп. – Спб. : Питер, 2003. – 768 с. 

143.  Заболотных И. И. Болезни суставов. Руководство для врачей [Текст] / 

И. И. Заболотных. – 2-е изд., перераб. и доп. – Спб. : СпецЛит, 2009. – 256 с. 

144.  Филоненко  С.  П.  Боли  в  суставах.  Дифференциальная  диагностика 

[Текст] / С. П. Филоненко, С. С. Якушев. – М. : ГЭОТАР-Медиа, 2010. –176 с. 

145.  Пайл К. Диагностика  и лечение в ревматологии.  Проблемный подход 

[Текст]  /  К.  Пайл,  Ли  Кеннеди  ;  пер.  с  англ.  под  ред.  Н.  Шостак.  –  М.  : 

ГЭОТАР-Медиа, 2011. – 368 с.  

146.  Багирова  Г.  Г.  Избранные  лекции  по  ревматологии  [Текст]  /  Г.  Г. 

Багирова. – М. : Медицина, 2008. – 253 с. 

147.  Евдокименко  П.  В.  Артрит.  Избавляемся  от  болей  в  суставах  / 

П. В. Евдокименко. – 3-е изд., перераб. – М. : Оникс, 2011. – 256 с. 

148.  Гитт  В.  Д.  Лечение  артрозов.  Избавление  от  подпороговых  болей, 

  153

депрессий и усталости [Текст] / В. Д. Гитт. – М. : Единение, 2010. – 176 с. 

149. Золотухин С. Е. Медикаментозная терапия гонартрозов [Текст] / С. Е. 

Золотухин, И. В. Пузырев // Травма. – 2003. – Т. 4, № 6. – С. 676–685. 

150. Ревматичні хвороби та синдроми [Текст] : довід. / А. С. Свінціцький, О. 

Б. Яременко, О. Г. Пузанова,Н. І. Хомченкова. – К.: Книга Плюс, 2006.–680 с. 

151. Євдокименко  П.  В.  Біль  у спині та шиї. Що потрібно знати про своє  

захворювання [Текст] / П. В. Євдокименко. – Тернопіль : Навчальна книга – 

Богдан, 2011. – 304 с. 

152. Корнилов Н. Ф. Травмотология и ортопедия [Текст]: учеб. для студентов 

мед. вузов [Текст] / Н. В. Корнилов. – СПб. : Гиппократ, 2001. – 488 с. 

153. Епифанов В. А. Лечебная физическая культура [Текст] : учеб. пособие / 

В. А. Епифанов. – М. : ГЭОТАР-Медиа, 2006. – 586 с. 

154. Гэлли Р. Л. Неотложная ортопе