Рекомендуемая литература

1. Луценко Е.В. Теоретические основы и технология адаптивного семантического анализа в поддержке принятия решений (на примере универсальной автоматизированной системы распознавания образов "ЭЙДОС-5.1"). - Краснодар: КЮИ МВД РФ, 1996. - 280с.

2. Луценко Е. В. Автоматизированный системно-когнитивный анализ в управлении активными объектами (системная теория информации и ее применение в исследовании экономических, социально-психологических, технологических и организационно-технических систем): Монография (научное издание). – Краснодар: КубГАУ. 2002. – 605 с.

3. Кива Владимир, сайт: http://vlak.webzone.ru/rus/it/knowledge.html.

1. Орлов А.И. "Высокие статистические технологии": http://antorlov.chat.ru.

2. Луценко Е.В. Автоматизированная система распознавания образов: математическая модель и опыт применения. //В сб.: "В.И. Вернадский и современность (к 130-летию со дня рождения)". - Краснодар: КНА, 1993. - С.37-42.

3. Луценко Е.В. Теоретические основы и технология адаптивного семантического анализа в поддержке принятия решений (на примере универсальной автоматизированной системы распознавания образов "ЭЙДОС-5.1"). – Краснодар: КЮИ МВД РФ, 1996. – 280с.

4. Луценко Е.В. Автоматизированный системно-когнитивный анализ в управлении активными объектами (системная теория информации и ее применение в исследовании экономических, социально-психологических, технологических и организационно-технических систем): Монография (научное издание). –Краснодар: КубГАУ. 2002. –605 с.

5. Пат. № 940217. РФ. Универсальная автоматизированная система распознавания образов "ЭЙДОС". /Е.В.Луценко (Россия); Заяв. № 940103. Опубл. 11.05.94. – 50с.

6. Пат. № 2003610986 РФ. Универсальная когнитивная аналитическая система "ЭЙДОС" / Е.В.Луценко (Россия); Заяв. № 2003610510 РФ. Опубл. от 22.04.2003. – 50с.

7. Луценко Е.В. Типовая методика и инструментарий когнитивной структуризации и формализации задач в СК-анализе. // Научный журнал КубГАУ. – 2004.– № 1 (3). –18 с. http://ej.kubagro.ru

8. Эфрон Б. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа. - М.: Финансы и статистика, 1988. – 263 с.

1. Завгородний В.В., Мельников Ю.Н., Идентификация по клавиатурному почерку. "Банковские Технологии", №9, 1998.

2. Иванов А.И. Биометрическая идентификация личности по динамике подсознательных движений. Пенза. Издательство Пензенского государственного университета –2000, –188 с.

3. Луценко Е.В., Лаптев В.Н., Третьяк В.Г. Прогнозирование качества специальной деятельности методом подсознательного (подпорогового) тестирования на основе семантического резонанса. //В сб.: "Материалы II межвузовской научно-технической конференции". – Краснодар: КВИ, 2001. – С.127-128.

4. Луценко Е.В., Лебедев А.Н. Диагностика и прогнозирование профессиональных и творческих способностей методом АСК-анализа электроэнцефалограмм в системе "Эйдос". // Межвузовский сборник научных трудов, том 1. –Краснодар: КВИ. 2003.–С. 227-229.

5. Щукин Т.Н., Дорохов В. Б., Лебедев А.Н., Луценко Е.В. ЭЭГ прогноз успешности выполнения психомоторного теста при снижении уровня бодрствования: постановка задачи. // Научный журнал КубГАУ. – 2004.– №4(6). – 9 с. http://ej.kubagro.ru.

6. Щукин Т.Н., Дорохов В. Б., Лебедев А.Н., Луценко Е.В. ЭЭГ прогноз успешности выполнения психомоторного теста при снижении уровня бодрствования: описание эксперимента. // Научный журнал КубГАУ. – 2004.– №4(6). – 13 с. http://ej.kubagro.ru.

7. Щукин Т.Н., Дорохов В. Б., Лебедев А.Н., Луценко Е.В. ЭЭГ прогноз успешности выполнения психомоторного теста при снижении уровня бодрствования: анализ результатов исследования. // Научный журнал КубГАУ. – 2004.– №4(6). – 17 с. http://ej.kubagro.ru.

8. Смирнов И., Безносюк Е., Журавлёв А. Психотехнологии: Компьютерный психосемантический анализ и психокоррекция на неосознаваемом уровне. - М.: Изд. группа Прогресс-Культура, 1995. - 416с.

9. Шагас Ч. Вызванные потенциалы мозга в норме и патологии. –М.: Мир, 1975. –314 с.

10. Сайт Луценко Е.В. http://Lc.kubagro.ru.

1. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ: Учебное пособие. – М.: Высшая школа, 1997. – 389с.

3. Бирюков А. Системы принятия решений и Хранилища Данных. //Системы управления базами данных #04/97. http://www.isuct.ru/~ivt/books/DBMS/DBMS7/dbms/1997/04/37.htm

4. Львов В. Создание систем поддержки принятия решений на основе хранилищ данных. Ж-л "Системы управления базами данных", #03, 1997 г.//Издательство "Открытые системы" (www.osp.ru). Адрес статьи: http://www.osp.ru/dbms/1997/03/30.htm

1. Lutsenko E.V. Conceptual principles of the system (emergent) information theory & its application for the cognitive modelling of the active objects (entities) //2002 IEEE International Conference on Artificial Intelligence System (ICAIS 2002). –Computer society, IEEE, Los Alamos, California, Washington-Brussels-Tokyo, p. 268-269.

2. Бранский В.П. Философские основания проблемы синтеза релятивистских и квантовых принципов. –Л: ЛГУ, 1973. –175с.

3. Луценко Е. В. Автоматизированный системно-когнитивный анализ в управлении активными объектами (системная теория информации и ее применение в исследовании экономических, социально-психологических, технологических и организационно-технических систем): Монография (научное издание). – Краснодар: КубГАУ. 2002. – 605 с.

4. Луценко Е.В. Интерференция последствий выбора в результате одновременного выбора альтернатив и необходимость разработки эмерджентной теории информации. //В сб.: "Материалы III всероссийской межвузовской научно-технической конференции". – Краснодар: КВИ, 2002. – С.24-30.

5. Луценко Е.В. Теоретические основы и технология адаптивного семантического анализа в поддержке принятия решений (на примере универсальной автоматизированной системы распознавания образов "ЭЙДОС-5.1"). - Краснодар: КЮИ МВД РФ, 1996. - 280с.

6. Роберт Г.Джан, Бренда Дж.Данн. Границы реальности. (Роль сознания в физическом мире). /Пер. с англ. - М.: Объединенный институт высоких температур РАН, 1995. - 287с.

7. Цехмистро И.З. Поиски квантовой концепции физических оснований сознания. –Харьков: ХГУ, 1981. - 275с.

8. Терехов С.А. Лекции по теории и приложениям искусственных нейронных сетей. Лаборатория Искусственных Нейронных Сетей НТО-2, ВНИИТФ, Снежинск, http://alife.narod.ru/lectures/neural/Neu_index.htm.

9. Ткачев А.Н., Луценко Е.В. Формальная постановка задачи и синтез многоуровневой семантической информационной модели влияния инвестиций на уровень качества жизни населения региона // Научный журнал КубГАУ. – 2004.– №4(6). –22 с. http://ej.kubagro.ru

10. Ткачев А.Н., Луценко Е.В. Исследование многоуровневой семантической информационной модели влияния инвестиций на уровень качества жизни населения региона // Научный журнал КубГАУ. – 2004.– №4(6). –28 с. http://ej.kubagro.ru

11. Сайт "Курс статистики", раздел "Нейронные сети": http://www.statsoft.ru/home/textbook/modules/stneunet.html.

1. Исаев С. Популярно о генетических алгоритмах. http://home.od.ua/~relayer/algo/neuro/ga-pop/

2. Алексей Андреев. Электродарвин. http://www.fuga.ru/articles/2004/03/genetic-pro.htm

3. СотникС.Л. Конспект лекций по курсу "Основы проектирования систем искусственного интеллекта": (1997-1998), http://neuroschool.narod.ru/books/sotnik.html.

1. Сайт: ИПУ РАН, Сектор-51 сектор "Когнитивный анализ и моделирование ситуаций": http://www.ipu.ru/labs/lab51/projects.htm.

2. Максимов В.И., Корноушенко Е.К. Знание – основа анализа. Банковские технологии, № 4, 1997.

3. Корноушенко Е.К., Максимов В.И. Управление процессами в слабоформализованных средах при стабилизации графовых моделей среды. Труды ИПУ, вып.2, 1998.

4. Максимов В.И., Корноушенко Е.К. Аналитические основы применения когнитивного подхода при решении слабоструктурированных задач. Труды ИПУ, вып.2, 1998.

5. Максимов В.И., Качаев С.В., Корноушенко Е.К. Концептуальное моделирование и мониторинг проблемных и конфликтных ситуаций при целенаправленном развитии региона. В сб. "Современные технологии управления для администраций городов и регионов". Фонд "Проблемы управления", М. 1998.

6. Максимов В.И., Корноушенко Е.К., Качаев С.В. Анализ ситуации и компенсация теневых аспектов в свободной торговле. В сб. "Современные технологии управления для администраций городов и регионов". Фонд "Проблемы управления", М. 1998.

7. Максимов В.И., Корноушенко Е.К., Качаев С.В., Григорян А.К. Когнитивный подход к анализу проблемы демонополизации в транспортном комплексе. Труды ИПУ, вып.2, 1998.

8. Райков А.Н. Аналитическим службам - информационные технологии. /Ваш выбор. 1994. № 4. - С.28-29.

9. Райков А.Н. Гносеологическая декомпозиция процессов рефлексивного управления. /"Рефлексивное управление". Тезисы международного симпозиума (17-19.10.2000). – М.: Ин-т психол. РАН, 2000. – С.89-90.

10. Райков А.Н. Интеллектуальные информационные технологии и системы. В 2-х частях. – М.: МИРЭА, 1998. – 213с.

11. Райков А.Н. Интеллектуальные информационные технологии: Учебное пособие. – М.: МГИРЭА(ТУ), 2000. - 96с.

1. Дюк В., Самойленко А. Data Mining: учебный курс (+ CD-ROM). 2001 г. Издательство: Питер. Серия: Учебный курс. – 368с.

2. Сайт компании BI Partner: http://www.bipartner.ru/services/dm.html.

3. Шапот М., Рощупкина В. Интеллектуальный анализ данных и управление процессами. // Открытые системы. –№ 4-5, 1998. –С. 29.

4. Шапот М. Интеллектуальный анализ данных в системах поддержки принятия решений. Журнал "Открытые системы", #01, 1998 год

// Издательство "Открытые системы" (www.osp.ru),

адрес статьи: http://www.osp.ru/os/1998/01/30.htm.

Содержание раздела