Управление процессами оценки эффективности интеллектуальных технологий

Предложена и обоснована новая модель объекта при ориентации ее компонент на множество детерми- нированных, вероятностных и нечетких процессов в ГИС, выбор решающих признаков как решение многокритериальной задачи на множестве ограничений предметной области. Определен новый подход к оцениванию признак...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2012
Автори:	Кучеренко, Е.И., Глушенкова, И.С.
Формат:	Стаття
Мова:	Russian
Опубліковано:	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2012
Назва видання:	Штучний інтелект
Теми:	Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений
Онлайн доступ:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/57184
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:	Управление процессами оценки эффективности интеллектуальных технологий / Е.И. Кучеренко, И.С. Глушенкова // Штучний інтелект. — 2012. — № 3. — С. 260-266. — Бібліогр.: 14 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-57184
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-571842015-08-05T20:34:46Z Управление процессами оценки эффективности интеллектуальных технологий Кучеренко, Е.И. Глушенкова, И.С. Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений Предложена и обоснована новая модель объекта при ориентации ее компонент на множество детерми- нированных, вероятностных и нечетких процессов в ГИС, выбор решающих признаков как решение многокритериальной задачи на множестве ограничений предметной области. Определен новый подход к оцениванию признаков эффективности процессов в задачах управления предметных областей сложных объектов, изложены прикладные аспекты исследований эффективности интеллектуальных технологий и определены перспективы. Запропоновано та обґрунтовано нову модель об’єкта при орієнтації її компонент на множину детермінова- них, стохастичних та нечітких процесів у ГІС, вибір вирішальних ознак як розв’язання багатокритеріальної задачі на множині обмежень предметної області. Визначено новий підхід до оцінювання ознак ефективності процесів у задачах управління предметних областей складних об’єктів, викладено прикладні аспекти досліджень ефективності інтелектуальних технологій та визначено перспективи. In the paper, new model of object with orientation of its components to the set of deterministic, probabilistic and fuzzy processes in GIS is given and proved. The choice of important features as a solution to select multiple criteria from a set of subject is proposed. New approach to evaluation of effectiveness of processes in management of subject area is defined. Applied aspects of the investigation of the effectiveness of intelligent technologies are defined and future development is shown. 2012 2012 Article Управление процессами оценки эффективности интеллектуальных технологий / Е.И. Кучеренко, И.С. Глушенкова // Штучний інтелект. — 2012. — № 3. — С. 260-266. — Бібліогр.: 14 назв. — рос. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/57184 519.7:007.52; 004.8 ru Штучний інтелект Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
topic	Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений
spellingShingle	Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений Кучеренко, Е.И. Глушенкова, И.С. Управление процессами оценки эффективности интеллектуальных технологий Штучний інтелект
description	Предложена и обоснована новая модель объекта при ориентации ее компонент на множество детерми- нированных, вероятностных и нечетких процессов в ГИС, выбор решающих признаков как решение многокритериальной задачи на множестве ограничений предметной области. Определен новый подход к оцениванию признаков эффективности процессов в задачах управления предметных областей сложных объектов, изложены прикладные аспекты исследований эффективности интеллектуальных технологий и определены перспективы.
format	Article
author	Кучеренко, Е.И. Глушенкова, И.С.
author_facet	Кучеренко, Е.И. Глушенкова, И.С.
author_sort	Кучеренко, Е.И.
title	Управление процессами оценки эффективности интеллектуальных технологий
title_short	Управление процессами оценки эффективности интеллектуальных технологий
title_full	Управление процессами оценки эффективности интеллектуальных технологий
title_fullStr	Управление процессами оценки эффективности интеллектуальных технологий
title_full_unstemmed	Управление процессами оценки эффективности интеллектуальных технологий
title_sort	управление процессами оценки эффективности интеллектуальных технологий
publisher	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
publishDate	2012
topic_facet	Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/57184
citation_txt	Управление процессами оценки эффективности интеллектуальных технологий / Е.И. Кучеренко, И.С. Глушенкова // Штучний інтелект. — 2012. — № 3. — С. 260-266. — Бібліогр.: 14 назв. — рос.
series	Штучний інтелект
work_keys_str_mv	AT kučerenkoei upravlenieprocessamiocenkiéffektivnostiintellektualʹnyhtehnologij AT glušenkovais upravlenieprocessamiocenkiéffektivnostiintellektualʹnyhtehnologij
first_indexed	2025-07-05T08:26:19Z
last_indexed	2025-07-05T08:26:19Z
_version_	1836794751979880448
fulltext	«Искусственный интеллект» 3’2012260 4К УДК 519.7:007.52; 004.8 Е.И. Кучеренко1, И.С. Глушенкова2 1 Харьковский национальный университет радиоэлектроники, Украина 61166, г. Харьков, просп. Ленина, 14 2 Харьковская национальная академия городского хозяйства, Украина 61002, г. Харьков, ул. Революции, 12 Управление процессами оценки эффективности интеллектуальных технологий E.I. Kucherenko1, I.S. Glushenkova2 Kharkov National University of Radioelectronics, Ukraine 61166, c. Kharkov, Lenin ave., 14 Kharkov National Academy of Municipal Economy 61002, c. Kharkov, Revoluzii str., 12 Management of Processes of Performance Evaluation of Intelligent Technologies Є.І. Кучеренко1, І.С. Глушенкова2 1 Харківський національний університет радіоелектроніки, Україна 61166, м. Харків, просп. Леніна, 14 2 Харківська національна академія міського господарства, Україна 61002, м. Харків, вул. Революції, 12 Керування процесами оцінки ефективності інтелектуальних технологій Предложена и обоснована новая модель объекта при ориентации ее компонент на множество детерми- нированных, вероятностных и нечетких процессов в ГИС, выбор решающих признаков как решение многокритериальной задачи на множестве ограничений предметной области. Определен новый подход к оцениванию признаков эффективности процессов в задачах управления предметных областей сложных объектов, изложены прикладные аспекты исследований эффективности интеллектуальных технологий и определены перспективы. Ключевые слова: интеллектуальные технологии, эффективность, оценивание, прикладные аспекты. In the paper, new model of object with orientation of its components to the set of deterministic, probabilistic and fuzzy processes in GIS is given and proved. The choice of important features as a solution to select multiple criteria from a set of subject is proposed. New approach to evaluation of effectiveness of processes in management of subject area is defined. Applied aspects of the investigation of the effectiveness of intelligent technologies are defined and future development is shown. Key Words: intelligent technologies, efficiency, evaluation, applied aspects. Запропоновано та обґрунтовано нову модель об’єкта при орієнтації її компонент на множину детермінова- них, стохастичних та нечітких процесів у ГІС, вибір вирішальних ознак як розв’язання багатокритеріальної задачі на множині обмежень предметної області. Визначено новий підхід до оцінювання ознак ефективності процесів у задачах управління предметних областей складних об’єктів, викладено прикладні аспекти досліджень ефективності інтелектуальних технологій та визначено перспективи. Ключові слова: інтелектуальні технології, ефективність, оцінювання, прикладні аспекти. Управление процессами оценки эффективности интеллектуальных технологий «Штучний інтелект» 3’2012 261 4К Введение На современном этапе развития общества интеллектуальные информационные технологии получили широкое распространение во всех сферах деятельности. При этом идет непрерывный процесс их совершенствования и замены прежних более совершен- ными. В связи с этим становится актуальной задача оценки эффективности интел- лектуальных технологий для принятия управленческих решений относительно их внедрения, модификации или замены. Под эффективностью принято понимать выполнение задач с минимальными за- тратами ресурсов [1], [2]. Выделяют следующие основные принципы эффективности [2]: многоуровневая субординация критерия; соизмеримость и сопоставимость показателей; учет социально-экономических условий, воспроизведенных пропорций и органического строения капитала; выбор эталона, нормали, нормализованного режима функциониро- вания или состояния организации; учет фактора времени, риска и неопределенности. 1 Постановка задачи Анализ существующих решений в задачах оценки эффективности интеллектуаль- ных технологий моделирования сложных объектов показал [3], [4], что существую- щие решения не в полной мере отражают все аспекты оценки состояния объектов [5]. В связи с этим рассмотрим проблемы определения эффективности интеллектуальных технологий оценивания состояния сложных пространственно распределенных объектов, к которым можно отнести земельные территории, газотранспортные магистрали, био- логические объекты. Рассмотрим особенности представления объектов на модели. Пусть существует множество объектов   },{ bO . (1) Элементы множества (1)    },{ bb OO характеризуются некоторыми координатами .),,,(  ZYXO (2) Координаты (2) объектов (1) характеризуются некоторым подмножеством при- знаков .,},{}{   kk (3) Все компоненты из множества (3)     ,,, kkk (4) отображаются на множестве (4), что позволяет говорить о пространственно рас- пределенных объектах (1) на множестве (2). Тогда модель объекта может быть представлена в виде множества (4) }{  k , где признаки Iikk  },{   (5) отображают связи признаков объекта с координатами объекта и его граничных вершин  k . Очевидно, что вопросы оценивания состояния таких объектов могут быть Кучеренко Е.И., Глушенкова И.С. «Искусственный интеллект» 3’2012262 4К А решены на основе управления знаниеориентированными подходами с использованием географических информационных систем (ГИС). Необходимо: – предложить подходы к выбору и обоснованию признаков (5); – используя множество признаков (5), сформулировать нечеткие отношения в реализациях знаниеориентированных технологий; – предложить алгоритмическое формальное обеспечение оценки эффективности сложных объектов как составляющих интеллектуальных технологий. 2 Выбор признаков на основе существующих подходов Для решения задачи оценки и расчета годового экономического эффекта от произ- водства и использования новых средств труда долговременного применения, внедрения новых технических решений обычно применяют выражение [6] г.н нр.н г.б г.н эк.бэк.ннэк.н г.б г.н эк.б ннн нр.н нр.б г.б г.н бнбг ]N E+a ) W W К(KE-)S- W W (S +)KЕ+(S- Е+a Ea W W )КЕ+[(S=Э    , (6) где бS и нS – соответственно себестоимость базовой и проектируемой техно- логий, грн; бK и нK – удельные капитальные вложения в производственные фонды для базовой и проектируемой технологий соответственно, грн/год; бгW . и нгW . – соответственно годовая производительность базовой и проекти- руемой технологий, единица производительности/год; бэкS . и нэкS . – соответственно удельные годовые эксплуатационные издержки потребителя при использовании базовой и проектируемой технологий; бэкK . и нэкK . – соответственно сопутствующие удельные капитальные вложения потребителя (без учета стоимости технологии) при использовании базовой и проекти- руемой технологий, грн; нгN . – объем производства проектируемых (новых) технологий на расчетный год, шт./год; брa . и нрa . – коэффициенты реновации – доли отчисления от балансовой стоимо- сти на полное восстановление базовой и проектируемой технологии соответственно; нE – нормативный коэффициент экономической эффективности капитальных вложений ( 15,0нE ). В большинстве случаев подходы согласно (6) в настоящее время не совсем кор- ректно используют особенности проектных решений, что связано с требованием полной информативности составляющих в (6), а это не всегда выполнимо для новых решений. Определение эффективности научных исследований является сложной много- критериальной задачей, решаемой в условиях неполноты или неопределенности [3]. В работе [4] для определения эффективности научных и других проектных решений предложено использовать метод анализа иерархий [7], хотя мы в данной ситуации для [7] не уходим от указанных выше недостатков. Управление процессами оценки эффективности интеллектуальных технологий «Штучний інтелект» 3’2012 263 4К Анализ возможных подходов дает возможность утверждать, что факторами, от- ражающими множество критериев в оценке эффективности решений, могут быть следующие: – )(ож jС , )(бв jС – базовая и ожидаемая стоимость работ; – )(ож , )(бв – ожидаемое и базовое время, затраченное на выполнение работ; – )(бв , )(ож – некоторая функция, отражающая плотность размещения объектов в базовом и ожидаемом вариантах; – )(бв jS , )(ож jS – базовая и ожидаемая площадь объекта оценки объектов в базовом и ожидаемом вариантах; – ) ~ ,,(* FPD – некоторая характеристическая функция в ожидаемом варианте, в общем случае представленная соответственно на детерминированных, вероятностных и нечетких условиях функционирования объекта FPD ~ ,, . Наличие вероятностных и нечетких составляющих в характеристической функции ) ~ ,,(* FPD вызывает необходимость реализации знаниеориентированных подходов, что требует учета этого важного фактора. Рассмотрим в большей степени нечеткие (fuzzy) процессы. 3 Оценивание эффективности решений В работе рассмотрены операторы нечетких отношений [8], позволяющие реали- зовать процедуры нечеткого логического вывода. Очевидно, что при сравнительном анализе, в силу множества объективных причин [8], более перспективным является подход Заде – Мамдани. Подход Сугено [9], при его относительной простоте, обладает рядом существенных недостатков, что ограничивает его применение. Подход Заде – Мамдани может быть представлен в виде некоторого множества правил ? _______________________ )},()({ ' \|'    i i ii y xx Iiyisythenxisxif  , (7) где 'x – некоторый вектор, ' iy – искомое решение для случая Ii . Для ' jx , Ax j  ' при A  мы реализуем на основе (7) следующую процедуру ),('' yxxyi  (8) в виде некоторой композиции правил \|\| I , где ),( yx – некоторое нечеткое отно- шение из [8]. Используя правила дефаззификации [8] на основе центра масс, мы получаем для (7) и (8) искомое приближенное решение 0y     Ii i Ii ii S yS y 0 0 . (9) Кучеренко Е.И., Глушенкова И.С. «Искусственный интеллект» 3’2012264 4К А Значение (9) может уточняться путем настройки функций принадлежности [10] до достижения необходимой нормы точности. Для оценивания эффективности на основе знаниеориентированных подходов (7 – 9) некоторая функция может быть представлена в виде , ) ~ ,,( ) ~ ,,( 1 )()()( )()()( )( , )(       Jj jj бв i JjIi jj ож i бвбвбв ожожож CFPD CFPD Э   (10) где )( )( )( бв бв бв S n  , )( )( )( ож ож ож S n  . (11) Решение задачи может быть представлено в виде нахождения интервальных реше- ний на множествах ожидаемых значений )(ож i и базовых значений )(баз i . Тогда очевидно, что для детализации (10) необходимо уточнить ее составляющие. Введем следующее )()( баз i ож i   , (12) причем следует отметить, что ]1,0[i . Для (10) получим         .0,0 ,0,' E E (13) Анализ выражения (13) показал, что особое внимание в работе акцентируется на максимизации значений функций принадлежности в (12) ожидаемых проектных решений таким образом, что extrF , (14) где F – некоторые ограничения, определяющие (max)min значения функции (14). 4 Прикладные аспекты разработки В качестве объекта исследования рассмотрим эффективность оценивания земель- ных ресурсов, которые характеризуются множеством признаков (3 – 5) и набором координат (2), определяющих его пространственное положение, что позволяет исполь- зовать интеллектуальные геоинформационные технологии для анализа состояний таких объектов. Можно сказать, что оценка состояния пространственно распределенного объекта земельных ресурсов – это процесс оценивания особенностей определенной части земной поверхности. Согласно традиционным подходам к технологиям оценивания земель населенных пунктов [11] и нормам [12] время, обычно затрачиваемое на оценивание земель населен- ного пункта, расположенного на площади порядка 100 га, составляло 25 чел./дней. Используя предложенные модели, методы и новую интеллектуальную геоинфор- мационную технологию [13], [14], было реализовано оценивание земельных ресурсов населенных пунктов подобных площадей на территории Харьковского региона, что привело к фактическому сокращению срока выполнения работ при соблюдении всех нормативных требований к методике выполнения оценки и получении адекватного Управление процессами оценки эффективности интеллектуальных технологий «Штучний інтелект» 3’2012 265 4К результата. Это достигнуто в результате использования в новой информационной технологии моделей и методов на основе знаниеориентированных технологий, инстру- ментальных средств модификации моделей и процессов, программных средств авто- матизации выполняемых работ. По оценке экспертов, время выполнения работ за счет использования новых интеллектуальных информационных технологий было сокращено до 14% и составило 21 чел./день при сохранении себестоимости и качества выполняемых работ, что под- тверждено экспериментально и является удовлетворительным при решении данного класса задач. Выводы Таким образом, в данной работе рассмотрены, разработаны и исследованы такие вопросы: выполнен содержательный анализ основных положений управления процессами оценивания территорий региона, определена его важность и актуальность; сформулирована постановка задачи исследований как решение многокритериальной задачи исследований на множестве компонент нечеткой модели; предложена и обос- нована новая модель объекта при ориентации ее компонент на множество детерми- нированных, вероятностных и нечетких процессов в ГИС; предложен и обоснован выбор решающих признаков как решение многокритериальной задачи на множестве ограничений предметной области; определен новый подход к оцениванию признаков эффективности процессов в задачах управления предметных областей сложных объектов, изложены прикладные аспекты исследований, актуальность и перспективность реали- зации интеллектуальных информационных технологий. Определены также перспективные направления и направления дальнейших иссле- дований по теме работы. Дальнейшие подходы определяют целесообразность исполь- зования знаниеориентированных интеллектуальных технологий в ГИС и методов для принятия ответственных решений, что требует дальнейших исследований. Литература 1. Оценка эффективности достижения [Электронный ресурс]. – Режим доступа : www.taler-spb.ru – 24.10.2011 г. 2. Эффективность: способы ее определения и достижения [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://www.management.web-standart.net/articles/1287 – 24.10.2011 г. 3. Алтунин А.Е. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях : монография [текст] / А.Е. Алтунин, М.В. Семухин. – Тюмень : ТГУ, 2000. – 352 с. 4. Деменков Н.П. Нечеткое управление в технических системах [текст] / Деменков Н.П. – М. : Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. – 200 с. 5. Глушков В.М. Моделирование развивающихся систем [текст] / Глушков В.М., Иванов В.В., Янен- ко В.М. – М. : Наука, 1983. – 350 с. 6. Организация, планирование и управление предприятиями электронной промышленности [текст] / П.М. Стуколов, А.В. Проскуряков, О.Г. Туровец, Н.К. Моисеева ; под ред. П.М. Стуколова. – М. : Высш. шк., 1986. – 319 с. 7. Саати Т.Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: аналитические сети [текст] / Саати Т.Л. – М. : Издательство ЛКИ, 2008. – 360 с. 8. Tsoukalas L.H. Fuzzy and Neural Approaches in Engineering [text] / L.H. Tsoukalas, R.E. Uhrig. – New York : John Wiley&Sons.Inc, 1997. – 587 p. 9. Асаи К. Прикладные нечеткие системы [текст] / Асаи К. ; под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. – М. : Мир, 1993. – 368 с. 10. Кучеренко Е.И. Развитие методов на основе многозначной интервальной логики в задачах настройки функций принадлежности [текст] / Е.И. Кучеренко, А.В. Корниловский, И.С. Глушенкова // Бионика интеллекта. – 2011. – № 1 (75). – С. 75-78. 11. Методичні основи грошової оцінки земель в Україні [текст] / Ю.Ф. Дехтяренко, М.Г. Лихогруд, Ю.М. Манцевич, Ю.М. Палеха. – К. : ПРОФІ, 2006. – 624 с. www.taler-spb.ru http://www.management.web-standart.net/articles/1287 Кучеренко Е.И., Глушенкова И.С. «Искусственный интеллект» 3’2012266 4К А 12. Про затвердження Розмірів оплати земельно-кадастрових робіт та послуг : наказ Державного комітету України по земельних ресурсах, Міністерства фінансів України, Міністерства економіки України від 15 червня 2001 року № 97 / 298 / 124 [Електронний ресурс]. – Режим доступу : http://zakon.rada. gov.ua/cgi-bin/laws/main.cgi? nreg=z0579-01 – 12.10.2011 р. 13. Кучеренко Е.И. Модели процессов оценивания состояния сложных пространственно распределенных объектов [текст] / Е.И. Кучеренко, И.С. Глушенкова // Системы обработки информации. – 2011. – № 2(92). – С. 93-101. 14. Кучеренко Е.И. Информационная технология оценивания состояния сложных пространственно рас- пределенных объектов [текст] / Е.И. Кучеренко, И.С. Глушенкова // Збірник наукових праць ХУПС. – Х. : ХУПС ім. Івана Кожедуба, 2011. – № 1 (27). – С. 144-150. Literatura 1. Ocenka jeffektivnosti dostizhenija. www.taler-spb.ru - 24.10.2011 g. 2. Jeffektivnost’: sposoby ee opredelenija i dostizhenija. http://www.management.web-standart.net/articles/1287 - 24.10.2011 g. 3. Altunin A. E. Modeli i algoritmy prinjatija reshenij v nechetkih uslovijah: monografija. Tjumen’: TGU. 2000. 352 s. 4. Demenkov N. P. Nechetkoe upravlenie v tehnicheskih sistemah. M.: Izd-vo MGTU im. N.Je. Baumana. 2005. 200 s. 5. Glushkov V. M. Modelirovanie razvivajushhihsja sistem. M.: Nauka. 1983. 350 s. 6. Organizacija, planirovanie i upravlenie predprijatijami jelektronnoj promyshlennosti. M.: Vyssh. shk. 1986. 319 s. 7. Saati T. L. Prinjatie reshenij pri zavisimostjah i obratnyh svjazjah: analiticheskie seti. M .: Izdatel’stvo LKI. 2008. 360 s. 8. Tsoukalas L. H. Fuzzy and Neural Approaches in Engineering. New York: John Wiley&Sons.Inc. 1997. 587 p. 9. Asai K. Prikladnye nechetkie sistemy. M.: Mir. 1993. 368 s. 10.Kucherenko E. I. Bionika intellekta. 2011. №1 (75). S. 75-78. 11.Metodychnі osnovy groshovoi ocіnky zemel’ v Ukrainі. K.: PROFІ. 2006. 624 s. 12.Pro zatverdzhennja rozmіrіv oplaty zemel’no-kadastrovyh robіt ta poslug: nakaz Derzhavnogo komіtetu Ukrainy po zemel’nyh resursah, Mіnіsterstva fіnansіv Ukrainy, Mіnіsterstva ekonomіky Ukrainy vіd 15 chervnja 2001 roku № 97 / 298 / 124. http://zakon.rada. gov.ua/cgi-bin/laws/main.cgi? nreg=z0579-01 - 12.10.2011 r. 13.Kucherenko E.I. Sistemy obrabotki informacii. 2011. № 2(92). S. 93-101. 14.Kucherenko E.I. Zbіrnyk naukovyh prac’ HUPS. H.: HUPS іm. Іvana Kozheduba. 2011. №1(27). S. 144-150. RESUME E.I. Kucherenko, I.S. Glushenkova Management of Processes of Performance Evaluation of Intelligent Technologies Intelligent information technologies are widely used in all spheres of activity in modern society and they are in a constant process of developments. In this context it becomes an actual problem of evaluating of the effectiveness of intelligent technologies for management decisions regarding to their implementation, modification or replacement. In this paper, the meaningful analysis of the main points of the estimation process mana- gement areas in the region is made, its relevance is determined. The task of the research is defined as decision of multicriteria investigations at a set of components of the fuzzy model. In the paper, new model of object with orientation of its components to the set of deterministic, probabilistic and fuzzy processes in GIS is given and proved. The choice of important features as a solution to select multiple criteria from a set of subject is proposed. New approach to evaluation of effectiveness of processes in management of subject area is defined. Applied aspects of the investigation of the effectiveness of intelligent technologies are defined and future development is shown. Promising direction for further research on the theme should be considered whether the use of intelligent knowledge-oriented techniques and methods in GIS to make responsible decisions are viable. Статья поступила в редакцию 01.06.2012. http://zakon.rada. www.taler-spb.ru http://www.management.web-standart.net/articles/1287 http://zakon.rada.

Управление процессами оценки эффективности интеллектуальных технологий

Репозитарії

Схожі ресурси