Научная статья на тему 'Когнитивная методология структуризации знаний для изучения и применения финансово-экономических инноваций'

Когнитивная методология структуризации знаний для изучения и применения финансово-экономических инноваций Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
536
164
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ЛОГИКО-ЛИНГВИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ / КОГНИТИВНАЯ МОДЕЛЬ / ЭКОНОМИКА ЗНАНИЙ / НАУЧНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ / ПОВЫШЕНИЕ КВАЛИФИКАЦИИ / УЧЕБА / ОБРАЗОВАНИЕ / НАУЧНО-ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ПОТЕНЦИАЛ / ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ КАПИТАЛ

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Авдонин Б. Н., Хрусталёв Е. Ю., Хрусталёв О. Е.

В статье изложены основные положения когнитивной модельной методологии, позволяющей реализовать интеллектуальную технологию сбора, систематизации и поиска информации о возможностях различных финансово-экономических инноваций и предназначенной для обучения специалистов возможностям и методам эффективного применения.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Авдонин Б. Н., Хрусталёв Е. Ю., Хрусталёв О. Е.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Когнитивная методология структуризации знаний для изучения и применения финансово-экономических инноваций»

ТЕХНОЛОГИИ ИННОВАЦИЙ

УДК 303.442

КОГНИТИВНАЯ МЕТОДОЛОГИЯ СТРУКТУРИЗАЦИИ ЗНАНИЙ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ И ПРИМЕНЕНИЯ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИННОВАЦИЙ*

Б. Н. АВДОНИН,

доктор экономических наук, профессор, заслуженный экономист РФ, генеральный директор ОАО «ЦНИИ «Электроника» E-mail: [email protected] Е. Ю. ХРУСТАЛЁВ,

доктор экономических наук, профессор, ведущий научный сотрудник E-mail: [email protected] О. Е. ХРУСТАЛЁВ,

кандидат экономических наук, научный сотрудник E-mail: [email protected] Центральный экономико-математический институт РАН

Введение. Важное место в исследованиях по искусственному интеллекту занимают разработки систем, основанных на знаниях. Не выходя за пределы языка своей предметной области, пользователь может общаться с базами знаний непосредственно, используя различные логико-лингвистические информационные комплексы.

В интеллектуальных комплексах данного класса наиболее распространенной является разновидность логико-лингвистических моделей, называемых продукциями.

* Статья подготовлена по материалам журнала «Финансовая аналитика: проблемы и решения». 2013. № 35 (173).

Продукция - это правило вида «если... - то...», содержащее левую и правую части. Если левая часть -посылка, а правая - заключение, то мы имеем дело с элементарным логическим актом. Например, если левая часть - ситуация, а правая - действие, то такая продукция характерна для систем управления. Подобного рода продукции присущи всем областям знания и сферам деятельности, начиная от правил уличного движения и кончая статьями уголовного кодекса (в последнем случае левая часть - диспозиция, а правая - санкция).

Значения одних продукций могут входить в условия других: образуются сложные цепочки, которые могут использоваться для логического выво-

да. Допускается как прямой вывод, так и обратный. Прямой вывод - от условий к заключительному факту, обратный - от заключительного факта как гипотезы, которая подтверждается или не подтверждается имеющимися фактами-посылками.

Основу всех подходов к построению баз знаний составляют выявление и формализация стандартных ситуаций, которые реализуются некоторыми типовыми конструкциями. В эти конструкции проектировщики пытаются вложить соответствующим образом структурированное явление (событие). Для описания некоторой ситуации логико-лингвистический метод предоставляет определенный комплект связей, ничем не ограничивая конфигурации получаемой конструкции.

Любая исследуемая проблема при изучении распадается на ряд объектов, перечень и взаимосвязи которых в значительной мере ее определяют и характеризируют. От того, насколько исчерпывающе охвачены все компоненты проблемы и точно установлены связи между ними, зависит качество разрабатываемой модели. Когнитивный подход позволяет достаточно технологично строить семантические описания практически с любой степенью детализации [9, 10].

Концепция когнитивного моделирования. Понятие «когнитивная карта» было предложено американским психологом Э. Толменом в результате проведения ряда экспериментов [28]. Голодное животное помещали у входа в лабиринт, где была спрятана приманка. Эксперименты показали, что, проходя через лабиринт, животное постепенно стало направляться к пище незнакомыми кратчайшими путями, т. е. научалось ориентированию.

Объяснялось это тем, что при прохождении лабиринта у животного формируется когнитивная карта окружающей обстановки - структура, указывающая пути (маршруты) и линии поведения и взаимосвязи элементов окружающей среды, определяющая, какие именно ответные реакции будет осуществлять животное. При этом возникло предположение о наличии когнитивных карт и у человека как формы организации информации об окружающем мире.

С течением времени понятие «когнитивная карта» утратило исключительно географический смысл и стало трактоваться как схематичное, упрощенное описание фрагмента картины мира индивида, причем фрагмента, относящегося к конкретной проблемной ситуации.

Таким образом, «когнитивная карта» - термин, относящийся к познавательным процессам, связанным с приобретением, репрезентацией и

переработкой информации об окружающей среде, в ходе которых субъект не является пассивным наблюдателем, а активно взаимодействует со средой.

Когнитивные карты играют важную роль в деятельности человека. Они служат основой ориентации в окружающем мире, позволяющей человеку ориентироваться в нем и достигать целей. Когнитивное картирование - процесс, состоящий из серии психологических преобразований, с помощью которых индивид приобретает, хранит, копирует, вспоминает информацию об относительных атрибутах внешнего мира и манипулирует ею. Этот процесс существенно определяет поведение человека.

Развитие когнитивного подхода было обусловлено невозможностью применения традиционных математических моделей для исследования различных проблем, возникающих в процессе развития организационно-экономических структур, вследствие необходимости учета большого числа трудно формализуемых факторов.

Когнитивное картирование как разновидность анализа системы представлений о некой проблемной ситуации стало использоваться в политологии и социологии в 1960-1980-х гг. Автором этих новаторских исследований является американский социолог Р. Аксельрод [27].

Английский ученый К. Иден разработал общий подход к построению коллективных карт [24], опираясь на исследования в области психологии принятия решений, в частности на теорию персональных конструктов Дж. Келли [25]. К. Иден подчеркивает важность положений о том, что эффективность взаимодействия в группе лиц, занимающихся принятием решений, существенно зависит от того, насколько каждый участник понимает интерпретацию ситуаций другими членами группы.

В работе Э. А. Трахтенгерца [16] отмечается целесообразность применения когнитивных карт на ранних этапах процесса подготовки решений и затрагиваются проблемы построения карт проблемных ситуаций на основе методов групповой экспертизы.

В ряде исследований рассмотрен ряд когнитивных инструментов, обеспечивающих углубление понимания сущности изучаемых процессов и облегчающих генерирование плодотворных гипотез. На основе проведенных исследований утверждается, что когнитивные карты могут быть полезным средством формирования и уточнения гипотезы о функционировании исследуемого объекта.

Чтобы понять и проанализировать поведение сложной системы, необходимо построить ее модель. В идеальном варианте она представляется в

форме математических функций, но в случае невозможности построения таковых применимы схемы причинно-следственных отношений, позволяющие реконструировать различного рода предположения (гипотезы) о механизме функционирования системы в виде «каузальных сетей» [2].

Когнитивная карта особенно полезна для анализа действия трудно формализуемых факторов, измерение которых часто является очень сложной проблемой. Анализируя свои и чужие когнитивные карты, исследователь может быстро углубить понимание проблемы, улучшить качество и обоснованность принимаемых решений. Кроме того, когнитивная карта является удобным средством для изменения устоявшихся стереотипов, способствует генерации новых точек зрения.

В экономических исследованиях по сути схожим с когнитивным подходом к построению моделей является пришедший из радиотехники метод плюс-минус факторов, представляющий собой способ составления схем, описывающих причинно-следственные связи различных обстоятельств. Когнитивные модели можно встретить в операционных исследованиях в виде концептуальных моделей, построение которых является предварительным этапом формулировки математической модели, который служит для оценки исходной информации, необходимой для проведения дальнейшего исследования; проверки, не упущены ли какие-либо существенные факторы и связи, и т. п.

Методологическая основа создания концептуальных моделей при исследовании динамических систем в экономике была заложена в конце прошлого века. В рамках теории статистически ненадежных решений когнитивная по форме модель носит название формальной схемы. Однако ни операционный подход, ни теория статистически ненадежных решений не предполагают динамического моделирования и структурного анализа концептуальных моделей.

Для математической формализации и исследования когнитивных карт применяются нечеткая логика, теория графов и теория матриц.

Когнитивные карты применялись для исследования социально-экономических, военно-политических, внешнеполитических, экологических и других ситуаций. На рис. 1-7 приведены когнитивные карты, применявшиеся для исследования ситуаций и разрешения проблем в различных областях человеческой деятельности. Можно также отметить большой объем выполненных исследований в области военной безопасности [11, 18, 19], наукоемких и инновационных производств [1, 20, 21], а также в

сфере банковского и финансового секторов отечественной экономики [13, 14, 17].

Общее представление процесса когнитивного моделирования основывается на методах стратегического управления развитием социально-экономической системы или ее фрагмента. Моделирование осуществляется циклически и включает следующие взаимосвязанные процедуры (рис. 8):

- когнитивная структуризация;

- структурный анализ когнитивной модели;

- сценарное моделирование развития ситуации;

- оценка и интерпретация результатов моделирования;

- когнитивный мониторинг ситуации.

Когнитивная структуризация. На начальном

этапе проводится когнитивная структуризация информации о функционировании экономической системы или ее компонентов и тенденциях развития процессов (социально-экономических, внешне- и внутриполитических и пр.), оказывающих на нее влияние.

Этап когнитивной структуризации включает в себя сбор, анализ и синтез (структуризацию) информации, т. е. построение когнитивной карты, описывающей механизм и условия функционирования экономической системы или ее компоненты.

Когнитивная структуризация проводится с целями:

• формирования множества базисных факторов

X = Ц... хп};

• определения начальных параметров базисных

факторов;

• выявления причинно-следственных отношений

между базисными факторами А = {а};

• установления параметров таких отношений.

Параметром базисного фактора является его

тенденция - темп роста показателя, характеризующего объект, явление или процесс, ассоциированный с данным фактором.

Параметрами причинно-следственной связи между факторами являются характер связи (положительная или отрицательная) и ее сила.

В зависимости от того, определена ли сила причинно-следственной связи между базисными факторами, когнитивные карты делят на традиционные, дуги которых определяют только характер связи, и нечеткие, дуги которых определяют как характер, так и силу связи.

Преимущества и недостатки указанных типов когнитивных карт рассмотрены в работе [15]. В большинстве исследований для описания механизма функционирования различных социально-

Рис. 1. Когнитивная карта Марлинга - официального представителя Британии в Персии (1918 г), описывающая политику Британии в отношении Персии [23]: «+» - положительное отношение; «-» - отрицательное отношение; «0» - безразличное отношение (нет отношения); «0+» - безразличное или положительное отношение; «0-» - безразличное или отрицательное отношение.

Рис. 3. Фрагмент когнитивной карты, описывающей ход рассуждений при принятии решения о вступлении Японии во Вторую мировую войну [26]

Рис. 5. Когнитивная карта для анализа причин демографического кризиса в Латвии [4]

экономических систем применяются нечеткие когнитивные модели.

Совокупность элементов когнитивной карты -базисных факторов и причинно-следственных отношений между ними - и значений параметров таких отношений составляет структуру когнитивной карты, являющуюся инвариантной относительно процесса динамического моделирования.

Структура когнитивной карты и значения параметров базисных факторов, зафиксированные в определенный момент, назовем ситуацией. Иначе говоря, ситуацию можно определить как состояние исследуемой системы и окружающей ее среды в определенное время. В рамках когнитивного подхода именно ситуация является объектом исследования и управления.

Параметры базисных факторов и причинно-следственных связей между ними задаются лингвистическими переменными, значения которых представляют собой слова естественного языка.

Множество базисных факторов, причинно-следственные отношения между ними и параметры факторов и отношений определяются по результатам кодирования текстов, содержащихся в информационно-аналитической базе, и анкетирования или интервьюирования экспертов и лиц, принимающих решения.

При кодировании текстов могут применяться специальные автоматизированные средства, например контент-анализ, семантический анализ и др., а также эвристические принципы, например принцип цели, принцип 20/80, принцип Оккама, принцип Родена и др.

Формирование информационно-аналитической базы предваряется построением концептуальной схемы, в укрупненном виде отражающей исследуе-

мую ситуацию и задающей ключевые направления поиска и анализа информации.

Построение и структурный анализ когнитивной карты. Когнитивная карта формально представляет собой взвешенный ориентированный граф О = (X, А), в котором X - множество вершин, взаимно и однозначно соответствующее множеству базисных факторов, А - множество дуг, отражающих факт непосредственного влияния факторов, т. е. при построении когнитивной карты ситуации обозначаются только прямые влияния фактора на фактор [12].

Факторы, которые характеризуют объект управления или внешнюю среду и на которые объект управления может воздействовать, выбираются в качестве управляющих. Целевые факторы - это факторы, которые в наибольшей мере определяют состояние объекта, его предназначение и цели развития.

Эффективное управление ситуацией предполагает знание ее структурных особенностей и свойств. Структурные свойства ситуации определяются причинно-следственными связями между ее базисными факторами. Исследование таких свойств состоит в анализе:

• качества и эффективности интегрального воздействия управляющих факторов на целевые;

• целей - на непротиворечивость и управлений -на согласованность с целями;

• циклов обратной связи в когнитивной карте. При структурном анализе предполагается, что

лицо, принимающее решение (ЛПР), способно определить благоприятное (желательное) направление изменения базисных факторов.

Желательное направление изменения фактора х. определяется показателем Гх , принимающим зна-

( Налоговая \ нагрузка \ /

У \ / N

' Уровень жизни \ / Численность \

' населения I ' населения I

^ области > У области /

N /

Примечание. Стрелки обозначают направление влияния факторов друг на друга, цифры - экспертную количественную величину этого влияния. В изобразительных целях некоторые факторы модели изображены на рисунке несколько раз. Повторное изображение фактора отмечено пунктирным контуром.

Рис. 6. Когнитивная карта социально-экономического развития области [3]

Примечание. ОПК - Объединенная промышленная корпорация «Оборонпром»; ВВТ - вооружение и военная техника; ВС - Вооруженные силы РФ; НИОКР - научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы.

Рис. 7. Когнитивная карта военно-политической ситуации [22]

чение «+1», если желательно увеличение значения данного фактора; «-1», если желательно уменьшение этого значения и «0», если ЛПР затрудняется указать желательную динамику фактора. Показатель гх называется оценкой динамики фактора х. (ОДФ).'

Управление ситуацией заключается в таком изменении управляющих факторов, чтобы это приводило к желательным изменениям целевых факторов, т. е. к их изменениям в направлении ОДФ. В связи с этим необходимо исследовать

управляющие факторы на согласованность с целями и на эффективность их воздействия на целевые факторы.

Сценарное моделирование, оценка и интерпретация результатов моделирования, когнитивный мониторинг ситуации. При моделировании динамика изменения параметров базисных факторов определяется видом математической модели, выбираемой для описания взаимодействия влияний, одновременно приходящих на каждый базисный фактор от соседних факторов.

Когнитивная структуризация

Сбор и структуризация информации

1.1

Построение (корректировка) модели

1.2

1

7

Модель (когнитивная карте) ситуации

А

Структурный анализ модели

Выявление противоречий между целями

2.1

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Анализ согласованности управлений с целями

2.2

Анализ эффективности интегрального влияния

управлении на цели 2.3

Выявление циклов обратной связи

2.4

Структурные свойства модели

Сценарное моделирование

И

Моделирование саморазвития

31

Моделирование управляемого развития: решение прямой и обратной задач ^3.2

г

Альтернативные сценарии развития ситуации

V

оценка благоприятности альтернатив

41

Оценка эффективности управления

42

Оценка благоприятности альтернатив

А

Принятие решения

Т

Мониторинг Мониторинг ситуации

5

Знания об изменении ситуации

Рис. 8. Основные процедуры когнитивного моделирования

Различают два вида математических моделей для анализа когнитивных карт:

- модели, основанные на линейной алгебре;

- модели, основанные на нечеткой алгебре.

Отличие указанных выше моделей заключается

в том, что в первом случае при расчете значения параметра базисного фактора учитываются все влияния, пришедшиеся на данный фактор, взвешенные по силе причинно-следственной связи; а во втором случае учитывается лишь доминантный путь, т. е. одна цепочка самых сильных влияний, пришедшихся на фактор.

Учитывая очевидный недостаток моделей, основанных на нечеткой логике, для целей исследования применялась модель для значений тенденций изменения факторов, основанная на линейной алгебре.

Программно-аналитический комплекс когнитивного моделирования. На основе описанного выше метода когнитивного моделирования разработан проект и реализован программно-аналитический комплекс когнитивного моделирования (ПАК КМ), позволяющий в автоматизированном режиме осуществить все этапы когнитивного моделирования [8]. Существуют и другие варианты построения компьютерных систем анализа ситуаций и поддержки принятия решений на основе когнитивных карт [6].

Верхним уровнем хранения информации в ПАК КМ является уровень проекта. Каждый проект строится по шаблону «модель» и характеризуется набором факторов и матрицей их взаимовлияний, хранящихся в общей для всех проектов структурированной информационной области - «справочнике», что позволяет при необходимости, не дублируя, использовать одни и те же объекты (факторы, векторы, матрицы, участников) в различных проектах. Модель содержит в себе набор сценариев.

Система формирования стратегий решения проблем позволяет осуществлять:

- анализ текущей ситуации с целью выявления существующих в настоящий момент проблем;

- выбор управляющих воздействий (мероприятий) для решения текущих проблем;

- оценку последствий от выбора того или иного управляющего воздействия (мероприятия) и выбор наилучшего в настоящий момент управления;

- моделирование развития процессов в ситуации с учетом выбранных управляющих воздействий.

Математические методы когнитивного моделирования программно реализованы в виде динамической библиотеки математического пакета Matlab 6.x, среды программирования Microsoft Visual Studio. Net и Firebird.

Система реализована на базе архитектуры «клиент - сервер»: серверная часть осуществляет хранение базы данных о моделях с помощью системы управления базами данных (СУБД) My SQL; клиентская часть позволяет редактировать модели, решать задачи когнитивного моделирования и автоматически создавать отчеты.

Архитектура ПАК КМ разработана таким образом, чтобы обеспечить возможности простого наращивания функциональности системы, а также расширения свойств моделей.

Клиентский модуль содержит следующие компоненты:

- блок работы с проектами, позволяющий редактировать и сохранять в базе данных основные данные о проектах и моделях;

- функциональные модули для решения задач моделирования, каждый из которых предназначен для решения одной задачи и содержит визуальный редактор для задания входных и просмотра выходных данных, интерфейс с расчетным модулем, отчеты с результатами решения;

- расчетный модуль - выполняет все вычисления по задачам когнитивного моделирования.

Заключение. Логико-лингвистическая база знаний предназначена для расширения памяти человека, который в условиях информационного взрыва оказывается не в состоянии помнить все необходимые в повседневной деятельности знания. Комплекс когнитивных моделей лишь усиливает способности и возможности абонента, но никак не заменяет их, т. е. творческие процессы остаются прерогативой человека. Структурированный информационный массив сведений может быть обработан непосредственно пользователем, обладающим опытом решения искомого класса задач (не все знания эксперта перенесены в автоматизированную систему).

Следующий шаг в совершенствовании когнитивной технологии состоит в формализации и включении в ее состав алгоритмов решения конкретных прикладных проблем. В настоящее время разрабатывается и эксплуатируется ряд экспертных систем, поддерживающих когнитивную структуру для представления знаний. Эти системы допускают функционирование как в традиционном стиле консультации, так и в режиме непосредственного пользовательского участия, причем соотношение активности пользователя и системы может варьироваться в зависимости от сложности решаемой задачи, полноты базы знаний и других условий.

Когнитивная модель (карта) может рассматриваться как особая разновидность интеллектуальных комплексов нового научного направления

- системы, доставляющие знания (Knowledge Delivery Systems). Эти комплексы не способны рассуждать, но обладают базой знаний и механизмом их сопоставления. Сюда же можно отнести системы, объединяющие блоки, которые реализуют логический вывод с электронными изданиями и гиперсредствами. Цель подобных проектов - полная автоматизация издательской деятельности. Однако, по мнению ряда специалистов, данное направление имеет более широкие возможности и может привести к новой компьютерной революции

- революции знаний.

Одним из последних достижений теории и практики искусственного интеллекта является построение гибридных интеллектуальных систем, предназначенных для решения сложных неоднородных задач в составе единого человеко-машинного комплекса, который содержит в своем составе развитый интерфейс с пользователем и средства работы с трудно формализуемыми проблемами [5].

Допустимы две принципиально отличающиеся схемы интеграции компонентов в единой системе: программно ориентированная и семантико ориентированная, в основе которых лежат соответственно два различных принципа организации обработки информации, базирующиеся либо на процессе, либо на знаниях.

Программно ориентированная схема организации интеллектуальных средств по своей сути ориентирована на проблему. Ядро гибридной системы в этом случае составляет система программно-аппаратных средств, реализующая развернутый план решения определенного круга задач (базисную программу), связанных с той или иной проблемой.

Значительно большими возможностями обладает семантико ориентированная схема построения и организации взаимодействия системы с пользователем. В такой схеме центральным объединяющим звеном, посредством которого осуществляется взаимодействие всех компонентов системы, служит база знаний, представляющая собой семантическую модель проблемной среды.

Частным случаем интеллектуального комплекса, построенного по второй схеме, являются гибридные системы, для которых в качестве базисной задачи выступает проблема поиска сведений, а решение вспомогательных задач производится на основе использования соответствующих пакетов прикладных программ, обрабатывающих выделенную из баз знаний информацию.

Сближение, а в некоторых случаях объединение возможностей экспертных, поисковых, гибридных, когнитивных и некоторых других новейших типов

информационных систем представляется вполне естественным и отражает закономерный процесс интеграции систем искусственного интеллекта в единый комплекс. В этом комплексе когнитивная база знаний из самостоятельной единицы превращается в центральный и обязательный блок, требующий особой тщательности при его разработке и сопровождении.

Список литературы

1. Авдонин Б. Н., Хрусталёв Е. Ю. Методология организационно-экономического развития наукоемких производств. М.: Наука, 2010.

2. Дернер Д. Логика неудачи: пер. с нем. М.: Смысл, 1997.

3. Коврига С. В., Максимов В. И. Когнитивная технология стратегического управления развитием сложных социально-экономических объектов в нестабильной внешней среде // Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций (CASC-2001): сб. статей 1-й международной конференции. М.: ИПУ РАН, 2001.

4. Кочетков Ю. В. Структурный анализ демографического кризиса в Латвии // Computer Modelling & New Technologies. 2002. Т. 6, № 2.

5. Кузнецов О. П. Когнитивная семантика и искусственный интеллект // Искусственный интеллект и принятие решений. 2012. № 4.

6. Кулинич А. А. Компьютерные системы анализа ситуаций и поддержки принятия решений на основе когнитивных карт: подходы и методы // Проблемы управления. 2011. № 4.

7. Лотов А. В. Введение в экономико-математическое моделирование. М.: Наука, 1984.

8. Макаренко Д. И. Модели и методы стратегического управления оборонно-промышленным комплексом. М.: ИСА РАН, 2006.

9. Макаренко Д. И., Хрусталёв Е. Ю. Когнитивные технологии в теории и практике управления (на примере оборонно-промышленного комплекса) // Проблемы теории и практики управления. 2007. № 4.

10. Макаренко Д. И., Хрусталёв Е. Ю. Качественный подход к прогнозированию и управлению развитием оборонно-промышленного комплекса // Проблемы прогнозирования. 2007. № 5.

11. Макаренко Д. И., Хрусталёв Е. Ю. Концептуальное моделирование военной безопасности государства. М.: Наука, 2008.

12. Максимов В. И. Структурно-целевой анализ развития социально-экономических ситуаций // Проблемы управления. 2005. № 3.

13. Омельченко А. Н., Хрусталёв Е. Ю. Концептуальная модель кредитно-инвестиционного

потенциала банковской системы России // Деньги и кредит. 2011. № 4.

14. Омельченко А.Н., Хрусталёв О. Е. Логико-лингвистический анализ состояния и развития банковской системы России // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2012. № 18.

15. Робертс Ф. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам: пер. с англ. М.: Наука, 1986.

16. Трахтенгерц Э. А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998.

17. Хрусталёв Е. Ю. Когнитивная модель развития банковской системы РФ // Экономика и математические методы. 2011. Т. 47, № 2.

18. Хрусталёв Е. Ю. Концептуальный подход к анализу процессов экономического обеспечения военной безопасности государства // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2010. № 35.

19. Хрусталёв Е. Ю. Семантическое моделирование как метод производства, систематизации и использования знаний об оборонном потенциале государства // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2012.№ 9.

20. Хрусталёв Е. Ю. Теоретические основы построения семантической системы знаний об инновационном развитии экономики // Экономический анализ: теория и практика, 2013, № 8.

21. Хрусталёв Е. Ю., Мингалиев К. Н. Когнитивные модели стратегического управления оборонно-промышленным комплексом // Вооружение и экономика. 2011. № 1.

22. Хрусталёв Е. Ю., Хрусталёв О. Е. Когнитивное моделирование развития наукоемкой промышленности (на примере оборонно-промышленного комплекса) // Экономический анализ: теория и практика. 2013.№ 10.

23. Axelrod R. Decision for Neoimperialism: The Deliberations of the British Eastern Committee in 1918 // Structure of Decision: The Cognitive Maps of Political Elites / Ed. by R. Axelrod. Princeton: Princeton University Press, 1976.

24. Eden C. On the Nature of Cognitive Maps // Journal of Management Studies. 1992. Vol. 29, № 2.

25. Kelly G. Theory of Personality: The Psychology ofPersonal Constructs. N. Y.: W. W. Norton & Company, 1963.

26. Levi A., Tetlock P. A Cognitive Analysis of Japan's 1941 Decision for War // Journal of Conflict Resolution. 1980. Vol. 24, № 2.

27. Structure of Decision: The Cognitive Maps of Political Elites / Ed. by R. Axelrod. Princeton: Princeton University Press, 1976.

28. Tolman E. Cognitive Maps in Rats and Men // Psychological Review. 1948. № 55 (4).

27 ноября 2013 г. к 20-летию экономического факультета РУДН кафедра «Бухгалтерский учет, аудит и статистика» экономического факультета РУДН проводит III международную научно-практическую конференцию

«Роль учетных практик в обеспечении устойчивого

развития предприятий»

Информационная поддержка - Издательский дом «ФИНАНСЫ и КРЕДИТ».

За дополнительной информацией, а также по вопросам участия обращаться по телефону (495) 433-94-04 либо E-mail: [email protected], [email protected]

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.