Дипломы, курсовые, рефераты, контрольные...
Срочная помощь в учёбе

Синтез эффективных математических моделей дискретной обработки данных на основе алгебраической и понятийной декомпозиции предметной области

Диссертация: Синтез эффективных математических моделей дискретной обработки данных на основе алгебраической и понятийной декомпозиции предметной области
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Диссертация содержит изложение основных результатов, полученных автором при исследовании проблемы синтеза эффективных математических моделей дискретной обработки данных на двух уровнях: формально-логическом и концептуально-онтологическом.Дискретная обработка — самый распространенный метод вычислений, лежапщй в основе современных вычислительных средств. На аппаратурном уровне дискретная обработка… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Дискретная обработка данных
    • 1. 1. Математические модели
    • 1. 2. Декомпозиция дискретных функций
    • 1. 3. Логическая обработка данных
    • 1. 4. Дискретные преобразователи
    • 1. 5. Профаммная инженерия
    • 1. 6. Концептуальный подход
    • 1. 7. Представление и обработка знаний
    • 1. 8. Семантика формальных язьпсов
  • Выводы к Главе
  • Глава 2. Понятийный анализ
    • 2. 1. Содержательная постановка задачи
    • 2. 2. Основные определения
    • 2. 3. Абстрагирование понятий
    • 2. 4. Семантическая теория понятий
    • 2. 5. Синтаксическая теория понятий
    • 2. 6. Сравнительный анализ формализма К М Б Л И О Т Ь К А
    • 2. 7. Методика понятийного анализа
    • 2. 8. Заключительные замечания д
  • Выводы к Главе
  • Глава 3. Контекстная технология
    • 3. 1. Содержательная постановка задачи
    • 3. 2. Принципы контекстной обработки
    • 3. 3. Протоязьпс понятийной модели
    • 3. 4. Семантика проблемного языка
    • 3. 5. Заключительные замечания
  • Выводы к Главе
  • Глава 4. Система программирования
    • 4. 1. Содержательная постановка задачи
    • 4. 2. Разнесенный грамматический разбор
    • 4. 3. Сравнительный анализ систем
    • 4. 4. Архитектура системы программирования
    • 4. 5. Организация обработки данных
    • 4. 6. Реализация компилятора
    • 4. 7. Заключительные замечания
  • Выводы к Главе
  • Глава 5. Алгебраическая декомпозиция
    • 5. 1. Содержательная постановка задачи
    • 5. 2. Основные понятия и определения
    • 5. 3. Образующие алгебры
    • 5. 4. Функциональная полнота
    • 5. 5. Синтез формул
    • 5. 6. Заключительные замечания Вьшоды к Главе
  • Глава 6. Алгебраический синтез
    • 6. 1. Содержательная постановка задачи
    • 6. 2. Аналитические конструкции
    • 6. 3. Спектральный синтез формул
    • 6. 4. Алгебраический синтез формул
    • 6. 5. Заключительные замечания Вьшоды к Главе

Синтез эффективных математических моделей дискретной обработки данных на основе алгебраической и понятийной декомпозиции предметной области (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Диссертация содержит изложение основных результатов, полученных автором при исследовании проблемы синтеза эффективных математических моделей дискретной обработки данных на двух уровнях: формально-логическом и концептуально-онтологическом.Дискретная обработка — самый распространенный метод вычислений, лежапщй в основе современных вычислительных средств. На аппаратурном уровне дискретная обработка реализуется устройствами, состоящими из блоков, каждый из которых вьшолняет преобразование входных данных в выходные. Трассировка данных от выходов одних блоков ко входам других осуществляется их соединениями. Каждый такой блок, в свою очередь, может быть представлен как отдельное устройство, состоящее из других, более мелких блоков. В пределе, необходимом для практической реализации устройства, в качестве элементарных блоков используются логические элементы, имеющие физическую природу преобразования входных данных в вькодные. На программно-аппаратном уровне преобразование данных осуществляется в виде смены состояния информационной среды под управлением программы, сама информационная среда рассматривается как совокупность носителей данных, а программа представляется формализованным описанием этого процесса. Элементарными компонентами программ являются команды, вьшолняемые техническими средствами информационной системы. Более сложные компоненты — подпрограммы, являются элементарньв^и единицами вызова (адресации программ) и рассматриваются как именованные совокупности команд. Одна или несколько подпрограмм объединяются в модули, представляюпще собой единицы загрузки и хранения программ. Совокупность модулей образуют следующий уровень иерархии — программные средства, предназначенные для вьшолнения той или иной задачи по обработке данных. И, наконец, программы объединяются в комплексы и служат для регпения целого класса задач. Как в первом, так и во втором случае эффективность обработки данных определяется количеством операций (логических элементов, команд), которые необходимо вьшолнить. Однако, как при высокоуровневом моделировании — в рамках концептуальноонтологического подхода, так и при низкоуровневом моделировании — в рамках формально-логического подхода, не решена проблема, связанная с выбором методологии анализа и технологии декомпозиции предметной области, позволяющих получать формальное описание дискретной обработки данных, обеспечивающее эффективное решение стоящих прикладных задач. Более того, на настояпщй момент не существует единой теории, позво4 ляющей выработать критерии и оценить эффективность произвольной дискретной обработки данных, не прибегая к сравнению с другими ее реализациями. Цель предпринятого исследования — решение важной прикладной задачи преобразования высокозфовневого (первичного) описания предметной области в терминах содержательной постановки задачи в ее эффективное низкоуровневое представление, состояш, ее из последовательности команд (операций) вычислительного средства. Для достижения поставленной цели в диссертации разработана теория и обоснованы методы синтеза математических моделей предметной области, которые предназначены для эффективного решения задач дискретной обработьси данных аппаратурными и программно-аппаратными средствами. Объектом исследования является процесс обработки данных, реализуемый вычислительньпу1и средствами дискретного действия, а предметом исследования — математические модели предметной области, полученные на основе концептуальной, объектной, структурной, функциональной и логической декомпозиции. Обгцей задачей, решаемой в диссертации, является получение эффективных математических моделей дискретной обработки данных на основе формальной спецификации предметной области и решаемых в ней прикладных задач. Частньп^и задачами, вытекаюпщми из общей, являются: — разработка методологии анализа предметной области, позволяющей строить ее эффективные декомпозиционные схемы в виде синтаксически и семантически замкнутых (прозрачных) формальных спецификаций- - создание технологии обработки данных, основанной на отражении декомпозиционных схем предметной области в конструкциях специализированного предметного (проблемного) языка- - разработка методов описания семантики проблемного язьпса, обеспечивающих решение заданных прикладных задач путем дискретной обработки данных- - обоснование методики определения эффективности дискретной обработки данных и получение точных, приближенных и асимптотических оценок сложности синтезируемых математических моделей- - развитие общей теории дискретных функций на основе аппарата формальной декомпозиции и его использования для синтеза эффективных описаний дискретной обработки данных. Методика исследования основана на формально-логическом и концептуальноонтологическом моделировании. Концептуально-онтологическое моделирование осуществляется путем формальной спецификации результатов понятийного анализа предметной области, а формально-логическое — при алгебраической декомпозиции дискретных функций. Как в первом, так и во втором случае ищутся декомпозиционные схемы, позволяющие получать эффективные математические модели дискретной обработки данных. Основной результат диссертационной работы состоит в теоретической разработке и практическом решении задачи синтеза эффективных математических моделей дискретной обработки данных. Научная новизна полученных результатов определяется тем, что: — предложена методология понятийного анализа, позволяющая на основе четырех видов отображений понятий получать синтаксически и семантически замкнутые формальные спецификации предметной области- - разработана технология контекстной обработки данных, предназначенная для сокращения семантического разрьша между содержательными представлениями относительно предметной области и языком моделирования (программирования) — - решена задача описания семантики формальных язьпсов на основе метода математической индукции путем определения семантических категорий в процессе описания языка и описанными ранее средствами- - обоснована методика алгебраического синтеза дискретных функций и найдены точные верхние оценки сложности синтезируемых формул в асимптотической области и при конечной размерности задачи- - обобщена теория алгебраической декомпозиции дискретных функций в широком классе образующих алгебр, различаюшдхся требованиями к алгебраическим операциям. Практическая значимость полученных результатов заключается в разработке контекстной технологии программирования, при использовании которой получаются более эффективные и качественные программы, а также в обосновании методик алгебраического синтеза формул и оценки эффективности математических моделей дискретной обработки данных. Проверка полученных результатов осуществлена путем вьиислительного эксперимента, при котором, в частности: — разработана и исследована система контекстного программирования, позволяющая автоматизировать процесс перехода от высокоуровневой формальной спецификации предметной области к последовательности команд целевой вьгшслительной платформы, реализующей решение стоящих прикладных задач путем дискретной обработки данных- - реализованы алгоритмы спектрального и алгебраического синтеза форм дискретной обработки данных в виде формул, заданных в базисе произвольных бинарных операций- - подсчитана порождающая способность аналитических конструкций формул и оценена максимальная сложность спектральной и алгебраической декомпозиции дискретных функций. По результатам исследований опубликовано 50 работ, причем 8 из них, содержащие основные результаты, опубликованы в рецензируемых журналах из перечня ВАК. Диссертация состоит из введения, 6-ти глав, заключения и 5-ти приложений. Список цитированной литературы содержит 396 источников. Объем диссертации 469 страницы. В Главе 1 приводится критический анализ известных результатов в области математического моделирования и обработки данных. Данные при дискретной обработке представляются в виде конечных последовательностей знаков, а сама обработка осуществляется путем преобразования входных данных в выходные посредством разделения входных данных на части (переменные) и вьшолнения над ними некоторой последовательности операций. В связи с этим возникает задача представления функций большой размерности в виде композиции функций меньшей размерности. Постановка задачи в управлении базируется на автоматных моделях с памятью. Описание автомата осуществляется в виде распределенных во времени элементарных действий, каждое их которых является результатом вычисления дискретной функции. Показано, что главной задачей дискретной обработки данных является дискретная декомпозиция. История декомпозиции связана, в основном, с декомпозицией булевьгх функций. Установлено, что почти все функции в асимптотической области реализуются со сложностью, близкой к максимальной. Нерешенной осталась задача определения максимальной сложности функций при конечной размерности задач и нахождения методик синтеза, удовлетворяюпщх этой оценке. Формально-логическая декомпозиция оказалась практически нереализуемой, ибо приводит к серьезным комбинаторным трудаостям, связанным с предельно общей постановкой задачи. В связи с этим дискретную обработку данных представляют в алгоритмических формах, на основе поиска и формализации частных декомпозиционных схем. Теоретической базой для этого служат функциональная, структурная и объектная методологии анализа предметной области, реализуемые одноименньпми технологиями программирования. Несмотря на развитость и завершенность перечисленных методологий, трудно преодолимым остается семантический разрьш между содержательными представлениями относительно предметной области и теми средствами, которые служат для выражения этих представлений в виде формальных спецификаций. Для сокраш-ения семантического раз7 рыва используют повьппение уровня абстракции язьпсов моделирования. Однако, последнее не затрагивает существенным образом вьфазительность языков программирования, что связано с проблемой описания семантики таких язьпсов. В итоге показано, что описание дискретной обработки данных до сих пор вьшолняется в основном на интуитивном уровне с применением неформальных методов, основанных на искусстве разработчиков, их практическом опыте, экспертных оценках и экспериментальных проверках получаемых результатов. Глава 2 посвящена концептуально-онтологическому подходу к анализу, декомпозиции и описанию предметной области — понятийному анализу. Основная цель понятийного анализа состоит в получении таких декомпозиционных схем предметной области, которые хотя и сформулированы в рамках содержательных представлений, однако обладают формальной строгостью и точностью, достаточной для прямого использования полученного высокоуровневого описания для низкоуровневой реализации дискретной обработки данных. Суть подхода заключается в том, что для формальной спецификации предметной области используются две формальные системы. Первая формальная система — исчисление понятий, применена для вьфажения результатов понятийной декомпозиции предметной области. Вторая формальная система — специализированный предметный язык, или проблемный язьпс, строится для каждого класса решаемых задач и используется для описания решения. Понятия, выявленные в процессе анализа предметной области, условно разделены на две группы: терминальные, или сигнификативные, вьфажаемые последовательностью знаков терминального алфавита проблемного язьпса, и нетерминальные, или денотационные, соответствующие нетерминальным знаками порождающей грамматики этого язьжа. Разделение понятий на денотационные и сигнификативные осуществляется с учетом некоторой фиксированной проблематики, задающей класс решаемых задач. На основе выявления способов абстрагирования денотационных понятий строится понятийная структура предметной области, где под абстракцией понимается одно из четьфех видов отображений одних понятий в другие, которые соответствуют четьфем фундаментальным способам их образования: обобщению, типизации, агрегации и ассоциации. Для каждой такой абстракции дано формальное и семантически прозрачное определение, не требующее предметной интерпретации, как это имеет место в других концептуальных моделях, где используется множество связей между понятиями, несупщми различную семантическую нагрузку. Выявленные в процессе анализа предметной области денотационные понятия включаются в множество понятий проблемного язьжа, а найденные декомпозиционные схемы преобразуются в его язьпсовые конструкции, которые, в свою очередь, рассматриваются как формы выражения денотационньж понятий в тексте и задаются последовательностью денотационных и сигнификативных понятий. Таким образом, исследуемый подход основан на допущении, что уже в процессе изучения предметной области, еще до начала формализации, создается система понятий и декомпозиционные схемы, наиболее приспособленные для решения стоящих прикладных задач. Глава 3 посвящена контекстной технологии обработки данных, основанной на понятийном анализе предметной области, контекстной интерпретации текстов и определения семантики проблемного язьша, создаваемого для решения задачи. Отличительной особенностью контекстной технологии является то, что для формализации знаний о некоторой предметной области, данные, выражающие эти знания, сопровождаются описанием их структуры (синтаксиса) и содержания (семантики).Суть подхода заключается в реализации возможности выражать необходимые для описания предметной области понятия и найденные в процессе анализа декомпозиционные схемы в виде специализированной формальной системы, определять семантику этой системы и, в конечном итоге, вьшолнять содержательное описание предметной области и решение стоящих прикладных задач на созданном для этого проблемном язьпсе. Глава 4 посвящена исследованию системы контекстного программирования, которая является одной из реализаций технологии контекстной обработки данных на основе спецификации предметной области в форме язьпса-письма. Однако, не видится препятствий для построения на тех же принципах системы обработки, например, речевых данных, реализующей другой способ обработки — в форме языка-речи.Суть подхода заключается в использовании в качестве программы понятийной модели предметной области, которая дополнена решением прикладной задачи, выраженном на создаваемом в процессе описания проблемном язьпсе и предваряющем это решение. Отсюда, в частности, следует, что понятийная модель и решение задачи должны быть подвергнуты грамматическому разбору и компиляции таким образом, чтобы откомпилированные ранее предложения могли быть использованы при грамматическом разборе и компиляции следующих. Глава 5 посвящена исследованию формально-логического подхода к синтезу математических моделей дискретной обработки данных. Необходимость использования формально-логического подхода вызвана тем, что существует класс задач, для эффективного решения которых неприменимы известные методологии анализа предметной области и соответствуюш-ие им технологии программирования, в том числе и описанный ранее понятийный подход и основанная на этом подходе контекстная технология. При решении таких задач использование высокозфовневых моделей не представляется возможным по причине отсутствия у них необходимой содержательной интерпретации. Например, такие задачи возникают в цифровой обработке сигналов, проектировании дискретных устройств, первичной обработке измерительных данных, и в других областях, характерной особенностью которых является представление исходных и результируюпщх данных в виде таблиц (векторов, двумерных и многомерных массивов и других однородных структур).Суть подхода заключается в том, что дискретная обработка данных, заданная в табличном виде, представляется как одна или несколько дискретных функций. Для синтеза формального описания дискретная функция декомпозируется и представляется в виде композиции функций меньшей размерности (частичных функций). Особенностью описываемого подхода является использование алгебраической декомпозиции дискретных функций в наиболее общей постановке задачи, когда с целью синтеза эффективных математических моделей дискретной обработки данных переменные и функции принимают значения на произвольных конечных множествах, а выбор алгебраических операций не ограничен каким-либо их подмножеством. Глава 6 посвящена алгебраическому синтезу эффективных математических моделей дискретной обработки, где эффективным назьшается такой синтез, при котором представление функции содержит количество операций, не превосходящее некоторого максимального их числа, достаточного для реализации любой функции той же размерности. Для сравнения различных декомпозиционных схем введены количественные характеристики. Сложность разложения функции определена количеством слагаемых в итоговой формуле. Под сложностью представления понимается количество операций, необходимых для вычисления функции. Алгебраическая декомпозиция близка преобразованию Карунена-Лоэва, где разложение осуществляется по собственным векторам ковариационной матрицы функции и, тем самым, обеспечивается наилучшее (оптимальное) приближение функции в среднеквадратическом смысле, а также достигается наименьшая сложность разложения. В этом случае частичные функции вычисляются с некоторой степенью свободы, а их количество равно числу ненулевых собственных значений ковариационной матрицы. Для достижения не только наименьшей сложности разложения, как это имеет место в разложении по Ка10 рунену-Лоэву, но и наименьшей сложности представления функции, используются оставшиеся степени свободы. В приложениях приведен пример эффективного решения средствами контекстной технологии задачи управления лифтом, описана реализация язьпса исчисления предикатов первого порядка, определена виртуальная машина, использованная для задания первичных семантических категорий исчисления предикатов, дана методика синтеза полиномиальных и неполиномиальных форм частичных функций при алгебраической декомпозиции, рассмотрен алгоритм полиномиальной факторизации частичных функций и его применение для сжатия изображений.

В настоящей диссертации исследована проблема синтеза эффективного описания дискретной обработки данных для современных и перспективных вычислительных средств и, на основе полученных результатов, рещена важная прикладная задача преобра зования первичного высокоуровневого описания предметной области в терминах содер жательной постановки задачи в ее низкоуровневое описание в виде последовательности команд (операций) вычислительного средства. Основные результаты, представленные в диссертации, разделяются на следующие группы.1) Предложена методология понятийного анализа, позволяющая получать эффек тивные декомпозиционные схемы предметной области в виде синтаксически и семантиче ски замкнутых формальных спецификаций. Для этого: • формализованы четыре основные абстракции понятий и разработано исчисление понятий, предназначенное онтологического описания предметных областей с помогцью четырех видов связей между понятиями— • разработан протоязьж для спецификации результатов понятийного анализа, пре дусматривающий выразительные средства для определения понятийной структуры, син таксиса выражения понятий и многоаспектного описания семантики- • найден метод описания семантики формальных язьпсов на основе математической индукции, осуществляемый путем определения семантических категорий по мере необхо димости, в процессе описания и описанными ранее средствами.2) Создана контекстная технология обработки данных на основе отражения поня тийной структуры предметной области в понятиях создаваемого проблемного язьпса, а по лучаемью при понятийном анализе декомпозиционные схемы — в его язьпсовых конструк циях. Для реализации системы контекстного программирования: • доказано, что выразительные возможности язьжовьж средств контекстной техно логии обработки данных эквивалентны формализму контекстных грамматик- • разработан метод разнесенного грамматического разбора, позволяющий выпол нять эффективный анализ текста, порожденного, в том числе и неоднозначными и контек стными грамматиками- • предложен метод определения прагматик понятий в виде многоаспектного опи сания их семантики, позволяющий, в том числе, для такого описания использовать раз личные интерпретаторы: от процессоров целевых вьгчсислительных платформ до текстов на целевьк язьжах программирования.3) Обобщена теория алгебраической декомпозиции дискретных функций на основе объединения алгебраических методов, разделительной декомпозиции и ортогональньк разложений в пшроком спектре алгебраических систем. В частности: • показано существование четырех типов образующих алгебр (алгебры логики, мультипликативной, аддитивной и фундаментальной ажебр), позволяюпщх решать сис темы линейных алгебраических уравнений, изучены их свойства и доказаны условия су ществования решений- • найдены четьфе класса частичных функций (унимодальные и мультимодальные, двузначные и многозначные), имеюгцие эффективную реализацию на вьгчнслительньгх средствах с различными операционными возможностями- • предложен метод многошагового алгебраического синтеза формул, позволяющий учесть специфические свойства декомпозируемой функции и, на основе этого, получить ее эффективное представление.4) Разработан метод синтеза эффективных моделей дискретной обработки данных при двухступенчатой алгебраической декомпозиции дискретных функций, базирующаяся на следующих результатах: •вьшолнен количественный и качественный анализ порождающей способности аналитических конструкций формул и установлено, что для эффективного синтеза функ ций достаточно использовать наиболее простую аналитическую конструкцию бесповтор ных бесскобочных формул с фиксированным порядком вхождения переменных- • доказано, что при алгебраическом синтезе не требуется проверять все варианты разделения переменньж, минимизация сложности представления обеспечивается опти мальным их разделением, гарантируюпщм бесповторное бесскобочное представление частичных функций- • получены точные, приближенные и асимптотические оценки сложности синтези руемых формул и показано, что количество операций, необходимое для представления дискретных функций, не хуже известных наилучших оценок- • найдена методика оценки эффективности и степени минимизации математиче ских моделей дискретной обработки данньк при конечной размерности решаемых задач, что позволяет сравнивать по эффективности различные модели.

Показать весь текст

Список литературы

  1. М. М^оды метавычислений и их применение. Переславль-Залесский: Издательство «Университет города Переславля имени А.К. Айламазяна», 2006.
  2. В. Н. Надъязыковая методология спецификации программ // Программирование. 1993. № 5. с. 28−48.
  3. К. Картина мира и понятийный аппарат // Философия науки. Вып. 2: Гносеологические и методологические проблемы. М.: Институт философии РАН, 1996. 231−240.
  4. К. Язык и смысл // Философия и логика Львовско-Варшавской школ ы. — М. , 1999. 331.
  5. А. Современное проектирование на С-Н-: Обобщенное программирование и прикладные шаблоны проевсгирования. М.: Вильяме, 2004.
  6. И. Ю. Человеческое знание и его компьютерный образ. — М.: Наука, 1992.
  7. Р. Доказательство правильности программ. М.: Мир, 1982.
  8. Э. Геометрическая алгебра. М.: Наука, 1969.
  9. М. В. Генерация тестов для семантических анализаторов // Вычислительные методы и программирование. 2006. Т. 7. 55−70.
  10. О. Словарь лингвистических терминов / Издание 2-е, стереотипное. М.: Едиториал УРСС, 2004.
  11. Ахмед К, Pao К. Р. Ортогональные преобразования при обработке цифровыхсигналов. М.: Связь, 1980.
  12. Ахо А., Сети Р., Ульман Д. Компиляторы. Принципы, технологии, инструменты. М.: Вильяме, 2001.
  13. Ахо А., Ульман Д. Теория синтаксического анализа, перевода и компиляции / В2-х томах. — М.: Мир, 1978. Ы. Варанов Н., Ноздрунов Н. Р. Язык Форт и его реализации. Л.: Машиностроение, 1988.
  14. Дж. Введение в логику первого порядка. Справочная книга по математической логике. 4.1. М.: Наука, 1982.
  15. Дж. Теория множеств. Справочная книга по математической логике.
  16. БарендрегтХ. Ламбда-исчисление, его синтаксис и семантика. М.: Мир, 1985.
  17. А. Н. Основания семиотики. Знаки, знаковые системы, коммуникация.Ч. 1. Базовые понятия. Эволюционная теория происхождения язьпса. М.: Спорт и культура, 2002.
  18. БаишаковА. К, Башмаков И. А. Интеллектуальные информационные системы: Учеб. пособие. М.: Изд-во МГТУ им Н. Э. Баумана, 2005.
  19. А. К, Лютый В. Г., Серебряков В. А. Разработка компиляторов всистеме СУПЕР. М.: ВЦ АН СССР, 1991.
  20. Г. Г., Калинин Ю. П., Хорошилов А. А. Компьютерная лингвистика иперспективные информационные технологии. М.: Русский мир, 2004.
  21. Е. М. Алгебраические методы в теории баз данных и представлении знаний. М.: Научный мир, 2003.
  22. H.A. Творчество и объективация. М.: Экономпресс, 2000.
  23. П. К Декомпозиция булевых функций (обзор) // В кн. Проектированиеустройств логического управления. М.: Наука, 1985. 106−126.
  24. А. Ш. Канонический метод синтеза контактных схем // Автоматика и телемеханика. 1961. № 6.
  25. Большая советская энциклопедия. 3-е изд. 1969−1978 гг.
  26. Большой психологический словарь / Сост. Мещеряков Б., Зинченко В. М.: Олма-пресс. 2004.
  27. Большой энциклопедический словарь. М., 1998.
  28. В.Б., Хомяков М. В. Аксиоматический подход к описанию формальныхязьжов // В сб. Математическая лингвистика. Под ред. К. Шаумяна. М.: Наука, 1973. 5−47.
  29. В. Б. Естественный язьпс — наивная математика для описания наивнойкартины мира // Московский лингвистический альманах. 1996. № 1. 203−225.
  30. И. Алгоритмы искусственного интеллекта на языке PROLOG. М.:Вильяме, 2004.
  31. И. Л. Синтаксис язьжов программирования. М.: Наука, 1975.
  32. И. К, Семендяев К. А. Справочник по математике для инженерови учапщхся втузов. М.: Наука, 1980.
  33. БулосДж., Джеффри Р. Вьгаислимость и логика. М.: Мир, 1994.
  34. Н. Теория множеств. Структуры. М.: Мир, 1965.
  35. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения.М.: Конкорд, 1992.
  36. В. К, Еремеев А. П. Некоторые базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени // Изв. РАН. ТиСУ. 2001. № 6. 114−123.
  37. В. К, Головина Е. Ю., Загорянская А. А. Фомина М. В. Достоверный иправдоподобный вьшод в интеллектуальных системах. М.: Физматлит, 2004.
  38. Ф. Трансляция язьпсов программирования. М.: Мир, 1977.
  39. О. О. Эволюционные базы данных и знаний для адаптивного синтезаинтеллектуальных систем. Миварное информационное пространство. М.: Радио и связь, 2002.
  40. Н. А. Воображаемая логика. Избранные труды. М.: Наука, 1989. 126−131.
  41. В. Л. Формальная феноменология. М.: Наука, 1999.
  42. . М. Когнитивная наука: Основы психологии познания. В 2-хтомах. М.: Академия, 2006.
  43. Л. Философские исследования // Новое в зарубежной лингвистике. Вьш. X V I. — М., 1985. — 79−128.
  44. Н.Я. Класс полностью ортогональных систем // Известия Академиинаук СССР. 1947. Сер. Математика. № 11. 363−400.
  45. Н. Систематическое программирование. Введение. М.: Мир, 1977.
  46. Н. Алгоритмы и структуры данных. М.: Мир, 1989.
  47. В. А. Интеграция знаний при исследованиях сложных систем на основеинженерных теорий // Известия РАН. Теория и системы управления. 1998. № 5.
  48. Е. К. Понятие как форма мьппления: Логико-гносиологический анализ. — М.: Изд-во МГУ, 1989.
  49. В .Э. Конструкции язьпсов программирования. Приемы описания.- М.: Центр ЮрИнфоР, 2001.
  50. В .Э. Комбинаторная логика в программировании. Вычисления собъектами в примерах и задачах. М.: Центр ЮрИнфоР, 2003.
  51. В. Э. Методы и средства вычислений с объектами. Аппликативные вьршслительные системы. М.: Центр ЮрИнфоР, 2004.
  52. В. А. Сетевые грамматики для анализа естественных языков // Кибернетический сборник. Вьш. 13. М.: Мир, 1978. 120−158.
  53. В. Дискретное преобразование Фурье и его применение при логических вычислениях / Приднестровский гос.-корпорат. унив. им. Т. Г. Шевченко. Тирасполь, 1997. 18 с. Деп. в ВИНИТИ 05.06.97, № 1852-В97.
  54. В. Кратные логические вьшисления и их применение при моделировании дискретных объектов / Автореферат дис. на соиск. уч. ст. канд. техн. наук. М., 1998. 23 с.
  55. В. Обобщенные полиномиальные формы // Радиоэлектроника.Информатика. Управление. 1999. № 2. 55−59.
  56. В. Булевы мультипликативные формы // Тезисы докладов международной научно-практической конференции «Математические методы в образовании, науке и промьппленности». Тирасполь, 1999. 52−53.
  57. В. Контекстная технология программирования // Труды IV Международной научно-технической конференции по телекоммуникациям (Телеком-99). Одесса, 1999. 116−119.
  58. В. Асимптотические оценки при идентификации дискретных объектов // Материалы международной конференции «Идентификация систем и задачи управления» М., 2000. Электрон, опт. диск. ISBN 5−201−9 605−0.
  59. В. Асимптотические оценки в многозначной логике // Материалыюбилейной конференции профессорско-преподавательского состава, посвященной 70летию Приднестровского государственного университета им. Т. Г. Шевченко. Тирасполь, 2000. 264−270.
  60. В. Язык контекстного программирования //Тезисы докладов 8-йМеждународной конференции «Проблемы зправления безопасностью сложных систем». М., 2000. Т. 2. 89−91.
  61. В. О вычислимости конечных полей // Материалы международнойнаучно-практической конференции «Математическое моделирование в образовании, науке и производстве». Тирасполь, РИО ПГУ, 2001. 475−477.
  62. B.C. Спектральные методы в логической обработке данных // Автоматика и телемеханика. 2001. № 10. 28−53.
  63. В. Аддитивная алгебра в цифровой обработке сигналов // Доклады4-й Международной конференции и выставки «Цифровая обработка сигналов и ее применение». М., 2002. Т. 2. 255−258.
  64. В. Хааро-подобные системы сигналов // Доклады 5-й Международной конференции и выставки «Цифровая обработка сигналов и ее применение». М., 2003. Т. 2. 279−283.
  65. В. Разнесенный грамматический разбор // Проблемы управления.2006. № 1. 32−43.
  66. В. Алгебраическая декомпозиция дискретных функций // Автоматика и телемеханика. 2006. № 3. 20−56.
  67. В. Оптимальный синтез логического управления // Тезисы докладов 3-ой Международной конференции по проблемам управления. М., 2006. Т. 2. 105.
  68. В. Репрезентация знаний в системах управления крупномасштабными производствами // Тез. докл. Межд. конф. «Управление развитием крупномасштабных систем». М., 2007. 124−125.
  69. В. Что истинно во всех мирах // Матер, межд. науч.-практ. конф."Математическое моделирование в образовании, науке и производстве". Тирасполь, 2007. 36.
  70. В. Репрезентация знаний // Матер. Межд. конф. «Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промьппленного продукта». М., 2007. 49−53.
  71. В. Исчисление понятий // Тез. довел, межд. конф. «Когнитивныйанализ и управление развитием ситуаций». М., 2007. 87−88.
  72. В. С, Гордиенко К П. Процессор с сокращенным набором команд//Вестник Приднестровского университета. Тирасполь, 1995. № 1. 124−128.
  73. В. С, Иосенкин В. Я. Высокоуровневая форма синтеза системуправления // Тезисы докладов 2-ой Международной конференции по проблемам управления. М., 2003. Т. 2. 109.
  74. В. С, Иосенкин В. Я. Компиляция знаний, представленных на язьжеESSE // Тезисы докладов 2-ой Международной конференции по проблемам управления. М., 2003. Т. 2. 165.
  75. В. С, Иосенкин В. Я. Понятийный анализ и контекстная технологияпрограммирования // Проблемы управления. 2004. №.4. 3−25.
  76. В. С, Малюгин В. Д. Кратные логические вычисления // Автоматикаи телемеханика. 1998. № 6. 163−171.
  77. В. С, Малюгин В. Д. Мультипликативные формы и их применениепри логических вычислениях // Тезисы докладов 2-ой Международной конференции по проблемам управления. М., 2003. Т. 2. 110−111.
  78. В. С, Малюгин В. Д. Мультипликативная алгебра и ее применение влогической обработке данных // Проблемы управления. 2004. № 3. 67−77. КЕР Лит_Гарин2002
  79. М. А. Релейно-контактные схемы с вентильными элементами // Изв. АН СССР. ОТН. 1945. № 3. 153−164.
  80. М. А. Методы синтеза релейно-контактных схем. // Электричество.1946. № 2. 54−59.
  81. Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем.СПб.: Питер, 2000.
  82. Гарин Семантическая замкнутость и несвязность язьжа в логике К. Айдукевича // ТоЦдп. 2002. № 1(2) (http://korfo.kubsu.ru/totum/). %9.ГаскаровД. В. Интеллектуальные информационные системы. М.: Высш. шк., 2003.
  83. Гинзбург Математическая теория контекстно-свободных язьпсов. М.: Мир, 1970.
  84. А. В. Формальные грамматики и язьпси. М.: Наука, 1973.
  85. А.В. Математическая логика. М.: Российск. гос. гуманит. ун-т, 1998.
  86. Р. Топосы. Категорный анализ логики. М.: Мир, 1983.
  87. В.А. Синтез логических схем в произвольном базисе // В кн. Теориядискретных автоматов. Рига: Зинатне, 1967.
  88. В.Р. Синтез релейных структур методом замены выходньгх функций //Автоматика и телемеханика. 1967. № 1. 112−121.
  89. д. п. Вопросы абстракции и образования понятий. М.: Изд-во АНСССР, 1961.
  90. ГОСТ 34.320−96. Информационные технологии. Система стандартов по базамданных. Концепции и терминология для концептуальной схемы и информационной базы.
  91. ГрисД. Конструирование компиляторов для цифровых вычислительных машин. М.: Мир, 1975.
  92. И. Н. Логика как теоретическая и практическая дисциплина. К вопросу о соотношении формальной и неформальной логики. М.: Эдиториал УРСС, 1998.
  93. Д., МишелД., Тейлор Д. Программирование в среде Delphi. Киев: Диасофт, 1995.
  94. О. Г., Панова Н. И. Современный словарь по обш-ественным наукам. М.: Эксмо-Пресс, 2005.
  95. В. В. Онтологии и проектирование систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2000. № 1.
  96. В. В. Системы искусственного интеллекта. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001.
  97. В. 3. Доминируюпще лингвистические теории в конце X X века //Язьж и наука конца 20 века. М.: Институт язьпсознания РАН, 1995. 239-320.
  98. П. Введение в экспертные системы / Пер. с англ. М.: Издательскийдом «Вильяме», 2001.
  99. Д. И. Проблема идеального. Субъективная реальность. М.: Канон, 2002.
  100. Э. В., Косарев Ю. Г. Однородные универсальные вьпшслительныесистемы высокой производительности. Новосибирск: Наука. 1966.
  101. Дрел^еев^. i7. Проектирование интеллектуальный систем принятия/поддержки решений в инструментальной среде 02 // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. 2000. № 2 (http://pitis.tsure.m).
  102. И. И. О технике вычисления предложений в символической логике //Математический сборник. 1927. Т. 43. 9−28.
  103. А. Д. Логические уравнения. Минск: Наука и техника, 1975.
  104. А. Д. Ажоритм декомпозиции булевых функций // Труды Сибирского физико-технического института. 1964. Вьш. 44. 5−16.
  105. ЗамулинА. В. Алгебраическая семантика императивного язьпса программирования // Программирование. 2003. № 6. 51−64.
  106. ЗамулинА. В. Абстрактная модель компилятора как результат алгебраическойсемантики язьжа программирования. //Программирование. 2004. № 5. 69−80.
  107. В.Н. Автоматы с распределенной памятью. М.: Энергия, 1975.
  108. В. П. Живое знание: психологическая педагогика. Самара, 1998.
  109. В. Ассемблер для DOS, Windows и Unix. М.: ДМК, 2004.
  110. В. Я., Выхованец В. Технология контекстного программированияв экономике и бизнесе // Материалы межвузовской наз^чно-технической конференции «Управляющие и вычислительные системы. Новые технологии». Вологда: ВоГТУ, 2001. 180−181.
  111. В. Я, Выхованец В. Контекстное программирование в моделировании // Материалы межд. науч.-практ. конф. «Моделирование. Теория, методы и средства». Новочеркасск: УПЦ «Набла» ЮРГТУ (НПИ), 2001. Ч. 7. 49−51.
  112. В. Я, Выхованец В. Формализация семантики искусственныхязьпсов // Материалы международной научно-практической конференции «Математическое моделирование в образовании, науке и производстве». Тирасполь, РИО ПТУ, 2001. 475−477.
  113. В. Я, Выхованец В. Контекстная модель технологического процесса предприятия //Труды II международной конференции «Идентификация систем и задачи управления» (SICPRO'03). М., 2003. 859−871. ISBN 5−201−14 948−0.
  114. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник /Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990.
  115. И. Критика чистого разума. М.: Мысль, 1994.
  116. Г. Труды по теории множеств. М.: Наука, 1985.
  117. КарповскийМ.Г., Москалев Э. С. Реализация частично-определенных функцийалгебры логики с помощью разложения в ортогональные ряды // Автоматика и телемеханика. 1970. № 8.
  118. КарриХ. Б Основания математической логики. М.: Мир, 1969.
  119. Р. Значение и необходимость. М.: Мир, 1959.
  120. А. Логика на рубеже тысячелетий // Логические исследования.Вьш. 7. М.: Наука, 2000. 7−60.
  121. А. Предмет логики в свете основных тенденций ее развития // Логические исследования. Вьш. 11. М.: Наука, 2004. 149−172.
  122. В. К, ПоттосинИ.В. Методы построения трансляторов. Новосибирск: Наука, 1986.
  123. Л. Формальная и трансцендентальная логика // Тезисы докл.межд. конф. «Современная логика». СПб, 2004.
  124. Е. Язьпси моделирования. М.: Энергия, 1985.
  125. К. Введение в математику. М., Мир, 1957.
  126. К. Математическая логика. М., Мир, 1973.
  127. Д. Семантика контекстно-свободных языков // В сб.: Семантика языковпрограммирования. М.: Мир, 1980.
  128. Н. И. Логический словарь. М., 1971.
  129. КондрашинаЕ. Ю., Литвинцева Л. А., Поспелов Д. А. Представление знанийо времени и пространстве в интеллектуальных системах / Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука, 1989.
  130. Т., БеггК. Базы данных: проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика. М.: Вильяме, 2003.
  131. КостогрызовА. И., ЛипаевВ. В. Ce^TK^midcn^ качества функционированияавтоматизированных информационных систем. М.: Изд-во «Вооружение. Политика. Конверсия», 1996.
  132. л. г. Методологические проблемы психологического анализа мьппления в понятиях // Материалы Первой российской конференции по когнитивной науке. Казань, Казанский гос. ун-т, 2004 (http://www.ksu.ru/85/соа8с104Л.
  133. Краткий психологический словарь / Под общ. ред. А. В Петровского, М. Г. Ярошевского. Ростов-на-Дону: Феникс, 1999.
  134. П. Аксиоматическое описание контекстных связей и условий //Программирование. 1980. № 6.
  135. Г. Ролевый граф в качестве модели понятия // Вестник Нижегородского университета: Математическое моделирование и оптимальное управление. Н. Новгород: Изд-во Нижегородского университета, 1998. № 2 (19). 224−235.
  136. А. В. О бесповторных контактных схемах и бесповторных суперпозициях функций алгебры логики // Труды Матем. ин-та им. В. А. Стеклова АН СССР. 1958. Т. 51. 186−225.
  137. В. И. Двз^хместные и трехместные отношения между научными понятиями//Logical Studies. 2004. № 12. 1−24. (http://www.logic.ru/Russian/LogStud/).
  138. В. И. Изоляционистский и экологический подходы к моделированиюпонятий // Материалы ЕК научной конференции «Современная логика: проблемы теории, истории и применения в науке». СПб.: Санкт-Петербург, гос. ун-та, 2006. 50−52.
  139. О. П. О программной реализации логических функций и автоматов //Автоматика и телемеханика 1977. № 7. 163−174. № 9. 137−139.
  140. О. П., Аделъсон-Велъский Г. М. Дискретная математика для инженера. М.: Энергоатомиздат, 1988.
  141. О. 77. Дискретная математика для инженера. М.: Лань, 2005.
  142. В. А. Оценка сложности реализации ф5Т1кций алгебры логики простейшими видами бинарных программ // Методы дискретного анализа в теории кодов и схем. Новосибирск: 1976. Вьш. 29. 24−36.
  143. Кун Т. Структуры научных революций. М.: Прогресс, 1977.
  144. КухаревГ. А., Шмерко В. П., Янушкевич П. Техника параллельной обработки бинарных данных на СБИС. Минск: Вьцп. шк., 1991.
  145. О. Н. Логика и лингвистика. Новосибирск, 2000.
  146. Л.Я. О векторной программной реализация логических функций // Автоматика и телемеханика. 1983. № 3. 120−128.
  147. Г. В. Сочинения: В 4-х т. Т. 3. М.: Мьюль, 1984.
  148. ЛеоненковА. В. Самоучитель U M L. СПб.: BHV, 2006.
  149. Л., Нидеррайтер Г. Конечные поля: В 2-х т. Т. 1. М.: Мир, 1988.
  150. Лингвистический процессор для сложных информационных систем / Ю. Д. Апресян, И. М. Богуславский, Л. Л. Иомдин и др. — М.: Наука, 1992.
  151. Н. В. Проблемы современной логической теории понятий // Матер. Третьего Российского философского конгресса «Рационализм и культура на пороге III тысячелетия». Ростов-на-Дону, 2002.
  152. В. В. Качество программных средств. М.: Эдиториал УРСС, 2002.
  153. Логический подход к искусственному интеллекту / Под ред. ГавриловаГ. П.М.: Мир, 1990.
  154. Логическое программирование: Пер. с англ. и фр. под ред. В. Н. Агафонова.М.: Мир, 1988.
  155. В. Сетевые модели // Искусственный интеллект. В Зх кн. Кн.2.Модели и методы: Справочник / Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990.
  156. Лоръер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991.
  157. О. Б. Об одном методе синтеза схем // Известия высших учебных заведений. Радиофизика. 1958. № 1. 120−140.
  158. О.Б. О синтезе некоторых классов управляющих систем. М.: Физматгиз, 1963. Вьш. 10. 63−97.
  159. ЛюгерД. Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложныхпроблем. М.: Вильяме, 2005. т.МайерсГ. Архитектура современных ЭВМ: В 2-х книгах. Кн. 1. М.: Мир, 1985.
  160. Макетирование, проектирование и реализация диалоговых информационныхсистем / Под ред. Е. И. Ломако. М.: Финансы и статистика, 1993. НА. Макклеллан Дж.Х., Рейдер Ч. М. Применение теории чисел в цифровой обработке сигналов. Москва: Радио и связь, 1983.
  161. М. Г. Язьжовой процессор системы TULIPS-2 // Докл. ВторойВсесоюзная конференция по созданию машинного фонда русского язьпса. М.: ИРЯз АН СССР, 1987. 176−204.
  162. В.Д. О полиномиальной реализации кортежа булевых функций //ДАН СССР. 1982. Т. 265. № 6. 1338−1341.
  163. А. А. Теория алгорифмов. М.: Изд-во АН СССР, 1954.
  164. Математическая энциклопедия: В 4-х т. М.: Советская энциклопедия, 19 771 985.
  165. Э. Введение в математическую логику. М.: Наука, 1976.
  166. Ю. В. Арифметические формы записи булевых выражений и их применение для расчета надежности схем // Вьиислительные системы. Вып. 7. Новосибирск: Ин-т математики СО АН СССР, 1963. 13−23.
  167. К., Cacao Т., Станкович Р. Обобщенный подход к диаграммам решений с нагруженными ребрами и диаграммам решений для арифметического преобразования. // Автоматика и телемеханика. 2002. № 6. 140−153.
  168. Ч. Основания теории знаков // В кн.: Семиотика / Под ред. Ю. Степанова. М.: Наука, 1983.
  169. Н. Н. Прикладная логика. Новосибирск, 1999.9. НепейводаН. Н. Уровни знаний и умений // Логические исследования. 1999. № 3 .
  170. Непейвода Н Н. Квазиискусственные объекты // Логические исследования.2002. № 8.
  171. Э. И. О синтезе схем с помощью линейных преобразований переменных // Докл. АН СССР. 1958. Т. 123. Вьщ. 4. 610−612.
  172. Новейший философский словарь: 3-е изд., исправл. Мн.: Книжный Дом. 2003.
  173. П. П. Синтез релейных структур на различных функциональнополных системах логических элементов // Автоматика и телемеханика. 1964. № 6.
  174. А. Разработка системы автоматического синтаксического анализа на основе мягко контекстно-зависимой унификационной грамматики // Тр. конф. «Диалог-2004». 2004.
  175. Пересмотренное сообщение об Алголе 68 / Ред. А. Ван Вейшаарден, Б. Майу, Дж. Пек, К. Костер, М. Синцов, Ч. Линдси, Л. Меертенс, Р.Фискер. М.: Мир, 1979.
  176. В. И., Савинков В. М. Толковый словарь по информатике. М.: Финансы и статистика, 1991.
  177. А. Венский метод разработки программ (неформальное введение) //Программирование. 1991. № 6. 23−27.
  178. В. П. Язык ПЛЭНЕР. М.: Наука, 1983.
  179. Ч. Избранные философские произведения. М.: Логос, 2000.
  180. Ч. Логические основания теории знаков. СПб.: Лаборатория метафизичесБСих исследований философского факультета СпбГУ- Алетейя, 2000.
  181. Г. Силлогистики для семантических сетей // Новости искусственного интеллекта. 2004. № 3.
  182. Г. Н. О функциональной разделимости булевых функций // Докл. АНСССР. 1954. Т. 94. 801−803.
  183. Г. Н. Математическая теория синтеза контактных (1,к)-полюсников //Докл. АН СССР. 1955. Т. 5.
  184. Д. А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.:Энергоиздат, 1981.
  185. Д. А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1986.
  186. Д. А. Моделирование рассз’ждений. Опьгт анализа мыслительных актов. М.: Радио и связь, 1989.
  187. Д. А. Где исчезают виртуальные миры? // Новости искусственногоинтеллекта. 2003. № 3. 9−25.
  188. Д. А., Осипов Г. Прикладная семиотика // Новости искусственного интеллекта. 1999. № 1. 9−35.
  189. Д. А. Семиотические модели: успехи и перспективы // Кибернетика.1976. >fo 6. 114−123.
  190. Д. А., Пушкин В. Н. Мьшшение и автоматы. М.: Сов. радио, 1972.
  191. Поиск подходов к решению проблем / Прангишвили И. В., Абрамова Н. А., Спиридонов В. Ф. и др. М.: Синтег, 1999.
  192. Т., Зелковиц М. Языки программирования: разработка и реализация.СПб.: Питер, 2002.
  193. Программирование в ограничениях и недоопределенные модели / НариньяниА. С, Телерман В. В., Ушаков Д. М., Швецов И. Е. // Информационные технологии, 1998. № 7.
  194. В. Н. Эвристика — наука о творческом мышлении. М., 1967.
  195. Дж., Буч Г., Якобсон А. U M L. Специальный справочник. СПб.: Питер, 2002.
  196. Е., Сикорский Р. Математика метаматематики. М.: Наука, 1972.
  197. Рейуорд-Смит В. Теория формальньж язьпсов. Вводный курс. М.: Радио исвязь, 1988.
  198. СебестаР. У. Основные концепции язьпсов программирования. М.: Вильяме, 2001.
  199. В. А., Галочкин М. П. Основы конструирования компиляторов.М.: Едиториал УРСС, 2003.
  200. Система A L E X как средство для многоцелевой автоматизированной обработкитекстов / И. С. Кононенко и др. // Тр. межд. сем. «Диалог-2002». Протвино, 2002. Т.2. 192−208.
  201. В. Онтологический анализ предметных областей // Известия Самарского научного центра РАН. 2001. Т. 3. № 1. 62−98.
  202. Е. Д. Формализованные языки и проблемы логической семантики.М., 1982.
  203. СмитДж., Смит Д. Принципы концептуального проектирования баз данных/ В сб.: Требования и спецификации в разработке программ / Пер. с англ. под ред. В. Н. Агафонова. М.: Мир, 1984. 165−198.
  204. Социология: Энциклопедия / Сост. A. A. Грицанов, В. Л. Абушенко, Г. М. Евелькин, Г. Н. Соколова, О. В. Терещенко. Мн.: Книжный Дом, 2003.1312 с.
  205. Стандарт онтологического исследования IDEF5 (www.idef.com/idef5.html).
  206. Р. Множества. Логика. Аксиоматические теории. М.: Просвещение, 1968.
  207. В. Операционные системы. М.: Издательский дом «Вильяме», 2002.
  208. . Г., Пуусепп М. Э., Таваст Р. Р. Анализ и моделирование производственных систем. М.: Финансы и статистика, 1987.
  209. ТарскийА. Введение в логику и методологию дедуктивных наук. М.: Изд-воиностр. лит., 1948.
  210. Тестирование на основе моделей / Петренко А., Бритвина Е., Трошев И и др.// Открытые системы. 2003. № 9.
  211. В. А. Семантический анализ текста на русском язьпсе: функциональнаямодель предложения // Экономико-математические исследования: математические модели и информационные технологии. СПб.: Наука, 2003. Вьш. 3. 304−328.
  212. Г. Л. Логические идеи Лейбница и современность // МатериалыМеждународной конференции «Г. В. Лейбниц и Россия». — СПб: СПб НЦ, 1996. 182 187.
  213. В. Ф. Метаалгоритмический язьпс // Кибернетика. 1968. № 4. 45−54.
  214. В. Ф. Базисный РЕФАЛ. Описание язьпса и основные приемы программирования. М.: ЦШШИАСС, 1974.
  215. Э. X. Концептуальное программирование. М.: Наука, 1984.
  216. В.А. Машина Поста. М.: Наука, 1988.
  217. Р. Г., Ципкин Я. 3. Преобразования Лапласа-Галуа в теории последовательных машин //Доклады Академии наук СССР. 1966. Т. 166 № 36.
  218. ФилдА., Харрисон П. Фз^нкциональное программирование. М.: Мир, 1993.
  219. О. А. Модулярная арифметика параллельных логических вычислений.Краснодар, Краснодарский военный институт, 2003.
  220. Формальные снецификации в технологиях обратной инженерии и верификации программ / Бурдонов И. Б., Демаков A.B., Косачев A .C. и др. // Труды Института системного программирования. 1999. № 1. 31−43.
  221. ФрегеГ. Избранные работы: Пер. с нем. А. Л. Никифорова. М.: ДИК, Русскоефеноменологическое общество, 1997.
  222. А., Бар-Хшлел И. Основания теории множеств. М., 1966.
  223. Фролов Социология: Учебник. М.: Наука, 1994.
  224. Р. Основные концепции компиляторов. М.: Вильяме, 2002.
  225. Н. Три модели описания язьпса // Кибернетический сборник. 1961.Вьш. 2. 237−266. 255Хомский Н. Формальные свойства грамматик // Кибернетический сборник. 1965. Вьш. I. e. 121−227.
  226. Хомский К, Миллер Дж. Введение в формальный анализ естественных язьпсов//Кибернетический сборник. 1965. Вьш. 1. .231−290.
  227. В. Ф. ATNL-машина — вопросы программной и аппаратной реализации // Сборник трудов 1-го симпозиума ИФАК по искусственному интеллекту. Ленинград, 1983.
  228. Г. О соотношении естественного язьпса и формальной модели //Вопросы кибернетики. М., 1982. 20−34.
  229. Г. Программирование на ассоциативных сетях // ЭВМ в проектировании и производстве. Л.: Машиностроение, 1985. Вьш. 2. 16−48.
  230. И. Ф. Синтез дискретных систем и математическое моделирование.М.: Физматлит, 2004.
  231. ЧенП. Модель «сущность-связь» — шаг к единому представлению данных //СУБД. 1995. № 3. 137−158.
  232. В., Семенов И. О., Ручкин В. Структурный анализ систем:
  233. EF-технологии. М.: Финансы и статистика, 2001.
  234. ЧерчА. Введение в математическую логику. М.: Из-во иностр. лит-ры, 1959.
  235. Шагурин И .И, БердышевЕ. М. Процессоры семейства INTEL Р6: Репйшн II, Репйшп III, Celeron и др. Архитектура, программирование, интерфейс. / Справочник. М.: Радио и связь, 2000.
  236. ШалытоА. А. SWITCH-технология. Алгоритмизация и программирование задач логического управления. СПб.: Наука, 1998.
  237. А. А. Логическое управление. Методы аппаратной и программнойреализации алгоритмов. СПб.: Наука, 2000.
  238. ШамисА. Л. Поведение, восприятие, мьшшение: проблемы создания искусственного интеллекта. М.: Едиториал УРСС, 2005.
  239. А. Средства компьютерного представления лингвистической информации. М.: Российский научно-исследовательский институт искусственного интеллекта, 1996.
  240. А. О различии между онтологией язьпса и онтологией предметнойобласти // Тр. 6-й Российской Национальной Конференции по искусственному интеллекту. Пущине, 1998. 41 -49.
  241. К. Э. Работы по теории информации и кибернетике. М.: Изд-воиностр. лит., 1963.
  242. Г. Д., Якобе К, МанФ.-К, ХермесГ. Мапшны Тьюринга и рекурсивные функции. М., 1972.
  243. Л. Математическая логика. М., Наука, 1975.
  244. А. Физика и реальность. М., 1965.
  245. Энциклопедия «Кругосвет». М.: Медиа-Хаус, 2006.
  246. В. Введение в дискретную математику. М., Наука, 1988.
  247. В. Фунщиональные построения в к-значной логике // ТрудыМатем. ин-та АН СССР им. В. А. Стеклова. 1958. Т. 51. 5−142.
  248. В. Об алгоритмических трудностях синтеза минимальных контактных схем // Проблемы кибернетики. Вьщ. 2. М.: Физматгиз, 1959. 75−121.
  249. Ю. И. О логических схемах алгоритмов // Проблемы кибернетики.Вьш. 1. 1958.
  250. Ю. И. Математика, метаматематика и истина // М.: Институт прикладнойматематики им. М. В. Келдьппа, 2006.
  251. S. В. On, а Theory of Boolean Functions // Journal of Society for Industrialand Applied Mathematics. 1959. No. 7, 4. 281. ^ ^ ^. B. Binary decision diagrams // IEEE Trans. Computers. 1978. Vol. C-27, No. 6. P. 509−516.
  252. Allen J. Natural Language Understanding. Melno Park, C A: Benjamin/Cummings, 1987.
  253. Bernstein В. Operations with Respect to witch the Elements of Boolean Algebrafrom a Group // Trans. Amer. Math. Soc. 1924. Vo l. 26. P. 171−175.
  254. Boole G. The Laws of Thought. -London: Macmillan, 1854.
  255. Bryant R. E. Graph-based algorithms for Boolean function manipulation // ШЕЕTrans, on Сотр. 1986. V. 35. P. 677−691.
  256. Chomsky N. Aspects of the Theory of Syntax. Cambridge, M A: MIT Press, 1965.
  257. Chomsky N. Knowledge of Language: Its Origin. Nature and Use. New York: PraegerPubUshers, 1986.
  258. Chrestenson H. E. A class of generalized Walsh fimctions // Pacific J. Math. 1955.Vol. 5. P. 17−31.
  259. CohnM. Switching Functions Canonical Form over Integer Fields (Ph.D. Thesis).Cambridge: Harvard Univ., 1960.
  260. Collins A., Quillian M. R. Retrieval time from semantic memory // Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior. 1969. No 8. P. 240−247.
  261. Colmerauer A. Les Grammaires de Metamorphose. Universite Aix-Marseille, 1975.
  262. Coloring Large Graph // Proc. of the 1981 S.E. Conf. on Graph Theory, Combinatorics.
  263. CCortex: A scalable virtual brain (http://www.ad.com).
  264. Conceptual modeling of database applications using an extended ER model /Engels G., GogoUa M. , Hohenstein U., Hulsmann K. , Lohr-Richter P., Saake G., Ehrich H.-D. // Data & Knowledge Engineering. North-Holland. 1992. No 9(2). P. 157−204.
  265. Cousineau G., Curien P.-L, Mauny M. The categorical absfract machine // Scienceof Computer Programming. 1987. Vol. 8, No 2. PP. 173−202.
  266. Curtis H.A. Non-Disjunctive Decomposition // Bell Laboratory Report, 1958, No. 19, P. 49.
  267. Davies J., FenselD., BusslerC, StuderR. The Semantic Web Research And A ppUcations: First European Semantic Web Symposium. Heraklion, 2004.
  268. Donnelly C, Stallman R. Bison: YACC-compatible parser generator. — Boston: FreeSoftware Foundation, 1995.
  269. Duhr ova E. V., MuzioJ. Generalized Reed-Muller Canonical Form for a Multiple-Valued Algebra// Multiple-Valued Logic. 1996. No. 1. P. 65−84.
  270. Farber D. J., GriswoldR. E., Polonsky I. P. A String Manipulation Language //J A C M. 1964. No 11. PP. 21−30.
  271. FloydR. Assigning meaning to programs // Mathematical Aspects Computer Science. Amer. Math. Soc. 1967. Vol. XIX. PP. 19−32.
  272. Forgy C. L. Rate: a fast algorithm for the many pattern/many object pattern matchproblem//Artificial Intelligence. 1982. No 19. P. 17−37.
  273. Formal Methods for Distributed Processing / Ed. Bowman H., Derreck J. Cambridge, Cambridge University Press, 2002.
  274. Francez N. Verification of programs. Addison-Wesley. 1992.
  275. Ganter В., Wille R. Formal Concept Analysis: Mathematical Foundations, Springer, 1999.
  276. Gazdar G., Klein E., Pullum G, Sag I. Generalized Phrase Structure Grammar, Oxford: Basil Blackwell, 1985.
  277. Gazdar G., Mellish C. Natural Language Processing in Prolog: A n Introduction toComputational Linguistics. Massachusetts: Addison-Wesley, 1989.
  278. Garzas J., Piattini M. Object-Oriented Design Knowledge: Principles, Heuristicsand Best Practices. Hershey: Idea Group PubUshing, 2007.
  279. Green D.H. Reed-Muller Expansions of Incompletely Specified Functions // Proc.lEE. 1987. Part E-134. P. 228−236.
  280. Gruber T. A. Translation Approach to Portable Ontology Specifications // Knowledge Acquisition Journal. 1993. Vo l. 5. PP. 199−220.
  281. Я, а а г. Zur Theorie der Orthogonalen Funktionensysteme // Math. Ann. 1910.Vol. 69. F. 331−371. 31. Halliday M. A. A n Introduction to Functional Grammar. London: Edward Arnold, 1985.
  282. Heidorn G. E. Augmented phrase structure grammar / In Schank and Nash-Webber.1975.
  283. Hendrix G. G. LIFER: A natural language interface utility // SIGART Newsletter.1977. Vol. 61. P. 25−26.
  284. Her brand J. Une methode de demonstration. Thesis, 1931.344 .
  285. Hoare C. A. A n axiomatic basis for computer programming // CommunicationsA C M. 1969. Vol. 12, No 10. PP. 576−583.
  286. Hopfield J. J Neural networks and physical systems Avith emergent collective computational abilities // Proc. National Academy of Science. No 79. 1982.
  287. Huth M., Ryan M. Logic in Computer Science: Modeling and Reasoning about Systems. Cambridge University Press, 2000.
  288. Johnson C. D. Formal Aspects of Phonological Descriptions. Mouton: Hague, 1972.
  289. KasperR. T., Rounds W. C. A logical semantics for feature structures. // Proc. 24thAnnual Conference of A C L. New York. 1986. P. 235−242.
  290. Kay A. The Early History of Smalltalk // A C M SIGPLAN Notices. 1993. No 28(3).PP. 69−75.
  291. KnuthD. E. Semantics of context-free languages // Math. Systems Theory. 1968.Vol. 2, No 2, P. 127−145.
  292. Kohonen T. Self-Organization and Associative Memory. Berlin, Springer-Verlag, 1984.
  293. LambekJ. The mathematics of sentence structure // American MathematicalMontiily. 1958. Vol. 65.
  294. Landin P. J. The mechanical evaluation of expressions // Computer Journal. 1964.Vol. 6. PP. 308−320.
  295. Lechner R.J. Harmonic Analysis of Switchuig Functions. // Recent Developmentsin Switchuig Theory. Academic Press, 1971. P. 121−228.
  296. Lee C.Y. Representation of switching circuits by binary decision programs // Be l lSystem Technical Journal. 1959. Vol. 38, No. 4. P. 985.
  297. LenatD., Miller G., Yokoi T. CYC, WordNet and EDR: critiques and responses //Communications of the A C M. 1995. Vol. 38 (11). P. 45−48.
  298. Linger R., Mills H., WittB. Structured Programming: Theory and Practice. Reading. M A: Addison-Wesley, 1979.
  299. WegnerP. Vieima definition language // Computer Surveys. 1972. Vo l. 4. No 1.PP. 5−63.
  300. MaitraK. K. Cascaded Switching Networks of Two-kiput Flexible Cells // IRETrans. Electr. Comput. 1962. Vo l. TC-11. P. 136−143.
  301. McCluskey E. J. Logic Design of Multivalued IIL Logic Circuits // IEEE Trans.Comput. 1979. Vol. C28. No. 8. P. 564−569.
  302. Meyer B. Object Technology: The Conceptual Perspective // Computer. 1996. No 1.P. 86−88.
  303. Morris Ch. W. Foundations of the theory of signs // Intemational Encyclopedia ofUnified Science I. Chicago, 1938. PP. 17−31.
  304. MoortgatM. Categorical Type Logics: Handbook of Logic and Language. Elsevier, 1997.
  305. Muller D.E. Application of Boolean algebra to switching circuit design and to errordetection // IRE Trans. Electron. Comput. 1954. V. EC-3. P. 6−12.
  306. Newell A. The knowledge level // Artificial InteUigence. 1982. No 18. PP. 87−127.
  307. Object-Oriented Analysis and Design with Applications / Booch G., MaksimchxikR. A. , Engle M.W., and others. New York: Addison-Wesley, 2007.
  308. Parr T. The Definitive A N T L R Reference: Building Domain-Specific Languages. Dallas: Pragmatic Bookshelf, 2007.
  309. Pereira F., Warren D. Definite Clause Grammars for Language Analysis — a Survey of Formalism and Comparison with Augment Transition Networks // Artificial Intelligence. 1980. Vol. 13. P. 231−278.
  310. Perkowski M. A. The Generalized Orthonormal Expansion of Function with Multiple-Valued Inputs and Some of its AppUcation // Proc. Int. Symp. of Multi-Valued Logic. 1992. P. 442−450.
  311. Post T. L. Introduction to a General Theory of Elementary Proposition // Amer. J.Matii. 1921. Vo l. 43. P. 163−185.
  312. D. К A Multi-Valued Algebra Based on Finite Fields // Proc. Int. Symp. O n M V L. 1974. P. 95−112.
  313. Pratt V. R. LINGOL: A Progress Report // Proc. 4th UCAI. 1975. P. 422−428.
  314. Rademacher H. Einige Satze von allgemeinen Orthogonalfimktionen // Math. A nnalen. 1922. Vo l. 87. P. 122−138.
  315. Rader C. M. Discrete convolution via Merseime transform // IEEE Trans. Comp.1972. Vo l. C-21.
  316. Reed L. S. A class of multiple error correction codes and their decoding scheme //
  317. E Trans, on Inform. Theory. 1954. V. 4. P. 38−42.
  318. Roth J. P. Minimization over Boolean Trees // IBM Journal. 1960. Vol. 4, 5. P. 543 555.
  319. Roth J.P., Karp R.M. Minimization Over Boolean Graphs // I B M Journal Res. andDevelop. 1962. No. P. 227−238.
  320. Rosenblatt F. Principles of Neurodynamics. New York: Spartan, 1962.
  321. Rudeanu S. Boolean Fxmctions and Equations. Amsterdam- London: North-HollandPubl. Co., 1974.
  322. Saraswat V. A. Concurrent Constraint Programming. Cambridge: MIT Press, 1993.
  323. Savinov A. Logical Navigation in the Concept-Oriented Data Model // Journal ofConceptual Modeling. 2005. Issue 36.
  324. SchankR. C, Rieger C. J. Inference and the computer understanding of natural languages. Artifical Litelligence. 1974. Vol. 5, No 4. P. 373−412.
  325. Scott D. S. Lectures on a mathematical theory of computations. Oxford UniversityComputing, 1981.
  326. Selz O. Zur Psychologic des Productiven Denkens und des Irrtums // Bonn: FriedrichCohem, 1922.
  327. Semon W. L. Characteristic Numbers and Their Use in the Decomposition ofSwitching Functions //Proc. A C M. 1952. Vo l. 17. P. 273−280.
  328. Shannon C.E. The a Symbolic Analysis of Relay and Switching Circuits // Trans, ofAmerican Inst, of Electrical Eengineers. 1938. Vo l. 57. P. 713.
  329. Shannon C. E. The Synthesis of Two-Terminal Switching Circuits // Bell Syst.Techn. J. 1949. Vo l. 28. No. 1. P. 59−98.
  330. Simmons R. F, Yu Y.-H. The acquisition and use of context dependent grammars forEnglish// Computational Linguistics. 1992. Vo l. 18, No 4. P. 391−418.
  331. Smith B., Mulligan K. Framework for Formal Ontology // Topoi. 1983. V.2. P. 7385.
  332. SowaJ. F. Conceptual Structures: information processing in mind and machine. Cambridge, M A: Addison Wesley, 1984.
  333. Sowa J. F. Towards the expressive power of natural language // In Principles ofSemantic Networks. Morgan Kaufinan, 1991. P. 157−189.
  334. Sowa J. F. Conceptual Graphs as a uiuversal knowledge representation. // Computers and Mathematics with Apphcations. 1992. Vol. 23, No 2−5. P. 75−93.
  335. Specification Case Studies in RAISE / Ed. Van H.D., George C, Janowski T., Moore R. // In Formal Approaches to Computiag and Information Technology. Springer, 2002.
  336. Strazdins I. The Polynomial Algebra of Multiple-Valued Logic // Algebra, Combinatorics and Logic in Computer Science. 1983. Vol. 42. P. 777−785.
  337. StoyJ. E. Denotational semantics: the Scott-Strachey approach to programming, language theory. MIT Press. 1977.
  338. Su Y.H., Cheung P. T. Computer Minimization of Multiple-Valued Switching Function// IEEE Trans. Comput. 1972. Vol. C21. P. 995−1003.
  339. TarskiA. Logic, Semantics, Metamathematics. Oxford, 1956.
  340. TarskiA. Das Wahrheitsbegriff in den formalisierten Sprachen // Studia Philosophica. 1935. Xo 1. S. 261−405.
  341. TarskiA. The Semantic Conception of Truth and the Foundations of Semantics. Philosophy of Language. New York: Oxford Univ. Press, 1985.
  342. Terry P. D. Compilers and Compiler Generators — an introduction with С++. International Thomson Computer Press, 1997.
  343. Thompson S. Type Theory and Functional Prograimning. Addison-Wesley, 1991.
  344. Tokmen V. H. Disjoint Decomposability of Multi-Valued Functions by SpectralMeans // Proc. IEEE 10th hit. Symp. on Multiple Valued Logic. 1980. P. 83−89.
  345. TosicZ. Analytical Representation of an $m$-Valued Logical Function over theRing of Integers Modulo m (Ph.D. Thesis). Beograd, 1972.
  346. Vranesic Z. C, Lee E. S., Smith K. S. A Many-Valued Algebra for Switching Systems // IEEE Trans. Comput. 1970. Vol. C-19. P. 964−971.
  347. Vykhovanets V. S. The generalized multiplicative forms // Международная конф. по пробл. упр. М., 1999. Т. 3. 319−321.
  348. Vykhovanets V. S. Fimdamental Theorems for Polynomial Representation of Discrete Functions // Proceedmgs of 4th Intemational Conference «Computer-Aided Design of Discrete Devices». Mink, 2001. Vol. 1. PP. 69−76.
  349. Vykhovanets V. S. Additive algebra for signal and image processing // Proceedingsof SPIE — The Intemational Society for Optical Engineering. 2005. Vol. 5822. PP. 94−97.
  350. Waaler P. Why no one uses functional languages. A C M SIGPLAN Notices. 1998.38S. WalliuzzamanK. M., Vranesic Z. G. On Decomposition of Multiple-Valued Switching Functions // Computer Journal. 1970. Vo l. 13. P. 359−362.
  351. Walsh J. L. A closed set of orthogonal functions // Amer. J. Math. 1923. Vol. 55.P. 5−24.
  352. Webb D. L. Generation of any N-valued Logic by One Binary Operator // Proc. Nat.Acad. Sei. 1935. Vo l. 21. P. 252−254.
  353. Wijngaarden V.A., Mailloux B.J., PeckJ. E, Koster C.H. Report on the algorithmiclanguage Algol-68. Amsterdam: Mathematisch Centrum, 1969.
  354. Wille R., Ganter D. Formal Concept Analysis. Springer. Berlin: Verlag, 1999.
  355. WirthN. Compiler Construction. Addison-Wesley, 1996.
  356. Woods W.A. Cascaded A T N grammars // American Journal of Comp. Linguistics.1980. Vol. 6, N o l .
  357. Woods W. A. What’s in a Link: Foundations for Semantic Networks / In Representation and Understanding Studies in Cognitive Science. New York: Academic Press, 1975. P. 3582.
  358. X M L Schema. Part 2: Datatypes. W3C Recommendation, http://www.w3.org/.
  359. Zullighoven H. Object-Oriented Construction Handbook: Developing ApplicationOriented Software with the Tools & Materials Approach. — Heidelberg: Elsevier, 2005.
Заполнить форму текущей работой

Заказал и сдал!