Монографии

978-5-907242-67-8Байесовские интеллектуальные технологии в задачах моделирования закона распределения в условиях неопределенности

монография / С. В. Прокопчина. М. – Издательский дом «НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА», 2020 – 292 с. ISBN 978-5-907242-67-8

(Издание осуществлено при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований по проекту № 20-17-00007)

В монографии выдвигаются и защищаются следующие основные положения. Аппроксимация плотности вероятности СВ или СЭСП должна производиться с заданной точностью и надежностью, в соответствии с априорной и апостериорной информацией о виде исследуемой ПВ. Разработанный на основе байесовского решающего правила алгоритм аппроксимации ПВ отвечает поставленным требованиям. Для обеспечения заданных точности и надежности аппроксимации ПВ при организации процесса аппроксимации средствами ЭЦВМ и ГВК. Уникальным является раздел, посвященный определению законов распределения в условиях значительных неопределенностях. Книга предназначена для научных работников, преподавателей, студентов и аспирантов, а также для специалистов в сфере аналитической обработки данных.


Моделирование законовМоделирование законов распределений случайных величин и процессов в задачах эконометрики

учебное пособие / С. В. Прокопчина. – М.: Издательский дом «НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА», 2019. С. 260. ISBN 978-5-907242-01-2

В учебном пособии рассматриваются теоретические и практические вопросы моделирования законов распределения и оценки числовых характеристик случайных величин и процессов. Основное внимание уделяется определению аналитического вида закона распределения. В качестве системы аппроксимирующих распределений выбрана система кривых Пирсона, позволяющая получать аналитические выражения для всех известных типов унимодальных распределений. Уникальным аспектом учебного пособия является включение методов и средств определения аналитического вида закона распределения по малым выборками в условиях значительной неопределенности. В качестве основной методологии рассмотрен регуляризирующий байесовский подход. Приведены примеры определения аналитического вида законов распределения для эконометрических задач и других приложений. Учебное пособие предназначено для теоретических и практических занятий по дисциплинам «Моделирование экономических и финансовых процессов», «Эконометрика», «Бизнес-информатика».


978-5-6040215-3-8 МоделированиеМоделирование экономических систем в условиях неопределенности

учебное пособие – практикум, 2-е издание / Прокопчина С. В., Щербаков Г. А., Ефимов Ю. В. ; под. ред. Г. А. Щербакова. — М.: Издательский дом «НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА», 2019. – 508 с. ISBN 978-5-907242-40-1

Современные экономические системы являются уникальными сложными объектами. Они функционируют и развиваются в условиях влияния различных факторов внешней среды и специфичным для каждой из этих систем образом изменяются во времени и в пространстве. Динамика их поведения труднопредсказуема, а фактических данных для ее описания, как правило, недостаточно. Эти данные являются неполными, неточными и разнотипными, что в целом обусловливает ситуацию неопределенности. Вместе с тем практически востребованные модели экономических систем должны адекватно отражать свойства и взаимосвязи моделируемых объектов. По этой причине для их эффективного моделирования необходимо применять методы, ориентированные на работу в условиях неопределенности. Возможным решениям вышеуказанных задач посвящено настоящее учебное пособие. Оно предназначено не только для читателя, интересующегося теорией моделирования экономических систем, но также является занимательным практикумом, содержащим примеры применения современных экономико-математических методов в решении аналитико-прогностических задач в самых различных сферах реальной экономики. Основное внимание уделено регуляризирующему байесовскому подходу (РБП), который, начиная с 80-х годов прошлого столетия, успешно применяется для решения широкого круга технических и социально-экономических задач. В практикуме приведены как теоретические основы РБП, так и примеры его применения для моделирования экономических систем в условиях неопределенности. Пособие снабжено вопросами для самоподготовки и практическими заданиями и может быть полезно как научным работникам, преподавателям, аспирантам и студентам высших учебных заведений, так и специалистам в области системного моделирования и управления сложными народнохозяйственными объектами и комплексами.


Прокопчина С. В.Методы и средства моделирования закона распределения в условиях неопределенности

монография / С. В. Прокопчина. М. – Издательский дом «НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА», 2018 – 252 с. ISBN 978-5-6040895-9-0

В монографии выдвигаются и защищаются следующие основные положения. Аппроксимация плотности вероятности СВ или СЭСП должна производиться с заданной точностью и надежностью, в соответствии с априорной и апостериорной информацией о виде исследуемой ПВ. Разработанный на основе байесовского решающего правила алгоритм аппроксимации ПВ отвечает поставленным требованиям. Для обеспечения заданных точности и надежности аппроксимации ПВ при организации процесса аппроксимации средствами ЭЦВМ и ГВК значения их основных технических характеристик, объем выборки, ширина дифференциального коридора гистограммы, число разрядов ПНК нужно выбирать, исходя их необходимой точности аппроксимации ПВ, по полученным в работе зависимостям, и в соответствии с данными в ней рекомендациями.


Мягкие вычисления и измеренияМягкие вычисления и измерения. Том V

монография / под ред. д.т.н., проф. С.В. Прокопчиной. – М.: ИД «НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА», 2019 – 616 с. ISBN 978-5-6042213-9-6

Рассмотрены методы и средства интеллектуальной обработки информации, модели и их приложения, информационные технологии в проектировании и производстве приборов и систем управления, многомерного оценивания сложных объектов, комплексная оценка эффективности региональных систем в условиях неопределенности на основе регуляризирующего байесовского подхода, методов распределенных и модульных вычислений. Монография предназначена для научных работников, аспирантов, студентов и других специалистов работающих в сфере мягких вычислений и измерений, в области создания методов и средств искусственного интеллекта.


Мягкие вычисления и измеренияМягкие вычисления и измерения. Том IV

под ред. д.т.н., проф. С.В. Прокопчиной. – М.: ИД «НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА», 2018. – 342 с. ISBN 978-5-907242-44-9

Рассмотрены социально-экономические экосистемы в контексте дуального пространственно-временного анализа, системная экономика, экономическая кибернетика, мягкие измерения, системная экономика: в поисках единой платформы для ведения хозяйства, организации управления, развития экономической теории. Проанализировано инновационное развитие России: философский анализ, социогуманитарные технологии сборки субъектов в саморазвивающихся полисуъектных средах, критерии оценки новаций в электронной культуре. Особое внимание уделено энергетической метрике менеджмента, моделям и методологиям устойчивого развития предприятий. Монография предназначена для научных работников, аспирантов, студентов и других специалистов работающих в сфере мягких вычислений и измерений, в области создания методов и средств искусственного интеллекта.


Мягкие вычисления и измеренияМягкие вычисления и измерения. Том III

монография / под ред. д.т.н., проф. С.В. Прокопчиной. – М.: ИД «НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА», 2017. – 300 с. ISBN 978-5-9500487-3-9

Рассмотрены байесовские сети, родственные модели и их приложения, информационные технологии в проектировании и производстве приборов и систем управления (применение «мягких» вычислений в промышленности), многомерное оценивание объектов, комплексная оценка эффективности региональных проектов в условиях неопределенности, а так де применение регуляризирующего байесовского подхода для оценки и повышения устойчивости предприятий Монография предназначена для научных работников, аспирантов, студентов и других специалистов работающих в сфере мягких вычислений и измерений, в области создания методов и средств искусственного интеллекта.


Мягкие вычисления и измеренияМягкие вычисления и измерения. Том II

монография / под ред. С.В. Прокопчиной. – М.: ИД «НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА», 2017 – 416 с. ISBN 978-5-9909931-9-8

Рассмотрено применение нечётких множеств и мягких вычислений в экономике и финансах, нечётко-логическая система сбалансированных показателей и оценка экономического риска, чистый приведенный доход и внутренняя норма доходности денежных потоков с нечетко определенными платежами. Кроме этого, проанализированы мягкие технологии нормирования на промышленных предприятиях в условиях неопределенности, взаимодействие циклов различной длительности в процессе экономического развития проблемы управления экономикой в условиях полицикличности и мягкие измерения и мягкие вычисления при моделировании состояния сложных объектов на базе экспертных знаний. Монография предназначена для научных работников, аспирантов, студентов и других специалистов работающих в сфере мягких вычислений и измерений, в области создания методов и средств искусственного интеллекта.


Мягкие вычисления и измеренияМягкие вычисления и измерения. Том I

монография / под ред. проф. С.В. Прокопчиной. – М.: ИД «НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА», 2017 – 490 с. ISBN 978-5-9909931-7-4

Рассмотрены мягкие подходы к измерениям и управлению сложными системами, регуляризирующий байесовский подход, теоретический путь от нечетких множеств к мягким оценкам и синергетическому искусственному интеллекту, проанализированы методы построения гранулярных логических значений и структур, моделирование мнений и оценок интеллектуальных агентов: от четырехзначных систем модальностей к неклассическим мерам и нечетким распределениям. Рассмотрена теория энтропийных потенциалов. состояние, перспективы развития и практического приложения, методология когнитивной визуализации многомерных данных, нечеткие методы самоорганизации информационных систем, методы повышения эффективности генетических алгоритмов, общая концепция и подход к построению распределенных самоорганизующихся информационных систем, байесовские сети, родственные модели и их приложения. Монография предназначена для научных работников, аспирантов, студентов и других специалистов работающих в сфере мягких вычислений и измерений, в области создания методов и средств искусственного интеллекта.