Монографии и учебные пособия

Моделирование и управление процессами цифровизации в условиях неопределенности

 

978-5-907497-06-1

Учебное пособие. – М.: ИД «НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА», 2021. – 250 с.

ISBN 978-5-907497-06-1

Учебное пособие посвящено новому направлению в теории измерений и интеллектуальной обработке данных для моделирования и цифровизации деятельности.
Основой методологии является регуляризирующий байесовский подход (РБП) и реализованные на его основе байесовские интеллектуальные технологии.
В учебном пособии представлены теоретические основы моделирования и цифровизации в условиях неопределенности, методология РБП, ряд новых технологий измерений и интеллектуальной обработки информации. Предложен программный комплекс «Инфоаналитик», представляющий собой технологическую платформу для быстрой разработки прикладных информационных систем, ориентированных на функционирование в условиях неопределенности. В учебном пособии приводятся примеры решения ряда типовых практических задач на основе БИТ для различных направлений деятельности.
Учебное пособие предназначено для магистров, аспирантов, профессорско-преподавательского состава высших учебных заведений, а также широкого круга специалистов в сфере интеллектуальной обработки данных BIG DATA, DATA SCIENCE, моделирования и цифровизации.

 


Основы теории шкалирования в экономике

 

978-5-907497-05-4Учебное пособие. – М.: ИД «НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА», 2021. – 272 с.

ISBN 978-5-907497-05-4

Методы теории шкалирования изучаются в рамках дисциплин «Эконометрика», «Моделирование экономических и финансовых процессов», «Системный анализ в экономике» и других дисциплинах.
Методология шкалирования является частью таких современных научных направлений как DATA SCIENCE, BIG DATA, DATA MINING, NeuroNet, Vtasurement Science и других направлений искусственного интеллекта и современной теории измерений.
Однако, современная теория шкалирования, включающая методы шкалирования и измерения неколичественных показателей в условиях неопределенности еще не рассматривалась в указанных дисциплинах. В то время как такие условия шкалирования и оценивания являются типичными для сложных экономических систем, при получении оценок и управленческих решений в экономических задачах. Данное учебное пособие восполняет этот пробел. Для реализации шкалирования в условиях неопределенности предлагается новый тип измерительных шкал, получивший название шкал с динамическими ограничениями. В учебном пособии рассмотрены теоретические основы и практические методики для построения таких шкал.
Приводятся практические методики шкалирования и примеры построения шкал в различных экономических приложениях в промышленности, финансовых задачах, банковском секторе, социальной сфере, управлении развитием территорий, а также новые подходы к оцениванию показателей в условиях неопределенности.
Учебное пособие предназначено для подготовки бакалавров и магистров, оно также будет полезно для научных работников, аспирантов и специалистов сферах измерений и интеллектуальной обработки информации.

 


Байесовские интеллектуальные технологии в задачах моделирования закона распределения в условиях неопределенности

 

978-5-907242-67-8монография / 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 законов распределений случайных величин и процессов в задачах эконометрики

 

978-5-907242-01-2

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».

 


 

Методы и средства цифровой экономики на основе когнитивных сетей и интеллектуальных рабочих мест специалистов

 

978-5-907242-02-9

учебное пособие / С. В. Прокопчина. – М.: Издательский дом «НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА», 2019 – 268 с.

ISBN 978-5-907242-02-9

В учебно-методическом пособии предлагается концепция РБП и БИИ (мягких измерений) в качестве одного из перспективных направлений создания методологической основы и технологической базы цифровой экономики. В рамках данной концепции мягкие измерения реализуются на основе регуляризирующего байесовского подхода (РБП) и байесовских интеллектуальных технологий (БИТ). Приведено обобщенное уравнение мягких измерений на основе РБП. Сформулированы основные принципы и свойства мягких измерений, важные для решения практических задач цифровой экономики. Даны примеры разработанных прикладных систем, ориентированных на функционирование в условиях информационной неопределенности в задачах цифровой экономики. Приводится оценка готовности российских регионов к реализации методов и средств цифровой экономики. Учебное пособие предназначено для студентов, магистров и аспирантов по специальностям: бизнес-аналитика в менеджменте, бизнес-информатика, моделирование экономических и финансовых процессов, других специальностей, связанных с использованием современной математики информационно-коммуникационных технологий. Книга также будет полезна для широкого круга преподавателей, научных работников и специалистов.

 


 

Моделирование социально-экономических систем в условиях неопределенности

 

978-5-907242-40-1

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.

 


 

Инструменты оценки и обеспечения устойчивого развития отраслей российской экономики

 

978-5-16-013073-6

монография – Москва : Общество с ограниченной ответственностью «Научно-издательский центр ИНФРА-М», 2018. – 174 с. – (Научная мысль).

ISBN 978-5-16-013073-6

В монографии представлены результаты научного исследования проблем устойчивого развития отраслей российской экономики. Предложены инструменты многокритериальной оценки устойчивого развития, разработаны направления совершенствования институциональных механизмов, позволяющие реализовать структурную политику и минимизировать экономические риски. Обоснованы положения динамической устойчивости отраслей и отраслевых комплексов (по ОКВЭД), определены функциональные составляющие модели устойчивого развития отраслей российской экономики. Монография подготовлена по результатам исследований в рамках Государственного задания Финансового университета. Монография рекомендуется специалистам в сфере государственного и регионального управления, стратегического управления экономикой и оценки устойчивости развития отраслей, научным работникам, аспирантам, магистрантам.

 


 

Методы и средства моделирования закона распределения в условиях неопределенности

 

978-5-6040895-9-0монография / 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 измерения. Том V

 

978-5-6042213-9-6монография / 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 измерения. Том IV

 

978-5-907242-44-9под 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 измерения. Том III

 

978-5-9500487-3-9монография / 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 измерения. Том II

 

978-5-9909931-9-8монография / 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 измерения. Том I

 

978-5-9909931-7-4монография / 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.

 


 

Управление в условиях неопределенности

 

978-5-7629-1499-4

монография. – СПб: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2014 – 304 с.

ISBN 978-5-7629-1499-4

В монографии представлены методы и средства решения задач управления в условиях значительной неопределенности. Также рассматривается опыт их практического использования. Данное научное издание предназначено для специалистов в области управления, искусственного интеллекта, прикладных направлений, связанных с решением современных задач управления, для научных сотрудников, преподавателей высших учебных заведений, аспирантов, студентов соответствующих специальностей.