Институт проблем информатики Российской Академии наук
Институт проблем информатики Российской Академии наук
Российская Академия наук

Институт проблем информатики Российской Академии наук



«Информатика и её применения» (Том 1, Выпуск 1, 2007)

Оглавление | Аннотации | Об авторах

Библиография

РАЗВИТИЕ ТЕОРИИ ФИЛЬТРОВ ПУГАЧЕВА ДЛЯ ОПЕРАТИВНОЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В СТОХАСТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

  • И.Н. Синицын.  Институт проблем информатики Российской академии наук. sinitsin@dol.ru

Литература

  1. Доступов Б. Г., Емельянов С. В., Казаков И. Е., Кибзун А.И., Кузнецов Н. А., Мизин И. А., Синицына И. В., Синицын И.Н., Синицын В.И. Обзор научных трудов академика В.С. Пугачева // Автоматика и телемеханика, 1998.№11. С. 8-20.
  2. Синицын И.Н., Синицын В.И., Соколов И. А. О работах академика В.С. Пугачева в области математических методов информатики // В кн. "Системы средства информатики".Спец. вып. "Математические методы информатики".М.: Наука, Физматлит, 2001. С. 5-15.
  3. Пугачев В. С. Теория вероятностей и математическая статистика. Учеб. пособие. М.: Наука, 1-е изд. 1979; 2-е изд. 2002.
  4. Пугачев В. С., Синицын И.Н. Стохастические дифференциальные системы. Анализ и фильтрация. М.:Наука, 1-е изд. 1985; 2-е изд. 1990. [Англ. пер.: Stochastic differential systems. Analysis and filtering. Chichester, New York: John Wiley, 1987.]
  5. Пугачев В. С., Синицын И.Н. Стохастические системы. Теория и программное обеспечение. Юбилейный сборник трудо винститутов Отделения информатики, вычислительной техники и автоматизации РАН. М.: Изд. ОИТВС РАН, 1993. Т. 1. С. 75-93.
  6. Пугачев В. С., Синицын И.Н. Прикладные методы анализа стохастических систем. М.: Изд-во ОИТВС РАН. Вестник МАИ, 1994.№1. С. 39-47.
  7. Синицын И.Н. Фильтры Калмана и Пугачева. М.: Изд-во Логос, 2006.
  8. Sinitsyn I.N. Ill problems of on-line conditionally optimal filtering // Ill-Posed Problems in Natural Sciences: Proceedings of the International Conference. Moscow, August, 19-25, 1991. Eds. F.N. Tilhonov et al. Utercht. VSP.Moscow: TVP Sci. Publ. P. 174-183.
  9. Синицын И.Н., Синицын В.И., Корепанов Э. Р., Белоусов В. В. Современное методическое и программное обеспечение анализа качества и моделирования стохастических систем управления // В кн. Труды III международной конференции "Идентификация систем и задачи управления" (SICPRO'04), 2004. CDROM. C. 17-43.
  10. Синицын И.Н., Шин В.И. Условно оптимальная фильтрация процессов в стохастических дифференциальных системах по сложным статистическим критериям // Докл. АН СССР, 1991. Т. 320. №4. С. 813-817.
  11. Синицын И.Н., Мощук Н.К., Шин В.И. Условно оптимальная фильтрация в стохастических дифференциальных системах по бейесовым критериям // Докл. РАН, 1993. Т. 330.№4. С. 436-439.
  12. Синицын И.Н., Шин В.И., Корепанов Э. Р. Теория условно оптимальной фильтрации стохастических процессов по сложным статистическим критериям //В кн. "Системы и средства информатики". Вып. 5. М.: Наука, 1993. С. 106-120.
  13. Sinitsyn I.N., Korepanov E. R., Shin V. I. Methods, algorithms and software tools for CAE of stochastic control systems // EUROSIM'98 Congress Proceedings.Helsinki University of Technology, Espoo, Finland. April 14-15, 1998. P. 200-205.
  14. Синицын И.Н., Корепанов Э. Р. Теория и программное обеспечение условно оптимальной фильтрации и распознавания сигналов в стохастических системах // Тез. докл. 2-й Всероссийской конференции "Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии" (РОАИ-2-95). Ульяновск, 1995. Часть 2. С. 8-9.
  15. Синицын И.Н. Условно оптимальная фильтрация и распознавание сигналов в стохастических дифференциальных системах // Автоматика и телемеханика, 1997.№3. С. 124-130.
  16. Синицын И.Н., Шин В.И. Распознавание процессов, определяемых стохастическими дифференциальными уравнениями // Докл. РАН, 1998. Т. 359. №2. С. 1-5.
  17. Синицын И.Н., Шин В.И. Условно оптимальная интерполяция случайных последовательностей, определяемых разностными уравнениями // Докл. РАН, 1994. Т. 336.№4. С. 453-456.
  18. Синицын И.Н., Шин В.И., О M. Условно оптимальная интерполяция случайных процессов с фиксированной точкой в стохастических дифференциальных системах // Автоматика и телемеханика, 1997. №2. С. 224-233.
  19. Shin V. I. Statistical analysis and suboptimal filtering of random processes in nonlinear stochastic systems // Workshop (International) on Advanced Electronics Technology-95.Moscow, Russia, 1995. P. 11-15.
  20. Shin V. I. Statistical analysis and filtering of processes in nonlinear stochastic systems. Seoul, Korea: The Korean Mathematical Society, 1995. Vol. 32.No. 1. Р. 4-8.
  21. Lee Y., Cho Y., Oh M., Shin V. I. Iterated conditionally optimal filters // Automation and Remote Control, 1997. Vol. 58. No. 6. P. 961-968.
  22. Менхо О., Чангхи Хан, Синицын И.Н., Шин В.И. Рекуррентная фильтрация в дискретных нелинейных системах с неизвестными параметрами // Автоматика и телемеханика, 1998.№1. С. 44-63.
  23. Oh M., Shin V. I., Lee Y., Choi U. J. Suboptimal discrete filters for stochastic systems with different types of observations // Computer andMathematics with Applications, 1998. Vol. 35. No. 3. P. 17-27.
  24. OhM., Han C., Sinitsyn I.N., Shin V. I. Recursive filtering in discrete non-linear systems with unknown parameters // Automation and Remote Control, 1998. Vol. 59. No. 1. P. 36-43.
  25. АзаровС. В., Менхо О., Синицын И. Н., Шин В.И. Метод нормальной аппроксимации в задачах адаптивной дискретной фильтрации и распознавания // Автоматика и телемеханика, 1998 .№11. С. 21-31.
  26. Lee Y., Oh M., Shin V. I. Adaptive nonlinear continuous discrete filtering // Applied Numerical Mathematics, 2001. No. 47. P. 45-56.
  27. Shin V. I., Shevlyakov G. An optimal mean square combination of estimates with application to filtering problems // 7th Conference (International) оn Pattern Recognition and Image Analysis (PRIA-7-2004) Proceedings. St. Petersburg, Russia. Vol. 2. P. 394-397.
  28. Пугачев В. С., Синицын И.Н. Направления развития математического обеспечения для исследования стохастических систем // В кн. "Информатика: проблемы, перспективы".М.: Наука, 1986. С. 30-38.
  29. Pugachev V. S., Sinitsyn I.N., Shin B. I. Problems of analysis and on-line conditionally optimal filtering of processes in nonlinear stochastic systems // 2nd IFAC Symposium on Stochastic Control. Vil'nius, USSR, 1986. Moscow. Preprints. Part 1. P. 4-18.
  30. Синицын И.Н., Петрова Е. В., Шин В.И. Алгоритмическое и программное обеспечение для фильтрации случайных процессов с использованием ПЭВМ // Тез. докл. 3-го межведомственного семинара по актуальным вопросам вычислительной техники и информатики "Электронный офис для научных исследований".М.: ИАЭ им. Курчатова, 1988. С. 20-23.
  31. Пугачев В. С., Синицын И.Н. Современное состояние и перспективы развития математического обеспечения для исследования стохастических систем // Тез. докл. Всесоюзного совещания "Проблемы управления-89". Ташкент, 1989. Т. 1. С. 504-505.
  32. Синицын И.Н., Карпенко А.П., Чередничено, Корепанов Э. Р. Диалоговый комплекс для исследования и моделирования стохастических систем на базе ПЭВМ // В сб. трудов 3-й Всесоюзной школы "Прикладные проблемы управления макросистемами". Апатиты. М.: Изд-во ВНИИСИ, 1989. С. 237-239.
  33. Sinitsyn I.N. Problems of signal analysis and conditionally optimal processing in stochastic differential systems // Latvian Signal Processing Conference (International) Proceedings. Riga, 1990. Vol. 2. P. 60-64.
  34. Пугачев В. С., Синицын И.Н. (ред.). Принципы разработки интеллектуализированных ППП для построения условно оптимальных фильтров. Пакет прикладных программ "СтС-Фильтр". Г.К. Алдушин, Р.Н. Бабкина, В.Ф. Бурлака, В.Ю. Вигдерович, Б.И. Гершиков, Э. Р. Корепанов, О.А. Куленко, В.С. Пугачев, В.И. Синицын, И.Н. Синицын, А.П. Хатунцев. В.И. Шин. Препринт. М.: ИПИ АН СССР, 1991.
  35. Синицын И.Н., Маишева Е.Ю., Корепанов Э. Р., Мощук Н.К., Огнева О. С., Синицын В.И., Шин В.И., Хатунцев А.П. Программные средства для анализа и моделирования случайных процессов, проектирования фильтров и идентификаторов на ПЭВМ // Тез. докл. IV Всесоюзной научно-технической конференции "Перспективные методы планирования и анализа экспериментов при исследовании случайных полей и процессов". Петрозаводск, 1991. М.: Изд-во МЭИ, 1991. С. 82-83.
  36. Пугачев В. С., Синицын И.Н., Хатунцев А.П., Шин В.И., Корепанов Э. Р., Синицын В.И. Проблемы разработки математического обеспечения для проектирования дискретных условно оптимальных фильтров // В кн. "Системы и средства информатики". Вып. 3.М.: Наука, 1992. С. 3-19.
  37. Пугачев В. С., Синицын И.Н., Хатунцев А.П., Шин В.И., Корепанов Э. Р., Синицын В.И. Математическое обеспечение для проектирования условно оптимальных фильтров и анализа процессов в дискретных стохастических системах // Автоматика и телемеханика, 1992.№6. С. 78-85.
  38. Sinitsyn I.N., Karpenko A.P. Combined parallel statistical and analysis modeling methods, algorithms and software for dynamical stochastic systems research // EUROSIM 1996 Conference (International) Proceedings. L. Dekker, W. Smit, J.C. Zuidervaat (eds.). Elsevier Science B.V., 1996. P. 187-194.
  39. Корепанов Э. Р. Развитие алгоритмического и программного обеспечения для синтеза фильтров Пугачева // В кн. "Системы и средства информатики". Спец. вып.М.: Наука, Физматлит, 2001. С. 37-42.
  40. Синицын И.Н., Синицын В.И., Корепанов Э. Р., Белоусов В. В. Информационные технологии синтеза параметризованных фильтров Пугачева. М.: Наукоемкие технологии, 2004.№7. С. 50-79.
  41. Синицын И.Н., Синицын В.И., Корепанов Э. Р., Белоусов В. В., Чумин Ю. В .Методические и программное обеспечение анализа качества и моделирования сингулярных стохастических систем // Труды IV международной конференции "Идентификация систем и проблемы управления" (SICPRO'05), 2005.CD-ROM. C. 1713-1743.
  42. O M., Shin V. I. Modified quasilinear filtering method for estimation of processes in multidimentional nonlinear stochastic systems // Kybernetika, 1997. Vol. 33. No. 4. P. 399-408.
  43. Добровидов А. В., Кошкин Т.М. Непараметрическое оценивание сигналов. М.: Наука, Физматлит, 1997.
  44. Васильев В. А., Добровидов А. В., Кошкин Г.М. Непараметрическое оценивание функционалов от распределений стационарных последовательностей. М.: Наука, 2004.
  45. Sinitsyn I.N. Parallel simulation technologies for stochastic systems // In Lectures Notes in Computer Science, 1277. Parallel Computing Technologies, 4th Conference (International) PACT-97 Proceedings. Springer, 1995. P. 383-388.
  46. Синицын И.Н., Синицын В.И., Степанов А.М., Ушмаев О. С. Проблемы реализации вычислительных методов обработки и анализа сигналов и изображений на архитектурах с ассоциативной памятью // Труды 1-й Всероссийской конференции "Методы и средства обработки информации". М.: Изд-во МГУ им.М.В. Ломоносова, 2003. С. 137-141.
  47. Синицын И.Н., Степанов А.М., Ушмаев О. С. Проблемы синтеза фильтров и идентификаторов с ассоциативной памятью // Труды III международной конференции "Идентификация систем и проблемы управления" (SICPRO'04), 2004. CD-ROM. C. 1896- 1911.
  48. Казаков И. Е., Мальчиков С. В. Приближенное построение фильтров Пугачева заданной сложности // Автоматика и телемеханика, 1981.№12. С. 48-55.
  49. Пугачев В. С. Управление летными и испытаниями летательных аппаратов как средство повышения их надежности // В кн. "Проблемы надежности летательных аппаратов". М.: Машиностроение, 1985. С. 25-37.
  50. Казаков И. Е., Гладков Д.И. Методы оптимизации стохастических систем. М.: Наука, Гл. ред. физматлит, 1987.
  51. Руденко Е. А. Оптимальная структура дискретных нелинейных фильтров произвольного порядка // В кн. "Статистические методы в теории управления ЛА". Тем. сб. науч. тр. МАИ. М.: Изд-во МАИ, 1990. С. 53-60.
  52. Руденко Е. А. Адаптивный дискретный нелинейный фильтр для реализации на борту ЛА // В кн. "Управление и навигация ЛА в условиях параметрических неопределенности". Тем. сб. науч. тр. МАИ. М. :Изд- во МАИ, 1991. С. 23-30.
  53. Корепанов Э. Р. Дискретные условно оптимальные фильтры с памятью // Докл. РАН, 1992. Т. 324. №1. С. 50-55.
  54. Панков А. Р. Рекуррентная условно-минимаксная фильтрация процессов в разностных нелинейных стохастических системах // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика, 1992.№3. С. 63-70.
  55. Руденко Е. А. Оптимальная структура дискретных алгоритмов конечномерной непрерывно-дискретной нелинейной фильтрации при марковских помехах // В кн. "Оптимизация алгоритмов обработки информации и управления". Тем. сб. науч. тр. МАИ. М.: Изд-во МАИ, 1992. С. 62-70.
  56. Pankov A. R. Conditionally-minimax nonlinear filter for differential system with discrete observations // Advances in Modelling and Analysis. Ser. B. AMSE Press., 1993. Vol. 28. No. 1. P. 31-39.
  57. Pankov A. R., Bosov A. V. Conditionally-miminax algorithm of nonlinear system state estimation // IEEE Trans. Autom. Control, 1994. Vol. 39. No. 8. P. 1617-1620.
  58. Синицын И.Н. Из опыта преподавания статистических основ информатики в технических университетах // В кн. "Системы и средства информатики". Спец. вып. 8, посвященный II международному кон- грессу ЮНЕСКО "Образование и информатика". М.: Наука, Физматлит, 1996. С. 68-73.
  59. Шин В.И. Фильтры Пугачева для комплексной обработки информации // Автоматика и телемеханика, 1998.№11. С. 195-206.
  60. Босов А. В. Условно-минимаксные алгоритмы оценивания и управления для нелинейных стохастических систем // Автоматика и телемеханика, 1998. №11. С. 46-59.
  61. Синицын И.Н., Синицын В.И., Корепанов Э. Р., Белоусов В. В., Ильясов Д.Ф., Ушмаев О. С. Субоптимальные обучающиеся информационные технологии и системы // Материалы межрегиональной научно-технической конференции "Интеллектуальные информационные системы" (Интеллект-2003). Тула: Изд-во Тульского государственного университета, 2003. С. 25-27.
  62. Борисов А. В. Условно оптимальное оценивание специальных марковских скачкообразных процессов // Автоматика и телемеханика, 2006.
  63. Синицын И.Н., Синицын В.И., Корепанов Э. Р., Белоусов В. В., ЛавренюкЮ. А. Условно оптимальные стохастические информационные технологии контроля сложных динамических систем // В кн. "Системы и средства информатики". ИПИ РАН. Вып. 16. М.: Наука, 2006. С. 72-108.

СРЕДСТВА ОБЕСПЕЧЕНИЯ ОТКАЗОУСТОЙЧИВОСТИ ПРИЛОЖЕНИЙ

  • В. Н. Захаров.  Институт проблем информатики Российской академии наук. vzakharov@ipiran.ru
  • В.А. Козмидиади.  Институт проблем информатики Российской академии наук. kozmidiady v@tochka.ru

Литература

  1. http://www.netapp.com/products/|ler/index.html (сайт фирмы Network Appliance Inc.).
  2. Pfister G. In search of clusters: The coming battle in lowly parallel computing. N.Y.: Prentice Hall, 1995.
  3. MPI-2: Extensions to the Message-Passing Interface. http://www.mpi-forum.org/docs/mpi-20-html/mpi2- report.html.
  4. Zhong H., Nieh J. CRAK: Linux checkpoint/restart as a kernelmodule. Technical Report CUCS-014-01.Department of Computer Science, Columbia University, 2001.
  5. Roman E. A survey of checkpoint/restart implementations. Berkeley: Lawrence Berkeley National Laboratory Technical Report (publication LBNL-54942), 2003.
  6. Sankaran S., Squyres J.M., Barrett B., Lumsdaine A., Duell J., Hargrove P., Roman E. The LAM/MPI checkpoint/ restart framework: System-initiated checkpointing. LACSI Symposium, Sante Fe, NewMexico, USA, 2003.
  7. Захаров В.Н., Козмидиади В. А. Реализация отказоустойчивости серверов приложений // Системы высокой доступности, 2006. Т. 2.№2. С. 56-62.
  8. Lamport L. Time, clocks, and the ordering of events in a distributed system // Communications of the ACM, 1978. V. 21.№7. P. 558-565.
  9. Захаров В.Н., Козмидиади В. А., Кузьмин А.В. Описание недетерминированного поведения и проблема отказоустойчивости приложений // В кн.: Системы и средства информатики / Под. ред. И.А. Соколова. М.: Наука, 2005. Вып. 15. С. 338-358.
  10. King S. T., Dunlap G.W., Chen P.M. Operating system support for virtual machines. 2003 Annual USENIX Technical Conference Proceedings, 2003.
  11. Захаров В.Н. Виртуализация как информационная технология // В кн.: Системы и средства информатики: Спец. вып. Научно-методологические проблемы информатики / Под ред. К.К. Колина. М.: ИПИ РАН, 2006. С. 279-298.
  12. Maloy J. Transparent inter process communication (TIPC). http://tipc.sourceforge.net/.

МНОГОЛИНЕЙНАЯ СИСТЕМА МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ С КОНЕЧНЫМ НАКОПИТЕЛЕМ И НЕНАДЕЖНЫМИ ПРИБОРАМИ

  • А.В. Печинкин.  Институт проблем информатики Российской академии наук. apechinkin@ipiran.ru
  • И. А. Соколов.  Институт проблем информатики Российской академии наук. isokolov@ipiran.ru
  • В.В. Чаплыгин.  Институт проблем информатики Российской академии наук. vchaplygin@ipiran.ru

Литература

  1. Kabak I. V. Blocking and delays in M (n)/M/c queuing systems // Operations Res., 1968. Vol. 16. P. 830-840.
  2. Mytrany I. L., Avi-Itzhak B. A many-server queue with service interruptions // Operations Res., 1968. Vol. 16. P. 628-638.
  3. Neuts M. F., Lucantoni D.M. A Markovian queue with N servers subject to breakdowns and repairs. Mgmt. Sci., 1979. Vol. 25. P. 849-861.
  4. Бабицкий А.В., Дудин А.Н., Клименок В.И. К расчету характеристик ненадежной системы массового обслуживания с конечным источником // Автоматика и телемеханика, 1996.№1. С. 92-103.
  5. Дудин А.Н. Оптимальное гистерезисное управление ненадежной системой ВМAP/SM/1 с двумя режимами работы// Автоматика и телемеханика, 2002. №10. С. 58-72.
  6. Dudin A.N., Kazimirsky A. V., Klimenok V. I. BMAP/G/1 system unreliable in an idle state // Bulletin of Kerala Mathematics Association, 2004.No. 2. P. 1-19.
  7. Микадзе И. С., Хочолава В. В., Хуродзе Р. А. Виртуальное время ожидания в однолинейной СМО с ненадежным прибором // Автоматика и телемеханика, 2004. №12. С. 119-128.
  8. Mikadze I. S., Khocholava V. V. Studing the queue length in a single server queuing system with unreliable server // Automation and Remote Control, 2005. Vol. 6. No. 1. P. 65-73.
  9. Печинкин А. В., Соколов И. А., Чаплыгин В. В. Многолинейные системы массового обслуживания с независимыми отказами и восстановлениями приборов // Системы и средства информатики: спец. выпуск "Математическое и алгоритмическое обеспечение информационно-телекоммуникационных систем". М.: Изд-во Института проблем информатики РАН, 2006. С. 99-123.
  10. Печинкин А.В., Чаплыгин В. В. Стационарные характеристики системы массового обслуживания SM/MSP/n/r // Автоматика и телемеханика, 2004. №9. С. 85-100.
  11. Bocharov P. P., D'Apice C., Pechinkin A. V., Salerno S. Queueing Theory. Utrecht, Boston: VSP, 2004.

НОВЫЙ МЕТОД ВЕРОЯТНОСТНО-СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ В ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕТЯХ

  • Д.А. Батракова.  Институт проблем информатики Российской академии наук. daria.batrakova@gmail.com
  • В.Ю. Королев.  Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ им.М.В. Ломоносова, ИПИ РАН. vkorolev@comtv.ru
  • С.Я. Шоргин.  Институт проблем информатики Российской академии наук. sshorgin@ipiran.ru

Литература

  1. Teletraffic Engeneering Handbook. International Telecommunication Union, Geneva, 2005 http://www.itu.int.
  2. Севастьянов Б. А. Курс теории вероятностей и математической статистики.М., 2004.
  3. Айвазян C. А., Бухштабер В.М., Енюков И. С, Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности // Финансы и статистика. М., 1989.
  4. Bilmes J. A.Agentle tutorial of theEMalgorithmand its application to parameter estimation for Gaussian mixture and hidden Markov models. Berkeley, CA, USA: International Computer Science Institute, 1998.
  5. Шлезингер М.И. О самопроизвольном различении образов //Шлезингер М.И. Читающие. автоматы. Ки- ев: Наукова думка, 1965. С. 38-45.
  6. Hsiao I.-T., Rangarajan A., Gindi G.. Joint-MAP reconstruction/ segmentation for transmission tomography using mixture-models as priors. Yale University, 1998.
  7. http://zedgraph.org.
  8. http://ita.ee.lbl.gov/html/contrib/LBL-PKT.html.
  9. http://www.synterra.ru.

ЛИНГВИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЛЯ СИСТЕМ МАШИННОГО ПЕРЕВОДА И ОБРАБОТКИ ЗНАНИЙ

  • Е. Б. Козеренко.  Институт проблем информатики Российской академии наук. kozerenko@mail.ru

Литература

  1. Brown R.D. Example-based machine translation in the Pangloss system // 16th Conference (International) on Computational Linguistics, 1996. Copenhagen: Center for Sprogteknologi. P. 169-174.
  2. Knight K. Automating knowledge acquisition for machine translation //Artificial IntelligenceMagazine, 1997. Vol. 18. P. 81-96.
  3. Козеренко Е. Б. Логико-статистические методы представления языковых структур в машинном переводе // Труды Международной конференции Диалог'2005 "Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии".М.: Наука, 2005.
  4. Wang Ye-Yi, Waibel А. Modelling with structures in statistical machine translation // 36th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics / 17th Conference (International) on Computational Linguistics, 1998. P. 1357-1363.
  5. Hutchins J., Hartmann W., Ito E., eds. Compendium of translation software // 7th Ed. European Association for Machine Translation, 2003.
  6. Lagoudaki E. Translation memories survey 2006: User's perceptions around TM usage // 28th Translating and the Computer 28 Conference Proceedings. London: Aslib / IMI, 2006. P. 1-29.
  7. Alshawi H., Buchsbaum A. L., Fei Xia. A comparison of head transducers and transfer for a limited domain translation application // 35th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics / 8th European Chapter of the Association forComputationalLinguistics, 1997. P. 360-365.
  8. PlanaE. SIMILIS second-generation translation memory software // 28th Translating and the Computer Conference Proceedings. London: Aslib/IMI, 2005.
  9. Mel'cuk I. A. Dependency syntax: Theory and practice. Albany: State University of New York, 1988.
  10. Pollard C., Sag I. A. Head-driven phrase structure grammar. Chicago: University of Chicago Press, 1994.
  11. Kozerenko E. B. Cognitive approach to language structure segmentation for machine translation algorithms // International Conference on Machine Learning, Models, Technologies and Applications Proceedings. Las Vegas, USA: CSREA Press, 2003. P. 49-55.
  12. Козеренко Е. Б. Моделирование переноса функциональных значений для англо-русского машинного перевода // Труды Международной конференции Диалог'2004 "Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии".М.: Наука, 2004.
  13. Якобсон Р.О. Разработка целевой модели языка в европейской лингвистике в период между двумя войнами // Новое в лингвистике. М., 1965. Вып. 4. С. 372-377.
  14. Якобсон Р.О. Шифтеры, глагольные категории и русский глагол // Принципы типологического анализа языков различного строя. М., 1972.
  15. Halliday M. A.K. System and function in language // In: Halliday M.A.K. Selected Papers. London, 1976.
  16. Звегинцев В. А. Функция и цель в лингвистической теории // Проблемы теоретической и экспериментальной лингвистики. М., 1977. С. 120-146.
  17. Слюсарева Н. А. Проблемы функционального синтаксиса современного английского языка. М., 1981. 206 с.
  18. Halliday M. A.K. An introduction to functional grammar. Ed. Arnold E. London, 1985.
  19. Шведова Н.Ю. Один из возможных путей построения функциональной грамматики русского языка // Проблемы функциональной грамматики. М., 1985. С. 30-37.
  20. Гак В. Г. К типологии функциональных подходов к изучению языка //Проблемы функциональной грамматики.М., 1985. С. 5-15.
  21. Степанов Ю. С. Имена, предикаты, предложения (се- миологическая грамматика). М.: Едиториал УРСС, 2004.
  22. Блумфилд Л. Язык. Изд. 2-е, стереотипное. М.: Едиториал УРСС, 2002.
  23. Щерба Л. В. Языковая система и речевая деятельность. Л., 1974.
  24. Золотова Г. А., Онипенко Н.К., Сидорова М.Ю. Коммуникативная грамматика русского языка. М., 2004.
  25. Шаумян С.К. Семиотическая лингвистика как объяснительная наука // Труды Международной конференции Диалог'2005 "Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии". М.: Наука, 2005. С. 507-513.
  26. Shaumyan S. A semiotic theory of language. Indiana University Press, 1987.
  27. Shaumyan S. Signs, mind, and reality. USA: John Benjamins Publishing Company, 2006.
  28. Козеренко Е. Б. Лингвистические аспекты информатики // Системы и средства информатики. Специальный выпуск "Научно-методологические проблемы информатики".М.: ИПИРАН, 2006. C. 88-111.
  29. Rosenfeld R. A maximum entropy approach to adaptive statistical language modeling // Computer Speech and Language, 1996. Vol. 10. P. 187-228.
  30. Niesler T. R., Woodland P. C. Modelling word-pair relations in a category-based language model // IEEE Conference (International) on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 1999. P. 795-798.
  31. Ney H., Essen U., Kneser R. On structuring probabilistic dependencies in stochastic language modeling // Computer Speech and Language, 1994. Vol. 8. P. 1-38.
  32. Marino J.B., Banchs R. E., Crego J.M., Adria de Gispert, Lambert P., Fonollosa J. A. R., Costa-jussa M. R. N-grambased machine translation // Computational Linguistics, 2006. Vol. 32. No. 4. P. 527-549.
  33. Voss C., Dorr B. J. Toward a lexicalized grammar for interlinguas // Machine Translation, 1995. Vol. 10. No. 1-2. P. 139-180.
  34. Dorr B., Nizar H. Interlingua approximation: A generation-heavy approach // AMTA-2002 Interlingua Reliability Workshop. Tiburon, California, USA, 2002.
  35. Brown P. F., Cocke J., Della Pietra S. A., Della Pietra V. J., Jelinek F., Lafferty J.D., Mercer R. L., Roossin P. S. A statistical approach tomachine translation //Computational Linguistics, 1990. Vol. 16. P. 79-85.
  36. Brown P. F., Della Pietra S. A., Della Pietra V. J., Mercer R. L. The mathematics of statistical machine translation: Parameter estimation // Computational Linguistics, 1993. Vol. 19. No. 2. P. 263-311.
  37. Marcus M. P., Santorini B., Marcinkiewicz M. A. Building a large annotated corpus of English: The Penn Treebank // Computational Linguistics, 1993. Vol. 19. No. 2. P. 313- 330.
  38. GaleW. A., Church K.W. A program for aligning sentences in bilingual corpora // Computational Linguistics, 1993. Vol. 19. P. 75-102.
  39. Chen S. F. Aligning sentences in bilingual corpora using lexical information // 31st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 1993. P. 9-16.
  40. Haruno M., Yamazaki T. High-performance bilingual text alignment using statistical and dictionary information // 34th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 1996. P. 131-138.
  41. Hu Rile, Zong Chengqing, Xu Bo. An approach to automatic acquisition of translation templates based on phrase structure extraction and alignment // IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing, 2006. Vol. 14. No. 5. P. 1656-1663.

СИМВОЛЬНАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ ЗНАНИЙ ИНФОРМАТИКИ В ЧЕЛОВЕКО-АВТОМАТНОЙ СРЕДЕ

  • В.Д. Ильин. Институт проблем информатики Российской академии наук. vdilyin@ipiran.ru
  • И. А. Соколов. Институт проблем информатики Российской академии наук. isokolov@ipiran.ru

Литература

  1. Ильин В. Д., Соколов И. А. Информация как результат интерпретации сообщений на символьных моделях систем понятий // Информационные технологии и вычислительные системы, 2006.№4. С. 74-82.
  2. Артемов С.Н. Формализации метод // Математическая энциклопедия, 1985. Т. 5. С. 635.
  3. Гришин В.Н.Формальная система //Математическая энциклопедия, 1985. Т. 5. С 639.
  4. Ильин А.В., Ильин В. Д. Интерактивный преобразователь ресурсов с изменяемыми правилами поведения //Информационные технологии и вычислительные системы, 2004.№2, С. 67-77.
  5. Ильин В. Д. Гипертекст. Большая Российская Энциклопедия, 2007. Т. 7.
  6. Соколов И. А. Данные в информатике. Большая Российская Энциклопедия, 2007. Т. 7.
  7. Ильин В. Д. Система порождения программ. М.: Наука, 1989.
  8. http://www.w3.org/Submission/2007/01/
  9. http://www.w3.org/Submission/2007/SUBM-sml-20070321/.
  10. http://www.w3.org/Submission/2007/SUBM-sml-if-20070321/.
  11. Shannon C. E. A mathematical theory of communication // Bell System Technical J., 1948. July and October, Vol. 27. P. 379-423 and 623-656. http://cm.bell-labs.com/cm/ms/what/shannonday/shannon1948.pdf
  12. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. Пер. с англ. под ред. Р.Л. Добрушина и О. Б. Лупанова. С предисловием А.Н. Колмогорова. М.: Иностранная литература, 1963.
  13. Колмогоров А.Н. Три подхода к определению понятия "Количество информации" // Проблемы передачи информации, 1965. Т. I. Вып. 1. С. 3-11.