Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining / А.А. Барсегян, М.С. Куприянов, В.В. Степаненко, И.И. Холод. <...> Printsipy postroeniya sredstv intellektual'noy podderzhki prinyatiya resheniy dispetcherom TDP v ESU TS VSTO // Avtomatizatsiya, telemekhanizatsiya i svyaz' v neftyanoy promyshlennosti. <...> Sistema upravleniya bazami znaniy kak yadro sredstv intellektual'noy podderzhki prinyatiya resheniy // Truboprovodnyy transport. <...> Intellektual'nye sistemy podderzhki prinyatiya resheniy v neshtatnykh situatsiyakh s ispol'zovaniem informatsii o sostoyanii prirodnoy sredy / A.A. <...> Komp'yuternye informatsionnye sistemy dlya intellektual'noy podderzhki operatorov AES. <...> Komp'yuternye sistemy analiza situatsiy i podderzhki prinyatiya resheniy na osnove kognitivnykh kart: podkhody i metody // Problemy upravleniya. <...> МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ УДК 681.5:622.276; 622.279 ПРИНЦИПЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ НЕЧЕТКОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ В НЕФТЕГАЗОДОБЫЧЕ Б.Д. <...> Такие модели содержат большое число различных параметров, получаемых в результате решения задач параметрической идентификации (обратных коэффициентных задач [1]). <...> При этом от качества оценок параметров напрямую зависит качество трехмерной модели. <...> Строго говоря, методы математической статистики следует с осторожностью применять к промысловым данным, полученным в результате униАвтоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности 6/2016 21 МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ кальных, не повторяемых экспериментов: исследованиям керна, измерениям методами ГИС, кривым изменения давления. <...> Хорошо зарекомендовавшие себя на задачах параметрической идентификации эвристические методы (в том числе нейронные сети), хотя и позволяют добиться высокого качества решения конкретных задач, в силу своей эвристической природы не позволяют получить достаточно обоснованные значения параметров и также должны применяться с осторожностью. <...> Решение задач параметрической идентификации в нефтегазодобыче дополнительно осложняется спорным качеством исходных данных и наличием "выбросов" (outliers – наблюдений, выделяющихся из ансамбля экспериментальных данных). <...> Такими свойствами обладает метод параметрической идентификации <...>