126 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 1. Айзенк Г. Ю. Интеллект: новый взгляд / Г. Ю. Айзенк // Вопросы психологии, 1995. − № 1. – С. 111−131. 2. Аксёнов К. А. Исследование и разработка средств имитационного моделирования дискретных процессов преобразования ресурсов: Дис. канд. техн. наук: 05.13.18: Екатеринбург, 2003 188 c. РГБ ОД, 61:04-5/13-1. 3. Башмаков А. И. Интеллектуальные информационные технологии / А. И. Башмаков, И. А. Башмаков. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. - 2005. – 304 с. 4. Бондаpенко М. Ф. О линейных предикатах / М. Ф. Бондаpенко, С. Ю. Шабанов-Кушнаpенко // Проблемы бионики. − 1989. − Вып. 43. − С. 3- 7. 5. Бондаренко М. Ф. Практические приложения компараторной идентификации линейных конечномерных объектов / М. Ф. Бондаренко, С. Ю. Шабанов-Кушнаренко, Ю. П. Шабанов-Кушнаренко // Бионика интеллекта. - 2009. - № 2. – С. 5-12. 6. Бондаренко М. Ф. О реляционных сетях / М. Ф. Бондаренко, Н. П. Кругликова, И. А. Лещинская, Н. Е. Русакова, Ю. П. Шабанов– Кушнаренко // Бионика интеллекта. – 2010. №3 (74). – С. 8 – 13. 7. Бондаренко М. Ф. Алгебра предикатов и предикатных операций / М. Ф. Бондаренко, З. В. Дударь, Н. Т. Процай, В. В. Черкашин, В. А. Чикина, Ю. П. Шабанов-Кушнаренко // Радиоэлектроника и информатика. – 2004. – № 2. – С. 56-62. 8. Бондаренко М. Ф. Аппаратный метод решения системы логических уравнений / М Ф. Бондаренко, Е. В. Журавок, В. А. Чикина // Проблемы бионики. – 1998, вып. 48 – С. 43-47. 9. Бондаренко М. Ф. Идентификация объектов, описываемых векторами и линейными операциями над ними / М. Ф. Бондаренко, 127 С. Ю. Шабанов-Кушнаренко, Ю. П. Шабанов-Кушнаренко // Бионика интеллекта. − 2009, № 1 – С. 3-10. 10. Бондаренко М. Ф. Исследование системы аксиом алгебры конечных предикатов / М. Ф. Бондаренко // АСУ и приборы автоматики. – 1983. - вып. 66 – С. 120-129. 11. Бондаренко М. Ф. Мозгоподобные структуры: Справочное пособие. Том первый. / М. Ф. Бондаренко, Ю. П. Шабанов-Кушнаренко Под редакцией акад. НАН Украины И. В. Сергиенко. – К.: Наукова думка, 2011. – 460 с. 12. Бондаренко М. Ф. О булевых реляционных сетях / М. Ф. Бондаренко, И. В. Каменева, Н. Е. Русакова, Ю. П. Шабанов– Кушнаренко, И. Ю. Шубин // Бионика интеллекта. – 2011. – № 1. – С. 3–7. 13. Бондаренко М. Ф. О мозгоподобных ЭВМ / М. Ф. Бондаренко, З.В. Дударь, И. А. Ефимова, В. А. Лещинский, С. Ю. Шабанов-Кушнаренко // Радиоэлектроника и информатика, научн.-техн. журнал. – 2004. – № 2 – С. 89 – 105. 14. Бондаренко М. Ф. О системе условий линейности предиката / Бондаренко М. Ф., Ю. П. Шабанов-Кушнаренко, С. Ю. Шабанов-Кушнаренко // Біоніка інтелекту. Наук.-техн. журнал. - 2011. - № 2. С. 52-64. 15. Бондаренко М. Ф. О теории действительных чисел / М. Ф. Бондаренко, С. Д. Дрюк, Н. П. Кругликова, С. А. Пославский, Ю. П. Шабанов-Кушнаренко // Бионика интеллекта. - 2010. - № 2. – С 51-55. 16. Бондаренко М. Ф. О теории натурального ряда / М. Ф. Бондаренко, Н. П. Кругликова, С. А. Пославский, Ю. П. Шабанов-Кушнаренко // Бионика интеллекта. – 2010. - № 2. – С. 12-15. 17. Бондаренко М. Ф. О теории рациональных чисел / М. Ф. Бондаренко, Н. П. Кругликова, С. А. Пославский, Ю. П. Шабанов- Кушнаренко // Бионика интеллекта. – 2010. - № 2. – С. 23-26. 128 18. Бондаренко М. Ф. Об абстрактном определении алгебры конечных предикатов / М. Ф. Бондаренко, Ю. П. Шабанов-Кушнаренко // Проблемы бионики. – 1987, вып. 39. – С. 3-12. 19. Бондаренко М. Ф. Теория интеллекта / М. Ф. Бондаренко, Ю. П. Шабанов-Кушнаренко / Учебник – Харьков: изд-во СМИТ, 2007. – 576 с. 20. Вагин В. Н. Некоторые базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени / В. Н. Вагин, А. П. Еремеев // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2001. - № 6. - С. 114-123. 21. Варшавский П. Метод поиска решений в интеллектуальных системах поддержки принятия решений на основе прецедентов / П. Варшавский, Р. Алехин // International Journal "Information Models and Analyses" Vol.2 / 2013, Number 4. С. 385-392. 22. Гаврилова Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. – СПб: Питер, 2000. – 348 с. 23. Гупал А. М. Об одном методе индуктивного вывода с подрезанием деревьев решений / А. М. Гупал, А. А. Пономарев, А. М. Цветков // Кибернетика и системный анализ, 1993. - № 5. - С. 174-178. 24. Еремеев А. П. Концепции и модели представления времени и их применение в интеллектуальных системах / А. П. Еремеев, В.В. Троицкий // Новости искусственного интеллекта. – 2004. - №1. С. 6-29. 25. Еремеев А. П. Модели представления временных зависимостей в интеллектуальных системах поддержки принятия решений / А. П. Еремеев, В. В. Троицкий – Изв. РАН. Теория и системы управления. – 2003. – № 5. – С. 75-88. 26. Еремеев А. П. Применение темпоральных моделей в интеллектуальных системах / А. П. Еремеев, И. Е. Куриленко // Интеллектуальные системы. Коллективная монография. Выпуск четвертый. Под. Ред. В. М. Курейчика. – М.: Физматлит, 2010. - 300 с. 129 27. Еремеев А. П. Реализация временных рассуждений для интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени / А. П. Еремеев, И. Е. Куриленко / Программные продукты и системы. – 2005. - № 2. С. 45-49. 28. Еремеев А. П. Реализация интеллектуальных систем реального времени на основе сетей Петри с поддержкой темпоральных зависимостей / А. П. Еремеев, Ю. И. Королев // Программные продукты и системы. – 2013. – N 3. - С. 88-94. 29. Еремеев А. П. Средства моделирования на основе темпоральных сетей Петри для интеллектуальных систем поддержки принятия решений / А. П. Еремеев, Королев Ю. В. // Тринадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2012 (16-20 октября 2012 г., г. Белгород, Россия): Труды конференции. Т.3. – Белгород: Изд-во БГТУ, 2012. – Стр. 105-112. 30. Еремеев А. П. Средства темпорального вывода для интеллектуальных систем реального времени / А. П. Еремеев, И. Е. Куриленко // Интеллектуальные системы: Коллектив. моногр. Вып 4. М.: Физматлит. – 2010. - С. 222–252. 31. Еремеев А. П. Темпоральные сети Петри и их применение в интеллектуальных системах поддержки принятия решений реального времени / А. П. Еремеев, Ю. В. Королев // International Journal "Information Models and Analyses" Vol.2 / 2013, Number 4. С. 336-344. 32. Кандрашина Е.Ю. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах / Е.Ю. Кандрашина, Л. В. Литвинцева, Д. А. Поспелов // Под ред. Д.А. Поспелова. – М., 1989. – 328 с. 33. Корнеев В. В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации / В. В. Корнеев, А. Ф. Гареев, С. В. Васютин, В. В. Райх. – М.: Нолидж, 2000. – 352 с. 34. Кузнецов И. П. Семантико-ориентированные системы на основе баз знаний / И. П. Кузнецов, А. Г. Мацкевич. – М.: Наука, 2007. – 173 с. 130 35. Логический подход к искусственному интеллекту: От модальной логики к логике баз данных / Пер. с франц. / А. Тейз, П. Грибомон, Г. Юлен и др. – М.: Мир, 1998. – 494 с. 36. Люстерник Л. А. Элементы функционального анализа / Л. А. Люстерник, В.И. Соболев – М.: Наука, 1965. – 520 с. 37. Микрюков А. Гибридная модель оценки рисков в информационных системах А. Микрюков, В. Усцелемов // Прикладная информатика. No 1 (49). – 2014. - С. 50-55. 38. Минский М. Фреймы для представления знаний / М. Минский. – М.: Энергия, 1979. – 152 с. 39. Осуга С. Обработка знаний / С. Осуга – М.: Мир, 1989. – 293 с. 40. Петров Э. Г. Компараторная идентификация механизмов в социально-экономических системах / Э. Г. Петров, С. Ю. Шабанов- Кушнаpенко // 2-я Українська конференцiя з автоматичного керування "Автоматика-95" Львiв, 1995 р. 41. Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем / Дж. Питерсон. - М.: Мир, 1984. - 264 с. 42. Полани М. Личностное знание. На пути к посткритической философии / М. Полани. - М.: Прогресс, 1985. - 345 с. 43. Понтрягин Л. С. Непрерывные группы / Л. С. Понтрягин. Изд. 6, 2009. - 520 с. 44. Продукт компании Gensym [элект. ресурс] – http://www.gensym.com/product/G2/real-time-reasoning [3.06.2013]. 45. Продукт компании Inductive Solutions, Inc. [элект. ресурс] – http://www.inductive.com/softcase.htm [3.06.2013]. 46. Пронюк А. В. Метод многослойной декомпозиции предикатов и его применение в системах искусственного интеллекта: Дисс. … канд. техн. наук: 05.13.23; - Защищена 07.07.2004; Утв. 16.09.2004. - Харьков, 2004. – 195 с. 131 47. Рассел Д. Арчибальд Управление высокотехнологичными программами и проектами = Managing High Technology Programs and Projects. - М.: Академия Ай-ти, 2004. - С. 472. 48. Репин В. Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процессов. / В. Репин, В.М. Елифиров. Стандарты и качество, 2008. - 196 с. 49. Сарнавская Н. Н. Об изоморфизме предикатов эквивалентности и дифункциональности / Н. Н. Сарнавская, С. Ю. Шабанов-Кушнаренко, В. В. Шляхов // АСУ и приборы автоматики – Х.: “Основа”, 1992. Вып. 98 – С. 32– 36. 50. Синельникова О. И. Представление многоместных отношений в виде композиции бинарных отношений / О. И. Синельникова, И. Д. Вечирская // Радиоэлектроника и информатика. – 2001. – № 3 – С. 147– 150. 51. Ситников Д. Э. Методы решения уравнений алгебры конечных предикатов с параметрами и их применение в информационных системах. Дисс. … канд. техн. наук. – Х.: ХИРЭ, 1991. – 177 с. 52. Смирнов В. А. Логические системы с модальными временными операторами / В. А. Смирнов // Материалы II Советско-финского коллоквиума по логике «Модальные и временные логики». – М.: Институт философии АН СССР, 1979. 53. Стэнли Э. Портни. Управление проектами для "чайников" = Project Management For Dummies. - М.: «Диалектика», 2006. - С. 368. 54. Ужва А. Ю. Алгоритм адаптивного поиска образовательных коллекций на основе рассуждений по прецедентам и онтологической модели представления знаний / А. Ю. Ужва, А. М. Дворянкин, И. Г. Жукова // ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ Выпуск № 8 (111). том 16. – 2013. - С. 109-112. 55. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика / Ф.Уоссермен. - М.: Мир, 1992. - 240 с. https://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=%D0%94%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_(%D0%B8%D0%B7%D0%B4%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE)&action=edit&redlink=1 132 56. Уэно X. Представление и использование знаний / Пер, с япон. Под ред. X. Уэно, М. Испдзука. - М.: Мио, 1989. - 220 с. 57. Филиппов В. А. Интеллектуальный анализ данных: Методы и средства / В. А. Филиппов, и др., Ин-т проблем упр. им. В. А. Трапезникова Рос. акад. наук. – М.: Эдиториал УРСС, 2001. – 52 с. 58. Холодная М. А. Интегральные структуры понятийного мышления / М. А. Холодная. − Томск: Томский государственный университет, 1983. – 189 с. 59. Холодная М. А. Психология интеллекта. Парадоксы исследования / М. А. Холодная. − СПб.: Питер, 2002. − 272 с. 60. Цветков А. М. Разработка алгоритмов индуктивного вывода с использованием деревьев решений / А. М. Цветков // Кибернетика и системный анализ. – 1993. - № 1. – С. 174-178. 61. Шабанова-Кушнаренко Л. В. Метод табулирования метрики прецедентов с функциональной зависимостью весов от атрибутов прецедентов / Л. В. Шабанова-Кушнаренко // СОИ. – 2015. – №10. – С. 152- 155. 62. Шабанова-Кушнаренко Л. В. Построение предикатной аксиоматической модели метрики на пространстве прецедентов / Л. В. Шабанова-Кушнаренко // СОИ. – 2015. – №12(137). – С. 93-96. 63. Шабанова-Кушнаренко Л. В. Построение структуры линейного пространства для предикатной модели метрики / Л. В. Шабанова- Кушнаренко // СОИ. – 2016. – №1(138). – С. 118-121. 64. Шабанова-Кушнаренко Л. В. Разработка гибридной модели формирования координирующих решений при реализации производственного процесса на приборостроительных предприятиях / Л. В. Шабанова-Кушнаренко, А. П. Собчак, И. В. Шостак // Технологический аудит и резервы производства. – 2016. - № 2/6(28). – С. 18-24. 65. Шабанова-Кушнаренко Л. В. Рекурсивный метод построения иерархической предикатной модели процесса на основе предикатного дерева http://opac.mpei.ru/notices/index/IdNotice:55841/index.php?url=/auteurs/view/15567/source:default 133 / Л. В. Шабанова-Кушнаренко // XX Международный конгресс двигателестроителей. – Харьков, 2015. – С. 83. 66. Шабанова-Кушнаренко Л. В. Реляционная метасеть выделения неявных знаний / Л. В. Шабанова-Кушнаренко, С. Ф. Чалый // АСУ и приборы автоматики. – 2013. – №164. – С. 80-84. 67. Шабанова-Кушнаренко Л. В. Алгебрологическое моделирование процессных знаний в информационных системах / Л. В. Шабанова- Кушнаренко, Шостак И. В. // V Всеукраїнська науково-практична конференція «Інтелектуальні системи і прикладна лінгвістика» (2016 р., Харків). 68. Шабанова-Кушнаренко Л. В. Конфигурирование иерархической модели представления процессных знаний на основе анализа лог-файлов / Л. В. Шабанова-Кушнаренко, С. Ф. Чалый // Уральский Научный Вестник. – 2015. - № 23(154), - С. 62-66. 69. Шабанова-Кушнаренко Л. В. Многоуровневый подход к выявлению неявных знаний / Л. В. Шабанова-Кушнаренко, С. Ф. Чалый // V Междунар. наук.-техн. конф. «Сучасні напрями розвитку інформаційно-комунікаційнх технологій та засобів управління» Полтава-Баку-Кіровоград-Харків, 2015. С. 8. 70. Шабанова-Кушнаренко Л. В. Построение процессно- ориентированных моделей с использованием реляционных сетей / Л. В. Шабанова-Кушнаренко, С. Ф. Чалый // Междунар. науч.-техн. конф. «Информационные системы и технологии» ИСТ-2012. – С. 89-105. 71. Шабанова-Кушнаренко Л. В. Применение продукционной модели знаний в системе ограничений для процессов преобразования ресурсов сетей / Л. В. Шабанова-Кушнаренко, И. Б. Буцукина, С.Ф. Чалый // VIII Міжнародна науково-практична конференція “Війскова освіта та наука: сьогодення та майбутнє”: Тези доповідей. – Київ, 2012. – С. 31. 72. Шабанов-Кушнаpенко С. Ю. Компараторная идентификация процессов многомерной количественной оценки. Харьк. техн. ун-т 134 радиоэлектроники. – Х., 1994. – 230 с. Деп. в ГНТБ Украины 13.12.94. №2384-Ук94. 73. Шабанов-Кушнаренко Ю. П. Теория интеллекта / Ю. П. Шабанов- Кушнаренко / Учебник – Харьков: изд-во СМИТ, 2007. – 576 с. 74. Шемакин Ю. И. Начала компьютерной лингвистики / Ю. И. Шемакин. – М.: Изд-во МГОУ, А/О "Росвузнаука", 1992. – 116 с. 75. Шилов Г. Е. Математический анализ (конечномерные линейные пространства). – М.: Наука, 1969. – 432 с. 76. "Classification and regression trees". Monterey, CA: Wadsworth & Brooks / Cole Advanced Books & Software. 77. A.J.M.M. Weijters and W.M.P. van der Aalst. Rediscovering Workflow Models from Event-Based Data using Little Thumb. Integrated Computer-Aided Engineering, 10(2):151–162, 2003. BPI Challenge 2013, open problems. Ghent University. Dataset. [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://dx.doi.org/10.4121/uuid:3537c19d-6c64-4b1d-815d-915ab0e479da 78. A.J.M.M. Weijters, W.M.P. van der Aalst, and A.K. Alves de Medeiros. Process mining with the heuristics miner algorithm / A.J.M.M. Weijters, W.M.P. van der Aalst, and A.K. Alves de Medeiros BETA Working Paper Series WP 166, Eindhoven University of Technology, 2006. 79. Ackerman P. L. Self-Report knowledge: At the crossroads of ability, interest, and personality / P. L. Ackerman, E. L. Rolfhus // Journal of Educational Psychology. - 1996. - 88, 1, 174–188. 80. Ackerman P. L. The Locus of adult intelligence. Knowledge, abilities, and nonability traits / P. L. Ackerman, E. L. Rolfhus // Journal of Educational Psychology. – 1999. - 14, 2, РР. 314–330. 81. Ackoff R. L. From Data to Wisdom / R. L. Ackoff // Journal of Applies Systems Analysis, Volume 16. – 1989. – РР. 3-9. 82. Aha D. W. Learning to Catch: Applying Nearest Neighbor Algorithms to Dynamic Control Tasks / D. W. Aha, S. L. Salzberg // In P. Cheeseman & 135 R. W. Oldford (Eds.) Selecting Models from Data: Artificial Intelligence and Statistics. - New York, NY: Springer-Verlag, 1993. 83. Allen J. F. Maintaining knowledge about temporal intervals / Allen J. F. // Communications of the ACM. - 1983. - Vol. 26, no. 11, РР. 832–843. 84. An. Leontieva, The Module of Morphophonetic Word Processing for Composing a Vocabulary for Russian Continuous Speech Recognizer / Scientific- theoretical journal «Artificial intelligence», Donetsk, Ukraine, Vol. 3, 2007 - РР. 319–327. 85. Anand S. S. Utilising Censored Neighbours in Prognostication / S. S. Anand, J. G. Hughes, D. A. Bell, P. Hamilton // Workshop on Prognostic Models in Medicine, Eds. Ameen Abu-Hanna and Peter Lucas, Aalborg, (AIMDM’99), Denmark, 1999. - РР. 15-20. 86. Arie Segev Report on The 1995 International Workshop on Temporal Databases / Arie Segev, C. S. Jensen, R. T. Snodgrass // ACM SIGMOD Record 24(4), December 1995, http://acm.org/sigmod/record/issues/9512/temporal.ps. 87. Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving. Editions 3. G Luger, W Stubblefield. Addison Wesley, 1998. 88. Awad Е. Knowledge Management / Е. Awad, Н. Ghaziri. Prentice Hall, 2004. - 480 р. 89. Brand E. Decision Trees / E. Brand, R. Gerritsen. DBMS. - 1998. - № 7. 90. Brand E. Naive-Bayes and Nearest Neighbor / E. Brand, R. Gerritsen. DBMS, 1998. - № 7. 91. Buijs J.C.A.M. Improving Business Process Models using Observed Behavior / J.C.A.M. Buijs, M. La Rosa, H. A. Reijers, B. F. Dongen, and W.M.P. van der Aalst. In Proceedings of the Second Intern. Symposium on Data- Driven Process Discovery and Analysis, LNBIP. Springer, 2013. – Vol. 162, 2013. – РР. 44-59. 92. Buijs J.C.A.M. On the Role of Fitness, Precision, Generalization and Simplicity in Process Discovery / J.C.A.M. Buijs, B. F. van Dongen, 136 W.M.P. van der Aalst // In Proceedings of Coop IS, LNCS. Springer. – 2012. Vol. 7565, 2012. - РР. 305-322. 93. Li C. The MINADEPT Clustering Approach for Discovering Reference Process Models Out of Process Variants / C. Li, M. Reichert, A. Wombacher // International Journal of Cooperative Information Systems. - 2010. - №19 (3-4). – РР. 159–203. 94. Günther C. W. Fuzzy Mining – Adaptive Process Simplification Based on Multi-perspective Metrics / C. W. Günther, W.M.P. van der Aalst. Lecture Notes in Computer Science, 2007. 95. Dongen van B. F. Business Process Intelligence Challenge // B. F. van Dongen, B. Weber, D. R. Ferreira, and J. De Weerdt. [Электронный ресурс] / Режим доступа: www/ URL: http://ceur-ws.org/Vol-1052/summary.pdf/ - 2013 г. - Загл. с экрана. 96. Gottschalk F. Mining Reference Process Models and their Configurations / F. Gottschalk, W.M.P. van der Aalst, and M. H. Jansen-Vullers // OTM 2008 Workshops, volume 5333 of Lecture Notes in Computer Science, Berlin Heidelberg, 2008. Springer Verlag. – РР. 263-272. 97. Fayyad U. "From Data Mining to Knowledge Discovery: An Overview". In Advances in Knowledge Discovery and Data Mining / U. M. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, P. Smyth. Cambridge, Mass: MIT Press, 1996. - РР. 1-34. 98. Feuerstein M. The theory of structure cognitive modifiability / M. Feuerstein // In Presseisen B. Z. (Ed). Lerning and thinking styles: Classroom interaction (pp. 68– 134). Washington D. S.: National Education Association, 1990. 99. Fuernkranz J. "Separate-and-Conquer Rule Learning". - Vienna: Austrian Research Institute for Artificial Intelligence, Technical Report OEFAI- TR-96-25, 1996. 100. Fusheng W. Using XML to Build Efficient Transaction-Time Temporal Database Systems on Relational Databases, 2006. URL: http://apcp.apmath.spbu.ru/ru/staff/tuzov/onapr.html/ 137 http://www.cs.ucla.edu/~zaniolo/pa-pers/icde06xml.pdf (дата обращения: 01.09.2010). 101. Greco G. Discovering Expressive Process Models by Clustering Log Traces / G. Greco, A. Guzzo, L. Pontieri, D. Sacca // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 18(8): 1010–1027, 2006. 102. Gene Bellinger Systems Thinking, Knowledge Management // Emerging Perspectives http://www.systems-thinking.org/index.htm. 103. Goodman C. P. The Tacit Dimension / C. P. Goodman // Polanyiana. - 2003/1-2. – Р. 133-157. 104. Gruvaeus G. Two additions to hierarchical cluster analysis / G. Gruvaeus, H. Wainer, The British Journal of Mathematical and Statistical Psychology. – 25. – 1972. – РР. 200-206. 105. Guo W. S. A Process Knowledge Acquiring Method Based on Business Process in Corporation / W. S. Guo and Y. Z. Dang // Chinese Journal of Management Science, December 2003. - РР. 53-58. 106. Hammond K. A model of case-based planning // The Fifth National Conference on Artificial Intelligence, Menlo Park, Calif.: American Associan for Artificial Intelligence, 1986. – РР. 65-95. 107. Han J. Data Mining: Concepts and Techniques / J. Han, M. Kamber. Morgan Kaufmann, 2000. 108. Hartigan J. A. "Clustering algorithms". New York: Wiley. - 1975. 109. Hartigan J. A. Algorithm 136. A k-means clustering algorithm. / J. A. Hartigan, M. A. Wong // Applied Statistics, 28, 100, 1978. 110. Heckerman D. "Bayesian Networks for Data Mining". Data Mining and Knowledge Discovery. - 1997. - № 1. - P. 79-119. 111. Heckerman D. Learning Bayesian networks: The combination of knowledge and statistical data / D. Heckerman, D. Geiger, D. Chickering // Machine Learning, 1995. – 20. – P. 197-243. 138 112. Holsapple C. W. A knowledge management ontology / in Holsapple, C. W. (Ed.), Handbook on Knowledge Management, Vol. 1, Springer-Verlag, Berlin. – 2002. - РР. 89-128. 113. Hunt E. Intelligence as an information processing concept. / E. Hunt // British Journal of Psychology. - 1980, Vol. 71. РР. 449-474. 114. International Conference on Case-based Reasoning [элект. ресурс] – http://www.iccbr.org/ [3.06.2013]. 115. Desel J. Free Choice Petri Nets, volume 40 of Cambridge Tracts in Theoretical Computer Science / J. Desel, J. Esparza // Cambridge University Press, Cambridge, UK, 1995-256 p. 116. Johnson S. C. Hierarchical clustering schemes / Psychometrika, 32. – 1967. - 241-254 р. 117. Kimball R. The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling (Second Edition) / R. Kimball, M. Ross // John Wiley & Sons, 2002. – РP. 188-198. 118. Kolodner J. L. Proceedings of the DARPA Case-Based Reasoning Workshop. San Francisco, Calif.: Morgan Kaufmann. 1988. 119. Kolodner J. L. Maintaining Organization in a Dynamic Long-term memory // Cognitive Science, 7(4). – 1983. - 243-280 р. 120. Wen L. Detecting implicit dependencies between tasks from event logs / L. Wen, J. Wang, J. Sun // Lecture Notes in Computer Science, 2006. 121. Lakhmi C. J. Fusion of Neural Networks, Fuzzy Systems and Genetic Algorithms: Industrial Applications / C. J. Lakhmi, N. M. Martin // CRC Press, CRC Press LLC. – 1998. 122. Liang J. The Research and Application of Process Knowledge Map Constructing Method / J. Liang, Z.H. Jiang // Journal of the Chinese Institute of Industrial Engineers, January 2007. - РР. 30-41. 123. Luger G. Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving. Editions 6. / G. Luger, W. Stubblefield. – March 7, 2008. – 912 р. 139 124. Rosemann M. A Configurable Reference Modelling Language / M. Rosemann, W.M.P. van der Aalst // Information Systems, 32(1). – 2007. – РР. 1-23 125. W.M.P. van der Aalst Mining Social Networks: Uncovering Interaction Patterns in Business Processes / W.M.P. van der Aalst, M. Song // Lecture Notes in Computer Science, 3080. – 2004. – РР. 244–260. 126. Nikovski D. Workflow Trees for Representation and Mining of Implicitly Concurrent Business Processes / Daniel Nikovski // In: ICEIS 3-2, 2008. - РР. 30-36. 127. Nonaka I. A theory of the firmâ™s knowledge-creation dynamics / The Dynamic Firm, The Role of Technology, Strategy, Organization, and Regions. – 1998. – №1. - Р. 214-241. 128. Nonaka I. The Knowledge-Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation / I. Nonaka, H. Takeuchi // Oxford University Press, Oxford. 1995. 129. Oracle Workspace Manager, http://www.oracle.com/technology/products/database/workspace_man ager, 2007. 130. Parsaye K. "Rules are Much More than Decision Trees". The Journal of Data Warehousing. – 1997. - № 1. 131. Polanyi M. Knowing and Being / M. Polanyi // Essays by Michael Polanyi Edited by M.Grene. London: Routledge, 1969. - 264 р. 132. Polanyi M. Personal Knowledge: "Towards a Post-Critical Philosophy / M. Polanyi. University of Chicago Press, Chicago, 1958. - 442 р. 133. Quinlan J.R. C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann Publishers, San Mateo, CA, 1993. 134. Quinlan J.R. Generating production rules from decision trees // In Proceedings of the 10th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-87). - Morgan Kaufmann. – 1987. – P. 304-307. 135. Moore R.C. A formal theory of knowledge and action / R.C. Moore // In Formal Theories of the Commonsense World. 1985. 140 136. Richard T. Snodgrass. The TSQL2 Temporal Query Language, Kluwer Academic Publishers, 1995. Спецификация TSQL2 доступна по адресу ftp://ftp.cs.arizona.edu/tsql/tsql2/bookspec.pdf, а комментарии – на ftp://ftp.cs.arizona.edu/tsql/tsql2/eval.pdf. 137. Roger Schank, Dynamic Memory: A Theory of Learning in Computers and People. - New York: Cambridge University Press, 1982. 138. Rozinat A. Conformance Checking of Processes Based on Monitoring Real Behavior / A. Rozinat, W.M.P. van der Aalst // Information Systems, 33(1). – 2008. – РР. 64-95. 139. Rozinat A. The Need for a Process Mining Evaluation Framework in Research and Practice / A. Rozinat, A.K. Alves de Medeiros, C. W. G¨unther, A.J.M.M. Weijters, W.M.P. van der Aalst // In Arthur H.M. ter Hofstede, Boualem Benatallah, and Hye-Young Paik, editors, Business Process Management Workshops, volume 4928 of Lecture Notes in Computer Science. Springer, 2008. 140. Snodgrass R. T. Adding Valid Time to SQL/Temporal. ANSI X3H2- 96-501r2, ISO/IEC JTC 1/SC 21/WG 3 DBL-MAD-146r2, November, 1996, http://www.cs.aau.dk/~csj/Thesis/pdf/chapter26.pdf. 141. Snodgrass R. T. Adding Transaction Time to SQL/Temporal, ANSI X3H2-96-502r2, ISO/IEC JTC 1/SC 21/WG 3 DBL-MAD-147r2, November, 1996, http://www.cs.aau.dk/~csj/Thesis/pdf/chapter27.pdf 142. Snodgrass R. T. A Second Addendum to Valid- and Transaction-time Proposals. ANSI X3H2-97-010, ISO/IEC JTC1/SC21/WG3 DBL MAD-220, January 1997, http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/systems/sql3.html 143. Snodgrass R. T. Addendum to Valid- and Transaction-time Proposals. ANSI X3H2-96-582, ISO/IEC JTC1/SC21/WG3 DBL MAD-203, November 1996, ftp://ftp.cs.arizona.edu/tsql/tsql2/sql3/ansi-96-582.pdf. 144. Song and W.M.P. van der Aalst. Towards comprehensive support for organizational mining. Decision Support Systems, 46(1). - 2008. – РР. 300–317. 145. Sowa J. F. Knowledge Representation: Logical, Philosophical, and Computational Foundations / J. F. Sowa // Brooks-Cole, 2000. – 594 р. 141 146. Steeman W. Logs of Volvo IT incident and problem management Business Process Intelligence (BPI) [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://dx.doi.org/10.4121/uuid:500573e6-accc-4b0c-9576-aa5468b10cee - Загл. с экрана. 147. Tiwari A. A review of business Process Mining: state-of-the-art and future trends / A. Tiwari, C. J. Turner, B. Majeed // Business Process Management Journal. – 2008. – Vol. 14 Iss: 1. - РР. 5-22. 148. Torsun I. S. Foundations of Intelligent Knowledge-Based Systems / ACADEMIC PRESS, London, 1998. 149. Verbeek H. M. W. Interoperability in the ProM Framework // H. M. W. Verbeek, B. F. van Dongen, J. Mendling, W. M. P. van der Aalst / Computer Supported Cooperative work, 14(6): 2005. – РР. 549-593. 150. Vernon P. E. The structure human abilities / P. E. Vernon // New York: Wiley. Intelligence: Heredity and environment. San Francisco: W. H. Freeman, 1979. 151. W. M. P. van derAalst Team-Enabled Workow Management Systems / Data and Knowledge Engineering, 38(3): 335-363, 2001. 152. W. M. P. van derAalst Process Mining // Process-Aware Information Systems / W. M. P. van derAalst, A.J.M.M. Weijters // Bridging People and Software through Process Technology. Wiley & Sons. – 2005. – РР. 235–255. 153. W.M.P. van der Aalst. Discovering Workflow Performance Models from Timed Logs // International Conference on Engineering and Deployment of Cooperative Information Systems (EDCIS 2002), volume 2480 of Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, Berlin, 2002. - РР. 45–63. 154. W. M. P. van derAalst Workow Management: Models, Methods, and Systems / W. M. P. van derAalst, K.M. van Hee // MIT press, Cambridge, MA. - 2002. 155. W. M. P. van derAalst Workflow Mining: Which Processes can be Rediscovered // BETA Working Paper Series, WP 74, Eindhoven University of Technology, Eindhoven. - 2002. http://dx.doi.org/10.4121/uuid:500573e6-accc-4b0c-9576-aa5468b10cee 142 156. W. M. P. van derAalst Workow Mining: Discovering Process Models from Event Logs / W. M. P. van derAalst, A.J.M.M. Weijters, and L. Maruster // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 16(9). – 2004. – РР. 1128-1142. 157. W. M. P. van derAalst Workflow Mining: A Survey of Issues and Approaches / W. M. P. van derAalst, B. F. van Dongen, J. Herbst, L. Maruster, G. Schimm, A.J.M.M. Weijters // Data and Knowledge Engineering. - 2003. - РР. 104-123 158. W. M. P. van derAalst Towards Improving the Representational Bias of Process Mining / In K. Aberer, E. Damiani, T. Dillon, editors, IFIP International Symposium on Data-Driven Process Discovery and Analysis (SIMPDA 2011) // volume 116 of Lecture Notes in Business Information Processing, Springer-Verlag, Berlin. - 2012. – РР. 39-54. 159. W.M.P. van der Aalst Business Process Management: Models, Techniques, and Empirical Studies, volume 1806 of Lecture Notes in Computer Science. Springer-Verlag, Berlin, 2000. 160. W. M. P. van derAalst Process Mining: Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes / Springer, 2011. - 370 р. 161. Wang H. A Lattice Machine Approach to Automated Case Base Design: Marrying Lazy and Eager Learning // Proc. 17th Int. Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-99), Sweden. - 1999. 162. Wen L. Detecting Implicit Dependencies Between Tasks from Event Logs. / L. Wen, J. Wang, J. Sun \\ In Proceedings of APWeb. - 2006. – РР. 591- 603. 163. Wettschereck D. A Review and Empirical Evaluation of Feature Weighting Methods for a Class of Lazy Learning Algorithms // Artificial Intelligence Review. – 11. – 1997. - РР. 273-314. 164. Winston P. H. Artificial Intelligence. Third Addition / P. H. Winston // Addison-Wesley. - 1992.