Способ проектирования информационно-аналитических процессов в образовательных кибер-физических системах на основе нейро-нечетких сетей Петри

Современные образовательные кибер-физические системы работают в условиях неопределенности и постоянного роста объема структурированной и полу-структурированной информации, поступающей из разнородных источников. Предпосылками для такого роста являются, прежде всего, растущие возможности аппаратного сбора данных, а также широкое использование персональных устройств, которые используются, с одной стороны, как канал сбора данных, а с другой — как инструмент для анализа и управления информационно-аналитическими процессами.

1. Kendall E.F., McGuinness D.L., Ding Y., Groth P. “Ontology Engineering” in Ontology Engineering. Morgan & Claypool, 2019.
2. Kwan H.K., Cai L.Y. A fuzzy neural network and its application to pattern recognition // IEEE Trans. Fuzzy Systems. 1994. Vol. 2. P. 185—193.
3. Leveson N.G, Heimdahl M.P.E., Hildreth H., Reese J.D.. Requirements specification for process-control systems // Software Engineering, IEEE Transactions on. 1994. Vol. 20(9). P. 684—707.
4. Lomazova I.A., Carrasquel Gamez J.C., Itkin I.L.. Towards a Formal Modelling of Order-driven Trading Systems using Petri Nets: A Multi-Agent Approach // Proceedings of the MACSPro Workshop. 2019. P. 92—103,
5. Misnik A., Krutolevich S., Prakapenka S., Lukjanov E. Methodology for Development of Industrial Analytical Systems for Data Collection and Processing. // Proceedings of the 14th International Conference on Interactive Systems: Problems of Human-Computer Interaction (Ulyanovsk, Russia 2019, September 24—27). Ulyanovsk, 2019. P. 223—231.