сотрудник
Санкт-Петербургский государственный университет
Санкт-Петербург, г. Санкт-Петербург и Ленинградская область, Россия
с 01.01.2013 по настоящее время Санкт-Петербург, г. Санкт-Петербург и Ленинградская область, Россия
УДК 621.391 Работы общего и обзорного характера. Общая теория связи. Кибернетика (теория информации и теория сигналов применительно к электросвязи)
УДК 519.216 Случайные процессы. Общие вопросы
ББК 3281 Кибернетика
ТБК 6154 Математическое моделирование
В монографии рассмотрены основы теории систем и математического моделирования с использованием принципов системного подхода. Большое внимание уделено теоретико-множественным, динамическим, а также агрегативным и комбинированным моделям. На основе теоретико-группового подхода рассматривается обобщение теории сигналов, их характеристики, проводится их классификация и некоторые теоремы. Отдельная глава посвящена математическим моделям взаимодействия сигнала со средой распространения. Рассмотрены также математические модели стохастических систем обработки сигналов и управления, основанные на сплайн-фильтрации, модели искусственного интеллекта и нейронных сетей. Монография может быть полезна для широкого круга специалистов в различных областях знания, занимающихся вопросами математического моделирования в своих исследованиях, а также может быть использована в качестве учебного пособия для проведения как аудиторных, так и самостоятельных теоретических и практических занятий с бакалаврами, магистрами, аспирантами по дисциплине «Теория систем и системный анализ», «Математическое моделирование» и «Оптимальное и субоптимальное оценивание случайных процессов и систем».
математическое моделирование, системный анализ, теория систем, прогнозирование, случайный процесс, нейронные сети
1. Elman J.L. Finding structure in time // Cognitive Sci. Ser. – 1990. – N 14. – P. 179–211.
2. Gatys L.A., Ecker A.S., Bethge M. Texture synthesis using convolutional neural networks // Proceedings of the 28th International Conference on Neural Information Processing Systems. – Volume 1. – Canada, Montreal: MIT Press Cambridge, 2015. – P. 262–270.
3. He K., Zhang X., Ren S., Sun J. Deep residual learning for image recognition // IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. – 2016. – P. 770–778.
4. Hinton G. E. A practical guide to training restricted Boltzmann machines. – Toronto, 2010.
5. Hinton G. E., Osindero S., Teh Y. A fast learning algorithm for deep belief nets // Neural computation. – 2006. – № 18. – P. 1527–1554.
6. Hinton G., Salakhutdinov R. Reducing the dimensionality of data with neural networks // Science. – 2006. – № 313 (5786). – P. 504–507.
7. Isola P., Zhu J. Y., Zhou T., Efros A. A. Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks // IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. – 2017. – P. 5967–5976
8. Kohonen T. Self-organization and associative memory. – Berlin: Springer, 1987.
9. Practical and Secure DNN Inference with Enclaves [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https: //www.cs.toronto.edu/~kriz/ cifar.html.
10. Redozubov A. Holographic memory: a novel model of information processing by neuronal microcircuits // The Physics of the Mind and Brain Disorders. – Cham: Springer, 2017. – P. 271–295
11. Springenberg J., Dosovitskiy А., Brox Т., Riedmiller М. Striving for simplicity: The all convolutional net. arXiv: 1412. 6806, 2014. https://arxiv.org/abs/1412.6806.
12. Zeiler М. and Fergus R. Visualizing and understanding convolutional networks // Еurореаn Conference оn Computer Vision. – Springer, 2013. – рр. 818-833.
13. Альянах И.Н. Моделирование вычислительных систем. – Л.: Машиностроение, 1988. – 223 с.
14. Антюхов В.И. Системный анализ и принятие решений / В.И. Антюхов [и др.]; под ред. В.С. Артамонова. – СПб: Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России, 2017. – 389 с.
15. Анфилатов В.С., Емельянов А.А., Кукушкин А.А. Системный анализ в управлении. –М.: Финансы и статистика, 2003. – 267 с.
16. Арнольд В. И. «Жесткие» и «мягкие» математические модели. – М.: Издательство МЦНМО, 2004. – 128 с.
17. Арнольд В. И. Теория катастроф. – М.: Наука, 1990. – 128 с.
18. Артеменко М.В., Бабков А.С. Классификация методов прогнозирования поведения систем // Современные проблемы науки и образования. − 2013. − № 6. − С. 158.
19. Афанасьев В.Н., Колмановский В.Б., Носов В.Р. Математическая теория конструирования систем управления. – М.: Высшая школа, 1989.
20. Балашов Е.П., Пузанков Д.В. Проектирование информационно-управляющих систем. –М.: Радио и связь, 1987.
21. Барский А.Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. –М.: Мир, 2004. – 175 с.
22. Блауберг И.В., Юдин Э.Г. Становление и сущность системного подхода. – М.: Наука, 1973. – 269 с.
23. Бовбель Е.И. и др. Некоторые свойства широкополосной функции неопределенности для детерминированных и стохастических сигналов // Зарубежная радиоэлектроника. – 1977. – № 6.
24. Богданова Е.М., Матвеев А.В. Алгоритм метода адаптивного прогнозирования пожаров // Сервис безопасности в России: опыт, проблемы, перспективы. Обеспечение комплексной безопасности жизнедеятельности населения: материалы Всероссийской научно-практической конференции. 27 сентября 2017. – СПб.: Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России. – С. 94-97.
25. Богданова Е.М., Матвеев А.В. Классификация методов прогнозирования чрезвычайных ситуаций // Национальная безопасность и стратегическое планирование. – 2018. – № 4(24). – С. 61-70.
26. Богданова Е.М., Матвеев А.В. Модели ARMA для прогнозирования дорожно-транспортных происшествий // Транспорт России: проблемы и перспективы – 2018. Материалы Международной научно-практической конференции. Том 2. – СПб.: ИПТ РАН, 2018. – С. 257-260.
27. Борецкий И.Ф., Павлов В.Г. Теоретико-групповая интерпретация чувствительности гладких динамических систем // Автоматика и телемеханика. – 1980. – №2.
28. Бочков Г.Н., Горохов К.В. Естественные и искусственные структуры биспектров сверхразрешение сигналов // Труды Научной конференции по радиофизике. – ННГУ, 2001. – С. 15-26.
29. Бреховских Л.М. Акустика океана. – М.: Наука, 1974. – 694 с.
30. Бреховских Л.М., Лысанов Ю.П. Теоретические основы гидроакустики. – Л.: Гидрометеоиздат, 1982. – 284 с.
31. Брокетт. Нелинейные системы и дифференциальная геометрия ТИИЭР // Новейшие направления в теории систем. – 1974. – Т.64. – С.80-94.
32. Брычков Ю.А., Прудников А.П. Интегральные преобразования обобщенных функций. – М.: Наука, 1977. – 226с.
33. Бураков М.В. Нейросети и нейроконтроллеры. – СПб.: ГУАП, 2013. – 282 с.
34. Бурлов В.Г., Зенина Е.А., Матвеев А.В. Синтез модели и способов функционирования системы в условиях конфликта // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Информатика. Телекоммуникации. Управление. – 2012. – № 3(150). – С. 72-79.
35. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. – М.: Наука, 1978. – 400 с.
36. Бутырский Е.Ю. Васильев В.В., Понкратова К.И. Spline-Approximation in the Task Status Estimation of Nonlinear Dynamic Systems // Материалы международной научной конференции «Конструктивный негладкий анализ и смежные вопросы». – СПб.: Международный математический институт Эйлера, 2017. – С. 494-497.
37. Бутырский Е.Ю. Васильев В.В., Понкратова К.И. Suboptimal Administration in the Stochastic Nonlinear Dynamic Systems // Материалы международной научной конференции «Конструктивный негладкий анализ и смежные вопросы». – СПб.: Международный математический институт Эйлера, 2017. – С. 135-138.
38. Бутырский Е.Ю. Васильев В.В., Понкратова К.И. Линейная сплайн-интерполяция в задаче обнаружения сигналов // Информация и космос. – 2017. – № 3. – С. 48-54.
39. Бутырский Е.Ю. Васильев В.В., Понкратова К.И. Субоптимальное управление в стохастических нелинейных системах // Информация и космос. – 2018. – № 1. – С. 66-44.
40. Бутырский Е.Ю. и др. Теория обнаружения и поиска подвижных объектов. Монография / Под редакцией В.В. Поповича. – СПб.: Наука, 2016. – 424 с.
41. Бутырский Е.Ю. Математические модели гидроакустических сигналов и методы их обработки. – СПб.: Стратегия будущего 2018. – 650 с.
42. Бутырский Е.Ю. Методы моделирования и оценивание случайных величин и процессов. – СПб: Стратегия будущего, 2020. – 641 с.
43. Бутырский Е.Ю. Методы обработки гидроакустических сигналов: Монография. – Palmarium Akademic Publishing, 2015. – 608 с.
44. Бутырский Е.Ю. Модели и эксперимент: монография. – Palmarium Akademic Publishing, 2012. – 667 с.
45. Бутырский Е.Ю. Моделирование. Модели и эксперимент. – Петродворец: ВВМУРЭ им. А.С. Попова, 2011. – 639 с.
46. Бутырский Е.Ю. Моделирование. Основы теории. – Петродворец: ВВМУРЭ им. А.С. Попова, 2009.– 609 с.
47. Бутырский Е.Ю. Основные понятия теории систем и сигналов на группах преобразований // Информация и космос. – 2007. – № 3. – С. 67-80.
48. Бутырский Е.Ю. Основы имитационного моделирования. – Lambert Akademic Publishing, 2014. – 606 с.
49. Бутырский Е.Ю. Основы моделирования. – Петродворец, 2002. – 495 с.
50. Бутырский Е.Ю. Основы оптимального управления. – Петродворец, 2004. –118 с.
51. Бутырский Е.Ю. Основы теории систем: монография. – Петродворец, 2006. – 600 с.
52. Бутырский Е.Ю. Распространение гидроакустического сигнала в неоднородном океане // Фундаментальные и прикладные исследования в современном мире. – 2015. – № 10-4. – С. 32-42.
53. Бутырский Е.Ю. Статистическое моделирование. – Palmarium Akademic Publishing, 2013. – 325 с.
54. Бутырский Е.Ю. Теоретические основы моделирования: Монография. – Palmarium Akademic Publishing, 2012. – 671 с.
55. Бутырский Е.Ю. Теория систем и системный анализ. – Palmarium Akademic Publishing, 2012. – 613 с.
56. Бутырский Е.Ю. Функция неопределенности сигналов на группе преобразований // Информация и космос. – 2009. – № 3. – С. 31-39.
57. Бутырский Е.Ю. Модели систем и сигналов, индуцированные преобразованиями времени // Научное приборостроение. – 2011. – Т.21. – № 1. – С. 128-136.
58. Бутырский Е.Ю., Долбиев С.П., Иванов Н.А. Метод обнаружения широкополосных сигналов в условиях реального акустического канала // Материалы 3 го Всесоюзного семинара «Модели, алгоритмы, принятие решений». – М.: АН СССР, 1991.
59. Вакман Д.Е. Сложные сигналы и принцип неопределенности в радиолокации. М., Сов. радио, 1965, – 304 с.
60. Вакуленко С.А. Жихарева А.А. Практический курс по нейронным сетям. – СПб.: Университет ИТМО, 2018. – 71 с.
61. Варакин Л.Е. Теория сложных сигналов. – М.: Сов. радио, 1970. –375 с.
62. Веников В.А., Веников Г.В. Теория подобия и моделирования. – М.: Высшая школа, 1984.
63. Виленкин Н.Я. Специальные функции и теория представления групп. : М.: Наука, 1965. – 587 с.
64. Винер Н. Кибернетика и общество. – М.: Иностранная литература, 1958.
65. Винер Н. Кибернетика: управление и связь в животном и машине (второе издание). – М.: Наука, 1983. – 344 с.
66. Виноградов Ю.Б. Математическое моделирование в гидрологии. – Вологда: Инфра-Инженерия, 2010. – 304 c.
67. Волкова В.Н., Денисов А.А. Иерархические системы: учебное пособие. – Л.: ЛПИ, 1989. – 88 с.
68. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа. – СПб.: СПбГТУ, 1999. – 512 с.
69. Воробьев С.Н. Статистическое моделирование информационных систем: Учебное пособие. – СПб.: ГУАП, 2010. – 152 c.
70. Вунш Г. Теория систем / Пер.с нем. – М.: Сов. радио, 1978. – 288 с.
71. Высоцкий Л.И. и др. Математическое и физическое моделирование потенциальных течений жидкости. СПб.: Лань, 2014. – 64 c.
72. Гагин В. Системный анализ («Лезвие жизни»). – Одесса, 2001.
73. Галушкин А.И. Нейронные сети: основы теории. – М.: РиС, 2014. – 496 c.
74. Галушкин, А.И. Нейронные сети: история развития теории: Учебное пособие для вузов. / А.И. Галушкин, Я.З. Цыпкин. – М.: Альянс, 2015. – 840 c.
75. Гельфанд И.М, Шилов Г.Е. Обобщенные функции и действия над ними. – М.: Физматгиз, 1953. – 470 с.
76. Гельфанд И.М., Граев М.И., Виленкин Н.Я. Интегральная геометрия и связанные с ней врпрсы теории представлений. – М.: Физматгиз, 1962. – 655с.
77. Гельфанд И.М., Граев М.И., Пятецкий-Шапиро И.И. Теория представлений и автоморфные функции. – М.: Наука, 1966. – 511 с.
78. Глушков В.М. Введение в кибернетику. – Киев: Изд-во АН УССР, 1964. – 324с.
79. Головко В.А. От многослойных персептронов к нейронным сетям глубокого доверия: парадигмы обучения и применение: лекции по нейроинформатике. – M., 2015.
80. Головко В.А. Краснопрошин В.В. Нейросетевые технологии обработки данных. – Минск: БГУ, 2017. – 263 с.
81. Голубева Н.В. Математическое моделирование систем и процессов. – СПб.: Лань, 2013. – 192.
82. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. – М.: СП «Параграф», 1990.
83. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новоси-бирск: Наука, 1996.
84. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. –Новосибирск: Наука, 1996.
85. Горлач Б.А., Шахов В.Г. Математическое моделирование. Построение моделей и численная реализация. – СПб.: Лань, 2016. –292 c.
86. Гультяев А.Н. MATLAB 5.2. Имитационное моделирование в среде Windows. – СПб.: Корона принт., 1999.
87. Дружинин В.В., Конторов Д.С. Вопросы военной системотехники. – М.: Воениздат, 1976. – 224 с.
88. Душкин А.В. и др. Моделирование систем управления и информационно-технического обеспечения. – М.: РиС, 2015. – 192 c.
89. Дятлов А.П., Дятлов П.А. Анализ и моделирование обнаружителей сигналов. – Таганрог: ТРГУ, 2002. – 82 с.
90. Егоренков Д.Л. и др. Основы математического моделирования с примерами на языке MATLAB. – СПб.: БГТУ, 1994.
91. Елизаров И.А. Моделирование систем. – Ст. Оскол: ТНТ, 2013. – 136 c.
92. Елкин В.И. Редукция нелинейных управляемых систем. Декомпозиция и инвариантность по возмущениям. – М.: Фазис, 2003. – 207 с.
93. Елкин В.И. Редукция нелинейных управляемых систем. Дифференциально-геометрический подход. – М.: Наука, 1997. – 320 с.
94. Жирков А.М. Математическое моделирование систем и процессов. – СПб.: Лань КПТ, 2016. – 192 c.
95. Зайцевский И.В., Свиридов А.П., Слесарев Д.А. Нейронные сети и их приложения. – М.: МЭИ, 2002. – 95 с.
96. Зарубин В.С. Математическое моделирование в технике. – М.: МГТУ им. Баумана, 2010. – 496 c.
97. Зубарев, Ю.М., Косаревский С.В. Математическое моделирование многоагентных систем конкуренции и кооперации (Теория игр для всех). – СПб.: Лань П, 2016. – 624 c.
98. Ибрагимов Н.Х. Группы преобразований математической физики. – М.: Наука, 1983. – 280 с.
99. Ибрагимов Н.Х. Опыт группового анализа. – М.: Знание, 1991.
100. Ибрагимов Н.Х. Азбука группового анализа. – М., Знание, 1989.
101. Казиев В.М. и др. Введение в анализ, синтез и моделирование систем. – М., 2014. – 244 c.
102. Калман Р., Фалб П., Арбиб М. Очерки по математической теории систем. – М.: Мир, 1971.
103. Канасевич Э.Р. Анализ временных последовательностей в геофизике. – М.: Недра, 1986. – 399 с.
104. Квейд Ф. Анализ сложных систем. – М.: Сов. Радио. – 519 с.
105. Келлер Дж.Б., Пападакис Дж.С. Распространение волн и подводная акустика. – М.: Мир, 1980. – 229 с.
106. Клещев А.А., Клюкин И.И. Основы гидроакустики. – Л.: Судостроение, 1987. – 221 с.
107. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач / Пер. с англ. М.А.Зуева; Под ред. А.И.Горлина. – М.: Радио и связь, 1990. – 540с.
108. Клюкин В.И., Пивоварова Р.П. Нейронные сети. – Воронеж: ВГУ, 1994. – 224 с.
109. Комарцова Л.Г., Максимов А.В. Нейрокомпьютеры. – М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 2002.
110. Кохонен Т. Ассоциативная память. – М.: Мир, 1980.
111. Красов А.В. и др. Моделирование систем управления / Под ред. С.Е. Душин. – М.: Студент, 2012. – 348 c.
112. Красовский А.А. и др. Справочник по теории автоматического управления. – М.: Наука, 1987. – 711 с.
113. Крылов С.М. Формально-технологические модели в общей теории систем // Известия СНЦ РАН. – 2003. – Т.5. – С. 83-90.
114. Кук Ч., Бернфельд М. Радиолокационные сигналы. Теория и применение. – М.: Сов. Радио, 1971. – 565 с.
115. Леви П. Стохастические процессы и броуновское движение. – М.: Наука, 1972. – 375 с.
116. Левин Б.Р., Шварц В. Вероятностные модели и методы в системах связи и управления. – М.: Радио и связь, 1985. – 212 с.
117. Ленг С. SL(2, R). – M.: Мир, 1977.
118. Литвин А.В Моделирование биологических процессов и систем. – Ростов-на-Дону: Изд.центр ДГТУ, 2009. – 143 c.
119. Люгер Дж.Ф. Искусственный интеллект. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. – 864 с.
120. Максимов А.В., Матвеев А.В. Теоретические основы моделирования безопасности социально-экономических систем // Природные и техногенные риски (физико-математические и прикладные аспекты). – 2014. – № 4(12). – С. 46-53.
121. Малых А.А. и др. Современный групповой анализ: Методы и приложения. – Л.: Академия наук СССР, ЛИИАН, 1989. – 63 с.
122. Малыхин В.И. Математическое моделирование экономики. – М.: Ленанд, 2014. – 216 c.
123. Мальцев А.И. Алгебраические системы. – М.: Наука, 1970. – 392 с.
124. Мамонтов Д.В., Селезнев С.В. Классификация методов и моделей прогнозирования // Устойчивое развитие горных территорий. – 2014. − № 1. − С. 51–55.
125. Матвеев А. В. Математическое моделирование оценки эффективности мер против распространения эпидемии COVID-19 // Национальная безопасность и стратегическое планирование. – 2020. – № 1(29). – С. 23-39. DOI: https://doi.org/10.37468/2307-1400-2020-1-23-39
126. Матвеев А.В. Алгоритм ассимиляции данных при адаптивном прогнозировании кризисных и чрезвычайных ситуаций // Вестник Воронежского института ФСИН России. – 2021. – № 4. – С. 99-103.
127. Матвеев А.В. Методы моделирования и прогнозирования. – СПб.: С.-Петерб. ун-т ГПС МЧС России, 2022. – 230 с. ISBN 978-5-907116-73-3.
128. Матвеев А.В., Богданова Е.М. Формализация модели интеллектуальной поддержки принятия решений при реагировании на чрезвычайные ситуации на транспорте // Научно-аналитический журнал «Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России». – 2021. – № 2. – С. 100-107.
129. Матвеев А.В., Богданова Е.М., Максимов А.В. Информационная система прогнозирования чрезвычайных ситуаций при использовании адаптивных моделей // Научно-аналитический журнал «Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России». – 2019. – № 2. – с. 66-71.
130. Матвеев А.В., Коткова Е.А. Методика интеллектуального прогнозирования эффективности управления эвакуацией людей из общественных зданий // Научно-аналитический журнал «Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России». – 2021. – № 4. – С. 109-120.
131. Матвеев А.В., Магулян Г.Г., Бурлов В.Г. Общий подход к моделированию систем обеспечения безопасности // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Информатика. Телекоммуникации. Управление. – 2011. – № 5(133). – С. 73-76. – EDN OYOQCT.
132. Матвеев А.В., Матвеев В.В., Потапов Б.В. Основы теории анализа и управления риском возникновения чрезвычайных ситуаций: монография в 2 Т. – СПб.: Санкт-Петербургский государственный политехнический университет, 2003. – 407 с. EDN: ZBTTWN
133. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем, математические основы. – М.: Мир, 1978. – 311 с.
134. Миллер У. Симметрия и разделение переменных. – М.: Мир, 1981. – 342 с.
135. Минский М., Пайперт С. Персептроны. – М.: Мир, 1971.
136. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. – М.: Наука, 1981. – 488 с.
137. Морозов В.К., Долганов А.В. Основы теории информационных систем. – М.: Высшая школа, 1987.
138. Николис Г, Пригожин И. Познание сложного. – М.: Мир, 1990. – 344 с.
139. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. – М.: Финансы и Статистика, 2002. – 344 с.
140. Острейковский В.А. Теория систем. – М.: Высшая школа, 1997. – 240 с.
141. Парийская Е.Ю. Сравнительный анализ математических моделей и подходов к моделированию непрерывно-дискретных систем // Дифференциальные уравнения и процессы управления. – 1997. – № 1. – С. 91-120.
142. Петровский И.Г. Лекции по теории обыкновенных дифференциальных уравнений. Изд. 6-е. – М.: Наука, 1970. – 279 с.
143. Пешель М. Моделирование сигналов и систем. – М.: Мир, 1981. – 300 с.
144. Подводная акустика и обработка сигналов / Под ред. Бьерне. – М.: Мир, 1983.
145. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. – М.: Наука, 1986. – 200 с.
146. Прантишвили И.В., Пащенко Ф.Ф., Бусыгин Б.П. Системные законы и закономерности в электродинамике природе и обществе. – М.: Наука, 2001. – 525 с.
147. Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса: Новый диалог человека с природой / Пер.с англ. – М.: Прогресс, 1986. – 432с.
148. Принципы модельной деятельности оператора. – М.: Московский институт радиотехники, электроники и автоматики (МИРЭА), 2003.
149. Редько В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: Модели и концепции эволюционной кибернетики. – М.: Ленанд, 2015. – 224 c.
150. Резников Б.Л. Системный анализ и методы системотехники. – М.: МО СССР, 1990. – 522 с.
151. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. – М.: Мир, 1965.
152. Садовский В.Н. Основания общей теории систем. – М.: Наука, 1974. – 280с.
153. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи, Методы. Примеры. – М.: Физматлит,1997. – 320 с.
154. Санто Дж. Акустика океана. – М.: Мир, 1982. − 318 с.
155. Сапрыкин В.А., Рокотов С.П. Теория гидроакустики и цифровая обработка сигналов. – Петродворец: ВВМУРЭ им. А.С. Попова, 1991.
156. Системный анализ и принятие решений. Словарь-справочник. – М.: Высшая школа, 2004. – 614 с.
157. Смоктий О.И., Фабриков В.А. Методы теории систем и преобразований в оптике. – Л.: Наука, 1989. – 308 с.
158. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. – М.: Высшая школа, 1996. – 321 с.
159. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. Практикум. – М.: Высшая школа, 1999. – 224 с.
160. Сонки С.М. Математическое и физическое моделирование потенциальных течений жидкости. – СПб.: Лань, 2014. – 64 c.
161. Справочник по гидроакустике / Под редакцией Колесникова В.Г. – Л.: Судостроение, 1988. –550 с.
162. Сташкевич А.П. Акустика моря. – Л.: Судостроение, 1966. − 356 с.
163. Татарский В.И. Распространение волн в турбулентной атмосфере. – М.: Наука, 1967.
164. Теория информационных систем. Курс лекций. – Екатеренбург: УГТУ, 2000. – 94 с.
165. Теория систем. Математические методы и моделирование / Cб. статей под ред. А. Колмогорова, С. Новикова. – М.: Мир, 1989.
166. Терехов В. А., Ефимов Д. В., Тюкин И. Ю. Нейросетевые системы управления. Общая ред. А.И. Галушкина. – М.: ИПРЖР, 2002. – 480 с.
167. Терехов В. А., Ефимов Д. В., Тюкин И. Ю., Антонов В.Н. Нейросетевые системы управления. – СПб.: СПбГУ, 1999. – 263 с.
168. Тихонов А.Н., Самарский А.А. Уравнения математической физики. – М.: Физматлит, 1972. – 735 с.
169. Тихонов В.И., Харисов В.Н. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем. – М.: Радио и связь, 1991. – 608 с.
170. Тихонов Э.Е. Методы прогнозирования в условиях рынка: учебное пособие. – Невинномысск, 2006. – 221 с.
171. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. – М.: Мысль, 1978. –172 с.
172. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. – М.: Мир, 1992.
173. Урманцев Ю.А. Общая теория систем: состояние, приложения и перспективы развития. Система, симметрия, гармония. – М.: Мысль, 1988.
174. Устенко А.С. Основы математического моделирования и алгоритмизации процессов функционирования сложных систем. – М., 2002.
175. Флатте С. Распространение звука во флуктуирующем океане. – М.: Мир, 1982. – 336 с.
176. Флейшман Б.С. Основы системологии. – М.: Радио и связь, 1982. – 360 с.
177. Фон Берталанфи Л. История и статус общей теории систем / В кн.: Системные исследования: Ежегодник. – М.: Наука, 1973. – с. 20-27.
178. Фон Берталанфи Л. Общая теория систем – критический обзор / В кн.: Исследования по общей теории систем. – М.: Прогресс, 1969. – с.23-82.
179. Хайкин С. Нейронные сети. – М.: Изд. дом «Вильямс», 2006.
180. Хакен Г. Синергетика. – М.: Мир, 1980. – 408с.
181. Хида Т. Броуновское движение. – М., Наука, 1987. – 303с.
182. Цвиркун А.Д. Основы синтеза и структуры сложных систем. – М.: Наука, 1982.
183. Чару Аггарвал. Нейронные сети и глубокое обучение. – СПб.: Диалектика, 2020. – 744 с.
184. Шрейдер Ю.А., Шаров А.А. Системы и модели. – М.: Радио и связь, 1982. – 152с.
185. Эльсгольц Л. Э. Дифференциальные уравнения и вариационное исчисление. Изд. 2-е. – М.: Наука, 1969. – 424 с.
186. Эшби У.Р. Введение в кибернетику. – М.: ИЛ, 1959. – 432 с.
187. Яковлев А.Н., Г.П. Каблов Гидролокаторы ближнего действия. – Л.: Судостроение, 1983. – 200 с.
188. Ясницкий Л.Н. Интеллектуальные системы: учебник. – М.: Лаборатория знаний, 2016. – 221 с.
