Article

Article title INTEGRATION SYSTEM ANALYSIS METHODS IN THE STUDY AND CONSTRUCTION OF INFORMATION SYSTEMS SUPPORT OF DECISION-MAKING AND JUSTIFICATION
Authors M.S. Rakitina, M.A. Grezina, O.A. Kolchina
Section SECTION II. INFORMATION TECHNOLOGIES IN MANAGEMENT
Month, Year 06, 2013 @en
Index UDC 004.81, 89
DOI
Abstract Existing economic and mathematical models do not fully take into account the relationship management system interbudgetary relations with the socio-economic development of the region and can not be used by regional authorities to identify problems in the management of intergovernmental fiscal relations. For these purposes, is proposed to apply the cognitive analysis and developed on the basis of its cognitive technologies - modern technology systems analysis, which in turn will automate the process of justifying the necessary management decisions in the management of intergovernmental fiscal relations.

Download PDF

Keywords Cognitive modeling; information systems; inter-governmental relations.
References 1. Автоматизированные информационные технологии в налоговой и бюджетной системах / Под ред. проф. Т.А. Титоренко. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – 191 с.
2. Анализ и моделирование развивающихся интеллектуальных систем: Межвуз. сб. науч. трудов. Вып. 4. – Ростов-на-Дону: Изд-во СКНЦ ВШ, 2003. – 136 c.
3. Бритков В.Б. Проблемы поддержки и актуализации данных в информационных системах // Межотраслевая информационная служба. Вып. 3 (100). – М.: ВИМИ, 1997. – С. 41-48.
4. Вареникова А.Ю., Ракитина М.С. Совершенствование политики органов власти в условиях нивелирования диспропорций развития территориальных систем // Материалы V Международной студенческой электронной научной конференции «Студенческий научный форум»
URL: www.scienceforum.ru/2013/196/5191 (дата обращения: 15.06.2013).
5. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа. – 3-е изд. перераб. и доп. – СПб., 2005.
6. Геловани, А.А. Башлыков, В.Б. Бритков, Е.Д. Вязилов Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях. – М.: Эдиториал УРСС, 2001. – 304 с.
7. Голицин Г.А., Фоминых И.Б. Нейронные сети и экспертные системы: перспективы интеграции // Новости искусственного интеллекта. – Казань, 1996.
8. Жданов А.А. Автономный искусственный интеллект. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. – 359 с.
9. Колчина О.А., Грезина М.А. Межбюджетные отношения как инструмент государственного регулирования экономики россии // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 5: Экономика. – 2012. – № 4. – С. 18-24.
10. Колчина О.А., Грезина М.А., Шевченко И.К. Типология регионов как информационно-аналитический инструментарий совершенствования межбюджетных отношений в условиях территориальной дифференциации // Вестник Томского государственного университета. Экономика. – 2012. – № 4 (20).
11. Коротков Э.М. Исследование систем управления. – М.: ДеКА, 2000.
12. Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям. – СПб.: – 624 с.
13. Ракитина М.С. Формирование структуры межбюджетных отношений в зависимости от разбалансированности социально-экономического развития регионов // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия Экономика. – 2012. – № 4. – С. 89-95.
14. Ракитина М.С. Возможность применения рефлексивного управления в моделировании процесса управления межбюджетными отношениями // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 11 (124). – С. 185-197.
15. Сенин Е.В., Жукова И.Г., Сипливая М.Б. Перспективные направления применения технологии качественных рассуждений // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. – 2006. – № 2 (26).
16. Тюшняков В.Н. Формирование системы электронного правительства на основе применения информационно-коммуникационных технологий в органах власти и управления // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 4 (105). – С. 39-44.
17. Тюшняков В.Н. Повышение качества государственных и муниципальных услуг на базе многофункциональных центров // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – №. 11 (124). – С. 224-232.
18. Britkov V. Decision support information system development // Multiobjective Problems of Mathematical Programming Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems Springer-Verlag. – 1991. – Vol. 351.
19. Decision Support Systems Issues and Challenges. Proceedings of International Task Force Meeting / Eds. By G. Fick, R. Sprague NASA, Proceedings, № 1.1. Petgamon Press, 1980.
20. Buckley J.J., Reilly K.D. and Penmetcha K.V. Backpropagation and genetic algorithms for training fuzzy neural nets. In: Genetic Algorithms and Soft Computing, Eds F. Herrera and J. Verdegay. Physica Verlag, 1966.
21. Hassoun M.Y., Watta P. A two-level Hamming network for high performance associative memory // Neural Networks. – 2001. – Т. 14, № 9. – С. 1189-1200.

Comments are closed.