Труды КНЦ вып. 11 (ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ) вып. 8/2020 (11)

Но наиболее существенные новые результаты могут быть получены в рамках социологического подхода анализа риска. Прежде всего, нужно отметить работы нобелевских лауреатов по экономике Даниеля Канемана (2002) [12] и Ричарда Талера (2017) [13], связанные с исследованиями в области поведенческой экономики. Литература 1. Богданов А. А. Тектология: Всеобщая организационная наука. - М.: URSS, 2019. - 680 с. 2. Осипов Г. С. Методы искусственного интеллекта. - М.: Физматлит, 2011. - 296 с. 3. Черешкин Д. С., Ройзензон Г. В., Бритков В. Б. Применение методов искусственного интеллекта для анализа риска в социально-экономических системах // Информационное общество. - 2020. - № 1. 4. Ройзензон Г. В. Синергетический эффект в принятии решений // Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник / Под ред. Ю. С. Попкова, В. Н. Садовского, В. И. Тищенко. - № 36. 2011-2012. М.: УРСС, 2012. - С. 248-272. 5. Цыгичко В. Н. Прогнозирование социально-экономических процессов. - 3-е изд. - М.: URSS, 2017. - 240 с. 6. Цыгичко В. Н., Черешкин Д. С., Смолян Г. Л. Безопасность критических инфраструктур. - М.: URSS, 2019. - 200 с. 7. Ларичев О. И. Проблемы принятия решений с учетом факторов риска и безопасности // Вестник АН СССР. - 1987. - Т. 57, № 11. - С. 38-45. 8. Ларичев О. И. Вербальный анализ решений. - М.: Наука, 2006. - 181 с. 9. Метод многокритериальной классификации ЦИКЛ и его применение для анализа кредитного риска / А. А. Асанов, О. И. Ларичев, Г. В. Ройзензон и др. // Экономика и математические методы. - 2001. - Т. 37, № 2. - С. 14-21. 10.Геловани В. А., Бритков В. Б., Дубовский С. В. СССР и Россия в глобальной системе (1985-2030): Результаты глобального моделирования. - М.: URSS, 2018. - 320 с. 11.Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды / В. А. Геловани, А. А. Башлыков, В. Б. Бритков, Е. Д. Вязилов. - М.: Эдиториал УРСС, 2001. - 304 с. 12.Шваб К. Четвертая промышленная революция. - М.: Эксмо, 2016. - 208 с. 13.Канеман Д., Словик П., Тверски А. Принятие решений в неопределенности: правила и предубеждения. - Харьков: Гуманитарный центр, 2005. - 632 с. 14.Талер Р. Новая поведенческая экономика. Почему люди нарушают правила традиционной экономики. - М.: Эксмо, 2017. - 368 с. 15.Попков Ю. С. Машинное обучение и рандомизированное машинное обучение: сходство и различие // Восьмая международная конференция «Системный анализ и информационные технологии» (САИТ-2019). Труды конференции. - М.: ФИЦ ИУ РАН, 2019. - С. 10-25. 16.Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. - 2-е изд. - М.: «Вильямс», 2019. - 1104 с. 17.Финн В. К. Интеллектуальные системы и общество: Сборник статей. - М.: КомКнига, 2006. - 352 с. 170