Литература
5.2. Круглов В.В., Дли М.И. Интеллектуальные информацион-
ные системы. Компьютерная поддержка систем нечеткой логики и
нечеткого вывода // М.: Физматлит, 2002, - 254 с.
5.3. Трахтенгерц Э.А., Степин Ю.П., Андреев А.Ф. Компью-
терные методы поддержки принятия управленческих решений в неф-
тегазовой промышленности // М. СИНТЕГ. 2005. – 592 с.
5.4. Иванилов Е.Л., Трахтенгерц Э.А., Юркевич Е.В. Методы
анализа речевой информации как средства повышения эффективно-
сти и надежности систем поддержки принятия решений // Надеж-
ность. 2006. №2, стр. 36-46.
5.5. Rabiner L., Juang B.-H. Fundamentals of Speech Recogni-
tion. Prerntice Hall, 1995, p. 507.
5.6. Huang X.D., Ariki Y., Jack M.A. Hidden. Markov Models for
Speech Recognition. Edinburg University Press, 1990, p. 275.
5.7. Марков А.А. Об одном применении статистического ме-
тода. Известия АН. 1996, сер. 6, X, №4, с. 239.
5.8. Manning C.D., Schutze H. Foundations of Statistical Natural
Language Processing. MIT Press, 1999, p. 680.
5.9. Галунов В.М. Помехоустойчивость как системообразую-
щий фактор речи. Проблемы и методы экспериментально-
фонетических исследований М. 2002. С. 205-300.
5.10. Kuhl P.K., Inverson p. Linguistic experience and the “percep-
tual magnet effect” Speech perception and linguistic experience. 1995. P.
121-154.
5.11. Fowler G.A. An event approach in the study of speech per-
ception from direct-realist perception. J. Phonctics, 1986, 14, p. 3-28.
5.12. Ермаков А.Е., Плешко В.В. Синтаксический разбор в
системах статистического анализа текста Информационные техноло-
гии. 2002. № 7.
5.13. http://www.promt.ru/company/technology/promt
5.14. Петровский М.И., Глазкова В.В. Алгоритмы машинного
обучения для задачи анализа и публикации электронных документов
// Вычислительные методы и программирование. 2007. Т. 8. № 2, стр.
219-231.
5.15. Горелик Л.Д., Скрипкин В.А. Методы распознавания. М.
Высшая школа. 2004.