Использование методов машинного обучения при составлении программ ремонта энергетического оборудования
В. А. Бородин, О. М. Проталинский, В. Ф. Шуршев

Список литературы
1.	О. М. Проталинский, И. О. Проталинский, О. Н. Кладов, “Система оптимального управления производственными активами энергетических предприятий”, Автоматизация и IT в энергетике, 4(93) (2017), 5–8   [O. M. Protalinskij, I. O. Protalinskij, O. N. Kladov, “System of optimal management of production assets of energy enterprises”, Avtomatizaciya i IT v energetike, 2017, no. 4 (93), 5–8]
2.	А. И. Ящура, Система технического обслуживания и ремонта энергетического оборудования, справ., НЦ ЭНАС, М., 2006, 491 с. [A. I. Yashchura, System of maintenance and repair of power equipment, guidebook, NC ENAS, 2006, 491 pp.]
3.	Методические указания по разработке технологических карт и проектов производства работ по техническому обслуживанию и ремонту ВЛ, ПАО «ФСК ЕЭС» http://www.fsk-ees.ru/upload/docs/STO_56947007-29.240.55.168-2014.pdf (дата обращения: 30.04.2019) [Guidelines for developing process charts and projects of maintenance and repair of high voltage lines, PAO «FSK EES» (accessed: 30.04.2019)]
4.	В. Ф. Шуршев, Г. А. Кочкин, В. Р. Кочкина, “Модель системы поддержки принятия решений на основе рассуждений по прецедентам”, Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика, 2013, № 2, 175–183   [V. F. Shurshev, G. A. Kochkin, V. R. Kochkina, “Model decision support system based on reasoning precedents”, Vestnik Astrahanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya: Upravlenie, vychislitel'naya tekhnika i informatika, 2013, no. 2, 175–183]
5.	А. И. Звезинцев, И. Ю. Квятковская, “Применение модифицированного алгоритма генетического программирования для идентификации математических моделей путем расширения обучающего множества искусственной нейронной сетью”, Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика, 2013, № 2, 58–65   [A. I. Zvezincev, I. Yu. Kvyatkovskaya, “Application of a modified genetic programming algorithm to identify mathematical models by expanding the training set with artificial neural network”, Vestnik Astrahanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya: Upravlenie, vychislitel'naya tekhnika i informatika, 2013, no. 2, 58–65]
6.	Т. П. Орехова, И. Ю. Квятковская, “Функциональная подсистема управления основными средствами АСУП энергосетевой компании”, Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика, 2012, № 1, 49–55   [T. P. Orekhova, I. Yu. Kvyatkovskaya, “Functional subsystem of fixed assets management of automated technical process management system in energy company”, Vestnik Astrahanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya: Upravlenie, vychislitel'naya tekhnika i informatika, 2012, no. 1, 49–55]
7.	О. М. Проталинский, А. А. Ханова, И. А. Щербатов, И. О. Проталинский, О. Н. Кладов, Н. С. Уразалиев, П. В. Степанов, “Онтология процесса управления ремонтами в электросетевой компании”, Вестн. Моск. энергет. ин-та, 2018, № 6, 110–119 [O. M. Protalinskij, A. A. Hanova, I. A. Shcherbatov, I. O. Protalinskij, O. N. Kladov, N. S. Urazaliev, P. V. Stepanov, “Ontology of repair management process in the electric grid company”, Vestnik Moskovskogo energeticheskogo instituta, 2018, no. 6, 110–119]
8.	Е. М. Бялецкая, И. Ю. Квятковская, “О принципах когнитивного моделирования сложных систем”, Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та, 2006, № 1(30), 116–119 [E. M. Byaleckaya, I. Yu. Kvyatkovskaya, “On principles of cognitive modeling of complex systems”, Vestnik Astrahanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta, 2006, no. 1 (30), 116–119]
9.	В. Ф. Шуршев, Н. В. Демич, “Исследование алгоритма комплексного эволюционного метода, применяемого в компьютерной системе поддержки принятия решения о выборе состава холодильных агентов, с помощью вычислительных экспериментов”, Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та, 2006, № 1(30), 141–146 [V. F. Shurshev, N. V. Demich, “Studying the algorithm of complex evolutionary method used in computer decision support system on the choice of refrigerants composition using computational experiments”, Vestnik Astrahanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta, 2006, no. 1 (30), 141–146]
10.	О. М. Проталинский, Ю. О. Проталинская, И. О. Проталинский, И. А. Щербатов, О. Н. Кладов, “Система управления производственными активами предприятий энергетики EAMOptima”, Автоматизация и IT в энергетике, 2018, № 9(110), 24–26 [O. M. Protalinskij, Yu. O. Protalinskaya, I. O. Protalinskij, I. A. Shcherbatov, O. N. Kladov, “EAMOptima System of energy assets control”, Avtomatizaciya i IT v energetike, 2018, no. 9 (110), 24–26]
11.	И. Ю. Лисин, А. М. Короленок, Ю. В. Колотилов, Е. П. Карлина, В. Ф. Шуршев, “Системный анализ информационных потоков технической документации для поддержки решений при планировании ремонтных работ”, Территория Нефтегаз, 2018, № 11, 12–17 [I. Yu. Lisin, A. M. Korolenok, Yu. V. Kolotilov, E. P. Karlina, V. F. Shurshev, “System analysis of information flow of technical documentation to support decisions in planning repair work”, Territoriya Neftegaz, 2018, no. 11, 12–17]
12.	В. Ф. Шуршев, О. В. Демич, “Использование метода самоорганизации поиска в задаче поддержки принятия решения при определении компонентов системы энергоучета”, Вестн. Кузбас. гос. техн. ун-та, 2005, № 5, 25–27 [V. F. Shurshev, O. V. Demich, “Using method of self-organization of search in the task of supporting decision-making in determining the components of the energy accounting system”, Vestnik Kuzbasskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta, 2005, no. 5, 25–27]
13.	И. Ю. Квятковская, “Этапы проблемно-ориентированной методологии поддержки принятия управленческих решений для слабоструктурированных проблем”, Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика, 2009, № 1, 60–65   [I. Yu. Kvyatkovskaya, “Stages of problem-oriented methodology for supporting management decision-making for weakly structured problems”, Vestnik Astrahanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya: Upravlenie, vychislitel'naya tekhnika i informatika, 2009, no. 1, 60–65]
14.	Д. В. Шадлов, Л. В. Галимова, Т. В. Хоменко, В. Ф. Шуршев, “Формализация алгоритма принятия решений при определении очередности производства ремонтных работ”, Ремонт. Восстановление. Модернизация, 2018, № 4, 36–39 [D. V. Shadlov, L. V. Galimova, T. V. Homenko, V. F. Shurshev, “Formalization of decision-making algorithm in determining the order of repair work”, Remont. Vosstanovlenie. Modernizaciya, 2018, no. 4, 36–39]
15.	А. Н. Умеров, В. Ф. Шуршев, “Методы и программные средства аппроксимации экспериментальных данных”, Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та, 2005, № 1, 97–104 [A. N. Umerov, V. F. Shurshev, “Methods and software for experimental data approximation”, Vestnik Astrahanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta, 2005, no. 1, 97–104]
16.	Multi Label Text Classification with Scikit-Learn, Towards Data Science, https://towardsdatascience.com/multi-label-text-classification-with-scikit-learn-30714b7819c5 (accessed: 30.04.2019)
17.	Сегаран Т., Программируем коллективный разум, Символ-Плюс, СПб., 2008, 368 с. [Segaran T., We program the collective mind, Simvol-Plyus Publ., Saint-Petersburg, 2008, 368 pp.]
18.	Hackeling G., Mastering Machine Learning with scikit-learn, Packt Publishing Ltd, 2014, 238 pp.
19.	C. Рассел, П. Норвиг, Искусственный интеллект: современный подход, 2 изд., ООО «И.Д. Вильямс», М., 2016, 1408 с. [C. Rassel, P. Norvig, Artificial intelligence: a modern approach, OOO «I.D. Vil'yams» Publ., M., 2016, 1408 pp.]
20.	В. В. Круглов, М. И. Дли, Р. Ю. Голунов, Нечеткая логика и искусственные нейронные сети, Физматлит, М., 2001, 201 с. [V. V. Kruglov, M. I. Dli, R. Yu. Golunov, Fuzzy logic and artificial neural networks, Fizmatlit, M., 2001, 201 pp.]