The 15 linked references in paper S. Sakulin A., С. Сакулин А. (2016) “К вопросу выбора операторов агрегирования для формирования интегральных оценок успеваемости учащихся // The Question of Selecting Aggregation Operator to Develop Integral Students’ Academic Progress Score” / spz:neicon:technomag:y:2016:i:4:p:124-138

  1. 12. No 7. С. 249-276. Режим доступа: http://technomag.edu.ru/doc/423252.html (дата обращения 01.02.2016). 2. Сакулин С.А., Анисимова О.В. Формирование интегральных оценок успеваемости учащихся с помощью операторов агрегирования // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2015. No 3. С. 256-268. DOI: 10.7463/0315.0759904
  2. Рыжкова М.Н., Платонова А.С. Методы интегральных оценок при моделировании образовательных процессов // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2016. No 02. С. 166-181. DOI: 10.7463/0216.0832379 (the paper at Socionet)
  3. Платонова А.С. Алгоритмы и программное обеспечение для информационной системы комплексного оценивания образовательных результатов школьников // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2011. No 11. Режим доступа: http://technomag.bmstu.ru/doc/256160.html (дата обращения 01.03.2016).
  4. Grabisch M. Fuzzy integral in multicriteria decision making // Fuzzy Sets and Systems. 1995. Vol. 69, iss. 3. P. 279-298. DOI: 10.1016/0165-0114(94)00174-6
  5. Beliakov G., Warren J. Appropriate choice of aggregation operators in fuzzy decision support systems // IEEE Transaction on Fuzzy Systems. 2001. Vol. 9, iss. 6. P. 773-784. DOI: 10.1109/91.971696
  6. Алфимцев А.Н. Нечеткое агрегирование мультимодальной информации в интеллектуальном интерфейсе // Программные продукты и системы. 2011. No 3. С. 44-48.
  7. Ахаев А.В., Ходашинский И.А., Анфилофьев А.Е. Метод выбора программного продукта на основе интеграла Шоке и империалистического алгоритма // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. 2014. No 2 (32). С. 224-229. Режим доступа: http://www.tusur.ru/filearchive/reportsmagazine/2014-32-2/43.pdf (дата обращения 01.03.2016).
  8. Максаков А.А., Сакулин С.А. Модель оценки качества внедрения информационной системы на предприятии // Инженерный журнал: наука и инновации. Электронное научно-техническое издание. 2013. No 11 (23). DOI: 10.18698/2308-6033-2013-11-1011
  9. Grabisch M. k-order additive discrete fuzzy measures and their representation // Fuzzy Sets and Systems. 1997. Vol. 92, iss. 2. Р. 167-189. DOI: 10.1016/S0165-0114(97)00168-1
  10. Mayag B., Grabisch M., Labreuche Ch. A representation of preferences by the Choquet integral with respect to a 2-additive capacity // Theory and Decision. 2011. Vol. 71, no. 3. P. 297-324. DOI: 10.1007/s11238-010-9198-3
  11. Grabisch M. A Graphical Interpretation of the Choquet Integral // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. 2000. Vol. 8, no. 5. P. 627-631. DOI: 10.1109/91.873585
  12. Grabisch M., Kojadinovic I., Meyer P. A review of methods for capacity identification in Choquet integral based multi-attribute utility theory: Applications of the Kappalab R package // European Journal of Operational Research. 2008. Vol. 186, no. 2. P. 766-785. DOI: 10.1016/j.ejor.2007.02.025 (the paper at Socionet)
  13. Marichal J.-L., Roubens M. Determination of weights of interacting criteria from a reference set // European Journal of Operational Research. 2000. Vol. 124, no. 3. P. 641-650. DOI: 10.1016/S0377-2217(99)00182-4
  14. Kojadinovic I. Minimum variance capacity identification // European Journal of Operational Research. 2007. Vol. 177, no. 1. Р. 498-514. DOI: 10.1016/j.ejor.2005.10.059 (the paper at Socionet)
  15. Marichal J.-L. Entropy of discrete Choquet capacities // European Journal of Operational Research. 2002. Vol. 137, no. 3. P. 612-624. DOI: 10.1016/S0377-2217(01)00088-1