Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Интеллектуализация моделирования и прогнозирования безопасности химически опасных объектов техносферы на основе базовых сценариев возникновения чрезвычайных ситуаций

Диссертация: Интеллектуализация моделирования и прогнозирования безопасности химически опасных объектов техносферы на основе базовых сценариев возникновения чрезвычайных ситуаций
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Работа выполнена в соответствии с одним из приоритетных направлений федерального уровня «Экология и рациональное природопользование», федеральной целевой программой «Снижение рисков и смягчение последствий чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в Российской Федерации» до 2010 года, в рамках основных научных направлений Воронежского государственного технического университета… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ОЦЕНКИ БЕЗОПАСНОСТИ ОБЪЕКТОВ ТЕХНОСФЕРЫ И НАПРАВЛЕНИЯ ПО СОВЕРШЕНСТВОВАНИЮ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ МО ДЕЛИРОВНИЯ.,
    • 1. 1. Методы оценки безопасности объектов техносферы
    • 1. 2. Особенности интеллектуальных технологий моделирования и направления по их совершенствованию
    • 1. 3. Цели и задачи исследования
  • ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ ХИМИЧЕСКИ ОПАСНЫХ ОБЪЕКТОВ ТЕХНОСФЕРЫ НА ОСНОВЕ БАЗОВЫХ СЦЕНАРИЕВ ВОЗНИКНОВЕНИЯ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ
    • 2. 1. Разработка структуры подсистемы автоматизированного моделирования аварийных ситуаций на объектах техносферы
    • 2. 2. Формирование системы базовых и производных понятий предметной области. Методы формирования семантического пространства знаний и их формализация
    • 2. 3. Методы автоматизированного формирования семантического графа и определения степени соответствия постановки задачи эталону
    • 2. 4. Выводы второй главы
  • ГЛАВА 3. ФОРМИРОВАНИЕ БАЗЫ ЗНАНИЙ МЕТОДОВ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ И РАЗРАБОТКА АЛГОРЙТМА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО ВЫБОРА ОПТИМАЛЬНОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СХЕМЫ
    • 3. 1. Разработка базы знаний методов решения задач и формальной спецификации задачи моделирования
    • 3. 2. Сравнительный анализа основных подходов для количественного описания процесса рассеяния выброса химических веществ
    • 3. 3. Многокритериальный выбор альтернативных вариантов моделей из множества сгенерированных моделей
    • 3. 4. Выводы третьей главы
  • ГЛАВА 4. РЕАЛИЗАЦИЯ ПОДСИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО МОДЕИЛРВАОНИЯ ОБЪЕКТОВ ТЕХНОСФЕРЫ ДЛЯ ОЦЕНКИ ИХ БЕЗОПАСНОСТИ
    • 4. 1. Функциональная структура программно-информационного обеспечения
    • 4. 2. Пример работы программы
    • 4. 3. Оценка эффективности подсистемы автоматизированного моделирования оценки безопасности объектов техносферы по результатам внедрения
    • 4. 4. Выводы четвертой главы

Интеллектуализация моделирования и прогнозирования безопасности химически опасных объектов техносферы на основе базовых сценариев возникновения чрезвычайных ситуаций (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

В «Концепции национальной безопасности Российской Федерации», утверждённой указом Президента РФ от 10 января 2000 года № 24, сказано «.Необходимо качественное совершенствование единой государственной системы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций (РСЧС).» .

Первым из девяти приоритетных направлений развития науки, технологий и техники Российской Федерации, утверждённых Президентом Российской Федерации, названо «Информационно-телекоммуникационные технологии и электроника», при этом, в числе критических технологий России перечислены «Системы жизнеобеспечения и защиты человека» и «Снижение риска и уменьшение последствий природных и техногенных катастроф». Таким образом, место информационно-телекоммуникационных систем в сфере защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций определено среди высших приоритетов государства.

МЧС России выполняет значительный объём важных государственных задач, для эффективного выполнения которых необходимо своевременное, надежное и достоверное информационное обеспечение.

Современный подход к информационному обеспечению предполагает, что должностное лицо управления МЧС России должно выполнять свои функции с использованием собственного специально оборудованного для этого автоматизированного рабочего места.

Возможности такой автоматизации определяются, в первую очередь, появлением дешевых и простых в эксплуатации персональных ЭВМ, успехами практической реализации локальных и территориально-распределённых вычислительных сетей и разработки методического обеспечения для решения задач управления мероприятиями по предупреждению и ликвидации ЧС.

Применение современных информационных систем и интеллектуальных технологий моделирования позволит значительно снизить время обработки исходных данных, построения прогностических моделей, а так же повысить качество принимаемых управленческих решений.

Работа выполнена в соответствии с одним из приоритетных направлений федерального уровня «Экология и рациональное природопользование», федеральной целевой программой «Снижение рисков и смягчение последствий чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в Российской Федерации» до 2010 года, в рамках основных научных направлений Воронежского государственного технического университета «Интеллектуальные информационные системы», «Проблемно-ориентированные системы управления».

Цели и задачи исследования. Целью диссертации является разработка методов, алгоритмов и программного обеспечения подсистемы автоматизированного моделирования и прогнозирования задач оценки безопасности объектов техносферы на основе интеллектуальных средств формализации описания задач и средств поддержки принятия решений. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие научные задачи:

— провести анализ особенностей ' интеллектуальных технологий моделирования сложных систем и возможности их адаптации для решения поставленных задач;

— разработать структуру подсистемы автоматизированного моделирования объектов техносферы;

— разработать концептуальную модель предметной области «Авария на химически опасном объекте» для формализации отношений между основными категориями предметной области, а так же для формирования декларативной базы знаний;

— разработать синтаксис языка представления знаний для формализации текстов на ограниченном естественном языке заданной предметной области;

— сформировать средства семантического моделирования для представления аварий на химически опасном объекте;

— разработать механизм многокритериального выбора оптимальной вычислительной схемы для моделирования процессов распространения загрязняющих веществ в окружающей среде при аварии на химически опасном объекте;

— разработать экспертную систему поддержки принятия решений для формирования комплекса мер по ликвидации последствий чрезвычайной ситуации.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе используются методы математического программирования, основные понятия теории систем, теории множеств, методы теории искусственного интеллекта, имитационного моделирования, систем автоматизированного моделирования, логики предикатов, семантики, методы оптимизации, а так же методы построения экспертных систем.

Научная новизна результатов исследования. Основные результаты диссертации, выносимые на защиту и имеющие научную новизну, состоят в следующем: с структура подсистемы автоматизированного моделирования, предназначенная для формализации вербального описания задачи в заданной предметной области и решения задач моделирования и прогнозирования развития аварии на химически опасном объекте, формирования комплекса мер по ликвидации чрезвычайной ситуации и снижения риска для здоровья населения, попавшего в зоны зараженияметод формирования системы понятий заданной предметной области, в котором формальное определение понятия задается набором признаков и допускает представление их в виде фреймовой структуры, отличающейся возможностью автоматизированного построения функциональной семантическое сетипроцедуры формализованного представления текстов на естественном языке из заданной предметной области в виде семантических моделей логико-предикатного типа, позволяющие автоматизировать построение вычислительных и прогностических моделей последствий аварийметод определения семантического соответствия формальной постановки задачи одному из эталонных сценариев, позволяющий однозначно определять тип сценария, а при неполной постановке задачи определять степень соответствия одному из эталонных сценариев, отличающийся возможностью сравнения семантических структурструктура банка: знаний подсистемы автоматизированного моделирования, предназначенного для использования на всех этапах задачи моделирования и поддержки принятия решений, характеризующийся интеграцией различных форм представления знанийалгоритм многокритериального выбора оптимальной вычислительной схемы из нескольких альтернатив, учитывающий основные характеристики вычислительной схемы и позволяющий выбрать рациональную, исходя из целей, задач и приоритетов пользователя.

Практическая ценность и реализация результатов работы. Разработана система поддержки принятия решений, позволяющая на основании описания аварии на естественном языке строить прогностические модели развития ситуации, определять уровень загрязнения в любой точке рассматриваемой территории, а так же строить краткосрочные прогнозы.

Наличие встроенного в систему модуля поддержки принятия решений позволяет оценить уровень загрязнения рассматриваемой территории, определить уровень риска для здоровья населения и состояния экосистем. Результатом работы системы является карта с нанесенными зонами фактического и смертельного поражения, а так же комплекс мероприятий, направленных на ликвидацию последствий чрезвычайной ситуации.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях, семинарах и совещаниях: «Интеллектуальные информационные системы», Всероссийская конференция, (Воронеж 2006, 2007) — «Обеспечение экологической безопасности в чрезвычайных ситуациях», Международная конференция (Воронеж, 2006), ежегодных научных конференциях профессорско-преподавательского состава Воронежского государственного технического университета.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 12 научных работ, в том числе 2 публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

В работах, опубликованных в соавторстве, лично соискателю принадлежат: в [43, 44, 54] анализ особенности автоматизированного моделирования систем поддержки принятия решений по оценке безопасности объектов техносферыв [49, 51] разработка и описание структурной схемы математического моделирования аварийных событийв [45] сравнительный анализ методик прогнозирования аварийных ситуацийв [47, 48] анализ методов представления знаний в интеллектуальных прикладных системахв [46] разработки синтаксиса языка представления знаний на основании логики предикатов первого порядка для формализации текстов на естественном языке из заданной предметной областив [52] разработка алгоритма многокритериального выбора наиболее эффективного метода решения в подсистеме автоматизированного моделированияв [50, 53] разработка концептуальной модели предметной области «Авария на химически опасном объекте».

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, приложенийизложена на 000 страницах, содержит 00 рисунков, 00 таблицысписок литературы включает 000 наименования.

4.4 Выводы четвёртой главы.

1. Разработана функциональная и логическая схема системы оценки безопасности объектов техносферы «ЧС Аналитик», характеризующаяся интеграцией четырех подсистем: подсистема формализации текстов на естественном языкеподсистема формального комплексирования и вычисления моделиподсистема визуализацииподсистема генерации решений и выдачи рекомендаций. Указанная функциональная и логическая схемы определяют структуру программно-информационного обеспечения СППР «ЧС Аналитик».

2. Разработано программно-информационное обеспечение СППР «ЧС Аналитик», предназначенное для формализации текстов описания аварий на естественном ограниченном языке, построения прогностических моделей развития чрезвычайной ситуации и формирования комплекса мер по ликвидации последствий аварии и снижения риска для здоровья населения, попавшего в зону заражения.

3. Данная СППР «ЧС Аналитик» в виде комплекса технических средств и программно-информационного обеспечения внедрена в учебный процесс Воронежского государственного технического университета на кафедре «Технологии и обеспечения гражданской. обороны в чрезвычайных ситуациях» для студентов специальности «Защита в чрезвычайных ситуациях» и в Главном Управлении ГО ЧС по Воронежской области. Ожидаемый годовой экономический эффект 227 тыс. руб.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

1. Разработана структура подсистемы автоматизированного моделирования, предназначенная для формализации текстов описания аварий на естественном языке, поиска оптимального метода для реализации численной схемы, а так же визуализации результатов моделирования и поддержки решений руководителя.

2. Разработан синтаксис языка представления знаний для формализации исходных текстов описания аварий на естественном языке. В качестве языка формализации использованы исчисление предикатов первого порядка. Такой ЯПЗ обладает достаточно выразительными возможностями для представления эталонных сценариев, позволяет упростить процесс формализации предметной области, снизить трудоемкость подготовки информации и загрузки их в банк знаний.

3. Разработан метод для определения степени соответствия между эталоном сценария и формализованной постановкой задачи моделировании, а так же алгоритм осуществления поиска семантических соответствий посредством которого можно определить не только соответствие исходного текста одному из заданных эталонных сценариев, но и степень такого соответствия.

4. Разработана структура банка знаний подсистемы автоматизированного моделирования методов принятия решений, предназначенного для хранения знаний в различной форме (процедурных, декларативных, продукционных), предназначенных для использования на всех этапах задачи моделирования и поддержки принятия решений.

5. Проведен сравнительный анализ вычислительных схем для реализации численной модели распространения опасных веществ при аварии на химически опасном объекте, результатом такого анализа стала сформированная экспертным путем таблица критериев для оценки каждого из предложенных численных методов решения.

6. Разработан алгоритм многокритериального выбора для поиска оптимальной схемы численного решения задачи моделирования распространения опасных веществ при аварии.

7. Разработана функциональная и логическая схема системы оценки безопасности объектов техносферы «ЧС Аналитик», характеризующаяся интеграцией четырех подсистем: подсистема формализации текстов на естественном языкеподсистема формального комплексирования и вычисления моделиподсистема визуализацииподсистема генерации решений и выдачи рекомендаций. Указанная функциональная и логическая схемы определяют структуру программно-информационного обеспечения СППР «ЧС Аналитик».

8. Разработано программно-информационное обеспечение СППР «ЧС Аналитик», предназначенное для формализации текстов описания аварий на естественном ограниченном языке, построения прогностических моделей развития чрезвычайной ситуации и формирования комплекса мер по ликвидации последствий аварии и снижения риска для здоровья населения, попавшего в зону заражения.

9. Данная СППР «ЧС Аналитик» в виде комплекса технических средств и программно-информационного обеспечения внедрена в учебный процесс Воронежского государственного технического университета на кафедре «Технологии и обеспечения гражданской обороны в чрезвычайных ситуациях» для студентов специальности «Защита в чрезвычайных ситуациях» и в Главном Управлении ГО ЧС по Воронежской области. Ожидаемый годовой экономический эффект 227 тыс. руб.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Г. С. Найти идею: Введение в теорию решения изобретательских задач. Новосибирск: Наука, 1991. — 225 с.
  2. Артемьева И. JL, Суров В. В. Разработка методов решения задач для одного класса систем логических соотношений: Препринт. Владивосток: ИАГГУ ДВО РАН, 1999. 52 с.
  3. А.И., Нежметдинов Т. К. К исследованию некоторых качественных характеристик информации при формировании информационной меры // Прием и обработка информации в сложных информационных системах. Казань, 1979. — Вып. 9. — С 49−54
  4. Афонечкин А. И О дефиниции некоторых характеристик качества информации // Прием и обработка информации в сложных информационных системах. Казань, 1981. — Вып. 11. — С 29−38
  5. А.И. Функция качества размытой информации // Управление, надежность и навигация. Саранск, 1980. — С. 115−118
  6. Афоничкин А. И, Панфилов С. А., Файзуллина Л. Я. Методы контроля учебной информации с помощью критерия качества // Методы и средства кибернетики в управлении учебным процессом высшей школы. -Рига, 1986.-С. 162−172
  7. В.О. Алгоритмы построения линий уровня функций двух переменных // Интеллектуальные информационные системы: Тез. докл. ежегод. науч. конф. СПб., 2004. С. 58−61
  8. В.В., Бунин А. И. Средства представления и обработки знаний в системе FRL/PS // Всесоюзная конф. по искусственному интеллекту: Тез. докл. Т.1. Минск, 1990. С. 66−71.
  9. Д.И. Методы оптимального проектирования. М.: Радио и связь, 1984. 248 с.
  10. Безопасность сложных систем. Теория, моделирование, информационная технология. // Под ред. И. А. Рябинина, Е. Д. Соложенцева, М.: Радио и связь, 2002, 243 с.
  11. А.Р., Левин М. Ш. Принятие решений: комбинаторные модели аппроксимации информации. М.: Наука, 1990. 160 с.
  12. .А., Гнедин A.B. Задача наилучшего выбора. М.: Наука, 1984.196 с.
  13. Ю.В. О сущности понятий и количественной оценке содержательности и ценности информации // Науч.техн.информ. Сер. 2 -1974-№ 3-С. 3−6
  14. А.Н. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А. Н. Борисов, A.B. Алексеев, Г. В. Меркулов, H.H. Слядзь, В. И. Глушков. М.: Радио и связь, 1989. — 300 с.
  15. Ю.В., Василькова H.H. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 1999.
  16. И.Д., Смирнов C.B. Композиция концептуальных схем сложных систем // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды международной конф. Самара: СНЦ РАН, 1999. С 57−68.
  17. Е.А. Численные методы. М.: Наука, 1982.
  18. Г. Д. Концептуальное моделирование при создании прикладных автоматизированных систем // Сб. науч. тр. Пятой национальной конференции с международным участием «Искусственный интеллект-96″, т. III. Казань, 1996. С. 440−446.
  19. Г. Д. Концептуальное моделирование при создании САПР машиностроительного назначения // Межотраслевой науч.-техн. сб.
  20. Техника. Экономика» серия «Автоматизация проектирования» М.: ВИМИ, 1994. Вып.4. С. 6−15.
  21. Т.А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2000. — 384 с.
  22. О.В., Боровский Ю. В., Безверхов В. Н. и др. Входной язык спецификации задач в человеко-машинной решающей системе // Программирование, 1997. № 6. С. 51−57
  23. В. М., Капитонова Ю, В., Летичевский A.A. О применении метода формализованных технических заданий к проектированию программ обработки структур данных // Программирование, 1978. № 6. С. 31−43
  24. ГНТБ «Безопасность». Концепция и итоги работы 1991−1992. Итоги науки и техники. Т. 1. М.: ВИНИТИ, 1993.
  25. С.К., Рябенький B.C. Разностные схемы. М.: Наука, 1977.
  26. М.Г., Моткин Г. А., Петрунин В. А., Терещенко Г. Ф., Шаталов A.A., Щвецова-Шиловская Т.Н. Научно-методические аспекты анализа аварийного риска. // М.: Экономика и информатика, 2001,320 с.
  27. ГОСТ Р 12.3.047−98 Система стандартов безопасности труда. ПОЖАРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ. Общие требования. Методы контроля. Гос. стандарт РФ, 2000
  28. A.A. Как принять наилучшее решение в реальных условиях. М.: Радио и связь, 1991. 320 с.
  29. .П., Марон И. А., Шувалова Э. З. Численные методы анализа. М.: Наука, 1967
  30. Дж. К. Методы проектирования. М.: Мир, 1986. 326 с.
  31. И. Десять лекций по вейвлетам. М.- Ижевск: РХД, 2004.
  32. В.И., Попов Э. В., Преображенский А. Б. Общение конечных пользователей с системами обработки данных. М.: Радио и связь, 1988.
  33. A.C. Численный расчет турбулентного течения холодного тяжелого газа в атмосфере. ЖВММФ, 31, № 9, 1369−1380.
  34. A.C., Сулейманов В. А. Математическое моделирование аварийного истечения и рассеивания природного газа при разрыве газопровода // Математическое моделирование, 1995, т.7, № 4, с. 37−52.
  35. C.B., Дудин Е. Б., Ларичев А. К. и др. Подготовка и принятие решений в организационных системах. Итоги науки и техники. Техническая кибернетика". Т.4. М.: ВИНИТИ, 1971. 315 с.
  36. В.М., Житомирский В. Г., Лапчик М. П. Численные методы. М.: Просвещение, 1991
  37. Ю.С., Квасов Б. И., Мирошниченко В. Л. Методы сплайн -функций. М.: Наука, 1980.
  38. О. Метод конечных элементов в технике. М.: Мир, 1975.
  39. A.A. Очерки комплексной логики. / Под ред. Е. А. Сидоренко. М.: Эдиториал УРСС, 2000. — 560 с.
  40. В. В. Моделирование без посредника. Изв. РАН «Теория и системы управления» № 5,1997 г.
  41. В.В., Михайлов В. В. Автоматизация моделирования экологических систем СПб.: Издательство СПбГТУ- 2000 г., — 172 с.
  42. Л.А., Куценко С. А., Саватеев Н. В., Софронов Г. А., Тиунов Л. А. Токсикологические проблемы в стратегии уменьшения опасности химических производств. Журнал ВХО им. Менделеева, 1990, т.35, № 4, С. 440−447.
  43. М.Ю. Методология автоматизированного формирования и решения проблемных задач на основе канонической информационной модели / М. Ю. Ильин, В. И. Федянин // Интеллектуальные информационные системы: труды всерос. конф. 4.1. Воронеж: 2006. С. 108−111
  44. М.Ю. Методы формирования семантического пространства знаний и их формализация / М. Ю. Ильин, Г. А. Квашнина, В. И. Федянин // Вестник Воронежского государственного технического университета. -2007.- Т.З. № 2. — С. 111−113
  45. М.Ю. Онтологии как основы интеллектуальных прикладных систем / М. Ю. Ильин, П. С. Куприенко, В. И. Федянин // Обеспечение экологической безопасности в чрезвычайных ситуациях: труды междунар. конф. Ч. 1 Воронеж: 2006. С. 191−193
  46. М.Ю. Особенности интеллектуальных технологий моделирования и направления по их совершенствованию / М. Ю. Ильин, В. И. Федянин // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2007. С. 81−85
  47. М.Ю. Реализация многокритериального выбора в автоматизированной подсистеме моделирования / М. Ю. Ильин, Г. А. Квашнина, В. И. Федянин // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2007.- Т.З. — № 2. — С. 157−158
  48. М.Ю. Технология автоматического анализа текста на естественном языке / М. Ю. Ильин, В. И. Федянин // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании: межвуз. сб. науч. тр. -Воронеж: ВГТУ, 2007. С. .124−129
  49. М.Ю. Технология решения задач принятия решений по оценке безопасности объектов техносферы*/ М. Ю. Ильин, В. И. Федянин // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: труды всерос. конф. Воронеж: 2006. С. 256−259
  50. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы- Справочник / Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. 304 с.
  51. H.H. Численные методы. М.: Наука. 1978. — 512 с.
  52. Кини P. JL, Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981. 560 с.
  53. И.В., Мадерич B.C. Динамика и энергетика распространения тяжелого газа в приземном слое атмосферы. Прикладная гидромеханика, 2(73), № 4, 1999, С. 12−20.
  54. И.В. О влиянии теплообмена с Землей на распространение холодного тяжелого газа в атмосфере. Прикладная гидромеханика, 3(75), № 2
  55. И.В., Мадерич B.C. Численная трехмерная модель распространения тяжелого газа в атмосфере с использованиемконсервативных схем расщепления. Прикладная гидромеханика, 3(75), № 1, 28−36.
  56. В.Н., Палагин A.B., Рабинович 3.J1. Вопросы методологии и формализации постановок и решения проблем // Кибернетика и системный анализ, 1995. № 3, С. 138−143.
  57. В.М., Яненко H.H. Метод расщепления в задачах газовой динамики. Наука, Новосибирск, 1981.
  58. А.Н., Драгалин А. Г. Введение в математическую логику. М.: Изд-во МГУ, 1982.
  59. Компьютерный код ALOHA® 5.2.3, Developed jointly by NOAA and EPA.
  60. Ф., Бахадур M., Клайн В. и др. Экологическая химия. Основы и концепции. // Пер. с нем. // Под ред.Н. Б. Градовой. М.: Мир, 1996, 395 с.
  61. М.Ф., Лихогруд Н. Г. Лингвистический процессор экспертной системы строительного проектирования // Известия Академии наук. Теория и системы управления, Киев: 1996, № 5, с 160−169.
  62. В.И., Бобков В. В., Монастырный П. И. Начала теории вычислительных методов. Дифференциальные.уравнения. Минск: Наука и техника, 1982.
  63. В.Е. Представление в ЭВМ неформальных процедур: продукционные системы / Послеслов. Д. А. Поспелова. М.: Наука, 1989.
  64. М.П., Рагулина М. И., Стукалов В. А. Численные методы: Учеб. пособие для пед. вузов. М.: Академия, 2001.
  65. Ларичев О.И., Мечитов А. И., Ребрик С. В. Анализ риска и проблемы безопасности. // М.: Препринт ВНИИ систем. Исслед., 1990, 60 с.
  66. О.И., Мошкович Е. М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. М.: Наука, 1996. 208 с.
  67. Г. Н. Методы принятия оперативных решений в задачах управления и контроля. М.: Изд-во МАИ, 1992. 120 с.
  68. A.A., Мальцев В. Н. Системы поддержки управленческих и проектных решений. Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1990. 167 с.
  69. K.M., Холодов A.C. Сеточно-характеристические численные методы М.: Наука, 1988. — 288с.
  70. Г. И. Методы вычислительной математики. М.: Наука, 1989.
  71. Г. И., Методы расщепления. М.: Наука, 1988. — 263 с.
  72. В. Основные опасности химических производств. // Пер. с англ. / Под ред. Б. Б. Чайванова и А. Н. Черноплекова. М. Ж Мир, 1989, 671 с.
  73. Методика оценки последствий аварийных выбросов опасных веществ (методика «Токси». Редакция 3.1) М.: ФГУП «НТЦ „Промышленная безопасность“, 2005
  74. Методика оценки последствий, аварийных выбросов опасных веществ (методика „Токси“. Редакция 1.1) М.: ФГУП „НТЦ „Промышленная безопасность“, 1998
  75. Методика оценки последствий аварийных выбросов опасных веществ (методика „Токси“. Редакция 2.1) М.: ФГУП „НТЦ „Промышленная безопасность“, 2000
  76. Методика расчета концентраций в атмосферном воздухе вредных веществ, содержащихся в выбросах предприятий (ОНД-86 Госкомгидромет), Л.:Гидрометеоиздат, 1987.
  77. Методы и алгоритмы решения задач оптимизации / И. В. Бейко, Б. Н. Бублик, П. Н. Зинько Киев: Вища школа, 1983. 512 с.
  78. И.Н., Калита А. В., Провотар А. И. САБЕ-система структурно-модульного композиционного • программирования: концептуальные основы // Управляющие системы и машины, 1993. № 2. С.140−144.
  79. В.А. Моделирование состояния знаний обучаемого в интеллектуальных обучающих системах //Разработка компьютерных технологий обучения и/ их внедрение. Киев: Ин-т кибернетики АН Украины, 1991.
  80. .Н. Экологическая экспертиза и риск технологий. // Итоги науки и техники. Сер. Охрана природы и воспроизводство природных ресурсов. Т. 27. М.: ВИНИТИ, 1990, 204 с.
  81. Д.А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов. М.: Радио и связь, 1989. 184 с.
  82. Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1986.
  83. Представление-и использование знаний: Пер. с япон. / Под ред. X. Уэно, М. Исидзука. М.: Мир, 1989.
  84. Предупреждение крупных аварий. Практическое руководство. // Пер. с англ. // Под ред. Э. В. Попова. М.: МП „Рарог“, 1992, 256 с.
  85. Н. Теория измерений. М.: Мир, 1976. — С. 53−74
  86. Разработка автоматизированных учебных курсов на персональной ЭВМ / В. А. Грибкова, A.A. Гришканс, В. Х. Каминска и др. // Методы и средства кибернетики в управлении учебным процессом высшей школы. -Рига: РПИ, 1990.
  87. РД 03−409−01 Методика оценки последствий аварийных взрывовтопливно-воздушных смесей (с изменениями и дополнениями) t
  88. Постановление Госгортехнадзора России от 26.06.2001 N 25 РД от 26.06.2001 N03−409−01
  89. О.Н., Задорожная А. Е. Обучающе-контролирующая система программирования АССА // Использование компьютерных технологий в обучении. Киев: Ин-т кибернетики АН Украины, 1990.
  90. В.Ш. Представление и анализ смысла в интеллектуальных информационных системах. М.: Наука, 1989.
  91. Руководство по оценке индустриальных опасностей (Techniques for Assessing Industrial Hazards: a Manual. World Bank Tech. Paper No. 55), The World Bank Group, 1988
  92. Ф.И., Руднев Е. А., Петухов В. А. Автоматическое индексирование на естественном языке. М.: Энергия, 1980.
  93. Т. Целочисленные методы оптимизации и связанные с ними экстремальные проблемы. М.: Мир, 1973. 299 с.
  94. A.A. Численные методы /A.A. Самарский, A.B. Гулин. М.: Наука, 1989.-432 с. 2 В,
  95. A.A., Николаев Е. С. Методы решения сеточных уравнений. -М.: Наука, 1978. 591 с.
  96. A.A. Теория разностных схем. М.: Наука, 1977. — 656с.
  97. И.В., Каспшицкая М. Ф. Модели и методы решения на ЭВМ комбинаторных задач оптимизации. Киев: Наук, думка, 1981. 288с.
  98. Сильнодействующие вещества. // Под ред. B.C. Юлина. М.: Техинформа ГО, 1992, 63 с.
  99. Система предупреждения и действий в чрезвычайных ситуациях. Понятийно-технологический словарь. Минск: Полымя, 1992.
  100. С.Ю., Соловьева Г. М. Вопросы организации баз знаний в системе ФИАКР // Экспертные системы: состояние и перспективы. Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука, 1989. С. 47−54. '
  101. A.A. Оценка опасности и прогнозировании аварий, связанных с выбросом химических веществ. // Рос. Хим. Журнал., 1993, № 4, С. 66−74.
  102. Г., Фикс Г. Теория метода конечных элементов. М.: Мир, 1977.
  103. К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на. персональных ЭВМ: Пер. с англ./ Предисл. Г. С. Осипова. М.: Финансы и статистика, 1990.
  104. Тимоти Бадц. Объектно-ориентированное программирование в действии./Перевод с англ. СПб: Питер, 1997,464 с.
  105. А.Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач. -М.: Наука, 1983.224 с.
  106. Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. Серия „Информатизация России на пороге XXI века“. М.: СИНТЕГ, 1998. 376 с.
  107. Р., Митчелл А. Метод конечных элементов для уравнений с частными производными. -М.: Мир, 1981.
  108. P.A. Разработка управленческих решений. М.: ЗАО
  109. Бизнес-школа“ Интел-Синтез“, 1998. 272 с. 4 •
  110. М. Химия в действии. Т. 2. М.: Мир, 1991, 620 с.
  111. Р.В. Численные методы для научных работников и инженеров. М.: Наука, 1979.
  112. Э. Дж. Кумамото X. Надежность технических систем и оценка риска. // Пер. с англ. // Под ред. B.C. Сыромятникова. М.: Машиностроение, 1984, 528с.
  113. Д. Обнаружение и диагностика неполадок в химических и нефтехимических процессах. // пер. с англ. Л.: Химия, 1983, 352 с.
  114. Чуй Ч. К. Введение в вэйвлеты. М.: Мир, 2001.
  115. Д.И. Принятие решений в системах организационного управления. Использование расплывчатых категория. М.: Энергоатомиздат, 1983. 185 с.
  116. . Р. Обработка концептуальной информации: Пер. с англ. -М.: Энергия, 1980. -380 с.
  117. Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления и приложения: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1992. 504 с.
  118. Н.Н. Метод дробных шагов решения многомерных задач математической физики. Наука, Новосибирск, 1967.
  119. Angele J., Fensel D., Studer R. Developing knowledge-based systems with MIKE // Journal of Automated Software Engineering, 1998.
  120. Benjamins V.R. Problem Solving Methods for Diagnosis. PhD thesis, University of Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands, 1993.
  121. Benjamins V.R., Fensel D., Straatman R. Assumptions of problemsolving methods and their role in knowledge engineering. In Wahlster W. (Editors), Proceedings ECAI-96. J. Wiley & Sons, Ltd., 1996. PP. 408−412.
  122. Brandt A. Multi-level Adaptive Computations in Fluid Dynamics. AIAA J. 18 (1980), 1165−1172.
  123. Breuker J., van de Velde W. CommonKADS Library for Expertise Modeling, Reusable Problem Solving Components. IOS Press, Amsterdam, Oxford, Washington DC, 1994.
  124. Britter R. E. Atmospheric dispersion of dense gases. Ann. Rev. Fluid Mech., 21, 1989,317−344.v
  125. Chandrasekaran B. Design Problem Solving: A Task Analysis // The AI Magazine, Vol. XI, N. 4,1990. PP. 59−71.
  126. Chandrasekaran B. Generic tasks in knowledge based reasoning: High level building blocks for expert system design// IEEE Expert, 1(3), 1986. PP. 2330.
  127. Chandrasekaran B. Towards a Taxonomy of Problem Solving Types // The AI Magazine, Vol. IV. N.I. 1983. PP. 9−17.
  128. Chandrasekaran B., Johnson T. R, Smith J. W. Task Structure Analysis for Knowledge Modeling // Communications of the ACM, 35(9), 1992. PP. 124 137.
  129. Dobrocheev O.V., Kuleshov A.A., Lelakin A.L. A two dimensional model of heavy gas cloud dispersion under industrial accidents, Preprint IAE 1991, M.: 1991, № 5339/1, 16p/
  130. EERO Symposium on Chemical Risk Assessment: New Scientific Apprpach and Opportunities. M.: Int. Univ., 1994
  131. Feigenbaum E. A. The Art of Artificial Intelligence: Themes and Case Studies of Knowledge Engineering // Proceedings of the Fifth International Joint Conference on Artificial Intelligence, Cambridge, MA, 1977.
  132. Fensel D., Groenboom R. Specifying Knowledge-Based Systems with Reusable Components // Proceedings of the 9th International Conference on Software Engineering & Knowledge Engineering (SEKE-97), Madrid, Spain, 1997.
  133. Hackbusch V., Trottenberg U. Multigrid Methods. Lecture Notes inj
  134. Math. 960, Springer Verlag, 1982.
  135. Heijst G., Schreiber A. T., Wielinga B. J. Using explicit ontologies in KBS development // International Journal of Human-Computer Studies, 46(2/3), 1997. PP. 183−292.
  136. Ishi K., Coel A., Adler R.E. A model of simultanlous Engineering Desing. Artificial Intelligence in Design/Ed by J.S.Gero. N. — Y.: Springer, 1989. -P. 489−501.
  137. Josephson J. R., Chandrasekaran B., Smith J. W. Assembling the Best Explanation // Proceedings of the IEEE Workshop on Principles of Knowledge-Based Systems, IEEE Computer Society, 1984.
  138. Keravnou E.T., Johnson L. Competent Expert System. A case Study in fault diagnosis. London: Kogan Page Ltd. 1986.
  139. Koopman R., et al. Description and analyses of Burro Series 40 3 m LNG spill experiments. Lawrence Livermore National Laboratory. Preprint, UCRL-53 186, Livermore, USA, 1981.
  140. Latto A., et al. The evaluation of connection coefficients of compactly supported wavelets // Proc. Of the French-USA workshop on wavelets andturbulence, Ed. By Y. Maday. Princeton University Springer-Verlag. — 1992. t
  141. Aware technical report AD910708.
  142. McQuaid, J., „Some experiments on the structure of stably-stratified shear flows“, Tech. Paper p. 21, Safety in Mines Research Establishment, Sheffield, UK, 1976
  143. Nunes de Barros L., Valente A., Benjamins V. R. Modeling planning tasks // Third International Conference on Artificial Intelligence Planning Systems, AIPS-96, American Association of Artificial Intelligence, 1996. PP. 11−18.
  144. Orsvarn K. Knowledge modeling with libraries’of task decomposition methods. Ph. D. Thesis. Swedish Institute of Computer Science, 1996.
  145. Picknett R.G. Dispersion of dense gas puffs released in the atmosphere at ground level. Atmos. Environment, 18,1981, 509−525.
  146. Puerta A., Egar J., Tu S., Musen M. A multiple-method shell for the automatic generation of knowledge acquisition tools // Knowledge Acquisition, 4, 1992. PP. 171−196.
  147. Puppe F. Systematic Introduction to Expert Systems: Knowledge Representation and Problem-Solving Methods. Springer-Verlag, Berlin, 1993.
  148. Qian S., Weiss J. Wavelets and the numerical solution of partial differential equations // Journal of Computational Physics. V. 106. — 1993. — Pp. 155−175.
  149. Schreiber A. T» Wielinga B. J., Akkermans H., van de Velde W., Anjewierden A. CML: The CommonKADS Conceptual Modelling Language. In
  150. Steels L, Schreiber A. T., van de Velde W. (Editors), A Future for Knowledgeth
  151. Acquisition, Proceedings of the 8 European Knowledge Acquisition Workshop. Springer-Verlag, LNAI 867, 1994. PP. 283−300.
  152. Shadbolt N., Motta E., Rouge A. Constructing Knowledge-based Systems // IEEE Software 10(6), Nov. 1993. PP. 34−38.
  153. Spicer T.O., Havens J.A. Modeling the Phase 1 Thorney Island experiments. J. Hazardous Materials, 11, 1982- 237−260.
  154. Steels L. The componential framework and its role in reusability. In David J. M., Krivine J. P., Simmons R. (Editors), Second Generation Expert Systems, Berlin Heidelberg, Germany, Springer-Verlag, 1993. PP. 273 -298.
  155. Teije A. Automated Configuration of Problem Solving Methods in Diagnosis, Ph. D. thesis, University of Amsterdam, the Netherlands, 1997.
  156. UNIFIED DISPERSION MODEL (UDM) Theory Manual by H.W.M. Witlox CONSEQUENCE MODELLING DOCUMENTATION (UDM Version 6.0, January 2000), Det Norske Veritas.
  157. Van Ulden, A.P., «A new bulk model for dense gas dispersion: two-dimensional spread in still air, in «Atmospheric dispersion of heavy gases and small particles» (Ooms, G. and Tennekes, H., eds.), pp. 419−440, Springer-Verlag, Berlin, 1984
  158. Wesseling P. An Introduction to Multigrid Methods. Chichester, 1991.
  159. Wilkinson L., SYSTAT: The System for Statistics. Evantson //IL: SYSTAT Inc., — 1987.-79 p.
  160. Zhu G., Arya P., Snyder W.H. An experimental study of the flow structure within a dense gas plume. J. Hazardous Materials, 62,1998,161−186.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?