Нечетко-темпоральные модели структурного анализа и идентификации динамических процессов в слабо формализованных задачах принятия решений
![Диссертация: Нечетко-темпоральные модели структурного анализа и идентификации динамических процессов в слабо формализованных задачах принятия решений](https://westud.ru/work/2530328/cover.png)
Диссертация
При разработке БЗ обеспечивающих интеллектуальных моделей особо важн}.о роль играют качественные и нечетки-логические методы анализа слабо формализованных объектов, что обусловлено рядом причин, среди которых можно выделить три основных. Во-первых, многие особенности функционирования данного класса объектов не могут быть точно описаны количественными методами, а допускают лишь содержательное… Читать ещё >
Содержание
- ГЛАВА 1. МЕТОДЫ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ НЕЧЕТКОЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ МОДЕЛЯХ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
- 1. 1. Лингвистическая модель представления динамической информации на основе нечетко-темпоральной высказывательной формы
- 1. 2. Формально-логическая система моделирования динамических описаний на основе нечетко-темпоральных высказываний
- 1. 3. Нечетко-графовые модели представления динамических описаний общего вида
- 1. 4. Нечетко-графовые модели представления качественных и нечетко-метрических динамических описаний последовательного вида
- 1. 5. Выводы
- ГЛАВА 2. НЕЧЕТКО-ТЕМПОРАЛЬНЫЕ СХЕМЫ ВЫВОДА И МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
- 2. 1. Общее представление динамической предметной области и нечеткотемпоральной модели принятия решений
- 2. 2. Разработка интерпретирующей модели и нечетко-темпоральной схемы вывода.*
- 2. 3. Разработка алгоритмов нечетко-темпорального вывода для динамических описаний последовательного вида
- 2. 4. Разработка алгоритмов нечетко-логического вывода на основе нейро-нечетких сетевых моделей
- 2. 5. Выводы
- ГЛАВА 3. МЕТОДЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО ФОРМИРОВАНИЯ, ОБУЧЕНИЯ И АДАПТАЦИИ НЕЧЕКТО-ТЕМПОРАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ
- 3. 1. Разработка методов автоматического формирования и адаптации нечетко-темпоральных моделей последовательного вида
- 3. 2. Разработка методов адаптации нечетко-темпоральных моделей на основе нейро-нечетких сетей
- 3. 3. Методы автоматического формирования баз знаний интеллектуальных моделей на основе элементарных нечетко-темпоральных высказываний
- 3. 4. Методы автоматического формирования баз знаний интеллектуальных моделей на основе нечетко-темпоральных высказываний общего вида
- 3. 5. Оценка адекватности и устойчивости нечетко-темпоральных моделей. Общий подход к недетерминированному обучению
- 3. 6. Выводы
- ГЛАВА 4. НЕЧЕТКО-ТЕМПОРАЛЬНЫЕ МОДЕЛИ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМАХ
- 4. 1. Сортировочная горка как слабо формализованный динамический объект автоматизации
- 4. 2. Разработка общей модели интеллектуальной системы горочной автоматизации и механизма управления выводом на основе дискретно-непрерывной динамической системы
- 4. 3. Нечетко-темпоральные модели выбора стратегий регулирования скоростей скатывания отцепов
- 4. 4. Нечетко-темпоральные модели контроля процессов скатывания отцепов и корректировки управляющих решений
- 4. 5. Нейро-нечеткие модели исполнительного уровня интеллектуальной системы горочной автоматизации
- 4. 6. Выводы
- ГЛАВА 5. НЕЧЕТКО-ТЕМПОРАЛЬНЫЕ МОДЕЛИ ОБРАБОТКИ ДИНАМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ В ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМАХ
- 5. 1. Нечетко-темпоральная модель динамического процесса торможения на основе гибридной нейро-нечеткой сети
- 5. 2. Нечетко-темпоральная модель определения технического состояния стрелочного электропривода
- 5. 3. Нечетко-темпоральная модель обработки динамических данных в многофункциональном датчике счета осей
- 5. 4. Нечетко-темпоральные модели анализа акустических процессов в интегрированных системах автоматического распознавания речи
- 5. 5. Выводы
Список литературы
- Аверкин и др. 2000. Аверкин А. Н. Костерев В.В. Триангулярные нормы в системах искусственного интеллекта. // Известия Академии наук. ТиСУ, 2000. № 5.с.107−119.
- Аверкин и др., 1986. Аверкин А. Н. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта// Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука. — Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986.
- Астанин и др., 1990. Астанин С. В., Берштейн Л. С., Захаревич В. Г. Проектирование интеллектуального интерфейса «человек-машина». Ростов н/Д: Издательство РГУ, 1990. 118с.
- Башлыков и др., 1995. Башлыков А. А., Вагин В. Н., Еремеев А. П. Экспертные системы поддержки интеллектуальной деятельности операторов АЭС //Вестник МЭИ. М.: Изд-во МЭИ, 1995.- С.27−36.
- Белявский Г. И., и др. Распознавание образов. Теория и приложения. Ростов-на-Дону: Изд-во Рост, ун-та, 1993. — 123с.
- Берштейн, 1999. Берштейн Л. С. и др. Модели и методы принятия решений в интегрированных интеллектуальных системах. Ростов-на-Дону: изд-во РГУ. 1999. -278с.
- Борисов А. Н и др. 1990. Борисов А. Н. и др. Принятие решений на основе нечетких моделей: Примеры использования. Рига: Зинатне, 1990. — 184с.
- Берштей и др., 1989. Берштейн Л. С. Боженюк А.В. Нечеткий логический вывод на основе определения истиности нечеткого правила modus ponens // Методы и системы принятия решений. Системы, основанные на знаниях. Рига: РПИ, 1989. с.74−80.
- Берштейн и др., 1999. Берштейн Л. С., Карелин В. П., Целых А. Н. Модели и методы принятия решений в интегрированных интеллектуальных системах. Ростов-на-Дону: Издательство Ростовского университета, 1999.
- Берштейн и др., 2001. Берштейн Л. С. Боженюк А.В. Нечеткие модели принятия решений: дедукция, индукция, аналогия. Монография. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001. 110с.
- Берштейн и др., 1993. Берштейн Л.С.-, Финаев В. И. Адаптивное управление с нечеткими стратегиями. Ростов н/Д.: Издателсьвл РГУ, 1993. 134с.
- Вагин, 1988. Вагин В. Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. М.: Наука. — Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988. — 384с.
- Вагин и др., 1997. Вагин В. Н., Еремеев А. П. Реализация концепции распределнного искусственного интеллекта и многоагентности в системах поддержки принятия решений на базе инструментального комплекса
- G2+GDA // Proc. of the Internat. Workshop Distributed Artifical Intelligence Multi-Agent Systems «DAIMAS» 97/ June 15−18, 1997, St. Peterburg, Russia. -1997.-C. 262−268.
- Вагин и др., 1982. Вагин В. Н., Викторова Н. П. Вопросы структурного обобщения и классификации в системах принятия решений. Изв. АН СССР: Техническая кибернетика, 1982, № 5 с. 64−73.
- Винцюк, 1987. Винцюк Т. К. Анализ, распознавание и интерпретация речевых сигналов. Киев: Наук. Думка. 1987. — 264с.
- Винцюк и др. 1982. Винцюк Т. К., Лобанов Б. М., Шинкаж А. Г. Система рспознавания речи и система устного диалога СРД «Речь 1» на основе микро-ЭВМ// Автоматическое распознавание слуховых образов., Киев: ИК АН УССР, 1982.-с.516−521.
- Высоцкий и др. 1968. Высоцкий Г. Я., Рудный Б. Н., Трунин-Донской В.П., Цемель Г. И. Алгоритм опознования 40 слов на ЦВМ БЭСМ -3/ Работы по техн. кибернетике/ВЦ АН СССР, М., 1968.-Вып.2.-с.З-33.
- Гаврилова и др., 2000. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Учебник. -СПб: Питер. 2000.
- Деркач, 1983. Деркач М. Ф. и др. Динамические спектры речевых сигналов. Львов: Вища школа. 1983. -168с.
- Емельянов, 1998. Емельянов В. В. и др. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. -М.: АНВИК. 1998.
- Емельянов, 2001. Емельянов В. В. и др. Генетические алгоритмы в гибридных интеллектуальных. системах// Сборник трудов «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте» М.: Наука. Физматлит. 2001. -С.77−82.
- Еремеев, 2000. Еремеев А. П., Троицкий В. В. Основные способы формализации временных зависимостей при построении интеллектуальных систем.// Седьмая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием. М. 2000.
- Жак, 1997. Жак С. В. Математические модели менеджмента и маркетинга. -Ростов-на-Дону: ЛиПО, 1997. 320с.
- Заде, 1976. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. -М.: Мир. 1976.
- Захаров и др. 2000. Захаров В. В., Кантор П. С., Ткаченко Д. Г. Синтез логических контроллеров с использованием механизма обработки нечеткой информации. // Известия РАН. Теория и системы управления, М.: «Наука», 2000, № 4.
- Иванченко и др., 1987. Иванченко В. Н., Каймаков К. Г., Строев М. Н., Ковалев С. М. Структурная организация информационно-управляющих систем на микропроцессорных средствах. Деп. ЦНИИТЭН, МПС № 3946, 27.04.87
- Ивахненко, 1986. Ивахненко А. Г. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным. М.: Радио и Связь, 1986. — 119с.
- Иванченко, 1984. Иванченко В. Н. Микропроцессорные информационно управляющие системы автоматизации сортировочных прооцессов. Учебное пособие. РИИЖТ, Ростов-на-Дону. 1984.-96с.
- Иванченко и др., 2002. Иванченко В. Н., Ковалев С. М., Шабельников А. Н. Новые информационные технологии: Интегрированная информационно-управляющая система расформирования-формирования поездов.// Издателство РГУ ПС, 2002. 276с.
- Каляев, 1999. Каляев И. А. и др. Способ динамического целераспределения в задаче группового применения мобильных роботов// Труды международной НТК «Интеллектуальные многопроцессорные системы». -Таганрог: изд-во ТРТУ. 1999. -С.70−73.
- Карелин и др. 1983. Карелин В. П., Ковалев С. М. Метод построения модели, имитирующей алгоритм поиска управляющих решений оператором. // Известия Академии наук СССР. Техническая кибернетика, № 5. 1983. с. 181 188.
- Карелин и д., 1982 а. Карелин В. П., Ковалев С. М. Применение аппарата теории нечетких множеств для решения задачи комплектования набора фотошаблонов. Микроэлектроника 1982, т.11, № 2
- Карелин и др., 1982 б. Карелин В. П., Ковалев С. М. Модели принятия управляющих на основе нечеткого распознавания. В кн.: Методы автоматизации, проектирования, и моделирования. Таганрог, 1982, вып.2.
- Карелин и др., 1982 е. Карелин В. П., Ковалев С. М. Распознавание размытых структур как модель принятия решений в задачах проектирования. В кн.: Автоматизация проектирования электронной аппаратуры, Таганрог, 1982,1. ВЫП.1.
- Карелин и др., 1983 б. Карелин В. П., Багорец В. Д., Ковалев С. М. Принципы построения расплывчатых алгоритмов управления произвольными процессами. В кн.: Оптимум номинала и задачи принятия решений, Таганрог, 1981.доп. ВИНИТИ, 24.03.1983 № 1473−83 ДЕП.
- Карелин и др., 1982 д. Карелин В. П., Ковалев С. М. Распознавание нечеткого отображеия как модель принятия решений в сложных ситуациях. Деп. ВИНИТИ, 21.12.82, №-6254−82.ДЕП.
- Карелин и др., 1983 в. Карелин В. П., Ковалев С. М. Объективизация экспертной информации при построении нечеткой модели конструктора. В кн.: Автоматизация проектирования электронной аппаратуры, 1983, вып.2.
- Карелин и др., 1983 в. Карелин В. П., Ковалев С. М. Метод построения модели, имитирующей алгоритм поиска управляющих решений оператором. Техническая кибернетика. ИЗВ. АН СССР, 1983, № 5
- Ковалев, 1980 б. Ковалев С. М. О нахождении минимальных покрытий в гиперграфе. В кн.: Методы построения алгоритмических моделей сложных систем. Таганрог, 1980, вып.5.
- Ковалев, 1980 а. Ковалев С. М. Расплывчатые методы контроля и управления производством интегральных структур при нечетких целях иограничениях. Тезисы Всесоюзного научн. семинара «Модели выбора альтернатив в нечеткой среде» Рига, 1980
- Ковалев, 1981. Ковалев С. М. Нахождение матриц нечетких отношений по известным входным и выходным характеристикам системы. В кн.: Оптимум номинала и задачи принятия решений, Таганрог, 1981.доп. ВИНИТИ, 24.03.1983 № 1473−83 ДЕП.
- Ковалев, 1982. Ковалев С. М. Методы идентификации расплывчатых структур. В кн.: Методы автоматизации проектирования и моделирования, Таганрог, 1982, вып.З.
- Ковалев и др., 1986. Ковалев С. М., Каймаков К. Г. Проектирование автоматизированных рабочих мест оперативно-диспетчерского персонала в микропроцессорных системах на железнодорожном транспорте: Учебное пособие. Ростов -на-Дрону: РИИЖТ, 1986, 65с.
- Ковалев и др., 1999 е. Ковалев С. М., Шабельников А. Н. Синтез нечетких композиционных регуляторов на основе визуального анализа эпюр управления. Труды международной науч.-практ. конференции Таганрог, ТРТУ, 1999, 75 с.
- Ковалев и др., 1999 д. Ковалев С. М. и др. Путевой датчик. // Патент на изобретение № 2 169 677. Выдан 2001, Приоритет от 19.05.1999.
- Ковалев и др., 1999 б. Ковалев С. М., Швалов Д. В. Применение нечетких композиционных моделей для определения технического состояния устройств железнодорожной автоматики. Материалы 58-й науч. конф. проф.-преп. состав РГУПС. Ростов н/Д., РГУПС, 1999.
- Ковалев, 2000 и. Ковалев С. М. Нечеткие модели идентификации речевых сигналов на основе визуальной информации. Изв. ТРТУ. Тем. вып.: Интеллектуальные САПР / материалы международной НТК «ИСАПР» -Таганрог: ТРТУ, 2000 № 2 с.78−81.
- Ковалев, 2000 ж. Ковалев С. М. Формирование инвариант визуальных образов морфем на основе условных нечетких отношений. Изв. ТРТУ. Тем. вып.: Интеллектуальные САПР / материалы международной НТК «ИСАПР» Таганрог: ТРТУ, 2000 — № 2 с.335−336.
- Ковалев, 2000 а. Ковалев С. М. Интеллектуальные модели анализа акустических процессов на основе нечетких динамических систем // Новости искусственного интеллекта. М.: ВЦ РАН, 2000, 3, с. 146−159.
- Ковалев, 2001 г. Ковалев С. М. Темпоральные модели анализа сложных динамических процессов на основе нечетких ориентированных гиперграфов. Известия ТРТУ. Тематический выпуск: Интеллектуальные САПР. Таганрог: Изд-во ТРТУ. 2001. № 4, с.96−101.
- Ковалев и др., 2001 в. Ковалев С. М., Щабельников А. Н. Автоматическое построение нечетких темпоральных систем на основе обучающих примеров. Известия ТРТУ. Тематический выпуск: Интеллектуальные САПР. Таганрог: Изд-во ТРТУ. 2001. № 4, с. 357
- Ковалев 2001 б. Ковалев С. М. К вопросу о робастности нечетких темпоральных систем анализа слабоструктурированных динамических процессов. Известия ТРТУ. Тематический выпуск: Интеллектуальные САПР. Таганрог: Изд-во ТРТУ. 2001. № 4, с. 348.
- Ковалев и др., 2002. Ковалев С. М., Родзин С. И., Шабельников А. Н. Программное самотестирование распределенной структуры объектных контроллеров для систем железнодорожной автоматики. // Программные продукты и Системы. 2002. № 2. с. 41 043.
- Ковалев, 2002 а. Ковалев С. М. Структурное обобщение нечетко-временных признаков в интеллектуальных моделях анализа динамических процессов. // Обозрение прикладной и промышленной математики. Москва. 2002. Т. 9, Вып. 1, с. 207.
- Ковалев, 2002 б. Ковалев С. М. Модели анализа слабо формализованных динамических процессов на основе нечетко-темпоральных систем. // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Естеств. науки. 2002. № 2. с. 10−13.
- Ковалев, 2002 в. Ковалев С. М. Нейронечеткие темпоральные модели анализа речевых сигналов в интегрированных системах дикторонезависимого распознавания речи. // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. 2002. № 2. с.43−47.
- Ковалев и др., 2002 е. Ковалев С. М., Родзин С. И. Информационные технологии: интеллектуализация обучения, моделирование эволюции, распознавание речи.// Издателство СКНЦ ВШ, г. Ростов-на-Дону, 2002, -222с.
- Кандрашина и др., 1987. Кандрашина Е. Ю. и др. Представление знаний о времени и пространстве. / Под ред. Д. А. Поспелова — М.: Наука, 1987 г. — 328с.
- Кандрашина, 1986. Кандрашина Е. Ю. Средства представления информации о времени в базах знаний. Последовательности событий // Изв. АН СССР. Техн. киберн. 1986ю — № 5. — С.211 — 232.
- Косроминов 1997. Косроминов A.M. Защита устройств железнодорожной автоматики и телемеханики от помех. М.: Транспорт, 1997. 191 с.
- Кузин, 1979. Кузин J1.T. Основы кибернетики: В 2-х т. Е.2. Основы кибернетических моделей. Учебн. паособие для вузов. М.: Энергия, 1979. -584с.
- Круглов и др. 2001. Круглов В. В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия. — Телеком 2001. — 382с.
- Курейчик, 1998. Курейчик В. М. Генетические алгоритмы. Обзор и состояние // Новости искусственного интеллекта. 1998. № 3.
- Круглов и др. 2001. Круглов В. В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия. — Телеком 2001. — 382с.
- Кузнецов, 1995. Кузнецов О. П. Неклассические парадигмы в искусственном интеллекте // Известия РАН. Теория и системы управления. 1995. № 5. -С.3−23.
- Ларичев, 1998. Ларичев О. И. и др. Выявление экспертных знаний. -М.: Наука. 1998.
- Ли, 1983. Методы автоматического распознавания речи: В 2кн. Пер. с англ./ Под ред. У. Ли. -М.: Мир. 1983.
- Левин, 1979. Левин Д. Я. СТЕНД-комплекс для конструирования и адаптации лингвистических процессоров // Вопросы разработки прикладных систем. Новосибирск: ВЦ СО АН СССР, 1979. — С.78 — 92.
- Лябах, 1990. Лябах Н. Н. Математические основы разработки и использования машинного интеллекта. Ростов-на-Дону: Изд-во РГУ, 1990.-112с.
- Мелихов и др,.1981. Мелихов А. Н., Берштейн Л. С. Конечные четкие и расплывчатые множества: Ч. 11. Расплывчатые множества. Таганрог: ТРТИ, 1981
- Мелихов и др., 1990. Мелихов А. Н., Берштейн Л. С., Коровин С. Я. Ситуационные советующие системынечеткой логикой. М.: Наука, 1990. -272с.
- Минский, 1979. Минский М.: 1979. Фреймы для представления знаний М.: Энергия.
- Малышев и др., 1991. Малышев Н. Г. и др. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. -М.: Энергоатомиздат. 1991. -136с.
- Мелихов и др., 1982 а. Мелихов А. Н., Берштейн Л. С., Ковалев С. М. Интерактивная модель задачи размещения ячеек БИС при нечеткихограничениях. Тезисы докладов III научн.-техни. семинара «Управление при наличии расплывчатых категорий» Пермь 1982 г.
- Мелихов и др., 1982 б. Мелихов А. Н., Берштейн Л. С., Ковалев С. М. Идентификация однородных униформных гиперграфов. В кн.: Специализированные комбинированные вычислительные устройства, Рязань, 1981
- Мелихов и др., 1983. Мелихов А. Н., Карелин В. П., Ковалев С. М. Моделирование нечетких алгоритмов принятия решений на многопроцессорных вычислительных структурах. Многопроцессорные однородные вычислительные структуры, Таганрог, 1983, вып.5.
- Мелихов и др., 1984. Мелихов А. Н., Карелин В. П., Ковалев С. М. Моделирование процессов принятия решений на основе нечетких классификационных схем. Электронное моделирование, 1984, том 6, № 3
- Мелихов и др., 1986. Мелихов А. Н., Карелин В. П., Ковалев С. М. Построение классификационных моделей на основе экспертной информации и обучающей выборки. Известия СКНЦ ВЦ техн. науки, № 1, 1986 с.42−45
- Мелихов и др., 1981. Мелихов А. Н., Берштейн Л. С. Конечные четкие и расплывчатые множества: 4.11. Расплывчатые множества. Таганрог, 1981.
- Нариньяни, 2000. Нариньяни А. С. НЕ-факторы: неточность и недоопределенность различие и взаимосвязь// Известия РАН. Теория и системы управления. 2000. № 5.
- Новиков, 2000. Новиков Ф. А. Дискретная математика для программистов. Учебник. -СПб: Питер. 2000.
- Нисенбойм, 1988. Нисенбойм Л. Б. Использование интенсиональных и семантических отношений при описании знаний // Изв. АН СССР Техн.киберн. 1988. — № 2. — С. 13−20.
- Обозрение, 1996. Обозрение прикладной и промышленной математики/ Серия «Методы оптимизации: Эволюционные вычисления и генетические алгоритмы», т.З. вып. 5. -М.: ТВП. 1996.
- Осипов, 1997. Осипов Г. С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. —М.: Наука. 1997.
- Осипов, 2001. Осипов Г. С. Искусственный интеллект- состояние исследований и несколько слов о ^ будущем// Новости искусственного интеллекта. 2001. № 1. -С .3 -13.
- Осипов, 1998 а. Осипов Г. С. Динамика в системах, основанных на знаниях. //Известия Академии Наук. Теория и системы управления, 1998, № 5, с.24−28.
- Попов, 1987. Попов Э. В. Экспертные системы. Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987
- Попов и др., 1996. Попов Э. В. и др. Статические и динамические экспертные системы. -М.: Финансы и статистика. 1996.
- Поспелов Д, 1981. Поспелов Д. А. Логико-лингвистические модели в системах управления. -М.: Энергоиздат. 1981. -231с.
- Поспелов Д, 1986. Поспелов Д. А. Ситуационное управление: Теория и практика. М.: Наука. 1986.
- Поспелов Д, 1989. Поспелов Д. А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов. -М.: Радио и связь. 1989.
- Потапова, 1997. Потапова Р. К. Речь: Коммуникация, информация, кибернетика. Уч. пособие. М.: Радио и связь. 1997.
- Поспелов, 1986. Поспелов Д. А. Ситуационное управление: Теория и практика М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. — 288с.
- Рабинович и др., 1998. Рабинович З. Л., Воронов Г. С. Представление обработка знаний во взаимодействии сенсорной и языковой нейросистем человека. Управляющие системы и машины, НАН Украина, № 2, 1998. -с. 311.
- Рыков, 1999. Рыков А. С. Методы системного анализа: много креториальная и не четкая оптимизация, моделирование и экспертнгые оценки. м. экономика, 1999 г.
- Савченко 1993. Савченко В. В. Теоретико-информационное обоснование оценок минимакса энтропии // Изв. Вузов радиофизика, 1993, т.36 u.i. с. 1002−1011.
- Сопожников 1997. Сопожников В. В. и др., Станционные системы автоматики и телемеханики: Учеб. для вузов ж-д тр-та. М.: Транспорт, 1997, ю 432 с.
- Спиридонов 1998. Спиридонов В. П. Самоподобие, всплески и квазикристаллы // Компью Терра, № 8, 1998 с. 1 -11.
- Стефанюк, 1995. Стефанюк В. Л. Теоретические аспекты разработки компьютерных систем обучения. Саратов: СГУ. 1995.
- Танака и др. 1986. Танака X., Цукиямо Т. Асаи К. Модель нечеткой системы, основанная на логической структуре.// Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер. с англ. — М.: Радио и связь. 1986, с. 186−199.
- Тарасов, 1997. Тарасов В. Б. Системно-организационный подход в искусственном интеллекте // Программные продукты и системы. 1997. № 3. -С. 6−13.
- Устройства СЦБ. Технология обслуживания. М.: Транспорт, 1999. 427с.
- Трунин-Донской 1987. Трунин Донской В. Н. Экспертные системы и фонетическая маркировка сегментов слитной речи. — В кн. Анализ, распознавание и синтез речи. М., ВЦ АН СССР, 1987.
- Финн, 1999. Финн В. К. Правдоподобные выводы и правдоподобные рассуждения // Итоги науки и техники. Сер. теория вероятностей, математическая статистика и теоретическая кибернетика. Т. 28. М.: ВИНИТИ, 1988. с. 3−84.
- Фоминых, 2001. Фоминых И. Б. Принципы построения гибридных интеллектуальных систем реального времени// Труды международного конгресса 1САГ 2001 «Искусственный интеллект в XXI веке» М.: Физматлит. 2001. Т.2. -С.570−583.
- Цемель 1971. Цемель Г. И. Опознование речевых сигналов. М: Наука, 1971.- 145 с.
- Шабельников, 2000. Шабельников А. Н. Разработка методов автоматизации управления динамическими процессами на основе нечеткой информации Дисс.канд. техн. наук. Ростов-на-Дону. 2000. 170 с.
- Ягер, 1986. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер. с англ. P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. — 408 с.
- Berge C. Graphes et hypergraphes. Paris: Dunon, 1970.
- Jang 1993. J.S.R. Jang, ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system, IEEE Trans. Systems Man Cybernet. 23 (3) (1993)665- 684.
- Karthik., 2000. Karthik Balakrishnan, Vasant Honavar. Intelligent Diagnosis Systems. Technical report. Iowa State University. 2000.
- Kasabov 1999. N.K.Kasabov, R.I.Kilgour, S.I.Sinclair. From hybrid adjustable neuro-fuzzy systems to adaptive cjnnectionist-based systems for phoneme and word recognition. Fuzzy Sets and Systems, 103 (1999) 349−367.
- Kovalev, 2000. Kovalev S., Palchik S., Kovalev V. Urgency of perfection of system of the automated management of transportation process on railway transport/Internationales Symposium 2000 c.256−258
- Levinson, 1983. Levinson S.E. et al. An introduction to the application of the theory of probabilistic functions of a Markov process to automatic speech recognition// Bell System Technical J. 62 (1983). -P.1035−1073.
- Mamdani 1977. Mamdani, E.H. (1977) Application of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic systems. IEEE Trans, on Сотр., c-26, 1182−1191.
- Mazin Rahim и др. 2001. Mazim Rahim, Giuseppe Ricardi, Lawrence Saul, Jerry Wright, Bruce Buntschun, Allen Gorin, Robust numeric recognition in spoken language dialogue, Speech Communication 34 (2001) 195−212.
- Morgan, 1991. D.P. Morgan D.P. and C.L. Scotfield C.L. Neural Networks and Speech Recognition// Kluwer Academic Publishers. Dordrecht. 1991.
- Mu-Chun Su 1998. Mu-Chun Su, Ching-Tang Hsieh, Chieh-Ching Chin. A neure-fuzzy approach to speech recognition without time alignment. Fuzzy Sets and Systems. 98 (1998), 33−41.
- Rabiner, 1978. L.R. Rabiner L.R., Schafev R.W. Digital processing of Speech Signals. NJ: Prentice-Hall- Englewood Cliffs. 1978.
- Rahim, 2001. Rahim M. Et al. Robust numeric recognition in spoken language dialogue// Speech Communication. 34 (2001). -P. 195−212.
- Schank, R. Dynamic Memory: A theory of learning in computers and people. New York, NY: Cambridge University Press. 1982.
- Shoham, 1989. Shoham Y. Time for action // In Proceedings 11 IJCAI, 1989.
- Zadeh, 1965. Zadeh L. Fuzzy Sets// Information and Control. 1965. V.8.