Список литературы

  1. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика.–М.:Наука, 1986.–288 с.
  2. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / под. ред. Д.А.Поспелова.–М.:Наука, 1986.–312с.
  3. Алиев Р.А., Абдикеев Н.М., Шахназаров М.М. Производственные системы с искусственным интеллектом.–М.:Радио и связь, 1990.–264с.
  4. Алиев Р.А., Церковный А.Э., Мамедов Г.А. Управление производством при нечеткой исходной информации.–М.:Энергоатомиздат, 1991.–240 с.
  5. Кафаров В.В., Дорохов И.Н., Марков Е.П. Системный анализ процессов химической технологии. –М.:Наука, 1986.–360с.
  6. Искусственный интеллект. Применение в интегрированных производственных системах. / под.ред. Э. Кьюсака: Пер. с англ. –М.: Машиностроение, 1991.–544с.
  7. Пивкин В.Я., Бакулин В.П., Кореньков Д.И. Нечеткие множества в системах управления. –Новосибирск: изд-во НГУ, 1998.–75 с.
  8. Подлесный Н.И., Рубанов В.Г. Элементы систем автоматического управления и контроля. –Киев: Выща школа, 1991.–461с.
  9. Захаров В.Н., Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления: Эволюция и принципы построения // Известия РАН: Техническая кибернетика. –1993. –№4. –С.189-205.
  10. Представление и использование знаний. / под.ред. Х.Уэно: Пер. с япон. –М.: Мир, 1989. –220 с.
  11. Осуга С. Обработка знаний: Пер. с япон. –М.: Мир, 1989. –293 с.
  12. Бочарников В.П. Fuzzy-технология: математические основы, практика моделирования в экономике. – С.Пб: Наука РАН, 2001. – 328 с.
  13. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов. –М.:Радио и связь, 1989.–184с.
  14. Кандрашина Е.Ю., Литвинцева Л.В., Поспелов Д.А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах. –М.:Наука, 1989.–328 с.
  15. Захаров В.И., Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления: Научно- организационные, технико-экономические и прикладные аспекты // Изв. РАН.Техническая кибернетика. - 1992. - N 5. - C. 171-196.
  16. Константинов И.С., Филатов А.Г., Касьянов Ю.В. Принципы построения интеллектуальных автоматизированных систем управления с нечетким регулированием на базе логико-лингвистических моделей представления знаний // Сборник трудов Седьмых Академических чтений РААСН “Современные проблемы строительного материаловедения”.-Белгород.-2001.С.154-158
  17. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под ред. Р.Р.Ягера.–М.: Радио и связь, 1986.– 408 с.
  18. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьева Г.В. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений.–М: Радио и связь, 1989.–304 с.
  19. Литвак Б.Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа.– М.: Радио и связь, 1982.–84 с.
  20. Малышев Н.Г., Берштейн Л.С., Боженюк А.В. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР.–М.: Энергоатомиздат, 1991.–136 с.
  21. Larsen P.M. Industrial applications of fuzzy logic control // Int. J. Man-Machine Stud., 1980, V.12, №1.
  22. Automatisierungtechnik: Immer mehr Hersteller setzen auf Fuzzy-Logik // Konstruktionspraxis, 1992. №12.
  23. Saridis G.N. Analytical formulation of the principle of increasing precision with decreasing intelligence for intelligent machines // Automatics, 1989, V.25, №3.
  24. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей.–Рига: Зинатне, 1990.–184 с.
  25. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его примене-ние к принятию приближенных решений: Пер. с англ.–М.: Мир, 1976, 166 с.
  26. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств: Пер. с франц.–М.: Радио и связь, 1982, 432 с.
  27. Гвоздик А.А. Решение нечетких уравнений // Изв. РАН.Техническая кибернетика. - 1984. - N 5. - C. 176-183.
  28. Шошин П.Б. Размытые числа как средство описания субъективных величин Решение нечетких уравнений //Статистические методы экспертных оценок. – М.: Наука, 1977, 250 с.
  29. Dubois D., Prade H. Fuzzy real algebra: Some results // Fuzzy Sets a. Systems, 1989, V.2, №4.
  30. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления / Под ред. Н.Д.Егупова.–М.: Издательство МГТУ им.Баумана, 2002.– 744 с.
  31. Методы современной теории автоматического управления. Анализ и статистическая динамика систем автоматического управления / Под ред. Н.Д.Егупова.–М.: Издательство МГТУ им.Баумана, 2000.– 748 с.
  32. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. – М.: Издательство Тюменского государственного университета, 2000. – 352 с.
  33. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде Matlab и fuzzyTECH. – С.Пб.: BHV-Санкт-Петербург, 2003. – 736 с.
  34. Сигеру Омату. Нейроуправление и его приложения. – М: ИПРЖР, 2000. – 272 с.
  35. Терехов В.А. Нейросетевые системы управления. – М: Высшая школа, 2002. – 183 с.
  36. Жукова С.В., Золотухин Ю.Н. Оптимизация параметров регуля-тора с использованием нечетких оценок и генетического подхода // Автометрия, 1998, № 3,с 12-17.
  37. Пупков К.А., Коньков В.Г. Интеллектуальные системы. – М.: МГТУ им.Баумана, 2003. – 348 с.
  38. Круглов В.И., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. – М.: Изд. Физ.мат.лит., 2002. – 312 с.
  39. Лукас В.А. Основы fuzzy-управления. – Екатеринбург: УГГГА, 2000. – 62 с.
  40. Захаров В.И., Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. Методология проектирования // Изв. РАН.Техническая кибернетика. - 1993. - N 5. - C. 197-220.
  41. Искандеров Г.М. Нечеткие логические регуляторы в системе управления ферментатором // Сборник трудов научно технической конференции “Вузовская наука – Северо-Кавказскому ре-гиону”.-Ставрополь: СевКавГТУ.-2001.С.154-158
  42. Рубин А.Б. Кинетика биологических процессов // Соросовский образовательный журнал. – 1998. - №10. – С.84-91.