Дипломы, курсовые, рефераты, контрольные...
Срочная помощь в учёбе

Автоматизация проектирования средств диагностики РЭУ на основе алгоритмов псевдобулевой оптимизации

Диссертация: Автоматизация проектирования средств диагностики РЭУ на основе алгоритмов псевдобулевой оптимизации
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Совокупность подверженных изменению в процессе производства и эксплуатации объекта, характеризующая степень его функциональной пригодности в заданных условиях целевого применения или место дефекта в нем в случае несоответствия любого из этих свойств установленным требованиям, называется техническим состоянием объекта. Вид технического состояния — это такая его категория, которая характеризуется… Читать ещё >

Содержание

  • 1. АНАЛИЗ СИСТЕМ ДИАГНОСТИКИ ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ И НАПРАВЛЕНИЯ ПО ПОВЫШЕНИЮ ИХ ЭФФЕКТИВНОСТИ
    • 1. 1. Анализ систем диагностики технических объектов, их достоинства и недостатки
    • 1. 2. Виды моделей технических объектов для целей диагностики их состояния и обнаружения неисправностей
    • 1. 3. Цель и задачи исследования
  • 2. РАЗРАБОТКА СТРУКТУРЫ ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ И МОДЕЛЕЙ ДИАГНОСТИКИ ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
    • 2. 1. Построение иерархической структуры показателей качества видеосистем и разработка структуры диагностической экспертной системы
    • 2. 2. Формирование моделей работоспособности устройств видеотехники на основе экспертных знаний
    • 2. 3. Создание лингвистической модели диагностики устройств видеотехники на основе теории нечетких множеств

Автоматизация проектирования средств диагностики РЭУ на основе алгоритмов псевдобулевой оптимизации (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

Контроль технического состояния радиоэлектронных устройств (РЭУ) любого назначения является неотъемлемой частью процесса их разработки, испытаний и эксплуатации. Основной задачей контроля является получение информации для выработки необходимых воздействий на контролируемую систему или условия ее производства и эксплуатации.

При разработке и изготовлении конкретного РЭУ ему придается ряд свойств, которые в совокупности определяют качество объекта. Каждому из этих свойств предъявляются определенные требования, вытекающие из условий целевого применения объекта.

Совокупность подверженных изменению в процессе производства и эксплуатации объекта, характеризующая степень его функциональной пригодности в заданных условиях целевого применения или место дефекта в нем в случае несоответствия любого из этих свойств установленным требованиям, называется техническим состоянием объекта. Вид технического состояния — это такая его категория, которая характеризуется соответствием или несоответствием качества объекта определенным требованиям. Эти требования включаются в международные стандарты ИСО 9000, ГОСТ или ТУ.

Задача выявления дефектов относится к задачам технической диагностики, которая в соответствии с государственным стандартом (ГОСТ 20 911 — 75) считается основной частью процесса контроля технического состояния объекта. Поиск дефекта — это определение его места с заданной глубиной.

Исходя из этого, актуальность темы определяется необходимостью моделирования и алгоритмизации процессов диагностики устройств видеотехники, в частности разработки моделей, методов и алгоритмов оценки контролепригодности устройств видеотехники, применение которых позволит выявить некачественное устройство на стадии схода с конвейера. А также разработка алгоритмов диагностики бытовой видеотехники с целью выявления поломки и возможностью устранить ее.

Диссертационная работа выполнена в соответствии с ГБ НИР 96.17 «Исследование и разработка устройств и технологий РЭС» и одного из основных направлений Воронежского государственного технического университета «САПР и системы автоматизированного производства».

Цель работы и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка моделей и алгоритмов диагностики устройств видеотехники, создание на основе алгоритмов псевдобулевой оптимизации программного комплекса, ориентированного на обеспечение высокой эффективности комплексной диагностики устройств видеотехники.

— Определить требования к диагностируемым показателям качества, учитывающие требования ГОСТов и международных стандартов серии ИСО 9000.

Предложить модель оценки. качества изображения устройств видеотехники.

Получить обобщенную процедуру анализа диагностической модели, заключающуюся в определении условия работоспособности и признаков наличия дефектов.

Разработать методы оценки контролепригодности объектов диагностирования.

Построить экспертную систему, позволяющую оценивать диагностировать устройства видеотехники в условиях неопределенности.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, теории принятия решений в условиях неопределенности, методы псевдобулевой оптимизации, теории нечетких множеств, методы объектно-ориентированного программирования и построения интеллектуальных систем.

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, обладающие научной новизной: рациональный набор диагностируемых показателей качества устройств видеотехники, учитывающий требования стандартов серии ИСО 9000 к устройствам видеотехникилингвистическая модель диагностики тракта изображения устройств видеотехники на основе интегрального показателя качества, учитывающего влияние локальных показателей на каждом уровне иерархии, имеющего качественный характермодели оптимизации контролепригодности объекта диагностирования по критериям максимизации коэффициента глубины поиска кратного дефекта и минимизации затрат и числа точек контроля, отличающиеся использованием методов псевдобулевой оптимизацииструктура диагностической экспертной системы для диагностики устройств видеотехники, содержащая базу знаний рациональных методов диагностики, полученных на основе процедуры псевдобулевой оптимизации.

Практическая ценность работы. Разработаны математическое, алгоритмическое, программно-информационное и лингвистическое обеспечение программного комплекса диагностики устройств видеотехники. Применение предложенных методов и процедур позволяет сократить сроки на проведение диагностики устройств видеотехники за счет оптимизации алгоритмов диагностирования.

Реализация и внедрения результатов работы. Диссертационная работа выполнялась в соответствии с ГБ НИР 96.17 «Исследование и разработка устройств и технологий РЭС» и в рамках одного из основных научных направлений ВГТУ «САПР и системы автоматизации производства».

Результаты диссертационной работы внедрены на ОАО «Видеофон». Получен годовой экономический эффект в размере 340 тыс. руб. Научные результаты используются в учебном процессе при подготовке инженеров по специальности 210 201 «Проектирование и технология радиоэлектронных средств» Воронежского государственного технического университета.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на следующих конференциях, совещаниях и семинарах: на всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 1999), международной научно-технической конференции «Системные проблемы качества, математического моделирования, информационных и электронных технологий» (МоскваСочи, 2003), на внутривузовской конференции в рамках секции «Проектирование и технология РЭС» (Воронеж, 2003).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 9 печатных работ.

В работах, опубликованных в соавторстве, лично соискателю принадлежит: в [1, 2] анализ систем диагностики видеотехники, в [3] направления по повышению эффективности систем диагностики технических объектов, в [4] построение иерархической структуры множеств технических состояний устройств видеотехники, в [5] подход к формированию моделей работоспособности сложных технических объектов на основе экспертных знаний, в [6] методика формирования экспертных знаний с целью диагностики видеосистем, в [7] принцип разбиения объекта диагностирования на структурные единицы с целью определения контролепригодности, в [10] подход к решению критериальных задач, в [11] принцип построения экспертной системы.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы из 134 наименований и приложений. Основная часть работы изложена на 111 страницах машинописного текста, содержит 15 рисунков, 9 таблиц и 2 приложения.

4.4. Основные выводы главы.

1. На базе предложенных математических моделей, алгоритмов и методов разработано программное и информационное обеспечение процесса автоматизированного формирования оценки изображения устройств видеотехники, позволяющих решить проблему диагностирования выпускаемых устройств видеотехники.

2. Сформирована структура программно-информационного комплекса оценки качества устройств видеотехники, отличающаяся универсальностью формирования оценки изображения для различных типов устройств видеотехники.

3. Разработана структура пользовательского интерфейса программно-информационного комплекса оценки качества устройств видеотехники, который реализован с помощью интегрированной среды программирования Delphi, обеспечивая полную интерактивную и диалоговую поддержку программных средств.

4. Предложена практическая реализация программно-информационного комплекса для решения задач оценки степени соответствия показателей изображения требованиям ГОСТов, определения степени соответствия (близости) показателей к изображению эталонного ТВ-приемника и задачи выбора наилучшего ТВ-приемника из группы существующих аналогов.

5. Проведен анализ эффективности подсистемы оценки качества изображения для ряда отечественных ТВ-приемников марки Рубин и Ролсен.

6. Программные средства внедрены на ОАО «Видеофон» с годовым экономическим эффектом в сумме 340 тыс. руб. Применение разработанных программных средств позволило сократить сроки на проведение оценки качества изображения ТВ-приемников.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

1. Проведен анализ научно-технической литературы и намечены основные пути по повышению эффективности диагностики видеои аудиосистем с использованием средств искусственного интеллекта.

2. На основе анализа процесса оценки качества изображения устройств видеотехники определены требования к диагностируемым показателям качества и предложен перечень показателей, учитывающий требования ГОСТов и международных стандартов серии ИСО 9000. Разработана структура диагностической экспертной системы для диагностики аудиои видеотехники.

3. Для расчета интегрального показателя разработана схема выбора оператора агрегирования, позволяющая повысить степень адекватности используемой модели. Предложенные операторы агрегирования на иерархической структуре позволяют получить схему оценки качества изображения устройств видеотехники и последующего их диагностирования. При этом возможна детализация на любом уровне иерархии показателей, оцениваемых по мере увеличения глубины диагностирования.

4. Разработана структура лингвистических переменных, и для каждой построена лингвистическая шкала, позволяющая формализовать неопределенность, возникающую при оценке диагностических показателей качества изображения.

5. Предложена лингвистическая модель оценки качества изображения устройств видеотехники на основе формирования интегрального показателя качества, учитывающего влияние локальных показателей на каждом уровне иерархии.

6. Получена обобщенная процедура анализа диагностической модели, заключающаяся в определении условия работоспособности и признаков наличия дефектов. Это позволяет перейти к выбору методов оценки прямых и косвенных показателей, характеризующих состояние объекта и построению алгоритмов и программ диагностирования объекта.

7. Предложены методы оценки контролепригодности объектов диагностирования. Приведены свойства объекта, необходимые для выполнения условия диагностирования. Рассмотрены три задачи обеспечения контролепригодности (размещение ограниченного количества компонентов объекта в конструкционных единицах с учетом обнаружения кратных дефектов, при жестком закреплении за ними отдельных компонентов и с учетом обнаружения дефектов любой кратности, по минимуму стоимости точек контроля и с учетом обнаружения дефектов любой кратности.).

8. Рассмотрены критериальные задачи оптимизации контролепригодности объекта диагностирования (максимизация коэффициента глубины поиска кратного дефекта на заданном числе точек контроля, максимизация коэффициента глубины поиска кратного дефекта при ограничении на стоимость реализации точек контроля, минимизация затрат на заданном значении коэффициента глубины поиска кратного дефекта, минимизация числа точек контроля на заданном значении глубины поиска кратного дефекта.).

9. Процедуры оптимизации контролепригодности объектов диагностирования организованы на основе адаптированного метода псевдобулевой градиентной оптимизации.

10. На базе предложенных математических моделей, алгоритмов и методов разработано программное и информационное обеспечение процесса автоматизированного формирования оценки изображения устройств видеотехники, позволяющих решить проблему сплошного контроля качества выпускаемых устройств видеотехники.

11. Сформирована структура ПМК оценки качества устройств видеотехники, отличающаяся универсальностью формирования оценок качества изображения для различных типов устройств видеотехники.

12. Разработана структура пользовательского интерфейса ПМК оценки качества устройств видеотехники, который реализован с помощью интегрированной среды программирования Delphi, обеспечивая полную интерактивную и диалоговую поддержку программных средств.

13. Предложена практическая реализация МПК для решения задач оценки степени соответствия показателей изображения требованиям ГОСТов, определения степени соответствия (близости) показателей к изображению эталонного ТВ-приемника и задачи выбора наилучшего ТВ-приемника из группы существующих аналогов.

14. Проведен анализ эффективности подсистемы оценки качества изображения для ряда отечественных ТВ-приемников марки РУБИН.

15. Программные средства внедрены на ОАО «Видеофон» с годовым экономическим эффектом в сумме 340 тыс. руб. и в учебный процесс на кафедре КиПРА ВГТУ. Применение разработанных программных средств позволило сократить сроки на проведение оценки качества изображения ТВ-приемников.

Показать весь текст

Список литературы

  1. О.В., Розенбаум А. Н. прогнозирование состояния технических систем. — М.: Энергоатомиздат, 1990. — 300с.
  2. Автоматизация проектирования сложных логических структур. Под редакцией В. А. Горбатова.- М.: Энергия, 1978.
  3. Анни Брукинг, Питер Джонс, Фил Кокс и др. Экспертная система. Принцип работы и примеры / Под ред. Р. Форсайта М.: Радио и связь, 1987.-222с.
  4. Р. Дискретное динамическое программирование. Введение в оптимизацию многошаговых процессов.-М.: Мир, 1969.-171с.
  5. А.Я. Программирование в Delphi 4. М.: ЗАО «Издательство БИНОМ», 1999.
  6. А.Я. 100 компонентов общего назначения библиотеки Delphi 5. М.: ЗАО «Издательство БИНОМ», 1999.
  7. Е.М., Муратов A.B., Новикова И. А. Диагностические средства технических объектов / Интеллектуальные информационные системы: Труды всероссийской конференции. Воронеж, 1999. С. 110−111.
  8. Е.М., Муратов A.B., Муратов В. А., Новикова И. А. Создание иерархической модели диагностирования сложных технических объектов // Вестник ВГТУ. Сер. Радиоэлектроника и системы связи. Вып. Воронеж: ВГТУ, 2003. С.91−94.
  9. Е.М., Муратов A.B., Муратов В. А., Новикова И. А. Формирование моделей работоспособности технических объектов на основе экспертных знаний // Вестник ВГТУ. Сер. Радиоэлектроника и системы связи. Вып. Воронеж: ВГТУ, 2003. С.94−97.
  10. Е.М., Муратов A.B., Муратов В. А., Новикова И. А. Обобщенные алгоритмы контролепригодности технических объектов // Вестник ВГТУ. Сер. Радиоэлектроника и системы связи. Вып. Воронеж: ВГТУ, 2004. С.90−95.
  11. Базы и банки данных и знаний: Учеб. для вузов / Г. И. Ревунков, Э. Н. Самохвалов, В.В. Чистов- Под ред. В. Н. Четверикова. М.: Высш. шк., 1992.
  12. Д.И. Методы оптимального проектирования.: Учеб. пособие для вузов. М.: Радио и связь, 1984.-248с.
  13. Д.И., Львович Я. Е., Фролов В. Н. Оптимизация в САПР: Учебник. Воронеж: Издательство Воронежского государственного университета, 1997.-416с.
  14. Д.И., Шапошников Д. Е. Многокритериальный выбор с учетом индивидуальных предпочтений / ИПФ РАН. Н. Новгород, 1994. 92с.
  15. А.Ф. Сравнительный анализ методов измерения нечеткости //Изв. АН Техническая кибернетика. 1988. — № 5. — С.152−174
  16. А.М., Твердохлебов В. А. диагностика сложных систем. М.: Энергия, 1981. — 356с.
  17. А.Н., Алексеев A.B., Меркурьева Г. В. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и связь, 1989.-304с.
  18. А.Н. Модели анализа и выбора альтернатив на основе теории нечетких множеств // Проблемы и методы принятия решений в организационных системах управления. М.: ВНИИСП. — 1985. — С.45−55.
  19. А.Н. Системы, основанные на знаниях в автоматизированном проектировании. Рига: Рижский политехнический институт, 1989.- 126с.
  20. Д.Д. Отыскание неисправностей в радиотехнических устройствах // Зарубежная радиоэлектроника. 1961. — № 7. — С.27−34
  21. М.А. Аудио- и видеомагнитофоны Мн.: Высш. Шк., 1995.-476С.
  22. В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. -М.: Наука, 1988.
  23. Е.Т., Губарь В. И., Никифоров А. Л., Системы автоматизированного контроля радиоэлектронной аппаратуры. Киев: Техника, 1983.- 151с.
  24. Выявление причин отказов РЭА / В. П. Бережной, Л. Г. Дубицкий / Под ред. В. П. Бережного. М.: Радио и связь, 1983. — 231с.
  25. Л.П., Мозгалевский A.B. Особенности анализа диагностических процедур сложных систем автоматического управления. // техническая диагностика-М.: Наука, 1972, — С. 147−151.
  26. В., Хомоненко A. Delphi 5. СПб.: БХВ — Санкт-Петербург, 2000.
  27. В.А. Теория частично упорядоченных систем. М.: Сов. Радио, 1976.
  28. В.А., Крылов A.B., Федоров Н. В. САПР систем логического управления.- М.: Энергоатомиздат, 1988.
  29. А.Л., Скрипкин В. А. Методы распознавания. М.: Высшая школа, 1989.
  30. Ш., Гессель М. Схемы поиска неисправностей: Пер. с нем. -М.: Энергоатомиздат, 1989.- 144с.
  31. В.А., Костанди Г. Г., Мозгалевский A.B., Шалобанов C.B. поиск дефектов в линейных динамических объектах с использованием машинных методов. Киев, 1983.-179с.
  32. В.А., Чаплыва В. М. Методы и средства обработки диагностической информации в реальном времени. JL: Энергоатомиздат, 1986.-268с
  33. Н.С. Обеспечение качества РЭА методами диагностики и прогнозирования. М.: Радио и связь, 1989. — 304с.
  34. А.К., Мальцев П. А. Основы теории построения и контроля сложных систем JI: Энергоатомиздат, 1988, 192с.
  35. А.К. Распознавание отказов в системах электроавтоматики JI: Энергоатомиздат, 1983,104с.
  36. A.M., Львович Я. Е., Фролов В. Н. Автоматизированный анализ и оптимизация конструкций и технологии РЭА. М.: Радио и связь, 1983.- 104с.
  37. .И. Техническая диагностика сложных радиоэлектронных средств. Киев: Знание, 1978. — 32с.
  38. C.B., Ларичев О. И. Многокритериальные методы принятия решений. М.: Знание, 1985. — 208с.
  39. JI.A. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решения // Математика сегодня. 1974. — С5−49.
  40. Заде Л А. размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе // Классификация и кластер / Под ред. Ю. И. Журавлева. М.: Мир, 1980. — С.15−39.
  41. В.В., Микушин В. А., Экспертная система диагностирования цифровых устройств ДИЭКС на ПЭВМ // Экспертные системы на персональных компьютерах. Материалы семинара. М.: МДНТП, 1990.
  42. Интеллектуальные САПР технологических процессов в радиоэлектронике / А. С Алиев, Л. С. Восков, В. Н. Ильин и др.- Под ред. В. Н. Ильина. М.: Радио и связь, 1991.
  43. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник / Под ред. Э. В. Попова. — М.: Радио и связь, 1990.
  44. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник / Под ред. Д. А. Поспелова. — М.: Радио и связь, 1990.
  45. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 3. Программные и аппаратные средства: Справочник / Под ред. В. Н. Захарова, В. Ф. Хорошевского. — М.: Радио и связь, 1990.
  46. Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1991, № 1.
  47. Искусственный интеллект. Справочник / Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. — 358с.
  48. Ю.И. современные магнитофоны, плееры и диктофоны. Справочник для потребителя / Под. ред. Чечик A.M. 1998. -400с.
  49. В.П., Карнильев О. П. Опыт разработки и применения средств контроля радиоэлектронной аппаратуры. JL: ДДНТП, 1983. — 128с.
  50. Компоненты пользовательского интерфейса: CUA//Компьютер-пресс. 1993. — № 3. — С29−36.
  51. В. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982.-432с.
  52. С.П. Диагностика и ремонтопригодность радиоэлектронных средств. М.: Радио и связь, 1989. — 248с.
  53. С.П. Поиск неисправностей в радиоэлектронных системах методом функциональных проб. М.: Сов. радио, 1965. — 135с.
  54. П.И., Пчелинцев JI.A., Гайденко A.C. Контроль и поиск неисправностей в сложных системах. М.: Сов. радио, 1969. — 240с.
  55. В.Е. Представление в ЭВМ неформальных процедур: продукционные системы / С послесловием Д. А. Поспелова. М.: Наука, 1989.
  56. A.C. Диагностируемость линейных непрерывных систем. // Автоматика и телемеханика. 1987.№ 6.-С.-148−155.
  57. .Я. Поиск оптимальных решений средствами Excel 7.0. СПб.: В НУ — Санкт-Петербург, 1997.-349с.
  58. О.И. Наука и искуство принятия решений. М.: Наука, 1979.
  59. Т.М. Моделирование процесса агрегирования информации в целенаправленных системах: Кн. 8. Моделирование, оптимизация и компьютеризация в сложных системах. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1999.- 155с.
  60. Логический подход и искусственный интеллект / А. Тей и др.- Пер. с франц. М.: Мир, 1990. — 432с.
  61. Я.Е., Фролов В. Н. Теоретические основы конструирования, технологии и надежности РЭА. Учеб. пособие для вузов. — М.: Радио и связь, 1986. 192с.
  62. Марко Кенту. Delphi 6. Для профессионалов. СПб.: Санкт-Петербург, 2002.
  63. Н.Г., Берштейн Л. С., Боженюк A.B. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. М.: Энергоатомиздат, 1991. — 136с.
  64. С.П., Шахнов И. Ф. Упорядочивание объектов в иерархических системах // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1991. — № 3. -С.29−46.
  65. А.Н., Баранец В.Д.Проектирование микропроцессорных средств обработки нечеткой информации. Ростов-на Дону: Изд-во Ростовского ун-та, 1990. 1128с.
  66. Международные стандарты. Управление качеством продукции: ИСО 9000.
  67. A.B., Калявин В. П., Костанди Г. Г. Диагностирование электронных систем. Л.: Судостроение, 1984.-224с.
  68. A.B., Гаскаров Д. В. Техническая диагностика. -М.: Высшая школа, 1975.-215с.
  69. A.B., Гаскаров Д. В., Глазунов Л. П., Ерастов В. Д. Автоматический поиск неисправностей. Л.: Машиностроение, 1967.-264с.
  70. A.B., Новикова И. А. Диагностические средстватехнических объектов // Проблемы обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2003. С.130−138.
  71. К. Как построить экспертную систему. М.: Энергоатомиздат, 1991.-286с.
  72. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Аверкин А. Н. и др. М.: Наука, 1986. — 312с.
  73. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука, 1986. — 396с.
  74. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер. с англ. / Под ред. P.P. Яера. М.: Радио и связь, 1986. -408с.
  75. Н. Искусственный интеллект: Методы поиска решений: Пер. с англ. М.: Мир, 1973. — 270с.
  76. И.А. Контролепригодность объектов диагностирования и методы ее оценки // Вестник ВГТУ. Сер. Радиоэлектроника и системы связи. Вып. Воронеж: ВГТУ, 2004. С.95−98.
  77. И.А. Однокритериальная оптимизация глубины диагностирования сложных технических систем при кратных дефектах // Вестник ВГТУ. Сер. Радиоэлектроника и системы связи. Вып. Воронеж:1. ВГТУ, 2004. С.98−104.
  78. В.Д., Протодьяконов И. О., Евлампиев И. И. Основы теории оптимизации.: Учеб. пособие для студентов втузов: М.: Высш. школа, 1986.-384с.
  79. И.П., Маничев В. Б. Основы теории проектирования САПР.-М.: Высш. шк., 1990.-224с.
  80. С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.- Наука, 1981. — 208с.
  81. Г. В. Информационные технологии, основанные на знаниях // Новости искусственного интеллекта. 1993. — № 1. — С.7−41.
  82. С. Обработка знаний: Пер. с япон. М.: Мир, 1989. — 293с.
  83. П.П. Основные задачи технической диагностики // Техническая диагностика. М., 1972.-С. 7−12.
  84. П.П., Согомонян Е. С. Основы технической диагностики, аппаратные средства/ Под. ред. П. П. Пархоменко. М: Энергия, 1981.- 203с.
  85. Построение экспертных систем. Под ред. Ф. Хейес-Рота, Д. Уотермена, Д. Ленната. Пер. с англ. М.: Мир, 1987. — 440с.
  86. Э.В. Экспертные системы. Решение неформализованных систем в диалоге с ЭВМ. М. 6 Наука, 1987. — 283с.
  87. Э.В. Экспертные системы. Состояние, проблемы, перспективы // Изв. АН СССР. Сер. Техническая кибернетика. 1985. — № 5. -С.23−34.
  88. Д.А. Искусственный интеллект. Прикладные системы. -М.: Знание, 1985.-48с.
  89. Представление и использование знаний: Пер. с япон. / Под ред. X. Уэно, М. Исидзука. М.: Мир, 1989. — 220с.
  90. Приобретение знаний: Пер. с япон./ Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. -Мир, 1990.
  91. Производственные системы с искусственным интеллектом / P.A.
  92. , Н.М. Абдикеев, М.М. Шахназаров. М.: Радио и связь, 1990. — 126с.
  93. Разработка САПР. Практич. пособие: BIO кн. / Под ред. A.B. Петрова. М.: Высш. шк., 19 930. — 227с.
  94. Ремонтопригодность радиоэлектронной аппаратуры. Сборник статей. Перевод с англ. Б. В. Кузнецова. М. — JL: Энергия, 1964.-116с.
  95. T.JI. Принятие решений. Метод анализа иерархий: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1993. — 320с.
  96. В.И., Ломакина Л. С. Контролепригодность структурносвязанных систем. -М.: Энергоатомиздат, 1990.
  97. Системы автоматизированного проектирования. Типовые элементы, методы и процессы / Д. А. Аветисян, И. А. Башмаков и др. М.: Из-во стандартов, 1985. — 386с.
  98. Современные методы обеспечения безотказности сложных технических систем. Сборник статей. М.: Наука, 2001. — 102с.
  99. М. и др. Организация экспертных систем // Кибернетический сб. М.: Мир, 1985. — Вып.2.2 — С. 170−220.
  100. Ю.Н., Борисов H.A. Разработка экспертных систем средствами инструментальной оболочки в среде Windows.: Тверь, ТГТУ. -1997.
  101. К. Итоги рассмотрения факторов неопределенности и неясности в инженерном искусстве // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер. с англ. / Под ред. P.P. Ягера. -М.: Радио и связь, 1986. С.37−50.
  102. К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация ЭС на ПЭВМ: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1990. — 318с.
  103. Д.Х., Фредерик Д. К. Архитектура экспертной системы для автоматизированной разработки систем управления. ТИИЭР. 1984. -Т.72.-№ 12. — С.153−164.
  104. Теоретические основы САПР / В. П. Корячко, В. М. Курейчик, И. П. Норенков. М.: Энергоатомиздат, 1987. — 400с.
  105. Теория графов / под ред. Г. П. Гаврилова. М.: Мир, 1973. — 300с.
  106. А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования. М.: Наука, 1986.
  107. Техническая имитация интеллекта /Робототехника и гибкие автоматизированные производства, в 9-ти кн. Книга 6. Учебное пособие для вузов. — Под ред. И. М. Макарова./ - М.: Высшая школа, 1986.
  108. Р.И. Модели принятия решения в условиях неопределенности. М.: Наука, 1981. — 258с.
  109. П. Искусственный интеллект: пер. с англ. М.: Мир, 1980.-158с.
  110. Д. Руководство по экспертным системам. М.: Наука, 1987.-246с
  111. Э. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1978.
  112. Г., Менинг Е., Мети Г. Диагностика неисправностей вычислительных систем. М.: мир, 1972. — 232с.
  113. Н.В. Экспертные компоненты САПР. М.: Машиностроение, 1991.
  114. JI.A. Входные и выходные параметры БРЭА. М.: Энергия, 1995.- 128с.
  115. Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, расчет и приложения. Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1992. 156с.
  116. Экспертная система диагностики радиоэлектронной аппаратуры // ИЗВ. АН ССР. Сер. Техническая кибернетика. 1982. — № 6. — С.183−196.
  117. Экспертная система на персональном компьютере. Материалы семинара. М.: МДНТП, 1990.
  118. Экспертная система MIND для диагностирования электронных изделий // Изв. вузов. АН СССР. Сер. Техническая кибернетика. 1986. — № 5. — С.83−90.
  119. Экспертные системы. Материалы семинара. М.: МДНТП, 1986.
  120. Экспертные системы. Принципы работы и примеры: Пер. с англ. /
  121. Под ред. Р. Форсайта. М.: Радио и связь, 1987. — 227с.
  122. Экспертные системы. Сборник / Под ред. Б. М. Васильева. М.: Знание, 1990. -47с.
  123. Дж., Кумбс М. Экспертные системы. Концепции и примеры: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1987. — 246с.
  124. А.В. Гибкая экспертная система. Материалы семинара. — М.: МДНТП, 1990.
  125. Т.М. Создание экспертных систем на основе систем продукций // Теоретические проблемы систем обработки информации. Новосибирск. АН СССР. 1986. — С.144−152.
  126. Averkin A.I., Tarasov V.B. The fussy modeling relation and its application in psychology and artificial intelligence // Fussy Sets and Systems. — 1987. Vol.22.-P.3−29.
  127. Baldwin J.F. An uncertainty caleuluas for expert systems. Approximate reasoning in intelligent systems, decision and control. N.Y.: Pergamon Press, 1987. — P.33−54.
  128. Baldwin J. F, Pilsmorth B. Axiomatic approach to implication for approximate reasoning with fussy logic // Fussy Sets and Systems, 2 (1980). V3. -P.193−219.
  129. Efstathiou J. Rule-based process control using fussy logic. Approximate reasoning in intelligent systems, decision and control. N.Y.: Pergamon Press, 1987. — P.145−158.
  130. Fernandez D.O., Vrba J. A. Fussy linguistic modeling in biogas technology // Sust. Anal. Modi. Simul.6. 1989. — № 10. — P.761−779.
  131. Sharman D., Kendall E. J. A case study: acguiring strategic knowledge for expert sysnem development // IEEE Expert. 1989. — № 12. -P.661−689.
Заполнить форму текущей работой

Заказал и сдал!