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

Автоматизация системы экспертного оценивания качества технологических процессов в непрерывном производственном цикле промышленных предприятий

Диссертация: Автоматизация системы экспертного оценивания качества технологических процессов в непрерывном производственном цикле промышленных предприятий
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Производственный процесс должен быть управляемым. Иными словами, если средние значения последовательных выборок оценок допусков сильно флуктуируют или явно находятся вне заданного допуска, то вначале нужно решить проблемы качества. Следовательно, первый шаг к организации высококачественного процесса производства состоит в том, чтобы сделать процесс управляемым, в том числе с помощью методов… Читать ещё >

Содержание

  • 1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ЭКСПЕРТНОГО ОЦЕНИВАНИЯ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
    • 1. 1. Проблемы и технологии построения интегрированных информационных систем контроля качества
    • 1. 2. Методология построения аналитических моделей системы контроля качества на основе карт контроля качества
      • 1. 2. 1. Анализ методик оценки качества на основе типовых контрольных карт
      • 1. 2. 2. Анализ методов и моделей построения систем оценки контроля качества технологических процессов
      • 1. 2. 3. Функции лаборатории поддержки качества на предприятиях по изготовлению асфальто-бетонной продукции
    • 1. 3. Методы' и модели экспертного оценивания качества промышленных изделий
    • 1. 4. Формирование правил вывода в динамической среде
      • 1. 4. 1. Место систем электронного документооборота в информационной поддержке управления предприятием
  • Выводы по главе 1
  • 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА В ДИНАМИЧЕСКИХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМАХ
    • 2. 1. Сравнительный анализ алгоритмов расчета контрольных пределов для кар контроля качества
    • 2. 2. Разработка интегральных критериев контроля качества
    • 2. 3. Разработка методов классификации качества и пригодности технологических процессов
      • 2. 3. 1. Дискриминантный анализ в задаче классификации с учетом коррелированности показателей
      • 2. 3. 2. Разработка метода классификации качества с учетом априорной информации
      • 2. 3. 3. Использование карт Парето в классификации качества
    • 2. 4. Методика распознавания рукопечатных форм
  • Выводы по главе 2
  • 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ОЦЕНКИ КВАЛИФИКАЦИИ ЭКСПЕРТОВ ПРИ ОЦЕНКЕ КАЧЕСТВА ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
    • 3. 1. Формирование требований к квалификации экспертов при оценке качества технологических процессов
    • 3. 2. Модель латентно-структурного анализа в системе экспертного оценивания
    • 3. 3. Модели латентного профиля с двумерным распределением
    • 3. 4. Гипотетические и практические примеры кластеризации на основе латентно-структурного анализа
      • 3. 4. 1. Гипотетический случай двух классов экспертов при оценке качества технологического процесса.993.4.2. Практический случай двух классов экспертов при оценке качества технологического процесса
      • 3. 4. 3. Гипотетический случай трех классов
      • 3. 4. 4. Сравнительный анализ результатов моделирования классификации экспертов
  • Выводы по главе 3
  • 4. АПРОБАЦИЯ МЕТОДИКИ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА И ПРИГОДНОСТИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В НЕПРЕРВНОМ ПРОИЗВОДСТВЕННОМ ЦИКЛЕ
    • 4. 1. Апробация методики оценки качества на основе типовых контрольных карт для производства бетонных плит
      • 4. 1. 1. Интерпретации результатов Х-карты
      • 4. 1. 2. Оценка пригодности процесса
      • 4. 1. 3. Задание причин и действий
      • 4. 1. 4. Вычисление параметров карты для различных наборов выборок
      • 4. 1. 5. Построение карт Скользящего среднего/Скользящих размахов
      • 4. 1. 6. Построение карт Отдельных наблюдений и скользящих размахов
    • 4. 2. Программные технологии статистического анализа в системе контроля качества
  • Выводы по главе 4

Автоматизация системы экспертного оценивания качества технологических процессов в непрерывном производственном цикле промышленных предприятий (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

В настоящее время большое внимание уделяется разработке систем поддержки принятия решений в оценке качества промышленной продукции. При этом качество продукции напрямую связано с качеством технологических процессов. Применение статистических методов — весьма действенный путь разработки технологий контроля качества. Многие ведущие фирмы стремятся к их активному использованию, и некоторые из них тратят более ста часов ежегодно на обучение этим методам, осуществляемое в рамках самой фирмы. Знание методов — часть нормы образования инженеров по контролю качества, но само знание еще не означает умения применить его. Дать разумную интерпретацию события с математической точки зрения, важнее, чем знание самих методов. Кроме того, надо уметь идентифицировать недостатки и возникшие затруднения в плане изменения самого технологического процесса. Важно не столько знание самих методов, сколько сознательное желание их использовать.

Производственный процесс должен быть управляемым. Иными словами, если средние значения последовательных выборок оценок допусков сильно флуктуируют или явно находятся вне заданного допуска, то вначале нужно решить проблемы качества. Следовательно, первый шаг к организации высококачественного процесса производства состоит в том, чтобы сделать процесс управляемым, в том числе с помощью методов, основанных на картах контроля качества. Если процесс управляем, то можно ставить вопрос о его пригодности.

Целью настоящей работы является повышение эффективности оценки качества технологических процессов в непрерывном производственном цикле за счет автоматизации процедур экспертного оценивания на основе карт контроля качества.

В соответствии с поставленной целью в диссертации решаются следующие задачи:

• анализ методов и моделей оценки качества технологических процессов в непрерывном производственном цикле;

• разработка и параметризация планов контроля качества технологических процессов;

• разработка методов и моделей классификации качества технологических процессов и формирование обобщенных критериев качества;

• анализ и разработка системы экспертного оценивания показателей технологических процессов;

• разработка программно-моделирующего комплекса системы управления контролем качества продукции.

Научную новизну работы составляют методы, модели и методики, обеспечивающие автоматизацию экспертного оценивания — качества технологических процессов в непрерывном производственном цикле промышленных предприятий.

На защиту выносятся:

• методы агрегирования показателей карт контроля качества;

• классификация показателей качества технологического процесса в условиях коррелированности показателей качества промышленных изделий;

• модели латентно-структурного анализа в системе экспертного оценивания качества.

• программно-моделирующий комплекс оценки качества технологических процессов.

Диссертация состоит из четырех глав, в которых приводится решение поставленных задач".

В первой главе диссертации проведен анализ и показано, что существует два обстоятельства, наиболее сильно влияющих на качество продукции: отклонения от плановых спецификаций и слишком высокая изменчивость реальных характеристик изделий (относительно плановых спецификаций). На ранних стадиях отладки производственного процесса для оптимизации этих двух показателей качества часто используются методы планирования эксперимента. Изменчивость или вариабельность — причина дефектов. Что будет, если изготавливать изделия из материалов одинакового качества на одинаковых станках, с помощью одних и тех же методов и проверять эти изделия совершенно одинаковым образом? Вне зависимости от того, сколько изделий будет изготовлено, все они должны быть идентичными, пока идентичны упомянутые условия, т. е. либо все изделия будут соответствовать требованиям, либо не будут им соответствовать. Все изделия окажутся дефектными, если материалы, станки, методы изготовления или контроля будут ненадлежащими. В этом случае неизбежно появление одинаковых дефектных изделий. Если же никаких отклонений в перечисленных условиях производства не будет, то все изделия должны быть «идентичными» -бездефектными.

Во второй главе диссертации разработаны формальные методы и модели контроля качества промышленной продукции. Ставится и решается задача формализации моделей контроля качества на основе карт контроля качества (глава 1) и принципов их включения в систему поддержки принятия решений по управлению технологическими процессами.

Для организации сбора экспертной информации по оценке контроля качества предлагается методика, основанная на формализованном описании информационных потоков. С теоретико-множественных позиций описываются и документы и сообщения как элементы информационного потока. Каждый документ (экспертное заключение) есть множество лексических единиц.

При реализации системы документооборота в диссертации разработан метод распознавания рукопечатных форм заполнения карт.

В третьей главе диссертации ставится и решается задача формализации моделей экспертного опроса и оценки качества экспертизы с учетом оценки компетентности самих экспертов.

При этом необходимо учитывать основные показатели качества эксперта, а именно, профессиональные качества (компетентность), способность решать задачи, метод решения которых полностью или частично неизвестен (креативность), способность выявлять неочевидные проблемы (эвристичность), способность угадывать решение без его обоснования (интуиция), способность предсказать будущее решение (предикатность), способность противостоять большинству (независимость), способность видеть проблему с разных точек зрения (всесторонность).

Для повышения точности классификации экспертов и идентификации ситуаций по показателям технологического процесса в диссертации разработана модель кластеризации на основе методов латентно-структурного анализа, в которой предполагается, что каждый латентный класс является однородным относительно любых оценочных величин.

В четвертой главе проведена апробация методики оценки контроля качества на примере анализа технологических процессов производства железобетонных плит.

При производстве бетонных плит ширина и длина являются важными характеристиками качества, так как плита по размерам должна точно подходить предусмотренному для нее месту.

Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов, изложенных в работе, определяется корректным использованием современных математических методов, согласованным сравнительным анализом аналитических и экспериментальных зависимостей. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения разработок в ряде предприятий.

Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Разработан программно-моделирующий комплекс, позволяющий в интерактивном режиме формировать и корректировать экспертные оценки качества продукции. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ЗАО НПВФ «СВАРКА» и ЗАО «ФИРМА ПРОМСТРОЙМОНТАЖ».

Результаты внедрения и эксплуатации подтвердили работоспособность и эффективность разработанных методов.

Содержание разделов диссертации докладывалось и получило одобрение:

• на республиканских и межрегиональных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (2005;2008 г. г.);

• на заседании кафедры «Автоматизированные системы управления» МАДЩГТУ).

Материалы диссертации отражены в 6 печатных работах.

Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав и заключения, изложенных на 127 страницах машинописного текста, содержит 28 рисунков, 7 графиков и 9 таблиц, список литературы из 116 наименований и приложения.

Выводы по главе 4.

1. Поставлена и решена задача формализации моделей контроля качества и принципов их включения в систему поддержки принятия решений управления производством готовой продукции.

2. Формализованы понятия испытания и контроля качества железобетонных изделий в целях определения ее соответствия обязательным требованиям стандартов.

3. Проведена апробация методики совместного использования комбинаций карт контроля качества.

Заключение

.

1. Проведен анализ методов и моделей оценки качества технологических процессов в непрерывном производственном цикле.

2. Выполнен анализ системы экспертного оценивания контроля качества технологических процессов.

3. На основе статистических карт контроля качества разработаны методы и модели классификации качества промышленных изделий.

4. Сформированы обобщенные критерии качестваи пригодности технологических процессов.

5. Сформирован набор требований к методике проведения экспертизы оценки качества и разработана латентно-структурная модель оценки квалификации экспертов.

6. Разработана методика формирования и анализа карт контроля качества в системе экспертного оценивания.

7. Разработан программно-моделирующий комплекс системы экспертного оценивания качества железобетонных изделий.

8. Проведен анализ программных технологий, направленных на оперативную программную реализацию методик оценки контроля качества, и разработан программно-моделирующий комплекс, реализующий предложенные методы и алгоритмы. Комплекс внедрен для практического применения в ЗАО НПВФ «СВАРКА» и ЗАО «ФИРМА ПРОМСТРОЙМОНТАЖ».

Показать весь текст

Список литературы

  1. В.Г., Анисимов Б. Г. Алгоритмы оптимального распределения дискретных неоднородных ресурсов на сети. — Ж. вычисл. мат. и упр. — 1997. — 37, № 1. — С.54−60.
  2. М.З. Многокритериальность и согласованность в активных системах. Автом. и телемех. — 1997. — № 2. — С.162−168.
  3. С. Принятие решений при ненадежной информации. — Автом. и телемех. 1996. — № 9. — С. 151 -152.
  4. Е.В. Точное решение одной задачи оптимального управления инвестициями в диффузионной модели. — Усехи мат. наук. — 1997.-52, № 2.-С. 187−188.
  5. К.А. Распространение хаоса в сетях обслуживания. Теория вероятностей и ее применения. — 1997. — 42, № 3. — С.449−460.
  6. В.Н., Кондратьев В. В. Двухуровневые активные системы // Автоматика и телемеханика.- 1977.- № 6.- С. 64−72- № 7.- С. 62−70- № 9.- С. 8391.
  7. В.А. Об идентификации динамических систем авторегрессионного типа. — Автомат, и телемех. — 1997. — № 12. — С. 107−119.
  8. A.A., Конев В. В. О среднем числе наблюдений при грантированном оценивании параметров авторегрессии. — Автомат, и телемех. 1995. — № 6. — С.97−104.
  9. A.B. Риск-эффективное оценивание параметров процесса авторегрессии. -Пробл. перед, инф. 1997. — 33, № 2. С.37−53.
  10. Ю.Вентцель Е. С. Исследование операций. М.: Наука, 1968 .-325с.
  11. П.Вермишев Ю. Х. Методы автоматического поиска решений при проектировании сложных технических систем.- М.: Радио и связь, 1982.- 152 с.
  12. А.Дж. Энтропийные методы моделирования сложных систем.- М.: Наука, 1978.- С. 83−91.
  13. А.Л., Высоцкий Д. Л. Оценка параметров регрессий в случае функций, сводящихся к линейным по параметрам. Мат. моделир. в экон.: Новосиб. гос. акад. экон и упр. — Новосибирск, 1996. — С.32−41.
  14. Ю.В. Введение в теорию исследования операций М.: Наука, 1971.-383 с.
  15. Ю.В. Игры с непротивоположными интересами М.: Наука, 1976.- 327 с.
  16. Гиг Дж. Ван Прикладная общая теория систем М.: Мир, 1981.- Т. 1, — 336 с.
  17. A.A., Стакун В. А., Стакун Л. А. Математические методы построения прогнозов. — М., Радио и связь, 1997. 112с.
  18. Е.Г. Прогнозирование стационарных процессов с помощью оптимальных линейных систем. — С.-Петерб. гос. электротех. ун-т. — СПб, 1995.-37с.
  19. .А., Родзинский А. Л. Фокусировка марковских процессов с конечным числом состояний. Харьк. гос. техн. ун-т радиоэлектр. — Харьков, 1997.-7с.
  20. Дли М. И. Об одном алгоритме моделирования нестационарных стохастических объектов. — Смол. фил. Моск. энерг. ин-та. — Смоленск, 1997. -6с.
  21. B.C. Авторегрессионные модели нерегулярных временных рядов, образующихся при измерениях в случайные моменты времени. — Кемер. гос. ун-т. Кемерово, 1997. — 22с.
  22. Л.С. О моделировании роста выпуклых древовидных конфигураций в древовидных структурах. Дискрет, мат., 1995. — 7 № 2. -С.61−78.
  23. В.В. Метод построения математических моделей сложных дискретных систем и процессов. Вестник МГТУ. Сер. Машиностроение. -1993. — № 1. — С.14−19.
  24. Жук Е. Е. Кластер анализ многомерных наблюдений с пропусками. -Автомат, и телемех. 1997. — № 12. — С.110−130.
  25. В.В., Смирнова В. И. Экспериментальное сравнение некоторых псевдослучайных последовательностей- // Проблемы случайного поиска. (Рига).- 1976. Вып. 5.- С. 65−70.
  26. Ю.Н., Умрихин Ю. Д., Черкасов Ю. Н. Методология системного подхода к разработке организационных структур управления большими системами. М., Минрадиопром, 1981.- 82 с.
  27. Г. Е. Логарифмическая гладкость в задаче управления стохастическими системами. — Моделирование процессов управ, и обраб. инф.: Моск. физ.-тех. Ин-т. -М., 1994: 175−181.
  28. В.А., Ларин В. Я., Самущенко Л. М. Алгоритмы и программы решения прикладных многокритериальных задач. Изв. АН • СССР, Техническая кибернетика, 1986.- № 1.- С.5−16.
  29. С. Математические методы в теории игр- программировании и экономике.- М.: Мир, 1964.- 838 с.
  30. Кац И.Я., Тимофеева Г. А. Бикритериальная задача стохастической оптимизации. — Автом. и телемех. — 1997. № 3. — С. 116−123.
  31. ЗГ.Кини Р. Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях предпочтения и замещения.- М.: Радио и связь, 1981.- 560с.
  32. Л. Вычислительные сети с очередями. М.: Мир, 1979.-600с.
  33. Л. Теория массового обслуживания. М.: Машиностроение, 1979. — 432 с.
  34. Н.С., Мешельский В. М. Режимы взаимодействия, неоднородных распределенных конкурирующих процессов. Кибернетика и сист. анал. — 1997. — № 3. — С.31−43.
  35. И.В. Условия единственности байесовской решающей процедуры. — С.-Петербург, гос. акад. аэрокосм, приборост. С.-Петербург, 1995.-8с.
  36. A.A., Финкелынтейн Ю. Ю. Дискретное программирование. -М.: Наука, 1969.-368 с.
  37. В.В. О выборе первичного датчика случайных чисел для задач имитационного моделирования. Упр. гос. акад. связи. — Одесса, 1955.- 16с.
  38. П.С., Морозов В. В., Федоров В. В. Внутреннее проектирование технических систем в условиях неопределенности // Изв. АНН СССР. Техническая кибернетика 1982.- № 2.- С. 5−12.
  39. Критенко М-И., Таранцев A. JL, Щебарев Ю. Г. Оценка значимости факторов при их комплексном воздействии на систему. Автомат, и телемех.- 1995. № 6:-С. 165−171.
  40. С.И., Лапко А.В!, Ченцов C.B. Непараметрические модели принятия’решений в условиях малых выборок. — Акт. проб. совр. мат.Т.2. — Новосибирск, 1996. С.81−86.
  41. И. Л! Формирование алгоритма управления итерационным процессом настройки параметров в системе с упрощенной эталонной моделью. Автомат, и телемех. — 1998. — № 2. — С.72−84.
  42. Кручинин И. А, Экономическое обоснование автоматизированных систем управления промышленным производством. Пермь: Пермский Госуниверситет, 1974.
  43. И.А., Перерва- О.Л. Экономическая эффективность компьютерных производственных систем. Методология и методика расчетов.- Калуга: Знание/КФ МГТУ, 1998. 104 с.
  44. В.Д., Атаманюк И. П., Иващенко E.H. Оптимальная линейная экстраполяция реализации случайного процесса с фильтрацией погрешностей коррелированных измерений. — Кибернетика, и систем.анал. — 1995.-№ 1.-С.99−107,191.
  45. A.B., Ченцов C.B. Непараметрические модели принятия решений в условиях больших выборок. Актуал. пробл. совр. мат. — 1995 — 1.- С.95−103.
  46. Лебедев ВШ, Добровольский С. М.. Вероятностные модели и статистические методы анализа и- обработки информационных потоков. — Фунд. пробл. мат. и мех. Мат.Ч.1.:МГУ. М., 1994.-0.152−153.
  47. Л.В. Асимптотика максимумов числа заявок и объема работы в некоторых бесконечнолинейных системах. — МГУ. — М., 1997. — 12с.
  48. .Ю. Асимптотически- оптимальное группирование наблюдений, это обеспечение максимальной мощности приоритетов" согласия. — Надежность и контроль качества-.— 1997. — № 8. — С.3−14,62,63.
  49. В. В. Концепция субъектно-ориентированной компьютеризации управленческой деятельности. — М., 1998. — 201″ с.
  50. Лившиц В. Н- Оптимизация, при- «перспективном планировании и проектировании. М<: Экономика, 1984" — - 223 с.
  51. Е.А. Робастные алгоритмы типа стохастическиой, • аппроксимации (непрерывное время), Теория вероятностей- и ееприменения. 1995. — 40, № 2. — С 324−341.. .. '
  52. Л.С. Оптимизация больших систем. М.: Наука, 1975.- 43 Г с.
  53. В .И. Основы прогнозирования- и стратегического планирования. М-: МГАДИ (ТУ), 1998:.— 209 с. .
  54. М.Б., Цитович И.И- Последовательный поиск существенных переменных неизвестной функции: — Пробл- перед, инф. — 1997.-33 № 4.-0.88−107.
  55. Е.Ю. Некоторые алгоритмы последовательной оптимизации в маршрутно-распределительных задачах. Маршрутнораспределительные задачи. :Урал. гос. техн. ун-т. Екатеринбург, 1995. — С.63−82.
  56. В.В., Молдавский М. А. Семейство сверток векторного критерия для нахождения точек множества Парето // Автоматика1 и телемеханика 1979.-№ 1.- С. 110−121.
  57. М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем.- М.: Мир, 1973.- 342 с.
  58. H.H., Иванилов Ю. П., Столярова E.H.- Методы оптимизации. -М.: Наука, 1978.- 351с.
  59. М.Ю. Локальный и глобальный подходы к сравнительному анализу сложности детерминированных и недетерминированных деревьев решений. Акт. пробл. совр. мат.:Новосиб. гос. ун-т. — 1896. — С.110−118.
  60. В.В., Шаблин И. И. Математическое моделирование разложения и агрегирования случайных функций модифицированным методом канонических разложений. Анал. и опт. киберн. сист. РАН Гос. ин-т'физ.-техн. пробл. -М., 1996. С.17−28.
  61. Т. Ю. Чебышева Б.П. Анализ степени неоднородности изделий методами классификации. Иркутск, гос. экон. акад. — Иркутск, 1997.- 19с.
  62. A.B. Диффузионные аппроксимации и измерение условий эргодичности при идентичном обслуживании. — Успехи мат. наук. -1997. — 52, № 3. — С.171−172.
  63. Ф.И. Рационализация аппарата управления предприятиями. М.: Экономика, 1989. — 238 с.
  64. В.И., Чижикова И. Л. Критерии обнаружения выбросов, использующие робастные оценки мешающих параметров. Теория вероятностей и ее применения. -1995. -40. № 2. — С.445−456.
  65. A.A., Гайцгори В. Г. Декомпозиция, агрегирование и приближенная оптимизация. М.: Наука, 1979.- 342с.
  66. А.Б. Оптимальное1 управление случайными последовательностями в задачах с ограничениями- М., РФФИ, 1996: — 304с.
  67. М.Ю. Решение нелинейных уравнений1 и вычисление параметрических производных методом Монте-Карло. — Фунд. пробл. мат. и мех. Мат. Ч-1.:МТУ. -М, 1994- С.106−187.
  68. Д.А. Ситуационное управление, теория и практика. М.: Наука, 1986.-288 с.
  69. И.А., Прошин Д. И., Прошин А. И. Методика выбора математической модели при обработке экспериментальной статистической информации. — Пенза: ПГТУ, 1997. 20с.
  70. Ю.Э., Савенкова Т. И. Стратегия и тактика гибкого-управления- —Mv: Финансы и статистика- 1991. 191 с:
  71. . Л.А. Современные- принципы управления сложными объектами: — М.: Сов. радио, 1980.- 232 с.
  72. В.В. Два подхода к декомпозиции сложных иерархических- статистических систем: Непрерывно- взаимодействующие подсистемы. -Автомат, и телемех. 1997.- № 10: — С.91−104.
  73. Сабинин 0: Н. Планирование и организация ускоренного статистического моделирования сложных производственно-экономических комплексов. Изв. РАН Теор. и сист. упр. — 1997. — № 2. — С.117−123.
  74. Е.И. Планирование на предприятии в условиях рыночной экономики. М.: Экономика, 1993. — 156 с.
  75. Ю.А. Система функциональных расчетов в АСУП. Н. Новгород, 1995.-106 с.
  76. H.A. Экономические проблемы автоматизации процессов управления производством. -М: Наука, 1972.
  77. O.JI. Проблемы разработки перспективных систем автоматизированного проектирования // Проблемы теории и практики автоматизации проектирования М., 1985.- С. 3−12.
  78. В.М. Основы проектирования образовательных стандартов (методология, теория, практический опыт). М.: Исследовательский центр, 1996. — 86с.
  79. И.М., Статников Р. Б. Выбор оптимальных параметров в задаче со многими критериями.- М.: Наука, 1981, — 110 с.
  80. В.Г. Адаптивное управление. М.: Наука, 1 981 384с.
  81. И.П., Моисеева B.C. Автоматизированный системный анализ. М.: Машиностроение, 1984.- 312с.
  82. Строительное производство. В 3 т. Т. 1. Общая часть. В II ч. Ч. П//Г.К. Башков, В. Б. Белевич, Г. В. Выжигин и др.- Под. ред. И. А. Онуфриева. — М.: Стройиздат, 1988. -621с. (Справочник строителя).
  83. Р.Г. Численные методы в многоэкстремальных задачах (информационно-статические алгоритмы).- М.: Наука, 1978.- 312 с.
  84. Ч.М. Оперативная проверка адекватности математической модели многомерной динамической системы. Автомат, и телемех. — 1995. -№ 7. — С.51−58.
  85. Теория выбора и принятия решений / М. М. Макаров, Т. Н. Виноградская, С. В. Федоров и др.- М.: Наука, 1982.- 327 с.
  86. И.М. Интерполяционный байесовский метод оценивания надежности. — Автомат, и телемех. — 1995. — № 7. — С. 180−189.
  87. Э.А. Генерация, оценка и выбор сценария в системах поддержки принятия решений. Автом. и телемех. —1997. — № 3. — С.167−178.
  88. М.А. Разработка вероятностно-статистических методов построения, анализа и синтеза моделей конфликтных управляющих систем обслуживания // Фундаментальные проблемы математики и механики. -М.:МГУ, 1994. -Ч.1.- С.149−151.
  89. Ч. Взаимодействующие последовательные процессы. М.: Мир, 1989. -264с.
  90. А.Д. Основы синтеза структур сложных систем. М.: Наука, 1982. — 200с.
  91. Г. Ш. Простейшая вероятностная модель оценки обобщенного показателя // Современные проблемы управления. — М.: РАН. ДВО. ИПМ., 1995. № 1. — С.1−4.
  92. В.И. Декомпозиция в задачах большой размерности. М.: Наука, 1984,-352 с.
  93. Я.З. Основы информационной теории идентификации. М.: Наука, 1984.- 320 с.
  94. Abadi М., Cardelli L. A theory of primitive objects: Untyped and first-order systems.- Informationand Computation. 1996. — v. 125, № 2. — P.78−102.
  95. Adeli H. Expert System for Structural Design.- London: Chapman &, Hall, 1988.-330 p.
  96. B. D. Joshi, R. Unal, N. H. White and W. D. Morris, A Framework for the Optimization of Discrete-Event Simulation Models. 17th American Society for Engineering Management National Conference, Dallas, Texas, October 10−12, 1996. — 6p.
  97. Blackshire J. Digital PIV (DPIV) Software Analysis System. -NASA/CR-97−206 285, December 1997. P. 27.
  98. Haekhe C., Natter M., Som Т., Otrula H. Adaptive methods macroeconomic forecasting. — Int.J.Intell.Syst. — 1997. — 8, № 1. — P. l-10.
  99. Hansen G.A., Tools for Business process Reengineering / IEEE Software. 1994
  100. Hill David R.C., Object-Oriented Analysis and Simulation. Addison-Wesley Publishing Company. 1996
  101. Hughes J. Database Technology.- N.Y.: Prentice Hall, 1988.-273p.
  102. Implementation of a Computer for a Semantic Data model: Experienses with TAXIS/ Ed. Nixon B., Chang L., Borgida A// SIGMOD Record.-1987.-v. 6,1 3.-P. 118−131.
  103. Kersberg L. Expert Database systems.- Moulo Park (Ca.): The Benjaming/Cummings Publ., 1986.- 701 p.
  104. Knowledge representation and organization in Machine Learning/ Ed. MorikK.- Berlin: Springer, 1989.- 319 p.
  105. Law A.M., Kelton D.W., Simulation modeling and analysis. McGrew-Hill, New York. 1991
  106. Manohar D. Deshpande, Analysis of Waveguide Junction Discontinuities Using Finite Element Method, NASA CR-201 710, July 1997, pp. 39.
  107. Price W. Data network simulation: experiments at the National physical laboratory 1968−1976 // Comp. networks.-1977.1l.-P.171−199.
  108. Rudin H., Muller H. Dinamic routing and flow control. IEEE Trans, on commun.-1980.-V28, № 7.- P. 1030−1039.
  109. Zhou M.C. and DiCesare F., Petry Net Synthesis for Discrete Event Control of Manufacturing Systems. Kluver Academic Publishers, 1993
  110. Zvi G. Oded M. All pairs shortest distances for graphs with small integer length edges. Informationand Computation. — 1997. — v. 134, № 2. — P. 103 139.
Заполнить форму текущей работой

Заказал и сдал!