Информационное описание и диагностика состояния иерархически организованных систем тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Сидоренко, Елена Анатольевна
- Специальность ВАК РФ05.13.01
- Количество страниц 202
Оглавление диссертации кандидат технических наук Сидоренко, Елена Анатольевна
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. ИНФОРМАЦИОННОЕ ОПИСАНИЕ И
ДИАГНОСТИКА СОСТОЯНИЯ СИСТЕМ РАЗЛИЧНОЙ
ПРИРОДЫ И СЛОЖНОСТИ.
1.1 Общая классификация систем различной природы и сложности.
1.2 Методы описания систем различной сложности.
1.3 Методы анализа состояния систем в пространстве признаков.
1.4 Информационная модель и описание иерархически организованных систем.
1.5 Прогнозирование состояния и управление иерархически организованными системами.
1.6 Методы автоматизированной диагностики состояния систем.
1.7 Постановка задачи автоматизированной диагностики состояния иерархически организованной системы.
ГЛАВА 2. МОДЕЛЬ ИЕРАРХИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ И ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПОДХОД К ЕЕ ДИАГНОСТИКЕ.
2.1 Модель иерархической системы и ее регулирование.
2.2 Набор признаков как сообщение для управления иерархической системой.
2.3 Роль возмущающих факторов в системе управления
2.4 Информационный подход к выбору и организации признаков, характеризующих иерархическую систему.
Рекомендованный список диссертаций по специальности «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», 05.13.01 шифр ВАК
Системный анализ информационных потоков состояний биотехнологических систем и разработка алгоритмов классификации: на примере мукомольного производства2013 год, кандидат наук Саввина, Екатерина Андреевна
Автоматизированная диагностика, лечение и мониторинг послеродовых гнойно-воспалительных заболеваний2003 год, доктор медицинских наук Битюкова, Валерия Витальевна
Разработка автоматизированной системы диагностики на основе использования метода газоразрядной визуализации2000 год, кандидат технических наук Ильичев, Михаил Александрович
Разработка моделей и алгоритмов дифференциальной диагностики патологии коленного сустава2005 год, кандидат технических наук Пасынкова, Ирина Вячеславовна
Системный анализ, управление и автоматизация технологических процессов в системах почтовой связи2005 год, доктор технических наук Верхова, Галина Викторовна
Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Информационное описание и диагностика состояния иерархически организованных систем»
Актуальность темы. Анализ микроканонических ансамблей многих частиц осуществляется статистическим методом. Такие ансамбли описываются с помощью усредненных параметров состояния, которые в равновесном состоянии подвержены чрезвычайно малым флуктуациям и являются детерминированными величинами. Связь между макроскопическими параметрами устанавливается через уравнение состояния, которое следует из статистической модели ансамбля частиц.
Иным образом обстоит дело в случае иерархически организованной открытой системы многих частиц, когда между частями иерархической системы существуют различные прямые и обратные связи и осуществляется управление такой системой. Все биологические системы, в том числе и биотехнологические, являются открытыми иерархическими системами. Здесь уже макроскопические параметры состояния являются случайными величинами, и задача биотехнологии - провести процесс в пределах допустимых флуктуаций параметров. Вследствие этого описание процесса уже не может быть сделано в рамках каких-то фундаментальных уравнений состояния, так как не известна строгая статистическая модель этих процессов. Задача решается путем построения приближенных моделей, справедливых в узких пределах изменения параметров процесса. Однако, чем сложнее процесс, тем строже она к флуктуациям параметров процессов, которые принципиально присущи открытым иерархическим системам.
В еще большей степени эти черты присущи биомедицинским системам, где не существует пока строгой математической модели даже одиночной клетки, а тем более органов и всего организма. Описание и диагностика таких систем осуществляется с помощью эвристических параметров (признаков), которые характеризуют систему с различных сторон, и достаточно эффективны для диагностики как отдельных органов, так и организма в целом.
Развитие биотехнологии идет в сторону реализации все более сложных процессов, что позволяет повышать качество известных продуктов и получать новые. В природе эти пути уже давно опробованы. Например, от одно-компонентных систем перспективен переход к двухкомпонентным, что позволит получить новые свойства за счет биологического симбиоза.
С этой точки зрения существующие методы математического описания и диагностики биотехнологических систем приходят к естественному пределу их применимости. Теперь ясно, что для описания и диагностики открытых иерархических систем необходимо разработать другой подход, основанный на статистическом анализе эвристических параметров состояния системы, которые имеются в существующих биотехнологических и медицинских базах данных. Разработка такого подхода позволит контролировать качество биотехнологической продукции в сложных перспективных процессах, повысить качество продукции в существующих, осуществлять автоматизированную диагностику заболеваний. Эти факторы определяют как теоретическую, так и практическую актуальность работы.
Цель диссертационной работы. Информационное описание и разработка алгоритмов диагностики состояния открытых иерархически организованных систем в условиях недостаточной мощности обучающей выборки, инвариантных к различной природе исследуемых систем.
В этой связи поставлены следующие задачи:
- разработать информационную модель иерархически организованной системы и ее отдельных частей, что позволит с единых позиций описать иерархические системы различной природы;
- предложить информационную организацию признаков, характеризующих иерархическую систему;
- представить набор признаков в виде управляющего сообщения;
- учесть возмущающие факторы в системе управления;
- оценить информационную емкость набора признаков относительно существующих баз данных и вероятность правильной диагностики состояния системы;
- разработать интегральные методы диагностики состояния системы по информационной емкости набора признаков;
- разработать дифференциальные методы диагностики состояния иерархической системы;
- сформировать иерархическую организацию методов диагностики в соответствии со сложностью анализируемой системы;
- экспериментально проверить алгоритм автоматизированной диагностики состояния иерархических систем;
- оценить возможность и эффективность применения разработанного информационного подхода к описанию и диагностике иерархических систем для биотехнологии и медицины.
Методы исследования. Основные результаты диссертационной работы основывались на использовании методов теории информации, математической статистики, методов неравновесной термодинамики, вычислительной математики, теории вероятностей, статистической обработки сигналов и распознавания образов. При выполнении диссертационной работы отобранная информация обрабатывалась с использованием современных информационных технологий и построением распределенной базы данных.
Научная новизна.
- Предложены информационное описание открытой • иерархической системы и ее модель, функционирующая на базе энерго-энтропийных циклов.
- Осуществлена классификация систем различной природы по степени их сложности.
- Построена классификационно-прогностическая диаграмма, позволяющая прогнозировать поведение систем различной природы и сложности.
- Сформирован информационный подход к выбору и организации признаков, характеризующих иерархическую систему, позволяющий оценивать вероятность правильной диагностики состояния системы.
- Разработаны интегральный и дифференциальный методы информационной диагностики состояния иерархических систем.
- Синтезирован иерархический алгоритм диагностики состояния иерархической системы, позволяющий диагностировать степень отклонения состояния системы от границы нормы.
- Предложен алгоритм диагностики циклически функционирующих иерархических систем по динамическим признакам.
- Теоретически и экспериментально показано, что диагностика иерархически организованных систем любой природы может осуществляться по одной методике с высокой эффективностью.
Практическая ценность работы заключается в том, что
1. Результаты исследований могут быть положены в основу диагностики состояния иерархически организованных систем любой природы и сложности.
2. Информационная модель биотехнологического процесса размножения дрожжей и алгоритм диагностики его состояния прошли производственные испытания на ЗАО «Узловской дрожжевой завод», с достаточно высокой эффективностью. Ожидаемый годовой экономический эффект от внедрения математического, алгоритмического и программного обеспечения составляет 75 тыс. руб.
3. Разработан алгоритмический и программный модуль, включающий локальную реляционную базу данных и систему управления базой данных, предназначенный для диагностики состояния иерархических систем. Собрана обучающая выборка по эндометриту, с последующим использованием ее в медицинских учреждениях.
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы обсуждались на III Всероссийской научно-технической конференции «Информационные технологии и системы» (г. Воронеж, 1999 г.), 6-й международной научно-технической конференции «Радиолокация, навигация и связь» (г. Воронеж, 2000 г.), I Всероссийской научно-технической конференции «Теория конфликта и ее приложения» (г. Воронеж, 2000 г.), международной научно-технической конференции «Информационные технологии в образовании, технике и медицине» (г. Волгоград, 2000 г.), на XXXVIII, XXXIX отчетных конференциях ВГТА за 1999-2000 год.
Публикации. По результатам диссертационной работы опубликовано 14 печатных работ, в том числе 7 статей и 7 тезисов.
Структура и объем работы. Диссертационная работа изложена на 201 странице, включает 2 таблицы и 64 рисунка; состоит из введения и 5 глав, заключения, списка литературы из 165 наименований и приложений.
Похожие диссертационные работы по специальности «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», 05.13.01 шифр ВАК
Моделирование развития иерархических социально-экономических систем на основе многоуровневого оптимизационного подхода2023 год, доктор наук Жуков Роман Александрович
Оптимизация автоматизированного обучения специалистов по биомедицинским системам на основе семантического моделирования1998 год, кандидат технических наук Тужикова, Валентина Ивановна
Автоматизация предварительной обработки данных в задачах мониторинга состояния оборудования технических систем2009 год, кандидат технических наук Лежебоков, Валерий Валерьевич
Научно-практические основы создания автоматизированных систем технического мониторинга и диагностики оборудования зерноперерабатывающих предприятий на базе нейросетевых методов анализа данных2022 год, доктор наук Яблоков Александр Евгеньевич
Методология разработки биомедицинских интегрированных учебно-исследовательских систем на основе компьютеризации обучения и семантического моделирования1999 год, доктор технических наук Федянин, Виталий Иванович
Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Сидоренко, Елена Анатольевна, 2001 год
1. Абрамов О.В. Прогнозирование состояния технических систем. / О.В. Абрамов, А.Н. Розенбаум - М.: Наука, 1990. - 126с.
2. Айзерман М.А. Метод потенциальных фукций в теории обучения машин. / М.А. Айзерман, Э.М. Браверман, Л.И. Розоноэр М.: Наука, 1970. -384с.
3. Алдонин Г.М. Синергетика и биоритмы // Биомедицинская радиоэлектроника, 1999 г. № 1. - С. 51 - 56.
4. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. М.: Физматгиз, 1963. - 500 с.
5. Анохин П.К. Теория функциональной системы // Успехи физиологических наук, 1974. Т. 5. - № 2. - С. 75-84.
6. Анохин П.К. Теория функциональных систем // Общие вопросы физиологических механизмов. Анализ и моделирование биологических систем. -М.: 1970.-С. 53-95.
7. Анри Ж. Численное моделирование нарушений распространения сердечного потенциала действия // Математические модели в иммунологии и медицине: Сб. статей 1982-1985 г.г. С. 273-283.
8. Антономов Ю.Г. Моделирование биологических систем: Справочник.-Киев, 1977.-427 с.
9. Антономов Ю.Г. Принципы нейродинамики. Киев. Наукова думка. 1974. - 200 с. - 265 с.
10. Базарский О.В. Вероятность правильного распознавания изображений как критерий качества систем распознавания образов. // Радиотехника и электроника, 1981. Т. 29. - № 3. - С. 18бЪ - 1864.
11. Базарский О.В. Автоматический текстурный анализ изображений Земной поверхности / О.В. Базарский, Ю.В. Коржик // Исследования Земли из космоса, 1990. № 3 - С. 115-120.
12. Базарский О.В. Система признаков для анализа и распознавания изображений случайных пространственных текстур / О.В. Базарский, Ю.В. Коржик // Исследования Земли из космоса, 1985. № 6. - С. 101-105.
13. Базарский O.B. Способ формирования признаков для распознавания изображений однородных структур. / О.В. Базарский, Ю.В. Коржик A.c. № 1119042, СССР, Б.И. 1984. № 38.
14. Бейли Н. Математика в биологии и медицине. М.: Мир. 1970.327 с.
15. Белецкий Н.Г. О некоторых математических методах диагностики опухолей брюшной полости по биохимическим данным / Н.Г. Белецкий, З.Б. Токарская // Математические модели в медицине и биологии: Сб. научн. трудов. Свердловск: УНЦ АН СССР, 1986. С. 10-17.
16. Беллман Р. Математические методы в медицине. М.: Мир. 1987.200с.
17. Беляев Р.В. Многопетлевая автоколебательная система с запаздыванием как модель системы акупунктурных точек организма человека /Р.В. Беляев, В.Я. Кислов // Радиотехника и электроника, 1999г. Т. 44. - № 11.-С. 3-9.
18. Биологическая и медицинская кибернетика. Справочник. Киев: Наукова думка, 1986. - 376 с.
19. Битюкова В.В. Лечение эндометрита после родов и кесарева сечения с применением гелевых сорбентов. Дисс. . канд. мед. наук. Воронеж, 1995. - 146с.
20. Богомолов A.B. Использование лингвистических переменных и методов обработки экспертной информации для автоматизированного распознавания ранних стадий нарушения функционального состояния человека // Информационные технологии, 2000. № 8. - С. 50-54.
21. Богомолов A.B. Методика формирования индекса состояния объекта по результатам многомерной статистической классификации // Информационные технологии, 2000. № 12. - С. 45-52.
22. Богомолов A.M. Диагностика сложных систем. / A.M. Богомолов, В.А. Твердохлебов Киев: Наукова думка, 1974. - 128 с.
23. Быховский M.J1. Кибернетические системы в медицине. / M.JI. Бы-ховский, A.A. Вишневский М.: Наука - 1971. - 407 с.
24. Вапник В.Н. Теория распознавания образов. / В.Н. Вапник, А .Я. Червоненкис М.: Наука, 1974. - 416 с.
25. Вилли К. Биология. М.: Мир, 1968 г. - 808 с.
26. Гвоздев В.И. Модель биоклетки при сверхмалых дозах воздействия / В.И. Гвоздев, В.В. Герасёв, Б.Я. Климов //Биомедицинская радиоэлектроника, 2000 г.-№4.-С. 39-46.
27. Гвоздев В.И. Ключевые биоструктуры информационного образа человека / В.И. Гвоздев, Е.В. Давыдов, В.И. Криворучко, С.И. Подковырин // Биомедицинская радиоэлектроника. 2000 г. - № 4. - С. 32-37.
28. Геловани В.А. Экспертные системы в медицине / В.А. Геловани, О.В. Ковригин // Новое в жизни, науке, технике. Сер. Математика, кибернетика №3. М.: Знание, 1987. - 32 с.
29. Гленсдорф П. Термодинамическая теория структуры, устойчивости и флуктуаций. / П. Гленсдорф, И. Пригожин М.: Мир, 1973. - 280 с.
30. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: Высш. шк., 1997.-479 с.
31. Григорян Р.Д. Математическая модель сердечно-сосудистой системы человека // Биологическая, медицинская кибернетика и бионика. Сб. науч. тр. Киев: ИК АН УССР, 1984. - С 25-29.
32. Гублер Е. В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. Л.: Медицина, 1978, - 296 с.
33. Гублер Е.В. Информатика в патологии, клинической медицине и педиатрии. Л.: Медицина, 1990. - 176 с.
34. Гуверне Ж. Приложение нечеткой логики к медицинской генетике / Ж. Гуверне, С. Эме, Э. Санчес // Нечеткие множества и теория возможностей: Последние достижения. М.: Радио и связь, 1986. - С. 332-339.
35. Гудмен Дж. Введение в Фурье-оптику. М.: Мир, 1970. - 258 с.
36. Гуляев В.А. Методы и средства обработки диагностической информации в реальном времени. / В.А. Гуляев, В.М. Чаплыга, И.В. Кедровский -Киев: Науковадумка, 1986.-219с.
37. Гуртовой Б.Л. Применение антибиотиков в акушерстве и гинекологии. / Б.Л. Гуртовой, В.И. Кулаков, С.Д. Воропаева // Библиотека практического врача. Актуальные вопросы акушерства и гинекологии. М.: РУСФАРМАМЕД, 1996. - 141 с.
38. Девятков Н.Д. Методологические аспекты электропунктурной диагностики и пунктурной КВЧ-терапии / Н.Д. Девятков, В.И. Грачев, В.В. Ки-слов, В.Я. Кислов, В.В. Колесов // Биомедицинская радиоэлектроника, 2000 г. № 1. - С. 3-11.
39. Домнин М.С. Разработка компьютерной системы для прогноза гнойных послеоперационных осложнений / М.С. Домнин, В.А. Зеленский // Математические модели в медицине и биологии: Сб. научн. трудов. Свердловск: УНЦ АН СССР, 1986. С. 27-30.
40. Дородницын A.A. Проблемы математического моделирования в описательных науках. // Кибернетика, 1983. № 4. - С. 6-10.
41. Ермолаев Ю.М. Биологически активная точка биологический аналог диода с отрицательным сопротивлением // Биомедицинская радиоэлектроника, 1999 г. - № 7. - С. 38-46.
42. Ермолаев Ю.М. Пространственная и электродинамическая модели биологически активной точки // Биомедицинская радиоэлектроника, 2000 г. -№ 3. С. 24-31.
43. Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия. М.: Финансы и статистика, 1988. - 342 с.
44. Жернаков C.B. Комплексная диагностика и контроль параметров ГТД в условиях неопределенности на базе нечеткой логики экспертной системы // Информационные технологии, 2000 № 8. - С. 33-40.
45. Жернаков C.B. Применение экспертных систем с нейросетевыми базами знаний к диагностике и контролю устройств авиационных двигателей // Информационные технологии, 2000. № 12. - С. 37-44.
46. Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и их применение. М.: Советское радио, 1972. - 208 с.
47. Зак И.Р. Возможности ранней диагностики и прогнозирования послеродовых эндометритов / И.Р. Зак, Ф.А. Смекуна, Л.А. Рыжкова, И.Н. Су-чильникова // Акушерство и гинекология, 1985. № 10. - С. 6-8.
48. Захор А.И. О выборе числа пересечений нуля двумерными сигналами / А.И. Захор, Д.О. Израилевич // ТИИЭР, 1986. Т. 74. - № 9. - С. 131.
49. Иванов К.П. Основы энергетики организма: Теоретические и практические аспекты. Том 1. Общая энергетика, теплообмен и терморегуляция. -Л.: Наука, 1990.-307 с.
50. Иванов К.П. Основы энергетики организма: Теоретические и практические аспекты. Том 2. Биологическое окисление и его обеспечение кислородом. СПб.: Наука, 1993. 272 с.
51. Искусственный интеллект: В 3 кн. Системы общения и экспертные системы: Справочник / Под ред. Э.В. Попова. М.: Радио и связь, 1990. - 464 с.-Кн.1.
52. Искусственный интеллект: В 3 кн. Модели и методы. Справочник / Под ред. Э.В. Попова. М.: Радио и связь, 1990. - 423 с. - Кн. 2.
53. Исмаилова JI.A. Интеллектуальная система поддержки решений по управлению производством в условиях неопределенности / JI.A. Исмаилова, В.Ю. Афанасьев // Информационные технологии, 2000. - № 11. - С. 32-37.
54. Каста Дж. Большие системы: Связность, сложность и катастрофы. -М.: Мир, 1982.-216 с.
55. Клюев Н.И. Информационные основы передачи сообщений. М.: Советское радио, 1966. - 360 с.
56. Ковалевский В.А. Методы оптимальных решений в распознавании изображений. М.: Наука, 1976. - 349 с.
57. Колулмен Г.Б. Сегментация изображения при помощи автоматической классификации / Г.Б. Колулмен, Х.С. Эндрюс // ТИИЭР, 1979. Т. 67. -№5.-С. 82-97.
58. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975.648 с.
59. Красильников H.H. Теория передачи и восприятия изображений. -М.: Радио и связь, 1986. 196 с.
60. Кричевский P.E. Сжатие и поиск информации. М.: Радио и связь, 1989. -167 с.
61. Кувшинов Б.М. Диагностика заболеваний методами распознавания образов и классификация в n-мерном пространстве / Б.М. Кувшинов, О.В.Ширяев, И.И. Шаиошник // Информационные технологии, 2000. № 6. - С. 43-47.
62. Кузнецов С.И. Инвариантное моделирование в медицине на базе кластерного анализа. Воронеж: изд-во ВГУ, 1997. - 208 с.
63. Кулаков В.И. Послеродовой эндометрит. Информационное письмо. / В.И. Кулаков, В.И. Серов, Б.Л. Гуртовой, А.И. Емельянова, Н.М. Касабула-тов М.: ABO, 1999. - 22с.
64. Куликов Е.И. Оценка параметров сигналов на фоне помех. / Е.И. Куликов, А.П. Трифонов- М.: Советское радио, 1978.
65. Кулинич С.И. Современные особенности послеродового эндометрита / С.И. Кулинич, Ю.В. Трусов, Е.В. Сухинина // Вестник, 1999. № 1. -С. 47-50.
66. Леунг Й. Разделение на торговые зоны в нечетких условиях // Нечеткие множества и теория возможностей: Последние достижения. М.: Радио и связь, 1986. - С. 339-348.
67. Лорьер Ж.Л. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991. - 568 с.
68. Марчук Г.И. Математические модели в иммунологии. Вычислительные методы и эксперименты. М.: Наука, 1991. - 304 с.
69. Марчук Г.И. Математическое моделирование противовирусного иммунного ответа / Г.И. Марчук, Р.В. Петров // Математические модели в иммунологии.и медицине: Сб. статей 1882-1885 г.г. С. 145-155.
70. Матвеев А.Н. Молекулярная физика. М.: Высшая школа, 1987.
71. Матвеев Д.Е. Преобразование светового потока в последовательность нервных импульсов в фоторецепторах органов зрения // Биомедицинская радиоэлектроника, 1999 г. № 8. - С. 26-30.
72. Математические методы в клинике хирургических болезней. / Под ред. К.И. Мышкина и Л.А. Франкфурта. Изд. Саратовского университета, 1981.-192с.
73. Моль А. Теория информации и эстетическое восприятие. М.: Мир, 1966.-352 с.
74. Наш организм. Сборник / Под ред. Косицкого Г.И. М.: Знание, 1975.-213 с.
75. Николис Г. Познание сложного: Введение. / Г. Николис, И. Приго-жин М.: Мир, 1990 - 342 с.
76. Николис Г. Самоорганизация в неравновесных системах. / Г. Николис, И. Пригожин М.: Мир, 1979. - 512 с.
77. Николис Дж. С. Динамика иерархических систем: Эволюционное представление. М.: Мир, 1989. - 486 с.- 88. Пакулин А. Теория систем и преобразований в оптике. М.: Мир, 1971.
78. Перетягин Т.И. Представление изображений гауссовскими случайными полями // Автометрия, 1984. № 6. - С. 36-42.
79. Плотровская В.А. Энтропия русского языка / В.А. Плотровская, Р.Б. Плотровский, К.А. Разгнивин // Вопросы языкознания, 1962. № 4. -С. 1519.
80. Погожев И.Б. Беседы о подобии процессов в живых организмах и о том, как можно измерить жизненную теплоту и почему это важно. М.: Наука, 1999.-222 с.
81. Подвальный Е.С. Модели индивидуального прогнозирования и классификации состояний в системах компьютерного мониторинга. Воронеж.: Изд-во ВГТУ, 1998.- 127 с.
82. Полагин Ю.И. Математическое моделирование многомерных случайных полей на основе параметрических представлений // Радиотехника и электроника, 1983. Т. 28. - № 4. - С. 709-719.
83. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. мет., 1987. - 288 с.
84. Попов Э.В. Статистические и динамические экспертные системы. / Э.В. Попов, И.Б. Фомин, Е.Б. Кисель, М.Д. Шапот- М.: Финансы и статистика, 1996. 325 с.
85. Построение экспертных систем / Под ред. Ф. Хейеса-Рота, Д. Уо-термана, Д. Лената. М.: Мир, 1987. - 441 с.
86. Пригожин И.Р. Конец определенности: Время, хаос и новые законы природы. Ижевск: Регулярная и хаотическая динамика, 1999. 215 с.
87. Пригожин И.Р. Неравновесная статистическая механика. М.: Мир, 1964.-314 с.
88. Пригожин И.Р. Порядок из хаоса: Новый диалог человека с природой. / И.Р. Пригожин, И. Стенгерс- М.: Прогресс, 1986. 431 с.
89. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности: Справ, изд./ Под ред. С.А. Айвазяна. М.: Финансы и статистика, 1989. - 607 с.
90. Применение методов Фурье-оптики. / Под ред. Г. Стерна. М.: Радио и связь, 1988. 158 с.
91. Протасов К.Г. Распознавание образов и автоматическая классификация многокомпонентных видеоданных в условиях статистической неопределенности // Оптика атмосферы и океана, 1995. Т. 8. - № 6. - С. 831-840.
92. Расстригин Л.А. Метод коллективного распознавания. / Л.А. Расстригин, Р.Х. Эренштейн-М.: Энергоиздат, 1981. С. 1-78.
93. Рытов С.М. Введение в статистическую радиофизику. М.: Наука, 1966.- 167 с.
94. Савельев В.Я. Проблемно-ориентированные системы в медицинской и технической диагностике // Методы и системы принятия решений. Интеллектуальные системы принятия решений. Рига, 1987. - С. 57-65.
95. Савенков С.Н. Автоматизированная медикотехнологическая система для лабораторной службы лечебно-профилактических учреждений. Диссертация на соискание ученой степени кандидата наук. Воронеж, 1998.
96. Санчес Э. Лингвистический подход к нечеткой логике ВОЗ-классификации диспротенемии / Э. Санчес, Ж. Гуверне, Р. Баотолен, Л. Во-ван // Нечеткие множества и теория возможностей: Последние достижения. -М.: Радио и связь, 1986. С.370-376.
97. Семихатова Н.М. Хлебопекарные дрожжи. М.: Пищевая промышленность, 1980. - 175 с.
98. Системы технического зрения. / Под ред. Писаревского А.Н., Чер-нячского А.Ф. Л.: Машиностроение, 1988. 197 с.
99. Снастин A.A. Многоуровневая экспертная система для задач проектирования, диагностики и управления сложной технической системой // Методы и системы принятия решений. Вопросы создания экспертных систем. Рига, 1989. - С. 62-67.
100. Современное состояние проблемы распознавания: Некоторые аспекты / А.Л. Горелик, И.Б. Гуревич, В.А. Скрипкин. М.: Радио и связь, 1985.- 160 с.
101. Соломон Г. Зависящие от данных методы кластер-анализа // Классификация и кластер. М.: Мир, 1980. С. 129 - 147.
102. Стрижаков А.Н. Современные методы диагностики и принципы терапии различных форм послеродового эндометрита / А.Н. Стрижаков, В.А. Лебедев, O.P. Баль, А.Г. Асланов // Акушерство и гинекология, 1991. № 5. -С. 37-42.
103. Судаков К.В. Социальная физиология: теоретическое обоснование и практическое применение реабилитационных мероприятий. В сб.: экспериментальная и прикладная физиология. Системные механизмы реабилитации, 1994.-Т. 5.-С. 53-59.
104. Судаков К.В. Теория функциональных систем. М.: Мир, 1996.258 с.
105. Судариков В.А. Распознавание изображений трехмерных объектов с использованием самоорганизующейся нейронной сети // Изв. вузов. Приборостроение, 1996. -Т.39. № 1. - С. 53-59.
106. Судариков В.А. Топологическая классификация аэрофотоснимка с помощью самоорганизующейся нейронной сети // Приборостроение: 1997, № 6, С. 66-72.
107. Теория информации. Опознавание образов. / Харкевич A.A. Избранные труды в трех томах. Т.З. М.: Наука, 1973. - 524 с.
108. Тихонов В.И. Оптимальный прием сигналов. М.: Радио и связь, 1983.-395 с.
109. Ужга-Ребров О.И. Морфологическое исследование многофункциональных технических систем // Методы и системы принятия решений. Системы, основанные на знаниях. Рига, 1989. - С. 124-129.
110. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Ким Дж.-О., Мьюллер Ч.У., Клекка У.Р. и др. М.: Финансы и статистика, 1989. - 215 с.
111. Ферстер Г. Самоорганизующиеся системы. М.: Мир, 1964. - 215с.
112. Фомин Я.А. Теория выбросов случайных процессов. М.: Связь, 1980.-348 с.
113. Фор А. Восприятие и распознавание образов. М.: Машиностроение, 1989. - 272 с.
114. Фу К. Робототехника. / К. Фу, Р. Гонсалес, К. Ли- М.: Мир, 1989.269с.
115. Фу К.С. Применение нечетких множеств для оценки устойчивости строительных конструкций при землетрясениях / К.С. Фу, М. Исидзука, Дз.Т.П. Яо // Нечеткие множества и теория возможностей: Последние достижения.-М.: Радио и связь, 1986.-С. 312-330.
116. Хазен Э.М. Методы оптимальных статистических решений и задачи оптимального управления. М.: Советское радио, 1968. 256 с.
117. Харкевич A.A. Борьба с помехами. М.: Наука, 1965. - 276 с.
118. Харрисон Дж. Биология человека. / Дж. Харрисон, Дж. Уайнер, Дж. Теннер, Н. Барникот, В. Рейнольде /- М.: Мир, 1979. 613 с.
119. Химмелблау Д. Диагностика неполадок в химической и нефтехимической промышленности. Л.: Химия, 1982. - 240 с.
120. Хорн Б.К. Зрение роботов. М.: Мир, 1989. - 165 с.
121. Хусу А.П. Шероховатость поверхностей. Теоретико-вероятностный подход. / А.П. Хусу, Ю.Р. Виттенберг, В.А. Пальмов М.: Наука, 1975. - 278 с.
122. Чайкина Г.В. Система поддержки принятия решений при оценке профессионального здоровья экипажей подводных лодок // Информационные технологии, 1999. - № 6 - С. 34-39.
123. Швитра Д.И. О моделировании динамики уровня сахара в крови // Математические модели в иммунологии и медицине: Сб. статей 1882-1885 г.г С. 243-250.
124. Шеннон К. Предсказание и энтропия печатного английского текста // Работы по теории информации и кибернетике. М.: ИЛ, 1963. - 196 с.
125. Ширман Я.Д. Методы радиолокационного распознавания и их моделирование / Я.Д. Ширман, С.А. Горисков, С.П. Лещенко // Зарубежная радиоэлектроника, 1996, № 11, С. 3-14.
126. Элти Дж. Экспертные системы: концепции и примеры. / Дж. Элти, М. Кумбс М.: Финансы и статистика, 1987. - 191 с.
127. Эткинс П. Порядок и беспорядок в природе. М.: Мир, 1987. 224с.
128. Эшби У Принципы самоорганизации. М.: Мир, 1966. - 354с.
129. Эшби У. Введение в кибернетику. М.: ИЛ, 1959. - 265с.
130. Эшби У. Конструкция мозга. М.: ИЛ, 1962. - 198 с.
131. Chin Chinchuan A novel pattern searching method using newral networks and correlation / Chinchuan Chin, Таги Oki, Rhil Paoletia // Pres. Int. inConf Newral Networks, Nagoya, Oct, 1993: IJENN '93 Nagoya. Vol. 2, 1993, P. 1277-1280.
132. Chiu-Feng Wu. A man-machine interactive microcomputer system for diagnosis of engine trouble by fuzzy logic / Wu Chiu-Feng, Xu Wen-Li // Tsinghua Univ. Beijung. 1981. - P. 135-138.
133. Collins P. Determination of normal values from a hospital population // Am. J. Med. Technol. 1975. - Vol. 41 - P. 175-179.
134. Duvernoy J. Optikal digital processing of directional terrain texture invariant under translation rotation and change of seal // Appl. Opt., 1984, Vol. 23, № 6, P. 828-837.
135. Gibbs R.S. Cefamandole therapy of endometritis following cesarean section / R.S. Gibbs, R.W. Huff// Amer. J. Obstet. Gynec., 1980. Vol. 136. - № l.-P. 32-37.
136. Image processing and Pattern recognition // Adv. Image Process and Pattern Recognit: Proc. Int. Conf. Pisa: 1985, P. 148-151.
137. Jonsone H.E. Expert system for dieselelectric locomotive repair / H.E. Jonsone, J.P. Bonissone // Human Systems Managment. 1984. - № 4. - p. 255262.
138. Kuschuaha S.P.S., Kunts S., Olsten G. // Int. J. Remote Sens: 1994, vol. 15, № 1, P. 2273-2284.
139. Lan A.S.K. Knowledge based and statistical techniques applied to textural image classification // Pattern recognition lett.: 1987, vol. 6, № 2, P. 95-100.
140. Loeschlce V., Kokler W. Modelle der Negativen Binomialverteilung // Biometrics. 1975-Bd. 31.-s. 1015.
141. Memon Naris D Lossless compression of RGB Color images / Naris D. Memon, Khalid Sayood//Opt. Eng.: 1995.-Vol. 34, № 6, P. 1711-1717.
142. Newell A. Heuristic Programming: 111 Structured Problems // Progress in Operation Rexarch.-New York: Weley and Sons, 1969. Vol. 3. Pp 56-69.
143. Pople, H. E. The formation of composite hypotess in diagnostik problem solving: An exercise in synthetic reasoning. In IJCAI 5, 1977. Pp. 1030 -1037.180
144. Shortliffe E.N. A model of inexact reasoning in medicine. / E.N. Shortliffe, B.G. Buchanan // Matematical Biosciences. 1975. Vol. 23. - Pp. 351 -379.
145. Ultman J.S. Computational model for insensible water loss from the newborn // Pediatrics. 1987. - Vol. 79. - P. 760 - 765.160. van Mell, W. A domain indeperdet produktion - rule system for con-syltation programms, 1979. - In IJCAI 6 - Pp. 923 - 925.
146. Weiss S.M. A model based consultation system for the long term managment of glaucoma / S.M. Weiss, C.A. Kulikowski, A. Safir, 1977. - In IJCAI 5.-Pp. 826-832.
147. Weiss, S.M. EXPERT: A system for developing cosultation models. / S.M. Weiss, C.A. Kulikowski, 1979. In IJCAI 6. - Pp. 942-947.
148. Weiss S.M. Expert consultations systems: The EXPERT and CASNET projects. Machine Intelligence, Infotech State of the Art Report 9 / S.M. Weiss, C.A. Kulikowski. 1981. -No.3.
149. Yacoub S. Ben Herarchical line extraction / S. Ben Yacoub, J.M. Jolion // IEE Pres. Vision Image and Signal Prozess, 1995. Vol. 142. - № 1. - P. 7-14
150. Zalesny A.U. Homogeneity and texture general approach // Int. J. Remote Sens.: 1994, vol. 15, № 11, P. 2285-2289.
Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.