автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.22, диссертация на тему:Экспертная система контроля качества продукции в процессе производства металлокерамических и коммутационных плат

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ ПО РАЗЛИЧНЫМ НАПРАВЛЕНИЯМ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1. Эволюция представлений о качестве продукции.

1.2. Отечественный опыт в области управления качеством.

1.3. Зарубежный опыт управления качеством продукции.

1.4. Анализ структуры экспертной системы.

1.5. Классификация экспертных систем.

1.6. Экспертные диагностирующие системы.

1.7. Средства и способы анализа текстовой информации.

1.8. Обоснование выбора представления информации в обучающей системе.

1.9. Анализ существующих систем контроля знаний.

1.10. Состояние исследований и анализа дефектности мегаллокерамических и коммутационных плат.

1.11. Структурная схема экспертного анализа процесса производства металлокерамических корпусов и коммутационных плат. $ 1.12.Структура технологического производства металлокерамических и коммутационных плат.

1.13. Выводы по первой главе.

ГЛАВА 2. СТРУКТУРА ЗНАНИЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ МЕТАЛЛОКЕРАМИЧЕСКИХ

И КОММУТАЦИОННЫХ ПЛАТ МИКРОСХЕМ.

2.1. Модели представления знаний.

2.2. Основные дефекты металлокерамических и коммутационных плат, возникающие при изготовлении плат на поточных технологических линиях и причины их возникновения.

2.3. Расчет вероятностей причинных факторов возникновения дефектов.

2.4. Расчет вероятностей причинных факторов второго уровня возникновения дефектов.

2.5. Формирование каталога дефектов и причин.

2.6. Закон распределения вероятностей причин возникновения дефектов.

2.7.Представление данных в обучающей системе и математический аппарат для распознавания дефектов.

2.8.Выводы по второй главе.

ГЛАВА 3. СТРУКТУРИРОВАНИЕ ТЕКСТОВОЙ ИНФОРМАЦИИ И МЕТОДЫ ТЕСТИРОВАНИЯ ЗНАНИЙ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЕ.

3.1. Структурирование текстовой информации.

3.1.1. Алгоритмы семантической обработки текста.

3.1.2. Методика сравнения графов денотатиой структуры.

3.2.Тестировани е.

3.2.1.3нания и контрольные задания.

3.2.2.Форма тестовых заданий.

3.2.3.Выбор формы тестовых заданий.

3.2.4.Требования к тестовым заданиям.

3.2.5.0ценка результатов выполнения геста.

3.3. Выводы по третьей главе.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ

ДИАГНОСТИКИ МЕТАЛЛОКЕРАМИЧЕСКИХ И

КОММУТАЦИОННЫХ ПЛАТ.

4.1.Формирование требований к разрабатываемой системе.

4.2. Анализ языков представлений знаний.

4.3. Структура системы «Эксперт».

4.4. Структура базы знаний системы «Эксперт».

4.5.Алгоритмы работы системы.

4.5.1.Алгоритм работы в режиме предварительного обучения.

4.5.2.Алгоритм работы системы в режиме пользователя.

4.5.3.Алгоритм обучения экспертной системы.

4.5.4.Алгоритм работы системы в режиме администратора.

4.5.5.Алгоритм работы системы в режиме тестирования.

4.5.6.Алгоритм работы системы в подпрограмме «Генератор тестов».

4.6. Описание системы и ее функционирование.

4.7. Экспериментальная проверка результатов работы.

4.8. Выводы по четвертой главе.

Одним из основных элементов эффективной организации производства является достижение высокой конкурентоспособности выпускаемой продукции[12,18,19,21,34,49,50,61 -64,74,76,79,88,90]. Чтобы достичь этой цели, в первую очередь, надо добиться высокого качества продукции. Кроме этого стараются достичь оптимальной цены продукции, снижения затрат в сфере ее эксплуатации и повышения качества сервиса продукции. Но по приоритетам основным является все же высокое качество продукции. В советское время в нашей стране существовала плановая экономика. Чтобы уложиться в запланированные правительством рамки количества выпускаемой продукции, старались уделять больше внимания количеству, а потом уже качеству продукции. Во времена начала рыночных реформ начались повсеместные сокращения производственного штата в целях экономии. И на очень многих заводах одними из первых под сокращение попали сотрудники, отвечающие за контроль качества выпускаемой продукции. В конечном итоге началось катастрофическое отставание по качеству выпускаемой продукции во многих сферах производства нашей страны от западных компаний. Одной из таких сфер является радиоэлектронная промышленность. В последнее время в национальном масштабе появилось осознание важности эффективной организации управления качеством продукции. Целый ряд ученых нашей страны занялись этой проблемой. Особо хочется выделить работы ГличеваА.В., Круглова М.Г., Окрепилова В.В., Туровца О.Г., Фатхутдинова Р.А.

Другая проблема заключается в том, что сейчас заводы не способны адекватно оплатить труд таких специалистов, поэтому наиболее подготовленные эксперты, накопившие большой опыт работы, вынуждены перейти работать на другое, коммерчески успешное предприятие, или даже работать в какой-либо другой высокооплачиваемой области. При этом теряется как институциональный опыт, так и личный опыт эксперта. В результате предприятию ничего не остается, как опереться на молодые кадры.

В последние годы за рубежом активно используются интеллектуальные системы для повышения качества производства продукции и для обучения молодых специалистов. Но в области обнаружения дефектов металлокерамических и коммутационных плат таких систем пока нет.

В связи с этим появилась потребность создать обучающий программный продукт, который научил бы молодых специалистов быстро распознавать дефекты металлокерамических корпусов и коммутационных плат. Программа должна в идеале выдавать также причины возникновения этих дефектов, что обеспечивало бы профилактику их возникновения. Кроме того, целесообразно было бы создать не просто программный продукт, а оболочку для создания обучающих систем этой серии.

Программные средства, базирующиеся на технологии и методах искусственного интеллекта, получили значительное распространение в мире. Их важность, и, в первую очередь, экспертных систем, состоит в том, что данные технологии существенно расширяют круг практически значимых задач, которые можно решать на компьютерах. Использование экспертных систем уже давно приносит значительный экономический эффект[17,25,57]. Для систем управления качеством продукции используется специальный класс экспертных систем, называемых лабораторно-информационными системами. За рубежом они известны как LIMS (Laboratory Information Management System). LIMS позволяют определить план-модель аналитической лаборатории с описанием всех шагов, необходимых для управления анализами и работой с образцами, начиная от момента их появления в лаборатории и заканчивая завершением анализов и получением результатов. На сегодняшний день объем внедрения LIMS оценивается в 30 - 50 млн. долларов.

Среди многочисленных потребителей LIMS для примера назовём следующие компании:

• в нефтеперерабатывающем комплексе - Chevron Texaco (США), Exxon/Mobil (США), Philips Petroleum (США), Total Oil (Франция), Fortum (Финляндия);

• в химическом комплексе - P&G Products (США), Du Pont (США), Kodak (США), Dow Corning (США), Goodyear (Англия), Michelin (Франция), Mitsubishi Chemical (Япония);

• в фармацевтическом комплексе - Baxter (США), Pharmacia & Upjoin (США), CIBA (Германия), BASF (Германия), Bayer (Германия), Merck (Германия).

Подобные системы стали разрабатываться и в нашей стране. Так в 2003 году на "Металл-Экспо 2003" разработка ИТЦ "Аусферр" "Информационная система управления качеством продукции" завоевала золотую медаль выставки. По отзывам экспертов эта позволяет существенно уменьшить затраты на контроль качества, повысить его достоверность, улучшить технологическую дисциплину и сделать металлопродукцию более прозрачной для потребителей. Кроме того, происходит полное оперативное слежение за температурой, давлением, механическими параметрами и геометрическими характеристиками на всем протяжении полосы, что значительно снижает вероятность производства некачественной продукции и соответственно риск получения рекламаций.

К сожалению, следует отметить, что подобные системы получили распространение не во всех отраслях промышленности. Особенно велика потребность в них в радиоэлектронной промышленности для распознавания и профилактики возникновения дефектов металлокерамических и коммутационных плат. Существующие компьютерные системы управления качеством в силу особенностей производства в радиоэлектронной промышленности к этой отрасли практически не применимы. Поэтому данную работу можно назвать актуальной.

Целью диссертационной работы является создание экспертной системы по распознаванию дефектов металлокерамических и коммутационных плат для снижения уровня брака при изготовлении плат на поточных технологических линиях. Для достижения этой цели нужно провести анализ предметной области и состояния исследований металлокерамических и коммутационных плат, а также анализ основных требований к экспертной системе. В области экспертных систем в науку значительный вклад внесли Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф., Кривошеев А.О., Савельев А.Я. и ряд других ученых. В области исследования металлокерамических плат значительную роль сыграли Батыгин В.Н., Метелкин М.И., Давыдов П.С., Бушминский И.П., Скулкин Н.М. Поскольку вторичная функция системы - обучение молодых специалистов, то требуется рассмотреть основные подходы к традиционному обучению и существующие системы контроля знаний. В этом случае были проанализированы труды Крутского А.Н., Аванесова B.C., Челышковой М.Б. Поскольку значительная часть о дефектах представлена в текстовой форме, целесообразно создать средства по обработке и проверке корректности текста для более эффективного усвоения его содержания. Поэтому желательно включить в состав системы дополнительный модуль, отвечающий этим требованиям. В связи с этим, с целью выбора наиболее эффективных алгоритмов, необходимо рассмотреть различные действующие алгоритмы по обработке текста. По этому вопросу были рассмотрены работы Невзоровой О.А., Федунова Б.Е., Новика Е.С. и ряда других ученых.

Таким образом, требуется разработать экспертную диагностирующую систему по распознаванию дефектов металлокерамических и коммутационных плат, имеющую также в своем составе модуль по контролю знаний и модуль, включающий средства по обработке и проверке корректности текста.

4.8. Выводы по четвертой главе 1. Выявлены мингшальные требования, позволяющие обеспечивать нормальный режим, работы системы: процессор - Pentium 1000 Мгц. ОЗУ-64 Мб, объем свободного дискового пространства, в пределах до 500 Mb, ОС - Microsoft Windows 98/МЕ/2000/ХР, для нормальной работы рекомендуется установить, как минимум,разрешение 800x600 при 16 бит на цвет.

2. Показана целесообразность использования в качестве языка программирования. языка Borland Delphi вследствие того, что используется продукционная модель представления знаний. В соответствии с этим необходимо использовать для доступа к базе данных InterBase SQL-сервер и BDE (Borland Database Engine).

3. Разработана структура экспертной системы. Она включает в себя: модуль обучения построения денотатной структуры текста, модуль сравнения эталонного и построенного графов денотатной структуры (они используются для реэюима предварительного обучения, в котором пользователь обучается использовать методику быстрого усвоения материала из текста), модуль анализа знаний пользователя о дефектах металлокерамических и коммутационных плат, база знаний дефектов металлокерамических и коммутационных плат, модуль идентификации дефектов металлокерамических и коммутационных плат (используются в режиме пользователя, в котором можно производить распознавание найденных дефектов металлокерамических и коммутационных плат), редактор базы знаний (является основой для режима администратора, в котором производятся основные настройки системы), модуль тестов, подпрогрсшма «Генератор тестов», модуль результатов тестирования (используются в режъше тестирования, который позволяет проверить знания пользователя, полученные с помощью данной системы) и переключатель режъимов работы.

4. Разработана структура базы знаний. База знаний состоит из описания области объектов, вопросов для определения области объектов, ответов на вопросы для определения области объектов, описания объектов, вопросов для определения объектов и ответов на вопросы для определения объектов.

5. Разработаны алгоритмы работы системы во всех режимах работы, для каждого из та определены входные и выходные данные и сценарии диалога пользователя и системы. Алгоритмы составлены с учетом математических моделей по распознаванию дефектов, сравнения графов денотатной структуры и механизма оценивания результатов теста, разработанных во второй и третьей главах диссертации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате исследований, проведенных по теме диссертационной работы, получены следующие научные и практические результаты:

1. Разработана структура знаний. Она представляет собой структурированную с помощью классификации совокупность дефектов металлокерамических и коммутационных плат и причин их возникновения, фотографии дефектов, а также весовых коэффициентов причин возникновения дефектов. Расчет весовых коэффициентов причин возникновения дефектов, т.е. вероятностей их возникновения был проведен на основе метода экспертных оценок, что позволило создать предпосылки для статистического анализа совокупности причин возникновения дефектов. В ходе статистического анализа были выяснены толерантные пределы для вариационного ряда причин возникновения дефектов металлокерамических и коммутационных плат, что позволило выявить наиболее часто возникающие причины образования дефектов.

2. Разработана структура экспертной системы. Она включает в себя переключатель режимов работы, модуль обучения построения денотатной структуры текста, модуль сравнения эталонного и построенного графов денотатной структуры, модуль анализа знаний пользователя о дефектах металлокерамических и коммутационных плат, база знаний дефектов металлокерамических и коммутационных плат, модуль идентификации дефектов металлокерамических и коммутационных плат, редактор базы знаний, модуль тестов, подпрограмма «Генератор тестов», модуль результатов тестирования. Модуль обучения построения денотатной структуры текста и модуль сравнения эталонного и построенного графов денотатной структуры используются для режима предварительного обучения, в котором пользователь обучается использовать методику быстрого усвоения материала из текста. Модуль анализа знаний пользователя о дефектах металлокерамических и коммутационных плат, база знаний дефектов металлокерамических и коммутационных плат, а также модуль идентификации дефектов металлокерамических и коммутационных плат используется в режиме пользователя, в котором можно производить распознавание найденных дефектов металлокерамических и коммутационных плат. Редактор базы знаний является основой для режима администратора, в котором производятся основные настройки системы. Модуль тестов, подпрограмма «Генератор тестов» и модуль результатов тестирования используются в режиме тестирования, который позволяет проверить знания пользователя, полученные с помощью данной системы.

3. Предлагается в режиме предварительного обучения организовать обучение построения математической модели текста в виде графа денотатной структуры. На основе сравнения различных семантических моделей текста становится ясно, что такая модель позволяет лучше представить себе смысловую структуру текста. Предлагается алгоритм сравнения эталонного графа с графом денотатной структуры текста, который будет построен в процессе обучения. Сравнение осуществляется на основе сравнения матриц смежности, матриц денотатов и матриц рубрикаторов построенного и эталонного графов.

4. Анализ предметной области и различных видов тестов позволяет сделать вывод о том, что в данной работе целесообразно использовать тесты всех основных видов, а именно: закрытые, на установление соответствия, на установление правильной последовательности, открытые. Это объясняется тем, что все эти виды дополняют и устраняют недостатки друг друга. В результате достигается более качественная и полная проверка знаний. Рекомендованы основные требования к тестовым заданиям. Они задают типологию задания и вариантов ответа. Предложен алгоритм оценивания результатов теста, который позволяет сравнивать ответы пользователя с эталонными ответами на все вопросы теста и вывести общий результат в виде результирующей оценки. Все выявленные закономерности в области тестирования знаний реализованы в модуле тестирования системы.

5. Разработаны алгоритмы определения правильности ответов на вопросы, который можно использовать в режимах пользователя и администратора системы, алгоритм оценивания результатов теста в режиме тестирования и алгоритм сравнения эталонного и построенного графов денотатной структуры текста в режиме предварительного обучения. Выявлены минимальные требования, позволяющие обеспечивать нормальный режим работы системы: процессор - Pentium 1000 Мгц. ОЗУ - 64 Мб, объем свободного дискового пространства, в пределах до 500 Mb, ОС - Microsoft Windows 98/МЕ/2000/ХР, для нормальной работы рекомендуется установить как минимум разрешение 800x600 при 16 бит на цвет. Показана целесообразность использования в качестве языка программирования языка Borland Delphi с учетом того, что используется продукционная модель представления знаний. В соответствии с этим необходимо использовать для доступа к базе данных InterBase SQL-сервер и BDE (Borland Database Engine). Разработана структура базы знаний. База знаний состоит из описания области объектов, вопросов для определения области объектов, ответов на вопросы для определения области объектов, описания объектов, вопросов для определения объектов и ответов на вопросы для определения объектов, а также математических алгоритмов, связывающих эти области между собой. Созданы алгоритмы работы системы во всех модулях, для каждого из них определены входные и выходные данные и сценарии диалога пользователя и системы.

6. Результаты диссертационной работы были внедрены и использованы в деятельности организаций ОАО «ММЗ» (Марийского машиностроительного завода), ООО «Делвир», ООО «Мартелеком», ООО ^ «Интерком», а также в учебный процесс Марийского государственного технического университета. Результаты эксперимента позволяют сказать, что использование системы «Эксперт» снижает выход бракованной продукции с 14% до 9% Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на" Втором Всероссийском симпозиуме по прикладной математики (Йошкар-Ола , 2001), 54-й межвузовской студенческой научио-■0 технической конференции (Йошкар-0ла,2001), восьмой международной научно-технической конференции студентов и аспирантов (Москва, МЭИ, 2002), VIII международной конференции "Современные технологии обучения" (ЛЭТИ, Санкт-Петербург, 2002), конференции "Туполевские чтения"( Казань, КГТУ, 2002), конференции "Управление качеством инженерного образования" (Казань, КГТУ, 2002), I Всероссийской научно-практической конференции "Психолого-педагогические исследования в системе образования" (Москва-Челябинск, 2003), II Международной £ конференции "Информатизация процессов формирования открытых систем на основе СУБД, САПР, АСНИ и систем искусственного интеллекта" ( Вологда, 2003), XIV Международной конференции "Применение новых технологий в образовании"( Троицк, 2003), конференции "Вавиловские чтения" (Йошкар-Ола,2003), 2-ой и 3-ей Всероссийских заочных научно-практических конференциях "Модернизация системы профессионального образования на основе регулируемого эволюционирования" (Челябинск, 2003,2004), Межрегиональной научно-практической конференции Ш щ "Интеллектуальные информационные системы (Интеллект 2003)",

Международной научно-методической Интернет-конференции

Информационные технологии в образовательной среде современного вуза -2004", региональной научно-практической конференции "Информационные технологии в профессиональной деятельности и научной работе", Йошкар-Ола, 2005.

1. Аванесов B.C. Форма тестовых заданий: Учебное пособие. М.: МИСиС, 1991, 135с.

2. Аванесов B.C. Научные проблемы тестового контроля знаний: Монография.-М.: МИСиС, 1994, 156с.

3. Алексеев В.Б., Ложкин С.А. Элементы теории графов, схем и автоматов М., Издательский отдел факультета ВМиК МГУ, 2000, - 58с.

4. Амосов А.А., Дубинский Ю.А., Копченова Н.В. Вычислительные методы для инженеров: Учебное пособие.-2-е изд., доп.- М.:Изд-во МЭИ,2003. -596с.

5. Аттель У. Обучающая вычислительная машина: моделирование в истинном масштабе времени обучающего диалога / В сб. "Кибернетика и проблемы обучения" / Ред. и предисл. А.И. Берга. М.: Прогресс, 1970. -с. 206-228.

6. Батыгин В.Н., Метелкин М.И., Решетников А.А. Вакуумплотная керамика и ее спаи с металлами. / Под ред. Н.Д.Девяткина.- М.: Энергия, 1973.-410с.

7. Беркгаут В.В., Чардин И.С. Интернет: первые шаги. М.: Наука, 1999. -с.66-69.

8. Бесисный П.А., Попильский Р.Я., Андрианов Н.Г. Повышение качества поверхности корундовой керамики// Стекло и керамика.-1982.-№4.-с.22-24.

9. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. М.: Наука, 1988.-208с.

10. Ю.Бирюков В.В. Программированное обучение автокоду "Инженер" с использованием миогопультовой системы. / В кн.: Теория и применение математических машин / Под ред. A.M. Оранского, Н.Н. Посиова. Mil: Изд-во БГУ, 1972. - с. 213-216.

11. П.Булгаков М.В., Якивчук Е.Е. Инструментальные системы для разработки обучающих программ / В кн. "Компьютерные технологии в высшем образовании". / Ред. кол.: А.И. Тихонов, В.А. Садовничий и др. М.: Изд-воМоск. ун-та., 1994. - с. 153-162.

12. Васильев В.Н. Организация производства в условиях рынка. М.: Машиностроение, 1993. - 356с.

13. Величковский "Современная когнитивная психология". М.: Наука, 1986. 394с.

14. Габасов Р., Кирилова Ф.М. Методы оптимизации: Учебное пособие для университетов по спец-ти 0647 Прикладная математика., 2-е изд. перераб. и доп., Минск, Изд-во БГУ, 1981, 350с.

15. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем-СПб.: Питер, 2001. 384с.: ил.

16. Гаврилова Т.А., Червинская К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992, 198с.

17. Герман О.В. Введение в теорию экспертных систем и обработку знаний. Мн.: ДизайнПРО, 1995. 255 с.

18. Гинзбург Е.Г. Законы и методология организации производственных систем: Учеб. пособие. Иваново: ИГУ,1988. - 332с.

19. Гличев А.В. Основы управления качеством продукции. М.: АМИ, 2000. - 454с.

20. Гмурмаи В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика . Учеб. пособие для вузов. Изд. 6-е, стер. -М.: Высш. шк., 1997.-479 е.: ил.

21. Гончаров В.В. В поисках совершенства управления: руководство для высшего управленческого персонала (Опыт лучших промышленных фирм Японии, США и стран Западной Европы). В 2-х т. -М.: МНИИПУ, 1998.-900с.

22. Грибкова В.А., Зайцева J1.B., Новицкий Л.П. Управление адаптивным диалогом в автоматизированных обучающих системах. Методические указания. Рига: РПИ, 1988. - 52 с.

23. Давыдов П.С. Техническая диагностика радиоэлектронных устройств и систем -М; Радио и связь, 1988.-256с., ил.

24. Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта. М.: Изд-во МГТУ им.Баумана, 2001. 352 с.

25. Джексон П. Введение в экспертные системы. М. Издательский дом "Вильяме", 2001. 624 с.

26. Домрачев В.Г., Ретинская И.В. О классификации образовательных информационных технологий // Информационные технологии, 1996, №2.-с. 10-13.

27. Дубинский А.Г. Некоторые вопросы применения векторной модели представления документов в информационном поиске // Управляющие системы и машины. 2001. - №4. - С. 77-83.

28. Журавлева И.И. Интеллектуальные обучающие системы и дистанционном образовании// Материалы конференции Информационные технологии в образовании", 2001. -http: // www. bi tp г о. г и/

29. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн.1 Системы общения и экспертные системы: Справочник/ Под ред. Э.В. Попова. М.: Радио и связь, 1990. -464 с.

30. Кибернетика и проблемы обучения: Сборник переводов / Ред. и предисл. А.И. Берга. -М.: Прогресс, 1970. 389 с.

31. ЗЬКогаловский М. Р. Перспективные технологии информационных систем. -М.: ДМК Пресс; М.: Компания АйТи, 2003. 288 с.

32. Когаловский М.Р. Энциклопедия технологий баз данных. М.: Финансы и статистика, 2002. - 800 с.

33. Костромина Н.В., Истомин Б.Л. Графы: теория, задачи, алгоритмы: Учебное пособие. Йошкар-Ола: МарГТУ,2000.-104с.

34. Котел К. Организация производства на предприятии. ML: Экономика,1984. - 523с.

35. Крапухипа Н.В., Кожаринов А.С. Экспертные системы в задачах имитационного моделирования систем с разнородной информацией. 1995, 89с.

36. Кривец В.А. Автоматизированный класс на базе ОЭМ-2. / В кн.: Теория и применение математических машин/ Под ред. A.M. Оранского, Н.Н. Поснова. Mil: Изд-во БГУ, 1972 - с. 209-213.

37. Кривицкий Б.Х. О систематизации учебных компьютерных средств // Кафедра педагогики, психологии и методики преподавания в высшей школе МГУ. http://ifets.ieee.org/russian/depository/v3 i3/html/3.html

38. Кривошеев А.О. Компьютерные обучающие программы. Состояние и перспективы развития // Материалы научно-технической конференции "Перспективные информационные технологии в высшей школе". Самара, 1993. с.18-20.

39. Кривошеев А.О. Проблемы оценки качества программных средств учебного назначения // Сборник докладов 1-го научно-практического семинара "Оценка качества программных средств учебного назначения". -М.: Гуманитарий, 1995. с.5-12.

40. Крутский А.Н. Психодидактика. Теоретические основы психодидактики. Проблемное обучение: Учеб. Пособие. Барнаул: Изд-во БГГ1У, 1994. -72 с.

41. Кузнецов И.П. Семантические представления. М.: Наука, 1986. 294с.

42. Кузнецов Ю.Н., Кузубов В.И., Волощенко А.Б. Математическое программирование: Уч. пособие. 2-е изд., перераб. и доп., М., Высш. школа, 1980,300с.

43. Линейное и нелинейное программирование. Под ред. Ляшенко И.Н, Карагодова Е.А, Черникова Н.В, Шор Н.З. Изд-кое объединение Вища школа, 1975, 350с.

44. Лозинский Л.Д. Математические пакеты в высшей школе // Мир ПК, 1992, №9,-с. 89-97.

45. Материалы 2-й Международной выставки-конференции "Информационные технологии и телекоммуникации в образовании" // Каталог и тезисы докладов //Москва, ВВЦ, 6-9 апреля 2000 г, с.78-98.

46. Менеджмент систем качества: Учебное пособие / М.Г. Круглов, С.К.Сергеев, В.А.Такташов и др. -М.: Изд-во стандартов, 1997.- 320с.

47. Мильнер Б.З. Теория организации. М.: ИНФРА-М, 2000.- 645с.

48. Михеева Е.В., Таланцев И.В, Скулкии ИМ. Структурные схемы факторов дефектности МКК, МКП /11 Междунар. науч.-техн. конф. «Тонкие пленки в электронике»: Тез. докл.- Йошкар-Ола, 2000,- С.49.

49. Моррисон С. Химическая физика поверхности твердых тел.-М.:Мир, 1980-260с.

50. Невзорова О.А., Федунов Б.Е. Система подготовки и анализа технических текстов "ЛОТА": структурно-функциональная схема и модель графического представления текста- М.: Наука,2001, с. 46-49.

51. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему. М.: Энергоатомиздат, 1991. 286 с.

52. Некрестьянов И., Пантелеева Н. Системы текстового поиска для Веб // Программирование. 2002. - N4, с.65-68

53. Некрестьянов И.С. Тематико-ориентированные методы информационного поиска: Диссертационная работа к.т.н.: 05.13.11 / Санкт-Петербургский государственный университет СПб., 2000. - 80с.

54. Николов С.А. и др. Анализ состояния и тенденции развития информатики. Проблемы создания экспертных систем // Исследовательский отчет под ред. С.А. Николова. София: Интерпрограмма, 1991,45с.

55. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. М.: Радио и связь, 1985.376 с.

56. Новик Е.С. Структура содержания текста// Лингвистические вопросы алгоритмической обработки информации М.: Наука, 1983, с. 46-101.

57. Обучающие машины, системы и комплексы: Справочник / Под ред. А.Я.Савельева. Киев: Вища шк., 1986. - 303 с.61.0крепилов В.В. Управление качеством: Учебник для вузов. 2-е изд. М.: Экономика, 1998. - 567с.

58. Организация производства и управление предприятием: Учебник/ Туровец О.Г., Бухалков М.И., Родионов В.Б. и др.;Под ред. О.Г.Туровца-М.:ИНФРА~М, 2003,- 528с.

59. Организация производства на предприятии: Учебник/ Туровец О.Г., Анисимов Ю.П., Борисенко И.Л. и др.; Под ред. О.Г.Туровца и

60. Б.Ю.Сербиновский Ростов-на-Дону: Издательский центр МарТ, 2002,-464с.64.0сновы организации производства: Учебник/ Под ред. Н.А. Чечина. -Самара: Изд-во СГЭА, 1999. -452с.

61. Поллак Г.А. Экспертные системы. Электронный курс лекций, http://inf.tu-chel.ac.ru, 2000.

62. Попов Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке. М.: Наука, 1982. -360 с.

63. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1986.288 с.

64. Представление и использование знаний: Пер. с японск./ Под ред. X. Уэно, М. Исидзука.- М.: Мир, 1989.-220с., ил.

65. Применение ЭВМ в учебном процессе / Сборник докладов научно-технич. семинара под ред. А.И. Берга. М.: Сов. радио, 1969. - 248 с.

66. Программированное обучение и обучающие машины / Труды научно-технич. семинара. Киев: Вып. 2, 1967, с.45-69.

67. Растригин JI.A., Эренштейн М.Х. Адаптивное обучение с моделью обучаемого. Рига: Зинатне, 1988. - 160 с.

68. Ретинская И.В., Шугрина М.В. Отечественные системы для создания компьютерных учебных курсов. // Мир ПК, 1993, № 7. с. 55-62.

69. Ростунов Т.И. Сущность программированного метода обучения. / В сб.: Программированное обучение и кибернетические обучающие машины. / Под ред. Шестакова А.И. М.: Сов. радио, 1963. - с. 10-23.

70. Рубчинский A.M. Техническая подготовка производства па предприятиях радиопромышленности Л., «Энергия», 1973. - 184с.

71. Савельев А.Я. Автоматизированные обучающие системы на базе ЭВМ / вып. 1./М.: Знание, 1977.-36 с.

72. Сербиновский Б.Ю.Теория и методы диагностики производственных систем. Новочеркасск: ЮРГТУ, 2000. - 376с.

73. Сивохин А.В. Представление знаний в интеллектуальных системах обучения / Уч. пос. Пенза: ППИ, 1990. - 86 с.

74. Смирнов Н.В., Дунин Барковский И.В. Курс теории вероятностей и математической статистики для технических приложений, «Наука», 1965. -490с.

75. Смирнов Э.А. Основы теории организации: Учеб. пособие для вузов. -М.: Аудит, ЮНИТИ, 1998. 243с.

76. Соловов А.В. Проектирование компьютерных систем учебного назначения: Учебное пособие. Самара: СГАУ, 1995. - 137 с.

77. Сэлтои Г. Автоматическая обработка, хранение и поиск информации: Пер. с англ. / Под ред. А.И. Китова. М.: Советское радио, 1973. - 560с.

78. Т. Макино, М. Охаси, X. Докэ, К. Макино. Контроль качества с помощью персональных компьютеров: Пер. с яп. А.Б. Орфепанова; Под ред. Ю.ПАдлера,-М.: Машиностроение, 1991224с.

79. Талызина Н.Ф. Теоретические проблемы программированного обучения. -М.: Изд-во МГУ, 1969. 133 с.

80. Технология и автоматизация радиоэлектронной аппаратуры: Учеб. для вузов / И.П. Бушминский, О.Ш. Даутов, А.П. Достанко и др.: -М.: Радио и связь, 1989,-624с.: ил.

81. Трапезников С.Н. УРОК универсальный редактор обучающих курсов / В кн. "Компьютерные технологии в высшем образовании" / Ред. кол.: А.Н. Тихонов, В.А. Садовничий и др. - М.: Изд-во Моск. ун-та., 1994. -с. 23-32.

82. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989. 388 с.

83. Управление качеством электронных средств: Учеб. для вузов/ Под ред. О.Г1. Глудкина.- М.: Высш. шк., 1994.- 414с.: ил.

84. Фатхутдинов Р.А. Организация производства: Учебник. М.: ИНФРА-М, 2002,- 672с.

85. Филиппович Ю.Н., Филиппович А.Ю. Системы искусственного интеллекта.Учебн. пособие для вузов в 3-х кн. М., 2003 (в издании), с.28-56.

86. Франчук В.И. Основы построения организационных систем. М.: Экономика, 1991.-523с.

87. Фураева Ю.А., Воробьев С.В., Сабинин О.Ю. Экспертные системы моделирования с интерфейсом на естественном языке // Известия СПбГЭТУ, 1997, с.34-38.

88. Хант Э. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1978. 558с.

89. Хейес-Рот Ф., Уотерман Д., Ленат Д. Построение экспертных систем, М.: Мир, 1987, 450 с.

90. Хофман И. Активная память-М.: Наука, 1999, с. 59-73.

91. Чубров Е.В., Сливина Н.А., Демушкин А.С. Компьютер и изучение математики. // ИНФО, 1992, №3-4. с. 96-97.

92. Шишонок Н.А., Репкин В.Ф., Барвинский Л.Л. Основы теории надежности и эксплуатации радиоэлектронной техники. «Советское радио», 1964.- 551с.

93. Экспертные системы. Принципы работы и примеры/ Под ред. Р.Форсайта. М.: Радио и связь, 1987, 315с.

94. Brown E.W. Execution Perfomance Issue in Full-Text Information Retrieval. Dissertation. University of Massachusetts. Departament of Computer Science. February 1996, 120p.

95. Buiten R., Lane H.S. Experimental system gives language student instant error feedback. / Digital Equipment Corporation Computer Application Note, 1965, c.79-98.

96. Coulson J.E. Computers in research and development on automated instruction. //"Proceedings of the IV-th international congress of cybernetic medicine",Nice, 1966-p. 241-257.

97. D.R Perley. Migrating to Open Systems: Taming he Tiger. McGraw-Hill, 1993, p.252.

98. Dublin Core Metadata Element Set Reference Description, Version 1.1, 1999-07-02. http:/purl.org/dc/documents/proposedrecommendations/pr-dces-19990702.html.

99. Dumais S. Latent semantic indexing: TREC-3 report. In Proc. of the Third Text REtrieval Conference, 1995, pp.67-98.

100. Expert system saves 20 million L on pipeline management. C&l July, 1994, p.31.

101. F. Hayes-Roth, N. Jacobstein. The State of Enowledge-Based Systems. Communications of the ACM, March, 1994, v.37, n.3, pp.27-39.

102. Foltz P.W. Using latent semantic indexing for information filtering. In ACM Conference on Office Information Systems (COIS), pages 40-47, 1990.

103. Harman D. Latent semantic indexing (LSI) and TREC-2. In Proc. of the Second Text REtrieval Conference, 1994, 112p.

104. P. Harmon. The Market for Intelligent Software Products. Intelligent Sopware Strategies 1992, v.8, n.2, pp.5-12

105. P. Harmon. The Size of the Commercial AI Market in the US. Intelligent Software Strategies. 1994, v. 10, n.l, pp. 1-6.

106. Landauer T, Foltz P, and Laham D. An introduction to latent semantic analysis. Discourse Processes, 25:259-284.

107. Licklider J. Preliminary experiments in computer-aided teaching. // "Programmed Learning and Computer Based Instruction". New York, Wiley, 1962.-p. 217-239.

108. Maron M.E, Kuhns J.L. On relevance, probabilistic indexing and information retrieval. Jornal of the ACM, No. 7, 1960, pp. 216-244.

109. Salton G, Fox E, and Wu H. Extended Boolean information retrieval. Communications of the ACM, Vol. 26, No. 4, December 2001, pp. 35-43.

110. Singhal A. Modem Information Retrieval: A Brief Overview. Data Enginering Bulletin, IEEE Computer Society, Vol. 24, No. 4, December 2001, pp. 35-43.

111. Skinner B.F. The science of learning and art of teaching. // Harward Education Review, Spring, 24, 1954. p. 86-97.

112. Turtle IT. R. Inference Networks for Document Retrieval. Dissertation. University of Massachusetts. Department of Computer and Information Science. February 1991.

113. Uhr L. The compilation of natural language text into teaching machine programs.// American Federation of Information Processing Societies Conference Proceedings, 1964. p. 26-35.

114. Uttal W.R. On conversational interaction // "Programmed Learning and Computer Based Instruction". New York, Wiley, 1962, c.234-256.

115. Михеева E. В. Контроль спаев металлокерамических плат и корпусов микросхем в условиях массового производства // Диссертация на соискание звания канд. техн. наук по специальности 05.11.13. Казань.: КГТУ им. А.Н.Туполева, 2004.

116. Власов А.А., Громыко А.Н., Зуев А.В. Анализ восприятия информации посредством семантического кодирования. Материалы восьмой международной научно-технической конференции студентов и аспирантов, Москва, МЭИ, 2002, С.321.

117. Власов А.А., Зуев А.В. Построение модели технического текста для оценки степени его понимания. Сборник "Материалы VIII международной конференции "Современные технологии обучения", ЛЭТИ, Санкт-Петербург, 2002.

118. Власов А.А., Зуев А.В. Системный анализ текста. Сборник "Материалы XIV Международной конференции "Применение новых технологий в образовании", Троицк, 2003.

119. Власов А.А., Зуев А.В. Принципы формирования тестирующей программы. Материалы Международной Интернет-конференции "Информационные технологии в образовательной среде современного вуза, 2004.

120. Власов А.А., Зуев А.В. Проверка знаний на основе компьютерного тестирования. Материалы I Всероссийской научно-практической конференции "Психолого-педагогические исследования в системе образования" Москва-Челябинск, 2003, С.33-34.

121. Зуев А.В. Анализ созданной программы "Эксперт". Материалы 3-ей Всероссийской заочной научно-практической конференции "Модернизация системы профессионального образования на основе регулируемого эволюционирования", Челябинск, 2004, С.36-38.

122. Власов А.А., Зуев А.В. Подходы формирования тестов для оценки понимания текста при дистанционном обучении. Материалы 54-й межвузовской студенческой научно-технической конференции, Йошкар-Ола,2001, С.296-297.

123. Власов А.А., Зуев А.В. Применение средств гипермедиа при обучении и контроле знаний. Материалы конференции "Туполевские чтения",Казань, КГТУ, 2002.

124. Власов А. А., Зуев А.В. Организация проверки знаний при использовании электронного учебника. Материалы конференции "Управление качеством инженерного образования", Казань, КГТУ, 2002, С.161.

125. Власов А.А., Скулкин Н.М., Зуев А.В. Создание обучающей системы дистанционного обучения в заводских условиях. Материалы конференции "Вавиловские чтения" Йошкар-Ола, 2003.

126. Власов А.А., Зуев А.В. Использование экспертной системы для обучения молодых специалистов. Материалы межрегиональной научно-практической конференции "Интеллектуальные информационные системы (Интеллект 2003)".

127. Зуев А.В. Анализ автоматизированной обучающей системы "Эксперт". Материалы региональной научно-практической конференции "Информационные технологии в профессиональной деятельности и научной работе", Йошкар-Ола, 2005,С.29-32.

128. Зуев А.В. Применение компьютерной обучающей системы «Эксперт» в области определения дефектов металлокерамических корпусов икоммутационных плат// Труды конференции IEEE AIS'04 САПР-2005,-М.:Физматлит,2005, С.57-67.

129. Зуев А.В. Принципы формирования структуры знаний дефектов металлокерамических и коммутационных плат и причин, их вызывающих. МарГТУ. -М.:2005. 20с. Деп. В ВИНИТИ 26.07.05 №1090-В2005.

130. Власов А.А., Зуев А.В.Автоматизированная обучающая система «Эксперт». Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2005612744, РОСПАТЕНТ, 21.10.2005г.

131. Власов А.А., Скулкин Н.М., Зуев А.В. Использование экспертной системы для распознавания дефектов металлокерамических корпусов и коммутационных плат // Известия вузов. ЭЛЕКТРОНИКА № 2. М., 2006. - С.47-51.

132. Власов А.А., Зуев А.В. Создание экспертной системы для обучения молодых специалистов в заводских условиях // Проектирование и технология электронных средств №1. Владимир, 2006. - С.75-78.