автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Автоматическое решение формализованных задач теории автоматического управления

• ВВЕДЕНИЕ. , 1. СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ И ЗАДАЧИ ДИССЕРТАЦИИ.

1.1. Проектирование систем автоматического управления и его автоматизация.

1.2. Задачи теории автоматического управления и автоматизация их решения.

1.3. Подходы к автоматизации решения задач.

I 1.4. Требования к системам автоматизации решения задач теории

I автоматического управления.

1.5. Задачи диссертации.

1.6. Концепция автоматического решения формализованных задач теории автоматического управления.

Актуальность темы. Создание систем автоматизированного проектирования (САПР) существенным образом влияет на повышение технического уровня и качества изделий, сокращение сроков разработки и освоения их в производстве. Специфика систем автоматического управления (САУ) и регулирования (САР) состоит в том, что они являются системами переработки информации. Поэтому САПР САУ и САР имеют в своём составе системы анализа и синтеза (САС) алгоритмов работы управляющих устройств. "За последние тридцать лет появилось много новых методов анализа и проектирования систем управления. Эти методы отличаются от классических: они сложнее, более формализованы, а их исполнение связано с большим числом вычислений, что делает полезным при решении практических задач наличие библиотеки стандартных программ. И даже если такие библиотеки есть, от проектировщика требуются значительные усилия в программировании для решения конкретной задачи. Это означает, что применение современной теории управления обходится дороже. Кроме того, инженер взаимодействует с техническими средствами (компьютером) через посредников (программы), что ведёт к дополнительным ошибкам. Следует также отметить, что аналитическая связь между формулировкой задачи и её решением при этом утрачивается" [173]. ". ясно, что инженеры-практики не станут широко использовать эти методы до тех пор, пока не будут разработаны надлежащие практические методы и средства" [173].

Необходимость дальнейшего развития практики автоматического управления объектами произвольной физической природы все возрастающей сложности и разнообразия обусловила обострение противоречий требований практики и традиционных методов проектирования систем автоматического управления, которых сделали на современном этапе немыслимой разработку систем автоматического управления без использования методов и средств автоматизированного проектирования. Более того, технический прогресс, развитие теории автоматического управления (ТАУ) и компьютерных технологий создали предпосылки перехода к полной автоматизации процесса проектирования систем автоматического управления (САУ). В связи с этим обострилась центральная проблема этого направления - проблема автоматизации построения закона управления разрабатываемой САУ, характеризующаяся следующими особенностями:

1) резкая дифференциация специалистов по автоматическому управлению на высококвалифицированных ученых-исследователей, занимающихся разработкой новых методов анализа и синтеза САУ, и инженеров-проектировщиков, занимающихся разработкой конкретных САУ;

2) предметом изучения ученых-исследователей являются методы и алгоритмы решения задач ТАУ, оформляемые, в конечном счете, процедурально в виде программ на традиционных, либо на проблемно-ориентированных языках программирования для последующего применения инженерами;

3) предметом исследования инженеров является результат решения конкретной задачи ТАУ (закон управления САУ, удовлетворяющий заданным требованиям), формируемый в соответствии с одной из известных процедур, в содержание которых инженеры не вникают, не являясь глубокими специалистами собственно в ТАУ, а поэтому могут поставить задачу лишь на содержательном уровне, т.е. непроцедурно.

Современные пакеты программ анализа и синтеза САУ осуществляют решение задач автоматизированно под управлением команд пользователя, выполняя известную последовательность действий, называемую программой или планом решения задачи, а, следовательно, предназначены для решения процедурально поставленных задач, т.е. ориентированы только на исследователей.

Отличительной особенностью инструментария для инженеров является предоставление пользователю возможности непроцедурной постановки задачи на содержательном уровне, не указывая метода (процедуры) решения задачи. Более важным становится не сам набор методов синтеза и анализа САУ, а скорее средства, позволяющие определить и применить методы, релевантные задаче пользователя без участия самого пользователя. Создание таких автоматических средств является актуальной нетривиальной проблемой в силу возрастающего разнообразия усложняющихся объектов управления и взрывообразным развитием методов проектирования САУ для них.

Непроцедурно поставленные задачи решаются методами искусственного интеллекта, требующими: 1) формализации знаний о методах решения задач проблемной области (в нашем случае - о методах решения задач анализа и синтеза САУ); 2) адекватного представления знаний; 3) эффективного механизма планирования действий; 4) удобных средств выполнения действий, позволяющих получить искомый результат решения задачи.

В различных проблемных областях известны различные пути решения для перечисленных проблем по отдельности с различной степенью адекватности и эффективности. К сожалению, все эти проблемы взаимосвязаны, что требует их комплексного решения, отсутствующего для проблемной области автоматического управления в частности.

Таким образом, центральным звеном на пути решения проблемы автоматизации проектирования САУ является актуальная проблема автоматического решения непроцедурно поставленных задач ТАУ.

Поэтому в САПР стал развиваться подход, основанный на создании автоматических систем. Их принципиальное отличие состоит в том, что пользователь (инженер-проектировщик) разработчик систем управления ставит задачу непроцедурно на содержательном уровне, используя профессиональную терминологию. По существу такие системы уже являются системами представления и переработки знаний. При этом знания делятся на три категории: • предметные (фактуальные) знания - наборы количественных и качественных характеристик конкретных объектов. Фактуальные знания хранятся в базе данных системы;

• процедурные (алгоритмические) знания - методы, способы алгоритмы и программы выполнения различных действий, приводящих к требуемому результату. Носителем процедурных знаний является пакет прикладных программ (ППП);

• понятийные (концептуальные) знания - совокупность терминов, используемых в теории автоматического управления (ТАУ), связанных с ними понятий, их свойств, взаимосвязей и зависимостей. Концептуальные знания доставляет модель предметной области, в качестве которой для САС САУ выступает модель множества формализованных задач ТАУ.

Автоматические САС САУ способны понять задачу и найти способ её решения в виде плана выполнения определённых действий (операций) и, выполнив который, получить требуемый результат решения задачи.

Для снабжения САС САУ такими возможностями необходимо решить три проблемы:

1) формализация знаний о методах решения задач проектирования САУ;

2) представление знаний, допускающее их эффективную обработку для формирования искомого плана решения конкретной задачи проектирования САУ;

3) разработка структуры, использующей знания для решения непроцедурно поставленных задач проектирования САУ.

Вопросы формализации знаний ТАУ рассматривались в работах Я.З.Цыпкина, В.В.Солодовникова, В.В.Семенова, А.Г.Александрова. Однако при этом предлагаемые подходы к формализации знаний не увязывались с проблемой автоматического решения непроцедурно поставленных задач, требующих привлечения методов искусственного интеллекта.

Среди многочисленных работ отечественных и зарубежных авторов (С.Ю.Маслов, Дж.Робинсон, Г.Генцен, С.Яськовский, Л.Воз, Н.Нильсон, Е.И.Ефимов, В.М.Матросов, С.Н.Васильев и др.) в области представления и обработки знаний для целей планирования действий по своим возможностям выделяются системы автоматического доказательства теорем в полной первопорядковой логике предикатов. Однако современные механизмы поиска вывода отмечены клеймом «проклятия размерности», что не позволяет решать задачи практической сложности.

Выходом из создавшейся ситуации является использование средств, обладающих свойством массового параллелизма. Таким свойством обладают методы обработки информации, опирающиеся на достижения нейробиологии. Первые исследования в этом направлении проводились У.МакКаллоком, У.Питтсом, Ф.Розенблаттом, Д.Хэббом, М.Минским, С.Пайпертом. При этом проводимые исследования основывались на аппроксимирующих возможностях нейронных сетей.

Теоретический базис такого представления заложен в работах

A.Н.Колмогорова и В.И.Арнольда по представлению непрерывных функций нескольких переменных в виде суперпозиции функций одной переменной. Подобные исследования для отдельных видов нейронных сетей проводились Г.Цыбенко, Дж.Парком, К.Хорником. Дальнейшие исследования нейронных сетей проводили Дж.Хопфилд, Т.Кохонен, С.Гроссберг, Д.Е.Румельхарт, П.Дж.Вербос, Д.Лове, С.Чен, К.Бишоп, С.Хайкин, К.С.Нарендра и др.

Для искусственных нейронных сетей актуальны две проблемы: обучение сети и интерпретация результатов. Проблеме обучения, в том числе и в приложении к обучению нейронных сетей, посвящены многочисленные работы отечественных ученых Я.З.Цыпкина, М.А.Айзермана, А.И.Галушкина, Ю.И.Журавлева, А.Г.Ивахненко, В.Н.Вапника и других, составившие основы теории обучения систем.

Исследования нейронных сетей проводятся Э.Д.Аведьяном, А.Н.Горбань,

B.А.Тереховым, В.В.Кругловым, В.А.Головко, В.В.Кондратьевым и другими. Основные результаты, полученные в этой области относятся к процедурам и алгоритмам параметрической оптимизации многослойных нейронных сетей для решения ряда задач распознавания образов и восстановления зависимостей. Сферы применения нейронных сетей ставятся все шире, охватывая также и задачи идентификации нелинейных систем, прогнозирования, обнаружения сигналов, управления и др. Во всех случаях используются универсальные аппроксимирующие возможности нейронных сетей. Задачи же планирования действий в силу своих специфических особенностей оказались вне поля зрения исследователей нейронных сетей. Однако решение проблемы существует, поскольку биологические нейронные сети успешно справляются со сложными задачами планирования действий.

В связи с этим актуальными являются исследования в направлении объединения возможностей формальных аксиоматических систем как средств представления знаний и искусственных нейронных сетей как механизма обработки знаний, обладающего важнейшим свойством массового параллелизма.

Исследования в этом направлении определены направлениями 03В.02 и 06В.02 научно-исследовательских работ Саратовского государственного технического университета на 2002 - 2005 и 1986 - 2001 годы, а также Координационным планом АН СССР по комплексной проблеме "Кибернетика" на 1986 -1990 годы (пп. 1.12.1.3 - 1.12.1.5), координационным планом работ по комплексной научно-технической программе Минвуза РСФСР "Системы автоматизированного проектирования" (п. 2.4.82), целевой комплексной программой О.Ц.026 ГКНТ при Совете Министров СССР (раздел 03, пункт 03.03.04).

В автоматических С АС САУ выделяются две основные подсистемы:

1) процессор общения, выполняющий распознавание задачи по её описанию на квазиестественном языке, а также преобразование исходных данных задачи из внешней (привычной для пользователя) формы представления во внутреннюю (удобную для обработки на ЭВМ);

2) решатель задач, выполняющий поиск решения поставленной задачи на основе имеющихся знаний (модели предметной области), формирование плана решения задачи, а затем выполнение построенного плана и получение результатов решения задачи.

Настоящая работа посвящена решению проблем построения важнейшей подсистемы автоматических САС САУ - решателя задач.

В автоматических САС САУ возможно решение лишь формализованных задач, для которых в самой ТАУ существует и найдено (опубликовано) решение в виде метода или способа, позволяющего получить результаты ее решения. Например, в задачах синтеза САУ решением является подходящий метод получения закона управления САУ, т.е. модели управляющего устройства САУ. Это ограничение связано с тем, что решение неформализованных задач без участия человека пока ещё практически не осуществимо. Поэтому в данной работе рассматриваются лишь формализованные задачи теории автоматического управления.

Функционирование САС САУ существенно различается в зависимости от известности (неизвестности или новизны) поставленной пользователем задачи для самой САС САУ. При этом под известными для САС САУ задачами будем понимать задачи, для которых САС САУ "знает" процедуру, т.е. порядок действий для получения результата решения задачи, называемый планом решения задачи.

С другой стороны, дополнительные сложности возникают, если пользователь САС САУ не знает, как решать задачу. К сожалению, это наиболее распространенный случай, поскольку инженеры-проектировщики, как правило, не являются глубокими специалистами в ТАУ. Следовательно, они могут поставить свою задачу только непроцедурно, не указывая порядка ее решения.

Наиболее перспективные САС САУ должны в этом случае самостоятельно найти или построить процедуру, адекватную поставленной задаче.

Цель работы состоит в разработке и исследовании методов и средств автоматического решения непроцедурно поставленных формализованных задач теории автоматического управления.

Для системного решения поставленной научной задачи автором: 1) разработаны теоретические основы создания систем автоматического решения непроцедурно поставленных задач проектирования систем автоматического управления, базирующиеся на концепции автоматического решения формализованных задач теории автоматического управления, включающей в себя: формализацию знаний о методах решения задач синтеза и анализа САУ в виде модели множества формализованных задач ТАУ; представление знаний о методах решения задач синтеза и анализа САУ в виде аксиоматической теории автоматических решений формализованных задач ТАУ, представляющей собой прикладную систему исчисления секвенций; структуру использования знаний о методах решения задач синтеза и анализа САУ, основными компонентами которой являются:

• планирующая подсистема в виде системы автоматического доказательства теорем в формализме аксиоматической теории автоматических решений формализованных задач ТАУ, использующая планирующие искусственные нейронные сети в качестве механизма поиска вывода, порождающего план решения задачи на проблемно-ориентированном языке ИНСТ-РУМЕНТ-ОП, поддерживающем парадигму «правила ЕСЛИ-ТО»;

• исполнительная подсистема в виде пакета прикладных программ, управляемого интерпретатором языка ИНСТРУМЕНТ-ОП.

В рамках разработанных теоретических основ автоматического решения формализованных задач теории автоматического управления: поставлена и решена задача построения открытой одноуровневой модели множества формализованных задач теории автоматического управления, результатом решения которой является открытая одноуровневая модель множества формализованных задач синтеза многомерных САУ, предназначенная для использования в системах автоматического решения известных им задач ТАУ, знания о методах решения которых представляются в виде планов их решения; поставлена и решена задача построения открытой многоуровневой модели множества формализованных задач ТАУ, результатом решения которой является открытая многоуровневая модель множества формализованных задач синтеза многомерных САУ, предназначенная для использования в системах автоматического решения непроцедурно поставленных задач ТАУ в качестве знаний о методах решения задач ТАУ; поставлена и решена задача построения открытой многоуровневой аксиоматической теории автоматических решений формализованных задач ТАУ, результатом решения которой является многоуровневая аксиоматическая теория автоматических решений формализованных задач синтеза многомерных САУ, предназначенная для использования в качестве формы представления знаний о методах решения задач в системах автоматического решения непроцедурно поставленных задач ТАУ; поставлена и решена задача разработки архитектуры, математического, лингвистического, информационного, программного и методического обеспечений автоматического решения непроцедурно поставленных задач ТАУ в виде решателя задач, результатом решения которой являются концепции Д-решателя, И-решателя, ЕИ-решателя формализованных задач ТАУ, реализованные в форме комплекса программных средств, предназначенных для автоматического решения задач синтеза и анализа САУ. В процессе решения этой задачи:

• разработана структура, алгоритмы функционирования решателя формализованных задач ТАУ (Д-решателя), планы решения которых известны решателю и представляются на процедуральном проблемно-ориентированном языке, интерпретатор которого является основой исполнительной подсистемы Д-решателя;

• разработана структура, алгоритмы функционирования интеллектуального решателя (И-решателя) непроцедурно поставленных формализованных задач ТАУ, в состав которого входит Д-решатель в качестве исполнительной подсистемы. При постановке известной И-решателю задачи он функционирует как Д-решатель. При постановке новой (неизвестной для И-решателя) задачи план ее решения автоматически строится на основе имеющихся знаний решающей (планирующей) подсистемой, представляющей собой систему автоматического доказательства теорем, являющейся прикладной системой исчисления секвенций. Далее новая задача считается известной и решается встроенным Д-решателем; разработана структура, алгоритмы функционирования естественно-интеллектуального решателя (ЕИ-решателя) непроцедурно поставленных формализованных задач ТАУ, отличающегося от И-решателя использованием средств параллельной обработки информации: S реализацией решающей (планирующей) подсистемы на основе планирующих искусственных нейронных сетей, порождающих план решения задачи на проблемно-ориентированном языке, поддерживающем парадигму «правила ЕСЛИ-ТО»; •S исполнительной подсистемы, представляющей собой интерпретатор проблемно-ориентированного языка, поддерживающего парадигму «правила ЕСЛИ-ТО»; разработано лингвистическое обеспечение автоматического решения формализованных задач ТАУ, в состав которого входит: S семейство процедуральных проблемно-ориентированных языков представления планов решения задач ТАУ (Интерпретации СТРУктурных схем процедур МЕтодов сиНТеза САУ), предназначенных для использования в решателях задач ТАУ: языки - ИНСТРУМЕНТ-1, ИНСТРУМЕНТ-2 (иное название - ИНСТРУМЕНТ-О), ИНСТРУМЕНТА, ИНСТРУМЕНТ-Зм, ИНСТРУМЕНТ+; S проблемно-ориентированный язык ИНСТРУМЕНТ-ОП, поддерживающий парадигму «правила ЕСЛИ-ТО», и предназначенный для использования в ЕИ-решателях задач ТАУ в качестве формы представления планов решения формализованных задач ТАУ, построенных планирующей искусственной нейронной сетью;

• разработаны структура и алгоритмы функционирования нового типа искусственных нейронных сетей - планирующих искусственных нейронных сетей, а также алгоритм их автоматического построения на основе аксиоматической теории автоматических решений формализованных задач ТАУ, не использующий обучение, традиционное для современных искусственных нейронных сетей, приводящее к их длительной предварительной подготовке перед решением конкретных задач, что недопустимо в интерактивных системах;

• исследованы свойства планирующих искусственных нейронных сетей и возможности построения на их основе иерархической системы решающих органов, образующих решающую подсистему естественно-интеллектуального решателя задач теории автоматического управления; 2) практически реализованы положения разработанных автором диссертации теоретических основ автоматического решения формализованных задач ТАУ в виде программных комплексов автоматического решения формализованных задач ТАУ, знания о методах решения которых представляются в виде планов их решения на проблемно-ориентированных языках. В частности:

• создана (под научным руководством А.Г.Александрова и при участии А.А.Маркова) система «ГАММА-1М» автоматизированного синтеза регуляторов по инженерным критериям точности и качества САУ, решатель которой, разработанный автором диссертации представляет собой реализацию Д-решателя задач ТАУ, использующего представление планов решения задач на языке ИНСТРУМЕНТ-1;

• создана (при участии А.В.Молчанова) система ИНСТРУМЕНТ-З автоматического решения задач синтеза многомерных САУ, решатель которой, разработанный автором диссертации представляет собой реализацию Д-решателя задач ТАУ, использующего представление планов решения задач на языке ИНСТРУМЕНТ-3 (внутреннее представление планов на языке ИНСТРУМЕНТ-2 (ИНСТРУМЕНТ-О)), позволяющая пользователям расширять классы решаемых задач посредством разработки пользователем-исследователем планов решения новых задач на языке ИНСТРУМЕНТ-3 с использованием пополняемого набора процедурально реализованных элементарных проектных операций;

• создана открытая система "ИНСТРУМЕНТ-3 win 2001" автоматического решения задач синтеза многомерных САУ, планы решения которых представляются на языке ИНСТРУМЕНТ-3м, функционирующая под управлением операционных систем семейства Windows и позволяющая пользователям расширять классы решаемых задач посредством разработки пользователем-исследователем планов решения новых задач на языке ИНСТРУМЕНТ-Зм с использованием пополняемого набора процедурально реализованных элементарных проектных операций;

3) практически реализованы положения разработанных автором диссертации теоретических основ автоматического решения формализованных задач ТАУ в виде программных комплексов автоматического решения непроцедурно поставленных задач ТАУ, знания о методах решения которых представляются в виде модели множества формализованных задач ТАУ («мира» задач). В частности:

• создано программное средство "ЕИ-решатель 2001", позволяющее строить планы решения задач синтеза и анализа САУ с помощью планирующей искусственной нейронной сети в формализме аксиоматической теории автоматических решений формализованных задач ТАУ;

• создана система ИНСТРУМЕНТ-3м-И, предназначенная для автоматизации проектирования САУ посредством автоматического решения непроцедурно поставленных инженерных задач синтеза закона управления в соответствии с заданными инженерными требованиями к соответствии с заданными инженерными требованиями к точности и качеству управления на основе расширяемой пользователем-исследователем базы знаний о методах решения задач ТАУ в виде модели множества формализованных задач ТАУ, по которой автоматически строится аксиоматическая теория автоматических решений формализованных задач ТАУ, в формализме которой планирующая искусственная нейронная сеть осуществляет построение на языке ИНСТРУМЕНТ-ОП плана решения задачи, выполнение которого приводит к формированию искомых результатов решения поставленной инженером-проектировщиком задачи синтеза или анализа САУ, с возможностью реализации синтезированного закона управления в виде микропроцессорной системы посредством использования предоставляемых средств автоматической генерации управляющей программы на языке ассемблера заданного микропроцессора.

4) разработан подход к построению САУ, позволяющий непосредственно использовать в практике автоматического управления результаты разработанных автором диссертации теоретических основ автоматического решения формализованных задач ТАУ, развитый автором в концепцию интеллектуальных самоорганизующихся систем автоматического управления (ИССАУ), способных осуществлять децентрализованное координированное управление совокупностью объектов произвольной физической природы с изменением своего поведения за счет самоорганизации на основе использования встроенной интеллектуальной системы автоматического синтеза закона управления, учитывающей изменения моделей компонентов САУ и среды функционирования для достижения поставленных перед ними извне или самостоятельно сформированных целей на основе самооценки и внешних оценок, полученных от других систем более высоких уровней иерархии. В частности:

• разработан нейроноподобный вычислитель управляющего воздействия естественно-интеллектуальных систем автоматического управления, построены его математические модели, исследованы их свойства, даны оценки точности и предложен способ компенсации методической погрешности нейроноподобного преобразователя;

• создана (при участии А.Б.Смарунь, Б.А.Смарунь и Н.В.Марунова) система моделирования естественно-интеллектуальных систем автоматического управления МЕИС, управляющее устройство которых реализуется на нейроноподобных преобразователях;

• создана система моделирования интеллектуальных самоорганизующихся систем автоматического управления МИССАУ, осуществляющих децентрализованное управление совокупностью различных нестационарных объектов управления в условиях изменения среды функционирования и целей управления. Интеллектуальные возможности каждой ИССАУ обусловлены наличием встроенной интеллектуальной системы синтеза закона управления на основе ЕИ-решателя задач ТАУ.

Методы исследования. Для решения поставленных задач был использован математический аппарат теории множеств, математической логики, теории синтаксического анализа, методов теории искусственного интеллекта, искусственных нейронных сетей, а также методы матричной алгебры, приёмы и понятия классической теории и методы современной теории автоматического управления, основанные на концепции пространства состояния и на частотных представлениях.

Научная новизна работы определяется следующими теоретическими, прикладными и практическими результатами, полученными лично автором диссертации:

1) разработаны теоретические основы автоматического решения формализованных задач теории автоматического управления: область исследования - формализованные задачи теории автоматического управления; совокупность знаний об области исследования - модель множества формализованных задач теории автоматического управления («мир» задач) с представлением планов решения задач на проблемно-ориентированном языке;

У методология (совокупность согласованных методов) в виде структуры использования знаний, основными компонентами которой являются планирующая (в виде системы автоматического доказательства теорем в формализме аксиоматической теории, представляющей собой прикладную систему исчисления секвенций) и исполнительная (в виде пакета прикладных программ, управляемого интерпретатором проблемно-ориентированного языка) подсистемы, позволяющие осуществлять:

S автоматическое решение известных для решателя задач ТАУ посредством выполнения планов их решения; S автоматическое решение новых для решателя задач ТАУ, включающее в себя автоматическое построение плана решения задачи на основе имеющихся знаний и последующее выполнение построенного плана. В рамках разработанных теоретических основ автоматического решения формализованных задач теории автоматического управления: поставлена и решена задача построения открытой модели множества формализованных задач ТАУ, результатом решения которой является открытая модель множества формализованных задач синтеза многомерных САУ, предназначенная для использования в системах автоматического решения известных им задач ТАУ, знания о методах решения которых представляются в виде планов их решения; поставлена и решена задача построения открытой многоуровневой модели множества формализованных задач ТАУ, результатом решения которой является открытая многоуровневая модель множества формализованных задач синтеза многомерных САУ, предназначенная для использования в системах автоматического решения непроцедурно поставленных задач ТАУ в качестве знаний о методах решения задач ТАУ; поставлена и решена задача построения открытой многоуровневой аксиоматической теории автоматических решений формализованных задач ТАУ, результатом решения которой является многоуровневая аксиоматическая теория автоматических решений формализованных задач синтеза многомерных САУ, предназначенная для использования в качестве формы представления знаний о методах решения задач в системах автоматического решения непроцедурно поставленных задач ТАУ; поставлена и решена задача разработки архитектуры, математического, лингвистического, информационного, программного и методического обеспечений автоматического решения непроцедурно поставленных задач ТАУ в виде решателя задач, результатом решения которой являются концепции Д-решателя, И-решателя, ЕИ-решателя формализованных задач ТАУ, реализованных в форме комплекса программных средств, предназначенных для автоматического решения задач синтеза и анализа САУ. В процессе решения этой задачи:

• разработана структура, алгоритмы функционирования решателя формализованных задач ТАУ (Д-решателя), планы решения которых известны решателю и представляются на процедуральном проблемно-ориентированном языке, интерпретатор которого является основой исполнительной подсистемы Д-решателя;

• разработана структура, алгоритмы функционирования интеллектуального решателя (И-решателя) непроцедурно поставленных формализованных задач ТАУ, в состав которого входит Д-решатель в качестве исполнительной подсистемы. При постановке известной И-решателю задачи он функционирует как Д-решатель. При постановке новой (неизвестной для И-решателя) задачи план ее решения автоматически строится на основе имеющихся знаний решающей (планирующей) подсистемой, представляющей собой систему автоматического доказательства теорем, являющуюся прикладной системой исчисления секвенций. Далее новая задача считается известной и решается встроенным Д-решателем;

• разработана структура, алгоритмы функционирования естественно-интеллектуального решателя (ЕИ-решателя) непроцедурно поставленных формализованных задач ТАУ, отличающегося от И-решателя использованием средств параллельной обработки информации:

S реализацией решающей (планирующей) подсистемы на основе планирующих искусственных нейронных сетей, порождающих план решения задачи на проблемно-ориентированном языке, поддерживающем парадигму «правила ЕСЛИ-ТО»; S исполнительной подсистемы, представляющей собой интерпретатор проблемно-ориентированного языка, поддерживающего парадигму «правила ЕСЛИ-ТО»;

• разработано лингвистическое обеспечение автоматического решения формализованных задач ТАУ, в состав которого входит:

S семейство процедуральных проблемно-ориентированных языков представления планов решения задач ТАУ (Интерпретации СТРУктурных схем процедур МЕтодов сиНТеза САУ), предназначенных для использования в решателях задач ТАУ: языки - ИНСТРУМЕНТ-1, ИНСТРУМЕНТ-2 (иное название - ИНСТРУМЕНТ-О), ИНСТРУМЕНТ-З, ИНСТРУМЕНТ-Зм, ИНСТРУМЕНТ+; S проблемно-ориентированный язык ИНСТРУМЕНТ-ОП, поддерживающий парадигму «правила ЕСЛИ-ТО», и предназначенный для использования в ЕИ-решателях задач ТАУ в качестве формы представления планов решения формализованных задач ТАУ, построенных планирующей искусственной нейронной сетью; 2) разработан подход к применению искусственных нейронных сетей для планирования действий, приведший к созданию планирующих искусственных нейронных сетей, осуществляющих автоматическое планирование решений задач в формализме аксиоматической теории, представляющей собой прикладную систему исчисления секвенций. В частности:

• разработаны структура и алгоритмы функционирования планирующих искусственных нейронных сетей, а также алгоритм их автоматического построения на основе аксиоматической теории автоматических решений формализованных задач ТАУ, не использующий обучение, традиционное для современных искусственных нейронных сетей, приводящее к их длительной предварительной подготовке перед решением конкретных задач, что недопустимо в интерактивных системах;

• исследованы свойства планирующих искусственных нейронных сетей и возможности построения на их основе иерархической системы решающих органов, образующих решающую подсистему естественно-интеллектуального решателя задач ТАУ;

3) разработан подход к построению САУ, позволяющий непосредственно использовать в практике автоматического управления результаты разработанных автором диссертации теоретических основ автоматического решения формализованных задач ТАУ. Указанный подход развит автором диссертации в концепцию интеллектуальных самоорганизующихся систем автоматического управления (ИССАУ), способных осуществлять децентрализованное координированное управление совокупностью объектов произвольной физической природы с изменением своего поведения за счет самоорганизации на основе использования встроенной интеллектуальной системы автоматического синтеза закона управления, учитывающей изменения моделей компонентов САУ и среды функционирования для достижения поставленных перед ними извне или самостоятельно сформированных целей на основе самооценки и внешних оценок, полученных от других систем более высоких уровней иерархии. В частности разработан нейроноподобный вычислитель управляющего воздействия естественно-интеллектуальных САУ, построены его математические модели, исследованы их свойства, даны оценки точности и предложен способ компенсации методической погрешности нейроноподобного преобразователя.

Практическая значимость полученных результатов определяется их использованием в проектных организациях и учебном процессе в ряде вузов страны, что подтверждается материалами, приведенными в приложении.

Достоверность научных положений и выводов, полученных автором диссертации, строго математически доказана и подтверждена практической реализацией в виде комплекса программных средств, реализующих разработанные методы и подходы автоматического решения непроцедурно поставленных формализованных задач ТАУ.

В состав этого комплекса программных средств входят:

• система автоматизированного синтеза регуляторов ГАММА-1М;

• система автоматического решения задач синтеза и анализа систем автоматического управления ИНСТРУМЕНТ-3;

• система автоматического решения задач синтеза и анализа систем автоматического управления ИНСТРУМЕНТ-3 win 2001;

• Естественно-Интеллектуальный решатель задач ТАУ на основе Планирующих Искусственных Нейронных Сетей ЕИ-решатель 2001;

• интеллектуальная система автоматического решения задач синтеза и анализа систем автоматического управления ИНСТРУМЕНТ-Зм-И;

• система моделирования естественно-интеллектуальных систем автоматического управления МЕИС;

• система моделирования интеллектуальных самоорганизующихся систем автоматического управления МИССАУ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех частей, восьми глав, заключения, списка литературы и приложений. Объем диссертации: 328 страниц основного текста, 152 рисунка, 28 таблиц, список литературы, включающий 394 библиографических наименования, 208 страниц прило

3) результаты исследования устойчивости САУ по Ляпунову;

4) значение интегрального критерия качества для САУ, устойчивых по Ляпунову.

Функциональные возможности САС САУ ГАММА-1М определяются совокупностью реализованных в системе ЭПО и УПО, перечень которых приведён в [15]. В приложении 3 приведено описание САС САУ "ГАММА-1М" (описание задачи в САС САУ "ГАММА-1М"; входные данные; выходные данные).

По существу САС САУ ГАММА-1М является системой управления пакетами программ, последовательность выполнения которых в процессе решения задачи задаётся планом её решения, записанным на ППОЯ ИН-СТРУМЕНТ-1 (см. раздел 2.6.1).

Возможности САС САУ ГАММА-1М определяются набором планов решения задач, имеющихся в архиве планов системы. Наличие встроенных средств работы с архивом планов (добавление, замена, удаление, корректировка и т.п.) делает систему ГАММА-1М открытой к расширениям, а, следовательно, гибкой в эксплуатации. Расширение возможностей системы ГАММА-1М (расширение класса решаемых задач) осуществляется путём пополнения архива планов системы планами решения новых задач, записываемыми на ППОЯ ИНСТРУМЕНТ-1. Методика разработки планов решения задач на языке ИНСТРУМЕНТ-1 изложена в [245].

Решение задач проектирования САУ в САС САУ ГАММА-1М базируется на процедурах 6.1А - 6.4А, 6.1С(В) - 6.5С(В), 6.1С - 6.11С решения задач синтеза и анализа САУ, приведённых в [15]. В приложении 4 приведено описание процедуры решения задачи синтеза САУ, обеспечивающей значения установившихся ошибок по регулируемым переменным меньше допустимых и значение обобщённой частоты среза САУ меньше заданной. В системе ГАММА-1М этой процедуре соответствует директива 1С008.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации разработаны, обоснованы и исследованы методы автоматического решения непроцедурно поставленных формализованных задач теории автоматического управления. В ходе исследования были получены следующие основные результаты, полученные лично автором диссертации и выносимые на защиту:

1) разработаны теоретические основы автоматического решения формализованных задач теории автоматического управления, направленные на решение проблемы автоматизации проектирования систем автоматического управления, заключающейся в необходимости скорейшего внедрения достижений теории автоматического управления в практику автоматического управления объектами произвольной физической природы. В основе разработанных теоретических основ лежит концепция автоматического решения непроцедурно поставленных формализованных задач теории автоматического управления, включающая: формализацию знаний о методах решения задач синтеза и анализа систем автоматического управления в виде модели множества формализованных задач теории автоматического управления; представление знаний о методах решения задач синтеза и анализа систем автоматического управления в виде аксиоматической теории автоматических решений формализованных задач теории автоматического управления, представляющей собой прикладную систему исчисления секвенций «генценовского» типа; структуру использования знаний о методах решения задач синтеза и анализа систем автоматического управления, основными компонентами которой являются:

• планирующая подсистема в виде системы автоматического доказательства теорем в формализме аксиоматической теории автоматических решений формализованных задач теории автоматического управления, использующая планирующие искусственные нейронные сети в качестве механизма поиска вывода, порождающего план решения задачи на проблемно-ориентированном языке ИНСТРУМЕНТ-ОП, поддерживающем ориентированный на правила стиль программирования с присущим ему уровнем абстракции «правила ЕСЛИ-ТО»; • исполнительная подсистема в виде открытого пакета прикладных программ, управляемого интерпретатором языка ИНСТРУМЕНТ-ОП, допускающего расширение пользователем набора операций языка (проектных операций).

2) разработан метод построения открытой модели множества задач («мира» задач) теории автоматического управления, на основе которого построена открытая модель множества формализованных задач синтеза многомерных систем автоматического управления, предназначенная для использования в системах анализа и синтеза систем автоматического управления, допускающих автоматическое решение непроцедурно поставленных известных им задач теории автоматического управления;

3) разработан метод построения открытой многоуровневой модели множества задач теории автоматического управления, на основе которого построена открытая многоуровневая модель множества формализованных задач синтеза многомерных систем автоматического управления, предназначенная для использования в качестве знаний о методах решения задач теории автоматического управления в системах анализа и синтеза теории автоматического управления, допускающих автоматическое решение непроцедурно поставленных новых для решателя формализованных задач теории автоматического управления;

4) разработан метод построения открытой многоуровневой аксиоматической теории автоматических решений формализованных задач теории автоматического управления, на основе которого построена многоуровневая аксиоматическая теория автоматических решений формализованных задач синтеза многомерных систем автоматического управления, предназначенная для использования в качестве формы представления знаний о методах решения задач в системах анализа и синтеза систем автоматического управления, допускающих автоматическое решение непроцедурно поставленных новых для решателя формализованных задач теории автоматического управления;

5) решена задача разработки архитектуры, математического, лингвистического, информационного, программного и методического обеспечения автоматического решения непроцедурно поставленных задач теории автоматического управления в виде решателя задач, результатом решения которой являются концепции Д-решателя известных задач теории автоматического управления, И-решателя и ЕИ-решателя новых (интеллектуальных) для самого решателя формализованных задач теории автоматического управления. В процессе решения этой задачи:

• разработаны структура, алгоритмы функционирования решателя известных решателю задач теории автоматического управления (Д-решателя). Планы решения задач представляются на процедуральном проблемно-ориентированном языке, интерпретатор которого является основой исполнительной подсистемы Д-решателя;

• разработаны структура, алгоритмы функционирования интеллектуального решателя (И-решателя) непроцедурно поставленных формализованных задач теории автоматического управления, в состав которого входит Д-решатель в качестве исполнительной подсистемы. При постановке известной И-решателю задачи он функционирует как Д-решатель. При постановке новой (неизвестной для И-решателя) задачи план ее решения автоматически строится на основе имеющихся знаний решающей (планирующей) подсистемой, представляющей собой систему автоматического доказательства теорем, являющейся прикладной системой исчисления секвенций. Далее новая задача считается известной и решается встроенным Д-решателем;

• разработаны структура, алгоритмы функционирования естественно-интеллектуального решателя (ЕИ-решателя) непроцедурно поставленных формализованных задач теории автоматического управления, отличающегося от И-решателя использованием средств параллельной обработки информации:

S реализацией решающей (планирующей) подсистемы на основе планирующих искусственных нейронных сетей, порождающих план решения задачи на проблемно-ориентированном языке, поддерживающем ориентированный на правила стиль программирования с присущим ему уровнем абстракции «правила ЕСЛИ-ТО»; S исполнительной подсистемы, представляющей собой интерпретатор проблемно-ориентированного языка, поддерживающего ориентированный на правила стиль программирования;

• разработано лингвистическое обеспечение автоматического решения формализованных задач теории автоматического управления, в состав которого входит:

S семейство процедуральных проблемно-ориентированных языков представления планов решения задач теории автоматического управления (Интерпретации СТРУктурных схем процедур МЕтодов сиНТеза систем автоматического управления), предназначенных для использования в решателях задач теории автоматического управления: языки — ИНСТРУМЕНТ-1, ИНСТРУМЕНТ-2 (иначе - ИНСТРУМЕНТ-О), ИНСТРУМЕНТ-3, ИНСТРУМЕНТ-3м, ИНСТРУМЕНТ+; S проблемно-ориентированный язык ИНСТРУМЕНТ-ОП, поддерживающий ориентированный на правила стиль программирования с присущим ему уровнем абстракции «правила ЕСЛИ-ТО», и предназначенный для использования в ЕИ-решателях задач теории автоматического управления в качестве формы представления планов решения формализованных задач теории автоматического управления, построенных планирующей искусственной нейронной сетью;

6) реализована в ряде программных средств (система автоматизированного синтеза регуляторов «ГАММА-1М»; система автоматического решения задач синтеза и анализа САУ «ИНСТРУМЕНТ-3»; система автоматического решения задач синтеза и анализа САУ «ИНСТРУМЕНТ-3 win 2001») концепция Д-решателя автоматического решения непроцедурно поставленных, известных решателю задач теории автоматического управления. Практическое использование указанных программных средств подтверждает достоверность предложенной концепции;

7) предложен метод планирования действий, обладающий свойством массового параллелизма. Метод заключается в применении искусственных нейронных сетей для планирования действий. Для этого был создан новый тип искусственных нейронных сетей - планирующие искусственные нейронные сети, осуществляющие автоматическое планирование решений задач в формализме аксиоматической теории, представляющей собой прикладную систему исчисления секвенций. В частности: разработаны структура и алгоритмы функционирования планирующих искусственных нейронных сетей, а также алгоритм их автоматического построения на основе аксиоматической теории автоматических решений формализованных задач теории автоматического управления, не использующий обучение, традиционное для современных искусственных нейронных сетей, приводящее к их длительной предварительной подготовке перед решением конкретных задач, что недопустимо в интерактивных системах; исследованы свойства планирующих искусственных нейронных сетей и возможности построения на их основе иерархической системы решающих органов, образующих решающую подсистему естественно-интеллектуального решателя (ЕИ-решателя) задач теории автоматического управления;

8) реализована в ряде программных средств (Естественно-Интеллектуальный решатель задач теории автоматического управления на основе Планирующих Искусственных Нейронных Сетей «ЕИ-решатель 2001»; интеллектуальная система автоматического решения задач синтеза и анализа систем автоматического управления «ИНСТРУМЕНТ-Зм-И», система моделирования интеллектуальных самоорганизующихся систем автоматического управления «МИССАУ») концепция ЕИ-решателя автоматического решения непроцедурно поставленных, новых для решателя задач теории автоматического управления. Практическое использование указанных программных средств подтверждает достоверность предложенной концепции;

9) предложен подход к построению интеллектуальных систем автоматического управления, позволяющий непосредственно использовать в практике автоматического управления достижения автоматического решения задач теории автоматического управления. Указанный подход был развит в концепцию интеллектуальных самоорганизующихся систем автоматического управления, способных осуществлять децентрализованное координированное управление совокупностью объектов произвольной физической природы с изменением своего поведения за счет самоорганизации на основе использования встроенной интеллектуальной системы автоматического синтеза закона управления, учитывающей изменения моделей компонентов систем автоматического управления и среды функционирования для достижения поставленных перед ними извне или самостоятельно сформированных целей на основе самооценки и внешних оценок, полученных от других систем более высоких уровней иерархии;

10) разработана архитектура, математическое, лингвистическое, информационное, программное и методическое обеспечение открытых систем моделирования поведения совокупности интеллектуальных самоорганизующихся систем автоматического управления, осуществляющих децентрализованное координированное управление совокупностью различных объектов управления.

В частности:

- разработан нейроноподобный вычислитель управляющего воздействия естественно-интеллектуальных систем автоматического управления, построены его математические модели, исследованы их свойства, даны оценки точности и предложен способ компенсации методической погрешности ней-роноподобного преобразователя;

- создана (при участии А.Б.Смарунь, Б.А.Смарунь и Н.В.Марунова) система моделирования естественно-интеллектуальных систем автоматического управления МЕИС, управляющее устройство которых реализуется на нейроноподобных преобразователях;

- создана система моделирования интеллектуальных самоорганизующихся систем автоматического управления МИССАУ, осуществляющих децентрализованное управление совокупностью различных нестационарных объектов управления в условиях изменения среды функционирования и целей управления. Интеллектуальные возможности каждой интеллектуальной самоорганизующейся системы автоматического управления обусловлены наличием встроенной интеллектуальной системы синтеза закона управления на основе ЕИ-решателя задач теории автоматического управления, осуществляющего автоматическое решение непроцедурно поставленных задач синтеза закона управления, постановка которых отражает изменения условий функционирования интеллектуальной самоорганизующейся системы автоматического управления.

Практическое использование систем МЕИС и МИССАУ подтверждает эффективность применения интеллектуальных самоорганизующихся систем автоматического управления для децентрализованного координированного управления совокупностью различных объектов в условиях изменения среды функционирования, нестационарности моделей объектов управления, изменения целей управления в том числе и самой интеллектуальной самоорганизующейся системой автоматического управления на основе изначально заданной цели управления, самооценки качества управления заданным объектом, а также и качественных оценок, получаемых от других интеллектуальных самоорганизующихся систем автоматического управления более высоких иерархических уровней.

В целом, полученные в диссертации теоретические основы автоматического решения формализованных задач теории автоматического управления с учетом их практической реализации в виде комплекса программных средств можно расценивать как решение крупной научной проблемы, имеющей важное хозяйственное значение.

1. Абрамов В.Г., Брябрин В.М., Пховелишвили М.Г., Сенин Г.В., Элигулашви-ли А.А. ДИЛОС диалоговая система для взаимодействия с ЭВМ на естественном языке.- М.: ВЦ АН СССР, 1979.

2. Авакян В.В., Юдицкий С.А. Описание и анализ параллельных алгоритмов логического управления с применением графов операций //АиТ. 1990. № 1.

3. Аведьян Э.Д. Алгоритмы настройки многослойных нейронных сетей // Автоматика и телемеханика. 1995. № 4. С. 106-118.

4. Автоматизация проектирования систем управления / Под ред. В.А.Трапезникова. Вып. 4.- М.: Финансы и статистика, 1982.

5. Автоматизированное проектирование систем управления / Под ред. М.Джамшиди и др.; Пер. с англ.- М.: Машиностроение, 1989

6. Автоматическое управление // БСЭ. 1970. Т. 1.

7. Автоматы: Сб. статей / Под ред. К.Э.Шеннона и Дж. Макарти; Пер. с англ. / Под ред. А.А.Ляпунова.- М.: Изд-во иностр. Лит., 1956. 404 с.

8. Айзерман М.А., Браверман Э.М., Розоноэр Л.И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин.- М.: Наука, 1970. 384 с.

9. Алгоритмы и программы восстановления зависимостей / Под ред. В.Н.Вапника.- М.: Гл. ред. физ.-мат. лит., 1984.- 816 с.

10. Ю.Александров А.Г. Аналитическое конструирование регуляторов. Саратов: Сарат. политехи, ин-т, 1978.

11. П.Александров А.Г. и др. Математическое обеспечение синтеза и анализа передаточных матриц регуляторов многомерных линейных систем автоматического регулирования.-Саратов: Сарат. политехи, ин-т, 1975.-100 с.

12. Александров А.Г. Методология построения обеспечения САПР САУ // Программное обеспечение АСУ. Всесоюзная научно-техническая конференция: Тезисы докладов.- Калинин. 1983. С. 82 83.

13. Александров А.Г. О принципах построения системы анализа динамики и синтеза устройств управления (САПР САУ) // Аналитические методы синтеза регуляторов: Межвуз. науч. сб.- Саратов: Сарат. политехи, ин-т, 1982. С. 123 136.

14. Н.Александров А.Г. Оптимальные и адаптивные системы: Учеб. пособие для вузов. М.: Высш. шк., 1989. - 263 с.

15. Александров А.Г. Синтез регуляторов многомерных систем. М.: Машиностроение, 1986.-272 с.

16. Александров А.Г., Небалуев Н.А., Асмолова J1.C., Крупенина Л.Я. Математическое обеспечение синтеза и анализа дискретных регуляторов многомерных систем (комплексы программ "Гамма-3", "Гамма-3" для ЭЦВМ типа М-220). Саратов: Сарат. политехи, ин-т, 1975.

17. Александров А.Г., Степанов М.Ф. Подход к построению модели множества задач ТАУ // Аналитические методы синтеза регуляторов: Межвуз. науч. сб.-Саратов: Сарат. политехи, ин-т, 1988. С. 44 58.

18. Александров А.Г., Степанов М.Ф., Марков А.А. ГАММА- 1М. Система автоматизированного синтеза регуляторов: Подсистема САПР САУ.- Саратов: Сарат. политехи, ин-т, 1989.- 6 с.

19. Амбарцумян А.А., Девятков В.В. Язык формального описания работы управляемых механизмов (ФОРУМ) // Вопросы кибернетики. Теория релейных устройств и конечных автоматов.- М.: Наука, 1975.- С. 102 121.

20. Андриевский Б.Р., Деревицкий Д.П., Спиридонов А.А., Уткин В.Н., Фрадков АЛ. Принципы построения и входной язык САПР адаптивных систем управления // Вопросы кибернетики. Актуальные задачи адаптивного управления.-М., 1982.

21. Ахо А., Ульман Дж. Теория синтаксического анализа, перевода и компиляции. В 2-х томах / Пер. с англ. Под ред. В.М.Курочкина. М.: Мир, 1978.

22. Ашимов А.А., Соколова С.П. Введение в теорию систем автоматического управления с изменяющейся конфигурацией. Алматы: Галам, 1993.

23. Байдык Т.Н. Нейронные сети и задачи искусственного интеллекта.- Киев: Наукова дум ка, 2001.

24. Белоногов Г.Г., Кузнецов Б.А. Языковые средства автоматизированных информационных систем.-М.:Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1983.-288 с.

25. Бенерджи Р. Теория решения задач. Подход к созданию искусственного интеллекта / Пер. с англ.- М.: Мир, 1972.

26. Берталанфи Л. Общая теория систем: Критический обзор // Исследования по общей теории систем.-М.:Прогресс,1969.-С.23-82.

27. Бо К. Анализатор текста и генератор текста в интерактивных командных языках для автоматизированного проектирования // Системы автоматизированного проектирования / Под ред. Дж. Аллана; Пер с англ.- М.: Наука, 1985.- С. 175 183.

28. Богданов В.Н., Душин С.Е., Имаев Д.Х. и др. Комплекс автоматизированного расчёта динамических систем АРДИС. Л.: ЛМТЦНГИиП, 1987.

29. Болнокин В.Е., Чинаев П.И. Анализ и синтез систем автоматического управления на ЭВМ. Алгоритмы и программы: Справочник. М.: Радио и связь, 1991.-256 с.

30. Боровиков В.П., Чадеева М.В. Нейросетевые модели в пакете STATISTICA Neural Networks 4.0 // Сб. докл. VI Всероссийской конференции "Нейрокомпьютеры и их применение".- М.: Радио и связь, 2000. С. 601.

31. Бураков М.В. Структура нейронечеткого регулятора // Изв. Академии наук. Теория и системы управления. 2001. - № 6.

32. Бураков М.В., Попов О.С. Элементы искусственного интеллекта в проблеме управления сложным динамическим объектом // Автоматика и телемеханика. 1997. -№ 8. - С. 118-124.

33. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Теория активных систем: результаты и перспективы // Вторая международная конференция по проблемам управления (17 -19 июня 2003 года): Тезисы докладов в двух томах. Том 2. М.: Институт проблем управления, 2003. - С. 44.

34. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерамиприложений на С++, 2-е изд./Пер. с англ.- М.: "Издательство Бином", СПб.: "Невский диалект", 1999 г. 560 е., ил.

35. Вальцев В.Б., Григорьев В.Р., Лавров В.В., Черкашин Е.А. Неоднородные сети и проблемы моделирования высших функций мозга // Сб. докл. VI Всероссийской конференции "Нейрокомпьютеры и их применение".- М.: Радио и связь, 2000. С. 556.

36. Васильев С.Н. К интеллектному управлению // Сб. «Нелинейная теория управления и ее приложения». М.: Физматлит, 2000. - С. 57 - 127.

37. Васильев С.Н. Метод синтеза условий выводимости хорновских и некоторых других формул // Сиб. мат. журн. 1997.Т.38.№5.

38. Васильев С.Н. Методы логического вывода и генерирования гипотез в задачах искусственного интеллекта // Интеллектуальные системы / Труды

39. Третьего междунар. еимп. Под ред. К.А.Пупкова. М.: ООО «ТВК», 1998. -С. 105-108.

40. Ваеильев С.Н. От классических задач регулирования к интеллектному управлению. I. // Изв. РАН. ТиСУ, 2001. № 1. С. 5-22.

41. Васильев С.Н. От классических задач регулирования к интеллектному управлению. II. // Изв. РАН. ТиСУ, 2001. № 2. С.5-21.

42. Васильев С.Н., Гулямов Ш.Б., Жерлов А.К. и др. О логических средствах системы планирования вычислений "ПАСАД" // Алгоритмы. Вып. 66. Ташкент: ИК АН УзССР, 1986.

43. Васильев С.Н., Жерлов А.К., Построенко А.Г. Методы интеллектуального управления с учетом динамичности знаний // Интеллектуальные системы: Труды Третьего международного симпозиума / Под ред. К.А.Пупкова.- М.: ООО «ТВК», 1998. С.25-29.

44. Васильев С.Н., Жерлов А.К., Федосов Е.А., Федунов Б.Е. Интеллектное управление динамическими системами. М.: Физматлит, 2000.

45. Веденов А.А., Ежов А.А., Левченко Е.Б. Архитектурные модели и функции нейронных ансамблей // ИНТ. Сер. Физич. и математич. модели нейронных сетей. Т. 1. 1990. С. 44-92.

46. Волож Б.Б. ДИМО : гибкие сценарии диалога и их конструирование // Пакеты прикладных программ. Инструментальные системы. (Алгоритмы и алгоритмические языки).- М.: Наука, 1987. С. 18 28.

47. Волож Б.Б., Кахро М.И., Урвак А., Шмундак А.Л. Инструментальная система для разработки диалоговых программ // Программирование. 1986. № 2. С. 48 57.

48. Волож Б.Б., Урвак А., Шмундак А.Л. Инструментальная система ДИМО для разработки диалоговых прикладных программ // Вычислительная техника социалистических стран. 1985. Вып. 18. С. 84-91.

49. Воронов А.А. Основы теории автоматического управления: Особые линейные и нелинейные системы 2-е изд., перераб.-М.:Энергоиздат, 1981.-304 с.

50. Воронов Е.М., Килимник Ю.Я. Программная система «ГАРАНТИЯ-М» длямоделирования и анализа эффективности законов управления // Вестник МГТУ. Сер. Приборостроение, 1998. № 2. С 118 123.

51. Воронов Е.М., Серов В.А., Степанищев А.Е., Синицын С.А. Пакет прикладных программ для автоматизации проектирования многокритериальных, многообъектных систем управления // Вестник МГТУ. Сер. Приборостроение, 1991. №2. С 118-123.

52. Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры. Кн. 3: Учеб. пособие для вузов / Общая ред. А.И.Галушкина.- М.: ИПРЖР, 2000. 528 с. ил. (Нейрокомпьютеры иих применение).

53. Галушкин А.И. Современные направления развития нейрокомпьютерных технологий в России // Открытые системы. 1997. № 4(24). С. 25-28.г 67.Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Кн. 1 / Под ред. А.И.Галушкина.

54. Галушкин А.И., Судариков В.А. Адаптивные нейросетевые алгоритмы решения задач линейной алгебры. Нейрокомпьютер, 1992, № 2. - С. 21 - 28.

55. Галушкин А.И., Судариков В.А., Шабанов Е.В. Нейроматематика: методы решения задач на нейрокомпьютерах. Математическое моделирование, 1991, т. 3, № 8. - С. 101 - 106.

56. Генцен Г. Исследования логических выводов // Математическая теория логического вывода.- М.: Наука, 1967. С. 9 76.

57. Гладун В. П. Эвристический поиск в сложных средах.- Киев: Наукова думка, 1977.

58. Глушков В.М., Цейтлин Г.Е., Ющенко Е.Л. Методы символьной мультиобработки.- Киев: Наук, думка, 1980. 252 с.

59. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей.- М.: СП "ParaGraph", 1990.-160 с.

60. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере.-Новосибирск: Наука (Сиб. Отделение), 1996. -276 с.

61. Гордиенко Е.К., Лукьяница А.А. Искусственные нейронные сети: I. Основные определения и модели / Изв. РАН. Сер. Техническая кибернетика. 1994. №5.-С. 79-92.

62. ГОСТ 23501.- 86-90. САПР.- М.: Издательство стандартов, 1986.

63. Грис Д. Конструирование компиляторов для цифровых вычислительных машин.- М.: Мир, 1978.

64. Гроссберг С. Внимательный мозг // Открытые системы. 1997. № 4 (24). С. 29-33.

65. Гуртовцев А.Л., Гудыменко С.В. Программы для микропроцессоров: Справ, пособие. Мн.: Высш. шк., 1989. - 352 с.

66. Денем М.Дж. Библиотека прикладных программ и интерактивные средства для автоматизированного проектирования систем управления // Автоматизированное проектирование систем управления.- М.: Машиностроение,1989. С. 269-279.

67. Денинг В., Эссиг Г., Маас С. Диалоговые системы "человек ЭВМ". Адаптация к требованиям пользователя / Пер. с англ.- М.: Мир, 1984. 112 с.

68. Деревицкий Д.П., Фрадков A.J1. Прикладная теория дискретных адаптивных систем управления.- М.: Наука, 1981. 216 с.

69. Джамшиди М., Морел Р., Йенн Т., Скоутик Дж. Автоматизированное проектирование систем и электронных схем пакеты и языки // Автоматизированное проектирование систем управления.- М.: Машиностроение, 1989.С.58-79.

70. Диалоговая система проектирования систем автоматического управления "ДИСПАС", версия 2.- М.: МАИ, 1981.

71. Догановский С.А. О структуре интеллектного управления с реконфигурацией активных объектов // Интеллектуальные системы: Труды Пятого международного симпозиума / Под ред. К.А.Пупкова.- М.: МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2002.-С. 143-146.

72. Догановский С.А., Озеряный Н.А. Системы автоматического управления с реконфигурацией // Измерения, контроль, автоматизация. 1990. № 4.

73. Дорри М.Х., Климачёв С.Н. Некоторые проблемы автоматизации проектирования систем управления непрерывными объектами // Автоматика и телемеханика. 1982. № 3. С.117-128.

74. Дроздов В.Н., Мирошник И.В., Скорубский В.И. Системы автоматического управления с микроЭВМ.-Jl.Машиностроение. Ленингр. отд-е, 1989.-284 с.

75. Дьяконов В.П., Абраменкова И.В. MathCAD 7.0 в математике, физике и в Internet. М.: «Нолидж», 1999.

76. Евгеньев Г.Б., Кобелев А.С., Борисов С.А., Кокорев А.А., Стисес А.Г. СПРУТ-технология создания интеллектуальных объектно-ориентированных

77. Егоров А.Ф., Шайкин А.Н. Логическое моделирование в условиях неопределенности на базе нечетких интервальных сетей Петри // Известия РАН. Теория и системы управления, 2002, № 2.

78. Емельянов С.В. Системы автоматического управления с переменной структурой.-М.: Наука, 1967.

79. Ерофеев А.А., Поляков А.О. Интеллектуальное управление. Системный подход // Интеллектуальные системы: Труды Третьего международного симпозиума / Под ред. К.А.Пупкова.- М.: ООО «ТВК», 1998. С. 23 - 25.

80. Ерохин Е.А., Судейкин М.И. Модель системы планирования интегрального робота // Инженерно-математические методы в физике и кибернетике. М.: Атомиздат, 1978. Вып. 8.

81. Ефимов Е.И. Моделирование шахматных окончаний на основе автоматизации доказательства теорем // Изв. вузов. Техническая кибернетика. 1977.№2.

82. Ефимов Е.И. Решатели интеллектуальных задач. М.: Наука, 1982.

83. Ефимов Е.И. СФИНКС система формального интеллекта комплексных стратегий // Вопросы кибернетики. Вып. 18. Теория и практика ситуационного управления.- М.: Научный совет по комплексной проблеме "Кибернетика", 1977.

84. Забелинский А.И. Прогнозирование состояния динамического объекта с использованием алгоритма самоорганизации // Автоматизация и современные технологии. 2000. № 6.

85. Захаров В.Н. Интеллектуальные системы управления: основные понятия и определения // Изв. РАН. ТиСУ. 1997. № 3.

86. Зиглер К. Методы проектирования программных систем. М.: Мир, 1985.

87. Иванников А.Д. Моделирование микропроцессорных систем.- М.: Энер-гоатомиздат, 1990.- 144 с.

88. Ивахненко А.Г., Мюллер Й.А. Самоорганизация прогнозирующих моделей.-Киев: Техника, 1985.

89. Имаев Д.Х., Пошехонов Л.Б., Ширшов Н.А. и др. Анализ и синтез САУ с использованием пакета прикладных программ АРДИС: Метод, указ. -Пермь: ППИ, 1986.- 34 с.

90. Интегрированная система программирования // Тр. Ин-та электронных управляющих машин. 1974. Вып. 43.- 80 с.

91. Искусственный интеллект.- В 3-х кн.: Справочник / Под ред. Д.А.Поспелова.- М.: Радио и связь, 1990.

92. Ицкович Э.Л. Тенденции развития программно-технических средств автоматизации // Вторая международная конференция по проблемам управления (17 19 июня 2003 года): Тезисы докладов в двух томах. Том 2. - М.: Институт проблем управления, 2003. - С. 66.

93. Калман Р.Е. Когда линейная система является оптимальной? // Тр. Амер. общ-ва инж.-мех.-М.:Мир,1964. Серия Д.№ 1. С. 69-84.

94. Кахро М.И., Калья А.П., Тыугу Э.Х. Инструментальная система программирования ЕС ЭВМ (ПРИЗ).- М.: Финансы и статистика, 1981.- 158 с.

95. Квакернаак X., Сиван Р. Линейные оптимальные системы управления,-М.: Мир, 1977.-650 с.

96. Киндлер Е. Языки моделирования / Пер. с чеш. М.: Энергоатомиздат, 1985.-288 с.

97. Клименко А.В. Основы естественного интеллекта. Рекуррентная теория самоорганизации. Версия 3. Ростов н/Д.: Изд-во Рост, ун-та, 1994.

98. Клини С. Математическая логика / Пер. с англ.- М.: Мир, 1973.

99. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач / Пер. с англ. М. : Радио и связь, 1990.- 544 с.

100. Комарцова Л.Г. Исследование новых технологий создания интеллектуальных систем проектирования // Интеллектуальные системы: Труды Пятогомеждународного симпозиума / Под ред. К.А.Пупкова.- М.: МГТУ им.

101. Н.Э.Баумана, 2002. С. 17 - 19.

102. Комарцова Л.Г., Максимов А.В. Нейрокомпьютеры: Учеб. пособие для вузов.- М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2002.- 320 е., ил. (Сер. Информатика в техническом университете)

103. Косовский Н.К. Элементы математической логики и ее приложения к теории субрекурсивных алгоритмов: учеб. пособие.- Л.: Изд-во Ленингр. унта, 1981.- 192 с.

104. Кострикин А.И. Введение в алгебру. М.: Наука, 1972.

105. Крайзель Г. Исследования по теории доказательств: Математика. Новое в зарубежной науке: Сб. статей / Пер. с англ. Под ред. С.Ю.Маслова. М.: Мир, 1981.-289 с.

106. Красовский А.А. Науковедение и состояние современной теории управления техническими системами // Изв. РАН. ТиСУ. 1998. № 6.А

107. Л 125. Красовский А.А. Некоторые актуальные проблемы науки управления //

108. Изв. РАН. ТиСУ. 1996. № 6.

109. Кузин Е.С. О языке представления моделей проблемных сред // Вопросы радиоэлектроники. Серия общетехническая. 1975. Вып. 8.

110. Кузин Е.С., Фоминых И.Б. Алгоритм планирования целенаправленной деятельности робота в детерминированных квазистационарных средах // Вопросы радиоэлектроники. Серия общетехническая. 1975. Вып. 8.

111. Курейчик В.М. Математическое обеспечение констукторского и технологического проектирования с применением САПР: Учебник для вузов.- М.: Радио и связь, 1990.- 352 с.

112. Куржанский А.Б. Управление и наблюдение в условиях неопределенности. М.: Наука, 1977.

113. Кыпп М.Г. Система МИКРОПРИЗ // Пакеты прикладных программ. Инструментальные системы. (Алгоритмы и алгоритмические языки).- М.: Наука, 1987. С. 29-40.

114. Кэ Фан, Неусыпин К.А. Концептуальный синтез интеллектуальных систем // Вторая международная конференция по проблемам управления (17 -19 июня 2003 года): Тезисы докладов в двух томах. Том 2. М.: Институт проблем управления, 2003. - С. 168.

115. Лавров С. С. Архитектура баз знаний // Индивидуальные диалоговые системы на базе микро-ЭВМ (персональные компьютеры) ДИАЛОГ-84 -МИКРО. Всесоюзная конференция:Тезисы докладов.- Л., 1984. С. 5-8.

116. Лайнеман К., Шлехтендаль Е.Г. Система автоматизированного проектирования REGENT // Системы автоматизированного проектирования / Под ред. Дж. Аллана; Пер. с англ.- М. Наука, 1985.- С. 129 140.

117. Латомб Ж.-К. Искусственный интеллект в автоматизированном проектировании: система "ТРОПИК" // Системы автоматизированного проектирования / Под ред. Дж. Аллана; Пер. с англ.- М.: Наука, 1985.- С. 62 100.

118. Летов A.M. Автоматического управления теория. Математическая энциклопедия. Т. 1. М.: Сов. Энциклопедия, 1977.

119. Литтл Дж., Эмеми Наэни А., Бангерт С.Н. Комплекс CTRL-C и матричные средства для автоматизированного проектирования систем управления

120. Автоматизированное проектирование систем управления.- М.: Машиностроение, 1989. С. 102-116.

121. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию / Пер. с франц.- М.: Мир, 1990.- 432 с.

122. Логовский А.С. Зарубежные нейропакеты: современное состояние и сравнительные характеристики. Нейрокмпьютер, 1998, № 1 и 2.

123. Логовский А.С. Использование нейронных сетей для решения комбинаторных задач с полным перебором.- Нейрокомпьютер, 1994,№ 3, 4.-С.41-50.

124. Логовский А.С. Способы применения искусственных нейронных сетей для разработки имитаторов поведения динамических объектов // Сб. докл. V Всероссийской конференции "Нейрокомпьютеры и их применение".- М.: Радио и связь, 1999. С. 1480.

125. Любарский Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы.- М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1980.- 232 с.

126. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах.-М.: Мир, 1980.

127. Маслов С.Ю. Теория дедуктивных систем и её применения.- М.: Радио и связь, 1986.- 136 с.

128. Математическая теория логического вывода: Сб. переводов / Под ред. А.В.Идельсона и Г.Е. Минца.- М.: Наука, 1967.

129. Математический энциклопедический словарь. М.: Сов. Энциклопедия, 1988.

130. Мацкин М.Б., Пеньям Н.Э., Тыугу Э.Х., Шмундак А.Л. Персональная система программирования // Пакеты прикладных программ. Инструментальные системы. (Алгоритмы и алгоритмические языки).- М.: Наука, 1987.1. С. 54 65.

131. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем / Пер. с англ. М.: Мир, 1973.

132. Методы анализа, синтеза и оптимизации нестационарных систем автоматического управления / К.А.Пупков, Н.Д.Егупов, В.Г.Коньков и др. Под ред. Н.Д.Егупова.- М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 1999.

133. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления / Под ред. Н.Д.Егупова.- М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2001.

134. Микропроцессорные системы и микроЭВМ в измерительной технике: Учеб. пособие для вузов / Под ред. А.Г.Филиппова.- М.: Энергоатомиздат, 1995.-368 с.

135. Микропроцессорный комплект К1810 / Под ред. Ю.М.Казаринова. М.: Высш.шк., 1990.-270с.

136. Микропроцессоры и микропроцессорные комплекты : В 2 т. / Под ред. В.А.Шахнова.- М.: Радио и связь , 1988. Т.1 367с., Т.2 - 367с.

137. Минский М. Фреймы для представления знаний / Пер. с англ.- М.: Энергия, 1979, 152 с.

138. Минский М., Пейперт С. Перцептроны.- М.: Мир, 1971.-262 с.

139. Моисеев Н.Н., Гермейер Ю.Б. О некоторых задачах теории иерархических систем управления // Проблемы прикладной математики и механики. -М.: Наука, 1971.

140. Нейроинформатика и ее приложения // Мат. 3-го Всерос. сем., 6-8 октября 1995 г. 4.1 / Под ред. А.Н.Горбаня.- Красноярск: КГТУ. 1995. 230 с.

141. Нейроинформатика и ее приложения // Тез. докл. 5-го Всерос. сем., 3-5октября 1997 г. 4.1 / Под ред. А.Н.Горбаня.- Красноярск: КГТУ. 1997. -190 с.

142. Нейрокомпьютеры и интеллектуальные роботы / Амосов Н.М., Байдык Т.М., Гольцев А.Д. и др.; Под ред. Амосова Н.М.; АН УССР Ин-т кибернетики. Киев: Наукова думка, 1991.

143. Непейвода Н.Н. Логический подход как альтернатива системному в математическом описании систем // Экспертные системы: состояние и перспективы. М.: Наука, 1989.

144. Нильсон Н. Искусственный интеллект: методы поиска решений / Пер. с англ.- М.: Мир, 1973.

145. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта / Пер.с англ.- М.: Радио и связь, 1985.

146. Новоженов Ю.В. Объектно-ориентированные технологии разработки сложных программных систем / Под ред. Е.Г.Ойхмана.- М., 1996.- 112 с.

147. Новые концепции общей теории управления // Сб. науч. трудов / Под ред. А.А.Красовского.- Моква-Таганрог: ТРТУ, 1995.-184 с.

148. Норенков И. П. Введение в автоматизированное проектирование технических устройств и систем: Учебное пособие для втузов. М.: Высшая школа, 1980.-311 с.

149. Норенков И.П. Основы автоматизированного проектирования: Учеб. для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2002.336 е.: ил. - (Сер. Информатика в техническом университете).

150. Ньюэлл А., Саймон Г. GPS- программа, моделирующая процесс человеческого мышления // Вычислительные машины и мышление.- М.: Мир, 1967. С. 283 -301.

151. Ньюэлл А., Шоу Дж., Саймон Г. Эмпирические исследования машинылогик-теоретик"; пример изучения эвристики // Вычислительные машины и мышление.- М.: Мир, 1967. С.113 144.

152. Опарин Г.А., Феоктистов А.Г., Богданова В.Г. Системная САТУРН-среда пакетов знаний // Труды Второго Междунар. симп. «Интеллектуальные системы (ИНТЕЛС'96)». В 2-х т.Т.2.-М.:Изд-во РУДН-ПАИМС.1996.-С.99-104.

153. Острем К.Й. Автоматизированные средства для проектирования систем управления // Автоматизированное проектирование систем управления / Под ред. М.Джамшиди, Ч.Дж.Чергета ; Пер. с англ. В.Г.Дунаева и А.Н.Косилова. М.: Машиностроение, 1989. С. 11-42.

154. Осуга С. Обработка знаний / Пер. с япон.- М.:Мир, 1989.-293 с.

155. Первозванский А.А. Курс теории автоматического управления.- М.: Наука, 1986.

156. Петров Б.Н., Рутковский В.Ю., Крутова И.Н. и др. Принципы построения и проектирования самонастраивающихся систем управления. М.: Машиностроение, 1972.

157. Пилишкин В.Н. Робастные алгоритмы управления для интеллектуальных систем // Вестник МГТУ. Сер. «Приборостроение». 1998. - № 1. — С. 23-24.

158. Пилишкин В.Н., Осиков A.M. Компьютерные алгоритмы управления реального времени на основе прямого метода синтеза // Интеллектуальные системы: Труды Пятого международного симпозиума / Под ред. К.А.Пупкова.- М.: МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2002. С. 149 - 152.

159. Подчукаев В.А., Ильин С.А., Петрова Т.А. Диалоговая система моделирования нелинейных структур МОНСТР // Автоматизация проектирования систем управления.-М.:МВТУ,1983. С. 44-52.

160. Пойа Д. Математическое открытие. М .: Наука, 1970.

161. Поляк Б.Т. Робастная устойчивость и управление / Б.Т.Поляк, П.С.Щербаков.- М.: Наука, 2002.- 303 с.

162. Попов С.В. Диаграммы выводов в секвенциальных исчислениях // Проблемы кибернетики / Под ред. С.В. Яблонского.- М.: Наука, 1984. Вып. 41. С. 49- 100.

163. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ.- М.: Наука, 1987.-288 с.

164. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика.- М.: Наука, 1986.- 288 с.

165. Поспелов Д.А. Фантазия или наука: на пути к искусственному интеллекту.- М.: Наука, 1982. 224 с.

166. Потемкин В.Г. Система инженерных и научных расчетов MATLAB 5.x.: В 2 т. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1999.

167. Представление в ЭВМ неформальных процедур: продукционные системы / С послесловием Д.А.Поспелова.- М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1989.160 с.

168. Приобретение знаний: Пер. с япон. / Под ред. С.Осуги, Ю.Саэки.- М.: Мир, 1990.-304 с.

169. Пупков К.А. О некоторых новых задачах теории и техники интеллектуальных систем // Тр. 3-го Междунар. симпоз. "Интеллектуальные системы" / Под ред. К.А.Пупкова. М.: ООО "ТВК", 1998.

170. Пупков К.А., Коньков В.Г. Этические аспекты теории интеллектуальных систем // Интеллектуальные системы: Труды Третьего международного симпозиума / Под ред. К.А.Пупкова.- М.: ООО «ТВК», 1998. С. 36 - 42.

171. Разработка САПР. В 10 кн. / Под ред. А.В.Петрова.- М.: Высшая школа, 1990.

172. Разработка системы ГАММА-IPC: Отчёт / Московский ин-т стали и сплавов (техн. ун-т). Электростальский филиал; Науч. руководитель А.Г.Александров, исполнители Александров А.Г., Панин С.Ю. Электросталь, 1997.-218 с.

173. Растригин JI.A. Современные принципы управления сложными объектами. М.: Сов. радио, 1980.

174. Решатель задач ТАУ: Концепции, возможности и функционирование: Отчёт / Сарат. политехи, ин-т; Исполнитель М.Ф.Степанов.- ГР № 01870003891; Инв. № 02880060442.- Саратов, 1988.- 66 с.

175. Решатель задач ТАУ: Процедуральный проблемно-ориентированный язык ИНСТРУМЕНТ-1: Отчет / Саратов, политехи, ин-т. Исполнитель Степанов М.Ф. ГР№ 01870003891, инв. №02900005358.- Саратов, 1989.-91 с.

176. Римваль М., Целлер Ф. Структурный подход к автоматизированному проектированию систем управления // Автоматизированное проектирование систем управления.- М.: Машиностроение, 1989. С. 138 150.

177. Робинсон А. Введение в теорию моделей и метаматематику алгебры / Пер. с англ.- М.: Наука, 1967.

178. Робинсон А. Машинно-ориентированный базис в принципе резолюций // Кибернетический сб. Новая серия. М.: Мир, 1970. № 7. С. 194-218.

179. Робототехника и гибкие автоматизированные производства. В 9-ти кн.: Учеб. пособие для втузов / Под ред. И.М.Макарова.- М.: Высш. шк., 1986.

180. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики: Перцептрон и теория механизмов мозга.- М.: Мир, 1965. -480 с.

181. Русакова З.Н. Разработка интеллектуального решателя и его применение в моделировании задач исследования операций // Интеллектуальные системы: Труды Пятого международного симпозиума / Под ред. К.А.Пупкова.-М.: МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2002. С. 251 -253.

182. Самонастраивающиеся системы: Справочник / Под общей ред. д.т.н. П.И.Чинаева. Киев: Наукова думка, 1969.- 528 с.

183. Саридис Дж. Самоорганизующиеся стохастические систем управления. -М.: Наука, 1980.

184. Семёнов В.В. Диалоговый принцип формирования алгоритмов при автоматизированном проектировании АСУ ТП // Математическое, алгоритмическое и техническое обеспечение АСУ ТП: Тезисы докладов Всесоюзного научно-технического совещания. М.: МАИ, 1980.

185. Семёнов В.В. Построение модели предметной области для автоматизированного проектирования САУ и АСУ ТП // Математическое, алгоритмическое и техническое обеспечение АСУ ТП: Тезисы докладов Всесоюзного научно-технического совещания. М.: МАИ, 1980.

186. Семёнов В.В. Принципы организации математического обеспечения САПР динамики систем управления с диалоговыми формирователями программ // Переработка информации в задачах управления на ЭВМ.- М.: МАИ, 1980.

187. Семёнов В.В. Принципы формирования и фрагменты базы знаний теории управления // Общее математическое обеспечение систем автоматизированного проектирования. М .: МАИ, 1981. С. 4- 18.

188. Семёнов В.В. Семантические фреймовые сети как модели предметной области для САПР САУ // Представление знаний в системах искусственного мышления. М.: МДНТП, 1980.

189. Сигеру Омату. Нейроуправление и его приложения. Кн. 2. / Сигеру Ома-ту, Марзуки Халид, Рубия Юсоф; Пер. с англ. Н.В.Батина; Под ред. А.И.Галушкина, В.А.Птичкина. М.: ИПРЖР, 2000.- 272 е.: ил. (Нейрокомпьютеры и их применение)

190. Системы автоматизированного проектирования / Под ред. Дж. Аллана. Пер. с англ.- М.:Наука,1985.- 376 с.

191. Системы автоматизированного проектирования: Учеб. пособие для втузов: В 9 кн. / Под ред. И.П.Норенкова.- М.: Высш. шк., 1986.

192. Соколов Е.Н., Вайткявичус Г.Г. Нейроинтеллект: от нейрона к нейрокомпьютеру. М.: Наука, 1989.- 238 с.

193. Солодовников В. В. Проблема автоматизации проектирования систем управления и методы теории автоматического управления // Изв. вузов. Техническая кибернетика. 1980. № 5. С. 23 30.

194. Солодовников В.В. Основные понятия, определения и проблемы автоматизации проектирования систем управления. М.: Машиностроение, 1982.48 с.

195. Сольницев Р.И. Автоматизация проектирования систем автоматического управления. М .: Высшая школа, 1991.- 355 с.

196. Сольницев Р.И. Основы автоматизации проектирования гироскопических систем.- М.: Высшая школа, 1985.- 240 с.

197. Сольницев Р.И., Кононюк А.Е., Кулаков Ф.М. Автоматизация проектирования гибких производственных систем. Д.: Машиностроение, Ленингр. отд-ние, 1990.-415 с.

198. Сольницев Р.И., Тертерова И.М., Кане М.А. Синтез дискретных регуляторов средствами САПР // ЭВМ в проектировании и производстве. Л.: Машиностроение, Ленингр. отд-ние, 1987. Вып. 3. С. 133 - 146.

199. Справочник по теории автоматического управления / Под ред. А.А.Красовского.- М.: Наука, 1987.

200. Степанов М.Ф. "ПГУП 1 МПСУ". Подсистема генерации управляющей программы микропроцессорной системы автоматического управления //

201. Программные средства в учебном процессе и научных исследованиях.-Саратов:Сарат.гос.техн.ун-т,1995.-С.З.

202. Степанов М.Ф. "ПГУП 2 МПСУ". Подсистема генерации управляющей программы микропроцессорной системы автоматического управления / Программные средства в учебном процессе и научных исследованиях.- Са-ратов:Сарат.гос.техн.ун-т, 1995.-С.4.

203. Степанов М.Ф. Автоматизация эскизного проектирования систем автоматического управления: Учебное пособие.- Саратов: Сарат. гос. техн. ун-т, 2000.- 110 с.

204. Степанов М.Ф. Автоматическое решение задач синтеза систем автоматического управления (САУ) // Современные проблемы автоматического управления. VII Всесоюзное совещание молодых учёных: Тезисы докладов. -М.: МВТУ, 1987. С. 106.

205. Степанов М.Ф. Автоматическое решение задач теории автоматическогоуправления па основе планирующих искусственных нейронных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка и применение, 2003. № 3 и 4. С. 27 44.

206. Степанов М.Ф. Автоматическое решение задач теории автоматического управления // Вторая международная конференция по проблемам управления (17 19 июня 2003 года): Тезисы докладов в двух томах. Том 2. - М.: Институт проблем управления, 2003. - С. 178.

207. Степанов М.Ф. Автоматическое решение формализованных задач теории автоматического управления. Саратов: Сарат. гос. техн. ун-т. 2000. - 376 с.

208. Степанов М.Ф. Интеллектуальные самоорганизующиеся системы автоматического управления триада "теория автоматического управления - информационные технологии - искусственный интеллект" // Информационные технологии, 2001. № 11. С. 24 - 29.

209. Степанов М.Ф. Интеллектуальные самоорганизующиеся системы автоматического управления. Саратов: Сарат. гос. техн. ун-т, 2002. - 112 с.

210. Степанов М.Ф. Лингвистическое обеспечение подсистем общения интеллектуальных систем: Учеб. пособие. Саратов: Сарат. гос. техн. ун-т, 2002. -116 с.

211. Степанов М.Ф. Машинный перевод и общение на естественном языке: Учебное пособие.- Саратов: Сарат. гос. техн. ун-т, 2000.- 98 с.

212. Степанов М.Ф. Методические указания по применению подсистемы САПР САУ "ГАММА-1М" в курсовом и дипломном проектировании.- Саратов: Сарат. политехи, ин-т, 1989.- 32 с.

213. Степанов М.Ф. Моделирование интеллектуальной системы синтеза закона управления естественно-интеллектуальной системы автоматического управления // Средства математического моделирования: Тр. Международной конференции. СПб : СПбГТУ, 1998. - С. 51-56.

214. Степанов М.Ф. Моделирование систем автоматического управления с нейроноподобным управляющим устройством // Средства математического моделирования: Тр. международной конференции. СПб: СПбГТУ, 1998. -С. 57-64.

215. Степанов М.Ф. Нейроноподобный вычислитель значения управляющего воздействия системы автоматического управления. // Информационные технологии, 2002. № 9. С. 40 - 48.

216. Степанов М.Ф. Основы проектирования экспертных систем технической диагностики: Учебное пособие. Саратов: Сарат. гос. техн. ун-т, 2000.- 128 с.

217. Степанов М.Ф. Параллельное решение задач планирующей искусственной нейронной сетью // Интеллектуальные системы: Труды Пятого международного симпозиума / Под ред. К.А.Пупкова.- М.: МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2002.-С. 248-250.

218. Степанов М.Ф. Планирующие искусственные нейронные сети в самоорганизующихся интеллектуальных системах управления // Доклады Российской академии естественных наук. Поволжское межрегиональное отделение,1999. № 1.-С. 73-99.

219. Степанов М.Ф. Подход к интеллектуализации САПР САУ // Распределённые информационно-управляющие системы: Сб. материалов V Всесо-юзн. конф. по проблемам управления развитием систем.- Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 1988. С. 201.

220. Степанов М.Ф. Решатель задач системы автоматизированного синтеза и анализа систем автоматического управления // Аналитические методы синтеза регуляторов: Межвуз. науч. сб.- Саратов: Сарат. политехи, ин-т, 1984. С.116-129.

221. Степанов М.Ф. Самоорганизующиеся интеллектуальные системы новое направление развития систем автоматического управления // Интеллектуальные системы : Тр. Третьего международного симпозиума / Под ред. К.А.Пупкова.- М.: ООО "ТВК", 1998. - С. 54 - 56.

222. Степанов М.Ф. Средства решения задач интеллектуальной САПР САУ // Всесоюзная конференция по искусственному интеллекту: Тезисы докладов.-М.: ИПС АН СССР, 1988. Т.З. С. 509.

223. Степанов М.Ф., Брагин Т.М. Искусственные нейронные сети и их использование в интеллектуальных системах: Учебное пособие.- Саратов: Сарат.• гос. техн. ун-т, 2000.- 128 с.

224. Степанов М.Ф., Брагин Т.М. Нейроноподобный регулятор: методическая погрешность и способ ее компенсации // Интеллектуальные системы: Труды Пятого международного симпозиума / Под ред. К.А.Пупкова.- М.: МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2002. С. 118 - 120.

225. Степанов М.Ф., Молчанов А.В. Компилятор языка ИНСТРУМЕНТ-3 / Программные средства в учебном процессе и научных исследованиях. Саратов: Сарат. гос. техн. ун-т, 1995.- С. 5.

226. Под ред. проф. А.И.Галушкина. М.: Институт проблем управления им. В.А.Трапезникова РАН, 2002. - С. 359 - 368.

227. Теория доказательств (арифметика и анализ) // Итоги науки и техники. Алгебра. Топология. Геометрия. М.: ВИНИТИ, 1975. Т. 13. С. 5 - 49.

228. Терехов В.А., Ефимов Д.В., Тюкин И.Ю., Антонов В.Н. Нейросетевые системы управления. СПб: Изд-во С.-Петербургского ун-та, 1999.- 265 с.

229. Тимофеев А.В. Адаптивное и интеллектуальное управление роботами // Изв. вузов. Приборостроение. 1988. № 11.

230. Тимофеев А.В., Юсупов P.M. Интеллектуальные системы управления // Изв. РАН. Техн. кибернетика. 1994. № 5.

231. Тыугу Э.Х. Концептуальное программирование.- М.:Наука, 1984.-256 с.

232. Тэнк Д.У., Хопфилд Д.Д. Коллективные вычисления в нейроноподобных электронных схемах // В мире науки. 1988. № 2. С. 44 53.

233. Уоссермсн Ф. Нейрокомпыотерная техника: Теория и практика.- М.: Мир, 1992.

234. Уэст П. Дж., Бингулак С.П., Перкинз У. Р. Язык автоматизированного проектирования систем управления L-A-S // Автоматизированное проектирование систем управления.- М.: Машиностроение, 1989. С. 224 237.

235. Федунов Б.Е. Семантический облик бортового интеллекта техническихантропоцентрических систем//Изв.РАН.ТиСУ.1998.№ 6.

236. Фельдбаум А.А. Новые принципы автоматического управления // Изв. вузов. Радиотехника. 1960. № 3, 4.

237. Фельдбаум А.А. Основы теории оптимальных автоматических систем. -М.: Наука, 1966.

238. Филимонов Н.А. О применимости схем нейронного управления на основе инвесно-прямой модели обучения // Интеллектуальные системы: Труды Пятого международного симпозиума / Под ред. К.А.Пупкова.- М.: МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2002. С. 121 - 123.

239. Филимонов Н.Б. Системы многорежимного регулирования: концепция, принципы построения, проблемы синтеза // Изв. вузов. Приборостроение. 1988. Т. 31. №2.

240. Хант Э. Искусственный интеллект / Пер. с англ.-М.: Мир, 1978.

241. Хантер Р. Проектирование и конструирование компиляторов.- М.: Финансы и статистика, 1984.

242. Хергет Ч. Дж., Тилли Д.М. Программа для анализа линейных систем // Автоматизированное проектирование систем управления / Под ред. М.Джамшиди, Ч.Дж.Чергета ; Пер. с англ. В.Г.Дунаева и А.Н.Косилова. -М.: Машиностроение, 1989. С. 53 58.

243. Хныкин А.П. Концепции развития интерактивных интеллектуальных систем // Вторая междунар. конф. по проблемам управления: Тезисы докладов в 2 т. Том 2. М.: Институт проблем управления, 2003. - С. 169.

244. Хорошевский В.Ф., Шерстнев В.Ю. Программный инструментарий представления знаний в экспертных системах // Экспертные системы: состояние и перспективы. М.: Наука, 1989.

245. Хосака М., Какисита Н., Мацусита Т., Кимура Ф. Программное обеспечение автоматизированного проектирования // Системы автоматизированного проектирования / Под ред. Дж. Аллана ; Пер. с англ.- М.: Наука, 1985.- С. 150-171.

246. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука, 1968.

247. Цыпкин Я.З. Информационная теория идентификации.- М.: Наука, 1995. -336 с.

248. Цыпкин Я.З. Основы теории автоматических систем. М.: Наука, 1977.

249. Цыпкин Я.З. Основы теории обучающихся систем. J1.: Наука, 1966.

250. Шамис В.А. С++ Builder 3. Техника визуального программирования.- М.: "Нолидж", 1998.-512 с.

251. Шанин Н.А., Давыдов Г. В. и др. Алгорифм машинного поиска естественного вывода в исчислении высказываний.-М.; J1.: Наука, 1965.

252. Шрейдер Ю.А. Равенство. Сходство. Порядок. М.: Наука, 1971.

253. Эпштейн В.Д. Автоматизация проектирования (вопросы методологии) // Автоматизация проектирования систем управления. М.: Финансы и статистика, 1982. Вып. 4.- С. 4 - 12.

254. Эшби У.Р. Введение в кибернетику. М.: ИЛ, 1959.

255. Якубович В.А. К теории адаптивных систем //ДАН СССР, 1968.Т. 182.№ 3.

256. Alcock, Shearing and Partners. GENESYS Reference Manual.-The GENESYS Centre, Loughborough, 1971.

257. Alexandrov A.G. Frequency adaptive control of stable plant in the presence of bounded disturbance. IFAC Workshop Adaptive Systems in Control and Signal Processing. Preprints, 1998. Pp. 94-99.

258. Alexandrov A.G. Frequency domain parameters method. Automation and Remote Control, Vol. 50, No 12, 1989. Pp. 3-15.

259. Alexandrov A.G., Chestnov V.N. Accurate Control of Steady-State and HI Suboptimal Control. Proceedings 4th European Control Conference, Brussels, Belgium, 1997. (on CD-ROM, TU-E Jl, 5P).

260. Alexandrov A.G., Chestnov V.N. Synthesis of multivariable systems of prescribed accuracy I, II Automation and Remote Control, Vol. 59, No 7, 1998. Pp. 83-95 (part I), No 8, 1998. - Pp. 124-138 (part II).

261. Anderson B.D.O., Bitmead R.R., Jonson C.R., Kokotovich P.V., Kosut R., Mareles I.M.J., Rralu L., Riedle B.D. Stability of adaptive system: passivity and abereging analysis. MIT Press Cambidge, Massachusets, 1986.

262. Arnon D., Beach R., Mclsaac K. and Waldspurger C. CaminoReal: an interactive mathematical notebook // Proc. Int. Conf. Electronic Publishing, Document Manupulation and Typography. Nice, France. 1988.

263. Ashby W.R. An Introduction to Cybernetics.- New York: Wiley, 1956.

264. Ashby W.R. Requisite variety and its implications for the control of complex systems // Cybernetica, 1, 1958. P. 83 99.

265. Atherton D.P.,Wadey M.D. Computer aided analysis and design of relay systems // IFAC symposium on CAD multivariable technological systems, Purdue, September 1980. P. 355-360.

266. Atherton D.P. Oscillations in relay systems Trans. Inst. M.C., 1981, 3(4). P.171-184.

267. Bartolini G. Casalino G., Davoli F., Minciardi R. A package for multivariable adaptive control. Proc. 3rd IFAC symposium on software for computer control.-Madrid, Spain: Pergamon Press, 1982. P. 229-235.

268. Boyle, J. M. MAID: A knowledge-based support system for multivariable control system design // CAD for Control Systems (D. A. Linkens, Ed.). 1994. pp. 319-339.

269. Dongarra J.J., Moler C.B., Bunch J.R., Stewart G.W. LINPACK user's guide.- Philadelphia, SIAM, 1979.

270. Doyle J.C., Glover K., Khargonekar P.P., Francis B.A. State-space solution to standard H2 and HI control problem. IEEE Trans. Autom. Contr. Vol. 34. No. 8, 1989.-Pp. 831-846.

271. Edmunds J.M. Control system design and analysis using closed loop Nyguistand Bode arrays // International Journal of Control. 1979. 30. P. 773-802.

272. Elmqvist I I. SIMNON an interactive simulation program for nonlinear systems // Simulation'77.- Montreux, Switzerland, June 1977.

273. Emany- Naeini A., Franklin G.F. Deadbeat control and tracking of discretetime systems // IEEE Trans. Auto. Control, February 1982.Vol.AC-27.No.l.P. 176-181.

274. Emany-Naeini A., Franklin G.F. Interactive computer-aided design of control systems // IEEE Control Systems Magazine. 1981.1.P.31-36.

275. Fleming P.J. A CAD program for suboptimal regulators design applications, Proceedings of the IASTED symposium on modeling, identification and control.-Davos, Switzerland, February 1981. P. 136-140.

276. Fleming P.J. A CAD program for suboptimal linear regulators. Proceedings ofthe IFAC symposium on computer aided design of control systems.- Zurich, August 1979. P. 259-266.

277. Franklin G.F., Powell J.D. Digital control of dynamic systems.- Addison-Wesley, 1980.

278. Frederick D.K, Kraft R.P, Sadeghi T. Computer-aided control system analysis and design using interactive graphics // IEEE Control Systems Magazine. December 1982. P. 19-25.

279. Furuta K. et al. Computer aided design program for linear control systems // IFAC CAD Symposium. Zurich, 1980. P. 267-272.

280. Gauthier A., Landau I.D. On the Recursive Identification of Multi-Input, Multi-Output Systems. Automatica, Vol. 14, 1978. Pp.609-614.

281. Gonzalez-Martin R., Lopez I., Morilla F., Pastor R. SINTOLAB: the REPSOL-YPF PID tuning tool // 15th Triennial World Congress of IFAC, Barcelona, Spain, 2002, pp. 1035-1040

282. Gray J.O., Taylor P.M. Computer aided design of multivariable nonlinear control systems using frequency-domain techniques //Automatica. 1979. Vol. 15(3). P. 281-297.

283. Guidorzi, R. Canonical Structures in the Identification of Multivariable Systems. Automatica, Vol. 11, 1975. Pp. 361-374.

284. Gutman P.O., Hagander P., Lilja M. Introduction to Synpac. Report CODEN: LUTFD2/(TFRT-3172)/(1984), Dept. of Automatic Control, Lund Institute of Technology.- Lund, Sweden, 1984.

285. Halepota A.S.A.M.M., Jobling C.P., Grant P.W. Towards a document centred computer-aided control system design environment // 15th Triennial World Congress of IFAC, Barcelona, Spain, 2002. Pp. 1374-1379.

286. Hopfield J.J., Tank D.W. Neural computation of decisions in optimizationproblem // Biological Cybernetics 52. 1985. P. 141-152.

287. Konstantinov M.M., Petkov P.Hr., Christov N.D. Ortogonal invariants and canonical forms for linear controllable systems // Proc. of 8th IFAC world congress. Pergamon Press, 1982. Vol. 1. P.49 54.

288. Korner, S. and Schumann R. Industrietaugliche Identification mit ICAI, GMA-Kongress '98 Mess- und Automatisierungstechnik, VDI Berichte 1397, 1998. -Pp. 119-128

289. Lefkowitz C.P. Automated synthesis of control systems: a design approach // Proc. of IFAC workshop on applications of nonlinear programming to optimization and control, 1984.

290. Logcher R.D., Conner J.J., Nelson M.F. ICES STRUDL II. Engineering User's Manual, Vol. 1-3. MIT, R 68-91, R 70-35, 1968-1971.

291. Lopez L.A. POLO Problem Oriented Language Organizer // Computers and Structures 2. 1972. P. 555.

292. MacFarlane A.G.J., Kouvaritakis B. A design technique for linear multivari-able feedback systems // International Journal of Control. 1977. 25. P. 837-879.

293. McDonnell Douglas Automation Company // ICES Executive System Improvements, User's Manual.

294. Moler C.B. MATLAB User's Guide // Department Computer Science, University of New Mexico.- Albuquerque, NM 87131, August 1982.

295. Munro N. and Jobling C.P. ECSTASY: A control system CAD environment. In: CAD for Control Systems (D. A. Linkens, Ed.). New York: Marcel Dekker, 1994. pp. 449- 467.

296. Pahl P.J. Structure and Functions of the Information System Technology (1st). Workshop on General Purpose Computer Aided Design Systems. Toulouse, 1974. Dec. 10-11.

297. BIT), 1995.- Vol. II. P. 845 849.

298. Postlethwaite I., Edmunds J.M., MacFarlane A.GJ. Principal gains and principal phases in the analysis of linear multivariable feedback systems, IEEE Transactions on Automatic Control. 1981. AC-26. P. 52-46.

299. Prichard M.A. PSU ICES 1. Implementation Features and Philosophy of the PSU - ICES Version 1. - PSU. CAD Lab Report, 1971. N. 71 - 3.

300. Rimvall M. CACSD software and manmachine interfaces of modern control environments. Transactions of the Institute of Measurement and Control. 1987.

301. Roos D. ICES System General Description.- MIT, 1967. P. 67-49.

302. Roos D. ICES System Design. MIT - Press, 2nd edition, 1967.

303. Schumann; R., S. Korner, K.J. Baker and M. Strickrodt. Shaping CACSD for Practical Use in Process Industry. 13th World Congress of IFAC, San Francisco, USA, vol. L, 1996. Pp. 223-228.

304. Shearer B.R., Field A.D. Multivariable design system (MDS): An interactive package for the design of multivariable control systems, Publication No. 75/29.-London, SW7 2BZ: Department of Computing and Control, Imperial College, 1975.

305. Siemens System 4004. Informationssystem Technik.- 1st, Programmierhandbuch, 1973, und Kommandosprache, 1975.

306. Smith B.T. et al. Matrix eigensystem routines Eispack guide extension. 2nd ed. Lecture notes in computer science.- New York: Springer-Verlag, 1976. Vol. 6.

307. Stepanov M.F. The Simulation of Natural Intelligent System of Automatic

308. Control // Tools for Mathematical Modelling. Abstract. St. Peterburg: St. Peter-burg State Technical University, 1997.-P.54-55.

309. Syska B. ICAC A MATLAB toolbox for industrial computer aided control // 15th Triennial World Congress of IFAC, Barcelona, Spain, 2002. - Pp. 588-592

310. Syska, B, S. Korner, R. Schumann . User Friendly CACSD for Complex Industrial Processes, 14th World Congress of IFAC, Beijing, P. R. China, vol. L, 1999.-Pp. 409-414

311. Taylor P.M., Hayton G.E. The manipulation of interaction effects in multivari-able feedback systems, Proc. // IFAC 8th world congress.- Kyoto, 1981.

312. Van den Bosch P.P.J. Interactive computer-aided control system analysis and design. // Jamshidi M. and Herget C.J. (Eds.). Advances in computer-aided control system engineering.- Amsterdam, North Holland, 1985.

313. Van den Bosch P.P.J. PSI-an extended, interactive block oriented simulation program // Proceedings of IFAC symposium on computer aided design of control systems.- Zurich, 1979. P. 223-228.

314. Vassilyev S. Logical approach to control: mathematical basis and applications // 15th Triennial World Congress of IFAC, Barcelona, Spain, 2002. Pp. 29122917.

315. Walker R., Shah S., Gregory C.Z., Varvell D. "MATRIXx : A Model Building Nonlinear Simulation and Control Design Program" // Advances in Computer-Aided Control Systems Engineering, Herget C.J., Jamshidi M. (Editors), North-Holland, 1985.

316. Wiseman N.E., Cheney C.J., Etherton M., Hiles J.P., Lemke H.U. RAINBOW A Multi-Purpose CAD System // Software Practice and Experience. - 1972. Vol. 2. P. 359-375.

317. Yakubovich V.A. Adaptive stabilization of continuous linear plants. Automation and Remote Control. Vol. 49, No 4, 1988. Pp. 97-107.

318. Zhao X., Lozano R. Adaptive pole placement for continuous-time system in the presence of bounded disturbance. 12th World Congress IFAC. Preprints of papers. Vol. 1, 1993. Pp. 205-210.