автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Логико-лингвистические модели, алгоритмы и комплексы программ прогнозирования выбросов крупнотоннажных химических производств

Список основных сокращений и условных обозначений

Введение

1. Современные методы и программные средства анализа химических производств как компонентов техногенно-природных систем

1.1. Химическое производство как компонент техногенно-природной системы в условиях перехода к устойчивому развитию

1.2. Современные методы математического моделирования химико-технологических систем

1.3. Возможность применения логико-лингвистических моделей для прогнозирования выбросов непрерывных химико-технологических систем

1.4. Применение теории нечетких множеств для отображения и преобразования логико-лингвистических моделей

1.5. Анализ инструментальных программных средств моделирования химико-технологических систем

1.6. Определение целей и постановка задач диссертационной работы

2. Метод построения логико-лингвистической модели и комплексные алгоритмы прогнозирования выбросов химических производств

2.1. Диалогово-эволюционный алгоритм построения логико-информационной модели структуры сложной химико-технологической системы

2.2. Метод построения логико-лингвистической модели химико-технологической системы в условиях неопределенности

2.3. Комплексные алгоритмы прогнозирования выбросов на основе теории нечетких множеств

2.4. Выводы по второй главе

3. Разработка автоматизированной информационной системы прогнозирования выбросов крупнотоннажных химических производств

3.1. Язык объектно-ориентированного программирования Object Pascal, система управления базами данных Paradox и среда визуального программирования Delphi как инструментальные средства создания прикладной автоматизированной информационной системы прогнозирования выбросов

3.2. Структурные модели автоматизированных информационных систем в формате Data Flow Diagram

3.3. Структурная модель проектируемой автоматизированной информационной системы «ISEM»

3.4. Архитектура и режимы функционирования автоматизированной информационной системы «ISEM»

4. Применение автоматизированной информационной системы «ISEM» для прогнозирования выбросов крупнотоннажного производства слабой азотной кислоты «5А» Новомосковской акционерной компании «Азот»

4.1. Анализ крупнотоннажного производства слабой азотной кислоты «5А» как сложной химико-технологической системы

4.2. Разработка логико-информационной модели структуры сложной химико-технологической системы

4.3. Разработка логико-лингвистической модели сложной химико-технологической системы

4.4. Автоматизированное прогнозирование выбросов крупнотоннажного производства слабой азотной кислоты «5А» и экспериментальная проверка достоверности прогноза

4.5. Выводы по четвертой главе

Основные результаты исследований

Благополучие индустриальных стран в значительной мере обусловлено и поддерживается высоким уровнем современной химической промышленности. Разнообразные продукты большой и малой химии -кислоты, щелочи, лаки и краски, препараты фармацевтической химии и биотехнологических производств, резинотехнические изделия, горючесмазочные материалы и многие другие являются итогом работы многих тысяч химических предприятий. Однако производство этих же продуктов, как правило, оказывает отрицательное воздействие на ОПС и, как следствие, на здоровье людей и состояние естественных экосистем. Диапазон такого воздействия широк: от непосредственных отравлений особо опасными химическими веществами, поступающими и аккумулирующимися в ОПС, до различных болезненных состояний невыясненной природы, передающихся по наследству.

Бурное развитие современных технологий вселяет в человека если не уверенность, то, по крайней мере, надежду на возможность решения техническими и экономическими средствами как локальных, так и глобальных экологических проблем. Международной комиссией по окружающей среде и развитию во главе Г. X. Брундтланд была разработана «глобальная программа изменений» [1]. Для обозначения этих изменений, необходимых для преодоления экологического кризиса, был введен термин «устойчивое развитие». В дальнейшем термин был закреплен Конференцией ООН по окружающей среде и развитию (Рио-де-Жанейро, 1992). Осознание и изучение экологических проблем в последующее десятилетие стало исключительно важным этапом поиска возможных инновационных решений.

На сегодняшний день существует множество трактовок понятия «устойчивое развитие», соответственно имеются и существенные различия в проектах национальных программ по его достижению, которые создавались и принимались большинством стран, в том числе и Российской Федерацией, за последнее десятилетие [2]. Несогласованность трактовок определяется недостаточностью научного исследования вопросов устойчивого развития, в которых особое место занимает проблематика, связанная с решением задачи научного анализа техногенно-природных систем различных уровней иерархии, от системы промышленное предприятие - локальная ОПС - локальная экосистема» до системы «техносфера - глобальная ОПС - биосфера». Анализ столь сложных систем является крайне сложной научно-технической задачей, существенно затрудненной огромными объемами и сложностью формализации исходной информации с одной стороны, и низкой ее достоверностью с другой.

Задача анализа состояния локальных техногенно-природных систем традиционно решается с помощью мониторинга антропогенных изменений окружающей среды, который осуществляется посредством использования информационных систем мониторинга, реализующих функции наблюдения, оценки и прогноза. Отсутствие строгой научной базы при разработке региональных программ устойчивого развития и практически повсеместное ухудшение экологической обстановки обуславливает актуальность создания, развития и модернизации подобных систем.

Реализация функции прогноза антропогенных изменений окружающей среды невозможна без мониторинга источников загрязнений. Одними из наиболее мощных источников локального загрязнения атмосферы являются крупнотоннажные химические производства [2,7,9,10,11,12]. Данное положение особенно актуально для переходного периода отечественной экономики, который характеризуется значительными колебаниями нагрузок и отклонениями от проектных режимов работы многих крупных химических предприятий, что особенно усложняет решение таких задач мониторинга атмосферы, как контроль и прогнозирование состояния источников загрязнений.

Таким образом, задача разработки новых методов и средств прогнозирования выбросов крупнотоннажные химические производства является актуальной научной задачей, имеющей важное хозяйственно-экономическое и природоохранное значение для принятия управленческих решений по сокращению загрязнения ОПС и разработки научно-обоснованных локальных программ перехода к устойчивому развитию.

Целью данной работы являлась разработка методов, алгоритмов и программных средств, реализующих в рамках информационной системы мониторинга антропогенных изменений ОПС функцию прогноза выбросов крупнотоннажных химических производств.

В ходе работы обоснована возможность применения логико-лингвистических моделей и теории нечетких множеств для 9 прогнозирования выбросов химического производства, разработан алгоритм построения сложной иерархической математической модели СХТС как источника выбросов, предложен метод построения JTJIM на основе продукционных правил, разработан алгоритм отображения продукционных правил нечеткими логическими функциями. С помощью среды визуального программирования Borland Delphi создана интегрированная АИС, включающая комплексы программ моделирования СХТС и прогнозирования выбросов. Разработанные в диссертационной работе алгоритмы и программное обеспечение, могут являться основой для научного исследования сложных экологических, технологических и экономических систем, а также систем, относящихся к другим предметным областям.

Задача решалась на примере производства слабой азотной кислоты, характерного для предприятий азотной промышленности.

Разработанные модели, алгоритмы и комплексы программ используются рядом организаций.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

1. Обоснована возможность применения логико-лингвистических моделей и теории нечетких множеств для математического моделирования СХТС как источника загрязнения на основе опыта экспертов, что позволяет разрабатывать управленческие решения по уменьшению выбросов и повышению экономической эффективности СХТС.

2. Предложен алгоритм построения логико-информационной модели структуры СХТС на основе экспертной оценки значимости причинно-следственных связей, который позволяет оперативно определить качественную взаимосвязь между параметрами выбросов и параметрами технологических режимов СХТС.

3. Разработан алгоритм вербального отображения физических переменных в виде непрерывных возрастающих рядов вербальных оценок ее качественного состояния, позволяющий на естественном ограниченном языке описывать функционирование СХТС.

4. Предложен метод построения логико-лингвистической модели в виде базы продукционных правил, позволяющий на основе ограниченного числа вопросов к эксперту получить полную и непротиворечивую базу правил, отображающих функционирование СХТС.

5. Предложен алгоритм построения функций принадлежности для нечетких множеств значений лингвистических переменных, позволяющий на основе трактовки степени принадлежности как субъективной вероятности оперативно определять функции принадлежности в виде таблицы степеней принадлежности;

6. Предложен комплексный алгоритм отображения базы продукционных правил ЛЛМ в виде упорядоченного набора функций нечеткой логической конъюнкции, дизъюнкции и импликации, что позволяет определять функцию принадлежности нечеткой выходной переменной модели элемента СХТС.

7. Предложен алгоритм определения четкого значения выходной переменной модели элемента СХТС, по функции принадлежности нечеткой выходной переменной.

8. Разработана архитектура, информационно-программное обеспечение и режимы функционирования АИС прогнозирования выбросов химических производств, которая может использоваться в качестве подсистемы прогнозирования в АИС технологического мониторинга, а так же в системах поддержки принятия организационно-технологических и административно-экономических решений по управлению качеством окружающей среды в регионах химической промышленности. * *

В заключении, считаю своим долгом выразить глубокую благодарность моим научным руководителям: профессору, кандидату технических наук Юрию Давидовичу Эдельштейну и действительному члену Академии Технологических наук России, заслуженному деятелю науки Российской Федерации, профессору, доктору технических наук Валерию Павловичу Мешалкину за повседневную помощь и советы при выполнении диссертации.

Особую благодарность за помощь и сотрудничество выражаю выступавшим в роли консультантов и экспертов при создании моделей сложных технологических процессов инженерно-техническим работникам производства «5А» Новомосковской акционерной компании «Азот». Также хочу поблагодарить преподавателей и сотрудников кафедры «Устойчивое развитие и безопасность жизнедеятельности» НИ РХТУ за постоянную поддержку во время выполнения диссертационной работы.

1. Смена курса / Шмидхейни С. и члены Совета предпринимателей. -М.: Геликон, 1994. - 384 с.

2. Охрана труда и экологическая безопасность в химической промышленности: А. С. Бобков, А. А. Блинов, И. А. Роздин, Е. И. Хабарова-М.: Химия, 1997. -400 с.

3. МедоузД. X., МедоузД. Л., Рандерс Й. За пределами роста. -М.: Издательская группа «Прогресс», «Пангея», 1994. -304 с.

4. Экономическая стратегия фирмы: Учебное пособие / Под. ред. Градова А.П. Санкт-Петербург: Специальная литература, 1995. -416 с.

5. Современная экономика: Учебное пособие / Под. ред. Мамедова О.Ю. Ростов-на-Дону: Феникс, 1996. - 608 с.

6. Миллер Т. Жизнь в окружающей среде. / Программа всеобщего экологического образования. В III ч. Пер. с англ. / Под ред. Ягодина Г.А. М., Издательская группа «Прогресс-Пангея», 1993-1996.

7. Брылев А.Н., Сисина Н.Н. Экономический анализ природоохранной деятельности предприятий химической промышленности: Учебно-методическое пособие. Санкт-Петербург: СПбУЭФ, 1993. - 84 с.

8. Форрестер Дж. Мировая динамика: Учебное пособие. / Пер. с англ. -М.: Наука, 1978.- 168 с.

9. Горелик В.А., Кононенко А.Ф. Теоретико-игровые модели принятия решений в эколого-экономических системах. М.: Радио и связь, 1982.- 145 с.

10. Ю.Нестеров А.П., Нестеров П.М. Экономика природопользования и охраны природы: Учебное пособие. М.: Высшая школа, 1994. -320 с.

11. Охрана окружающей среды: Учебное пособие / Под. ред. Белова С.В. М.: Высшая школа, 1991. - 319 с.

12. Экономические основы экологии. Глухов В.В., Лисочкина Т.В., Некрасова Т.П. Учебное пособие Санкт-Петербург Специальная литература. 1997 304с.

13. Балацкий О.Ф., Мельник Л.Г., Яковлев А.Ф. Экономика и качество окружающей среды. Л.: Гидрометеоиздат, 1984. - 190 с.

14. Н.Муравьев А.И. Проблемы измерения, оценки и планирования повышения эффективности производства. М.: Экономика, 1981. -150 с.

15. Катастрофы и человек. Российский опыт противодействия чрезвычайным ситуациям. / Под. ред. IO.JI. Воробьева. М.: Издательство «ACT-ЛТД», 1997. - 256 с.

16. Шойгу С.К., Воробьев Ю.Л., Владимиров В.А. Катастрофы и государства. М.: Энергоатомиздат, 1997. - 160 с.

17. Мазур И.И., Молдованов О.И., Шишов В.Н. Инженерная экология. Общий курс. Т2. / Справочное пособие. М.: Высшая школа, 1996. -655 с.

18. Яншин А.Л., Мелуа А.И. Уроки экологических просчетов. М.: Мысль, 1991.

19. Кафаров В. В., Мешалкин В. П. Анализ и синтез химико-технологических систем. -М. Химия, 1991. -432 с.

20. Кафаров В. В., Дорохов И. Н. Системный анализ процессов химической технологии. Основы стратегии. -М. Наука, 1976. -500 с.

21. Гимаров В. А., Дли М. И., Круглов В. В., Мешалкин В. П. Методы распознавания нестационарных образов. -М.: Физматлит, 2002. -112 с.

22. Кафаров В.В. Методы кибернетики в химии и химической технологии: Учебное пособие. М.: Химия, 1971. - 496 с.

23. Бояринов А.И., Кафаров В.В. Методы оптимизации в химической технологии: Учебное пособие. М.: Химия, 1975. - 576 с.

24. Беличенко Ю.П., Гордеев Л.С., Комиссаров Ю.А. Замкнутые системы водообеспечения химических производств. М.: Химия, 1996.-272 с.

25. Экспертные системы в химической технологии. Основы теории, опыт разработки и применения / Мешалкин В.П. М.: Химия, 1995. -368 с.

26. Белешев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки. М.: Наука, 1973. -160с.

27. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. -М.: Логос, 2000.- 296с.: ил.

28. Дорохов И.Н., Кафаров В.В. Системный анализ процессов химической технологии. Экспертные системы длясовершенствования промышленных процессов гетерогенного катализа: Учебное пособие. М.: Наука, 1989. - 376 с.

29. ГОСТ 23554.2-81 Экспертные методы оценки качества промышленной продукции. М.: Издательство стандартов, 1982.

30. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989.

31. Поспелов Д.А. Логико- лингвистические модели в системах управления. М.: Энергоиздат, 1981. - 231с.

32. Элти Дж., Кумбо М. Экспертные системы. Концепция и примеры. -М.: Финансы и статистика, 1987. 192 с.

33. Мешалкин В. П., Бобров Д.А., Гордеева Ю.П. Гибридная экспертная система проектирования ресурсосберегающих установок первичной нефтепереработки. // Журнал «Программные продукты и системы», №1, 1997. С.24-28.

34. Мешалкин В. П., Захарина И.И. Продукционно-вычислительный алгоритм генерации оптимальной последовательности выделения целевых продуктов из многокомпонентных смесей. // Журнал «Химическая промышленность», №9, 1994. С. 68-73.

35. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/ Под. ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука, 1986. - 312 с.

36. Лукас В.А. Введение в FUSSY-регулирование: Учебно-методическое пособие. Екатеринбург: Уральская государственная горногеологическая академия, 1997. - 36 с.

37. Кафаров В.В., Дорохов И.Н. Системный анализ процессов химической технологии. Применение метода нечетких множеств: Учебное пособие. М.: Наука, 1986. - 360 с.

38. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение для принятия приближенных решений. М.: Мир, 1976. -165с.

39. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях // Вопросы анализа и процедуры принятия решений : Сб. статей / Пер. с англ. ; Под ред. И.Ф. Шахнова. М., 1976. - С.172- 215.

40. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А.Н. Борисов, А.В. Алексеев, Г.В. Меркурьева и др.- М.: Радио и связь, 1989.-305 с.

41. Борисов А. Н. Принятие решений на основе нечетких моделей: Примеры использования. Рига: Зинатне, 1990. - 184 с.

42. Елтаренко Е. А. Оценка и выбор решений по многим критериям. -М.: МИФИ, 1995.- 111с.

43. Ларичев О. И., Мошкович Е. М. Качественные методы принятия решений: Вербальный анализ решений. М.: Наука: Физматлит, 1996. - 207с.

44. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Пер. с англ.- М.: Радио и связь, 1993. 315 с.

45. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем / Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1991. - 224 с.

46. Кини Р. Функции полезности многомерных альтернатив // Вопросы анализа и процедуры принятия решений: Сб. статей / Пер. с англ.; Под ред. И.Ф. Шахнова. М., 1976. - С. 59-79.

47. Saaty T.L. Exploring the interface between hierarchies, multiple objectives and fuzzy sets // Fuzzy Sets and Systems. 1978. - Vol.1. - P. 57-68.

48. Мелихов A.H., Бернштейн Jl.С., Коровин С.Л. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. - 272 с.

49. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981. - 206 с.

50. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982.-432с.

51. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под. ред. Р. Ягера М.: Радио и связь, 1986. - 391с.

52. Saaty T.L. Measuring the fuzziness of sets // Journal of Cybernetics. -1974,-Vol.4.-P.53-61.

53. Борисов A.H., Алексеев A.B., Крумберг O.A. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Знатне, 1982.-256 с.

54. Saaty R.W. The analytic hierarchy process- what is it and how it is used // Mathematical Modelling. 1987,- Vol. 9, N 3-5. - P. 161-176.

55. Захаров В.И., Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления: Научно-организационные, технико-экономические и прикладные аспекты // Изв. РАН. Техническая кибернетика.- 1992. N 5. - С. 171-196.

56. Захаров В.И., Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления: Эволюция и принципы построения // Изв. РАН. Техническая

57. Захаров В.И., Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления: Методология проектирования // Изв. РАН. Техническая кибернетика. 1993. - N 5. -С. 197-216.

58. Заде Л. Нечеткая логика / Копия перевода ГПНТБ. N 190786. - М., 12.9.89. - 10 с. - Пер. ст. Zadeh L. из журнала: Computer. - 1988. - Vol. 21, N4.-P. 83-93.

59. Соснин П.И., Канаев О.Г., Афанасьев А.И. Процессоры обработки нечеткой информации. Саратов: Из-во Саратовского университета, 1988. - 76 с.

60. Прикладные нечеткие системы / Под ред. Т. Тэрано М: Мир, 1993. - 512с.

61. Tong R.M. The construction and evaluation of fuzzy models.- In: Advances in fuzzy set theory and applications / Ed. by Gupta M.M., Ragade R.M., Jager R.R. Amsterdam: North-Holland, 1979. - P. 559575.

62. Грунина Г.С., Деменков Н.П. Программный комплекс для проектирования нечеткого логического регулятора // Приборы и системы управления. 1997. - N 8. - С. 19-21.

63. Грунина Г.С., Деменков Н.П., Евлампиев А.А. Решение многокритериальных задач оптимизации в условиях качественной неопределенности // Вестник МГТУ. 1998. - N 1. - С. 45-53.

64. Алиев Р.А., Мамедова Г.А. Идентификация и оптимальное управление нечеткими динамическими системами // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 6, 1993.

65. Алиев Р.А., Церковный А.Э., Мамедова Г.А. Управление производством при нечеткой исходной информации // М.: Энергоатомиздат, 1991, 201 с.

66. Анисимов В.Ю., Борисов Э.В. Методы достоверности реализации нечетких отношений в прикладных системах искусственного интеллекта // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 5, 1991.

67. Берштейн Л.С., Коровин С.Я., Мелихов А.Н., Серяев И.Е. Функционально-структурное исследование ситуационно-фреймовой сети эксплуатационной системы с нечеткой логикой // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 2, 1994.

68. Берштейн Л.С., Казупеев В.М., Коровин С.Я., Мелихов А.И. Параллельный процессор нечеткого вывода для ситуационных экспертных систем // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 5, 1990.

69. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьева Г.В., Слядзь Н.Н., Глушков В.И. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений // М.: Радио и связь, 1989, 304 с.

70. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей: примеры использования // Рига, Зинатые, 1990, 184 с.

71. Гаврилов А.Н. , Пузикова JI.A., Пылькин А.И. Последовательная процедура принятия решений о состоянии канала связи на основе проверки нечетких гипотез // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 2, 1994.

72. Елисеев П.И. Интерпретация нечетких подмножеств в задачах моделирования и управления // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 3, 1992.

73. Еремин Н.А. Моделирование месторождений углеводородов методами нечеткой логики // Москва, Наука, 1995, 462 с.

74. Жуковин В.Е. Нечеткие многокритериальные модели принятия решений // Тбилиси, Мецниереба, 1988, 69 с.

75. Заде JL, Дезоэр Ч. Теория линейных систем. Метод пространства состояний // Москва, Наука, 1970, 704 с.

76. Зайченко Ю.П. Исследование операций. Нечеткая оптимизация // Киев, Выща школа, 1991, 191 с.

77. Кудинов Ю.И. Нечеткие системы управления // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 5, 1990.

78. Левченко В.И., Савинова А.А. Матричное представление нечетких предикаторов и его приложение // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 5, 1993.

79. Литвак Б.Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа// М.: Радио и связь, 1982, 184 с.

80. Макеев С.Г1. Декомпозиционные задачи вычисления функции от взаимодействующих нечетких переменных // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 5, 1990.

81. Макеев С.П., Пицык В.В., Полуденко В.А. Согласование целей развития больших технических систем с возможностями реализации их характеристик при нечеткой исходной информации // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 5, 1991.

82. Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой // М.: Наука, Физматлит, 1990, 272 с.

83. Нгуен Минь Хай Моделирование с помощью нечетко-значной вероятностной логики // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 5, 1993.

84. Орлов А.И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные // М.: Знание, 1980, 63 с.

85. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации // Москва, Наука, 1981, 208 с.

86. Перегуда А.И., Мальцев Г.В. Размытые множества при идентификации и моделировании систем // Обнинск, 1988.

87. Потюпкин А.Ю. Решение задачи идентификации нечетких систем // Изв. АН: серия теория и системы управления, № 2, 1996.

88. Романов А.Ф., Шемакин Ю.И. Индуктивно-дедуктивный логический вывод в нечетких условиях // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 5, 1992.

89. Силов В.Б. Оптимизация многокритериальных систем нечетко-условного программирования // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 4, 1992.

90. Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллектуальных систем управления: теоретические и прикладные аспекты // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 3, 1991.

91. Хургин Я.И. Нечеткие уравнения в моделях принятия решений // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 3, 1993.

92. Чернов В.Г. Организация ввода аналитических данных в нечеткие контроллеры // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 5, 1994.

93. Язенин А.В. Линейное программирование со случайными нечеткими данными // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 3, 1991.

94. Язенин А.В. Квазиэффективные решения задач многокритериальной нечеткой оптимизации // Изв. АН: серия техническая кибернетика, № 5, 1992.

95. Вирт Н. Алгоритмы и структуры данных: пер. с англ. -М.: Мир, 1989. -360 с.

96. Зелковиц М., Шоу А., Гэннон Дж. Принципы разработки программного обеспечения: пер. с англ. -М.: Мир, 1982. — 386 с.

97. Практическое руководство по программированию: пер. с англ./ Б. Мик, П. Хит, Н. Рашби и др.; под ред. Б. Мика, П. Хит, Н. Рашби. -М.: Радио и связь, 1986. — 168 с.

98. Фоке Дж. Программное обеспечение и его разработка: пер с англ -М.: Мир, 1985. 368 с.

99. Язык компьютера. Пер. с англ, под ред. и с предисл. В. М. Курочкина — М.: Мир, 1989. 240 с.

100. Дж. Мэтчо и др. Delphi 2. Руководство для профессионалов: пер. с англ. -Спб.: BHV-Санкт-Петербург, 1997. -784 с.

101. Дарахвелидзе Г. П., Марков Е. П. Delphi — среда визуального программирования. — СПб.: BHV-Санкт-Петербург, 1996. — 352 с.

102. Эндрю Возневич Delphi. Освой самостоятельно: пер. с англ. — М.: Восточная книжная компания, 1996. — 736 с.

103. Гринзоу Jly. Философия программирования для Windows 95/NT: пер. с англ. — СПб.: Символ-Плюс, 1997. — 640 е., ил.

104. Чл. корр. Эделыптейн Ю.Д., Минаков Н.Н., Соколов Ю.Г. Стратегия природоохранной деятельности МО г. Новомосковск и

105. Новомосковский район в XXI веке. // Вестник Академии: Информатика, Экология, Экономика. / Российская Академия диалектико-системных исследований и разработок, М., 1999. Т. 3. С.4-9.

106. Акад. Эдельштейн Ю.Д., Мягкова Г.И. Построение структуры ИАСУ объектом размещения отходов. // Информатика, Экология, Экономика: Вестник Академии. / Российский химикотехнологический университет им. Д.И.Менделеева, М., 2000. Т. 1(4). С.107-115.

107. Акад. Эдельштейн Ю.Д., Кочин О.Е., Кочетов А.Н. Пути развития АСК «Атмосфера» г. Новомосковска. // Информатика, Экология, Экономика: Вестник Академии. / Российский химико-технологический университет им. Д.И.Менделеева, М., 2000. Т. 1(4). С.127-133.

108. Копия акта о внедрении АИС

109. Зам. Главы админист. МО г. Новомосковск: Новомосковский райек^.яиКуренков В. В.»1. УтвержденоillД.И.Менделеева

110. АМД Х'ЪШВМЩ Вснт Д-П. ^и к Уд^М^Ж/ ** 2002 го передаче алгоритмов и программных комплексов прогнозирования выбросов химических производств.

111. Разработан алгоритм вербального отображения физических переменных в виде непрерывных возрастающих рядов вербальных оценок ее качественного состояния, позволяющий на естественном ограниченном языке описывать функционирование

112. Предложен метод построения логико-лингвистической модели в виде базы продукционных правил, позволяющий на основе ограниченного числа вопросов к эксперту получить полную и непротиворечивую базу правил, отображающих функционирование СХТС.

113. Предложен алгоритм определения четкого значения выходной переменной модели элемента СХТС, по функции принадлежности нечеткой выходной переменной.