автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Математические и программные средства интеллектуальной поддержки для обучения анализу образной информации

Глава 1. Исследование технологии создания информационной и инструментальной среды для обучения анализу сложноорганизованной образной информации.

1.1 .Состояние вопроса и задачи исследования.

1.2.Исследование и создание концепции построения системы интеллектуальной поддержки пользователя для обучения анализу сложноорганизованной образной информации.

1.3.Концепция построения средств развития системы интеллектуальной поддержки

Выводы.

Глава 2. Исследование и разработка метода интеллектуальной поддержки для обучения анализу сложноорганизованной образной информации.

2.1 .Модель многомерных пространственно-временных структур изображений и анализ закономерностей размещения элементов изображения пространственно-спектральными методами.

2.2. Формализация описания динамических образов со сложными структурными закономерностями.

2.3.Методика обучения анализу сложноорганизованной образной информации.

Выводы.:.

Глава 3. Разработка алгоритмического и программного обеспечения системы интеллектуальной поддержки.

3.1. Алгоритмы моделирования визуальных образов с заданными параметрами и вычисления пространственно-временного спектра.

3.2.Алгоритм формирования сценария исследований, регистрации, обработки и анализа экспериментальных данных.

3.3. Алгоритм работы исследователя и оператора в системе интеллектуальной поддержки.

3.4.Структурная схема и описание основных модулей программного комплекса СИП.

Выводы.

Глава 4. Экспериментальные исследования и примеры решений некоторых прикладных задач по обучению анализу и интерпретации многомерных данных.

4.1.Вычислительный эксперимент по построению модели взаимодействия оператора с визуальным образом.

4.2.Вычислительный эксперимент по моделированию многомерных образов.

4.3.Применение системы интеллектуальной поддержки для решения задачи анализа и интерпретации многомерных данных.

4.4.Использование системы интеллектуальной поддержки в задачах обучения при образном представлении электронной образовательной информации.

Выводы.

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы; сформулированы цель и основные задачи теоретических и экспериментальных исследований; приведены основные научные положения, которые выносятся на защиту; отмечается новизна и практическая значимость работы; дана её общая характеристика и приведены сведения об апробации; представлен обзор литературы, в котором изложены основные теоретические и практические положения работы.

Актуальность проблемы

Проблема анализа и интерпретации сложноорганизованной образной информации, представленной пользователю в форме изображений, актуальна для автоматизированных систем, решающих задачи интеллектуального характера (обучение, управление, мониторинг, экспертиза и др.). Использование образного представления информации позволяет увеличить скорость восприятия информации, повысить уровень ее понимания, способствует развитию интуиции, профессиональных навыков и образного мышления.

Типология визуальных сложноорганизованных образов информации разнообразна и включает такие характерные признаки как размерность образа (т.е. количество параметров, характеризующих изображение), его статичность или динамичность, цветовые и градационные показатели. Анализ образной информации выполняется оператором (обучаемым), как правило, в условиях ее неполноты, дефицита времени для принятия решения при сохранении требований к глубине понимания структуры образа. Кроме этого в ряде случаев, как показывают исследования, анализ образной информации затрудняют эффекты скрытых структурных закономерностей, например, иллюзия «беспорядка». Эффективное обучение оператора анализу визуальных образов возможно только с учетом отмеченных условий и требует использования дополнительных, интеллектуальных средств поддержки принимаемых решений, что определяет актуальность данной работы.

Целью работы является разработка математических и программных средств интеллектуальной поддержки оператора, позволяющих ему производить эффективный анализ и интерпретацию структурных особенностей в образе информации, обеспечить его профессиональную подготовку.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие задачи:

1 .Изучение и анализ известных интеллектуальных систем для обучения анализу и интерпретации образной информации.

2.Выбор и описание модели структуры образной информации.

3.Построение вероятностной модели понимания и регрессионной модели взаимодействия оператора с визуальным образом и их анализ.

4.Построение алгоритмов работы системы, реализующих метод интеллектуальной поддержки.

5.Разработка методики обучения анализу сложноорганизованной образной информации.

6.Реализация полученных научных результатов, их апробация на прикладных задачах.

Методы исследования базируются на основных положениях системного анализа, методах имитационного моделирования, спектрального анализа, методах теории вероятности и математической статистики, теории графов и теории распознавания образов.

Научная новизна работы заключается в следующем:

-создан новый метод интеллектуальной поддержки для обучения анализу образной информации, основанный на моделировании и представлении оператору для анализа одновременно моделей визуального образа и пространственно-временного спектра;

-построены модели визуальных образов на базе иерархической модели представления структур изображений;

-построены регрессионная модель взаимодействия обучаемого с визуальным образом и вероятностная модель понимания.

Практическая ценность работы состоит в том, что разработанные в диссертации, метод, модели и алгоритмы реализованы в виде пакета прикладных программ и использованы Санкт-Петербургским Государственным Университетом аэрокосмического приборостроения (СПбГУАП) и Республиканским исследовательским научно-консультационным центром экспертизы Минпромнауки и Минобразования России (РИНКЦЭ) в двух НИР в рамках Федеральной программы по обеспечению безопасности полетов.

Основные результаты диссертационной работы применены также в Московской экономической школе (МЭШ) в 2000г. и в Московском государственном университете электроники и математики (МГИЭМ) при выполнении межвузовской научно-технической программы "Перспективные информационные технологии" и НИОКР на 1998-1999г.г. по приоритетному направлению "Народное образование".

Методика обучения анализу и интерпретации образной информации и система интеллектуальной поддержки использовались в работах, проводимых в ЗАО «Научно-технический центр системного моделирования» в период 1995-2000гг.

Апробация работы.

Основные теоретические и практические результаты работы были доложены и обсуждены на международных и республиканских конференциях с 1993-2002г.г., в том числе, на НТК "Эргономика в России, СНГ и мире: опыт и перспективы", С-Пб, 1993г.; П-ой международной НТК "Актуальные проблемы фундаментальных наук", М., 1994г.; the 4th Internation Symposium of Human Factors in Organization Design and Management, Stockholm, 1994r.; the 12th Triennial Congress of International Ergonomics Association, Ergonomics and Design, Toronto, 1994г.; на международных симпозиумах «Интеллектуальные системы» 96-98г.г.; first International Conference on Engineering Psuchology and Cognitive Ergonomics, Cranfield University, U.K., 1996г.; на международных НТК "Системные проблемы качества, математического моделирования и информационных технологий", Сочи, 1996-2002г.

Публикации.

Основные теоретические положения работы были изложены автором в 21печатных и рукописных работах.

Структура и объём работы.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и приложения, содержит список литературы из 171 наименований. Объём работы составляет 160 страниц машинописного текста, включая рисунки, таблицы и 46 страниц приложений.

Основные результаты:

1.Предложен метод интеллектуальной поддержки для обучения оператора анализу образной информации, позволяющий ему оперативно и с максимальной эффективностью идентифицировать образы, в условиях, когда визуальный анализ изображения затруднен.

2.Произведены выбор и описание моделей пространственно-временной структуры изображений. Предложена структура изображений, легко адаптируемая к различным предметным областям.

3.Разработана методика обучения анализу визуальных образов, использующая подход моделирования и одновременного предоставления оператору для анализа моделей визуального образа и пространственно-временного спектра. Данная методика использовалась в научно-исследовательских работах СПбГУАП и РИНКЦЭ при решении задач обеспечения безопасности полетов.

4.Разработана регрессионная модель взаимодействия оператора с визуальным образом многомерных данных и вероятностная модель понимания. Разработаны рекомендации, позволяющие установить области эффективной работы операторов в среде исследованных параметров, определить их пороговые значения и минимальное время анализа.

5.Разработаны система интеллектуальной поддержки и алгоритмы, такие как алгоритм формирования сценария исследований, алгоритм моделирования образов с заданными параметрами, алгоритм вычисления пространственно-временного спектра модели; алгоритм регистрации, обработки и анализа экспериментальных данных; алгоритм построения регрессионной модели взаимодействия обучаемого с визуальным образом.

6.Система интеллектуальной поддержки интегрирована в информационно-образовательную среду МЭШ и МГИЭМ, что позволило выявить закономерности эффективного обучения анализу визуальных образов и разработать рекомендации по способам визуализации учебных материалов при инженерной подготовке.

7.Использование системы интеллектуальной поддержки для решения задач экологического контроля в ЗАО "НТЦСМ" дало возможность провести обучение бортовых операторов в условиях приближенных к реальным и повысить эффективность анализа образов на 38 %.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В заключении приводятся основные выводы, теоретические и практические результаты диссертационного исследования.

1. Автоматизированные обучающие системы профессиональной подготовки операторов летательных аппаратов; под ред. В.Е. Шукшунова. М.: Машиностроение, 1986.

2. Адлер Ю.П., Маркова В.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.: Наука, 1976.

3. Бакрунов А. О., Щукин И.В. Определение скорости потока частиц методами пространственного спектрального анализа, УДК778.38:532.529, М., 1980.

4. Бакрунов А.О., Молотова А.Ю., Рогачева С.В., Экономова Т.О. Программа построения регрессионных моделей взаимодействия человека-оператора с СОИ в АСУ, Тезисы докладов НТК "Автоматизация проектирования и управление качеством", М., 1983, с. 92.

5. Баланчук Т.Т. Технология оперативной подготовки тематических электронных карт., Д., Сибирская Государственная геодезическая академия, 1996.

6. Беймен Г., Эрдейн А. Таблицы интегральных преобразований в 2-х томах, т.1. Преобразования Фурье, Лапласа, Меллина, 1969.

7. Белугина Н.В., Толстихина А.Л. Исследование микрорельефа поверхности кристаллов сегнетоэлектриков ТГС и Rb2ZnCl4 методом атомно-силовой микроскопии. Кристаллография, 1996, том 41, №6, с. 1-5.

8. Бендат Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов, М.: Мир, 1974. 3.11.

9. Бор Н. Избранные научные труды, т.2, М.: Наука, 1971.

10. Брябрин В.М. Программное обеспечение персональных ЭВМ, М.: Наука, 1990.

11. Быстров Ю.А. и др. Электронные приборы для отображения информации, М.: Радио и связь, 1985,240 с.

12. Величковский В.М. Современная когнитивная психология, М., МГУ, 1982.

13. Венда В.Ф. Инженерная психология и синтез систем отображения информации, М.: Машиностроение, 1975, 395с.

14. Верхаген К., Дейн Р., Грун Ф. И др. Распознавание образов. Состояние и перспективы, М.: Наука, 1985,104 с.

15. Вознесенский В.А, Ковальчук А.Ф. Принятие решений по статистическим моделям, М.: Статистика, 1978.

16. Всесоюзная конференция по искусственному интеллекту. Тезисы докладов, М., 1988.

17. Всесоюзная школа по основным проблемам искусственного интеллекта и интеллектуальным системам, Минск, 1990.

18. Гайда В.Н. Зрительное пространственное различение и проблема кодирования визуальной информации, предъявляемой человеку. Автореферат диссертации канд. псих. наук. ЛГУ им. Жданова, Л., 1972.

19. Гренандер У. Лекции по теории образов: Пер с англ. /Под ред. Журавлева/ Часть 1. М., Мир, 1979, Часть 2.Анализ образов. 446с. - М., Мир, 1981, Часть 3. - М., Мир,1983.

20. Григорьев И., Лебедев Г. Не хардом единым. Обзор пакетов профессиональной компьютерной ЗБ-анимации. Виртуальные миры, №0,1995, с. 14-16.

21. Гришин В. Образный анализ экспериментальных данных, М.: Наука, 1982.

22. Джонсон Н, Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке. Методы обработки данных, М.: Мир, 1980.

23. Дмитриев А.С. Хаос и обработка информации .II РЭ, 1993, т.38, № 1.

24. Дудкин К.Н. Зрительное восприятие и память, Л.: Наука, 1985, 203с.

25. Желудев И.С. Симметрия и ее приложения, М.: Энергоатомиздат, 1983.

26. Завалова Н.Д, Ломов Б.Ф., Пономаренко В.А. Образ в системе психической регуляции деятельности, М., Наука, 1986, с.112.

27. Зенкин А.А. Когнитивная компьютерная графика/ Под ред. Д.А. Поспелова, М.: Наука, 1991,192с.

28. Зрительное опознание и его нейрофизиологические механизмы, Под ред. В.Д. Глезера, Л.: Наука, 1975, 275с.

29. Ильин В.Н., Коган В.Л. Разработка и применение программ автоматизации схемотехнического проектирования, М.: Радио и связь, 1984, 367 с.

30. Интеллектуальные процессы и их моделирование, М., Наука, 1989.

31. Искусственный интеллект. Справочник в трех томах, М., Радио и связь, 1990.

32. Исследование операций. Т.1. Методологические основы и математические методы, Т.2. Модели и применение, М.: Мир, 1981, Т1-712с, Т2-677с

33. Исследование по теории структур, М., Наука, 1988.

34. Исхакова Л.К., Молотова А.Ю., Щукин И.В. Исследование некоторых особенностей восприятия точечных изображений, Автометрия, N 4, 1985, с. 9496.

35. Клейман Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. Вып.1 и 2, М.: Статистика, 1978.

36. Клир Р. Системология, М.,1990.

37. Князева Е.Н., Курдюмов С.П. Законы эволюции и самоорганизации сложных систем, М.: Наука, 1994-236с.

38. Коваленко В.Е., Кольцова Н.Е., Лобанов Ю.И., Ремизова Е.А., Соловов А.В. Базы знаний учебного назначения, (Новые информационные технологии в образовании: Обзор. инф./НИИВО; вып.2), М., 1992. 60с.

39. Колесниченко О., Шишигин И. Аппаратные средства PC. Энциклопедия аппаратных ресурсов персональных компьютеров, 3-е издание, Санкт-Петербург, 1999.

40. Комбинаторные планы в задачах многофакторных экспериментов, М.: Наука, 1975, 347с.

41. Коновалова Н.В. Картографическое обеспечение географических информационных систем, Д., Санкт-Петербургский Университет, 1995.

42. Кривошеев А.О. Проблемы развития компьютерных обучающих программ //Высшее образование в России, 1994, N3, с. 12-20.

43. Круг Г.К., Кабанов В.А., Фомин Г.А. и др. Планирование эксперимента в задачах нелинейного оценивания и распознавания образов, М.: Наука, 1981.

44. Крылов В.И., Скобля Н.С. Методы приближенного преобразования Фурье и обращения преобразования Лапласа, М.: Наука, 1974.

45. Леман Э. Проверка статистических гипотез, М.: Наука, 1978,408с.

46. Лобанов Ю.И., Брусиловский П.Л., Съедин В.В. Экспертно-обучающие системы, (Новые информационные технологии в образовании: Обзор. инф./НИИВО; вып.2), М., 1991,56с.

47. Математическая теория планирования эксперимента, Под ред. С.М. Ермака, М.: Наука, 1983, 390с.

48. Машбиц Е.Н. Психолого-педагогические проблемы компьютеризации обучения, М.: Педагогика, 1988, 191с.

49. Мешков В.В. Основы светотехники, М.: "Энергия", 1979, 367с.

50. Микрокомпьютерные медицинские системы. Проектирование и применение, М.: Мир, 1983, 541 с.

51. Многокритериальные задачи принятия решений/ Под ред. Д.М. Гвишиани, С.В. Емельянова, М.: Машиностроение, 1978.

52. Молотова А.Ю. Применение математических методов планирования эксперимента для оценки качества устройств отображения информации. Межвузовский сборник " Системы управления, передача, преобразование и отображение информации", Рязань,1983.

53. Молотова А.Ю., Щукин И.В. Особенности учета психофизических параметров человека оператора при анализе изображения. Оптические изображения и регистрирующие среды, Л., ГОИД982.

54. Молотова А.Ю., Щукин И.В., Экономова Т.О. Методика обучения в задачах анализа человеком сложноорганизованной образной информации, Труды II -ого Международного симпозиума "Интеллектуальные системы", ИНТЕЛ-96, Т.2, С -Петербург, 1996, с. 36-39.

55. Молотова А.Ю., Экономова Т.О. Система автоматизированного проектирования средств отображения информации реального времени, Труды П-ой Международной научно-технической конференции "Актуальные проблемы фундаментальных наук", М., 1994, с. 99-103.

56. Моцуо Комацу Многообразие геометрии, М.: Знание, 1981.

57. Музыкин С.Н., Родионова Ю.М. Моделирование динамических систем, Ярославль, Верх. Волж. кн. изд-во, 1984.

58. Нежурина М.И., Молотова А.Ю. О тенденциях развития методов и средств дистанционного обучения. "Информатика-машиностроение", №2,1998

59. Николис Дж. Динамика иерархических систем, М.: Мир, 1989.

60. Новиков В.А., Селиванов А.Д., Токарева B.C. Учебно-методическое обеспечение автоматизированных обучающих систем в зарубежных странах. (Средства обучения в высшей и средней специальной шк.: Обзор инф./НИИВШ; Вып.5), М., 1984.48с.

61. Обучающие машины и комплексы: Справочник / Под общей ред. А .Я. Савельева, Киев: Вища шк., Головное изд-во. 1986. 303с.

62. Основы инженерной психологии, Под ред. В.Ф. Ломова, М.: Высшая школа, 1986, 447с.

63. Отчет по НИР № 615/132, М., 1989, с. 32-49.

64. Отчет по НИР, авт. Нежурина М.И., Молотова А.Ю., Экономова Т.О. "Разработка и создание организационных, технологических и методических основ ДО и осуществление образовательных программ среднего, высшего и дополнительного образования", М., МГИЭМ, 1998.

65. Отчет по НИР, авторы: Нежурина М.И., Молотова А.Ю., Экономова Т.О. "Создание информационно-образовательной среды для дистанционного обучения", М., МГИЭМ, 1997.

66. Очков В.Ф. Mathcad PLUS.6.0. для студентов и инженеров. Компьютер Пресс, М., 1996.

67. Очков В.Ф. Mathcad PLUS 6.0. для студентов и инженеров. Компьютер, М., 1966.

68. Пайттен Х.Р., Рихтер. Красота фракталов. М.: Мир, 1993.

69. Перельман М.Е. //Природа, 1994, №11, с.3-16.

70. Петрова Н. "Компьютерная графика и анимация как средство медиа образования", 1998.

71. Пидоу Д. Геометрия и искусство, М.: Мир, 1979, 331с.

72. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов. Под ред. Э.К. Лецкого, Мир, М., 1977.

73. Понтрягин Л.С. Обобщения чисел, М.: Наука, 1986.

74. Программа создания электронных цифровых карт для самолетов-лабораторий Ан-24 и Ан-72. Руководство оператора, М., ЗАО НТЦСМ, 1998.

75. Психологический анализ оперативного мышления. Экспериментально-теоретическое исследование, М.: Наука, 1985, 220с.1.l

76. Пупков K.A., Бакрунов А.О., Молотова А.Ю. Автоматизация проектирования индикаторных устройств РЭА, М: Радио и связь, 1988., 96с.

77. Распознавание образов. Состояние и перспективы, М., Радио и связь, 1985.

78. Растригин Л.А., Эренштейн М.Х. Адаптивное обучение с моделью обучаемого, Рига: Зинатне, 1988, 160с.

79. Рекламный проспект фирмы PHILIPS с выставки CeBIT, Hannover, 18- 24, 1999.

80. Ретинская И.В., Шугрина М.В. Отечественные системы для создания компьютерных учебных курсов //Мир ПК, 1993, N7, с.55-60.

81. Роберт Н.В. Виртуальная реальность //Информатика и образование, 1993, N 5, с.53-56.

82. Романовский П.И. Ряды Фурье. Теория поля. Аналитические и специальные функции, М.: Наука, 1980.

83. Семенов В.В. Кибернетическая технология обучения. Труды II международного симпозиума "ИНТЕЛС-96", Т.1, М., 1996, с.50-55.

84. Системы автоматизированного проектирования и обучения: Межвуз. сб. науч. тр. Иваново: Иванов, ун-т, Иванов, энерг. ин-т, 1987,156с.

85. Смирнов Б.М. Физика фрактальных кластеров, М.: Наука, 1990.

86. Смоляров A.M. Системы отображения информации и инженерная психология, М. Высшая школа, 1982.

87. Снеддон И. Преобразование Фурье, ИЛ, 1955.

88. Соловов А.В. Проектирование компьютерных систем учебного назначения: Учебное пособие, Самара: СГАУ, 1995,138с.

89. Справочник по инженерной психологии. Под редакцией члена-корреспондента АН СССР Ломов Б.Ф., М., Машиностроение,!982.

90. Статистическая теория и методология в науке и технике, М.: Наука, 1977,407с.

91. Стенд подготовки электронных карт для самолетов-лабораторий Ан-24 и Ан-72, входящий в состав стенда профессиональной подготовки операторов. Руководство по применению, М, ЗАО НТЦСМ 1998.

92. Таблицы планов эксперимента для факторных и полиномиальных моделей, М.: Металлургия, 1982, 750с.

93. Татарников О. Wavefront взгляд из будущего. Виртуальные миры, N1,1995, с. 2025.

94. Тихонов А.Н., Иванников А.Д. Технологии дистанционного обучения в России //Высшее образование в России, 1994, N3, с.3-10.

95. Толанский С. Оптические иллюзии, М.: Мир, 1967,123с.

96. Травникова. Н.П. Эффективность визуального поиска. М., Машиностроение, 1985.

97. Федер Е. Фракталы, М.: Мир, 1991.

98. Физиология сенсорных систем. Часть 1. Физиология зрения, Л.,Наука,1979.

99. Фоли Дж., Дэм А. Основы интерактивной машинной графики: в 2-х книгах. Кн. 1. Пер с англ., М.: Мир, 1985.

100. Фоли Дж., Дэн А. Основы машинной графики, В 2-х книгах, М.: Мир, 1985, с. 362, 365.

101. Фракталы в физике, М.: Мир, 1988.

102. Хакен Г. Информация и самоорганизация. Макроскопический подход к сложным системам: Пер с англ., М.:Мир,1991.

103. Харитонов Д., Болотов В., Тихомиров Е. Стереографика, 1999.

104. Харкевич А.А. Теория информации. Опознание образов, М.: Наука, Т.З, 1973, 521с.

105. Хартман и др. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов, М. Мир, 1977.

106. Хикс Ч. Основные принципы планирования эксперимента, М.:Мир,1967, 406с.

107. Химменблау Д. Анализ процессов случайными методами, М.: Мир, 1973, 957с.

108. Христочевский С.А. Информатизация образования //Информатика и образование, 1994, N1, с.13-19.

109. Хромов Л.И, Цыцулин А.К., Куликов А.Н. Видеоинформатика. Передача и компьютерная обработка видеоинформации, М., Радио и связь, 1991.1.

110. Цевенков Ю.М., Семенова Е.Ю. Информатизация образования в США, (Новые информационные технологии в образовании: Обзор. инф./НИИВО; вып. 8), М., 1990, 80с.

111. Цевенков Ю.М., Семенова Е.Ю. Эффективность компьютерного обучения, (Новые информационные технологии в образовании: Обзор. инф./НИИВО, вып. 6),М., 1991,84с.

112. Цибулевский И.Е. Ошибочные реакции человека-оператора, М.: Сов. радио, 1975, 205с.

113. Человеческий фактор, В 6 т. Т.З, Моделирование деятельности, профессиональное обучение и отбор операторов: Пер. с англ./Холдинг Д., Голдстейн Н., Эбертс Р. и др. (Часть 2. Профессиональное обучение и отбор операторов), М.: Мир, 1991. 302с.

114. Чернышев С.Л., Чернышев Л.С. Логика окружающей среды, М.,НИИЭИР, 1999, с.7-31.

115. Шамбадаль П. Развитие и приложение понятия энтропии, М.: Наука, 1967.

116. Шапиро Э.Л. Компоненты знаний и их соотношения в сферах интеллектуальной деятельности //Вестник высш. шк., 1990, N11, с.26-31.

117. Шарковский А.Н. и др. Динамика одномерных отображений, Киев: Наукова думка, 1989.

118. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем- искусство и наука, М.: Мир, 1978,418с.

119. Шеффе Г. Дисперсионный анализ, М.:Наука,1980, 512с.

120. Шибанов Г.П. Количественная оценка деятельности человека-оператора в системе человек-техника, М.: Машиностроение, 1983, 263с.

121. Школа производства и механическая инженерия, НТО, Университет Бирмингема, 1996.

122. Шрейдер Ю.А. Экспертные системы: их возможности в обучении // Вестник высш. шк., 1987, N 2, с.14-19.

123. Шумков Ю.М., Эйдельнант В.М. Программное обеспечение автоматизированного проектирования радиоэлектронных схем, Киев: Техника, 1984.-135 с.

124. Шустер Г. Детерминированный хаос, М.: Мир, 1988.

125. Щекин Г.В. Ассиметрия мозга и психологические особенности человека //Ваша тестотека, Киев: Межрегиональный заочный университет Управления персоналом, 1992, N2, с. 102-112.

126. Щукин И.В. Анализ структуры изображений когерентно-оптическими методами. /В кн. Применение методов оптической обработки информации и голографии /под ред. Гуревича С.Б. и Соколова В.К. Л., 1980, с. 121-125.

127. Эббингауз, Бэн А. Ассоциативная психология, Научная книга, М., 1998, с.110-146.

128. Экономова Т.О. Алгоритм моделирования и обработки визуальной сложноорганизованной информации: Труды III-ого Международного симпозиума "Интеллектуальные системы" INTELS'-98, Т. 1, Псков, 1998, с.233.

129. Авторское свидетельство N 269709 от 9.04.87. Устройство для обучения операторов распознаванию структур. Молотова А.Ю. Щукин И.В., Черешнев Е.М. и др.

130. Авторское свидетельство N 320709 от 8.01.90. Устройство для обучения операторов распознаванию структур. Молотова А.Ю. Щукин И.В., Черешнев Е.М.

131. А61 В 5/16 2033081 (88) Бондарев И.Л., Вылегжанин О.И., Софьин A.M. Чичерин Д.С. Способ оценки внимания.

132. А61В5/16 2038819 Кузнецов О.А. Способ Андреева О.А. развитие интеллектуальных способностей человека и устройство для его осуществления.

133. А61В5/16 2066118 Кузнецов О.А. Способ развития интуитивных способностей человека и устройство для его осуществления Андреева О.А.

134. А61В5/16 2066120 (95) Кузнецов О.А. Способ развития навыков сверхбыстрого восприятия информации и устройство для его осуществления.

135. G06 К 9/00 2037203 (95) О. Веровенко. Метод "врожденной грамотности" (Способ идентификации объектов).

136. G09B17/00 2058597 Кузнецов О.А. Способ демонстрации морфологии языка в начальной стадии обучения, например, грамоте по Андрееву (формирование слова и фразы из последовательности символов, символы строятся из объемно-цветовых элементов).

137. G09B17/00 2084019 (95) Кузнецов О.А. Способ Андреева О.А. интеллектуального и духовного развития личности по матричным таблицам, например, в процессе обучения технике супербыстрого чтения.

138. G09B9/00 2042213 Кузнецов О.А. Способ управления формированием подсветки учебных текстов по таблицам Андреева для развития навыков сверхбыстрого восприятия информации (область: автоматика и устройство подготовки оператора).

139. Единая система программной документации, М., Гос. комитет СССР по стандартам, 1992,138с.

140. Bohr N. Atomic physics and human knowledge, N.K.: Wiley,1958.

141. Borland ++ Version 3.1 Tools and Utilities Guide. Borland International, INC. 1800 Green Hills Road P.O. Box 660001, CA 95067-0001.

142. Bradley G., Hendrick H. Human Factors inn Organisational Design and Management -IV, North Holland, 1994, 776p.

143. Douglas A. Troy Complete С Language Programming for the IBM PC, Little, Brown and Company, 1986.

144. Graham R, Spencer J. Ramasey theory-Scientific, American, v.236,1990.

145. International journal of cognitive ergonomics, V 1, Number 1-3, London, 1997.

146. John L.Campbell, Inside OS/2 The Complete Programmer's Reference, 1988 by TAB BOOK Inc.

147. Magic eye, by N.E .Thing Enterprises, Penguin books, England, 1994.

148. Mandelbrot B. The Fractal Geometry in Nature, San Fran., 1982.

149. Molotova A., Schukin I., Ekonomova T. Investigation of the effect of latent regularities at the image presentation of information to operators of ergotics complexes, В кн.114

150. Proceeding of the 12th Triennial Congress of the International Ergonomics Associations"vol.4 Ergonomics and Design, c.313-314, Toronto, 1994.

151. Orlady H., Orlady L. Human factors in multi-crew flight operations, Ashgate, 1999, 644p.