автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методы и алгоритмы оценки индивидуальной пылевой нагрузки работников предприятий асбестодобывающей промышленности

Асбестовая промышленность является одной из важнейших составляющих горной промышленности нашейны и следовательно - отечественной экономики. Процент работоспособного населения, занятого в добыче, обогащении и производстве материалов из продуктов асбестовой промышленности достаточно велик, многие из асбестодобывающих предприятий являются градообразующими предприятиями и до сих пор работа на горнодобывающем производстве, является чуть ли не единственным источником средств к существованию для жителей этих городов. Возрастающие объемы производства, наблюдающееся в последнее время, при сохранении прежних технологий, означают пропорциональный рост вредных выбросов в окружающую среду и следовательно рост профессиональных заболеваний. Основным вредным фактором, в асбестовом производстве, была и остается асбестовая пыль, образующаяся при добыче и переработке асбестовой руды.

В настоящее время, борьба с пылью на производстве, как у нас, так и за рубежом, в основном, ведется в направлении пылеподавления. Меры принимаемые в этом направлении помогают снизить концентрацию пыли в воздухе до определенного уровня, но не дают никакой информации о накоплении пыли в организмах работников и направлены скорее на предотвращение взрывов пыли, чем на сохранение здоровья работников. Оценка заболеваемости персонала ведется лишь по факту заболевания, и проводятся редкие выборочные рентгенологические обследования небольшой части персонала.

Эти меры, как представляется, недостаточны, в следствии субъективных характеристик заболеваемости у рабочих и недостаточной проработанности вопроса о влиянии пыли на организм человека. С одной стороны, медики уже накопили достаточно большой объем информации о протекании болезней органов дыхания работников, а с другой, существует проблема включения этих знаний в процесс управления предприятиями. Результатом является чисто формальный сбор информации о концентрациях пыли и, при отсутствии необходимого аппарата вычислений, отсутствие прогнозирования заболеваемости персонала, исходя из сложившейся на предприятии пылевой обстановки. Это ведет к тому, что рост заболеваний пылевой этиологии у работников горнодобывающих предприятий, вызывает повышение издержек предприятия, в плане выплаты больничных, пенсий по инвалидности, а также компенсаций по суду заболевшим на производстве.

На данный момент в России ведутся следующие научные исследования рассматриваемого круга проблем:

1. проф. Еловской Людмилой Тимофеевной, и Ковалевским Евгением Вильевичем (Институт гигиены труда России), в области изучения влияния асбестовой и другой пыли на организм человека;

2. проф. Кириным Борис Филиппычем в области построения системы датчиков для исследования пылевого потока;

3. Божко Дмитрий Ильич и Подображин Сергей Николаевич, ведут разработку новых требований к проведению пылевого контроля на предприятиях угледобывающего комплекса.

Таким образом, можно утверждать, что проблема разработки методологии современной системы пылевого контроля для предприятий горнодобывающей промышленности, объединяющей в себе знания медиков, кадровиков, экономистов и экспертов в области пылевого контроля, является актуальной научной задачей, позволяющей расширить наше представление о взаимодействии организма человека с пылью и решить ряд актуальных производственно-хозяйственных и социальных задач.

ВЫВОДЫ ПО ЧЕТВЕРТОЙ ГЛАВЕ

1. Была построена общая структура модулей пакета прикладных программ оценки индивидуальной пылевой нагрузки, позволившая перейти к алгоритмизации отдельных модулей и методов расчета, определившей структуру входных, выходных и внутренних потоков данных.

2. Было разработано алгоритмическое обеспечение для реализации разработанного метода расчета среднесменной концентрации фиброгенных аэрозолей в воздухе рабочей зоны.

3. Используя разработанное алгоритмическое обеспечение был закодирован блок расчета среднесменной концентрации фиброгенных аэрозолей. Что дало возможность создать прикладное программное обеспечение, для расчета среднесменной концентрации фиброгенных аэрозолей в, существующей сейчас, системе пылевого контроля и обеспечить плавный переход к автоматизированной системе пылевого контроля. Данное программное обеспечение также осуществляет сбор и хранение в электронном виде информации о всех проведенных расчетах среднесменной концентрации, что может использоваться для дальнейших исследований.

4. Был создан прототип системы оценки индивидуальной пылевой нагрузки для условий комбината «Ураласбест». Прототип был построен на базе пакета по работе с нечеткой логикой «ри72УТЕСН», в нем была реализована база знаний с использованием правил и механизмов теории нечеткой логики, внесены разработанные функции принадлежности лингвистических переменных.

5. Была проведена апробация разработанного прототипа на ретроспективных данных, предоставленных комбинатом «Ураласбест». Апробация показала

• работоспособность прототипа и правильность логики рассуждений, заложенных в базу знаний прототипа.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе решена с применением методов системного анализа важная научно-практическая задача разработки нового подхода к оценке индивидуальной пылевой нагрузки на работников асбестовой промышленности.

Основные научные результаты работы:

1. Исследована специфика, условия и механизмы накапливания асбестовой пыли в организме работников предприятий асбестодобывающей промышленности. Проведен анализ существующих методов сбора данных о концентрации пыли асбеста в воздухе рабочей зоны, расчета среднесменной концентрации вредных веществ и расчета пылевой нагрузки работников.

2. Разработан новый подход к оценке влияния пылевой нагрузки на здоровье работников асбестодобывающей промышленности, позволяющий учитывать индивидуальные особенности организма работников и условий работы.

3. Разработан механизм формирования полного набора факторов, оказывающих влияние на процесс накопления асбестовой пыли в организме работников предприятий асбестодобывающей промышленности.

4. Сформирован когнитивный граф пылевого контроля, позволяющий уже на новом уровне описать систему отношений «асбестовая пыль - организм».

5. Разработан новый метод обработки результатов пылевого контроля, отличающийся от существующих тем, что он может использоваться как в случаях, когда измерения концентрации пыли происходят эпизодически (современная существующая ситуация), так и в условиях непрерывного поступления информации о концентрации пыли.

6. Разработан новый метод оценки индивидуальной пылевой нагрузки работников предприятий асбестодобывающей промышленности, позволяющий учесть особенности организма и условия работы индивидуально для каждого работника.

Практическая значимость работы состоит:

1. В формировании полного набора факторов, оказывающих влияние на процесс накопления асбестовой пыли в организме работников предприятий асбестодобывающей промышленности.

2. Построении функций принадлежности для лингвистических переменных, используемых для оценки индивидуальной пылевой нагрузки на работников предприятий асбестодобывающей промышленности.

3. Создании программного обеспечения обработки результатов пылевого контроля фиброгенных аэрозолей на предприятиях асбестодобывающей промышленности, используемого в процессе обучения специалистов по профмедицине в «Центре изучения профзаболеваний НИИ РАМН России».

Достоверность научных положений, сформулированных в диссертации, основана на корректном использовании статистических методов анализа экспертных данных, за интервал времени более 10 лет и включающих сотни измерений, а также положительными результатами апробации инструментальных средств оценки индивидуальной пылевой нагрузки на основе разработанных в диссертации методов.

Основное содержание работы и ее отдельные положения докладывались на следующих симпозиумах и конференциях: научный симпозиум «Неделя горняка» (г. Москва, 2001 г.), Конференция молодых ученых «Медицина труда в третьем тысячелетии»(г. Москва, 2001 г.), научный симпозиум «Неделя горняка» (г. Москва, 2002 г.).

1. Ивашев-Мусатов. Начала математического анализа. Москва, "Наука", 1995

2. А.Е. Мудров. Численные методы для ПЭВМ. Томск, МП "Раско", 1992.0.С. 73.

3. Отчет "Изучение запыленности воздуха рабочей зоны на предприятиях по добыче и обогащению хризотил-асбеста комбината "Ураласбест" г.Асбест, Россия". ФИМТ, Финляндия, НИОТиГ США, РАМН ИМТ Россия. Хельсинки 1996г.

4. АМН СССР «Профилактика профессиональных заболеваний пылевой этиологии», Выпуск 44., Москва, 1991 г.

5. Безуглая Э.Ю. Использование статистических методов для обработки данных наблюдений за загрязнением воздуха. Труды ГГО, 1969, вып. 238.

6. Безуглая Э.Ю. К статистическому определению средних и максимальных значений концентраций примесей. Труды ГГО, 1971, вып. 254.

7. Пархоменко Г.М., Саяпина Р.Я., Бадьин В.И. Задержка радиоактивных аэрозолей в органах дыхания человека и оценка величины их поступления. Атомиздат, 1972.

8. Бадьин В.И., Егорова М.С., Ситько Р.Я. Практические методы статистической обработки данных дозиметрических служб. Атомиздат, 1972.

9. Урбах В.Ю. Биометрические методы (статистическая обработка опытных данных в биологии, сельском хозяйстве и медицине). М., 1964

10. Абесгаус Г.Г., Тронь А.П., Копейкин Ю.Н. Справочник по вероятностным расчетам. М., 1970.

11. Статистические данные по запыленности воздуха на предприятии «УралАсбест» за ряд лет. АО «УралАсбест».

12. Сурков «Предупреждение взрывов угольной пыли» 1997 г. Автореферат

13. Лама Р.Д. «Вклад в геомеханику, выбросы, газовый и пылевой контроль и оптимизация горного планирования подземных угольных шахт» 1994 г.

14. Ерохин С.Ю. «Научные основы технических решений предупреждения появлений потенциальной вредности пыли в угольных шахтах», Автореферат, 1993 г.

15. Колмогоров А.Н. «Основные понятия теории вероятностей», Москва, 1998 г.

16. Клименко А.П. «Методы и приборы для измерения концентрации пыли»

17. Безуглая Э.Ю. «Чем дышит промышленный город», Гидрометеоиздат, 1991 г.

18. Суханов В.В., Костан Ю.В. «Пылевая опасность в угольных шахтах. Прогнозирование и профилактика пневмокониоза» Москва 1990.

19. Клименко А.П., Королев В.И., Шевцов В.И. «Непрерывный контроль концентрации пыли» Киев 1980.

20. Временная инструкция «Весовой метод запыленности воздуха» Магадан, 1963.

21. Мэтью Л. Гинзберг. "Наиболее важное в ИИ", 1993.

22. Ян Пратт. "Искусственный Интеллект", 1994.

23. Искусственный Интеллект, в 3-х томах, под ред. Попова Э., Поспелова Д., и др., М.: Радио и связь, 1990.

24. Сандермейер, К. "Системы, основанные на знаниях: терминология и ссылки", 1991.

25. Толковый словарь по Искусственному Интеллекту. Аверкин А. и др., М.: Радио и связь, 1992.28. L.a. zadeh, "Fuzzy sets".

26. А. Масалович "Этот нечеткий, нечеткий, нечеткий мир". Tora-center 1998.

27. М. Болдырев "Решение задач с применением нечеткой логики."

28. Т. Терано, К. Асаи, М. Сугэно "Прикладные нечеткие системы" Москва: "Мир", 1993г.

29. P.P. Ягер "Нечеткие множества и теория возможностей". Москва: "Радио и Связь", 1986г.

30. Кофман А. "Введение в теорию нечетких множеств", Москва, "Радио и Связь", 1982г.

31. Орловский С.А. "Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации". Москва: Наука; 1981

32. Поспелов Д.А. "Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта". Москва: Наука; 1986

33. Борисов А.Н. "Модели принятия решений на основе лингвинистической переменной". Рига: Знание. 1982

34. Борисов А.Н. "Обработка нечеткой информации в системах принятия решений". Москва, "Радио и Связь", 1989г.

35. Журнал "Известия АННСССР: Теория и системы управления" за 1995г.

36. Агеев В. Н., 1994. Примеры гипертекстовых и гипермедиа систем (обзор) // Компьютерные технологии в высшем образовании: Сб. статей. М.: Изд-во МГУ. С.225-229.

37. Аверкин А. Н., Батыршин И. 3., Блишун А. Ф., Силов В. Б., Тарасов В. Б., 1986. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта // Под ред. Д. А. Доспелова. М.: Наука.

38. Алахвердов В. М., 1986. Когнитивные стили в контурах процесса познания. Когнитивные стили // Под ред. В. Колги. —Таллинн. С. 12-23.

39. Александров Е. А., 1975. Основы теории эвристических решений. М.: Наука.

40. Алексеевская М. А., Недоступ А. В., 1988. Диагностические игры в медицинских задачах. Вопросы кибернетики // Задачи медицинской диагностики и прогнозирования с точки зрения врача. № 112. С. 128-139.

41. Амамия М., Танака Ю., 1993. Архитектура ЭВМ и ИИ. М.: Мир.

42. Андриенко Г. Л., Андриенко Н. В., 1992. Игровые процедуры сопоставления в инженерии знаний // Сборник трудов III конференции по искусственному интеллекту. Тверь. С. 93-96.

43. Апресян Ю.Д., 1974. Лексическая семантика. Семиотические средства языка. М.: Наука.

44. Арбиб М., 1975. Алгебраическая теория автоматов. М.: Статистика.

45. Аткинсон Р., 1980. Человеческая память и процесс обучения // Пер. с англ. М.: Прогресс.

46. Белнап Н., Стил Т., 1981. Логика вопросов и ответов. М.: Прогресс.

47. Берков В. Ф., 1972. Вопрос как форма мысли. Минск, Изд-во БГУ.

48. Берн Э., 1988. Игры, в которые играют люди. Люди, которые играют в игры// Пер. с англ. М.: Прогресс.

49. Бойкачев К. К., Конева И. Г., Новик И. 3., 1994. «Сценарий» — инструмент визуальной разработки компьютерных программ // Компьютерные технологии в высшем образовании: Сб. статей. М.: Изд-во МГУ. С. 167-178.

50. Борисов А. Н., Федоров И. П., Архипов И. Ф., 1991. Приобретение знаний для интеллектуальных систем. Рижский технический университет.

51. Бурков В. И. и др., 1980. Деловые игры в принятии управленческих решений. М.:МИСИС.

52. Буч Г., 1992. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения, М.: Конкорд.

53. Веккер Л. М., 1976. Психические процессы // В 3-х томах. Т. 2. Л.: ЛГУ.

54. Величковский Б. М., 1982. Современная когнитивная психология. М.: МГУ.

55. Величковский Б. М., Капица М. С., 1987. Психологические проблемы изучения интеллекта // Интеллектуальные процессы и их моделирование. М.: Наука. С. 120-141.

56. Вертгеймер М., 1987. Продуктивное мышление // Пер с нем. М.: Прогресс.

57. Винер Н., 1958. Кибернетика или управление и связь в животном и машине. М.: Сов. радио.

58. Виноград Т., 1976. Программа, понимающая естественный язык // Пер. с англ. М.: Мир.

59. Воинов А., Гаврилова Т., 1994. Инженерия знаний и психосемантика: Об одном подходе к выявлению глубинных знаний // Известия РАН Техническая кибернетика. № 5. С. 5-13

60. Волков А. М., Ломнев B.C., 1989. Классификация способов извлечения опыта экспертов // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. № 5. С. 34-45.

61. Вольфенгаген В. Э., Воскресенская О. В., Горбанев Ю. Г., 1979. Система представления знаний с использованием семантических сетей // Вопросы кибернетики: Интеллектуальные банки данных. М.: АН СССР. С. 49-69.

62. Гаек П., Гавранек Т., 1983. Автоматическое образование гипотез: математические основы общей теории // Пер. с англ. М.: Наука.

63. Гельфанд И. И., Розенфельд Б. И., Шифрин М. А. Структурная организация данных в задачах медицинской диагностики и прогнозирования // Вопросы кибернетики. Задачи медицинской диагностики и прогнозирования с точки зрения врача. М.: АН СССР. С. 5-64.

64. Глушков В. М., 1964. Введение в кибернетику. Киев: Издательство АН УССР.

65. Дэйвисон, 1988. Многомерное шкалирование. Методы наглядного представления данных. — М.: Финансы и статистика.

66. Дюран Б., Оделл П., 1977. Кластерный анализ // Пер. с франц. М.: Статисти-ка.

67. Епифанов М. Е., 1984. Индуктивное обобщение в ассоциативных сетях // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. № 5. С. 132-146.

68. Жинкин Н. И., 1982. Речь как проводник информации. М.: Наука.

69. Зарипов P. X., 1983. Машинный поиск вариантов при моделировании творческого процесса. М.: Наука.

70. Зенкин А. А., 1991. Основы когнитивной компьютерной графики. М.: Наука

71. Иберла К., 1980. Факторный анализ // Пер. с нем. М.: Статистика.

72. Иванов П. И., 1986. Влияние некоторых индивидуально-психологических особенностей на процесс обобщения // Автореферат дис. канд. психол. наук. М.

73. Ивахненко Г. И., 1971. Системы эвристической самоорганизации в технической кибернетике. Киев, Техюка.

74. Йодан Э., 1979. Структурное проектирование и конструирование программ // Пер. с англ. М,: Мир.

75. Макалистер Дж., 1990. Искусственный интеллект и ПРОЛОГ на микроЭВМ. М.: Машиностроение.

76. Мальковский М. Г., 1985. Диалог с системой искусственного интеллекта. М.: МГУ.

77. Маслов С. Ю., 1986. Теория дедуктивных систем и ее применение. М.: Радио и связь.

78. Мельчук И. А., 1974. Опыт теории лингвистических моделей «Смысл-Текст». Семантика, синтаксис. М.: Наука.

79. Месарович М., Такахара Я., 1978. Общая теория систем: математические основы. М.: Мир.

80. Микулич Л. И., 1990. Промышленная технология создания систем, основанных на заниях // В сб.: Экспертные системы на персональных компьютерах. М.: МДНТП им. Ф. Э. Дзержинского.

81. Миллс X., 1970. Программирование больших систем по принципу сверху вниз // В книге: Средства отладки больших систем. М.: Статистика.

82. Минский М.: 1979. Фреймы для представления знаний. М.: Энергия.

83. Моисеев Н. Н., 1981. Математические задачи системного анализа. М.: Наука.

84. Молокова О. С., 1992. Методология анализа предметных знаний // Новости искусственного интеллекта. № 3. С. 11-60.

85. Моргоев В. К., 1988. Метод структурирования и извлечения экспертных знаний: имитация консультаций. Человеко-машинные процедуры принятия решений. М.: ВНИИСИ. С. 44-57.

86. Немов Р. С., 1984. Социально-психологический анализ эффективной деятельности коллектива. М.: Педагогика.

87. Николов С. А. и др., 1990. Анализ состояния и тенденции развития информатики. Проблемы создания экспертных систем // Исследовательский отчет. Под ред. С. А. Николова. София: Интерпрограмма.

88. Норенков И. П., 1986. Введение в автоматизированное проектирование технических устройств и систем. М.: Высшая школа.

89. Ноэль Э., 1978. Массовые опросы // Пер. с нем. М.: Прогресс.

90. Поспелов Д. А., 1989. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов. М.: Радио и связь.

91. Поспелов Д. А., 1986. Искусственный интеллект: фантазия или наука? М.: Радио и связь.

92. Поспелов Д. А., 1986. Ситуационное управление: Теория и практика. М.: Наука.

93. Поспелов Д. А., 1998. Многоагентные системы — настоящее и будущее // Информационные технологии и вычислительные системы. № 1.

94. Поспелов Д. А., 1997. Три шага на пути к официальному признанию // Новости искусственного интеллекта. № 1. С. 99-115.

95. Похилько В. И., Страхов H.H., 1990. Система КЕЬЬУ. М.: МГУ; МП «Гуманитарные технологии» (на магнитном носителе).

96. Пэранек Г. В., 1991. Распределенный искусственный интеллект// В кн.: Искусственный интеллект: применение в интегрированных производственных системах, Э. Кьюсиак (ред.). М.: Машиностроение.

97. Ребельский И. В., 1989. Азбука умственного труда // ЭКО. №7. С. 43-150.

98. Розенталь М., Юдин П., 1951. Краткий философский словарь. М.: Полит-издат.

99. Справочник по искусственному интеллекту в 3-х т., 1990 // Под ред. Э. В. Попова и Д. А. Поспелова. М.: Радио и связь.

100. Сагатовский В. И., 1980. Социальное проектирование // Прикладная этика и управление нравственным .воспитанием. Томск. С. 84-86.

101. Сергеев В. М., 1987. Когнитивные модели в исследовании мышления: структур и онтология знания // Интеллектуальные процессы и их моделирова-ние. М.: Наука. С. 179-195.

102. Сергеев К. А., Соколов А. Н., 1986. Логический анализ форм научного поиска. Л.: Наука.

103. Скрэгг Г., 1983. Семантические сети как модели памяти // Новое в зарубежной лингвистике. Вып. 12. М.: Радуга. С. 228-271.

104. Сойер Б., Фостер Д., 1989. Построение экспертных систем на ПАСКАЛЕ. — М.: Финансы и статистика.

105. Соколов А.Н., 1947. Психологический анализ понимания иностранного тек-ста // Изв. АПН РСФСР. Вып. 7. С. 163-L90.

106. Соколов А. Н., 1968. Внутренняя речь и мышление. М.: Просвещение.

107. Соколов А. Н., 1980. Проблемы научной дискуссии. Л.: Наука.

108. Соловьев С. Ю., Соловьева Г.М., 1989. Вопросы организации баз знаний в системе ФИАКР // Экспертные системы: состояние и перспективы. Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука. С. 47-54.

109. Хорошевский В. Ф., 1990. Программные средства представления знаний: состояние исследований и проблемы // В кн.: Искусственный интеллект. Книга 3. Программные и аппаратные средства. — М.: Радио и Связь. С. 72-82.

110. Шенк Р., 1980. Обработка концептуальной информации // Пер. с англ. М.: Энергия.

111. Шенк Р., Бирнбаум Л., Мей Дж., 1989. К интеграции семантики и прагмати-ки // Новое в зарубежной лингвистике. Компьютерная лингвистика. Вып. 14. М.: Прогресс.

112. Шенк Р., Хантер Л., 1987. Познать механизмы мышления // Реальность и прогнозы искусственного интеллекта. М.: Мир.

113. Шеннон К., Уивер У., 1963. Математическая теория связи. М.: ИЛ.

114. Шмелев А. Г., 1983. Введение в экспериментальную психосемантику. М.: МГУ.

115. Шумилина Т. В., 1973. Интервью в журналистике. М.: МГУ.

116. Щерба Л. В., 1974. Языковая система и речевая деятельность. Л.: Наука.

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

118. Соссюр Ф., де, 1977. Труды по языкознанию // Пер. с франц. М.: Прогресс.

119. Стерлинг Л., Шапиро Э., 1990. Искусство программирования на языке ПРОЛОГ. М.: Мир.

120. Стрельников Ю. Н., Борисов Н. А., 1997. Разработка экспертных систем средствами инструментальной оболочки в среде М5 \Ушо!олУ5. Тверь, ТГТУ.

121. Тарасов В. Б., 1998. Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатике и искусственном интеллек-те // Новости искусственного интеллекта. № 2.

122. Таунсенд К., Фохт Д., 1991. Проектирование и реализация экспертных сис-тем на ПЭВМ. М.: Финансы и статистика.

123. Терехина А. Ю., 1986. Анализ данных методами многомерного шкалирования. М.: Наука.

124. Yamakawa Т. An approach to a fuzzy computer hardware systems // Procs. of 2nd Int. Conf. of AI.-1986.

125. Togai M., Waanabe. A VLSI implementation of fuzzy inference engine toward an expert systems on a chip // Proc. of 2 nd Int. Conf. of AI applications.-1985.

126. Zadeh L. A. Out line of a new approach to the analysis of complex systems and decision process // IEEE Trans, on SMC.-Vol. 3, N 1.-1973.

127. Zadeh L. A. PRUF-A meaningful representation language for natu-ral language // Int. Journal of Man-Machine Studies- 1978.-N 10.

128. Мукаидоно M. Что такое нечеткий Пролог? // Computer today.—132. 1988.-N25.-P. 4-46.

129. Мукаидоно M., Масудзава. Свойства резолюций в нечеткой логике // Дэнси цусин гаккай ромбунси.-1983.-Т. J66-D, N 7.

130. Shen Z., Ding L., Mikaidono M. Fuzzy resolution principle // Proc. of 18th Int. symposium on multi-valued logic, IEEE, 1988.

131. Zadeh L.A. Fuzzy set // Information and control.-1965.-N 8-P. 338.

132. Умано M. Система обработки нечетких множеств на Лиспе // Сб. тез. 3-го симпозиума по нечетким системам. Токио, 1987.-С. 167-172.

133. Zadeh L. A. Outline of new approach to the analysis of complex systems and decision process // IEEE Trans, on SMC.- 1973-Vol. 3, N l.-P. 28-44.

134. Zadeh L. A. Calculus of fuzzy restrictions // In "Fuzzy sets and its application to cognitive and decision processes" ed. by Zadeh L. A.-Academic Press, 1975.-P. 139.

135. Zadeh L. A. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning. Part 1, 2, 3 // Information Sciences.-1975. -N. 8.-P. 199-249; N 8.-P. 301357; N 9.-P. 43-80.

136. Mamdani E. A. Application of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic synthesis // IEEE Trans. Computers. 1977,-Vol. C26, N 12,-P. 1182-1191.

137. Mizumoto M., Zimmermann H. J. Comparison of fuzzy reasoning methods // Fussy Sets and Systems.- 1982,-Vol. 8, N 3.-P. 253-283.

138. Fukami S., Mizumoto M., Tanaka K. Some considerations on fuzzy conditional inference // Fuzzy Sets and Systems.-1980.-Vol. 4, N 3.-P. 243-273.

139. Yamakawa Т., Sasaki K. Fuzzu memory device // Proc. 2nd IFSA Songress-Tokyo, 6-1987.

140. Yamakawa T. An approach to a fuzzy computer hardware system // Proc. 2nd International Conference on Artifical Intelligence.-Mar-seille, France, 12-1986.-P. 1-22.

141. Yamakawa T. High speed fuzzy controller hardware system // Proc. 2nd Fuzzy System Symposium.-Tokyo, Japan, 6-1986,-P. 122-130.

142. Мидзумото M. Нечеткая логика и нечеткие выводы // Сури кагаку.-1987.-Т. 284, N 2.-С. 10-18.

143. Yamakawa Т., Miki Т., Ueno F. Basic fuzzy logic circuit formed byusing p-MOS current mirror circuit // Trans. IECE of Japan, Vol. J67--C, N 12,- P. 1022-1029.

144. Yamakawa Т., Miki Т. The current mode fuzzy logic integrated circuits fabricated by the standart CMOS process // Trans. IEEE on Computers.-Vol. C35, N 2.-P. 161165.

145. Yamakawa T. A. simple fuzzy computer hardware system employing MIN & MAX operations A challenge to 6th generation computer // Procs. 2nd IFSA Congress-Tokyo, Japan,7-1987.

146. Введение в нечеткие системы / Под ред. Терано Т., Асаи К., Сугэно М.— Токио: Омся, 1986.

147. Мумано. Использование нечетких множеств в компьютерах // Computer today.-1988.-N 25.-Р. 28-33.

148. Umano M. A fuzzy production system // In "Fuzzy logic in knowledge engineering" ed. by Prade H„ Negoita C. V.-Verlag TUV Rheinland, 1986.-P. 194-208.

149. Канаи, Исидзука. Пролог-EFL: Пролог со встроенной нечеткой логикой // Дзихо сери гаккай ромбунси.-1986.-Т. 27, N 4.-С. 411-416.

150. Martin Т. P., Baldwin J.F., Pilsworth В. W. The implementation of FPROLOG-A fuzzy Prolog interpreter // Fuzzy Sets and Systems-1987.-N 23.--P. 119-129.

151. Mukaidono M., Shen Z., Ding L. Fuzzy Prolog // Preprint of 2nd IFSA Congress.-1987.-P. 452-455.1. ГООУ. . ■.iiiil'.'ii- О ~ оъ