автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.23, диссертация на тему:Системы адаптивного управления качеством радиоэлектронной наукоемкой продукции

Введение.

1. Анализ принципов построения систем управления качеством наукоёмкой продукции.

1.1. Анализ общих принципов управления качеством наукоёмкой продукции.

1.1.1. Жизненный цикл и воспроизводство качества наукоёмкой продукции.

1.1.2. Динамика основных характеристик наукоёмкой продукции.

1.1.3. Краткий аналитический обзор принципов управления качеством наукоёмкой продукции.

1.2. Структура систем управления качеством наукоёмкой продукции.

1.3. Системы адаптивного управления качеством. Постановка научной задачи.

1.4. Обоснование общего принципа адаптивного управления качеством. Конкретизация научной задачи.

1.5. Выводы по разделу.

2. Разработка алгоритмов функционирования систем адаптивного управления качеством наукоёмкой продукции.

2.1. Вспомогательные сведения из теории адаптивного управления.

2.2. Разработка математической модели и алгоритмов адаптивного управления качеством.

2.2.1. Разработка математической модели и алгоритма дискретного стохастического адаптивного управления качеством.

2.2.2. Разработка марковского алгоритма адаптивного управления качеством.;.

2.3. Оптимизация параметров алгоритмов адаптивного управления качеством.

2.3.1. Оптимизация формы управляемых вероятностных зависимостей

2.3.2. Оптимизация параметров марковского алгоритма управления.

2.4. Разработка обобщённого алгоритма адаптивного управления качеством.

2.5. Выводы по разделу.

3. Анализ эффективности и устойчивости функционирования систем адаптивного управления качеством.

3.1. Предварительные замечания.

3.2. Анализ эффективности использования ресурсов систем адаптивного управления качеством.

3.3. Анализ динамики функционирования систем адаптивного управления качеством.

3.3.1. Анализ динамики функционирования активных элементов.

3.3.2. Анализ динамики попарных взаимодействий активных элементов.

3.3.3. Анализ динамики функционирования структурных элементов.

3.4. Анализ устойчивости функционирования систем адаптивного управления качеством.

3.5. Выводы по разделу.

4. Практическая реализация и применение систем адаптивного управления качеством. Методические рекомендации.

4.1. Обоснование общего принципа практической реализации систем адаптивного управления качеством.

4.2. Средства представления и использования экспертных знаний в системах адаптивного управления качеством.

4.3. Формирование организационной структуры систем и состава активных элементов.

4.4. Примеры построения и применения систем адаптивного управления качеством.

4.4.1. Построение систем адаптивного управления качеством диагностики и лечения сложных заболеваний.

4.4.2. Применение систем адаптивного управления качеством диагностики и лечения сложных заболеваний.

4.5. Выводы по разделу.

Отличительной чертой современной экономики развитых стран становится всё большее её превращение в экономику наукоёмких технологий, где главной составляющей от общей продукции на рынке является интеллектуальная продукция: фундаментальные и прикладные научные проекты и разработки; современная элементная база средств вычислительной техники и электроники; математическое и программное обеспечение вычислительных систем; автоматизированные информационно-распознающие системы; медицинская диагностика; образовательные услуги и многое другое. Главные особенности наукоёмкой экономики: - колоссальная доходность; -необычайно высокие темпы развития; - высокая интенсивность информационных потоков в каждой из областей наукоёмкого производства, обусловленная, в частности, быстрым распространением научно-технической информации по сети Internet; - жесткая конкуренция на рынке наукоёмкой продукции (НП). Указанные особенности предъявляют, в свою очередь, довольно жёсткие требования к системам управления качеством наукоёмкой продукции, т.е. к системам, производящим данную продукцию.

Системы управления качеством в общем случае представляют собой организованные коллективы компетентных исполнителей (экспертов), оснащённые вспомогательными техническими средствами и обладающие определёнными ресурсами, необходимыми для решения поставленных задач (достижения целей) в установленные сроки. Эти системы для сохранения устойчивого и эффективного функционирования в условиях быстро меняющейся внешней среды и жёсткой рыночной конкуренции, должны обладать способностью достаточно быстрой адаптации к происходящим изменениям. Другими словами, состав, организационная структура систем и интенсивность обработки информационных потоков должны быть почти всегда адекватны, т.е. наилучшим образом соответствовать, внешним условиям на каждом конкретном этапе функционирования. Адаптационный процесс - это сложный процесс, связанный, как правило, с трансформацией организационной структуры систем, вариацией интенсивностью обработки информационных потоков, перераспределением функциональной нагрузки между исполнительными элементами систем (активными и вспомогательными), изменением состава исполнительных элементов. Динамика внешней среды «предписывает» необходимость указанных трансформаций для поддержания эффективного функционирования. При этом следует иметь в виду, что производимые ради поддержания эффективности трансформации, могут приводить к потере устойчивости функционирования, а, следовательно, к снижению, возможно даже резкому, эффективности.

В нашей стране и за рубежом ведётся работа по совершенствованию систем управления качеством НП [1-16]. В частности, создана совокупность правовых норм, регламентирующих данную работу. Сюда можно отнести Всемирную организацию интеллектуальной собственности, Бернскую конвенцию по авторскому праву, Парижскую конвенцию по патентному праву, ряд законов РФ: об авторском праве и смежных правах; патентный; о товарных знаках, знаках обслуживания и наименования мест происхождения товаров; о правовой охране программ для ЭВМ и баз данных. Наряду с этим, согласно положениям TQM, решающая роль в достижении высокого (конкурентоспособного) качества НП принадлежит этапу её создания, т.е. по существу способу организации и характеру функционирования систем управления качеством. Но именно этот этап оказывается до настоящего времени наиболее слабо методически проработанным с точки зрения его формализации и регламентации. Так, по данному вопросу в стандарте ИСО 9000-2000 в п. 3.9.12 всего лишь дано следующее определение: «Компетентность - это демонстрируемая способность применять знания и навыки». В стандарте ИСО 3001-2000: «Организация должна определять компетентность, необходимую персоналу для выполнения работы, влияющей на качество продукта». В стандарте ИСО 9004-2000: «Менеджмент должен гарантировать, что компетентность, необходимая для эффективной и результативной работы организации, имеется в распоряжении. Менеджмент должен проводить анализ текущих и ожидаемых потребностей в компетентности, а также сравнивать её с компетентностью уже присутствующей в организации». Как видно, в стандартах предлагаются краткие рекомендации, способы практической реализации которых остаются далеко не ясными. В Западных странах наиболее существенные, основополагающие механизмы формирования и функционирования систем управления качеством, из-за сильной конкуренции, носят закрытый характер. Известными становятся, как правило, рекомендации лишь самого общего вида. Обзоры такого рода рекомендаций можно найти в [14]. В нашей стране значительный вклад в совершенствование систем управления качеством внесли такие выдающиеся учёные как академики РАН С.А. Лебедев, В.И. Арнольд, А.В. Каляев, И.М. Макаров, Н.Н. Евтихиев, Г.П. Георгиев, Н.А. Смирнов, члены-корреспонденты РАН М.М. Мирошников А.С. Сигов, И.А. Каляев, профессора В.П. Марин, В.В. Сидорин, Б.И. Голубь, Н.П. Есаулов и многие др. Большая работа по определению практических формализованных способов построения систем управления качеством, в частности, подбора состава компетентных исполнителей, проделана коллективом возглавляемым академиком РАН Г.П. Георгиевым. Под его руководством разработана методика [13], в которой предложены критерии формирования состава небольших научных коллективов и оценки эффективности результатов их деятельности. Разработанная методика позволяет реализовать избирательный подход к распределению финансовых ресурсов в пользу наилучших систем (коллективов).

Вместе с тем, следует отметить, что известные методики и рекомендации

• * явным образом не учитывают динамику внешней среды и ее влияние на характер функционирования, эффективность и устойчивость систем. В них не освещены вопросы рационального распределения функций между активными и вспомогательными исполнительными элементами; рациональной организации обработки информационных потоков; определения условий устойчивого и эффективного функционирования в быстро меняющейся внешней среде и жёсткой рыночной конкуренции. В связи с этим весьма актуальной становится проблема разработки методологии построения систем управления качеством наукоёмкой продукции, отвечающих вышеперечисленным требованиям. По-существу проблема заключается в создании методологии построения систем управления качеством принципиально нового класса, - систем адаптивного управления качеством (САУК), обеспечивающих создание конкурентоспособной наукоёмкой продукции в установленные сроки с помощью имеющихся технических средств и финансовых ресурсов. Кроме того, разрабатываемая методология должна предусматривать возможность функционирования систем в условиях неопределённости (неполноты, неточности) информации о текущем состоянии внешней и внутренней среды (реально достигнутые уровни качества и технологии создания наукоёмкой продукции в данной предметной области, перспективный спрос на рынке, состояния дел в конкурирующих фирмах, истинный уровень компетентности отдельных исполнителей, характер их взаимодействий на текущий момент и.т.д.), о возможных сценариях её последующих изменений, а также общую тенденцию всё большего переноса функций по обработке информационных потоков с активных элементов на вспомогательные с одновременным наделением последних признаками интеллекта.

Указанная проблема является составной частью общей, фундаментальной проблемы, связанной с созданием систем с элементами искусственного интеллекта. Ее актуальность отражена в большом числе монографий [17-57], периодических журналов и отчетов о научных конференциях по проблемам искусственного интеллекта, особенно в США и Японии, в учебных программах высших учебных заведений, включающих курсы по проблеме искусственного интеллекта (как показывают статистические данные, приведенные в журнале Artificial Inteligence, в настоящее время данной проблемой в США занимается больше специалистов, чем методами обработки коммерческих данных); в программах научных исследований, к которым можно отнести: - программу

Министерства образования РФ, посвященную фундаментальным исследованиям высшей школы в области естественных и гуманитарных наук в направлении исследования и создания информационных систем, систем программной поддержки вычислительного эксперимента и интеллектуальных систем; - научную программу Министерства обороны РФ по созданию технологий имитации и моделирования ситуаций, прогнозирования, подготовки, обоснования и принятия решений; - стратегическую компьютерную программу США; - японскую программу по созданию ЭВМ пятого поколения; - межгосударственный проект ESPRIT, принятый в странах Западной Европы. Кроме того, можно отметить еще целый ряд программ Министерства образования РФ, таких, например, как «Информатизация России», «Перспективные информационные технологии в высшей школе», «Автоматизированные системы медико-биологического назначения» и др. Особую остроту указанная проблема приобретает при решении задач ранней дифференциальной диагностики и последующего лечения сложных заболеваний. Достоверность дифференциальной диагностики должна быть очень высокой (>90%), т.к. различные формы одного и того же типа заболевания требуют различных способов их лечения. Решение этой задачи осуществлялось в соответствии с комплексной научно-технической программой РФ по проблеме «Онкология» совместно с РОЩ им. Н.Н. Блохина РАМН.

В настоящее время отсутствует методология синтеза САУК и анализа эффективности и устойчивости их функционирования в динамичной и неопределенной внешней среде. Поэтому проблема разработки такой методологии является актуальной научной задачей, решение которой имеет важное прикладное значение.

Цель настоящей работы—разработка принципов адаптивного управления, обеспечивающих возможность создания систем нового класса, - систем адаптивного управления качеством наукоёмкой продукции, способных устойчиво и эффективно функционировать в условиях динамичной внешней среды, неопределённости о состоянии среды и жёсткой рыночной конкуренции.

Достижение поставленной цели связано с решением следующих задач:

- анализ принципов управления качеством наукоёмкой продукции и обоснование общего принципа адаптивного управления;

- разработка математической модели и алгоритмов адаптивного управления качеством;

- оптимизация параметров модели и алгоритмов адаптивного управления качеством;

- анализ эффективности и устойчивости функционирования систем адаптивного управления качеством;

- системный анализ возможных путей практической реализации и использования САУК с выработкой методических рекомендаций.

Основные выводы и результаты диссертационной работы.

1. Разработана и теоретически обоснована математическая модель адаптивного управления качеством, основу которой составляют принципы дискретной стохастической аппроксимации процессов выбора управляющих воздействий и оценки показателей качества. Модель обеспечивает возможность управления качеством обширного класса объектов наукоёмкой продукции.

2. Разработаны алгоритмы стохастического адаптивного управления, а также способы оптимизации параметров этих алгоритмов.

3. Аппроксимация вероятностных связей между показателями качества, полученными в последовательные моменты времени, марковским процессом позволяет добиться существенных упрощений путём минимизации необходимой априорной информации о совместных условных плотностях распределения при поиске апостериорных распределений векторов показателей качества. Оптимизация марковского алгоритма управления качеством достигается путём использования линейных векторно-матричных уравнений относительно вектора вероятностей различных состояний марковской цепи,

4. Разработаны, теоретически и экспериментально обоснованы принципы эффективного использования ресурсов САУК. Показана нецелесообразность вкладывания больших ресурсов в режим блуждания по эллипсоиду рассеяния.

5. Разработаны, теоретически и экспериментально обоснованы принципы функционирования САУК. Динамика функционирования САУК определяется изменением интенсивности информационных потоков, изменением интенсивности обработки этих потоков системой, изменением внешних интенсивности обработки этих потоков системой, изменением внешних условий. Реакцией на указанные изменения является процесс самоорганизации, т.е. постоянного изменения организационной структуры систем. Структура САУК динамична в силу изменения свойств как отдельных исполнительных, в первую очередь активных элементов, так и их взаимосвязей между собой. Конкретная конфигурация структуры существует только в строго определённых условиях и только в определённые моменты времени.

6. Мерой организованности активных элементов, их попарных взаимодействий, а также их взаимосвязанных совокупностей и в целом САУК может служить энтропия. Математической моделью динамики функционирования систем является нелинейное дифференциальное уравнение, связывающее энтропию и её приращения, приращения интенсивности информационных потоков и приращения интенсивности обработки информационных потоков в системе.

7. Разработаны и теоретически обоснованы фазовые диаграммы устойчивых и неустойчивых режимов функционирования САУК. Системы могут функционировать в различных областях фазового пространства: устойчивой и неустойчивых. В последних велики вероятности деградации или распада систем. Фазовые диаграммы устойчивых и неустойчивых режимов функционирования позволяют, на основе оценок текущих состояний, принимать обоснованные решения по эффективному управлению и прогнозированию возможных состояний систем. Для удержания САУК в границах области устойчивого функционирования необходимо соблюдать условие адекватности изменения интенсивности обработки информации приращению интенсивности информационных потоков, поступающих в систему.

8. Разработаны способы практической реализации САУК. Установлено, что формализация процессов обработки информационных потоков, т.е. перенос этих процессов на вспомогательные элементы с наделением их свойствами интеллекта, снижает вероятность негативных трансформаций, т.е. нежелательных переходов структурных элементов из одного типа в другой. Эффективным способом практической реализации САУК является комплексное построение по типу смешанных систем: - активные исполнительные элементы -автоматизированные системы проектирования и обработки информации (информационно-распознающие системы) - вспомогательные исполнительные элементы - экспертные системы.

9. Практическая реализация разработанных принципов и алгоритмов, а также построенных на их основе систем, показала, что все выдвигаемые к САУК требования удовлетворяются в достаточно полной мере. Так, САУК постановки диагноза и лечения сложных заболеваний показала устойчиво-эффективное функционирование, обеспечивая высокую достоверность (>90%) ранней дифференциальной диагностики опухолевых заболеваний молочной железы и существенное снижение интеллектуальной нагрузки со специалиста, управляющего процессом лечения.

Результаты диссертационных исследований использованы:

1. При разработке и практической реализации комплексных систем многопараметрической ранней дифференциальной диагностики и лечении сложных заболеваний.

2. При разработке и практической реализации технологии анализа, моделирования, оптимизации и синтеза автоматизированных систем управления интенсивными информационными потоками.

3. При выполнении научно-исследовательских работ (НИР «Интеллект», «Модус») по программе МО РФ «Технологии имитации и моделирования ситуаций, прогнозирования, подготовки обоснования и принятия решений», проводимых на кафедре метрологии и стандартизации МИРЭА (ТУ).

4. В учебном процессе МИРЭА (ТУ) по следующим дисциплинам: «Управление качеством», «Метрология, стандартизация и сертификация», «Метрология», «Методы оптимизации», «Методы и средства неразрушающего контроля», «Методы искусственного интелекта».

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации разработаны принципы адаптивного управления, позволяющие создавать системы нового класса, - адаптивного управления качеством наукоёмкой продукции, способные устойчиво и эффективно функционировать в условиях динамичной внешней среды, неопределённости о её состоянии и жёсткой рыночной конкуренции.

1. ГОСТ Р ИСО 9000:2001. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь.

2. ГОСТ Р ИСО 9001:2001. Системы менеджмента качества. Требования.

3. Федеральный закон «О техническом регулировании», 2002.

4. ГОСТ 15467-79. Управление качеством продукции. Основные понятия. Термины и определения.

5. ГОСТ Р1.12-99ГСС. Стандартизация и смежные виды деятельности. Термины и определения.

6. ИСО/МЭК2. Общие термины и определения в области стандартизации и смежных видов деятельности (руководство).

7. Гличев А.В. Основы управления качеством продукции. М.: ИПК И-во стандартов, 1999.

8. Сидорин В.В. Управление качеством и сертификация М.: МИРЭА (ТУ), 2002.

9. Новицкий НИ., Олоксюк В.Н. Управление качеством продукции. Минск, Новое знание, 2001.

10. Ю.Розова Н.К. Управление качеством. С.-Пб., Питер, 2002.

11. Деминг Э. Выход из кризиса. Тверь, Алоса, 1994.

12. Герасимова Г.Е. Принципы обеспечения качества по Демингу. // Стандарты и качество, 1991,№11, с. 19-25.

13. Internet: www. Molbiol. edu. Ru.

14. Всё о качестве. Зарубежный опыт. М.: НТК «Трек», 2002, вып. 15,35, 2003, вып 24.

15. Друкер П. Эффективное управление. / Пер с англ. М.: «Фаир-Пресс», 2001.

16. Братолюбов В.Б., Лозенко В.К. Качество, стоимость и конкурентоспособность (новый взгляд)// Качество и конкуренция. Серия «Всё о качестве.Отечественные разработки» М.: НТК «Трек», 2001, вып. 7, с. 19-20.

17. Джонс Д.К. Методы проектирования./ Пер с англ. М.: Мир, 1986.

18. Ложе И. Информационные системы./ Пер. с англ. М.: Мир, 1979.

19. Поспелов Г.С., Поспелов Д.С. Искусственный интеллект прикладные системы. - М.: Знание, 1985.

20. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. - М.: Наука, 1988.

21. Соломатин Н.М. Информационные семантические системы. М.: Высшая школа, 1989.

22. Арнольд В.И. «Жёсткие» и «мягкие» математические модели. М.: МЦНМО, 2004.

23. Фомин В.Н., Фрадков A.JL, Якубович В.А. Адаптивное управление динамическими объектами. М.: Наука, 1981.

24. Пугачёв B.C., Синицын И.Н. Стохастические дифференциальные системы. -М.: Наука, 1985.

25. Феллер В. Введение в теорию вероятности и её применения. /Пер. с англ. -М.: Мир, 1967.

26. Стратонович Р.А. Условные марковские процессы и их применение к теории оптимального управления-М.: МГУ, 1966.

27. Дынкин Е.Б., Юшкевич А.А. Теоремы и задачи о процессах Маркова. М.: Наука, 1967.

28. Дынкин Е.Б., Юшкевич А.А. Управляемые марковские процессы и их применения-М.: Наука, 1975.

29. Репин В.Г., Тартаковский Г.П. Статистический синтез при априорной неопределённости и адаптация информационных систем. М.: Сов. радио, 1977.

30. Варшавский В.И., Воронцова И.П. Стохастические автоматы с переменной структурой. В кн.: Теория конечных и вероятностных автоматов. - М.: Наука, 1965, с. 301-309.

31. ЗЬСрагович В.Г. Теория адаптивных систем М.: Наука, 1976.

32. Срагович В.Г. Адаптивное управление М.: Наука, 1987.

33. Цыпкин Я.3. Адаптация и обучение в автоматических системах.- М.: Наука,1968.

34. Цыпкин ЯЗ. Основы теории обучающихся систем М.: Наука, 1970.

35. Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации М.: Наука, 1984.

36. Юдин Д.Б. Математические методы управления в условиях неполной информации-М.: Сов. радио, 1974.

37. Поспелов Д.А. Игры и автоматы М., J1.: Энергия, 1966.

38. Поспелов Д.А. Вероятностные автоматы М.: Энергия, 1970.

39. Варшавский В.И. Коллективное поведение автоматов-М.: Наука, 1973. 40.Эшби У.Р. Введение в кибернетику М.: Мир, 1959.

40. Эшби У.Р. Принципы самоорганизации-М.: Мир, 1966. 42.Овчинников Н.Ф. Принципы сохранения М.: Наука, 1967.

41. Веденов М.Ф., Кремянский В.И. К анализу общих и биологических принципов самоорганизации./ В кн.: Системные исследования- М.: Наука,1969. с. 140-155.

42. Беллман Р. Динамическое программирование./ Пер. с англ. М.: ИЛ, 1960.

43. Аоки М. Оптимизация стохастических систем./ Пер. с англ. М.: Наука, 1971.

44. Гихман Н.И., Скороход А.В. Управляемые случайные процессы- Киев, Наукова Думка, 1977.

45. ПоповЭ.В. Экспертные системы-М.: Наука, 1987.

46. Макаров И.М. и др. Теория выбора и принятия решений М.: Наука, 1982.

47. Крамер Г. Математические методы статистики./ Пер. с англ. М.: Мир, 1975.

48. Борель Э. Вероятность и достоверность./ Пер. с франц. М.: ГИФМЛ, 1961.

49. Назин А.В., Поздняк А.С. Адаптивный выбор вариантов М.: Наука, 1986.

50. Кемени Дж., Снелл Дж. Конечные цепи Маркова./ Пер. с англ. М.: Наука,1970.

51. Бусленко Н.П., Голенко Д.И. Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло).-М.: Физматгиз, 1962.

52. Ермаков С.М. Метод Монте-Карло и смежные вопросы М.: Наука, 1975.

53. Андронов А.А. и др. Теория колебаний М.: ФМ, 1959.

54. Соколов Г.А., Чистякова Н.А. Теория вероятностей. Управляемые цепи Маркова в экономике М.: Физматлит, 2005.

55. Моисеев Н.Н. Алгоритмы развития-М.: Наука, 1987.

56. Анцыферов С.С., Куртев Н.Д., Смирнов А.В. Технологичный способ построения тепловизионных систем.// Электронная промышленность, 1979, №6, с. 61-62.

57. Куртев Н.Д., Анцыферов С.С., Смирнов А.В. Тепловизор АТП-13.// Электронная промышленность, 1979, №8-9, с.35.

58. Куртев Н.Д., Анцыферов С.С. Анализ тепловых изображений. // Медицинская техника, 1980, №4, с. 29-32.

59. Анцыферов С.С., Куртев Н.Д. Автоматизированный анализ тепловых изображений. // Электронная промышленность, 1986, №5, с.29-30.

60. Анцыферов С.С. и др. Способ диагностики опухолевых заболеваний молочных желез. -А.С.№ 1320921, 1987, Москва.

61. Евтихиев Н.Н., Анцыферов С.С., Куртев Н.Д. Способ распознавания состояний теплоизлучающих объектов по их тепловым изображениям. -Патент №2054640, 1994, РФ.

62. Евтихиев Н.Н., Анцыферов С.С., Голубь Б.И. и др. Установка для термодиагностики.-Патент №2047850, 1994, РФ.

63. Куртев Н.Д., Анцыферов С.С. Структурно-стохастический метод обработки и распознавания информации тепловых изображений. // Оптический журнал, 1997, т.64, №2, с.35-37.

64. Kurtev N.D., Antsyferov S.S. Structural stochastic method of processing and recognizing information in thermal images // J. Opt. Technol., 1997, 64(2), p. 102104.

65. Анцыферов С.С., Тювин Ю.Д. Алгоритмический метод распознавания состояний медико-биологических объектов по их тепловым полям. // Радиоэлектроника в медицинской диагностике. М.: ИРЭ РАН, 1999, с.35-38.

66. Анцыферов С.С. Формирование спектра тепловых изображений объектов и распознавание их образов.// Оптический журнал, 1999, т.66, №12, с.46-48.

67. Antsyferov S.S. Forming the spectrum of thermal images of objects and recognizing their patterns.//J. Opt. Technol., 1999, v.66(12), p.1047-1049.

68. Евтихиев H.H., Анцыферов C.C., Голубь Б.И. Адаптация информационно-распознающих биомедицинских систем. // Биомедицинская радиоэлектроника, 2001, №1, с.5-9.

69. Колесов С.Н. Анцыферов С.С., Голубь Б.И., Ширяев С.В. Построение медицинских систем распознавания тепловизионных образов.// Биомедицинская радиоэлектроника, 2001, №1, с.25-28.

70. Евтихиев Н.Н., Анцыферов С.С., Голубь Б.И. Технология адаптивной обработки информации тепловых широкоспектральных полей.// Наукоёмкие технологии, 2002, т.З, №4, с.45-50.

71. Анцыферов С.С. Метрология виртуальных систем. // Измерительная техника, 2003, №5, с. 17-21.

72. Анцыферов С.С., Евтихиев Н.Н. Адаптивные информационно-распознающие системы. // Известия ТРТУ, 2004, №9, с. 183-190.

73. Судаков К.В. Теория функциональных систем. М.: Наука, 1996.

74. Евтихиев Н.Н., Анцыферов С.С. Методология стохастической диагностики заболеваний по физическим полям. // Доклады VI МНТК «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии ФРЭМЭ 2004», Владимир, 2004, кн.1, с.163-166.

75. Анцыферов С.С., Евтихиев Н.Н. Принципы построения адаптивных информационно-распознающих систем.// Материалы МНТК «Фундаментальные проблемы радиоэлектронного приборостроения -INTERMAIIC-2004», Москва, 2004, ч.2, с.7-16.

76. Анцыферов Е.С., Ширяев С.В., Ленская О.П. Вероятностное управление качеством диагностики заболеваний.// Доклады VI МНТК «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии ФРЭМЭ 2004», Владимир, 2004, кн.1, с.153-156.

77. Анцыферов Е.С., Лазарева В.В., Ленская О.П. Вероятностное управление качеством лечения.// Доклады VI МНТК «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии ФРЭМЭ 2004», 2004, Владимир, кн.1, с. 156-159.

78. Сигов А.С., Анцыферов Е.С., Голубь Б.И., Ширяев С.В. Экспертное управление качеством интеллектуальной продукции. // Материалы МНТК "Искусственный интеллект, интеллектуальные и многопроцессорные системы», Таганрог -Донецк, 2004, т.2, с. 63-67.

79. Сигов А.С., Анцыферов Е.С., Голубь Б.И., Ширяев С.В. Адаптивное управление качеством интеллектуальной продукции.// Известия ТРТУ, 2004, №9, с. 15-20.

80. Сигов А.С., Анцыферов Е.С., Голубь Б.И., Анцыферов С.С. Системные принципы управления качеством проектирования адаптивных информационно-распознающих систем.// Известия ТРТУ, №10, 2005, с. 167174.

81. Сигов А.С., Анцыферов Е.С., Голубь Б.И., Анцыферов С.С. Методология адаптивного управления качеством наукоёмкой продукции.// Материалы

82. МНТК "Искусственный интеллект. Интеллектуальные и многопроцессорные системы: ИИ-ИМС 2006», Таганрог Донецк - Минск, 2006 г., т.1, с.21-25.