Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Автоматизация комплексных испытаний сложных технических объектов с использованием нечетких логик

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

При разработке автоматизированной системы комплексных испытаний особое внимание следует уделить проблеме оценки результатов испытаний. Традиционно в ходе испытаний проверяют соответствие значений контролируемых параметров нормам, установленным в нормативно-технической и (или) конструкторской документации. При этом в соответствии с определением, приведенным в /28/ объект считается годным… Читать ещё >

Автоматизация комплексных испытаний сложных технических объектов с использованием нечетких логик (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава 1. Проблема комплексных испытаний при инновационной работе
    • 1. 1. Анализ достижений в области автоматизации процесса испытаний
    • 1. 2. Обзор методов решения задач в условиях неопределенности
  • Выводы
  • Глава 2. Разработка принципов построения автоматизированной системы комплексных испытаний
    • 2. 1. Анализ структуры процесса испытаний
    • 2. 2. Определение основных блоков системы
    • 2. 3. Анализ возможных вариантов применения системы
  • Выводы
  • Глава 3. Методика формирования программы испытаний, удовлетворяющей требованиям заказчика
    • 3. 1. Формирование программы испытаний с учетом требований заказчика к содержанию испытаний
    • 3. 2. Методика синтеза программы испытаний с учетом требований заказчика к стоимости, времени и информативности испытаний
  • Выводы
  • Глава 4. Автоматизация процесса принятия приближенного решения о выборе «наилучшей» программы испытаний
    • 4. 1. Постановка задачи
    • 4. 2. Обоснование выбора формального аппарата логики антонимов
    • 4. 3. Определение роли лингвистического подхода в решении поставленной задачи
    • 4. 4. Разработка лингвистического подхода на базе логики антонимов. Решение задачи о выборе «наилучшей» программы испытаний
    • 4. 5. Сравнение свойств лингвистического подхода на базе логики антонимов с лингвистическим подходом, лежащим в основе нечеткой логики Заде
  • Выводы
  • Глава 5. Разработка принципов раздельного подбора требуемых методик измерений и средств измерений
    • 5. 1. Формирование структуры запроса для выбора методик и средств измерений
    • 5. 2. Разработка структуры базы данных методик измерений и алгоритма выбора методик измерений
    • 5. 3. Разработка структуры базы данных средств измерений и алгоритма выбора средств измерений
  • Выводы
  • Глава 6. Оценка результатов испытаний
    • 6. 1. Анализ традиционного подхода к задаче оценки технического состояния объекта по результатам испытаний
    • 6. 2. Краткий анализ методов, применяемых при оценке технического состояния объекта. Обоснование выбора неперывнозначной логики для решения задачи оценки результатов испытаний
    • 6. 3. Сравнение возможностей логики антонимов и теории Заде для решения задачи оценки степени работоспособности технических объектов в условиях неопределенности
  • Выводы
  • Глава 7. Экспериментальная проверка полученных результатов
  • Выводы

Проблемы перехода российской экономики к рыночным отношениям, структурная перестройка экономики, необходимость быстрого вывода промышленности из тяжёлого положения заставляют искать нетрадиционные пути выхода из сложившихся обстоятельств. К настоящему моменту практически сложилась концепция выхода из кризисной ситуации за счёт активизации инновационной активности, путём опережающего формирования и развития конкурентоспособной отечественной инновационной инфраструктуры как средства быстрого и эффективного способа реализации любых проектов в интересах отечественной (и зарубежной) экономики /37/.

Созданию такой инфраструктуры посвящена Федеральная инновационная программа «Российская инжиниринговая сеть технических нововведений» (сокращенно — «Инжинирингсеть России»), заказчиком которой является Министерство экономики Российской Федерации, а Генеральной дирекцией — Ассоциация центров инжиниринга и автоматизации.

Одной из основных задач Федеральной программы «Инжинирингсеть России» является задача формирования организационной и научно-технической базы инжинирингсети России с целью создания «инструмента» инжиниринга (здесь и далее под «инжинирингом» понимается отрасль научно-технических нововведений), с помощью которого инжиниринговые центры могут реализовать проекты (заказы). Выполнение любого заказа «под ключ» происходит силами временного коллектива под руководством системного менеджера. Последний опирается на относительно стабильное ядро комплекса (команды), сформировавшееся вокруг него в ходе развития комплекса (работы над конкретными проектами).

Отметим, что одной из характерных особенностей работы такого комплекса в современных рыночных условиях является заранее неизвестная номенклатура возможных заказов, так как не предусматривается какая-либо узкая специализация инжиниринговой фирмы. Она должна быть готова организовать процесс выполнения практически любого конкретного заказа. Эта особенность характерна для начального этапа создания и развития инновационного пространства в России, который характеризуется сравнительно небольшим числом инжиниринговых фирм на фоне слабого потока заказов. В силу этого особенно актуальна широкая, универсальная направленность инжиниринговой (инновационной) фирмы, заинтересованной в «захвате» любого и каждого возможного заказчика. Универсальность инжиниринговой фирмы может быть обеспечена путём создания универсальных инструментальных средств, а также средств их адаптации к особенностям частного (конкретного) выполняемого «под ключ» заказа.

Особое внимание следует обратить на то, что важным завершающим этапом выполнения практически любого заказа (проекта) является этап проведения испытаний. Во многом именно от качества реализации этапа испытаний зависит успех выполнения всего проекта. В настоящее время перед российскими фирмами, выходящими на мировой рынок, все чаще встает проблема проведения быстрых и качественных испытаний производимой ими продукции. При этом в соответствии с высокими требованиями рынка растут и требования к качеству проведения испытаний, к достоверности получаемых результатов.

Исходя из вышесказанного следует отметить, что специфика деятельности инжиниринговой фирмы определяет тот факт, что ей приходится решать проблему проведения испытаний в условиях заранее неизвестной номенклатуры объектов, в условиях единичного производства нестандартного оборудования. При этом отметим, что в настоящее время не существует универсальных программ и методик, позволяющих провести процесс испытаний в условиях заранее неизвестной номенклатуры объектов. При испытании нового нестандартного оборудования особенно важной становится проблема синтеза (создания, подбора) программ и методик испытаний. Кроме того, необходимо отметить, что в настоящее время при проведении добровольных испытаний уже не обязательно в точности следовать программам и методикам испытаний, разработанным в соответствии с различными ГОСТами. Следовательно, в новых рыночных условиях, при использовании ранее разработанных программ и методик испытаний необходимо обеспечить возможность их модифицирования в соответствии с пожеланиями заказчика.

Другой немаловажной характеристикой для заказчика становится такое условие, как комплексность проведения испытаний единичных экземпляров продукции, что избавит заказчика от необходимости обращения в несколько мест и сэкономит его силы и время.

Также необходимо отметить, что в условиях рыночных отношений требования заказчика не ограничиваются только проблемой содержания испытаний (определения набора исследуемых параметров). Большую актуальность приобретают такие показатели как стоимость, время и информативность проводимых испытаний. Эти характеристики также необходимо учитывать при реализации испытаний.

При разработке автоматизированной системы комплексных испытаний особое внимание следует уделить проблеме оценки результатов испытаний. Традиционно в ходе испытаний проверяют соответствие значений контролируемых параметров нормам, установленным в нормативно-технической и (или) конструкторской документации. При этом в соответствии с определением, приведенным в /28/ объект считается годным, работоспособным, если в данный момент времени его контролируемые параметры не выходят за рамки норм, установленных требованиями технической документации. Если же хотя бы один контролируемый параметр вышел за пределы установленной для него нормы, то объект признается не годным, не работоспособным. Отсюда видно, что оценивая результаты проведенных испытаний указанным выше способом можно получить только двузначный ответ — либо работоспособен, либо нет. В настоящий момент изменяющиеся условия, переход к работе в условиях складывающихся рыночных взаимоотношений устанавливают новые, более гибкие требования к анализу результатов испытаний. Часто, в особенности при проведении добровольных испытаний, заказчика уже не устраивает двузначность в оценке результатов проведенных испытаний, его интересует степень работоспособности, степень приближения к состоянию «идеальной работоспособности». При этом возникает необходимость решения задачи количественной оценки состояния испытываемого оборудования.

Необходимо осуществить выбор наиболее подходящего аппарата для решения задачи количественной оценки состояния испытываемого объекта. При этом необходимо учитывать следующие условия:

— поскольку речь идет об испытаниях единичных объектов, то отсутствует возможность для корректного применения методов, основанных на использовании статистики и теории вероятностей;

— так как в большинстве случаев разрабатываемые модели объектов будут использоваться однократно, то процесс моделирования следует осуществлять с минимальными затратами денег, времени и людских ресурсов.

Отметим, что для решения задач в указанных условиях широко применяется нечеткая логика Заде, позволяющая решать задачи в условиях неопределенности.

Возвращаясь к проблеме выбора программ испытаний с учетом индивидуальных требований заказчика нельзя не отметить, что решение такой задачи традиционными, точными методами возможно потребует затрат значительных временных и других ресурсов. В этом случае представляется целесообразным рассмотреть возможность решения данной задачи приближенными методами, позволяющими значительно экономить время и средства, требуемые для решения задачи.

Из всего вышеперечисленного можно сделать вывод об актуальности проблемы разработки методики создания автоматизированной системы комплексных испытаний технических объектов в условиях заранее неизвестной номенклатуры. Представляется очевидным, что решение этой проблемы позволит сделать процесс испытаний намного более гибким и эффективным.

В заключение следует отметить, что, по-видимому, в будущем, в условиях стабильных рыночных отношений, присущих развитой экономике, произойдет определенная специализация в деятельности инновационных фирм. Однако, несмотря на это, представляется, что частичная специализация фирмы не означает существенного снижения требований к универсальности систем комплексных испытаний, которые должны в любом случае быть готовы максимально быстро и качественно завершить выполнение инновационного проекта. Рассмотрению этой проблемы и посвящена данная работа.

Выводы.

Результаты проведенных экспериментальных исследований дают основания сделать следующие выводы.

1. Применение АСКИ позволяет существенно сократить затраты временных и других ресурсов на этапе подготовки к проведению испытаний.

2. Применение АСКИ обеспечивает значительное расширение возможностей по организации проведения испытаний с учетом индивидуальных требований заказчика к содержанию испытаний, к стоимости, времени и информативности испытаний.

3. Используемая в АСКИ методика оценки результатов испытаний позволяет сделать данный процесс более точным и гибким по сравнению с традиционным подходом.

Заключение

.

В результате выполненной работы разработана методика создания автоматизированной системы комплексных испытаний (АСКИ), позволяющей проводить испытания выпускаемых малыми партиями (часто в одном или нескольких экземплярах) сложных технических объектов, в условиях заранее неизвестной номенклатуры. Напомним, что такие условия как:

— комплексность проведения испытаний,.

— единичный размер партий испытываемых объектов,.

— заранее неизвестная номенклатура объектов, определяются особенностями деятельности отечественных инновационных фирм в период этапа становления рыночных отношений.

Кроме того, необходимо отметить, что разработанная по данной методике автоматизированная система позволяет обеспечить проведение испытаний с учетом требований заказчика не только к содержанию испытаний, но и к таким характеристикам как стоимость, время и информативность испытаний. Представляется очевидным, что возможность удовлетворения указанных требований является важной характеристикой системы в условиях появляющейся конкуренции.

Для достижения поставленных целей в рамках данной работы были решены следующие проблемы.

1. Разработана методика автоматизированного формирования программы испытаний объекта в условиях заранее неизвестной номенклатуры с учетом требований заказчика к содержанию испытаний, а также требований к таким характеристикам как стоимость, время и информативность испытаний.

2. Предложена методология, позволяющая автоматизировать процесс принятия приближенного решения о выборе «наилучшей» программы испытаний. Данная методология позволяет осуществлять приближенный выбор требуемой программы испытаний, что особенно важно в условиях, когда необходимо принять решение с минимальными затратами времени и других ресурсов.

3. Решена проблема реализации раздельного (от средств измерений) подбора требуемых методик измерений, что позволяет обеспечить большую гибкость на этапе подготовки к проведению испытаний.

4. Решена задача автоматизированного подбора средств измерений, необходимых для проведения испытаний. Решение данной задачи позволяет расширить возможности АСКИ по формированию испытательного комплекса в соответствии с требованиями заказчика.

5. Разработана методика, позволяющая проводить более точную (по сравнению с традиционным двузначным подходом) оценку результатов испытаний посредством получения комплексной оценки степени работоспособности объекта, учитывающей изменение каждого из исследуемых параметров испытываемого объекта.

6. В рамках реализации пунктов 2 и 5 проводился сравнительный анализ свойств нечеткой логики Заде и нового математического аппарата логики антонимов, и была обоснована целесообразность выбора последнего для решения поставленных задач.

7. Проведенные экспериментальные исследования показывают, что применение АСКИ позволяет значительно сократить временные затраты на этапе подготовки к проведению испытаний, а также обеспечивает большую точность и гибкость на этапе оценки результатов испытаний по сравнению с традиционным двузначным подходом.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Л.А. Термокриосистемы и устройства для тепловых испытаний изделий. М.: ЦИНТИ химнефтемаш, 1990. — 43 с.
  2. Алгоритмы формирования программ стендовых испытаний деталей машин при нерегулярном нагружении. / АН БССР. Минск: «ИНДМАШ», 1986. — 42 с.
  3. Л.Н., Дойников A.C. Краткий справочник метролога: Справочник. -М.: Издательство стандартов, 1991. 79 с.
  4. Е.С. Теория вероятностей. М.: «Наука», 1969. — 576 с.
  5. Я.Я. и др. Автоматизация контроля технологических процессов (логикоантонимический подход) / Голота Я. Я., Колосова О. В., Тисенко В. Н., Чурсина А. Ю. // Измерительная техника. 1991. — N9. — С. 8−10.
  6. Я.Я. и др. Задачи сертификации и логика антонимов: Сб. докладов./ Голота Я. Я., Тисенко В. Н., Фальков Д. С. // SCM'99, Т.1., С. -Петербург, 1999. С. 206−207.
  7. Я.Я. и др. Логикоантонимический подход к контролю за техническим состоянием технологического оборудования / Голота Я. Я.,
  8. О.В., Тисенко В. Н., Чурсина А. Ю. // Авиационная промышленность. 1992. — N4. — С. 31−34.
  9. Я.Я. Логико-антонимический подход к формированию оценок // Измерительная техника. 1992. — N6. — С. 6−8.
  10. Я.Я. и др. Логико-математические методы на основе логики антонимов / Голота Я. Я., Тисенко В. Н., Фальков Д. С. // Логико-математические методы в технике, экономике и социологии / Под. ред. В. И. Левина. Пенза, 1998. — С. 5−7.
  11. Я.Я. Непрерывнозначная логика. Л., 1982. — Деп. В ВИНИТИ 14.10.82.
  12. Я.Я. Новый метод контроля продукции на основе логики антонимов // Измерительная техника. 1991. — N9. — С. 6−8.
  13. Я.Я. О формализации логики неполных знаний (логики антонимов) // Логика и развитие научного знания: Межвуз. сб. / Под ред. И. Н. Бродского, Я. А. Слинина. СПб.: «издат. С.-Петербургского универ»., 1992. -С. 92−112.
  14. В.П. и др. Методика ускоренных сравнительных испытаний цилиндрических зубчатых колес. М.: «ГосНИТИ», 1988. -64 с.
  15. Диагностика, испытание и ремонт станочного оборудования. / Трилисский В. О., Моисеев В. Б. и др. Пенза: «ЛГУ», 1998. — 374 с.
  16. Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: «Мир», 1976. — 165 с.
  17. А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: «Радио и связь», 1982.-431 с.
  18. И.Д. Системы нагружения для исследования и испытаний машин и механизмов.-М.: «Машиностроение», 1985.-221 с.
  19. В.А. Методы испытаний конструкций на герметичность. М.: Изд-во «МГТУ», 1992. — 30 с.
  20. А.Г. и др. Расчет, конструирование и испытание машин: Сб. науч. тр. Днепропетровск: «ДГУ», 1988. — 116 с.
  21. Машины и стенды для испытания деталей. / Гадолин В. Л., Дроздов H.A. и др. М.: «Машиностроение», 1979. — 343 с.
  22. К.Я. Методика испытания сборочных манипуляторов / Автоматизация и механизация сборки, регулировка и испытаниямашиностроительных изделий: Материалы семинара. М.: «ЦРДЗ», 1991.- 133 с.
  23. Надежность и эффективность в технике: Справочник / Под ред. Рембезы А. И. Т.1. — М.: Машиностроение, 1986. — 223 с.
  24. Некоторые направления развития автоматизированного испытательного оборудования за рубежом. / Центральный отраслевой орган НТИ «ЭКОС». М&bdquo- 1987. — 112 с.
  25. М.Ф., Геращенко В. В. Стенды для испытания редукторов. -Минск: «БелНИИНТИ», 1991. 44 с.
  26. Переносной электростенд для испытания станков. М.: «ПКБ ЦТВР», 1958.-8 с.
  27. Д.А. Знания и шкалы в модели мира. // Модели мира: сб. / Под ред. Поспелова Д. А. М.: «РАИН». — 1997. — С. 69−87.
  28. Приборы и стенды для испытания машин и узлов: Материалы семинара: Сб. 1, 2. М.: Моск. дом науч.-техн. Пропаганды им. Ф. Э. Дзержинского, 1965. — 178 с.
  29. И.А., Черкесов Г. Н. Логико-вероятностные методы исследования надежности структурно сложных систем. М.: «Радио и связь», 1981.-264 с.
  30. В.М. и др. Адаптивные ресурсные ускоренные испытания металлорежущих станков. М.: «ВНИИ информации и технико-экономических исследований по машиностроению и робототехнике», 1989.-63 с.
  31. Типовые методики и программы испытаний металлорежущих станков: Методические указания. М.: ЭНИМС, 1988. — 96 с.
  32. В.Н. Нечеткие множества в задачах комплексных испытаний при реализации инновационных проектов. СПб: Издательство «Политехника». — 1998. — 103 с.
  33. В.Н., Фальков Д. С. Синтез программы испытаний сложного технического объекта с учетом требований заказчика. М.: «Машиностроение», «Вестник машиностроения», 1999. — С. 50 — 52.
  34. Н.И. и др. Стендовое оборудование для испытания машин / Автоматизация и механизация сборки, регулировка и испытания машиностроительных изделий: Материалы семинара. / Толстяк Н. И., Яценко H.A., Хорунжий В. Д. М.: «ЦРДЗ», 1991. — 133 с.
  35. Д. С. О разработке лингвистического подхода на базе логики антонимов. Сравнение с лингвистическим подходом, лежащим в основе нечеткой логики Заде: Сб. докладов. // SCM'99, Т.1. С. Петербург, 1999. С. 202−205.
  36. Д.С. О реализуемости в электрических цепях формальных средств логики антонимов и теории Заде. // SCM'98, С.- Петербург, 1998.-С. 239−241.
  37. Д.С. Сравнение свойств логики антонимов и теории Заде // Тр. междунар. НТК «Нейронные, реляторные и непрерывнологические сети и модели» (19−21 мая 1998 года), Т.2 / Под. ред. Л. И. Волгина. -Ульяновск: УлГТУ, 1998,-С.83−86.
  38. Д.С. Сравнение свойств логики антонимов и теории Заде на примере оценки степени работоспособности технических объектов. // SCM'98, С-Петербург, 1998. С. 236 — 238.
  39. П.М. Автоматизация испытаний технических объектов. / АН БССР. Минск: «ИТК», 1989. — 140 с.
  40. Электрические измерения. Средства и методы измерений: Общий курс / Под. ред. Е. Г. Шрамкова. М.: «Высшая школа», 1972. — 519 с.
  41. ГОСТ 4.93−86. Станки металлообрабатывающие. Номенклатура показателей.
  42. ГОСТ 8–82. Станки металлорежущие. Общие требования к испытаниям на точность.
  43. ГОСТ 17–70. Станки токарно-револьверные. Нормы точности.
  44. ГОСТ 44–85 Е. Станки токарно-карусельные. Нормы точности и жесткости.
  45. ГОСТ 98–83 Е. Станки радиально-сверлильные. Нормы точности и жесткости.
  46. ГОСТ 370–81 Е. Станки вертикально-сверлильные. Нормы точности и жесткости.
  47. ГОСТ 9726–89 Е. Станки фрезерные вертикальные с крестовым столом. Терминология. Основные размеры. Нормы точности и жесткости.
  48. ГОСТ 18 097–88 Е. Станки токарно-винторезные и токарные. Основные размеры. Нормы точности и жесткости.
  49. ГОСТ 18 101–85 Е. Станки продольно-фрезерные. Нормы точности и жесткости.
  50. ГОСТ 16 504–81. СГИП. Испытания и контроль качества продукции. Основные термины и определения.
  51. ГОСТ 8.009−84. ГСИ. Нормируемые метрологические характеристики средств измерений.
  52. ГОСТ 22 261–94. Условия применения средств измерений.
  53. ГОСТ 8.401−80. Государственная система обеспечения единства измерений. Классы точности средств измерений. Общие требования.
  54. Общероссийский классификатор продукции OK 005−93. Т.1.2/Госстандарт России. М.: Издательство стандартов, 1994. — Т.1 -559 с. Т.2−556 с.
  55. Elkan, C. The Paradoxical Success of Fuzzy Logic. National Conference on Artificial Intelligence. // AAAI'93. 1993. — P. 698−703.
  56. Fuzzy Logic Applications Handbook. Intel Corporation, 1994. — 122 c.63. «Fuzzy Logic Control of AC Induction Motors.» IEEE. 1992:834−49. / Cleland J., W. Turner, P. Wang, T. Espy, P.J. Chappell, R.J. Spiegel, and B. Bose. 1992.
  57. Golota Ya.Ya., Falkov D.S., Tisenko V.N. On a calculation of the complex estimate of reliability using antonyms logic. // ICIL'99, L. Barros, M. Benier, M.R. Kone (Eds.). 1999. — 447p.
  58. Golota, Ya.Ya. On a certain formalization of antonyms logic. // Fuzzy Sets and Systems. North-Holland, 1992. — N 45. — P. 335−340.
  59. Golota Ya.Ya., Tisenko V.N., Falkov D.S. Recognition of the Technical State of Objects in the Course of Complex Tests. Applied Problems in Pattern Recognition and Image Analysis Systems. Vol. 8. — N3. — 1998. — P. 403−405.
  60. Govind, N., and A.H. Hasan. «Fuzzy Logic Speed Controller for an Industrial Size DC Motor.» FNN 93, Proceedings of the Fifth Workshop on Neural Networks. 2204 (November). 1993. — P. 3−8.
  61. G. Klir and B. Yuan, Fuzzy Sets and Fuzzy Logic. // Englewood Cliffs. NJ: «Prentice-Hall». 1995.
  62. B. Kosko Fuzzy Thinking. New York: «Hyperion», 1993.
  63. K. Lano «A constraint-based fuzzy inference system» // EPIA 91, Portug. Conf. Artificial Intell., P. Barahona, L.M. Pereira, and A. Porto, Eds. -Berlin: «Springer-Verlag», 1991. P. 45 — 59.
  64. Larsen, M.P. Industrial Applications of Fuzzy Control, Fuzzy Reasoning and its Applications. Academic Press, 1981
  65. C.C. Lee, Fuzzy logic in control systems: Fuzzy logic controller, part I and II, IEEE Trans. Systems. Man Cybernet. — 1990. — N 20. — P. 404 — 418.
  66. Mamdani, E.H. Advances in the Linguistic Synthesis of Fuzzy Controllers. Fuzzy Reasoning and its Applications. Academic Press, 1981
  67. Mamdani, E.H., and S. Assilian. An Experiment in Linguistic Synthesis with a Fuzzy Logic Controller. Fuzzy Reasoning and its Applications. -Academic Press, 1981
  68. E.H. Mamdani and B.R. Gaines, Eds., Fuzzy Reasoning and its Applications. London: Academic, 1981.
  69. Murakawi, S., and M. Maeda. Automobile Speed Control System Using a Fuzzy Logic Controller. Industrial Applications of Fuzzy Control. -North-Holland, 1985
  70. Mc Naughton R. A Theorem about Infinited-valued Sentencial Logic. // Jour. Of Symbolic Logic. — Vol. 16. — 1951. — P. 1−13.
  71. Special issue on application of fuzzy logic control to industry. / Editors: Takeshi Yamakawa, K. Hirota // Fuzzy Sets and Systems. 32(2), 1989.
  72. L.A. Zadeh, «A fuzzy set theoretical interpretation of linguistic hedges» // J. Cybern. — Vol. 2. — 1972. — P. 4−34.
  73. L.A. Zadeh, «A theory of approximate reasoning» // Machine Intelligence 9, J. Hayes, D. Michie, and L.I. Mukulich, Eds. New York: Halstead, 1979. -P. 149−194.
  74. L.A. Zadeh, «From Computing with Numbers to Computing with Words -From Manipulation of Measurements to Manipulation of Perceptions» // CSCC'99 (Athens July, 1999). — To be published.
  75. L.A. Zadeh, Fuzzy logic = computing with words, // IEEE Trans, on Fuzzy Systems 4. 1996. — P. 103−111.
  76. L.A. Zadeh, Fuzzy Sets and Information Granularity // M. Gupta, R. Ragade, R. Yager, (Eds), Advances in Fuzzy Set Theory and Applications. -Amsterdam: North-Holland, 1979. P. 3−18.
  77. L.A. Zadeh «Toward a theory of fuzzy information granulation and its centrality in human reasoning and fuzzy logic» // Fuzzy Sets and Systems. -1997.-N90.-P. 111−127.
Заполнить форму текущей работой