Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Моделирование, исследование и оптимизация информационно-вычислительных систем для автоматизации технологических процессов с динамически формируемыми маршрутами

Диссертация: Моделирование, исследование и оптимизация информационно-вычислительных систем для автоматизации технологических процессов с динамически формируемыми маршрутами
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Одним из наиболее эффективных методов рентгеновской диагностики в кардиологии является ангиография. Процесс ангиографического исследования имеет свои особенности и заключается в следующем. Пациенту вводится рентгеноконтрастное вещество. С помощью взаимосвязанных источника и детектора излучения, а также специализированного компьютера формируется динамическое изображение, показывающее характер… Читать ещё >

Моделирование, исследование и оптимизация информационно-вычислительных систем для автоматизации технологических процессов с динамически формируемыми маршрутами (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Анализ принципов организации и функционирования ИВСдм и существующие методы их моделирования, исследования и оптимизации
    • 1. 1. Определение основных понятий
    • 1. 2. Динамически формируемые маршруты в дискретных технологических процессах
    • 1. 3. Анализ принципов организации и функционирования ИВСдм
    • 1. 4. Анализ существующих методов моделирования, исследования и оптимизации ИВСдм

Решение задач автоматизации целого спектра разнообразных технологических процессов предусматривает создание информационно-вычислительных систем, использование которых позволяет объединить разрозненные источники данных, выполнять ввод, классификацию, кодирование и всестороннюю математическую обработку информации, организовать ее передачу и хранение, представлять результаты анализа в удобном для оператора виде [4, 59, 61, 80, 101, 107, 117, 146]. Наличие такого мощного инструмента автоматизации позволяет сократить число рутинных процедур, обеспечивает необходимые условия для проведения научных исследований, оптимизации технологических процессов и создания новых, более совершенных форм их организации.

В настоящее время, благодаря прогрессу в развитии средств вычислительной техники и информационных технологий, широкое распространение получили технологические процессы, особенностью которых является то, что маршруты объектов не задаются заранее, а последовательно формируются (вычисляются) в процессе их обслуживания. Такие технологические процессы в дальнейшем будем называть технологическими процессами с динамически формируемыми маршрутами (ТПдм). Динамическое формирование маршрутов предусматривает сквозное информационное сопровождение объектов и выполняется по результатам цифровой обработки данных их текущего состояния. К рассматриваемому классу процессов можно отнести диагностику и ремонт сложных изделий электронной и вычислительной техники, различные наукоемкие производства, в том числе в ядерной энергетике.

Характерным представителем рассматриваемых технологических процессов является медицинский технологический процесс, формирование маршрутов в котором заключается в определении стратегии и тактики лечебно-диагностических мероприятий пациентов (объектов) и предусматривает выполнение большого объема работ по обработке и интерпретации диагностических данных. Одним из наиболее информационно емких и технически сложных процессов в медицине является лечение сердечно-сосудистых заболеваний, для диагностики которых используются такие физически разнообразные методы, как радиоизотопные, рентгеновские, ультразвуковые, электрофизиологические и др. Создание информационно-вычислительных систем для автоматизации медицинского технологического процесса требует учета особенностей каждого из используемых методов диагностики.

Важнейшие показатели сердечной деятельности могут быть получены с помощью радиоизотопных исследований, технология проведения которых заключается в следующем. Пациенту вводится изотоп. Накопление изотопа в тканях требует достаточного времени, в течение которого лечащий врач может выполнять обслуживание других пациентов. По истечении заданного времени пациент направляется в гамма-камеру, которая к этому моменту должна быть свободна и подготовлена к проведению соответствующих процедур. Производится съем показаний, характеризующих распределение изотопа в исследуемых тканях и органах пациента. С этой целью выполняется цифровая обработка и визуализация полученных данных. Построенные на компьютере изображения сравниваются с эталонными, подвергаются всесторонней математической обработке, передаются в базу данных, в которой они комплектуются с данными других диагностических исследований и используются для формирования маршрута дальнейших лечебно-диагностических мероприятий.

Одним из наиболее эффективных методов рентгеновской диагностики в кардиологии является ангиография. Процесс ангиографического исследования имеет свои особенности и заключается в следующем. Пациенту вводится рентгеноконтрастное вещество. С помощью взаимосвязанных источника и детектора излучения, а также специализированного компьютера формируется динамическое изображение, показывающее характер распространения рентгеноконтрастного вещества по сосудистой системе пациента. Наиболее информативные сцены в реальном масштабе времени записываются в память компьютера, по ним вычисляется целый ряд жизненноважных показателей состояния пациента, анализ которых позволяет принять решение о прекращении процедуры или определить режимы ее продолжения (проведение интервенционных процедур, ангиопластики, установка протеза и др.). Лечащий врач может приступить к этапу формирования дальнейшего маршрута лечебных и диагностических мероприятий только после того, как полученная ангиографическая информация будет обработана бригадой врачей, проводившей диагностику соответствующего пациента.

Проектирование информационно-вычислительных систем требует всестороннего изучения автоматизируемых технологических процессов, а также наличия математического и программного обеспечения, позволяющего определять число обслуживающих элементов, состав и параметры вычислительных средств, пропускную способность сетей передачи данных, сравнивать эффективность различных дисциплин обслуживания и уровней автоматизации технологических процессов и т. д.

Учитывая вышеизложенное, создание методов и средств, позволяющих оперативно и качественно решать весь комплекс задач моделирования, исследования и оптимизации систем рассматриваемого класса, является актуальным.

Целью работы являлось создание комплекса специализированных методов и средств моделирования, исследования и оптимизации информационно-вычислительных систем для автоматизации технологических процессов с динамически формируемыми маршрутами (ИВСдм), а также использование указанного комплекса для решения актуальных задач автоматизации медицинского технологического процесса.

Основные задачи исследования:

3.4 Основные результаты и выводы.

1. МТП является одним из характерных представителей класса ТПдм. Динамическое формирование маршрутов в МТП заключается в определении стратегии и тактики ведения лечебно-диагностических мероприятий пациентов (объектов) и предусматривает выполнение большого объема работ по обработке и интерпретации диагностических данных. Моделирование, исследование и оптимизация ИВСмтп представляет собой сложную и актуальную научно-техническую задачу. Эффективным подходом к решению указанной задачи является использование разработанного комплекса методов и средств моделирования, исследования и оптимизации ИВСдм.

2. Формализованы условия и алгоритмы функционирования ИВСмтп: разработана модель формирования потоков объектов в МТП, разработана методика формирования параметров входного потока объектов, рассмотрены алгоритмы функционирования очередей МТП, построены графические модели ИВСмтп, в среде вРвв/Н разработана имитационная модель типовой ИВСмтп.

3. Выполнен анализ существующей организации типового МТП, сформулированы задачи моделирования, условия и порядок проведения экспериментов. Выполнена структуризация работ для основных уровней автоматизации МТП, подготовлены данные для моделирования входного потока объектов.

4. Показано, что структура и временные параметры выполнения работ МТП в значительной степени зависят от уровня автоматизации и производительности используемых ВС. Время выполнения работ подсистемы, в зависимости от ее функционального типа, может быть сокращено в среднем на 5−15% при переходе к более высокому уровню автоматизации и на 15−20% за счет увеличения производительности ВС в рамках одного и того же уровня автоматизации МТП.

5. Радиоизотопные и рентгеновские методы исследования, с одной стороны, являются одними из наиболее информативных методов диагностики в медицине, с другой стороны, требуют реализации жесткой дисциплины их использования, ввода и интерпретации большого объема данных, время обработки которых соизмеримо или даже превышает длительность самой процедуры диагностики.

6. Выполнена проверка адекватности разработанной модели и получено решение ряда актуальных задач моделирования, исследования и оптимизации ИВСмтп.

7. Получены показатели эффективности и проведен сравнительный анализ основных уровней автоматизации МТП при использовании ВС различной производительности:

• Наибольший эффект достигается при переходе от локальной автоматизации МТП к комплексной. При таком переходе среднее время, необходимое для диагностики и формирования маршрутов объектов на очередной цикл МТП, при прочих равных условиях, уменьшается в среднем на 15%. Увеличение производительности ВС в рамках одного и того же уровня автоматизации позволяет сократить значение указанного параметра в среднем также на 15%.

• Использование низкопроизводительных ВС приводит к потере эффекта от внедрения более высокого уровня автоматизации МТП или даже ухудшает значения параметров функциониования ИВСмтп.

• На всем множестве рассматривавшихся вариантов комплексная автоматизация МТП обеспечивает наилучшие или близкие к наилучшим значения параметров функционирования ИВСмтп. Допустимые.

162 варианты организации ИВСмтп в условиях комплексной автоматизации требуют для своей реализации в два раза меньше ресурсов по сравнению с допустимыми вариантами уровня локальной автоматизации МТП. Уровень базового набора диагностического оборудования в рассматриваемой постановке задачи допустимых решений не имеет.

• Уровень автоматизации и производительность ВС оказывают существенное влияние на параметры ожидания в очередях МТП.

8. Важным параметром организации ИВСмтп является количество подсистем, используемых для динамического формирования маршрутов объектов. При уменьшении этого количества ниже критического уровня происходит резкое увеличение времени ожидания в очереди врачей при одновременном снижении пропускной способности ИВСдм и процента врачей, проходящих очередь без ожидания.

9. Внедрение найденного варианта организации ИВСмтп позволяет улучшить все основные показатели качества обслуживания, повысить уровень и равномерность загрузки подсистем, а также более, чем на две трети увеличить пропускную способность системы в целом.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Основными результатами и выводами проведенного исследования являются:

1. Систематизированы факторы неопределенности состояния объектов и разновидности динамически формируемых маршрутов. Рассмотрены технология информационного сопровождения объектов, организация информационных массивов, принципы функционирования и основные элементы технической организации систем изучаемого класса, выполнен анализ существующих методов их моделирования, исследования и оптимизации.

2. Разработан метод графического описания, использующий предложенную классификацию работ и информационных потоков и позволяющий получать наглядные модели требуемого уровня детализации. Специальная методика позволяет использовать графические модели для расчета задержек, обеспечивающих синхронизацию работ автоматизируемых технологических процессов. Эффективность метода была подтверждена при построении и исследовании графических моделей целого ряда типовых структур систем изучаемого класса.

3. Для построения имитационных моделей систем изучаемого класса была выбрана среда моделирования ОРЭв/Н, имеющая средства высокоуровневого описания автоматизируемых технологических процессов, а также характеризующаяся высокой производительностью и наличием эффективных средств отладки моделей, программирования экспериментов и сбора статистических данных по результатам моделирования. Составлено описание среды ОРЗБ/Н, содержащее основные сведения, необходимые для программирования и сопровождения имитационных моделей систем изучаемого класса.

4. В среде GPSS/H разработаны принципы и программные структуры для моделирования всех основных элементов систем изучаемого класса: материальных и информационных потоков, работ, базы данных, информационных взаимодействий подсистем, точек маршрутизации, основных алгоритмов формирования входного потока объектов. Это позволяет уменьшить трудоемкость перехода от графического описания изучаемой системы к его программной реализации в среде GPSS/H.

5. Предложенная технология формирования входных условий работ автоматизируемого технологического процесса обеспечивает инвариантность их описания по отношению к видам входных информационных потоков, а также возможность использования высокоуровневых средств языка GPSS/H. В результате достигается высокая производительность и компактность имитационных моделей систем изучаемого класса. В проведенных экспериментах средняя длительность одного прогона модели, содержавшей более 100 элементов материальных и информационных потоков, составила всего 0,08 с (на ЭВМ 486 серии, 133 MHz).

6. Разработана методика, содержащая последовательность действий, а также совокупность наиболее эффективных приемов их практической реализации при оптимизации вычислительных средств по критерию минимума стоимости при заданных ограничениях на показатели качества функционирования системы. Указанные приемы, такие как группировка этапов по признаку идентичности используемых вычислительных средств, использование свойств однородных информационных заявок, технология логического сегментирования информационных заявок и линеаризация зависимости времени выполнения информационных заявок от стоимости используемых вычислительных средств, позволяют значительно сократить количество анализируемых вариантов и уменьшить трудоемкость подготовки исходных данных для имитационного моделирования оптимизируемой системы. Для формирования вариантов с возрастающим значением стоимости вычислительных средств разработан алгоритм, достоинством которого является простота реализации на ЭВМ при минимальном количестве данных, подлежащих хранению в процессе решения.

7. Медицинский технологический процесс является представителем класса технологических процессов с динамически формируемыми маршрутами. Динамическое формирование маршрутов в медицинском технологическом процессе заключается в определении стратегии и тактики ведения лечебно-диагностических мероприятий пациентов (объектов) и предусматривает выполнение большого объема работ по обработке и интерпретации диагностических данных. В частности, время обработки данных радиоизотопных и рентгеновских методов исследования соизмеримо или даже превышает длительность самой процедуры диагностики.

Разработанный комплекс методов и средств моделирования, исследования и оптимизации является эффективным инструментом проектирования информационно-вычислительных систем для автоматизации медицинского технологического процесса.

8. Формализованы алгоритмы и условия функционирования информационно-вычислительных систем для автоматизации медицинского технологического процесса, выполнено построение графических описаний, разработана имитационная ОРвБ/Н-модель, произведена проверка ее адекватности, исследована эффективность основных уровней автоматизации медицинского технологического процесса при использовании вычислительных средств различной производительности, определено необходимое количество диагностических и информационных подсистем, найден требуемый уровень производительности вычислительных средств и проведен сравнительный анализ параметров функционирования изучавшейся системы до и после ее оптимизации.

9. Выполнена структуризация работ медицинского технологического процесса и показано, что их состав и временные параметры в значительной степени зависят от уровня автоматизации и производительности используемых вычислительных средств. Время выполнения работ подсистемы, в зависимости от ее функционального типа, может быть сокращено в среднем на 5−15% при переходе к более высокому уровню автоматизации и на 15−20% за счет увеличения производительности вычислительных средств в рамках одного и того же уровня автоматизации.

10. Получены показатели эффективности и проведен сравнительный анализ основных уровней автоматизации медицинского технологического процесса при использовании вычислительных средств различной производительности:

• Показано, что наибольший эффект достигается при переходе от локальной автоматизации к комплексной. При таком переходе среднее суточное время, необходимое для диагностики объектов и формирования их маршрутов на очередной цикл медицинского технологического процесса, при прочих равных условиях, уменьшается в среднем на 15%. Увеличение производительности вычислительных средств в рамках одного и того же уровня автоматизации позволяет сократить значение указанного параметра в среднем также на 15%.

• Использование низкопроизводительных вычислительных средств приводит к потере эффекта от внедрения более высокого уровня автоматизации или даже ухудшает значения параметров функцио-ниования информационно-вычислительной системы.

• На всем множестве рассматривавшихся вариантов комплексная автоматизация обеспечивает наилучшие или близкие к наилучшим значения параметров функционирования информационно-вычислительной системы.

11. Важным параметром организации информационно-вычислительных систем для автоматизации медицинского технологического процесса.

167 является количество подсистем, используемых для динамического формирования маршрутов объектов. При уменьшении этого количества ниже критического уровня происходит резкое увеличение среднего суточного времени, необходимого для диагностики объектов и формирования их маршрутов на очередной цикл медицинского технологического процесса, а также увеличение времени ожидания в очереди врачей при одновременном снижении процента врачей, проходящих очередь без ожидания.

12. Внедрение найденного варианта организации информационно-вычислительной системы позволяет улучшить все основные показатели качества обслуживания, повысить уровень и равномерность загрузки подсистем, а также более, чем на треть увеличить пропускную способность клиники в целом.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А.Л. Разработка и использование иерархических гиперграфовых моделей и алгоритмов в системах автоматизации дискретных производств: Дис.. канд. техн. наук. Новокузнецк, 1991.- 143 с.
  2. B.C. Программно-технические средства систем управления технологическими процессами. М.: Высш. шк., 1998. — 160 с.
  3. Л.М., Лавренюк С. Ю., Петрухин В. В. Автоматизированное проектирование и моделирование технологических процессов микроэлектроники. М.: Радио и связь, 1995. — 177 с.
  4. М.А. Моделирование и оптимизация структуры технологических процессов. Уфа: гос. авиац. техн. ун-т, 1998. — 81 с.
  5. А.Н., Шишкин В. В. Методы и средства моделирования вычислительных устройств и систем. Ульяновск: гос. техн. ун-т, 1996.- 87 с.
  6. В.П. Некоторые принципы построения систем управления технологическими процессами с высоким уровнем неконтролируемых возмущений: Дис.. канд. техн. наук. Л., 1991. -151 с.
  7. Е.В., Кальфа В., Овчинников В. В. Локальные вычислительные сети. М.: Радио и связь, 1985. — 304 с.
  8. И.Н., Семендяев К. А. Справочник по математике для инженеров и учащихся ВТУЗов. М.: Наука, 1980. — 976 с.
  9. В.Л., Кравец О. Я., Подвальный С. Л. Основы моделирования в среде GPSS. Воронеж: гос. техн. ун-т, 1994. — 80 с.
  10. Т.А., Нишанбаев Т. Н., Лосский И. О. Оптимизация информационно-вычислительных систем методами имитационного моделирования на ЭВМ. Ташкент: Фан, 1991.-131 с.
  11. A.B., Сокол Ю. М. Вычислительные системы и сети. М.: гос. ин-т электрон, техники, 1997. — 183 с.
  12. Вычислительные процессы и системы / под ред. Марчука Г. И., М.: Наука, 1993. 302 с.
  13. Вычислительные, измерительные и управляющие системы / под ред. Ефремова Е. Д. СПб.: гос. техн. ун-т, 1996. — 162 с.
  14. М.М. Множественная модель данных в информационных системах. М.: Наука, 1992. — 208 с.
  15. В.Г., Никифоров С. Н., Файнберг Е. М. Технология параметрической маршрутизации при моделировании дискретных систем различного назначения в среде GPSS/H // Межд. конф. «Фотоника для транспорта '99». Прага, Чехия, 1999. — с. 38−40.
  16. О.В. и др. Моделирование сложных динамических систем на ЭВМ 3-го поколения (опыт применения GPSS). М.: Энергия, 1978. — 160 с.
  17. ГОСТ 15 971–90. Системы обработки данных. Термины и определения. М., 1984. — 9 с.
  18. ГОСТ 20 911–89. Техническая диагностика. Термины и определения. М., 1989. — 13 с.
  19. ГОСТ 26.203−81. Комплексы измерительно-вычислительные. Признаки классификации, общие требования. М., 1981. -11 с.
  20. ГОСТ 26 228–90. Системы производственные гибкие. Термины и определения, номенклатура показателей. М., 1990. — 9 с.
  21. ГОСТ 29 099–91. Сети вычислительные локальные. Термины и определения. М., 1991. -17 с.
  22. ГОСТ 3.1109−82. ЕСКД. Термины и определения основных понятий. М., 1982. — 18 с.
  23. Ю.Ю. Методы и алгоритмы моделирования и управления технологическими объектами с учетом свойств внутренней неопределенности: Дис.. докт. техн. наук. Тамбов, 1997. — 200 с.
  24. .Н., Малика A.C. Автоматизация конструирования РЭА. М.: Высш. шк., 1980. — 384 с.
  25. Г. В., Сергеева И. В. Качество информации. М.: Радио и связь, 1990. — 172 с.
  26. Е.Г. Теоретические основы вычислительной техники.- Иркутск: гос. техн. ун-т, 1997. 264 с.
  27. С.М., Жиглявский A.A. Математическая теория оптимального эксперимента. М.: Наука, 1987. — 320 с.
  28. И.М. Метод и средства проектного имитационного моделирования архитектуры процессов вычислительных систем: Дис.. канд. техн. наук. Гомель, 1996. — 139 с.
  29. В.М., Ларкин Е. В. Анализ производительности ЭВМ.- Тула: гос. техн. ун-т, 1994. 104 с.
  30. Имитационное моделирование производственных систем / под ред. Вавилова A.A. М.: Машиностроение, Берлин: Техник, 1983. -416 с.
  31. B.C., Львов Ю. А. Экономико-математическое моделирование производственных систем. М.: Высш. шк., 1991.- 192 с.
  32. Е. Языки моделирования. М.: Энергоатомиздат, 1985.- 288 с.
  33. С.А., Рябов С. И. Принципы построения и проектирования объектов технологической подготовки автоматизированного производства. М.: Изд-во стандартов, 1988. — 256 с.
  34. В.Д. Автоматизация технологических процессов, М.: Высш. шк., 1997,196 с.
  35. А.Г. Моделирование систем. Курган: гос. ун-т, 1998. — 99 с.
  36. Е.К. Диагностирование дискретных динамических систем по накопленной информации: Дис.. докт. техн. наук. М., 1992. — 189 с.
  37. В.П., Еремин Л. В., Машникова О. В. и др. Компьютерные системы и сети. М.: Финансы и статистика, 1999. 463 с.
  38. В.Е. Сети Петри. М.: Наука, 1984. — 160 с.
  39. О.Я. Вычислительные сети: архитектура, оптимизация, управление, Воронеж: гос. техн. ун-т, 1996. 118 с.
  40. H.A. Автоматизированные информационные системы. -М.: Наука, 1982.-384 с.
  41. В.А., Гурылев A.C. Автоматизация визуального технологического контроля в электронном приборостроении. Л.: Машиностроение, 1987. — 287 с.
  42. B.C., Слесарев Г. В. Модели локальных сетей. Волгоград: гос. техн. ун-т, 1998. 79 с.
  43. A.A. Моделирование информационно-вычислительных процессов. М.: МГТУ, 1999. — 359 с.
  44. Математическая теория планирования экспериментов / под ред. Ермакова С. М. М.: Наука, 1983. — 392 с.
  45. Модели и методы информационных сетей / под ред. Харкевича А. Д., Гармаша В. А. М.: Наука, 1990. — 99 с.
  46. Модели информационно-вычислительных систем / под ред. Баша-рина Г. П. М.: РУДН, 1993. — 70 с.
  47. Модели информационно-вычислительных систем / под ред. Бочарова П. П. М.: РУДН, 1994. — 78 с.
  48. H.H., Иванилов Ю. П., Столярова Е. М. Методы оптимизации. М.: Наука, 1978. — 352 с.
  49. A.A., Степанов В.Н, Щербо В. К. Интерфейсы систем обработки данных. М.: Радио и связь, 1989. — 416 с.
  50. В.В. Теория эксперимента. М.: Наука, 1971. — 208 с.
  51. В.В., Чернова H.A. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов. М.: Наука, 1965. — 340 с.
  52. Р.В. Моделирование дискретных процессов. Минск: гос. политехи, акад., 1994. — 85 с.
  53. В.В., Рыбкин И. И. Техническая база интерфейсов локальных вычислительных сетей. М.: Радио и связь, 1989. — 416 с.
  54. Организационно-технологическое управление гибкими производственными системами / под ред. Митрофанова С. П. Л.: Машиностроение, 1986. — 294 с.
  55. Основы системного анализа и проектирования АСУ / под ред. Павлова A.A. Киев: Выща шк., 1991. — 367 с.
  56. В.И. Процессы команд ЭВМ: Принципы построения и описания команд машинного языка. СПб.: гос. электротехн. ун-т, 1997.-63 с.
  57. Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем. М.: Мир, 1984.-264 с.
  58. Е.С. Моделирование и визуализация задач диагностики в системах оперативного управления автоматизированными технологическими комплексами: Дис.. канд. техн. наук. Воронеж, 1993. — 162 с.
  59. Л.С. Компьютерные средства в системах автоматизации и управления. Процессорные средства вычислительных систем. -М.: Высш. шк., 1998. -203 с.
  60. М.В. Автоматизация проектирования вычислительных систем. Новочеркасск, гос. техн. ун-т, 1997. — 64 с.
  61. М.И., Лойко В. И., Барановская Т. П. Компьютерные системы и сети. Краснодар: изд-во КубГАУ, 2000. — 210 с.
  62. .Я., Яковлев С. А. Моделирование систем. М.: Высш. шк., 1999. — 224 с.
  63. Г. А., Цой Е.Б. Технология имитационного моделирования на персональном компьютере в среде GPSS/PC. Новосибирск: гос. техн. ун-т, 1995. — 188 с.
  64. .Г. и др. Анализ и моделирование производственных систем. М.: Финансы и статистика, 1987. — 191 с.
  65. Технология системного моделирования / под ред. Емельянова C.B. М.: Машиностроение, Берлин: Техник, 1988. — 520 с.173
  66. Управление гибкими производственными системами: модели и алгоритмы / под ред. Емельянова С. В. М.: Машиностроение, 1987. -368 с.
  67. В.И., Львович Я. Е., Меткин Н. П. Автоматизированное проектирование технологических процессов и систем производства РЭС. -М.: Высш. шк., 1991.-463 с.
  68. В.Н. Моделирование и оптимизация сложных систем.- Воронеж: Высш. шк., 1997. 151 с.
  69. Н. Ю. Моделирование систем массового обслуживания.- Томск: гос. ун-т систем управления и рад. электроники, 1998. -75 с.
  70. . Р. Модели информационных процессов в сложных системах. Новосибирск: гос. техн. ун-т, 1996. — 41 с.
  71. Т.Дж. Моделирование на GPSS. М.: Машиностроение, 1980.-592 с.
  72. И.М., Трегубов В. М. Основы программирования и отладки имитационных моделей на языке GPSS/PC. Казань: гос. техн. ун-т, 1995. — 86 с.
  73. Э.А. Локальные информационно-вычислительные сети.- Рига: Зинатне, 1985. 284 с.
  74. Э.А. Открытые информационные сети. М.: Радио и связь, 1991. — 208 с.
  75. Ackenhusen J. Real-time signal processing: design and implementation of signal processing systems. NY: Prentice-Hall, 1999. — 500 p.
  76. Ahmed M., Alkhamis Т., Miller D. Discrete search methods for optimizing stochastic systems // Washington: Computers & Industrial engineering, 1998. vol.34. — pp. 703−716.
  77. Arsham H. The use of simulation in discrete event dynamic systems design // NY: Journ. of systems science, 2000. vol.31. — pp. 563−573.
  78. Banks J., Carson J.S., Nelson B.L. Discrete-event system simulation.- Upper saddle river: Prentice-Hall, 1996. 419 p.
  79. Banks J., Carson J.S., Sy J.N. Getting started with GPSS/H.- Annandale: Wolverine Software Corp., 1995. 451 p.
  80. Bennett S. Computer control of industrial processes. Washington: Inspec/IEEE, 1992. — 104 p.
  81. Bennett S., Virk G. Computer control of real-time processes. London: Peter Peregrinus Ltd., 1997. — 115 p.
  82. Bequette B. Process dynamics, modeling, analysis and simulation.- NY: Prentice-Hall, 1997. 514 p.
  83. Berge J-M., Levia O., Rouillard J. Hardware component modeling with LOTUS software. Boston: Kluwer Academic Pub., 1996. — 395 p.
  84. Berge J-M., Levia 0., Rouillard J. Hardware/software co-design and co-verification. Boston: Kluwer Academic Pub., 1997. — 481 p.
  85. Berge J-M., Levia O., Rouillard J. LOTUS models in computer system design. Boston: Kluwer Academic Pub., 2000. — 381 p.
  86. Bossel H. Modeling and simulation, Chicago: Richard d Irwin, 1994. -391 p.
  87. Boullart L., Krijgsman A., Vingerhoeds R.A. Application of artificial intelligence in process control. Oxford: Pergamon Press, 1998. -612 p.
  88. Cassandras C.G. Discrete Event Systems: modeling and performance analysis. Chicago: Richard d Irwin, 1993. — 146 p.
  89. Conte T.M., Gimarc C.E. Fast simulation of computer architectures. The use of LOTUS software. Boston: Kluwer Academic Pub., 1998. -213 p.
  90. Coyle R. System dynamics modelling. NY: Chapman & Hall, 1996.- 309 p.
  91. Desrochers A.A. Modeling and control of automated manufacturing systems. Washington: IEEE computer soc. press, 1990. — 373 p.
  92. Desrochers A.A., Al-Jaar R. Applications of Petri nets in manufacturing systems: modeling, control and performance analysis.- Washington: IEEE, 1994. 278 p.
  93. Dunning K.A. Getting started in GPSS: general purpose simulation system. Dordrecht: Kluwer Academic Pub., 1987. — 230 p.
  94. Ermakov S., Melas V. Design and analysis of simulation experiments. -Dordrecht: Kluwer Academic Pub., 1995. 342 p.
  95. Fishman G.S., Moore III L.S. An exhaustive analysis of multiplicative congruental random number generators with modulus 2**31−1 // NY: SIAM journ. of scientific and statistical computing, 1986. vol.7, № 1.- pp. 24−45.
  96. Garg V.K. Principles of distributed systems. Boston: Kluwer Academic Pub., 1996.-254 p.
  97. Garrido J.M. Performance modeling of operating systems using object-oriented simulation: a practical introduction. NY: Plenum Pub. Corp., 2000. — 350 p.
  98. Glynn P. Optimization of stochastic systems // Brussels: Proc. of the winter simulation conf., 1986. pp. 356−365.
  99. Green S., Clare C.P. Information systems design. Washington: International Thomson Pub., 1996. — 503 p.
  100. Gross D., Harris C. Fundamentals of queueing theory. NY: John Wiley & Sons, 1998.-471 p.
  101. Grujic L.T., Moudni A.E., Ferney M., Borne P. Control of industrial systems. Oxford: Pergamon Press, 1997. — 1710 p.
  102. Hayes J. Modeling and analysis of computer communications networks.- NY: Plenum Pub. Corp., 1984. 211 p.
  103. Henriksen J.O. GPSS finding the appropriate world-view // Minessota: Proc. of the 1981 winter simulation conf., Society for computer simulation (SCS), 1981. — pp. 505−515.
  104. Henriksen J.O., Crain R.C. GPSS/H reference manual. Annandale: Wolverine Software Corp., 1996. — 516 p.
  105. Iri M., Yajima K. System modelling and optimization. Berlin: SpringerVerlag, 1988. — 341 p.
  106. Jain R. The art of computer systems performance analysis techniques for experimental design, measurement, simulation and modeling.- NY: John Wiley & Sons, 1999. 720 p.
  107. Kane L.A. Advanced process control and information systems for the process industries. Philadelphia: Gulf Pub. Corp., 2000. — 437 p.
  108. Karian Z.A., Dudewicz E.J. Modern statistical systems and GPSS.- Boca Raton: CRC Press, 1998. 560 p.
  109. Kheir N.A. Systems modeling and computer simulation. NY: Marcel Dekker, 1996. — 398 p.
  110. Khobotov E. The optimization simulation approach to modeling of sophisticated manufacturing systems // Boston: Journ. of computer and systems sciences international, 1996. vol.35. — pp. 273−298.
  111. Khoshnevis B. Discrete systems simulation. NY: McGraw-Hill, 1994.- 247 p.
  112. Kocijan J., Karba R. Artificial Intelligence in real-time control.- Oxford: Pergamon Press, 1996. 320 p.
  113. Krishna C.M. Performance modeling for computer architects.- NY: McGraw-Hill, 1995. 386 p.
  114. Law A.M., Kelton W.D. Simulation modeling and analysis. NY: McGraw-Hill, 2000. — 784 p.
  115. Marie R. et al. Computer performance evaluation: modelling technics and tools. Berlin: Springer-Verlag, 1997. — 231 p.
  116. Nelson B.L. Stochastic modeling: analysis and simulation. NY: McGraw-Hill, 1995.-271 p.
  117. Olsson G., Piani G. Computer systems for automation and control.- NY: Prentice-Hall, 1998.-476 p.
  118. Paoli F.D., Macleod I.M. Distributed computer control systems.- Oxford: Pergamon Press, 1999. 176 p.
  119. Patrick D.R., Fardo S.W. Industrial process control systems.- NY: Delmar Pub., 1997. 464 p.
  120. Popovic D., Bhatkar V.P. Distributed computer control systems in industrial automation. NY: Marcel Dekker, 1990. — 240 p.
  121. Puigjaner R., Potier D. Modeling techniques and tools for computer performance evaluation. NY: Plenum Pub. Corp., 1990. — 471 p.
  122. Raymond M., Rubino G. Computer performance evaluation: modelling techniques and tools. Berlin: Springer-Verlag, 1997. — 516 p.
  123. Reitman J. Computer simulation applications: discrete-event simulation for synthesis and analysis of complex systems. NY: John Wiley & Sons, 1998. -241 p.
  124. Reitman J. The use of enhanced GPSS (GPSS/H) // Minessota: Simulation, society for computer simulation (SCS), 1982. Jan., vol.38, № 1. — pp. 23−25.
  125. Ross S.M. Simulation. San Diego: Academic Press, 1997. — 516 p.
  126. Rubinstein R.Y., Melamed B., Shapiro A. Modern simulation and modeling. NY: John Wiley & Sons, 1998. — 353 p.
  127. Sadiku M, llyas M. Simulation of local area networks. Berlin: SpringerVerlag, 1994.-319 p.
  128. Sauer C.H., Chandy K.M. Computer systems performance modeling.- NY: Prentice-Hall, 1998. 352 p.
  129. Schoemaker S. Computer networks and simulation. Oxford: Elsevier Science, 1986. — 412 p.
  130. Schriber T.J. An introduction to simulation using GPSS/H. NY: John Wiley & Sons, 1991. — 396 p.
  131. Tanir O. Modeling complex computer and communication systems: a domain-oriented design framework. NY: McGraw-Hill, 1996. — 308 p.
  132. Wu J. Distributed system design. NY: CRC Press, 1998. — 448 p.
  133. Zobrist G.W., Leonard J.V. Simulation systems. G & В Science Pub., 2000.-215 p.
  134. По автоматизации медицинского технологического процесса:
  135. Л.В., Антонов А. О., Антонов О. С. и др. Система получения, обработки, архивирования и передачи рентгенодиагностиче-ских изображений // Медицинская техника. М.: Медицина, 1997. -№ 5.-с. 21−25.
  136. А.О., Антонов О. С., Лыткин С. А. Цифровая рентгенографическая система // Медицинская техника. М.: Медицина, 1995. -№ 3. — с. 3−6.
  137. В.В., Лисс Б. Л. Применение системы представления и обработки медицинских карт в лечебно-профилактическом учреждении первичного звена // Медицинская техника. М.: Медицина, 1998. — № 4. — с. 37−41.
  138. Т.П. Автоматизированные рабочие места для анализа медицинских изображений // Компьютерные технологии в медицине. М.: Русское слово, 1997. — № 3. — с. 38−42.
  139. Т.П. Системы архивирования и передачи медицинских изображений PACS // Компьютерные технологии в медицине. М.: Русское слово, 1997. — № 3. — с. 27−32.
  140. Т.П., Лашин В. В., Яшунская Н. И. Автоматизированное рабочее место врача-рентгенолога II Медицинская техника. М.: Медицина, 1995. — № 1. — с. 7−14.
  141. В.П., КольцунС.С., Федорова С. И. Автоматизация сбора, обработки, хранения электрокардиографической информации в клинической практике // Клинико-инструментальная диагностика в хирургии, 1994. М., с. 36−37.
  142. В.И., Бокерия Л. А., Лищук В. А., Оводова Н. Ф., Зе-нин В.Н. Автоматизированная система управления поликлиникой // Медицинская техника. М.: Медицина, 1990. — № 5. — с. 6−12.
  143. И.Г., Главацкий С. Т., Одинцов A.A., Перфильев М. Н. Автоматизированная система управления медицинским учреждением (медсанчастью) // Медицинская техника. М.: Медицина, 1995. -№ 6. — с. 36−38.
  144. Е.В., Плотников A.B., Прилуцкий Д. А., СелищевС.В. Применение универсального последовательного интерфейса USB в компьютерных медицинских системах // Медицинская техника. -М.: Медицина, 2000. № 4. — с. 3−8.
  145. Н.В. Современная комплексная система для автоматизированного анализа ЭКГ сигнала // Медицинская техника. М.: Медицина, 1994. — № 1. — с. 12−13.
  146. Ю.Д. Информатика и медицина // Вестник Всесоюзнозо общества информатики и вычислительной техники. М.: ВИМИ, 1991. — вып.1. — с. 3−7.
  147. В.Г., Никифоров С. Н., Файнберг Е. М. Моделирование медицинского технологического процесса в современных клиниках и лечебных учреждениях // IX Межд. конф. «Лазеры в науке, технике и медицине». Геленджик, 1998. — с. 57−60.
  148. В.Г., Никифоров С. Н., Файнберг Е. М. Технология и система непрерывного мониторинга, диагностики и экстренной медицинской помощи в палате интенсивной терапии // IX Межд. конф. «Лазеры в науке, технике и медицине». Геленджик, 1998. -с. 12−14.
  149. ГОСТ 27 878–88 (CT СЭВ 6146−87). Системы и комплексы медицинские автоматизированные. Термины и определения. М., 1988. -13 с.
  150. А.И., Моргунова Н. С. и др. АРМ кардиолога на базе IBM PC/AT // Диагностика и хирургическое лечение заболеваний сердца и сосудов. Киев, 1990. — № 2. — с. 146−147.
  151. Д.Д., Щербаткин Д. Д., Тарасов В. В. Использование возможности автоматизации в отделениях интенсивного лечения многопрофильного стационара //Терапевтический архив. М., 1988. -№ 7. — с 53−57.
  152. Е.В. Информатика в патологии, клинической медицине и педиатрии. Л.: Медицина, 1990. — 176 с.
  153. В.П., Ефимов Ю. А., Лукьянов Е. К. и др. К вопросу об автоматизации медицинского технологического процесса в амбула-торно-поликлинических и больничных учреждениях // Медицинская техника. М.: Медицина, 1980. — № 6. — с. 23−28.
  154. И.В. Об открытых медицинских информационных системах и стандартизации в медицинской информатике // Проблемы информатизации. М., 1991. — № 1. — с. 68−71.
  155. В.А., Викторов В. А., Гундаров В. П., Ефимов Ю. А. Структура автоматизированной системы управления медицинскими технологическими процессами поликлиники // Медицинская техника. -М.: Медицина, 1983. № 4. — с. 14−23.
  156. Ю.Н., Найденова A.M., Огороднейчук И. Ф., Шаповалова Е. А. Автоматизированная система профосмотров на крупных предприятиях // Медицинская техника. М.: Медицина, 1993. — № 2. -с. 42−43.
  157. Н.И., Леменков В. А., Лосев И. Р., Пилина М. В., Чалый П. И. Компьютеризация медицинских технологий // Медицинская техника. М.: Медицина, 1996. — № 2. — с. 21−25.181
  158. .И. Тенденции использования компьютеров в здравоохранении США // Компьютерные технологии в медицине. М.: Русское слово, 1996. — № 2. — с. 54−61.
  159. В.Г., Кнорринг Л. Н., Мартынов В. Н., Сальников В. Ю. Ди-агностико-лечебный комплекс с перестраиваемой структурой // Медицинская техника. М.: Медицина, 1997. — № 1. — с. 17−20.
  160. .А. Проект компьютерной системы для медико-генетической службы России // Компьютерные технологии в медицине. М.: Русское слово, 1996. — № 2. — с. 80−84.
  161. И.П., Мачинская Р. И., Фишман М. Н. Автоматизированная диагностическая система «ЭЭГ-эксперт» // Медицинская техника. М.: Медицина, 1999. — № 6. — с. 29−34.
  162. А.П. Автоматизированная информационная система диагностического центра // Медицинская техника. М.: Медицина, 1995. — № 4. — с. 37−39.
  163. Л.Д., Тарасов В. В., Зльчиян P.A. Современная концепция информационной системы лечебного учреждения // Вестник Всесоюзнозо общества информатики и вычислительной техники. -М.: ВИМИ, 1991. вып.1. — с. 8−12.
  164. А.Г., Кривко A.B. Автоматизированная система управления Самарского диагностического центра // Медицинская техника. М.: Медицина, 1995. — № 2. — с. 27−30.
  165. Ю.Д., Овчинников A.B. Обоснование выбора технических средств для снижения себестоимости реализации проекта «Полная автоматизация центральной городской больницы» // Медицинская техника. М.: Медицина, 1998. — № 6. — с. 32−35.
  166. A.B., Прилуцкий ДА., Селищев C.B. Стандарт DICOM в компьютерных медицинских технологиях // Медицинская техника. -М.: Медицина, 1997. № 2. — с. 18−24.
  167. Э.В. Рабочие станции. Основные понятия, состояние и перспективы // Проблемы информатизации. М., 1991. — № 1. — с. 3946.
  168. Ю.Ф. К вопросу обоснования оснащения подразделений службы функциональной диагностики // Медицинская техника.- М.: Медицина, 1994. № 3. — с. 12−14.
  169. В.Л. Современные медицинские информационные системы // Компьютерные технологии в медицине. М.: Русское слово, 1997. -№ 3. — с. 54−61.
  170. В.Л., Москвичев A.A., Винокуров Д. К. Современное состояние и перспективы развития медицинских информационных систем //Анналы хирургии. М.: Медицина, 1997. — № 2. — с. 29−35.
  171. А.И., Кудрявцев П. С. Аппаратное и программное обеспечение для интеграции диагностической информации на базе локальных сетей // Медицинская техника. М.: Медицина, 1994. -№ 1. — с. 3−7.
  172. С.И., Соколова Э. Ф., Ольшанский В. А. Использование автоматизированных систем в кардиологической практике // Информатика в здравоохранении. М., 1990. — ч.2. — с. 87−89.
  173. И.И. Новые информационные технологии в медицине // Медицинская техника. М.: Медицина, 1992. — № 3. — с. 24−25.
  174. Э.Г. Развитие цифровой техники для рентгенодиагностики // Медицинская техника. М.: Медицина, 1998. — № 3.- с. 36−39.
  175. Д.Д., Эльчиян P.A. Информатизация лечебно-профилактических учреждений в условиях медицинского страхования // Проблемы информатизации. М., 1991. — № 1. — с. 73−79.
  176. Д.Д., Эльчиян P.A., Емелин И. В. Использование автоматизированных больничных информационных систем за рубежом // ВНИИМИ. М., 1988. — № 5. — с. 1−48.
  177. Д.Д., Эльчиян Р. А., Сидоренко Б. А. Применение автоматизированных систем в практической деятельности врача // Кардиология. М.: МедиаСфера, 1989. — № 2. — с. 12−15.
  178. М.М. Автоматизированные системы массовых про-фосмотров: положительные и отрицательные аспекты их применения // Медицинская техника. М.: Медицина, 1994. — № 3. -с. 17−19.
  179. И.И., Масленников В. Н. Автоматизация деятельности многопрофильной поликлиники // Проблемы информатизации. -М., 1992. № 4. — с. 50−53.
  180. Ahn R., Goodman C.S. Methodological approaches of health technology assessment // International journal of medical informatics. -NY: Elsevier Science, 1999. № 1. — pp. 97−105.
  181. Akiyama M., Ando Y., Furukawa H. et al. MERIT-9: a patient information exchange guideline using MML, HL7 and DICOM // International journal of medical informatics. NY: Elsevier Science, 1998.-№ 1.-pp. 59−72.
  182. Bakker A.R., Leguit F.A. Evolution of an integrated HIS in the Netherlands // International journal of medical informatics. NY: Elsevier Science, 1999. — № 3. — pp. 209−224.
  183. Berg M. Patient care information systems and health care work: a sociotechnical approach // International journal of medical informatics. -NY: Elsevier Science, 1999. № 2. — pp. 87−101.
  184. Beuscart R., Bricon-Souf N., Renard J-M. Dynamic workflow model for complex activity in intensive care unit // International journal of medical informatics. NY: Elsevier Science, 1999. — № 2. — pp. 143−150.184
  185. Blair J.S. Overveiw of standards related to the emerging health care information infrastructure // The biomedical engineering handbook.- Boca Raton: CRC Press, 1995. pp. 2650−2659.
  186. Boccignone G., Chianese A., Picariello A. Computer aided detection of microcalcifications in digital mammograms // Computers in biology and medicine. London: Elsevier Science, 2000. — № 5. — pp. 267−286.
  187. Brender J., McNair P., Nohr C. Research needs and priorities in health informatics // International journal of medical informatics. NY: Elsevier Science, 2000. — № 1, — pp. 257−289.
  188. Britton K.E., Brown N.J., Plummer D.L. Standardisation in medical image management // International journal of medical informatics.- NY: Elsevier Science, 1998. № 1. — pp. 227−232.
  189. Celler B.G., Lovell N.H. Information technology in primary health care // International journal of medical informatics. NY: Elsevier Science, 1999.-№ 1.-pp. 9−22.
  190. Cesnik B., Chu S. A three-tier clinical information systems design model // International journal of medical informatics. NY: Elsevier Science, 2000. — № 2. — pp. 91−107.
  191. Dudeck J., Prokosch H.U. Hospital information systems. NY: Elsevier Science, 1995. -414 p.
  192. Ferrara F.M. The standard «Healthcare Information Systems Architecture» and the DHE middleware // International journal of medical informatics. NY: Elsevier Science, 1998. — № 1. — pp. 39−45.
  193. Forsstrom J.J., Rigby M. Considerations on the quality of medical software and information services // International journal of medical informatics. NY: Elsevier Science, 1999. — № 1. — pp. 169−176.
  194. Gell G., Leodolter W., Madjaric M. et al. HIS purchase projects in public hospitals of Styria, Austria // International journal of medical informatics.- NY: Elsevier Science, 2000. № 1, — pp. 147−155.
  195. Hanmer L. Criteria for the evaluation of district health information systems // International journal of medical informatics. NY: Elsevier Science, 1999. — № 1. — pp. 161−168.
  196. Ikeda M., Ishigaki T., Ishiguchi T. et al. Image storing system for radiation therapy as a branch of diagnostic PACS- implementation and evaluation // Computerized medical imaging and graphics. NY: Elsevier Science, 2000. — № 1. — pp. 111−117.
  197. Kim E.J., Kim M.S., Sung M.Y. et al. CoMed: a real-time collaborative medicine system // International journal of medical informatics. NY: Elsevier Science, 2000. — № 2. — pp. 117−126.
  198. Lodder H., Toussaint P.J. Component-based development for supporting workflows in hospitals // International journal of medical informatics. NY: Elsevier Science, 1998. — № 1. — pp. 53−58.
  199. Payton F.C. Lessons learned from three interorganizational health care information systems // Information & Management. Oxford: Elsevier Science, 2000. — № 6. — pp. 311 -321.
  200. Velde R.V. Framework for a clinical information system // International journal of medical informatics. NY: Elsevier Science, 2000. — № 1.- pp. 57−72.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!