Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Компьютерные методы и средства управления в чрезвычайных ситуациях, обусловленных биологическими факторами

Диссертация: Компьютерные методы и средства управления в чрезвычайных ситуациях, обусловленных биологическими факторами
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Во-первых, биологические знания в полном объёме становятся достоянием только небольшого числа развитых стран, где поддерживается на должном уровне развитие фундаментальной науки. Необходимость обработки огромных массивов данных, описывающих «молекулярные состояния» живой клетки в статике и в динамике, и тем более организма, требует наличия «критической массы» учёных, работающих в фундаментальной… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Компьютерная система управления предупреждением, противодействием и ликвидацией последствий биологических чрезвычайных ситуаций
    • 1. 1. Иерархическая структура системы формирования решений в 16 чрезвычайных ситуациях
    • 1. 2. Обзор экспертных систем используемых в чрезвычайных ситуа- 25 циях, вызванных биологическими факторами
    • 1. 3. Программная система поддержки управления в чрезвычайных 30 ситуациях, вызванных биологическими факторами,
    • 1. 4. Анализ схем обработки первичных данных в системе предот- 43 вращения биологической чрезвычайной ситуации
    • 1. 5. Пользовательский интерфейс системы формирования и приня- 53 тия решений при биологических чрезвычайных ситуациях
    • 1. 6. Выбор программной платформы вычислительного комплекса 58 формирования и принятия решений

    Глава 2, Разработка и исследование методов построения компьютерной системы формирования решений по классификации, верификации и идентификации ОЭЗ и типов распространения их агентов в чрезвычайных эпидемических ситуациях.

    2.1. Классификация признаков опасных эпидемических заболева- 65 ний. Общая постановка задачи

    2.2 Алгоритм согласования решений при определении перечня ин- 77 формативных признаков, выделении общих и специфичных признаков опасных эпидемических заболеваний его компьютерная реализация

    2.3. Компьютерное вычисление вероятностных характеристик при- 89 знаков опасных эпидемических заболеваний и оперативная верификация на основе этих признаков.

    2.4. Алгоритм идентификации заболевания и его реализация в ком- 96 пьютерной системе.

    2.5. Методы компьютерной обработки показателей экспертов при 103 составлении расширенного списка классификаторов степени воздействия инфекционных эпидемий.

    2.6. Метод компьютерной классификации биологической чрезвы- 107 чайной ситуации по типу распространения агента.

    Глава 3. Исследование и разработка компьютерных сценариев развития биологических чрезвычайных ситуаций и применения мер по защите населения.

    3.1. Компьютерные методы оценки наиболее ожидаемых санитарпо- 113 эпидемиологических сценариев развития биологической чрезвычайной ситуации.

    3.2. Компьютерные методы и алгоритмы прогнозирования распро- 120 странения заболевания. Расчет санитарных потерь.

    3.3. Программные методы построения сценариев распространения 125 мелкодисперсных поражающих агентов в условиях городской застройки.

    3.4. Разработка и компьютерная реализация модели распростране- 138 ния опасных эпидемических заболеваний в условиях города, и применения адекватных мер противодействия.

    3.5. Программные методы построения сценариев распространения 148 разных видов опасных эпидемических заболеваний в изолированном учреждении и применения адекватных мер противодействия.

    Глава 4. Исследование и компьютерная реализация системы формирования управленческих решений для предупреждения, противодействия и ликвидации последствий биологической чрезвычайной ситуации.

    4.1. Компьютерный алгоритм организации ликвидации последствий 158 биологической чрезвычайной ситуации и восстановлению санитарно-эпидемического благополучия.

    4.2. Использование компьютерной системы поддержки формирова- 162 ния управленческих решений для оценки вариантов организации ликвидации последствий БЧС.

    4.3. Исходные данные компьютерной системы для расчета сил и 174 средств, необходимых при ликвидации БЧС.

    4.4. Использование компьютерной системы поддержки формирования управленческих решений для выбора режимно-ограничительных мероприятий в зонах поражения при биологической чрезвычайной ситуации.

    4.5. Компьютерные методы поддержки формирования управленче- 182 ских решений по организации лечения инфекционных больных при биологической чрезвычайной ситуации.

    4.6. Компьютерные методы поддержки формирования управленче- 188 ских решений о проведении дезинфекции в эпидемических очагах.

    Глава 5. Компьютерная система формирования управленческих решений по предотвращению биологических чрезвычайных ситуаций.

    5. 1. Компьютерный анализ ситуации.

    5.2. Компьютерное генерирование задач предотвращения. Ранжиро- 196 вание задач по их критериям, с учетом важности и сложности задач

    5.3. Ранжирование проектов по критериям важности и сложности 203 при помощи компьютерной системы формирования решений.

Компьютерные методы и средства управления в чрезвычайных ситуациях, обусловленных биологическими факторами (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность проблемы.

Достижения в биологической науке начала XXI века соизмеримы по масштабам и значению для человечества с научно-технической революцией середины 50-х годов в ядерной физике и электронике. Они открывают беспрецедентные возможности технологического прогресса (биотехнология) и сенсационных прорывов в медицине и сельском хозяйстве [9,17].

С одной стороны могут быть найдены подходы к решению глобальных проблем, стоящих перед человечеством в новом столетии — нехватка продовольствия, истощение запасов природных энергоносителей, загрязнение окружающей среды, диагностика, лечение и профилактика социально-значимых заболеваний, сохранение и регулирование репродукции животного и растительного мира и ряд других [11,25].

С другой стороны, использование достижений современной биологии может привести к возникновению непреднамеренных опасных последствий для человека и окружающей среды, либо к их умышленному использованию для достижения политических или террористических целей [160,169,180]. В связи с этим проблема биологической безопасности России становится одной из наиболее важных в ряду других аспектов национальной безопасности [48].

Биологическая безопасность страны — сложная комплексная проблема, включающая научный, санитарно-эпидемиологический, медицинский, военный, экономический, экологический и социальный аспекты [68,69].

В настоящее время к основным источникам биологической опасности можно отнести [189,193]: потенциальную возможность агрессии с масштабным использованием биологических агентов в качестве оружия массового поражения (неконвен-циальных военных действий) — биотерроризмспонтанно возникающие природные инфекции, вызванные традиционными, видоизмененными или направленно модифицированными микроорганизмаминеконтролируемая генно-инженерная деятельность и генная терапиянеконтролируемое клонирование человека и животных. Биологический террористический акт можно определить как применение биологических агентов (патогенов) непосредственно для преднамеренного скрытого заражения среды обитания человека (воздуха замкнутых пространств, местности с находящимися на ней объектами, растительностью, сельскохозяйственными культурами, воды открытых водоемов и водоводной сети, продовольствия, животных) или же путем совершения взрывов, созданием условий для аварий иным методом на объектах биотехнологической промышленности, в микробиологических лабораториях, работающих с патогенными для человека и животных микроорганизмами с элиминацией последних во внешнюю среду за пределы этих объектов (лабораторий) [76].

Биологическое оружие, основанное на достижениях современной молекулярной биологии и биотехнологии, может привести к кардинальному изменению характера воздействия на противника, оставив за конвенциальными видами оружия в основном функцию сдерживания [82,83].

Во-первых, биологические знания в полном объёме становятся достоянием только небольшого числа развитых стран, где поддерживается на должном уровне развитие фундаментальной науки. Необходимость обработки огромных массивов данных, описывающих «молекулярные состояния» живой клетки в статике и в динамике, и тем более организма, требует наличия «критической массы» учёных, работающих в фундаментальной науке на мировом уровне. Это даёт возможность создания биологических агентов (прежде всего генетических конструкций), практически не идентифицируемых в организме, погибшем от их воздействия. Предвидение и нейтрализация таких воздействий потребует наличия высочайшего уровня, прежде всего, фундаментальной науки.

Во-вторых, скрытность распространения не позволит, в большинстве случаев, идентифицировать действующих лиц даже при использовании обычных возбудителей особо опасных инфекций.

В-третьих, соизмеримые с действием ядерного оружия масштабы ущерба, особенно в больших городах, при малой стоимости и сравнительной лёгкости изготовления традиционного бактериологического оружия, выводят на арену геополитики ряд не принимавшихся ранее во внимание относительно небольших государств (государств-изгоев, по американской терминологии) и даже террористических групп.

Современный уровень развития биотехнологий, характеризующийся доступностью масштабного производства биомассы микроорганизмов и токсических продуктов их жизнедеятельности делает реальной несанкционированную наработку возбудителей инфекционных болезней и токсинов. Ничтожно малые инфицирующие дозы, отсутствие высокочувствительных и специфичных методов и средств экспресс-индикации микроорганизмов в пробах окружающей среды, недостаточная эффективность препаратов общей экстренной профилактики и этиопатогенетического лечения определяют потенциальную угрозу использования биологических поражающих агентов в террористических целях.

Формализация методов формирования и принятия решений по организации предупреждения, противодействия и ликвидации последствий чрезвычайной ситуации, вызванной биологическими факторами, их оценка и согласование является очень сложной задачей. Увеличение объема информации, поступающей в органы управления и непосредственно к руководителям, усложнение решаемых задач, необходимость учета большого числа взаимосвязанных факторов и быстро меняющейся обстановки настоятельно требуют использовать вычислительную технику в процессе принятия решений [30,40]. В связи с этим появился новый класс вычислительных систем — системы принятия решений или, более точно, системы поддержки формирования и принятия решений, к которым относятся и компьютерные экспертные системы для краткости эти системы будем называть СПР) [52,53]. Термин «система поддержки формирования и принятия решений» точнее отражает смысл, так как, в сущности, компьютерная система не принимает решения за человека, а помогает при выборе решений, предлагает несколько вариантов решений на выбор, рассчитывает некие, заранее определенные функции [123,126].

Если исходить из необходимости осуществления компьютерной поддержки па всех этапах принятия решения человеком, то СПР можно определить как человеко-машинную систему, позволяющую руководителям эффективно использовать свои знания, опыт и интересы, объективные и субъективные модели, оценки и данные для реализации компьютерных методов выработки решений.

Таким образом, важнейшими составляющими борьбы с биотерроризмом является разработка и внедрение информационных технологий с целью предотвращения и выявления биотерактов, а также в снижении ущерба в случае проведения бнотеракта.

В этой связи разработка и создание комплексных технологий оперативного управления и на их основе Системы поддержки формировании решении дли предотвращения, противодействия и ликвидации последствии биотсрактов и других чрезвычайных ситуаций, вызванных биологическими факторами (для краткости будем называть их БЧС), разработка ее информационного и программного обеспечения является актуальной и важной научно-технической проблемой, направленной на сохранение жизни и здоровья людей. Цели п задачи работы.

Цель диссертационной работы заключается в повышении оперативности и эффективности управленческих решений по предотвращению, противодействию и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций, вызванных биологическими факторами. Под эффективностью будем понимать увеличение объемов рассматриваемой исходной информации, сокращение времени обработки исходной информации на моделях, увеличение количества вариантов реализации, ранжирование возможных вариантов реализации, выбор лучшего варианта. Для достижения указанной цели ставятся задачи разработки вычислительных моделей, алгоритмов и компьютерных программ поддержки формирования управленческих решений.

Основными задачами исследования, определенными поставленной целью, являлись:

1. Исследование и разработка оригинальных методов построения программных комплексов поддержки формирования и принятия решений при БЧС, обеспечивающих компьютерную идентификацию чрезвычайной ситуации в режиме реального времени, генерацию сценариев развития ситуации, выбор действий по ликвидации БЧС и преодолению последствий.

2. Разработка и исследование теории и компьютерных методов построения систем классификации, верификации и идентификации БЧС на основе информации об опасных инфекционных заболеваниях, методах распространения поражающего агента и масштаба поражения.

3. Создание на основе разработанных методов компьютерной системы поддержки формирования и принятия решений в выборе целей, стратегий, задач и использовании сил и средств по противодействию, преодолению и ликвидации последствий БЧС.

4. Разработка методологии тестирования и на ее основе специальных тестов для проведения вычислительной экспериментальной проверки правильности функционирования и оценка качества разработанных методов на контрольных примерах.

Практическая ценность диссертационной работы заключается в том, что на основе достижения поставленных целей и решения возникающих задач, за счет теоретического обобщения и исследования проблем компьютерной поддержки формирования и реализации управленческих решений при БЧС, а также практической реализации компьютерной системы обеспечивается повышение оперативности и эффективности управления органов исиолнительной власти во время чрезвычайной обстановки, вызванной, вызванной биологическими факторами.

Методы исследования. При решении поставленных задач использовались: теория распознавания образов, методы математической статистики, методы анализа структур данных, математические методы теории принятия решений, а также методы вычислительной математики и математической физики.

Научная новизна.

1. Исследованы и разработаны теория и комплекс математических, алгоритмических и программных методов построения компьютерной системы поддержки принятия решений в чрезвычайных ситуациях, обусловленных биологическими факторами.

2. Исследованы и разработаны теория и комплекс математических, алгоритмических и программных методов согласования решений при построении компьютерных систем классификации, идентификации и верификации биологической чрезвычайной ситуации и осуществлена их реализация.

3. Исследованы и разработаны методы, и реализующие их программные средства обеспечения формирования и принятия следующих решений:

• выбор целей, стратегий, задач и проектов предотвращения биологической чрезвычайной ситуации;

• генерация сценариев развития чрезвычайной ситуации и управление динамикой;

• составление планов по ликвидации ЧС, выбор и согласование контрмер, использование сил и средств для предотвращения, преодоления и ликвидации последствий ЧС.

4. Разработаны и реализованы методы распространения мелкодисперсного поражающего агента в условиях многоэтажной городской застройки для определения площадей дезинфекциираспространения опасного эпидемического заболевания, передающегося воздушно-капельным путем в условиях города, с учетом перемещения жителей, а также в изолированном учреждении и применения различных мер противодействия.

5. На основании исследования принципов построения системы противодействия БЧС, разработаны модели, алгоритмы и программы компьютерного согласования и выбора проекта построения системы предупреждения БЧС.

Достоверность.

Достоверность полученных положений, выводов и практических результатов, полученных в диссертационной работе, подтверждена численным моделированием чрезвычайной ситуации на основе реальных исходных данных, с последующим подтверждением и оценкой экспертов.

Внедрение и реализация результатов работы.

Результаты диссертации легли в основу научно-исследовательской работы по теме: «Обоснование системотехнических решений по созданию экспертной системы верификации биотерактов и разработка ее информационного обеспечения», проводимой в Пущинском научном центре РАН. Алгоритмы и программные средства работы используются в Испытательной лаборатории ОНО «Тест Пущино», НПО «Тайфун», Центральном экономико-математическом институте РАН, Институт электронных управляющих машин ИНЭУМ, Научно-внедренческая компания ЗАО «ВИСТ».

Апробация работы.

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на:

• X Международном симпозиуме «Методы дискретных особенностей в задачах математической физики», Херсон, 2001 г.

• I Международной конференции «Параллельные вычисления и задачи управления» РАСО 2001, Москва, 2001 г.

• Генеральной Ассамблее URSI (Международное объединение радионаук), Нидерланды, Маастрихт, 2002 г.

• II Международной конференции «Параллельные вычисления и задачи управления» РАСО 2004, Москва, 2004 г.

• Международной конференции «Идентификация систем и задачи управления SICPRC05, г. Москва, 2005 г.

• Международной конференции «Методы дискретных особенностей в задачах математической физики». Херсон, 2005 г.

• Международной конференции «Прогресс в электромагнитных исследованиях» PIERS Китай, Ханджоу, 2005 г.

• III Международной конференции «Параллельные вычисления и задачи управления» РАСО 2006 г.

• Международной конференции «Прогресс в электромагнитных исследованиях» PIERS, Чешская Республика, Прага, 2007 г.

• Международной конференции «Идентификация систем и задачи управления SICPRO'05, г. Москва, 2008 г.

Публикации.

Основные результаты диссертации опубликованы в 35 работах, в том числе 12 статей в журналах, рекомендованных ВАК к защите диссертаций.

Структура и объем работы.

Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и приложения. Общий объем работы — 248 страниц, в том числе — 64 рисунка, 30 таблиц.

Список литературы

включает 200 наименований.

Основные результаты диссертационной работы заключаются в следующем.

Проведен методологический анализ исходных представлений и понятийных средств для иерархических систем управления (включая системы поддержки формирования и принятия решений), таких как цели, стратегии, задачи, сценарии и т. д., необходимых для проектирования, разработки и внедрения СПР в целом, и в частности при биологической чрезвычайной ситуации.

Описывается технология проектирования системы формирования и реализации решений при БЧС и обосновывается ее отличие от других систем принятия решений.

Приводится обзор существующих систем принятия управленческих решений при БЧС и анализируются существующие подходы к построению таких систем.

Описывается предложенная архитектура системы управления при биологических чрезвычайных ситуациях в целом и системы поддержки принятия решений в частности.

Приводятся требования, и дается обоснование выбора платформы СПР. Приводятся требования к интерфейсу системы. Описывается в общем виде интерфейс системы.

Проведена структурная организация информации о ОЭЗ, даны определения тождественности информационных элементов, и их связей, определены основные операции над информационными элементами, созданы структурные спецификации, которые впоследствии используются для классификации и идентификации.

Разработаны и исследованы алгоритмы согласования решений при выборе ведущих, общих и специфичных признаков ОЭЗ, и приведена их компьютерная реализация. Проведено сравнение ведущих признаков ОЭЗ с ведущими признаками гриппа и острой кишечной инфекции, т.к. на начальной стадии заболевания многие признаки совпадают.

Проведено исследование структуры признаков, даны характеристики признаков, диапазоны значений, структурная спецификация, проведена группировка признаков по направлениям осмотра.

Разработан алгоритм и создана программа вычисления вероятностных характеристик признаков ОЭЗ.

Разработан алгоритм и создана программа оперативной верификации ОЭЗ на основе вероятностных характеристик выделенных признаков, а также алгоритм и программа согласования решений по верификации.

Разработан алгоритм и создана программа идентификации ОЭЗ и согласования решений по идентификации.

Разработан метод оценки качества классификации и идентификации.

Создан метод составления расширенного списка классификаторов степени воздействия ОЭЗ на социум и приведена компьютерная реализация метода.

Создан и реализован метод компьютерной классификации и идентификации БЧС по типу распространения поражающего агента.

Разработаны методы оценки наиболее ожидаемых санитарно-эиидемических сценариев развития БЧС и применения контрмер. Выполнены компьютерные реализации методов оценки.

Разработаны компьютерные методы и алгоритмы, выполнены программы прогнозирования распространения ОЭЗ и расчета санитарных потерь.

Разработан метод построения сценариев распространения мелкодисперсионных поражающих агентов при БЧС в условиях городской застройки. На основании результатов программной реализации метода создана СПР для определения поверхностей, подлежащих дезинфекции.

Разработана модель распространения ОЭЗ в условиях города с учетом мест проживания населения, мест работы и учебы, транспортных маршрутов, разработан алгоритм передачи инфекции. На основании результатов программной реализации модели оцениваются меры противодействия — изоляция заболевших, вакцинация населения, лечение больных, введение карантина.

Разработана и программно реализована модель распространения разного вида ОЭЗ в изолированном учреждении и применения мер противодействия.

Проведено исследование и представлена компьютерная реализация системы формирования управляющих решений по организации ликвидации последствий чрезвычайной ситуации, вызванной биологическими факторами.

Разработан общий алгоритм действий по организации ликвидации последствий БЧС и восстановлению санитарно-эпидемического благополучия.

Разработан метод и выполнена программная реализация оценки вариантов организации ликвидации последствий БЧС.

Определяются виды информации для расчета сил и средств применения контрмер.

Разработан алгоритм и проведена программная реализация формирования управленческих решений для выбора режимно-ограничительных мероприятий.

Разработаны компьютерные методы формирования организационных мероприятий лечения инфекционных больных при БЧС.

Разработаны компьютерные методы формирования организационных мероприятий при проведении экстренной профилактики в эпидемическом очаге.

Разработаны компьютерные методы формирования организационных мероприятий проведения дезинфекции в эпидемическом очаге.

Предложен и реализован метод проведения анализа состояния биологической безопасности. Разработан алгоритм согласования списка критериев оценки ситуации. Предложено использование функции качества для оценки ситуации в динамике.

Разработан и реализован метод компьютерного генерирования задач предупреждения БЧС и их ранжирования.

Заключение

.

В рамках диссертационной работы проведено теоретическое обобщение и получено решение важной научно-технической проблемы создания методологической базы, комплексов математических моделей, методов, алгоритмов и программных средств информационного обеспечения и поддержки принятия согласованных решений при чрезвычайных ситуациях, вызванных биологическими факторами. Поставленные цели были достигнуты в результате работы.

Показать весь текст

Список литературы

  1. С.А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.
  2. А.К., Осипов Г. С. Проблемы создания интегрированной среды поддержки лечебно-диагностического процесса// Информационные технологии, № 10, 1997.
  3. B.C., Подиновский В. В., Шорин В. Г. Выбор решения по многим критериям, упорядоченным по важности. М.: ИОНХ, 44 с.
  4. Базы знаний интеллектуальных систем./Гаврилова Т.А., Хорошевский В. Ф. СПб.: Питер, 2000.- 384 с.
  5. .А. Минимизация описания в задачах автоматического распознавания образов//Техн. кибернетика, 1964, № 3. с. 32−44.
  6. Р., Калаба Р. Динамическое программирование и современная теория управления. М.: Наука, 1969. 120 с.
  7. В.Д. Военная эпидемиология. Учебник. JL- 1976, 380 с.
  8. В.Д., Дегтярев А. А. Качество и эффективность противоэпидемических мероприятий. АМН СССР. JL- Медицина. 1981, 304 с.
  9. Биобезопасность главная проблема начала нового века (материалы 11 сессии общего собрания РАМН), http:/Avww.medvestnik.ru/Gazeta/2002/ 10/p08.html.
  10. .В. Сборник «Эпидемиологическая кибернетика: модели, информация, эксперименты» М., НИНЭМ им. Н. Ф. Гамалеи, 1991, с. 3−5, с. 6−14.
  11. .В., Бондаренко В. М., Макаров В. В. Проблемы защиты от актов биотерроризма в современных условиях.//Аграрная Россия. 2002, № 2, с. 66−74.
  12. В.В., Бычков И. А., Дементьев А. В., Соловьев А. П., Федулов А. С. Компьютерная поддержка сложных организационно-технических систем. М.: Горячая линия Телеком, 2002.154 с.
  13. В.П., Боровиков И.П. STATISTICA Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. — М.: Информационно-издательский дом ФИЛИНЪ, 1997.
  14. П. Действия служб общественного здравоохранения в чрезвычайных ситуациях вызванных эпидемиями. Женева. Всемирная организация здравоохранения. 1990, 293 с.
  15. А.В. Дифференциальный диагноз внутренних болезней: справочное руководство для врачей. М.: Медицина, 1987.
  16. К.Н. Разностные схемы интегрирования уравнений движения пробной частицы в потоке жидкости или газа // Вычислительные методы и программирование. Т. 5, № 1. М.: Изд-во Московского университета, 2004. с. 5−21.
  17. А.А., Боев Б. В., Бондаренко В. М., Гинцбург АЛ. Проблема биотерроризма в современных условиях.//Журн. микробиол., 2002, № 3, с.3−12.
  18. П. А., Михеев О. В., Самохина А. С. Идентификация сценариев эпидемического заболевания.//Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях, № 2,2006 г., стр. 92−106.
  19. П.А., Михеев О. В., Самохина А. С. Взаимодействие V-модели и имитационной математической модели распространения опасного эпидемического заболевания.//Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях, № 3,2006 г., стр. 96−105.
  20. П.А., Михеев О. В., Самохина А. С. Анализ схем обработки первичных данных в системе предотвращения биологической чрезвычайной ситуации.//Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций, № 4, 2006 г., стр. 64−71.
  21. С.Я. Обзор средств построения экспертных систем // Ротапринт ВЦ СО РАН, 1993.
  22. В.А., Лифанов И. К., Сетуха А. В. О моделировании аэродинамики зданий и сооружений методом замкнутых вихревых рамок. // Механика жидкости и газа, № 4, 2006, 79−93с.
  23. Я., Кнут Е., Радо П. Автоматизированные методы спецификации. Пер. с англ. М.: Мир 1989. 115 с.
  24. М. Многомерное шкалирование: Методы наглядного представления данных / Пер. с англ. -М.: Финансы и статистика, 1988. 254 с.
  25. .П., Мытенков В. М., Лебедев А. И., Зорин Г. Ф. Организация первоочередного жизнеобеспечения населения в начальный период ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций //Медицина катастроф 1995. № 1−2 (9−10). с. 228−230.
  26. Дюк В., Эммануэль В. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях. ЗАО Издательский дом «Питер», 2003. 528 с.
  27. Л.Г., Кутузов В. А. Экспертные оценки в управлении. -М.: Экономика, 1978, 133 с.
  28. Жак С. В. Математическое программирование. Нелинейные и стохастические задачи. Ростов-на-Дону: РГУ, 1972, 90 с.
  29. К. С. Пути дальнейшего совершенствования организации медицинской помощи инфекционным больным. ВМЖ, 6, 1989.
  30. Инструкция по экстренной профилактике и лечению опасных инфекционных заболеваний. Минздрав СССР, М, 1984.
  31. Инструкция о сроках и формах представления информации в области защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера. М., Приложение 1, 2,3 к приказу МЧС России от 7 июля 1997 г. № 382.
  32. Инструкция по сочетанному применению средств экстренной и специфической профилактики опасных инфекционных заболеваний. Минздрав СССР, М., 1983.
  33. Инструкция по экстренной профилактике и этиотропному лечению опасных инфекционных заболеваний в Вооруженных Силах Российской Федерации. М.: Воениздат, 2002.
  34. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Справочник./ Под ред. Захарова В. Н., Хорошевского В.Ф.-М.: Радио и связь, 1990. Кн. 1 426 е., кн. 2 — 304 е., кн. 3 — 368 с.
  35. И.Л., Войтенко М. А. Динамическое программирование в примерах и задачах. М.: Высшая школа, 1979, 125 с.
  36. .А. Нечеткая логика в анализе образных представлений в медицинских системах искусственного интеллекта//Междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям: Сб. докл. Т.1. СПб. 1998. с.233−235.
  37. .А., Фельдман А. Е. Анализ и учет ассоциативных знаний в медицинских экспертных системах//Новости искусственного интеллекта. № 3,1995, с. 90−96.
  38. .А. К вопросу о формальном отражении образного мышления и интуиции специалиста в слабо структурированной предметной области // Новости искусственного интеллекта. 1998. № 3. с.64−76.
  39. И.Д. Колесип, М. Ф. Тендера. Оптимизация противогриппозной профилактики.//Автоматика и телемеханика, 1998, № 3, 132−139.
  40. И.Д. Колесин. Циклические колебания в модели эпидемического процесса.// Дифференциальные уравнения, 1996, т.32, № 9, 1289−1290.
  41. И.Д. Анализ развития эпидемии в фазе распространения ведущего варианта возбудителя. Математическая модель.//Биофизика, 1994, т.39(5), с. 927−930.
  42. И.Д. Колесин. Математическая модель предэпидемической циркуляции: анализ механизмов направленной перестройки.//Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии, 1997, № 36, с.43−45.
  43. Концепция биологической безопасности Российской Федерации (исх. Минпромнауки России № МП-П666а от 14.06.2002 г.
  44. А.В., Холод Н. И., Костевич Л. С. Руководство к решению задач по математическому программированию. М.: Высшая школа, 1978, 256 с.
  45. .Я. Оптимизация вокруг нас. -Л.: Машиностроение, 1989,. 144 с.
  46. А.В., Литвак Б. Г. Принцип упорядоченных критериев для многокритериальных альтерната в.//Известия АН СССР. Техн. кибернетика № 6, 1988, с. 49−54.
  47. О.И., Петровский А. Б. Системы поддержки принятия решений: современное состояние и перспективы развития.// Итоги науки и техники. Техн. кибернетика. 1987. Т. 21. с. 131—165.
  48. Ларьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. с франц. -М.: Мир, 1991.- 568 с.
  49. Г. С. Выбор эффективной системы зависимых признаков//Тр. Сиб. отд. АН СССР: Вычислительные системы. Новосибирск, 1965, вып. 19.с. 87−101.
  50. Г. И. Математические модели в иммунологии (3 изд.). М.: Наука, 1991,304 с.
  51. Ю.М., Карниз А. Ф., Вязовиченко Ю. Е., Матвеев А. А., Воронцов И. В. Вопросы планирования санитарно-гигиенических и профилактических мероприятий в районах чрезвычайных ситуа-ций.//Медицина катастроф. 1996. № 3(15). с. 56−35.
  52. Методические разработки по подготовке и проведению санитарно-гигиенических и противоэпидемических мероприятий в лечебных учреждениях при применении противником бактериологического (биологического) оружия. Минздрав, СССР, М., 1981.
  53. Методические указания по организации дезинфекционных мероприятий в лечебно-профилактических учреждениях при применении противником бактериологического (биологического) оружия. Минздрав СССР, М" 1981.
  54. Международная классификация болезней, травм, и состояний, влияющих на здоровье 10-го пересмотра (МКБ-10). Электронная версия: http://www.mkb 10. ги/.
  55. О.В., Габусу П. А., Чикова С. С. Интеллектуальные техноло-гии в медикобиологических исследованиях. // Сборник материалов конференций ИВТН-2006. М., 2006 г., с.37
  56. О.В., Самохина А. С. Алгоритм оперативной верификации опасного эпидемического заболевания вероятностным методом и его реализация./УПроблемы управления 2007, № 4, с.70−73
  57. Н.Н., Математические методы системного анализа. М.: Наука, 1981 487 с.
  58. Э.А., Жиляев Е. Г., Гончаров С. Ф. Медицинская служба Вооруженных Сил в единой государственной системе медицины катастроф //Воен.-мед. жури. 1992. № 4. с. 4−7.
  59. Нормы расхода дезинфекционных средств для проведения дезинфекционных мероприятий при особо опасных инфекциях. Минздрав СССР, М., 1981.
  60. Постановление Правительства Российской Федерации от 03.05.94 № 420 «О защите жизни и здоровья населения Российской Федерации при возникновении и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций, вызванных стихийными бедствиями, авариями, катастрофами».
  61. Обеспечение защиты персонала и населения в ЧС: Справочник в 2-х т. М.: Штаб ГО РСФСР, 1993.
  62. Общие требования по профилактике инфекционных и паразитарных заболеваний. 3.1/3.2. Профилактика инфекционных и паразитарных заболеваний. Санитарные правила СП 3.1.3.2. 558−96. -М: Информационно-издательский центр Минздрава России, 1997. 16 с.
  63. Организация медицинского обеспечения рассредоточения и эвакуации населения. Инструкция МЗ СССР, М., Воениздат, 1987.
  64. Организация работы лечебно-профилактических учреждений в бактериологическом очаге. Минздрав СССР, М., 1967.
  65. Организация и проведение противоэпидемических мероприятий при террористических актах с применением БА: методические рекомендации МР2510/11 046−01−34. М.: Федеральный центр Госсанэпиднадзора Минздрава России, 2001, 55с.
  66. Г. С. Приобретение знаний интеллектуальными системами: основы теории и технологии. М.: Наука, 1997.
  67. Основы государственной политики в области обеспечения химической и биологической безопасности Российской Федерации на период до 2010 года и дальнейшую перспективу 4 декабря 2003 г., Пр-2194.
  68. В.В., Ногин В. Д. Парето оптимальные решения многокритериальных задач. -М.: Наука, 1982, 254 с.
  69. Построение экспертных систем//под ред. Хейеса-Рота Ф., Уотермана Д., ЛенатаД. -М.: Мир, 1987.
  70. Проблемы представления и обработки не полностью определенных знаний // под ред. Швецова И. Е. Москва-Новосибирск, 1996.
  71. С.В. Сборник «Информатика в эпидемиологии» М, НИИЭМ им. Н. Ф. Гамалеи, 1990, 154 с.
  72. .В., Самохина А. С. Методы преодоления информационно-лингвистической несовместимости в системе поддержки принятия решений. Межвузовский сборник научных трудов «Теоретические вопросы вычислительной техники и программного обеспечения» М. 2008, с.
  73. Противодействие биологическому терроризму. Практическое руководство по противоэпидемическому обеспечению. Под ред. Онищенко Г. Г. М.2003.311с.
  74. К.К. О некоторых первоочередных мерах по созданию системы противодействия биологическому терроризму. Научно-исследовательский испытательный центр (медико-биологической защиты) ГНИИ военной медицины МО РФ.
  75. Г., Рейвиндран А., Рэгсдел К. Оптимизация в технике: В 2-х том. Пер. с англ.М.: Мир, 1986. Т. 1. 279 е., Т. 2. 320 с.
  76. Р. Как избежать врачебных ошибок. Книга практикующего врача: Пер. с англ. М.: Практика, 1994.
  77. Л.В., Шапошников А. А., Разина М. Э. Санитарно-эпидемиологический контроль за бактериальной зараженностью окружающей среды //Медицина катастроф. 1996. № 3 (15). с. 116−119.
  78. А.А.Романюха, А. С. Каркач. Индивидуально-ориентированная модель динамики инфекционного процесса в неоднородной популя-ции.//Математическое моделирование, 2003, 15(5), с. 95−105.
  79. Руа Б. Классификация и выбор при наличии нескольких критериев. //Вопросы анализа и процедуры принятия решений. -М.: Мир, 1976, с. 80−107.
  80. Руководство по инфекционным заболеваниям./Под ред. Покровского В. И., Лобана К. М. 2-е изд., М.: Медицина, 1986, 464 с.
  81. Руководство по клинике, диагностике и лечению опасных инфекционных болезней/Под ред. Покровского В. И., Иванова К. С. М.: Медикас, 1994.220 с.
  82. Постановление Правительства Российской Федерации от 28.02.96 № 195 «Вопросы Всероссийской службы медицины катастроф».
  83. Руководство по противоэпидемическому обеспечению населения вчрезвычайных ситуациях. М.: 1995. 441 с.
  84. Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь 1993.315 с.
  85. Санитарно-противоэпидемическое обеспечение эвакуации пострадавшего населения и инфекционных больных в чрезвычайных ситуациях. (Пособие для врачей). М.: Изд-е ВЦМК «Защита», 1997. 32 с.
  86. А.С., Троицкий И. А. Машинный расчет полей радиотеплового излучения почвогрунтов с помощью модели слоисто-однородной среды. Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. 1982 г. № 2, с. 25.
  87. А.С. Методика параллельной обработки радиолокационного сигнала для определения биомассы древостоя. V Всесоюзная школа-семинар «Распараллеливание обработки информации» Львов. 1985 г. с. 191−194.
  88. А.С. Математические модели древостоя и влажных почвогрунтов для задач дистанционного зондирования природных систем. В сб.: Информационные проблемы изучения биосферы. М: Наука, 1988 г. с 66−76.
  89. А.Б., Самохина А.С.Фортран и вычислительные методы для пользователя IBM PC. М. Русина, 1994 г. 120 с.
  90. А.Б., Самохина А. С. Численные методы и программирование на Фортране для персонального компьютера. Радио и связь, 1996 г., 224 с.
  91. А.Б., Самохина А. С., Метод решения задач дифракции электромагнитных волн на трехмерном диэлектрическом теле//Журналвычислительной математики и математической физики, М.: Наука, том 36, № 8, 1996 г., с. 138−157.
  92. А.С. Численный метод решения интегральных уравнений с циркулянтным ядром //Сб. Дифракция и распространение волн, МФТИ, 1998 г. с. 151−153.
  93. А.Б., Самохина А. С. Эффективные алгоритмы численного решения интегральных уравнений в областях с криволинейной границей.//Х Международный симпозиум «Методы дискретных особенностей в задачах математической физики», Херсон, 2001 г. с. 307 310.
  94. А.С. Алгоритмы решения интегральных уравнений в областях со сложной границей. I Международная конференция «Параллельные вычисления и задачи управления» РАСО 2001, Москва, 2001 г. с. 116−121.
  95. А.Б., Самохина А. С. Метод аппроксимации для интегральных уравнений в областях с криволинейной границей. Генеральная Ассамблея URSI (Международное объединение радионаук), Нидерланды, Маастрихт, 2002 г., 4 с.
  96. А.С. Алгоритм анализа информации о чрезвычайных ситуациях в целях верификации биотерактов. II Международная конференция «Параллельные вычисления и задачи управления» РАСО'2004, с. 375−381.
  97. А.С. Использование системы поддержки принятия решений для идентификации биологических чрезвычайных ситуаций позаболеваниям. Труды международной конференции «Идентификация систем и задачи управления SICPR.0'05, г. Москва, 2005 г. с. 415−421.
  98. А. С. Михеев О.В. Расчет санитарных потерь среди населения в эпидемическом очаге.//Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуациях, № 6,2005 г., стр. 46−52.
  99. А. С. Имплементация метода обработки входной информации в системе принятия решений при биологической чрезвычайной ситуации. Труды международной конференции «Параллельные вычисления и задачи управления» РАСО 2006 г., с. 1485−1493.
  100. А.С. Алгоритм оценки проектов построения антитеррористического мониторинга в системе предотвращения биологической чрезвычайной ситуации.//Проблемы управления, № 2, 2007 г., стр. 66−70.
  101. А.Б., Самохина А. С. Численные методы для решения объемных интегральных уравнений электродинамики. Труды международной конференции «Прогресс в электромагнитных исследованиях» PIERS Чехия, Прага, 2007, с. 62.
  102. А.С., Михеев О. В. Экспериментальная проверка структуризации информации по заболеваниям. Труды международной конференции «Идентификация систем и задачи управления SICPRO'08, г. Москва, 2008 г. с. 490−502.
  103. .В., Самохина А. С. Методы преодоления информационно-лингвистической несовместимости в системе поддержки принятия решений./ Труды Института системного анализа РАН, Москва, 2007 г., № 30(1), под редакцией Ю. С. Попкова.
  104. А.С. Иерархическая структура системы принятия решений в биологических чрезвычайных ситуациях./ Труды Института системного анализа РАН, Москва, 2007 г., № 30(1), под редакцией Ю. С. Попкова.
  105. А.С., Михеев О. В. Согласование информативных признаков опасных эпидемических заболеваний в системе предупреждения биологической чрезвычайной ситуации./Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций, 2008 г.,№ 3.
  106. И.И., Котов Ю. А., Кузнецов Р. А., КочетковаЛ.П. Типовое положение о бригадах специализированной медицинской помощи. -М., 1996. 84с.
  107. А.В., Гончаров С. Ф., Онищенко Г. Г., Трегуб Т. Н., Жиляев Е. Г. Антимикробные материалы в профилактике инфекционных болезней. М.: ВЦМК «Защита», 1998. — 200 с.
  108. В.Г., Котельников А. П. Системы поддержки принятия решений: основные понятия и вопросы применения. Белград: Изд-во Бел-ГТАСМ, 1998, 78 с.
  109. И. А. Организационные аспекты структуры выездного многопрофильного автономного госпиталя Всероссийского центра медицины катастроф «Защита'У/Медицина катастроф. 1996.-№ 2(14).-с. 11−15.
  110. Т.А. Формализация рассуждений на основе аргументации при принятии решений в конфликтных ситуациях // НТИ. Сер. 2. № 9, 1998. с.23−33.
  111. Э.А., Шершаков В. М., Камаев Д. А. Компьютерная поддержка управления ликвидацией последствий радиационного воздействия. М.: СИНТЕГ, 2004. 456 с.
  112. И.Г., Горский В. Г., Швецова-Шиловская Т.Н. Метод расчета нестационарного переноса примеси в атмосфере./УХимическая промышленность, 1994, № 7, с. 51−55.
  113. В.К. Об интеллектуальных системах автоматизированной поддержки научных исследований // НТИ. Сер.2. 1996. № 5−6. с. 1−2.
  114. В.К. Интеллектуальные системы: проблемы их развития и социальные последствия //Будущее искусственного интеллекта. М.: Наука, 1991, с.157−177.
  115. Финн В.К. JSM-рассуждение как синтез познавательных процедур // 3-я Междунар. конф. «Информационные ресурсы. Интеграция. Технологии»: Матер, конф. М., 1997. с.207−208.
  116. П. Теория полезности для принятия решения. -М.: Наука, 1978.352с.
  117. ХэгглинР. Дифференциальная диагностика внутренних болезней. -М.: Фирма «Миклош», изд-во «Инженер», 1993.
  118. .Л. Справочник по особо опасным инфекциям М., Медицина, 1996.
  119. .Л. Эпидемиологический диагноз. М.: Мед. 1990. 208 с.
  120. А.А. Организация санитарно-гигиенических и ти-воэпидемических мероприятий в чрезвычайных ситуациях. Медикас», 1991.- 170с.
  121. А.А., Володин А. С., Шумилов П. К., Км И. С., Карниз А. Ф. К оценке эпидемиологической опасности в зонах чрезвычайных ситуаций // Воен.-мед. журн. 1998. № 8.с. 48−54.
  122. А.А. Содержание и организация противоэпидемических мероприятий среди пострадавшего населения в районах стихи бедствий и катастроф //Медицина катастроф. 1996. № 3(15).с. 19.
  123. А.А., Карниз А. Ф. Организация санитарно-гигиенических и противоэпидемических мероприятий в чрезвычайных ситуациях на современном этапе. М. 1999.
  124. Е.П. Инфекционные болезни, учебник. М.: «Медицина», 1995, 656 с.
  125. Эндрю Троелсеп С# и платформа .NET, ЗАО Издательский дом «Питер» 2002, 795 с.
  126. Н.Д., Вексеров Ю. Я. Лекции, но инфекционным болезням, Москва, ВУНМЦ, 1999, т. 1, с. 93.
  127. Ackerman Е., Elveback L.R., Fox J.P. Simulation of Infectious Disease Epidemics. Charles C. Thomas Publisher, Springfield, Illinois, USA.
  128. Anderson R.M., May R.M. Population biology of infectious diseases: Part 1. Nature, 1979, 280 (2), 361−367.
  129. Aron J.L., Schwartz I.B. Seasonality and period-doubling bifurcations in an epidemic model,//Theor. Biol., 110:665−679, 1984.
  130. Aylor D.F. Aeral spore dispersal close to a focus of dis-ease.//Agricultural and Forest Meteorology, 1989,47, 109−122.
  131. Backer E., Young F. W., Takane Y. An asymmetric Euclidean Model (available from F. W. Young).— Psychometric Laboratory, Dave Hall 13a, University of North Carolina, Chapel Hill, NC 27 514, 1977.
  132. Bailey N.T.J. The mathematical theory of infectious diseases and its applications. Charles Griffin & Co. Ltd., 1975, London, 411 p.
  133. Barlow N.D. The role of modelling in policy and control deci-sions.//Proc. Symposium on Tuberculosis, 1991, Palmerston North, New Zealand, April 1991, Veterinary Continuing Education, Publication No. 132, 251−265.
  134. Buijtels J.- Huirne R., Dijkhuizen A., de Jong V., van Nes A. Computer simulation to support policy making in the control of pseudorabies. -Vet. Microbiol., Apr., 55(1−4), 1997, p.181−185.
  135. Carmichael G. G. Silencing viruses with RNA. Nature, vol. 418, 21 July 2002, p 379 380.
  136. Cordesman A.U., Burke A.A. Assymmetric and Terrorist Attacks with Biol. Weapons. -CS1S, USA, 2001, 85p.
  137. Cox G.S., Wathes C.M. Bioaerosols Handbook USA, 1997, 541 p.
  138. Cuddy S.M., Laut P., Davis J.R., Whigham P.A., Goodspeed J., Duell T. Modelling the environmental effects of training on a major Australian army base. Mathematics and Computers in Simulation, 1990, № 32, p. 83−88
  139. Davis J.R., Grant I.W., Whigham P.A. Representing and applying knowledge about spatial processes in environmental management. AI Applications in Natural Resource Management, 1988, 2(4), p. 17−25.
  140. Dye C., Gay N. Modeling the SARS Epidemic. Science, June 20, vol.300, 2003, p. 1884−1885.
  141. Folse L.J., Mueller H.E., Whittaker A.D. Object-oriented simulation and geographic information systems.//Applications in Natural Resource Management, 1990, 4(2), p. 41−47.
  142. Frank S.A., Jeffrey J.S. The Probability of Severe Disease in Zoonotic and Commensal Infections, — Proc. R. Soc. Long. В 268, 2001, p. 53−60.
  143. Gibbs R., Glasow J.A., Miller M.C. Chem. And Biol. Modeling Process Action Team (PAT)-APG, USA, 1998, 208 p.
  144. Giovachino M., Carby N. Modeling the Consequences of Bioterrorism Response.- Military Medicine, Vol. 186, № 11, 2001, p. 925−930.
  145. Greenhalgh D. An Epidemic Model with a Density Dependent Death Rate.-IMA J. Math. Appl. Med. BioL, № 7(1), 1990, p. 1−26.
  146. Green D.G. Syntactic modeling and simulation. //Simulation, June 1990, 281−286
  147. Halloran E.M., Longini Ira M. Jr., Nisam Azhar, Yong Yang. Containing Bioterrorist Smallpox, Science, Nov. 15, Vol. 298, 2002, p. 1428−1431.
  148. D.A. Henderson. Dangerous Fiction about Bioterrorism. Nov. 8, 1999. http:/ /search.washingtonpost.com/wp-srv/WPlate/1999idx.htm
  149. H.W.Hethcote, H.W.Stech, P. van den Driessche. Periodicity and stability in epidemic models// Differential Equations and Applications in Ecology, Epidemics and Population Problems (S.Busenberg amd K.L. Cooke, Eds.), Academic, New York, 1981, pp.65−82.
  150. M.E. Hugh Jenes, Agricultural Bioterrorism, Proceeding of a Russian — American Workshop, Nat. Acad. Press, Washington, D.C., 2002, p. 219−232.
  151. Isham V., Medlev G (edit.) Models for Infections Human Diseases. Their structure und Relation to Data Newton Institute of the Univ. of Cambridge, UK, 1996,513р.
  152. Kaufmann A.F., Meltzer M.I., Sehmid G.P. The Economic Impact of a Bioterrorism Attack: are Prevention and Postattack Intervention Programsjustifiable Emerging Infections Diseases. Vol.3, № 2, April-June 1997, 16p.
  153. Kelker D. A random walk epidemic simulation.// Journal of the American Statistical Association, 1973, 68, p. 821−823
  154. Kirk P. Chem. and Biol. Defense Integrated Meteorology Prediction and Contamination Transport. Worldwide Chem. Conference XIV and NBC Operations Symp., October 25−27, 1995, USA, p. 213−222.
  155. Kittrer J. Feature set search algorithms//Proc. Conf. on Pattern Recogn. and Signal Processing. Paris, France, 25 June — 4 July, 1978. p. 41−60.
  156. Kuehn A.J. Hazard Prediction and Assessment Capability (HPAC) Worldwide Chem. Conference XIV and NBC Operation Symp., October 2527, 1995, USA, p. 201−211.
  157. Lagne Seott P., Beugelsdijk T. J., Patel C. Kumar N. (edit.). Automation in the Fight Against Infections Diseases and Bioterrorism (Firepower in the Lab). -Joseph Henry Press Book, 2001, 312p.
  158. Lipsitch M., Cohen Т., Cooper D. Transmission Dynamics and Control of Severe Acute Respiratory Syndrome.- Science, June 20, vol.300, 2003, p. 1966−1970.
  159. Longini I.M., Jr. A Mathematical Model for Predicting the Geographic Spread of New Infectious Agents.//Mathematical Biosciences, 1988, 90, p. 367−383
  160. J.J. Lumpkin. Crews to Drill Terrorism Response. Nov. 16, 1999. http://www.abqjournal, com/news/15newsl l-16−99.htm
  161. D. MacKenzie. Bioarmageddon. New Scientist, Sept. 19, 1998.
  162. Maslanka S.E., Sobel J., Swaminathan B. Reducting the Risk: Food-borne Pathogen and Toxin Diagnostics. Biological Threats and Terrorism, Workshop Summary, Nat. Acad. Press, Washington, D.C., 2002, p. 77 84
  163. Marill Т., Green D. M. On the effectivness of receptors in recognition systems // IEEE Trans., v. IT 9, 1963. p. 11 17.
  164. Meltzer M. I., Damon I, LeDuc J.W., Millar J.D. Modelling Potential Responses to Smallpox as a Bioterrorist Weapon, http://vvvvvv.cdc.gov/ nci-dod/eid/ vol7no6/ Meltzer. htm
  165. Mize J.II., Cox J.G. Essentials of simulation. Prentice-Hall, Inc., 1968, Englevvood Cliffs, New Jersey, 234 pp.
  166. Mollison D. Epidemic Models. Their Structure and Relation to Data.-Nevvton Institute, Cambridge, Univ. Press, 1995, 424p.
  167. Odasso J., Kogan V. State of the Art Report on the Technical Approach Options for Indoor Air Modeling.- CBIAC, USA., 1998, 93 p.
  168. Patrick W. III. Biological Warfare Scenarios, Fire Power in the Lab, Joseph Henry Press, Washington, D.C., 2001, p. 215 223.
  169. Petro J. P., Plasse T.R., McNulty J.A. Biotechnology: Impact on Biological Warfare and Biodefense. Biosecurity and Bioterrorism: Biodefense Strategy Practice and Science. Vol. 1, N 3, 2003, p. 161−168.
  170. Richard W. Hutchinson. Biological Terrorism Variables and Emergency Response Concepts. littp://engineerinii.dartnioutli.edu/ cthreats/wliitcpapers/ Hutchinson .doc
  171. Rushton S., Mautner A.J. The deterministic model of a simple epidemic for more than one community. Biometrika, 42, 1955, p.126−132.
  172. Shannon R.E. Systems simulation the art and the science. Prentice-Hall, Inc., 1975, Englevvood Cliffs, New Jersey, 387 pp.
  173. Stoutland P., Ermak D» Streit G. The U.S. Department of Energy Program in Chem. and Biol. Defense Research and Development: Program Description and Urban Modeling.- Suppl. In: Proc. 6 CBW Protect. Symp., May 10−15 1998, Sweden, 5p.
  174. Tenet G.J. The Worldwide Threat in 2000: Global Realities of our National Security. 21, March, 2000 http://nnvw.cia.^ov/cia/puhlicaffairs/ speeches/archives/2000/dcispeech032100. html
  175. Thieme H.R. Global asymptotic stability in epidemic models, In Equadiff (H.W. Knobloch and K. Schmidt, Eds.), Lecture Notes in Mathematics 1017, Springer, Heidelberg, 1983, p. 608−615.
  176. Voigt D.R., Tinline R.R., Broekhoven L.H. A spatial simulation model for rabies control. In P.J.Bacon (ed.), Population Dynamics of Rabies in Wildlife, 1985, Academic Press Inc. (London) Ltd., p. 311−349.
  177. Walther J., Marvin F., Crawford C.R., Hayes S. A Proposed Template for BW Response. 67-th MORS Symposium. Working Group 2, 1999, USA, 60p.
  178. Wetmor A., Searlett D.A. COMBIC, Combined Observation Model for Battlefield Inducted Contaminants: vol.2 Appendixes. — ARL, USA, 2000, 231 p.
  179. Winters W.S., Chenweth D.R. Modeling Dispersion of Chemical-Biological Agents in Three Dimensional Living spaces. Sandia National Laboratories, USA, 2002, 18 p.
  180. Zadeh L.A. Discussion: Probability theory and fuzzy logic are complementary rather than competitive // Technometrics. 1995. Vol.37, № 3. p.271−276.
  181. Zilinskas R. Assessing the Threat of Bioterrorism. Monterey Institute of International Research, USA, 1999,21 p.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!