Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Автоматизация процесса определения психофизиологического состояния оператора автоматизированного рабочего места в АСУТП

Диссертация: Автоматизация процесса определения психофизиологического состояния оператора автоматизированного рабочего места в АСУТП
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Наиболее естественным устройством ввода информации в АРМ оператора является клавиатура. В исследованиях по биометрии ряда ученых (Десятерик М.Н., Иванов А. И., Марченко В.В.) показано, что каждый человек имеет свой клавиатурный почерк. Использование клавиатурного почерка для определения ПФС по изменению торможения моторных функций позволяет определять не только динамику состояния оператора… Читать ещё >

Содержание

  • Введение.стр
  • Глава 1. Формирование подхода к построению подсистемы определения психофизиологического состояния оператора АРМ. стр
    • 1. 1. Функциональный состав АСУТП на примере нефтеперерабатывающего производства. стр
    • 1. 2. Место человека АРМ — оператора в автоматизированных системах управления технологическим процессом. стр
    • 1. 3. Анализ выполняемых функций и задач человека АРМ — оператора как части системы человек-машина.стр
    • 1. 4. Суть подхода к построению подсистемы определения психофизиологического состояния в виде информационной подсистемы в АСУТП и направления исследования. стр
  • Выводы.стр
  • Глава 2. Теоретические основы реализации подхода к построению подсистемы определения психофизиологического состояния оператора АРМ. стр
    • 2. 1. Нормативные документы, описывающие изменение психофизиологического состояния оператора АРМ в течение рабочей смены. стр
    • 2. 2. Анализ биометрических методов для получения исходных данных при формировании эталонной модели клавиатурного почерка стр
    • 2. 3. Анализ математических методов обработки данных клавиатурного почерка человека. стр
    • 2. 4. Алгоритмы обучения искусственных нейронных сетей. стр
  • Выводы
  • Глава 3. Разработка алгоритмов и математических моделей биометрической обработки клавиатурного почерка для автоматизированного определения психофизиологического состояния оператора АРМ. стр
    • 3. 1. Формализованное представление психофизиологического состояния человека — оператора АРМ. стр
    • 3. 2. Разработка алгоритмов определения психофизиологического состояния оператора АРМ. стр
    • 3. 3. Построение математической модели подсистемы оценки психофизиологического состояния оператора АРМ с использованием клавиатурного почерка. стр
    • 3. 4. Модель потоков данных подсистемы оценки психофизиологического состояния оператора АРМ. стр
  • Выводы.стр
  • Глава 4. Экспериментальное исследование разработанной подсистемы оценки психофизиологического состояния оператора АРМ. стр
    • 4. 1. Исходные данные и программа экспериментальных исследований. стр
    • 4. 2. Выработка эталонного представления клавиатурного почерка. стр
    • 4. 3. Определение ПФС человека как относительной величины в реальных производственных условиях. стр
  • Выводы.стр

Автоматизация процесса определения психофизиологического состояния оператора автоматизированного рабочего места в АСУТП (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

Анализ промышленной аварийности на вредных и опасных производствах показал, что большой процент аварий промышленного характера происходит по вине человеческого фактора. По этой причине в области нефтепереработки и нефтехимии в мире число аварий и аварийных инцидентов составляет 25.55% (в зависимости от типа производства и стоимости аварий). По сведениям журнала «Нефть России» в Российской Федерации этот процентный показатель колеблется в пределах 20.80% в зависимости от степени автоматизации производства.

Проблеме совершенствования автоматизированного определения психофизиологического состояния оператора автоматизированного рабочего места (АРМ) на вредных и опасных производствах (в частности, на предприятиях нефтепереработки малой мощности) в отечественной и зарубежной литературе не уделено должного внимания. Традиционно для решения этой проблемы используются нормативные документы, которые регламентируют работу операторов. Точного контроля над соблюдением этих норм не существует. Также отсутствует определение психофизиологического состояния оператора в течение рабочей смены.

Известно, что развитие усталости и других состояний, негативно сказывающихся на качестве принимаемых оператором АРМ решений, приводит к общему сдвигу психофизиологического состояния (ПФС) оператора. Это отражается на всех его биологических функциях (на работе кожных желез, торможении моторных функций, изменении поведенческих особенностей и т. д.).

Наиболее естественным устройством ввода информации в АРМ оператора является клавиатура. В исследованиях по биометрии ряда ученых (Десятерик М.Н., Иванов А. И., Марченко В.В.) показано, что каждый человек имеет свой клавиатурный почерк. Использование клавиатурного почерка для определения ПФС по изменению торможения моторных функций позволяет определять не только динамику состояния оператора, но дает возможность избавиться от применения дополнительных специализированных устройств, что значительно снижает затраты на разработку и внедрение таких систем.

Для математической обработки данных, полученных в результате экспериментов с биологическими объектами (к которым, несомненно, относится человек — оператор АРМ) используется аппарат искусственных нейронных сетей. Это нашло отражение в работах ученых Волчихина В. И., Иванова А.И.

Динамика изменения моторных функций оператора определяется по отклонению от эталонного значения, характеризующего наилучшее ПФС оператора. По степени отклонения оператор АРМ или получает предупреждения (в форме оповещения) или решение принимается на верхнем уровне АСУТП (уровень диспетчера) о целесообразности дальнейшего исполнения обязанностей оператором.

Объектом исследования в настоящей работе является подсистема АСУТП нефтеперерабатывающего производства с человеком — оператором АРМ в контуре управления.

Предмет исследования — математические модели и алгоритмы определения ПФС человека в АРМ оператора.

Цель диссертационной работы — обеспечение безопасности технологических процессов за счет принятия решений на основе определения параметров ПФС человека АРМ оператора.

Поставленная цель предполагает решение следующих задач: анализ существующих методов и средств определения психофизиологического состояния человека АРМ оператора;

— разработка алгоритмов и математических моделей определения психофизиологического состояния человека АРМ оператора;

— выбор конкретной типовой локальной вычислительной сети и разработка всех информационных данных, связанных с представлением, преобразованием и передачей их по локальной вычислительной сети;

— проведение экспериментального исследования с целью формирования параметров для оценки ПФС человека-оператора.

Методы исследования:

При решении диссертационных задач использовались методы системного анализа, методы теории множеств, теория нейронных сетей, теория принятий решений, теория представления знаний человеко-машинных систем, методы объектно-ориентированного программирования, программные и языковые средства современных информационных технологий.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1) предложен подход к построению подсистемы автоматизированного определения психофизиологического состояния оператора АРМ в АСУТП, базирующийся на типовой структуре локальной вычислительной сети, объединяющей АРМы-операторов всей АСУТП с АРМ-диспетчера и основанный на математической модели биометрической обработки клавиатурного почерка, на математической модели определения ПФС и алгоритме принятия решения об оповещении лица принимающего решение (диспетчера);

2) разработан алгоритм получения исходной информации для определения ПФС человека АРМ оператора на основе математической модели биометрической обработки клавиатурного почерка;

3) разработана математическая модель определения параметров психофизиологического состояния человека АРМ — оператора на основе теории искусственных нейронных сетей;

4) разработан алгоритм принятия решения об оповещении оператора и лица принимающего решения (диспетчера).

Основные положения, выносимые на защиту:

1) подход к автоматизации процесса определения психофизиологического состояния оператора АРМ в составе АСУТП, базирующийся на типовой структуре локальной вычислительной сети, объединяющей АРМы-операторов всей АСУТП с АРМ-диспетчера и основанный на математической модели биометрической обработки клавиатурного почерка.

2) алгоритм получения исходных данных для автоматизированного определения психофизиологического состояния человека — оператора АРМ на основе математической модели биометрической обработки клавиатурного почерка;

3) математическая модель определения параметров психофизиологического состояния оператора АРМ на основе теории нейронных сетей;

4) алгоритм принятия решения об оповещении оператора и лица принимающего решения (диспетчера).

Практическая ценность и реализация результатов работы.

Практическую ценность работы представляет внедрение в АСУТП автоматизации процесса определения ПФС оператора АРМ и выдачи рекомендаций по оповещению оператора или лица принимающего решение.

Результаты внедрены в производство на предприятии ЗАО «Стройкомплект Золотой Орел», используются при проведении лабораторных работ по курсу «Информационные технологии проектирования РЭС и ЭВС» для студентов кафедры «ПТЭиВС» ОрелГТУ. Также результаты исследования используются в работе сайта www.mficompany.narod.ru, созданного для популяризации идеи контроля ПФС человека при работе со средствами вычислительной техники.

Апробация работы.

Основные положения и результаты работы докладывались и получили положительную оценку на межвузовской научно-практической конференции «Результаты научно-исследовательской деятельности студентов» (г.Орел, 2003), всероссийской научно-практической конференции «Методы прикладной математики и компьютерной обработки данных в технике, экономике и экологии» (г.Орел, 2004), международная научно-практическая конференция «Развитие конкуренции как фактор экономического роста и обеспечения социального благополучия: методология, теория, практика» (г.Орел, 2005), международная НТК «Информационные технологии в науке, образовании и производстве» (г.Орел, 2006). Программная реализация программы определения ПФС зарегистрирована в фонде алгоритмов и программ № 6269.

Публикации.

Результаты диссертационной работы отражены в 11 публикациях, в том числе в 10 статьях, 1 отраслевой разработке в фонде алгоритмов и программ.

Структура и объем диссертации

.

Диссертационная работа изложена на 146 страницах машинописного текста. Состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемых источников, включающего 132 наименования, и 9 приложений.

Выводы.

Результаты эксперимента подтвердили правильность подхода:

1. Разработку ядра программы, обрабатывающей биометрические данные, необходимо разбить на этап создания эталона и на этап определения состояния оператора АРМ.

2. Необходимо использовать математическую модель, способную сглаживать шумовые выбросы, возникающие во входных данных.

3. Экспериментальные данные подтверждают теоретические положения, относительно взаимосвязи развития усталости операторов АРМ и развития торможения моторных функций, а также возможности определения ПФС операторов АРМ на основе данных клавиатурного почерка.

4. Система не способна мгновенного определять психофизиологическое состояние оператора АРМ. Однако система способна определить это состояние в течение какого-то промежутка времени, порядка пяти-пятнадцати минут, а также определить развитие заболевания, например поднятие температуры или наличие неустойчивого психологического состояния, что является приемлемым для технологических процессов, протекающих в течение достаточно длительного промежутка времени. В рассматриваемом случае время определения ПФС значительно больше продолжительности технологических процессов и событий приводящих к авариям.

Заключение

.

Анализ современного состояния проблемы определения ПФС оператора АРМ показал, что на сегодняшний день средства автоматизированного определения психофизиологического состояния не получили широкого распространения в действующих АСУТП. Наиболее часто применяемым способом организации рабочего дня оператора АРМ является следование нормативным документам, действующим на территории Российской Федерации.

При анализе методов наиболее близких к решаемой задаче, было установлено, что определение состояния оператора АРМ возможно при использовании клавиатурного почерка оператора АРМ.

Закономерность развития тормозных реакций оператора АРМ и его психофизиологического состояния, известна и применяется для разработки нормативных документов, однако отсутствуют средства автоматизированного определения состояния оператора.

С другой стороны, многочисленные методики обработки биометрических характеристик человека направлены на аутентификацию и идентификацию оператора. Использование этих методик для определения психофизиологического состояния оператора невозможно из-за отсутствия моделей, определяющих степень отклонения от эталона и отсутствия экспериментальных данных об изменении этих характеристик в течение рабочей смены оператора.

В процессе решения задачи определения психофизиологического состояния оператора АРМ выявлена необходимость сохранения информации. В связи с этим предложено использовать модель потоков данных для отображения движения информации в разрабатываемой системе.

Для решения задачи определения состояния оператора АРМ был предложен подход, а также разработана математическая модель и алгоритмы определения психофизиологического состояния оператора АРМ, на их основе построено программное обеспечение, предназначенное для сбора, хранения и обработки данных, характеризующих психофизиологическое состояние человека — оператора АРМ.

В связи с малым количеством входной информации применение метода математической статистики для обработки данных клавиатурного почерка не является целесообразным.

Использование нейросетевого подхода к обработки данных клавиатурного почерка снимает проблему расчета выпадов входных значений, но созданные архитектуры сетей обрабатывающих биометрические данные не соответствуют поставленной задачи, т.к. они не позволяют узнать степень отклонение от эталона. Они позволяют узнать, является ли расхождение между эталонными данными и входными значениями случайными или нет.

В ходе построения математической модели определения психофизиологического состояния оператора АРМ выбрана архитектура нейронных сетей, необходимых для решения задачи. Для решения задачи будет использоваться трехслойный персептрон Розенблатта с механизмом WTA, однако в связи с тем, что каждый оператор обладает индивидуальными особенностями функционирования мозга и собственной динамикой развития усталости, а также имеет различные условия труда необходимо использовать многослойный персептрон с алгоритмом нейронного газа (механизм WTM) для классификации данных. В связи с тем, что будут обрабатываться двойки и тройки событий, необходимо использовать четыре различных сети. Две сети с механизмом принятия решения WTA и две, для классификации данных, с механизмом WTM. Для обучения нейронной сети необходимо использовать алгоритм Кохонена. Также используется кортеж, позволяющая избавиться от резких шумовых перепадов, у пользователей с не устоявшимся клавиатурным почерком.

На основе экспериментальных данных показано, что использование разработанной математической модели в составе предложенного алгоритма позволяет решить задачу определения состояния оператора АРМ на нефтеперерабатывающем производстве малой мощности.

Разработка программного обеспечения, реализующего разработанную модель проведена на языке С++, ориентируясь на возможность переноса разработанного ПО на другие платформы.

Разработка ядра программы обрабатывающего биометрические данные необходимо разбить на этап создания эталона и на этап определения состояния оператора АРМ.

Экспериментальные данные подтверждают теоретические положения, правильность предложенного подхода.

Ограничением разработанной системы является отсутствие возможности мгновенно определять состояние оператора АРМ. Однако система способна определить это состояние в течение некоторого промежутка времени, порядка пяти-пятнадцати минут, а также определить развитие заболевания, например поднятие температуры или наличие неустойчивого психологического состояния.

Экспериментальное исследование показало, что созданная система способна решать проблему определения психофизического состояния оператора АРМ на нефтехимическом мини-заводе, измеряя изменение времени удержания клавиш и время между нажатиями и повышает безопасность технологического процесса и улучшает трудовую дисциплину в коллективе операторов АРМ.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А. М., Скобло А. И., Молоканов 10. К. Химическая технология топлив и маселТекст. № 2, 1963.
  2. В. Н., Расина М. Г., Рудин М. Г. Химия и технология нефти и газа Текст. М.:"Химия", 1972.
  3. С. А. Эксплуатация оборудования нефтеперерабатывающих заводовТекст. М.:"Химия", 1969.
  4. Правила эксплуатации нефтегазоперерабатывающих заводов Текст. ЦНИИТЭНефтехим, 1966. 113 с.
  5. М.В. Контроль функционального состояния человека-оператора Текст. М.: Наука, 1987. — 197 с.: ил.
  6. Н. Ф. Справочник по углеводородным топливам и их продуктам сгорания Текст. М.:Госэнергоиздат, 1962.-381 с.
  7. А.Г. Проектирование АСУ: Учебник Текст. М.: Высшая школа, 1978. 576 с.
  8. Нефть России Электронный ресурс. // Электронный вариант журнала http://www.oilru.com/.
  9. Дмитрий Антропов, Тимофей Петров, Александр Теплашкин. Распределенная система контроля технологического процесса переработки высокосернистой нефти Электронный ресурс. // Системная интеграция, февраль 2004 г. www.cta.ru
  10. Ю.Нефтеперерабатывающая промышленность США и бывшего СССР Текст. / В. М. Капустин, С. Г. Кукес, Р. Г. Бертолусини. М.: Химия, 1995.
  11. С.И. Шведов НЛО. Толковый словарь русского языка: 80 ООО слов и фразеологических выражений Текст. / Российская академия наук. Институт русского языка им. В. В. Виноградова. 4-е изд., дополненное. -М.: Азбуковник, 1999. — 1203 с.
  12. .Ф. Человек и техника Текст. М.: Сов. Радио, 1996. 284 с.
  13. П.Ломов Б. Ф. Человек в системах управления Текст. М.: Знание, 1967. -242 с.
  14. Gagne R.M. Psychological principles in system development Text. /N.Y. etc.: Holt, Rine and Winston, 1996. 560p.
  15. .Ф. Человек и техника: Очерки инженерной психологии Текст. / Предисл. Б. Г. Ананьева. 2-е изд., испр. и доп. — М.: Сов. радио, 1966. -245 с.
  16. Ю.И. Методика исследования систем управления с участием человека Текст. // Счетно-решающие устройства. М.: Машиностроение, 1964.-286 с.
  17. Санитарно-эпидемиологические правила и нормативы СапПиН 2.2.2/2.4.1340−03 «Гигиенические требования к персональным электронно вычислительным машинам и организации работы» Текст. М: Федеральный центр Госсанэпиднадзора Минздрава России, 2003.
  18. ТОИ Р 01−00−01 96 «Типовая инструкция по охране труда для операторов и пользователей ПЭВМ и работников, занятых эксплуатацией ПЭВМ и видеодисплейных терминалов» Текст. М.: Федеральный центр Госсанэпиднадзора Минздрава России, 1996.
  19. А. И., Фролов М. В. Сигналы состояния человека-оператора Текст. М.: Наука, 1969. 246 с.
  20. П. В. Высшая нервная деятельность человека: Мотивационно эмоциональные аспекты Текст. М.: Наука, 1975 г. 175 с.
  21. Hall D. A. and Fagen R. Е, Definition of system Text. / In: W. Buckley, Ed., Modern systems research for the behavioral scientist, Chicago: Aldine, 1968.
  22. Электронная библиотека Электронный ресурс. // http://www.i-u.ru/biblio/download.aspx?id=2305.
  23. Безопасность жизнедеятельности: Учебник для студентов средних спец. учеб. заведений Текст. / С. В. Белов, В. А. Девисилов, А. Ф. Козьяков и др.- Под общей ред. С. В. Белова. 2-е изд., испр. и доп. М.: Высш. шк., 2002. 492 с.: ил.
  24. Gur S., Heicklen-Klein A. Objective evaluation of visual fatique in VDU workers Text. / Occup.Med. 1994. v.44, p.201.
  25. Mino Y., Tsuda Т., Balasono A. Despressive state in worker using computers Text. / Environ Res. 1993, v.63, p.54.
  26. Sandstorm M., Hansson Mild k., Lyskov E., Wilen J. Power frequency magnetic field and computer monitor instability Text. / Displays. 1994, v. 19, p.85.
  27. B.A., Никишина И. С., Лысков Е. Б., Сандстрем М., Хансон Милд К. Влияние слабых электромагнитных полей на стабильность изображения компьютерного монитора: возможные последствия для операторов Текст. / Физиология человека. 2000, т.26, сч.54.
  28. Г. Г. Компьютер и человек Текст. / Дом. библ-ка, 6. М.: Издательство «Лукоморье», Темп МБ, Новый центр, 1997. — 256 е.: ил.
  29. В.А. Охрана труда: Учебник Текст. М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2003.-400 с.: ил. 31 .Международная биометрическая организация Электронный ресурс. // www.ibg.com, www.biol.com.
  30. Кен Филлипс. Биометрия осваивает корпоративный рынок Текст. // PC WEEK/RE 17 июня 1997. с. 32−33.
  31. С. П. Программные методы защиты информации в компьютерах и сетях Текст. М.: Издательство Агентства «Яхтсмен», 1993. С. 188.
  32. А. И. Нейросетевые технологии биометрической аутентификации пользователей открытых систем Текст. // Автореф. дис.. доктора техн. наук. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2002.
  33. В.Ф., Десятерик М. Н. Биометрический метод аутентификации пользователей Текст. // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. № 3. 2003. с. 24−28.
  34. А. П., Амелина А. М., Загребельный А. П. Машинопись и основы современного делопроизводства Текст. М.: Просвещение, 1979. С. 192.
  35. А.В., Марченко В.В, Широчин В. П. Динамическая аутентификация на основе анализа клавиатурного почерка Текст. // Вестник Национального технического университета Украины (Информатика, управление, вычислительная техника). 1999. № 32.
  36. Компыотерная графология Электронный ресурс. / http://www.geocities.com/werebad/artl999/compgrafo.htm
  37. А. И. Биометрическая идентификация личности по динамике подсознательных движений Текст. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2000.-210 с.
  38. В.И.Волчихин, А. И. Иванов Естественное использование искусственных нейронных сетей в биометрии Текст. // «Системы безопасности» № 3 2002 г. стр. 48−49.
  39. В. И. Биометрия: быстрое обучение искусственных нейронных сетей Текст. / В. И. Волчихин, А. И. Иванов. Пенза: Изд-во Пенз. гос. унта, 2000.- 125 с.
  40. В. И. Использование тайных биометрических образов человека Текст. / В. И. Волчихин, А. И. Иванов // Системы безопасности. 2002. -№ 2(44). -С. 40−41.
  41. Haykin S. Neural networks, a comprehensive foundation Text. / N.Y.: Macmillan College Publishing Company, 1994.
  42. Rosenblatt F. Principle of neurodynamics Text. / N.Y.: Spartan, 1992.
  43. Rumelhart D. E. Learning internal reprentation by error propagation. In Parallel distributed processing Text. / D. E. Rumelhart, G.E.Hinton, R.J.Williams. Cambridge, MA: MIT Press, 1986. — Vol. 1. — P. 318−362.
  44. Kohonen Т. Self-organizing maps Text. / Berlin: Springer Verlag, 1995.
  45. M., Berkovich S., Schulten K. «Neural-gas» network for vector quantization and its application to time series prediction Text. // Trans. Neural Networks, 1993.-Vol. 4.-Pp. 558−569.
  46. Ritter П., Schulten K. On the stationary state of the Kohonen self-organizing sensory mapping Text. // Biological Cybernetics. 1986. Vol. 54. — Pp. 234 249.
  47. П.В. Эмоциональный мозг. Физиология, нейроанатомия, психология эмоций Текст. М.: Наука, 1981. 259 с.: ил.
  48. . Ф. Деятельность человека-оператора в системах «человек— машина Текст. //Вестн. АН СССР. 1975. Н2 1. С. 51—60.
  49. У. Р. Конструкция мозга Текст. М.: Изд-во иностр. лит. 1962. -398 с.
  50. А. Б., Медведев В. И. Функциональные состояния человека в трудовой деятельности Текст. М.: Изд-во МГУ, 1981. 110 с.
  51. М. В. О надежности оператора в трехконтурных системах человек-машина Текст. //Методика и техника в области прикладной физиологии человека. М.: Наука, 1978. С. 60—65.
  52. Hecht-Nielsen R. Neurocomputing Text./ Amsterdam: Addison Wesley, 1991.
  53. A. H. О представлении непрерывных функций нескольких переменных суперпозициями непрерывных функций меньшего числа переменных Текст. // Докл. АН СССР, 1956. Т. 108. — № 2. — С. 179 182.
  54. Linde Y., Buzo A., Gray R. An algorithm for vector quantizer design Text. // IEEE Trans. Comm., 1980. Vol.28. — Pp84−95.
  55. Zadeh L.A. Fuzzy sets Text. //Information and Control, 1965. Pp. 338−353.
  56. M.T. Программирование искусственного интеллекта в приложениях Текст. / М. Тим Джонс- пер. с англ. Осипов А. И. М.: ДМК Пресс, 2004. — 312 с.: ил.
  57. В.М. Математическое обеспечение конструкторского и технологического проектирования с применением САПР: Учебник для вузов Текст. М.: Радио и связь, 1990. — 489 с.: ил.
  58. В. В., Савинков В. М. Проектирование баз данных информационных систем Текст. М.: Финансы и статистика, 1989. 366 с.: ил.
  59. A.M. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем: Учебник Текст. М.: Финансы и статистика, 2000.-352 с.: ил.
  60. Калянов Г. Н. CASE-технологии. Консалтинг в автоматизации бизнес-процессов Текст. 3-е изд. — М.: Горячая линия — Телеком, 2002. — 375 с.: ил.
  61. Г. Н. Консалтинг при автоматизации предприятий: Науч. -практич. изд. Сер. Информатизация России на пороге XX века Текст. -М.: СИНТЕГ, 1997. 360 с.: ил.
  62. Дж. Автоматизированное проектирование баз данных Текст. -М.: Мир, 1984.-294с.
  63. С.И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнеса Текст.: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. -385 с.: ил.
  64. И. Н. Справочник по математике для инженеров и учащихся вузов Текст. / И. Н. Бронштейн, К. А. Семендяев. М.: Наука, 1980. -243 с.
  65. М., Страуструп В. Справочное руководство по языку программирования С++ с комментариями Текст.: Пер. с англ. М.: Мир, 1992.
  66. Камер, Дуглас Э. Сети TCP/IP, том 1. Принципы, протоколы и структура, 4-е изд Текст.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. -880 с.: ил.
  67. Камер, Дуглас Э., Стивене, Дэвид JI. Сети TCP/IP, том 3. Разработка приложений типа клиент/сервер для Linux/POSIX Текст.: Пер. с англ. -М.: Издательский дом «Вильяме», 2002.
  68. В.В. Язык Си++ Текст.: Учеб. пособие. 5-е изд. — М.: Финансы и статистика, 2000. — 560 с.: ил.
  69. Митчелл, Марк, Оулдем, Джеффри, Самыоэл, Алекс. Программирование для Linux. Профессиональных подход Текст. :Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003.
  70. Густав Олссон, Джангуидо Пиани. Цифровые системы автоматизации и управления Текст. СПб.: Невский Диалект, 2001 г. — 512 с.: ил.
  71. Нефтяная промышленность. Приоритеты научно-технического развития Текст.-М. 1996.
  72. В.Г. Определение реальной производительность сотрудников предприятия Электронный ресурс. // http://www.electronichealth.info/ru/chapter3experimentals/? show=rezult2.
  73. В.Г. Влияние компьютерных игр на состояние пальцев рук детей Текст. // Материалы межвузовской научно-практической конференции «Стратегия развития гуманитарного образования в контексте современных преобразований». Орел.: ОФ СГА, 2003. С. 59−61.
  74. В. М. О принципах построения комплексов для непрерывного контроля за организмом человека и автоматической нормализации его состояний Текст. // Биоэлектрическое управление: Человек и автоматические системы. М.: Наука, 1970. С. 519.
  75. И.Т. Основы инженерной психологии Текст. М.: «Финансы и статистика», 1994.-426 с.
  76. Г. Н. Безопасность работы на компьютере: Организация труда на предприятиях информационного обслуживания: Учебное пособие Текст. М.: Финансы и статистика, 1998. 256 с.: ил.
  77. Р.Д. Справочник по функциям Win32 API Текст. М.: Горячая линия — Телеком, 2002. — 488 с.: ил.
  78. И. А. Прикладной линейный регрессионный анализ Текст. / И. А. Вучков, JT.E. Бояджиева, Е. С. Солаков. -М.: Финансы и статистика, 1987. -238 с.
  79. Н.А. Автоматизированные информационные системы, базы и банки данных. Вводный курс: Учебное пособие Текст. — М.: Гелиос АРВ, 2002.-415 с.: ил.
  80. А. И. Теория нейронных сетей Текст. // Сер. книг «Нейрокомпьютеры и их применение». Кн. 1. Москва: ИПРЖР. — 2000. -386 с.
  81. А. И. Нейронные сети: история развития: Учеб. пособие для вузов Текст. / А. И. Галушкин, Я. 3. Цыпкин // М.: ИПРЖ, 2001. 214 с.
  82. М.М. Множественная модель данных в информационных системах Текст. М.: Наука, 1992. 124 с.
  83. Т.А. Прикладная теория надежности Текст. М.: Высшая школа, 1985.-475 с.: ил.
  84. А. Н. Нейронные сети на персональном компьютере Текст. / А. Н. Горбань, Д. А. Россиев. Новосибирск: Наука, 1996. — 345 с.: ил.
  85. Ф. Р. Теория матриц Текст. М.: Наука, 1988. — 397 с.
  86. А.И., Карпачевский В. Г., Смирнов Б. А., Гречко Б. П. Определение экономической эффективности эргатических систем: Методические рекомендации Текст. / Предпринт. М.: 1981. (АН СССР, Научный совет по комплексной проблеме «Кибернетика».)
  87. Гук М. Аппаратные интерфейсы ПК. Энциклопедия Текст. — СПб.: Питер, 2002. 579 с.
  88. Г. Компьютер. Как сохранить здоровье. Текст. М.: Олма-Пресс, 2003.- 134 с.
  89. С.М. Проектирование и использование баз данных Текст. М.: Финансы и статистика, 1995. 542 с.: ил.
  90. Э.Т. О возможных критериях распознавания эмоциональных состояний Текст. // Проблемы моделирования психической деятельности. Вып.2 Новосибирск, 1968. с. 65−68.
  91. К.В. Основы теории автоматического управления Текст. -М.: «Энергия», 1967.-329 с.
  92. П. Б. Эмоциональная устойчивость оператора Текст. // Очерки психологии труда оператора. М.: Наука, 1974. С. 138—172.
  93. А. И. Контроль качества учебного материала нейросети и систем биометрической идентификации личности Текст. / А. И. Иванов, J1.H. Сапегин, Е. А. Щигунова //Автометрия. 2000. — № 4. — С. 32−40.
  94. А. И. Симметризация искусственных нейронных сетей как путь ускорения их обучения Текст. // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2001. — 167 с.
  95. .Н. Дискретная математика. Алгоритмы и программы: Учеб. пособие Текст. / Б. Н. Иванов. М.: Лаборатория базовых знаний, 2003.-342 с.: ил.
  96. Каллан Роберт. Основные концепции нейронных сетей. Текст.: Пер. с анг. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. — 288 с.: ил.
  97. Н.Л. Принятие управленческого решения Текст. М.: ДМК-Пресс, 1999.-381 с.
  98. Д. Большие системы Текст. М.: Радио и связь, 1982. 572 с.: ил.
  99. А.А. Информационные технологии в экономике и управлении: Учебник Текст. СПб.: Изд-во Михайлова В. А., 2000. -485 с.
  100. Колберн Рейф. Освой самостоятельно CGI за 24 часа Текст. :Пер. с англ.: Уч. пос. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. — 368 с.: ил.
  101. В. А. Проблемы и перспективы использования нейрокомпьютеров в промышленности Текст. / В. А. Кологоров, А. И. Иванов // Новые промышленные технологии. 1998. — Вып. 2−3, С. 124 136.
  102. Ф.А. Кандидатская диссертация. Методика написания, правила оформления и порядок защиты. Текст. / Практическое пособие для аспирантов и соискателей ученой степени. 5-е изд., доп. — М.: «Ось-89», 2001.-224 с.
  103. С. Н. Моделирование динамических систем Текст. / С. Н. Музыкин, Ю. М. Родионова. Ярославль: Верх.-волж. кн. изд-во, 1984. -245 е.: ил.
  104. Омару Сигеру. Нейроуправление и его приложения Текст. / Сигеру Омару, Марзуки Халид, Рубия Юсоф // Серия книг «Нейрокомпьютеры и их применение». Кн. 2. — Москва: ИПРЖР. — 2000. — 285 с.
  105. В.Ю. Ассемблер для Windows Текст. 2-е изд., перераб. и доп. — СПб.: БХВ-Петербург, 2003. — 656 е.: ил.
  106. К. А. Функциональные ряды в теории нелинейных систем Текст. / К. А. Пупков, В. И. Капалин, А. С. Ющенко. М.: Наука, 1976. -656 е.: ил.
  107. А.П. Человеко-машинные системы: эффект эргономического обеспечения Текст. М.: Экономика, 1987.-468 с.
  108. Р. Дженнингс. Admin 911. Групповые политики Windows 2000 Текст. / Пер. с англ. М.: Издательство «СП ЭКОМ», 2003. — 480 с .: ил.
  109. В.В. Проблема утомления Текст. М.: Медицина, 1975. -215 с.
  110. Секунов НЛО. Самоучитель Visual С++ 6 Текст. СПб: БХВ-Петербург, 2003. — 887 е.: ил.
  111. Способ автоматической идентификации личности. / Бочкарев B. J1. Оськин В. А. Текст. // Заявка на патент РФ N 98 115 720 от 17.08.98. Заявитель ПНИЭИ.
  112. .Е. Теоретические основы информатики: Учебное пособие для вузов Текст. 2-е изд. перераб. и доп. — М.: Горячая линия -Телеком, 2003. — 312 с.
  113. Биологические ритмы Текст. В 2-х т. Т. 1. Пер. с англ. М.: Мир, 1984.-414 с.: ил.
  114. Биологические ритмы Текст. В 2-х т. Т. 2. Пер. с англ. М.: Мир, 1984.-262 с.: ил.
  115. В.А., Абашин В. Г., Некоторые проблемы эксплуатации АИС в мелкорозничной торговле Текст. // Материалы межвузовской практической конференции «Результаты научно-исследовательской работы студентов». Орел.: ОФ СГА, 2003. С. 29.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!