Метрологический синтез гидроакустического сигнала с требуемыми характеристиками
В работе была исследована скорость течения. Известно, что при изучении скорости течения, необходимо учитывать влияние параметров среды на формирование сигнала при прохождении его сквозь толщу воды. Для этих целей в диссертационной работе были проанализированы физические характеристики среды, влияющих на формирования гидроакустического сигнала в морской воде. Анализ влияния параметров выявил… Читать ещё >
Содержание
- ОБЗОР МЕТОДОВ И ТЕХНОЛОГИЙ ПРОГРАММИРОВАНИЯ МЕТРОЛОГИЧЕСКОГО СИНТЕЗА МОДЕЛИ ГИДРОАКУСТИЧЕСКОГО СИГНАЛА
- 1. 1. Структурирование A3 сигнала. Понятие метрологического синтеза сигнала
- 1. 2. Методы метрологического синтеза, применимые для модели гидроакустического сигнала доплеровского измерителя скорости течения
- 1. 2. 1. Метрологический синтез модели гидроакустического сигнала на основе множества возможных алгоритмов преобразований
- 1. 2. 2. Структурный метод метрологического синтеза модели гидроакустического сигнала
- 1. 2. 3. Сравнительный анализ методов метрологического синтеза, применимых для модели гидроакустического сигнала доплеровского измерителя скорости течения
- 1. 3. Обзор технологий программирования, применимых для метрологического синтеза модели гидроакустического сигнала доплеровского измерителя скорости течения
- 1. 3. 1. Языки функционального программирования
- 1. 3. 2. Языки логического программирования
- 1. 3. 3. Традиционные языки программирования
- 1. 3. 4. Сравнительный анализ технологий программирования, применимых для метрологического синтеза модели гидроакустического сигнала доплеровского измерителя скорости течения
- 2. 1. Объект исследования
- 2. 1. 1. Скорость течения и методы её исследования
- 2. 1. 2. Измерение скорости течения
- 2. 2. Математические модели входного сигнала и условий измерения гидроакустического сигнала
- 2. 2. 1. Скорость звука
- 2. 2. 2. Затухание звука
- 2. 2. 3. Неоднородности плотности морской воды, влияющие на скорость звука
- 2. 2. 4. Концентрация пузырьков
- 2. 2. 5. Рассеяние звука в звукорассеивающем слое
- 2. 2. 6. Шумы океана
- 2. 2. 7. Коэффициент отражения
- 2. 2. 8. Физические характеристики среды, влияющие на условия измерения гидроакустического сигнала
- 2. 3. Блочный метод синтеза гидроакустического сигнала доплеровского измерителя скорости водного потока с требуемыми характеристиками
- 2. 3. 1. Постановка задачи
- 2. 3. 2. Алгоритм блочного метода метрологического синтеза модели гидроакустического сигнала доплеровского измерителя скорости течения
- 2. 4. Методика выбора технологии программирования для синтеза гидроакустического сигнала
- 2. 4. 1. Понятие технологии программирования
- 2. 4. 2. Традиционные методы выбора технологий программирования
- 2. 4. 3. Особенности построения МПАЗ при метрологическом синтезе гидроакустического сигнала
- 2. 4. 4. Методика выбора технологии программирования
- 2. 4. 5. Рекомендации по выбору технологии программирования в зависимости от свойств МПАЗ гидроакустического сигнала
- 3. 1. Достоверность результатов МА
- 3. 2. Экспериментальный и теоретический МА
- 3. 3. Нахождение оценок достоверности результатов МА методом имитационного моделирования
- 3. 4. Формирование необходимого состава A3 для метрологического синтеза модели гидроакустического сигнала с требуемыми характеристиками
- 4. 1. Реализация блочного метода метрологического синтеза модели гидроакустического сигнала средствами графического интерфейса
- 4. 1. 1. Выбор подхода
- 4. 1. 2. Выбор инструментального средства
- 4. 1. 3. Этапы создания виртуального инструмента
- 4. 1. 4. Моделирование гидроакустического сигнала
- 4. 2. Система управления базами априорных знаний (СУБАЗ)
- 4. 2. 1. Структурная схема СУБАЗ
- 4. 2. 2. Представление знаний в СУБАЗ
- 4. 2. 3. Алгоритм работы модулей и реализация СУБАЗ программными средствами
- 4. 2. 4. Результаты работы СУБАЗ
S9 Щ ] априорные знания- база данных- база знаний- графический интерфейс пользователя- звукорассеивающий слой- искусственный интеллект- имитационное моделирование- метрологический анализ- мера метрологической достоверности- модель представления априорных знаний- математическое ожидание- метрологический синтез- метрологическая характеристика- предметная область- среднеквадратическое отклонение- система управления базами априорных знаний- экспертная система- совокупность A3 о моделях входных воздействий- совокупность A3 о моделях условий проведения эксперимента- полная группа ошибок оценки результатов метрологического анализа- мера метрологической достоверности результатов МА- мера метрологической достоверности оценки математического ожидания-
Ют*[АЛ*] мера метрологической достоверности оценки среднеквадратического отклонения-
SP*[AAj*] мера метрологической достоверности оценки интервальной вероятности ошибки- *
8шв [AXj ] ошибка результатов МА, обусловленная неадекватностью используемых моделей- *
5,шв [AXj ] ошибка результатов МА, обусловленная неидеальностью преобразований.
Среди задач, решаемых научным приборостроением, важное место занимает задача создания методов и средств алгоритмического и программно-аппаратного обеспечения результатов измерения метрологического анализа (МА) и метрологического синтеза (МС) измерительных цепей. Разработка алгоритмического и программно-аппаратного обеспечения связана с поиском новых возможностей достижения требуемой точности и достоверности результатов МА.
Измерения в гидроакустике сопровождаются мониторингом условий быстроменяющейся внешней среды. В этом случае проведение натурного эксперимента усложняется необходимостью учёта динамики изменений взаимосвязанных параметров среды. Но, к сожалению, до сих пор нет теоретически обоснованной процедуры проведения МА и МС гидроакустических измерений, которая определяется параметрами самого сигнала и параметрами среды. Данная проблема, к примеру, актуальна для измерения скорости течения доплеровскими измерителями, т.к. подобные приборы отсутствуют на российском рынке.
Таким образом, актуальной задачей в настоящее время является задача МС модели гидроакустического сигнала доплеровского измерителя скорости течения с требуемыми характеристиками. Под требуемыми характеристиками модели гидроакустического сигнала понимаются характеристики входного воздействия (частота и амплитуда синусоидального сигнала), а также взаимосвязанные характеристики среды (температура, соленость и т. д.). Требуемые характеристики описывают необходимый состав априорных знаний (A3).
Априорные знания о модели сигнала в диссертационной работе представляются в виде: A3 м ~ АЗд/у&АЗм^сл? где A3му — априорные знания о модели входного сигнала- A3мУсл -априорные знания о модели условий измерения (априорные знания о модели среды).
МС модели гидроакустического сигнала измерителя скорости течения осуществляется на основе описания элементарных преобразований сигнала в виде взаимосвязанных блоков. Под элементарным преобразованием модели гидроакустического сигнала понимается элемент множества преобразований модели гидроакустического сигнала (затухание, сдвиг частоты и т. д.). Под блоком в диссертационной работе понимается структурная единица МС модели гидроакустического сигнала измерителя скорости течения, которая реализует элементарное измерительное преобразование. Опорный блок -блок, реализующий первичное элементарное преобразование.
Критерием качества МС является минимум меры метрологической достоверности (ММД) результатов МА, определяемый как минимум ошибки неадекватности оценок МА.
В качестве адекватной модели гидроакустического сигнала измерителя скорости течения в диссертационной работе принята сформированная на основе натурного эксперимента модель гидроакустического сигнала при фиксированных условиях измерения. В качестве фиксированных условий измерения рассматриваются средние значения параметров среды в некоторый начальный момент времени. Тогда уровень ошибки неадекватности результатов МА определяется как разность между адекватной ММД результатов МА и неадекватной ММД результатов МА, полученной при МС модели гидроакустического сигнала. Соответственно, различным уровням ошибки неадекватности модели гидроакустического сигнала измерителя скорости течения можно сопоставить различные составы A3 для МС модели гидроакустического сигнала доплеровского измерителя скорости водного потока, из которых выбирается необходимый состав A3.
В диссертационной работе использовались теоретические и практические результаты работ Бреховских JI. М., Цветкова Э. И., Мухи Ю. П., Брусаковой И. А., Ковчина И. С.
Предметом исследования является алгоритмическое и программное обеспечение метрологического синтеза модели гидроакустического сигнала доплеровского измерителя скорости водного потока.
Объектами исследования являются характеристики модели входного гидроакустического сигнала и среды, а также взаимосвязи между ними.
Целью работы является разработка блочного метода метрологического синтеза модели гидроакустического сигнала доплеровского измерителя скорости водного потока на основании формализации правил описания её параметров, интегрированных по единой технологии программирования.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
Провести анализ существующих методов метрологического синтеза модели гидроакустического сигнала доплеровского измерителя скорости водного потока-
Разработать процедуру метрологического синтеза модели гидроакустического сигнала с использованием блочного метода метрологического синтеза модели гидроакустического сигнала доплеровского измерителя скорости водного потока-
Выбрать из существующих или разработать новую технологию программирования для реализации метрологического синтеза модели гидроакустического сигнала доплеровского измерителя скорости водного потока в зависимости от состава A3-
Разработать процедуру выбора необходимого состава A3 для метрологического синтеза модели гидроакустического сигнала доплеровского измерителя скорости водного потока в зависимости от величин уровней ошибки неадекватности-
По результатам МА по уровням ошибки неадекватности результатов метрологического анализа определить необходимый состав A3 о модели гидроакустического воздействия и A3 о модели условий измерений для синтеза модели гидроакустического сигнала с требуемыми метрологическими характеристиками-
Провести метрологический синтез модели гидроакустического сигнала доплеровского измерителя скорости водного потока на основе блочного метода синтеза модели гидроакустического сигнала средствами графического интерфейса.
Методы исследования. В работе использовались общая теория вычислительных систем, математическое программирование, имитационное моделирование (ИМ), теоретико-множественный подход к описанию информационного пространства, реляционная алгебра, алгоритмическая теория измерений, общая теория графов, общая теория океанологических измерений.
Новые научные результаты работы заключаются в следующем:
1. Разработан блочный метод метрологического синтеза модели гидроакустического сигнала доплеровского измерителя скорости водного потока с требуемыми характеристиками, отличающийся от существующих возможностью описания элементарных преобразований модели гидроакустического сигнала в виде взаимосвязанных блоков, интегрированных по единой технологии программирования.
2. Разработано алгоритмическое обеспечение метрологического синтеза модели гидроакустического сигнала доплеровского измерителя скорости водного потока.
3. Предложена методика выбора технологии программирования в зависимости от необходимого состава A3 для метрологического синтеза модели гидроакустического сигнала доплеровского измерителя скорости водного потока.
Практическая ценность работы?
1. Сформирована модель условий измерения гидроакустических сигналов при исследовании скорости течения.
2. Предложенное алгоритмическое обеспечение позволяет количественно оценить ошибку неадекватности меры метрологической достоверности результатов метрологического анализа при синтезе модели гидроакустического сигнала доплеровского измерителя скорости водного потока, а также снизить ошибку неадекватности за счет выбора значений параметров модели сигнала.
3. Предложенная модель гидроакустического сигнала может быть использована для дальнейших исследований и экспериментов в гидроакустике при исследовании скорости течения.
4. На основе блочного метода метрологического синтеза доплеровского измерителя скорости водного потока модели гидроакустического сигнала разработана методика проектирования системы управления базами априорных знаний (СУБАЗ) для метрологического синтеза модели гидроакустического сигнала.
Внедрение результатов
Диссертационная работа является обобщенным результатом, полученным автором в Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина).
Материалы диссертационной работы используются в учебном курсе «Основы математической метрологии» СПбГЭТУ «ЛЭТИ» для студентов специальности «Информационно-измерительная техника и технологии».
Разработанные в ходе диссертационного исследования метод, а также алгоритмические и программные средства используются в научно-исследовательской работе по теме, указанной в акте об использовании результатов работы в Санкт-Петербургском филиале института Океанологии им. П. П. Ширшова Российской Академии наук.
Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на: международной конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM2003, Санкт-Петербургский Государственный Электротехнический Университет «ЛЭТИ», (Санкт-Петербург, 2003 год) —
публикация статьи в Вестнике Метрологической Академии, 2003-
международной конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM2004, Санкт-Петербургский Государственный Электротехнический Университет «ЛЭТИ», (Санкт-Петербург, 2004 год) —
международной конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM2005, Санкт-Петербургский Государственный Электротехнический Университет «ЛЭТИ», (Санкт-Петербург, 2005 год) —
международной конференции «Системный анализ в проектировании и управлении», Санкт-Петербургский Государственный Политехнический университет, (Санкт-Петербург, 2005 год) —
всероссийской научной конференции «Управление и информационные технологии» УИТ-2005, Санкт-Петербургский Государственный
Электротехнический Университет «ЛЭТИ», (Санкт-Петербург, 2005 год) —
международной конференции по мягким вычислениям и измерениям SCM2006, Санкт-Петербургский Государственный Электротехнический Университет «ЛЭТИ», (Санкт-Петербург, 2006 год) —
всероссийской научной конференции «Управление и информационные технологии» УИТ-2006, Санкт-Петербургский Государственный Электротехнический Университет «ЛЭТИ», (Санкт-Петербург, 2006 год) —
всероссийской научной конференции, Санкт-Петербургский Государственный Инженерно-Экономический Университет, (Санкт-Петербург, 2006 год) —
публикации статьи в сборнике научных трудов 2006 года Санкт-Петербургской Государственной Лесотехнической Академии-
публикации статьи в сборнике научных трудов 2006 года «Проектирование информационных систем» Санкт-Петербургского Государственного Инженерно-Экономического Университета-
депонирование статей во Всероссийском институте научной и технической информации (ВИНИТИ), 2006 год-
публикация статьи в научно-техническом журнале «Системы управления и информационные технологии», 2006 год-
на семинарах кафедры ИИСТ, 2003−2006 гг.
Достоверность результатов работы обеспечивается результатами эксперимента на ЭВМ, обоснованным применением теоретических положений, использованных при проведении расчетов и апробациях материалов на Международных и Всероссийских научно-технических конференциях и кафедральных семинарах.
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 15 научных работ, из них — 5 статей (одна статья включена в перечень изданий, рекомендуемых ВАК), 3 депонированных рукописи и 7 работ в трудах международных и всероссийских конференции.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырёх разделов, списка литературы, включающего 98 наименований, заключения и
приложения. Основная часть работы изложена на 110 страницах машинописного текста. Работа содержит 31 рисунков и 9 таблиц.
Метрологический синтез гидроакустического сигнала с требуемыми характеристиками (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
Основные выводы и результаты работы:
1. Для решения задачи метрологического синтеза модели гидроакустического сигнала доплеровского измерителя скорости течения известно несколько подходов. В диссертационной работе проведён сравнительный анализ существующих подходов к метрологическому синтезу модели гидроакустического сигнала, который выявил отсутствие программного и алгоритмического обеспечения метрологического синтеза модели гидроакустического сигнала доплеровского измерителя скорости течения.
2. В работе была исследована скорость течения. Известно, что при изучении скорости течения, необходимо учитывать влияние параметров среды на формирование сигнала при прохождении его сквозь толщу воды. Для этих целей в диссертационной работе были проанализированы физические характеристики среды, влияющих на формирования гидроакустического сигнала в морской воде. Анализ влияния параметров выявил необходимость при метрологическом синтезе учитывать корреляцию параметров среды.
3. Для решения поставленных задач в диссертационной работе был предложен блочный метод метрологического синтеза модели гидроакустического сигнала доплеровского измерителя скорости водного потока, обеспечивающий максимальную достоверность результатов МА, полученную на основе имитационного моделирования. На основе блочного метода метрологического синтеза:
— Разработано алгоритмическое обеспечение метрологического синтеза модели гидроакустического сигнала доплеровского измерителя скорости течения на основе блочного метода.
— Разработано программное обеспечение метрологического синтеза модели гидроакустического сигнала доплеровского измерителя скорости течения на основе блочного метода.
— Проведен метрологический анализ. В рамках МА были исследованы уровни ошибки неадекватности результатов МА на множестве параметров модели гидроакустического сигнала.
— Разработана методика проектирования системы управления базами априорных знаний с использованием принятого критерия качества метрологического синтеза модели гидроакустического сигнала. Реализован макет система средствами языков PROLOG, Microsoft SQL, С++, Borland С++ Builder, системы DOT.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
.
1. Адаменко, А. Н. Логическое программирование и Visual PROLOG /А.Н. Адаменко, A.M. Кучуков// СПб.: БХВ-Петербург. 2003.
2. Ананченко, В. Н. Теория измерений/В.Н. Ананченко, Л.А. Гофман// Ростов н/Д: Издательский центр ДГТУ. 2002.
3. Антонюк, Е. М. Сборник задач по метрологии и измерительной технике/Е.М. Антонюк, Е. Г. Бишард и др.//СПб: ГЭТУ. 1997.
4. Бархатов, А. Н. Вопросы акустики ограниченных и неоднородных сред /А.Н. Бархотов// Горький: Изд-во ГТУ. 1980.
5. Бойко, В. В. Проектирование баз данных информационных систем /В.В Бойко, В. М. Савинков // М.: Финансы и статистика. 1989.
6. Бреховских, Л. М. Акустика в океане/Л.М. Бреховских//М.: Наука. -1992.
7. Бреховских, Л. М. Волны в слоистых средах /Л.М. Бреховских// М.: Наука-1973.
8. Бреховских, Л. М. Теоретические основы акустики океана /Л.М. Бреховских, Ю.П. Лысанов// Л.: Гидрометеоиздат 1982.
9. Бреховских, Л. М. Акустика слоистых сред/ Л. М. Бреховских, О.А. Годин// М.: Наука 1989.
10. Ю. Бреховских, Л. М. Акустика неоднородных сред/ Л. М. Бреховских, О.А. Годин// М.: Наука-2006.
11. Бреховских, Л. М.
Введение
в механику сплошных сред (в приложении к теории волн) /Л.М. Бреховских, В.В. Гончаров//1. М.: Наука-1982.
12. Брусакова, И. А. Модели представления измерительных знаний в информационно-измерительных технологиях/И.А. Брусакова// Учеб. пособие. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ» — 2002.
13. Брусакова, И. А. Концепция применения информационных технологий в измерительной технике /И.А. Брусакова, Э.И. Цветков// Проблемы проектирования измерительных систем: Сб. науч. статей. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ» — 1996. — Вып. 496 — С. 9−11.
14. Брусакова, И. А. Достоверность результатов метрологического анализа /И.А. Брусакова, Э.И. Цветков// Учеб. пособие. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ» — 2001.
15. Брусакова, И. А. Проектирование баз знаний и экспертные системы/И.А. Брусакова, Д. Д. Недосекин и др.// Учеб. пособие. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ" — 1993.
16. Брусакова, И. А. Достоверность расчетного оценивания и неопределенности основных характеристик погрешностей Виртуальных измерительных цепей/И.А. Брусакова//Измерительная техника: Сб. науч. трудов. № 12 — 2000. — С. 6 — 11.
17. Быков, В. В. Цифровое моделирование в радиотехнике / В.В. Быков// М.: Советское радио. 1970.
18. Гаврилова, Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевская// СПб: Питер 2000.
19. Грановский, В. А. Методы обработки экспериментальных данных при измерениях /В.А. Грановская, Т.Н. Сирая// Л.: Энергоатомиздат. -1990.
20. Данилевич, С. Б. Построение рациональных методик поверки СИ с помощью метода имитационного моделирования /С.Б. Данилевич// Метрология: Сб. науч. статей. 1980. — № 5. — С. 10−18.
21. Дейт, К. Дж.
Введение
в базы данных. Модели/К. Дж. Дейт//Киев: Диалектика. -1998.
22. Диго, С. М. Проектирование баз данных /С.М. Диго// М.: Финансы истатистика. -1988.
23. Дубинин, В. Н. Использование методов искусственного интеллекта при проектировании интеллектуальных систем управления внешней и массовой памятью ЭВМ /В.Н. Дубинин, С.А. Зинкин// Вопросы радиоэлектроники: Сб. науч. статей. -1990. Вып. 13.
24. Дубинин, В. Н. Об одном подходе к проектированию аппаратнопрограммного обеспечения систем искусственного интеллекта.
25. В. Н. Дубинин, C. J1. Зверев// Математические и программные методы проектирования информационно управляющих систем: Сб. докладов науч. техн. конференции. — Пенза: Издательство ППИЭИ. 1990. — С. 113−115.
26. Искусственный интеллект. Справочник в 3-х кн. М.: Радио и связь, 1990.
27. Использование виртуальных инструментов LabVIEW /Ф. П. Жарков, В. В. Каратаев, В. Ф. Никифаков, B.C. Панов//М.: Солон-Р, Радио и связь, Горячая линия Телеком. — 1999.
28. Карабутов, Н.Н., Системный подход к анализу информации с помощью информационных технологий/Н.Н. Карабутов//Способ доступа URL: http://www.msiu.ru/conference/section2/2 2 conferencel.doc. Загл. с экрана, 2003.
29. Клоксин, У. Программирование на языке Пролог./У. Клоксин, К. Меллиш//М.: Мир. 1987.
30. Ковчин, И. С. Методы специальных океанологических измерений/И. С. Ковчин, И.А. Степанюк// СПб.: РГТМУ. 2002.
31. Ллорьер, Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта/Ж.-Л. Ллоерьер// М.: Мир. 1991.
32. Люгер, Дж. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем /Дж. Люгер// М.: Вильяме 2003.
33. Максимей, И. В. Имитационное моделирование на ЭВМ /И.В. Максимей// М.: Радио и связь. 1988.
34. Малпас Дж. Реляционный язык Пролог и его применение: Пер. с англ.- М.Наука. Гл. ред. физ.-мат.лит., 1990. 464 с.
35. Мамаева С. О. Виртуальные инструменты для моделирования акустического сигнала в среде LabVIEW // Вестн. Метрологич. Академии. СПб.: Изд-во ВНИИМ им. Д. И. Менделеева. — 2003. -№ 11.-С. 27−31.
36. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ. 2005. 2 т. — С. 22−23.
37. Мамаева, С. О. Нахождение достоверности результатов измерений в виртуальной измерительной цепи / С. О. Мамаева // СПб. гос.электротех. ун-т. СПб., 2006. — 7с. — Библиогр.: 6 назв. — Деп. в ВИНИТИ 20.04.2006, № 534 — В2006.
38. Мамаева, С. О. Нахождение достоверности результатов измерений в виртуальной измерительной цепи / С. О. Мамаева // СПб. гос. электротех. ун-т. СПб., 2006. — 7с. — Библиогр.: 6 назв. — Деп. в ВИНИТИ 17.05.2006, № 668 -В2006.
39. Мамаева, С. О. Методика выбора технологии программирования моделей представления измерительных знаний метрологического анализа / С. О. Мамаева // Современные проблемы прикладной информатики: Сб. науч. статей — СПб.: Изд-во СПбГИЭУ 2006. — С. 100−102.
40. Мамаева, С. О. Системы управления базами измерительных знаний /С.О. Мамаева // Системы управления и информационные технологии -2006;№ 4.1(26).-С. 171−175.
41. Мамаева, С. О. Алгоритм структурирования моделей представления знаний для информационных систем / С. О. Мамаева // Проектирования информационных систем: Сб. научных трудов СПбГИЭУ — СПб.: Изд-во СПбГИЭУ 2007. — С. 232−236.
42. Модели представления знаний. Способ доступа URL: http://synopsis.kubsu.ru/informatic/master/lecture/themes8 1 4.htm. Загл. с экрана, 2001.
43. Муха, Ю.П. Блочно-функциональное распределение при оптимальном проектировании/Ю.П. Муха// Нижний Новгород. 1999.
44. Недосекин, Д. Д. Информационные технологии интеллектуализации измерительных процессов/Д.Д. Недосекин, С. В. Прокопчина и др.// СПб.: Энергоатамиздат. -1995.
45. Овчинников, Г. М. Имитационные модели сложных информационных технических систем: принципы построения, декомпозиция, синтез.
46. Г. М. Овчинников, Ю.Е. Сидоров// Специальная техника средств измерений: Сб. науч. техн. статей. Пенза: ПНИЭИ. — № 1. — 1999. -С. 109−116.
47. Основные МПЗ. Способ доступа URL: http://www.ulstu.ru/people/SOSNIN/umkyModern Scientific Problems/belo borodov/pred znan.htm. Загл. с экрана, 2000.
48. Попов, Э. В. Экспертные системы: решение неформальных задач в диалоге с ЭВМ/Э.В. Попов// М.: Наука. 1987.
49. Поспелов, Г. С. Искуственный интеллект основа новой информационной технологии/Г.С. Поспелов//М.: Наука — 1988.
50. Представление и использование знаний /Под редакцией X. Уэно, М. Исидзука// М.: Мир 1989.
51. Проектирование интеллектуальных систем управления массовой памятью на основе функционального подхода/Под ред. Н. П. Вашкевич, В. Н. Дубинин, C. J1. //Пенза: Издательство ППИЭИ. 1986.
52. Романов, В. Н. Интеллектуальные измерительные средства /В.Н. Романов, B.C. Соболев и др.//М.: РИЦ «Татьянин день». 1994.
53. Романов, В. П. Интеллектуальные информационные системы в экономике: учебное пособие для вузов /В.П. Романов//М.: Экзамен. -2003.
54. Саати, T.JI. Принятие решений. Метод анализа иерархий/Т.JI. Саати// М.: Радио и связь 1993.
55. Себеста, Р. Основные концепции языков программирования.
56. Р. Себаста// М.: Вильяме- 2001.
57. Соболев, B.C. Актуальные вопросы развития теории интеллектуальных измерительных систем /B.C. Соболев// Приборы и системы управления: Сб. науч. статей. 1989. — № 3. — С. 16−19.
58. Соболев, B.C. Потенциальная точность интеллектуальных измерений/В.С. Соболев//Приборы и системы управления: Сб. науч. статей. 1991. — № 4. — С. 14 — 20.
59. Соболев, B.C. Проблемы метрологического и алгоритмического обеспечения интеллектуальных средств измерений/В.С. Соболев, Э.И. Цветков// //Вопросы проектирования измерительных систем: Сб. науч. статей. JI. Энергоатамиздат. -1988. — С. 64- 72.
60. Соловьев, А. Е. Специальная математика. Конспект лекций. Способ доступа URL: http://asu.pstu.ac.ru/book/solov.doc. Загл. с экрана, 2000.
61. Справочник «Искусственный интеллект"/ Под ред. А.К. Завьялова//М.: Солон-С. -1998.
62. Стахов, А.П.
Введение
в алгоритмическую теорию измерений/А.П. Стахов// М.: Знание. 1979.
63. Ульман, Дж. Основы систем баз данных/Дж. Ульман// М.: Финансы и статистика. -1983.
64. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ// М.: Финансы и статистика -1989.
65. Хаббард, Дж. Автоматизированное проектирование баз данных /Дж. Хаббард// М.: Финансы и статистика. 1998.
66. Хан, Г. Статистические модели в инженерных задачах/Г. Хан, С. Шапиро// М.: Статистика -1980.
67. Хендерсон, П. Функциональное программирование. Применение и реализация./П. Хендерсон//М.: Мир 2004.
68. Цветков, Э. И. Алгоритмические основы измерений /Э.И. Цветков// -СПб.: Энергоатомиздат -1992.
69. Цветков, Э. И. Основы математической метрологии, Том 1/Э.И. Цветков// СПб.: АОЗТ «КопиСервис» 2001.
70. Цветков, Э. И. Оценивание характеристик погрешностей на основе метрологического эксперимента /Э.И. Цветков// Вестник Санкт-Петербургского Отделения Метрологической Академии России. -СПб.: Изд-во ВНИИМ им. Д. И. Менделеева. 2000. — № 5. — С. 18- 24.
71. Цветков, Э. И. Метрология и «мягкие измерения» /Э.И. Цветков// Вестник Санкт-Петербургского Отделения Метрологической Академии России. СПб.: Изд-во ВНИИМ им. Д. И. Менделеева. — 1998. — № 2. -С. 6−16.
72. Цветков, Э. И. Метрологический анализ на основе имитационного моделирования /Э.И. Цветков// Вестник Санкт-Петербургского Отделения Метрологической Академии России. СПб.: Изд-во ВНИИМ им. Д. И. Менделеева. — 1999. — № 3. — С. 11- 17.
73. Цветков, Э. И. Метрологический анализ на расчетной основе.
74. Э.И. Цветков// Вестник Санкт-Петербургского Отделения Метрологической Академии России. СПб.: Изд-во ВНИИМ им. Д. И. Менделеева. — 1998. — №. — С. 6- 26.
75. Цветков, Э. И. Основы математической метрологии, Том 2/Э.И. Цветков// СПб.: АОЗТ «КопиСервис» -2007.
76. Цветков, Э. И. Основы математической метрологии/Э.И. Цветков// СПб.: АОЗТ «КопиСервис» -2002.
77. Штойер, Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления и приложения./Р. Шторнер//М.: Радио и связь. 1992.
78. Эндрю, А. Искусственный интеллект/А. Эндрю//М.: Мир 2005.
79. ЭВМ пятого поколения: концепции, проблемы, перспективы/Под редакцией Т. Мото-ока// М.: Финансы и статистика. 1994.
80. Юдин, М. Ф. Основные термины в области метрологии/М.Ф. Юдин, М. Н. Селиванов и др.// М.: Изд-во Стандартов. 1999.
81. Язык ПРОЛОГ в пятом поколении ЭВМ: Сб. статей.//М.: Мир -1998.
82. Язык LISP: Сб. статей. //№: Глобус 2004.
83. Brown, D. Operational Semantics of a Simulator Algorithm fD! Brown// International Institute for Software Technology -2000.
84. Brusakova, I.A. Estimation of metrology reliability for virtual measuring circuits. /I.A. Brusakova // Проблемы современной электротехники: Сб. трудов Междунар. науч. конф. Киев: Изд-во КПИ. — Т.5. — С. 43−47.