Анализ и синтез химических структур и органических веществ на основе теории нечетких множеств тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, доктор технических наук Гермашев, Илья Васильевич

• Гермашев, Илья Васильевич
• доктор технических наук
• 2010

Оглавление диссертации доктор технических наук Гермашев, Илья Васильевич

Введение.

Глава 1. Нечеткая информация о химических структурах и методы ее обработки

1.1. Математические методы анализа и синтеза химических структур.

1.2. Программные комплексы, используемые для исследования свойств химических структур.

1.3. Методы анализа химических структур в условиях неопределенности.

1.4. Нечеткие множества.

1.4.1. Определение нечеткого множества.

1.4.2. Система отношений нечетких множеств.

1.4.3. Индексы сравнения нечетких множеств.

Глава 2. Методы исследования химических структур в условиях неопределенности.

2.1. Конструирование нечетких множеств.

2.2. Проблема выбора функции принадлежности.

2.3. Общая постановка прикладной задачи.

Глава 3. Анализ исходных данных.

3.1. Конструирование и наполнение профилированной базы данных химических соединений.

3.1.1. Классификация химических соединений в соответствии с профилированием базы данных.

3.1.1.1. Модификаторы поливинилхлорида.

3.1.1.2. Модификаторы полистирола.

3.1.2. Архитектура базы данных.

3.1.3. Ранжирование органических соединений по уровню проявления функциональных свойств.

3.1.3.1. Формулировка проблемы.

3.1.3.2. Сравнение математических методов решения задачи ранжирования.

3.2. Исследование статистических закономерностей влияния химических соединений на свойства композиций.

3.2.1. Применение дескрипторов для исследования свойств органических соединений.

3.2.2. Обработка, анализ и подготовка информации о химических структурах и веществах.

3.2.3. Добавки для ПВХ.

3.2.3.1. Светостабилизаторы.

3.2.3.1.1. Азот.

3.2.3.1.2. Кислород.

3.2.3.1.3. Функциональный углерод.

3.2.3.1.4. Фосфор.

3.2.3.1.5. Металлы.

3.2.3.1.6. Сера.

3.2.3.1.7. Циклы.

3.2.3.2. Термостабилизаторы.

3.2.3.2.1. Кислород.

3.2.3.2.2. Функциональный углерод.

3.2.3.2.3. Азот.

3.2.3.2.4. Фосфор.

3.2.3.2.5. Металлы.

3.2.3.2.6. Сера.

3.2.3.2.7. Циклы.

3.2.3.3. Стабилизаторы.

3.2.3.3.1. Кислород.

3.2.3.3.2. Функциональный углерод.

3.2.3.3.3. Азот.

3.2.3.3.4. Фосфор.:.

3.2.3.3.5. Металлы.

3.2.3.3.6. Сера.

3.2.3.3.7. Циклы.

3.2.3.4. Пластификаторы ПВХ.

3.2.3.4.1. Кислород.

3.2.3.4.2. Функциональный углерод.

3.2.3.4.3. Азот.!.

3.2.3.4.4. Фосфор.

3.2.3.4.5. Галогены.

3.2.3.4.6. Металлы.

3.2.3.4.7. Сера.

3.2.3.4.8. Циклы.

3.2.4. Добавки для ПС.

3.2.4.1. Светостабилизаторы.

3.2.4.1.1. Азот.

3.2.4.1.2. Кислород.

3.2.4.1.3. Функциональный углерод.

3.2.4.1.4. Фосфор.

3.2.4.1.5. Металлы.

3.2.4.1.6. Сера.

3.2.4.1.7. Циклы.

3.2.4.2. Термостабилизаторы.

3.2.4.2.1. Кислород.

3.2.4.2.2. Функциональный углерод.

3.2.4.2.3. Азот.

3.2.4.2.4. Фосфор.

3.2.4.2.5. Металлы.

3.2.4.2.6. Сера.

3.2.4.2.7. Циклы.

3.2.4.3. Стабилизаторы.

3.2.4.3.1. Кислород.

3.2.4.3.2. Функциональный углерод.

3.2.4.3.3. Азот.

3.2.4.3.4. Фосфор.

3.2.4.3.5. Металлы.

3.2.4.3.6. Сера.

3.2.4.3.7. Циклы.

3.2.4.4. Пластификаторы.

3.2.4.4.1. Кислород.

3.2.4.4.2. Функциональный углерод.

3.2.4.4.3. Азот.

3.2.4.4.4. Фосфор. 3.2.4.4.5. Галогены.

3.2.4.4.6. Металлы.

3.2.4.4.7. Сера.

3.2.4.4.8. Циклы.

3.2.4.5. Антиоксиданты.

3.2.4.5.1. Кислород.

3.2.4.5.2. Функциональный углерод.

3.2.4.5.3. Азот.

3.2.4.5.4. Фосфор.:.

3.2.4.5.5. Металлы.

3.2.4.5.6. Сера.

3.2.4.5.7. Циклы.

3.2.4.6. Антипирены.

3.2.4.6.1. Кислород.

3.2.4.6.2. Функциональный углерод.

3.2.4.6.3. Азот.

3.2.4.6.4. Фосфор.

3.2.4.6.5. Металлы.

3.2.4.6.6. Сера.

3.2.4.6.7. Циклы.

Глава 4. Прикладные задачи нечеткой математики в химии и химической технологии.

4.1. Ранжирование веществ.

4.1.1. Постановка задачи.

4.1.2. Описание метода.

4.1.3. Применение метода.

4.1.3.1. Ранжирование фосфорсодержащих антипиренов полиуретана

4.1.3.2. Ранжирование активных добавок к полиэтилену.

4.2. Классификация химических объектов.

4.2.1. Постановка задачи.

4.2.2. Описание метода.

4.2.3. Применение метода.

4.3. Верификация химической информации.

4.4. Экспертиза химических объектов.

4.4.1. Постановка задачи.

4.4.2. Описание метода.

4.4.3. Применение метода.

4.4.3.1. Экспертиза качества полимерных дублированных материалов

4.4.3.2. Выбор антипирена для волокнистых материалов.

4.5. Прогноз свойств веществ.

4.5.1. Вероятностно-статистический метод.

4.5.1.1. Постановка задачи.

4.5.1.2. Описание метода.

4.5.1.3. Применение метода.

4.5.1.4. Тестирование прогнозирующего модуля.

4.5.1.4.1. Оценка распознающей способности.

4.5.1.4.2. Оценка прогнозирующей способности.

4.5.1.4.2.1. Оценка прогнозирующей способности на выборке из технологически апробированных (взятых из справочника) соединений — модификаторов ПВХ.

4.5.1.4.2.2. Оценка прогнозирующей способности с помощью выборки из вновь описанных соединений — перспективных модификаторов

4.5.2. Метод прогноза на основе нечетких множеств.

4.5.2.1. Постановка задачи.

4.5.2.2. Описание метода.

4.6. Конструирование химических структур.

4.6.1. Постановка задачи.

4.6.2. Описание метода.

4.6.3. Применение метода.

Глава 5. Экспертиза экологической опасности малоизученных веществ.

5.1 Нечеткие множества как средство анализа экологических показателей веществ.

5.2. Ранжирование экологической опасности в выборочном наборе.

5.3. Принятие решений в условиях нечетких мнений экспертов.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Анализ и синтез химических структур и органических веществ на основе теории нечетких множеств»

Задачи с нечеткими условиями возникают в различных областях науки и техники, особенно в сложных системах с человеческим фактором, например, в связи с принятием объективных решений в условиях неопределенности, каковыми обладают такие системы. Эти задачи в процессе развития цивилизации приобретает все более развернутый характер. Имеется множество таких задач в различных областях науки и техники: создание экологически безопасных и экономически выгодных проектов (предпроектная и проектная деятельность), оптимизация многофакторных технологий и биотехнических систем и управления ими, оптимизация составов многокомпонентных систем, проектирование новых веществ, создание лингвистических регуляторов, экологическая и технологическая диагностика, вычисление компромиссных решений, квалимитриче-ская оценка, классификация, моделирование нечетких данных, формирование информационных систем и т. д. Для этих задач, как правило, сложно точно задать граничные условия и жестко зафиксировать параметры функционирования технологических си схем.

При решении таких задач для перевода качественных (включая интуитивные) критериев оценки результатов решений в количественные все больше используются нечеткие модели, нечеткие множества, представляющие собой относительно новый раздел математики. Использование специализированного аппарата математики для обработки нечеткой информации в перспективе еще больше даст возможность алгоритмизировать процедуры принятия решений, существенно расширить возможности применения ЭВМ для этого, сформулировать и дать пути решения важных новых прикладных задач, поставленных техногенной цивилизацией.

Теория нечетких множеств, первоначально возникла в результате необходимости обрабатывать неполную и неоднородную информацию и развивается ныне активно наряду с такими классическими направлениями, как теория вероятностей, математическая статистика. Теория нечетких множеств в математике применяется для описания множеств с размытыми границами, когда элемент принадлежит множеству не полностью, а с какой-то мерой принадлежности. Здесь можно провести параллель с теорией вероятностей, если рассматривать эту меру, как вероятность принадлежности элемента множеству.

Следует указать, что нечеткие подходы были предложены Лотфи Заде (Ь. 2ас1еЬ) начиная с 1965 г., когда вышла его первая статья по теории нечетких множеств [1], а затем в связи с введением так называемых лингвистических переменных для моделирования нечеткого отражения человеком действительности [2]. Затем эти переменные стали математическими объектами в связи с расширением понятия множества и развитием определения нечеткого множества [3]. В настоящее время по разным разделам математики, где была применена идея нечеткости, во всем мире опубликованы десятки тысяч статей, несколько сот монографий, сотни трудов конференций, издается более десяти научных журналов, в частности имеющих отношение к следующим вопросам:

• измерение и интерпретация функции принадлежности нечеткого множества;

• определение и свойства операций над нечеткими множествами;

• операции нечеткой логики;

• нечеткие отношения;

• нечеткие графы;

• принятие решений;

• кластерный анализ;

• экспертные системы.

Из сказанного выше ясно, что математические методы обработки нечеткой информации являются достаточно новой отраслью знаний. Если взять энциклопедические российские издания по математике давности всего лишь в несколько десятилетий,' то в них не обнаружишь характеристики таких областей, как нечеткие множества, нечеткая логика, нечеткие графы и т. п. (см., напр. [4]). Да и в зарубежной литературе математические методы обработки нечеткой информации выделились в отдельное направление сравнительно недавно (см. [5, 6]). Следом и российские исследователи стали применять шире термины «нечеткий», «неточный» («fuzzy») для описания определенных математических представлений и операций (см., напр. [7, 8]), таких как нечеткие числа и параметры, нечеткие графы, нечеткие множества, нечеткие значения и результаты, интервалы и т. п. и проводить исследования в этой области, интерес к которой способствует развитию широты научного мышления и активно подогревается сегодня развитием систем управления сложными нестационарными техническими объектами в условиях неопределенности, экспертных систем, необходим мостыо операций с большими объемами разнородной информации и др.

Существуют и другие интерпретации нечеткой информации. Например, мягкое множество (обобщение нечеткого множества), на базе которого разработана целая теория «мягкого» математического анализа [9]. Известна также интервальная математика (наоборот, как частный случай нечетких множеств) тоже с развитыми методами анализа [10].

Выбор зависит от того насколько полно та или иная теория будет учитывать нюансы имеющейся информации. А это очень важно, поскольку в нечетких ситуациях, именно нюансы играют большую роль, и чрезмерное огрубление ведет к потере в построенной модели тех самых нечетких связей, ради которых мы и пытаемся подобрать подходящую теорию. Применяя нечеткие множества для описания химических структур (ХС), нам удавалось использовать имеющуюся информацию, в том числе и нечеткую, т. е. теория нечетких множеств предоставила приемлемую теоретическую базу для построения информационной модели химической системы и разработки системы методов анализа и синтеза химических систем на основе этой модели.

Мировой опыт исследования зависимости «структура — свойства» показал очень большую сложность этой проблемы. На сегодня оказалось возможным решить такие задачи лишь частично. Современные тенденции таковы, что приходит осознание очень большой сложности данной зависимости, в связи с чем отказываются от прямого статистического структурного анализа и переходят к системному исследованию химической структуры, применяют современный аппарат искусственного интеллекта.

Одним из подходов, позволяющих поддерживать такие'исследования, как указано выше, является использование нечеткой математики. Сегодня в этом направлении получены существенные результаты в фундаментальных исследованиях, но что касается прикладных исследований, то в основном — эта управление технологическими процессами. А применение нечеткой математики для исследования химических структур — это единичные исследования.

Информация о ХС и веществах в общем случае является расплывчатой и неполной. Можно выделить несколько типов такого рода информации: субъективные суждения, погрешность в измерениях и расчетах параметров, ошибки и т. д. Исследование такой информации средствами нечетких множеств приводит к повышению уровня достоверности в процессе принятия решений, к расширению областей применения ХС и веществ, позволяет осуществлять поиск новых объектов, исследовать потребительские качества, конструировать и проектировать их. Рассматриваемые в настоящей работе методы и средства, основанные на использовании представлений о нечетких множествах, нацелены как на обработку информации обычными способами, так и на использование компьютерных технологий, включая важнейший вопрос современной науки — моделирование зависимости «структура - свойство». В качестве примера такого моделирования можно привести диссертационную работу Черкасова А. Р., применившего трехмерный корреляционный анализ для установления взаимосвязей между строением молекул и их реакционной способностью [11].

Поскольку предметная информация, как указано выше, носит расплывчатый и противоречивый характер использование нечетких множеств в области исследования ХС и веществ позволяет не только разработать методы исследования в условиях неопределенности, но и разработать проблемно ориентированную компьютерную систему. При ее создании необходима система методов, исходных данных и знаний, полученных на основе информационного анализа химических объектов. Следует указать, что проблемы при систематизации и анализе возникают, как только в исходных данных появляется неполнота и ис-каженность информации, что влечет неприменимость большинства других методов или большие потери информации, при попытке ликвидировать нечеткость в данных. Уменьшить потери информации в большой мере позволяет использование математических методов, ориентированных на анализ нечетких данных. Этот относительно новый раздел математики сегодня активно развивается и находит прикладное применение, в основном, в робототехнике, машиностроении и особенно связанных с проблемами управления техническими системами, их анализа, функционирования вычислительной техники, принятия компромиссных решений [12-15].

Таким образом, проникновение нечетких множеств, в химию и химическую технологию позволяет решать компьютерными средствами не только широкий круг технических задач, связанных с неопределенностью, но и, что особенно важно, создает условия для генерации новых научных и технических задач и новых способов их решения в области химии и химической технологии.

Данная работа базируется на нечеткой математике, основоположником которой является Л. Заде. Фундаментальные аспекты нечеткой математики получили существенное развитие в направлении теории нечетких множеств и нечеткой логики (Р. Р. Ягер, В. Новак, И. Перфильева, И. Мочкорж), мягкого математического анализа и исследования операций (Д. А. Молодцов). Прикладное направление (А. В. Леоненков, К. Хартманн) и применительно к химии и химической технологии было развито В. В. Кафаровым, И. Н. Дороховым, В. П. Мешалкиным, А. Ф. Егоровым, И. 3. Батыршиным, Р. X. Бахитовой, 3.-х, Янгом, В. Марковой. На основе моделирования химико-технологических систем (В. В. Кафаров, В. П. Мешалкин, С. И. Дворецкий) были использованы математические подходы к компьютерному анализу данных (Ю. Н. Тюрин, А. А. Макаров, А. А. Самарский, П. Джуре, Т. Айзенауэр) и применительно к зависимости «структура - свойство» (Н. С. Зефиров, В. А. Палюлин, А. Р. Черкасов, М. Рандич, С. Хэнч).

Основной целью работы являлось создание научно-методической базы для обработки нечеткой информации о химических структурах и веществах для теоретических и практических приложений.

При проведении исследования решались следующие задачи.

В области теории:

1. Систематизация задач, относящихся к предмету исследования.

2. Анализ современного состояния математических методов исследования зависимости «структура — свойство» в химии и химической технологии и формирование методик обработки химической информации в условиях неопределенности.

3. Анализ и развитие математического аппарата теории нечетких множеств и возможностей его использования применительно к обработке химической информации.

4. Разработка и формализация математических методов анализа и синтеза химических структур и веществ в рамках построенной системы исследований.

В области приложения теории к предметной области:

1. Разработка, формализация и апробация метода прогноза физико-химических и технологических свойств химических веществ на основе моделирования зависимости «структура — свойство».

2. Разработка, формализация и апробация метода экспертизы свойств реальных, малоизученных и виртуальных химических соединений.

3. Разработка, формализация и апробация метода конструирования виртуальных химических структур и соединений для создания веществ с заданными свойствами.

4. Решение задач внеэкспериментального экологического нормирования малоизученных веществ.

I ш I

Объектом исследования являлась количественная зависимость «химическая структура - свойство - применение», предметом — математическая обработка информации о химических структурах и веществах в условиях неопределенности.

Достоверность проведенных исследований основана на формальном доказательстве ряда утверждений, касающихся теоретической базы, и анализе алгоритмов, использованных для реализации разработанных методов. Полученные алгоритмы реализованы на компьютере и апробированы в виде вычислительных экспериментов.

В ходе работы были получены следующие новые научные результаты.

1. Создан комплекс методов и алгоритмов интеллектуальной поддержки систем анализа и синтеза химических объектов на основе формализации информации в терминах нечеткой математики. Эти методы предназначены для подготовки данных к наполнению электронных баз данных, их последующего анализа и на этой основе синтеза необходимых правил в рамках компьютерной системы. Основные отличия предлагаемых методов от уже известных обеспечивают в совокупности эффективность разработки и наполнения компьютерных систем исследования химических объектов — это подход к учету нечетких данных и единый подход к формализации на всех этапах исследования, что обеспечивает преемственность и согласованность данных.

2. Предложен метод математической формализации информации в терминах нечетких множеств, позволяющий адаптировать математические методы для приложений к предметной области исследования, отличающийся от известных тем, что позволяет формализовать широкий класс химических и иных технических объектов в условиях неопределенности, унифицировать исходные данные, интерпретировать результаты для принятия решений.

3. Предложен класс унимодальных функций принадлежности и на их основе исследованы операции над нечеткими множествами, что позволило эффективно обрабатывать предметную информацию.

4. Разработаны оригинальные алгоритмы анализа и синтеза ХС, учитывающие неопределенности и позволяющие автоматизировать исследования ХС на этапах классификации информации, прогноза свойств, экспертизы и конструирования ХС и веществ.

5. Получены профилированные базы данных ХС, статистики ХС, выявлены статистические зависимости «структура — свойство», новые виртуальные ХС, на основе которых были синтезированы вещества с заданными свойствами.

При этом выявлена следующая практическая ценность работы.

Разработан метод анализа нечеткой химической информации, разработаны алгоритмы, позволяющие реализовать его на компьютере, и на этой основе созданы электронная база данных добавок для полимерных композиций и обучающие выборки для прогноза физико-химических, технологических и экологических свойств и конструирования ХС.

Метод позволяет численно оценить абсолютное потребительское качество химической продукции и путем систематизации и соответствующей обработки информации, сравнивать между собой вещества с неодинаковым набором описанных свойств, что особенно важно при принятии предпроектных, проектных и технологических решений в условиях многофакторности, разновидности, разнотипности данных и других видах неопределенности. Данный метод был использован в своей деятельности ООО «Системы управления производственными рисками».

Приведенные здесь подходы использовались для решения частных задач, возникших и в других научных исследованиях (см. приложение 2).

Разработаны методы прогноза и конструирования виртуальных ХС с заданными свойствами для технической химии. На этой основе имеется техническое решение по разработке состава полимерной композиции с улучшенными свойствами.

На основе теоретических исследований подготовлено учебное пособие по обработке нечеткой информации о ХС. Методы и алгоритмы анализа и синтеза ХС были использованы при создании различных учебных курсов Волгоградского государственного педагогического университета.

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях: 4-й международной научно-технической конференции «Наукоемкие химические технологии 96», Волгоград — 1996; III межвузовской научно-практической конференции, Волгоград - 1996; Школе по моделированию автоматизированных технологических процессов при международной конференции «Математические методы в химии и химической технологии», Новомосковск — 1997; 1-й школе специалистов резиновой промышленности «Компьютерные методы в технологии переработки эластомеров», Волгоград - 1997; 32-35 научных конференциях ВолгГТУ, Волгоград - 1995-98; 10-11-й международной конференции «Математические методы в химии и химической технологии», Тула - 1996, Владимир - 1998; IV традиц. науч.-техн. конф. стран СНГ «Процессы и оборудование экологических производств», Волгоград - 1998; IV межвуз. конф. студ. и молод, учен. Волгограда и Волгоград, обл., Волгоград - 1998; Юбилейном смотре-конкурсе науч., конструкторских и технолог, работ студ. ВолгГТУ, Волгоград - 2000; V Региональная конференция молодых исследователей Волгоградской области, Волгоград - 2000; IX Международной научной конференции «Химия и технология каркасных соединений», Волгоград - 2001; Междунар. науч.-техн. конф. «Современные наукоемкие технологии и перспективные материалы текстильной и легкой промышленности (Прогресс - 2001)», Иваново - 2001; Междунар. конф. «Перспективные полимерные композиционные материалы. Альтернативные технологии. Переработка. Применение. Экология (Композит-2001)», Саратов - 2001 г.; Втор, всерос. н.-теор. конф. «ЭВТ в обучении и моделировании», Бирск - 2001; V-VI традицион. науч.-техн. конф. стран СНГ «Процессы и оборудование экологических производств», Волгоград - 2000, 2002; Междунар. науч.-техн. конф. «Полимерные композиционные материалы и покрытия. POLYMER 2002», Ярославль - 2002; II Всерос. науч. конф. (с междунар. участ.) «Физико-химия процессов переработки полимеров», Иваново - 2002; Международной научной конференции «Современные проблемы прикладной математики и математического моделирования», Воронеж - 2005; Внутривузовская научная конференция профессорско-преподавательского состава ВГПУ, Волгоград — 2007, 2009; 1222-й международной конференции «Математические методы в технике и технологиях», Новгород - 1999, Санкт-Петербург - 2000, Смоленск - 2001, Тамбов - 2002, Ростов-на-Дону - 2003, Кострома - 2004, Казань - 2005, Воронеж -2006, Ярославль - 2007, Саратов - 2008, Псков - 2009.

Содержание работы опубликовано в 101 изданиях: в 2 монографиях и учебных пособиях; в 2 свидетельствах о государственной регистрации программы для ЭВМ; в 97 статьях отечественной и зарубежной печати, в том числе в 24 статьях периодических изданий из перечня, рекомендованного ВАК.

При выполнении работы использовались достижения в областях: системного анализа, исследования операций, теории вероятностей и математической статистики, теории нечетких множеств, математического анализа, теории баз данных, теории распознавания образов, теории и анализа алгоритмов, программирования, теории химического строения, органической химии, химии и физики полимеров. Для проведения численных экспериментов использовались языки программирования Pascal, Delphi, С++ и ЭВМ на базе процессора Athlon 64 Х2 Dual Core 4200+.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Гермашев, Илья Васильевич

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В итоге проделанной работы были получены следующие основные результаты.

1. Решена крупная научная проблема — анализ и синтез химических объектов в условиях неопределенности с применением нечеткой математики.

2. Разработан единый комплекс методов оценки свойств реальных и виртуальных химических соединений. Построены алгоритмы, позволяющие внедрить эти методы в автоматизированные системы. Алгоритмы реализованы на ЭВМ.

3. Осуществлена формализация и постановка комплекса задач количественной зависимости «структура - свойство - применение», в том числе в терминах нечеткой математики.

4. Проведен анализ химических структур, а также их параметрического описания. На этой основе разработаны методы прогноза их свойств и конструирования.

5. Разработан метод формализации информации о ХС и веществах в терминах нечетких множеств.

6. Разработано программное обеспечение для формализации информации о ХС и веществах в терминах нечеткой математики.

7. Разработан метод классификации ХС и веществ в условиях неопределенности.

8. Разработан метод экспертизы ХС и веществ в условиях неопределенности.

9. На основе структурного анализа разработан метод прогноза свойств ХС, построен алгоритм и проведен анализ его сложности.

10. На основе структурного анализа разработан метод конструирования свойств ХС с предполагаемыми свойствами, построен алгоритм и проведен его анализ.

11. Апробированы математические и программные средства анализа исходной информации, в результате чего структурированы данные о ХС и веществах и созданы компьютерные базы данных по активным добавкам для ПК.

12. На основе структурного анализа ХС из баз данных получены оригинальные статистические модели зависимости «структура — свойства».

13. Апробированы методы прогноза свойств и конструирования ХС с предполагаемыми свойствами, в результате чего получены новые технические решения.

14. Апробирован метод экспертизы ХС и веществ, и разработаны методы количественной оценки их экологических свойств.

Исходя из полученных результатов, можно выделить следующие направления их практического использования.

1. Собранная информация об активных добавках для ПК на основе ПВХ и ПС в виде электронной базы данных позволяет проводить автоматизированные исследования на их основе. В частности, на основе этих данных были проведены настоящие исследования.

2. Построенные статистические модели различных классов активных добавок для ПК на основе ПВХ и ПС позволяют создавать обучающие выборки для генерации решающих правил при структурном анализе и синтезе виртуальных ХС с предполагаемыми свойствами. В рамках данного исследования были построены и апробированы обучающие выборки для анализа и синтеза виртуальных ХС — стабилизаторов, светостабилизаторов, термостабилизаторов, антиоксидантов, пластификаторов, антипиренов ПВХ и ПС.

3. Разработан метод анализа нечеткой химической информации, разработаны алгоритмы, позволяющие реализовать его на компьютере, и на этой основе созданы электронная база данных добавок для полимерных композиций и обучающие выборки для прогноза физико-химических, технологических и экологических свойств и конструирования ХС. Метод позволяет численно оценить абсолютное потребительское качество химической продукции и путем систематизации и соответствующей обработки информации, сравнивать между собой вещества с неодинаковым набором описанных свойств. Что особенно важно при принятии предпроектных, проектных и технологических решений в условиях многофакторности, разнородности данных и других видах неопределенности. Данный метод реализован в виде компьютерной программы [251]. Метод был использован в своей деятельности ООО «Системы управления производственными рисками».

4. Разработанные методы, методики и алгоритмы позволяют решать задачи верификации, классификации, экспертизы, прогноза и конструирования при разработке автоматизированных систем анализа и синтеза ХС. В ходе данной работы продемонстрировано компьютерное решение этих задач на конкретных примерах. Полученные результаты можно рекомендовать для более детального исследования в химической лаборатории. А по некоторым из них в лабораториях ВГТУ были синтезированы вещества, и их химическое апробирование подтвердило прогнозируемые свойства [361].

5. Проведенная систематизация исследований ХС позволяет производить согласованно целый комплекс работ направленных на создание экспертных систем и САПР. Связи и взаимодействие между различными этапами исследования позволяют проводить эффективное планирование работ и распределение ресурсов.

6. Полученные теоретические и практические результаты можно использовать при подготовке учебных курсов, включающих разделы по нечеткой математике, искусственному интеллекту, компьютерному моделированию или математическим методам в химии. Издано учебное пособие по нечеткой математике в химии и химической технологии [244]. Кроме того, данные материалы были использованы для подготовки лекционных, практических и лабораторных занятий в ВГПУ по математике (логические исчисления и алгоритмы) для специальности 351400. Прикладная информатика (в области сервиса), а также по курсу по выбору

Введение в нечеткую математику» для специальности 030100.00. Информатика с дополнительной специальностью английский язык.

7. Приведенные здесь подходы использовались также и для решения частных задач, возникших в других научных исследованиях, например, в [373-377].

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Гермашев, Илья Васильевич, 2010 год

1. Zadeh, L. A. Fuzzy sets / Zadeh L. A. // Information and Control. 1965. -Vol. 8; №3.-P. 338-353.

2. Заде, Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений / Л. Заде. М.: Мир, 1976. - 165 с.

3. Жирабок, А. Н. Нечеткие множества и их использование для принятия решений / А. Н. Жирабок // Соросовский образовательный журнал. — 2001. — Т. 7; №2.-С. 109-115.

4. Математический энциклопедический словарь / Гл. ред. Ю. В. Прохоров; ред. кол. : С. И. Адян, Н. С. Бахвалов, В. И. Битюцков, А. П. Ершов, Л. Д. Кудрявцев, А. Л. Онищик, А. П. Юшкевич. М.: Советская энциклопедия. — 1988.-847 с.

5. Zadeh, L. A. Fuzzy set and the their application to cognitive and decision / L. A. Zadeh. USA, N. Y.: Acad. Press, 1975.

6. Zadeh, L. A. Fuzzy sets and their application to pattern classification and cluster analysis // Classification and Clustering / Ed. by J. Van Ryzin. Academic Press, 1977. (Русский перевод: Классификация и кластер. -М.: Мир, 1980. — С. 208-247.)

7. Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств / А. Кофман. — М.: Радио и связь, 1982. 432 с.

8. Yao, Y. Y. A decision theoretic framework for approximating concepts / Y. Y. Yao, S. К. M. Wong // Int. J. Man-Mach. Stud. 1992. - V. 37; №6. - P. 793-809.

9. Молодцов, Д. А. Теория мягких множеств / Д. А. Молодцов. М.: Еди-ториал УРСС, 2004. - 360 с.

10. Добронец, Б. С. Интервальная математика : уч. пособие / Б. С. Добронец; Краснояр. гос. ун-т. Красноярск, 2004. - 216 с.

11. Wai, R.-J. Robust fuzzy neural network control for nonlinear motor-toggle servomechanism / R.-J. Wai // Fuzzy Sets and Systems. 2003. - Vol. 139; I. 1. -P. 185-208.

12. Juang, C.-F. Temporal problems solved by dynamic fuzzy network based on genetic algorithm with variable-length chromosomes / C.-F. Juang // Fuzzy Sets and Systems. 2004. - Vol. 142; I. 2. - P. 199-219.

13. Кафаров, В. В. Системный анализ процессов химической технологии. Применение метода нечетких множеств / В. В. Кафаров, И. Н.' Дорохов, Е. П. Марков. М: Наука, 1986. - 359 с.

14. Барлоу, Р. Введение в химическую фармакологию / Р. Барлоу. М.: Изд-во иностранной литературы, 1959. - 464 с.

15. Джонсон, К. Уравнение Гаммета / К. Джонсон. М.: Мир, 1977. - 240 с. 18.1-Iansch, С. Correlation of biological activity of phenoxyacetic acids with

16. Hammett Substituent Constants and partition coefficients / C. Hansch, P. P. Maloney, T. Fujita // Nature. 1962. - Vol. 194; №4824. - P. 178.

17. Hansch, C. р-а-тг Analysis. A method for the correlation of biological activity and chemical structure / C. Hansch, T. Fujita // Journal of American Chemical Society. 1964,-Vol. 86-P. 1616-1626.

18. Нижний, С. В. Количественные соотношения «химическая структура -биологическая активность» / С. В. Нижний, Н. А. Эпштейн // Успехи химии. -1978. Т. 47; вып. 4. - С. 739-772.

19. Goodford, P. G. Prediction of pharmacological activity by the method of phy-sicochemical — activity relationships / P. G. Goodford // Advances in Pharmacology and Chemotherapy. New York - London, 1973. - Vol. 11. - P. 51-97.

20. Самарский, А. А. Численные методы / А. А. Самарский, А. В. Гулин. M.: Наука, 1989. - 432 с.

21. Бобков, С. П. Стохастическое моделирование плазмохимических реакторов трубчатого типа для очистки газов / С. П. Бобков, Е. С. Чумадова // Известия высших учебных заведений. Химия и химическая технология. — 2009. — Т. 52; №4. -С. 98-101.

22. Kireev, D. В. Approximate molecular electrostatic potential computations: Applications to quantitative structure activity relationships / D. B. Kireev, V. I. Feti-sov, N. S. Zefirov // J. Mol. Struct. Theochem. - 1994. - 304; №2. -P. 143-150.

23. Параметры формы молекул пептидов как дескрипторы при решении задач QSAR / В. Е. Кузьмин, Л. П. Тригуб, Ю. Е. Шапиро, А. А. Мазуров, В. В. Позигун, В. Я. Горбатюк, С. А. Андронати // Журнал структурной химии. -1995.-Т. 36; №3.-С. 509-517.

24. God, A. Structure activity study on antiulcer agent using Wiener's topological index and molecular connectivity index / A. God, A. K. Madan // J. Chem. Inf. and Comput. Sci. - 1995. - 35; №3. - P. 504-509.

25. Randic, M. Restricted random walks on graph / M. Randic // Theor. chim. acta. 1995. - 92; №2. - P. 97-106.

26. The Laplacian matrix in chemistry : Pap. 5th Int. Conf. Math. Chem., Kansas City, Mo., May 17-21, 1993 / N. Trinajstic, D. Babic, S. Nikolic, D. Plavsic, D. Amic, Z. Mihalic // J. Chem. Inf. and Comput. Sci. 1994. - 34; №2. -P. 368-376.

27. Le, T. D. QSPR and GCA models for predicting the normal boiling points of fluorocarbons / T. D. Le, J. G. Weers // J. Phys. Chem. 1995. - 99; №17. - P. 67396747.

28. Велик, А. В. Исследование термической перегруппировки Ауверса с помощью, зависящего от температуры нового «частотного» дескриптора / А. В. Белик, Д. В. Белоусов, В. А. Потемкин // Химический журнал уральских университетов. 1995. - 2. - С. 113-117.

29. Randic, М. Comparative regression analysis. Regressions based on a single descriptor / M. Randic // Croat, chem. acta. 1993. - 66, №2. - P. 289-312.

30. Plavsic, D. Relation between the Wiener index and the Schultz index for several classes of chemical graphs / D. Plavsic, S. Nikolic, N. Trinajstic // Croat, chem. acta. 1993. - 66; №2. - P. 345-353.

31. Katritzky, A. R. Traditional topological indices vs. electronic, geometrical and combined molecular descriptors in QSAR/QSPR research / A. R. Katritzky, E. V. Gordeeva//J. Chem. Inf. and Comput. Sci. 1993. - 33; №6. - P. 835-857.

32. Агаянц, И. М. Математико-статистические теории случайных полей и процессов как основа анализа свойств и условий получения пористых резин / И. М. Агаянц // Каучук и резина. 1996. - №1. - С. 30-33.

33. Сладков, И. Б. Прогнозирование физико-химических свойств молекулярных неорганических соединений : автореф. дис. докт. хим. наук / И. Б. Сладков; С.-Петерб. гос. техн. ун-т. СПб, 1996. - 32 с.

34. Tsantili-Kakoulidou, A. The use of electrotopological state indices in QSAR studies : Rapp. Sess. «Anal, correl. chim. organ.», Paris, 1-7 juill., 1991 / A. Tsantili

35. Kakoulidou, L. В. Kier, N. Joshi // J. Chim. Phys. et Phys.-Chim. Biol. 1992. - 89; №7-8.-P. 1729-1733.

36. Жукова, Т. Б. Компьютерный синтез химических реакций с участием соединений одинакового брутто-состава / Т. Б. Жукова, А. В. Анисимов, В. С. Тимофеев // Теоретические основы химической технологии. 1997. - Т. 31; №5. - С. 524-526.

37. Белик, А. В. Теоретическая оценка взаимосвязи структура — свойства для ряда органических соединений : автореф. дис. докт. хим. наук / А. В. Белик; Уфим. гос. нефт. техн. ун-т. Уфа, 1994. — 38 с.

38. Weiner matrix: Source of novel graph invariants/ M. Randic, X. Guo, T. Oxley, H. Krishnaprian // J. Chem. Inf. and Comput. Sei. 1993. - 33; №5. - P. 709716.

39. Витюк, H. В. «Цепные» топологические индексы для решения прямой и обратной задач «структура свойство» / Н. В. Витюк // Журнал физической химии. - 1993. - 67; №10. - С. 10.

40. Bonchev, D. Weighted self-returning walks for structure-property correlations : Pap. 7th Dubrovnik Int. Course and Conf. MATH/CHEM/COMP, Rovinj, 1992 / D. Bonchev, X. Liu, D. J. Klein // Croat. Chem. Acta. 1993. - 66; №1. -P. 141-150.

41. Орлов, Ю. Д. Закономерности связи строение свойство и база количественных данных в термохимии органических свободных радикалов : автореф. дис. докт. хим. наук / Ю. Д. Орлов; Твер. гос. ун-т. - Тверь, 1996. - 34 с.

42. Graphical bond orders: Novel structural descriptors : Pap. 5th Int. Conf. Math. Chem., Kansas City, Mo., May 17-21, 1993 / M. Randic, Z. Mihalic, S. Nicolic, N. Trinajstic // J. Chem. Inf. and Comput. Sci. 1994. - 34; №2. - P. 403-409.

43. Cash, G. G. Heats of formation of polyhex polycyclic aromatic hydrocarbons from their adjacency matrices / G. G. Cash // J. Chem. Inf. and Comput. Sci. 1995. -35; №5.-P. 815-817.

44. Nikolic, S. QSPR and QSAR study of phthalimidohydroxamic acids / S. Nikolic, M. Medic-Saric, J. Matijevic-Sosa // Acta, pharm. (Croat.). 1995. - 45; №1. - P. 15-24.

45. Study on structure-activity relationships of organic compounds: Three new topological indices and their applications / Y. Yu-Yuan, X. Lu, Y. Y. Qiu, Y. X. Shun // J. Chem. Inf. and Comput. Sci. 1993. - 33; №4. - P. 590-594.

46. Randic, M. Molecular profiles. Novel geometry-dependent molecular descriptors/М. Randic // New J. Chem. 1995. - 19; №7. - P. 781-791.

47. Витюк, H. В. Дескрипторно-топологическая модель молекулы в анализе связи «структура активность» замещенных фенилэтиламинов / Н. В. Витюк, Е. Б. Воскресенская // Химико-фармацевтический журнал. — 1995. - 29; №11. — С. 34-36.

48. Системы структурных дескрипторов для решения задач структура -свойство органических соединений / М. И. Кумсков, Е. А. Смоленский, JI. А. Пономарева, Д. Ф. Митюшев, Н. С. Зефиров // Докл. АН (Россия). 1994. -336; №1. - С. 64-66.

49. Balogh, Т. Application of the average molecular electrostatic field in quantitative structure-activity relationships / T. Balogh, G. Naray-Szabo // Croat, chem. acta. -1993. 66; №1.- P. 129-140.

50. PLS analysis of distance matrices to detect nonlinear relationships between biological potency and molecular properties / Y. C. Martin, С. T. Lin, C. Hetti, J. De-lazzer // J. Med. Chem. 1995. - 38; №16. - P. 3009-3015.

51. Grana, A. M. Correlation between the anti-IIIV activity and electrostatic properties of 3'-substituted deoxythimidines / A. M. Grana, M. A. Rios // J. Mol. Struct. Theochem. 1995.-334; №1.-P. 37-43.

52. Возрождение известных исходных веществ в создании полимеров.// Химия: РЖ. 1996. - №8 (III ч.). - С. 2. - №8Т5. - Реф. : Kraus Josef Renaissance bekannter Ausgangsstoffe inder Kunststoff— Forschung // Maschinenmarkt. - 1995. -101; №12.-P. 75-80.

53. Mezey, P. G. Shape-similarity measures for molecular bodies: a three-dimensional topological approach to quantitative shape activity relations / P. G. Mezey // J. Chem. Inf. And Comput. Sci. - 1992. - 32; №6. - P. 650-656.

54. Modeling the anticancer action of some retinoid compounds by making use of the OASIS method / D. Bonchev, C. F. Mountain, W. A. Seitz, A. T. Balaban // J. Med. Chem. 1993. - 36; №11. - P. 1562-1569.

55. Lohniger, H. Evaluation of neural networks based on radial basis functions and their application to the prediction of boiling points from structural parameters / H. Lohniger // J. Chem. Inf. And Comput. Sci. 1993.- 33; №5. - P. 736-744.

56. Maggiora, G. M. Computational neural networks as model-free mapping devices / G. M. Maggiora, D. W. Elrod // J. Chem. Inf. and Comput. Sei. 1992. - 32; №6.-P. 732-741.

57. Yoda, N. Structure activity relationships for mitomycins. Application of the distance and charge analysis method / N. Yoda, N. Hirayama // J. Med. Chem. - 1993. -36; №10.-P. 1461-1464.

58. Famini, G. R. Using theoretical descriptors in quantitative structure — activity relationships: Some physicochemical properties / G. R. Famini, C. A. Penski, L. Y. Wilson // J. Phys. Org. Chem. 1992. - 5; №7. - P. 395-408.

59. Исаев, П. П. Эффективные дескрипторы количественных соотношений «структура свойство» и «структура - активность» : автореф. дис. докт. хим. наук / П. П. Исаев; Воронеж, гос. ун-т. - Воронеж, 1994. - 35 с.

60. Pastor, M. New developments of EDISFAR programs. Experimental design in QSAR practice / M. Pastor, J. Alvarez-Builla // J. Chem. Inf. and Comput. Sei. -1994.-34; №3.-P. 570-575.

61. Иориш, В. С. Компьютерные методы расчета статистических сумм молекул и систематизация данных о термодинамических свойствах индивидуальных веществ : доклад. докт. хим. наук / В. С. Иориш; М. гос. ун-т. — М., 1995. 82 с.

62. Арутюнов, Б. А. Расчет тепло физических свойств элементоорганических соединений по структуре вещества / Б. А. Арутюнов, П. Г. Алексеев // Наукоемкие химические технологии : IV международная конференция. — Волгоград, 1996. — С. 67-69.

63. Виноградова, М. Г. Расчетные методы исследования взаимосвязи «структура свойство» в атом-атомном представлении : автореф. дис. докт. хим. наук / М. Г. Виноградова; Твер. гос. уи-т. — Тверь, 2004. — 36 с.

64. Бурляева, Е. В. Информационно-методологическое обеспечение поддержки принятия решений при прогнозировании активности конформационно-гибких органических соединений : автореф. дис. докт. техн. наук /

65. E. В. Бурляева; М. гос. акад. тонк. хим. технол. -М., 2004. 47 с.

66. Филимонов, Д. А. Метод самосогласованной регрессии для количественного анализа связи структуры и свойств химических соединений / Д. А. Филимонов, Д. В. Акимов, В. В. Поройков // Химико-фармацевтический журнал 2004.-38; №1.-С. 21-24.

67. Fernandez, F. М. About orthogonal descriptors in QSPR/QSAR theories /

68. F. M. Fernandez, P. R. Duchowich, E. A. Castro // MATCH : Commun. Math, and Comput. Chem. 2004. - №51. - P. 39-57.

69. Фрагментные дескрипторы в QSPR: применение для расчета теплоемкости / А. А. Иванова, В. А. Палюлин, А. Н. Зефиров, Н. С. Зефиров // Журнал органической химии. 2004. - Т. 40; №5. - С. 675-680.

70. Фрагментные дескрипторы в QSPR: применение для расчета магнитной восприимчивости / Н. И. Жохова, И. И. Баскин, В. А. Палюлин, А. Н. Зефиров, Н. С. Зефиров // Журнал структурной химии. 2004. - Т. 45; №4. — С. 660-669.

71. Borocci, S. SBeNg, SBNg+, and SCNg2+ complexes (Ng=He, Ne, Ar): a computational investigation on the structure and stability / S. Borocci, N. Bronzolino, F. Grandinetti // Chem. Phys. Lett. 2004. - Vol. 384; № 1-3. - P. 25-29.

72. Методика оценки химической активности органических соединений// Химия: РЖ. 2005. - №14 (II ч.). - С. 41. - №14И.448. - Реф. : Qin Z.-1. // Anquan yu huanjing xuebao = J. Safety and Environ. - 2004. - Vol. 4; №2. - P. 13-16.

73. Pogliani, L. Plot methods in quantitative structure property studies / L. Pogliani, J. V. De Julian-Ortiz // Chem. Phys. Lett. - 2004. - Vol. 393; №4-6. -P. 327-330.

74. Изучение количественных соотношений структура — индекс удерживания для углеводородов и их производных // Химия: РЖ. 2005. - №15 (I ч.). -С. 13. - №15Б1.95. - Реф. : Zhou Х.-с. // Huaxue yanjiu = Chem. Res. - 2004. -Vol. 15; №1,-P. 53-56.

75. Painter, J. mmLib Python toolkit for manipulating annotated structural models of biological macromolecules / J. Painter, E. A. Merritt // J. Appl. Crystallogr. -2004.-Vol. 37; №1.-P. 174-176.

76. Krissinel, E. Secondary-structure matching (SSM), a new tool for fast protein structure alignment in three dimensions / E. Krissinel, K. Henrick // Acta crystallogr. D. 2004. - Vol. 60; №12 (1 P.). - P. 2256-2268.

77. Venkatraman, V. Evaluation of mutual information and genetic programming for feature selection in QSAR / V. Venkatraman, D. A. Rowland, Z. R. Yang // J. Chem. Inf. And Comput. Sci. 2004. - Vol. 44; №5. - P. 1686-1692.

78. Ray, P. C. First hyperpolarizabilities of ionic octupolar molecules: structure-function relationships and solvent effects / P. C. Ray, J. Leszczynski // Chem. Phys. Lett. -2004. Vol. 399; №1-3.-P. 162-166.

79. Support vector machines-based Quantitative Structure-Property Relationship for the prediction of heat capacity / C. X. Xue, R. S. Zhang, H. X. Liu, M. C. Liu, Z. D. Hu, B. T. Fan // J. Chem. Inf. and Comput. Sci. 2004. - Vol. 44; №4. - P. 12671274.

80. Взаимосвязь нормальных температур кипения алкилбензолов с индексами Ковача и строением молекул / Н. Н. Воденкова, И. А. Нестеров, Т. Н. Нестерова, А. Г. Назмутдинов // Изв. вузов. Химия и хим. технол. 2004. -Т. 47; №8.-С. 82-88.

81. QSPR моделирование температур стеклования полиариленоксидов / А. А. Торопов, И. Н. Нургалиев, О. И. Балахоненко, Н. Л. Воропаева, И. Н. Рубан, С. Ш. Рашидова // Журнал структурной химии. 2004. - Т. 45; №4. - С. 741-747.

82. Моделирование связи между структурой и свойствами углеводородов на основе базисных топологических дескрипторов / М. И. Скворцова, К. С. Федяев, В. А. Палюлин, Н. С. Зефиров // Изв. АН. Сер. хим. РАН. 2004. -№8. -С. 1527-1535.

83. Similarity to molecules in the training set is a good discriminator for prediction accuracy in QSAR / R. P. Sheridan, B. P. Feuston, V. N. Maiorov, S. K. Kearsley // J. Chem. inf. and Comput. Sci. 2004. - Vol. 44; №6. - P. 1912-1928.

84. Tsai, K.-C. A ligand-based molecular modeling study on some matrix me-talloproteinase-1 inhibitors using several 3D QSAR techniques / K.-C. Tsai, T.-H. Lin // J. Chem. Inf. and Comput. Sci. 2004. - Vol. 44; №5. - P. 1857-1871.

85. Klein, С. T. Topological distance based 3D descriptors for use in QSAR and diversity analysis / С. T. Klein, D. Kaiser, G. Ecker // J. Chem. inf. and Comput. Sci. 2004. - 44; №1. - P. 200-209.

86. Ursu, O. Topological descriptors in weighted molecular graphs, applications in QSPR modeling / O. Ursu, M. V. Diudea // Stud. Univ. Babes-Bolyai. Chem. -2004. Vol. 49; №2. - P. 69-74.

87. Ursu, O. Hydantoin derivatives HPLC-RT lipophilicities: a QSPR study / O. Ursu, M. V. Diudea; Faculty of Chemistry and Chemical Engineering Babes-Bolyai University, 400028 Cluj, Romania // Stud. Univ. Babes-Bolyai. Chem. 2004. -Vol. 49; №2.-P. 61-67.

88. Гопцев, А. В. Моделирование межмолекулярных взаимодействий и вязкоупругих свойств композиций на основе бутадиен-нитрильных каучуков : ав-тореф. дис. канд. техн. наук / А. В. Гопцев; Ярослав, гос. техн. ун-т. Ярославль, 2004.- 17 с.

89. Nonlinear conduction in Nylon-6/foliated graphite nanocomposites above the percolation threshold / G. Chen, W. Weng, D. Wu, C. Wu // J. Polym. Sci. B. -2004,-Vol. 42; №1.-P. 155-167.

90. Multivariate adaptive regression splines (MARS) in chromatographic quantitative structure-retention relationship studies / R. Put, O. S. Xu, D. L. Massart, H. Y. Vander//J. Chromatogr. A. 2004. - Vol. 1055; №1-2.-P. 11-19.

91. Relationship between structures and carcinogenicities of heterocyclic amines / X. Ju, Q. Dai, S. Chen, W. Wang // Chem. Res. Chin. Univ. 2004. - Vol. 20; №6. - P. 774-777.

92. Zhang, H.-Y. Theoretical elucidation of structure activity relationship for coumarins to scavenge peroxyl radical / H.-Y. Zhang, L.-F. Wang // J. Mol. Struct. Theochem.-2004.-Vol. 673; №1-3.-P. 199-202.

93. Application of artificial neural networks to the QSPR study — automated classification of endocrine disrupting chemicals / M. Novic, A. Roncaglioni // Kem. u ind. 2004. - Vol. 53; №7-8.-P. 323-331.

94. Nawas, M. I. Evaluation of a structure-driven retention model for temperature-programmed gas chromatography / M. I. Nawas, C. F. Poole // J. Chromatogr. A. -2004.-Vol. 1023; №1.-P. 113-121.

95. Новиков, В. У. Исследование углеродных волокон с использованием мультифрактального формализма / В. У. Новиков, Л. П. Кобец, И. С. Деев // Пластические массы. 2004. - №2. - С. 15-20.

96. Neural network based constitutive model for rubber material / Y. Shen, K. Chandrashekhara, W. F. Breig, L. R. Oliver // Rubber Chem. and Technol. — 2004. — Vol. 77; №2. P. 257-277.

97. Benzoc.quinolizin-3-ones theoretical investigation: SAR analysis and application to nontested compounds / S. F. Braga, D. S. Galvao // J. Chem. Inf. and Comput. Sci. 2004. - Vol. 44; №6. - P. 1987-1997. •

98. Nonlinear prediction of quantitative structure-activity relationships / P. Tino, I. T. Nabney, B. S. Williams, J. Losel, Y. Sun // J. Chem. Inf. and Comput. Sci. 2004. - Vol. 44; №5. - P. 1647-1653.

99. Guha, R. Development of QSAR models to predict and interpret the biological activity of artemisinin analogues / R. Guha, P. C. Jurs // J. Chem. Inf. and Comput. Sci. 2004. - Vol. 44; № 4. - P. 1440-1449.

100. Chiu, T.-L. Development of neural network QSPR models for Hansch substituent constants 1. Method and validations / T.-L. Chiu, S.-S. So // J. Chem. Inf. and Comput. Sci. 2004. - Vol. 44; №1,-P. 147-153.

101. Квантовое изучение соотношения структура — активность для нальдегид^(4)-замещенных фенил(тио)семикарбазонов // Химия: РЖ. 2006. -№9 (I ч.). - С. 13. - №9Б1.144. - Реф. : Х.-у. Li, В. Lu // Hebei shifan daxue xuebao.

102. Ziran kexue ban = J. Hebei. Norm. Univ. Natur. Sci. Ed. 2004. - Vol. 28; №6. -P. 593-595, 604.

103. Gramatica, P. Validated QSAR prediction of OH tropospheric degradation of VOCs: splitting into training-test sets and consensus modeling / P. Gramatica, P. Pilutti, E. Papa // J. Chem. Inf. and Comput. Sci. 2004. - Vol. 44; №5. - P. 17941802.

104. Quantitative structure-property relationship modeling of P-cyclodextrin complexation free energies / A. R. Katritzky, D. C. Fara, H. Yang, M. Karelson, T. Suzuki, V. P. Solov'ev, A. Varnek // J. Chem. Inf. and Comput. Sci. 2004. - 44; №2.-P. 529-541.

105. Theodorou, D. N. Understanding and predicting structure — property relations in polymeric materials through molecular simulations / D. N. Theodorou // Mol. Phys. 2004. - 102; №2. - P. 147-166.

106. Prediction of the formulation dependence of the glass transition temperatures of amine-epoxy copolymers using a QSPR based on the AMI method /

107. J. A. Morrill, R. E. Jensen, Р. H. Madison, C. F. Chabalowski // J. Chem. Inf. and Com-put. Sei. 2004. - Vol. 44; № 3. - P. 912-920.

108. Использование нейронных сетей и нечеткик множеств в химической технологии (на примере прогнозирования качества высушиваемых материалов) /

109. B. И. Коновалов, И. JI. Коробова, Н. Ц. Гатапова, В. М. Нечаев // Вестник ТТТУ. -2000.-6, №4.-С. 590-610.

110. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под ред. Р. Р. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. - 408 с.

111. Батыршин, И. 3. О системе автоматизации конструирования полимерных композиций / И. 3. Батыршин, Е. В. Николаев // Нетрадиционные модели и системы с нечеткими знаниями / Сов. ассоц. нечетк. систем. М., 1991. —

112. C. 65-6976. Нарышкин, Д. Г. Описание равновесия жидкость газ с помощью теории нечетких множеств / Д. Г. Нарышкин, Н. П. Бабошин // Теоретические основы химической технологии. - 1992. - 26; №5. - С. 717-724.

113. Hartmann, К. Fuzzy-Methoden in der Verfahrenstechnik: Grundlagen, Modelle und Anwendungen / K. Hartmann, M. Wagenknechz // Chem.-Ing.-Techn. -1992.-64; №9.-P. 824.

114. Сравнительная оценка технологической эффективности образцов полиакриламида разных марок методом нечетких множеств / Т. И. Зайнетдинов, М. М. Тазиев, М. М. Хасанов, А. Г. Телин // Нефтепромысловое дело. 1999. — №3. - С. 23-27.

115. Бахитова, Р. X. Нечеткие интервальные оценки в кинетике химических реакций / Р. X. Бахитова, С. И. Спивак // Известия вузов. Химия и химическая технология. 1999. - 42; №3. - С. 92-96.

116. Уткин, В. С. Экспертная оценка качества материалов с использованием нечетких множеств / В. С. Уткин // Строительные материалы. -2001.-№6.-С. 34-35.

117. Markova, V. Introduction to fuzzy control of molecular simulation in chemical structures / V. Marlcova// CompSysTech'2001 : Proceedings of the International Conference on Computer Systems and Technologies, Sofia, 21-22 June, 2001.- P. 11/10/1-11/10/6.

118. Оценка публикационной активности научного работника / И. В. Гермашев, А. Ю. Силина, В. Д. Васильева, В. Е. Дербишер // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2008612199. 2008.

119. Обработка нечетких данных для оценки активности научной деятельности / И. В. Гермашев, А. Ю. Силина, В. Д. Васильева, В. Е. Дербишер // Информационные технологии. 2008. - №12. - С. 12-14.

120. Системные показатели оценки деятельности специалиста / И. В. Гермашев, А. Ю. Силина, В. Д. Васильева, В. Е. Дербишер // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2009612343. — 2009.

121. От банка данных к моделированию процессов экструзии ров // Химия: РЖ. 1993. - №11 (III ч.). - С. 14. - №11Т105. - Реф. : Michaeli, W.

122. Von der Datenbank bis zur ProzePsimulation. Aktuelle Fragestellungen in der Elastome-rextrusion / W. Michaeli, Ch. Herschbach // GAK : Gummi, Fasern, Kunstst. 1992. -45; №7. -P. 343-346.

123. Weida, W. Property data network expands / W. Weida // Mater. Edge. -1992; №40.-P. 14.

124. Martin, Y. C. 3D database searching in drug design / Y. C. Martin // J. Med. Chem. 1992. - 35; №12. - P. 2145-2154.

125. Дербишер, В. E. Конструирование банка данных по ным добавкам для полимерных материалов. (Сообщение 1. Полистирол) /

126. В. Е. Дербишер, Г. Г. Бодрова, П. М. Васильев // Химия и технология элементоор-ганических мономеров и полимерных материалов / Волгоград, гос. техн. ун-т. -Волгоград, 1994. С. 22-26.

127. Бутенко, JI. Н. Разработка автоматизированного банка химических реакций / JI. Н. Бутенко, Д. В. Бутенко // Химия и технология элементоорганических мономеров и полимерных материалов / Волгоград, гос. техн. ун-т. Волгоград, 1994.-С. 18-22.

128. MacLochlainn, С. A plastics guide / С. MacLochlainn // Technol. Irel.1991.-23; №4.-P. 26-27.

129. Каблов, В. Ф. Использование автоматизированных банков данных для проектирования рецептур резин / В. Ф. Каблов, В. П. Шевчук; Волгоград, ордена Трудового Красного Знамени политехи. Ин-т. Волгоград, 1988. - 112 с.

130. Green, C. The RAPRA abstracts rubber and plastics database / C. Green// J. Chem. Inf. and Comput. Sei. 1991. - 31; №4. - P. 476-481.

131. Введение в математическое моделирование / Под ред. П. В. Трусова. -М.: Логос, 2005.-440 с.

132. Васильева, И. Е. Оптимизационные задачи при выборе методических условий анализа вещества / И. Е. Васильева, Е. В. Шабанова, И. Л. Васильев // Заводская лаборатория: Диагностика материалов. 2001. - 67; №5. - С. 60-66.

133. Yang, Z.-h. Исследование двух новых способов управления pH / Z.-h. Yang, Z. Yang, H.-z. Wang // Gansu gongyo daxue xuebao = J. Gansu Univ. Technol. 2001. — 27; №3. - P. 51-54.

134. Кафаров, В. В. Методы кибернетики в химии и химической технологии : 4-е изд. / В. В. Кафаров. М.: Химия, 1985. - 359 с.

135. Саутин, С. Н. Мир компьютеров и химическая технология / С. Н. Саутин, А. Е. Пунин. Л.: Химия, 1991.

136. Иберла, К. Факторный анализ / К. Иберла. М.: Статистика, 1980.

137. Тюрин, Ю. Н. Анализ данных на компьютере / Ю. Н. Тюрин, А. А. Макаров. -М.: ИНФРА-М, Финансы и статистика, 1995.

138. Хартман, Г. Современный факторный анализ / Г. Хартман. М.: Статистика, 1972.

139. Малиновский, Л. Г. Классификация объектов средствами дискриминантного анализа / Л. Г. Малиновский. М.: Наука, 1979.

140. Фор, А. Восприятие и распознавание образов / А. Фор. М.: Машиностроение, 1989.-271 с.

141. Мандель, И. Д. Кластерный анализ / И. Д. Мандель. М.: Финансы и статистика, 1988.

142. Блохнин, А. Г. Алгебра нечетких множеств / А. Г. Блохнин // Теория и системы управления. 1998. - №5. - С. 88-95.

143. Васильев, Ф. П. Численные методы решения экстремальных задач / Ф. П. Васильев. М.: Наука, 1988. - 552 с.

144. Никольский, С. М. Курс математического анализа : в 3 т. / С. М. Никольский. -М.: Наука, 1990. Т. 1. - 528 с.

145. Кудрявцев, JI. Д. Курс математического анализа : в 3 т. / JI. Д. Кудрявцев. М.: Высш. шк., 1988. - Т. 1. - 712 с.

146. Derbisher, V. Е. Fuzzy-Set-based Quantitative Estimâtes of the Efficiency of Thermo- and Photostabilizing Additives in Polymeric Compositions / V. E. Derbisher, I. V. Germashev, G. G. Bodrova // Polymer Science. 1997. - Vol. 39; №6.-P. 630-633.

147. Мешалкин, В. П. Экспертные системы в химической технологии / В. П. Мешалкин. -М.: Химия, 1995.-368 с.

148. Гермашев, И. В. Оптимизация состава полимерных композиций с использованием теории нечетких множеств / И. В. Гермашев, В. Е. Дербишер // Теоретические основы химической технологии. 2001. - Т. 35; №4. -С. 440-443.

149. Sorting of Additives to Polyethylene Based on the Non-Distinct Multitudes /1. V. Germashev, V. E. Derbisher, M. N. Tsapleva, E. V. Derbisher // Russian Polymer News. 2001. - Vol. 6; №2.

150. Germashev, I. V. Fuzzy Optimization of Polymer Compositions / I. V. Germashev, V. E. Derbisher // Theoretical Foundations of Chemical Engineering. -2001. — Vol. 35; №4. P. 418-421.

151. Оценка качества технических объектов с использованием нечетких множеств / И. В. Гермашев, В. Е. Дербишер, Т. Ф. Морозенко, С. А. Орлова // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2001. - Т. 67; №1. -С. 65-68.

152. Гермашев, И. В. Оценка активности антипиренов в эластомерных композициях с помощью нечетких множеств / И. В. Гермашев, В. Е. Дербишер, С. А. Орлова // Каучук и резина. 2001. - №6. - С. 15-17.

153. Гермашев, И. В. Новые разделы математики при подготовке специалистов химико-технологического профиля / И. В. Гермашев // Новые образовательные системы и технологии обучения в вузе : сб. науч. тр. / Волгоград, гос. техн. ун-т. -2001. №7. - С. 38-41.

154. Гермашев, И. В. Решение задач математической химии с помощью нечетких множеств / И. В. Гермашев, В. Е. Дербишер // Новые образовательные системы и технологии обучения в вузе : сб. науч. тр. / Волгоград, гос. техн. ун-т. 2002. - №8. - С. 134-139.

155. Гермашев, И. В. Избранные лекции по нечеткой математике и примеры ее применения в химической технологии : уч. пособ. / И. В. Гермашев, В. Е. Дербишер; Волгоград, гос. техн. ун-т. Волгоград: Политехник, 2004. —152 с.

156. Априорное ранжирование факторов при расчете индекса экологической опасности веществ с использованием нечетких множеств / Е. В. Дербишер, П. И. Погорелов, И. В. Гермашев, В. Е. Дербишер // Химическая промышленность сегодня. 2006. - №8. - С. 48-56.

157. Germashev, I. V. Properties of unimodal membership functions in operations with fuzzy sets / I. V. Germashev, V. E. Derbisher // Russian Mathematics (Iz VUZ). 2007. - Vol. 51; №3. - P. 72-75.

158. Гермашев, И. В. Свойства унимодальных функций принадлежности в операциях с нечеткими множествами / И. В. Гермашев, В. Е. Дербишер // Известия вузов. Математика. 2007. - №3. - С. 77-80.

159. Гермашев, И. В. Оценка качества технического объекта в условиях неопределенности / И. В. Гермашев // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2008612198. 2008.

160. Дербишер, Е. В. Нечеткие множества в химической технологии / Е. В. Дербишер, И. В. Гермашев, В. Е. Дербишер // Известия вузов. Химия и химическая технология. 2008. - Т. 51; №1. - С. 104-111.

161. Гермашев, И. В. Применение нечетких множеств для компьютерной обработки информации о химических структурах и веществах / И. В. Гермашев, В. Е. Дербишер // Системы управления и информационные технологии. 2008. — №2.-С. 76-80.

162. Вспомогательные вещества для полимерных материалов : справочник / Под ред. К. Б. Пиотровского. М.: Химия, 1966. - 176 с.

163. Горбунов, Б. Н. Химия и технология стабилизаторов полимерных материалов / Б. Н. Горбунов, Я. А. Гурвич, И. П. Маслова. М.: Химия, 1981. -368 с.

164. Химические добавки к полимерам : справочник. М.: Химия, 1973.271 с.

165. Химические добавки к полимерам : справочник / Под ред. И. П. Масловой.-М.: Химия, 1981. 262 с.

166. Барштейн, Р. С. Пластификаторы для полимеров / Р. С. Барштейн, В. й. Кирилович, Ю. Е. Носовский. М.: Химия, 1982. - 197 с.

167. Химикаты для полимерных материалов : справочник. М.: Химия, 1984.-320 с.

168. Рэнби, В. Фотодеструкция, фотоокисление, фотостабилизация полимеров / В. Рэнби, Я. Рабек. -М.: Мир, 1978. 676 с.

169. Минскер, К. С. Деструкция и стабилизация поливинилхлорида / К. С. Минскер, Г. Т. Федосеева. М.: Химия, 1979. - 272 с.

170. Справочник по пластическим массам : в 2 т. / Под ред. М. И. Гарбара. М.: Химия, 1969. - Т. 2. - 517 с.

171. Справочник по пластическим массам : в 2 т. / Под ред. В. М. Катаева. — М.: Химия, 1975.-Т. 1.-446 с.

172. Шефтель, В. О. Полимерные материалы. Токсические свойства / В. О. Шефтель. Л.: Химия, 1982. - 240 с.

173. Кодолов, В. И. Замедлители горения полимерных материалов / В. И. Кодолов. М.: Химия, 1980. - 269 с.

174. Шляпинтох, В. Я. Фотохимические превращения и стабилизация полимеров / В. Я. Шляпинтох. М.: Химия, 1979. - 344 с.

175. Фойгт, И. Стабилизация синтетических полимеров против действия света и тепла / И. Фойгт. М.: Химия, 1972. - 544 с.

176. Швецов, Г. А. Технология переработки пластических масс / Г. А. Швецов, Д. У. Алимова, М. Д. Барышникова. М.: Химия, 1988. - 512 с.

177. Технология пластических масс / Под ред. В. В. Коршака. М.: Химия, 1972.-560 с.271. А/с №1097200.

178. Наполнители для полимерных композиционных материалов : справочное пособие / Под ред. Г. С. Каца. М.: Химия, 1981. - 736 с.273. А/с №519427.

179. Тиниус, К. Пластификаторы / К. Тиниус. Л.: Химия. - 1964. - 915 с.

180. Гордон, Г. Я. Стабилизация синтетических полимеров / Г. Я. Гордон. -М.: Госхимиздат, 1963.

181. Блохнин, А. Н. Нечеткий вывод, использующий преобразование функций принадлежности / А. Н. Блохнин // Теория и системы управления. 1997.-№5.-С. 119-124.

182. Кудинов, Ю. И. Нечеткие модели вывода в экспертных системах / Ю. И. Кудинов // Теория и системы управления. 1997. -№5. - С. 75-83.

183. Закуанов, Р. А. Разработка и реализация методов обработки неопределенной информации в экспертных системах : автореф. дис. канд. техн. наук/ Р. А. Закуанов; Казан, гос. техн. ун-т. Казань, 1995. - 16 с.

184. Батыршин, И. 3. Представление и обработка нечеткой информации в интеллектуальных системах : автореф. дис. докт. техн. наук / Батыршин И. 3.; Ин-т прогр. систем РАН. Переславль-Залесский, 1996. - 38 с.

185. Данилкин, Ф. А. Методы обработки изображений на основе теории нечетких множеств в информационно-измерительных системах : автореф. дис. канд. техн. наук / Данилкин Ф. А.; Тул. гос. ун-т. Тула, 1996. - 18 с.

186. Гермашев, И. В. Статистический анализ базы данных по активным добавкам для поливинилхлорида / И. В. Гермашев, В. Е. Дербишер, П. М. Васильев; Волгоград, гос. техн. ун-т. Волгоград, 1996. - 12 е. - Деп. в ВИНИТИ 06.11.96, №3244-В96.

187. Васильев, П. М. Применение компьютерной информационной технологии для прогноза фармакологической активности структурно разнородных химических соединений / П. М. Васильев, А. А. Спасов // Вестник ВолГМУ. -2005.-№1.-С. 23-30.

188. Колоскова, А. Ю. Конструирование базы данных активных органических соединений — добавок к композициям на основе полипропилена / А. Ю. Колоскова, В. Е. Дербишер, И. В. Гермашев. Волгоград, 1996. - 14 с. -Деп. в ВИНИТИ 11.09.00, № 2369.

189. Гермашев, И. В. Экспертная система банка данных химических соединений / И. В. Гермашев, В. Е. Дербишер, П. М. Васильев // Химия и технология элементоорганических мономеров и полимерных материалов : сб. науч. тр. -1996. — С. 161-163.

190. Гермашев, И. В. Экспертная система банка данных по добавкам для поливинилхлорида / И. В. Гермашев, В. Е. Дербишер, П. М. Васильев // Химия и технология элементоорганических мономеров и полимерных материалов : сб. науч. тр. 1997.-С. 94-101.

191. Репрезентативность статистической базы данных экспертной системы прогноза органических добавок к полимерным композитам / И. В. Гермашев, В. Е. Дербишер, А. Ю. Колоскова, Е. В. Дербишер // Пластические массы. -2000,-№7.-С. 20-21.

192. Дербишер, В. Е. Компьютеризированная методика прогнозирования активных добавок к полимерным композициям / В. Е. Дербишер, И. В. Гермашев, Е. А. Колесникова // Пластические массы. 1999. - №2. - С. 32-36.

193. Васильев, П. М. Прогноз канцерогенной опасности органических соединений методом шансов / П. М. Васильев, В. В. Орлов, В. Е. Дербишер // Хим.-фарм. журн. 2000. - Т. 34; №7. - С. 19-22 .

194. Sanderson, R. D. Synthesis of difuran diesters from furfural, and their evaluation as plasticizers for polyvinyl chloride / R. D. Sanderson, D. F. Schneider, I. Schreuder//J. Appl. Polym. Sci. 1995. - Vol. 55; №13. - P. 1837-1846.

195. Ingram, J. E. Effect of plasticizer functionality on the performance properties of flexible PVC compounds / J. E. Ingram, S. H. Hoolcanson // J. Vinyl Technol. -1994.-Vol. 16; №1.-P. 21-25.

196. Шулындин, С. В. Реакционноспособные фосфорсодержащие антипиреиы / С. В. Шулындин, Т. А. Вахонина, Б. Е. Иванов // Горючесть полимерных материалов : межвуз. сб. иауч. тр. Волгоград, 1987. - С. 112.

197. Валетдинов, Р. И. Перспективные антипирены на основе фосфористого водорода / Р. И. Валетдинов // Горючесть полимерных материалов : межвуз. сб. науч. тр. Волгоград, 1987. - С. 43.

198. Борисов, В. Б. Синтез фосфорсодержащих антипиренов / В.Б. Борисов // Первая междунар. конф. по полимерным материалам пониженной горючести, Алма-Ата, 25-27 сент., 1990 : тезисы докл. Алма-Ата, 1990. - Т.1. - С. 20-23.

199. Пластификаторы сложноэфирного ряда : каталог. Черкассы, 1989.

200. Минскер, К. С. Старение и стабилизация полимеров на основе винил-хлорида / К. С. Минскер, С. В. Колесов, Г. Е. Заиков. М.: Наука, 1982. - 272 с.

201. Грасси, Н. Деструкция и стабилизация полимеров / Н. Грасси, Дж. Скотт. М.: Мир, 1988. - 246 с.

202. Полимерная композиция : Пат. 2044007 Россия, МКИ6 С 08 L 23/06 / JI. Н. Смирнов, В. Стрижевски, Р. Сковронски.

203. Способ получения тиогликолевой кислоты : Пат. 2039040 Россия, МКИ6 С 07 С 323/52, С 07 С 319/08 // С 08 К 5/37 / М. В. Горячева, Н. Р. Аврам-ченко, H. М. Грибкова, Е. А. Рогова, JI. А. Вельская, А. И. Ивченко, В. В. Демин.

204. Стабилизация полимеров // Химия: РЖ. 1994. - №20 (III ч.). - С. 4. -№20Т20П. - Реф. : Processing stabilizer composition : Заявка 2257706 Великобритания, МКИ5 С 08 К 5/00, С 08 К 5/05 / К. Stoll.

205. Huang, Н.-Н. A morphological study on the plastization of poly(vinylchloride) by diethylhexyl succinate and dibutyl phthalate / Huang H.-H., Yorkgitis E. M., Wilkes G. L. // J. Macromol. Sei. В. 1993. - 32; №2. -P. 163-181.

206. Organic-chemical drugs and their synonyms (an international survey) : in 3 vol. / By M. Negwer Edition. Berlin, 1987. - Vol. 3.

207. Уайф, P. SORT&gen — новая информационная технология открытия лекарств будущего / Р. Уайф, Ю. Хехенкамп // Российский химический журнал. — 1999.-Вып. 2.-С. 100-106.

208. Kilcwood, R. L. A Prototype Expert System for Synthesizing of Chemical Process Flowsheets / R. L. Kikwood, M. H. Locke, J. M. Douglas // Comp, and Chem. Eng. 1988. - Vol. 12; №3. - P. 329-343.

209. Поиск полимеров с заданными физико-химическими свойствами с помощью ЭВМ / А. А. Аскадский, Е. Г. Гальперин, Т. П. Матвеева, А. Л. Чистяков, Г. Л. Слонимский // Высокомолек. соединения. 1987. - Т. (А) 29; №И. -С. 2433-2440.

210. A. М. Музафаров, Е. А. Ребров, В. С. Панков // Успехи химии. 1991. - Т. 60; вып. 7.-С. 1596-1610.

211. Конструирование банка данных по низкомолекулярным добавкам для полимерных материалов / В. Е. Дербишер, Г. Г. Бодрова, Н. Н. Землянская, П. М. Васильев // Изв. вузов. Химия и хим. технология. 1995. - Т. 38; вып. 4. -С. 129-133.

212. Гермашев, И. В. Перспективы применения баз данных в химии и химической технологии в качестве экспертных систем / И. В. Гермашев, В. Е. Дербишер // Изв. вузов. Химия и хим. технология. 1998. - Т. 41; вып. 4. - С. 99-101.

213. Нильсон, Н. Принципы искусственного интеллекта / Н. Нильсон. — М.: Радио и связь, 1985. 376 с.

214. Александров, Е. А. Основы теории эвристических решений / Е. А. Александров. М.: Советское радио, 1975. - 254 с.

215. Кнут Д. Э. Искусство программирования. Сортировка и поиск. М.: Издательский дом «Вильяме», 2000. - Т. 3. - 832 с.

216. Компьютерное конструирование формул активных добавок для полимерных композиций / И. В. Гермашев, Е. В. Дербишер, В. Е. Дербишер,

217. B. Ф. Желтобрюхов // Математические методы в технике и технологиях : 15-ая междунар. конф., Тамбов, 3-6 июня, 2002 : сб. тр. : в 10 т. / Тамбов, гос. техн. ун-т. 2002. - Т. 10.-С. 129-131.

218. Computer design of active additives for PVC / I. V. Germashev, V. E. Derbisher, Yu. L. Zotov, M. N. Tsapleva, E. V. IConnova, P. M. Vasil'ev // International Polymer Science and Technology. 2002. - Vol. 29; №4. - P. 78-81.

219. Разработка методики вычислительной экспертизы органических единений / Е. В. Дербишер, И. В. Гермашев, В. Е. Дербишер, В.Ф. Желтобрюхов //

220. Математические методы в технике и технологиях : 15-ая междунар. конф., 3-6 июня, 2002 : сб. тр. : в 10 т. / Тамбов, гос. техн. ун-т. 2002. - Т. 4.

221. Методика компьютерного конструирования органических соединений в качестве активных добавок к полимерным композициям / И. В. Гермашев, В. Е. Дербишер, М. Н. Цаплева, Е. В. Дербишер // Химическая промышленность. -2002. №6. - С. 43-48.

222. Диагностика возможной активности производных адамантана в полимерных композициях методами молекулярного дизайна / В. В. Орлов,

223. B. Е. Дербишер, Ю. JI. Зотов, П. М. Васильев, И. В. Гермашев, Е. В. Дербишер, А. Ю. Колоскова // Химическая промышленность. 2003. — Т. 80; №2.1. C. 46-55.

224. Computer-Aided Design of Chemical Compounds with Controlled Properties / I. V. Germashev, V. E. Derbisher, M. N. Tsapleva, E. V. Derbisher // Theoretical Foundations of Chemical Engineering. 2004. - T. 38; №1. - P. 86-91.

225. Компьютерное конструирование химических соединений с заданными свойствами / И. В. Гермашев, В. Е. Дербишер, М. Н. Цаплева, Е. В. Дербишер // Теоретические основы химической технологии. 2004. - Т. 38; №1. - С. 90-95.

226. Гермашев, И. В. Статистический анализ молекулярных графов / И. В. Гермашев // Математические методы в технике и технологиях : 22-ая междунар. конф., Псков, 25-30 мая, 2009 : сб. тр. : в 10 т. / Псков, гос. политехи. hh-t.-2009.-T. 10.-С. 190-191.

227. Гермашев, И. В. Решение задач в химической технологии средствами нечетких множеств / И. В. Гермашев, В. Е. Дербишер. Волгоград: Перемена, 2009.- 143 с.

228. Определение расчетного индекса экологической опасности веществ методами нечеткой математики / И. В. Гермашев, Е. В. Дербишер, Н. В. Веденина, В. Е. Дербишер // Химическая промышленность сегодня. 2003. - №11.-С. 27-34.

229. Грушко, Я. М. Вредные органические соединения в промышленных выбросах в атмосферу. Справочник / Я. М. Грушко. Л.: Химия, 1986. - 207 с.

230. Вредные вещества в промышленности. Органические вещества. Справочник / Под ред. Н. В. Лазарева, Э. Н. Левиной. Л.: Химия, 1976. - 623 с.

231. Оценка опасности органических веществ с использованием искусственных нейронных сетей / И. В. Гермашев, Е. В. Дербишер, А. Ю. Александрина, В. Е. Дербишер // Теоретические основы химической технологии. 2009. - Т. 43; №2.-С. 225-231.

232. Экологическая диагностика химических структур на ранних стадиях проектирования / Е. В. Дербишер, Н. В. Веденина, И. В. Гермашев,

233. В. Е. Дербишер // Математические методы в технике и технологиях : 16-ая между-нар. конф., 27-29 мая, 2003 : сб. тр. : в 10 т. / Ростов.-на-Дону гос. акад. сельскохоз. машиностроения. 2003. - Т. 4. - С. 26-27.

234. Орлов, А. И. Эконометрическая поддержка контроллинга инноваций. Нечеткий выбор / А. И. Орлов, Н. С. Загонова. 2004. - №4. - С. 54-57.

235. Колесникова, Е. А. Анализ и обработка информации о химических структурах для предпроектной экологической экспертизы веществ : дис. канд. техн. наук / Е. А. Колесникова; Волгоград, гос. техн. ун-т. — Волгоград, 2002.

236. Гуляева, И. А. Обработка нечеткой информации о выборочных свойствах волокнистых материалов для оценки их качества : дис. канд. техн. наук / И. А. Гуляева; Волгоград, гос. техн. ун-т. — Волгоград, 2005.

237. Дербишер, Е. В. Прогнозирование класса опасности веществ на основе выборочных данных об их физико-химических и медико-биологических свойствах : дис. канд. техн. наук / Е. В. Дербишер; Волгоград, гос. техн. ун-т. — Волгоград, 2005.