Метод прогнозирования затрат судостроительного предприятия на стадии проработки контракта тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, кандидат экономических наук Раев, Владимир Владимирович

• Раев, Владимир Владимирович
• кандидат экономических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Раев, Владимир Владимирович

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ СУДОСТРОИТЕЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

1.1. Обзор мирового рынка судостроения

1.2. Современное состояние и перспективы отечественного судостроения

1.3. Прогнозирование затрат на создание объектов морской техники.

1.3.1. Анализ особенностей себестоимости постройки судов как объекта прогнозирования.

1.3.2. Анализ строения и основных особенностей методов прогнозирования себестоимости.

1.3.3. Анализ существующих методов прогнозирования себестоимости судов.

1.4. Анализ перспектив использования различных методов прогнозирования себестоимости и возможности их совершенствования.

1.5. Выводы.

ГЛАВА 2. ТЕОРИЯ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ И ЕЕ

ПРИМЕНЕНИЕ В ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

2.1. Концепция неопределенности.

2.2. Виды неопределенности задач принятия решений.

2.3. Методы учета неопределенности в процессе принятия решений.

2.4. Основы теории нечетких множеств и нечеткой логики.

2.4.1. Нечеткое множество и его основные характеристики.

2.4.2. Функции принадлежности: основные типы и методы построения.

2.4.3. Лингвистическая переменная. Нечеткие величины, числа и интервалы.

2.5. Основы нечеткой логики.

2.5.1. Продукционные системы.

2.5.2. Системы нечеткого вывода.

2.5.3. Основные алгоритмы нечеткого вывода.

2.6. Практическое применение теории нечетких множеств и нечеткой логики.

2.7. Выводы.

ГЛАВА 3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЯ СЕБЕСТОИМОСТИ ПОСТРОЙКИ СУДНА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АППАРАТА ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ И НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ.

3.1. Основные принципы прогнозирования себестоимости постройки судна с использованием аппарата теории нечетких множеств.

3.2. Возможности практической реализации предлагаемого метода прогнозирования в рамках существующих информационных систем.

3.3. Анализ основных результатов применения предлагаемого метода прогнозирования.

3.4. Выводы.

ГЛАВА 4. ПЕРСПЕКТИВЫ ПРАКТИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДА ОПРЕДЕЛЕНИЯ СЕБЕСТОИМОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКИХ АЛГОРИТМОВ.

4.1. Основные достоинства и недостатки предлагаемого метода прогнозирования.

4.2. Перспективные направления использования разработанного метода.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Метод прогнозирования затрат судостроительного предприятия на стадии проработки контракта»

Последние годы развитие мировой судостроительной промышленности находится под влиянием процесса глобализации рыночной экономики, проявляющимся в региональной концентрации производства судов и кораблей определенных типов, и, следовательно, доминировании отдельных государств в постройке судов определенного типа и росте международной конкурентной борьбы на судостроительном рынке. В сложившихся условиях отечественные судостроительные предприятия вынуждены решать взаимосвязанные проблемы повышения конкурентоспособности продукции за счет совершенствования организации, технологии постройки судов и методов решения задач, связанных с трансакциями. Конкурентные преимущества предприятия создают условия для формирования рационального портфеля заказов, а с другой стороны обеспечивают предприятию прибыль, которая является основным источником инвестиций в производство и необходимым условием поддержания и повышения конкурентоспособности.

На практике в процессе поиска заказов предприятие сталкивается с необходимостью оценить техническую возможность и экономическую привлекательность постройки судна. На основе различных экспресс оценок осуществляется предварительный анализ, а часто принимается и фактическое решение о целесообразности заключения контракта купли-продажи предлагаемого судна.

Техническая возможность постройки судна определяется специализацией предприятия по типам строящихся судов, наличием необходимого технологического оборудования и трудовых ресурсов с требуемой профессиональной структурой и квалификацией.

Экономическая привлекательность постройки определяется контрактной ценой судна, зависящей от конъюнктуры мирового рынка, с одной стороны и себестоимостью постройки судна с другой. Для заказчика контрактная цена отражает приемлемую спецификацию судна, качество работ, выполняемых предприятием-строителем, а также норму дохода, которую получит заказчик на вложенный капитал, и риски, которым он может подвергнуться. Для предприятия-строителя контрактная цена - это ограничение стоимости собственных работ, закупаемых механизмов и оборудования, материалов с учетом требований международных и национальных нормативных документов, правил классификационного общества и спецификации судна, стоимости контрагентских работ и других затрат, а также прибыли предприятия. При заключении контракта купли-продажи контрактная цена, в большинстве случаев, устанавливается фиксированной, в связи с чем для предприятия-строителя большое значение приобретает возможность оперативного определения затрат на коротком этапе проработки предложения заказчика.

Методы прогнозирования затрат на создание новых судов разрабатываются в судостроении на протяжении более четырех десятилетий. В течение этого времени были достигнуты значительные успехи в разработке методов экстраполяции, корреляции и регрессии, аналогии, основывающихся на массивах исторических данных о технико-конструктивных характеристиках и фактических экономических показателях постройки судов.

Точность прогноза, являющегося функцией от прошлых данных, в значительной степени зависит от инерционности исследуемого процесса, постоянства его параметров, а также от актуальности используемых при прогнозировании информационных данных. В случае, если данные условия не соблюдаются, достоверность прогноза является крайне низкой. Это, в частности, стало причиной необходимости актуализации, как исходной информации, так и методов прогнозирования себестоимости постройки судов после произошедших в конце XX века изменений в экономике России.

В настоящее время в отрасли централизовано не ведется работа по сбору и актуализации экономико-управленческой информации о результатах постройки различных судов в организационно-технических условиях различных предприятий. В то же время, продолжают использоваться традиционные методы прогнозирования, в которых априори исходят из достоверности и актуальности информационных нормативов. Практически полное отсутствие возможности актуализации массивов информационных данных в применяемых схемах расчетов не позволяет использовать результаты прогнозов для решения задачи оперативной оценки трудоемкости работ и затрат предприятия. В связи с этим разработка подхода, позволяющего решить проблему прогнозирования затрат предприятия-строителя на основании неопределенной исходной информации актуальна.

Целью диссертационного исследования является поддержка принятия управленческих решений на стадии проработки предложений заказчика путем разработки методических основ прогнозирования затрат предприятия-строителя в условиях неопределенности исходной информации.

Для реализации цели работы потребовалось решить совокупность задач, которая включает:

- анализ конъюнктуры и основных тенденций развития мирового судостроительного рынка, а также перспектив развития отечественного судостроения;

-анализ структуры себестоимости строящихся судов и тенденций структурных изменений;

- анализ основных методов расчета себестоимости постройки судов, их преимуществ и недостатков; определение возможных направлений их совершенствования;

- анализ методологических и философских аспектов математических методов прогнозирования, позволяющих частично учитывать существующую неполноту и неопределенность исходной информации;

- разработку основных принципов прогнозирования себестоимости постройки судна в условиях неполноты исходной информации и оценку достоверности получаемых результатов.

Проведенное в работе исследование проблем процесса принятия решений при формировании портфеля заказов, как одного из основных элементов обеспечения экономической устойчивости предприятия, позволило:

- обобщить и систематизировать методы принятия решений по оценке будущих экономических результатов производственного процесса, как объективную составляющую управления реальным процессом товародвижения в судостроении и собственно управления судостроением.

- выявить основные закономерности и направления изменения институциональной среды, производственных систем и объекта производства, влияющих на изменение себестоимости и трудоемкости строящихся судов.

- обосновать необходимость изменения принципов подготовки исходной информации для целей прогнозирования в условиях структурной перестройки судостроения.

- сформулировать концепцию прогнозирования количественных значений показателей с учетом фактора неопределенности путем определения множества их возможных значений на основании множества возможных значений влияющих факторов.

- предложить метод прогнозирования в условиях нечеткой исходной информации на основе создания системы нечеткого логического вывода.

- предложить механизм реализации принципа обратной связи в рамках системы нечеткого логического вывода с целью определения приоритетных направлений проведения мероприятий по снижению трудоемкости постройки судов.

Реализация результатов исследования на практике способна обеспечить:

- повышение объективности отображения существующих факторных взаимосвязей в проблемной области и обоснованности принимаемых решений на стадии проработки предложений заказчика. информационное обеспечение для проведения обоснованной, взвешенной и целенаправленной политики в области снижения затрат на постройку судов.

Заключение диссертации по теме «Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда», Раев, Владимир Владимирович

4.3. Выводы.

В последние годы наблюдается рост интереса к применению современных математических методов и моделей в экономике и управлении -математические методы широко применяются для описания и анализа сложных экономических и социальных систем. Одной из основных причин этого интереса является необходимость определения поведения экономических систем во времени, при этом особенно остро встает проблема предвосхищения последствий действий и создания «упреждающих» планов.

В большинстве случаев параметры как внешней, так и внутренней среды исследуемой экономической системы оказываются неопределенными и при этом существенно влияют на результаты решения, вследствие чего возникают существенные трудности - специалисты сталкиваются с необходимостью расчетов при наличии нечетко заданных параметров или неточной информации. Подобные ситуации могут возникать как вследствие недостаточной изученности объекта прогнозирования, так и из-за участия в управлении человека. Особенность подобных ситуаций состоит в том, что значительная часть информации, необходимой для математического описания исследуемого объекта, существует в форме представлений экспертов. Вместе с тем в традиционной математике нет объектов, с помощью которых можно было бы достаточно точно отразить нечеткость представлений экспертов.

Подход на основе теории нечетких множеств является альтернативой общепринятым количественным методам анализа систем и обладает по сравнению с ними значительными преимуществами и потенциалом.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

1. В диссертации анализируются существующие методы прогнозирования некоторых экономических результатов продолжительного производственного процесса, являющиеся объективной составляющей процесса принятия управленческих решений в судостроении.

2. Проанализированы методы осуществления транзакционных действий, связанных с формированием портфеля заказов. Установлена решающая значимость таких показателей, как сроки постройки и себестоимость постройки, на эффективную организацию производства и финансовые результаты проекта.

3. Установлена неадекватность принимаемых системой управления судостроительным производством прогнозных оценок и фактических результатов.

4. Констатировано, что в условиях структурной перестройки судостроения часть информации, традиционно использовавшейся для целей прогнозирования трудоемкости (себестоимости), потеряла свою актуальность. Обоснована необходимость изменения принципов подготовки исходной информации для целей прогнозирования и использования адекватных им нечетких методов прогнозирования.

5. Предложен метод прогнозирования затрат в условиях нечеткой исходной информации на основе нечеткого логического вывода, использование которого позволяет решать ряд практических задач:

- определение обоснованного прогнозируемого значения себестоимости постройки судна и повышение обоснованности принимаемых управленческих решений.

- обеспечение его актуальности изменяющимся условиям производства и проектирования путем корректировки массива информационных данных в процессе прогнозирования.

- возможность определения приоритетных направлений проведения мероприятий по снижению трудоемкости постройки судов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Раев, Владимир Владимирович, 2004 год

1. Аверкин А.Н., Батырин И.З. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. Под редакцией Д.А. Поспелова, Москва, Наука, 1986. - 312 с.

2. Александров В.Л. Совершенствование судостроительного производства и повышение его эффективности в новых экономических условиях. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук, Санкт-Петербург, 2000.-277 с.

3. Александров В.Л. Современное состояние отечественного судостроения. // Морской вестник, 2003, №3. с. 11 19.

4. Александров В.Л., Боднар А.В. Адаптация судостроительных предприятий к требованиям формирующегося рынка. // Сб. трудов НТО им. акад. А.Н. Крылова. 1996. Вып. 26. с. 25-37.

5. Александров В.Л., Перелыгин А.В., Соколов В.Ф. Судостроительное предприятие в условиях рынка. Санкт-Петербург, Судостроение, 2003. 423 с.

6. Алиев Р.А., Абдикеев Н.М., Шахназаров М.М. Производственные системы с искусственным интеллектом. Москва, Радио и связь. 1990. 264 с.

7. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. Москва, Финансы и статистика, 2000. 368 с.

8. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях. Тюмень, Изд-во Тюменского государственного университета, 2000. 352 с.

9. Бешелев С.Д., Гурович Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. Москва, Статистика, 1980. 263 с.

10. Борисов А.Н. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига, Зинатне, 1982. - 256 с.

11. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования. Рига, Зинатне, 1990. 184 с.

12. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. Москва, Высшая школа, 2001. 575 с.

13. Гейлер В.М. Строительная стоимость и эксплуатационные качества судов внутреннего плавания. Москва, Транспорт, 1972. 89 с.

14. Данилевский В.О., Пукшанский Б.М. Ценообразование в судостроении. Ленинград, Судостроение, 1975. 40 с.

15. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Москва, Радио и связь, 1990. -288 с.

16. Заварихин Н.М., Верланов Ю.Ю. Методы определения себестоимости постройки судов при их проектировании. Ленинград, Судостроение, 1979. 112 с.

17. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. Москва, Мир, 1976. 165 с.

18. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений,- В книге: Математика сегодня, Москва, Знание, 1974. с. 549

19. Иконников А.Ф. Определение стоимости морских судов с учетом новых технических требований. // Судостроение, 2000, №2. с. 47 - 50.

20. Исаев А.А., Поляков Ю.И., Руднев А.И. Обоснование стоимости постройки судов. // Судостроение, 2003, №4. с. 36 - 39.

21. Каипов В.Х., Селюгин А.А., Дубровский С.А. Методы обработки данных в системах с нечеткой информацией. Фрунзе, Илим, 1988. 188 с.

22. Канчавели А.Д., Колобов А.А., Омельченко И.Н. и др. Стратегическое управление организационно-экономической устойчивостью фирмы. Москва, Изд-во МГТУ им Н.Э. Баумана, 2001. 600 с.

23. Клопов А.Е. Моделирование трудовых затрат в процессе согласования контрактных цен судов на мировом рынке. Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Санкт-Петербург, 1998. 165 с.

24. Клопов А.Е. Прогнозирование затрат предприятия-строителя на основе предложений заказчика судна. // Судостроение, 2000, №4. с. 51 - 53.

25. Квандт Р.Э., Баумоль У.Д. Эмпирические методы и оптимально несовершенные решения. /По изданию: Вехи экономической мысли. Теория фирмы. Санкт-Петербург, Экономическая школа, 1999. 534 с.

26. Ковальски Р. Логика в решении проблем. Москва, Наука, 1990. 227 с.

27. Коледова Т.А. Динамика изменения цен на суда. // Морской вестник, 2003, №3.-с. 34-36.

28. Коуз Р.Г. Природа фирмы. /По изданию: Вехи экономической мысли. Теория фирмы. Санкт-Петербург, Экономическая школа, 1999. 534 с.

29. Кофман А., Введение в теорию нечетких множеств. Москва, Радио и связь, 1982.-432 с.

30. Кофман А., Хил Алуха X., Введение теории нечетких множеств в управлении предприятиями, Минск, Вышейшая школа, 1992 г. 222 с.

31. Краев В.И., Ступин O.K., Лимонов Э.Л. Экономические обоснования при проектировании морских грузовых судов. Ленинград, Судостроение, 1973. -294 с.

32. Краев В.И. Экономические обоснования при проектировании морских судов. Ленинград, Судостроение, 1981 г. 278 с.

33. Круглов В.В., Дли М.И., Годунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. Москва, Физматлит, 2001. 224 с.

34. Крепе А.С. Экономика судостроительной промышленности. Ленинград, Судостроение, 1955. 236 с.

35. Ларичев О.И. и др., Выявление экспертных знаний, Москва, Наука, 1989. 128 с.

36. Лебедева А.Ю. Формирование финансовых результатов судостроительного предприятия в условиях рыночной экономики. // Судостроение, 2000, №5. с. 30 - 33.

37. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy'TECH, Санкт-Петербург, БХВ-Петербург, 2003. 736 с.

38. Логачев С.И. Российское судостроение на рубеже нового тысячелетия.// Морской журнал, 1999, № 3. с. 30 33.

39. Логачев С.И. Мировое судостроение.// Морской вестник, 2003, №3. с. 27 -34.

40. Логачев С.И., Чугунов В.В. Мировое судостроение. Санкт-Петербург, Судостроение, 2000 г. 312 с.

41. Логинов С.П. Экономика судостроительной промышленности. Ленинград, Судостроение, 1973. 330 с.

42. Логинов С.П., Толкачев М.П. Методы калькуляции в судостроении. Ленинград, Судпромгиз, 1961. 188 с.

43. Лукьянов В.Л. О зависимости технико-экономических показателей постройки судов от их главных весовых характеристик. Ленинград, Судостроение, 1976 г. 31 с.

44. Мандель Н.Д. Кластерный анализ. Москва, Финансы и статистика, 1988. -176 с.

45. Маковский В.А., Похлебаев В.И. Базы знаний (экспертные системы). -Москва, Издательство стандартов, 1993. 37 с.

46. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. Москва, Наука, 1990. 272 с.

47. Митюшкин Ю.И., Мокин Б.И., Ротштейн А.П. Soft-Computing: идентификация закономерностей нечеткими базами знаний. Винница, УНШЕРСУМ-Вшниця, 2002. 145 с.

48. Найт Ф.Х. Риск, неопределенность и прибыль. Москва, Дело, 2003. 360 с.

49. Недосекин А.О., Воронов К.И., Анализ риска инвестиций с применением нечетких множеств.// Управление риском №1, 2000.

50. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. Под редакцией Поспелова Д.А. Москва, Наука, 1986. 312 с.

51. Нечеткие множества и теория возможностей. Под редакцией P.P. Ягера. Москва, Радио и связь, 1986. 408 с.

52. Новиков О.А., Пукшанский Б.М. Ценообразование в судостроительной промышленности. Ленинград, Судостроение, 1983. 235 с.

53. Норт Д. Институты, институциональные изменения и функционирование экономики. Москва, Фонд экономической книги "Начала", 1997. 180 с.

54. Олерский В.А. Будущее морского флота определяется сегодня. // Морская биржа, 2003, № 3. с. 30 - 32.

55. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. Москва, Наука, 1981. 206 с.

56. Оценка уровня организации труда и управления на судостроительных, машиностроительных, приборостроительных и электромонтажных предприятиях отрасли, методика. ЦНИИ «Румб», 1975. 107 с.

57. Пашин В.М. Судостроение проблемы и перспективы. Металлы Евразии. Электронный ресурс. Электронная версия журнала. Режим доступа: http://www.rusmet.ru.

58. Пересыпкин В. Морской флот России: состояние и тенденции. // Морская биржа, 2003, № 3. с. 20 - 22.

59. Петухов P.M., Постнова JI.C. Экономика судостроительной промышленности. Учебник. Ленинград, 1984. 326 с.

60. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. Москва, Наука, 1981. 232 с.

61. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. Москва, Наука, 1986.-288 с.

62. Прикладные нечеткие системы. /Асаи К., Ватада Д., Иван С. и др. /Под редакцией Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. Москва, Мир, 1993. 386 с.

63. Пролыгин В.И., Гайзер А.И., Игонин В.И., Чернин Б.С. Экономика судостроения. Ленинград, Судостроение, 1973. 220 с.

64. Романенко А. Мировой танкерный флот: состояние, тенденции. // Морская биржа, 2003, № 3. с. 6 - 11.

65. Россудостроение Электронный ресурс., сайт Российского агентства по судостроению. Режим доступа: http://www.rossud.ru. Загл. с экрана.

66. Российский судостроительный портал Электронный ресурс., ЦНИИ им. акад. А.Н.Крылова, Агентство "Информационные ресурсы" при поддержке

67. Министерства Промышленности, Науки и Технологий РФ, предприятий отрасли, командования ВМФ. Режим доступа: http://shipbuilding.ru. Загл. с экрана.

68. Саймон Г.А. Теория принятия решений в экономической теории и науке о поведении. /По изданию: Вехи экономической мысли. Теория фирмы. Санкт-Петербург, Экономическая школа, 1999. 534 с.

69. Смирнов Б.М. Приближенные методы определения строительной стоимости морских грузовых судов. Москва, Морской транспорт, 1956. 70 с.

70. Смирнов Б.М. Экономический анализ при проектировании морских судов. Ленинград, Судпромгиз, 1961. 376 с.

71. Соловьев А.С. Проблемы применения теории нечетких множеств в социально-экономических исследованиях. Диссертация на соискание степени кандидата экономических наук. Москва, 1980. 165 с.

72. Судостроение и водный транспорт в России. Электронный ресурс. ЗАО «Интернорд Компас». Режим доступа: http://ship.internord.ru/indexr.html. Загл. с экрана.

73. Тейл Г. Экономические прогнозы и принятие решений. Москва, Статистика, 1971.-488 с.

74. Теория прогнозирования и принятия решений. Под редакцией С.А. Саркисяна. Москва, Наука, 1977. 351 с.

75. Трухаев Р.И., Модели принятия решений в условиях неопределенности. Москва, Наука, 1981. 258 с.

76. Уотермен Д., Руководство по экспертным системам. Москва, Мир, 1989 г. -388 с.

77. Усков А.А., Круглов В.В. Интеллектуальные системы управления на основе методов нечеткой логики. Смоленск, Смоленская городская типография, 2003.-177 с.

78. Уэно X., Представление и использование знаний. Москва, Мир, 1989 г. -220 с.

79. Фалько С.Г. Управление инновационными процессами на предприятии в условиях высокой неопределенности и динамики рынков. Диссертация на соискание степени доктора экономических наук. Москва, 1999. 190 с.

80. Чабровский В.А. Прогнозирование в судостроении. Ленинград, 1971. -134 с.

81. Шапиро Д.И. Принятие решений в системах организационного управления: использование расплывчатых категорий. Москва, Энергоатомиздат, 1984. 184 с.

82. Швец С.К., Клопов А.Е. Система прогнозирования затрат при разработке производственных инноваций в судостроении. // Вопросы судостроения, 1998, № 1.

83. Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику Электронный ресурс.Режим доступа: http://www.matlab.ru.

84. Шумский С. А. Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе. Москва, МИФИ, 1998. 180 с.

85. Babuska R. Construction of Fuzzy Systems Электронный ресурс. Режим доступа: http://lcewww.et.tudelft.nl/~babuska.

86. Babuska R. Fuzzy Modeling for Control. Kluwer Academic Publishers, 1998, 395 p.

87. Casillas J., Cordon O., Herrera F., Magdalena L. Accuracy Improvements in Linguistic Fuzzy Modeling.//Studies in Fuzziness and Soft Computing Vol. 129, 2003, pp. 119-146.

88. Fuzzy Logic Toolbox. User's Guide, The MathWorks, Inc., 1999. 315 p.

89. Kosko B. Fuzziness vs. Probability .international Journal of General Systems, vol. 17, no. 1, 1990. pp. 211-240.

90. Kosko В., Isaka S. Fuzzy Logic.//Scientific American, vol. 269, 1993. pp. 76 -81.

91. Kosko B. Fuzzy Systems as Universal Approximators .//IEEE Transactions on Computers, vol. 43, no. 11, 1994. pp. 1329-1333.

92. Klir, G., Yuan, B. Fuzzy sets and fuzzy logic. New Jersey, Prentice Hall PTR, 1995,574 p.

93. Mamdani E.H. Advances in the linguistic synthesis of fuzzy controllers. // International Journal of Man-Machine Studies, vol. 8, 1976, pp. 669 678.

94. Mamdani E.H. Applications of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic synthesis./ЛЕЕЕ transactions on computers, vol. 26, № 12, 1977, pp. 1182 -1191.

95. Mendel J.M. Uncertain Rule-Based Fuzzy Logic Systems: Introduction and New Directions. Prentice Hall, 2001, 350 p.

96. Shipping and Shipbuilding Markets 2003. The BRS Annual Review. Электронный ресурс. Режим доступа: www.brs-paris.com.

97. Sugeno М., Park G.-K. An approach to linguistic instruction based learning. // International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, v. 1, № 1, 1993, pp. 19-56.

98. Takagi Т., Sugeno M. Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control. // IEEE Trans. SMC, 15, № 1,1985, pp. 116 132.