Оценивание качества текстильных материалов по нечетким данным об их выборочных свойствах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Гуляева, Ирина Александровна

• Гуляева, Ирина Александровна
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Гуляева, Ирина Александровна

ВВЕДЕНИЕ.

1. НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ ИНФОРМАЦИИ В ОПИСАНИИ СВОЙСТВ ТЕКСТИЛЬНЫХ МАТЕРИАЛОВ.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 1.

2. ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ТЕКСТИЛЬНЫХ МАТЕРИАЛОВ ПО КОЛИЧЕСТВЕННЫМ КРИТЕРИЯМ.

2.1.1 Средняя арифметическая комплексная оценка.

2.1.2 Средняя геометрическая комплексная оценка.

2.1.3 Средняя гармоническая комплексная оценка.

2.1.4 Комбинированная комплексная оценка.

2.1.5 Ранговые комплексные оценки качества.

2.1.6 Балловые комплексные оценки показателей.

2.2 Применение математических методов обработки информации для анализа свойств текстильных материалов.

2.3 Обработка информации методом априорного ранжирования.

2.4 Нечеткие множества как средство обработки и анализа информации.

2.4.1 Анализ видов неопределенности информации, характерных для процесса управления сложными системами.

2.4.2 Понятие нечеткого множества.

2.4.3 Основные типы функций принадлежности.

2.4.4 Методы построения функций принадлежности.

2.4.5 Общая постановка прикладной задачи.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 2.

3 АНКЕТИРОВАНИЕ СПЕЦИАЛИСТОВ И ОБРАБОТКА АНКЕТ КАК

СРЕДСТВО УМЕНЬШЕНИЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ.

3.1 Обоснование выбора факторов конструирование анкеты.

3.2 Анкетирование и первичная обработка анкет. Переформирование рангов.

3.3 Проверка адекватности результатов анкетирования.

3.4 Учет компетентности экспертов.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3.

4. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ВОЛОКНИСТЫХ

МАТЕРИАЛОВ ПРИ НЕЧЕТКОЙ ИНФОРМАЦИИ.

4.1. Разработка льносодержащей пряжи и оценка её применимости для изготовления трикотажа.

4.2 Обработка данных о свойствах волокнистых материалов средствами нечетких множеств в сравнении с идейно близкими подходами.

4.2.1 Сравнительная характеристика уровня качества сорочечно-плательных тканей с различной отделкой.

4.2.2 Сравнительная характеристика некоторых механических и физических свойств многокомпонентных трикотажных полотен.

4.3 Сравнительный анализ функций принадлежности.

4.4 Анализ текстильной основы изотропных искусственных кож для изготовления изделий технического назначения.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 4.

5. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ИСПОЛЬЗОВАНИЮ ИЗЛОЖЕННОЙ МЕТОДИКИ 115 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оценивание качества текстильных материалов по нечетким данным об их выборочных свойствах»

При разработке текстильных изделий, в частности при подборе полотен для использования, например в технических целях, возникает задача сортировки и выбора материала на основе объективных критериев. Требования к физико-механическим и другим свойствам полотен формируются на основе конструкционных особенностей конечного изделия, назначения, условий эксплуатации, запросов потребителя и т. д. Как правило, свойств, которые необходимо учесть, несколько десятков и объективно выбрать оптимальный исходный материал оказывается весьма затруднительно, т. к наиболее типичным случаем является нечеткость этой информации: неполность, неточность, недостоверность, интервальность, отсутствие количественных оценок ряда параметров и т.д.

Другой недостаточно прорисованной стороной проблемы выбора материала или в целом объекта в современных условиях является то, что в большинстве случаев требования, предъявляемые заказчиком к нему, кроме количественных показателей, носят нечетко сформулированные требования и выражаются, например, в виде числовых или нечисловых интервалов, на основе словесного заключения эксперта или группы экспертов и т. д. Информация в таком виде еще более усложняет задачу оценки уровня качества и выбора технического объекта, внося в процесс дополнительный элемент неопределенности.

В практике текстильного материаловедения и квалиметрии эти проблемы пытаются решить путем вычисления комплексного показателя качества с использованием многочисленных подходов, имеющих, однако, существенные ограничения, которые подробно рассмотрены в литературе, проблемы нечеткости при этом остаются. Сегодня нечеткость данных и результатов при принятии решений о качестве товара является весомой реальностью и часто приводит к неправильной аттестации текстильной продукции. Для обрисовки проблемы в данной работе рассмотрено возникновение неопределенности при оценке качества текстильной продукции в связи с усложнением её структуры (рис. 1).

Следует указать и на то, что текстильная промышленность, как никакая другая отрасль, связана с экспертными оценками (рис. 1). Набор таких оценок также представляет собой типичные нечеткие данные.

Из сказанного следует, что актуальной задачей является совершенствование существующих и разработка новых методов систематизации и обработки информации для повышения объективности оценки качества текстильных материалов и продукции.

Характер неопределенности

Определенность

Максимальная неопределенность

Мономер

Полимер t

Волокно

1

Пряжа t

Полотно

Изделие

Неточность юмереннй

Дисперсия молекулярной массы, дефектность

Гетерогенность состава, дисперсия длины, структурная дефектность

Дисперсия линейной плотности н сил трения между волокнами, дефекты структуры пряжи

Дисперсия поверхностной плотности, дисперсия сил трения между нитями пряжи, дефекты структуры полотна

Неопределенность оценки и выбора изделия

Примерное число измерений одного параметра качества

Основные средства анализа

3-5

5-10

50 и более

100 и более

S- 10

Экспертная оценка Л

Точность оценки свойства

Точность

Преимущественно объективные (точные) методы: измерительный, регистрационный, расчетный, метол опытной эксплуатации и др.

Преимущественно эвристические (неточные) методы: органолептический, экспертный. Неточность социологический s я н w я с.

Рис. 1 Иерархия продукции текстильной отрасли

Актуальность данной диссертационной работы имеет также экономический оттенок, связанный со снижением риска неправильной аттестацией текстильной продукции, направляемой в товарный оборот.

В связи с вышесказанным в диссертации сделана попытка разработки методики оценивания уровня качества, когда информации о выборочных свойствах текстильных материалов имеет нечеткий характер, для поддержки принятия решений о качестве и конкурентоспособности текстильной продукции.

В диссертации рассматриваются вопросы обработки информации о свойствах текстильных материалов. Это одна из активно развивающихся областей, связанная практически со всеми отраслями современной техники и быта.

Цели настоящего исследования:

1. Дать критический анализ существующих методов оценки уровня качества волокнистых материалов на основе обработки информации об их свойствах.

2. Экспертным путем определить вклад отдельных выборочных показателей физико-механических свойств волокнистых материалов в комплексный (интегральный) показатель качества.

3. Разработать методику оценки уровня качества набора текстильных материалов в группе себе подобных путем их ранжирования на основе использования теории нечетких множеств.

Новизна:

1. Разработана методика использования средств системного анализа для управления качеством текстильной продукции в условиях нечётких данных о выборочных свойствах этой продукции.

2. Разработана методика ранжирования текстильных материалов в группе однородных при нечетких данных об их свойствах для поддержки принятия решений об уровне качества текстильной продукции.

3. Предложен ряд функций принадлежности для использования при обработке нечетких данных о свойствах текстильных материалов и выбраны функции для практического применения.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Гуляева, Ирина Александровна

Выводы:

Обобщая сказанное, необходимо отметить, что предлагаемая методика с применением теории нечетких множеств имеет широкие возможности и позволяет обрабатывать числовые, нечисловые и смешанные массивы, нечеткие и четкие множества любой размерности, что для современных условий текстильной практики является весьма перспективным. Отметим, что в этом контексте нечеткое множество выступает как общий случай множества. В диссертации показано, что оценка качества текстильного материала через построение множеств дает результаты аналогичные, а в ряде случаев лучше по сравнению с другими методами (построение функции желательности, вычисление показателей по степенным функциям и д.р.).

Разработана методика ранжирования материалов в группе однородных для управления качеством текстильной продукции в условиях нечетких данных о свойствах этой продукции.

Разработан метод конструирования и использования множеств полученных на основе обработки информации о выборочных физико-механических свойствах текстильных материалов для решения задач оценки качества этих материалов, основанный на использовании теории нечетких множеств. Предложен алгоритм операций с нечеткими множествами любой размерности и унимодальными функциями принадлежности, и на его основе создана программа вычисления интегрального показателя уровня качества текстильной продукции с помощью ЭВМ.

Проведена сравнительная оценка уровня качества текстильных материалов в группе однородных предлагаемым методом в сравнении с известным, показана его лучшая эффективность.

Методика оценки уровня качества апробирована при анализе основы изотропных искусственных кож и выбраны наиболее перспективные материалы, которые рекомендованы для практического использования при изготовлении многослойных композиционных материалов технического назначения.

Рекомендации:

1. Методика операций с нечеткими множествами и программный продукт могут быть применены в научно-исследовательской, технологической деятельности, а также в учебном процессе в курсах «Текстильное материаловедение», «Методы и средства исследования технологических процессов», «Метрология, стандартизация и управление качеством продукции», «Промышленная экология».

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Гуляева, Ирина Александровна, 2006 год

1. Концепция национальной политики России в области качества продукции и услуг «проект» / Стандарты и качество, 2001. №4. С. 4 - 10.

2. Постановление об утверждении Правил сертификации продукции текстильной и легкой промышленности /Текстильная промышленность, 2001, № 4. -30 с.

3. ИСО 9001: 2000 «Системы общего руководства качеством. Требования».

4. ИСО 9004: 2000 «Системы общего руководства качеством. Методические указания по осуществлению улучшений».

5. Цитович И.Г. Технологическое обеспечение качестве и эффективности процессов вязания поперечновязаного трикотажа / И. Г.Цитович: Моногр. М.: Легпромбытиздат, 1992 - 240 с.

6. Робертсон Б. Лекции об аудите качества: Пер. с англ. / Под общей ред. Ю.П. Адлера. М.: Редакционно-информационное агентство «Стандарты и качество». 1999.-260 с.

7. Кирюхин С.М. Оценка и прогнозирование качества текстильных материалов. / С. М. Кирюхин, А. Н. Соловьев М.: Легкая индустрия, 1977. - 312 с.

8. Кун Т. Структура научных революций / Т. Кун- М.: Издательство ACT», 2001,608 с.

9. Lakatos I. History of Science and its Rational Reconstructions. Boston Studies in the Philosophy of Science, 1972, vol. 8, p. 174-182.

10. Айвазян С. А. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности / С. А.Айвазян, В. М.Бухштабер, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин -М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.

11. Ременников В.В. Разработка управленческого решения / В. В. Ременников М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2000. - 140 с.

12. Острейковский В.А. Теория систем / В. А. Острейковский М.: «Высшая школа», 1997. - 215 с.

13. Литвак Б. Г. Экспертные оценки и принятие решений / Б. Г. Литвак М.: Патент, 1996.-68 с.

14. Тьюки Д. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ / Д. Тью-ки-М.: Мир, 1981.-688 с.

15. Bonissone P.P., Tong R.M. Editorial: reasoning with uncertainty in expert sys-tems."Int. J.' Man-Mach. Stad.", 1985, N3, p.241-250.

16. Mamdani E.H., Efstathion H.J. Higher-order logics for handling uncertainty in expert systems. "Int. J. Man-Mach. Stud.", 1985, N3, p.243-259.

17. Борисов A.H. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной / Борисов А. Н Рига: Зинатне, 1982. - 256с

18. Заде Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Л. А. Заде М: Мир, 1976. 165с.

19. Моисеев Н.Н. Элементы теории оптимальных систем / Н. Н. Моисеев М: Наука, 1975. 528с.

20. Цыпкин Я.З. Адаптивные методы выбора решений в условиях неопределенности / Цыпкин Я.З. Автоматика и телемеханика, 1976, № 4, с. 78 - 91.

21. Фельдбаум А.А. Основы теории оптимальных автоматических систем / А. А. Фельдбаум М: Наука, 1966. 154 с.

22. Кашьян Р.Л., Рао А.Р. Построение динамических стохастических моделей по экспериментальным данным Р. Л. Кашьян, А. Р. Рао - М: Наука, 1983. -384 с.

23. Kickert W.Y.M. and oth. Application of Fuzzy Controller in a Warm Water Plent. "Automatica", v. 12, N4, 1976, p.301-308.

24. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа / Н. Н. Моисеев М: Наука, 1981. - 488 с.

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

26. Zadeh L.A. Fuzzy sets // Information and Control. 1965.- V. 8, № 3.-P. 338 -353.

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

28. 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.

29. Derbisher V. Е., Germashev I. V., Bodrova G. G. Fuzzy-Set-based Quantitative Estimates of the Efficiency of Thermo- and Photostabilizing Additives in Polymeric Compositions// Polymer Scince. 1997. - T. 39, №6. - P. 630-633.

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

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

32. Макарова Л.В.- Технология экспертной оценки: Методические указания к практическим занятиям по дисциплине «Квалиметрия и управление качеством» Пенза: ПГУАС, 2003.-16с.

33. Борисов А.Н., Глушков В.И. Использование нечеткой информации в экспертных системах. / А.Н. Борисов, В.И. Глушков Новости искусственного интеллекта, 3, 1991.-С. 13-41

34. Легезина Г. И. Разработка льносодержащей пряжи и оценка её применимости для изготовления трикотажа / Г. И. Легезина, А. В. Труевцева, И. В.

35. Проскурина, О. Т. Соколова М.: Текстильная промышленность, 2002. - № 7. С. 18- 19.

36. Кокорина Т.М. Перспективы развития исследований и технологии получения многослойных пленочно-полимерных материалов: Сб. научн. тр./ Вол-гГТУ / Т.М. Кокорина, В.Е. Дербишер Волгоград, 1994. -С. 66-70.

37. Кокорина Т.М., Дербишер В.Е. Перспективы создания искусственной кожи на основе трикотажа. //Химия и технология элемнтоорганических материалов: Сб. научн. тр./ ВолгГТУ Волгоград, 1993. - С. 90-95.

38. Варновецкий М.М. Количественное измерение качества продукции в текстильной промышленности / М. М. Варновецкий- М.: Легкая индустрия, 1976.- 103 с.

39. Адлер Ю.П. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий / Ю. П.Адлер, Е. В.Маркова, Ю.В. Грановский М: Наука, 1976. - 280 с.

40. Базаров М.Б. О построении конечно-разностных интервальных методов для обыкновенных дифференциальных уравнений / М. Б. Базаров, Ю. И. Шо-кин, 3. X. Юлдашев В сб.: "Вопросы вычислительной и прикладной математики", ИК АН УзССР, вып.71, 1984.-С. 131 - 144.

41. Гудмен И. Нечеткие множества как классы эквивалентности случайных множеств / И. Гудмен В сб.: Нечеткие множества и теория возможностей. М: Радио и связь, 1986, С. 241 - 264.

42. Гусев JI. А. Размытые множества. Теория и приложения (обзор) / Л. А. Гусев, И. М. Смирнова Автоматика и телемеханика, № 5, 1973. С.66 - 85.

43. Заде Л. А. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе / Л. А. Заде В сб.: Классификация и кластер. М: Мир, 1980.-С. 208-247.

44. Кандель А. Нечеткие множества, нечеткая алгебра, нечеткая статистика / А. Кандель, У.Дж. Байатт Труды американского общества инженеров-радиоэлектроников. т. 66, 1978, № 12. - С. 37-61.

45. Магомедов И.А. Применение теории нечетких множеств к задачам управления нестационарными процессами. / И. А. Магомедов В сб.: Методы и системы принятия решений. Рига: РПИ, 1984, с.60 - 65.

46. Малышев Н. Г. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР./ Н. Г. Малышев, Л. С. Берштейн, А. В. Боженюк М.: Энергоатомиздат, 1991. -136 с.

47. Моисеев Н. Н. Математические задачи системного анализа. / Н. Н Моисеев. М: Наука, 1981.-488 с.

48. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М: Наука, 1981, 203 с.

49. Семухин М. В. Теория информации. / М. В. Семухин Учебно-методическое пособие. - Тюмень: ТюмГУ, 1999. - 48с.

50. Семухин М.В. Теория нечетких множеств. / М. В. Семухин Учебно-методическое пособие. - Тюмень: ТюмГУ, 1999. - 50 с.

51. Шокин И. Ю. Интервальный анализ. / И. Ю. Шокин Новосибирск: Наука, 1981.- 112 с.

52. Ягер P.P. Множества уровня для оценки принадлежности нечетких подмножеств. / Р. Р. Ягер В сб.: Нечеткие множества и теория возможностей. М: Радио и связь, 1986, с.71-78.

53. Bellman R.E., Gierts М. On the analitical formalism of theoiy of fuzzyisets."Inform. Sci.", 1973, v.5, N2, p.149-156.

54. Derbisher V. E., Germashev I. V., Bodrova G. G. Fuzzy-Set-based Quantitative Estimates of the Efficiency of Thermo- and Photostabilizing Additives in Polymeric Compositions// Polymer Scince. 1997. - T. 39, №6. - P. 630-633.

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

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

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

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

59. 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. -2001. №7. -С. 38-41.

60. 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.

61. 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.

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

63. Иберла К. Факторный анализ. / Иберла К.- М.: Статистика, 1980. 134 с.

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

65. Колмогоров А. Н. Элементы теории функций и функционального анализа / А. Н. Колмогоров, С. В. Фомин—М.: Наука, 1976. 167 с.

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

67. Кудрявцев JI. Д. Курс математического анализа / Кудрявцев JI. Д. // Учеб. для студентов университетов и вузов: В 3 т. 2-е изд., перераб. и доп. -М.: Высш. шк., 1988. - Т. 1. - 812 с.

68. Малиновский JI. Г. Классификация объектов средствами дискрими-нантного анализа / JI. Г. Малиновский — М.: Наука, 1979. 234 с.

69. Мелихов А. Н. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. А. Н. Мелихов, Л. С. Бернштейн, С. Я. Коровин — М.: Наука, 1990. — 272 с.

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

71. Санжапов Б. X. Выбор оптимальной реализации программы развития сложной системы в условиях неопределенности / Б. X. Санжапов // Концептуальное проектирование в образовании, технике и технологии: Сб. науч. тр./ ВолгГТУ. Волгоград, 1997. - С. 106 - 109.

72. Саутин С. Н. Мир компьютеров и химическая технология. С. Н. Саутин, А. Е. Пунин- Л.: Химия, 1991.- 144 с.

73. Тюрин Ю. Н. Анализ данных на компьютере. Ю. Н. Тюрин, А. А. Макаров М.: ИНФРА-М, Финансы и статистика, 1995. - 144 с.

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

75. Хартман Г. Современный факторный анализ. М.: Статистика, 1972.

76. Хаусдорф Ф. Теория множеств. M.-JL: ОНТИ, 1937.

77. Чистяков В. П. Курс теории вероятностей. 4-е изд. - М.: Агар, 1996. - 256 с.

78. Yager R.R. Fuzzy sets, probilities and decision. "J. of Cybern.", N10, 1980, p.1-18.

79. Аверкин A.H. Аппроксимация нечетких отношений 1-го и 2-го типов нечеткими отношениями эквивалентности / А.Н. Аверкин, С.П. Макеев. //Тезисы III научно-технического семинара "Управление при наличии расплывчатых категорий", Пермь, 1980. С. 20 - 22.

80. Аверкин А.Н. Использование нечеткого отношения моделирования для экспертных систем. / А.Н.Аверкин, X. Нгуен. М.: ВЦ АН СССР, 1988. - 24 с.

81. Алексеев А.В. Применение нечеткой математики в задачах принятия решений. В сб.: Методы и системы принятия решений. - Рига: РПИ, 1983, с. 38-42.

82. Гинзбург JI.H. Качество как один из важнейших показателей эффективности производства (на базе льняного комплекса) // Текстильная промышленность. 2004. - N 6. - С. 22-25

83. ГОСТ 15. 467-79. Определение коэффициентов весомости при комплексной оценке технического уровня и качества продукции.

84. Гурков И.Б. Тенденции изменения конкурентоспособности отечественной продукции / И.Б. Гурков, H.JI. Титова // Маркетинг. 1997. - № 1. - С. 20 - 31.

85. Как победить в конкурентной борьбе? // Текстильная промышленность. -2004. № 6. - С. 52-53

86. Кирюхин С.М. Оценка и прогнозирование качества текстильных материалов. / С. М. Кирюхин, А. Н. Соловьев М.: Легкая индустрия, 1977. -312 с.

87. Кумэ X. Статистические методы повышения качества/ X. Кумэ М.: Финансы и статистика, 1990. - 304 с.

88. Куржанский А.Б. Управление и наблюдение в условиях неопределенности. / А. Б. Куржанский А.Б. М: Наука, 1977. 392с.

89. Тихонов А. Н. Регуляризующие алгоритмы и априорная информация / А. Н. Тихонов. М: Наука, 1983. - 200 с.

90. Чернов В.Г. Построение рейтинговых оценок с использованием нечетких множеств. / В. Г. Чернов // Известия академии наук. Теория и системы управления. 1999. - №1. С. 94 - 98.

91. Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy TECH. / А. В. Леоненков СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 736 с.

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

93. Мельников С.В. Планирование эксперимента в исследования сельскохозяйственных процессов / С. В. Мельников, В. Р. Алешкин, П. М. Рощин. 2-е изд. перераб. и доп. — Л.: Колос. Ленингр. 1980. 168 с