Разработка методологии построения экспертных систем для диагностики цифровой РЭА тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.17, кандидат технических наук Мамаев, Юсуп Гаджиевич

• Мамаев, Юсуп Гаджиевич
• кандидат технических наук
• 1999

Оглавление диссертации кандидат технических наук Мамаев, Юсуп Гаджиевич

ОГЛАВЛЕНИЕ

Список обозначений

Список сокращений

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Анализ состояния проблемы

1.1. Обзор традиционных методов диагностики РЭА

1.2. Обзор ЭС в области диагностики

1.3. Архитектура экспертных систем

1 .4. Представление знаний в ЭС

1.4.1. Логическая модель представления зшшш

1.4.2. Семантические модели

1.4.3. Фреймы

1.4.4. Продукционные модели

1.5. Классификация методов поиска решений в ЭС

1.5.1. Поиск решения в одном пространстве

1.5.2. Поиск в иерархии пространств

1.5.3. Поиск в альтернативных пространствах

Глава 2. Применение нейронной сети для описания объекта диагностики

2.1. Построение диагностических моделей объекта диагностики

2.2. Исследование возможности применения нейро-

сети для описания схем цифровых дискретных устройств

2.3. Преобразование принципиальной электрической схемы

в нейронную сеть

Глава 3, Разработка базы знаний экспертной системы

3.1. Анализ и выбор модели представления знаний

3.2. База знаний

3.3. База данных

3.4. Формализация неопределенных знаний

Глава 4. Механизм поиска решений

4.1. Анализ и выбор метода поиска решений

4.2. Процесс управления

4.3. Механизм приспособления фрейма к реальной ситуации

4.4. Принятие решения в условиях неопределенности

Глава 5. Применение нейросети для поиска неисправности в цифровых схемах

5.1. Адаптация методики анализа нейронной сети для решения задач диагностики

5.2. Стратегия поиска

5.3. Методика локализации неисправности

в объекте диагностики

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ЛИТЕРАТУРА

ПРИЛОЖЕНИЯ

СПИСОК" ОБОЗНАЧЕНИЙ

у/ - логическая функция, реализуемая формальным нейроном;

<р - логическая функция, реализуемая формальным нейроном (оператором сети); 3 - порог нейрона;

а - состояние синаптического входа нейрона; и> - весовой коэффициент синапса;

Д- набор символов (двоичный эквивалент) в диаграммном уравнении;

С,.\ - элемент порядковой диаграммы; ♦

у/ - логическая функция модели ошибок; —♦

Р<ЙГ - булева производная ориентированная на увеличение;

- булева производная ориентированная на уменьшение; /Лд - функция принадлежности нечеткого множества А; РА - Фрейм А ;

яиЬР^ - субфрейм фрейма А; *

Р - логическая функция, реализуемая неисправной схемой; р~Р(Н) - априорная вероятность;

р+ = Р(Е:Н) - вероятность появления свидетельства Е} если гипотеза //верна;

р" = р(Е:тН) - вероятность появления свидетельства Е, если гипотеза//неверна;

Ш(Е) - оценочная функция (цена свидетельства); К - реакция пользователя по шкале от "-5" до "+5". Ч?(Х,8) - реляционная система; 5 - сигнатура реляционной системы.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

АСК - автоматизированная система контроля; БЗ - база знаний; БД - база данных;

БИЕ - базовая иерархическая единица;

ДМ - диагностическая модель;

ДУ - диаграммное уравнение;

ИЕ - иерархическая единица;

ИИ - искусственный интеллект;

ИС - инструментальная система;

ИУ - иерархический уровень;

КУ - комбинационное устройство;

МВГ - метод ветвей и границ; -"

МДП - метод динамического программирования;

МЛВ - механизм логического вьюода;

НС - нейронная сеть;

ОБД - ориентированные булевы дифференциалы;

ОБП - ориентированные булевы производные;

ОД - объект диагностирования;

ПУ - последовательностное устройство;

СДНФ - совершенная дизъюнктивная нормальная форма;

ФЛМ - функционально-логическая модель;

ФН - формальный нейрон;

ФНЗ - формальный нейрон с запрещающими волокнами; 1ДДУ - цифровое дискретное устройство; ЭС - экспертная система.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методологии построения экспертных систем для диагностики цифровой РЭА»

ВВЕДЕНИЕ

Усложнение РЭА предъявляет высокие требования к ее надежности и ремонтопригодности, а также повышает требования к методам диагностики при производстве и эксплуатации. С увеличением сложности изделия его надежность неизбежно снижается, что в свою очередь требует квалифицированного обслуживания и диагностики [28,70].

Вопросам диагностики посвящены работы таких известных специалистов" как С.П.Ксенз [64,65], С.А.Ельяшкевич [41-47], Л.Г. Дубиц-кий [13], Д.Д. Брюлле [19], И.А. Биргер [16], П.С. Давыдов [35] и др.

В диагностике обычно присутствуют следующие совокупности явлений и действий [30,35]:

• совокупность несовместимых, взаимоисключающих явлений и действий;

• совокупность соответствующих каждому состоянию отличительных признаков (значений, параметров, симптомов);

• совокупность процедур просмотра и сопоставления этих признаков, каждая из которых и есть, собственно, вариант процедуры поиска и принятия решения в условиях начальной неопределенности.

Область диагностики неисправностей РЭА сложна для проектировщиков систем диагностики в связи с тем, что данная задача является недостаточно формализованной. Кроме того, существуют определенные затруднения в передаче и освоении опыта экспертов в данной предметной области.

С развитием "искусственного интеллекта" и одного из его направлений - "систем основанных на знаниях", появилась возможность накопления и передачи знаний и опыта экспертов в рассматриваемой предметной области [90,104].

Привлечение экспертных систем в область диагностики РЭА позволяет значительно увеличить эффективность поиска неисправностей. Такие системы в данной предметной области существуют, например СОНЭТ, IN-ATE, CRIB, Maintex и др.

Большой вклад в решение данной проблемы внесли такие известные специалисты в области искусственного интеллекта как Э.В. Попов [104], Д.А. Поспелов [113,114], Г.С. Поспелов [115], Д. Уотерман [130], А. Эндрю [140], Д. Ленат [158], и др.

В соответствии с существующими подходами к диагностике РЭА можно выделить две тенденции. Первая - это уклон в сторону "математизации" процесса поиска неисправностей. Вторая связана с тем, что делается акцент на знания и опыт экспертов в данной предметной области. Что касается первой тенденции, то она не учитьюает неформальных аспектов задачи, и этот факт во многом снижает эффективность решения. Во втором случае привлечение экспертных знаний и эвристического опыта вносит большую долю субъективности в процесс решения и, как следствие, влияет на результат [2,3,18,50].

Привлечение экспертных систем (ЭС) для решения задач диагностики РЭА позволяет в значительной степени перенести процесс поиска неисправности из области технической (я-ое количество контрольных измерений) в область интеллектуальную (с минимальным количеством контрольных измерений). В идеале это диагностика "без снятия задней панели".

Известно [52,54,145], что слабым местом ЭС является их ориентированность на конкретное изделие или класс изделий. Этот факт часто делает нецелесообразным создание ЭС для диагностики широкого спектра РЭА, так как достаточно трудоемкий процесс их создания может перечеркиваться появлением принципиально новых изделий. Решением этой проблемы должны стать такие ЭС, которые были бы инвариантны по отношению классу и типу РЭА.

На возможность построения такой ЭС указывает то, что любая

РЭА на низшем иерархическом уровне состоит из множества элекгро-радиоэлемеитов (ЭРЭ), связанных между собой в базовые функциональные единицы (усилители, фильтры, умножители и т.д). При этом можно отметить, что скорость изменения множества базовых иерархических единиц (БИЕ) существенно меньше скорости совершенствования аппаратуры, т.е. любая принципиально новая аппаратура является "комбинацией" таких базовых иерархических единиц.

Другой существенный недостаток существующих экспертных систем для диагностики РЭА - недостаточная глубина локализации неисправности на элементном уровне. Если на структурном уровне локализация неисправности осуществляется достаточно эффективно на основе экспертных знаний, то на уровне элементов такие знания практически отсутствуют, а экспертная система решает задачу на основе традиционных методов, которые также не свободны от недостатков.

Исходя из всего этого, можно сделать следующие выводы. Во-первых, необходимо использовать накопленный опыт и достоинства традиционных подходов к диагностике РЭА. Во вторых, необходимо дальнейшее развитие и совершенствование экспертных систем, работающих в данной области. В третьих, представляется перспективным привлечение к решению данной проблемы других перспективных направлений теории искусственного интеллекта, например, теории формальных нейронов и нейронных сетей.

Актуальность проблемы Одним из эффективных методов повышения надежности РЭА в процессе эксплуатации является ее рациональная техническая диагностика, которая позволяет организовать поиск и локализацию неисправности. Особое значение эта проблема приобретает при эксплуатации и обслуживании сложных радиотехнических комплексов специального назначения, для которых главными показателями качества процесса диагностики являются надежность установления диагноза и

время поиска дефектных компонентов.

В настоящее время РЭА с цифровой обработкой сигнала широко используется, что привело к существенному повышению уровня ее надежности, но в целом не сняло проблему обеспечения высокой работоспособности. Это значит, что разработка методов эффективного поиска возникающих неисправностей остается актуальной.

Кроме того, развитая и эффективная технология решения задач диагностики далека от совершенства. Это можно объяснить тем, что данная задача является слабо формализованной, что в свою очередь вызывает определенные затруднения в передаче и освоении опыта экспертов в области диагностики РЭА.

С развитием систем искусственного интеллекта появилась возможность решения подобных задач. Привлечение экспертных систем (систем, основанных на'знаниях) в область диагностики РЭА позволило значительно увеличить эффективность поиска неисправности, а также дало инструмент для накопления и передачи опыта экспертов.

Однако, если на структурном уровне экспертные системы (ЭС) позволяют достаточно эффективно локализовать неисправность, то на элементном уровне они вынуждены обращаться к традиционным методам диагностики. Это объясняется тем, что экспертные знания на этом иерархическом уровне практически отсутствуют.

Кроме того, существующие экспертные системы ориентированы, как правило, на определенный тип или класс РЭА, а иногда и на конкретное изделие. При этом сложный и трудоемкий процесс построения такой системы перечеркивается моральным старением и появлением новой РЭА. Возникает проблема построения инвариантных экспертных систем.

Анализ статистических данных отказов показал, что 40% отказов связано со сферой производства и разработки РЭА, 40% отказов связаны с комплектующими электро-радиоэлементами и 20% - ошибки обслуживающего персонала и другие различные причины.

Известно, что эффективный контроль РЭА на этапе производства позволяет резко повысить надежность изделия, поэтому важное значение имеет контроль комплектующих э л ектро-р а ди оэлем ентов, особенно ИС, БИС, СБИС, в которых могут существовать не только одиночные, но и множественные ошибки.

Таким образом, актуальными являются следующие задачи: • разработка метода локализации единичных и множественных ошибок в схемах с цифровой обработкой сигнала;

» разработка методологии построения экспертных систем для диагностики цифровой РЭА с высокой степенью инвариантности;

© использование современных направлений теории искусственного интеллекта и разработка на их основе эффективных методов решения поставленной задачи.

Постановка задачи Основной целью диссертационной работы является разработка методологии диагностики цифровой радиоэлектронной аппаратуры посредством систем искусственного интеллекта.

Для реализации поставленной цели необходимо решить следующие задачи.

1. Разработка д и а гн о сти ч еских моделей объекта диагностики (ОД).

2. Разработка метода моделирования неисправности.

3. Разработка базы данных и базы знаний ЭС.

4. Разработка механизма поиска решений.

5. Разработка метода локализации неисправности.

Задача диагностики РЭА посредством ЭС, состоит в: а) определении неисправности объекта диагностики, основываясь на системе правил, опираясь на набор признаков и фактов, проявление которых наиболее точно отражают состояние объекта диагностики; б) в выдаче рекомендации по устранению возникшей неисправности, на основании поставленного диагноза.

Диссертация содержит введение, пять глав с выводами, заключение, список литературы п приложения, включающие в себя акты внедрения и фрагменты программ. В начале каждой главы, кратко формулируется проблема, решению которой посвящена глава, а в конце каждой глаьы приводятся краткие вывода.

По теме диссертации опубликовано три печатные работы, в том числе одна статья. Результаты работы внедрены в НИР и используются в учебном процессе на кафедрах САПР в МИРЭА и ВолГТУ.

Заключение диссертации по теме «Радиотехнические и телевизионные системы и устройства», Мамаев, Юсуп Гаджиевич

Выводы:

1. Показана возможность применения нейронной сета для описания диагностической модели и схем цифровых устройств.

2. Показана возможность поиска неисправностей в цифровых схемах, методом анализа нейронных сетей. Разработаны соответствующие алгоритмы, позволяющие локализовать неисправность на различных уровнях диагностики.

3. Предложены методы сокращения перебора при наличии мно- жественных неисправностей.

4. Усовершенствован метод поиска кратных дефектов, основанный на использовании ориентированных булевых дифференциалов и производных. Предложена методика определения эталонных выходных значений и вычисления тестовых наборов основанная на использовании нейросетевой модели ОД.

5. Предложенная поэтапная организация процесса локализации неисправности в объекте диагностики позволяет на ранних этапах процесса диагностики отсекать множество заведомо ложных решений, благодаря выдвижению и проверке гипотез.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Таким образом, в данной работе предложена методология построения систем искусственного интеллекта для диагностирования электронных устройств с цифровой обработкой сигнала. При этом получены следующие основные результаты:

1. На основе анализа состояния проблемы диагностики показана необходимость разработки новых эффективных методов локализации неисправностей в цифровой РЭА, основанных на привлечении возможностей систем искусственного интеллекта.

Проанализированы основные недостатки существующих методов диагностирования РЭА посредством ЭС, которые обусловлены отсутствием экспертных знаний о неисправностях на элементном уровне. Это вызывает необходимость обращения ЭС к традиционным методам диагностики, которые в свою очередь не всегда обеспечивают достаточную глубину локализации неисправности, а также очень трудоемки.

2. Предложены три диагностические модели в соответствии с различными представлениями объекта диагностики и различными этапами процесса диагностики. Сформулированы правила построения диагностических моделей. Предложенные модели содержат всю необходимую для процесса диагностики информацию в соответствии с предлагаемой в работе методикой. Данные модели согласуются с моделью данных НВОЗ, использованной в предлагаемой методике для организации рабочей памяти системы.

3. Показана возможность описания элементов цифровой техники с помощью формальных нейронов (ФН), причем как на структурном, так и на элементном уровне. ФН обладает рядом достоинств по сравнению с пороговым элементом, в том числе Н-полнотой.

Нейронная сеть, полученная соединением (в соответствии с принципиальной схемой) формальных нейронов - моделей схемных элементов, позволяет моделировать любую неисправность, имеющую место в реальном объекте диагностики. Этот факт используется при проверке гипотез, выдвинутых системой относительно возможного диагноза.

4. Создан банк нейронных моделей базовых логических элементов, позволяющий описать большинство известных принципиальных схем цифровой техники. Так как большинство элементов цифровой техники являются унифицированными, наличие банка моделей ФН в диагностической системе позволит быстро преобразовать электрическую принципиальную схему в нейросетевую модель объекта диагностики.

5. Разработаны инвариантная (по отношению к различным объектам диагностирования) структура объекта диагностики и соответствующая ей структура базы знаний. В соответствии с системным подходом к проектированию РЭА большинство изделий имеет иерархическую структуру. Представление экспертных знаний в БЗ системы и в рабочей памяти в соответствии с такой иерархией позволяет использовать экспертную систему для различных объектов диагностирования.

6. Разработан генератор частичных решений для выдвижения гипотез экспертной системой с целью последующей их проверки на нейросетевой модели объекта диагностики. Для выдвижения гипотезы система преобразует мограф (лежащий в основе модели данных НВОЗ) в диаграмму Хассе (задающую некоторый частичный порядок на множестве потенциальных диагнозов) и выдвигает гипотезу в соответствии с этим порядком.

7. Показана возможность поиска неисправностей в цифровых схемах (на примере комбинационных устройств) методом анализа нейросетевых моделей реального объекта диагностики. Причем, анализ сети возможен для: комбинационных устройств;

• 11 о следов а тел ь 11 о стны х устройств; одиночной ошибки и множественной ошибки.

Разработаны соответствутощие алгоритмы, позволяющие локализовать неисправность на различных уровнях диагностики.

8. Предложены следующие методы сокращения перебора при наличии множественных неисправностей:

• использование моделей ошибок; применение аппарата ориентированных булевых дифференциалов для выделения неисправных ветвей и шунтирующих путей (для определения кратных ошибок); введение искусственной ошибки.

9. Усовершенствован метод-поиска кратных дефектов, основанный на использовании ориентированных булевых дифференциалов и производных. В данной работе предложена методика определения эталонных выходных значений и вычисления тестовых наборов, основанная на использовании нейросетевой модели объекта диагностики.

10. Предложена методика построения диагностической экспертной системы, содержащей в себе два "инструмента": систему, основанную на знаниях, и нейросетевую экспертную систему, в которых отражены результаты исследований по двум направлениям теории искусственного интеллекта.

В отличие от традиционных подходов к решению данной задачи, предлагаемая методология позволяет эффективно локализовать неисправность как на структурном, так и на элементном уровне. Причем, при локализации неисправности на элементном уровне отпадает необходимость в экспертных знаниях, выявление которых является основной трудностью при построении таких систем.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Мамаев, Юсуп Гаджиевич, 1999 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1 Авалиани Г.В. Эвристические методы в распознавании образов.-Тбилиси: Мецниереба, 1988. -76 стр.

2 Аверкин А.И. Нечеткие множества в моделях искусственного интеллекта". Вопросы кибернетики: Ситуационное управление: теория и практика/ Под ред. Поспелова Д.А.-М.:Научный совет по комплексной проблеме "Кибернетика", Вып.#68,1980.-стр79-86.

3 Аверкин А.Н., Нгуен M X. "Использование нечетких отношений в моделях представления знаний"// Изв. АН СССР. Серия "Техническая кибернетика", 1989,#5.

4 Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных у слов ий. - М.: Н а у ка, 1976.-278с.

5 Айвелло Л.,Чекки К.,Сартини Д. "Представление и использование метазнаний". - ТИИЭР, 1986 #10-12.

6 Алексеева Е.Ф., Стефашок В. Л ."Экспертные системы - состояние и перспектива"// Изв. АН СССР. Серия "Техническая кибернетика", 1984, #5.-153-167 стр.

7 Алиев P.A., Церковный А.Э. Мамедов Г.А. "Управление производством при нечеткой исходной информации". -М.: Энергоатомиздат, 1991.

8 Алиев P.A.", Абдикеев Н.М., "Производственные системы с искусственным интеллектом".- М.: Радио и связь, 1990.- 264стр.

9 Амамия М., Танака Ю."Архитектура ЭВМ и искусственный интеллект": Пер. сяпон.- .:Мир,1991.

10 Асонов A.A. Косолапов О.И. "Архитектура ЭВМ и основы операционных систем". М.:-Радио и связь, 1988.-316 стр.

11 Байда Н.П., Кузьмин И.В., Шпиловой В.Т. "Микропроцессорные системы поэлементного диагностирования РЭА". - М.: Радио и связь". 1987-256 стр.

12 Беллман Р., Заде Л. "Принятие решений в расплывчатых уело-

виях". В кн.: "Вопросы анализа и процедуры принятия решений ".-М.: Мир, 1976.-228 стр.

13 Бережной В.П., Дубицкий Л.Г." Выявление причин отказов РЭА" // Под ред.Л.Г. Дубицкий Л.Г.-М.: Радио и связь, 1983-231 ст.

14 Бершнейн Л.С.,Коровин С.Я., Мелихов А.Н. Проектирование инструментальных средств экспертной системы с нечеткой логи-кой'7/Изв. АН СССР. Серия "Техническая кибернетика", 1989,#2.

15 Биба И.Г. и др. "Представление знаний в системах решения задач.7/Изв.АН СССР. Серия "Техническая кибернетика", 1982,#6-стр.170-176.

16 Биргер И.А. "Техническая диагностика". М. :Ма шиностроение, 1978.-239стр.

17 Борисов А.Н., Кокле Э.А. "Распознавание размытых образов по признакам". Кибернетика и диагностика. - Рига/'Зинатне", 1970.-стр.135-147.

18 Борисов А.Н. "Модели принятия решений на основе лингвистической переменной".- Рига,"3инатне", 1982. - 256стр.

19 Брюлле Д.Д. "Отыскание неисправностей в технических устройствах" // Зарубежная радиоэлектроника. 1961 .-#7.- стр.27-34.

20 Брябрин В.М. Блинов Д.М. "Классификационная экспертная система. Микропроцессорные средства и системы", 1988,#2.

21 Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. - М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. 1988.-384 стр.

22 Венда В.Ф. "Системы гибридного интеллекта: Эволюция, психология, информатика.- М.: Машиностроение, 1990.- 446 стр.

23 Волков А.М.,Ломнев В.С. "Классификация способов извлечения опыта экспертов'У/Изв.АН СССР.Серия "Техническая кибернетика", 1989., #5. - стр.34-44.

24 Вопросы применения экспертных систем: Сб. Науч.тр. / Под. ред.Соломатина В.В., Марковой Е.В.:М-во приборостроения ,средств автоматизации и систем упр. НПО "Центросистем".-Минск, 1988-219

стр.

25 Вычислительная техника. Системы. Управление. Вып.2. Экспертные системы, 1990.-95 стр.

26 Вычислительная техника. Системы. Управление. Вып.З. Экспертные системы, 1990.-90 стр.

27 Выявление экспертных знаний/ О.И.Ларичев, и др.; Отв.ред. С.А. Емельянов; АН СССР, ВНИИ системных исследований.-М.: Наука, 1989.- 127 стр.

28 Гаскаров A.B., Голинкевич Т.А., Мозгалевский A.B. Прогнозирование технического состояния и надежности РЭА.-М.: Сов.радио, 1974.-222с.

29 Гедзберг Ю.М. "Ремонт цветных переносных телевизоров."-М.:Радио и связь, 1990.-192 стр.

30 Глазунов Л.П..Смирнов А.Н. "Проектирование технических систем диагностирования."- Л.гЭнегоатомиздат, Ленинград, отд., 1982.232 стр.

31 Гнедов Г.М.,Розенбаум О.В.,Шумов Ю.А. "Проектирование систем контроля ракет,- М.¡Машиностроение, 1975,-224 стр.

32 Гор бань А.Н., Россиев Д.А. "Нейронные сети на персональном компьютере". -Новосибирск: Наука. 1996.-276стр.

33 Горбатов В.А. "Теория частично упорядоченных систем" М.: Сов.радио, 1976.-336стр.

34 Граф III., Гессель М."Схемы поиска неисправностей":Пер. с нем. М.:Энергоатомиздат, 1989.- 144 стр.

35 Давыдов П.С. "Техническая диагностика радиоэлектронных устройств и систем".- М.: Радио и связь, 1988.-256стр.

36 Данилов В.В, Филипов Ф.В. "Построение полных проверяющих тестов для автоматов".- Известия ЛЭТИ. Статистическая радиотехника и обработка сигналов РТС, 1975,вып. 174,с.68-71.

37 Джексон Г.Д. Проектирование реляционных баз данных для использования с микроЭВМ. Пер. с англ.- М.: Мир, 1991. - 252стр.

38 Доценко Б.И. "Техническая диагностика сложных радиоэлектронных средств".- Киев: Знание, 1978.-32 стр.

39 Дубов Ю.А., Травкин С.И., Якимец В.Н. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем. - М.:Наука. Гл. Ред. Физ. -Мат. лит., 1986.-296 стр.

40 Дуглас Б.Денат Д. "Искусственный интеллект". В сб.: Современный компьютер: Пер. с англ. / Под ред. Курочкина В.М.-М.: Мир, 1986.- 174-186 стр.

41 Ельяшксвич С.А. "Отыскание неисправностей и настройка цветных телевизоров".- М.: Энергия ,1976.-271 стр.

42 Ельяшкевич С.А. "Неисправности и настройка цветных телевизоров".- М. .'Энергия, 1980.-231 стр.

43 Ельяшкевич С.А.,Кишеневский С.Э. "Блоки и модули цветных унифицированных телевизоров". Справ.пособие - М.: Радио и связь, 1982.-191 стр.

44 Ельяшкевич С.А. и др. "Ремонт и регулировка цветных телевизоров блочно-модульной конструкции".-М.: 1985.

45 Ельяшкевич С.А. "Цветные стационарные телевизоры и их ремонт".- М.: Радио и связь,1986.-222 стр.

46 Ельяшкевич С.А., Пескин А.Е. "Устройство и ремонт цветных телевизоров ". _М.: ДОСААФ,1987.-302 стр.

47 Ельяшкевич С.А. "Цветные телевизоры ЗУ С ЦТ": Справ, пособие.- М.:Радио и связь, 1989-144 стр.

48 Емельянов C.B. и др. "Многокритериальные метода принятия решений".- М.: Знание,1985.

49 Ершов А.П. "Человек и машина ".-М.:3нание,1985,#4.-32стр.

50 Заде Л.А. "Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений":В кн.: "Математика сегодня".- М.: Знание, 1974-5-49 стр.

51 Заде Л.А. "Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенного решения",- М.:Мир, 1976.-165 стр.

52 Зубов В.В.,Микушин В.А. "Экспертная система диагностирования цифровых устройств ДИЭКС на ПЭВМ ".В кн.¡"Экспертные системы на персональных компьютерах": Материалы семинара.-М.: МДНТП, 1990.-!;" стр.

53 "Искусственный интеллект - основа новой информационной технологии": Сб. научн. тр./ Научн. - произв. объединение "Центрпрограммсистем". Под ред. Поспелова Д.А., Семенова H.A. -Калинин: НПО" Центрпрограммсистем",1990.115 стр.

54 "Искусственный интеллект": В 3-х кн./Под ред.Попова Э .В. Кн 1."Системы общения и экспертные системы".- М.: Радио и связь, 1990.-460 стр.

55 Кн. 2. "Модели и методы".-М.: Радио и связь, 1990.-304 стр.

56 Кн. 3. "Программные и аппаратные средства". -М.: Радио и связь, 1990.-362 стр.

57 Казначеев В.И. "Диагностика неисправностей цифровых ав-томатов"7-М.:Сов.радио,1975.-336стр.

58 Калявин В.П.,Мозгалевский А.В."Технические средства диагностирования".-JI.: Судостроение, 1984.-208 стр.

59 Кисилев В.В., Кон E.JI., Шеховцов О.И. "Автоматизация поиска дефектов в цифровых устройствах".-Л.: Энергоатомиздат.1986.-96стр.

60 Климов E.H., Попов С.А., Сахаров В.В. "Индентификация и диагностика судовых технических систем".- Л.: Судостроение, 1978.-248 стр.

61 Ковригин О.В., Смольянов Н.Д.,Чмырь А.Я. "Экспертные диагностирующие медицинские системы"// Изв.АН СССР. Серия "Техническая кибернетика", 1982#5-199-216стр.

62 Коллакот Р. "Диагностирование механического оборудования / Пер. с анг.- Л.: Судостроение, 1980.-296 стр.

63 Кофман А."Введение в теорию нечетких множеств". -М.:Радио и связь, 1982.

64 Ксенз С.П."Поиск неисправностей в радиоэлектронных системах методом функциональных проб".- М.:Сов. радио, 1965.-135 стр.

65 Ксенз С.Г1."Диагностика и ремонтопригодность радиоэлектронных средств".~М.:Радио и связь, 1989.-248 сгр.

66 Кузнецов П.И.,Пчелинцев Л.А., Гайденко А.С. "Кошроль и поиск неисправностей в сложных системах". -М.:Сов. радио, 1969-240 стр.

67 Курчидис В.А. "Функционально-логические узлы ЭВМ". М.:-Наука, 1991.157 стр.

68 Ларичев О., Мечитов А.И., Мошкович Е.М.. "Системы выявления экспертных знаний в задачах классификации'7/Изв. АН СССР. Серия "Техническая кибернетика", 1987,#2.-74-84 стр.

69 Левин Р., Дроанг Д., Эделсон Б. "Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациям на Бейсике": Пер. с анг.; Предисловие М.Л. Сальникова, Ю.В. Сальниковой.- М.: Финансы и статистика , 1990.- 239 стр.

70 Леонов А.И., Дубровский Н.Ф. "Основы технической эксплуатации бытовой РЭА".- М.: Ленпромбытиздат, 1991.-268 стр.

71 "Логический подход и искусственный интеллект": "От классической логики к логическому программированию"/ Тей А. и др.:Пер. с фран.-М.: Мир, 1990.-432 стр.

72 Лозовский B.C. "Экстенсиональная база данных на основе семантических сетей 7/Изв. АН СССР. Серия "Техническая кибернетика", 1982, #5.-23-42 стр.

73 Любарский Ю.Я. "Интеллектуальные информационные системы. -М.:Наука, 1990. -227 стр.

74 Маккарти Дж., Хайес Р., Некоторые философские проблемы в задаче построения искусственного интеллекта // Кибернетические проблемы бионики. - М.Ж Мир, 1972. - с.40-87.

75 Макеев И.С., Шахнов Ф.П. "Упорядочение альтернатив на основе расплывчатых оценок. -М.: ВЦ АН СССР, 1989.-42 стр.

76 Малышев Н.Г., Берштейн Л.С.,Божеш<ж A.B.. "Нечеткие модели для экспертных систем в САПР". -М.:Энергоатомиздат, 1991.

77 "Методы и системы принятия решений..Вопросы создания экспертных систем : Сб. науч. тр./ Риж.политехн. ин-т им.Пельше А .Я.-Рига: РПИ, 1988.-152 стр.

78 Микулич Л.И. "Проблемы создания экспертных систем" // "Ученые записки Тартуского госуниверситета". -Тарту, 1985. -Вып.714. Теория и модели знаний (теория и практика создания систем искусственного интеллекта).- 87-114 стр.

79 Минский М. "Фреймы для представления знаний": Пер. с анг./ Под ред.Кулакова Ф.М.-М.Энергия, 1979.-151 стр.

80 Мкртчян С.О. "Нейроны и нейронные сети.(Введение в теорию формальных нейронов и нейронных сетей)". -М.Энергия, 1971.232стр.

81 "Моделирование и экспертные системы": Межвуз. сб.научн.тр./ Под ред. Нечаева В.В.-М.: МИРЭА,-147 стр.

82 Мозгалевский A.B., Гаскаров Д.В." Диагностика судовой автоматики методам планирования эксперимента".- Л.: Судостроение, 1977.-95стр.

83 Мозгалевский A.B. Калявин В.П., "Диагностирование электронных систем" Под ред. А.В.Мозгалевского.-Л.: Судостроение, 1984.-224 стр.

84 Мозгалевский .A.B., Койда А.Н. "Вопросы проектирования систем диагностирования" - Л. :Энерго ато м из дат, 1985. -112 стр.

85 Мюллер И."Эвристические методы в инженерных разработках (Методы нужно применить)" Пер.с нем.-М.: Радио и связь, 1984.-142 стр.

86 Нариньяни А.С."Неопределенность в системе представления и обработки знаний"// Изв. АН СССР. Серия "Техническая кибернетика", 1986,#5.-14-19 стр.

87 Нейлор К. "Как построить свою экспертную систему" // Пер.с

англ.-М.:Энергоатомиздат,} 991 ,»288стр.

88 "Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения": Пер.с англ./ Под.рсд. Р.Р.Ягсра.-М.: Радио и связь, 1986.408 стр.

89 "Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта "/ Аверкин А.II. и др.- М.: Наука,1986.-312 стр.

90 Нильсон Н." Искусственный интеллект. Методы поиска решений":/ Пер. с анг.- М.:Мир, 1973.-270 стр.

91 Нильсон Н. "Принципы искусственного интеллекта": / Пер. с англ.-М.: Радио и связь, 1985.-373 стр.

92 "Обеспечение качества РЭА методами диагностики и прогно-зирования'УН.С.Данилин, Л.И.Гусев, Ю.И.Загорский и др.-М.: Радио и связь, 1989.- 304 стр.

93 Обработка нечеткой информации в системах принятия решений/ А.Н.Борисов, А.В.Алексеев, Г.В.Меркурьева и др.- М.: Радио и связь, 1989. -304 стр.

94 "Обработка и представление данных в человеко-машинных системах": Сб.статей/АН СССР, Ин-т проблем передачи информации.-М.: Наука,-148 стр.

95 Осис Я.Я."Распознавание неисправностей сложных обьектов диагностики с использованием теории размытых множеств". Кибернетика и диагностика.- Рига."Знатне", 1968.-105-120 стр.

96 "Основы технической диагностики". Кн. 1./ В.В.Карибский, П.П. Пархоменко, Е.С. Согомонян,В.Ф, Халчев; Под ред. П.П. Пар-хоменко.-М.:Энергия, 1976.-463 стр.

97 "Основы технической диагностики" Кн.2./ П.П. Пархоменко, Е.С. Согомонян; Под ред. П.П.Пархоменко. _М.Энергия, 1981.-319стр.

98 Осута С. "Обработка знаний ": Пер.с япон.-М.:Мир, 1989.-293

стр.

99 Пашковский Г.С." Задачи оптимального обнаружения и поиска отказов в РЭА7/Подред.И.А.Ушакова.-М.: Радио и связь, 1981.-280

стр.

100 Псреверзев- Орлов В.С."Советник специалиста: Опыт разработки партнерской системы"/Отв.ред. Овсеевич И.Л.;АН СССР, Ии-т проблем передачи информации.-М.: Наука, 1990.-130 сгр.

101 "Перспективы развития вычислительной техники":В 11-ух кн. Кн.2.Интеллектуализация ЭВМ.- М.: Высшая школа, 1989.-159 стр.

102 Полибин В.В. "Ремонт и обслуживание радиотелевизионной аппаратуры". - М.: Высш.шк., 1991-303 стр.

103 Попов Э.В. "Общение с ЭВМ на естественном языке (Проблемы искусственного интеллекта).-М.:Наука, 1982.-360 стр.

104 Попов Э.В. Экспертные системы: Решения неформализованных задач в диалоге с Эвм. -М.: Наука, 1987.-283 стр.

105 Попов Э.В. Экспертные системы - состояние, проблемы, перспективы// Изв. АН СССР. Серия"Техническая кибернетика", 1989,#5

106 "Представление знаний в человеко - машинных и робоготех-нических системах" Том А:"Фундаментальные исследования в области представления знаний (Д.А.Поспелов и др.).- М.: Издание ВЦ АН СССР, ВИНИТИ,1984.-261стр.

107 Том В: "Инструментальные средства разработки систем, ориентированных на знания (Г.Ангелова и др.).-236 стр.

108 Том С: "Прикладные человеко-машинные системы, ориентированные на знания. -380 стр.

109 Том Д: "Фундаментальные и прикладные исследования в области роботогехнических систем".-291 стр.

110 "Представление и использование знаний": Пер. с япон./ Под ред.Х.Уэно, М. Исиздзука.-М.: Мир, 1989.-220 стр.

111 "Представление знаний и экспертные системы": Сб. науч. тр"/ АН СССР , Ленингр. ии-т информатики и автоматизации/ Под ред. Александрова В.В.- Л.: ЛИИАН, 1989.-194 стр.

112 Поспелов Д.А. О "человеческих"рассуждениях в интеллектуальных системах. Вопросы кибернетики: Логика рассуждений и ее мо-

делирование.-М.¡Научный совет по коплсксной проблеме "Кибернетика", Выпуск #95, 1983-5-37 стр.

113 Поспелов Д.А., Стефанюк В, Л .."Искусственный интеллект в зарубежных исследованиях"// Информационный материал #3 Научного совета по комплексной проблеме "Кибернетика", 1986.-3-33 стр.

114 Поспелов Д. А." Ситу а ци о н но е управление: теория и практика". - М.: Наука, 1986.-284 стр.

115 Поспелов Г.С.,Поспелов Д.А."Иску сствснныи интеллект -прикладные системы".-М.: Знание,1985.#9-48стр.

116 Поспелов Г.С. "Искусственный интеллект-основа новой информационной технологии". / АН СССР.-М.:Наука, 1988.-278 стр.

117 Поспелов Г.С. "Системный анализ и искусственный интел-лект".-М.: АН СССР, 1980.-47 стр.

118 "Приобретение знаний": Пер. с япон./ Под ред. С.Осуга, Ю. Саэки.- М.: Мир, 1990-303 стр.

119 Разработка диагностического обеспечения и построение автоматизированных систем диагностирования и восстановления техники связи и управления/ Под.ред. С.П.Ксенза.-Л.: ВАС, 1984.-226с.

120 Разработка ЭВМ нового поколения: архитектура, программирование. Под ред. Ершова А.П. М.:-Наука, 1986. 231стр.

121 Розенблатт Ф. "Принципы нейродинамики". - М.:Мир, 1965. -480стр.

122 Рубашкин В.Ш. "Представление и анализ смысла в интеллектуальных информационных системах".М.:Наука. Гл. Ред. Физ.-мат. лит., 1989.-192 стр.

123 Сиротинский В.В. "ИНТЕРЭКСПЕРТ - инструмент построения экспертных систем".М.: Наука, 1992.-297стр.

124 Селлерс Ф. "Методы обнаружений ошибок в работе ЭЦВМ". -М.: Мир,1972.-310 стр.

125 Скобцов Ю.А. "О применении булевых дифференциальных операторов при построении проверяющих последовательностей".- Ав-

тематика и телемеханика, 1978, #9»с.136-148.

126 Скобцов Ю.А. "Построение множества проверяющих тестов доя заданной неисправности в цифровых устройствах".- В кн.: Дискретные системы, формальные языки и сложность алг оритмов.- Киев: ИК АН УССР, 1977,

127 Стефик М. и др. Организация экспертных систем.// Кибернетический сборник. - М.:Мир, 1985 Вып.22.- Стр. 170-220.

128 Таунсенд К., Фохт /{."Проектирование и программная реализация ЭС на ПЭВМ" / Пер. с анг.-М.: Финансы и статистика, 1990. -318 стр.

129 Тиори Т.,Фрай Дж. "Проектирование структур баз данных", в 2-хкн. Кн.1.-М.:Мир, 1985.-287 стр.

130 Кн.2. - М.:, 1985.-320 стр

131 Уинстон П."Искусственный интеллект": Пер с англ.- М.: Мир, 1980.

132 Уолленберг Б.Ф., Сакалути Т. "Искусственный интеллект в управлении энергосистемами". ТИИЭР, 1987,#12,150-158 стр.

133Уотерман Д. "Руководство по экспертным системам": Пер. с англ. -М.: Мир, 1989. - 388 стр.

134 Харари Ф. Теория графов: Пер.с англ./ Пер.В.П. Козырева; Под ред.Г.П.Гаврилова.-М.:- Мир, 1973.-300 стр.

135 Хайес-Рот Ф., Уотерман Д., Ленат Д. "Построение экспертных систем Пер. с англ.- М.:Мир, 1987. -441 стр.

136 Чжен Г., Меннинг Е., Мети Г. "Диагностика отказов вычислительных систем".-М,; Мир,1972.-232 стр.

137 Шустерович А.И. "Обнаружение неисправностей радиоэлектронного оборудования". -М.: Энергия, 1970. -88 стр.

138 "Экспертные системы": Материалы семинара. -М.: МДНТП, 1986. - 138 стр.

139 Элти Д., Кумбс М. "Экспертные системы": концепции и примеры: Пер. с англ. - М.: Финансы и статистика, 1987.-190 стр.

140 Эндрю А. Искусственный интеллект: Пер. с англ. -М.: Мир, 1985.-265 стр.

141 Экспертные системы: Принципы работы и примеры: Пер. с англ. Под ред. Р. Форсайта.-М.: Радио и связь, 1987-224 стр.

142 "Экспертная система диагностики различных форм артериальной гипертензии'7/Изв.АН СССР. Серия Техническая кибернетика, 1982, #6.-183-190.

143 "Экспертная система на персональных компьютерах": Материалы семинара.- М.: МДНТП, 1990.

144 "Экспертные системы": сборник / Ред. Б.М.Васильев. -М.: Знание, 1990.-47 стр

145 "Экспертная система MIND для диагностирования электро-ных изделий""//Изв.АН СССР. Серия Техническая кибернетика, 1986, #5. -83-90.

146 "Экспертная система для построения деревьев иеисправно-стей'УВЦП.-#М-33270-15 стр . Пер. Докл. Gamba S.L.A. на конф.: Reliablity and Maintainability Symposium (Annual). (1986,Philadelphia), Proceedings,pp. 82-88.

147 Экспертная система: роль консультанта / ВЦП.-# Н -31933-25 стр. Пер. ст. Yaghmai N.S.,Maxin J.A. из журн.: American Society for Information Sciense.-1984. Vol.35,#5, pp.297-305.

148 Яблонский С.Б., Чегис И.А."О тестах для электрических схем": Успехи математических на}тс.-М.: 1995.-т.10,Вып.4 (66).-182-184 стр.

149 Язенин A.B. "Гибкая экспертная система.": Материалы семинара.- М.: МДНТП, 1990.

150 Яхно Т.М. "Создание экспертных систем на основе систем продукций". В сб.: "Теоретические проблемы системы систем обработки информации.- Новосибирск, ВЦ СО АН СССР, 1986.- 144-152 стр.

151 A case study:acquiring strategic knowledge for expert system development / Sharman Duane, Kendall E. J. M. // IEEE Expert.-1988-

3,#3.-pp.32-42.

152 A diagnostic expert system for aircraft Generator Control Unit (GCU) / Ho-Ting-Long, Bayles Rober A., Havlisek Bruce L.// Proc IEEE Nat. Aerosp.and Elcctro+n.Conf.(NAECON), Dayton,May 23-27, 1980, Vol. 4 - NewNew York (N.Y.), 1988. -pp. 1355-1362.

153 AI in the power plants:PERF-EXS, a PERF-ormance diagnostics Expert System/ D:Abrosio A., Oriati M., Serventi A.// 4 th Conf.Artif. Intell. Appl.,San Diego, Calif., March 14-18, 1988: Proc .-Washington (D.C.),1988.-pp.11-17.

154 AI - TEST: A real life expert system for elestronic trouble shooting (A descpription and a case study) / Ben-Bassat Moshe, Ben - Arie Dahpna, Beniaminy Israel, Cheifetz Jonathan, Klinger Mordechai//4th Conf. Ait if. Intell. AppL, San Diego, Calif., March 14-18, 1988: Proc.-Washington (D.C7), 1988.-pp. 2-10.

155 An Al-based fault diagnosis aid for complex electronic systems / Day P.O., Hook M.K.//AIAA/IEEE 8th Digital Avianics Syst.Conf.,San Jose, Calif., Oct. 17-20, 1988: Collect. Teclin. Pap. Pt2.- Washington (D.C.),1988.-pp. 839-841.

156 A structured knowledge elicitation methodology for building expert systems/Gard - Janordan chaya, Salvendy Gavriel //Int.J. Man-Mach.Stud.-l988.-29,#4.-pp. 377-406.

157 Cantone,R.R., Pipitone,F.J., . Lander,W.B. and Man-one M.P.Model-wased probalistic reasoning for electronics troubleshooting.Proceedings IJCAI-83, Karlsruhe, West Germany, August

1983.

158 Davis R., Lenat D. Knowledge - Based systems.in artificial intelligence.- N.Y.: Mcbraw-Hill, 1982.

159 Finin,Tim, Mc Adams J., and Keinosky, P.FOREST: an expert system for automatic test equipment. Proceeding of the First Conference on Artificial Intelligense Applications, IEEE Computer Society, December

1984.

160 Kahn G.,McDarmott J.:"The Mud system"// Proc.IEEE Conf. AI, Appl, Denver, Cal,1984.

161 Newell A., Simon M.: "Human problem solving". -New-Jersey: Prentjce-Hall, 1972.

162 RothJ.P., Bouricius W.G., Schneider P.R.: "Programmed Algorithms to Compute Tests to Detect and Distinguish Between Failures in Logic Circuits." IEEE Trans, on Electronic Computers, 1967, ES-16,#5, pp.567-579.

163 Thayse A.: "A Variational Diagnosis Method for Stuck - Fault in Combinatorial Networks" Philips Res. Reports, 1972,c-27,#l,pp.409-420.

164 Thayse A.,Davio M.: "Boolean differential Calculus and It's Application to Switching Theory"/ IEEE Trans.on comput. 1973,c-2 2 ,#4,pp .409-420.

165 Dodd N.: "Using neural networks to optimise gas turbine aero engines", IEE Computing & Control, 1997, v-8, pp. 129-135.

166 DTnverno M., Priestley M., Luck M.: "Formal framework for hypertext systems". IEE proceedings// Software Engineering, 1997, v-144, pp.175-184.

167 Reeves A., Marashi M., Budgen D.: "A software design framework or how to support real designers". IEE Software Engineering, 1995, v-10, pp.141-155.