Диссертация (1152160), страница 60
Текст из файла (страница 60)
АСУТП – автоматизированная система управления технологическим процессом2. АРМ - автоматизированное рабочее место3. АЭСКК ПК - автоматизированная экспертная система контроля качества помадных конфет4. БД – база данных5. БЗ – база знаний6. БАМР – блок алгоритмических методов решений7. БОР - блок объяснения решений8. БУЗ - блок усвоения знаний9. БЦ – блок целей10. ВКС – величина кристаллов сахара11.
ДС – динамическая система12. ИИС –интеллектуальные информационные системы13. ИНС – искусственная нейронная сеть14. ИМЭС – интегрированные многофункциональные экспертные системы15. КМПО – концептуальная модель предметной области16. МПМ – многокомпонентные пищевые массы17. НСМ – нейросетевая модель18. ОУ – объект управления19. ПГК – помадные глазированные конфеты20. ПО – программное обеспечение21. ППП – пакет прикладных программ22. САУ – системы автоматического управления23. СКЗ – системы компьютерного зрения24. СОЗ – система, основанная на знаниях25. СПММ – структурно-параметрические и математические модели26.
СУБД - система управления базами данных27. ФСА – функциональная схема автоматизации28. ФСС – функционально- структурная схема389СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ1. Абрамова, И.М. Научное обоснование методологии комплексного контроляспиртового и ликероводочного производства с целью повышения качества ибезопасности алкогольной продукции: Автореф. дис … д-ра. техн. наук:05.18.07 – М., 2014. – 51 с.2.
Австриевских А. Н. Управление качеством на предприятиях пищевой и перерабатывающей промышленности: Учебник / А. Н. Австриевских. — 2-еизд., испр. и доп. — Новосибирск : Сиб. унив. изд-во, 2007. — 268 с.3. Адилов Р. М. Исследование и разработка методов анализа многоградационных растровых изображений в системах технического зрения: Автореф.дис....
канд. техн. наук : 05.13.17 - Пенза, 2005. – 26 с.4. Адилов, Р.М. Системы искусственного интеллекта. Модуль 3. Системы машинного зрения: Учеб. пособие для вузов / Р.М. Адилов. – Пенза: ПГТА,2008. – 132 с.5. Апанасенко, С. И. Автоматизация контроля влажности кондитерских масс сприменением интеллектуальных технологий: Автореф. дис.... канд. техн.наук : 05.13.06 . — М., 2010. — 131 с., 27 с.6.
Апанасенко С.И., Благовещенская М.М., Благовещенский И.Г. О перспективах создания системы автоматического контроля влажности кондитерскихмасс в потоке с использованием аппарата искусственных нейронных сетей /С.И.Апанасенко,М.М.Благовещенская,И.Г.Благовещенский//Материалы первой международной НПК «Планирование и обеспечениеподготовки и переподготовки кадров для отраслей пищевой промышленности и медицины». - М.: Изд. комплекс МГУПП, 2012. с.
212 – 214.7. Анисимов, Б.В. Распознавание и цифровая обработка изображений: Учеб.пособие для вузов / Б.В. Анисимов, В.Д. Курганов, В.К. Злобин. – М.:Высш. шк., 1983. – 295 с.8. Арзамасцев, А.А. Автоматизированная технология построения экспертныхинформационных систем / А.А. Арзамасцев, А.В. Неудахин // Вестник Там-390бовского университета. Серия : Естественные и технические науки. – Тамбов, 2008.
– Т.13. – Вып. 1. – С. 83–85.9. Балыхин М.Г., Борзов А.Б., Благовещенский И.Г. Методологические основысоздания экспертных систем контроля и прогнозирования качества пищевойпродукции с использованием интеллектуальных технологий: Монография/М.Г.
Балыхин, А.Б. Борзов, И.Г. Благовещенский.– М.: Франтера, 2017, 395 с.10. Барский, А. Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений / А. Б. Барский. — М. : Финансы и статистика, 2004. — 176 с.11. Березко А. Интеллектуальная ГИС / А. Березко, А. Рыбкина, А. Соловьев,Р. Красноперов // Вестник ОЗН РАН. - 2009. - Т.1. - с. 1-7.12.
Беркинблит М. Б. Нейронные сети / М. Б. Беркинблит – М.: МИРОС иВЗМШ РАО, 1993. – 96 с.13. Битюков В.К., Хвостов А.А., Ребриков Д.И. Экспертная система определения цветовых характеристик хлебобулочных изделий //Межвузовский сборник научных трудов «Системы управления и информационные теехнологии». №4.1.- Воронеж: ВГУИТ, 2008. с. 138 – 141.14. Благовещенская М.М. Основы стабилизации процессов приготовления многокомпонентных пищевых масс: Монография.
– М.: Франтера, 2009. – 281 с.15. Благовещенская М.М. Автоматика и автоматизация пищевых производств:Учебник для вузов / М.М. Благовещенская, Н.О Воронина, А.В. Казаков,И.К. Петров, Е.А. Прокофьев. – М.: Высш. шк., 1998. – 255 с.16. Благовещенская М. М. Информационные технологии систем управлениятехнологическими процессами: Учеб.
пособие для вузов / М. М. Благовещенская, Л. А. Злобин. — М. : Высш. шк., 2005. — 768 с.17. Благовещенская М. М., Благовещенский И.Г., Назойкин Е.А. Методика автоматической оценки качества пищевых изделий на основе теории искусственных нейронных сетей. // «Пищевая промышленность». 2015. №7.18. Благовещенская М.М., Шаверин А.В., Благовещенский И.Г.
Автоматизацияконтроля показателей вкуса шоколадных изделий на основе использования391нейронных сетей // «Хранение и переработка сельскохозяйственного сырья». 2012. №8.19. Благовещенский И.Г. , Носенко С.М. Экспертная интеллектуальная системамониторинга процесса формования помадных конфет с использованием системы технического зрения // «Пищевая промышленность», №6 , 2015. №6.20.
Благовещенский И.Г. , Ивашкин Ю.А., Носенко С.М., Носенко А.С. Структурно - параметрическая модель процесса приготовления сахарного сиропа.// «Хранение и переработка сельхозсырья». 2015.№5.21. Благовещенский И.Г., Троицкий А.К. Использование метода Превитта приразработке алгоритмов обработки цифровых / И.Г. Благовещенский, А.К.Троицкий//Материалы первоймеждународной НПК «Планирование иобеспечение подготовки и переподготовки кадров для отраслей пищевойпромышленности и медицины». - М.: Изд. комплекс МГУПП, 2012. с. 153 –157.22. Благовещенский И.Г., Троицкий А.К. Теоретические основы использованиясистемы технического зрения в системе автоматического управления технологическимипроцессами/И.Г.Благовещенский,А.К.Троицкий//Материалы первой международной НПК «Планирование и обеспечениеподготовки и переподготовки кадров для отраслей пищевой промышленности и медицины».
- М.: Изд. комплекс МГУПП, 2012. с. 165 – 172.23. Благовещенский И.Г. Автоматизированная экспертная система контроля впотоке показателей качества помадных конфет с использованием нейросетевых технологий и систем компьютерного зрения: Автореф. дис.... канд.техн. наук: 05.13.06. - М., 2015, - 26 с.24. Богуславский А.А. Методы программирования систем технического зренияреального времени: Автореф. дис.
… доктора физ.-мат. наук: 05.13.11 – М.,2006, - 52 с.39225. Боровиков В. В. Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks. Методология и технологии современного анализа данных/ В. В. Боровиков. — 2-еизд., перераб. и доп. — М.: Телеком, 2008. — 288 с.26. Буряк Д. Ю. Метод автоматизированного конструирования процедур анализа изображений с использованием генетических алгоритмов: Автореф.дис.... канд. техн. наук: 05.13.11.- М., 2004, 24 с.27. Валетов В.А., Орлова А.А., Третьяков С.Д. Интеллектуальные технологииизготовления приборов и устройств / В.А. Валетов, А.А. Орлова, С.Д. Третьяков.
Учеб. пособие для вузов –С.Пб.: ИТМО, 2008, - 133 с.28. Вассерман, Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. / Ф Вассерман – М.: Мир, 1992. – 279 с.29. Верещака Т.В. Визуальные методы дешифрирования / Т.В. Верещака, А.Т.Зверев, С.А Сладкопевцев, С.С. Судакова.
- М: Недра. - 1990. - 341 с.30. Визильтер, Ю.В. Обработка и анализ изображений в задачах машинногозрения: Курс лекций и практических занятий / Ю.В. Визильтер, С.Ю. Желтов , А.В. Бондаренко, М.В. Осоков, А.В. Моржин. – М.: Физматкнига, 2010.– 672 с.31. Визильтер Ю.В. Проблемы технического зрения в современных авиационных системах / Ю.В.
Визильтер, С.Ю. Желтов // Механика, управление иинформатика. - 2011. - № 6. - с. 11-44.32. Волков, С.В. Методы и проблемно-ориентированные программы математического моделирования динамических систем по фазовым портретам:Автореф. дис.... д-ра. техн. наук: 05.13.18.- М., 2004, 24 с.33. Волчихин В. И.
Основы обучения искусственных нейронных сетей: учеб.пособие / В. И. Волчихин, А. И. Иванов. — Пенза : Изд-во Пенз. гос. ун-та,2004. — 112с.34. Вороновский Г.К. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сетии проблемы виртуальной реальности. / Г.К. Вороновский, К.В. Махотило,С.Н.
Петрашев, С.А Сергеев – Харьков: Изд-во Основа, 1997. – 114 с.39335. Восьмирко, С. О. Разработка математического и программного обеспечения среды моделирования нейронных сетей для решения задач прогнозирования. Автореф. дис.... канд. техн. наук: 05.13.11.- М., 2004, 24 с.36.
Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Учебник для вузов.Книга 1. –М.: ИПРЖР, 2012.- 147 с.37. Гнеушев А. Н. Математическое моделирование выделения признаковвидеоизображения в реальном масштабе времени: Автореф. дис....канд.физ.-мат. наук : 05.13.18. – М., 2006, 24 с.38. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений всреде MATLAB.
– М.: "Техносфера", 2006. – 616 с.39. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. – М.: СП ―ParaGraph‖, 1990. –412 с.40. Горбунов, В. А. Использование нейросетевых технологий для повышения энергетической эффективности теплотехнологических установок / В.А. Горбунов. — Иваново : из-во ИГЭУ, 2011. — 476 с.41. ГОСТ Р ИСО 9000-2008. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь.- М.: Изд-во стандартов, 2008.
– 12 с.42. ГОСТ Р ИСО 9001-2008. Системы менеджмента качества. Требования. –М.: Изд-во стандартов, 2008. – 12 с.43. ГОСТ 12572-93 «Сахар-песок и сахар-рафинад. Методы определенияцветности». – М.: Изд-во стандартов, 2008. – 4 с.44. ГОСТ 4570 – 2014 «Конфеты. Общие технические условия». – М.: Издво стандартов, 2014. – 8 с.45. ГОСТ 5897-90 «Изделия кондитерские.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
