Диссертация (1152160), страница 61
Текст из файла (страница 61)
Методы определения органолептических показателей качества». – М.: Изд-во стандартов, 1990. – 5 с.46. ГОСТ Р ИСО 3972-2005 «Органолептический анализ. Методология.Метод исследования вкусовой чувствительности». – М.: Изд-во стандартов, 2005. – 6 с.39447. ГОСТ 10967 - 90 «Методы определения запаха и цвета зерна». – М.: ». –М.: Изд-во стандартов, 1990. – 10 с.48.ГОСТ 27558-88 « МУКА И ОТРУБИ. Методы определения цвета, запаха,вкуса и хруста муки». – М.: Изд-во стандартов, 1990. – 12 с.49.
ГОСТ 27493 -87 «Определение кислотности муки». – М.: Изд-во стандартов, 1990. – 5 с.50. ГОСТ Р 52189-2003 «Мука пшеничная. Общие технические условия». –М.: Изд-во стандартов, 2003. – 9 с.51. ГОСТ 28538-90 «Концентрат квасного сусла, концентраты и экстрактыквасов. Технические условия». – М.: Изд-во стандартов, 1990. – 8 с.52. ГОСТ 31494-2012 «Квасы. Общие технические условия». – М.: Изд-востандартов, 2012. – 10 с.53. ГОСТ 21-94 «Сахар-песок. Технические условия».
– М.: Изд-во стандартов, 1994. – 8 с.54. ГОСТ 10967 - 90 «Методы определения запаха и цвета зерна». – М.:Изд-во стандартов, 1990. – 4 с.55. ГОСТ Р 52189-2003 «Мука пшеничная. Общие технические условия». –М.: Изд-во стандартов, 2003. – 6 с.56. ГОСТ 26361-84.
«Мука. Метод определения белизны». – М.: Изд-востандартов, 1985. – 5 с.57. ГОСТ 9404-88 «Мука и отруби. Метод определения влажности». – М.:Изд-во стандартов, 1988. – 10 с.58. ГОСТ 27493-87 «Мука и отруби. Метод определения кислотности поболтушке». – М.: Изд-во стандартов, 1987. – 12 с.59.
ГОСТ 27560-87 «Мука. Метод определения крупности». – М.: Изд-востандартов, 1987. – 8 с.60. ГОСТ 27839-88 «Мука пшеничная. Методы определения количества икачества клейковины». – М.: Изд-во стандартов, 1988. – 9 с.39561.ГОСТ Р 53435-2009 «Сливки- сырье. Технические условия». – М.: Издво стандартов, 2009. – 5 с.62.
Деркачев, А. Н. Нейросетевое моделирование процессов многомернойклассификацииобъектовсразнороднымипризнаками:Автореф.дис....канд. физ.-мат. наук : 05.13.18. – Воронеж, 2006, 24 с.63. Дикий Б.Ф. Автоматический контроль состава и свойств пищевых продуктов – М.: Пищевая промышленность, 1988. – 218 с.64. Донской Д. А. Моделирование искусственных нейронных сетей в системе MATLAB. Часть 2. Линейные сети: метод. указания к выполнениюлабораторных работ / Д.
А. Донской. — Пенза: Пенз. гос. ун-т, 2005. —33 с.65. Дорф Р., Бишоп Р. Современные системы управления: Перевод с английского – Лаборатория базовых знаний, 2002.66.Драгилев А.И., Маршалкин Г.А. Основы кондитерского производства.Учебник для студентов высших учебных заведений. –М.: ДеЛи Принт,2005.
– 532 с.67.Дуда, Р. Распознавание образов и анализ сцен. / Р. Дуда, П. Харт. Перевод с английского Г.Г. Вайештейнв и А.М. Васьковского, под редакциейВ.Л. Стефанюка. – М.: Издательство «МИР», 1976. – 509 с.68.Дудкин, А.К. Исследование и разработка методов и алгоритмов идентификации объектов изображений в системах машинного зрения: Автореф.дис … канд. техн. наук: 05.13.16 – Ленинград, 1991. – 16 с.69. Дьяконов В. П. MATLAB 6.5 SP1/7/7 SP2 + Simulink 5/6. Инструментыискусственного интеллекта и биоинформатики./ В.
П. Дьяконов, В. В.Круглов ; Серия «Библиотека профессионала". — М.: СОЛОН-ПРЕСС,2009. — 456 с.70. Егоров А.Ф., Савицкая Т.В., Дударов С.П. Использование искусственных нейронных сетей для прогнозирования загрязнения атмосферного396воздуха промышленными источниками выбросов опасных химическихвеществ // Химическая технология, 2004, №1, c.35-42.71. Егоров А.Ф., Савицкая Т.В., Дударов С.П.
Использование искусственных нейронных сетей для идентификации промышленных источниковзагрязнения атмосферного воздуха.Ч.2. Идентификация аварийных источников загрязнения атмосферного воздуха// Химическая промышленность сегодня, 2004, №8.72. Еремин, Д. М. Искусственные нейронные сети в интеллектуальных системах управления. / Д. М. Еремин, И. Б. Гарцеев – М.: МИРЭА, 2004. –75 с.73. Ефимова, Т.В. Численные методы и алгоритмы обработки данных дляоптического контроля дисперсной структуры жидких пищевых сред: Автореф. дис....канд. физ.-мат. наук: 05.13.18– М., 2006, 24 с.74. Желтов, С.Ю. Разработка теории, методов и алгоритмов машинного зрения в задачах обнаружения объектов: Автореф. дис … докт.
техн. наук:05.13.01. – Москва, 2002. – 28 с.75. Жиров М.В., Макаров В.В., Солдатов В.В. Идентификация и адаптивноеуправление технологическими процессами с нестационарными параметрами. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011. – 204.76. Заенцев, И. В. Нейронные сети: основные модели / И.
В. Заенцев — Воронеж, 1999. — 76 с.77. Зиновьев, А.Ю. Визуализация многомерных данных. / А.Ю. Зиновьев –М.: ИПЦКГТУ, 2000. – 180с.78. Зубченко А.В. Технология кондитерского производства: Учебник длявузов. - Воронеж: ВГТА. 2001 г. - 432 с.79. Зубченко А.В. Физико- химические основы технологии кондитерскихизделий. Учебник для вузов. – 2 –е изд., перераб. и доп.
– Воронеж:ВГТА. 2001 г. - 389 с.39780. Иванов, Я. В. Математическое и алгоритмическое обеспечение автоматизации процесса формования кондитерских масс с использованиемцифровой видеосъемки: Автореф. дис … докт. техн. наук: 05.13.06. –Москва, 2008. – 28 с.81. Иванов Я.В., Благовещенская М.М., Благовещенский И.Г. Автоматизация процесса формования конфетных масс на основе математического иалгоритмического обеспечения с использованием в качестве интеллектуального датчика цифровой видеокамеры //Материалы первой международной НПК «Планирование и обеспечение подготовки и переподготовки кадров для отраслей пищевой промышленности и медицины».
- М.:Изд. Компл. МГУПП, 2012. с. 215 – 218.82. Ивашкин Ю.А. Структурно-параметрическое моделирование и идентификация аномальных ситуаций в сложных технологических системах //Проблемы управления . 2004, №3.83. Ивашкин Ю.А. Системныйанализиисследованиеоперацийвприкладной биотехнологии. Учебное пособие. М.: МГУПБ, 2005. – 196.84. Ивашкин Ю.А., Назойкин Е.В.
Моделирование систем. Структурнопараметрические и агентно- ориентированные технологии. Лабораторный практикум. – М.: МГУПБ, 2010. – 134.85. Калацкая, Л. В. Организация и обучение искусственных нейронных сетей : Учеб. пособие / Л. В. Калацкая, В. А. Новиков, В. С.
Садов . —Минск : БГУ, 2003. — 75 c.86. Каллан, Р. Основные концепции нейронных сетей. (The Essence of NeuralNetworks First Edition). / Р Каллан. – М.: «Вильямс», 2001. – 288 с.87. Кантере В.М., Матисон В.А., Фоменко М.А. Сенсорный анализ продуктов питания. – М.: Типография РАСХН, 2003. -342 с.88. Карунова Е.В. Погноз качества металлургического кокса на основе егофизико- химических показателей : Автореф. дис … канд. техн. наук:05.17.07. – М., 2010. – 28 с.39889. Карушева Н.В. Технология производства конфет.
Учебник для вузов.–2-е изд., перераб. и доп. – М.: Агропромиздат, 1989. – 215 с.90. Кафаров В. В. Методы кибернетики в химии и химической технологии.– М.: Химия, 1985. – 424 с.91. Кафка Б.В., Лурье И.С. Технохимический контроль кондитерского производства. Учебник для вузов. –М.: Изд-во «Пищевая промышленность»,1967, - 282 с.92. Козлова Т.Д., Фролова М.А., Мефедова Ю.А. Формализация базы знаний экспертной системы поддержки процесса диагностирования автоматических станочных модулей// Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ», т.9, 2016, №1.93.
Коротнев В.Д., Винничек Л.Б., Кочетова Г.Н. Организация и управлениепроизводством – М.: Колосс, 2005. – 316 с.94. Красников, С.А. Методология построения систем контроля качестважидких сред по спектральным характеристикам: Автореф. дис … докт.техн. наук: 05.13.01. – М., 2011. – 35 с.95. Краснов, А.Е. Информационные технологии пищевых производств вусловиях неопределенности: системный анализ, управление и прогнозирование с элементами компьютерного моделирования / А.Е.
Краснов,О.Н. Красуля, О.В. Большаков, Т.В Шленская. Под ред. А.Е. Краснова иО.Н. Красули. – М.: ВНИИМП, 2001. – 346 с.96. Краснов А.Е., Красуля О.П., Большаков О.В., Шленская Т.В. Информационные технологии пищевых производств в условиях неопределенности/ А.Е. Краснов, О.Н. Красуля, О.В. Большаков, Т.В Шленская. Под ред.А.Е. Краснова и О.Н.
Красули. – М.: ВНИИМП, 2011. – 496 с.97. Краснова Н.А. Разработка моделей оценки качества про-довольственныхтоваров (на примере водок и виноградных вин: Автореф. дис … канд.техн. наук: 05.13.18. – М., 2006. – 35 с.39998. Круглов, В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика / В.В.Круглов, В.В.
Борисов. – М.: Телеком, 2001. – 382 с.99. Круг, П.Г. Нейронные сети и нейрокомпьютеры: Учеб. пособие / П. Г.Круг. — М.: Изд-во МЭИ, 2002. — 176 с.100.Круглов В.В., Борисов Н.Н. Искусственные нейронные сети. Теорияи практика. – М.: Телеком, 2001.
– 382 с.101.Крупенников, И.В. Разработка методов и алгоритмов обработкиданных систем машинного зрения в реальном масштабе времени: Автореф. дис … канд. техн. наук: 05.13.15. – М., 2011. – 18 с.102.Крылов А.В. О проблемах организации экспертизы. // Проблемыполиграфии и издательского дела. – 2006. - №4.103.Кулясов С. М. Математические методы преобразования изображе-ний с целью выравнивания освещенности и контрастирования слаборазличимых объектов: Автореф. дис. ... канд. физ.-мат. наук: 05.13.17.- М.,2003. – 18 с.104.Кусков А.М., И.Г.
Благовещенский Прототип динамической инте-грированной экспертной системы для мониторинга и диагностики плавучести подводных военных объектов // Сборник докладов международной научной сессии НИЯУ МИФИ. - М.: МИФИ, 2014. с. 149 – 151.105.Леонов М. В. Эффективный алгоритм, реализующий замкнутыйнабор булевых операций над множествами многоугольников на плоскости / М.В. Леонов, А.Г. Никитин // Препринт Института систем информатики СО РАН.
- 1997. - №. 46. - с. 20.105. Логовский А.С. Зарубежные нейропакеты: современное состояние и сравнительные характеристики / А. С. Логовский // Нейрокомпьютер. — 1998.— № 1-2. — с. 17—24.106. Лукьяница А.А. Цифровая обработка изображений / А.А. Лукьяница,А.Г. Шишкин – М.: «Ай-Эс-Эс Пресс», 2009. – 518 с.400107. Люгер Д. Ф.
Искусственный интеллект: стратегии и методы решениясложных проблем / Д. Ф. Люгер – 4-е изд., пер. с англ. - М.: Изд. «Вильямс», 2003. – 268 с.108. Макаренко А.А. Алгоритмы и программная система классификации полутоновых изображений на основе нейронных сетей: Автореф. дис. ... канд.техн. наук: 05.13.18.- М., 2007. – 22 с.109. Манжула В.Г. Нейронные сети Кохонена и нечеткие нейронные сети винтеллектуальном анализе данных / В.Г. Манжула, Д.С. Федяшов.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
