Портал магистров На страницу библиотеки Поиск
  Афанасенко А.В. (ФКИТиА, КСД-98б)
  Тема: "Разработка гибридной специализированной системы распознавания образов на базе нечетких нейронных сетей"
  Научный руководитель: Скобцов Ю.А.

БИБЛИОГРАФИЯ РАБОТ ПО НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКЕ, ИСКУССТВЕННОМУ ИНТЕЛЛЕКТУ И СМЕЖНЫМ ВОПРОСАМ

Источник
В 1965 г. вышла основополагающая статья Лотфи Заде (L. Zadeh) по теории нечетких множеств и нечеткой логике. К началу 1998 года во всем мире в области нечеткой логики и ее приложений опубликовано несколько десятков тысяч статей, более двухсот монографий, выходит более десяти научных журналов. Многие практические приложения искусственного интеллекта связаны с нечеткой логикой. Очевидно, что любая выборка работ, опубликованных в этой области, будет суб'ективна. Представленная здесь библиография включает более 600 работ по нечеткой логике и искусственному интеллекту либо опубликованных на русском языке, либо имеющих отношение к следующим вопросам: Кроме этого данная библиография включает также работы по смежным вопросам, в частности, работы по теории измерений, по дискретной математике и т.д.

Публикации на русском языке

  1. Аверкин А.Н. Нечеткое отношение моделирования и его использование для классификации и аппроксимации в нечетких лингвистических пространствах.- Изв. АН СССР:Техническая кибернетика, 1982, N 2, с. 215.
  2. Аверкин А., Батыршин И. Мягкие вычисления. - Новости искусственного интеллекта, 3, 1996, 161-164.
  3. Аверкин А.Н., Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А. Толковый словарь по искусственному интеллекту.- М.:Радио и связь, 1992.- 256 с.
  4. Аверкин А.Н., Макеев С.П. Аппроксимация нечетких отношений I-го и 2-го типов нечеткими отношениями эквивалентности//Тезисы III научно-технического семинара "Управление при наличии расплывчатых категорий", Пермь, 1980, 20 - 22.
  5. Аверкин А.Н., Нгуен Х. Использование нечеткого отношения моделирования для экспертных систем. - М.: ВЦ АН СССР, 1988. - 24 с.
  6. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное изд.- М.:Финансы и статистика, 1983. - 471 с.
  7. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. Справочное издание/Под ред. С.А. Айвазяна.- М.:Финансы и статистика, 1989.- 607 с.
  8. Айгнер М., Комбинаторная теория.- М.:Мир, 1982.- 558 с.
  9. Айзерман М.А., Малишевский А.В. Некоторые аспекты общей теории выбора лучших вариантов. - Автоматика и телемеханика, 1982, N 2, с. 65-83.
  10. Алиев Р.А., Захарова Э.Г., Ульянов С.В. Нечеткие модели управления динамическими системами//Итоги науки и техники. Сер. Техн. кибернетика.Т. 29.-М.:ВИНИТИ АН СССР, 1990, с. 127-201.
  11. Алиев Р.А., Захарова Э.Г., Ульянов С.В. Нечеткие регуляторы и интеллектуальные промышленные системы управления//Итоги науки и техники. Сер. Техн. кибернетика.-М.:ВИНИТИ АН СССР, 1991, т. 32, 233-313.
  12. Алиев Р.А., Абдикеев Н.М., Шахназаров М.М. Производственные системы с искусственным интеллектом.- М: Радио и связь. 1990. - 264 с.
  13. Амамия М., Танака Ю. Архитектура ЭВМ и искусственный интеллект.- М.: Мир, 1993. - 400 с.
  14. Апресян Ю.Д. Алгоритм построения классов по матрице расстояний//Машинный перевод и прикладная лингвистика, вып. 9. - 1966. - С. 72 - 79.
  15. Артамонов В.А., Салий В.Н., Скорняков Л.А. и др. Общая алгебра. Т. 2. - М.: Наука, 1991. - 480 с.
  16. Ахо А., Хопкрофт Дж., Ульман Дж. Построение и анализ вычислительных алгоритмов.- М:Мир, 1979.- 536 с.
  17. Батыршин И.З. О мерах энтропии размытых множеств//Исследование операций и аналитическое проектирование в технике.- Казань: Казанск.авиац.ин-т.- 1978.- С. 40-45.
  18. Батыршин И.З. О некоторых свойствах мер невероятностной энтропии размытых множеств//Прикладной многомерный статистический анализ.-М.:Наука, 1978.- С. 345-348.
  19. Батыршин И.З. О транзитивности размытых упорядочений//Исследование операций и аналитическое проектирование в технике.- Казань:Казанск.авиац.ин-т,1979.- С. 67-73.
  20. Батыршин И.З. Кластеризация на основе размытых отношений сходства//Управление при наличии расплывчатых категорий/Тез.докл. 3-го научно-техн.семинара.- Пермь, 1980.- С. 25-27.
  21. Батыршин И.З., Вагин В.Н. Об алгебре размытых множеств и алгебрах Де Моргана//Управление при наличии расплывчатых категорий/Тез.докл. 3-го научно-техн. семинара- Пермь, 1980.- С. 27-29.
  22. Батыршин И.З. Модели размытых предпочтений в задачах выбора//Модели выбора альтернатив в нечеткой среде/Тез.докл. Всесоюзн.научн.семинара.-Рига, 1980.- С. 45-46.
  23. Батыршин И.З., Вагин В.Н. Алгоритмы кластеризации, основывающиеся на понятии неразличимости об'ектов//Управление при наличии расплывчатых категорий/Тез.докл. 4-го научно-техн.семинара.- Фрунзе, 1981.- С.79.
  24. Батыршин И.З. К анализу предпочтений в системах принятия решений/Труды Моск.энергетич.ин-та.- 1981, вып. 533.- С. 57-62.
  25. Батыршин И.З. Шкалированные отношения и принятие решений в логиках на шкалах//IX Всесоюзн.симпозиум по кибернетике. Том 2. Методы математической логики в задачах планирования и поведения/Тез. докл.М., 1981- С. 4-6.
  26. Батыршин И.З. Иерархическая кластеризация на основе нечисловой информации о близости//Нечисловая статистика, экспертные оценки и смежные вопросы/Тез. докл. II Всесоюзн.конф. по статистич.и дискретн.анализу нечисловой информации и экспертным оценкам.-М.:Таллин, 1984.- С. 277.
  27. Батыршин И.З. Иерархические алгоритмы выделения классов толерантности в задачах классификации//Применение вероятностно-статистических методов в бурении и нефтедобыче/Тез. докл. IV Всесоюзн.конф. -Баку, 1984.- С. 16-17.
  28. Батыршин И.З., Скворцов В.В. О полезностной интерпретации функции принадлежностии//Модели выбора альтернатив в нечеткой среде/ Тез.докл. Межреспубликанск.научн.конф.- Рига, 1984.- С. 100-102.
  29. Батыршин И.З. Теория нечеткости в распозновании образов и анализе структуры систем//Модели выбора альтернатив в нечеткой среде/Тез.докл.Межреспубликанск.научн.конф.- Рига, 1984.- С. 105-109.
  30. Батыршин И.З. Принятие решений на основе взвешенных отношений предпочтения//Методы и системы принятия решений. Информационное и алгоритмическое обеспечение моделей принятия решений.- Рига, 1984. - С. 32-38.
  31. Батыршин И.З., Шустер В.А. Структура семантического пространства словесных оценок поступков// Принципиальные вопросы теории знаний/Труды по искусственному интеллекту. Ученые записки Тартусского гос. ун-та. Вып. 688- Тарту, 1984.- С. 20-38.
  32. Батыршин И.З. Об одном способе построения обобщенного критерия//Принятие решений при многих критериях/Тез. докл. V Межреспубл. семинара по исследованию операций и системн. анализу.- М., 1985.- С.51.
  33. Батыршин И.З. О задаче аппроксимации в частично упорядоченном множестве//Математические методы оптимизации и управления в системах.-Калинин:КГУ, 1985.- С. 50-56.
  34. Батыршин И.З., Бондаренко А.Б., Юсупова А.В. Алгоритмы кластеризации на основе несимметричных мер связи между об'ектами//Исследование операций и аналитическое проектирование в технике.- Казань:КАИ, 1985.- С. 16-21.
  35. Батыршин И.З. К анализу процедур вывода знаний в экспертных системах//Повышение эффективности технологических процессов химических, нефтехимических и биотехнологических производств/Тез. докл. Республиканск. научно-практич. конф.- Казань:КХТИ, 1986.- С. 119-121.
  36. Батыршин И.З. Нечеткие множества с унифицированными шкалами//Методы и системы принятия решений. Прикладные задачи анализа решений в технических системах.- Рига, 1986.- С. 4-10.
  37. Батыршин И.З. О метрических свойствах алгебры Клини//XIX Всесоюзная алгебраическая конф./Тез. докл.- Львов, 1987, ч. 2.- С. 19-20.
  38. Батыршин И.З. Меры энтропии и метрические свойства алгебры нечетких множеств//Нечеткие системы: моделирование структкры и оптимизация.- Калинин:КГУ, 1987.- С. 4-16.
  39. Батыршин И.З., Халитов Р.Г. Иерархические алгоритмы кластеризации на базе классов толерантности//Исследование операций и аналитическое проектирование в технике.- Казань:КАИ, 1987.- С. 105-110.
  40. Батыршин И.З. Принятие решений на базе нечетких отношений предпочтения и функций выбора//Нечеткие системы поддержки принятия решений.- Калинин:КГУ, 1989.- С. 29-35.
  41. Батыршин И.З. О декомпозиции нечетких отношений эквивалентности//Математические и экспериментальные методы синтеза технических систем.- Казань:КАИ, 1989.- С. 21-27.
  42. Батыршин И.З. О свойствах нечетких квазипорядков//Математические и экспериментальные методы синтеза технических систем.- Казань: КАИ, 1989.- С. 56-64.
  43. Батыршин И.З. Лексикографические оценки в экспертных системах//Интеллектуальные системы в задачах проектирования, планирования и управления в условиях неполноты информации/Тез.докл. Всесоюзн. научно-техн. совещания.- Казань, 1990.- С. 133-136.
  44. Батыршин И.З. О структуре вербальных шкал//II Всесоюзн.конф. "ИИ-90". Секцион. и стендов. докл. Т. 1.- Минск, 1990.- С. 37-40.
  45. Батыршин И.З., Закуанов Р.А. Алгебраические свойства параметризованных лексикографических оценок//Создание и применение гибридных экспертных систем/Тез.докл. Всесоюзн.конф., ноябрь 1990.- Рига, 1990.- С. 51-53.
  46. Батыршин И.З., Николаев Е.В., Закуанов Р.А., Косточко А.В. Об одной задаче многокритериального выбора с неравноценными критериями//Аналитические и экспериментальные методы синтеза технических систем.- Казань:КАИ, 1990.- С. 62-67.
  47. Батыршин И.З., Гилязетдинов И.М., Закуанов Р.А., Фаткуллина Р.Р. Продукционная экспертная система с лексикографическими оценками уверенности//Гибридные интеллектуальные системы/Тез.докл. Всесоюзн. научно-практич.конф. Часть 1.- Ростов-на-Дону - Терскол, 1991.- С. 86-88.
  48. Батыршин И.З. Операции упорядочения и лексикографические оценки правдоподобности в моделях рассуждений.- Техническая кибернетика. Известия АН СССР, 1991, N 3.- С. 80-91.
  49. Батыршин И.З., Морозов В.А., Халитов Р.Г. КЛАСТИЕР - программная система иерархической кластеризации//Статистический и дискретный анализ данных и экспертное оценивание/Материалы IV Всесоюзной школы-семинара.- Одесса, 1991.- С. 319-321.
  50. Батыршин И.З., Закуанов Р.А. (N,1)-лексикографические оценки в алгебре нечетких множеств//Нечеткие системы: модели и программные средства.- Тверь:Иэд-во ТГУ, 1991.- С. 17-24.
  51. Батыршин И.З. Нечеткие отношения в семиотических системах/Лекции САИИ и САНС.- Тверь: Изд-во НПО "Центрпрограммсистем", 1991.- 15 с.
  52. Батыршин И.З., Николаев Е.В. О системе автоматизации конструирования полимерных композиций// Нетрадиционные модели и системы с нечеткими знаниями.- М.:Энергоатомиздат, 1991.- с. 65 - 69 .
  53. Батыршин И.З. Лексикографические оценки и обработка неопределенностей в моделях рассуждений//Тез.докл. III конференции по искусственному интеллекту. Т. 1.- Тверь, 1992.- С. 70 - 73.
  54. Батыршин И.З. 13-й международный семинар в Линце по теории нечетких множеств "Меры неопределенности".- Новости искусственного интеллекта, 1993, 3, 29 - 32.
  55. Батыршин И.З. Лексикографические оценки правдоподобности с универсальными границами. I. - Техническая кибернетика. Известия академических наук. N 5.- 1994. - С. 28-45.
  56. Батыршин И.З., Бикушев Г.С., Закуанов Р.А. Обучающая гибридная экспертная система моделирования процесса полимеризации полипропилена//Интегрированные системы компьютерного обучения.- Казань:Каз.гос.технич.ун-т, 1994, 89-95.
  57. Батыршин И.З., Хабибулин Р.Ф. Атрибуция псевдонимных произведений на основе инвариантных реляционных алгоритмов кластеризации. В кн.: Труды Международного семинара по компьютерной лингвистике и ее приложениям: ДИАЛОГ'95, Казань, 1995, с. 43-53.
  58. Батыршин И.З., Панова А.М., Хабибулин Р.Ф. Алгоритмы кластеризации в анализе об'ектов искусства и культуры//Новые технологии в культуре и искусстве/Тезисы докладов регионального научно-практического семинара.- Казань:НИИ "Прометей", 1995, 40 - 43.
  59. Батыршин И.З., Нуруллина Л. Р., Закуанов Р.А. Экспертная система корректировки параметров гальванического процесса//Акт. пробл. мат. модел. и автоматич. проект. в машиностр.: Модель - проект 95: Секция 4. Информ. технол. в машиностр.: Тезисы докладов. Междунар. научно-технич. конференция. 1995. Казан. гос. технич. ун-т. Казань, 1995, 45 - 48.
  60. Батыршин И.З. Лексикографические оценки правдоподобности с универсальными границами. II. Операции отрицания. - Теория и системы управления. Известия академии наук. РАН. - 1995. - N 5. - С. 133-151.
  61. Батыршин И.З. Краткая справка о деятельности Казанского государственного технологического университета в области интеллектуальных технологий. - Новости искусственного интеллекта, 1996, 1, 79 - 92.
  62. Батыршин И.З. Методы представления и обработки нечеткой информации в интеллектуальных системах. - Новости искусственного интеллекта, 1996, 2, 9 - 65.
  63. Батыршин И.З., Хабибулин Р.Ф. Тестирование кластерных алгоритмов на инвариантность относительно нумерации об'ектов. - Известия академии наук. Теория и системы управления.- 1997, 2, 165 - 168.
  64. Батурин Ю.М. Стратегическая компьютерная инициатива.- М.:Знание, 1988.- с. 5-27.
  65. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях.- В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений.- М.:Мир, 1976. - С. 172-215.
  66. Биркгоф Г. Теория решеток.- М.:Наука, 1984.- 568 с.
  67. Биркгоф Г., Барти Т. Современная прикладная алгебра.- М.: Мир, 1976.- 400 с.
  68. Блишун А.Ф. Сравнительный анализ методов измерения нечеткости.- Изв. АН СССР. Техн. кибернентика.- 1988.- N 5.- С. 152-175.
  69. Блишун А.Ф., Знатнов С.Ю. Обоснование операций теории нечетких множеств. - В кн.: Нетрадиционные модели и системы с нечеткими знаниями. - М.: Энергоатомиздат, 1991, с. 21-33.
  70. Борде С.Б., Магазов С.С., Понькин С.А., Салычев М.В. Недоопределенное календарное планирование//КИИ-94. Национальная конференция с международным участием "Искусственный интеллект - 94". Том 2. - Рыбинск, 1994, с. 377 - 381.
  71. Борисов А.Н. Системы, основанные на знаниях, в автоматизированном проектировании/Методическая разработка.- Рига: РПИ, 1989.- 126 с.
  72. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Крумберг О.А. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. - Рига: Зинатне, 1982. - 256 с.
  73. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьева Г.В. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений.- М: Радио и связь. 1989. - 304 с.
  74. Борисов А.Н., Глушков В.И. Использование нечеткой информации в экспертных системах. - Новости искусственного интеллекта, 3, 1991, с. 13 - 41
  75. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования.- Рига:Зинатне, 1990.- 184 с.
  76. Браверман Э.М., Дорофеюк А.А., Лумельский В.Я., Мучник И.Б., Диагонализация матрицы связи и выявление скрытых факторов // Проблемы расширения возможностей автоматов. Вып.1.- М. :ИПУ АН СССР, 1971. - с. 42-79.
  77. Будущее искусственного интеллекта/Под ред. К.Е. Левитина и Д.А. Поспелова.- М.: Наука, 1991. - 302 с.
  78. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. - М.:Наука, 1988.- 384 с.
  79. Варга Б., Димень Ю., Лопариц Э. Язык, музыка, математика. - М.: Мир, 1981.- 248 с.
  80. Варосян С.О., Поспелов Д.А. Неметрическая пространственная логика//Известия АН СССР. Техническая кибернетика.- 1982.- N 5. - С. 86-89.
  81. Вилкас Э.Й. Оптимальность в играх и решениях.- М: Наука, 1990. - 256 с.
  82. Вопросы кибернетики. Логика рассуждений и ее моделирование.- М: ВИНИТИ, 1983. - 179 с.
  83. Всесоюзная конференция по искусственному интеллекту/Тезисы докладов.- М., 1988, т. 1 - 572 с., т. 2 - 615 с., т. 3 - 527 с.
  84. Вторая Всесоюзн.конф. по искусственному интеллекту. - Минск, 1990.
  85. Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А. От амебы до робота: модели поведения. - М.: Наука, 1987. - 285 с.
  86. Гаврилова Т.А., Червинская К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем.- М.: Радио и связь, 1982.- 200 с.
  87. Гетманова А.Д., Отрицания в системах формальной логики. - М.: МГПИ, 1972. - 139 с.
  88. Гетманова А.Д. Учебник по логике. - М.:"Владос", 1995. - 303 с.
  89. Горелов И.Н. Разговор с компьютером. Психолингвистический аспект проблемы. - М.: Наука, 1987. - 256 с.
  90. Горский Д.П. Обобщение и познание. - М.: Мысль, 1985. - 208 с.
  91. Горский Д.П., Ивин А.А., Никифоров А.Л. Краткий словарь по логике. - М. : Просвещение, 1991. - 208 с.
  92. Гретцер Г. Общая теория решеток.- М.:Мир, 1982.- 456 с.
  93. Дидэ и др. Методы анализа данных: Подход, основанный на методе динамических сгущений.- М.: Финансы и статистика, 1985. - 357 с.
  94. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен.- М.: Мир, 1976. - 511 с.
  95. Дэйвисон М. Многомерное шкалирование. - М.: Финансы и статистика, 1988. - 254 с.
  96. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике.- М: Радио и связь. 1990. - 288 с.
  97. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ.- М.:Статистика, 1977.- 128с.
  98. Ежкова И.В., Поспелов Д.А. Принятие решений при нечетких основаниях. I. Универсальная шкала//Известия АН СССР. Техническая кибернетика.- 1977.- N 6. - С. 3 - 11.
  99. Ежкова И.В. Можно ли построить универсальную экспертную систему? //Программные продукты и системы. - 1991. - N 2. - С. 19 - 29.
  100. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Группировка, корреляция, распознавание образов (Статистические методы классификации и измерения связей).- М.: Статистика, 1977. - 143 с.
  101. Емельянов С.В., Наппельбаум Э.Л. Методы исследования сложных систем. I. Логика рационального выбора. - В кн.: Техническая кибернетика. М.: ВИНИТИ, 1977, т. 8, с. 5-101.
  102. Жаке-Лагрез Э. Применение размытых отношений при оценке предпочтительности распределенных величин.- В кн.: Статистические модели и многокритериальные задачи принятия решений.- М.:Статистика, 1979. С. 168-183.
  103. Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия. - М: Финансы и статистика, 1988. - 342 с.
  104. Жуковин В.Е. Многокритериальные модели принятия решений с неопределенностью. - М: Мецниереба, Тбилиси, 1983. - 104.
  105. Журавлев А.П. Звук и смысл. - М.: Просвещение, 1981. - 160 с.
  106. Журавлев А.П. Диалог с компьютером. - М.: Молодая гвардия, 1987. - 205 с.
  107. Загоруйко И.Г.Методы распознавания и их применение.- М.:Сов.радио, 1972. - 208 с.
  108. Заде Л.А. Тени нечетких множеств. - Проблемы передачи информации. - 1966, том II, вып. 1, с. 37 - 44.
  109. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений.- В кн.: Математика сегодня.- М.:Знание, 1974, с. 5-49.
  110. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений.-М.:Мир, 1976.-165 с.
  111. Заде Л.А. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе. - В кн.: Классификация и кластер / Под ред. Дж.Вэн Райзина.- М:Мир, 1980.- С. 208-247.
  112. Закуанов Р.А., Батыршин И.З., Бикушев Г.С., Архиреев В.П. Представление нечетких понятий в гибридной экспертной системе СМОПЛЕКС. - Труды международного семинара "Мягкие вычисления - 96"/ Под ред. И.З. Батыршина, Д.А. Поспелова, Казань, 1996, 122 - 128.
  113. Захаров В.Н., Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. 1. Научно-организационные, технико-экономические и прикладные аспекты.-Известия АН РАН. Сер. Техн. кибернетика, N 5, 1992, с. 171-196.
  114. Захаров В.Н., Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. 2. Эволюция и принципы построения.-Известия АН РАН. Сер. Техн. кибернетика, N 4, 1993, с. 189-205.
  115. Зиновьев А.А. Очерк многозначной логики. - В кн.: Проблемы логики и теории познания. - М.: МГУ, 1968, с. 113 - 204.
  116. Ивашко В.Г., Кузнецов С.О. Оценки правдоподобия в продукционных экспертных системах//Экспертные системы: состояние и перспективы.- М.: Наука, 1989, с. 92-103.
  117. Интегрированная система для создания прикладных систем с базами данных и знаний Интер-Эксперт. Руководство пользователя. Часть 2. Команды системы.- 1987.- 361 с.
  118. Искусственный интеллект.- В 3-х кн. Кн.1. Системы общения и экспертные системы: справочник/Под ред. Э.В. Попова.-М.:Радио и связь, 1990.- 464 с.
  119. Искусственный интеллект.- В 3-х кн. Кн.2. Модели и методы: справочник/Под ред. Д.А. Поспелова.-М.:Радио и связь, 1990.- 304 с.
  120. Искусственный интеллект.- В 3-х кн. Кн.3. Программные и аппаратные средства: справочник/Под ред. В.Н. Захарова, В.Ф. Хорошевского.-М.:Радио и связь, 1990.- 368 с.
  121. Искусственный интеллект: применение в интегрированных производственных системах/Под ред. Э. Кьюсиака.-М:Машиностроение, 1991.- 544 с.
  122. Искусственный интеллект: применение в химии/Под ред. Т. Пирса, Б. Хони.- М.:Мир, 1988.- 430 с.
  123. Исследования по нечетким системам в ТРТИ. - Новости искусственного интеллекта, 3, 1991, с. 42 - 44.
  124. Калмыков С.А., Шокин Ю.И., Юлдашев З.Х. Методы интервального анализа. - Новосибирск: Наука, 1986. - 222 с.
  125. Кандрашина Е.Ю., Литвинцева Л.В., Поспелов Д.А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах/Под редакцией Д.А. Поспелова. - Москва, Наука. - 1989. - 328 с.
  126. Каплинский А.И., Руссман И.Б., Умывакин В.М. Моделирование и алгоритмизация слабоформализованных задач выбора наилучших вариантов систем. - Воронеж: Изд-во ВГУ, 1990.- 168 с. (см. п. 2.3. Интегральные оценки в иерархических системах и др.)
  127. Кафаров В.В., Дорохов И.Н., Марков Е.П. Системный анализ процессов химической технологии. Применение метода нечетких множеств.- М:Наука, 1986.- 359 с.
  128. Келли Дж. Л. Общая топология. - М.: Наука, 1981. - 432 с.
  129. Классификация и кластер / Под ред. Дж.Вэн Райзина.- М:Мир, 1980.- 389 с.
  130. Климонтович А.В. Применение нечеткой логики для управления движением автономного робота.- В кн.: Обработка динамической информации в интеллектуальных системах.-М., 1992, 120-133.
  131. Ковалерчук Б.Я. О 8-й Европейской конференции по кибернетике и системным исследованиям. - Новости искусственного интеллекта, 3, 1993, с. 25 - 28.
  132. Контроль качества с помощью персональных компьютеров/ Т. Макино, М. Охаси, и др.- М.: Машиностроение, 1991.- 224 с.
  133. Кожухаров А.Н., Ларичев О.И. Многокритериальная задача о назначениях. - Автоматика и телемеханика. - 1977, N 7.
  134. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств.- М.:Радио и связь, 1982.- 432 с.
  135. Крускал Дж. Взаимосвязь между многомерным шкалированием и кластер-анализом.- В кн.: Классификация и кластер / Под ред. Дж.Вэн Райзина.- М:Мир, 1980.- С. 20 - 41.
  136. Кузьмин В.Б. Построение групповых решений в пространствах четких и нечетких бинарных отношений.- М:Наука, 1982.- 168 с.
  137. Кузьмин В.Б., Орлов А.И. О средних величинах, сравнение которых инвариантно относительно допустимых преобразований шкалы. - В кн.: Статистические методы анализа экспертных оценок. М.: Наука, 1977, с. 220 - 227.
  138. Кук Д., Бейз Г. Компьютерная математика.- М.: Наука, 1990.- 384 с.
  139. Курош А.Г. Лекции по общей алгебре.- М.:Наука, 1973.- 399 с.
  140. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений. - М: Наука, 1979. - 200 с.
  141. Ларичев О.И., Мечитов А.И., Мошкович Е.М., Фуремс Е. М. Выявление экспертных знаний.- М.:Наука, 1989.- 128 с.
  142. Левин Р., Дранг Д., Эделсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике.- М.: Финансы и статистика, 1990.- 239 с.
  143. Лелюк В.А. Проектирование, управление и обучение с использованием банков знаний/Учебное пособие.- Киев:УМК ВО, 1989.- 124 с.
  144. Литвак Б.Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа.-М.: Радио и связь, 1982.- 184 с.
  145. Льюс Р.Д., Райфа Х. Игры и решения. - М.: Изд-во иностранной литературы, 1961. - 642 с.
  146. Макеев С.П., Серов Г.П., Шахнов И.Ф. Аппроксимация бинарных расплывчатых отношений и последовательная оптимизация на взвешенных графах.- М:Изд-во ВЦ АН СССР, 1980.- 66 с.
  147. Макеев С.П., Шахнов И.Ф. Упорядочение альтернатив на основе расплывчатых оценок// Сообщения по прикладной математике.- М.: ВЦАН СССР, 1989.- 42 с.
  148. Макеев С.П. Декомпозиция задачи вычисления функции от взаимодействующих нечетких переменных. - Техническая кибернетика, 5, 1990, с. 207 - 211.
  149. Маковский В.А., Похлебаев В.И. Базы знаний (экспертные системы). - М.: Издательство стандартов, 1993. - 37 с.
  150. Мандель И.Д. Кластерный анализ. - М.: Финансы и статистика, 1988. - 176 с.
  151. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе. - М.: Финансы и статистика, 1994. - 256 с.
  152. Марусенко М.А. Атрибуция анонимных и псевдонимных литературных произведений методами распознавания образов. - Л.: Изд-во Ленинградского университета, 1990. - 168 с.
  153. Матула Д.В. Методы теории графов в алгоритмах кластер-анализа.- В кн.: Классификация и кластер / Под ред. Дж.Вэн Райзина.- М:Мир, 1980.- С. 83 - 111.
  154. Мейер Д. Теория реляционных баз данных.- М.:Мир, 1987. -608 с.
  155. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой.- М.: Наука, 1990.- 272 с.
  156. Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии. - М.: Химия, 1995. - 368 с.
  157. Миллер Г. Магическое число семь плюс или минус два. О некоторых пределах нашей способности перерабатывать информацию. - В кн.: Инженерная психология. - М.: Прогресс, 1964, с. 192 - 225.
  158. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. - М.: Наука, 1974. - 256 с.
  159. Миркин Б.Г. Анализ качественных признаков. - М.: Статистика, 1976. - 166 с.
  160. Миркин Б.Г. Анализ качественных признаков и структур. - М.: Статистика, 1980. - 319 с.
  161. Мулен Э. Кооперативное принятие решений: аксиомы и модели. - М: Мир, 1991. - 464 с.
  162. Налимов В.В. Вероятностная модель языка. - М.: Наука, 1979. - 303 с.
  163. Нариньяни А.С. Недоопределеные множества - новый тип данных для представления знаний//Препринт N 232, Новосибирск. - 1980.
  164. Нариньяни А.С. Недоопределенные модели и операции с недоопределенными значениями. - Препринт ВЦ СО АН СССР, N 400, 1982.
  165. Нариньяни А.С. Недоопределенность в системах представления и обработки знаний//Известия АН СССР. Техническая кибернетика, 1986. - 5. - С. 3-28.(см. Терелман и Борде)
  166. Нариньяни А.С. Не-факторы и инженерия знаний: от наивной формализации к естественной прагматике//КИИ-94. Национальная конференция с международным участием. "Искусственный интеллект - 94". Том 1.- Рыбинск, 1994, с. 9 - 18.
  167. Негойце К. Применение теории систем к проблемам управления. - М.: Мир, 1981. - 180 с.
  168. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему.- М.:Энергоатомиздат, 1991.- 286 с.
  169. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун, В.Б. Силов, В.Б. Тарасов. Под ред. Д.А. Поспелова.- М.:Наука.Гл.ред.физ.-мат. лит., 1986.-312 с.
  170. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения/Под ред. Р.Р. Ягера.-М.: Радио и связь, 1986.-408 с.
  171. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта.- М: Радио и связь, 1985. - 376 с.
  172. Норвич А.М., Турксен И.Б. Фундаментальное измерение нечеткости.- В кн.: Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения/Под ред. Р.Р. Ягера. - М.: Радио и связь, 1986.- С. 51-64.
  173. Норвич А.М., Турксен И.Б. Построение функций принадлежности.- В кн.: Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения/Под ред. Р.Р. Ягера. - М.: Радио и связь, 1986.- С. 64-71.
  174. Нуриев Н.К., Батыршин И.З., Медведев В.А. Система проектирования поточных гальванических линий//Интеллектуальные системы в задачах проектирования, планирования и управления в условиях неполноты информации/Тез.докл. Всесоюзн. научно-техн. совещания.- Казань, 1990.- С. 109-111.
  175. Нуриев Н.К., Батыршин И.З., Медведев В.А. Проектирование структуры обслуживающей системы гальванообработки//Создание и применение гибридных экспертных систем/Тез.докл. Всесоюзн.конф., ноябрь 1990.- Рига, 1990.- С. 135-136.
  176. Общая алгебра. Т. 2/Под ред. Л.А. Скорнякова.-М.:Наука, 1991.- 480 с.
  177. Олдендерфер М.С., Блэшфилд Р.К. Кластерный анализ. В кн.: Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. - М.: Финансы и статистика, 1989. - С. 139 - 214.
  178. Орлов А.И. Прикладная теория измерений. - В кн.: Прикладной многомерный статистический анализ, М.: Наука, 1978, 68 - 138.
  179. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях.-М.: 1979.
  180. Орлов А.И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные.-М.: Знание, 1980.- 64 с.
  181. Орлов А.И. Связь между средними величинами и допустимыми преобразованиями шкалы.- Математические заметки, т. 30, вып. 4, 1981, с. 561-568.
  182. Орлов А.И. Общий взгляд на статистику об'ектов нечисловой природы//Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях.- М.: Наука, 1985.
  183. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой информации.- М.:Наука, 1981.- 206 с.
  184. Осипов Г.В., Андреев Э.П. Методы измерения в социологии. - М.: Наука, 1977. - 183 с.
  185. Осипов Г.С. Построение моделей предметных областей. Ч. I. Неоднородные семантические сети. - Техническая кибернетика, 1990, N 5, 32 - 45.
  186. Основы инженерной психологии/Под ред. Б.Ф. Ломова. - М.: Высш. шк., 1986. - 448 с.
  187. Осуга С. Обработка знаний. - М.: Мир, 1989. - 293 с.
  188. Паповян С.С. Математические методы в социальной психологии. - М.: Наука, 1983. - 343 с.
  189. Петренко В.Ф. Введение в экспериментальную психосемантику: исследование форм репрезентации в обыденном сознании.- М.:Изд-во МГУ, 1983. - 177 с.
  190. Петренко В.Ф. Психосемантика сознания.- М.:МГУ, 1988. - 208 с.
  191. Подиновский В.В., Гаврилов В.М. Оптимизация по последовательно применяемым критериям.- М.: Сов. радио, 1975.
  192. Подиновский В.В. Об относительной важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений. - В кн.: Многокритериальные задачи принятия решений. - М.: Машиностроение, 1978, с. 48 - 82.
  193. Подиновский В.В. Коэффициенты важности критериев в задачах принятия решений. Порядковые или ординальные коэффициенты важности. - Автоматика и телемеханика, 1978, N 10, с. 130 - 141.
  194. Попов Э.В. Экспертные системы.- М: Наука, 1987. - 288 с.
  195. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект - основа новой информационной технологии.- М.:Наука, 1988.- (Сер. "Академические чтения").- 280 с.
  196. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления.- М.:Энергоиздат, 1981.- 232 с.
  197. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика.- М. Наука, 1986.- 288 с.
  198. Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А. От амебы до робота: модели поведения. - М.: Наука, 1987. - 285 с.
  199. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений.- М.: Радио и связь, 1989.- 184 с.
  200. Поспелов Д.А. Моделирование человеческих рассуждений в интеллектуальных системах//Лекции Всесоюз. шк. по основным проблемам искуственного интелекта и интелектуальным системам. Ч. 1.- Тверь: Центр программных систем, 1990.
  201. Построение экспертных систем /Под ред. Ф. Хейеса-Рота и др. - М: Мир, 1987. - 441 с.
  202. Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах. Том А. Фундаментальные исследования в области представления знаний/Под ред. Д.А. Поспелова.- М.:ВИНИТИ, 1984.- 261 с.
  203. Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах. Том B. Инструментальные средства разработки систем, ориентированных на знания/Под ред. В.Н. Захарова, В.Ф. Хорошевского.- М.:ВИНИТИ, 1984.- 236 с.
  204. Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах. Том C. Прикладные человеко-машинные системы, ориентированные на знания./Под ред. Г.С. Поспелова, В.Ф. Хорошевского.- М.:ВИНИТИ, 1984.- 380 с.
  205. Представление знаний в человеко-машинных и робототехнических системах. Том D. Фундаментальные и прикладные исследования в области робототехнических систем/Под ред. И. Пландера, А. Платонова. - М.:ВИНИТИ, 1984.- 291 с.
  206. Представление и использование знаний/Под ред. Х. Уэно, М. Исидзука.- М.: Мир, 1989.- 220 с.
  207. Прикладные нечеткие системы/Асаи К., Ватада Д., Иваи С. и др./Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугено.- М.: Мир, 1993. - 368 с.
  208. Приобретение знаний/Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. - М.: Мир, 1990. - 304 с.
  209. Пфанцагль И. Теория измерений.- М.: Мир, 1976.- 248 с.
  210. Раяцкас Р.Л., Плакунов М.К. Количественный анализ в экономике. - М.: Наука, 1987. - 391 с.
  211. Рейнгольд Э., Нивергельт Ю., Део Н. Комбинаторные алгоритмы. Теория и практика.- М.: Мир, 1980.- 476 с.
  212. Рыбина Г.В. Технология проектирования прикладных экспертных систем.- М.: МИФИ, 1991.- 104 с.
  213. Рыжов А.П. Степень нечеткости лингвистической шкалы и ее свойства//Нечеткие системы поддержки принятия решений.- Калинин:Изд-во КГУ, 1989.- С. 82-92.
  214. Рыжов А.П., Аверкин А.Н. Аксиоматическое определение степени нечеткости лингвистической шкалы и ее основные свойства//II Всесоюзная конференция "Искусственный интеллект -90". Том 1. - Минск, 1990. - С. 162 - 165.
  215. Руа Б. Классификация и выбор при наличии нескольких критериев (метод ЭЛЕКТРА). - В кн: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976, 80 - 107.
  216. Рубанов Л.И. Метод классификации словаря для помехоустойчивой системы машинного понимания естественного языка. - Известия РАН. Техническая кибернетика, 5, 1991. - С. 84 - 93.
  217. "Семь инструметов качества" в японской экономике.- М.: Изд-во стандартов, 1990.- 80 с.
  218. Симонс Дж. ЭВМ пятого поколения: компьютеры 90-х годов.- М: Финансы и статистика, 1985. - 173 с.
  219. Современное состояние теории исследования операций/Под ред. Н.Н. Моисеева. - М.: Наука, 1979. - 464 с.
  220. Сойер Б., Фостер Д.Л. Программирование экспертных систем на Паскале.- М.: Финансы и статистика, 1990.- 191 с.
  221. Сокал Р.Р. Кластер-анализ и классификация: предпосылки и основные направления. - В кн: Классификация и кластер / Под ред. Дж.Вэн Райзина.- М:Мир, 1980.- С. 7 - 19.
  222. Статистический и дискретный анализ данных и экспертное оценивание/ Материалы IV Всесоюзной школы-семинара. - Одесса: Изд-во ОПИ, 1991. - 360 с.
  223. Статистические методы повышения качества/Под. ред. Х. Кумэ.- М.: Финансы и статистика, 1990.- 304 с.
  224. Стефанюк В.Л. Некоторые аспекты теории экспертных систем// Известия АН СССР. Техническая кибернетика. - 1987. - N 2. - С. 85-91.
  225. Суппес П., Зинес Дж. Основы теории измерений.- В кн.: Психологические измерения.-М.:Мир, 1967, с. 9-110.
  226. Такеда Э. Связность расплывчатых графов.- В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений.- М.:Мир, 1976. С. 216-228.
  227. Тарасов В.Б. Моделирование предпочтений в задачах принятия решений параметризованными нечеткими отношениями// Нечеткие системы: моделирование структуры и оптимизация.- Калинин:Изд-во КГУ, 1987.- С. 17-30.
  228. Тарасов В.Б. Инструментальные средства разработки нечетких интеллектуальных систем.- Новости искусственного интеллекта, 3, 1991, с. 93-107.
  229. Тарасов В.Б., Желтов С.Ю., Степанов А.А. Нечеткие модели в обработке изображений: обзор зарубежных достижений. - Новости искусственного интеллекта, 3, 1993, с. 40 - 64.
  230. Тарасов В.К. Персонал-технология: отбор и подготовка менеджеров. - Л.: Машиностроение, 1989. - 368 с.
  231. Тарасова Р.И., Москва В.В., Синицина Н.И., Васякина Л.А., Батыршин И.З., Пекуровский В.Р., Тарабукин Н.В. Фосфорилметил-N-(1- гидрокси-2,2,2-трихлорэтил)карбаматы. Анализ связи структура - пестицидная активность.- Журнал общей химии, 1991, т. 61 (123), вып. 12. - С. 2672 - 2679.
  232. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ.- М.: Финансы и статистика, 1990.- 320 с.
  233. Тейз А., Грибомон П., Луи Ж. и др. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию.- М.:Мир, 1990.- 432 с.
  234. Теория расписаний и вычислительные машины/Под ред. Э.Г. Коффмана.- М.: Наука, 1984.- 334 с. (лексикографическое правило Коффмана-Грэхема - список приоритетов в задаче составления оптимального расписания.).
  235. Терелман В.В., Загорулько Г.Б. Представление множеств в недоопределенных моделях//III конференция по искусственному интеллекту. КИИ - 92. Том 1, 1992, с. 63 - 67.
  236. Третья конференция по искусственному интеллекту/Тезисы докладов.- Тверь, 1992. Т. 1 - 182 с., т. 2 - 187 с.
  237. Трильяс Э., Альсина К., Вальверде А. Нужны ли в теории нечетких множеств операции max, min и 1-j? - В кн.: Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения./ Под ред. Р.Р. Ягера. - Радио и связь, 1986.- С.199-228.
  238. Труды международного семинара "Мягкие вычисления - 96"/ Под ред. И.З. Батыршина, Д.А. Поспелова, Казань, 1996. - 222 с.
  239. Уинстон Н. Искусственный интеллект.- М: Мир, 1980. - 519 с.
  240. Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных систем управления: теоретические и прикладные аспекты//Известия АН СССР. Сер. Техническ. кибернетика, 1991, N 3, с. 3-29.
  241. Ульянов С.В. Нечеткие модели логических регуляторов с интеллектуальными системами управления мобильными робототехническими комплексами.- В кн.: Обработка динамической информации в интеллектуальных системах.-М., 1992, с. 133-185.
  242. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам.- М: Мир, 1989.- 388 с.
  243. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 215 с.
  244. Фаткуллина Р.Р., Батыршин И.З. Решение задачи многокритериального выбора методом парных сравнений с лексикографическим упорядочением. В кн.: Актуальные экологические проблемы Республики Татарстан. Тезисы докладов III Республиканской научной конференции. Казань, 1997, 219 - 220.
  245. Фишер Р.Э. Использование множественных измерений в задачах таксономии//Современные проблемы кибернетики. - М.: Знание, 1979. С. 6 - 20. (Fisher R.A. The use of multiple measurements in taxonomic problems. - Ann. Eugenics, 1936, September, v.7, 179 - 188.)
  246. Франселла Ф., Баннистер Д. Новый метод исследования личности. - М: Прогресс, 1987. - 236 с.
  247. Фрумкина Р.М. Прогноз речевой деятельности.- М.: Наука, 1974.
  248. Фрумкина Р.М., Василевич А.П. Прогнозирование оценок вероятностей слов психометрическими методами//Вероятностное прогнозирование речи.- М.: Наука, 1971.
  249. Хорошевский В.Ф. Автоматизация программирования экспертных систем.- М.: МИФИ, 1988.- 64 с.
  250. Хорошевский В.Ф. Механизмы вывода решений в экспертных системах.- М.: МИФИ, 1988.- 44 с.
  251. Хьюберт Дж., Бейкер Б. Экспериментальное сравнение эталонных моделей иерархической группировки по r-диаметру относительно показателя согласия.- В кн.: Классификация и кластер / Под ред. Дж.Вэн Райзина.- М:Мир, 1980.- С. 112 - 128.
  252. Хузеев Р.Г., Батыршин И.З. Вопросы анализа географических систем на основе взвешенных отношений//Социально-экономическая география/Тез. докл. научно-практич.конф.- Приазовье, 1985.- С. 28-30.
  253. Цаленко М.Ш. Моделирование семантики в базах данных.- М: Наука, 1989. - 288 с.
  254. Чанышев А.Н. Курс лекций по древней философии.- М.: Высш.школа, 1981.- 374 с.
  255. Шокин Ю.И. Интервальный анализ.- Новосибирск: Наука,1981.- 112 с.
  256. Шостак А.П. Двадцать лет нечеткой топологии: основные идеи, понятия и результаты.- Успехи математических наук. - 1989. - Т. 44. - N 6. - С. 99 - 147.
  257. Шошин П.Б. Размытые числа как средство описания суб'ективных величин. - В кн.: Статистические методы анализа экспертных оценок. М. Наука, 1977. - С. 234 - 250.
  258. Шенк Р. Обработка концептуальной информации.- М: Энергия, 1979. - 344 с.
  259. Шрейдер Ю.А. Равенство, сходство, порядок..- М:Наука, 1971.- 254 с.
  260. Экспертные системы для персонального компьютера: методы, средства, реализации: справочное пособие.- Мн.:Выс. шк., 1990.- 197 с.
  261. Экспертные системы. Принципы работы и примеры/Под ред. Р. Форсайта.- М.: Радио и связь, 1987.- 224 с.
  262. Экспертные системы: состояние и перспективы/Под ред. Д.А. Поспелова- М.: Наука, 1989.- 152 с.
  263. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры.- М.: Финансы и статистика, 1987.- 191 с.
  264. Яблонский С.В. Введение в дискретную математику.- М.: Наука, 1979.- 272 с.
  265. Ягер Р.Р. Множества уровня для оценки принадлежности нечетких подмножеств. В кн.: Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. - М.: Радио и связь, 1986, 71-78.
  266. Ядов В.А. Социологическое исследование: методология, программа, методы. - М.: Наука, 1987. - 248 с.

Публикации на английском языке

  1. Abe S., Lan M.-S., Thawonmas R. Tuning of a fuzzy classifier derived from data. - Int. J. Of Approx. Reasoning, 14, 1996, 1 - 24.
  2. Aczel J., Lectures on Functional Equations and Their Applications. New York: Academic Press, 1966.
  3. Adachi G., Horikawa S.I., Furuhashi T., Uchikawa Y. A new linguistic design method of fuzzy controller using a description of dynamical behavior of fuzzy control systems, in: Proc. of the American Control Conf., Seattle, Washington, 1995, 2282 - 2286.
  4. Adachi G., Furuhashi T., Uchikawa Y. An automatic design method of fuzzy controllers based on linguistic specifications and fuzzy model of controlled object, in: AMC'96-MIE, 144 - 149.
  5. Aho A.V., Hopcroft J.E., Ullman J.D. The Design and Analysis of Computer Algorithms. Massachusetts: Addison-Wesley, 1976.
  6. Ait Abderrahim K., Touseau C. Comparison of fuzzy logic and state feedback control of a nonlinear system, in: FLINS'94, 97 - 102.
  7. Aldenderfer M.S., Blashfield R.K. Cluster Analysis. Sage Publications, 1984.
  8. Almond R. G. Discussion: Fuzzy logic: better Science? Or better engineering? - Technometrics, v. 37, 3, 1995, 267 - 270.
  9. Alsina C. On a family of connectives for fuzzy sets. - Fuzzy Sets and Systems, 16, 1985, 231 - 235.
  10. Alsina C., Castro J.L., Trillas E. On the characterization of S and R implications, in: VI IFSA World Congress, Sao Paulo, Brazil, 1995, v.1, 317 - 319.
  11. Alsina C., Mayor G., Tomas M.S., Torrens J. A characterization of a class of a aggregation functions. - Fuzzy Sets and Systems, 53, 1993, 33 - 38.
  12. Alsina C., Trillas E. On uniformly close fuzzy preorders. - Fuzzy Sets and Systems, 53, 1993, 343 - 346.
  13. Alsina C., Trillas E., Valverde L. On some logical connectives for fuzzy sets theory. - J. Math. Anal. Appl., 93, 1983, 15 -26.
  14. Ambrosio R., Martini G.B. Maximum and minimum between fuzzy symbols in non-interactive and weakly non-interactive situations. - Fuzzy Sets and Systems, 12, 1984, 27 - 35.
  15. Arora P.N. On characterizing some generalizations of Shannon's entropy. - Information Sciences, 21, 1980, 13 - 22.
  16. Atanassov K., Bustince H., Burillo P., Mohedano V. A method for inference in approximate reasoning for the one-dimensional case based on normal intuitionistic fuzzy sets. - Proceedings of VI IFSA World Congress, Sao Paulo, Brasil, 1995, v.1, 149 - 152.
  17. Bandler W., Kohout L. Fuzzy power sets and fuzzy implication operators//Fuzzy Sets and Systems. 1980. V. 4, 13-30.
  18. Barrett C.R., Pattanaik P.K., Salles M. On choosing rationally when preferences are fuzzy. - Fuzzy Sets and Systems, 1990, 34, 197 - 212.
  19. Basu K., Deb R., Pattanaik P.K. Soft sets: an ordinal formulation of vagueness with some applications to the theory of choice.- Fuzzy Sets and Systems, 45, 1992, 45 - 58.
  20. Batle N., Trillas E. Entropy and fuzzy integral. - J. Math. Anal.Appl., 69, 1979, 469 - 474.
  21. Batyrshin I.Z. Fuzzy relations in system analysis//Fuzzy Sets in Informatics/Moscow internation. conf.- Moscow, 1988.- P. 11-12.
  22. Batyrshin I.Z. On fuzzinesstic measures of entropy on Kleene algebras.- Fuzzy Sets and Systems.- V. 34, 1, 1990.- P. 47-60.
  23. Batyrshin I.Z., Zakuanov R.A. On some generalization of Bellmann-Zadeh approach to decision making//Third Joint IFSA-EC and EURO-WG Workshop on Fuzzy Sets. Towards a unified fuzzy sets theory/ Abstracts.-Visegrad, Hungary, 11-13 December, 1990.- P. 9-10.
  24. Batyrshin I. Measures of fuzziness and interval subalgebras of Kleene algebras//Uncertainty measures/Abstracts of 13th Linz Seminar on Fuzzy Set Theory.- Linz, Austria, 1991.- P. 12-13.
  25. Batyrshin I.Z. Ordering operations and lexicographical estimates of likelihood in models of reasoning. - Soviet Journal of Computer and Systems Sciences, v. 30, n. 3, 1992, 103 - 114.
  26. Batyrshin Ildar Z. Uncertainties with memory in decision-making and expert systems.- Proceedings of the Fifth IFSA World Congress'93. Seoul, Korea, 1993, 737 - 740
  27. Batyrshin Ildar, Zakuanov Rinat. Lexicographical valuations in decision-making and expert systems.- Proceedings of the First European Congress on Fuzzy and Intelligent Technologies EUFIT'93. Aachen, Germany, 1993, 1599-1602.
  28. Batyrshin Ildar, Zakuanov Rinat, Bikushev Gani. Expert system based on algebra of uncertainties with memory in process optimization, in: Fuzzy Logic and Intelligent Technologies in Nuclear Science. Proceedings ot the 1st International FLINS Workshop, Mol, Belgium, 1994. (World Scientific, 1994), 156 - 159.
  29. Batyrshin Ildar. Modus ponens generating function in the class of /\-valuations of plausibility, in: Tenth Annual Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, Seattle, Washington, 1994, 55-59.
  30. Batyrshin Ildar. Errors of type 2 in cluster analysis and invariant cluster procedures based on similarity relations, in: Application of Fuzzy Systems, ICAFS-94 (Ed. by R. Aliev and R. Kenarangui) Univ. Press of Tabriz, Iran, 1994, 374-378.
  31. Batyrshin Ildar, Fatkullina Rimma. Context-dependent fuzzy scales and context-free rules for dependent variables. - IFSA'95. Proceedings of the Sixth International Fuzzy Systems Association World Congress. Sao Paulo, Brasil. July, 1995, v.1, 89 - 91.
  32. Batyrshin I. Negation operations on a linearly ordered set of plausibility values. - 3d European Congress on Intelligent Techniques and Soft Computing, EUFIT'95. Aachen, Germany, 1995, v.2, 241 - 244.
  33. Batyrshin I., Fatkullina R. Fuzzy expert system for natural ecosystems, in: Space and Time in Environmental Information Systems. 9th International Symposium on Computer Science for Environmental Protection (Ed. by H. Kremers and W. Pillmann). Metropolis - Verlag, Marburg, 1995, Part II, 713 - 718.
  34. Batyrshin I., Khabibulin R., Fatkullina R. Application of fuzzy relational clustering algorithms to ecological data, in: ICAFS-96, Second International Conference on Application of Fuzzy Systems and Soft Computing (Ed. by R.A. Aliev et al.). Siegen, Germany, 1996, 115 - 117.
  35. Batyrshin I.Z. Negation operations for lexicographic valuations of plausibility, in: IPMU'96, Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems. Proceedings of Sixth International Conference, Granada, Spain, 1996, v. III, 1211 - 1216.
  36. Batyrshin I.Z. Lexicographic estimates of the likelihood with universal bounds. II. Operations of negation. - Journal of Computer and Systems Sciences International, v. 34, n. 6, 1996, 44 - 59.
  37. Batyrshin I.Z., Khabibulin R.F. Testing of cluster algorithms for invariance with respect to numbering of objects. - Journal of Computer and Systems Sciences International, Vol. 36, No 2, 1997, pp. 317 - 320.
  38. Batyrshin I., Kaynak O., Khabibulin R. Test generation for clustering algorithms, in: New Trends in Artificial Intelligence and Neural Networks (Ed. by T. Ciftcibasi, M. Karaman, V. Atalay), EMO Scientific Books, Ankara, 1997, 195 - 199.
  39. Batyrshin I., Wagenknecht M. The structure of noninvolutive negations on [0,1], in: IFSA'97 Prague. Seventh International Fuzzy Systems Association World Congress. Proceedings, ACADEMIA, Prague, 1997, vol. 1, 265 - 270.
  40. Batyrshin I., Khabibulin R. On construction of invariant relational clustering algorithms, in: Interactive Systems: The Problems of Human-Computer Interaction, (Ed. by P. Sosnin), Uljanovsk, 1997, v.2, 3 - 5.
  41. Batyrshin I., Khabibulin R. Testing of Clustering Algorithms on Invariance EUFIT'97, Aachen, Germany, 1997, pp. 1847-1851.
  42. Batyrshin I., Wagenknecht M. Noninvolutive negations on [0,1]. - The Journal of Fuzzy Mathematics, vol. 5, No 4, 1997, 997 - 1010.
  43. Bellman R., Kalaba R., Zadeh L.A. Abstraction and pattern classification. - Journal of Mathematical Analysis and Applications, 1966, v. 13, p. 1-7.
  44. Bellman R.E., Giertz M. On the analytic formalism of the theory of fuzzy sets.- Inf. Sci.- 1973.- V.5, 149-156.
  45. Bellman R.E., Zadeh L.A. Decision-making in a fuzzy environment.- Management Sci.,-1970.- V.17, 4, 141-164.
  46. Benferhat S., Cayrol C., Dubois D., Lang J., Prade H. Inconsistency management and prioritized syntax-based entailment. In: 13th Intern. Joint Conf. on Artificial Intelligence. Chambery, 640-645, 1993.
  47. Berenji H. R. A reinforcement learning - based architecture for fuzzy logic control. - Int. J. of Approx. Reasoning, 6, 1992, 267 - 292.
  48. Berger M. A new parametric family of fuzzy connectives and their application to fuzzy control. - Fuzzy Sets Syst., vol. 93, 1998, pp. 1-16.
  49. Bersini H., Bontempi G. Now comes the time to defuzzify neuro-fuzzy models.- Fuzzy Sets and Systems, 90, 1997, 161 - 169.
  50. Bezdek J.C. Fuzzy models and digital signal processing (for pattern recognition): is this a good marriage? - Digital Signal Processing, 3, 1993, 253 - 270.
  51. Bezdek J.C. A note on generalized self-organizing network algorithms. - SPIE, vol. 1293, Applications of Artificial Intelligence VIII (1990), 260-267.
  52. Bezdek J.C. A note on two clustering algorithms for relational network data. - SPIE, vol. 1293, Applications of Artificial Intelligence VIII (1990), 268-277.
  53. Birkhoff G. Lattice theory (Amer. Math. Soc., Providence, RI, 1967).
  54. Blanco A., Delgado M., Requena I. A learning procedure to identify weighted rules by neural networks. - Fuzzy Sets and Systems, 69, 1995, 29 - 36.
  55. Bonissone P.P. Discussion: Fuzzy logic control technology: a personal perspective. - Technometrics, v. 37, 3, 1995, 262 - 266.
  56. Bouyssou D. Acyclic fuzzy preference and the Orlovsky choice function: a note. - Fuzzy Sets and Systems, 89, 1997, 107 - 111.
  57. Buxton R. Modelling uncertainty in expert systems.- Int. J. Man-Machine Studies, V. 31, 1989, 415-476.
  58. Capocelli R., De Luca A. Fuzzy sets and decision theory. - Information and Control, 1973, v. 23, p. 446 - 473.
  59. Carlsson C., Fuller R. Fuzzy if-then rules for modeling interdependencies in FMOP problems. - Proceedings of the Second European Congress on Intelligent Techniques and soft Computing, Aachen, Germany, 1994, v. 3, 1253 - 1257.
  60. Castro J.L., Castro-Schez J.J., Zurita J.M. Learning with fuzzy logic, in: IPMU'96, Granada, 1996, 545 - 550.
  61. Castro J.L., Zurita J.M. An inductive learning algorithm in fuzzy systems. - Fuzzy Sets and Systems, 89, 1997, 193 - 203.
  62. Castro J.L., Zurita J.M., Trillas E. Expert systems validation, in: VI IFSA World Congress, Sao Paulo, razil, 1995, v. 1, 41 - 44.
  63. Cervinka O. Automatic tuning of parametric T-norms and T-conorms in fuzzy modeling, in Proc. 7th IFSA World Congress. Prague: ACADEMIA, 1997, vol. 1, pp. 416-421.
  64. Chakraborty M.K., Sarkar S., Das M. Some aspects of [0,1]-fuzzy relation and a few suggestions towards its use, in: M.M. Gupta, A. Kandel, W. Bandler, J.B. Kiszka (eds.). Approximate Reasoning in Expert Systems. Elsevier Science Publishers V.B. (North-Holland), 1985, 139 - 156.
  65. Cheeseman P. Discussion: Fuzzy thinking. - Technometrics, v. 37, 3, 1995, 282 - 283.
  66. Classification and Clustering (Ed. by J. Van Ryzin). Academic Press, 1977.
  67. Cordon O., Herrera F., Peregrin A. Applicability of the fuzzy operators in the design of fuzzy logic controllers. - Fuzzy Sets and Systems, 86, 1997, 15 - 41.
  68. Cunningham K.M., Ogilvie J.C. Evaluation of hierarchical grouping techniques: a preliminary study. - The Computer Journal, 15, 3, 209 - 213.
  69. D'Ambrosio B. Extending the Mathematics in Qualitative Process Theory.- Internat. J. of Intelligent Systems, 4, 1989, 55-80.
  70. Davison M.L. Multidimensional scaling. John Wiley & Sons, New York, 1983.
  71. De Baets B., Kerre E. Fuzzy inclusions and the inverse problems, in: Second European Congress on Intelligent Techniques and Soft Computing, Aachen, Germany, 1994, v.2, 940 - 945.
  72. De Baets B., Kerre E., Van der Walle B. Fuzzy preference structures and their characterization. - The Journal of Fuzzy Mathematics, 3, 2, 1995, 373 - 381.
  73. De Baets B., Mesiar R. Fuzzy partitions and their entropy, in: IPMU'96, Granada, 1996, 1419 - 1424.
  74. De Baets B., Van der Walle B. Weak and strong fuzzy interval orders. - Fuzzy Sets and Systems, 79, 1996, 213 - 225.
  75. De Cooman G. Non-truth-functional order norms, in: EUFIT'95, 1995, Aachen, 126 - 130.
  76. De Cooman G., Kerre E.E. Order norms on bounded partially ordered sets. - J. Fuzzy Mathematics, vol. 2, 1994, 281-310.
  77. De Cooman G., Ruan D., Ryjov A.P. FLINS-related activities in Russia. - - Fuzzy Sets and Systems, 74, 1995, 163 - 173.
  78. Delgado M., Gomez-Skarmeta A.F. Vila A. On the use of hierarchical clustering in fuzzy modeling. Int. J. Of Approx. Reasoning, 14, 1996, 237 - 257.
  79. De Luca A., Termini S. Algebraic properties of fuzzy sets. - Journal of Mathematical Analysis and Applicationsa, 1972, v. 40, N. 2, 373-386.
  80. De Luca A., Termini S. A definition of a non-probabilistic entropy in the setting of fuzzy sets theory. - Information and Control, 1972, v. 20, p. 301 - 312.
  81. De Luca A., Termini S. Entropy of L-fuzzy sets. - Information and Control, 1974, v. 24, p. 55 - 73.
  82. De Luca A., Termini S. On the convergence of entropy measures of a fuzzy sets. - Kybernetes, v. 6, 1977, 219 - 227.
  83. Diday E. et coll. Optimisation en classification automatique. INRIA, 1979.
  84. Di Nola A., Pedrycz W., Sessa S. Fuzzy relation equations and algorithms of inference mechanism in expert systems, in: M.M. Gupta, A. Kandel, W. Bandler, J.B. Kiszka (eds.). Approximate Reasoning in Expert Systems. Elsevier Science Publishers V.B. (North-Holland), 1985, 355 - 367.
  85. Di Nola A., Ventre A.G.S. On fuzzy implication in De Morgan Algebras//Fuzzy Sets and Systems. 1989. V. 33, 155-164.
  86. Dombi J. Membership function as an evaluation. - Fuzzy Sets and Systems, 35, 1990, 1 - 21. Dubois D., Fargier H., Prade H. Refining the maximin approach to decision-making in fuzzy environment. - Proceedings of VI IFSA World Congress, Sao Paulo, Brasil, 1995, v. 1, 313 - 316.
  87. Dombi J. Basic concepts for a theory of evaluation: the aggregative operator. - European Journal of Operational Research, 10, 1982, 282 - 293.
  88. Dombi J. Membership function as an evaluation. - Fuzzy Sets and Systems, 35, 1990, 1 - 21.
  89. Dombi J., Vas Z. Basic theoretical treatment of fuzzy connectives. - Acta Cybernet., v. 6, 1983, 191 - 201.
  90. Driankov D., Hellendoorn H. Reinfrank M. An Introduction to Fuzzy Control. Springer, Berlin, 1996. - 316.
  91. Dubois D., Esteva F., Garcia P., Godo L., Prade H. A logical approach to interpolation based on similarity realtions. - Report de Recerca IIIA 96/07, 1996, Barcelona.
  92. Dubois D., Prade H. A review of fuzzy set aggregation connectives. - Information Sciences, 36, 1985, 85-121.
  93. Dubois D., Prade H. The three semantics of fuzzy sets. - Fuzzy Sets and Systems, 90, 1997, 141 - 150.
  94. Dubois D., Prade H., Ughetto L. Checking the coherence and redundancy of fuzzy knowledge bases. - IEEE Trans. on Fuzzy Systems, 5, 3, 1997, 398 - 417.
  95. Dubois D., Lang J., Prade H. A possibilistic assumption-based truth maintenance system with uncertain justifications, and its application to belief revision. In J.P. Martins, M. Reinfrank (ed.), Truth Maintenagnce Systems. Proceedings of ECAI-90 Workshop. Stockholm, 1990, 87-106.
  96. Dubois D., Lang J., Prade H. Inconsistency in possibilistic knowledge bases. In L.A.Zadeh, J. Kacprzyk (eds.), Fuzzy Logic for the Management of Uncertainty. New York: John Wiley \& Sons, 1992, 335-351.
  97. Dubois D., Prade H. Fuzzy real algebra: some results. - Fuzzy Sets and Systems, 1979, 2, 327 - 348.
  98. Duda R. , Hart P. Pattern classification and scene analysis. New York, Wiley-Interscience, 1973.
  99. Dujet Ch., Vincent N. Force implication: a new approach to human reasoning. - Fuzzy Sets and Systems, 69, 1995, 53 - 63.
  100. Dumitrescu D. A definition of an informational energy in fuzzy sets theory. - Stud. Univ. Babes-Bolyai, Mathematica, 2, 1977, 57-59.
  101. Dunn J.C. A graph-theoretic analysis of pattern classification via Tamura's fuzzy relation , IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics SMC-4 (1974), 310-313.
  102. Emptoz H. Nonprobabilistic entropies and indetermination measures in the setting of fuzzy sets theory. - Fuzzy Sets and Systems, 5, 1981, 307 - 317.
  103. ERUDIT Newsletter, N 1, 1995.
  104. ESPRIT - European strategic programme for research and development in information technology. Progress and results. - Luxemburg: Office for Official Publications of the European Communities, 1991. - 153 p.
  105. Esteva F. On Negations and Algebras in Fuzzy Set Theory. Report No. UCB/CSD 87/330, 1986, Berkeley, California.
  106. Esteva F., Trillas E., Domingo X. Weak and strong negation functions for fuzzy set theory. Proceedings of the Eleventh Int. Symp. on Multiple-Valued logic, Norman, 1981, pp. 23-26.
  107. Fargier H., Lang J., Schiex T. Selecting preferred solutions in fuzzy constraint satisfaction problems. In: Proc.of First European Congress on Fuzzy and Intelligent Technologies. Aachen, 1993, v.3, 1128-1134.
  108. Fishburn P.C. Utility Theory for Decision Making. New York: John Wiley & Sons, 1970.
  109. Fisher R.A. The use of multiple measurements in taxonomic problems. - Ann. Eugenics, 1936, September, v.7, 179 - 188.
  110. Fodor J.C. A remark on constructing t-norms. - Fuzzy Sets and Systems, 41, 1991, 195 - 199.
  111. Fodor J.C. On fuzzy implication operators. - Fuzzy Sets and Systems, 42, 1991, 293 - 300.
  112. Fodor J.C. Strict preference relations based on weak t-norms. - Fuzzy Sets and Systems, 43, 1991, 327 - 336.
  113. Fodor J.C. Traces of fuzzy binary relations. - Fuzzy Sets and Systems, 50, 1992, 331 - 341.
  114. Fodor J.C. An axiomatic approach to fuzzy preference modeling. - Fuzzy Sets and Systems, 52, 1992, 47 - 52.
  115. Fodor J.C. A new look at fuzzy connectives. - Fuzzy Sets and Systems, 57, 1993, 141 - 148.
  116. Fodor J.C, Roubens M. Aggregation of strict preference relations in MCDM procedures, in: Novak V., Mares M., Cerny M., Nekola J. (Eds.) Fuzzy Approach to Reasoning and Decision Making. Academia, Prague and Kluwer, Dordecht, 1992, 163 - 171.
  117. Fodor J., Roubens M., Fuzzy Preference Modelling and Multicriteria Decision Support. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1994.
  118. Forbus K.D. Qualitative Process Theory.- Artificial Intelligence, 24, 1984, N 1-3, 83-168.
  119. Forsyth R. (Ed.) Expert systems. Principles and case studies.- London: Chapman and Hall, 1984.
  120. Frank H. A new axiom system of fuzzy logic. - Fuzzy Sets and Systems, 77, 1996, 203 - 205.
  121. Frank M. J. On the simultaneous associativity of F(x,y) and x + y -F(x,y). - Aequat. Math. , vol. 19, pp. 194-226, 1979.
  122. FUBEST'94. The First Workshop on Fuzzy Based Expert Systems. Proceedings. Sofia, Bulgaria, 1994. - 143 p.
  123. Fung L.W., Fu K.S. An axiomatic approach to rational decision making in a fuzzy environment, in: Fuzzy Sets and their Applications to Cognitive and Decision Processes (Ed. by L.A. Zadeh, K.S. Fu, K. Tanaka, M. Shimura). - Academic Press, New York, 1975.
  124. Furuhashi T., Adachi G., Uchikawa Y. On description of dynamical behavior of fuzzy control systems and a linguistic design method of fuzzy controllers, in: ANNES: Artificial Neural Networks and Expert Systems, Dunedin, New Zealand, 1995, 160 - 163.
  125. Gaines B.R. Fuzzy and probability uncertainty logics. - Information and Control, 38, 1978, 154 - 169.
  126. Galuzzo M., Capellani V., Garofalo U. Fuzzy control of PH using NAL. - Intern. J. of Approximate Reasoning, 1991, 5, 505 - 519.
  127. Gisolfi A., Cicalese F. Classifying through a fuzzy algebraic structure. - Fuzzy Sets and Systems, 78, 1996, 317 - 331.
  128. Godo L.L., Lopez de Mantaras R., Sierra C., Verdaguer A. Managing Linguistically Expressed Uncertainty in MILORD Application on Medical Diagnosis. - AICOM, V.1, 1, 1988, 14-31.
  129. Goguen J.A. L-fuzzy sets.- J. Math. Anal. Appl. - 1967.- V.18. - P. 145-174.
  130. Gottwald S. Set theory for fuzzy sets of higher level. - Fuzzy Sets and Systems, 2, 1979, 125 - 151.
  131. Grabisch M., Nguyen H.T. Walker E.A. (Eds.) Fundamentals of Uncertainty Calculi with Applications to Fuzzy Inference. - Kluwer Academic Publishers. 1995. - 360 p.
  132. Gu T., Dubuisson B. Similarity of classes and fuzzy clustering. - Fuzzy Sets and Systems, 34, 1990, 213 - 221.
  133. Gupta K.C., Gupta R.K. Fuzzy equivalence relation redefined.- Fuzzy Sets and Systems, 79, 1996, 227 - 233.
  134. Gupta M.M., Qi J. Theory of T-norms and fuzzy inference methods. - Fuzzy Sets and Systems, 40, 1991, 431 - 450.
  135. Gupta M.M., Qi J. Design of fuzzy logic controllers based on generalized T-operators. - Fuzzy Sets and Systems, 40, 1991, 473 - 489.
  136. Gupta M.M, Sanchez E. (eds.). Approximate Reasoning in Decision Analysis. North-Holland Publishing Company, 1982.
  137. Gupta M.M., Kandel A., Bandler W., Kiszka J.B. (eds.). Approximate Reasoning in Expert Systems. Elsevier Science Publishers V.B. (North-Holland), 1985.
  138. Hall L.O. The choice of ply operator in fuzzy intelligent systems. - Fuzzy Sets and Systems.-1990.-V. 34, 135-144.
  139. Hasegawa T., Horikawa S.I., Furuhashi T., Uchikawa Y., Shimamura S., Yamada T., Kunitake O., Otsuka S. A study on fuzzy modeling of BOF using a fuzzy neural network., in: Proc. of the 2nd Int. Conf. on Fuzzy Logic and Neural Networks, Iizuka, Japan, 1992, 1061 - 1064.
  140. Hasegawa T., Horikawa S.I., Furuhashi T., Uchikawa Y., Shimamura S., Yamada T., Kunitake O., Otsuka S. An application of fuzzy neural network to fuzzy modeling of basic oxygen furnace, in: Proc. Of IEEE Int. Workshop on Neuro-Fuzzy Control, 1993, 133 - 138.
  141. Hasegawa T., Horikawa S.I., Furuhashi T., Uchikawa Y. On design of adaptive fuzzy controller using fuzzy neural networks and a description of its dynamical behavior. - Fuzzy Sets and Systems, 71, 1995, 3 - 23.
  142. Hasegawa T., Furuhashi T., Uchikawa Y. Stability analysis of fuzzy control systems based on petri nets, in: Proc. Int. Discourse on Fuzzy Logic and the Management of Complexity, FLAMOC'96, 1996, 191 - 195.
  143. Hashimoto H. Transitivity of generalized fuzzy matrices. - Fuzzy Sets and Systems, 17, 1985, 83 - 90.
  144. Henkind S.J., Harrison M.C. An analysis of four uncertainty calculi. - IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics, 18, 5, 1988, 700 - 714.
  145. Herrera F., Herrera-Viedma E., Verdegay J.L. Direct approach process in group decision making using linguistic OWA operators. - Fuzzy Sets and Systems, 79, 1996, 175- 190.
  146. Herrera F., Herrera-Viedma E., Verdegay J.L. A model of consensus in group decision making under linguistic assessments. - Fuzzy Sets and Systems, 78, 1996, 73- 87.
  147. Higashi M., Klir G.J. On measures of fuzziness and fuzzy complements. - Int. J. General Systems, 1982, Vol. 8, pp. 169 -180.
  148. Hiraga I., Furuhashi T., Uchikawa Y., Nakayama S. An acquisition of operator's rules for collision avoidance using fuzzy neural networks. - IEEE Trans. on Fuzzy Systems, 3, 3, 1995, 280 - 287.
  149. Hirsch G., Lamotte M., Mas M.T., Vigneron M.J. Phonemic classification using a fuzzy dissimilitude relation. - Fuzzy Sets and Systems, 5, 267 - 275, 1981.
  150. Hohle U., Klement E.P. (Eds.) Non-Classical Logics and their Applications to Fuzzy Subsets. - Kluwer Academic Publishers. 1995. - 400 p.
  151. Hong T.-P., Lee C.-Y. Induction of rules and membership functions from training examples. - Fuzzy Sets and Systems, 84, 1996, 33 - 47.
  152. Horikawa S.I., Furuhashi T., Okuma S., Uchikawa Y. A fuzzy controller using a neural network and its capability to learn expert's control rules, in: Proceedings of the Int. Conf. On Fuzzy Logic & Neural Networks, Iizuka, Japan, 1990, 103 - 106.
  153. Horikawa S.I., Furuhashi T., Uchikawa Y., Tagawa T. A study on fuzzy modeling using fuzzy neural networks, in: Fuzzy Engineering toward Human Friendly Systems, IFES'91, 562 - 573.
  154. Horikawa S.I., Furuhashi T., Uchikawa Y. On fuzzy modeling using fuzzy neural networks with the back-propagation algorithm. - IEEE Trans. on Neural Networks, 3, 5, 1992, 801 - 806.
  155. Horikawa S.I., Furuhashi T., Uchikawa Y. A new type of fuzzy neural network for linguistic fuzzy modeling, in: Proc. of the 2nd Int. Conf. on Fuzzy Logic and Neural Networks, Iizuka,Japan, 1992, 1053 - 1056.
  156. Horikawa S.I., Furuhashi T., Uchikawa Y. On identification of structures in premises of a fuzzy model using a fuzzy neural networks, in: Second IEEE Int. Conf. On Fuzzy Systems, FUZZ-IEEE'93, 1993, 661 -666.
  157. Horikawa S.I., Yamaguchi M., Furuhashi T., Uchikawa Y. Fuzzy control for inverted pendulum using fuzzy neural networks. - Journal of Robotics and Mechatronics, 7, 1, 1995, 36 - 44 (even pages !!?).
  158. Horikawa S.I., Furuhashi T., Uchikawa Y. A new type of fuzzy neural network based on a truth space approach for automatic acquisition of fuzzy rules with linguistic hedges. - Int. J. Of Approx. Reasoning, 13, 1995, 249 - 268.
  159. Hubert L. J., Baker F.B. Experimental comparison of hierarchical grouping etalon models on r-diameter of confirming index, in: Classification and Clustering (Ed. by J. Van Ryzin). Academic Press, 1977. (Russian translation: Clussificatsija i cluster.- Moscow, Mir, 1980, 112-128.)
  160. Iancu I. T-norms with threshold. - Fuzzy Sets and Systems, 85, 1997, 83 - 92.
  161. Jacquet-Lagreze E. Modelling preferences among Distributions using Fuzzy Relations. The Fifth Research Conference on Subjective Propability, Utility and Decision Making. Darmstadt, Sept. 1-4, 1975.
  162. Jambu M. Classification Automatique Pour L'analyse des Donnees. Bordas. Paris, 1978.
  163. Jang J.S.R. ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System. - IEEE Trans. SMC, 23, 3, 1993, 665 - 685.
  164. Jang J.S.R., Sun C.T., Mizutani E. Neuro-Fuzzy and Soft Computing. A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence. Prentice-Hall International, 1997. - 613 pp.
  165. Jardine N., Sibson R. Mathematical taxonomy.- London: John Wiley & Sons, 1971.
  166. Joint Hungarian-Japanese symposium on Fuzzy systems and applications. Extended abstracts/Ed. by L.T. Koczy and K. Hirota.- Budapest, 1991.- 173 p.
  167. Johnson N., Kotz S. Axiomatic approaches to formulas for combining likelihoods or evidence. C 310, in: J. of Stat. Computation and Simulation, 31, 1989, 49 - 54.
  168. Johnson S.C. Hierarchical clustering schemes. - Psychometrika, 1967, 32, 3, 241-254.
  169. Kalman J.A. Lattices with involution. - Trans. Amer. Math. Soc., 87, 1958, 485 - 491.
  170. Kandel A., Martins A., Pacheco R. Discussion: On the very real distinction between fuzzy and statistical methods. - Technometrics, v. 37, 3, 1995, 276 - 281.
  171. Karr C.L., Gentry E.J. Fuzzy control of pH using genetic algorithms. - IEEE Trans. On Fuzzy Systems, 1, 1, 1993, 46 - 53.
  172. Kaufmann A. Introduction a la theorie des sous-ensembles flous. Masson, Paris, 1977.
  173. Kaufmann A., Gupta M.M. Fuzzy Mathematical Models in Engineering and Management Science. Amsterdam: North-Holland,, 1988.
  174. Kaufmann A., Gupta M.M. Fuzzy Mathematical Models in Engineering and Management Science. Amsterdam: North-Holland,, 1988.
  175. Keeney R.L., Raiffa H. Decisions with Multiple Objectives: Preference and Value Tradeoffs. New Yor Keller J.M., Krishnapuram R., Chen Z., Nasraoui O. Fuzzy additive hybrid operators for network-based decision making. - Int. J. Intelligent Systems, 9, 1994, 1001 - 1023.
  176. Kimberling C. On a class of associative functions. - Publ. Math. Debrecen, v. 20, 1973, 21 - 39.
  177. King P.J., Mamdani E.H. "The application of fuzzy control systems to industrial processes," Automatica, vol. 13, pp. 235-242, 1977.
  178. Kitainik L. Fuzzy Decision Procedures with Binary Relations. Towards a Unified Theory. - Kluwer, Boston, 1993. - 254 pp.
  179. Klawonn F., Kruse R. Equality relations as a basis for fuzzy control. - Fuzzy Sets and Systems, 54, 1993, 147 - 156.
  180. Klawonn F., Kruse R. Derivation of fuzzy classification rules from multidimensional data.
  181. Klawonn F., Nauck D., Kruse R. Generating rules from data by fuzzy and neuro-fuzzy methods, in: Proceedings of the Third German GI-Workshop "Fuzzy-Neuro-Systeme'95", Darmstadt, Germany, 1995.
  182. Klement E.P. Construction of fuzzy sigma-algebras using triangular norms. - J. Math. Anal. Appl., 85, 1982, 543 -565.
  183. Klement E.P., Mesiar R., Pap E. On the relationship of associative compensatory operators to triangular norms and conorms. - Int. J. of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems 2 (1996) 129-144.
  184. Klement E.P., Mesiar R., Pap E. A characterization of the ordering of continuous t-norms. - Fuzzy Sets and Systems, 86, 1997, 189 - 195.
  185. Klement E.P. Some mathematical aspects of fuzzy sets: triangular norms, fuzzy logics, and generalized measures. - Fuzzy Sets and Systems, 90, 1997, 133 - 140.
  186. Klir G.J. Where do we stand on measures of uncertainty, ambiguity, fuzziness, and the like? - Fuzzy Sets and Systems, 1987, 24, 141 - 160.
  187. Klir G.J. A principle of uncertainty and information invariance. - Int. J. General Systems, 1990, Vol.17, pp. 249 - 275.
  188. Klir G.J., Folger T.A. Fuzzy Sets, Uncertainty, and Information. Prentice-Hall International,1988.
  189. Knopfmacher J. On measures of fuzziness. - Journal of Mathematical Analysis and Applications, 1975, v. 49, p. 529 - 534.
  190. Koczy L.T. Computational complexity of various fuzzy inference algorithms. - Annales Univ. Sci. Budapest., Sect. Comp. 12, 1991, 151 - 158.
  191. Kosko B. Fuzzy systems as universal approximators. - IEEE Trans. On Computers, v. 43, 11, 1329 - 1333, 1994.
  192. Kosko B. Fuzzy Engineering. Prentice-Hall, New Jersey, 1997. - 549 pp.
  193. Kovalerchuk B. Interpolation for fuzzy rules in expert and control systems, in: The First Workshop on Fuzzy Based Expert Systems. FUBEST'94. Sofia, Bulgaria, 1994, 101 - 103.
  194. Kruse R., Schwecke E., Heinsohn J. Uncertainty and vagueness in knowledge based systems. Numerical methods. Springer-Verlag, Berlin, 1991.
  195. Kruskal J. B. Multidimensional Scaling and cluster analysis, in: Classification and Clustering (Ed. by J. Van Ryzin). Academic Press, 1977. (Russian translation: Clussificatsija i cluster.- Moscow, Mir, 1980, 20-41.)
  196. Lance G.N., Williams W.T. A general theory of classificatory sorting strategies. I. Hierarchical systems. - Comput. J., 1969, 9, 4, 373 - 380.
  197. Laviolette M., Seeman J. W., Jr., Barrett J.D., Woodall W.H. A probabilistic and statistical view of fuzzy methods. - Technometrics, v. 37, 3, 1995, 249 - 261.
  198. Laviolette M., Seeman J. W., Jr., Barrett J.D., Woodall W.H. Reply. - Technometrics, v. 37, 3, 1995, 287 - 292.
  199. Lee C.C. Fuzzy logic in control systems: fuzzy logic controller, Part I. - IEEE Trans. SMC, 20, 2, 1990, 404 - 418; Part II. - IEEE Trans. SMC, 20, 2, 1990, 419 - 435.
  200. Lee N.S., Grize Y.L., Dehnad K. Quantitative models for reasoning under uncertainty in knowledge-based expert systems. - Int. J. of Intelligent Systems, 2, 1, 1987, 15 - 38.
  201. Lewis F.L., Liu K. Towards a paradigm for fuzzy logic control. - Automatica, 32, 2, 1996, 167 - 181.
  202. Li H.X., Gatland H.B., Green A.W. Fuzzy variable structure control. - IEEE Trans. SMC - Part B: Cybernetics, v. 27, No 2, April 1997, 306 - 312.
  203. Li T.-Y., Yorke J.A. Period three implies chaos.
  204. Libert G., Roubens M. Non metric fuzzy clustering algorithms and their cluster validity, in: M.M. Gupta and E. Sanchez (eds.). Approximate Reasoning in Decision Analysis. North-Holland Publishing Company, 1982, 417 - 425.
  205. Lin C.T. Neural Fuzzy Control Systems with Structure and Parameter Learning. World Scientific, Singapore, 1994. - 127 pp.
  206. Lin C.-T., Lee C.S. G. Neural Fuzzy Systems. Prentice Hall, 1996.
  207. Ling C.H. Representation of associative functions. Publ. Math. Debrecen, vol. 12, pp. 189-212, 1965.
  208. Lopez de Mantaras R., Valverde L. New results in fuzzy clustering based on the concept of indistinguishability relation. - IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 10, 5, 1988, 754 - 757.
  209. Lowen R. On fuzzy complements. - Information Sciences, 14, 1978, 107 - 113.
  210. Loo S.G. Measures of fuzziness. - Cybernetica, 20, 3, 1977, 201 - 210.
  211. Lou S. P., Cheng W.C., Chao L.M. Two new methods in fuzzy cluster, in: M.M. Gupta and E. Sanchez (eds.). Approximate Reasoning in Decision Analysis. North-Holland Publishing Company, 1982, 427 - 430.
  212. Matsushita S., Kuromiya A. Yamaoka M., Furuhashi T., Uchikawa Y. A stady on fuzzy GMDH with comprehensible fuzzy rules. IEEE Symp. On Emerging Technologies & Factory Automation, 1994, 192 - 198.
  213. Matsushita S., Kuromiya A. Yamaoka M., Furuhashi T., Uchikawa Y. Determination of antecedent structure for fuzzy modeling using genetic algorithm, in: Proc. ICEC'96, IEEE Intern. Conf. On Evolutionary Computation, Nagoya, Japan, 1996, 235 - 238.
  214. Matula D.W. Methods of graph theory in cluster analysis algorithms, in: Classification and Clustering (Ed. by J. Van Ryzin). Academic Press, 1977. (Russian translation: Clussificatsija i cluster.- Moscow, Mir, 1980, 83-111.)
  215. Mazlack L.J., Flowers C. Unsupervised database discovery through dissonance reduction and uncertainty management to support knowledge extraction, in: IPMU-96, 1996, 917 - 922.
  216. Mayor G. Sugeno's negations and t-norms. - Mathware & Soft Computing, 1, 1994, 93 - 98.
  217. Mayor G., Calvo T. Fractal negations. - Mathware & Soft Computing, 3, 1994, 277 - 283.
  218. Mesiar R. A note to the T-sum of L-R fuzzy numbers. - Fuzzy Sets and Systems, 79, 1996, 259 - 261.
  219. Michels K. Numerical stability analysis for a fuzzy or neural network controller. - Fuzzy Sets and Systems, 89, 1997, 335 - 350.
  220. Mizumoto M. Fuzzy controls under various fuzzy reasoning methods. - Information Sciences, 45, 1988, 129 - 151.
  221. Mizumoto M., Tanaka K. Some properties of fuzzy sets of type 2. - Information and Control, 31, 1976, 312 - 340.
  222. Morita Y., Oka Y.A fuzzy scale induced by intransitive ordering, in: M.M. Gupta and E. Sanchez (eds.). Approximate Reasoning in Decision Analysis. North-Holland Publishing Company, 1982, 139 - 150.
  223. Moulin H. Axioms of cooperative decision making.- Cambridge: Cambridge University Press, 1988.
  224. Mukaidono M. Representation of fuzzy data with fuzzy logic expressions, in: M.M. Gupta, A. Kandel, W. Bandler, J.B. Kiszka (eds.). Approximate Reasoning in Expert Systems. Elsevier Science Publishers V.B. (North-Holland), 1985, 369 - 381.
  225. Nakayama S., Horikawa S.I., Furuhashi T., Uchikawa Y. Knowledge acquisition of strategy and tactics using fuzzy neural networks, in: IJCNN92, Baltimore, 1992, II, 751 - 756.
  226. Nauck D. Beyond neuro-fuzzy: perspectives and directions, in: EUFIT'95, 1995, 1159 - 1164.
  227. Nauck D., Klawonn F., Kruse R. Fuzzy sets, fuzzy controllers, and neural networks. - Wissenschaftliche Zeitschrift der Humboldt-Universitat zu Berlin, Reihe Medizin, 41, Nr 4, 1992, 99 - 120.
  228. Nauck D., Kruse R. Choosing appropriate neuro-fuzzy models. In: Proceedings of the Second European Congress on Intelligent Techniques and Soft Computing EUFIT'94. - Aachen, Germany, 1994, v.1, 552 - 557.
  229. Negoita C.V., Ralesku D.A. Applications of fuzzy sets to systems analysis. - Basel: Birkhausner Verlag, 1975.
  230. Novak V. On the syntactico-semantical completeness of first-order fuzzy logic. Part 1. Syntax and Semantics. - Kybernetika, 26, 1, 1990, 47 - 66.
  231. Novak V. On the syntactico-semantical completeness of first-order fuzzy logic. Part 2. Main Results. - Kybernetika, 26, 2, 1990, 134 - 154.
  232. Novak V., Ivanek J. The position of fuzzy logic in rule-based expert systems. - Proceedings of VI IFSA World Congress'95.- Sao Paulo, Brasil, 1995, v.1, 33 - 35.
  233. Novak V., Dvorak L. Linguistically oriented fuzzy logic control, its present stage and futher development, in: The First Workshop on Fuzzy Based Expert Systems, FUBEST'94. Sofia, Bulgaria, 101-103.
  234. Nozaki K., Ishibuchi H., Tanaka H. A simple but powerful heuristic method for generating fuzzy rules from numerical data. - Fuzzy Sets and Systems, 86, 1997, 251 - 270.
  235. Ovchinnikov S.V. General negations in fuzzy set theory. - J. Math. Anal. Appl., 92, 1983, 234 - 239.
  236. Peng Y., Reggia J.A. Abductive Inference Models for Diagnostic Problem-Solving. Springer-Verlag, New-York, 1987.
  237. Preparata F.P., Yeh R.T. Continuously valued logic. - J. Comput. Syst. Sciences, 1972, 6, 397-418.
  238. Proceedings of the First European Congress on Fuzzy and Intelligent Technologies EUFIT'93.- Aachen, Germany, v.1-3, 1993.- 1678 pp.
  239. Proceedings of the Fifth IFSA World Congress'93.- Seoul, Korea, v. 1-2, 1993.- 1421 pp.
  240. Proceedings of the Second European Congress on Intelligent Techniques and Soft Computing EUFIT'94. - Aachen, Germany, 1994, v.1-3.- 1756 pp.
  241. Proceedings of Third IFSA-EC and Euro-WGFS Workshop on Fuzzy Sets.-Annales Univer. Sci. Budapest. Sect. Comp. 12, 1991. - 256 p.
  242. Proceedings of the Tenth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (Ed. by R. Lopez de Mantaras and D. Poole), Seattle, 1994. - Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco, 1994. - 616 p.
  243. Ralescu A.L., Ralescu D.A. New concepts of fuzzy aggregation, in: VI IFSA World Congress, Sao Paulo, Brasil, 1995, 1, 301 - 304.
  244. Rasiowa H. An algebraic approach to non-classical logics. - Amsterdam: North-Holland, 1974.
  245. Rasmussen D., Yager R.R. Using summary SQL as a tool for finding fuzzy and gradual functional dependencies, in: IPMU-96, Granada, 1996, 275 - 287.
  246. Reed T.R. A review of recent texture segmentation and feature extraction techniques. - CVGIP: Image Understanding, v. 57, 3, 1993, 359 - 372.
  247. Reggia J.A., Nau D.S., Peng Y., Perricone B. A theoretical foundation for abductive expert systems, in: M.M. Gupta, A. Kandel, W. Bandler, J.B. Kiszka (eds.). Approximate Reasoning in Expert Systems. Elsevier Science Publishers V.B. (North-Holland), 1985, 459 - 472.
  248. Ribeiro R.A. Fuzzy multiple attribute decision making: a review and new preference elicitation techniques. - Fuzzy Sets and Systems, 78, 1996, 155 - 181.
  249. Rosenfeld A. Fuzzy groups. - J. of Mathematical Analysis and Applications, 35, 1971, 512 - 517.
  250. Roubens M. Fuzzy sets in preference modelling and decision analysis. - Proceedings of VI IFSA World Congress, Sao Paulo, Brazil, 1995, v.1, 19 - 24.
  251. Roubens M. Choice procedures in fuzzy multicriteria decision analysis based on pairwise comparisons. - Fuzzy Sets and Systems, 84, 1986, 135 - 142.
  252. Rousseeuw P.J. Discussion: Fuzzy clustering at the intersection. - Technometrics, v. 37, 3, 1995, 283 - 286.
  253. Roy B. Classement et choix en presence de points de vue multiples (la methode ELECTRE), Rev. Franc. d'Informatique et de Rech. Operat., 2, N 8, 1968, 57 - 75.
  254. Roychowdhury S. "New triangular operator generators for fuzzy systems," IEEE Trans. Fuzzy Syst., vol. 5, pp. 189-198, 1997.
  255. Roychowdhury S. Connective generators for archimedian triangular operators. - Fuzzy Sets and Systems, vol. 94, 1998, pp. 367-384.
  256. Ruan D., Kerre E.E. Fuzzy implication operators and generalized fuzzy method of cases. - Fuzzy Sets and Systems, 54, 1993, 23 - 37.
  257. Ruspini E.H. On truth and utility. 297 - 304. - ???
  258. Ruspini E.H. Possibilistic data structures for the representation of uncertainty, in: M.M. Gupta and E. Sanchez (eds.). Approximate Reasoning in Decision Analysis. North-Holland Publishing Company, 1982, 411 - 416.
  259. Saaty T.L. Exploring the interface between hierarchies, multiple objectives and fuzzy sets. - Fuzzy Sets and Systems, 1978, v. 1, 57 - 68.
  260. Schweizer B. Multiplications on the space of probability distribution functions. - Aequationes Math., 12, 1975, 156 - 183.
  261. Schweizer B., Sklar A. Associative functions and statistical triangle inequalities. - Publ. Math. Debrecen, v. 8, 1961, 169 - 186.
  262. Schweizer B., Sklar A. Associative functions and abstract semigroups. - Publ. Math. Debrecen, v. 10, 1963, 69-81.
  263. Schweizer B., Sklar A. Probabilistic Metric Spaces. Amsterdam: North-Holland, 1983.
  264. Segapeli J.-L., Cavarero A., Cavarero J.-L. Building a hierarchy of classes from examples, in: IPMU-96, 1996, 265 - 270, Granada.
  265. Shortliffe E. Computer based medical consultations: MYCIN, (American Elsevier, New York, 1976).
  266. Silvert W. Symmetric summation: a class of operations on fuzzy sets. - IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics, v. SMC-9, No 10, October 1979, 657 - 659.
  267. Skala H.J. On many-valued logics, fuzzy sets, fuzzy logics and their applications. - Fuzzy Sets and Systems, 1, 1978, 129 - 149.
  268. Smets P., Magrez P. Additive structure of the measures of information content, in: M.M. Gupta, A. Kandel, W. Bandler, J.B. Kiszka (eds.). Approximate Reasoning in Expert Systems. Elsevier Science Publishers V.B. (North-Holland), 1985, 195 - 197.
  269. Sokal R.R. Cluster analysis and classification: general directions, in: Classification and Clustering (Ed. by J. Van Ryzin). Academic Press, 1977. (Russian translation: Clussificatsija i cluster.- Moscow, Mir, 1980, 7-19.)
  270. Srihari S.N. On choosing measurements for invariant pattern recognition. - Information Sciences, 21, 1980, 1 - 11.
  271. State L. Quelques proprietes des algebres De Morgan, in: G.C. Moisil (Ed.) Logicue, Automatique, Informatique (Bucharest, 1971) 195 - 207.
  272. Stephanou H.E., Sage A.P. Perspectives on inperfect information. - IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics, 17, 5, 1987, 780- 798.
  273. Sugeno M. An introductory survey of fuzzy control. - Information Sciences, 36, 1985, 59 - 83.
  274. Sugeno M., Park G.-K. An approach to linguistic instruction based learning.- Intern. J. of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, v. 1, N 1, 1993, 19-56.
  275. Takagi T., Imura A., Ushida H., Yamaguchi T. Conceptual fuzzy sets as a meaning representation and their inductive construction. - Int. J. of Intelligent Systems, 10, 1995, 929 - 945.
  276. Takagi T., Sugeno M. Fuzzy identificaton of systems and its applications to modeling and control. - IEEE Trans. SMC, 15, No 1, 1985, 116 - 132.
  277. Takeda E. Connectivity in Fuzzy graphs.- Technol. Repts. Osaka Univ., 23, 1973. 343-352.
  278. Tamura S., Higuchi S., Tanaka K. Pattern classification based on fuzzy relations.- IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics SMC-1 (1971), 61-66.
  279. Tay T.T., Tan S.W. Fuzzy system as parameter estimator of nonlinear dynamic functions. - IEEE Trans. SMC - Part B: Cybernetics, V. 27, No 2, April 1997, 313 - 326.
  280. Thole U., Zimmermann H.-J., Zysno P. On the suitability of minimum and product operators for the intersection of fuzzy sets. - Fuzzy Sets and Systems, 2, 1979, 167 - 180.
  281. Torra V. Negation functions based semantics for ordered linguistic labels. - Int. J. of Intelligent Systems, 11, 1996, 975 - 988.
  282. Trillas E. "Sobre funciones de negacion en la teoria de conjuntos difusos," Stochastica, vol. 3, pp. 47-59, 1979.
  283. Trillas E., Valverde L. On mode and implication in approximate reasoning, in: M.M. Gupta, A. Kandel, W. Bandler, J.B. Kiszka (eds.). Approximate Reasoning in Expert Systems. Elsevier Science Publishers V.B. (North-Holland), 1985, 157 - 166.
  284. Trillas E., Alsina C., Valverde L. Do we need max, min and 1-j in fuzzy set theory?, in: Fuzzy Set and Possibility Theory/Ed. by R.R. Yager. New York: Pergamon Press, 1982, p. 275-297.
  285. Trillas E., Riera T. Entropies in finite fuzzy sets. - Information Sciences, 15, 1978, 159 - 168.
  286. Turksen I.B. "Unified fuzzy system modeling," in New Trends in Artificial Intelligence and Neural Networks, Ciftcibasi, Karaman and Atalay, Eds. Ankara: EMO Sci. Books, pp. 5-19, 1997.
  287. Uncertainty in Artificial Intelligence. Proceedings of the Tenth Conference (Ed. by R. Lopez de Mantaras and D. Poole), 1994. - 616 p.
  288. Valverde L. On the structure of F-indistinguishability operators. -Fuzzy Sets and Systems, 17, 1985, 313 - 328.
  289. Valverde L., Trillas E. On modus ponens in fuzzy logic, in: The International Sysmposium on Multiple-Valued Logic (Kingston, Ontario, Canada 1985).
  290. Verbruggen H.B., Bruijn. Fuzzy control and conventional control: what is (and can be) the real contribution of fuzzy systems? - Fuzzy Sets and Systems, 90, 1997, 151 - 160.
  291. Voxman W., Goetschell R. A note on the characterization of the max and min operators. - Information Sciences, 30, 1983, 5 - 10.
  292. Wagenknecht M. On pseudo-transitive approximations of fuzzy relations. - Fuzzy Sets and Systems, 44, 1991, 45 - 55.
  293. Wagenknecht M. Unfuzzy non-dominated elements in fuzzy collective choice problems. - The Journal of Fuzzy Mathematics, v. 2, No 4, 1994, 835 - 845.
  294. Wagenknecht M., Batyrshin I. On negations generated by compensations, in: International Workshop on Soft Computing, SC - 96, Proceedings (Ed. by I. Batyrshin and D. Pospelov), Kazan, Russia, 1996, 59 - 66.
  295. Wang L., Mendel J.M. Fuzzy basis functions, universal approximation and orthogonal least-squares learning. - IEEE Trans. on Neural Networks, v. 3, 5, 807 - 814, 1992.
  296. Wang L.-X. Fuzzy systems are universal approximators, in: Proceedings of the IEEE Int. Conf. On Fuzzy Systems, San Diego, 1992.
  297. Wang L.-X. Combining mathematical model and heuristics into controllers: an adaptive fuzzy control approach. - Fuzzy Sets and Systems, 89, 1997, 151 - 156.
  298. Wang X. An investigation into relations between some transitivity-related concepts. - Fuzzy Sets and Systems, 89, 1997, 257 - 262.
  299. Watanabe S. Fuzzification and invariance. - Proc. Int. Conf. Cybern. and Soc. Tokyo - Kyoto, 1978, v. 2-3, 947 - 951.
  300. Watkins F.A. Comments on Singh and Zeng:"Approximation theory of fuzzy systems - SISO case". - IEEE Trans. on Fuzzy Systems, 4, 1, 1996, 80 - 81.
  301. Weber S.A. A general concept of fuzzy connectives, negations and implications based on t-norms and t-conorms.- Fuzzy Sets and Systems. v. 11, N 2, 1983, p. 115-134.
  302. Weber S. A modification of Lukasiewicz logic and its applications to fuzziness and distances, in: M.M. Gupta, A. Kandel, W. Bandler, J.B. Kiszka (eds.). Approximate Reasoning in Expert Systems. Elsevier Science Publishers V.B. (North-Holland), 1985, 123 - 137.
  303. Whalen T. Exact solutions for interacting rules in generalized modus ponens with parameterized implication functions. - Information Sciences, 92, 1996, 211 - 232.
  304. Windham M.P. Numerical classification of proximity data with assignment measures.- J. of Classification, 2, 157-172 (1985).
  305. Wu W., Teh H.H. Reasoning with propositional knowledge based on fuzzy neural logic. - Int. J. of Intelligent Systems, 11, 1996, 251 - 265.
  306. Yager R.R. A note on fuzziness in a standard uncertainty logic. - IEEE Trans. Systems, Man, Cybernet. 1979. V. 9, 387-388.
  307. Yager R.R. Finite linearly ordered fuzzy sets with applications to decisions. - Int. J. Man-Machine Studies, 12, 1980, 299 - 323.
  308. Yager R.R. On the measure of fuzziness and negation. II. Littices. - Information and Control, 44, 1980, 236 - 260.
  309. Yager R.R. Comments to "Textured Sets: An Approach to Aggregation Problems with Multiple Concerns". - IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics, v. SMC - 11, 10, October 1981, 730 - 731.
  310. Yager R.R. On the theory of bags. - Int. J. General Systems, 13, 1986, 23 - 37
  311. Yager R.R. Cardinality of fuzzy sets via bags. - Mathl. Modelling, 9, 6, 1987, 441 - 446.
  312. Yager R.R. Constrained OWA aggregation. - Fuzzy Sets and Systems, 81, 1996, 89 - 101.
  313. Yager R.R. On a class of weak triangular norm operators. - Information Scienes, 96, 1997, 47 - 78.
  314. Yager R.R. A unified approach to aggregation based upon MOM and MAM operators. - Int. J. of Intelligent Systems, 10, 1995, 809 - 855.
  315. Yager R.R., Larsen H.L. Retrieving Information by Fuzzification of Queries. - Journal of Intelligent Information Systems, v.2, N 4, 1993, 421 - 441.
  316. Yager R.R., Rybalov A. Uninorm aggregation operators. - Fuzzy Sets and Systems, 1996, 80, 111 - 120.
  317. Yager R.R., Rybalov A. Noncommutative self-identity aggregation. - Fuzzy Sets and Systems, 85, 1997, 73 - 82.
  318. Yamakawa T., Miki T. "The current mode fuzzy logic integrated circuits fabricated by the standard CMOS process," IEEE Trans. Comput., vol. 35, pp. 161-167, 1986.
  319. Yang Z., Zhou X. A sufficient and necessary condition for an OWA bag mapping having the self-identity. - Fuzzy Sets and systems, 90, 1997, 327 - 334.
  320. Yazenin A.V., Wagenknecht M. Non-dominated elements and fuzzy scalarizing functions in vector optimization. - The Journal of Fuzzy Mathematics, v. 2, No. 3, 1994, 565 - 578.
  321. Yazici A., Aksoy D., George R. The similarity-based fuzzy object-oriented data model, in: IPMU-96, v. III, 1996, 1177 - 1182.
  322. Yehia S.E. Fuzzy partitions and fuzzy-quotient rings. - Fuzzy Sets and Systems, 54, 1993, 57 - 62.
  323. Yen J., Wang L. Constructing optimal fuzzy models using statistical information criteria, in: Proc. Int. Symp. Artificial Intelligence, Mexico, 1996, 395 - 402.
  324. Yen J., Wang L. Simplification of fuzzy rule based systems using orthogonal transformation, in: Proc. IEEE Int. Conf. Fuzzy Systems. Barcelona, Spain, July, 1997.
  325. Yen J., Wang L. Integrated structure and parameter identification of fuzzy models using backpropagation and singular value decomposition.
  326. Yen J., Wang L. Improving the interpretability of TSK fuzzy models by combining global learning and local learning.
  327. Ying H. A nonlinear fuzzy controller with linear control rules is the sum of a global two-dimensional multivalued relay and a local nonlinear proportional-integral controller. - Automatica, 29, 2, 1993, 499 - 505.
  328. Ying H. General analytical structure of typical fuzzy controllers and their limiting structure theorems. - Automatica, 29, 4, 1993, 1139 - 1143.
  329. Ying H. The simplest fuzzy controllers using different inference methods are different nonlinear proportional-integral controllers with variable gaines. - Automatica, 29, 6, 1993, 1579 - 1589.
  330. Yuan B., Wu W. Fuzzy ideals on a distributive lattice. - Fuzzy Sets and Systems 35 (1990) 231-240.
  331. Zadeh L.A. Fuzzy sets.- Information and Control.- 1965.- 8, 3, 338-353.
  332. Zadeh L.A. Fuzzy algorithms.- Information and Control.- 1968.- 12, 94 - 102.
  333. Zadeh L.A. Quantitative fuzzy semantics.- Information Sciences. - 1971, 3, 159-176.
  334. Zadeh L.A. Similarity relations and fuzzy orderings.- Inform. Sciences.- 1971.- V.3.- P. 177-200.
  335. Zadeh L.A. Fuzzy Languages and their relation to human and machine Intelligence, in: Proc. Int. Conference on Man and Computers. 1970. Basel (Ed. by S. Karger) 1972, 130-165.
  336. Zadeh L.A. A fuzzy-set-theoretic interpretation of linguistic hedges. - Journal of Cybernetics. - 1972, 2, 3, 4 - 34.
  337. Zadeh L.A. Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision processes.- IEEE Trans. Syst. Man. Cybern. - 1973, 1, 28-44.
  338. Zadeh L.A. Fuzzy sets and their application to pattern clasification and cluster analysis, in: Classification and Clustering (Ed. by J. Van Ryzin). Academic Press, 1977. (Russian translation: Clussificatsija i cluster.- Moscow, Mir, 1980, 208-247)
  339. Zadeh L.A. Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility. - Fuzzy Sets and Systems, 1, 1978, 3 - 28.
  340. Zadeh L.A. Discussion: Probability theory and fuzzy logic are complementary rather than competitive. - Technometrics, v. 37, 3, 1995, 271 - 276.
  341. Zadeh L.A. New frontiers in fuzzy logic. - Proceedings of VI IFSA World Congress, Sao Paulo, Brasil, 1995, v.1, 1 - 2.
  342. Zadeh L. A. Fuzzy logic = computing with words. - IEEE Trans. on Fuzzy Systems, v. 4, 2, 1996, 103 - 111.
  343. Zadeh L.A. Toward a theory of fuzzy information granulation and its centrality in human reasoning and fuzzy logic. - Fuzzy Sets and Systems, 90, 1997, 111 - 127.
  344. Zhang Y.J. A servey on evaluation methods for image segmentation. - Pattern Recognition, v. 29, 8, 1996, 1335-1346.


Портал магистров На главную страницу Написать письмо Поиск