Список литературы

1. Aamodt A., Plaza E. Case-Based Reasoning: Foundational Issues, Methodological Variations, and System Approaches// Artificial Intelligence Communications. IOS Press. – 1994. – Vol.7, №1. – P.39-59.

2. Alexander Eremeev, Ivan Kurilenko, Pavel Varshavskiy. Application of Temporal Reasoning and Case-based Reasoning in Intelligent Decision Support Systems // International Book Series «Information science & computing», Number 10, Supplement to IJ «Information technologies & knowledge» Volume 3/2009 – 2009. – pp. 9–16.

3. Gorban A. N., Kegl B., Wunsch D., Zinovyev A. Y. (Eds.), Principal Manifolds for Data Visualisation and Dimension Reduction, Series: Lecture Notes in Computational Science and Engineering 58, Springer, Berlin – Heidelberg — New York, 2007, XXIV, 340 p.

4. Watson I. D., Marir F. Case-based reasoning: A review. The Knowledge Engineering Review, Vol. 9, No. 4, 1994. – Рp. 355-381.

5. Абдулин, Ф. С. Добыча нефти и газа: учебное пособие / Ф. С. Абдулин. – М.: Недра, 1983. — 256 с.

6. Алексеев, С. П. Борьба с шумом и вибрацией в машиностроении / С. П. Алексеев, А. М. Казаков, Н. Н. Колотилов. – М.: Машиностроение, 1970. – 207 с.

7. Алиев, Т. М. Измерительная техника: учебное пособие для технических вузов / Т. М. Алиев, А. А. Тер-Хачатуров. — Москва: Высшая школа, 1991. — 384 с.

8. Андрейчиков А. В. Интеллектуальные информационные системы: учебник / А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова. — М.: Финансы и статистика, 2007. — 250 с.

9. Антонов, А. В. Системный анализ: учебник для вузов / А.В. Антонов. — М.: Высшая школа, 2004. – 454 с.

10. Арский, Ю. М. Принципы конструирования интеллектуальных систем / Ю. М. Арский, В. К. Финн // Информационные технологии и вычислительные системы. — 2008. — № 4. — С.4-38.

11. Астафьева, Н. М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения // Успехи физических наук. – 1998. – Т. 166. – № 11. – С. 1145–1170.

12. Астахов, Н. В. Математическое моделирование вибраций асинхронных машин / Н. В. Астахов, В. С. Малышев, Н. Я. Овчаренко; Под ред. В. А. Игнатова; АН Молдавск. ССР. – Кишинев: Штиинца, 1987. – 145 с.

13. Астахова, И. С. Системы искусственного интеллекта. Практический курс: учеб. пособие / И.С. Астахова, А.С. Потапов, В.А. Чулюков. - М.: Бином, Лаборатория знаний, 2008. — 276 с.

14. Афоничкин, А. И. Управленческие решения в экономических системах: Учебник для вузов / А. И. Афоничкин, Д. Г. Михайленко. — СПб.: Питер, 2009. — 480 с.

15. Бабак, О. В. Об одном подходе к решению некоторых статистических задач обучения распознаванию образов при неполных наблюдениях / О. В. Бабак, А. Э. Татаринов // Управляющие системы и машины.— 2008.— № 4.— С. 37-42

16. Бабичева, И. Ф. Теоретические разработки по использованию вейвлет-анализа и нейросетевых технологий в системе диагностики и прогнозирования остаточного ресурса промышленного оборудования / И.Ф. Бабичева, А.В. Шарко // Техническая диагностика и неразрушающий контроль.— 2005.— № 2.— С. 17-21.

17. Барков, А. В. Вибрационная диагностика машин и оборудования. Анализ вибрации: учеб. пособие / А. В. Барков, Н. А. Баркова. — СПб.: Изд. Центр СПбГМТУ, 2004. — 152 с.

18. Барков, А. В. Мониторинг и диагностика роторных машин по вибрации: учеб. пособие / А. В. Барков, Н. А. Баркова, А. Ю. Азовцев. — СПб.: Изд. Центр СПбГМТУ, 2000. — 159 с.

19. Баркова, Н. А. Вибрационная диагностика машин и оборудования. Расчет основных частот вибрации узлов машин, параметров измерительной аппаратуры и практическая экспертиза: учеб. пособие / Н. А. Баркова, А. А. Борисов. — СПб.: Изд. Центр СПбГМТУ, 2010. — 67 с.

20. Башмаков, А. И. Интеллектуальные информационные технологии: Учебное пособие / А. И. Башмаков, И. А. Башмаков. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2008. — 304 с.

21. Березин, О. К. Источники электропитания радиоэлектронной аппаратуры: Справочник / О. К.Березин, В. Г. Костиков, В. А. Шахнов. – М.: Три Л, 2000. – 400с.

22. Биргер, И. А. Техническая диагностика / И. А. Биргер. – М.: Машиностроение, 1978. – 239 с.

23. Блаттер, К. Вейвлет-анализ. Основы теории / К. Блаттер. М.: Техносфера, 2006. – 272 с.

24. Большаков, А. А. Методы обработки многомерных данных и временных рядов: Учебное пособие для вузов / А. А. Большаков, Р. Н. Каримов. – М.: Горячая линия-Телеком, 2007. – 522 с.

25. Борисенко, Н. А. Автоматизированный анализ экспериментальных данных с применением вейвлет-преобразования / Н.А. Борисенко, А.Д. Фертман // Приборы и техника эксперимента.— 2003.— № 2.— С. 28-34.

26. Бочарников, В. Ф. Результаты экспериментальных исследований вибрации погружных центробежных электронасосов типа ЭЦНМ с частотно-регулируемым приводом / В. Ф. Бочарников, В. А. Ведерников // Нефтепромысловое оборудование. — 2007. — № 12. — С. 92-93.

27. Бурнаев, Е. В. Применение вейвлет преобразования для анализа сигналов: Учебно-методическое пособие / Е. В. Бурнаев. – М.: МФТИ, 2007. – 138 с.

28. Вагин, В. Н. Некоторые базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени / В. Н. Вагин, А. П. Еремеев // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2001. – № 6. – С.114-123.

29. Вагин, В. Н., Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах / В. Н. Вагин, Е. Ю. Головина, А. А. Загорянская, М. В.Фомина; Под редакцией В. Н. Вагина, Д. А. Поспелова. – 2-е издание. – М.: Физматлит, 2008. – 704 с.

30. Валеева, Р. Г. Методы искусственного интеллекта: учебное пособие / Р. Г. Валеева, С. В. Сильнова ; ГОУ ВПО УГАТУ.— Уфа: УГАТУ, 2009.— 125 с.

31. Вапник, В. Н. Теория распознавания образов: Статистические проблемы обучения / В. Н. Вапник, А. Я. Червоненкис.— М.: Наука, 1974 .

32. Варшавский, П. Р. Методы правдоподобных рассуждений на основе аналогий и прецедентов для интеллектуальных систем поддержки принятия решений / П. Р.Варшавский, А. П. Еремеев // Новости искусственного интеллекта. – 2006. – № 3. – С. 39-62.

33. Варшавский, П. Р. Механизмы правдоподобных рассуждений на основе прецедентов (накопленного опыта) для систем экспертной диагностики// Труды 11-й национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием (Дубна, 28 сентября – 3 октября 2008 г.). – М: URSS, 2008. – Т.2. – С.106-113.

34. Варшавский, П. Р. Моделирование рассуждений на основе прецедентов в интеллектуальных системах поддержки принятия решений / П. Р. Варшавский, А. П. Еремеев // Искусственный интеллект и принятие решений. – 2009. – № 2. – С. 45-57.

35. Варшавский, П. Р. Поиск решения на основе структурной аналогии для интеллектуальных систем поддержки принятия решений / П.Р. Варшавский, А.П. Еремеев // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2005. – № 1. – С. 97–109.

36. Вендров, А. М. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем / А. М. Вендров. – М.: Финансы и статистика, 1998. – 176с.

37. Витязев, В. В. Вейвлет-анализ временных рядов: Учеб. пособие / В. В. Витязев. – СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2001. – 58 с.

38. Волович, А. Интегральные акселерометры / А. Волович, Г. Волович // Компоненты и технологии. – 2002. – № 1. – С. 4-11.

39. Волошко, А. В. Метод формирования признаков классификации графиков электрических нагрузок на основе вейвлет – преобразования / А. В. Волошко. – Промелектро. – 2009. – № 1. – С. 39 – 43.

40. Вольдек, А. И. Электрические машины: учебник для электротехнических специальностей вузов / А. И. Вольдек.— 3-е изд., перераб. — Ленинград: Энергия, 1978.— 832 с.

41. Воскобойников Ю. Е. Фильтрации сигналов и изображений: фурье и вейвлет алгоритмы (с примерами в Mathcad): монография / Ю. Е. Воскобойников, А. В. Гочаков, А. Б. Колкер; Новосиб. гос. архитектур.-строит. ун-т (Сибстрин). – Новосибирск: НГАСУ (Сибстрин), 2010. – 188 с.

42. Гаврилова, Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем : учебник / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский.— Санкт-Петербург: ПИТЕР, 2000.— 384 с.

43. Гаскаров, Д. В. Интеллектуальные информационные системы: учебник для вузов / Д. В. Гаскаров.— М.: Высшая школа, 2003 .— 431 с.

44. Геловани, В. А. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды / В. А. Геловани, А. А. Башлыков, В. Б. Бритков, Е. Д. Вязилов.– М.: Эдиториал УРСС, 2001. — 304 с.

45. Гимаров, В. А. Задачи распознавания нестационарных образов / В. А. Гимаров, М. И. Дли, В. В. Круглов // Известия РАН. Теория и системы управления.— 2004 .— N 3 .— С. 92-96 .

46. Гольдберг, О. Д. Проектирование электрических машин: [учебник для студентов вузов, обучающихся по электромеханическим и электротехническим специальностям] / О. Д. Гольдберг, И. С. Свириденко; под ред. О. Д. Гольдберга. – Изд. 3-е, перераб.– М.: Высшая школа, 2006. – 432 с.

47. Гольдин, А. С. Вибрация роторных машин / Гольдин А. С. – М.: Машиностроение, 1999. – 344 с.

48. Горелик, А.Л. Методы распознавания: Учеб. пособие для студентов, обучающихся по спец. «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети» / А.Л. Горелик, В.А. Скрипкин.— 3-е изд., перераб. и доп. — М.: Высш.шк., 1989.— 232с.

49. ГОСТ 11828-86 Машины электрические вращающиеся. Общие методы испытания. — М.: ИПК Издательство стандартов, 2003. – 31 с.

50. Гук, М. Аппаратные средства IBM PC : энциклопедия / М. Гук .— 2-е изд.— СПб.: ПИТЕР, 2004.— 923 с.

51. Гусев, В. Г. Электроника и микропроцессорная техника: [учебник для студентов высших учебных заведений] / В. Г. Гусев, Ю. М. Гусев. – 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Высшая школа, 2005. – 791 с.

52. Данилюк, С. Г. Применение технологии искусственного интеллекта в системах диагностирования сложных технических объектов / С. Г. Данилюк [и др.] // Контроль. Диагностика.— 2004.— № 12.— С. 46-49.

53. Дворников, C. В. Метод распознавания на основе вейвлет – пакетов/ C. В. Дворников, А. М. Сауков. – Научное приборостроение.– 2004. – Т. 14, №1. – С. 57 – 65.

54. Девятков, В. В. Системы искусственного интеллекта: учеб. пособие для студентов вузов / В. В. Девятков. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2010. - 254 с.

55. Джарратано, Д. Экспертные системы: принципы разработки и программирование / Д. Джарратано, Г. Райли; пер. с англ. и ред. К. А. Птицына.— 4-е изд.— М.: Вильямс, 2007.— 1147 с.

56. Джексон, П. Введение в экспертные системы: Учеб. пособие / П. Джексон. — М.: Вильямс, 2001. 624 с.

57. Добеши, И. Десять лекций по вейвлетам / И. Добеши. — М.: РХД, 2001. – 464 с.

58. Дремин, И. Л. Вейвлеты и их использование / И. Л. Дремин, О. В. Иванов, В. А. Нечитайло // Успехи физических наук. – 2001. – Т. 171, № 5. – C. 465-501.

59. Дьяконов, В. А. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник / В. А. Дьяконов, И. В. Абраменкова. – СПб.: Питер, 2002. – 608 с.

60. Дьяконов, В. П. Вейвлеты. От теории к практике / В. П. Дьяконов. – М.: Солон-Р, 2002. – 448 с.

61. Дюк, В. А. Формирование знаний в системах искусственного интеллекта: геометрический подход / В. А. Дюк // Вестник Академии Технического Творчества. СПб. – 1996. – № 2. – с.46-67.

62. Евстифеев, А. В. Микроконтроллеры AVR семейств Mega фирмы ATMEL / А. В. Евстифеев. – 2-е изд. – М.: Додэка - XXI, 2007. – 592 с.

63. Епифанцев, Ю. А. Мониторинг и диагностика механических объектов: Учеб. пособие / Ю. А. Епифанцев, С. В. Полищук; СибГИУ.- Новокузнецк, 2009. – 61 с.

64. Еремеев, А. П. Методы структурной аналогии для интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени / А. П. Еремеев, П. Р. Варшавский // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. Труды III-го Международного научно-практического семинара (Коломна, 15-17 мая 2005 г.). – М.: Физматлит, 2005. – С.81-87.

65. Еремеев, А. П. Применение темпоральных моделей в интеллектуальных системах / А. П. Еремеев, И. Е. Куриленко // Интеллектуальные системы. Коллективная монография. Выпуск четвертый.; под. ред. В. М. Курейчика. – М.: Физматлит, 2010.С. – 222-252.

66. Еремеев, А. П. Разработка темпорального расширения методов рассуждений на основе прецедентов/ А. П. Еремеев, И. Е. Куриленко, А. Е. Смирнова // Труды конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям (IS&IT'11). Научное издание в 4-х томах. - Т.1. – М.: Физматлит, 2011. - С.50-59.

67. Еремеев, А. П. Реализация механизма временных рассуждений в современных интеллектуальных системах / А. П. Еремеев, И. Е. Куриленко // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2007–№ 2. – С. 120–136.

68. Ефанов, В. Н. Вибрационная диагностика погружного электрооборудования с применением аппарата непрерывного вейвлет-преобразования / В. Н. Ефанов, А. Н. Китабов // Приборы и системы. Управление, Контроль, Диагностика.— 2013 .— № 6.— С. 56-62.

69. Жернаков, С. В. Контроль и диагностика технического состояния авиационных двигателей на основе интеллектуального анализа данных: диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук: 05.13.01 / Жернаков Сергей Владимирович. – Уфа, 2005. – 373 с.

70. Жизняков, А. Л. Применение пакетного вейвлет-преобразования для анализа многомерных сигналов / А.Л. Жизняков, В.Е. Гай // Радиосистемы.— 2007.— № 6.— С. 48-51.

71. Загоруйко, Н. Г. Алгоритмы обнаружения эмпирических закономерностей / Н.Г. Загоруйко, В. Н. Елкина, Г. С. Лбов; отв. ред. В. А. Скоробогатов.— Новосибирск: Наука, 1985.— 110 с.

72. Загоруйко, Н. Г. Методы распознавания и их применение / Н.Г. Загоруйко.— М. : Сов.радио, 1972.— 206 с.

73. Загоруйко, Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний / Н. Г. Загоруйко. — Новосибирск: Изд-во ИМ СО РАН, 1999. — 270 с.

74. Загоруйко, Н. Г. Эмпирическое предсказание / Н. Г. Загоруйко. — Новосибирск: Наука, 1979.— 120 с.

75. ЗАО Мехта [Электронный ресурс]. [2009] Режим доступа: http://www.mehta.ru/ (дата обращения: 24.11.2010)

76. ЗАО Электон [Электронный ресурс]. [2009] Режим доступа: http://www.elekton.ru/ (дата обращения: 12.09.2010).

77. Иванов, Е. Интегральные датчики температуры National Semiconductor / Е. Иванов // Новости электроники. – 2007. – № 10. – С. 16-19.

78. Ивановский, В. Н. Скважинные насосные установки для добычи нефти / В. Н. Ивановский, В. И.Дарищев, А. А. Сабиров и др. – М.: ГУП Изд-во «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И. М. Губкина, 2002. – 824 с.

79. Исаакович, М. М. Устранение вибраций электрических машин / М. М. Исакович.— Л.: Энергия, 1969. – 215с.

80. Использование вейвлет-анализа для обработки экспериментальных вибродиагностических данных: метод. материал к спецкурсу «Современные проблемы механики»/ авт.-сост.: В. В. Корепанов, М. А. Кулеш, И. Н. Шардаков. –Пермь: Перм. ун-т, 2007. – 64 с.

81. Ишмурзин, А. А. Анализ влияния геологических факторов на аварийность УЭЦН [Электронный ресурс] / А. А. Ишмурзин // Электронный научный журнал "Нефтегазовое дело".– 2006. – №2. Режим доступа: http://www.ogbus.ru/authors/Ishmurzin/Ishmurzin_5.pdf.

82. Карпов, Л. Е., Методы добычи данных при построении локальной метрики в системах вывода по прецедентам / Л. Е. Карпов, В. Н. Юдин. – М.: ИСП РАН, препринт №18, 2006. – 42 с.

83. Козлов, П. В. Вейвлет – преобразование и анализ временных рядов / П. В. Козлов, Б. Б. Чен. // Вестник КРСУ. – 2002. – № 2. – С. 48 – 56.

84. Компания ПРОСОФТ [Электронный ресурс]. [2010] Режим доступа: http://www.prosoft.ru/ (дата обращения: 06.12.2010);

85. Короленко, П. В. Новационные методы анализа стахостических процессов и структур в оптике. Фрактальные и мультифрактальные методы, вейвлет-преобразования: Учебное пособие / П. В. Короленко, М. С. Маганова, А. В. Меснянкин. – М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, НИИ ядерной физики им. Д.В. Скобельцына, 2004. – 82 с.

86. Кудрявцев, А. В. Высокоскоростная скважинная телеметрия / А. В. Кудрявцев, И. Р. Енгалычев, А. Н. Китабов, А. Р. Кашапов // Перспективы развития информационных технологий: сборник материалов III Международной научно-практической конференции: в 2-х частях. Часть 2 / Под общ. ред. С.С. Чернова. - Новосибирск: Издательство НГТУ, 2011. - 271 с. - С. 20-24.

87. Кудрявцев, А. В. Система погружной телеметрии для модернизации УЭЦН / А. В. Кудрявцев, И. Р. Енгалычев, А. Н. Китабов // Казанская наука. – 2010. – № 10. С. 50-51

88. Кузеев, И. Р. Определение технического состояния насосных агрегатов с применением вейвлет-анализа вибросигналов / И. Р. Кузеев, М. М. Закирничная, Д. В. Корнишин, М. В. Пономарев // Контроль. Диагностика.— 2004.— № 6.— С. 43-48.

89. Куликов, Г. Г. Автоматизированное проектирование информационно-управляющих систем. Системное моделирование предметной области: Учебное пособие / Г. Г. Куликов, А. Н. Набатов, А. В. Речкалов; УГАТУ. – Уфа: УГАТУ, 1998. – 104 c.

90. Кучер, В. Я. Вибрация и шум электрических машин: Письменные лекции / В. Я. Кучер. – СПб.: СЗТУ, 2004. – 55 с.

91. Лапыгин, Ю. Н. Управленческие решения: Учебное пособие / Ю. Н. Лапыгин, Д. Ю. Лапыгин. – М.: Эксмо, 2009. – 448 с.

92. Левин, В. И. Автоматно-логический подход к распознаванию образов / В. И. Левин // Программные продукты и системы. – 2002 . – № 4. – С.22-25.

93. Любушин, А. А. Анализ данных систем геофизического и экологического мониторинга/ А. А. Любушин. – М.: Наука, 2007. – 228 с.

94. Люгер Джордж Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем / Джордж Ф. Люггер. – 4-е издание.: пер. с англ. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2008. – 864 с.

95. Маклаков, С. В. BPwin и ERwin. CASE- средства разработки информационных систем / С. В. Маклаков. – 2-изд., испр. и доп. – М.: ДИАЛОГ – МИФИ, 2001. – 304 с.

96. Мала, С. Вэйвлеты в обработке сигналов/ С.Мала; пер. с англ. – М.: Мир, 2005. – 671 с.

97. Малыхина, Г. Ф. Совместное использование нейронной сети и вейвлет-преобразования при анализе нестационарного сигнала / Г.Ф. Малыхина, А.В. Меркушева // Информационные технологии.— 2008.— № 7.— С. 51-56.

98. Мандрикова, О. В. Моделирование сигналов со сложной структурой на основе конструкции вейвлет-преобразования / О.В. Мандрикова, В. В. Богданов, Ю. А. Полозов // Информационные технологии. — 2007.— № 2.— С.12-19.

99. Мартынов, Н. Н. Matlab 7. Элементарное введение: учебник / Н. Н. Мартынов – М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2005. – 416 с.

100. Махов, В. Е. Использование вейвлет-анализа для диагностики системы технического зрения / В. . Махов, А. . Потапов // Контроль. Диагностика — 2011. — № 9. — С. 11-18.

101. Мерков, А. Б. Распознавание образов. Введение в методы статистического обучения / А. Б. Мерков; Российская академия наук, Институт системного анализа.— М.: Едиториал УРСС, 2011 .— 254 с.

102. Нейронные сети в задаче диагностики насосного оборудования / Р.А. Бадамшин, Б.Г. Ильясов, К.Ф. Тагирова, И.В. Дунаев // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. — 2007. — № 10. — С. 66–69.

103. Николайчук, О. Современные микросхемы драйверов RS-485 фирмы Maxim / О. Николайчук // Схемотехника. – 2002. – № 10. – С. 7-16.

104. Новиков, Л. В. Аппаратно-ориентированные вейвлеты и их применение в обработке экспериментальных данных / Л.В. Новиков // Приборы и техника эксперимента.— 2005.— № 6.— С. 13-20.

105. Новомет [Электронный ресурс]. [2010] Режим доступа: http://www.novomet.ru/ (дата обращения: 25.09.2010).

106. НПЦ Динамика [Электронный ресурс]. [2010] Режим доступа: http://www.dynamics.ru/ (дата обращения: 25.09.2010).

107. ОАО Алнас [Электронный ресурс]. [2007] Режим доступа: http://www.alnas.ru/ (дата обращения: 25.09.2010).

108. ООО Камтехнопарк [Электронный ресурс]. [2009] Режим доступа: http://www. kamtehnopark.ru/ (дата обращения: 25.11.2010).

109. Орехов, Ю.В. Распознавание образов: Учебное пособие / Ю.В. Орехов.— Уфа: УГАТУ, 1995.— 45 с.

110. Петухов, А. П. Введение в теорию базисов всплесков / А. П. Петухов. – СПб: Изд-во СПбГТУ, 1999. – 132 с.

111. Путькина, Л. В. Интеллектуальные информационные системы: учебное пособие / Л. В. Путькина, Т. Г. Пискунова. – СПб.: СПбГУП, 2008. – 228 с.

112. Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. – 258 с.

113. Ревич, Ю. В. Практическое программирование микроконтроллеров Atmel AVR на языке ассемблера / Ю. В. Ревич. – СПб: БХВ-Петербург, 2008. – 384 с.

114. Рудаков, П. И. Обработка сигналов и изображений. MATLAB 5.x / П. И. Рудаков; Под ред. В. Г. Потемкина.– М.: Диалог-МИФИ, 2000. – 416 с.

115. Сабанчиев, Х. Х. Методы снижения вибрации и шума машин. Конспект лекций по курсу / Х. Х. Сабанчиев, В. М. Тимишев.– Нальчик: Кааб.-Балк. ун-т, 2003. – 88 с.

116. Сафарбаков, А. М. Основы технической диагностики: учебное пособие / А. М. Сафарбаков, А. В. Лукьянов, С.В. Пахомов.– Иркутск: ИрГУПС, 2006. – 216 с.

117. Сикулер, Д. В. Интеллектуальная автоматизированная система распознавания на основе принципов коллективного принятия решений / Д. В. Сикулер, В. В. Фомин // Программные продукты и системы.–2009 . – № 3. –С. 3-4

118. Слесарев, Д. А. Вейвлет-преобразование для обнаружения и оценки параметров дефектов / Д. А. Слесарев // Контроль. Диагностика. – 2006. – № 1. – С. 25-28.

119. Смирнов, А. А. Разработка управленческих решений: Учебник для вузов / А. А. Смирнов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. – 271 с.

120. Смоленцев, Н. К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB / Н. К. Смоленцев. – М.: ДМК Пресс, 2005. – 304 с.

121. Солонина, А. И. Цифровая обработка сигналов. Моделирование в MATLAB: [учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки дипломированных специалистов 210400 "Телекоммуникации"] / А. И. Солонина, С. М. Арбузов.— Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2008.— 806 с.

122. Старосветов, К. Датчики температуры Maxim / К. Старосветов // Новости электроники. – 2006. – № 6. – С. 2-5.

123. Сурмин, Ю. П. Теория систем и системный анализ: Учеб. пособие / Ю. П. Сурмин. – К.: МАУП, 2003. – 368 с.

124. Тагирова, К. Ф. Автоматизация управления технологическим процессом добычи нефти из малодебитных скважин на основе динамических моделей: автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук: спец. 05.13.06 / К. Ф. Тагирова; ГОУ ВПО УГАТУ.— Уфа, 2008.— 32 с.

125. Тарасенко, Ф. П. Прикладной системный анализ: [учебное пособие по специальности "Государственное и муниципальное управление] / Ф. П. Тарасенко.— Москва: КноРус, 2010. – 219 с.

126. Тельнов, Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике: учеб. пособие / Ю. Ф. Тельнов. - М.: Синтег, 2008.

127. Терелянский, П. В. Системы поддержки принятия решений. Опыт проектирования : монография / П. В. Терелянский. — Волгоград: ВолгГТУ, 2009. — 127 с.

128. Тиц, С. Н. Метод выявления дефектов авиационных конструкций, основанный на анализе линий максимумов и хребтов непрерывного вейвлет-преобразования / С. Н. Тиц, А. Н. Коптев, Ю. В. Киселев // Авиационная промышленность.— 2009.— № 3.— С. 54-60.

129. Трамперт, В. Измерение, управление и регулирование с помощью AVR микроконтроллеров / В. Трамперт; пер. с нем. – К.: «МК-Пресс», 2006. – 208 с.

130. Трофимова, Л. А. Управленческие решения (методы принятия и реализации): учебное пособие / Л.А. Трофимова, В.В. Трофимов. - СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2011. – 190 с.

131. Тютякин, А. В. О применении вейвлет-преобразования в спектральном анализе информативных сигналов систем неразрушающего контроля и диагностики / А. В. Тютякин // Контроль. Диагностика.— 2012.— № 8.— С. 11-16.

132. Фарков, Ю. А. Ряды фурье и основы вейвлет-анализа. Учебное пособие / Ю. А. Фарков. – М.: Изд-во РГГРУ, 2007. – 111 с.

133. Федоров Н. В. Проектирование информационных систем на основе современных CASE-технологий: учебное пособие / Н. В. Федоров; Московский государственный индустриальный университет (МГИУ). – 2-е изд., стер. – Москва: Изд-во МГИУ, 2008. – 279 с.

134. Фор, А. Восприятие и распознавание образов / А. Фор; пер. с фран. А. В. Серединского .— М. : Машиностроение, 1989 .— 271с.

135. Фрайден, Дж. Современные датчики: справочник / Дж. Фрайден; пер. с англ. Ю. А. Заболотной; под ред. Е. Л. Свинцова. – М.: Техносфера, 2006. – 592 с.

136. Хакимьянов, М. И., Датчик параметров движения штанговых глубиннонасосных установок на основе интегрального акселерометра [Электронный ресурс] / М. И. Хакимьянов, В. Д. Ковшов, А. Ф. Сакаев // Электронный научный журнал «Нефтегазовое дело». – 2007. – № 1. – Режим доступа: http://www.ogbus.ru/authors/Hakimyanov/Hakimyanov_2.pdf.

137. Хоровиц, П. Искусство схемотехники / П. Хоровиц, У. Хилл; пер. с англ. Б. Н. Бронина. – 6-е изд., перераб. и доп. – Москва: Мир, 2001. – 704 с.

138. Цибульский, Г. М. Модели обучения автоматизированных обучающих систем / Г. М. Цибульский, Е. И. Герасимова, В. В. Ерошин // Системотехника: Сетевой электронный научный журнал. – 2004. – № 2. – С.153–162.

139. Черемных, С. В. Моделирование и анализ систем. IDEF-технологии: практикум / С. В. Черемных, И. О. Семенов, В. С. Ручкин. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 192 с.

140. Черненький, В. М. Метод непараметрической классификации в распознавании образов / В. М. Черненький, Н. В. Птицын // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение .— 2005.— № 3.— С. 49-58.

141. Черноруцкий, И. Т. Методы принятия решений / И. Т. Черноруцкий. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005. – 416 с.

142. Черняховская Л. Р. Интеллектуальная поддержка принятия решений в оперативном управлении деловыми процессами предприятия / Л. Р. Черняховская, Н. И. Федорова, Р.И. Низамутдинова // Вестник УГАТУ. – 2011. – Т.15, № 2 (42). – С. 172-176.

143. Чуи, К. Введение в вейвлеты / К.Чуи. – М.: Мир, 2001. – 412 с.

144. Шевкопляс, Б. В. Микропроцессорные структуры. Инженерные решения: справочник / Б. В. Шевкопляс.— 2-е изд., перераб. и доп. — Москва: Радио и связь, 1990.— 512 с.

145. Шеметов П. В. Управленческие решения: технология, методы и инструменты / Шеметов П. В.– М.: Омега-Л, 2010. – 400 с. – Режим доступа: http://www.biblioclub.ru/index.php?page=book&id=54708.

146. Ширман, А. Р. Практическая вибродиагностика и мониторинг состояния механического оборудования / А. Р. Ширман, Б. С. Соловьев. – М.: Библиогр., 1996. – 276 с.

147. Широков, С. В. Диагностика технического состояния роторных систем с подшипниками жидкостного трения на основе вейвлет-анализа вибрационных сигналов / С. В. Широков, О. В. Соломин, Л. А. Савин // Известия вузов. Машиностроение.— 2006 .— № 10.— С. 16-22.

148. Штарк, Г.- Г. Применение вейвлетов для ЦОС: [учебник] / Г.- Г. Штарк; под ред. А. Г. Кюркчана; пер. с англ. Н. И. Смирновой.— М.: Техносфера, 2007.— 192 с.

149. Шуршев, В. Ф. Модель системы поддержки принятия решений на основе рассуждений по прецедентам / Шуршев В. Ф., Г. А. Кочкин Г. А., Кочкина В. Р. // Вестник АГТУ сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. –2013. – № 2. – С. 175–183.

150. Юдин, М. Н., Введение в вейвлет-анализ: Учеб.-практическое пособие / М. Н. Юдин, Ю. А. Фарков, Д. М.Филатов. – М.: Моск. геологоразв. акад., 2001. — 72 с.

151. Язьков А. В. Исследование влияния изменения технологических параметров на охлаждение погружного электродвигателя / А. В. Язьков // Нефтепромысловое оборудование. — 2007. — № 11. — С. 125-127.