8. Дан метод исследования задачи оценки кредитоспособности предприятия, разработанная с помощью нейросетевых технологий на основе предложенной методики в работе Арутюняна, Коваленко, Уртенова (2014) при этом для обучения сети используются показатели Бивера. Используя алгоритм обратного функционирования нейронной сети, прогнозируются (на несколько лет вперёд) значения коэффициентов У. Бивера, а затем на основе значений этих коэффициентов, прогнозируется финансовое состояние исследуемого предприятия.

9. Разработанная теория и программы используются в учебном процессе ФГБОУ ВПО «КубГУ» факультета математики и компьютерных наук на кафедре вычислительной математики и информатики. Разделы, посвященные применению аппарата нечётких множеств, имитационного моделирования, среднеквадратичное интегральное приближение, доказанная теорема о сходимости метода Ньютона, регуляризованный метод оптимизации включены в рабочую программу и используются в лекционных курсах для студентов магистратуры направления «Вычислительная математика» в курсах «Компьютерные и вычислительные методы», «Экономико-математические модели и вычислительные алгоритмы». Разработанные оптимизационные подходы используются в курсе «Методы оптимизации» для бакалавриата. Созданы три программных продукта (ЭВМ) и зарегистрированы в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.

Список литературы

1. Ашманов, С.А. Введение в математическую экономику / С.А. Ашманов, - М.: Наука, 1974. - 290 с.

2. Бабищевич, П.Н. Численные методы: Вычислительный практикум / П.Н. Бабищевич. -М.: Либроком, 2010. - 320 с.

3. Базара, М. Нелинейное программирование / М. Базара, К. Шетти. - М.: Мир, 1982. - 583 с.

4. Бамадио, Б. Меры нечеткости множеств, порождаемых моделью Альтмана / Б. Бамадио, Е.А. Семенчин // Фундаментальные исследования, 2013. №1-3. - С.750 - 753.

5. Бамадио, Б. Оценки кредитоспособности предприятия на основе пятифакторной модели Альтмана при использовании аппарата нечетких множеств и среднеквадратичного интегрального приближения / Б. Бамадио, М.В. Кузякина, К.А. Лебедев // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). - Краснодар: КубГАУ, 2014. - №10(104)

6. Бамадио, Б. Принятие решений о выдаче кредита в условиях многокритериальной оптимизации / Б. Бамадио, Е.А. Семенчин // Современные проблемы науки и образования, 2014. - №3. - С.690

7. Бамадио Б. Программа для принятия решений по оценке кредитоспособности предприятий (PDMSC) / Б. Бамадио, К.А. Лебедев // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2015611295 от 27 января 2015 г. В Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.

8. Бамадио Б. Программа оценки финансового состояния предприятия (PVRisk) / Б. Бамадио, К.А. Лебедев // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ ЭВМ № 2015613753 от 25 марта 2015 г. В Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.

9. Бамадио Б. Программный комплекс для прогнозирования состояние предприятия (Sini-Don) / Б. Бамадио, Е.А. Семенчин // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014614142 от 14 апреля 2014 г. В Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.

10. Баренбойм П. Правовые основы банкротства. Учебное пособие / П. Баренбойм. - М.: Белые альвы, 1995. - 200 c.

11. Бахвалов Н.С. Численные методы / Н.С. Бахвалов, Н.П. Жидков, Г.М. Кобельков. - М.: Наука, 1999. - 630 с.

12. Белолипцев (Акулинин, Д.Ю. Методы оценки экономической эффективности корпоративного управления в современных Российских условиях / Д.Ю. Акулинин // Экономика и финансы, 2006. - №1. - С. 11 - 16.

13. Бережная, Е.В. Математические методы моделирования экономических систем: Учеб. Пособие / Е.В. Бережная, В.И. Бережной - М.: Финансы и статистика, 2006. - 432 с.

14. Бодянский Е.В. Искусственные нейронные сети: архитектуры, обучение, применения / Е.В. Бодянский, О.Г. Руденко. Х.: Телетех, - 2004. 362 с.

15. Боровикова В.П. STATISTICA Neural Networks: Методология и технологии современного анализа данных / В.П. Боровикова. - М.: Горячая линия - Телеком, 2008. - 392 с.

16. Бурбаки Н. Архитектура математики / Н. Бурбаки // Сер. «Математика и Кибернетика», 1972. - № 1. - С. 4-18.

17. Бурбаки Н. Очерки по истории математики / Н. Бурбаки. - М.: ИЛ, 1963. - 292 с.

18. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач: Учебное пособие для вузов / Ф. П. Васильев. - М.: Наука, 1988. - 552 с.

19. Волков И.К., Загоруйко Е.А. Исследование операций: Учеб. для вузов / И.К. Волков, Е.А. Загоруйко, под ред. В.С. Зарубина, А.П. Крищенко. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2000. - 436 с.

20. Гаврилова В.Е. Банкротство в России: Вопросы истории, теории и практики: учеб. Пособие / В.Е. Гаврилова. - М.: ТЕИС, 2003. - 299 с.

21. Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры: Учеб. пос. для вузов / А.И. Галушкин. - М.: Альянс, 2014. - 528 с.

22. Галушкин А.И. Нейронные сети: основы теории / А.И. Галушкин. - М.: Горячая линия - Телеком, 2010. - 496 с.

23. Гиляровская Л.Т. Анализ и оценка финансовой устойчивости коммерческого предприятия / Л.Т. Гиляровская, А.А. Вехорева. - Спб.: Питер, 2003. - 349 c.

24. Гиляровская Л.Т. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности: учеб. / Л.Т. Гиляровская, Д.В. Лысенко, Д.А. Ендовицкий. - М.: ТК Велби Проспект, 2006. - 360 с.

25. Дебок Г. Анализ финансовых данных с помощью самоорганизующихся карт / Дебок Г., Кохонен Т., пер. с англ. - М.: Альпина, 2001. - 317 с.

26. Демидович Б.П. Основы вычислительной математики / Б.П. Демидович, И.А. Марон. - М.: Наука, 1966 г. - 664 с.

27. Денисенко А.О. Об одном способе свертки критериев в многокритериальных задачах и его применение при решении задач оптимизации портфелей ценных бумаг / А.О. Денисенко, Е.А. Семенчин // Фундаментальные исследования, 2012. - № 3. - С. 181-186.

28. Дилигенский Н.В. Нечеткое моделирование и многокритериальная оптимизация производственных систем в условиях неопределенности: технология, экономика, экология / Н.В. Дилигенский, Л.Г. Дымова, П.В. Севастьянов. - М.: Машиностроение 1, 2004. - 336с.

29. Донцова Л.В. Анализ финансовой отчетности: Учебник / Л.В. Донцова, Н.А. Никифорова. - М.: Дело и Сервис, 2005. - 368 с.

30. Ежов А.А. Нейрокомпьютинг и его приложения в экономике и бизнесе / А.А. Ежов, С.А. Шумский, под ред. проф. В.В. Харитонова. - М.: Мифи, 1998. - 222 с.

31. Жданов (Астахов, В.П. Анализ финансовой устойчивости фирмы и процедуры, связанные с банкротством / В.П. Астахов. - М.: Ось-89, 1995. - 80 с.

32. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Л. А. Заде. - М.: Мир, 1976. - 167 с.

33. Зайцева О.П. Антикризисный менеджмент в российской фирме / О.П. Зайцева. //Аваль (Сибирская финансовая школа), 1998. - № 11-12.

34. Ибрагимов В.А. Элементы нечеткой математики: монография / В.А. Ибрагимов. - Баку: АГНА, 2010. - 392 с.

35. Интрилигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория / М. Интрилигатор. - М.: Прогресс, 1975. - 606 с.

36. Казиев К.В. Применение кризис-прогнозных моделей в диагностике финансовой состоятельности предприятий / К.В. Казиев, Б.В Казиева. 2014.

37. Канторович, JI.B. Функциональный анализ / JI.B. Канторович, Г.П. Акилов. - М.: Наука, 1984. - 752 с.

38. Канторович Л.В., Макаров В.Л. Математическая экономика / Л.В. Канторович В.Л. Макаров // Математическая энциклопедия. Т.З. - М.: Советская энциклопедия, 1982. -С. 584-591.

39. Карманов В.Т. Математическое программирование / В.Т. Карманов, - М.: Наука,1986, -256 с.

40. Коваленко А.В. Современные математические методы анализа финансово-экономического состояния предприятия: монография / А.В. Коваленко, М.Х. Уртенов, Т.П. Барановская, В.Н. Кармазин. - Краснодар: КубГАУ, 2009. - 250 с.

41. Колемаев В.А. Математическая экономика: Учебник для вузов / В.А. Колемаев. - М.: Юнити-Дана, 2002. - 399 с.

42. Колемаев В.А. Математические методы и модели исследования операций: Учебник для вузов / В.А. Колемаева. - М.: Юнити-Дана, 2008. - 592 с.

43. Колмогоров А.Н. Элементы тории функций и функционального анализа / А.Н Колмогоров, С.В. Фомин. - М.: Накуа, 1976. - 544c.

44. Конышева, Л.К., Назаров Д.М. Основы теории нечетких множеств: учеб. пос. / Л.К. Конышева, Д.М. Назаров. - Спб.: Питер, 2011. - 192 с.

45. Кротов В.Ф. Основы теории оптимального управления / В.Ф. Кротов, Б.А. Лагоша, С.М. Лобанов, Н.И. Данилина, С.И. Сергеев. - M.: Высшая школа, 1990. - 432 с.

46. Кузнецов Л.А., Перевозчиков А.В. Оценка кредитной истории физических лиц на основе нечетких моделей / Л.А. Кузнецов, А.В. Перевозчиков // Управление большими системами: сборник трудов, 2008. - №21. - С.84 - 106.

47. Лагоша Б.А. Основы теории оптимального управления Уч. пос. / Б.А. Лагоша, Т.Г. Апалькова. - М.: Финансы и статистика, 2008. - 224 с.

48. Лапыгин Ю.Н. Экономическое прогнозирование: учеб. пос. / Ю.Н. Лапыгин, В.Е. Крылов, А.П. Чернявский. - М.: Эксмо, 2009. - 256 с.

49. Лебедев В.В. Математическое моделирование социально-экономических процессов / В.В. Лебедев. - М.: Изограф, 1997. - 224 с.

50. Лебедев К.А. Архитектура математики: топология, алгебра и функциональный анализ / К.А. Лебедев. - Крас.: КкбГУ, 2000. - 32 с.

51. Лебедев К.А. Об одном способе нахождения начального приближения для метода Ньютона / К.А. Лебедев // Журн. выч. матем. и матем. Физики, 1996. - Т.36. - № 3. - С. 6 -14.

52. Лялькина Г.Б. Математические основы теории принятия решений: учеб. пособие / Г.Б. Лялькина, под ред. В.А. Трефилова. - Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2012. - 118 с.

53. Малыхин В.И. Высшая математика: учеб. пос. / В.И. Малыхин. - М.: Инфра, 2009. - 365 с.

54. Мосейко В.О. Применение моделей диагностики банкротства при разработке финансовой стратегии предприятия / В.О. Мосейко, Е.В. Лущикова // Бизнес. Образование. Право. Вестник Волгоградского института бизнеса, 2011. - № 2. - С. 147 - 151.

55. Неделько В.М. некоторые вопросы оценивания качества методов построения решающих функций / В.М. Неделько // Вестн. том. гос. ун-та. управление, вычислительная техника и информатика, 2013. - №3 (24). - С.123 - 132.

56. Недосекин (Арутюнян, А.С. Математические основы финансово-экономического анализа. Часть 3. Нейросетевые технологии: уч. пос. / А.С. Арутюнян, А.В. Коваленко, М.Х Уртенов. - Крас.: Кубанский гос. техн. ун-т, 2014. - 150 с.

57. Недосекин, А.О. Комплексная оценка риска банкротства корпорации на основе нечетких описаний / А.О. Недосекин.

58. Недосекин А.О. Применение нечетких множеств в бизнесе, экономике и финансах / А.О. Недосекин // Международная конференция «Нечеткие множества и мягкие вычисления в экономике и финансах». - 2004. - С. 1 - 10.

59. Нестеров Ю.Е. Введение в выпуклую оптимизацию: монография / Ю.Е. Нестеров. - М.: МЦНМО, 2010. - 280 c.

60. Никольский С.М. Курс математического анализа. Том I: Учеб. для вузов / С.М. Никольский. - М.: Наука, 1983. - 464 с.

61. Никольский, С.М. Курс математического анализа. Том II: Учеб. для вузов / С.М. Никольский. - М.: Наука, 1983. - 448 с.

62. Орлов А.И. Теория принятия решений: учеб. пос. / А.И. Орлов. - М.: Март, 2004. - 656 с.

63. Орлова И.В. Экономико-математические методы и модели. Выполнение расчетов в среде EXCEL. Практикум: Уч. пос. для вузов / И.В. Орлова. - М.: ЗАО «Финстатинформ», 2000. - 136 с.

64. Открытое Акционерное Общество (ОАО) «Концерн Росэнергоатом». 2013.

65. Открытое Акционерное Общество (ОАО) «Ленмолоко».

66. Открытое Акционерное Общество (ОАО) «Теплосеть».

67. Патласов О.Ю. Применение моделей и критериев Альтмана в анализе финансового состояния сельхозпредприятий / О.Ю. Патласов // Финансовый менеджмент, 2006. - №6.

68. Пещанская И.В. Краткосрочный кредит: теория и практика / И.В. Пещанская. - М.: Экзамен, 2003. - 318 с.

69. Плис А.И. Mathcad: математический практикум для экономистов и инженеров: Учебное пособие для вузов / А.И. Плис, Н.А. Сливина. -М.: Финансы и статистика, 1999. - 656 с.

70. Попов В.Б. Анализ моделей прогнозирования вероятности банкротства предприятий / В.Б. Попов, Э.Ш. Кадыров // Экономика и управление, 2014. - Том 27 (66) - № 1. - С. 118 - 128.

71. Розен В.В. Математические модели принятия решений в экономике: Уч. пос. / В.В. Розен. - М.: Вышаа школа, 2002. - 288 с.

72. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учеб. пос. / Г.В. Савицкая. - М.: Новое знание, 2002. -704 с.

73. Самарский А.А. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры / А.А. Самарский, А.П. Михайлов: - М.: Физматлит, 2005, - 320 с.

74. Семенчин Е.А. Нейросетевое моделирование прогноза уровня воды на горно-равнинных реках / Е.А. Семенчин, Ф.Ф. Бараненко, A.B. Войтюк // Экологические системы и приборы, 2010. - №11. - С.61 - 64.

75. Слесаренко Г.В. Проблемы применения методик прогнозирования банкротства // Вестник удмуртского университета, 2010. - № 2-1. - С.38 - 45.

76. Треногин В.А. Функциональный анализ / В.А. Треногин. - М.: Наука, 1980. - 496 с.

77. Уоссерман Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика: Уч. для вузов / Ф. Уоссерман. Пер. с англ. Ю.А. Зуев. - М.: Мир, 1992. - 184 с.

78. Федорова Г.В. Учет и анализ банкротств: учеб. пос. / Г.В. Федорова. - М.: Омега-Л, 2008. - 323 с.

79. Федотова М.А. Как оценить финансовую устойчивость предприятия / М.А. Федотова // Финансы, 2002. - № 6. - С. 12-15.

80. Финансовый анализ. Модель Альтмана (Z модель). Пример расчета.

81. Финансовый анализ. Модель Таффлера и Тишоу.

82. Фихтенгольц Г.М. Курс дифференциального и интегрального исчисления. Том 1: Уч. пос. для вузов / Г.М. Фихтенгольц. - М.: Наука, 1966. - 608 с.

83. Хайкин С. Нейронные сети / С. Хайкин, пер. с англ. - М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2006. - 1104 с.

84. Халафян А.А. STATISTICA 6. Статистический анализ данных: Уч. / А.А. Халафян. - М.: Бином, 2007. 512 с.

85. Халкечев Р.К. Математические модели трудноформализуемых объектов. Финансовая устойчивость коммерческого банка / Р.К. Халкечев // Горный информационно-аналитический бюллетень, 2007. - №8. - С. 55 - 63.

86. Харин Ю.С. Основы имитационного и статического моделирования: уч. пос. / Ю.С. Харин, В.И. Малюгин, В.П. Кирлица, В.И. Любач, Г.А. Хацкевич. - Мн.: Дизайн ПРО, 1997. - 288 с.

87. Четыркин Е.М. Финансовая математика: Учеб. / Е.М. Четыркин. - М.: Дело, 2000. - 400 с.

88. Шаулюкоу А.П. Финансовый менеджмент на предприятии: учеб. пос. / А.П. Шаулюкоу. - Гомель: ГКI, 2001. - 562 с.

89. Шеремет,А. Д. Методика финансового анализа деятельности коммерческих организаций: учеб. пос. / А. Д. Шеремет, Е. В. Негашев. - М.: Инфра-М, 2005. - 237 с.

90. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация: Теория, вычисления и приложения / Р. Штойер, Е. М. Столярова, А. В. Лотов. - М.: Радио и связь, 1992. - 504 с.

91. Яглом И.М. Математические структуры и математическое моделирование / И.М. Яглом. -М.: Сов. радио, 1980. - 144 с.

92. Яньков В.Ю. Лабораторный практикум по Маткаду. Модуль 3. Моделирование в Маткаде / В.Ю. Яньков. - М.: МГУТУ, 2009. - 68 с.

93. Altman E.I. Corporate Financial Distress and Bankruptcy: Predict and Avoid Bankruptcy, Analyze and Invest in Distressed Debt, 3rd Edition / E.I. Altman, E. Hotchkiss. - Wiley, 2005. - P. 368.

94. Altman E.I. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy / E.I. Altman // journal of finance, 1968. - vol. 23. - № 4, P. 589 - 609.

95. Altrock C. Fuzzy logic. Band 1. Technologie / C. Altrock. - Munchen, BRD: R. Oldenburg. Verlag GmbH, 1993. - P. 475.

96. Altrock C. Fuzzy logic. Band 2. Technologie. / C. Altrock. - Munchen, BRD: R. Oldenburg. Verlag GmbH, 1994. - P. 375.

97. Argenti J. Corporate Collapse - the causes and symptoms / J. Argenti. - London: McGraw-Hill, 1976. - P. 190.

98. Arminger G., Enache D., Bonne T. Analyzing credit risk data: a comparison of logistic discriminant classification tree analysis and feedforward networks / G. Arminger, D. Enache, T. Bonne // Computational Statistics, 1997. - vol. - P. 293 - 310.

99. Beaver W. Financial Ratio as Predictors of Failure, Empirical Research in Accounting / W. Beaver // Journal of Accounting Research, 1966. - vol. 4. - P. 71-111.

100. Catherine R. La prйvision de la faillite fondйe sur l'analyse financiиre de l'entreprise: un йtat des lieux / R. Catherine // Economie & rйvision, 2004.- vol. 162. - P. 129 - 147.

101. Chesser D.L. Predicting Loan Noncompliance / D.L. Chesser // The Journal of Commercial Bank Lending, 1974. - №56 (12). - P. 28 - 38.

102. Cooley W. Lohness P. Factor analysis and multiple linear regression modelling. Regional Characterization of Water Quality / W. Cooley, P. Lohness // IAHS Publ, 1989. - №182. - P. 88-1208.

103. Cybenko G. Approximation by superpositions of a sigmoidal function: Math / G. Cybenko // Control, Signais and Systems, 1989. - vol. 2. - P. 303 - 314.

104. Dell Ariccia, G. Information and bank credit allocation / G. Dell Ariccia, R. Marquez // Journal of Financial Economics, 2004. - vol. 72. - P. 185-214.

105. Deluca A. A definition of a non-probabilistic entropy in the setting of fuzzy sets / A. Deluca, S. Termini // Information and Control, 1972. - vol. 20. - № 4. - P. 301 - 312.

106. Deluca A. On convergence of entropy measures of a fuzzy set / A. Deluca, S. Termini // Cybernetes, 1977. -vol. 6. - P. 219 - 222.

107. Dempster A.P. Upper and Lower Probabilities Induced by a Multivalued Mapping / A.P. Dempster // Ann. of Math. Statistics, 1967. - vol.38. - P. 325 - 339.

108. Desai V.S., Crook J.N., Overstreet Jr., G.A. A comparison of neural networks and linear scoring models in the credit union environment / V.S. Desai, J.N. Crook, Jr. G.A Overstreet // European journal operational, 1996. Vol. 95. - P. 24 - 37.

109. Dimova L. Application of fuzzy sets theory, methods for the evaluation of investment efficiency parameters / L. Dimova // Fuzzy economic review, 2000. - № 1. -P. 34-48.

110. Fulmer J. A Bankruptcy Classification Model For Small Finns / J. Fulmer, E. James, A. Thomas, J. Michael // Journal of Commercial Bank Lending, 1984. - №6. - pp. 25-37.

111. Haykin S. Neural Networks: A Comprehensive Foundation / S. Haykin. - N.J.: Prentice Hall, 1994. - P. 874.

112. Hertz J. Introduction to the Theory of Neural Computation / J. Hertz, A. Krogh, R.G. Palmer. - Addison-Wesley, 1991. - P. 327.

113. Hiyama T., Sameshima T. Fuzzy logic control scheme for an-line stabilization of multi-machine power system / T. Hiyama, T. Sameshima // Fuzzy Sets and Systems, 1991. - vol. 39. - P. 181 - 194.

114. Liu J. Model: Empirical Implications Anderson School of Management / J. Liu, J.A. Ohlson. - N.Y.U.: Stem School of Business, 1999. - P. 400.

115. Maren A.J. Handbook of neural computing applications / A.J. Maren, C.T. Harston, M. Pap. Robert. - Calif.: Academie Press Inc., 1990. -P. 470.

116. Mcculloch W. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity / W. Mcculloch, W. Pitts // Bulletin of Mathematical Biology, 1943. - vol. 5(4). -P. 115 - 133.

117. Oreski S. Hybrid system with genetic algorithm and artificial neural networks and its application to retail credit risk assessment / S. Oreski, D. Oreski, G. Oreski // Expert Systems with Applications, 2012. - vol.39. - № 16. - P. 12605 -12617.

118. Rosenblatt F. The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain / F. Rosenblatt // Psychological Review, 1958. - vol 65. - № 6. - P. 386 - 408.

119. Rumelhart D.E. Learning internal representations by error propagation / D.E. Rumelhart, E. Hinton, J. Williams // Parallel distributed processing: explorations in the microstructure of cognition, 1986. - vol. 1. -P. 318 - 362.

120. Sarle W.S. Neural networks and statistical models / W.S. Sarle // Proceedings of the Nineteenth Annual SAS Users Group International Conference (SAS Institute), Cary, North Carolina, 1994. P. 1538 - 1550.

121. Sasaki T. Traffic control process of expressway by fuzzy logic / T. Sasaki, T. Akiyama // Fuzzy Sets and Systems, 1988. - vol. 26. - P. 165 - 178.

122. Springate G.L.V. Predicting the Possibility of Failure in a Canadian Firm / G.L.V. Springate. Simon Fraser University, 1978. - P. 200.

123. Taffler R.J. Going, going, gone four factors which predict / R.J. Taffler, H. Tisshaw // Accountancy, 1977. - №3. - P. 50 - 54.

124. Van der Baan M. Neural networks in geophysical applications / Van der Baan, M.C. Jutten // Geophysics, 2000. -vol. 65(4). - P. 1032-1047.

125. Voit F. Fuzzy Control versus konventionelle Regelung am Beispiel der Metro Mailand / F. Voit // Automatisierungstechnik, 1994. - vol. 42. № 9. - P. 400 - 410.

126. Yager R. A note on probabilities of fuzzy events / R. Yager // Information Sciences, 1979. - vol. 18. - P.113 - 129.

127. Yager R. On the measure of fuzziness and Negation. Part 1. Membership in the Unit Interval / R. Yager // Int. J. Gen. Systems, 1979. - vol. 5. - № 4. - P. 221 - 229.

128. Zadeh L.A. A fussy algorithmic approach to the definition of complex and imprecise concepts / L.A. Zadeh // Int. Jour. Man-machine Studied, 1976. - - vol. 8. - № 3. - P. 249-291.

129. Zadeh L.A. A Theory of approximate reasoning / L.A. Zadeh // Machine Intelligence, 1979. - vol. 9. - P. 149 - 194.

130. Zadeh L.A. Fussy Sets / L.A. Zadeh // Information and control, 1965. - vol. 8. - P. 338 - 352.

131. Zadeh L.A. The role of fussy logic in the management of uncertainty in expert system / L.A. Zadeh // Fussy sets Syst 1983. - vol. 11. - P. 199 - 227.

Приложение 1

Приложение 2

Приложение 3

финансовый кредит риск программный

Приложение 4

Размещено на Allbest.ru