1. Бодрякова Л.Л. Перспективные технические решения автоматизации и цифровизации / Л.Л. Бодрякова, Е.А. Кирсанова // Вестник Технологического университета. 2025. Т. 28, № 2. С. 54-60. DOI: 10.55421/1998-7072_2025_28_2_54
2. Волкова H.A. Подход к прогнозированию гидрологических явлений в Арктической зоне Российской Федерации и пути повышения достоверности прогнозов в условиях изменения климата / H.A. Волкова // Гидротехника. 2024. № 4 (77). С. 21-27.
3. Саноцкая Н.А. Долгосрочное прогнозирование максимальных уровней воды р. Пякупур с использованием нейросетевых технологий / Н.А. Саноцкая // Труды Сибирского регионального научно-исследовательского гидрометеорологического института: сборник статей. Новосибирск: Сибирский региональный научно-исследовательский гидрометеорологический институт, 2023. С. 258-265. DOI: 10.55235/0320359X_2023_108_258
4. Любимов А.Д. Анализ возможности применения элементов нечеткой логики в бизнес-аналитике крупного торгового предприятия / А.Д. Любимов // Вестник науки. 2025. Т. 2. № 3 (84). С. 384-396.
5. Николаева С.Г. Моделирование нечетких систем для принятия решений в условиях неопределенности / С.Г. Николаева // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. Т. 10. № 2 (155). С. 11-17. DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.02.10.002
6. Нгуен Т.Т.З. Нечеткая модель второго типа прогнозирования временных рядов с хедж-алгеброй и алгоритмом генетической оптимизации / Т.Т.З. Нгуен, Л.В. Черненькая // International Journal of Open Information Technologies. 2024. Т. 12, № 1. С. 9-20.
7. Титов А.П. Анализ моделей адаптивных нейро-нечетких систем / А.П. Титов // Вестник РГГУ. Серия: Информатика. Информационная безопасность. Математика. 2024. № 1. С. 21-35. DOI: 10.28995/2686-679X-2024-1-21-35
8. Баранов Л.А. Нечеткая система оценки рисков информационной безопасности интеллектуальных систем водного транспорта / Л.А. Баранов, Н.Д. Иванова, И.Ф. Михалевич // Автоматика на транспорте. 2024. Т. 10. № 1. С. 7-17. DOI: 10.20295/2412-9186-2024-10-01-7-17
9. Козырев С.В. Анализ применимости моделей на базе нечеткой логики в транспортном секторе / С.В. Козырев, А.А. Кузин // DSPA: Вопросы применения цифровой обработки сигналов. 2024. Т. 14. № 1. С. 26-34.
10. Антонов В.В. Метод обработки субъективной экспертной информации для принятия решений с использованием теории нечетких множеств / В.В. Антонов, К.А. Конев // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2024. № 1 (49). С. 65-78. DOI: 10.21685/2227-8486-2024-1-5
11. Анисимова Э.С. Нечеткая логика: предпосылки возникновения и основные принципы / Э. С. Анисимова // Экономика и социум. 2015. № 2-5 (15). С. 386-389.
12. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1981. 208 с.
13. Заргарян Е.В. Многокритериальная задача нечеткой максимизации независимых критериев / Е.В. Заргарян // Известия ЮФУ. Технические науки. 2009. № 5 (94). С. 117-121.
14. Козлов А.В. Программные средства для работы с нечеткими знаниями / А.В. Козлов, О.С. Тамер // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. 2011. № 17. С. 113-117.
15. Целых А.Н. Методы нечеткой логики в управлении производственными процессами / А.Н. Целых, Л.А. Целых, О.С. Причина // Известия ЮФУ. Технические науки. 2014. № 1 (150). С. 111-119.
16. Чирков А.С. Подходы к построению клиенто-ориентированной модели совершенствования системы поддержки принятия решений с использованием методов нечеткой логики / А.С. Чирков // Modern Economy Success. 2024. № 4. С. 87-97. DOI: 10.58224/2500-3747-2024-4-87-97
17. Коршунова А.В. Нечеткие множества и их приложения к задачам теории управления / А.В. Коршунова, Д.А. Попова // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. 2016. Т. 2. С. 193-196.
18. Шестопалова О.Л. Управление развитием информационных систем с учетом мониторинга морального старения / О.Л. Шестопалова // Современные наукоемкие технологии. 2017. № 6. С. 103-107.
19. Микони С.В. Квалиметрия моделей и полимодельных комплексов / С.В. Микони, Б.В. Соколов, Р.М. Юсупов. М.: Российская академия наук, 2018. 314 с. DOI: 10.31857/S9785907036321000001 ISBN: 978-5-907036-32-1
20. Новак В., Перфильева И., Мочкорж И. Математические принципы нечеткой логики. М.: Физматлит, 2006. С. 352.
21. Alvisi S., Franchini M. Fuzzy neural networks for water level and discharge forecasting with uncertainty // Environmental Modelling & Software. 2011. Т. 26. №. 4. С. 523-537.
22. Jiang Z. et al. Optimization of fuzzy membership function of runoff forecasting error based on the optimal closeness // Journal of Hydrology. 2019. Т. 570. С. 51-61.
23. Mahabir C., Hicks F. E., Fayek A. R. Application of fuzzy logic to forecast seasonal runoff // Hydrological processes. 2003. Т. 17. №. 18. С. 3749-3762.