1. Корнеев В.В., Гареев А.Ф., Васютин С.В., Райх В.В. Базы данных.
Интеллектуальная обработка информации. - М.: Изд-во "НОЛИДЖ", 2001 – 351 c.
2. Дюк В., Самойленко А. DATA MINING: учебный курс. – СПб: Питер, 2001 – 366 c.
3. Забежайло М.И. Интеллектуальный анализ данных - новое направление развития информационных технологий. // НТИ. Серия 2, Информационные процессы и системы. – 1998. - No5. - С. 6.
4. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. – Новосибирск: Изд-во Ин-та математики СО РАН, 1999 - 268 c.
5. Когаловский М.Р. Энциклопедия технологий баз данных: Эволюция технологий. Технологии и стандарты. Инфраструктура. Терминология. – М.: Финансы и статистика, 2002 - 798 c.
6. Гурвич Л.В. и др. Термодинамические свойства индивидуальных веществ. Справочное изд. В 4 томах. Под ред. акад. В.П. Глушко. - М:НАУКА, 1978-1982.
7. Фокин Л.Р. Методика создания справочных данных о теплофизических свойствах веществ и ее реализация на примере свойств рабочих тел и конструкционных материалов в энергетике. Автореф. дисс. на соискание уч. степени д.т.н. – Москва: ОИВТ РАН, 1990 – 33 с.
8. Barker J.A. Interatomic potentials for inert gases from experimental data. In “Rare gas solids”, V. 1 - NY, 1976. – P. 1.
9. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – СПб: ПИТЕР, 2001 – 382 c.
10. Фокин Л.Р. Справочные данные в системе научно-технической информации //.НТИ. сер. 1. – 1987. - No5. – C. 4-6.
11. Фокин Л.Р., Козлов А.Д., Рабинович В.А., Карпова Г.А. Методика оценки достоверности справочных данных о свойствах веществ и материалов //.Измерительная техника. – 1988. - No11. – C. 7-9.
12. Разработка и аттестация нормативно-справочных данных о свойствах важнейших веществ и материалов. Обзорная информация. Госстандарт СССР; ВНИЦ МВ - М.: Изд-во стандартов, 1987 - 48 с.
13. Reid R.C., Prausnitz J.M., Poling B.E. The Properties of Gases and Liquids. 4th edn., - NY: McGraw-Hill, 1987- 742 p.
14. Байбуз В.Ф., Зицерман В.Ю., Голубушкин Л.М., Чернов Ю.Г. Химическое равновесие в неидеальных системах. Под ред. В.С. Юнгмана. - М.: ИВТАН, 1985. – 227 c.
15. Белов Г.В. Термодинамическое моделирование: методы, алгоритмы, программы.- М.: НАУЧНЫЙ МИР, 2002.- 181 c.
16. Никифоров А.Ф., Новиков В.Г., Уваров В.Б. Квантово-статистические модели высокотемпературной плазмы, методы расчета росселандовых пробегов и уравнений состояния. - М.: Наука: Физматлит, 2000. -399 с.
17. Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. - М: Физматлит, 2001 - 224 c.
18. Алтунин А.Е. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: [монография] - Тюмень: Изд-во Тюменского гос. ун-та, 2002 - 265 c.
19. Ткаченко Т.Я. Интеллектуально-информационная поддержка нечетких наукоемких технологий. Автореф. диссертация на соискание уч. степени д.т.н. - Екатеринбург, Южно-Уральский гос. Университет. - 2002 - 36 с.
20. Головченко В.Б. Прогнозирование временных рядов по разнородной информации -Новосибирск: НАУКА, 1999 – 88 c.
21. Macchietto S., Maduabeuke G., Szczepanski R. Exact Determination of Process Sensitivity to Physical Properties. // Fluid Phase Equilibria. –1986. V. 29. - No1. – P. 59-67.
22. Vasquez V.R., Whiting W.B. Effect of systematic and random errors in thermodynamic models on chemical process design and simulation: A Monte-Carlo approach. // Industrial and Engineering Chemical Research - 1999. - V. 38. -No8. - P. 3036.
23. Whiting W.B., Vasquez V.R., Meerschaert M.M. Techniques for assessing the effects of uncertainties in thermodynamic models and data.// Fluid Phase Equilibria. - 1999. - V. 158. -No1. - P. 627.
24. Клименко С.В., Крохин И.В., Куц В.М., Лагутин Ю.Л. Электронные
документы в корпоративных сетях. - М.: "АНКЕЙ" – "Эко-Трендз", 1999 – 271 c.
25. Ларин М.В. Управление документацией и новые информационные технологии. Всероссийский научно-исследовательский институт документоведения и архивного дела. - М. : ВНИИДАД : - Научная книга, 1998 -136 с.
26. Романов Д.А., Ильина Т.Н., Логинова А.Ю. Правда об электронном документообороте. - М.: ДМК, 2002. - 224 c.
27. Левкович-Маслюк Л., «Воспроизводимое и невоспроизводимое» // КОМПЬЮТЕРРА. - 2002 - No3.
28. Петрищев В.С. Анализ плохих данных: (статистический анализ технико-экономической информации) - Обнинск: ГЦИПК, 1998.- 121 С.
29. Литтл Р.Дж.А., Рубин Д.Б. Статистический анализ данных с пропусками. - М:"Финансы и статистика", 1991 – 333 с.
30. Johnston L.P.M.,Kramer M.A. Estimating state probability distributions from noisy and corrupted data.//AIChE J. 1998 - V. 44 - N3 - P. 591.
31. Трахтенгерц М.С., Зицерман В.Ю. Ресурсы ИНТЕРНЕТ для теплофизиков и теплоэнергетиков. Методическое пособие. - М.:ИВТ РАН. Часть 1. Препринт No8-424, 1998, - 58 c. Часть 2. Препринт No8-444, 2000, - 60 c.
32. Yan X., Dong Q., Frenkel M., Hall K.R. Window-Based Applications of TRC Databases: Structure and Internet Distribution // Int. J. Thermophys. – 2001. – V.22. No 1. – P. 227-241.
33. Христофоров Ю.И., Хорбенко В.В., Киселева Н.Н. и др. База данных по фазовым диаграммам полупроводниковых систем с доступом из ИНТЕРНЕТ // Материалы электронной техники. – 2001. - No1. - C. 50-53.
34. Fokin L., Popov V., Kalashnikov A. et al. Joint Russian and Bulgarian Academies of Sciences Database of Intermolecular Potentials and Diffusion Coefficients for 366 Components of the CVD Processes in Microelectronics // Int. J. Thermophys.- 2001.- V. 22. - No5. – P. 1497-1506.
35. Joback K.G. Knowledge bases for computerized physical property estimation // Fluid Phase Equilibria. – 2001. - V.185. No1-2. – P. 45-52.
36. Сергиевская А.Л., Ковач Э.А., Лосев С.А. Опыт информационно-
математического моделирования в физико-химической кинетике. – М.: Изд-во МГУ , 1995. - 311 с.
37. Сергиевская А.Л. Информационное и математическое моделирование физико-химических процессов в газах. Автореф. дисс. канд. физ-мат.н. -Москва: Ин-т математического моделирования, 1993. – 26 с.
38. Shacham M., Brauner N. A dynamic library for physical and thermodynamic properties correlations. // Industrial and Engineering Chemical Research. -2000. - V. 39. -No 6. – P.1649.
39. Normandin A. et al. PVT data analysis using neural network models. // Industrial and Engineering Chemical Research – 1993. – V.32. - No5. – P. 970.
40. Lee M.L., Jui-Tang Chen. Fluid Property Prediction with the aid of neural network. // Industrial and Engineering Chemical Research – 1993. – V.32. - No5. –P. 995.
41. Bunz A.P., Braun B., Janowsky R. Quantitative structure-property relations and neural networks: correlation and prediction of physical properties of pure components and mixtures from molecular structure // Fluid Phase Equilibria. – 1999. - V. 158. - No. 1. – P.367.
42. Гальберштам Н.М. Моделирование свойств и реакционной способности органических соединений с использованием искусственных нейронных сетей. Автореферат на соискание уч. степени к.х.н. – Москва: МГУ, химический факт. - 2001 – 163 c.
43. Батищев Д. И. Генетические алгоритмы решения экстремальных задач. Под ред. Львовича Я.Е.: Учеб. пособие. - Воронеж, 1995. – 69 c.
44. Span R., Collmann H.-J., Wagner W. Simultaneous Optimization as a Method to Establish Generalied Functional Forms for Empirical Equations of State // Int. J. of Thermophysics. - 1998. - V. 19. - No2. - P. 491-500.
