CC BY
89
стр. 218 из 233
УДК 501 DOI: 10.12737/4867
ИНФОГРАФИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МНОГОКОМПОНЕНТНЫХ
СИСТЕМ
Чулков Виталий Олегович, доктор технических наук, профессор. vitolch@gmail.com, Комаров Николай Михайлович, доктор экономических наук, профессор,
nikolai komarov@mail.ru.
ФГБОУ ВПО «Российский государственный университет туризма и сервиса», Москва,
Российская Федерация
Левин Исраиль Александрович, кандидат медицинских наук, директор
Международного медицинского центра «Алишех» CPFE, cpfe@012.net.il, Тель-Авив,
Израиль
Моделирование в инфографии позволяет рассматривать исследуемые сущности на разных уровнях их сложности, когда важным аспектом является квалиметрическая оценка качества функционирования разнообразных систем. Многомерное шкалирование нашло отклик в использовании однослойных и многослойных полярных систем координат. Композиционная модель отображает динамику изменения локальных состояний процесса конвергенции норм в конце каждой предыдущей фазы процесса.
Рассмотрены примеры практического применения инфографических моделей производителями водочной продукции и моделей для оценки параметров очистки сточных вод в ЖКХ. Подобные модели получили дальнейшее развитие как инструменты управления конкурентоспособностью благодаря разработке специального програмного обеспечения, которое позволяет автоматизировать процесс их построения и анализ динамики происходящих изменений контролируемых параметров.
Ключевые слова: инфографические модели, функциональные системы, квалиметрическая оценка качества, многомерное шкалирование, инструменты управления
конкурентоспособностью
Теория многоточечных логик как аппарат моделирования функций разного рода систем в инфографии позволяет рассматривать исследуемые сущности на разных уровнях их сложности [2]. Первым (начальным, единичным) уровнем сложности является монадный17, когда объект изучения анализируют как самодостаточный, существующий 17
17 Монада - (др.-греч. pova; - единица, простая сущность). Понятие «монада» использовала школа Пифагора, оно перешло к Платону, который считал его первоединым, раскрывающим и воспроизводящим себя во множестве объектов (предметов и процессов) посредством эманации (появления чего-нибудь в
стр. 219 из 233
«сам по себе», без учета его контекста (окружающего организационно-деятельностного пространства), воздействий на этот контекст самого объекта и обратных воздействий контекста на объект. В этом случае модель монады имеет свой собственный оригинальный набор атрибутов18 19. Большинство функционирующих с участием человека современных систем деятельности имеют своими компонентами три разновидности монад: сам человек, техника (совокупность продуктов мыследеятельности человека, реализованных в его производительной деятельности) и среда обитания (естественная природная и искусственная техногенная). Каждую разновидность монад изучают отдельно, вне связи с остальными.
Вторым уровнем сложности исследуемых сущностей является диадный19, когда две из трёх названных выше разновидностей монад анализируют не только сами по себе, но и во взаимосвязи (то есть считая одну из двух монад контекстом для другой, и наоборот). При этом воздействие одной монады на другую (например, воздействие человека на технику Ч——Т, рис. 1) приводит к вполне явному результату РЧ—Т. В равной степени и воздействие техники на человека Т—Ч определяется РТ—Ч. Оба таких результата в диаде «Человек-Техника» в свою очередь взаимосвязаны.
Рис. 1. Взаимосвязи монад Ч и Т, а также результатов их взаимных воздействий РЧ—Т и РТ—Ч в диадной инфографической модели функциональной системы «Человек-Техника» Третьим уровнем сложности исследуемых сущностей является триадный, когда все
три разновидности монад (человек, техника и среда) взаимосвязаны и образуют единую
результате выделения из чего-нибудь более сложного). Его используют в науке и большинстве философских систем для обозначения конститутивных элементов бытия. Понятие «монада» подробно исследовал Готфрид Вильгельм фон Лейбниц (Gottfried Wilhelm von Leibniz) в работе «Монадология» (1714).
18 Атрибут - необходимое, существенное, неотъемлемое свойство исследуемого объекта (предмета или процесса), в отличие от преходящих, случайных, вероятностных его состояний.
19 Диада - (греч. dias - двоица, пара), парная взаимосвязь двух монад.
стр. 220 из 233
функциональную систему ЧТС (рис. 2).
Рис.2. Инфографическая модель триады (системы «Человек-Техника-Среда, ЧТС») с возможными взаимодействиями монад, нагружениями диад и двумя разновидностями результатов взаимодействий и нагружений, взаимосвязанных между собой
Взаимодействия монад образуют результаты (по два на каждой монаде триады), которые методологи называют «ушами». В триаде можно выделить три похожих конфигурации (рис. 3), когда взаимодействие двух монад нагружено управляющим воздействием третьей монады. Нагружающие управляющие воздействия также результативны (это Р(т~сдч и Р [(Рт ^ с) ^ (Рс ^ т)] | [Р (Т ~ С) | ч] на рис. 3) [2].
стр. 221 из 233
Рис. 3. Инфографическая модель одной из трёх нагруженных диад в составе триады
ЧТС
Важным элементом нагруженной системы (рис. 3) является обратная связь с нагружающей монадой. На рисунках 1-3 показаны некоторые инфографические модели функциональных систем деятельности, где различают следующие атрибуты: досье; идентификация модели; функциональный модуль; прикладные реализации
функционального модуля [9].
Важным аспектом использования инфографических моделей в управлении является квалиметрическая оценка качества функционирования разнообразных систем20. Важной проблемой в этом направлении представляется обоснованный выбор и методологически оправданное применение разных шкал, используемых для определения численных текущих значений параметров по каждому из атрибутов инфографической модели [4; 5].
Шкалирование (англ. Scaling, нем. Skalierung) - метод моделирования реальных процессов при помощи шкал присвоением числовых значений отдельным атрибутам
20 ♦ Квалиметрия (от лат. qualis - какой по качеству и греч. метрео - мерить, измерять) изучает методологию и проблематику комплексной количественной оценки качества объектов любой природы. Конечной целью квалиметрии являются разработка и совершенствование методик, с помощью которых качество конкретного оцениваемого объекта может быть выражено одним числом, характеризующим степень удовлетворения данным объектом общественной или личной потребности.
стр. 222 из 233
системы, что позволяет разбить описание сложного процесса по отдельным шкалам. Таким образом, вводится совокупность методов измерения, посредством которых эмпирическую систему отношений трансформируют в соответствующую ей числовую систему. В результате можно исследовать важность каждой шкалы.
Известны разные традиции использования термина «шкалирование». Так, шкалированием считают процедуру субъективной оценки объекта по какому-то признаку с использованием шкал, образованных с помощью числовых или словесных градаций, или заданных графически. Более корректным (академическим) считают применение известной психометрической (измерительной) модели, позволяющей формировать системы количественных оценок конкретных свойств и параметров объектов (предметов и процессов), а также их образов. Это свойственно сенсорной психофизике (например, измерение порогов абсолютной и разностной чувствительности, установления «психометрической кривой» соответствия стимулов и ощущений и т. д.). От единичного измерения (локальной диагностики) метод отличается тем, что позволяет по отдельным наблюдениям воссоздать целостное отображение (функциональную или корреляционную зависимость) свойств стимула на свойства ощущений. На основании такой шкалы можно по величине стимула предсказать интенсивность ощущения (субъективной реакции на стимул).
С появлением компьютерных технологий возникло многомерное шкалирование -одновременный учет множества параметров разных стимулов (внешних по отношению к субъекту объектов и событий). В инфографии многомерное шкалирование (multidimensional scaling, MDS) нашло отражение в использовании однослойных и многослойных полярных систем координат, позволяющих отображать и оценивать субъективные пространства потребительского восприятия и предпочтения свойств товаров [5]. В целях управления качеством деятельности в работе [11] получило развитие толкование использования сути некоторых ранее предложенных инфографических моделей (рис. 4, 5).
стр. 223 из 233
Рис. 4. Инфографическая модель количественных характеристик качества активной сущности при взаимодействии по группам её норм
Инфографическая модель процесса взаимодействия норм двух сущностей при постепенном сближении позиций показывает, что этот процесс можно разделить на фазы. В начале каждой из фаз (кроме нулевой, соответствующей точке начала контакта двух сущностей при их взаимодействии) состояние активной (воздействующей в данный момент) сущности характеризует звездчатая модель, отображающая количественные характеристики качества по четырем группам ее норм: маркетинговые, М;
эксплуатационные, Э; производственно-технологические, Пт; проектные, П.
Каждая из групп норм представляет собой системоквант21 (модуль) функциональной системы нормотворчества в определенном виде деятельности. Это дискретные совокупности нормативной информации системных процессов от формирования любой потребности до ее удовлетворения. Оператор динамической деятельности
функциональных производственно-технологических систем, в процессе которой субъект (потребитель норм) по принципу саморегуляции за счет промежуточных (этапных) и конечного результатов оценивается степень достижения поставленной цели.
21 Термин введён академиком К.В. Судаковым
стр. 224 из 233
Рис. 5. Композиционная инфографическая модель обеспечения качества
конвергенции норм [2]
Наглядная композиционная инфографическая модель (рис. 5) отображает динамику изменения локальных состояний процесса конвергенции норм в конце каждой предыдущей (в начале каждой последующей) фазы процесса. Последовательность линий, соединяющих одноименные точки разных локальных звёздчатых моделей, представляет собой график («тренд») изменения интенсивности применения той или иной нормы в процессе её конвергенции при взаимодействии двух систем.
Рассмотрим практическое применение инфографических моделей на примере водочной продукции [4]. Качество продукта оценивают по 10-балльной шкале: внешний вид (прозрачность и цвет) - 2 балла; запах - 4 балла; вкус - 4 балла22. Поскольку эта система не позволяет оценить степень различия спиртов по отдельным характеристикам, применяют профильную, при 100-балльной шкале интенсивности отдельных характеристик продукции и графическом изображении результатов в виде профилограммы. Здесь добавляется показатель органолептического качества - послевкусие и оцениваются позитивные и негативные характеристики для каждого показателя продукта: запах, вкус, послевкусие (рис. 6):
22
ГОСТ Р 52522-2006 «Спирт этиловый из пищевого сырья, водки и изделия ликероводочные. Методы органолептического анализа»
стр. 225 из 233
Аромат
Вкус
Послевкусие
Г рофильная система
Позитив Приятный
Характерный
Негатив Посторонний тон
Резкий
Мягкий
Легкий
Сладкий
Округлый
Тело (полнота вкуса) Обжигающий Горький Кислый Тяжелый
Позитив
Негатив
Сладкое
Гармоничное
Легкое
Обжигающее
Горькое
Терпкое
Кислое
Рис. 6. Особенности профильной системы оценки качества продукции
Введены термины, описывающие отдельные позитивные и негативные органолептические характеристики (рис. 7 и 8).
Описание
Определенные ароматические примеси вызывают положительные эмоции при восприятии запаха
Запах , присущий данному продукту, без несвойственных, посторонних примесей, вызывающих отрицательную реакцию
Воспринимается как минимальное наличие отрицательных составляющих вкуса в комплексе____________________________________________________________
Ощущение «воздушности» и свежести во вкусе напитка Ощущение сладости в передней части языка
Спокойное проглатывание образца, желание попробовать еще раз, ощутить
вкус___________________________________________________________________
Понятие полнотелое характеризует приятное ощущение плотности во рту. Водянистое - отрицательную реакцию на недостаточное «тело»_____________
Ощущение сладости в послевкусии
Ощущение сбалансированности вкусовых составляющих
Характеризует длительность послевкусия, его свежесть и отсутствие ощущения привкуса_____________________________________________________________
Рис. 7. Термины, описывающие позитивные характиристики
стр. 226 из 233
Расчёт индексов органолептического качества исходит из того, что характеристики оцениваются по интенсивности восприятия по шкале от 0 до 5 ( 0 - отсутствие, 1 -следы, 2 - слабый, 3 - средний, 4 - сильный, 5 - преобладающий). Принимают следующий порядок органолептического индекса. 1. Дегустируют образец и оценивают интенсивность восприятия каждой характеристики качества по шкале от 0 до 5. 2. В таблицу вносят данные каждого дегустатора. 3. Рассчитывают среднее значение оценок всех дегустаторов по каждой характеристике. 4. Рассчитывают индекс органолептического качества: Qi % = База + Позитив - Негатив.
Таблица 1
Пример расчёта органолептического индекса
Устанавливают допустимые пределы индекса органолептического качества для
каждой из негативных характеристик, при привышении которых качество спирта и водки признают неудовлетворительным (минимально допустимый индекс органолептического качества спирта - 61, водки - 63).
стр. 227 из 233
Описание
Наличие неприятных ароматических примесей, отдушки
Аромат, вызывающий отрицательную реакцию за счет воздействия спиртовых паров, а также за счет наличия неприятных посторонних примесей
Ощущение жжения во рту, вызывающее отрицательную реакцию. При этом следует учитывать свойственный спиртам положительный согревающий эффект и интенсивное ощущение тепла________________________________________
Ощущение горечи, вызывающее отрицательную реакцию.
Ощущение кислоты. Сложная реакция на органические кислоты, обусловленная качеством спирта и рецептурными особенностями__________________________
Ощущение неприятного привкуса, постороннего, несвойственного тона во вкусе
Остаточное ощущение жжения во рту , вызывающее отрицательную реакцию
Остаточное ощущение горечи, вызывающее отрицательную реакцию
Набор тактильных ощущений, включающий ощущения сухости, вязкости и «пыли во рту»_______________________________________________________
Остаточное ощущение кислоты
Рис. 8. Термины описывающие негатитивные характеристики
На основании подобных расчётов строят инфографические модели (профильные диаграммы) для спирта и для водки (рис. 8 и 9). Принят также дополнительный метод оценки качества продукции на основании описательных характеристик, который позволяет более глубоко оценить качественные различия продукции на основе
интенсивности проявления тех или иных тонов, присущих аромату, вкусу и послевкусию.
Продукт РСГолд
Формат___________0,5
Линия 6 000 I
Дата теста 31.01.13
Время теста 15:00
Дегустатсриа 3
Дата розлива 31Л 1.13
Начало ревя. с 10:00 Емкость 312aS3
Выдержка (ч) 134:00:00
50 Продаст PC
30,2 Формат 1,75
-12,8 Линяя супоыир
а« п Дата теста 02.02.13
О / Время теста 10:40
Дегустаторов 3 База
Дате розлива 02.02.13 Позитив
Начало роал с 09:50 Негатив Емкость 312а/1 Индекс
Выдержка (ч) 78:00:00 качества
50
297
-14.0
65,7
Рис. 8. Инфографическая модель качества (профильных диаграм) спирта. Используя этот метод, строят инфографические модели профилей аромата, вкуса и
послевкусия.
стр. 228 из 233
Рис. 9. Инфографическая модель качества (профильных диаграм) водки
Еще одним примером использования инфографического моделирования в управлении конкурентоспособностью многокомпанентных систем является работа [9] и предложенные в ней модели для оценки параметров очистки сточных вод в ЖКХ (рис. 10, 11, 12).
Рис. 10. Модель цикла жизни услуг переработки сточных вод и производства
композиционных материалов
Предложенная авторами инновационная инфографическая модель (рис. 10)
учитывает модель цикла жизни услуги жилищно-коммунального хозяйства, которая обеспечивает постоянное повышение ее конкурентоспособности и представляет собой повторяющийся замкнутый набор процедур преобразования жилищно-коммунальных услуг по переработке сточных вод в неразрывном взаимодействии с повторяющимся
стр. 229 из 233
замкнутым набором процедур производства композиционных материалов, широко используемых в экономике, например, для строительства автомобильных дорог.
Предлагается следующая классификация показателей конкурентоспособности услуг очистки сточных вод ЖКХ.
1. Социально-экологические: технологические показатели качества очистки вод (С1); уменьшение площади полигонов (С2); устранение неприятных запахов (С3).
2. Экономические: приведенные капитальные затраты на строительство,
приобретение и монтаж оборудования (Э1); затраты на эксплуатацию и сервисное сопровождение оборудования (обслуживание, ремонт, восстановление) (Э2); срок
реализации проекта (Э3); срок окупаемости проекта (Э4); производительность по очистке сточных вод (Э5); использование побочных продуктов переработки сточных вод
(композиты, биогаз, удобрения и т.д.) (Э6).
3. Инновационность: высокотехнологичное^ (И1); соответствие парадигме
устойчивого развития (И2).
Перечисленные показатели конкурентоспособности услуг переработки сточных вод ЖКХ позволяют построить инфографическую модель (рис. 11) и оценивать в режиме реального времени интегральный показатель конкурентоспособности.
Рис. 11. Инфографическая модель показателей конкурентоспособности услуг переработки
сточных вод ЖКХ
Результаты реализации процессов рассмотренных в инфографической модели цикла жизни услуг по переработке осадков сточных вод ЖКХ при каждом их повторном
стр. 230 из 233
преобразовании позволяют строить звездчатые модели и анализировать тренды изменений названных показателей в динамике (рис. 12).
Рис. 12. Инфографическая модель изменения во времени показателей конкурентоспособности услуг по переработке сточных вод ЖКХ
Модели, предложенные в работах [1] и [5], получили дальнейшее развитие как инструменты управления конкурентоспособностью благодаря разработке специального програмного обеспечения, которое позволяет автоматизировать процесс их построения и анализа динамики происходящих изменений контролируемых параметров. Такой же подход может быть реализован и при решении задач [10], которые относятся к вопросам медицинского обслуживания населения с примением методик [7], позволяющим использовать вышепредставленный аппарат.
Литература
1. Иванов В. А., Комаров Н.М., Крымская Е.Я., Панова М.В. Водные ресурсы России, модели и методы их сохранения и вызовы проекта// Интернет-журнал «Науковедение» 2013. № 6 (19).
2. Инфография. Т. 1: Многоуровневое инфографическое моделирование. Модульный курс лекций. Серия «Инфографические основы функциональных систем» (ИОФС) / Под ред. В.О. Чулкова. М.: СвР-АРГУС, 2007. 352 с., ил.
3. Инновационное инфографическое моделирование. Отчет по НИР (окончательный) // НОУ ВПО «Институт государственного управления, права и инновационных технологий; рук. Мохов А.И. М, 2012. № ГР 01201179824. Код ВНТИЦ 0240001110320.
стр. 231 из 233
4. Комаров Н.М., Дроников В.В. Применение методов инфографического моделирования в управлении качеством алкогольных напитков // Интернет-журнал «Науковедение». 2013. № 6 (19).
5. Комаров Н.М., Сумзина Л.В. Прикладная сервисология: инфографиче-ское моделирование управления качеством // Электротехнические и информационные комплексы и системы Т. 8. 2012. № 2.
6. Терехина А.Ю. Методы многомерного шкалирования и визуализации данных // Автоматика и телемеханика. 1973. № 7.
7. Тимошенко М.В., Гараз Т.В., Пономарева Ю.Н. Числовые характеристики распределения при обработке результатов эксперимента. Электротехнические и информационные комплексы и системы. Т. 6. 2010. № 2. С. 42—46.
8. Фомин В.Н. Квалиметрия. Управление качеством. Сертификация. М.: Изд-во «ЭКМОС», 2002.
9. Чулков В.О., Фахратов М.А. Инфографическая модель как объект исследования // Промышленное и гражданское строительство. 2006. № 5.
10. Чулков В. О. Инфография - метод и средство формирования и исследования функциональных систем // Вестник Международной Академии Наук (Русская секция). 2008. № 1.
11. A. Kazantsev, J. Ponomareva, P. Kazantsev. R. Digilov, and P. Huang. Development of e-health network for in-home pregnancy surveillance based on artificial intelligence. // Proc. of the IEEE-EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI 2012), Hong Kong and Shenzhen, China, 2-7 Jan 2012. P. 82-84.
12. Sudakov K.V.,Chulkov V.O.,Kazaryan R.R.,Glazachef O.S., Dmitpieva N.V., Komarov N.M. Antropotechnics: Norm in every living thing and artificial beings / Edited by professor V.O.Chulkov.M.: SvR-ARGUS, 2013.-320s,ill.
INFOGRAPHICAL MODELLING OF MULTICOMPONENT SYSTEMS
Chulkov Vitalii Olegovich, Doctor of Engineering, Professor, vitolch@gmail.com, Komarov Nikolai Mikhailovich, Doctor of Economics, Professor, nikolai komarov@mail.ru, Russian State University of Tourism and Service, Moscow, Russian Federation Levin Israil’ Aleksandrovich, Candidate of Medical Sciences, Director of the International Medical Center "Alisheh» "CPFE" cpfe@012.net.il, Tel Aviv, Israel
стр. 232 из 233
Modeling of functioning of systems in infographics allows to consider ojects under investigation at different levels of their complexity, with an important aspect being the qualimetrical assessment of quality of functioning of various systems. Multidimensional scaling found reflection in use of single-layer and multilayered polar systems of coordinates. The composite model displays the dynamics of change of local conditions of process of convergence of norms at the end of each previous phase of process.
Examples of practical application of infographic models by producers of vodka products and models for an assessment of parameters of sewage treatment in housing and communal services are reviewed. Similar models gained further development as instruments of management of competitiveness thanks to the development of special software which allows to automate the process of their construction and the analysis of dynamics of occurring changes of controlled parameters.
Keywords: infografichesky models, functional systems, qualimetrical assessment of quality, multidimensional scaling, instruments of management of competitiveness
References
1. Ivanov, VA., Komarov, N.M., Krymskaia, E.Ya., Panov, M. V. Vodnye resursy Rossii, modeli metoda ikh sokhraneniia i vyzovy proekta [Water resources of Russia, model of a method of their preservation and project calls [An electronic resource]//Naukovedenie [Science of science]. 2013, No. 6 (19)
2. Chulkov, V.O. Infografiia. Tom 1: Mnogourovnevoe infograficheskoe modelirovanie [Infographics. Volume 1: Multilevel infographic modeling.]. Moscow: SvR-ARGUS Publ., 2007. 352 p., ил.
3. Mokhov, A.I. Innovatsionnoe infograficheskoe modelirovanie. Otchet po NIR (okonchatel’nyi) [Innovative infographic modeling. Repot on Scientific research (final version).]. Institute of public administration, right and innovative technologies. Moscow, 2012 № ГР 01201179824. Код ВНТИЦ 0240001110320.
4. Komarov, N.M., and Dronikov, V.V. Primenenie metodov infograficheskogo modelirovaniia v upravlenii kachestvom alkogol’nykh napitkov [Application of methods of infographic modelling in alcoholic beverages quality management]. Naukovedenie [Science on science], 2013. № 6 (19).
5. Komarov, N.M., and Sumzina, L.V. Prikladnaia servisologiia: infograficheskor modelirovanie upravleniia kachestvom [Applied servisology: infographic modeling in
стр. 233 из 233
quality management]. Elektrotekhnicheskie i informatsionnye kompleksy i sistemy [Electrotechnical and information complexes and systems]. Vol. 8. 2012. № 2.
6. Terekhina, A. Iu. Metody mnogomernogo shkalirovaniia i vizualizatsii dannykh [Methods of multidimensional scaling and data visualization]. Avtomatika i telemekhanika [Automatic equipment and telemechanics]. 1973. № 7.
7. Timoshenko, M.V., Garaz, T.V., and Ponomareva, Iu.N. Chislovye kharakteristiki raspredeleniia pri obrabotke rezul’tatov eksperimenta [Numerical characteristics of distribution in experimental results interpretation]. Elektrotekhnicheskie i informatsionnye kompleksy i sistemy [Electrotechnical and information complexes and systems]. Vol. 6. 2010. № 2. pp. 42-46.
8. Fomin, V.N. Kvalimetriia. Upravlenie kachestvom. Sertifikatsiia [Qualimetrics. Quality management. Certification]. Moscow: EKMOS Publ., , 2002.
9. Chulkov, V. O., and Fakhratov, M. A. Infograficheskaia model’ kak ob’’ekt issledovaniia [ An infographic model as an object of research]. Promyshlennoe i grazhdanskoe stroitel’atvo [Industrial and civil construction]. 2006. № 5.
10. Chulkov, V.O. Infografia - metod i sredstvo formirovaniia i issledovaniia funktsional’nykh system [Inforgraphics as a method and means of formation and research of functional systems] Vestnik Mezhdunarodnoi Akademii Nauk (Russkaia sektsiia) [International Academy of Sciences Bulletin (Russian section)]. 2008. № 1.
11. Kazantsev, A., Ponomareva, J., Kazantsev,P., Digilov, R., and P. Huang. Development of e-health network for in-home pregnancy surveillance based on artificial intelligence. // Proc. of the IEEE-EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI 2012), Hong Kong and Shenzhen, China, 2-7 Jan 2012. P. 82-84.
12. Sudakov K.V.,Chulkov V.O.,Kazaryan R.R.,Glazachef O.S., Dmitpieva N.V., Komarov N.M. Antropotechnics: Norm in every living thing and artificial beings / Edited by professor V.O.Chulkov.M.: SvR-ARGUS, 2013.-320s,ill.
