Техноплекс 50 мм характеристики: XPS Техноплекс (118058050 мм) | Оптово-розничный магазин строительных материалов для Кровли, Фасадов и Изоляции

Содержание

Пенополистирол Техноплекс 118058050 мм.

Описание

Пенополистирол Техноплекс 1180*580*30 мм. – это универсальная теплоизоляция, которая используется для утепления фундамента и отмостки частного дома; пола, в том числе по технологии «теплого пола»; а также стен, балконов и лоджий в квартире. XPS ТЕХНОПЛЕКС является надежным теплоизоляционных материалов для частного, дачного и квартирного утепления. При производстве XPS ТЕХНОПЛЕКС используются наноразмерные частицы графита. Нанографит стабилизирует теплоизоляционные и прочностные характеристики, благодаря чему теплоизоляция сохраняет свои свойства в течение всего срока службы. К тому же, благодаря насыщению нанографитом плиты XPS ТЕХНОПЛЕКС приобретают светло-серебристый оттенок.

Преимущества XPS ТЕХНОПЛЕКС:

Экономит Ваши деньги за счет отличных теплоизолирующих свойств в пересчете на м²
Эффективно сохраняет тепло
Высокопрочный, выдерживает нагрузки до 15 тонн на кв.м.
Не боится влаги, может применяться в агрессивных условиях длительного воздействия воды и атмосферных осадков
Прослужит более 40 лет – сохраняет теплоизоляционные и прочностные характеристики со временем
Устойчив к образованию плесени и грибка
Удобен и прост в использовании
Обеспечивает высокую скорость монтажа, не требует специальных навыков

Справочная информация

Всего в остатке по складам:	1397 шт.
Доступно к заказу в интернет магазине:	0 шт.
Минимальная партия:	1 шт.

Внешний вид представлен на фото. Просим обращать Ваше внимание на то, что производитель оставляет за собой право менять внешний вид без уведомлений. Фотографии представляются производителем, если они есть в открытых источниках или мы их делаем сами.

Преимущества XPS ТЕХНОПЛЕКС:

Экономит Ваши деньги за счет отличных теплоизолирующих свойств в пересчете на м²
Эффективно сохраняет тепло
Высокопрочный, выдерживает нагрузки до 15 тонн на кв.
м.
Не боится влаги, может применяться в агрессивных условиях длительного воздействия воды и атмосферных осадков
Прослужит более 40 лет – сохраняет теплоизоляционные и прочностные характеристики со временем
Устойчив к образованию плесени и грибка
Удобен и прост в использовании
Обеспечивает высокую скорость монтажа, не требует специальных навыков

Характеристики

Характеристики Пенополистирол Техноплекс 1180*580*50 мм. приведены в таблице ниже

Модель:	Техноплекс
Водопоглощение по объему, %	0,4
Материал	экструдированный пенополистирол
Горючесть, степень НГ	Г4
Количество в пачке плит, шт	8
Количество в пачке, м2	5,5
Длина, мм.	1180
Количество в пачке, м3	0,274
Паропроницаемость, мг/(м·ч·Па)	0,014
Теплопроводность λ А, Вт/м·С	0,034
Теплопроводность λ Б, Вт/м·С	0,034
Ширина, мм.	580
Высота, мм.	50

Измерено в Шукур в упаковке
Вес, брутто	0.9 кг
Длина	120.00 см
Ширина	60.00 см
Высота	5.00 см

Где купить Техноплекс

Наличие Пенополистирол Техноплекс 1180*580*50 мм. приведено в списке ниже. Обращаем внимание, что самостоятельно вы можете сами забрать товар с складов и розничных точек в нужном количестве. Отправка нами ограничена остатками основного склада.

Магазин	Количество, шт
Основной склад Склад-магазин на Рыбинской 25Ц	0 шт
Склад-магазин на 1-й пр. Рождественского 3Б	0 шт
Магазин на Рыбинской 25М	0 шт
Магазин с. Солянка, ул. Каспийская, д. 2А	380 шт
Магазин на Рыбинской 19в	0 шт
Магазин на Аксакова 7 Б	112 шт
Магазин с. Карагали, ул. Зеленая д.22/4	734 шт
Магазин на Соликамской 74	171 шт
Остаток всего	1397
В резерве	0

ссылка на страницу с контактами, адресами и схемой расположения магазинов

Доставка

Мы осуществляем доставку по территории РФ силами различных транспортных компаний. Особой популярностью пользуются услуги “Почты России” для доставки мелких партий. Для удобства организуем доставку транспортной компанией или службами доставки

Как купить

Чтобы купить Пенополистирол Техноплекс 1180*580*50 мм. необходимо нажать на кнопку . Если это единственный необходимый вам товар, то можете перейти в корзину для оформления заказа или продолжить выбор товаров.

Оплата

Если вы хотите сэкономить на стоимости доставки, рекомендуем выбрать сразу несколько понравившихся или необходимых товаров в корзине и указать их количество. Мы товар весь взвешиваем в брутто. Поэтому, прямо в корзине онлайн (в режиме реального времени) вы можете рассчитать стоимость доставки до вашего почтового отделение или города. Данный расчет сохраниться в заказе если вы не будет переходить на другие страницы. В противном случае расчет нужно будет повторить. Занимает это минуту.

Оплатить можно только уже оформленный (сохраненный) заказ. Причем сразу. Но можете дождаться звонка (если указали номер телефона) оператора, который все еще раз пересчитает и зарезервирует за вами товары. Вы вместе можете изменить состав заказа.

Оформленный заказ будет виден в вашем личном кабинет (если вы регистрировались) и продублирован на электронную почту (если указали свою). В электронном письме заказа будет ссылка, по которой только вы можете вернуться на страницу заказа и отменить ваш заказ, в случае необходимости или переоформления состава.

ТЕХНОПЛЕКС 50мм, упаковка 6 шт., 4,11 м2, 0,205 м3

ТЕХНОПЛЕКС 50мм, упаковка 6 шт., 4,11 м2, 0,205 м3, цена за упаковку.

Цена: 4045 руб/м3 , 829,22 руб/упаковка

Размер листа: 1180х580х50 мм

Форма кромки: L

Группа горючести: Г4

Экструдированный пенополистирол ТЕХНОПЛЕКС применяется для теплоизоляции в частном домостроении, в том числе «теплых полов» в квартирах, утепления балконов и лоджии, полов по грунту и фундаментов частных домов.

Описание

Теплоизоляционные плиты используются для утепления балкона, перегородок, в конструкции пола и «теплого пола». является одним из лучших теплоизоляционных материалов для дачного и квартирного утепления.

Преимущества

Сохраняет тепло в 1,5 раза эффективнее обычных пенопластов и в 2 раза эффективнее, чем каменная и стекловата;

Не боится влаги;

Не дает усадку со временем;

Не содержит формальдегидов;

Не подвержен воздействию грызунов;

Удобен и прост в использовании. Обеспечивает высокую скорость монтажа;

Стабильные характеристики на протяжении всего срока службы;

Удобная для транспортировки упаковка.

Характеристики

Основные физико-механические характеристики:Наименование показателя	Ед. изм.	Критерий	Значение	Метод испытаний
Прочность на сжатие при 10% линейной деформации: 20 – 39 мм > 40 мм	кПа	не менее	100 150	ГОСТ 17177—94
Прочность при изгибе	кПа	не менее	100	ГОСТ 17177—94
Теплопроводность при (25±5) C*: <40 мм 40 — 79 мм >80 мм	Вт/(м•К)	не более	0,032 0,033 0,037	ГОСТ 7076—99
Теплопроводность в условиях эксплуатации «А и „Б“	Вт/(м•К)	не более	0,034	ГОСТ 7076—99
Водопоглощение по объему	%	не более	0,4	ГОСТ 15588—2014
Коэффициент паропроницаемости	мг/(м•ч•Па)	–	0,014	ГОСТ 25898—2012
Группа горючести	–	–	Г4	ГОСТ 30244—94
Группа воспламеняемости	–	–	В2	ГОСТ 30402—96
Группа дымообразующей способности/токсичность	–	–	Д3/Т2	ГОСТ 12. 1.044—89
Температура эксплуатации	C	в пределах	от -70 до 75	СТО 72746455—3.3.1—2012
Геометрические параметры
Толщина	мм	в пределах	10 — 100**	ГОСТ 17177—94
Длина	мм	в пределах	1180, 1200***	ГОСТ 17177—94
Ширина	мм	в пределах	580, 600***	ГОСТ 17177—94

* – теплопроводность, измеренная в течение 24 часов с момента выпуска продукции;
** – плиты толщиной 80 мм и более могут производиться с применением метода ThermoBonding;

Характеристики и особенности утеплителя Техноплекс

При строительстве частных домов и ремонте квартир используются самые разнообразные материалы, в том числе и утеплители. С целью обустройства теплоизоляции сегодня активно используют минеральную вату, пенопласт и экструдированный пенополистирол.

К последнему типу относится такой инновационный продукт, как Техноплекс (50 мм). Характеристики материала позволяют использовать его на любом этапе ремонта и строительства, поэтому предлагаем ознакомиться с ним поближе.

Описание и особенности материала

Утеплитель «Техноплекс» изготавливается из гранул полистирола, которые смешиваются со специальным пенообразователем и графитом под воздействием высокой температуры и высокого давления. Вязкая масса отправляется в формы определенного размера, где застывает и разрезается на листы стандартных параметров.

Конечный продукт гладкий и твердый. Структура листа состоит из большого количества мелких замкнутых ячеек, не пропускающих воздух. За счет этого характеристики «Техноплекса» (50 мм) достаточно высокие. Добавки графита значительно улучшают теплоизоляционные свойства и повышают прочность плит.

Продукция продается в прямоугольной упаковке, размер и вес которой зависит от размера материала.

Размеры экструзионного утеплителя

Чтобы правильно определить необходимое количество плит, следует более подробно изучить характеристики Техноплекс 50 мм. Сколько пластин в упаковке, и какого они размера, можно, конечно, уточнить у продавца, но лучше иметь эту информацию заранее.

Итак, из информации от производителя мы знаем, что описываемые плиты бывают двух видов:

с размерами 118 х 58 см;
размер 120 х 60 см.

Также листы утеплителя могут иметь разную ширину (от 20 до 100 мм). Но поскольку самыми универсальными считаются плиты шириной 50 мм, то наша статья посвящена им. В одной упаковке содержится 6 тарелок одного размера.

Чем пеноплекс отличается от техноплекса – мир остекления

Теплоизоляционные плиты Техноплекс ТехноНИКОЛЬ изготавливаются путем смешивания гранул полистирола с пенообразователем при высоком давлении и температуре. Эти теплоизоляционные плиты влагостойкие, не боятся механических воздействий и нагрузок. Их можно использовать как для внутренней, так и для внешней отделки.

Что такое Техноплекс? Это экструдированный пенополистирол, которым утепляют балконы, лоджии, внутренние стены, фасады частных домов, а также с его помощью можно укладывать теплые полы.

Утеплитель применяется для теплозащиты частных домов, для утепления балконов, хозяйственных построек, в том числе в качестве подложки под «теплый водяной пол»

Данный экструзионный утеплитель изготавливается из специальных наночастиц графита, которые «отвечают» за тепловое проводимость и прочность. Цветовая гамма этого материала привычного темно-серого оттенка.

Преимущества Техноплекс:

Влагостойкость;
Простота использования;
Устойчив к грызунам и насекомым;
Долгий срок службы;
Безопасность и экологичность – материал не содержит токсичных веществ;
Минимальный риск усадки, деформации и гниения.

Высокий уровень износостойкости утеплителя позволяет использовать его даже там, где ожидаются серьезные нагрузки. Правда, достаточно низкая паропроницаемость требует качественной вентиляции в помещении.

Также при работе с Техноплексом стоит учитывать, что он достаточно горюч и восприимчив к бензину, органическим растворителям и битумному клею.

Экструдированный пенополистирол и техноплекс: особенности применения

Качественная теплоизоляция необходима для любого жилого помещения. Поэтому при строительстве или ремонте дома целесообразно использовать прочные, хорошо зарекомендовавшие себя утеплители.

Техноплекс – теплый материал, который можно использовать на всех этапах строительства жилья, будь то фасады или внутренние перегородки, теплые полы, балконы или гаражи.

Особенности внешнего применения Техноплекса:

Снаружи применяют плиты из материала толщиной 100 мм;
Перед их установкой поверхность выравнивается и грунтуется;
Фиксация техноплекса происходит определенным клеевым составом;
Плиты укладываются снизу, плотно соприкасаясь друг с другом;
Каждый ряд должен быть смещен на половину листа по сравнению с предыдущим;
После высыхания клея материал необходимо закрепить пластиковыми дюбелями, а снаружи армировать стеклосеткой и оштукатурить поверхность.

Что касается внутренней отделки, то для таких целей используются листы материала толщиной до 40 мм. Сам утеплитель приклеен, а между утеплителем и обшивкой остается небольшое пространство для вентиляции.

При монтаже теплых полов техноплекс укладывается непосредственно на стяжку и укрывается полиэтиленом. Сверху укладывается подложка с фольгой, а затем закрепляются кабельные маты. После этого все заливают бетоном.

При утеплении пола по лагам на гидроизоляцию, расположенную между брусками, укладывается пенополистирол. И все места стыковки запенены.

В связи с тем, что Техноплекс не меняет своих характеристик даже в сложных условиях, его иногда применяют для теплоизоляции подземных участков отмосток и фундаментов домов.

Утеплитель техноплекс: характеристики материала

По внешнему виду Техноплекс выглядит как гладкая плита, немного напоминающая пенопласт. А если материал разрезать, то можно увидеть, что его состав и основу составляет большое количество мелких пор и частиц.

Монтаж Техноплекса осуществляется на клей для пенополистирола или путем фиксации дюбелями с широкой головкой

Кстати, прочность техноплекса зависит от его толщины, но замораживание и последующее оттаивание не меняют его свойств.

Работать с Техноплексом достаточно просто: этот материал «поддается» обычному строительному ножу. Правда, закрепить утеплитель можно только специальным клеем.

Размеры таких плит следующие:

Длина может быть 1180 или 1200 мм;
Ширина – 580 или 600 мм;
Толщина варьируется от 20 до 100 мм.

Технические характеристики материала следующие:

Теплопроводность – до 0,031 Вт/м*К;
Паропроницаемость – 0,011;
Плотность листов – до 35 кг/м3;
Низкое влагопоглощение – 0,2%;
Класс воспламеняемости G4.

Утеплитель

можно использовать при температуре от -70 до +75 градусов.

Чем можно заменить техноплекс: фото материала и его аналоги

Несмотря на все свои преимущества, Техноплекс не единственный утеплитель на отечественном рынке. Благодаря широкому ассортименту продукции вы сможете найти, чем его заменить, если сравнивать с другими материалами.

Источник: https://vsmservis.com/chem-otlichaetsya-penoplex-ot-tehnoplexa/

Положительные свойства материала

Технические характеристики «Техноплекс» (толщина 50 мм) свидетельствуют о том, что этот материал позволяет значительно сэкономить бюджет, так как обладает улучшенными теплоизоляционными свойствами. По сравнению с обычным пенопластом возможности этого продукта в два раза выше, а если посмотреть на теплоизоляционные показатели стеклопластиковых плит, то становится понятно, что их возможности в 1,5 раза меньше.

Кроме того, следует отметить ряд положительных свойств материала:

Повышенная прочность. Экструзионный материал более чем в 5 раз прочнее пенопласта.
Индикаторы высокой плотности. «Техноплекс» способен выдерживать большие нагрузки, что дает возможность использовать его при обустройстве пола.
Влагостойкий. Плотная и твердая структура материала не пропускает через себя влагу, при этом поролон способен впитывать жидкость, пусть и в небольшом количестве.

Несмотря на то, что материал Техноплекс (50 мм) имеет довольно высокие характеристики, у него все же есть один недостаток – плохая паропроницаемость. Этот факт необходимо учитывать при покупке экструзионных плит для определенных работ.

Технико-физические характеристики материала

Эксплуатационные и другие свойства утеплителя производитель указывает на упаковке. Внимательно изучив инструкцию, можно понять, что технические характеристики Техноплекса (50 мм) выглядят так:

толщина листа – 50 мм;
средняя плотность материала – 26-30 кг/м³;
сопротивление сжатию – до 25 т/м²;
показатель водопоглощения материала (в сутки) – 0,2% от суммы;
применение в диапазоне температур – от -70 до +75°С;
класс горючести – Г4;
Индекс теплоемкости – 1,45 кДж;
коэффициент паропроницаемости – 0,01 м/ч/Па;
Прочность на изгиб – не менее 0,3 МПа.

Как видите, при малом весе и минимальной толщине материал обладает способностью выдерживать большие нагрузки, что значительно расширяет сферу его применения. Немаловажно и то, что этот вид утеплителя не подвержен гниению, заселению грызунами и грибком. В процессе эксплуатации не выделяет в воздух вредных веществ и сохраняет устойчивость к большинству химических соединений (кроме бензина и органических растворителей).

Пеноплекс и техноплекс: в чем разница, что лучше

Строительный рынок наполнен множеством видов теплоизоляционных материалов. Их катают, плитят, наполняют и опрыскивают. Поскольку ассортимент очень велик, сделать правильный и осознанный выбор бывает непросто. Что уж говорить, если одних только пеноматериалов существует более 6 видов.

Речь идет о Раватерм, Полиспен, Стирекс, Пенофол, Пеноплекс и Техноплекс. Материалы используются для внутреннего и наружного утепления. Какой материал лучше? Для этого нужно разобраться в особенностях каждого материала, его преимуществах и недостатках.

Большинство специалистов рекомендуют использовать Пеноплекс или Техноплекс.

Чем они так хороши? Техноплекс или Пеноплекс что лучше? Что если сравнить их с другими материалами? Это то, что мы собираемся сделать.

Сравнить пенополистирол с другими утеплителями

Основным конкурентом таких материалов являются войлочные и волокнистые утеплители. Одни предпочитают использовать минеральную вату, другие – Техноплекс или Пеноплекс. И что лучше, пеноплекс или минеральная вата для утепления? Каждый из материалов имеет свои положительные и отрицательные свойства. На фото ниже вы можете увидеть, в чем особенности пенополистирола.

Как и минеральная вата, они долговечны, безопасны и экологичны. Правда, теплоизоляционные качества и влагопоглощение минеральной ваты хуже.

Частные одно- и двухэтажные помещения лучше обрабатывать пеноплексом. Это намного эффективнее. Минеральная вата используется для отделки многоэтажек. Дело в том, что он совсем не горит. Огнезащитные добавки не смогут спасти 100% ЭПС, минеральная вата в этом плане лучше. Однако не рекомендуется использовать его для влажных и сырых помещений.

Другим конкурентом ЭПС является изолон. Это утеплитель из вспененного и модифицированного полиэтилена. Некоторые спрашивают, Изолон или Пеноплекс, что лучше? Изолон подходит для утепления внутренних стен и полов здания. И коэффициенты теплопроводности материалов практически одинаковы.

Изолон выдерживает нагрев до 80 градусов Цельсия в течение суток. Материал обладает отличной звуко- и шумоизоляцией. Он безопасен и экологически чист. При нагревании не будет выделять вредных веществ. Главный недостаток Изолон – мягкость и гибкость. Уложив его на стену, требуется фиксация листами гипсокартона или плитами МДФ.

На Изолон нельзя клеить обои и штукатурку. Именно поэтому его рекомендуется использовать вместе с изоляцией из пенополистирола.

В сети можно найти следующие запросы: Раватерм или Пеноплекс что лучше, Полиспен или Пеноплекс что лучше или Стирекс или Пеноплекс что лучше. Однозначно ответить на вопрос невозможно. Все они относятся к ЭПС и имеют практически идентичные характеристики. Отличие заключается в цене и некоторых дополнительных нюансах.

Вывод

Утепление – важная часть создания комфортного дома, в котором приятно жить. Отличными характеристиками обладают материалы из экструдированного пенополистирола.

Безопасны, долговечны, эффективны, не взаимодействуют с влагой и сохраняют тепло в доме. Когда дело доходит до сравнения видов, следует отметить один важный момент.

Все они хороши по-своему, имеют одинаковые характеристики и используются в той или иной ситуации. Вы можете ознакомиться с отзывами о материалах. Они дополнят общую картину.

Источник: https://2proraba.com/stroitelnye-materialy/chto-vybrat-penoplex-ili-texnoplex.html

Область применения

В каких работах можно использовать Техноплекс 50 мм? Характеристики и размеры материала практически не ограничивают сферы его применения, поэтому он очень популярен во многих работах.

Итак, «Техноплекс» активно применялся при утеплении фасадов. Для этого он монтируется на специальный клей (типа пенополиуретана). Так как экструзионные плиты не теряют своих свойств даже под землей, их используют и при создании теплоизоляционного слоя на фундаментах, и как утеплитель для подземных коммуникаций.

Материал не менее активно используется в процессе внутренней отделки. Монтируется как на вертикальные поверхности, так и в стяжку пола.

Монтаж экструдированного пенополистирола

Монтаж плит осуществляется на клей для пенополистирола с дополнительным креплением дюбелями, грибками при необходимости. Техноплекс теплее пеноблока и других строительных материалов, 50 мм экструзионного утеплителя заменяет 600 мм пеноблока. Если сравнивать Техноплекс с URSA XPS и другими зарубежными аналогами, то его стоимость ниже, при тех же характеристиках теплопроводности.

Здания должны быть утеплены снаружи, площадь помещения в этом случае останется прежней. Работу следует начинать с очистки и подготовки поверхности. Стены очищают от старой краски или отделки, а затем выравнивают штукатуркой. Далее, начиная снизу, устанавливаются плиты утеплителя. Многие ставят цокольный стартовый профиль, дополнительно защищающий утеплитель от грызунов.

Монтаж плит производится встык, чтобы не было мостиков холода. После отделки всей поверхности на поверхность теплоизоляции наносится слой мастики или клея для пенополистирола, на который наклеивается армирующая сетка. После высыхания поверхность грунтуют и фасад дома отделывают штукатуркой. Также фасад можно обшить виниловым сайдингом или декоративными панелями ПВХ.

«Техноплекс» 50 мм: характеристики и отзывы покупателей

В завершение этой темы скажем несколько слов о том, как потребители относятся к материалу Техноплекс. Если изучить огромное количество отзывов, то можно понять, что большую часть специалистов привлекает простота монтажа этого утеплителя. Отмечают, что с его помощью работы по обустройству теплоизоляции проводятся очень быстро.

Многие подчеркивают простоту использования, что объясняется малым весом материала и простотой обработки. Среди строителей плиты ценятся за отсутствие усадки и сохранение своих первоначальных качеств на протяжении длительного периода времени. Рядового покупателя привлекает демократичная стоимость – 990 рублей за упаковку.

Исходя из всего сказанного можно сделать один вывод – плиты Техноплекс достаточно популярный материал, уже завоевавший симпатии отечественного производителя. Его можно использовать практически везде, а значит, популярность этого утеплителя будет неустанно расти.

Новая динамическая нечеткая схема принятия решений для реципиентов дозы вакцины против COVID-19

1. Williamson E.J., Walker A.J., Bhaskaran K., Bacon S., Bates C., Morton C.E., et al. Факторы, связанные с COVID-19-связанная смерть с использованием OpenSAFELY. Природа. 2020;584(7821):430–436. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

2. Ornell F. , Schuch J.B., Sordi A.O., Kessler F.H.P. «Пандемический страх» и COVID-19: бремя психического здоровья и стратегии. Бразильский журнал психиатрии. 2020;42(3):232–235. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

3. Алета А., Мартин-Коррал Д., Пасторе и Пионтти А., Аджелли М., Литвинова М., Чинацци М. и др. Моделирование влияния тестирования, отслеживания контактов и домашнего карантина на вторую волну COVID-19. Нат Хум Бехав. 2020;4(9):964–971. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

4. Emanuel EJ. и др., Этическая основа глобального распределения вакцин. Наука. 369 (6509): 1309-1312. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]

5. Либурд Л.К., Холл Дж.Э., Мпофу Дж.Дж., Уильямс С.М., Буйе К., Пенман-Агилар А. Обеспечение справедливости в отношении здоровья в практике общественного здравоохранения: основы, перспективные стратегии и аспекты измерения. Анну Рев Общественное здравоохранение. 2020;41(1):417–432. [PubMed] [Академия Google]

6. Альбахри А. С., Хамид Р.А., Алван Дж.К., Аль-Кайс З.Т., Зайдан А.А., Зайдан Б.Б., и соавт. Роль методов интеллектуального анализа биологических данных и машинного обучения в обнаружении и диагностике нового коронавируса (COVID-19): систематический обзор. J Med Syst. 2020;44(7) doi: 10.1007/s10916-020-01582-x. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

7. Альбахри О.С., Аль-Обейди Дж.Р., Зайдан А.А., Альбахри А.С., Зайдан Б.Б., Салих М.М., и др. Помощь врачам в ускорении лечения COVID-19: к системе спасения для переливания лучшей реконвалесцентной плазмы наиболее критическим пациентам на основе биологических потребностей с помощью МЛ и новых методов MCDM. Вычислительные методы Программы Биомед. 2020;196:105617. doi: 10.1016/j.cmpb.2020.105617. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Мультибиологический лабораторный комплекс обследования для определения приоритетности пациентов с COVID-19 на основе комплексных методов АГП и группового ВИКОР. Международный журнал информационных технологий и принятия решений. 2020;19(05):1247–1269. [Google Scholar]

9. дель Кармен Мунгиа-Лопес А. и Понсе-Ортега Х.М. Справедливое распределение потенциального COVID-19вакцин с использованием стратегии, основанной на оптимизации. 2020.

10. Хезам И.М., Найим М.К., Фул А., Альрашиди А.Ф. Вакцина против COVID-19: нейтрософический подход MCDM для определения приоритетных групп. Результаты Физ. 2021;20:103654. doi: 10.1016/j.rinp.2020.103654. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

11. Дулинг, К. Приоритизация вакцин против COVID-19: соображения рабочей группы. 2020.

12. Ким Дж. Х., Маркс Ф., Клеменс Дж. Д. Заглядывая за рамки испытаний вакцины против COVID-19, фаза 3. Нат Мед. 2021;27(2):205–211. [PubMed] [Академия Google]

13. Пейнтер Э.М., Уссери Э.Н., Патель А., Хьюз М.М., Зелл Э.Р., Мулия Д.Л. и др. Демографические характеристики лиц, вакцинированных в течение первого месяца программы вакцинации против COVID-19 — США, 14 декабря 2020 г. — 14 января 2021 г. Morb Mortal Wkly Rep. 2021;70(5):174–177. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

14. Всемирная организация здравоохранения. (2020). Система ценностей СКГЭ ВОЗ для распределения и приоритизации вакцинации против COVID-19, 14 сентября 2020 г. (№ ВОЗ/2019-nCoV/SAGE_Framework/Allocation_and_prioritization/2020.1). Всемирная организация здравоохранения.

15. Бубар К.М., Рейнхольт К., Кисслер С.М., Липсич М., Коби С., Град Ю.Х. и соавт. Стратегии приоритизации вакцин против COVID-19 на основе моделей по возрасту и серологическому статусу. Наука. 2021;371(6532):916–921. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

16. Chen T, Wang YC и Wu HC. Анализ влияния наличия вакцины на выбор альтернативного поставщика в условиях пандемии COVID-19: подход cFGM-FTOPSIS-FWI. В здравоохранении (Том 9, № 1, с. 71). Многопрофильный институт цифровых публикаций. 2021. [Бесплатная статья ЧВК] [PubMed]

17. Дизбай И.Э. и Озтюркоглу О. Определение значимых факторов, влияющих на потребность в вакцинах, и факторных взаимосвязей с использованием нечеткого метода DEMATEL. В Международной конференции по интеллектуальным и нечетким системам (стр. 682-689). Спрингер, Чам. 2020.

18. Коирала А., Джу Ю.Дж., Хатами А., Чиу К., Бриттон П.Н. Вакцины от COVID-19: текущее состояние дел. Pediatr Respir Respir. 2020; 35:43–49. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

19. Wu J.-Z., Tiao P.-J. Схема проверки для разумного и эффективного принятия решений по нескольким критериям. Приложение Soft Comput. 2018; 68: 866–872. [Google Scholar]

20. Альбахри О.С., Альбахри А.С., Мохаммед К.И., Зайдан А.А., Зайдан Б.Б., Хашим М. и др. Систематический обзор системы удаленного мониторинга здоровья в режиме реального времени в сортировке и сенсорных технологиях на основе приоритетов: таксономия, открытые проблемы, мотивация и рекомендации. J Med Syst. 2018;42(5):1–27. [PubMed] [Академия Google]

21. Зайдан А.А., Зайдан Б.Б., Альбахри О.С., Альсалем М.А., Альбахри А.С., Яс К.М., и соавт. Обзор приложений для диагностики рака кожи на смартфонах в процессе оценки и сравнительного анализа: последовательная таксономия, нерешенные вопросы и пути решения рекомендаций. Здоровье и технологии. 2018;8(4):223–238. [Google Scholar]

22. Альбахри О.С., Зайдан А.А., Зайдан Б.Б., Хашим М., Альбахри А.С., Алсалем М.А. Системы удаленного мониторинга здоровья в режиме реального времени в медицинском центре: обзор предоставления медицинских услуг на базе органа сенсорная информация, открытые проблемы и методологические аспекты. J Med Syst. 2018;42(9): 1–47. [PubMed] [Google Scholar]

23. Акрам М., Шахзади Г. и Ахмадини А.А.Х. Структура принятия решений по эффективному дезинфицирующему средству для снижения заболеваемости COVID-19 в ферматеанской нечеткой среде. Journal of Mathematics, 2020.

24. Шахзади Г., Акрам М. Групповое принятие решений по выбору антивирусной маски в условиях ферматеанской нечеткой мягкой информации. J Intell Fuzzy Syst. 2021; Препринт: 1–16. [Google Scholar]

25. Гарг Х., Шахзади Г. и Акрам М. Анализ принятия решений на основе ферматеанских нечетких операторов агрегации Ягера с применением в COVID-19испытательный комплекс. Mathematical Problems in Engineering, 2020.

26. Ju Y., Wang A. Аварийная альтернативная оценка под руководством лиц, принимающих решения: метод включения DS/AHP с расширенным TOPSIS. Приложение Expert Syst. 2012;39(1):1315–1323. [Google Scholar]

27. Альбахри А.С., Зайдан А.А., Альбахри О.С., Зайдан Б.Б., Альсалем М.А. Отказоустойчивая система мобильного здравоохранения в режиме реального времени: всесторонний обзор услуг здравоохранения, раскрывает проблемы, проблемы и методологические аспекты. J Med Syst. 2018;42(8):1–56. [PubMed] [Академия Google]

28. Энайзан О., Зайдан А.А., Алви Н.Х.М., Зайдан Б.Б., Альсалем М.А., Альбахри О.С., и соавт. Электронные системы медицинских карт: система проверки поддержки принятия решений по личным проблемам, проблемам безопасности и конфиденциальности с использованием многопланового анализа. Здоровье и технологии. 2020;10(3):795–822. [Google Scholar]

29. Альбахри О.С., Зайдан А.А., Альбахри А.С., Зайдан Б.Б., Абдулкарим К. Х., Аль-Кайси З.Т. и другие. Систематический обзор методов искусственного интеллекта в обнаружении и классификации COVID-19медицинские изображения с точки зрения оценки и сравнительного анализа: таксономический анализ, проблемы, будущие решения и методологические аспекты. Журнал инфекций и общественного здоровья. 2020. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]

30. Альбахри А.С., Хамид Р.А., Альбахри О.С., Зайдан А.А. Приоритизация на основе обнаружения: система многолабораторных характеристик бессимптомных носителей COVID-19 на основе интегрированных методов Entropy-TOPSIS. Артиф Интелл Мед. 2021;111:101983. doi: 10.1016/j.artmed.2020.101983. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

31. Оливейра М., Фонтес Д.Б. и Перейра М.Т.Р. Многокритериальное принятие решений: тематическое исследование в автомобильной промышленности, 2013.

32. Алсалем М.А., Зайдан А.А., Зайдан Б.Б., Хашим М., Албахри О.С., Альбахри А.С., и др. Систематический обзор автоматизированной многоклассовой системы обнаружения и классификации острого лейкоза с точки зрения оценки и сравнительного анализа, нерешенных проблем, вопросов и методологических аспектов. J Med Syst. 2018; 42(11) doi: 10.1007/s10916-018-1064-9. [PubMed] [CrossRef] [Академия Google]

33. Альбахри О.С., Альбахри А.С., Зайдан А.А., Зайдан Б.Б., Альсалем М.А., Мохсин А.Х., и соавт. Отказоустойчивая платформа mHealth в контексте носимых датчиков данных о состоянии здоровья в режиме реального времени на основе IoT. IEEE-доступ. 2019;7:50052–50080. [Google Scholar]

34. Альбахри А.С., Альбахри О.С., Зайдан А.А., Зайдан Б.Б., Хашим М., Алсалем М.А. и др. На основе нескольких разнородных носимых датчиков: интеллектуальный мониторинг здоровья в режиме реального времени, предназначенный для дистрибьюторов больниц. IEEE-доступ. 2019;7:37269–37323. [Google Scholar]

35. Мохаммед Т.Дж., Альбахри А.С., Зайдан А.А., Альбахри О.С., Аль-Обайди Дж.Р., Зайдан Б.Б. и др. Интеллектуальная система переливания реконвалесцентной плазмы для спасения пациентов с COVID-19 в централизованных/децентрализованных больницах телемедицины на основе TOPSIS группы AHP и соответствующего компонента. Прикладной интеллект. 2021;51(5):2956–2987. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

36. Xu Z., Zhang X. Нерешительное принятие нечетких решений с несколькими атрибутами на основе TOPSIS с неполной информацией о весе. Система, основанная на знаниях. 2013; 52:53–64. [Академия Google]

37. Джаханшахлу Г.Р., Лотфи Ф.Х., Изадихах М. Расширение метода TOPSIS для задач принятия решений с нечеткими данными. Прикладные математические вычисления. 2006;181(2):1544–1551. [Google Scholar]

38. Esquinas-Requena J.L., Lozoya-Moreno S., García-Nogueras I., Atienzar-Núñez P., Sánchez-Jurado P.M., Abizanda P. La anemia aumenta el riesgo de deathad de bido a fragilidad y discapacidad en mayores: Estudio FRADEA. Атенсьон Примария. 2020;52(7):452–461. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

39. Джавадян Н., Каземи М., Хаксар-Хагани Ф., Амири-Ареф М. и Киа Р. Общий нечеткий TOPSIS на основе нового нечеткого положительного и отрицательного идеального решения. В 2009 г. Международная конференция IEEE по промышленной инженерии и инженерному менеджменту (стр. 2271-2274). IEEE. (2009, декабрь).

40. Агаи Х., Шафиезаде С. и Мошири Б. Новый модифицированный нечеткий TOPSIS для группового принятия решений с использованием нечеткого агрегирования на основе мнения большинства. В 2011 г. 19-я Иранская конференция по электротехнике (стр. 1-6). IEEE, (2011, май).

41. Мохаммед К.И., Зайдан А.А., Зайдан Б.Б., Альбахри О.С., Альсалем М.А., Альбахри А.С., и соавт. Системы удаленного мониторинга здоровья в режиме реального времени: обзор приоритетов пациентов с множественными хроническими заболеваниями, анализ таксономии, проблемы и процедура решения. J Med Syst. 2019; 43(7) doi: 10.1007/s10916-019-1362-x. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

42. Alsalem M.A., Zaidan A.A., Zaidan B.B., Albahri O.S., Alamoodi A.H., Albahri A.S., et al. Мультиклассовая система бенчмаркинга для автоматизированного выявления и классификации острых лейкозов на основе BWM и group-VIKOR. J Med Syst. 2019;43(7) doi: 10.1007/s10916-019-1338-x. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

43. Алаа М., Албакри ИСМА, Сингх К.К.С., Хаммед Х., Зайдан А.А., Зайдан Б.Б. и др. Структура оценки и ранжирования навыков английского языка будущих учителей на основе нечетких методов Delphi и TOPSIS. IEEE-доступ. 2019;7:126201–126223. [Google Scholar]

44. Напи Н.М., Зайдан А.А., Зайдан Б.Б., Альбахри О.С., Альсалем М.А., Альбахри А.С. Сортировка неотложной медицинской помощи и определение приоритетов пациентов в среде телемедицины: систематический обзор. Здоровье и технологии. 2019;9(5):679–700. [Google Scholar]

45. Кублер С., Роберт Дж., Деригент В., Вуазен А., Ле Траон Ю. Современный обзор и испытательный стенд приложений нечеткого AHP (FAHP). Приложение Expert Syst. 2016;65:398–422. [Google Scholar]

46. Алмахди Э.М., Зайдан А.А., Зайдан Б.Б., Алсалем М.А., Албахри О.С., Альбахри А.С. Мобильные системы мониторинга пациентов: система расстановки приоритетов с использованием многокритериальных методов принятия решений. J Med Syst. 2019;43(7):1–19. [PubMed] [Академия Google]

47. Зайдан А.А., Зайдан Б.Б., Алсалем М.А., Албахри О.С., Албахри А.С., Кахтан М.Ю. Мультиагентная обучающая нейронная сеть и байесовская модель для детекторов кожи Интернета вещей в режиме реального времени: новая методология оценки и сравнительного анализа. Приложение для нейронных вычислений. 2020;32(12):8315–8366. [Google Scholar]

48. Мохаммед К.И., Зайдан А.А., Зайдан Б.Б., Альбахри О.С., Альбахри А.С., Алсалем М.А. и др. Новый метод реорганизации порядка мнений на уровни интервалов для решения нескольких случаев, представляющих приоритеты у пациентов с множественными хроническими заболеваниями. Вычислительные методы Программы Биомед. 2020;185:105151. doi: 10.1016/j.cmpb.2019.105151. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

49. Alamoodi A.H., Zaidan B.B., Zaidan A.A., Albahri O.S., Chen J., Chyad M.A., et al. Метод мягких вычислений на основе машинного обучения для вменения больших отсутствующих масштабов и неэталонных данных. Хаос, солитоны, фракталы. 2021;151:111236. doi: 10.1016/j.chaos.2021.111236. [CrossRef] [Google Scholar]

50. Салих М.М., Зайдан Б.Б., Зайдан А.А. Нечеткое решение по методу оценки мнений. Приложение Soft Comput. 2020;96:106595. doi: 10.1016/j.asoc.2020.106595. [CrossRef] [Google Scholar]

51. Салих М.М., Альбахри О.С., Зайдан А.А., Зайдан Б.Б., Джумаа Ф.М., Альбахри А.С. Бенчмаркинг методов AQM управления перегрузкой сети на основе расширения интервального трапециевидного нечеткого решения типа 2 методом оценки мнений. Телекоммуникационные системы. 2021;77(3):493–522. [Google Scholar]

52. Альбахри О.С., Зайдан А.А., Салих М.М., Зайдан Б.Б., Хатари М.А., Ахмед М.А. и др. Многомерный бенчмаркинг методов управления активными очередями для контроля перегрузки сети, основанный на расширении нечеткого решения методом оценки мнений. Int J Intel Syst. 2021;36(2):796–831. [Google Scholar]

53. Абдулла Л., Гох П. Метод принятия решений на основе пифагорейских нечетких множеств и его применение к управлению твердыми отходами. Сложные и интеллектуальные системы. 2019;5(2):185–198. [Google Scholar]

54. Feng Y, Wang X, Wang Y. & Wang D. Стратегия распределения потоков в гетерогенных сетях на основе удовлетворенности. В 2016 году Восьмая международная конференция по вездесущим и будущим сетям (ICUFN) (стр. 966-971). IEEE, (2016, июль).

55. Ягер Р.Р. Пифагорейские оценки принадлежности в многокритериальном принятии решений. IEEE Trans Fuzzy Syst. 2014;22(4):958–965. [Google Scholar]

56. Акрам М., Али Г. Гибридные модели для принятия решений на основе грубой пифагорейской нечеткой биполярной мягкой информации. Гранулированные вычисления. 2020;5(1):1–15. [Google Scholar]

57. Zhang X. Новый подход, основанный на мере подобия для пифагорейского нечеткого группового принятия решений по множеству критериев. Int J Intel Syst. 2016;31(6):593–611. [Google Scholar]

58. Акрам М., Наз С. Энергия пифагорейских нечетких графов с приложениями. Математика. 2018;6(8):136. [Академия Google]

59. Ван Л., Ли Н.а. Пифагорейская мощность нечеткого взаимодействия Бонферрони означает операторы агрегации при принятии решений по множеству атрибутов. Int J Intel Syst. 2020;35(1):150–183. [Google Scholar]

60. Зайдан А.А. Новое расширение пифагорейского метода нечеткой оценки мнений, основанное на операторе среднего значения Бонферрони, для оценки и сравнительного анализа систем распознавания жестового языка. Приложение Soft Comput. 2021;45(2):151–166. [Google Scholar]

61. Мохаммед Р.Т., Зайдан А.А., Яакоб Р., Шариф Н.М., Абдулла Р.Х., Зайдан Б.Б. и др. Определение важности критериев оценки конкурентных алгоритмов многокритериальной оптимизации на основе нового нечетко-взвешенного метода нулевой несогласованности. Международный журнал информационных технологий и принятия решений. 2021: 1–47. [Академия Google]

62. Кришнан Э., Мохаммед Р., Алнур А., Альбахри О.С., Зайдан А.А., Алсаттар Х. и др. Трапециевидно-нечеткое взвешенное значение интервала 2-го типа с нулевой несогласованностью в сочетании с ВИКОРом для оценки приложений интеллектуального электронного туризма. Int J Intel Syst. 2021;36(9):4723–4774. [Google Scholar]

63. Персад Г., Пик М.Е., Эмануэль Э.Дж. Справедливый приоритет групп для доступа к вакцинам против COVID-19. ДЖАМА. 2020;324(16):1601–1602. [PubMed] [Google Scholar]

64. Buckner JH, Chowell G, & Springborn MR. Оптимальная динамическая приоритизация дефицитного COVID-19вакцина. medRxiv, 2020.

65. Суббараман Н. Кто первым получает вакцину от COVID? Планы доступа формируются. Природа. 2020;585(7826):492–493. [PubMed] [Google Scholar]

66. Nguyen L.H., Drew D.A., Graham M.S., Joshi A.D., Guo C.-G., Ma W., et al. Риск COVID-19 среди передовых медицинских работников и населения в целом: проспективное когортное исследование. Ланцет общественного здравоохранения. 2020;5(9):e475–e483. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

67. Виджаяпрабакаран К., Сатьямурти К., Понниамма М. Распознавание активности человека на основе видео для пожилых людей с использованием сверточной нейронной сети. Международный журнал безопасности и конфиденциальности в распространенных вычислениях (IJSPPC) 2020; 12 (1): 36–48. [Академия Google]

68. Бойл К.А., Фокс М.Х., Хаверкамп С.М., Зублер Дж. Реакция общественного здравоохранения на пандемию COVID-19 для людей с ограниченными возможностями. Журнал инвалидности и здоровья. 2020;13(3):100943. doi: 10.1016/j.dhjo.2020.100943. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

69. Ward H, Atchison C. & Whitaker M. Распространенность антител к SARS-CoV-2 после пика пандемии в Англии: исследование REACT2 на 100 000 человек взрослые люди. 12 августа 2020 г.

70. Кадоган К.А., Хьюз К.М. На передовой борьбы с COVID-19: Вклад местных фармацевтов во время кризиса общественного здравоохранения. Исследования в области социальной и административной фармации. 2021;17(1):2032–2035. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

71. Гупта С., Саху С. Пандемия и психическое здоровье передовых медицинских работников: обзор и последствия в индийском контексте в условиях COVID-19. Общая психиатрия. 2020;33(5):e100284. doi: 10.1136/gpsych-2020-10028410.1136/gpsych-2020-100284.supp1. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

72. Нгуен Л.Х., Дрю Д.А., Джоши А.Д., Го К.Г., Ма В., Мехта Р.С. и другие. Риск заражения COVID-19 среди передовых медицинских работников. MedRxiv, 2020.

73. Всемирная организация здравоохранения. Дорожная карта СКГЭ ВОЗ по приоритизации использования вакцин против COVID-19 в условиях ограниченных поставок: подход к информационному планированию и последующим рекомендациям на основе эпидемиологических условий и сценариев поставок вакцин, впервые выпущенный 20 октября 2020 г., последнее обновление от 16 июля 2021 г. (№ ВОЗ /2019-nCoV/Вакцины/SAGE/Приоритизация/2021.1). Всемирная организация здравоохранения. 2021.

74. Уильямсон В., Мерфи Д. и Гринберг Н. COVID-19 и опыт моральных травм у ключевых работников на переднем крае, 2020 г. [Бесплатная статья ЧВК] [PubMed]

75. Селман Л.Е., Чао Д., Соуден Р. , Маршалл С., Чемберлен С., Коффман Дж. Поддержка в случае утраты на переднем крае COVID-19: рекомендации для врачей больниц. J Управление симптомами боли. 2020;60(2):e81–e86. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

76. Subasi A, Radhwan M, Kurdi R, & Khateeb K. Мобильная система здравоохранения на основе IoT для распознавания активности человека. В 2018 г. 15-я учебно-технологическая конференция (L&T) (стр. 29-34). IEEE, 2018, февраль.

77. Альбахри А.С., Алван Дж.К., Таха З.К., Исмаил С.Ф., Хамид Р.А., Зайдан А.А., и соавт. Телемедицина на основе IoT для профилактики заболеваний и укрепления здоровья: современное состояние. Журнал сетевых и компьютерных приложений. 2021;173:102873. doi: 10.1016/j.jnca.2020.102873. [CrossRef] [Google Scholar]

78. Шервани С., Хан М.В.А. Цитокиновый ответ при инфекции SARS-CoV-2 у пожилых людей. Журнал исследований воспаления. 2020;13:737. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

79. Мюллер А.Л., Макнамара М. С., Синклер Д.А. Почему COVID-19 непропорционально поражает пожилых людей? Старение (Олбани, штат Нью-Йорк) 2020;12(10):9959–9981. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

80. Абу Аркуб О. Адаптация алгоритма воспроизводящего ядра для решения нечетких интегродифференциальных уравнений Фредгольма-Вольтерра. Приложение для нейронных вычислений. 2017;28(7):1591–1610. [Google Scholar]

81. Аркуб О.А., Аль-Смади М., Момани С., Хаят Т. Применение алгоритма воспроизводящего ядра для решения двухточечных нечетких краевых задач второго порядка. Мягкий компьютер. 2017;21(23):7191–7206. [Google Scholar]

82. Абу Аркуб О., А.Л.-Смади М., Момани С., Хаят Т. Численные решения нечетких дифференциальных уравнений методом гильбертова пространства с воспроизводящим ядром. Мягкий компьютер. 2016;20(8):3283–3302. [Google Scholar]

83. Mohd W.W., Abdullah L., Yusoff B., Taib C.M.I.C., Merigo J.M. Интегрированная модель MCDM на основе пифагорейских нечетких множеств для программы развития экологически чистых поставщиков. Малазийский журнал математических наук. 2019;13:23–37. [Google Scholar]

84. Peng X., Yang Y. Метод MABAC на основе нечеткого пифагорейского нечеткого интеграла Шоке для принятия решений по множеству групп атрибутов. Int J Intel Syst. 2016;31(10):989–1020. [Google Scholar]

85. Wei G., Lu M. Пифагорейские нечеткие операторы агрегирования мощности при принятии решений по множеству атрибутов. Int J Intel Syst. 2018;33(1):169–186. [Google Scholar]

86. Peng X., Yang Y. Некоторые результаты для пифагорейских нечетких множеств. Int J Intel Syst. 2015;30(11):1133–1160. [Google Scholar]

87. Акрам М., Дудек В.А., Ильяс Ф. Групповое принятие решений на основе пифагорейского нечеткого метода TOPSIS. Int J Intel Syst. 2019;34(7):1455–1475. [Академия Google]

88. Вэй Г.-В. Пифагорейские нечеткие операторы агрегирования мощности Хамахера при принятии решений по множеству атрибутов. Основы информатики. 2019;166(1):57–85. [Google Scholar]

89. Калид Н. , Зайдан А.А., Зайдан Б.Б., Салман О.Х., Хашим М., Альбахри О.С. и др. На основе систем удаленного мониторинга здоровья в режиме реального времени: новый подход к приоритизации «крупномасштабных данных» пациентов с хроническими заболеваниями сердца с использованием датчиков тела и коммуникационных технологий. J Med Syst. 2018;42(4):1–37. [PubMed] [Академия Google]

90. Абдулкарим К.Х., Арбай Н., Зайдан А.А., Зайдан Б.Б., Альбахри О.С., Альсалем М.А. и др. Новая мультиперспективная структура бенчмаркинга для выбора интеллектуальных алгоритмов устранения дымки на изображениях на основе методов BWM и группового VIKOR. Международный журнал информационных технологий и принятия решений. 2020;19(03):909–957. [Google Scholar]

91. Абдулкарим К.Х., Арбай Н., Зайдан А.А., Зайдан Б.Б., Албахри О.С., Алсалем М.А. и др. Новая структура стандартизации и выбора для алгоритмов устранения дымки в режиме реального времени из сцен с несколькими туманами на основе нечетких методов Delphi и гибридного многокритериального анализа решений. Приложение для нейронных вычислений. 2021;33(4):1029–1054. [Google Scholar]

92. Зугул О., Зайдан А.А., Зайдан Б.Б., Албахри О.С., Алазаб М., Амомени У. и др. Новая тройная процедура для ранжирования способностей студентов, изучающих программную инженерию, на основе двух уровней AHP и групповых методов TOPSIS. Международный журнал информационных технологий и принятия решений (IJITDM) 2021; 20 (01): 67–135. [Google Scholar]

93. Хатари М., Зайдан А.А., Зайдан Б.Б., Албахри О.С., Алсалем М.А., Альбахри А.С. Структура многомерного сравнительного анализа для AQM управления перегрузкой сети на основе AHP и Group-TOPSIS. Международный журнал информационных технологий и принятия решений. 2021: 1–38. [Академия Google]

94. Мохаммед К.И., Джаафар Дж., Зайдан А.А., Альбахри О.С., Зайдан Б.Б., Абдулкарим К.Х. и соавт. Единая интеллектуальная расстановка приоритетов для обработки разнообразных и больших данных, полученных от пациентов с несколькими хроническими заболеваниями, на основе гибридного метода принятия решений и голосования.