Baskin I.I., Palyulin V.A., Zefirov N.S. Multilayer perceptrons in the study of dependence "structure-property" for organic compounds// Russian Chemical Journal. 2006. T.50. P. 86−96.

Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. Винница: УНИВЕРСУМ− Винница, 1999. − 320 с.

Рутковская Д., Пилинский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы/ Пер.с польск. Рудинского И.Д. М.: Горячая линия-Телеком, 2004. −452 с.

Мингликулов З.Б. Алгоритмы принятия диагностических решений с использованием нейронечетких технологий// Узбекский журнал

Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику. http//www.matlab.exponenta.ru.

Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. Спб., 2003.

Минглиқулов З.Б. Турли тегишлилик функцияларида нейроноравшан тўрни ўқитиш ва синфлаштириш масалаларини ечиш // Материалы Республиканской научно-технической конференции «Современное состояние и перспективы развития информационных технологий». Ташкент, 2011. С. 347–352.

Nakrani S., Tovey C. On honey bees and dynamic allocation in an internet server colony // Adaptive Behavior. 2004. №12. Р. 223−240.

Hu Y.C. Fuzzy integral-based perceptron for two-class pattern classification problems// Information Sciences. Vol. 177. 2007. P. 1673–1686.

Мингликулов З.Б., Мамаев Э.Ш. Сравнение результатов эвристических алгоритмов при решении задачи комбинаторной оптимизации // Вестник ТУИТ. Ташкент, 2014. №3. С. 9– 14.