Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике: Сборник трудов

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ВОРОНЕЖСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ЛИПЕЦКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ВОЛОГОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ БАКИНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ МЕЖДУНАРОДНЫЙ ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ИНФОРМАТИЗАЦИИ В НЕПРОМЫШЛЕННОЙ СФЕРЕ И ЭКОНОМИКЕ

Сборник трудов Выпуск 10 (по итогам X международной открытой научной конференции)

Издательство "Научная книга" Воронеж - 2005

СПИ-НЭ-2005

ББК 32.81 С56 Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике: Сб. трудов. Вып. 10/ Под ред. д.т.н., проф. О.Я.Кравца. - Воронеж: Издательство "Научная книга", 2005. - 140 с. ISBN 5-98222-044-2 Сборник трудов по итогам X Международной открытой научной конференции “Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике”, проводившейся в ноябре 2004 - январе 2005 гг., содержит материалы по следующим основным направлениям: информатизация в экономике и юриспруденции; информационные технологии в образовании; информационные и высокие технологии в медицине; моделирование и анализ сложных систем. Материалы сборника полезны научным и инженернотехническим работникам, связанным с различными аспектами информатизации современного общества, а также аспирантам и студентам, обучающимся по специальностям 010100, 010200, 010400, 030100, 071900, 210100, 220100, 220300, 351400. Редколлегия сборника: Кравец О.Я., д-р техн. наук, проф., руководитель Центра дистанционного образования ВорГТУ (главный редактор); Алиев А.А., д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой ИТиП БГУ; Блюмин С.Л., заслуженный деятель науки РФ, д-р физ.-мат. наук, проф., кафедра ПМ ЛГТУ, Водовозов А.М., канд. техн. наук, доц., зав. кафедрой УВС ВолГТУ; Подвальный С.Л., заслуженный деятель науки РФ, д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой АВС ВорГТУ; Шиянов А.И., заслуженный деятель науки РФ, д-р техн. наук, проф., ректор МИКТ.

ББК 32.81

Ó Коллектив авторов, 2005

ISBN 5-98222-044-2 2

СПИ-НЭ-2005 Введение Уважаемые коллеги! Перед Вами сборник трудов, опубликованный по итогам десятой Международной открытой научной конференции “Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике”. Конференция проводилась в рамках плана Министерства образования и науки Российской Федерации Воронежским государственным техническим университетом, Бакинским государственным университетом, Вологодским государственным техническим университетом, Липецким государственным техническим университетом, Международным институтом компьютерных технологий в ноябре 2004 - январе 2005 гг. Было решено провести в рамках настоящей конференции две тематически дифференцированные - “Современные проблемы информатизации в технике и технологиях”, “Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике”. Цель конференции - обмен опытом ведущих специалистов в области применения информационных технологий в различных сферах науки, техники и образования. Конференция продолжила традиции, заложенные своими предшественницами. Представители ведущих научных центров и учебных заведений России, Украины, Беларуси, Казахстана и Азербайджана представили результаты своих исследований, с которыми можно ознакомиться не только в настоящем сборнике, но и на http://www.vsi.ru/~sbph. Настоящий сборник содержит труды участников конференции по следующим основным направлениям: · информатизация в экономике и юриспруденции; · информационные технологии в образовании; · информационные и высокие технологии в медицине; · моделирование и анализ сложных систем. Оргкомитет конференции признателен сотрудникам ОАО «Воронежсвязьинформ», А.Федорову и О.Деревенцу за большую организационно-техническую помощь, оказанную в процессе подготовки и проведения конференции. Председатель оргкомитета, руководитель Центра дистанционного образования Воронежского государственного технического университета, д-р техн. наук, проф.

3

О.Я.Кравец [email protected]

СПИ-НЭ-2005

1. Информатизация в экономике и юриспруденции Багирова М.А., Кравец О.Я. ОПЕРАТИВНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ НАЗНАЧЕНИЯ МОБИЛЬНОГО ОБСЛУЖИВАЮЩЕГО КОМПЛЕКСА [email protected] Поскольку диспетчеризация обслуживания транспортных запросов в социально-экономических системах осуществляется в реальном масштабе времени, решение задачи маршрутизации необходимо осуществлять всякий раз при получении вызова. Однако в силу жестких ограничений на время реакции системы управления такое решение может оказаться неприемлемым. Кроме того, как будет показано ниже, в некоторых случаях целесообразно производить выбор не только из множества свободных транспортных средств, но и из всего множества. На примере задачи оптимального выбора транспортного средства для обслуживания вызова рассматриваются теоретические основы оптимального поиска пространственно нестационарных социальных объектов (ПНСО). Пусть имеется N ПНСО. Введем вектор состояний ПНСО в фиксированный момент времени: (1) Введем множество свободных ПНСО: Θ={ i: si=1}. Рассмотрим булевы переменные (2), удовлетворяющие ограничению (3) (2) (3) в случае обслуживания без резервирования или ограничению (4) (4) в случае k-кратного резервирования. Резервирование может применяться в случае особо важных (сложных) вызовов, когда стоимостные показатели оказываются несущественными. Пусть далее τi - плановое время перемещения ПНСО, а gi - вероятностная компонента, зависящая от времени года, состояния трассы, объекта, метеоусловий и некоторых других факторов. Тогда задача оптимального выбора ПНСО с критерием минимизации времени ожидания формулируется для случая без резервирования как 4

СПИ-НЭ-2005

(5) а для случая с k-кратным резервированием (6) где τi = τi +gi - время ожидания начала обслуживания. Задача (6) сформулирована для так называемого "мягкого" резервирования, определяемого соотношением (4) и требующим наличия в точке вызова единственного ПНСО. Однако на практике встречаются ситуации "жесткого" резервирования, когда требуется наличие большого количества ПНСО. В такой ситуации (4) переходит в (7) вводится среднее время ожидания обслуживания (8) которое и необходимо минимизировать. Критерий (8) не является единственным. Например, можно потребовать, чтобы первое средство прибыло в кратчайшее время, а остальные как можно быстрее, что соответствует решению сначала задачи (5), а затем задачи (8) с (k-1)-кратным резервированием. Заметим, что задачи (5), (6) и (8) несмотря на кажущуюся простоту не поддаются аналитическому исследованию вследствие вероятностного характера τi. Кроме того, попытки выбора ПНСО для обслуживания производятся (в соответствии с (2)) только среди свободных средств. Вместе с тем может оказаться (а на практике часто именно так и происходит), что свободное средство достаточно удалено и его τi велико, хотя вблизи от объекта, затребовавшего обслуживание, находится хотя и занятое средство, но имеющее намного меньшее τi и скоро заканчивающее обслуживание. Герштейн В.М., Жигульский К.В. КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДПРИЯТИЯ КАК ОСНОВА СТРУКТУРИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИИ О БИЗНЕСЕ [email protected] Концептуальная модель предприятия была представлена в [1]. Модель рассматривает предприятие как Объект, имеющий свойства и находящийся в отношениях с Внешней Средой. Свойства и отношения характеризуются параметрами состояния свойств и отношений, которые в совокупности определяют текущее состояние Объекта. Состояние Объекта из5

СПИ-НЭ-2005 меняется в результате транзакционных процессов – внутренних процессов и процессов взаимодействия с внешней средой. С транзакционными процессами связаны параметры процессов, характеризующие изменения состояния Объекта. Транзакционные Процессы порождают первичную информацию, на основе которой формируются Параметры Процессов. Практика применения модели показала, что модель целесообразно уточнить и расширить в следующих направлениях. 1. Свойства Объекта заключаются в наличии ресурсов, необходимых для достижения целей бизнеса. Каждый ресурс имеет набор функциональных характеристик и текущее состояние. Параметры состояния свойств Объекта выражаются через характеристики и состояния ресурсов. 2. Объект имеет настройки – нормативные регуляторы (нормативы), участвующие в формировании и оценке параметров состояния и процессов. 3. Объект находится в отношениях не только с сосредоточенной внешней средой – некоторой совокупностью внешних объектов, но и с распределенной внешней средой – таковой является потребительский рынок. Отношения с распределенной внешней средой также имеют параметры состояния (например, положение торговой марки), которые меняются в процессе взаимодействия (например, в результате маркетинговых акций). 4. Параметр состояния или процесса, норматив – это показатель, т.е. величина, с которой связана определенная аналитика – совокупность аналитических разрезов, в которых эта величина рассматривается (точное определение использует понятия многомерной модели данных). Совокупность характеристик и состояний ресурсов, первичной информации, параметров состояния Объекта, параметров процессов, индикаторов и нормативов определяет состав и структуру учетной (фактической) и справочной информации, а следовательно, плановой (прогнозной) и аналитической информации, регистрируемой в информационной системе предприятия. Список использованных источников 1. Герштейн В.М. Концептуальная модель предприятия как объекта управления // Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике: Сб. трудов. Вып. 8 – Воронеж: ЦентральноЧерноземное книжное издательство, 2003 – с.66-67.

6

СПИ-НЭ-2005 Грошев Г.М. О ПОВЫШЕНИИ УРОВНЯ ОБОСНОВАННОСТИ ОЦЕНОК ЭКСПЛУАТАЦИОННОЙ И ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ ПО АВТОМАТИЗАЦИИ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПЕРЕВОЗКАМИ НА ЖЕЛЕЗНЫХ ДОРОГАХ [email protected] Для достижения целей структурной реформы и широкомасштабной автоматизации управления железнодорожным транспортом на современном этапе требуются всесторонне обоснованные и экономически эффективные решения на каждом этапе реформирования и автоматизации на каждом уровне иерархической системы по каждому инвестиционному проекту. Со стороны ОАО «РЖД» все более ужесточаются требования к технико-экономическому обоснованию инвестиционных проектов. Поэтому проблема достоверности оценки эксплуатационной и коммерческой эффективности (как ожидаемой, так и фактической), окупаемости затрат на разработку, создание, внедрение и использование различных автоматизированных систем для совершенствования управления перевозками является также безусловно актуальной. Разработанные автором статьи методики для оценки эксплуатационной и экономической эффективности мероприятий: автоматизация и концентрация диспетчерского управления на полигонах железных дорог; внедрение АРМ поездных и узловых диспетчеров как на базе действующих устройств СЦБ, так и в составе новых микропроцессорных систем ДК или ДЦ; внедрение комплексных компьютерных систем для обучения оперативного персонала; вошли в состав «Типовых требований к единым диспетчерским центрам управления (ЕДЦУ) перевозками», утв. МПС РФ 25.06.99. Например, для расчета эффективности инвестиций в автоматизацию управления перевозками на железной дороге используются отчетные данные почти по 30 показателям, около 20 расходных ставок, а также количественные оценки ожидаемого улучшения более чем по 10 показателям. Выполнение показало не только наличие существенных различий в величине расходных ставок по одним и тем же измерителям, но и очевидных расхождений в количественных оценках величины ожидаемого улучшения одних и тех же показателей. Многие из оценок не имеют достаточно достоверной опоры на результаты исследования, а являются «экспертными». Многие мероприятия, в том числе АСУ, задачи и п.т., внедрены (реализованы) не один год назад. Есть основа для определения фактически достигнутой, а не ожидаемой эффективности таких инвестиционных проектов. 7

СПИ-НЭ-2005 Практика показала, что без постановки и проведения специальных научных исследований в соответствующих масштабах достоверность оценок эффективности автоматизации на железных дорогах будет оставаться недостаточной. Гурьянов К.В. КОМПЬЮТЕРНЫЙ КОНТРАФАКТ КАК АСПЕКТ СОВРЕМЕННЫХ ПРОБЛЕМ ИНФОРМАТИЗАЦИИ [email protected] С началом XXI века объем компьютерной контрафактной продукции в России превзошел все высказывавшиеся прогнозы. По данным Роспатента, почти 90% рынка аудио- и видеокассет России составляет нелицензионная продукция. Полная картина по DVD и программному обеспечению вообще отсутствует. В торговых точках Москвы 85% DVD после проверки оказываются нелицензионными, в регионах ситуация еще хуже, в небольших городах вообще отсутствует предложение легальной компьютерной продукции. Правительственная комиссия по противодействию нарушениям в сфере интеллектуальной собственности, совместно с Министерством образования и науки России рассматривают в настоящее время проблемы, связанные с борьбой с пиратством и производством компьютерной контрафактной продукции. Разработан пакет законопроектов, в котором предлагается внести изменения в действующее законодательство, в частности, разрешить органам МВД России вести следствие по таким делам (сейчас это прерогатива прокуратуры). К числу первых попыток снизить уровень производства контрафактной продукции с полным основанием можно отнести производство DVDпродуктов. С целью защиты содержимого DV-дисков от несанкционированного копирования DVD-Consortium было предложено и реализовано несколько способов: уникальная цифровая метка, наносимая на диск и не предоставляющая возможности копирования содержимого диска, и самое главное – «зональная защита». Ни одно из предложений не способно противостоять производству нелицензионных DVD-продуктов. Рассматривая производство компьютерной контрафактной продукции как один из основных аспектов современных проблем информатизации, предлагается, подробно описывается и дается характеристика классификации контрафактных DV-дисков, реализуемых в России (релизы), по способу незаконного производства (в зависимости от качества получаемой готовой продукции): · Копия оригинального (лицензионного) диска. · Копия оригинального диска со сжатием видео- и звукового ряда. 8

СПИ-НЭ-2005 · Копия с Promotional диска. · Копия с источника, отличного от DVD и кинопленки. · Сканирование с кинопленки. · Съемка на видеокамеру из зала кинотеатра, копии фильмов, записанных на видеокассетах формата VHS, фильмы формата MPEG-4, фильмы из Internet и т.д. и т.п., записанные и изданные в формате DVD. Жадько Ю.В. ИНТРАНЕТ-ПОРТАЛ КАК СРЕДСТВО ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ КОМПАНИЕЙ [email protected] Вычислительная техника и средства связи прочно вошли в современную жизнь, и удивление вызывает уже не их наличие, а скорее, отсутствие или недостаточно эффективное использование. Уровень компьютеризации российских предприятий и граждан пока ниже, чем в ряде ведущих стран Европы и США, но разрыв постепенно сокращается. Многие специалисты отмечают, что современный российский рынок характеризуется резким увеличением спроса на портальные решения. Этот процесс является объективным, так как одной из основных задач российских компаний сегодня является повышение эффективности средствами автоматизации и оптимизации бизнес-процессов. Интранет-порталы (или информационные порталы предприятий), направлены на: повышение уровня управления и поддержки принятия решений менеджерами компании за счет организации сбора, консолидации и анализа необходимой информации; улучшение качества работы и обслуживания клиентов компании; повышение уровня коммуникаций и совместной работы между сотрудниками компании. Интранет-порталы позволяют создавать персонализированные рабочие места сотрудников учреждения с учетом их служебных обязанностей, прав доступа и поставленных задач. Такие рабочие места позволяют практически мгновенно получать доступ ко всем необходимым внутренним и внешним информационным источникам, давать и получать поручения, контролировать исполнение, назначать и проводить совещания и многое другое. Создание корпоративного портала приносит предприятию ощутимую выгоду, так как экономит рабочее время сотрудников компании, повышает скорость принятия управленческих решений, снижает стоимость взаимодействия с удаленными подразделениями компании, оптимизирует 9

СПИ-НЭ-2005 бизнес-процессы, и в целом повышает имидж компании как среди сотрудников, так и среди партнеров, клиентов, инвесторов предприятия. Таким образом, корпоративный интранет-портал является важным инструментом, использование которого позволяет упростить и максимально повысить эффективность процесса управления предприятием. Золотых О.А. К ВОПРОСУ ОБ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА МАЛЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ [email protected] Сегодня в условиях жесткой конкуренции на внутреннем рынке товаров нашей страны каждой организации необходима информация, владея которой управляющий персонал мог бы максимизировать прибыль, т. к. только от неё зависит «жизнь» организации. Особенно остро вопрос владения такой информацией встает для малых организаций, не имеющих обширных, разветвлённых связей с поставщиками и заказчиками ведь они не могут позволить себе делать крупные капиталовложения, чтобы содержать в своём штате аналитиков. В этом случае на помощь приходят автоматизированные системы, способные на основе математических методов проводить анализ и принимать решения не хуже аналитиков. Например, аптечная организация, имеющая одну аптеку, штат которой состоит из 7 человек, а месячный оборот составляет около 300 000 рублей. При условии, что количество аптек с каждым днём растёт, товарооборот такой организации уменьшается (уменьшается прибыль) и появляется необходимость закупать только те товары медицинского назначения, которые пользуются наибольшим спросом. Взяв за основу статистическую информацию можно определить наиболее продаваемые лекарства. Такая статистика хранится в отчётах фармацевтического персонала. На основе статистических данных можно выполнить процедуру идентификации для дискретной динамической модели исследуемой области. Оценка параметров модели в процедуре идентификации основывается на методах регрессионного анализа в частности пошаговой регрессии и МНК, математическая модель которой имеет вид: Ù

Ù

Y = X 2 * b + e , где b = ( X 2' * X 2) -1 X 2 ' * Y , e = y - y * .

Далее, переходя на уровень автоматизированной системы, строится иерархическая модель с рядом подсистем, которые должны решать строго определённые задачи. Основу такой системы составляют подсистемы учёта товарноматериальных ценностей, учёта продаж и подсистема поддержки принятия решений, являющаяся математическим аппаратом системы и производящая прогноз. Для прогнозирования подсистема поддержки принятия реше10

СПИ-НЭ-2005 ний использует данные, полученные от подсистем учёта товарноматериальных ценностей и учёта продаж. Из привёдённой иерархической модели видно, что в задачи системы кроме прогнозирования входит ещё и учёт, что оказывает ощутимую помощь фармацевтическому и управляющему персоналу при составлении отчётов, проведении инвентаризаций и пр. Ивлева Н.А. АНАЛИЗ РЕНТАБЕЛЬНОСТИ БАНКОВСКИХ ПРОДУКТОВ КАК ОСНОВА УПРАВЛЕНИЯ ДОХОДАМИ РЕГИОНАЛЬНОГО БАНКА Любой управленческий анализ строится на следующих основаниях. 1. Эффективные аналитические методики. 2. Эффективные аналитические инструменты. 3. Единое информационное пространство (ЕИП) бизнеса. 4. Средства сбора и хранения данных, адекватные потребностям управления и оперативной работы банка. В настоящее время используются следующие основные объекты ввода и хранения информации о сделках с клиентами: банковский продукт и договор на обслуживание. Банковский продукт представляет собой шаблон “типовой сделки”. Он описывается как совокупность услуг, которые банк предоставляет клиенту, и ресурсов, которые банк получает от клиента или предоставляет клиенту в рамках типового договора. Описание банковского продукта содержит ряд позиций. 1. Указание на финансовый инструмент. 2. Условия продажи финансового инструмента. 3. Перечень услуг, которые могут быть оказаны клиенту в рамках данной “типовой сделки” (банковского продукта). 4. Условия обслуживания (тарифные планы). Примеры банковских продуктов: 1. Типовой перечень услуг и тарифов на расчетное обслуживание клиентов. 2. Типовой перечень услуг и тарифов по инкассации. 3. Типовой вклад. 4. Типовой кредитный договор. Банковские продукты в системе формируются заранее. При заключении конкретной сделки с конкретным клиентом используется банковский продукт из существующего набора. Это позволяет значительно сократить затраты и время от первого контакта с клиентом до заключения сделки.

11

СПИ-НЭ-2005 Используя результаты анализа для принятия управленческих решений, банк получает возможность: · разрабатывать новые продукты и услуги; · оптимизировать политику в отношении клиентов разных категорий; · совершенствовать тарифную политику; оптимизировать работу подразделений и менеджеров, работающих с клиентами; повышать рентабельность сделок с клиентами. Катеринич А.М., Коньшин Е.О. ОСОБЕННОСТИ ФОРМИРОВАНИЯ ЭКОНОМИКОМАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ЦИКЛА СОВРЕМЕННОГО МЕБЕЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ [email protected] Требования, предъявляемые к технологии построения оперативных планов современных мебельных предприятий, подразумевают проведение поэтапной модернизации системы оперативного планирования производства, а также общего совершенствования схем циклических процессов. Наиболее важным шагом, способным заложить основу дальнейшего развития в данном направлении, представляется принципиальная смена модели информационного сопровождения технологического цикла (ТЦ). К свойствам новой парадигмы, учитывающей специфику позаказного производства, можно отнести: достаточно высокую степень неопределённости значений основных факторов производственной модели и сложность объективной оценки и учёта разнообразных внешних воздействий; тесную взаимосвязь основных и подготовительных мероприятий в рамках расширенного производственного цикла (ПЦ); необходимость привлечения дополнительных технических средств для обеспечения ассоциативного единства физических процессов и статико-динамических структур информационной модели; большой объём расчётной работы. Среди особенностей можно также упомянуть слабую практическую разработанность алгоритмического аппарата, что является одним из основных препятствий на пути внедрения максимально эффективной информационной модели. Решение этой и других задач в рамках описанной проблематики предлагается осуществлять по принципу “от частного - к общему”, поступенчато наслаивая смоделированные отражения факторных признаков, исходя из их приоритетности в следующем порядке: 1) внутренние факторы ТЦ высокой степени детерминированности; 2) факторы расширенного производственного цикла, обладающие аналогичными свойствами; 3) прочие факторы ТЦ; 4) прочие факторы расширенного ПЦ; 5) внешние воздействия. 12

СПИ-НЭ-2005 Кроме того, в каждом из слоёв может производиться конкретизация абстрактных построений применительно к информационным структурам: так, описание общего массива производственных мощностей возможно заместить характеристикой отдельных обрабатывающих центров (так называемых “узких мест”); многоуровневую оценку воздействия случайных факторов – комплексным коэффициентом; и т.д. Функционирование созданной таким образом экономико-математической модели будет основано на итерационном расчётном процессе, отталкивающемся в первую очередь от вариативных модификаций производственных расписаний уровня ТЦ. Данный подход имеет один минус: потеря необходимой для позаказного производства гибкости по срокам работы подразделений, не задействованными непосредственно в процессе выполнения заказов. С другой стороны, подобные ограничения присущи любому производству, обеспечивающему достаточно высокую и равномерную загруженность мощностей, а потому основанная на рассматриваемых принципах модель может быть рекомендована к внедрению. Крюковский А.А. МИНИМИЗАЦИЯ ОБЩЕЙ СТОИМОСТИ ВЛАДЕНИЯ CRMСИСТЕМОЙ [email protected] В последнее время рынок внедрения CRM-систем (Систем управления взаимоотношением с клиентами) переживает подъем. Это связано целым рядом причин, одна из которых – снижение стоимости решений такого рода, и как следствие – большая доступность для средних и малых предприятий. По данным всемирно известной аналитической компании IDC, средняя стоимость владения CRM-системой для организации средних масштабов за последние несколько лет снизилась более чем на порядок. При этом функциональность выросла намного больше. Но для большинства компаний покупка или аренда CRM-системы недоступна, несмотря на то, что необходимость в ней имеется. В ряде случаев это положение вещей исправимо. Общая стоимость владения системой взаимоотношения с клиентами складывается из следующих основных компонентов: - стоимость самой системы или её аренды; - стоимость установки, внедрения и поддержки; - стоимость обучения персонала. Основные затраты обычно составляют первые два пункта. Имеются способы их минимизации, как с помощью финансовых инструментов, так и с использованием процедур поэтапного ввода функциональных блоков

13

СПИ-НЭ-2005 или с внедрением аутсорсинга. Но в новом тысячелетии появилась возможность кардинально изменить сложившуюся ситуацию. Речь идет об использовании свободно распространяемого (GPL) ПО, такого как TUTOS (www.tutos.org). Общедоступная лицензия предполагает безвозмездное право на получение и использование ПО, а также распространение его модификаций на этих же условиях. Огромное преимущество этой системы – полная бесплатность. Однако это возможно лишь в том случае если в организации есть квалифицированные специалисты – системные администраторы, т.к. на них ложатся задачи по установке и настройке системы, а также её поддержке. Использование в системе Webинтерфейса позволяет в предельно сжатые сроки обучить персонал по работе с системой. Таким образом, внедрение этой или подобной системы можно рекомендовать для малых и средних организаций, преимущественно непроизводственной сферы, в идеале, специализирующихся в области информационных технологий. Естественно TUTOS не лишен недостатков, но система динамично развивается, имеет ряд успешных внедрений, открытое коммьюнити, широкие перспективы. Примечательно что системы такого рода начинают появляется всё чаще, и по мнению многих IT-аналитиков за ними будущее. Мельников А.Ю., Васись Д.В. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ КАДРОВОГО АГЕНТСТВА [email protected] Анализ информационного обеспечения кадровых агентств показывает, что в большинстве случаев используются стандартные приложения для обработки баз данных, позволяющие осуществлять ввод, хранение и модификацию данных, а также поиск в базе данных. В то же время многообразие всевозможных требований приводит к решению о необходимости создания специализированной информационной системы для функционирования кадрового агентства. Применение унифицированного языка визуального моделирования UML [1] позволяет всесторонне рассмотреть и представить систему в последовательности от наиболее общей и абстрактной концептуальной модели к логической, а затем и к физической модели. Логические аспекты статического представления системы представляются при помощи диаграммы классов. Особенности реализации операций классов учитываются и рассматриваются при помощи диаграммы видов деятельности. Функциональные характеристики системы представляются на диаграмме вариантов использования. Взаимодействие элементов системы, рассматриваемое в информационном аспекте их коммуникации, 14

СПИ-НЭ-2005 рассматривается при помощи соответствующих диаграмм взаимодействия: диаграммы последовательностей (временные аспекты взаимодействия) и диаграммы кооперации (структурные особенности взаимодействия). Логическое представление системы позволяет провести анализ структурных и функциональных отношений между элементами модели системы. Для создания конкретной физической системы, где элементы логического представления должны быть реализованы в конкретные материальные сущности, используется диаграмма развертывания с графическим изображением процессоров, устройств, процессов и связей между ними. Программная реализация созданной модели [2] выполнена в среде Borland Delphi 6. Разработанный программный продукт на основе построенной модели позволяет повысить оперативность и качество обслуживания клиентов за счет применения многопараметрического двунаправленного поиска (подбора вариантов). Ведение статистических данных о результатах деятельности кадрового агентства по подбору специалистов и формирование соответствующих отчетов позволяет во многом сократить объемы рутинной работы и в целом повысить продуктивность труда работников кадрового агентства. Список использованных источников 1. Шмулер Джозеф. Освой самостоятельно UML за 24 часа, 2-е издание. : Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2002. – 352 с. 2. Мельников А.Ю., Васись Д.В. Информатизация функционирования кадрового агентства // Вісн. Східноукр. нац. ун-ту ім. В. Даля – Луганськ, 2004. – №11. – C. 230-234. Перекрест В.В. ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ В МАРКЕТИНГЕ [email protected] При решении различных маркетинговых задач специалисты последнее время все чаще используют геоинформационные системы (ГИС). Важнейшей предпосылкой использования ГИС в маркетинге является сложность восприятия больших невизуализированных объемов данных. Возможности использования ГИС в маркетинге достаточно широки. Одним из наиболее значимых аспектов использования ГИС является геодемографический анализ. В масштабах страны территории сильно отличаются друг от друга, имеют различную структуру населения по социальнодемографическим параметрам. При оценке наиболее перспективных территорий для дистрибуции можно ориентироваться на самые разные критерии, выбор конкретного показателя зависит, прежде всего, от стратегии компании. Анализ социально-демографических характеристик с помощью ГИС позволяет эффективно разрабатывать политику дистрибуции в мас15

СПИ-НЭ-2005 штабах мира, страны или крупного города. Принципиальным преимуществом геоинформационных систем является возможность использования карт с измененной геометрией. Площадь объектов на таких картах соответствует не реальной географической площади, а значимости конкретных регионов. Работа с такими картами способствуют более адекватному восприятию и распределению внимания между анализируемыми регионами. Использование ГИС также высоко эффективно при анализе в масштабах одного города различных мест для открытия точки продаж/обслуживания, и здесь важнейшее значение имеет торговая зона каждой конкретной точки. На отдаленность границ и форму ближней торговой зоны влияет множество разнородных факторов, и важнейшие среди них: - собственно характеристики точки продаж/обслуживания; - объекты, препятствующие движению в сторону данной конкретной точки; - объекты, влияющие на восприятие расстояния до точки; - а также такие факторы, как наличие конкурентов, специфика расположения точки, особенности движения общественного транспорта и др. ГИС позволяют анализировать влияние этих факторов на характеристики торговых зон и определять перспективность того или иного варианта размещения новой точки продаж/обслуживания. Наряду с геодемографическим анализом ГИС используются для оптимизации бизнес-процессов: анализа результатов деятельности на различных территориях, маршрутизации доставки заказов, а также для планирования «привязанных к месту» мероприятий по продвижению. Географический параметр – единственный параметр в потребительском поведении, не обладающий существенной эластичностью по рекламе, т.е. кардинально изменить торговую зону с помощью рекламного воздействия невозможно. Таким образом, эффективность рекламы точки продаж/обслуживания сильно зависит от характеристик ее торговой зоны. Петров А.Б., Сонис Р.Г. АРХИТЕКТУРА БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ДОКУМЕНТООБОРОТОМ [email protected], [email protected] В современном мире одним из необходимых условий успешного функционирования банка является создание инфраструктуры, позволяющей эффективно работать с документами. При создании подобных систем, технологий и услуг возникают проблемы "нестыковки" технических, программных средств выраженных в сложностях расширения функциональных возможностей уже работающей системы, что может привести к различным непроизводительным затратам. Поэтому возникла проблема поиска применения и внедрения методологии, «сводящей на нет» эту проблему. 16

СПИ-НЭ-2005 Такая технология была предложена специалистами, работающими в области информационных технологий - это технология открытых систем. Основным ее достоинством является сохранение вложенных ранее вложенных средств при построении информационных систем на различных аппаратных и программных платформах, обеспечение взаимосвязи систем, переносимости прикладного программного обеспечения и данных. Для построения эффективной банковской системы управления документооборотом (БСУД) – необходимо разработать функциональный стандарт системы. Для построения стандарта нужно определить какие модули стандартизировать т.е. определить архитектуру самой системы управления документооборотом. Как показало исследование архитектура эффективной БСУД должна состоять из следующих компонентов: · Репозитарий – хранилище, где в организованном порядке размещены все документы; · Система управления базами данных – управляет системной информацией и историей объекта документа; · Система управления полнотекстовыми документами – управляет указателями местоположения текста, содержащегося в изначальном объекте документа; · Менеджер административной базы, ответственного за управление данными по администрированию системы; · Менеджер базы безопасности – ответственного за управление списками контроля доступа к репозитариям, папкам с файлами, документам, их версиям, системным данным, контролирует создание отчетов по протоколам безопасности работы пользователей; · Менеджер рабочего процесса – ответственного за управление схемой рабочего процесса. При разработке архитектуры формулируются четкие определения терминов, которые затем применяются сотрудники предприятия. Сама архитектура управления документооборотом должна снизить количество дублирующихся источников информации и сделать хранилища документов предприятия более согласованными. Петровская Д.Н., Питолин В.М. ПРОБЛЕМАТИКА МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ ИННОВАЦИОННЫМИ ПРОЕКТАМИ [email protected] Согласно данным статистики, одним из основных критериев экономической стабильности России признан 15 % нижний уровень инновационной продукции в общем объеме производства, при фактическом показателе менее 4 %, что, очевидно, предопределяется экстенсивностью отече17

СПИ-НЭ-2005 ственной экономики. Лишь 5 % промышленных предприятий РФ инновационно-активные; в малом же бизнесе этот показатель еще ниже – 3 %. С потерей отечественной “инновационной школы” и без четко сформированного понимания, что "инновация" представляет собой малую экономическую систему, таким компаниям достаточно трудно оценить свои научнотехнологические возможности и финансово-экономические последствия от нововведений, спрогнозировать внутренние и внешние риски на макро- и микроуровнях. Однако, этот анализ необходим для того, чтобы стать привлекательным объектом для инвестора, так как реалии представлений об организационных и научных аспектах предприятий, технологических предпосылках, экономических ресурсах и социальных явлениях при реализации новой продукции становятся основополагающими в инвестиционном планировании. В свою очередь, перед инвестором, если он финансирует не один проект, а сразу несколько, возникает одна из самых известных, да пожалуй, одна из самых сложных задач, которая заключается в распределении общего ограниченного объема средств между альтернативными проектами таким образом, чтобы суммарный эффект, полученный от их реализации, был наибольшим. Величина эффекта зависит от того, сколько финансовых средств будет выделено каждому исполнителю проекта, насколько эффективно они будут использованы. Разработка интегрированных принципов, положенных в основу процедуры оптимального распределения ограниченного финансового ресурса, алгоритмизация и моделирование этого процесса, который в настоящее время актуален как никогда с точки зрения принятия управленческих решений, позволили бы получить инструмент оценки реальной результативности инвестиционных вложений в инновационные системы. Притугина Н.В. АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА СНИЖЕНИЯ ЗАТРАТ ПРЕДПРИЯТИЯ В УСЛОВИЯХ РЫНКА [email protected] Обобщенный алгоритм решения задачи автоматизации планирования затрат в условиях рынка предлагается в виде последовательности шагов: · анализ текущего положения предприятия; · анализ причин проблемных ситуаций текущего положения; · формулировка целей стратегического планирования; · сегментация альтернатив решения задач (стратегический маркетинг); · разработка тактических схем достижения поставленных целей; · организационное обеспечение процесса внедрения выбранных альтернатив решения задачи. 18

СПИ-НЭ-2005 Для задачи снижения затрат приведенный алгоритм детализируется следующим образом. В процессе анализа текущего положения предприятия определяется цепочка затрат компании и структура себестоимости. Для анализа причин проблемных ситуаций и формулировки целей планирования используются различные подходы. Один из таких подходов – анализ сравнительных показателей. В этом случае показатели предприятий-лидеров сравниваются с показателями анализируемого предприятия и определяются отклонения. Устранение выявленных отклонений, достижение и опережение показателей конкурентов, являющихся объектами сравнения рассматривается в качестве целей собственного достижения. Сбор данных о лидерах и о себе необходимо осуществлять в одном формате, кроме этого необходимо определить разумный предел детальности и точности собираемой информации. В соответствии с поставленными целями на следующем этапе определяются направления совершенствования деятельности предприятия и разрабатываются соответствующие программы действий. Для оценки эффективности мероприятий вводится перечень показателей эффективности: ПЭ = f (X,Y), где X – управляемые факторы; Y – неуправляемые факторы. Для каждого фактора вводится единица измерения, способ измерения и классификационные признаки. Классификация факторов позволяет определить класс методов решения проблемы. Например, в зависимости от того является ли фактор детерминированным, вероятностным или стохастическим имеет место модель решения задачи в условиях определенности, риска или неопределенности. В качестве показателей эффективности могут рассматриваться: экономия затрат предприятия в результате проведения мероприятия, затраты и время на проведение мероприятия, а также специальные показатели эффективности. На этапе моделирования осуществляется построение функционала f, задаются правила и формулы для расчета показателя эффективности, а также задается математическое описание ограничений для факторов. Сахаров И.В., Мамонова В.Г. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ОПИСАНИЯ И ИССЛЕДОВАНИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ ОРГАНИЗАЦИИ [email protected] Организационная структура – это формальные правила, разработанные в целях: - разделения труда и распределения официальных обязанностей среди отдельных сотрудников и групп; - определение сферы контроля управления и соподчинённости в организации;

19

СПИ-НЭ-2005 - координации всех функций, чтобы организация могла действовать как единое целое. Структура и процессы – взаимосвязанные характеристики системы. Организационная структура управления является формой, в рамках которой протекают процессы, осуществляется функционирование системы. И если процессы по достижении целей организации являются исходными, предопределяющими структуру (форму протекания процессов), то от совершенства структуры зависит эффективность протекания процессов. Построение, анализ и совершенствование процессов, протекающих в организации, позволяет определить состав и место отделов и служб, их ресурсное обеспечение, включая и численность работающих, повышая тем самым управляемость и эффективность предприятия. Для анализа процессов в организации предлагается использовать имитационное моделирование, с помощью которого определятся время и качество выполнения ключевых процессов, в силу того, что именно они определяют конкурентоспособность организации. Кроме того, необходимо оценить ряд других показателей, характеризующих бизнес-процесс. Предлагаемая система даёт возможность разработчику или аналитику наглядно представить организацию как совокупность процессов, действующих с заданной целью, проанализировать систему, определить эффективность функционирования, выяснить причины отклонений и провести реорганизацию процессов и организационной структуры. Кроме того, такой подход оказывается полезен и при включении новых дополнительных процессов в общую структуру организации. Использование данной системы даёт возможность исследовать организацию, с точки зрения процессного подхода, и принять соответствующие стратегические решения в развитии компании. Сонис Р.Г. ПОСТРОЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОЙ БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ДОКУМЕНТООБОРОТОМ [email protected] Для построения эффективной банковской системы управления документооборотом (БСУД) необходимо наличие гармонизированного набора стандартов - профиля, направленного на решение следующих задач: · обеспечение мобильности (переносимости) БСУД (возможность переноса банковской системы без существенных доработок на различные программно-аппаратные платформы); · обеспечение интероперабельности БСУД; · обеспечение масштабируемости БСУД; · обеспечение адаптируемости системы. 20

СПИ-НЭ-2005 Внедрение и использование профиля открытой системы управления документооборотом в практической деятельности банка позволяет, с одной стороны, значительно облегчить выполнение задач исполнителям работ, связанных с обработкой информации, вовлеченной в документооборот, а с другой стороны, обеспечивает руководителям и персоналу, ответственному за организацию технологических процессов обработки и движения документов, достижение нового качественного уровня в решении следующих задач: · организации единого централизованного хранилища документов, его оптимальная систематизация, что обеспечит удобный доступ пользователей к самой свежей и актуальной информации; · формализации технологических процессов создания и обработки документов, актуальность и достоверность их маршрутных схем, что исключает возможность случайных отклонений и неверного толкования корпоративных нормативов и инструктивных указаний; · улучшения средств контроля за ходом выполнения технологических процессов обработки документов, регулирование и управление системой документооборота; · повышения степени защищенности данных, вовлеченных в документооборот, обеспечение их конфиденциальности за счет применения любых, в т.ч. лицензированных соответствующими государственными органами, средств шифрования информации; · возможность для адаптации учетных и аналитических систем, функционирующих на предприятии, к процессам движения первичных документов по их технологическим маршрутам; · возможности получения статистических и аналитических сводок, характеризующих различные аспекты деятельности исполнителей и результаты выполнения работ по обработке документов. В функциональном стандарте необходимо описать требования к процессу организации доступа к документам, процедурам и определить форматы представления документов. Затем необходимо провести проверку эффективности, модифицировав систему в соответствии со стандартом и проведя эксперимент, в ходе которого необходимо провести измерения и контроль параметров, используя разработанные методики измерения и контроля результатов. Внедрение функционального стандарта решает самую главную задачу - повышение эффективности банковского документооборота.

21

СПИ-НЭ-2005 Унгерфук С.В. ПОСТРОЕНИЕ И АВТОМАТИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ МЕНЕДЖМЕНТА [email protected] Под системой менеджмента будем понимать систему управления всеми сферами деятельности компании. В настоящее время в России можно выделить следующие системы менеджмента: 1) компании с управлением, основанным на интуиции, 2) не адаптированный к российским условиям западный менеджмент, 3) производный от советской системы управления менеджмент. Задачей руководителей является объединение преимуществ и устранение недостатков данных систем, а также построение на их основе более совершенной системы менеджмента. Концепция такого менеджмента должна включать два основных направления: описание основных компонентов менеджмента и разработка автоматизированной системы управления данными компонентами. Можно выделить следующие основные компоненты менеджмента: структура компании, экономика, финансы, учет, логистика, человеческие ресурсы, бизнес-планирование, маркетинг. Сначала необходимо формализовать четкие правила управления каждым таким компонентом, а затем автоматизировать процесс управления. Такие правила формализуются в основном с помощью различных внутрифирменных положений, например, таких как: «Об организационной структуре», «О финансовой структуре», «О структуре планирования». В них отражаются основные и вспомогательные направления деятельности, продукты и услуги, организация финансов, учета и планирования. После того, как определены структура компании, экономическая и финансовая политика, человеческие ресурсы, требующиеся для функционирования компании, необходимо разработать систему логистики, которая обеспечит согласованную работу всех подразделений компании. Система логистики связывает все компоненты менеджмента в единое пространство, устраняя несогласованность. Логистика отвечает на следующие вопросы: «кто, что, когда, кому?». После описания компонентов менеджмента и внедрения соответствующих регламентных положений необходимо автоматизировать процессы управления. Автоматизация необходима для того, чтобы избежать чрезмерного бумажного документооборота и высоких затрат. Повышать качество менеджмента и эффективности компании необходимо в следующей последовательности: 1) сначала формулируются или уточняются цели организации; 2) на основе этих целей строится система менеджмента, состоящая из основных компонентов менеджмента (перечислены выше), связанных системой логистики (которая также является одним из компонентов); 3) проводится автоматизация деятельности компании.

22

СПИ-НЭ-2005 Если просто автоматизировать какие-то участки и направления без проведения первых двух этапов, то есть вероятность попасть в ситуацию «неуправляемой автоматизации», когда отдел ИТ рапортует о внедрении все новых и новых АРМ, а компании это не приносит дополнительного эффекта. Шлаин Б.М. НОВЫЕ ФОРМЫ ОРГАНИЗАЦИИ БИЗНЕСА И АРХИТЕКТУРА ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ [email protected] Глобализация и ужесточение конкуренции заставляет предприятия более четко определять свое место на рынке, специализируюсь на своей ключевой компетенции. Функции, не входящие в ключевую компетенцию, передаются партнерам, выполняющим их надежнее, качественнее и иногда дешевле. В качестве новых форм организации бизнеса следует назвать: · Аутсорсинг – передача неосновных функций предприятиемклиентом сервис-провайдеру на основании долгосрочных соглашений; в последнее время популярным становится аутсорсинг в информационных технологиях, финансовом учете и логистике. · Совместный бизнес, Collaborative Business – передача ряда основных функций стратегическому партнеру, который осуществляет в том числе и взаимодействие с поставщиками (субконтракторами). Данный подход продемонстрировал свою эффективность в автомобильной промышленности Германии (опыт Porsсhe). · Виртуальное предприятие – «делегирование» производственных функций партнерам-поставщикам и концентрация предприятия на создании новых продуктов и управлении маркетингом. Эту схему взаимодействия используют, например, компании, продвигающие европейские торговые марки бытовой техники, производство которой сосредоточено в ЮгоВосточной Азии и Китае. Традиционные корпоративные информационные системы (КИС) были ориентированы на интеграцию в одном предприятии всего комплекса функций – от закупок и производства до сбыта, включая бухгалтерский и кадровый учет. Развитие аутсорсинга выдвигает совершенно новые требования к КИС: · Поддержка процессов аутсорсинга – быстрый и эффективный обмен информацией между КИС клиента и КИС сервис-провайдера, или доступ сервис-провайдера к КИС клиента. Достаточно часто речь идет именно об интеграции КИС, т.к. сервис-провайдер использует собственные уникальные подходы и методики, которые реализованы в его информационных системах. 23

СПИ-НЭ-2005 · Вход и выход из аутсорсинга – при начале и прекращении действия договора аутсорсинга информация на конечную дату, а также за прошедший период, должна быть передана от одной организации к другой в удобном и доступном для быстрой проверки виде. Такая задача актуальна, например, при передаче и возвращении функций бухгалтерского учета. · Управление контрактами и сервис-провайдерами – вместо непосредственного управления процессом возникает задача оценки и выбора сервис-провайдера, мониторинга соответствия результатов работы условиям соглашения, контроля качества и автоматического объема и стоимости услуг. Таким образом, при проектировании КИС повышается приоритет требований к обмену информацией и открытости архитектуры, позволяющей выделить отдельные бизнес-функции в аутсорсинг. Особую роль приобретают специальные интеграционные платформы (SAP NetWeaver, InterSystems Ensemble и т.п.). Например, SAP NetWeaver является основой для реализации сквозного взаимодействия внутри и между компаниями, а также существенно сокращает технические сложности интеграции. Штарёв В.Н., Сороковиков В.Н., Березняцкий А.В. ИНТЕГРАЦИЯ ИНФОРМАЦИИ ОБ ИНТЕРФЕЙСЕ В ОБЪЕКТАХ БИЗНЕС–ЛОГИКИ [email protected] В настоящее время широко распространена практика создания трехуровневых прикладных систем. Первый уровень представляет собой базу данных, обеспечивающую хранение данных и контроль их логической целостности. На втором уровне задается бизнес-логика системы в виде описания информационных объектов и правил их взаимодействия друг с другом. Третий уровень непосредственно взаимодействует с человеком и представляет собой пользовательский интерфейс. Трехуровневая архитектура хорошо зарекомендовала себя при создании современных прикладных систем, реализующих сложную информационную модель, описывающую данные и их взаимодействие. Положенная в её основу идея разделения собственно хранилища данных, бизнес–логики и реализации интерфейса позволяет не только добиться значительной степени независимости при внесении изменений в логику функционирования системы, но и обеспечивает высокую степень универсализации и многократного использования программного кода. Вместе с тем в настоящее время все чаще отмечается, что существующая практика разделения функций между уровнями описываемых систем не идеальна и нуждается в дальнейшем развитии. По нашему мнению, для повышения эффективности создания программных систем имеет смысл интегрировать часть информации об интерфейсе в объекты, реали24

СПИ-НЭ-2005 зующие бизнес-логику на среднем уровне системы. При создании классов, реализующих бизнес–объекты, в них должны быть описаны не только модель конкретного информационного объекта и его логика взаимодействия с другими объектами, но и правила его отображения в пользовательском интерфейсе. Интегрировать в объекты бизнес–логики среднего уровня трехуровневых систем имеет смысл следующую информацию об интерфейсе: - способы отображения данных информационного объекта в пользовательском интерфейсе; - сведения о методах редактирования информационного объекта; - характер и структуру влияния изменений данных об интерфейсе объекта на интерфейсы других информационных объектов. Частичный перенос сведений о поведении информационных объектов в рамках создаваемого пользовательского интерфейса позволяет упростить создание этого интерфейса и внесение в него необходимых изменений в ходе дальнейшего развития системы. Как показал опыт работы нашего коллектива разработчиков, при этом повышается степень повторного использования программного кода и (при разумной типизации в переносе в бизнес–объекты элементов организации интерфейса) не происходит существенного “утяжеления” среднего уровня системы. Юзьков В.Г. МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ ПОРТФЕЛЕМ ФИНАНСОВЫХ ИНСТРУМЕНТОВ [email protected] Вопросы формирования инвестиционного портфеля и стратегия управления им в последнее время являются предметом исследования многих ученых в России и за рубежом. В результате проведённого исследования были сформулированы некоторые, на наш взгляд, важные обстоятельства, которые не позволяют эффективно использовать на практике классические варианты задач оптимального управления портфелем. Предложена новая методика процесса формирования и управления портфелем финансовых инструментов, сформулированы критерии управления и методы расчёта рисков. Для анализа альтернативных подходов к решению задачи оптимального инвестирования капитала в финансовые инструменты, разработки и создания модели (системы), удовлетворяющей запросам лиц принимающих решения в условиях конкурентных рынков, – инвестиционных аналитиков и менеджеров, наш выбор остановился на системе вычислений и программирования MATLAB. Выбор в качестве среды обработки данных системы MATLAB обусловлен тем, что это интерактивная программная среда разработки приложений, которая интегрирует в единое целое средст25

СПИ-НЭ-2005 ва высокопроизводительных вычислений, систему визуализации данных, инструментальные средства построения графического интерфейса пользователя (GUIDE), генератор отчётов для представления данных в разных форматах, автоматической генерации кода на языках С и С++ для создания независимо исполняемого приложения. В разработанной модели используются: - редактор множеств (Array Editor) для ввода/вывода и редактирования массивов входной (стратегия портфеля, стоимости финансовых инструментов) и выходной информации (доходность и риск оптимального портфеля, оптимальная стратегия инвестирования) системы. - GUIDE для создания интерфейса системы в MATLAB. GUIDE представляет собой пользовательскую графическую среду разработки и обеспечивает набор инструментальных средств для создания графического интерфейса пользователя (ГИП). Эти инструментальные средства достаточно сильно упрощают процесс проектирования и формирования интерфейса. - инструментальное средство, которое входит в состав MATLAB – генератор отчётов (Report Generator), для представления результатов финансовых расчётов и их дальнейшего использования. Одна из ключевых особенностей генератора отчётов MATLAB состоит в том, что он позволяет создавать отчёты различных форматов представления данных: rich text format (RTF), extensible markup language (XML), hypertext markup language (HTML). Разработанная модель инвестиционного портфеля позволяет получить аналитический материал, необходимый для принятия оптимального решения в процессе инвестиционной деятельности.

26

СПИ-НЭ-2005

2. Информационные технологии в образовании Авилкина И.Н. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОКОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ РЕШЕНИИ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ЗАДАЧ СТУДЕНТАМИ ПЕДАГОГИЧЕСКОГО ВУЗА [email protected] Ведущими технологиями XXI века выступают информационнокоммуникационные технологии (ИКТ), которые предусматривают активное участие студентов в процессе обучения, предоставляют возможности прикладного использования знаний при решении профессиональных задач в самых разнообразных формах, а не только в текстовой; позволяют организовать обучение как групповую, коллективную, а не только индивидуальную деятельности; переносят акцент на сам процесс обучения, а не на запоминание информации. Использование ИКТ в образовательном процессе предъявляет особые требования к развитию технических средств, применяемых для поиска, сбора, анализа, организации, представления, передачи информации. Известно, что открытое общество не может иметь закрытую высшую школу. Соответственно требуется расширение информационного образовательного пространства вуза, которое не может и не должно ограничиваться такими источниками, как учитель, учебник, учебные и справочные пособия. В связи с этим мы считаем необходимым выявление и определение следующих условий, способствующих решению профессиональных задач будущими учителями в свете информатизации образования: · определение структуры источников профессиональнопедагогической информации, сопутствующих успешной ориентации будущего учителя в современном информационном пространстве: педагогические сайты, электронные педагогические издания, российские и зарубежные поисковые системы; традиционные печатные издания, СМИ. · педагог, владеющий информационно-коммуникационными технологиями и выполняющий роль учителя-консультанта группы студентов, активно взаимодействующих между собой; · разработка информационного учебно-методического комплекса нового поколения, характеризующегося открытостью и самоадаптируемостью, что предполагает наличие обратной связи как элемента управления. Для оценки результативности выявленных условий были выбраны три критерия, наиболее распространенные в современных работах по информатизации образования: 27

СПИ-НЭ-2005 · готовность преподавателей к использованию ИКТ (знание дидактических возможностей, интерес к использованию, практические навыки и др.); · качество созданного УМК нового поколения (гибкость диалога, легкость обучения, учет индивидуальных особенностей учащихся и др.); · удовлетворенность преподавателей и студентов соответствием методики проведения занятий тенденциям информатизации профессионального высшего образования. Астафьева С.В. ИНФОРМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ В ВУЗЕ КАК ВАЖНАЯ СОСТАВЛЯЮЩАЯ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАНИЯ [email protected] В современном обществе работодатели, потребители образовательных услуг предъявляют высокие требования к качеству высшего профессионального образования. Под воздействием качества управления образованием значительно изменилась культура управления учебновоспитательным процессом в вузе, которая интегрирует в себе проявляющуюся тенденцию сопряжения двух составляющих информатизации высшей школы: дидактическую и организационную. Дидактическая составляющая автоматизации управления поддерживается деятельностью преподавания и деятельностью учения и реализуется на этапе проектирования учебного курса. Организационная составляющая информатизации управления учебно-воспитательным процессом выражается, прежде всего, в унификации телекоммуникационных средств и информационных технологий управления образовательным учреждением. Данное направление реализуется с помощью: - автоматизации управления на организационном уровне; это известные системы (АСУ), обслуживающие деканат, системы составления расписания, кадры и др., требующие создания информационного банка данных вузовского комплекса для оптимизации процессов принятия управленческих решений; - внедрения сетевых технологий управления (наличие локальной сети, Интернет как инструмент повышения качества управления образованием); - использования компьютерных технологий для развития методик оценки качества образования; - своевременной модернизации компьютерной техники для качественной реализации дидактической составляющей информатизации учебно-воспитательного процесса;

28

СПИ-НЭ-2005 - подготовки и переподготовки профессорско-преподавательского состава по методике использования ИКТ в профессиональной деятельности. - создания виртуальных научных семинаров повышения педагогического мастерства и т.д.. Осуществление информатизации учебно-воспитательного процесса по обозначенным выше направлениям все еще во многих вузах замедленно, так как возникают определенные трудности как материального, организационного, так и психологического характера. Тем не менее, сопряжение дидактической и организационной составляющих информатизации учебно-воспитательного процесса в условиях модернизации высшей школы и информатизации общества вообще, должно войти в общественное сознание вуза и реализовываться под управлением системы менеджмента качества образования. Богатов Н.М., Родоманов Р.Р. УЧЕБНАЯ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА [email protected] Развитие систем сбора, передачи, обработки, хранения информации и управления оборудованием требует внедрения в учебный процесс вузов макетов, раскрывающих архитектуру устройств, принципы обработки информации, являющихся действующими приборами. Для изучения автоматизированных систем обработки информации измерительных приборов создана достаточно простая, универсальная, легко перенастраиваемая информационно-измерительная система (ИИС), выполняющая следующие функции: 1 – автоматизация лабораторного оборудования и экспериментальных установок, 2 – демонстрация принципов обработки информации и архитектуры цифровых измерительных устройств, 3 – обучение методам разработки и программирования устройств сбора информации. ИИС выполнена в виде функционально законченных блоков и плат, устанавливаемых в разъемы блока сопряжения. Изменяя структуру функциональных модулей и программу, можно обрабатывать различное количество входных–выходных дискретных и аналоговых сигналов. Блок сопряжения обеспечивает согласование электронных плат с компьютером IBM PC и является демонстрационным элементом ИИС. В комплект ИИС входят следующие платы: ЦАП, АЦП, частотомер, экспонометр, отображения информации и блоки: преобразователь температуры в частоту, датчик перемещения. ИИС является основой лабораторного практикума [1], охватывающего основные вопросы аналого-цифрового и цифро-аналогового преобразования, сопряжения устройств сбора информации с ЭВМ, отображения ин29

СПИ-НЭ-2005 формации, включающего 8 лабораторных работ: “Параллельный интерфейс IBM PC”, “Цифро-аналоговый преобразователь”, “Аналого-цифровой преобразователь”, “Частотомер”, “Электронный термометр”, “Оптические датчики”, “Контроль перемещения”, “Системы отображения информации”. Описание каждой лабораторной работы содержит следующие разделы: цель работы, приборы и принадлежности, теоретические сведения, порядок выполнения работы, требования к отчету, контрольные вопросы и задания, рекомендуемая литература. При выполнении лабораторного практикума студенты изучают устройство и принципы работы элементов вычислительной техники, электронных систем, датчиков физических величин, средств отображения информации, составляют программное обеспечение в машинных кодах. ИИС используется также в составе лабораторного оборудования различных спецпрактикумов по информационным технологиям и измерительных установок при выполнении курсовых, дипломных работ, научных исследований. Список использованных источников 1. Богатов Н.М., Матвеякин М.П., Родоманов Р.Р. Автоматизация обработки информации и управления оборудованием. Краснодар: КубГУ, 2004. – 166 с. Бунаков П.Ю. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ САПР «БАЗИС-МЕБЕЛЬЩИК» В ВЫСШИХ И СРЕДНИХ СПЕЦИАЛЬНЫХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЯХ [email protected] Для практического обучения студентов навыкам работы в условиях современного автоматизированного производства большое значение имеет создание соответствующей информационной среды. Большинство мебельных предприятий активно применяют элементы CALS-технологий, то есть создания электронного описания и использование его на всех этапах жизненного цикла изделия. Система «Базис-Мебельщик» в полной мере отвечает этому подходу. Она позволяет автоматизировать все этапы проектирования, производства и реализации мебели: создание и редактирование модели изделия, получение комплекта технической документации, формирование карт раскроя листовых материалов, передача информации на станки с ЧПУ и обрабатывающие центры, расчет себестоимости изготовления, формирование ведомостей на закупку материалов и комплектующих, трехмерная визуализация. Все эти возможности реализованы в едином информационном пространстве. Модель изделия, созданная проектировщиком, в определенном 30

СПИ-НЭ-2005 порядке проходит все этапы жизненного цикла, дополняясь специфической информацией на каждом из них. Все технологические операции при работе с системой выполняются в автоматизированном или автоматическом режимах. Система «Базис-Мебельщик» является промышленно эксплуатируемой системой автоматизированного проектирования на многих мебельных предприятиях. Это позволяет студентам изучить методологию работы с САПР, принципы и походы к автоматизированному проектированию и производству мебели, получить практические навыки, что крайне необходимо для их будущей работы. Кроме того, система наглядно показывает органическую связь всех этапов создания мебельных изделий, так как ее применение возможно в процессе изучения студентами многих специальных дисциплин. Работа с системой «Базис-Мебельщик» достаточно проста и наглядна, что позволяет освоить ее студентами за минимальное время. Это дает возможность сконцентрировать работу студентов на решении проблемных задач, а сравнение результатов их решения ручным и автоматизированным способами наглядно показывает неоспоримые преимущества последних. Помимо этого применение системы дополнительно позволяет продемонстрировать основные принципы создания и функционирования автоматизированных систем, как организационно-технических систем. В настоящее время более десяти высших и средних специальных учебных заведений используют систему «Базис-Мебельщик» в учебном процессе для выполнения лабораторных и практических работ, курсового и дипломного проектирования. Среди них Санкт-Петербургская, Воронежская и Уральская государственные лесотехнические академии, Архангельский государственный технический университет, Уфимский лесхозтехникум. Вакар П.Н., Купрюхин А.И. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ В СИСТЕМЕ ОБРАЗОВАНИЯ [email protected] На систему образования влияют множество факторов, внешней среды, поэтому целесообразно проводить анализ такой системы, с помощью компьютерных методов обработки данных. Что позволит представить общею картину взаимодействия всех элементов системы и воздействующих на неё факторов в наглядном виде. Использование компьютерных методов обработки и анализа информации, предоставит руководителю средство визуализации, поиска и анализа нежелательных явлений, устранение которых позволит повысить качество образовательного процесса. Это приведёт к более точной оценке стратегических планов развития системы образования и даст совсем другой взгляд на образовательный процесс. 31

СПИ-НЭ-2005 Для поддержки управления образовательным процессом и планирования стратегий развития, автором данной статьи предлагается использовать метод выявления вредных воздействий на систему, который ещё известен как, «диверсионный анализ систем». Суть этого метода состоит, в том, чтобы обнаружить скрытые воздействия, отрицательно влияющие на систему. Чтобы выявить эти воздействия, необходимо понять какие элементы системы могут быть наиболее значимыми, т.е. выявить элементы воздействия вредных явлений, которые наиболее разрушительно влияют на систему в целом и могут привести даже к её разрушению. Это как раз и есть первый этап «диверсионного анализа систем». Для наглядного представления выявленных вредных эффектов используется причинноследственная диаграмма по типу так называемой диаграммы Исикавы. В диаграмме последовательно выстраиваются все возможные причины появления нежелательных эффектов, вероятность возникновения которых оценивают с помощью экспертных методов. Диаграммы Исикавы позволяют выявить первичные вредные эффекты, являющиеся причиной появления всех последующих (вторичных), оценить действие тех или иных факторов, определить вклад, значимость и наносимый ущерб и тем самым выбирать направление работы по улучшению системы, устранению возможных вредных эффектов. Вследствие большого количества внешних воздействий на сложную систему (например на образовательную) проведение анализа без использования компьютерных методов обработки данных будет неполным и неточным. Такой способ анализа, позволит наглядно представить все события, происходящие в системе, и поможет руководителю сформировать более чёткое представление о системе. Галиновский А.Л., Сахарова Н.А., Чеканов С.С. РАЗВИТИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ АСПИРАНТУРЫ ЕСТЕСТВЕННОНАУЧНЫХ И ТЕХНИЧЕСКИХ ВУЗОВ [email protected] Снижение объема и количества НИР с предприятиями различных форм собственности, выполняемых учеными, привело в последние годы к объективно-обусловленному уменьшению результативных научнометодических и учебных контактов научно-педагогических кадров, студентов и аспирантов со специалистами, работающими на профилирующем производстве регионов. Как следствие, в частности, наблюдается устойчивая тенденция падения конкурса в аспирантуру особенно по техническим и физико-математическим наукам, что весьма негативно сказывается на подготовке кандидатов наук по этим специальностям – основе научно32

СПИ-НЭ-2005 технического потенциала ведущих отраслей промышленности и кадрового потенциала вузов РФ. В этих условиях перспективным является разработка информационно аналитических систем, на ранних этапах образовательного процесса обеспечивающих эффективное взаимодействие потенциальных аспирантов и научных руководителей. Распространение таких систем в последние годы простимулировано интенсивным развитием телекоммуникационных технологий. Основная задача данной информационно-аналитической системы будет, прежде всего, состоять в помощи магистрам старших курсов, будущим аспирантам и их потенциальным руководителям и консультантам находить друг друга исходя из целого ряда критериев и факторов отбора. Система подбора должна учитывать как научно-техническую направленность и заинтересованность в данной области науки и техники, так и личностную или психологическую совместимость индивидуумов. Ключевым компонентом информационно-аналитической системы являются базы данных потенциальных аспирантов и научных руководителей. Причем успешность установления контактов между участниками образовательного процесса экспоненциально зависит от объема наполнения данных баз данных. Предложены принципы, нашли свое воплощение и были реализованы при создании адаптируемой информационно-аналитической системы «PostGrad», которая в настоящее время прошла предварительную апробацию в нескольких ведущих технических и классических университетах РФ. В дополнение к разработанной информационно-аналитической системы с целью обеспечения информационной доступности и открытости был разработан Интернет–сайт, содержащий достаточно обширный объем научных и научно-методических вспомогательных материалов. Научная компонента, связанная с вопросами вероятностного моделирования, проводились в соответствии с грантом Министерства образования РФ на проведение молодыми учеными научных исследований в ведущих научно-педагогических коллективах. Ганеева З.К. ИНТЕРНЕТ-ТЕХНОЛОГИИ В ДИСТАНЦИОННОМ ЭКОНОМИЧЕСКОМ ОБРАЗОВАНИИ [email protected] В настоящее время можно с уверенностью говорить о том, что одной из характерных черт современной ситуации в системе образования является процесс интеграции педагогической науки и практики с современными информационными технологиями. Их взаимодействие и взаимопроникновение не только повлекло за собой качественные изменения образовательного пространства, но и привело к появлению большого разнообразия но-

33

СПИ-НЭ-2005 вых обучающих технологий, объединяемых общим термином "дистанционное обучение". Основные достоинства использования современных компьютерных технологий в учебном и научном процессах достаточно очевидны: · большая скорость информационного обмена; · возможность одновременного общения большого числа людей, находящихся в разных частях света; · разнообразие форм взаимодействия; · нелимитированное по времени использование информационных и учебных ресурсов. Применительно к процессу обучения это означает, что в отличие от традиционных форм образования, студент, в большинстве случаев, может самостоятельно выбрать себе куратора; референтную группу других учащихся, с которыми он преимущественно будет поддерживать контакт во время обучения; ритм работы, вплоть до дня недели и времени суток, поскольку информационные базы, а также страницы учебных и научных форумов доступны круглосуточно; и даже скорость прохождения курса. Следует отметить, что в большинстве программ дистанционного обучения основное внимание уделяется разработке учебных курсов, временному планированию, способам контроля знаний и организационным вопросам. При использовании Интернет-технологий в экономике: · расширятся возможности контроля самостоятельной работы студентов в асинхронном режиме, что способствует интенсификации учебного процесса; · анимация экономических моделей позволит наглядно представить экономические процессы, что обеспечивает доступность и осознанность обучения; · использование адресов Интернета в программе, позволит сочетать изучение учебного материала с анализом современной экономической статистики; · использование тестов позволит осуществлять систематический контроль за успеваемостью студентов. Также использование курса дистанционного обучения расширит возможности факультета, например, при реализации различных программ послевузовского образования, например, менеджеров, банковских работников, государственных служащих, которые вследствие ограниченности времени могут не посещать некоторые виды занятий, а, подключаясь к учебнику, выполнять задания в асинхронном режиме. Безусловно, использование Интернет- технологий ставит перед преподавателями более сложные задачи - постановка учебных проблем, проверка выполнения заданий, причем, в соответствии с разным темпом их

34

СПИ-НЭ-2005 выполнения отдельными студентами, что требует существенной переподготовки и повышения квалификации. Внедрение компьютера с его гипертекстовым пространством в систему образования разрушает старую тоталитарную в своей основе архитектонику педагогического пространства, где преподаватель-предметник являлся по существу единственным персонажем педагогического действия, и функция которого заключалась, главным образом, в озвучивании учебника (законченного текста). Возможности сетевого образования подрывают монополию педагога на знание и вынуждают уступить часть педагогического пространства компьютеру, делая его более персональным. Дело преподавателя-предметника в новой модели образования - подготовка гипертекстовых учебных материалов и организация работы с ними в форме живого диалога. Использование дистанционных технологий в преподавании экономических дисциплин активизирует самостоятельную работу студентов, интенсифицирует учебный процесс, дает возможность привлечения дополнительного материала и способствует повышению качества обучения. Дистанционные курсы по экономическим дисциплинам с использованием Интернет-технологий могут и должны быть апробированы и в дальнейшем использованы и в обучении студентов дневного отделения. Глухова А.С. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА [email protected] Последние несколько лет проводится реформирование системы высшего образования, но до сих пор нет единой концепции по проведению усовершенствований, в необходимости которых уже никто не сомневается. Основной проблемой образования является определение содержания учебно-воспитательного процесса. С каждым днём увеличивается количество информации, соответственно, происходит и её устаревание – это учебные планы не учитывают. Объект исследования работы – система образования. Предмет исследования – это набор функций, обеспечивающих функциональную полноту системы образования. Целью работы является исследование и разработка информационной системы мониторинга качества процесса образования. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи: 1) исследование образовательного процесса как системы; 2) моделирование образовательного процесса; 3) разработка критериального пространства для оценки качества содержания образования; 35

СПИ-НЭ-2005 4) разработка компьютерной технологии мониторинга качества содержания образования. Во-первых, проведена декомпозиция образовательного процесса. Собран массив характеристик по каждой из подсистем. Во-вторых, на основе выделенных функций образовательного процесса проведен морфологический анализ. Образовательный процесс представлен в виде морфологической матрицы. В-третьих, получена экспертная полиномиальная модель системы образования. Коэффициенты при независимых пременных указывают на силу влияния факторов. В-четвёртых, разработано и обосновано критериальное пространство анализа и управления образовательным процессом, по которому производится анализ учебного плана в одной из гимназий города Новосибирска. Новизна работы: 1) впервые процесс образования представлен в виде полиномиальной интерполяционной модели; 2) учитываются воспитательная и развивающая составляющие содержания образовательного процесса. Практическая ценность: результаты информационной технологии позволят: - повысить эффективность управленческой деятельности заказчика; - осуществить проблемно-ориентированный анализ гимназии; - и проводить более эффективную маркетинговую политику на рынке образовательных услуг; - моделировать и анализировать различные образовательные стратегии развития с учетом ожиданий и требований основных заказчиков. Программа предназначена для анализа деятельности заказчика, управления его требований к системе образования. Для лучшего восприятия информации программа даёт количественную оценку функциям образования. Гуров В.В. КОМПЬЮТЕРНЫЕ ОБУЧАЮЩИЕ ПРОГРАММЫ В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ ТЕХНИЧЕСКОГО ВУЗА [email protected] Большое место в подготовке специалистов в техническом вузе занимают лабораторные и практические занятия. Специфика проведения таких занятий во многом определяется особенностями изучаемой дисциплины и местом этой дисциплины в учебном плане той или иной специальности. Учесть эту специфику и обеспечить максимально возможную индивидуализацию работы со студентами позволяют компьютерные обучающие про36

СПИ-НЭ-2005 граммы (КОП). На кафедре "Компьютерные системы и технологии" МИФИ такие комплексы разрабатываются по различным как профильным, так и общеинженерным дисциплинам. В докладе рассматриваются КОП по трем дисциплинам: "Организация ЭВМ", "Защита информации", "Общая физика". Комплексы КОП "Организация ЭВМ" и "Защита информации" построены по единой схеме. В каждом из составляющих их уроков представлен теоретический материал по соответствующей теме и задания для получения необходимых практических навыков. При выполнении заданий в тренировочном режиме компьютер указывает место появление ошибки и при необходимости по запросу студента показывает правильный результат. Оценка степени усвоения материала проводится с помощью специального режима контрольного тестирования. Организация ЭВМ в той или иной степени рассматривается студентами всех инженерных (и не только) специальностей при изучении основ вычислительной техники, однако для одних студентов этот курс носит ознакомительный характер, а для других является основой будущей специальности и поэтому должен изучаться гораздо более глубоко. В настоящее время комплекс по этой дисциплине насчитывает около 20 уроков, что позволяет адаптировать его для различных категорий студентов. Курс "Защита информации" является одним из профилирующих в учебном плане будущих специалистов по информационным технологиям. Его работы ориентированы на подготовленных студентов. Ввиду сложности выполнения работ по дешифрованию информации в ряде из них предусмотрена специальная система подсказок, уникальная для каждого изучаемого шифра. Курс общей физики является базовым для большинства технических специальностей. КОП для этого курса являются компьютерным аналогом лабораторных работ. Программы позволяют максимально точно воссоздать реальные условия проведения эксперимента и с помощью анимации оживить его. Эти работы могут использоваться как студентами индивидуально при подготовке к выполнению работы в лаборатории; так и для выполнения физического практикума студентами нефизических специальностей. Гуров Д.В. РАЗРАБОТКА ЭЛЕКТРОННЫХ УРОКОВ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ СПЕЦИАЛЬНЫМ ДИСЦИПЛИНАМ [email protected] В настоящее время в учебный процесс вузов все шире внедряются компьютерные обучающие программы. Наиболее интересно применение компьютеров для обучения собственно компьютерным дисциплинам. Од37

СПИ-НЭ-2005 ной из базовых дисциплин в этом направлении является "Организация ЭВМ". По этому курсу разработаны электронные уроки "Проектирование комбинационных схем ЭВМ" и "Представление логических функций". Эти работы содержат теоретический материал по теме, а также обеспечивают два режима работы – с оценкой и без оценки. При работе в режиме "Без оценки" в случае неправильного ответа пользователь может выбрать между двумя альтернативами: получить правильный ответ и перейти к следующему заданию, либо попробовать ввести ответ ещё раз. То есть весь урок делится на отдельные пункты, результаты которых могут оцениваться как самостоятельно, так и интегрально. При работе в режиме "С оценкой" теория недоступна, и работа выполняется от начала до конца без возможности исправления ошибок, они все будут учтены при подведении итогов. Уроки снабжены подробными описаниями всех необходимых действий. Существенным преимуществом уроков является дружественный интерфейс, облегчающий работу: специальные кнопки, подсказки, перемещения автофокуса. В работе "Проектирование комбинационных схем ЭВМ" обучаемый должен пройти все этапы синтеза схемы: минимизация, переход в одноэлементный базис и построение схемы. В работе "Представление логических функций" студент по исходному виду функции, заданном в виде таблицы истины, совершенной дизъюнктивной или конъюнктивной нормальной формы, составляет другие виды записи. Уроки реализованы в среде программирования Delphi. Особенностью программного обеспечения является отсутствие базы данных заданий и ответов. При каждом запуске урока генерируется новое задание и вычисляются правильные ответы. С помощью специальных контрольных проверок не допускается генерация вырожденных функций. Такой подход, хотя и значительно усложнил программы, но сделал бессмысленной попытку взлома базы данных урока с целью получения правильных ответов. Оба урока включены в состав лабораторного практикума на кафедре "Компьютерные системы и технологии" МИФИ, где успешно используются. По сходной методике могут быть реализованы уроки и по другим техническим дисциплинам. В частности, мною был написан электронный урок по общей физике на тему "Распространение электромагнитного сигнала в коаксиальном кабеле", который в настоящее время проходит апробацию. Дмитренко А.В., Черняев А.В. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМЫ ЗНАНИЙ ПРИ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ ЭКСПЕРТИЗЕ ОБЪЕКТОВ СТРОИТЕЛЬСТВА [email protected] Анализируется модель процесса формирования системы знаний для систем информационной поддержки экологической экспертизы объектов 38

СПИ-НЭ-2005 строительства. В модели и ее программной реализации используется архитектура системы, основанная на виртуальной экспертной системе (ВЭС). В этом случае, в зависимости от характера формируемых знаний и ранее установленных требований, а также имеющейся правовой и нормативной документации, ВЭС выбирает наиболее адекватный набор методов и алгоритмов для извлечения знаний, их структурирования и формализации. Она же осуществляет согласование данных, приведение их к одинаковым форматам и методам представления. Основные особенности архитектуры предлагаемой ВЭС следующие: - используются встроенные динамические ЭС; - для выбора актуального комплекса правил, методов, алгоритмов и программ применяются различные методы автоматизированного принятия решений. Входные данные вместе с набором критериев выбора, согласования, верификации и оптимизации поступают в соответствующее хранилище данных (ХД). Оттуда первично обработанная информация идет в систему формирования знаний, которая и есть ВЭС. Она включает блок вывода решений, блоки согласования и верификации, а также рабочие базы данных. Затем происходит извлечение знаний и формирование системы знаний. Они также направляются в ХД, а оттуда при необходимости, определяемой пользователем, в систему формирования и вывода документации. Система управления, кроме своих обычных функций, отвечает еще за формирование как иерархии логической структуры системы и ее динамики, так и структуры ВЭС и ее компонентов, а также их системной устойчивости. Применение данной модели требует разработки комплекса виртуальных моделей, автоматизации процесса извлечения знаний, развития системы мониторинга, верификации и согласования данных и знаний. Сложность реализации подобной системы требует, в свою очередь, применения современных методов информационного и интеллектуального анализа. Добудько Т.В., Маврин С.А. ФОРМЫ ОРГАНИЗАЦИИ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ В СЕТИ ИНТЕРНЕТ [email protected] К числу основных особенностей новых информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) как принципиально нового учебного средства относят их способность обеспечивать доступ к практически неограниченному объему информации, увеличение объема потенциально доступного отдельному человеку информации и скорости ее получения, обеспечение активной формы фиксации продуктов психической деятельности, что приводит к качественному изменению структуры учебной и познаватель39

СПИ-НЭ-2005 ной деятельности студентов. Эти особенности относятся к числу существенных предпосылок эффективности самостоятельной работы студентов. Как известно, понятие «самостоятельная работа» не имеет общепризнанной трактовки в современной педагогической литературе, но при всех различных интерпретациях этого термина вполне очевиден дидактический потенциал глобальной компьютерной сети Интернет в процессе организации самостоятельной работы студентов. Рассматривая возможность самостоятельной работы студентов в сети Интернет, определим ее цель, содержание и формы. Очевидно, в качестве цели должно выступать развитие у студентов навыков самообразования; содержательная сторона может быть описана как процесс усвоения континума информации в той или иной образовательной области. При этом формы организации самостоятельной работы достаточно разнообразны. Поиск информации в сети. Одновременно с усвоением содержания учебный дисциплины способствует развитию эвристических способностей. Предполагает наличие навыков использования web-броузеров, баз данных, пользования информационно-поисковыми и информационно-справочными системами, автоматизированными библиотечными системами, электронными журналами. Организация диалога в сети. Способствует развитию коммуникативных способностей. Предполагает наличие умений работать с электронной почты, принимать участие в синхронных и отсроченных телеконференциях. Работа с тематическими и web-квестами (Б.Додж и Т.Марч). Способствует развитию креативных способностей. Предполагает наличие критического мышления, умения анализировать и оценивать информацию. Мультипроектирование (Е.С.Полат). Способствует развитию творческих способностей. Предполагает наличие навыков работы с информацией, умения сотрудничать и работать в группе, нести ответственность, организовывать свою работу. Заметим, что при использовании этих форм этап самостоятельной работы студентов может быть вполне адекватно охарактеризован как «зона ближайшего развития» (Л.С.Выготский). Ершиков С.М. ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА КАФЕДРЫ [email protected] Одним из направлений использования компьютерных технологий в вузе является создание информационных систем (ИС) для обеспечения организации учебного процесса. В настоящей работе представлен опыт создания кафедральной информационной системы. На кафедре биохимии Ярославской государственной медицинской 40

СПИ-НЭ-2005 академии ежегодно обучается более 600 студентов трёх факультетов. С целью повышения эффективности управления учебным процессом с 2000 года на кафедре функционирует ИС «Учебная часть кафедры». В основе системы лежит реляционная база данных, управление которой осуществляется СУБД MS Access. ИС предназначена главным образом для заведующего кафедрой, заведующего учебной частью кафедры, а также может быть использована другими преподавателями для подготовки отчётов и другой документации. ИС включает ряд разделов. Раздел «Студенты» содержит средства ввода информации, касающейся студентов, обучающихся на кафедре, и осуществления мониторинга их учебных достижений, в том числе формирование рейтинг-листов студентов и учебных групп, поиск данных об успеваемости отдельных студентов, печать сведений о задолжниках по текущей успеваемости. В разделе «Преподаватели» имеются средства ввода данных о педагогической деятельности преподавателей кафедры и возможности создания отчётов об их учебной нагрузке: учебная нагрузка преподавателя по всем видам работ и в целом за семестр и за год; ежегодная учебная нагрузка по кафедре в целом, по преподаваемым дисциплинам, и у отдельных преподавателей; эти сведения могут быть полезны для планирования учебной работы на предстоящий учебный год и при подготовке ежегодного отчёта о работы кафедры. Разделы «Лекции» и «Практические занятия» оформляются на основании рабочей программы по дисциплине. Средства ИС в рамках данного раздела позволяют осуществлять выведение на печать календарно-тематического плана лекций и практических занятий на текущий семестр, расписания лекций и занятий, а также оперативно вносить изменения в эту документацию. Раздел «Тестирование» содержит результаты итогового тестирования студентов по всему изучаемому курсу. Система предоставляет возможность создания ведомости итогового тестирования и подготовку результатов тестирования для статистической обработки. Раздел «Экзамен» содержит результаты курсового экзамена и позволяет производить подготовку к печати зачётноэкзаменационных ведомостей по установленной форме, подведение итогов сессии – расчёт среднего балла и процента успеваемости в каждой группе и в целом по курсу. Внедрение ИС способствует более качественному управлению образовательным процессом за счёт быстрого доступа к сведениям, содержащимся в базе данных, автоматического генерирования отчётной документации, возможности использования системы сотрудниками, не имеющими большого опыта работы на компьютере.

41

СПИ-НЭ-2005 Жарова М.Ю. ПОСТРОЕНИЕ И АНАЛИЗ МОДЕЛИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА [email protected] Проблема построения моделей с целью эффективного управления объектом не нова, в том числе применительно к процессу образования. Однако большую сложность составляет проведение экспериментов с моделями такого абстрактного характера. Поэтому актуальным является построение точных математических моделей и их анализ в области образования. Целью данного исследования является создание эффективной технологии поддержки анализа моделей в образовательном процессе. В рамках исследования проблемы было выполнено следующее: Во-первых, проведен анализ предметной области. Исследовано общее состояние образовательного процесса, выделены его основные функции с помощью системного подхода и модульного принципа, образовательный процесс представлен в качестве системы управления. На основе анализа состава функций образовательный процесс представлен в виде функционально-структурной модели. Выделенные функции управления данной системы являются самыми основными, необходимыми для обеспечения функциональной полноты системы. Планирование и контроль, организация управления и мотивация, ресурсное обеспечение и исполнительная деятельность являются элементами т.н. минимального модуля управления. Во-вторых, проведено математическое моделирование образовательного процесса. На основе функционально-структурной модели управления сформирована матрица планирования эксперимента. Расчетные данные получены путем экспертного оценивания влияния основных выделенных факторов на результат функционирования системы – качество образовательного процесса. Построение модели методом математического планирования эксперимента. Полученная модель является полиномиальной, интерполяционной (справедлива только на заданном интервале варьирования фактора). В-третьих, проведен анализ полученной модели, на основе построенной модели рассчитаны числовые значения коэффициентов полиномиальной модели. Количественные значения коэффициентов указывают силу влияния фактора на выходной результат, знаки коэффициентов указывают на характер влияния, значимые коэффициенты взаимодействия факторов указывают на то, что данный набор факторов является системой. А также, разработана информационная технология, реализующая полученную модель: построена информационная модель системы, разработаны алгоритмы, разработан и отлажен программный комплекс, который реализует данную технологию. 42

СПИ-НЭ-2005 Исламова Р.Г. ДИСТАНЦИОННОЕ ОБРАЗОВАНИЕ [email protected] Компьютерные телекоммуникации все настойчивее проникают в различные сферы жизни современного общества: бизнес, финансы, средства массовой информации, науку и образование. На общем фоне развития телекоммуникаций в нашей стране, постепенно проявляется и становится заметным процесс внедрения компьютерных телекоммуникаций в сферу народного образования, и, прежде всего, в жизнь современной школы. Особенно стремятся участвовать в этом процессе школы из "глубинки", где уже есть современная телефонная сеть, но по-прежнему нет доступа к современной оперативной информации по различным отраслям знаний. Некоторые учителя используют телекоммуникации преимущественно для внеклассной работы с учащимися по отдельным экспериментальным проектам. Однако уже сейчас многие школы за рубежом используют компьютерные телекоммуникации непосредственно на уроках в условиях реального учебного процесса, постепенно подготавливая учащихся к жизни в информационном обществе. Компьютерные телекоммуникации начинают постепенно осознаваться многими педагогами как один из инструментов познания окружающего мира. Инструмент этот настолько мощный, что вместе с ним в школу приходят новые формы и методы обучения, новая идеология глобального мышления. Использование электронной почты в обучении обычно протекает в форме телекоммуникационных проектов. Учебный телекоммуникационный проект посвящается определенной теме, включает разнообразные виды деятельности учащихся по подготовке и передаче, а также получению и анализу учебной информации с помощью средств компьютерных телекоммуникаций, и охватывает по времени от нескольких дней до нескольких месяцев. Простые телекоммуникационные проекты могут выполняться двумя классами учащихся под непосредственным руководством учителей и проходят в форме неструктурированной коллективной переписки. Сложные длительные проекты, в которых участвуют десятки и сотни классов, требуют участия в проектах координаторов и методистов, руководящих ходом телекоммуникаций, добивающихся согласованности содержания и сроков отправки корреспонденции. Комплексное использование информационных и коммуникативных возможностей Internet обладает очень большими потенциальными возможностями в образовании. Возможности этой системы для поддержки свободного обмена информацией поразительны и практически безграничны. Для студента, школьника, вообще любого человека, занимающегося самообразованием, дистанционные курсы Центра "Эйдос" вызывают неиз43

СПИ-НЭ-2005 менный интерес. Для них Центр "Эйдос" проводит дистанционные профиль-курсы, а также Эйдос-классы (выполнение и онлайн-защита творческих работ). Ищенко Е.И. АВТОМАТИЗАЦИЯ АДАПТИВНОГО ТЕСТИРОВАНИЯ КАК ИНСТРУМЕНТА ДИДАКТИЧЕСКИХ ИЗМЕРЕНИЙ УРОВНЯ ЗНАНИЙ ПО ИНОСТРАННЫМ ЯЗЫКАМ Контроль уровня учебных достижений основан на дидактических измерениях. В традиционном понимании дидактическое измерение есть ни что иное, как анализ и преобразование преподавателями ответов экзаменующихся на задачи или вопросы различной меры трудности. В смысловом отношении результат измерений содержит оценку (традиционно отметку) совокупности ответов студентов, которая отображается на шкалу отдельного преподавателя. Поскольку каждый преподаватель имеет собственную шкалу оценивания, измерения такого рода будут всегда субъективными. Для устранения субъективизма дидактических измерений иногда прибегают к групповому контролю, когда уровень учебных достижений студента оценивается сразу несколькими преподавателями, а отметка формируется экспертным путем. Следующим этапом повышения эффективности дидактических измерений явился переход к тестированию – «бумажному», «аппаратному», «компьютерному». Каждый из этих способов обладает как своими достоинствами, так и недостатками, но основной целью любого из этих способов является получение оценки уровня достижений студента с заданной верностью или точностью. Основной особенностью является то, что тестовая последовательность формируются в процессе тестирования в соответствии с уровнем достижений каждого конкретного индивида, динамически оцениваемого (а в лучшем случае и прогнозируемого) в процессе, а не по окончании тестирования. Следует отметить некоторые ограничения использования: 1. Технические параметры компьютеров могут ограничивать возможности: реализации алгоритмов адаптивного тестирования, формирования и ведения большого объема банка тестовых заданий, на основе которого формируются тесты, реализации форм, графических и мультимедийных компонент тестовых заданий. 2. Тестирование требует точной калибровки заданий по мере трудности. Для каждого индивида формируется индивидуальный тест, состоящий их некоторого множества заданий, являющимся подмножеством всего банка тестовых заданий. Получаемые каждым тестируемым оценки сильно 44

СПИ-НЭ-2005 зависят от точности оценивания характеристик каждого задания, ему предъявленного. 3. Слабая оснащенность компьютерной техникой и локальными сетями является преградой для развития компьютерного адаптивного тестирования. Использовать его как стандартную практику возможно в организациях (учебных заведениях), обладающих достаточным парком компьютерной техники и возможностью сбора достаточно большого объема статистики или возможностью приобретения такого банка для использования. Кипрушкин С.А., Курсков С.Ю., Носович Н.Г. УДАЛЕННОЕ АДМИНИСТРИРОВАНИЕ ЛАБОРАТОРНОГО КОМПЛЕКСА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИИ СЕРВЛЕТОВ [email protected] Целью данной работы является реализация механизма администрирования лабораторного комплекса, обеспечивающего поддержку научнообразовательного процесса в области оптической спектроскопии на физическом факультете Петрозаводского государственного университета. Данный комплекс построен на базе распределенной информационноизмерительной системы и обеспечивает удаленный доступ к своим информационным и техническим ресурсам в сетях на базе стека протоколов TCP/IP. Доступ администратора к центральному серверу системы, который, в свою очередь, обеспечивает доступ к серверам оборудования, осуществляется с помощью стандартного браузера и Web-сервера. Взаимодействие Web-сервера с центральным сервером реализовано посредством сервлета. Сервлеты – это модули расширения для Web-серверов с поддержкой Java. В данной работе сервлет используется для организации сетевого обмена с центральным сервером в соответствии с протоколом системы и динамической генерации HTML-страниц. Сервлет предоставляет администратору как средство удаленного доступа к системе, так и механизм самого доступа. Администратор подключается к центральному серверу как обычный клиент, но с паролем в поле "данные" кадра запроса и указанием длины пароля в поле "ключ", код команды передается в поле "функция". После проверки пароля данному клиенту разрешается администрирование системы. Команды администратора выполняются в основном потоке сервера, что позволяет управлять дочерними потоками, которые обслуживают клиентов. После подключения администратора к центральному серверу и при каждой перезагрузке сервлета центральный сервер посылает администратору информацию о клиентах, используемых ресурсах и серверах оборудования. Эта информация, в частности, включает адрес ресурса (например, 45

СПИ-НЭ-2005 адрес модуля приборного интерфейса), IP-адрес клиента-владельца, уникальный идентификационный номер клиента-владельца, IP-адрес сервера оборудования, номер порта, на котором сервер оборудования ожидает связи с клиентом, и его псевдоним. HTML-страница, получаемая администратором, содержит таблицу, в которой имеется форма для работы с клиентами. Форма позволяет посылать команды на отключение всех клиентов с освобождением ресурсов, приостановку и последующий запуск работающего клиента, на освобождение занятого клиентом ресурса, что необходимо для исключения монопольного захвата ресурсов на неопределенно долгий период времени. Последнее особенно важно при проведении лабораторных работ со студентами. Работа выполнена при поддержке Американского фонда гражданских исследований и развития (проект PZ-013-02) и Министерства образования РФ. Козачок В.И. ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПОРТАЛ ФОРМИРОВАНИЯ АППАРАТА УПРАВЛЕНИЯ ФЕДЕРАЛЬНОГО ОРГАНА ИСПОЛНИТЕЛЬНОЙ ВЛАСТИ [email protected] В настоящее время российский рынок изобилует предложениями по разработке и поставке автоматизированных систем управления персоналом – как отечественных, так и западных. К достоинствам отечественных пакетов можно отнести их адаптацию к российской системе учета и делопроизводства, а также более низкую цену по сравнению с наиболее известными пакетами западных фирм. Преимущество западных программ составляет значительно более полная функциональность. Однако ни первые, ни вторые не позволяют квалифицированно решать задачу подбора, оценивания, расстановки и подготовки резерва выдвижения на должности руководителей. Автором разработан и реализован в прототипе информационного портала метод социальной диагностики персонала федерального органа регионального уровня. Информационный портал – это основанный на Web-технологиях программный продукт, объединяющий в единое целое самую разнородную информацию, как структурированную (базы данных), так и неструктурированную (изображения, документы, звук, видеоинформация и т. д.). В частности в базах данных сосредоточена информация личных дел сотрудников, отражающая биографические сведения, сведения по оценке социального ядра личности сотрудника и другие данные. Традиционная неструктурированная информация представлена в виде текстовых документов – аттестаций, представлений, заключений, отзывов и др. Созданный прототип информационного портала социологического обеспече46

СПИ-НЭ-2005 ния принятия кадровых решений о выборе претендента на руководящую должность обеспечивает линейных руководителей и сотрудников кадровых служб, средствами доступа, извлечения и анализа информации, а также возможностью принятия решения, основанного на полученных данных. Полностью используя все преимущества портала, линейные руководители и сотрудники кадровых аппаратов могут быстро принимать обоснованные кадровые решения, обеспечивая федеральному органу исполнительной власти эффективное управление, формируя аппарат управления на новых принципах, что особенно важно в современных политических и экономических условиях. Эффективность обеспечивается двумя факторами, первый – расстановкой управленцев в соответствии с социальным потенциалом личности и второй выполнением условия, что уровень социализации личности руководителя не ниже уровня социализации подчиненных. Прототип информационного портала социологического обеспечения принятия кадровых решений о выборе претендента на руководящую должность разработан с использованием программного обеспечения Hummingbird EIP™ (Enterprise Information Portal). Кравец О.Я., Свиридова О.С. МЕТОД МОДЕЛИРОВАНИЯ И РАЗРАБОТКИ WEB-ПРИЛОЖЕНИЙ [email protected], [email protected] Разработка Web-приложений поддерживается множеством программных инструментов. Такие инструменты предоставляют низкоуровневые элементы реализации, но не включают более абстрактные элементы моделирования навигации, представления и взаимодействия с пользователем. Было предложено множество подходов к разработке информационных Web-систем, некоторые из них поддерживают полуавтоматическую генерацию приложений. Целью данной работы является разработка методологии построения Web-приложений путем автоматической генерации кода из моделей, описывающих логику работы приложений на более высоком уровне абстракции. Такой подход в целом отвечает концепции Model-Driven Architecture (MDA). Разрабатываемый метод моделирования базируется на расширении языка UML (Unified Modeling Language) для предметной области интерактивных Интернет-ориенированных систем. Этапы моделирования включают: анализ требований к системе, концептуальное моделирование, модель навигационной структуры и презентационной логики. Моделирование Web-систем базируется на спецификации требований к системе. Ее цель – анализ функциональных и нефункциональных требований на основании текстового описания задачи. Результатом данно47

СПИ-НЭ-2005 го этапа разработки являются диаграммы условий использования, которые определяют пользователей системы и ее функциональность для каждого пользователя. На диаграммах условий использования базируется концептуальное моделирование. Его результатом является концептуальная модель предметной области (диаграмма классов), для построения которой используется традиционный объектно-ориентированный подход: выделяются объекты, необходимые для обеспечения функциональности системы, определяются ограничения и структуры наследования. Основными элементами концептуальной модели являются классы, связи (ассоциации) и пакеты. На этапе моделирования навигационной структуры классы концептуальной модели преобразуются в узлы, а ассоциации – в ссылки. Навигационная модель системы определяет, какие объекты и связи концептуальной модели будут доступны для навигации. Наконец, презентационная модель описывает структурную организацию представления (разметку и наполнение узлов) и динамическое поведение объектов системы на основе модели навигационной структуры. Данные модели могут быть описаны при помощи документов XML с соответствующей структурой. Дальнейшая работа будет заключаться в создании инструмента для последовательного преобразования моделей системы и автоматической генерации Web-приложений на их основе. Кузнецова П.В., Гуров В.В. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГРАФИЧЕСКИХ СРЕДСТВ ДЛЯ ОБРАБОТКИ РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЙ, ПОЛУЧЕННЫХ В КОМПЬЮТЕРНЫХ ОБУЧАЮЩИХ ПРОГРАММАХ [email protected] В настоящее время актуальным является использование специальных компьютерных программ в процессе обучения. Особенно удобны такие программы для выполнения различных лабораторных работ, в частности по общей физике. На компьютере моделируются физические процессы, которые максимально приближены к реальным. Программы позволяют снимать измерения, необходимые для изучения конкретного процесса с использованием виртуальной физической установки. Однако, помимо самой модели лабораторной установки необходимы эффективные средства для обработки измерений и их погрешностей. Одним из таких средств является построение графиков. Зачастую это представляет собой довольно трудоемкий процесс, в котором много времени уходит на исправление ошибок, перерисовку линий, изменение масштаба и т.п. Программа для построения графиков, представленная в докладе, может существенно облегчить процесс обработки измерений, при этом поль48

СПИ-НЭ-2005 зователь освобождается лишь от рутинной работы, не способствующей пониманию сути физического явления. Графики строятся в отдельном окне, имитирующем миллиметровую бумагу. Специальные управляющие средства окна позволяют задавать масштаб, наносить точки, соответствующие результатам измерений, и погрешности. Линии графика проводятся с помощью «мыши». Если при прорисовке линии пользователь допустил ошибку, достаточно с помощью специальной кнопки очистить график, при этом все настройки, заданные пользователем сохраняются. Пользователю необходимо самому определить необходимый масштаб, который должен соответствовать ГОСТу, что автоматически проверяется программой. Кроме того, пользователь имеет возможность менять масштаб построенного графика, при этом нанесенные точки и проведенная линия не будут стираться с «миллиметровки», а только займут новое положение. Это облегчает работу пользователя, который не будет вынужден перерисовывать график. Для облегчения статистической обработки результатов в программе используется средство проведения усредненной линии по нанесенным на графике точкам, при котором оцениваются среднеквадратические отклонения графика от полученных точек. Это позволяет проводить более точную обработку результатов. Данная программа была разработана для компьютерной реализации лабораторной работы «Изучение затухающих и вынужденных колебаний маятника» по курсу общей физики. Графики являются неотъемлемой частью этой работы, так как по ним определяются наиболее важные характеристики колебательной системы (например, резонансная частота). Программа для построения графиков позволила ускорить обработку измерений, а также сделать этот процесс менее трудоемким. Купрюхин А.И., Близнюк Е.В. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ СОДЕРЖАНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА [email protected] Актуальность проблемы: основной ресурс цивилизации – образование в настоящее время находится в кризисной ситуации, так как уровень развития техносферы не соответствует развитию образования. Однако проблемы системы образования по-прежнему имеют приоритет номер один для большинства стран мира, включая и Российскую Федерацию, поскольку оно формирует социальный ресурс для развития нации. Постановка задач: 1) оценить существующий образовательный процесс, используя директивные материалы: закон об образовании РФ и доктрину образования РФ; 49

СПИ-НЭ-2005 2) разработать критериальное пространство для проведения мониторинга содержания образования; 3) создать модель, позволяющую наиболее полно представить процесс образования; 4) выработать управляющие воздействия для стабилизации системы образования. Для того чтобы решить поставленные задачи необходимо рассмотреть все ступени образования, которые проходит человек, а также следует произвести оценку содержания образования в тот или иной момент обучения. Для проведения мониторинга содержания образования было определено критериальное пространство, по которому он будет проводиться. В качестве основных были выбраны следующие критерии: знания, умения, навыки, творческое мышление, развитие, воспитание и социализация. На основе выбранных критериев были проанализированы существующие модели системы образования и выбрана структурно – функциональная модель образовательного процесса. Такое представление объекта исследования обладает следующими свойствами: - рекурсивностью, - универсальностью, - полнотой. Модель позволяет отслеживать вектор целей, текущее состояние учебного процесса и их отклонения, что дает возможность вырабатывать управляющие воздействия для стабилизации процесса. Минасов Ш.М., Сираева Л.Р., Тархов С.В. АНКЕТИРОВАНИЕ КАК КОСВЕННАЯ ОЦЕНКА НАЧАЛЬНОГО УРОВНЯ ЗНАНИЙ СТУДЕНТОВ [email protected] На кафедре информатики Уфимского государственного авиационного технического университета проводится эксперимент по внедрению элементов дистанционного обучения для студентов очного отделения. На начальном этапе нами было проведено анкетирование студентов на нескольких специальностях первого и второго курсов (всего около 400 студентов) с целью выявления целесообразности и возможностей применения компьютерных технологий обучения в дополнение к традиционным. Результаты анкетирования показали, что 92% опрошенных имеют необходимую для обучения компьютерную технику: из них 77% имеют ее дома, 2% - на работе, 14% - у друзей, 7% - занимаются еще где либо. Кроме того, 250 студентов (63%) имеют доступ в Интернет посредством: модема - 215, ISDN-13, домовых сетей – 11, радиомодема – 7, оптоволокна – 50

СПИ-НЭ-2005 4. Это говорит о том, что большинство студентов имеют достаточное техническое обеспечение для занятий с использованием дистанционных технологий. Из общего числа студентов 29 человек окончили школу с золотой медалью, 44 человека – с серебряной. 87% студентов окончили городские школы, в которых информатика преподавалась на хорошем уровне. При этом 292 из опрошенных студентов владеют операционной системой Windows, приложениями офисного пакета Microsoft Office и телекоммуникационными средствами Internet Explorer и т.д. 202 человека владеют хотя бы одним языком программирования (в основном Turbo Pascal). На вопросы касающиеся самооценки знаний, умений и навыков, полученных студентами во время учебы в школе, колледже, на дополнительных курсах, самостоятельно и т.д. ответы были следующими: 2 – оценили свои знания на «отлично», 12 – на «хорошо», 20 – имеют средний уровень знаний и 261 – низкий уровень, 100 человек считают, что не владеют никаким программным обеспечением. В целом можно сделать вывод о том, что внедрение в учебный процесс изучения курса «Информатика» элементов компьютерного и дистанционного обучения технически возможно и целесообразно, поскольку больше половины от общего числа студентов располагают необходимыми аппаратными средствами и имеют необходимые знания и навыки практической работы с базовым программным обеспечением. Это позволит преподавателю уделить большее внимание обучению слабо подготовленных студентов без ущерба для остальных. На следующем этапе исследования планируется выполнить корреляцию результатов анкетирования и данных о текущей и рубежной успеваемости студентов на основе результатов зачетов и экзаменов. Минасов Ш.М., Минасова Н.С. СЕМАНТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СВЯЗЕЙ УЧЕБНЫХ ДИСЦИПЛИН НА ПРИМЕРЕ СИСТЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ [email protected] Как известно, процесс подготовки специалистов в вузе основан на последовательном изучении учебных дисциплин, перечень которых регламентируется Государственным образовательным стандартом, а последовательность – учебным планом. Далее, на основе учебного плана составляются рабочие программы, определяющие структуру и содержание учебных дисциплин. Разработка рабочих программ является важным этапом подготовки учебного процесса, от которого существенным образом зависит достижение его конечных целей: получение знаний, умений и навыков в конкретной предметной области.

51

СПИ-НЭ-2005 Разработка рабочей программы, как правило, не вызывает затруднений у опытного методиста-преподавателя. Тем не менее, в учебном процессе часто встречаются аномальные ситуации, связанные с дублированием одних и тех же разделов учебных дисциплин в разных учебных курсах, несогласованность отдельных разделов по глубине проработки учебного материала и времени его подачи обучаемым, когда для понимания содержания одной дисциплины необходимы знания, получаемые при изучении другой. Известна и другая ситуация, когда изучение дисциплины должно быть основано на определенном разделе другой дисциплины, а этот раздел не был предусмотрен ее рабочей программой. Кроме того случается, что в самом учебном курсе не всегда правильно устанавливается глубина изучения учебного материала. Современная ситуация в области образовательных услуг характеризуется еще и ростом числа обучаемых, желающих получить те знания, которые им действительно необходимы. Обучаемые, получающие второе или совершенствуя основное образование, все больше изъявляют желание заниматься по индивидуальному плану. Все это существенно усложняет работу экспертов, привлекаемых для анализа полноты и качества учебных программ. Развитие и внедрение новых информационных технологий в образовании (особенно электронного обучения, в том числе с использованием дистанционных технологий) позволяют автоматизировать процесс анализа содержания всего объема информации с целью решения данной проблемы. В докладе рассматриваются подходы, позволяющие на основе выполнения семантического анализа комплекта рабочих программ по специальности во взаимосвязи с учебным планом и содержанием учебных курсов, выявить аномалии заключающиеся: в дублировании одних и тех же разделов дисциплин при изучении различных учебных курсов; нарушении логической последовательности подачи фрагментов учебного материала как на содержательном, так и на хронологическом уровнях. Михайлов Д.М., Гуров В.В. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПАКЕТА ТРЕХМЕРНОЙ ГРАФИКИ 3D MAX ПРИ СОЗДАНИИ КОМПЬЮТЕРНЫХ АНАЛОГОВ ЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ ПО ОБЩЕЙ ФИЗИКЕ [email protected] Отличительной особенностью электронных аналогов лабораторных по общей физике является необходимость использования трехмерной визуальной анимации физического процесса. Можно выделить несколько подходов к решению этой проблемы. Так как большинство электронных учебников реализуется в среде программирования Delphi, то необходимо учитывать специфику данной сре52

СПИ-НЭ-2005 ды. Возможным решением является использование стандартной графической библиотеки OpenGL. Однако использование библиотеки требует кропотливой работы с координатами объектов, а также хороших знаний тригонометрии, стереометрии и аналитической геометрии. Кроме того, разработка визуальных эффектов, таких как тени от предметов, прозрачность материалов и текстур, достаточно трудоемка и требует большого количества времени. Возможным альтернативным решением является использование пакета трехмерной графики 3D Studio MAX. Этот пакет отличается большой наглядностью и относительной простотой в использовании. Недостатками пакета являются отсутствие возможности встроить проект в среду Delphi и невозможность управления визуализацией физического эксперимента во время его выполнения. Второй недостаток устраняется в том случае, если изучаемое физическое явление является периодическим. В этом случае нужно лишь реализовать анимацию для различных значений периодов и загружать соответствующие анимации в нужных ситуациях. Встроить проект, выполненный на 3D Studio MAX, можно с использованием Webтехнологий. Последовательность ключевых кадров, созданных с помощью 3D Studio MAX, конвертируется в GIF-анимацию, а полученная анимация проигрывается в Internet Explorer, который можно встроить в проект, используя стандартный компонент Delphi WebBrowser. Такой подход был использован при создании анимаций для представленной в данном докладе компьютерной обучающей программы, моделирующей работу курса общей физики «Определение моментов инерции тел методом крутильных колебаний». В лабораторной работе используется виртуальная модель установки для изучения метода крутильных колебаний. Так как изучаемое явление является периодическим, а показания снимаются при семи различных условиях эксперимента, то для лабораторной работы было создано лишь семь различных анимаций для каждого из условий. Немцов А.Б. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ [email protected] Под обучением понимается процесс передачи и усвоения знаний, умений и навыков деятельности. В процессе обучения, вообще говоря, реализуются цели образования и воспитания. Традиционной формой получения образования является обучение с преподавателем. Но в процессе обучения издавна применялись различные вспомогательные средства. Например, в Китае еще несколько тысячелетий назад использовался тренажер для обучения искусству иглоукалывания – 53

СПИ-НЭ-2005 муляж человека с множеством скрытых отверстий, в которые безошибочно должен был попасть иглой обучаемый. Позже появились другие тренажеры, потом – механические и электронные системы тестирования. Далее, с появлением вычислительной техники, начал развиваться такой вид программного обеспечения, как системы машинного обучения или автоматизированные обучающие системы (АОС). Конечно, эффективность традиционного вида обучения с преподавателем в форме лекционных, практических и лабораторных занятий доказана всей историей развития человечества. Но с другой стороны, о сложностях, возникших в системе высшего образования в связи с техническим и информационным прогрессом, говорят уже давно, и не без основания. Одна из основных проблем высшего образования – несоответствие между возможностями традиционных методов обучения и тем объемом фактических знаний, которое современное общество требует от выпускников учебных заведений. Увеличение сроков обучения как средство решения его возросших задач исчерпано, поэтому необходимо полагаться на внутренние резервы учебного процесса. Речь идет, прежде всего, об интенсификации и оптимизации учебного процесса. Если рассмотреть железную дорогу в целом, как единое целое, то можно выделить основные свойства, необходимые для существования: конкурентоспособность, безопасность, прибыль, рентабельность. Эти важнейшие свойства зависят в, основном, от сотрудников, работающих на железной дороге. Поэтому необходима постоянная подготовка и переподготовка кадров на железной дороге. Остроту стоящих перед высшим образованием проблем можно снять, применяя в учебном процессе компьютерные средства учебного назначения (КСУН). КСУН – это программные продукты, используемые в преподавании, обучении, самообразовании и повышении профессионального уровня специалиста. Появление обучающих систем поставило на повестку дня вопрос об автоматизации обучения. Задача автоматизации – повышение эффективности обучения, которое складывается из нескольких составляющих: более прочное усвоение материала, больший объем знаний, меньшее время на их усвоение. Повышение эффективности обучения при использовании обучающих систем было подтверждено рядом исследований. Носачева М.П., Сергеева Т.И., Сергеев М.Ю. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ УЧЕБНЫМ ЗАВЕДЕНИЕМ СРЕДНЕГО ЗВЕНА [email protected] Новые информационные технологии и программные разработки находят все более широкое применение во всех сферах практической дея54

СПИ-НЭ-2005 тельности, в том числе и в области управления высшими учебными заведениями. Однако большинство разработок касается проблем управления вузом в целом и практически отсутствуют работы по созданию автоматизированных информационных систем, функционирующих на уровне выпускающих кафедр высших учебных заведений. Таким образом, создание автоматизированной информационной системы, обеспечивающей управление работой кафедры, является важной и актуальной задачей. Предлагаемая система касается информационного обеспечения следующих направлений в деятельности кафедры: · планирование, распределение и учет учебной нагрузки; автоматизированная подготовка отчетных документов по нагрузке; · управление кадрами, формирование и ведение базы данных по профессорско-преподавательскому и учебно-вспомогательному составу работников, подготовка различных отчетных документов по кадровому составу кафедры; · формирование и ведение базы данных учебно-методического обеспечения читаемых дисциплин; организация информационно - поисковой системы, обеспечивающей выборку методических материалов по отдельным дисциплинам, курсам, преподавателям; · формирование и ведение базы данных тестовых заданий по читаемым дисциплинам; проведение тестирования по отдельным темам, разделам и изучаемой дисциплине в целом. Разработанная система реализована с использованием архитектуры клиент-сервер. Распределенная база данных размещается на сервере и на рабочих станциях. Серверная часть базы данных управляется СУБД SQL Server 2000. Приложения реализованы с использованием Delphi 6.0 и СУБД Access. Пользовательский интерфейс носит дружественный характер и рассчитан на разный уровень освоения работы с вычислительной техникой. Использование данной разработки позволяет получать оперативную информацию о кадровом составе кафедры, систематизировать информацию о профессорско-преподавательском составе, получать сведения об опубликованных статьях и тезисах, изданных учебных пособиях и других методических разработках, автоматизировать подготовку и формирование различных годовых отчетов по кадровому составу кафедры, учебной нагрузке и выпуску научно-методических материалов.

55

СПИ-НЭ-2005 Овечкин И.В. ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА С ЭЛЕМЕНТАМИ НИР «ТЕПЛОВЫЕ ПРОЦЕССЫ ПРИ ОСТЫВАНИИ ЖИДКОСТИ» [email protected] Цель работы: Демонстрация студентам процесса построения и идентификации математической модели реального физического процесса на примере процесса остывания воды в цилиндрическом стакане. Процесс остывания жидкости, налитой в цилиндрический стакан, представляет собой совокупность динамических процессов передачи тепла от жидкости во внешнюю среду и описывается различными физическими законами : - теплопередача через излучение и поверхность жидкости без учета испарения и теплопередачи через поверхность стакана (испарение исключается помещением на поверхность жидкости тонкого слоя масла, теплопередача через поверхность стакана исключается теплоизоляцией); - теплопередача через излучение и поверхность стакана, теплоотдача с поверхности жидкости без учета испарения (для учета теплопередачи через дно, стакан ставится на специальную подставку); - теплопередача через излучение и поверхность стакана, теплоотдача с поверхности жидкости без учета испарения и турбулентного течения (вода сгущается с помощью крахмала). Теплопередача через излучение и поверхность стакана, теплоотдача с поверхности жидкости с учетом испарения. dT2 1 4 4 =(Sd × K × (T2 - T1 ) + Sb × K × (T2 - T1 ) + Sp × α × (T2 - T1 ) + σ × ε × S × (T2 - T1 ) + dt c×m 2224.2 æ ö 2224.2 ç ÷ α j × 540167 × 10 T T + S× - 0.622 (2501 - 2.43 × t 2 )) (1) ç 950167 × 10 2224.2 ÷ Сp ç T ÷ p - j × 540167 × 10 è ø 1

2

1

Соответствующие слагаемые дифференциального уравнения (1) учитывают теплопередачу через дно и боковую поверхность стакана, теплоотдачу с поверхности жидкости, лучистый теплообмен и теплообмен за счет испарения. По дифференциальному уравнению (1) строятся математические модели для каждого эксперимента (исключением соответствующего слагаемого из уравнения (1)) в пакете расширения Simulink программы MatLab полученные результаты отображаются на графиках. Проводятся эксперименты с использованием комплекта термопар для параллельного измерения температуры во всех образцах и персонального компьютера с универсальной платой ввода аналоговых сигналов (АЦП). Качество полученной цифровой модели определяется по результатам экспериментов с помощью метода наименьших квадратов, производится вычисление параметров, по ним оценивается сила корреляционной 56

СПИ-НЭ-2005 связи между экспериментальными данными и цифровой моделью. Такая схема проведения измерений позволяет: повысить точность измерений, повысить наглядность проведения измерений (результаты измерений должны отображаться на экране компьютера в реальном масштабе времени). Наглядно отобразить вклад различных физических законов в процесс остывания и последнее, что не маловажно, привить студентам опыт работы с современной измерительной техникой. Подвальный С.Л., Сергеев М.Ю. МОДЕЛИРОВАНИЕ СОСТАВА КОМПОНЕНТОВ ИНФОРМАЦИОННО-ОБУЧАЮЩЕЙ СРЕДЫ [email protected] Одним из самых главных аспектов разработки современных систем дистанционного обучения является повышение адаптивности учебного процесса. Это означает, что проектируемая обучающая система должна подстраиваться под способности конкретного пользователя, его базисный уровень знаний. Основным информационным элементом данной системы является база данных, содержащая разделы и темы учебного курса. Также в систему должны входить программы тестирования, позволяющие, с одной стороны, оценить начальный уровень знаний обучаемого, и, с другой стороны, осуществлять проверку текущей успеваемости обучаемого. Начальное тестирование осуществляется по всем разделам учебного курса (каждому разделу соответствует свой тест). По результатам тестирования обучаемый может пройти раздел в конспективной форме, в обычной форме, или с добавлением дополнительной информации по вопросам, вызвавшим затруднение. С учетом этих результатов формируется из существующих разделов и тем учебная программа, ориентированная на индивидуальный базисный уровень каждого обучаемого. В данной модели необходимо также учитывать два важных ограничения: требования обязательной учебной программы и определенное время, выделенное на обучение. Но обучающая система должна не только формировать учебную программу из существующих компонентов по итогам начального тестирования, но и корректировать ее, сообразуясь с текущей успеваемостью обучаемого. Данная задача возложена на контрольное тестирование, проводящееся после окончания изучения каждого раздела. По итогам тестирования обучаемый может перейти на следующий раздел, перейти на следующий раздел с добавлением дополнительной информации (по вопросам, вызвавшим затруднения), еще раз изучить предыдущий раздел. Однако и в данном случае существует ограничение по времени прохождения всего учебного курса. 57

СПИ-НЭ-2005 Задача формирования и коррекции учебного курса с помощью тестирования носит комбинаторный характер и является оптимизационной с булевыми переменными, определенными на конечном множестве альтернатив. Одним из возможных способов организации автоматизированного перебора вариантов решения является сведение задачи многоальтернативного выбора компонентов информационной системы к задаче стохастической оптимизации. Построение адаптивной информационно-обучающей среды требует разработки специализированного программно-алгоритмического обеспечения на языках программирования высокого уровня. Попырина Е.П. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ ПРЕЗЕНТАЦИЙ В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ [email protected] Сегодня в мире нет ни одной отрасли науки и техники, которая развивалась бы столь стремительно, как информатика. Каждые два года происходит смена поколений аппаратных и программных средств вычислительной техники, причем каждый цикл обновления сопровождается коренным изменением приемов и методов работы с ней. Чтобы успевать за развитием средств вычислительной техники есть только один способ - много читать. Надо читать периодические издания и книги, надо читать публикации в сети Интернет. Объем книг, журналов, сетевых публикаций, с которыми желательно знакомиться учащимся составляет десятки тысячи страниц в год. Для изложения на уроках информатики "Обязательного минимального содержания по информатике" учителю необходимо использовать большой список наименований литературы. С этим списком учащихся можно ознакомить и рекомендовать его для занятий, но вскоре что-то уже устареет, появятся новые, доработанные, переработанные издания, да и заменять время работы за компьютером написанием конспектов тоже не решение проблемы. Выходом из этой ситуации может послужить создание опорных конспектов для учащихся с помощью программы Microsoft PowerPoint. Учениками нашей школы были созданы презентации по информатике на темы: "История развития ЭВМ", "Алгоритмы и их свойства", "Устройство компьютера", "Методы сортировки элементов массива", "Последовательность чисел Фибоначчи" и другие. Для преподавания информатики данный подход дает возможность, по мере появления новых источников, корректировать не весь курс, а конкретные слайды по определенным темам. Компьютерные презентации являются одним из приемов способствующих интенсификации процесса усвоения учебного материала не только 58

СПИ-НЭ-2005 по информатике, но и по другим предметам. В школах и институтах с помощью программ типа PowerPoint можно создавать и демонстрировать учебные и справочные слайд-фильмы, рассказывать о жизни и творчестве знаменитых людей, о работе кружков, секций и клубов, демонстрировать коллекции, творческие и спортивные достижения. Например, учениками нашей школы были созданы презентации по математике "Геометрия Лобачевского", «Теорема Пифагора и способы ее доказательства». Эти презентации можно использовать на уроках в классах с углубленным изучением математики, на занятиях кружка. Создано большое количество презентаций по истории и краеведению: "И.И. Шишкин", "Н.А. Дурова", "Древний Египет", "60 лет Сталинградской битве" и другие. С каждым годом все активнее к созданию слайд-фильмов подключаются учителя-предметники. Таким образом, в нашей школе осуществляются межпредметные связи. Использование этих слайд-фильмов в учебном процессе позволяет экономить время на объяснение нового, на закрепление изученного, повышает эффективность воздействия учебного материала на учащихся. Визуальная насыщенность учебного материала делает его ярким, убедительным и способствует повышению интереса к изучаемым предметам. Компьютерные презентации позволяют акцентировать внимание аудитории на значимых моментах изучаемой информации и создавать наглядные эффектные образы в виде схем, диаграмм, графических композиций и т.п. Учащиеся выпускных классов имеют возможность, используя программу PowerPoint, создавать конспекты по другим предметам и интересующим их темам. Например: "Современные музыкальные направления", "Чемпионат мира по футболу", "Достопримечательности нашего города", "Вредные привычки" и другие. Эти презентации можно использовать на классных часах и внеклассных мероприятиях. Они способствуют культурному и эстетическому воспитанию учащихся. В процессе создания презентации учащиеся могут проявить себя и как автор-сценарист, и как режиссер, и как художник, и даже как исполнитель. Строго говоря, PowerPoint предъявляет повышенные требования к творческим способностям автора, к его художественному вкусу и в то же время предоставляет свободу выбора. Применение компьютерных презентаций в учебном процессе для различных учебных дисциплин позволяет интенсифицировать усвоение учебного материала и проводить занятия на качественно новом уровне.

59

СПИ-НЭ-2005 Селиванов Д.Ф. ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ТРЕНАЖЕРНОЙ ПОДГОТОВКЕ НА ОСНОВЕ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ПРОЦЕДУР ЭКСПЕРТНОЙ КРИТИКИ [email protected] В работе рассматривается функциональная система автоматизации процесса поддержки принятия решений (ППР) при тренажерной подготовке должностных лиц (ДЛ) с использованием процедур экспертной критики (ЭК): 1. Формируется библиотека функций для создания сети решений, задающих активные процедуры оказания влияния, обнаружения отклонений и направления действий, которые выполняются перед, в процессе и после ПР. 2. Библиотеку функций критики наполняем множеством релевантных для данного процесса обучения корректирующих процедур. Эти процедуры реализуются частично избыточным образом для перекрытия множества вероятных причин ошибок и отклонений при ПР. 3. Процедуры оказания влияния для предотвращения совершения ошибки выполняются априорно по отношению к циклам выработки варианта ПР 4. Процедуры обнаружения отклонений определяют места и тип совершаемых ошибок. Для этого они опираются на динамически формируемую на базе экспертных знаний сеть “эталонных решений” и ограничений предметной области (ПрО). Знания и ограничения ПрО пополняются и модифицируются в течение всего жизненного цикла системы ППР (СППР). 5. Процедуры направления действий активизируются в случае определения ошибок и предназначены для их коррекции, выполняются апостериорно по отношению к циклам выработки варианта ПР. 6. Механизм критики ориентирован на ДЛ и способен сообщить необходимую информацию в нужное время, включая возможность переключения используемого типа критики и поддержки диалога, пригодного для различных категорий ДЛ. 7. Для правильного определения типа возникшей ошибки строится полная когнитивную модель ДЛ, которая адаптируется в соответствии с его действиями. По мере приспособления критики возрастает степень сотрудничества механизма критики и ДЛ. 8. СППР на основе ЭК нуждается в механизмах динамической модификации, используемой части хранилища информации. База прецедентов растет по мере того, как ДЛ добавляют различные варианты ПР. 9. СППР на основе ЭК предоставляет текущему пользователю те знания и опыт, которыми он пока не обладает, но должен иметь для реализации эффективного выполнения своих функциональных обязанностей.

60

СПИ-НЭ-2005 10. Механизмы критики вводят интеллектуальный уровень в среду автоматизации ППР при обеспечении обучения специалистов через интерфейс, их реализация должна быть максимально ненавязчивой и полезной для ДЛ, являясь приемлемой средой для экспертной критики. Середа Е.Н. ПОДСИСТЕМА КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ В ЭЛЕКТРОННОМ УЧЕБНИКЕ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ОСНОВЫ КОМПЬЮТЕРНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЯ РЭС» [email protected] Одной из самых характерных черт современной организации учебного процесса в вузе является широкое использование информационных технологий. Электронный учебник по дисциплине «Основы компьютерного проектирования и моделирования РЭС» включает: подсистему хранения, быстрого поиска основного теоретического материала, полностью отвечающего требованиям государственного стандарта; подсистему тестирования уровня подготовки курсантов и генерации индивидуального плана изучения дисциплины, подсистему контроля и итоговой оценки уровня усвоения базовых знаний, а также базы графических данных, иллюстрирующих теоретический материал. Подсистема контроля знаний курсантов включает индивидуальные задания по каждой изучаемой теме, задания для организации рубежного контроля. Рассматриваемая система пригодна не только для текущего контроля или промежуточной аттестации по отдельным темам, но и для итоговой проверки. Важно, что она предоставляет благоприятные условия для самоконтроля (самопроверки) курсантов. Для этого в системе предусмотрен специальный (не пересекающийся с экзаменационным, но достаточно богатый) банк вопросов, продуманный справочный аппарат и соответствующий интерфейс, предоставляющий возможность моделирования ситуаций экзамена по данной дисциплине. В ходе самопроверки курсант не только выясняет, справляется ли он с экзаменационными вопросами, но и получает при необходимости полезные методические указания. Накапливаемая системой статистика по доступности задач обеспечивает обратную связь между преподавателем и курсантами. Неудовлетворительная статистика по какой-либо теме отнюдь не означает, что соответствующие задания должны быть изъяты из банка вопросов, а наоборот, указывает преподавателю на необходимость уделить больше внимания именно этой теме. Подсистема контроля работы курсантов позволят сформировать фонд контрольных заданий, обеспечить проведение контроля качества знаний курсантов, в процессе которого определяется степень усвоения материала и на основе полученной информации предоставляет возможность осуществлять коррекцию образовательного процесса. 61

СПИ-НЭ-2005 Таким образом, электронный учебный курс, как обучающая система позволяет: рационально организовать и целенаправленно управлять деятельностью курсантов по изучению курса; стимулировать деятельность каждого обучаемого в рамках отдельного занятия; оптимально сочетать различные виды учебной деятельности с учетом дидактических особенностей каждой из них и в зависимости от уровня работы с материалом. Султанова С.Н., Тархов С.В. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ УЧЕБНОЙ НАГРУЗКИ МЕЖДУ ПРЕПОДАВАТЕЛЯМИ СРЕДСТВАМИ ЭЛЕКТРОННЫХ ТАБЛИЦ [email protected] В докладе рассматриваются подходы к решению задачи распределения учебной нагрузки между преподавателями кафедры средствами электронных таблиц MS Excel книги. Известны подходы, в которых аналогичная задача решается с использованием СУБД. Преимуществами электронных таблиц для решения задачи распределения нагрузки является то, что они позволяет достаточно просто организовать выполнение расчетов, которые должны быть произведены при решении задачи. Встроенные в MS Excel средства поиска и фильтрации данных, их сортировки, подведения промежуточных итогов и создания сводных таблиц позволяют быстро предоставить пользователя системы необходимую информацию. В процессе решения задачи на этапе распределения учебной нагрузки можно графически представить в различных ракурсах ее структуру средствами встроенной деловой графики, что делает более наглядными и удобными для восприятие полученные результаты. Исходными данными для решения задачи являются: учебная нагрузка кафедры по читаемым ей дисциплинам; плановое штатное расписание кафедры; фактический штат преподавателей кафедры; предполагаемые совместители и почасовики, привлекаемые к проведению учебных занятий. Электронная книга для расчета нагрузки включает следующие основные листы: «Преподаватели», «Учебная нагрузка», «Сводный план», «Штат кафедры», «Отчетные формы», «Бюро расписаний», «Диаграммы». Таблица «Преподаватели» содержит сведения о преподавателях, совместителях и почасовиках кафедры, их интегральной плановой нагрузки, результатах ежемесячного выполнения всех видов учебной нагрузки, расчетных данных по текущим отклонениям фактически выполненной нагрузки от плановой. В таблице «Учебная нагрузка» содержатся сведения обо всех видах учебной нагрузки кафедры по различным формам обучения, учебным дисциплинам, видам учебных занятий и закрепления ее за конкретными преподавателями. Таблица «Бюро расписаний» предназначена для подготовки данных по учебной нагрузке преподавателей кафедры, передаваемых в бюро расписаний вуза. Таблица «Диаграммы» позволяет пред62

СПИ-НЭ-2005 ставить результаты распределения учебной нагрузки и данные о ее выполнении с использованием средств деловой графики. Система расчета учебной нагрузки, реализованная в виде электронной книги MS Excel, позволяет упростить процедуру распределения нагрузки, исключить ошибки, часто возникающие при решении указанной задачи без использования средств автоматизации. В настоящее время ведутся работы по созданию моделей и алгоритмов формализации задачи распределения учебной нагрузки между преподавателями кафедры и разработке автоматизированной системы, позволяющий получать решения задачи в виде конечного множества оптимальных с точки зрения различных критериев вариантов ее решения. Тазетдинов А.Д. ПОСТРОЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ УПРАВЛЯЮЩИХ СТРУКТУР В ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМАХ НА ОСНОВЕ МНОГОСЛОЙНОЙ СИСТЕМЫ КОНЕЧНЫХ АВТОМАТОВ [email protected] Необходимость автоматизации процесса проверки знаний и потребность в стандартизации требований к качеству образования учащихся привела к созданию и развитию различных систем тестирования. Недостатком подобных систем – является их чрезмерная формальность. Отсутствует творческий процесс изложения изученного материала, возникает нехватка общения с преподавателем, узкая направленность и отсутствие интеллектуальности в обработке правильных и неправильных ответов. Еще одним узким местом является неопределенность механизмов объединения тестовых вопросов с подачей методического материала (в режиме контроля с обратной связью), а также и объединении в единой системе тестов различных типов и направлений. Отсюда вытекает необходимость в разработке методов, позволяющих строить интеллектуальную управляющую структуру обучающей системы для обработки результатов ответов и в зависимости от этих результатов предлагать либо дополнительные вопросы, либо методический материал, либо некие иные действия предусмотренные программой, предоставив пользователю возможность декларативного управления ядром этой системы. Исследования в области робототехники выдвигают гипотезы о том, что интеллект является продуктом взаимодействия определенной многослойной системы со своим окружением. Эта система представляет собой совокупность объектовобработчиков, предназначенных для решения отдельных задач. Каждый такой объект является конечным автоматом, который преобразует воспринимаемую входную информацию в выходное управляющее воздействие и 63

СПИ-НЭ-2005 зачастую реализуется с помощью простого множества продукционных правил типа условие → действие. Таким образом, у системы иерархии автоматов прослеживаются две составляющие: интерактивная и интеллектуальная. Первая необходима, чтобы обеспечить обмен информацией с внешней средой и реализуется в автоматах нижнего уровня. Вторая, складывается, как вектор результата взаимодействия всех слоев системы и достигает максимального эффекта в автоматах верхних уровней. Эти идеи можно использовать для построения систем искусственного интеллекта на основе автоматных моделей в качестве интеллектуальных управляющих структур к системам автоматизированного обучения. Тихонова Т.А. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ЛОКАЛЬНОЙ СЕТИ УНИВЕРСИТЕТА В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ [email protected] Применение новых информационных и телекоммуникационных технологий в образовании становится неотъемлемой частью современного учебного процесса. Если раньше компьютеры и программные компьютерные продукты использовались только при изучении информатики, программирования, то сейчас и естественные науки не могут представить себя вне этих технологий. Созданная в филиале «Протвино» университета «Дубна» локальная сеть активно используется в учебном процессе по таким дисциплинам, как биология человека, экология, концепции современного естествознания, химия. Студенты обучаются по направлениям «Системный анализ и управление», «Экономика», «Автоматизации технологических процессов и производств». Вследствие этого естественнонаучные дисциплины преподаются, главным образом, в виде лекционных курсов. Это минимизирует время контакта преподавателя со студентами, затрудняет контроль знаний. Библиотечные ресурсы филиала по данным дисциплинам ограничены Наличие локальной сети в определенной степени нивелирует эти проблемы. В информационном пространстве локальной сети представлены образовательные ресурсы, сформированные с учетом специфики каждой из специальностей. Сайты кафедр естественнонаучных дисциплин содержат планы и ключевые положения лекций, основные понятия и определения по каждой теме, вопросы и тесты для самоконтроля знаний, вопросы для подготовки к зачету, списки рекомендованной литературы. По ряду дисциплин разработаны, а по другим создаются тестовые системы для осуществления текущего контроля знаний студентов. Информационные ресурсы периодически обновляются. Студенты имеют постоянный доступ к сети. 64

СПИ-НЭ-2005 Вход обеспечивается простым введением имени и пароля. Имеется возможность задать вопросы, вызывающие трудности, и получить ответы в режиме «off line». Локальная сеть включена в локальную сеть г. Протвино и Интернет. Поэтому доступ возможен с разных точек входа, в том числе, с домашнего компьютера, включенного в локальную сеть города. Неограниченная возможность выхода в Интернет позволяет получать нужную информацию из глобальной сети. Для облегчения поиска указаны Интернетадреса сайтов, содержащих информацию по естественнонаучным дисциплинам. Таким образом, внутривузовская компьютерная сеть позволяет сконцентрировать образовательные ресурсы и сформировать единую образовательную среду университета. Однако телекоммуникационные возможности университетской сети далеко не исчерпаны. Это молодая развивающаяся сеть, и ее технологические и информационные ресурсы будут наращиваться. Тишков А.В., Черватюк О.В. ОРГАНИЗАЦИЯ СЕРВИСОВ ДЛЯ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ [email protected], [email protected] Предлагается подход к реализации программной системы дистанционного обучения (ПСДО) языкам программирования, разрабатываемого в исследовательской группе информационных технологий в образовании (ИГИТО) Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации РАН. Создание ПСДО преследует две основные цели: повышение эффективности самостоятельной работы студентов ВУЗов, обучающихся в компьютерном классе ИГИТО за счет автоматизированного контроля выполнения заданий; обеспечение доступа внешних пользователей к материалам и задачам по курсам, проводимым в ИГИТО. Помимо предоставления авторизованного доступа преподавателей и обучающихся к материалам по курсам, разработчики ПСДО ставят следующие задачи: автоматическое тестирование выполненных заданий; автоматизированный сбор и анализ данных об ошибках. Информационная база ПСДО логически разделена на курсы, каждый из которых содержит свой набор пользователей, ролей и набор сервисов: (1) Учебные материалы (УМ). В рабочем пространстве сервиса хранятся объекты трех типов: ссылки на литературу, файлы и папки. (2) Контрольные вопросы (КВ). Элементами сервиса являются контрольные вопросы с вариантами ответов и папки. (3) Контрольные тесты (КТ). Элементами сервиса являются списки вопросов сервиса КВ. Составитель теста указывает необходимое количество правильных ответов, при кото65

СПИ-НЭ-2005 рых тест считается пройденным. Обучающийся может пройти контрольный тест и просмотреть результаты по тестам, пройденным ранее. (4) Задания. Данный сервис содержит задачи на программирование. Преподаватель может связать задачу с набором контрольных вопросов и учебными материалами. Обучающийся выкладывает код программы и запускает его на тестирование. (5) Программные тесты (ПТ). Сервис предназначен для автоматического тестирования заданий и доступен только преподавателям. Элементом сервиса является тест, содержащий описание и содержащий файл с исходным кодом алгоритма проверки корректности выходных данных и (при необходимости) файл входных данных. Тест привязывается к одному из заданий сервиса «задания». Как и элементы других сервисов, тесты могут помещаться в папки. В дальнейшем планируется разработка модуля верификации работ обучающихся на основе программных тестов. Каждое задание снабжается постусловием на языке логики первого порядка. Тест также сопровождается формулой, представляющей необходимое условие корректности работы программы, представляемой учащимся. В случае неудачного прохождения тестов, объединив конъюнкцией отрицания соответствующих формул, преподаватель получает информацию о характере ошибок обучающихся для дальнейшего анализа. Черняев А.В. СТРУКТУРА ПРОЦЕССА ФОРМИРОВАНИЯ СИСТЕМ ЗНАНИЙ В ТЕХНОЛОГИИ ПРИБОРОСТРОЕНИЯ [email protected] Разработана комплексная модель процесса построения системы технологических знаний для ИПИ систем в области приборостроения. Эта модель использует структуру системы формирования знаний, основанную на виртуальной экспертной системе (ВЭС). В зависимости от характера конкретной предметной области, особенностей формируемых знаний и имеющихся требований и ограничений, ВЭС выбирает наиболее релевантный набор методов и алгоритмов для извлечения знаний, их структурирования и формализации, верификации и согласования. При этом в качестве правил вывода (для обычных ЭС) используются встроенные динамические ЭС, т.о. всю архитектуру ВЭС в целом можно рассматривать как рекурсивную. Кроме того, при выборе набора правил, алгоритмов и прикладных программ используются наряду с результатами экспертных оценок, используются различные методы интеллектуального анализа данных и извлечения знаний В начале работы входные данные поступают в технологическое хранилище данных (ТХД). Затем после первичной обработки, согласования и верификации структурированная информация идет в систему извле66

СПИ-НЭ-2005 чения и формирования знаний, которая представляет собой ВЭС. ЕЕ структура может быть различной. После процедуры вывода, согласования и верификации происходит извлечение и формирование системы технологических знаний. Они также направляются в ТХД. Следует отметить в данном случае важность правильного выбора, построения и мониторинга системы общего управления, т.к. помимо традиционных функций, она должна управлять формированием всей логической структуры системы, алгоритмами функционирования ВЭС и ее логических компонентов, а также общей системной, семантической и логической устойчивости. Реализация данной модели требует разработки комплекса виртуальных моделей, как самих технологических процесса, так их маршрутов, подсистем анализа, моделирования и прогнозирования взаимосвязей наиболее важных компонентов внутренней и внешней среды предприятия, развития системы мониторинга, верификации и согласования данных и знаний. Чефранова А.О. ФУНКЦИОНИРОВАНИЕ СЕРВИСОВ ЦЕНТРА ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ И ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ РАБОТЫ НА ДИСТАНЦИОННОМ КУРСЕ [email protected] При организации центра дистанционного обучения нужно учитывать большое количество факторов. Одним из главных факторов является то, что работа такого центра зависит от выбранной системы дистанционного обучения (СДО). СДО является многоуровневой системой и в ее состав могут входить следующие подсистемы: подсистема управления учебным процессом, административно-управленческая подсистема, техническая, правовая, информационная и подсистема безопасности, а также подсистема международных отношений. На основе взаимодействия подсистем возможна работа различных сервисов центра дистанционного обучения: учебно-методического, коммуникативного, сервиса видео конференций и др. Существует несколько категорий пользователей центра дистанционного обучения, которые могут выбирать разные виды обучения по разным учебным планам. После регистрации пользователь проходит идентификацию, аутентификацию и после выбора курса и назначения тьютора получает учебно-методический комплект и индивидуальное расписание по которому и будет проходить обучение. Предусматриваются различные виды работ: самостоятельное изучение теоретических разделов, off-line и on-line консультации тьютора (чат, электронная почта, конференции), самостоятельное выполнение практических работ, off-line и on-line лекции и др. После изучения отдельных разделов обучаемый сдает промежуточный on-line тест. 67

СПИ-НЭ-2005 Каждый отдельный дистанционный курс представляет собой полноценный комплекс обучения, включающий в себя от 8 до 18 занятий, от 5 до 50 теоретических разделов, от 60 до 180 практических заданий, от 20 до 150 тестовых вопросов. Разумеется, успешность и качество дистанционного обучения в большей мере зависят от эффективной организации и педагогического качества используемых материалов и педагогического руководства, мастерства педагогов, участвующих в этом процессе. А что касается технической стороны, то ее можно реализовать по-разному. Современные информационные технологии предоставляют практически неограниченные возможности в размещении, хранении, обработки и доставки информации на любые расстояния и любого объема и содержания. Шорин И.Ю. ПРОБЛЕМЫ ИНФОРМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССА ОБУЧЕНИЯ В ВУЗАХ МВД РОССИИ [email protected] Применение новых информационных технологий (НИТ) в настоящее время становится одним из основных инструментов повышения эффективности правоохранительной деятельности в сложных условиях криминогенной обстановки. В подразделениях ОВД установлено более 82 тыс. ЭВМ и эксплуатируется свыше 3200 автоматизированных информационных систем (АИС), содержащих в своих банках данных около 500 млн. объектов учета. Задача преподавательского состава заключается в ознакомлении курсантов с современными информационными технологиями и формировании у них минимального уровня информационной грамотности, включающего в себя:: владение основными навыками сбора, накопления, обработки и хранения информации в автоматизированных системах; способность оценки ценности, эффективности и надежности информации, полученной из разных источников; знание системы услуг для получения информации в локальных и глобальных вычислительных сетях. Для решения этих задач необходимо широкое использование НИТ в учебном процессе, которое приведет к решению следующих возможностей обучения: компьютерное представление учебной информации; хранение больших объемов информации и быстрый доступ к ней; автоматизация информационно-поисковой деятельности; интерактивный диалог; автоматизированный контроль; создание учебных и методических пособий, научных работ в форме информационных ресурсов на различных носителях информации с возможностью широкого доступа; использование индивидуальных методов и форм обучения, а так же прогрессивных форм обучения (деловые игры, проблемный и активный методы); совершенствование классических методов за счет 68

СПИ-НЭ-2005 применения НИТ; повышение уровня собственной квалификации преподавателя. Однако, как показывает опыт работы, использование средств информационных технологий в решении различных задач преподавательским составом осуществляется недостаточно интенсивно. Несмотря на то, что имеется определенный опыт применения НИТ, проблема их широкомасштабного использования во всех аспектах педагогической деятельности остается актуальной, и причины этого кроются в: слабой подготовке преподавателей в области освоения информационных технологий; необходимости проведения существенных изменений в организации и содержании учебно-познавательного процесса, активизации аудитории с помощью средств информационных технологий; слабой материально-технической базе; отсутствии методического сопровождения программных комплексов по учебным дисциплинам; отсутствии перехода от компьютеризации учебного процесса к комплексной информатизации. Устранение этих проблем позволит повысить качество и эффективность учебного процесса и как результат готовить специалиста с высокой компьютерной грамотностью и новым информационным мышлением.

69

СПИ-НЭ-2005

3. Информационные и высокие технологии в медицине Вакунов Н.В., Жизняков А.Л. КРАТНОМАСШТАБНАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ ТОМОГРАММ [email protected] Алгоритмы реконструкции по проекциям описаны достаточно широко. Применение кратномасштабного рассмотрения вызывает наибольший интерес при использовании итерационных алгоритмов, основанных на последовательном уточнении результатов реконструкции [1]. Измеряемую величину суммарного поглощения i-го луча, обозначаемую pi, можно вычислить в виде линейного интеграла неизвестной функции поглощения f вдоль этого луча. При использовании дискретной модели этот линейный интеграл преобразуется в конечный ряд. Таким образом, модель в целом характеризуется системой линейных уравнений n

å f j aij j =1

@ pi , i = 1, 2...,m.

Обозначая столбец

ai = (aij )nj =1 как вектор в пространстве Rn , ре-

шение можно представить в виде следующего алгоритма

f k +1 = f k +

pi - a i , f k ai

2

ai ,

f 0 Î Rn ,

где f k - вектор текущего приближения f, уточняющегося на к-й итерации. Одним из подходов, ускоряющих работу подобных алгоритмов, является использование на первых итерационных этапах, ограниченного числа составляющих в каждой проекции [1]. При этом за счет меньшего объема проекций, происходит быстрое формирование начального приближения, при уточнении которого, в проекцию постепенно вводятся остальные значения. Такой подход естественным образом приводит к возможности применения вейвлет-разложения. При этом необходимо заметить, что могут быть использованы вейвлет коэффициенты, полученные еще на этапе предварительной обработки проекций. Сначала получаем некоторое приближение, используя при этом результат вейвлет-разложения при достаточно большом масштабе. Затем, постепенно осуществляется переход к более точному представлению сигнала. Последние итерации выполняются для коэффициентов масштаба a=1. В [1] описаны алгоритмы получения оценок недостающих данных в усеченных проекциях на основе итерационного метода. Учитывая, что одним из недостатков итерационных алгоритмов являются значительные временные затраты, применение описанного подхода весьма перспективно. 70

СПИ-НЭ-2005 Список использованных источников 1. Жизняков А.Л., Садыков С.С., Юрков Н.К. Автоматизация восстановления и обработки томографических снимков. – Пенза: Пенз. гос. у-нт, 2000. - 104 с. Зимарин Г.И., Кравец О.Я. ПРОБЛЕМЫ РАЦИОНАЛИЗАЦИИ ОБСЛУЖИВАНИЯ ЗАПРОСОВ В ТЕРРИТОРИАЛЬНОЙ СОЦИАЛЬНОЙ СИСТЕМЕ [email protected] Рассмотрим территориально распределенную систему медицинского обслуживания, включающую M узлов, в которых это обслуживание должно производиться, и N мобильных лечебно-диагностических объектов. Ставится задача таким образом выбрать объекты и маршруты их движения, чтобы минимизировать обобщенную стоимость C медицинского обслуживания. При этом под обобщенной стоимостью будем понимать интегрированный показатель, включающий в себя ресурсы различного рода с соответствующими весовыми коэффициентами (техника, финансы, люди, расходные материалы и пр.). В содержательных терминах под объектом может пониматься передвижная лаборатория, бригада "Скорой помощи", флюорографический автобус, а под узлом - территория с повышенным уровнем заболеваемости, точка мониторинга, пункт обслуживания и другие. Будем считать, что в процессе обслуживания каждый узел посещается одним и только одним объектом, и задействованы все объекты. Получаем выражение для полной обобщенной стоимости обслуживания, которая нуждается в минимизации:

где cnm - обобщенная стоимость обслуживания объектом n узла m;

(обязательность обслуживания каждого узла); (участие каждого объекта в обслуживании);

71

СПИ-НЭ-2005

(единственность обслуживания);

R(n,j)=s, xns=j; - маршрут объекта по узлам; βnt=xn,R(n,t), t=1...Q(n), bn0 - начальное местоположение объекта. Таким образом, поставлена и формализована задача оптимального выбора и статической маршрутизации мобильных лечебнодиагностических комплексов при плановом обслуживании пунктов территориально распределенной медицинской системы. Исследован ряд частных случаев и предложены пути решения задачи. Калягин А.Н. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ПРИ ОРГАНИЗАЦИИ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ СТУДЕНТОВ ПО СПЕЦИАЛЬНОСТИ «МЕНЕДЖМЕНТ В ЗДРАВООХРАНЕНИИ» В МЕДИЦИНСКОМ ВУЗЕ [email protected] При организации дистанционной формы обучения студентов по специальности «Менеджмент в здравоохранении» в Иркутском государственном медицинском университете МЗ и СР РФ используется программа «ГЕКАДЕМ 2.0», которая позволяет организовать последовательное изучение предмета с поэтапной выдачей информационных материалов, дистанционные формы текущего контроля (тесты, индивидуальные проекты, электронные семинары и групповые задания). При подготовке программы к работе возникает необходимость решения целого ряда насущных проблем, которые будут иметь принципиальное значение для преподавателя и студента-заочника. Прежде всего – это оптимальное количество учебных материалов. В этом вопросе необходимо исходить из того, что часть информации слушатели будут получать в лекционном курсе (во время установочных сессий), часть - при изучении учебника. Поэтому нам представляется, что дублирование материала не целесообразно, а даже пагубно. При наличии всей необходимой информации на сайте студенты не будут посещать лекции по предмету. В связи с этим в большинстве случаев мы выкладываем дополнительную информацию, отражающую важные вопросы курса, но не освещённую в лекциях или учебниках, а, кроме того, доку-

72

СПИ-НЭ-2005 менты Министерства здравоохранения или ВОЗ, с которыми студент должен быть знаком для нужд своей будущей профессии. Существенным вопросом является оптимизация форм контроля. На наш взгляд, использование только одного варианта контролирующих заданий не целесообразно. Тем самым мы не позволим проявиться всем сильным и слабым сторонам студента. Часть слушателей может уверенно отвечать на тесты, часть высказываться в процессе обсуждения вопроса между собой (в семинаре), часть может готовить индивидуальные (рефераты, курсовые и контрольные работы) или групповые (разработка внедрения нового метода в практику своих лечебных учреждений) задания. В целом же предоставляя возможность каждому студенту реализоваться где-то конкретно, необходимо обучить их разнообразным подходам. Кроме того, вопрос оптимизации форм контроля должен предусматривать и эргономичность деятельности преподавателя. Использование только методов, которые требуют самостоятельной проверки данных, потребует увеличение времени работы педагога, что при росте числа студентов окажется трудновыполнимым. Поэтому разумнее предлагать студенту не менее 50-60% заданий в виде тестового контроля с автоматической проверкой по заданным шаблонам. Калягин А.Н. ПЕРСПЕКТИВЫ ВНЕДРЕНИЯ ДИСТАНЦИОННОЙ МОДЕЛИ ОБУЧЕНИЯ КЛИНИЧЕСКИМ ДИСЦИПЛИНАМ В ПОСЛЕДИПЛОМНОЙ ПОДГОТОВКЕ ВРАЧА [email protected] Среди информационных технологий, которые нашли применение в медицинской образовательной практике последнего времени стоят компьютерные обучающие и тестирующие программы, видеофильмы, виртуальные тренажёры. В этом широком спектре подходов совершенно особенным является дистанционное образование. В прежнее время о заочном обучении медицине не могло быть и речи. Представлялось правильным вести студента или курсанта к «постели больного» и здесь разбирать сложные вопросы и проблемы диагностики и лечебной тактики. Безусловно, этот подход не утратил своей силы, более того, его необходимо признать абсолютно правильным и лучшим при подготовке и переподготовке врача. Однако в связи с меняющимися социально-экономическими условиями не каждый специалист может оплатить очную форму повышения квалификации, добраться до ведущих кафедр и научных институтов. Тем не менее, если он является профессионалом в своей области и имеет навык самостоятельной работы, то можно представить ему комплекс новой информации по его специальности дистанционно и проверить её усвоение с использованием универсальных способов контроля качества подготовки. В 73

СПИ-НЭ-2005 связи с этим в 2001 г. Министерством здравоохранения был издан приказ №344, в котором утверждена «Концепция развития телемедицинских технологий в Российской Федерации и план её реализации». В соответствии с эти документом дистанционное образование включает повышение квалификации и профессиональную переподготовку врачей и медицинских сестер, работа с заочными аспирантами и докторантами и др. Использование дистанционного обучения в медицинском Вузе должно базироваться на трёх важнейших принципах: 1) очная работа – является обязательной при первичном освоении клинической дисциплины как начальный (установочный) этап и завершающий (контролирующий) этап; 2) кейс-технологий – предоставление обучающемуся полного индивидуального комплекта учебно-методических материалов по изучаемым дисциплинам (в печатном или электронном виде с использованием аудиои видео-форматов), методические указания по организации освоения предмета, иные необходимые материалы и т.п.; 3) телекоммуникационных средств связи - для общения обучающихся между собой и преподавателем в режиме реального времени (on line) или отсрочено (of line) и проведения тестового контроля знаний по изучаемым разделам. Калягин А.Н., Горяев Ю.А., Казанцева Н.Ю. ВНЕДРЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ ПРОЦЕСС НА КЛИНИЧЕСКОЙ КАФЕДРЕ МЕДИЦИНСКОГО ВУЗА [email protected] Информационные технологии активно внедряются во все области человеческой жизнедеятельности и не могут обойти стороной и образовательную. Важным компонентом современного обучения врача является компьютеризация учебного процесса. Компьютер может использоваться для разнообразных способов представления информации в текстовом, аудио-, видео-, интерактивном и комбинированном формате. Он позволяет оптимизировать систему контроля знаний студентов (тестирование), сформировать компьютерные учебные аудио- и видеотеки. По своим возможностям применения в учебном процессе компьютерные технологии многократно превосходят все другие технические средства оснащения занятий, они могут использоваться как для аудиторной, так и для внеаудиторной работы. Именно при использовании компьютерных методик можно ставить вопрос о полноценной самоподготовке студентов по отдельным фрагментам дисциплин, т.к. этим обеспечивается и подача необходимой информации, её закрепление и контроль качества усвоения данных.

74

СПИ-НЭ-2005 Формат электронных презентаций, реализованный в программном пакете Microsoft PowerPoint, являющемся составной частью Microsoft Offis XP, представляет собой один из наиболее простых и удобных. При его использовании с успехом можно организовывать проведение тематических лекций с демонстрацией. Во время лекции по аускультации лёгких хорошо демонстрировать изображение точек аускультации, звуковых явлений основных и побочных дыхательных шумов, а после этого – рентгенограммы или компьютерной томограммы грудной клетки. При изучении аускультации сердца с успехом можно демонстрировать изображение точки аускультации, фрагмента фонокардиограммы и звуков, получаемых при выслушивании, а после этого показать видеофрагменты эхокардиограммы с возможностью оценить изменения клапанного аппарата. На лекции по заболеваниям системы крови можно показать мазки крови при различных состояниях: анемиях, лейкозе, в интерактивном формате (с помощью Flash-технологий) показать варианты нарушений гемопоэза при том или ином виде лейкоза. Таким образом, использование информационных технологий является чрезвычайно ценным при проведении практических занятий и лекций в процессе обучения на клинической кафедре в медицинском Вузе. Козырева Л.Н. ОБ ОДНОМ МЕТОДЕ ПРОГНОЗА ПРОДАЖ ФАРМАЦЕВТИЧЕСКИХ ПРЕПАРАТОВ В АПТЕЧНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ [email protected] Предположим, что на дискретном временном промежутке {t0 , t0 + 1,,T } временной ряд продаж рассматриваемой нами выделенной группы препаратов достаточно точно следует авторегрессионному уравнению x (t ) + b1 x (t - 1) + b 2 x (t - 2) + ... + bk x (t - k ) = 0 , где k – порядок уравнения, b1 , …, bk - параметры модели. Рассмотрение динамики основывается на предположении о зависимости выходной переменной от объясняющих переменных и лаговых значений объясняющих переменных. Часто оказывается, что такой эффект распределен на несколько периодов времени. Так, ситуация, обусловившая статистику продаж рассматриваемой группы препаратов в аптечной организации в данном периоде, формируется на протяжении нескольких предыдущих. Предположим, что выступающее в роли причины воздействие X t вызывает реакцию переменной Yt , которая измеряется величиной b0 X t , реакцию переменной Yt +1 , которая измеряется величиной b1 X t и так далее вплоть реакции переменной Yt +k , которая измеряется величиной bk X t . Ес75

СПИ-НЭ-2005 ли характер остается неизменным во времени, то значение Y в любом периоде может быть выражено в виде линейной комбинации текущего значения X и k его предыдущих значений Yt = b0 X t + b1 X t -1 + ... + b k X t -k + et . Оценивание параметров дискретной модели выполняется согласно схеме x (t ) + b1 x (t - 1) + b 2 x (t - 2) + ... + bk x (t - k ) = 0 Y - MHK - X 1 - X 2 -  - X k При предположениях о распределении остатков et и о независимости между X и e идентификация параметров уравнения может быть успешно выполнена. Если спецификация модели выбрана правильно, т.е. выполнены предположения M (e ) = 0 , о попарной некоррелированности ошибок et , M (ee ' ) = s 2 I , об источнике случайных возмущений вектора y и при этом что число наблюдений n превышает значение длины максимального лага k , то решение вариационной задачи метода наименьших квадратов J (b) = (Y - Xb) × (Y - Xb) ® min , b Î R k обеспечивает получение эффективb

ных линейных несмещенных оценок (теорема Гаусса-Маркова). Матрицы X и Y в линейной регрессионной модели содержат всю информацию, полученную в результате эксперимента. По этим данным необходимо оценить вектор неизвестных параметров b = (b1 ,..., bk )¢ . Для получения оценок, нами применяется метод наименьших квадратов, при этом оценку bˆ найдем согласно теореме Гаусса-Маркова: bˆ = ( X ¢X ) -1 X ¢Y .

Куклев В.А., Денисова Л.И., Куклева И.И. РАЗРАБОТКА И ПРИМЕНЕНИЕ ЭЛЕКТРОННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ ПО БЕЗОПАСНОСТИ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ И МЕДИЦИНЕ КАТАСТРОФ [email protected] Государственный образовательный стандарт среднего профессионального образования для студентов, обучающихся по специальностям 0401 “Лечебное дело”, 0405 "Фармация", 0406 "Сестринское дело", 0407 "Лабораторная диагностика" отражает минимум содержания учебной дисциплины "Безопасность жизнедеятельности и медицина катастроф". По указанной дисциплине нами обобщены и систематизированы учебные материалы, структурированные в 6-ти учебных разделах, в которых рассматриваются прикладные вопросы обеспечения комфортных и безопасных условий жизнедеятельности для медицинских специалистов. Иерархически скомпонованные тексты с иллюстрациями были взяты за основу для создания компьютерного информационно-учебного пособия (КИУП), размещенного на компакт-диске. 76

СПИ-НЭ-2005 Программа для ЭВМ выполнена в гипертекстовом виде с использованием языка JAVA-SCRIPT. Дополнительно к каждому модулю были разработаны тесты контроля знаний, включающие более 100 тестовых заданий с выбором правильного варианта ответа из нескольких. При выполнении теста обучаемому выставляется не традиционная оценка по пятибалльной шкале, а подсчитывается индивидуальный рейтинг, что позволяет более объективно оценить знания студента. В ходе разработки и апробирования КИУП к учебному материалу были добавлены дополнительные сведения, составившие 2-ой, дополнительный уровень сложности для углубленного изучения дисциплины. Приложение может быть использовано как в однопользовательском варианте для самостоятельного изучения, так и в сетевом варианте для использования в учебной аудитории. Сетевой вариант приложения может применяться как в локальной сети учебного заведения для очного обучения, так и в сети Интернет для дистанционного обучения. С целью защиты авторских прав программа для ЭВМ официально зарегистрирована в Государственном координационном центре информационных технологий Министерства образования РФ (свидетельства ОФАП №2371-2375, 2378 от 28.03.2003), а также в национальном информационном фонде неопубликованных документов (государственная регистрация №50200300147-50200300152 от 28.02.2003). В дополнение к КИУП нами разработан электронный схемокурс “Оказание первой помощи при несчастных случаях в схемах и алгоритмах”, содержащий схемы и учебные алгоритмы, а также оцифрованный учебный видеофильм (свидетельство ОФАП №3417 от 14.04.2004, государственная регистрация №50200400455 от 11.05.2004). Машевская О.И. РЕКОНСТРУКЦИЯ ТОМОГРАММ ПО МОДИФИЦИРОВАННЫМ ПРОЕКЦИЯМ [email protected] Одним из основных ограничений для томографии оптического диапазона является конечное число проекций, полученных под различными углами зондирования. Это связано с трудностями реализации многоракурсных схем просвечивания и регистрации. Часто угол обзора объекта ограничен, при этом качество восстановления томограмм оказывается невысоким. Возникает задача набора достаточного количества информации. Для ее решения было предложено производить реконструкцию томограмм по модифицированным проекциям. В качестве модифицированной проекции используется разность двух проекций или их сумма. Эти схемы зондирования позволяют получить большее количество информации для восстановления объекта, используя угловой диапазон (0°, 90°). 77

СПИ-НЭ-2005 При использовании разности проекций лучи идут под симметричными относительно оси OY углами +j и -j. Вклад в модифицированную проекцию дает луч-сумма по прямой с параметрами (p, +j), из которой вычитается луч-сумма по прямой с параметрами (p, -j), где p – вектор, определяющий точку, через которую проходит прямая проецирования. При использовании суммы проекций вклад в модифицированную проекцию вносит луч-сумма по прямой с параметрами (p, +j), к которой добавляется луч-сумма по прямой с параметрами (p, 180°-j). Для реконструкции применялся алгоритм ART3 (Algebraic Reconstruction Technique), особенностью которого в данном случае является изменение способа построения проекционной матрицы. При использовании разности проекций элементы матрицы при обратном прохождении зондирующего луча берутся отрицательными. Для суммы проекций все элементы матрицы положительные. Поскольку плотность объекта не может быть отрицательной, использовалась модификация ART3, где после каждой итерации все полученные отрицательные элементы приравниваются нулю. Данный способ съема проекций применим не ко всем объектам. Он дает неплохие результаты, если исследуемый объект расположен в одной полуплоскости относительно оси симметрии зондирующего луча (ось OY). Схема зондирования, использующая модифицированные проекции, позволяет получить большее количество информации при одном измерении, что повышает качество восстановления. Если объект симметричен относительно оси OY, то элементы проекции, полученные при обратном ходе луча, равны по абсолютной величине элементам, полученным при прямом ходе луча, но противоположны им по знаку, поэтому взаимно уничтожаются. Если объект не симметричен относительно оси OY, но расположен в обеих полуплоскостях, то часть элементов проекции изменит значения при обратном ходе луча. Полученная проекция будет содержать меньше элементов, отличных от нуля, что резко снижает качество реконструкции. Мутафян М.И., Швырева И.А. ВНЕДРЕНИЕ ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ В СИСТЕМУ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ ВОРОНЕЖСКОЙ ОБЛАСТИ [email protected] В настоящее время, когда Российское здравоохранение переходит на новые принципы управления, ГИС-технологии находят широкое применение. Система регионального здравоохранения является сложной, многопараметрической и многоуровневой системой, оперирующей информацией, собираемой на разных этапах. Внедрение ГИС в систему регионального здравоохранения позволит существенно повысить оперативность обработки статистической информации, проводить мониторинг за состоянием здоровья населения и здравоохранения области и обеспечивать органы здра78

СПИ-НЭ-2005 воохранения актуальной информацией для принятия управленческих решений. В целях ускорения процедуры обработки информации, автоматизации процесса анализа и построения отчетов о явлениях, связанных с пространственными данными, повышения эффективности процедуры принятия решений, возникает необходимость интеграции разнотипной информации в единую систему, обеспечивающую картографическую форму представления и доступ, как через корпоративную сеть, так и удаленный, посредством браузеров Internet. Создание интегрированной ГИС предполагает применение архитектуры распределенных систем, базирующихся на технологиях обмена данными. В настоящее время на базе главного управления здравоохранения ведется работа по созданию автоматизированной системы, основным компонентом которой является совмещение базы статистических данных и ГИС для обработки материалов плановокартографического сопровождения. Разрабатываемая система предполагает возможность проведения мониторинга, быстрого и качественного выявления статистической взаимосвязи, что позволит формировать прогнозные оценки, служащие основой для принятия обоснованных решений. Мутафян М.И., Швырева И.А. ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ ВОРОНЕЖСКОЙ ОБЛАСТИ [email protected] Распределенные модели обработки информации в последние годы со стороны разработчиков находят широкое применение, позволяя на качественно новой основе решать многие стратегические и текущие задачи предприятий. Среди требований к автоматизированной системе органа управления здравоохранения регионального уровня выделим: 1. обеспечение возможности сбора, хранения и обработки огромных массивов статистических данных; 2. осуществление интеграции ГИС и системы, разработанной на основе клиент-серверных технологий; 3. создание распределенной системы с единой корпоративной базой данных. Учитывая тенденции разработки современных автоматизированных систем, при проектировании системы были сформулированы следующие принципы, положенные в основу разработки: 1. идеология построения - объектно-ориентированный подход; 79

СПИ-НЭ-2005 2. трехзвенная архитектура информационной системы с «тонким» клиентским приложением; 3. организация связи клиента и сервера посредством протокола TCP/IP; 4. использование кэширования данных на рабочих станциях. Автоматизированная система, с учетом всех требований, при использовании в задачах планирования и управления, позволит дать развернутую картографическую характеристику системы здравоохранения Воронежской области, с возможностью интеграции районных данных в единое информационное пространство. Шульман Е.И. ДИНАМИЧЕСКИЙ МНОГОСЛОЙНЫЙ ИНТЕРФЕЙС КЛИНИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ [email protected] Несмотря на огромное значение клинических информационных систем (ИС) в решении проблемы повышения качества медицинской помощи [1], в настоящее время они все еще не получили сколько-нибудь широкого применения. Одна из основных причины состоит в жестких требованиях медицинского персонала, предъявляемых к таким системам [2]. Для обеспечения успешного внедрения современной клинической ИС в больнице принципиально важно, чтобы она, во-первых, обладала высоким уровнем функциональной гибкости и, во-вторых, была оснащена удобным для врачей и быстрым интерфейсом. Эти требования реализованы в клинической интранет-системе «ДОКА+», построенной с использованием структурной модели, основанной на декомпозиции лечебно-диагностических процессов (ЛДП) [3], реализация которой обеспечила функциональную гибкость системы. Двумя важнейшими компонентами ЛДП являются процессы назначения врачами пациентам: а) диагностических обследований и б) лечебных воздействий. Именно в ходе этих процессов необходимо оказывать врачу информационную поддержку со стороны клинической ИС путем использования встроенных или интегрированных с ней механизмов поддержки принятия врачебных решений [2]. Основная проблема для разработчиков клинических ИС при создании подсистем для назначения врачами обследований и лечения состоит в том, что количество различных наименований выполняемых в средних и крупных больницах обследований (анализов, исследований, консультаций) исчисляется сотнями, а воздействий (лекарственных и иных) - тысячами. Этим и обусловлены неудобства существующих реализаций таких подсистем, выражающиеся в сложности и низкой скорости выбора врачами необходимых назначений, и приводящие к отказу от их использования меди80

СПИ-НЭ-2005 цинским персоналом уже в процессе эксплуатации [1]. Для решения этой проблемы в системе «ДОКА+» применен метод, названный динамическим адаптивным многослойным интерфейсом (ДАМИ). ДАМИ предназначен для осуществления множественного выбора элементов иерархических списков (многоуровневых справочников), которые невозможно полностью отобразить в области одного экрана монитора вследствие большого количества содержащихся в них элементов. В таком случае обычно приходится прибегать к перемещению указателя мыши по вертикальной полосе прокрутки и возврату в список для того, чтобы отметить найденный таким образом элемент. Еще один способ состоит в последовательном переходе от одного экрана, отображающего часть необходимой для просмотра информации, к другому путем нажатия специально размещаемых на изображении кнопок. Оба способа требуют от пользователя затрат определенных усилий и времени, поэтому непригодны в ситуациях, когда в течение каждого рабочего дня ему необходимо многократно обращаться к таким спискам для выбора требуемых элементов. Реализация ДАМИ позволяет пользователям получать доступ ко всем элементам списка для выбора требуемых, не перемещая изображение с помощью полос прокрутки и без нажатия специальных кнопок. Такой доступ осуществляется посредством компоновки страницы, выводимой на экран, в виде прямоугольных слоев изображений, формируемых динамически. Элементы каждого уровня располагаются в отдельных вертикальных слоях, смещаемых вправо по экрану для каждого последующего иерархического уровня списка. Слои могут накладываться один на другой, при необходимости частично перекрывая правые части названий элементов предыдущего уровня. Ширина и расположение на экране каждого слоя определяется адаптивно для того, чтобы последний из них не вышел за границы изображения, видимого пользователю без перемещения указателя мыши по горизонтальной полосе прокрутки. Возможность создания таких динамических адаптивных многослойных форм для множественного выбора элементов иерархического списка обусловлена интранет-базисом клинической ИС «ДОКА+». Одним из преимуществ этого подхода к созданию ИС перед традиционными клиентсерверными приложениями является использование на клиентской стороне универсальной программы-браузера, отображающей динамически создаваемые HTML-документы. Программные модули (скрипты), формирующие на основе какого-либо иерархического списка слои HTML-документа, позволяют делать их видимыми или невидимыми, перемещать по экрану. Список может содержать до 10000 наименований и более, максимальное число его элементов, при котором не приходится прибегать к прокрутке изображения, зависит от числа строк, помещающихся на экране. Это число, в свою очередь, зависит от размера шрифта, который используется для вывода элементов списка и установленного разрешения монитора. 81

СПИ-НЭ-2005 ДАМИ позволяет выводить одно- или двухуровневый справочник, каковыми являются как список обследований (сотни наименований), так и справочник лекарственных воздействий (до тысячи и более наименований в средних и крупных городских больницах), на одном экране. Вследствие этого от врача не требуется выполнение постоянных перемещений указателя мыши по вертикальной полосе прокрутки для того, чтобы найти требуемый для назначения пациенту элемент списка медикаментов или обследований. При выводе на экран списка названий всех выполняемых в больнице анализов, исследований и консультаций, в слое, занимающем его левую часть, размещаются названия групп обследований. Такая группировка является функциональной - естественной и привычной для врачей, она легко модифицируется в случае необходимости посредством одной из программконструкторов [3]. При перемещении по этому списку указателя мыши формируется и выводится справа второй слой - список обследований, входящих в группу, название которой пересекает указатель мыши в данный момент. Перевод указателя вправо в область экрана, занимаемую этим слоем, дает возможность отметить требуемые обследования, входящие в ту группу, которую указатель мыши пересек в левом слое последней. Возврат указателя в левый слой позволяет продолжить перемещение по названиям групп. Аналогичным образом осуществляется работа врача при назначении пациентам лекарственных препаратов. Для них предусмотрена возможность создания фармакологических групп. Количество таких групп (как и групп обследований) может существенно превосходить число строк, которые можно разместить на одном экране, поэтому предусмотрена возможность дополнительного группирования фармакологических групп по алфавиту. В этом случае изображение размещается в трех слоях: слева - алфавитные группы, в промежуточном слое – функциональные (фармакологические), а в правом слое – названия препаратов, входящих в функциональную группу. Промежуточный слой обновляется при перемещении мыши по левому слою, а при переводе указателя мыши на него - появляется соответствующий правый слой. Разбивка функциональных групп по алфавиту, также как и ширина слоев, осуществляется адаптивно, чтобы для вывода списков использовать максимально возможную область экрана. Практическая реализация описанного метода в клинической ИС «ДОКА+» и последующая эксплуатация системы в трех больницах различного статуса (городской, сельской и академической клинике) подтвердили его высокое быстродействие и хорошее восприятие медицинским персоналом. Эти качества позволили практически доказать клиническую и экономическую эффективность использования системы, обеспечиваемую механизмом персонифицированного распределения медикаментов [4], в основе

82

СПИ-НЭ-2005 которого лежит назначение врачами лекарственных препаратов с использованием ДАМИ. Список использованных источников 1. Глазатов М.В., Микшин А.Г., Пшеничников Д.Ю. и др. Значение информационных технологий в повышении безопасности пациентов и эффективности лечения / Врач и информационные технологии, 2004, № 1, С. 22 – 26. 2. Шульман Е.И. Информационная поддержка лечебнодиагностических процессов: требования и интранет-реализация базовой системы / Вычислительные технологии, 2004, Т. 9, Спец. выпуск, С. 351 – 358. 3. Шульман Е.И., Глазатов М.В., Пшеничников Д.Ю., и др. Структурная модель клинической информационной системы / Информационные технологии, 2004, № 8, С. 35 – 40. 4. Сидорова И.А., Усов Б.П., Рот Г.З., Шульман Е.И. Эффективность персонифицированного распределения медикаментов в Чулымской ЦРБ. Врач и информационные технологии, 2004, № 10, С. 24 – 30.

83

СПИ-НЭ-2005

4. Моделирование и анализ сложных систем Айдинян А.Р. ПРОЦЕДУРА СИНТЕЗА СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ОБЪЕКТАМИ С ПЕРЕМЕННЫМИ ПАРАМЕТРАМИ [email protected] Широкое распространение получили объекты с переменными параметрами. Для синтеза систем управления для таких объектов часто используют метод сопряженных систем и операторный метод синтеза. Эти методы имеют недостатки в вычислительном отношении, связанные с решением дифференциальных уравнений или необходимостью отыскания обратных импульсных переходных функций. Для упрощения процедуры предлагается свести синтез таких систем управления к решению системы линейных алгебраических уравнений. Пусть объект управления описывается дифференциальным уравнением в пространстве состояний x (t ) = f ( x (t )) + B × u (t ) , (1) где x(t ) — вектор состояния размерности n в момент времени t ; f (t ) — матрица нестационарных параметров объекта управления размерности n ´ n в момент времени t ; B — вектор входа объекта управления размерности n ; u (t ) — управляющее воздействие в момент времени t . Необходимо найти управляющее воздействие, заставляющее объект управления перемещаться из начального состояния по заданной траектории. При этом необходимо минимизировать отклонение переходного процесса в синтезируемой системе от эталонного переходного процесса в моменты квантования. То есть критерий качества имеет вид ¥

å (x k =0

k +1

- xk +1 ) ® min ,

где xk +1 — желаемый вектор состояния в момент времени k × T ; k — шаг дискретизации; T — период дискретизации по времени. Управление на k -ом шаге дискретизации будем находить в момент времени k × T , а подавать его на интервале [k × T ; (k + 1) × T ] . Заменим функцию f (t ) уравнения (1) таким образом, чтобы на каждом шаге квантования получить линейное стационарное уравнение вида x (kT + t ) = Ak × x (kT + t ) + B × u (t ) , (2) где Ak — постоянная на k -ом шаге матрица, выбираемая таким образом, чтобы решение уравнения (2) в момент времени (k + 1) × T совпадало с решением уравнения (1) (с погрешностью, определяемой методом решения дифференциального уравнения). Например, при использовании метода ре-

84

СПИ-НЭ-2005 шения дифференциальных уравнений 1 Ak = ( f (k × T ) + 4 × f (k × T + 2 T ) + f (k × T + T ) ) / 6 . Управляющее воздействие на k -ом шаге имеет вид

uk = Pk

-1

(

× xk +1 - e

AkT

)

Симпсона

T

xk , где Pk = ò e A ( kT +T -t ) B × dt . k

0

Айдинян А.Р. СИНТЕЗ ДИСКРЕТНО-НЕПРЕРЫВНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ С КОМПЕНСАЦИЕЙ ПАРАМЕТРИЧЕСКИХ ВОЗМУЩЕНИЙ [email protected] При управлении дискретно-непрерывными объектами на шаге квантования по времени обратная связь в системе отсутствует. При достаточно большом периоде квантования это приводит к ухудшению качества управления, поскольку отсутствует возможность учета параметрических возмущений. В связи с этим представляют интерес другие принципы формирования управляющих воздействий, которые учитывали бы динамику движения объекта в интервалах между моментами квантования. Пусть нелинейный объект управления описывается векторным уравнением x (t ) = f ( x (t )) + B × u (t ) , где f (×) — нелинейная вектор-функция размерности n ; x(t ) — вектор состояния размерности n ; B — вектор размерности n ; u (t ) — управляющее воздействие. Требуемое состояние объекта управления в моменты квантования задается эталонным переходным процессом. Предлагается ввести контур обратной связи, устраняющий отклонение состояния объекта управления от промоделированного переходного процесса в синтезированной системе управления. Альтернативой такому способу является значительное увеличение количества шагов квантования, который имеет недостаток, связанный с необходимостью достижения эталонного переходного процесса в большем количестве моментов времени, что затрудняет синтез закона управления и выбор эталонного переходного процесса. Моделирование переходного процесса синтезированной системы управления на текущем шаге квантования можно осуществить с использованием численных методов решения дифференциального уравнения, описывающего объект управления. При синтезе управляющего воздействия для k -го шага квантования требуется минимизировать отклонение переходного процесса в синтезированной системе от эталонного в k + 1-ый момент квантования и от промоделированного переходного процесса на интервале [ kT , (k + 1) × T ]. Здесь k — номер шага квантования, T — период квантования. 85

СПИ-НЭ-2005 Управление на каждом шаге представляет собой сумму двух компонент — управления, которое вычисляется в начале шага квантования и минимизирует отклонение переходного процесса в синтезированной системе от эталонного и управления, компенсирующего параметрические возмущения на шаге квантования. Таким образом, синтезированная система управления обладает преимуществами дискретно-непрерывной и является устойчивой к параметрическим возмущениям. Айдинян А.Р. СИНТЕЗ ДИСКРЕТНО-НЕПРЕРЫВНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ПО ЭТАЛОННОМУ ВЫХОДНОМУ СИГНАЛУ [email protected] В данной работе рассматривается процедура синтеза нелинейных дискретно-непрерывных систем управления с учетом возмущающих воздействий. Пусть объект управления описывается системой уравнений ì x (t ) = f ( x(t )) + Bu (t ) + e~ (t ), í ~ î y (t ) = Cx(t ) + d (t ), где x(t ) — недоступный измерению вектор состояния объекта управления размерности n в момент времени t ; f (×) — нелинейная вектор-функция размерности n ; B — вектор входа объекта управления размерности n ; ~ u (t ) — управляющее воздействие в момент времени t ; e~(t ), d (t ) — векторы возмущающих воздействий размерности n и m соответственно. Объект после линеаризации в момент времени (k + 1) × T описывается системой уравнений: ì xk +1 = Ak xk + Pk u k + e k , í î y k = C k xk + d k , где k — номер шага дискретизации по времени; xk — вектор состояния размерности n ; u k — управление, действующее на k -ом шаге; T — период дискретизации; Ak , Pk , Ck — матрицы и векторы соответствующих размерностей; e k , d k — векторы возмущающих воздействий. Добавим в систему управления фильтр Калмана для оценки состояния системы, описываемый в момент времени (k + 1) × T системой уравнений ì xˆ k +1 = Dk xˆ k + Ek y k , í î yˆ k +1 = Fk +1 xˆ k +1 + Gk +1 y k +1 ,

86

СПИ-НЭ-2005 где xˆ k — вектор оцененного состояния размерности n в момент времени kT ; yˆ k +1 — вектор оцененного выхода размерности m в момент времени (k + 1) × T ; Dk , Ek , Fk , Gk — матрицы соответствующих размерностей. Функционал имеет вид T å yˆ k +1 - y *k +1 × yˆ k +1 - y *k +1 ® min ,

(

) (

)

k

где y k*+1 — эталонный вектор выхода системы размерности m в момент времени (k + 1) × T . Такой функционал сводит нахождение управления на k -ом шаге к решению векторного алгебраического уравнения. Управление имеет вид uk = (Gk Ck Pk ) # × y k*+1 - ( Fk +1 Dk + Fk +1 Ek Ck + Gk +1Ck +1 Ak ) × xˆ k , где #— операция получения псевдообратной матрицы # T -1 ( M = ( M × M ) × M ).

[

]

Акиншина Г.В. КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СТРУКТУР С МНОЖЕСТВЕННЫМИ КВАНТОВЫМИ ЯМАМИ [email protected] Полупроводниковые гетероструктуры и особенно структуры с квантовыми ямами широко используются в целом ряде технических устройств, в первую очередь лазерной и фотосенсорной техники [1]. В рамках настоящей работы был разработан программный комплекс компьютерного моделирования структур с МКЯ. Разработанный комплекс реализован в виде системы модулей. В модуле данных содержатся основные константы и физические параметры наиболее распространенных двойных соединений [2, 3]. В модуле функций описаны основные расчетные модели комплекса. Расчетный модуль позволяет задавать собственные параметры структуры и производит расчет, обращаясь к модулям системной части комплекса. Кроме того, расчетный модуль обеспечивает визуализацию результатов в виде, удобном для интерпретации. Текущая версия комплекса функционирует в рамках одномерной модели. Для расчета энергетического спектра избран модифицированный метод огибающей волновой функции, параметры тройных твердых растворов, составляющих гетероструктуру, рассчитываются с использованием квадратичной аппроксимации. Спектр размерного квантования сильнонапряженных гетероструктур моделируется в рамках метода Ван-де-Валле. Разработанный комплекс обеспечивает широкий диапазон вычислительных возможностей для расчета энергетических уровней, электронного спектра, распределения огибающей волновой функции по толщине гетероструктур, расчета спектров отражения и пропускания многослойных гете87

СПИ-НЭ-2005 росистем. Кроме того, программный комплекс позволяет учитывать в качестве параметра наличие/отсутствие внешних электрических полей. Проверка функционирования разработанного комплекса осуществлялась методом расчета характеристик хорошо изученных систем: GaAs/AlGaAs и InGaAs/AlGaAs. Результаты расчетов хорошо согласуются с экспериментальными данными. Список использованных источников 1. C. Weisbuch, B. Vinter. Quantum semiconductor structures. Fundamentals and applications. Academic Press, 1991 2. Herbert Li E. Material parameters of InGaAsP and InAlGaAs systems for use in quantum well structures at low and room temperatures // Physica E. – 2000. – No. 5. – p.215-273 3. Vurgaftman, I., J.R. Meyer, and L.R. Ram-Mohan, Band parameters for III-V compound semiconductors and their alloys. Journal of Applied Physics, 2001. 89(11): p. 5815-5875. Алексейчик М.И. ОБ ОДНОЙ МОДЕЛИ СИЛОВОГО ШУМА [email protected] Установим состоятельность МНК-оценок параметров b ,w , g уравнения

y = X b + Z g + e ( X = X T ( f ) , Z = ZT (w ) ),

T ´1

T ´2l 2 l´1

T ´2 k 2 k´1

T ´1

трактуемого как модель силового шума. Здесь X ( Z ) – матрица, отвечающая гармоникам с известными (подлежащими определению) частотами f1 , , f l ( w1 , ,wk ), b и g - векторы коэффициентов при указанных гармониках, e t - процесс скользящего среднего: e t = n t + a1n t -1 + a2n t -2 +  , Mn s = 0 , sup n s < ¥ , a1 + a2 +  < ¥ , где случайные величины n s предполагаются независимыми. Относительно спектра силового шума yt мы предполагаем, что

wi Î Wi = éëwi- , wi+ ùû , f j Ï Wi , 0 < w1- < w1+ <  < wk- < wk+ < p . Оценки параметров b ,w , g найдем путем минимизации функционала J = J T ( b, w, c ) = T -1 y - X T b - ZT ( w ) c ( b Î R 2l , wÎ Õ Wi , c Î R 2k ). Теорема 1. При T ® ¥ МНК-оценки параметров b ,w , g сходятся к истинным значениям этих параметров почти наверное (п. н.) и - по теореме Егорова - почти равномерно (п. р.). 2   Теорема 2. T -1 ZT (wT ) - ZT (w ) ® 0 п. н. и п. р., где wT = estOLS w . 2

88

СПИ-НЭ-2005 В основе доказательства теорем 1 и 2 лежит следующая важная теорема, представляющая значительный самостоятельный интерес. Теорема 3. Пусть zt = zt ( q ) есть полигармонический сигнал, параметры (амплитуды, частоты, фазы) выбираются в пределах некоторого (произвольно фиксированного) компактного множества Q . Тогда max T -1 å zte t ® 0 п. н. и п. р., при этом qÎQ

1£t £T

2

æ ö M ç max T -1 å zte t ÷ = O T -3 4 . 1£t £T è qÎQ ø Отметим, что в состав возмущения e t можно ввести сумму гармоник с частотами, строго отделенными от частот f1 , , f l и частот w1 , ,wk , w1 , , wk , принадлежащих множеству Wi . Отметим также, что к рассматриваемой проблеме идентификации может быть применен (подлежащий модификации) метод гармонического разложения Писаренко.

(

)

Алексейчик М.И. О ЛИНЕЙНЫХ МОДЕЛЯХ С КОРРЕЛИРОВАННЫМ ШУМОМ [email protected] Идентификация параметра b уравнения xt = b xt -1 + e t ( b < 1) с автокоррелированными возмущениями e t наталкивается на значительные трудности. Во многих приложениях, однако, возмущение e t возможно представить в виде суммы e t = zt + n t , в которой zt = g 11 cos w1t +  + g 2 k sin wk t ,

wi Î Wi = éëwi- , wi+ ùû ,

0 < w1- < w1+ <  < wk- < wk+ < p , а n t - независимые случайные величины с условием Mn t = 0 , sup n t < ¥ . Покажем, что к идентификации параметров b ,w1 ,wk , g 11 , , g 2 k уравнения xt = b xt -1 + g 11 cos w1t +  + g 2 k sin wk t + n t (1 £ t £ T ® ¥ ) (1) применим двухшаговый метод наименьших квадратов. Решение уравнения (1) имеет вид xt = b t c0 + d11 cos w1t +  + d 2 k sin wk t + xt , (2) где d ji = d ji ( b , wi , g 1i , g 2i ) , а xt = n t + bn t -1 + b 2n t - 2 + . Отбросив в (2) слагаемое b t c0 ® 0 , сформируем функционал

J T(2) ( w, d ) = T -1 å ( xt - d11 cos w1t -  - d 2 k sin wk t )

d Î R 2k ).

89

2

( wÎ Õ Wi ,

СПИ-НЭ-2005 Теорема 1. Оценки параметров w1 ,wk , d11 ,, d 2 k , полученные путем

минимизации функционала J T(2) ( w, d ) , являются сильно состоятельными.  Подставив wiT = estOLS wi в (1), образуем функционал   2 J T(1) ( b, c ) = T -1 å ( xt - bxt -1 - c11 cos w1T t -  - c2 k sin wkT t ) ( bÎ [ -1,1] ,

c Î R 2k ). Теорема 2. Оценки параметров b , g 11 , , g 2 k , полученные путем минимизации функционала J T(1) ( b, c ) , являются сильно состоятельными. Отметим, что различным реализациям процесса (1) в общем случае отвечают различные же значения параметров g 11 , , g 2 k (а возможно и w1 ,wk ). Таким образом, гармоническую составляющую силового шума следует трактовать как стохастическую. Отметим также, что полученные результаты допускают понятные обобщения на случай авторегрессионых моделей высших порядков и на многомерный случай. Алексейчик М.И. ОБ АСИМПТОТИЧЕСКОЙ НОРМАЛЬНОСТИ МНК-ОЦЕНОК [email protected] Пусть X Ì R m и B Ì R k суть регулярные компактные множества, f : X ´ B ® Rl . Функция f и ее производные f ¢, f ¢¢, f ¢¢¢ по b Î B предполагаются непрерывными. Пусть случайные величины x и e , принимающие значения в X и Rl , при некотором b Î B удовлетворяют уравнению f ( x, b ) = e . Задавшись n независимыми репликами ( xi , e i ) составной случайной величины ( x, e ) , примем J n ( b ) = n -1 å f ( xi , b ) , Bn = Arg max J n ( b ) , bÎB 2

hi = f ( xi , b ) - e i (за недостатком места величины hi далее не рассматривают-

ся). Положим J ¥ ( b ) = M f ( x, b ) , B¥ = Arg max J ¥ ( b ) . 2

{

bÎB

}

Теорема 1. P lim max J n ( b ) - J ¥ ( b ) = 0 = 1 . n®¥ bÎB

Теорема 2. P {Æ ¹ LIM Bn Ì B¥ } = 1 , где LIM - верхний топологический предел. В дальнейшем будем считать, что множество B¥ одноэлементно, а  точка b ¥ является его единственным элементом. Символом b n будем обозначать произвольно фиксированную измеримую однозначную ветвь многозначного (измеримого) отображения n ® Bn . Конус неотрицательно определенных k ´ k -матриц обозначим M .  Теорема 3. P {lim b n = b ¥ } = 1 . 90

СПИ-НЭ-2005 Теорема 4. Пусть b ¥ Î int B . Тогда J ¥¢ ( b¥ ) = 0 и J ¥¢¢ ( b ¥ ) Î M ; если при этом J ¥¢¢ ( b¥ ) Î int M , то при n ® ¥ с вероятностью, стремящейся к 1, множество Bn является одноэлементным. Теорема 5. Пусть b ¥ Î int B , J ¥¢¢ ( b¥ ) Î int M . Тогда при n ® ¥ распределение случайной величины n ( b n - b ¥ ) неограниченно приближается к нормальному. Теорема 6. Пусть b ¥ = b Î int B . Тогда J ¥¢ ( b ) = 2 Mf ( x, b ) × e = 0 и J ¥¢¢ ( b ¥ ) Î M . Обратно, если b Î int B , Mf ( x, b ) × e = 0 и J ¥¢¢ ( b ) Î int M , то исходное множество B можно сузить таким образом, чтобы к точке b оказалось возможным применить теоремы 3 – 5. При выполнении некоторых дополнительных «условий регулярности», хорошо известных из теории оптимизации, теорема 5 допускает обобщение на случай b ¥ Î ¶B ; в этом случае предельное распределение для n ( b n - b ¥ ) будет нормальным, но вырожденным. При выполнении этих условий можно показать, что асимптотическое распределение множителей Лагранжа также является нормальным. Барабанов В.Ф., Плахотнюк О.С. ИНТЕРАКТИВНАЯ СИСТЕМА МОДЕЛИРОВАНИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ РЕЖИМОВ СИСТЕМ ЭВОЛЮЦИОННОГО ТИПА [email protected] Интерактивная система моделирования представляет собой набор математических, алгоритмических и программных средств для моделирования динамических режимов систем эволюционного типа, а также визуализации полученных результатов. Решение систем дифференциальных уравнений в частных производных эволюционного типа осуществляется посредством сведения их к системам нелинейных алгебраических уравнений методом Кранко-Николсон, и решения полученных систем при помощи последовательного циклического применения таких методов как модифицированный метод Ньютона, метод наискорейшего спуска, метод Брауна, метод секущих Бройдена и многомерный полюсный метод Ньютона. С использованием разработанной интерактивной системы моделирования исследован процесс пиролиза углеводородов, полная динамическая модель которого представлена в виде: ¶Ck ¶C 1 + V k = Wk , K = 1,6 , ¶t ¶l r ¶T ¶T 2 KT 1 6 +V = (Tc - T ) å DH iW j , ¶t ¶l r r C p r C p j =1 91

СПИ-НЭ-2005 ¶V ¶V 1 ¶P V2 +V =-x , ¶t ¶l r ¶l 4r ¶r ¶r ¶V +V = -r , ¶t ¶l ¶l 6

P = r RT å Ck , G = rVS , k =1

где Ck ,Wk - массовые концентрации и скорости превращения компонента в реакционной смеси; T ,V , P, r , C p - температура, скорость потока, давление, плотность и удельная теплоемкость смеси; DH - тепловой эффект химической реакции; KT - коэффициент теплопередачи; Tc - температура стенки змеевика; r - внутренний радиус трубчатого змеевика; x - коэффициент трения; t , l - временная и пространственная (в направлении потока) координаты; R - универсальная газовая постоянная, G - массовый расход паросырьевой смеси; S - площадь поперечного сечения потока. Результаты численного моделирования процесса пиролиза могут быть использованы для целей оптимального конструирования реакторов, выбора оптимальных режимов работы и расчета систем автоматического управления. Блюмин С.Л. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ГИДРОДИНАМИКИ И КВАЗИКОМПЛЕКСНЫЕ АЛГЕБРА И АНАЛИЗ [email protected] В [1] отмечено, что проблемам, связанным с дозвуковыми, звуковыми и сверхзвуковыми течениями жидкостей, адекватны алгебраические аппараты, в обозначениях [2], алгебр, соответственно, Е (комплексных, эллиптических), Р (дуальных, параболических) и Н (двойных, гиперболических) чисел [3] и аналитические аппараты теорий, соответственно, Е- , Р- и Н- аналитических функций [2,4]. B [2] предложены основы построения этих теорий с позиций теории представлений группы и клиффордова анализа, тогда как ранее в [3,4] было представлено элементарное изложение квазикомплексных алгебры и анализа, охватывающих вышеуказанные. В [3] рассматривается семейство двумерных алгебр К(p,q)= {z=x+ya, 2 a =p+qa, x,y,p,qÎR}, так что Е=К(-1,0), Р=К(0,0), Н=К(1,0), причем эти канонические алгебры являются простейшими клиффордовыми, а любая К(p,q) может быть приведена заменой базиса к одной из них в зависимости от того, будет ли 0 ее дискриминант d=4p+q2. В К(p,q) определены все (выполняемые соответствующим образом) операции комплексной алгебры, в том числе сопряжение z~ = (x+qy)-ya и модульôzô2 = zz~ = x2+qxy-py2. При ½z½¹0 число z обратимо, z -1= z~/½z½2; при ½z½=0 число необратимо; при d0 и, например, х,у,2x+qy ¹0, не92

СПИ-НЭ-2005 нулевое необратимое число имеет в К(p,q) множество обобщенных обратных z - = [1/(2x+qy)-pyg/x]+ga, таких, что z z – z = z, из которого выделяется одна рефлексивная z r- = z/(dy2), при q=0 принимающая вид z r- = [1/x+1/pya]/4; при d=0 ненулевое число с нулевым модулем обобщенного обратного в K(p,q) не имеет, но имеет его в специально построенном в [5] пятимерном расширении соответствующей алгебры. В [4] функция f : K(p,q)®K(p,q), w=f(z)=u+va, определяется как аналитическая в смысле квазикомплексного анализа, если uy’=pvx’, vy’=ux’+qvx’. Простейшим примером является функция w=1/z=z -1, удовлетворяющая этим условиям в области ½z½¹0; она преобразует «окружности» ½z½=1 в окружности ½w½=1, т.е. обладает «круговым свойством», что говорит о конформности в смысле квазикомплексного анализа осуществляемого ею преобразования. В области½z½=0 трактовки функции w=zr- как аналитической и геометрического смысла преобразования более сложны. Использование двупараметрического, с параметрами p и q, семейства алгебр K(p,q) расширяет возможности использования квазикомплексных алгебры и анализа в указанных выше и других прикладных задачах. Список использованных источников 1. Лаврентьев М.А., Шабат Б.В. Проблемы гидродинамики и их математические модели. – М.: Наука, 1977. – 416 с. 2. Kisil V., Biswas D. Elliptic, parabolic and hyperbolic analytic function theory-0: Geometry of domains. – 2004 // arXiv: math. CV/0410399. – 14 p. 3. Блюмин С.Л. Двумерные алгебры. – Липецк: ЛГТУ, 1995. – 18 с. 4. Блюмин С.Л. Алгебраические основы комплексного анализа. – Липецк: ЛГТУ, 1996. – 18 с. 5. Blyumin S.L., Miloviov S.P. Investigation and Solution of Matrix Equations over Associative Rings // Comp. Maths Math. Phis. – 1994. – Vol.34,No2. – P.133-142. Бушмелев А.Е., Смирнов А.С. МАТРИЧНО-ФУНКЦИОНАЛЬНЫЙ МЕТОД ОПИСАНИЯ АРХИТЕКТУРЫ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ [email protected] Предлагаемый метод является развитием графового метода описания искусственной нейронной сети (ИНС). Любая сеть считается графом, в узлах которого располагаются нейроны, а дугам соответствуют межнейронные (синаптические) связи. Пронумеруем нейроны числами от 1 до m, где m – общее число нейронов сети. При прохождении сигнала по дуге графа, он преобразуется некоторым, в общем случае нелинейным образом. Таким образом, дуга графа реализует некоторую функцию y = Fs(x, p), где x - вход синапса, y - выход 93

СПИ-НЭ-2005 синапса, p - вектор параметров функции. Сформируем матрицу синаптических связей Fs размерности m x m, номера строк и столбцов которой соответствуют порядковым номерам нейронов. Если существует синапническая связь от i-го нейрона к j-му, поместим соответствующую функцию Fs(x, p) в ячейку матрицы с индексами (i,j). Отсутствие межнейронной связи пометим символом N. Этот символ вводится с целью формального различия нулевой синаптической связи и отсутствия связи как таковой. Отметим, что порядок нумерации нейронов значения не имеет, его изменение приведет лишь к перестановке строк и столбцов матрицы. Каждый узел графа (нейрон) реализует некоторую функцию y = Fn(x,p) от входных сигналов, которые снимаются с входящих дуг (синапсов). Здесь x – вектор входных синапсов нейрона, y - выход нейрона, p вектор параметров функции. Совокупность функций всех нейронов образует вектор Fn длины m, порядковый номер функции в котором соответствует номеру нейрона. Измерение порядка нумерации нейронов приведет лишь к перестановке элементов вектора. Входные и выходные нейроны сети также опишем с помощью векторов. Обозначим векторы длины m, описывающие вход и выход сети как I и O соответственно. Если i-й нейрон является входным (выходным), то соответствующей компонентой вектора I (O) будет 1, иначе символ N. В описание нейронной сети можно включить описание предобработки (постобработки), заменив в векторе I (O) единицы на функции предобработки (постобработки). Можно показать, что метод матрично-функционального описания ИНС позволяется представить с помощью простых соотношений архитектуру произвольной сети, ее модификацию, а также прямое и обратное распространение сигналов в сети. Список использованных источников 1. Миркес Е.М. Нейрокомпьютер. Проект стандарта. Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН. 1998. 188 с. 2. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика. 2002. 344 с. Вакунов Н.В., Жизняков А.Л. ВЕЙВЛЕТ–ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ В ГИС [email protected] Значительная часть информации в ГИС представлена в виде изображений. Использование вейвлет - преобразований при обработке изображений связано, прежде всего, с алгоритмами сжатия и удаления шума. Проблема сжатия изображений весьма актуальна при передаче и хранении растровых данных ГИС. Так при дистанционном зондировании 94

СПИ-НЭ-2005 земной поверхности из космоса, объем данных, передаваемых спутником за год, достигает 1013 бит. Размер одного космического снимка может превышать размеры 6000´6000 точек, и составлять сотни мегабайт. То же можно сказать и об электронных растровых картах высокого разрешения. Конечной целью получения и обработки аэрокосмических изображений при построении ГИС является извлечение из этих снимков картографической информации. Этот процесс значительно осложняется при наличии на снимке помех. Причинами размывания или искажения изображения могут быть перемещения датчика, рассеяние света атмосферными частицами, шум, специфика передаточной функции датчика, его положение и ориентация относительно положения земли и т.д. На практике, в этом случае, достаточно эффективными оказываются алгоритмы локальной пространственной фильтрации в области вейвлет коэффициентов. При наличии мультипликативных помех возможно использование гомоморфной обработки в пространстве вейвлет – преобразования. При этом актуальной является задача, разработки математических моделей характерных искажений, основанных на вейвлет – преобразованиях. Одним из важных факторов, предполагающих широкое применение вейвлет – преобразований в ГИС, является возможность использования вейвлет - разложения для изменения масштаба представления, как любого локального фрагмента, так и всего изображения (карты). При этом возможно формирование изображений, имеющих различное разрешение на разных локальных участках. Например, значительные по площади однородные объекты можно выводить и обрабатывать с низким разрешением, в то же время, участки, заполненные множеством мелких деталей – обрабатывать при высоком разрешении. Тот же подход можно использовать при генерализации объектов на аэрокосмических снимках. При решении описанных задач, возникающих при формировании, обработке и использовании картографической информации, использование вейвлетов, позволяет достичь хороших результатов. Это определяет перспективность их использования в ГИС, а также необходимость проведения дальнейших исследований, связанных с разработкой подобных алгоритмов. Особого внимания при этом заслуживают подходы, связанные с автоматической классификацией и идентификацией объектов. Вершинин С.В. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА СВЕРХГЛУБОКОГО ПРОНИКАНИЯ МИКРОЧАСТИЦ В ТВЕРДУЮ ПОВЕРХНОСТЬ С ПОМОЩЬЮ НЕЛИНЕЙНОГО УРАВНЕНИЯ ДИФФУЗИИ [email protected] В работе рассмотрена процедура построения математической модели для задачи проникания микрочастиц в твердую поверхность [5]. Эта задача 95

СПИ-НЭ-2005 относится к классу технологий получения тонких погранслоев с заданными свойствами в твердом теле. Построено аналитическое решение для нелинейного параболического уравнения [1] на интервале от поверхности до границы слоя. Полученный результат позволяет построить аналитическую оценку толщины слоя, полученного в результате процесса с помощью средств компьютерной математики [6]. В работах [2-4] получены оценки для внедрения в твердую поверхность одной частицы при наличии раскрывающейся трещины или без неё. Однако этот подход при переходе к технологической задаче о получении слоя требует соответствующего статистического обоснования. При построении решения для реализации сложных аналитических вычислений использованы доступные средства систем аналитических вычислений. Список использованных источников 1.Самарский А.А., Галактионов В.А., Курдюмов С.П., Михайлов А.П. Режимы с обострением для квазилинейных параболических уравнений . М.: Наука.1987. 2.Григорян С.С. О природе "сверхглубокого" проникания твердых микрочастиц в твердые материалы/ДАН СССР. 1987. Т.292. № 6. С.13191323. 3.Черный Г.Г. Механизм аномально низкого сопротивления при движении тел в твердых средах/ДАН СССР. 1987. Т.292. № 6. С.1324-1328 4.Колмогоров В.Л., Залазинский А.Г., Залазинская Е.А. О сверхглубоком проникании частицы в упругопластическую среду/ Труды 7-х Забабахинских Научных Чтений. Снежинск.2003. 5. Сильников М.В., Михайлин А.И., Петров А.В., Мещеряков Ю.И., Ермолаев В.А., Кочетова Н.С., Ушеренко С.М. Влияние ударной обработки на динамическую прочность стали 38 ХН3МФА. ПЖТФ, 2000, т.26, в. 16. 6. Вершинин С.В.Методы компьютерной математики для нелинейных задач механики и математической физики/Препринт. Екатеринбург. ИМАШ УрО РАН. 2002. Вовк В.В., Нужный А.М. ПРИМЕНЕНИЕ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ [email protected] Рассматривается подход применения генетических алгоритмов для оптимизации процессов размещения разногабаритных компонентов с использованием распределенной системы.

96

СПИ-НЭ-2005 Применение генетического алгоритма на первоначальном этапе размещения компонентов, позволяет существенно сократить время поиска допустимого решения, в отличие от традиционных методов. Но в силу рекурсивного характера алгоритма это не может гарантировать глобальную сходимость функции оптимальности. Допустимое решение, найденное генетическим алгоритмом, представляет вариант размещения, в котором площадь пересечения размещаемых компонентов равна нулю, тогда в качестве главного критерия оптимальности размещения можно выделить требование минимизации суммарной длины расстояний между точками привязки компонентов с учетом коэффициентов матрицы связности. Для обеспечения глобальной сходимости функции к оптимуму, хорошо показали себя направленные методы поиска (Хука-Дживса, алгоритм парных перестановок). В генетический алгоритм внесен ряд изменений: · реализована функция контроля возможности применения генетических операторов к выбранному случайным образом гену; · реализована функция оперативной оценки полученных решений при применении операторов к генам, несущим информацию об условносвободных компонентах; · разработана функция для формирования первоначальной популяции с учетом зон индивидуального размещения. Сформулирован критерий оптимальности размещения и критерий остановки алгоритма. Поскольку подобные процессы имеют большую размерность, для понижения вычислительной сложности задачи и уменьшения времени на нахождение оптимума, целесообразно использовать распределенную систему. Это объясняется тем, что генетический алгоритм на каждой итерации обрабатывает некоторый набор n - допустимых решений, размер которых определяется размером популяции, а также вызвано широким распространением локальных сетей, что позволит «разбить» задачу между вычислительными машинами и понизить вычислительную сложность. Распределенная система строится по принципу «клиент - сервер». Таким образом, применение генетических алгоритмов совместно с направленными методами на базе распределенной системы, позволит найти оптимальные варианты решений сложных задач за приемлемое время. Работа выполнена при финансовой поддержке в форме гранта А043.16-694 Федерального агентства по образованию.

97

СПИ-НЭ-2005 Волков Р.В. НЕКОТОРЫЕ ВОПРОСЫ КВАЗИСТАБИЛИЗАЦИИ ПРОИЗВОДНОЙ В ЗАДАЧАХ ОПТИМАЛЬНОГО ПО БЫСТРОДЕЙСТВИЮ УПРАВЛЕНИЯ [email protected] При построении системы управления приходится рассматривать реальные процессы, протекающие в объектах управления, следовательно математические модели лишь приближенно описывают характеристики объекта. Так, А.А. Красовский отмечает, что в действительности классический путь почти никогда не обеспечивал близости к подлинно оптимальному управлению. Рассмотрим динамический эталон быстродействия 1-го порядка x ( t ) = v ( x ) , v ( x ) = - vmax sign ( x ) . Наряду с функцией v ( x ) = - vmax sign ( x ) рассмотрим нелинейную функцию v ( x, e ) ( e – параметр квазиоптимальности), отвечающую требованиям: асимптотической устойчивости решения; ограничения интенсивности движения; аналитичности и гладкости; оптимизации быстродействия. Незначительно поступившись быстродействием оптимального решения, можно построить аналитическую функцию, приближающуюся к свойствам сигнатуры. Приведем следующие варианты аппроксимации разрывного решения, рассматриваемые в [2,3]: x

v1 ( x, e ) = - vmax

,

x2 + e 2 é1 1 æ x öù v4 ( x, e ) = - vmax ê + arctg ç ÷ ú , è e øû ë2 p x

e

æ xö vmax arctg ç ÷ , p èe ø v é æ xö ù v5 ( x, e ) = - max ê erf ç ÷ + 1ú , 2 ë èe ø û

v2 ( x, e ) = -

2

æ xö

2

vmax -çè e ÷ø v sin t , e = v x e v7 ( x, e ) = dt , , v9 ( x, e ) = - max ( ) 8 ò p -¥ t 2e e p vmax

-

x

v3 ( x, e ) = -vmax 2- e , e

æ xö v6 ( x, e ) = - vmax th ç ÷ , èe ø x+e

òe sgn ( x ) dx .

x-

Задача в такой постановке и изучение свойств квазиоптимальной ди-0,5 намической системы (ДС) с правой частью v ( x, e ) = -vmax x ( x 2 + e 2 ) изложена в работе [1]. Проверку требований для ДС с v1 ( x, e ) - v9 ( x, e ) можно выполнить, проинтегрировав ДУ в квадратурах и получив решение в аналитическом виде. Однако решение в этом смысле существует лишь для немногих типов ДУ. Изучение общих закономерностей решений квазиоптимальных ДС с целью проверки требований возможно с помощью метода последовательных приближений, основанного на известном в анализе принципе сжимающих отображений. Список использованных источников 1. Нейдорф Р.А. Нелинейное ускорение динамических процессов управления// Вестник ДГТУ. Ростов н/Д: Изд.центр ДГТУ, 1999.

98

СПИ-НЭ-2005 2. Волков Р.В., Нейдорф Р.А. Теория и практика квазиоптимального по быстродействию управления в технических системах и АСУ ТП // Информатика и системы управления. 2003. № 2(6). 3. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике. – М.:Наука, 1973. Волков Р.В. ОБ ОДНОЙ e -КВАЗИОПТИМАЛЬНОЙ ПО БЫСТРОДЕЙСТВИЮ СИСТЕМЕ ВТОРОГО ПОРЯДКА [email protected] Оптимальный подход зачастую порождает т.н. «плохую обусловленность» или «некорректность» решения задачи синтеза, что проявляется в высокой чувствительности свойств синтезированной системы к численной точности решения. Поэтому представляют интерес квазиоптимальные системы, имеющие предельно близкое к экстремальному значение критерия оптимизации при достаточно робастных свойствах. Рассмотрим пример построения e -квазиоптимальной системы по быстродействию. Пусть объект управления (ОУ) описывается уравнением a2 y + a1 y + a0 y = ku, u £ 1 . Обозначим y – эталонное движение, x = y - y – ошибка отработки. Получим a2 x + a1 x + a0 x = -ku + f ( t ) , где f ( t ) = a2 y + a1 y + a0 y и задача оптимального отслеживания сводится к переводу фазовой точки ( x, x ) в начало координат за минимальное время ( J = t1 - t0 ® min ). Будем рассматривать такой класс сигналов y , что f ( t ) º 0 . Тогда уравнение можно записать, как a2  x + a1 x + a0 x = -ku . Выполним синтез оптимального управления методом фазового пространства [1]. Пусть a1 = 1 , a0 = 0 , тогда уравнение движения ОУ можно записать как a2 y + y = ku , u £ 1 , y = g0 – эталон, следовательно f ( t ) º 0 . Тогда, с учетом, x = y - y , получим a2  x + x = - ku . Пусть t1 – оптимальное время, t0 = 0 , рассмотрим динамику системы в обратном времени t = t1 - t , с учетом начальных данных x ( t ) = x ( t ) = 0 : t =0, a2  x ( t ) - x ( t ) = - ku , или x1 = x2 , x2 = a2-1 x2 - ka2-1u ( x1 = x ( t ) , x2 ( t ) = x ( t ) ). Ре-

шение этой системы в обратном времени x1 ( t ) = - kua2 e ta + ku t + kua2 , -1 2

x2 ( t ) = - kue ta2 + ku . -1

x1 ( t ) = -kua2 e( 1

t -t )

a2-1

Переходя

к

прямому

+ ku ( t1 - t ) + kua2 , x2 ( t ) = kue( 1

t -t )

a2-1

времени,

получим

- ku . Из этих уравнений,

принимая u = 1 , u = -1 , можно получить в параметрической форме уравнение линии переключения. Записав уравнение линии переключения в виде x2 = j ( x1 ) , получим, что оптимальным по быстродействию законом управления

будет

u = v ( x1 , x2 ) ,

v ( x1 , x2 ) = sign ( x2 - j ( x1 ) ) .

99

Тогда,

e-

СПИ-НЭ-2005 квазиоптимальным по быстродействию законом управления, аппроксимирующим разрывную функцию v ( x1 , x2 ) = sign ( x2 - j ( x1 ) ) , будет u = v ( x1 , x2 , e ) . Укажем лишь два из многих возможных вариантов аппрок-

(

v ( x1 , x2 , e ) = ( x2 - j ( x1 ) ) ( x2 - j ( x1 ) ) + e2

симации:

(

2

)

)

-0,5

,

или

v ( x1 , x2 , e ) = 0,5e-1 x2 - j ( x1 ) + e - x2 - j ( x1 ) - e .

Список использованных источников 1. Фельдбаум А.А. Основы теории оптим. автоматич. систем. М. 1963. Груздев В.В. ПРОВЕРКА ТОЧНОСТИ РАСЧЕТА ТЕПЛОВЫХ ПРОЦЕССОВ МКЭ НА ПРИМЕРЕ РЕШЕНИЯ ПРОСТОЙ ЗАДАЧИ ТЕПЛОПРОВОДНОСТИ [email protected] При решении задачи расчета тепловых процессов в зоне резания методом конечных элементов (МКЭ) возник вопрос о точности решения, полученного в пакете ANSYS. В работе рассматривается решение задачи о передаче теплоты через плоскую стенку, на одной поверхности которой действует равномерно распределенный источник теплоты плотностью q, а на другой — сток плотностью q1. При установившемся теплообмене (рисунок 1а) q = q1, а θ1 и θ2 сохраняют свои значения во времени. Данная простая задача может быть легко решена как аналитически (основываясь на законе Фурье), так и численно (с помощью пакета ANSYS), поэтому можно проверить, как соотносятся результаты численного и аналитического расчетов. Были выбраны следующие условия задачи: необходимо найти установившуюся температуру на правом конце стенки θ2, если известны источник и сток теплоты q = q1 = 1.55 МДж/(м2×c), толщина стенки Δ = 1.3 мм, установившаяся температура на левом конце θ1 = 344 К, высота стенки 2 м, среднее значение коэффициента теплопроводности материала стенки λ = 40 Дж/(м×c×К). В силу условий закон Фурье можно представить в виде q

q = -l × d q / dx , откуда q = (1/ D ) ò 1 l (q) d q . Если воспользоваться средним знаq2

чением l , последнее выражение можно записать так q = l ( q1 - q2 ) / D . Тогда q2 = q1 - D × q / l = 294 К. Для решения задачи с указанными условиями в ANSYS была составлена программа на языке ADPL. Источник и установившаяся температура на левом конце задаются командами nsel,s,LOC,X,0 ! выбор левого конца стенки 100

СПИ-НЭ-2005 sf,all,hflux,1553490.607 ! источник d,all,,344,,,,temp ! температура а сток на правом конце — командами nsel,s,LOC,X,0.001287423 ! выбор правого конца sf,all,hflux,-1553490.607 ! сток

а)

б) Рис. 1. Решение задачи о передаче теплоты через плоскую стенку

На рис. 1б) представлены результаты статического теплового анализа стенки: итоговое поле температур. Как следует из рисунка 1б), на правом конце установившаяся температура равна 274 К, что полностью согласуется с результатом, полученным аналитически с помощью закона Фурье. Исследования проводятся в рамках гранта МО РФ по фундаментальным исследованиям в области технических наук. Десятов А.Д., Думачев В.Н. О КВАНТОВАНИИ ИГР [email protected], [email protected] Описание конфликтных ситуаций с помощью теории игр дает возможность определить оптимальные стратегии игроков для получения своего выигрыша. В классической теории матричных игр мнения игроков относительно выбора своих стратегий независимы. Целью каждого игрока является максимизация только своего выигрыша, не зависимо от тяжести последствий у соперника. Полученное состояние оптимальных стратегий называется равновесием Нэша. Использование квантовой теории позволяет рассматривать ситуации, когда мнения игроков относительно выбора своих стратегий могут быть согласованны. Решение игры методами квантовых вычислений сводится к следующему. Представим возможные стратегии одного игрока с помощью 101

СПИ-НЭ-2005 двух базисных векторов ( 0 , 1 ) гильбертова пространства H двухуровневой системы (кубитов). Каждый игрок имеет по такому кубиту. Текущее состояние игры для двух игроков описывается вектором в пространстве тензорного произведения H1 Ä H 2 с базисом ( 00 , 01 , 10 , 11 ). Обозначим начальное состояние мнения игроков как y 0 = 00 . Это означает, что до начала игры оба игрока имеют кубиты в состоянии 0 , т.е. выбирают 0стратегию. Игра заключается в том, что каждый игрок может изменить состояние своего мнения (кубита) относительно выбора стратегии с помощью унитарного оператора поворота. После того, как игроки определились во мнениях и сделали свои ходы, кубиты направляются для окончательного измерения. Выигрыш каждого игрока представляется эрмитовым оператором $ = a 00 00 00 + a 01 01 01 + a10 10 10 + a11 11 11 . Ожидаемый выигрыш игрока является квантово-механическим средним 1 (a 00 + a 01z B + a10z A + a11z Az B ) . $ = y f $y f = 2 (1 + z A )(1 + z B2 ) Список использованных источников 1. Eisert J., Wilkens M., Lewenstein M. Quantum Games and Quantum Strategies // Phys.Rev.Lett. 83 (1999) 3077. Десятов Д.Б., Кульнев А.В. МОДЕЛЬ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЯЮЩИХ РЕШЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ ТЕОРИИ ГРАФОВ [email protected] Управление технологическим процессом на современном предприятии является сложной задачей и характеризуется анализом значительного объема информации о параметрах, описывающих функционирование системы. Для повышения оперативности и качества принимаемых управляющих решений необходимо предоставить ЛПР возможность выделения из всего перечня возможных причин выхода процесса из равновесного состояния наиболее значимых параметров. Для этого предлагается проранжировать найденные на этапе диагностики причины путем вычисления оценок их весов с использованием методов теории графов. Для этого введем изоморфное преобразование ТС=({ТСj}N, G=G(ТС, E)) Û S = ({Sj}N, G = G(S, E,)). Граф G(ТС, E) = G(S, E) с множеством вершин {ТСj}N = {Sj}N и множеством дуг E = {e}, |E| = M задает некоторый частичный порядок >Iн. Выделим из множества S подмножества элементов 102

СПИ-НЭ-2005 S>I и S >I , для которых справедливы бинарные отношения >I, > I соответственно. Это равносильно выделению подграфов G(>I) = G>I(S>I, E>I), G( > I )=G >I (S >I , E >I )ÌG(S, E), причем в общем случае S>I Ç S >I ¹ Æ, E>I Ç E >I = = Æ, Е>I È E >I = E. Зададим " i, j = 1, N бинарные отношения >I, > I , >Iн матрицами смежности для соответствующих подграфов графа G = G(S, E). Обозначим такие матрицы через K = éë kij ùû порядка n´n, n £ N, KC = éë kijC ùû порядка m´m, m £ N, KH = = éë kijH ùû порядка N´N, в которых kij, kijC , kijH = 1, если Si >I Sj, Si > I Sj, Si >Iн Sj и kij, kijC , kijH = 0, если указанные отношения не выполняются. Введем обобщенное отношение >I = (>I Ú > I Ú >Iн ). Определим

числа po(Si) и pв(Si) как полустепень исхода и полустепень захода вершины Si. Равенство po(Si) нулю служит признаком выделения элементов Si, действие которых не оказывает влияние на формирование отношения >I , а значение po(Si) > 0 определяет число подсистем, на которые Si оказывает влияние при формировании отношения >I . Равенство же pв(Si) нулю служит признаком выделения элементов Si, действие которых оказывают влияние на формирование отношения >I , а значение pв(Si) > 0 – определяет число подсистем, которые оказывают влияние на Si при формировании отношения >I . При таком подходе число r

r

p ( Si ) = (p o ( Si ) + p в ( Si ) ) / åå wij i =1 j =1

характеризует значимость (вес) подсистемы Si в формировании отношений >I между подсистемами множества S. Земцов А.Н. ОСОБЕННОСТИ АППРОКСИМАЦИИ ТРИАНГУЛЯЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ С ПОМОЩЬЮ ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ [email protected] Интенсивное совершенствование графических средств обработки триангуляционных моделей приводит к лавинообразному увеличению объема передаваемых по каналам связи с ограниченной пропускной способностью данных. Необходимо отметить, что требования к точности представления данных заметно влияют на объем передаваемой информации. В настоящее время приобретают все большую популярность методы компрессии триангуляционных моделей на основе вейвлетпреобразования, благодаря тому, что они превосходят существующие подходы по ряду параметров [1], [2].

103

СПИ-НЭ-2005 Первоначально, в результате вейвлет-преобразования, из полученного преобразованного изображения удаляется часть коэффициентов. Оставшееся множество коэффициентов, как правило, кодируется. Сжатое изображение восстанавливается путем декодирования коэффициентов и применения обратного преобразования к результату. Предполагается, что в процессе децимации коэффициентов преобразования теряется не слишком много информации [3]. Необходимо отметить, что для получения высокого значения точности и коэффициента компрессии необходимо выбрать оптимальный для данного типа изображений базис вейвлетов. Авторы в [4] предлагают упростить выбор аппроксимирующего базиса вейвлетов с помощью детализирующей информации в изображении. Кроме того, необходимо исследовать влияние длины разрядной сетки на точность преобразования. Для выбора оптимального базиса используется моделирование процесса сжатия, т. к. до настоящего момента не существует математической модели, достаточно эффективно описывающей все типы триангуляционных моделей. В качестве критерия оптимальности используется среднеквадратическое отклонение триангуляционной модели, полученной в результате компрессии, от исходной модели при заданном постоянном коэффициенте сжатия. В программе реализован стандартный набор из 16 различных типов вейвлетов, скалярное однородное и неоднородное квантование, энтропийное кодирование коэффициентов. Список использованных источников 1. Daubechies, I. Ten lectures on wavelet. Vol 61 of CBMS/NSF Regional Conference Series in Applied Math. SIAM, 1992. 2. Jawerth B., and Sweldens W. An overview of Wavelets based Multiresolution Analysis. SIAM Review, 1994. 3. Stollnitz E., DeRose T., Salesin D. Wavelets for Computer Graphics. Morgan Kaufmann, 1996. Mandal M., Panchanathan S., and Aboulnasr T. Choice of Wavelets for Image Compression, Lecture Notes in Computer Science, Vol.1133, pp. 239249. Земцов А.Н. ФРАКТАЛЬНО-ВЕЙВЛЕТНЫЙ МЕТОД КОМПРЕССИИ ТРИАНГУЛЯЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ [email protected] По мере совершенствования графических средств обработки изображений заметно увеличивается поток цифровых данных, передаваемых по каналам связи с ограниченной пропускной способностью, причем требования к точности представления данных заметно влияют на объем переда104

СПИ-НЭ-2005 ваемой информации. Вейвлеты обладают способностью выделять информацию, зависящую от масштаба, что является определяющим свойством фрактального анализа. Идея смешанного подхода для двумерных изображений рассматривается, например, в работах [1], [2], [3]. В работе [4] предлагается доменно-ранговое сопоставление. Доменные и ранговые области сравниваются по результатам вейвлет-преобразований, преимущественно по коэффициентам низкого разрешения. Доменные области отображаются в ранговые посредством оптимальных масштабирующих и детализирующих значений. Число преобразований фиксировано, т.к. место преобразования определяет ранговую область. Следует отметить, что распределение и динамический диапазон значений вейвлет-коэффициентов создают трудности применения фрактального кодирования к спектру триангуляционной модели, который содержит недостаточно информации для фрактального анализа, т.е. не обеспечивает достаточную точность кодирования значимых вейвлеткоэффициентов. Полученные спектральные коэффициенты упорядочиваются в виде древовидных структур. Отображаются доменные деревья в соответствующие ранговые деревья, с целью минимизации ошибки в спектральной области. Далее к результату преобразования применяется квантование и энтропийное кодирование. Как показывают эксперименты по обработке реальных триангуляционных моделей, данный подход позволяет достичь высокой степени компрессии за счет увеличения вычислительной сложности Список использованных источников 1. Davis G. Adaptive self-quantization of wavelet subtrees: A waveletbased theory of fractal image compression, Proc. of SPIE Conf. on Wavelet Applications in Signal and Image Processing III, San Diego, 1995. 2. Davis G. Implicit Image Models in Fractal Image Compression, Proc. of SPIE Conf. on Wavelet Applications in Signal and Image Processing IV, Denver, 1996. 3. Davis G. A Wavelet-Based Analysis of Fractal Image Compression, IEEE Trans. On Image proc., Vol. 7, No. 2, pp. 141-154, 1998. 4. Hebert D., Soundararajan E. Fast Fractal Image Compression with Triangulation Wavelets, Proc. of SPIE Conf. on Wavelet Applications in Signal and Image Processing VI, San Diego, 1998.

105

СПИ-НЭ-2005 Земцов А.Н. КОМПРЕССИЯ ТРИАНГУЛЯЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ С АДАПТИВНЫМ УТОЧНЕНИЕМ [email protected] Первый алгоритм для прогрессивного представления триангуляционных моделей был представлен в работе [1]. В работе [2] автор предлагает прогрессивную передачу, основанную на последовательном удалении вершин, которое сопровождается детерминированной триангуляцией. В работе [3] описан прогрессивный алгоритм разделения леса. Существуют и другие подходы, например, описанные в работах [4], [5], [6]. В [6] были впервые предложены спектральные методы компрессии трехмерных моделей, которые обеспечивали аппроксимацию даже с малым числом переданных коэффициентов. Однако подход авторов не является полностью прогрессивным, поскольку информация о связности вершин остается неизменной, но изменяется геометрия модели. При прогрессивной передаче трехмерных моделей используется одноименное переупорядочение битов вейвлет-коэффициентов передаваемой модели. Идея передачи данных основана на особенности структуры вейвлет-коэффициентов, где первые биты несут наиболее важную информацию, последние – детализирующую. Данный подход позволяет уменьшить искажения и точно задавать необходимую степень сжатия. Разработанный подход использует непосредственно информацию о вершинах и не требует дополнительных шагов квантования и преобразования структуры моделей. После вычисления преобразования, производится кодирование на основе нуль-дерева. Экспериментальные результаты показывают, что подход позволяет достичь высокой производительности при низкой вычислительной сложности. По интегральному показателю коэффициент сжатия/PSNR данный подход на многих тестовых моделях сопоставим по эффективности/несколько опережает методы, рассматриваемые в [4], [5], [6]. Список использованных источников 1. H. Hoppe. Efficient Implementation of Progressive Meshes. Computer & Graphics, vol. 22, 1998. 2. D. Cohen-Or, D. Levin, and O. Remez. Progressive Compression of Arbitrary Triangular Meshes. Proc. IEEE Visualization ’99, pp. 67-72, 1999. 3. G. Taubin, W. Horn, J. Rossignac, and F. Lazarus. Geometry Coding and VRML. Proc. IEEE, special issue on multimedia signal processing, vol. 86, no. 6, pp. 1228-1243, June 1998. 4. R. Pajarola and J. Rossignac. Compressed Progressive Meshes. IEEE Trans. Visualization and Computer Graphics, vol. 6, no. 1, pp. 79-93, Jan.-Mar. 2000.

106

СПИ-НЭ-2005 5. P. Alliez and M. Desbrun. Progressive Encoding for Lossless Transmission of 3D Meshes. ACM Siggraph Conf. Proc., pp. 198-205, 2001. 6. Z. Karni and C. Gotsman. 3D Mesh Compression Using Fixed Spectral Bases. Proc.Graphics Interface, pp. 1-8, 2001. Каширин И.Ю. ФОРМАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЭВРИСТИЧЕСКИХ ПРОГРАММ [email protected] Алгебраическая система П для исследования изменения состояний программы, решающей интеллектуальную задачу, представляет собой набор множеств < Q, S, R >, которые описывают возможные операции S по преобразованию ситуаций предметной области Q. На множестве состояний могут быть заданы отношения R, определяемые, например, с помощью оценочной функции, как различные меры близости текущей ситуации к целевой. Для описания эвристических программ сигнатура S использует операции, задаваемые парами (qb, qe ) ситуаций из Q . Так об операции si (qb, qe ) можно сказать, что она переводит ситуацию предметной области qb в ситуацию qe . Очевидно, что сами по себе операции из множества S недостаточны для построения планов решений, поскольку для этого необходимо рассматривать композицию операций. В этом случае необходимо рассмотреть другую систему множеств: П = < SQ , H, R >, где SQ - множество пар ( qi, qj ) Î Q ´ Q , а Н - множество операций композиции этих пар в планы решения задачи. Множество R при этом преобразуется в множество отношений на парах из SQ, которые можно рассматривать в качестве мер предпочтения выбора той или иной пары для решения задачи с конкретной заданной целью. В то же время неудобство использования такой алгебраической системы в том, что при построении планов решения, операции из S должны быть определены не столько на множестве пар ситуаций, сколько на множестве самих ситуаций, что делает предложенную систему множеств менее строгой в математическом смысле. В качестве более строгой и мощной системы множеств, направленной на исследование инструментария эвристических программ, можно предложить алгебраическую систему с метауровнем или метаалгебраическую систему, представляющую собой четверку множеств: П = < Q , S, H, R >, в которой множества Q, S и R аналогичны соответствующим множествам алгебры изменения состояний, а множество H представляет собой множество операций, определенных на множестве S. Иными словами, операции из Н используются для построения планов решения конкретных задач в предметной области. 107

СПИ-НЭ-2005 Рассмотрим множество Н = { h1, ..., hn }. Его можно разделить на два подмножества, в одном из которых будут присутствовать операции обобщения элементов из S и Q, а во втором - операции последовательной и альтернативной композиции элементов S. Сложность операций из Н определяется сложностью синтаксиса конкретного алгоритмического языка или языка описания ситуаций в предметной области. К языкам этого типа можно отнести [1]: языки семантического представления, язык ситуационного управления, фреймовые языки, универсальный семантический код и т.п. . Предложим наиболее общую постановку задачи и способ ее решения для построения семантики операций множества Н. Носитель Q является множеством описания ситуаций предметной области в некоторой программной модели. Программная модель может строиться различным образом, но всегда представляет собой систему элементов памяти компьютера, а следовательно, общий вид такого элемента можно представить следующим образом: qi = ( m1, k1 ), (m2, k2 ), ..., ( mn, kn ), где m - элементы памяти, а k - их значения. Из свойств алгебры элементов памяти следует, что элементы могут быть составлены с помощью операции композиции из более простых элементов. Образованная таким образом псевдоиерархия элементов памяти позволяет каждой ситуации в предметной области сопоставить единственный сложный элемент памяти. Наиболее простым способом определения родовидовых отношений на множестве элементов памяти является вычисление теоретикомножественного пересечения элементов, представленных композицией простейших элементов. Этого вполне достаточно для выделения более общих и более частных ситуаций, поскольку общая часть элементов памяти для этих ситуаций может рассматриваться как наиболее общая ситуация для этих ситуаций. Если соответствующее родовидовое отношение обозначить через IsA(qi,qj), читающееся как "ситуация qj является частным случаем ситуации qi", то можно получить условие построения родовидовых отношений на множестве операций из S. Оно выглядит следующим образом: IsA ( qa, qd ) & IsA(qc, qf ) $ sx Î S, sx ( qa, qc ) => $ sy Î S, sy ( qd, qf ) & IsA ( sy, sx ) . Это выражение задает наиболее общий случай установления родовидового отношения между операциями, в котором не учитываются ранги ситуаций как случаи опосредованных родовидовых отношений. Для упрощения выражение содержит одинаковое обозначение отношения между ситуациями предметной области и операциями по их преобразованию. Более точное условие определения отношения род-вид может учитывать ранг отношения: IsA ( qa, qd ) & IsA(qc, qf ) & Ø $ qr, qt , IsA (qa, qr ) , IsA( qr, qd ), 108

СПИ-НЭ-2005 IsA(qc, qt ), IsA( qt, qf ) & $ sx Î S, sx ( qa, qc ) => $ sy Î S, sy ( qd, qf ) & IsA ( sy, sx ) . Заметим, что преимущество построения таких родовидовых отношений для решения задач эвристического программирования в том, что для каждой из операций преобразования ситуаций более высокого ранга может существовать несколько более частных операций, т.е. $n IsA ( qa, qd ) , $n IsA(qc, qf ) [ Ø $ qr, qt , IsA (qa, qr ) , IsA( qr, qd ), IsA(qc, qt ), IsA( qt, qf ) & $ sx Î S, sx ( qa, qc ) ] => $ sy Î S, sy ( qd, qf ) & IsA ( sy, sx ) , где символы $n читаются как "существует n таких элементов (отношений)". Сделанные определения позволяют конструктивно формировать планы решения эвристических задач на основе алгоритма сопоставления действий по преобразованию ситуаций предметной области задачи. Приведем этот алгоритм в общем виде. I) Построить псевдоиерархию возможных ситуаций предметной области до некоторого заданного нижнего уровня n, для чего: 1) Сформировать все пары ситуаций, связанных отношением IsA, т.е. имеющих общие составляющие согласно ранее данным определениям. 2) На основе общих вершин пар построить псевдоиерархический граф . II) Построить псевдоиерархию последовательностей конкретных действий преобразования ситуаций в предметной области (аналогичной дереву вариантов), для чего: 1) Объединить вершины, соответствующие равными начальными ситуациями в поддеревья с общим корнем. 2) Произвести композицию подграфов с учетом совпадения начальных и заключительных вершин действий полученных подграфов. III) Построить план решения задач, произведя композицию двух построенных ранее графов, для чего: 1) Сформировать все пары действий, начальная и заключительная ситуации которых находятся в непосредственном IsA отношении, т.е. имеют общие составные элементы согласно заданным выше определениям. 2) Действия, начальные состояния которых эквивалентны, представить набором ребер графа псевдоиерархии с общей начальной вершиной. 3) Произвести последовательную композицию полученных на шаге 2 подграфов с учетом совпадения корневых вершин для IsA-отношений более низких рангов с заключительными вершинами IsA-отношений более высоких рангов. Следует заметить, что приведенные определения и алгоритм, могут быть более эффективными, если на проектировщика эвристической программы возложить функции интуитивного сопоставления ситуаций и шагов решения с выделением общих частей. В этом случае в множество дей109

СПИ-НЭ-2005 ствий S должны быть добавлены обобщающие действия более сложной структуры, чем теоретико-множественное пересечение элементов. Для автоматического выделения таких обобщений можно включить в систему элементов памяти, определяющих ситуации, интуитивно относимые программистом к одному классу новые равные элементы, соответствующие именам класса. Это гарантирует отыскание общих элементов для всех действий одного и того же класса. Таким образом, нами рассмотрен общий способ построения оптимизированных эвристических программ на основе иерархических (псевдоиерархических) планов решений. Список использованных источников 1. Каширин И.Ю., Коричнев Л.П. Формальное исследование интеллектуальных программных систем. - М.: Радио и связь, 1997. - 160 с. Кобак В.Г., Федоров С.Е. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПРИБЛИЖЕННЫХ АЛГОРИТМОВ РЕШЕНИЯ МИНИМАКСНОЙ ЗАДАЧИ В ОДНОРОДНОЙ ДВУХПРИБОРНОЙ СИСТЕМЕ [email protected] При организации вычислений на многопроцессорных системах встает вопрос о распределении задач, составляющих процесс, по параллельно работающим процессорам. Пусть вычислительная система (ВС) состоит из m идентичных параллельных процессоров P = {p1, …, pm}; множество независимых заданий T = {t1, …, tn} образует параллельную программу. Известно время выполнения ti задания ti на любом из процессоров ВС (i= 1, n ). Требуется найти такое распределение заданий по процессорам, при котором время завершения F параллельной программы минимально, т.е. F = max {Fj}®min, где F j = å τ i - загрузка j-го процессора. 1£ j£ m

iÎT j

Доказано, что при m³2 данная задача относится к классу NP-полных. В настоящее время внимание исследователей обращено на полиномиальные приближенные алгоритмы, которые дают близкое к оптимальному решение при незначительных затратах времени. Среди этих алгоритмов наиболее распространены алгоритмы списочных расписаний, например алгоритм LTP. В работе [1] был предложен другой подход, названный методом псевдократной загрузки (МПКЗ). Его идея состоит в том, чтобы свести список заданий к псевдосписку с числом заданий кратным числу процессоров m путем добавления определенного количества псевдозаданий, с последующим построением оптимального расписания и удалением из него псевдозаданий. Применимость этого метода обусловлена тем, что при не110

СПИ-НЭ-2005 которых условиях, например, при кратности n=0(mod m), точные алгоритмы чрезвычайно повышают свою эффективность. Для случая m=2 был проведен вычислительного эксперимент, в ходе которого строились расписания разными алгоритмами (Алексеева, LTP и МПКЗ с добавлением псевдозадания длиной t*) для 100 случайным образом полученных параллельных программ, состоящих из n заданий с нормально распределенным ti (со средним 200 и стандартом 20). По результатам эксперимента видно, что чем “больше” добавляемый элемент в МПКЗ, тем меньше среднее время счета и больше погрешность относительно точного решения. Таблица 1. Результаты вычислительного эксперимента LTP МПКЗ (t*=10) МПКЗ (t*=20) МПКЗ (t*=40) Алексеев n tср, мс dT, % tср, мс dT, % tср, мс dT, % tср, мс dT, % tср, мс 29 31 33 35 37 39

0,29 0,30 0,30 0,29 0,29 0,26

3,00 2,84 2,62 2,50 2,37 2,19

61,08 135,60 321,35 688,23 983,31 1221,01

0,18 0,17 0,16 0,15 0,14 0,13

52,18 102,48 273,45 473,08 804,99 597,66

0,36 0,34 0,32 0,30 0,28 0,27

29,86 54,01 128,11 214,39 281,25 195,18

0,72 0,67 0,65 0,60 0,57 0,54

77,43 140,72 541,06 1104,68 1725,43 1707,43

Список использованных источников 1. Нейдорф Р.А., Кобак В.Г., Федоров С.Е. Метод псевдократной загрузки в задачах многоприборного распределения вычислительных работ. – ММТТ-17: Сб. трудов XVII Международ. науч. конф., том 2. - Кострома, 2004. Копылов Р.В. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОПТИМИЗАЦИИ ПОТОКОВ В СИСТЕМЕ ТРАНСПОРТИРОВКИ СЖИЖЕННОГО УГЛЕВОДОРОДНОГО ГАЗА Математическая формулировка задач целочисленного программирования, к которым обычно сводятся транспортные задачи, обычно аналогична задачам нелинейного программирования:

{

}

min F ( X ) / x j ³ 0; j = 1,2,..., n; Yi ( X ) £ 0; i = 1,2,..., m .

Специфика задач целочисленного программирования заключается в том, что как сами переменные xj, так и иногда функции Yi ( X ) и даже иногда функционал F ( X ) могут принимать только дискретные значения. В общем случае целочисленными могут быть не все, а части переменных и функций. Существует несколько стандартных постановок, к которым стремятся свести транспортные задачи. а) Задача планирования перевозок: 111

СПИ-НЭ-2005 ü = min ï ï i =1 j =1 ï n ï xij = ai ý ï j =1 ï m ï xij = b j ï i =1 þ m

n

åå c x

ij ij

Õ

(1)

å

i=1,2,…,m; j=1,2,…,n. При условии целочисленности исходных данных: наличия товара ai (i=1,2,…,m) на i-м складе и спроса bj (j=1,2,…,n) в j-м пункте потребления эта задача решается целочисленно симплекс-методом либо методом динамического программирования, что объясняется свойствами матрицы |ai bj|, соединяющей склады и пункты потребления. Обобщенная транспортная задача исходит из следующей содержательной постановки: имеется n транспортных линий, по каждой j-й линии осуществляется bj рейсов. Общее число транспортных единиц n и каждая из них имеет резерв полезного времени ai, на выполнение каждого рейса требуется время tij и затраты составляют cij. Если количество рейсов xij, то получится следующая модель: ü = min ï ï i =1 j =1 ï n ï tij xij £ ai ý ï j =1 ï m ï xij = b j ï i =1 þ m

n

åå c x

ij ij

å

(2)

å

Здесь xij³0, xij - целые, i=1,2,…,m; j=1,2,…,n. Последнее соотношение в этой системе означает обязательность выполнения рейсов по каждой j-линии. б) Задача о коммивояжере: Имеется (n+1) городов и заданы расстояния между ними cij. Необходимо побывать во всех (n+1) городах и вернуться в начальную точку (0) так, чтобы суммарное расстояние было минимальным. Вводятся переменные xij следующим образом: xij=1, если осуществлен переезд из i-го в j-й город; 0 - в противном случае. Постановка оптимизационной задачи будет следующей:

112

СПИ-НЭ-2005 n

m

åå c x

ij ij

i =0 j =0 n

åx

=1

åx

=1

ij

i =0 m

ij

j =0

ü = min ï ï ï ï ý ï ï ï ï þ

(3)

При этом должно выполняться ui-uj+nxij£n-1; i¹j; xij - целые. Последнее условие цикличности отличает задачу о коммивояжере от других задач, в силу чего она решается специфическими методами с резко выраженными комбинаторными свойствами. Коробко Е.Н. ПРИМЕНЕНИЕ АСПЕКТНОГО ПОДХОДА В ЗАДАЧАХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА [email protected] Традиционно при разработке программ математического моделирования и вычислительного эксперимента технологические вопросы программирования фактически игнорируются. Проблемы, связанные с организацией жизненного цикла программы, решаются кустарными методами или не решаются вовсе. Одной из наиболее серьёзных проблем в данном классе программ является проблема организации вариантов программ, автоматизации процесса модификации и варьирования программ. В большинстве других классов задач подобные проблемы решаются средствами аспектно-ориентированного подхода, который уже вышел из этапа лабораторных экспериментов и начинает использоваться при профессиональной разработке программного обеспечения. В качестве примера современного инструмента для аспектно-ориентированного программирования можно привести пакет AspectJ фирме Xerox. Применение существующих средств аспектно-ориентированного программирования в задачах вычислительного эксперимента невозможно с силу ряда причин: 1. Использование старых языков программирования, таких как Fortran, в то время как существующие средства ориентированы на работу с объектно-ориентированными языками 2. Жёсткие требования к быстродействию программы, ограничивающие применение многоуровневой косвенной адресации и других приёмов, негативно влияющих на скорость работы 3. Сильная интеграция с входными данными, в то время как существующие средства не позволяют включать в аспекты фрагменты данных 113

СПИ-НЭ-2005 Для решения проблемы авторами была разработана альтернативная модель аспектно-ориентированного подхода, основанная на технологической разметке файлов и специализированной препроцессорной обработке. Основное отличие разработанного метода от существующих реализаций аспектно-ориентированного подхода заключается в способе задания точек присоединения и методе инсталляции аспектов. 1. Точки присоединения (JoinPoint) задаются не через контекст языковых конструкций, а явно, с использованием специальных тегов; 2. Инсталляция аспектов представляет собой прямую вставку фрагментов кода в точки присоединения; Такая реализация позволила применить аспектный подход в задачах вычислительной математики. Был разработан пакет инструментальных средств для поддержки разработанного метода. Практика использования этого пакета для организации варьирования программ показала широкие возможности разработанного метода, в частности, в задаче разработки интегрированных информационных систем математического моделирования. Коршевнюк Л.А., Минин М.Ю. ПОСТРОЕНИЕ НАБОРА ЛИНГВИСТИЧЕСКИХ ПЕРЕМЕННЫХ ПО ВЫБОРКЕ «ВХОД-ВЫХОД» [email protected] В нечетких моделях принятия решений часто возникает необходимость решения задачи построения набора лингвистических переменных (ЛП) и соответствующих им функций принадлежности (ФП) [1]. Предлагается построение набора ЛП и их ФП по имеющимся выборкам «вход-выход», т.е. по наборам входных X = {x 1, x 2 , ..., x n } и выходных Y = {y1, y 2 , ..., y n } данных, которые доступны во многих реальных практических задачах принятия решений. Значения выходных данных y i , i = 1, n кластеризуются, в результате чего образуется r непересекающихся кластеров Y j , j = 1, r . Процедуру кластеризации предлагается выполнять следующим образом. На Y определяется симметричное и рефлексивное нечеткое отношение близости R ( y a , y b ) , " y a , y b ÎY , которое, например, может выглядеть так: R (y a , y b ) = 1 - y a - y b d , (1) æ n-1 ö где d = ç å y i - max {y m } ÷ n - 1 . 1£m £n è i =1 ø Затем на Y определяется симметричное, рефлексивное и транзитивное нечеткое отношение эквивалентности R T (y a , y b ) , " y a , y b ÎY , которое 114

СПИ-НЭ-2005 находится как max - min транзитивное замыкание нечеткого отношения близости R (1): R T (y a , y b ) = R k , R k = R k -1  R , R k +1 = R k , k ³ 2 , (2) где « » – операция композиции: R1  R 2 (y a , y c ) = max min [R1 (y a , y b ), R 2 (y b , y c )]. ybÎY

Выделение кластеров выполняется с помощью a -срезов отношения R (2): Y j = y i R T (y a , y b ) ³ a ; a Î [0,1]; 1 £ i £ n,1 £ a £ n, 1 £ b £ n . Далее кластеризуются входные значения X : значения входов, соответствующие выходным, которые образуют некоторый кластер Y j , объединяются в со-

{

T

}

ответствующий кластер X j , j = 1, r . Таким образом, также получается r кластеров X j входных значений, которые в общем случае могут быть пересекающимися. Каждому кластеру X j назначают некоторую ЛП L j , в результате чего образуется набор из r ЛП. ФП нечеткого множества, характеризующего лингвистическую переменную L j , определяется в соответствии с выбранным в конкретной задаче видом ФП на несущем интервале x lj , x rj , где x lj = min {x }, x rj = max {x }.

[

]

x ÎX j

x ÎX j

Список использованных источников 1. Коршевнюк Л.А., Бидюк П.И. Выбор функции принадлежности нечетких оценок в задаче распределения инвестиций // Системные технологии. – 1(12). – Днепропетровск, 2001. – с.114-122. Куненков П.П., Борисова Л.В., Димитров В.П. К ВОПРОСУ ОБ ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЦЕССОВ ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ СМК [email protected] Категория эффективности имеет важное практическое значение для оценивания процессов в рамках действующей системы менеджмента качества [1]. Каждый из показателей качества процесса – упорядоченное множество (непрерывное, дискретное, состоящее из переменных (0, 1) или нечеткое множество): Q = Qi j j = 1, m Qi 1  Qi 2  ...  Qi m , , . Качество процесса можно представить как частично упорядоченное множество: Ù Ù ì Ù ü Q = íQk ý , j : J ´ Q ® Q , î þ

{ }

115

СПИ-НЭ-2005 Ù

где j – отображение прямого произведения J ´ Q в множестве Q ; J – упорядочивающее множество [2]. Эффективность есть вполне упорядоченное множество: Э = {Э0  Э1  Э2  ...  ЭN }, f : H ´ Q ´ W ´ T ® Э , где f - отображение; W – израсходованный на интервале Т ресурс; H – упорядочивающее множество (рисунок). Упорядочивающее множество есть множество, с помощью которого в заданное неупорядоченное множество вносится отношение порядка. На основании оценки эффективности процессов: · оперативно оценивается деятельность предприятия по достижению цели; · проверяется соответствие системы (процесса или сети процессов) назначению; · определяется рост или снижение степени соответствия системы назначению и перспективность системы. На основе данного подхода разработано методическое и программное обеспечение информационной системы по оцениванию систем менеджмента качества предприятий фирменного технического сервиса. Список использованных источников 1. ГОСТ Р ИСО 9001-2001 Системы менеджмента качества. Требования. – М.: ИПК Издательство стандартов, 2001. 2. Дружинин В.В., Конторов Д.С. Системотехника. М.: Радио и связь, 1985. Левченко И.В. РЕАЛИЗАЦИЯ ОБОБЩЕННОГО ПОДХОДА К ПОСТРОЕНИЮ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ [email protected] В данной статье описан подход, позволяющий исследователю сконцентрироваться на решаемой методами ГА задаче, вместо кропотливой реализации ГА на выбранном языке программирования. Каждый исследователь создает свою платформу для экспериментов. При этом типичные операции, например, бинарное кодирование особи, реализовывались тысячи раз заново. Это приводит к непродуктивному использованию времени: вместо проверки новой гипотезы, исследователь 116

СПИ-НЭ-2005 вынужден заниматься «непрофильной» деятельностью по реализации ГАплатформы. Подобные соображения привели автора к мысли о создании и развитии программного инструментария (framework), помогающего исследователям. Разрабатываемый программный инструментарий – это каркас приложения, который: · Ориентирован на определенную предметную область. · Включает в себя взаимосвязанные функциональные блоки. · Позволяет независимо модифицировать блоки для расширения и улучшения функциональности в рамках предметной области. Для реализации был выбран путь адаптации существующего Open Source (открытые исходные коды) решения на Java [1]. Для этого было проведено портирование проекта [1] на платформу .Net. А результат портирования был переработан и развит для обеспечения таких свойств, как: · Простота задания последовательности выполняемых действий ГА (аналог блок-схемы). · Легкость расширения библиотеки блоков-алгоритмов. · Понятность и выразительность исходного кода (в новом проекте активно использует паттерны проектирования). · Возможность модифицировать схему алгоритма в ходе выполнения. Например, возможно после каждого 10-го поколения менять одноточечный кроссовер на двухточечный и наоборот. Итогом этого проекта стало создание Open Source инструментария [2] доступного на сайте sourceforge.net. В настоящий момент команда разработчиков приглашает желающих внести свой вклад в проект как в роли программистов, так и постановщиков задач. Список использованных источников 1. GА framework for Java http://sourceforge.net/projects/ga-fwork/ 2. GА framework for C# http://sourceforge.net/projects/ga-fwork-net/ Леонтьев А.Е. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РАСШИРЕННОГО АППАРАТА ЛОГИКИ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ РЕСУРСНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК СИСТЕМ [email protected] При разработке комплексных систем реального времени одним из важнейших вопросов, стоящих перед проектировщиком, является вопрос о ресурсной загруженности аппаратных узлов системы, таких как вычислительные устройства, устройства хранения информации и коммуникационные среды. Для решения данной задачи был разработан аналитический 117

СПИ-НЭ-2005 метод, исходными данными для которого является спецификация системы c использованием языка Unified Modeling Language (UML) версии 2.0 [3]. Спецификация системы расширяется до учета ресурсных характеристик компонентов, затем на ее основе строится математическая модель системы [1]. Полученная математическая модель конвертируется в упрощенную аналитическую модель, которую можно проанализировать существующими стандартными методами [2]. Для получения характеристик загрузки коммуникационных ресурсов системы предлагается метод, построенный на основе аппарата логики реального времени (ЛРВ) [2]. Метод состоит в следующем: · среди аппаратных узлов выделяются узлы, осуществляющие вводвывод данных (интерфейсы). Их функциональность описывается единым шаблоном функций (чтение, запись, установка режимов, инициализация, завершение). Поведение функций описывается с помощью алгоритмов; · для ЛРВ вводится единая временная шкала функционирования всех вычислительных узлов системы. Также вводятся ресурсные и дополнительные временные параметры (время занятости коммуникационной среды); · набор функций и порядок их вызова для ЛРВ берется из аналитической модели. При вызове функций ввода-вывода по заложенным алгоритмам моделируется поведение среды во время вызова и осуществляется расчет времени, необходимого на передачу данных. Полученные результаты позволяют определить наличие “узких мест” при передаче данных, и осуществлять пересмотр программной и аппаратной конфигурации системы уже на стадии проектирования, не дожидаясь появления готового варианта, что позволяет избежать повторных циклов перепроектирования и сократить общее время разработки. Список использованных источников 1. Синтез моделей вычислительного эксперимента/ А. В. Бржезовский, В. И. Жаков, В. А. Путилов, В. В. Фильчаков. СПб.: Наука, 1992. 2. Cheng M. A. Real-Time Systems. Scheduling, Analysis and Verification. New Jersey.: John Wiley and Sons, 2002. 524p. 3. Douglass B. P. Real Time UML: Advances in The UML for Real-Time Systems, Third Edition. Reading, Mass.:Addison-Westley, 2004. 752p. Мосеев А.В. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ФУНКЦИЙ РИСКА В РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ КОММИВОЯЖЕРА [email protected] Нахождение в полном графе гамильтонова цикла с наименьшей суммарной стоимостью при заданной матрице стоимостей всех дуг называется 118

СПИ-НЭ-2005 задачей коммивояжера (далее ЗКВ). Это NP-полная задача, она занимает важное место среди задач дискретной оптимизации и тесно связана со многими реальными транспортными задачами. Один из наиболее эффективных подходов к нахождению точных решений ЗКВ – это метод ветвей и границ (далее МВГ). Суть его заключается в разбиении множества решений на классы, оценка решений каждого класса снизу и исключение из поиска классов с нижней оценкой превышающей стоимость текущего приближенного решения. Приближенные решения находятся простыми эвристическими методами в классах, пока не исключенных из поиска. Постоянное нахождение все более точных приближенных решений в рамках МВГ позволяет отнести его к т. н. any-time алгоритмам, то есть алгоритмам, которые можно остановить в любой момент, и получить решение, которое будет тем точнее, чем дольше он работал. Чтобы показать направление работы по повышению эффективности МВГ в ЗКВ рассмотрим подробнее алгоритм разбиения решений на классы. Основа дихотомии – какая-либо дуга, потенциальный элемент решения. Зафиксировав дугу (элемент матрицы) мы получаем класс решений ее содержащих и класс решений ее не содержащих. Затем каждый из этих классов (если он не исключен из поиска) делится таким же образом, в результате чего получается бинарное дерево поиска. Сделать поиск эффективнее можно, найдя лучший эвристический метод выбора очередной дуги, поскольку точных алгоритмов для этой подзадачи нет. В то же время вместо выбора только одной эвристики можно воспользоваться сразу несколькими, а выбор между их гипотезами отложить до момента выбора дуги, то есть каждый раз при выборе дуги применять несколько эвристик и в случае наличия различных гипотез выбирать неким образом уже из них. Поскольку упомянутые эвристики, как правило, весьма легки в вычислении, то параллельное использование сразу нескольких должно оправдать себя сокращением поиска и более быстрым улучшением приближенных решений. Для выбора между гипотезами эвристик предлагается использовать тоже очень легковычислимые эвристические функции риска. Этот инструмент был разработан для взвешивания позиционных оценок в недетерминированной игре backgammon и помог значительно повысить качество выбора хода. Механизм действия функций риска подразумевает взвешивание эвристических результатов, зависящее от самих этих результатов, а также от относительной оценки сложившейся ситуации. В случае тяжелой ситуации (цейтнота, близкого проигрыша) повышается вес оптимистичных гипотез и наоборот, повышается вес пессимистичных гипотез в ситуации благополучной.

119

СПИ-НЭ-2005 Попиков А.Н. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ КОНВЕКТИВНОГО ТЕПЛОПЕРЕНОСА В ЦИЛИНДРИЧЕСКИХ КАНАЛАХ И АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ЕЁ ПАРАМЕТРОВ НА ЭКСТРЕМУМ ПРОФИЛЯ ТЕМПЕРАТУРЫ В ВЫХОДНОМ СЕЧЕНИИ [email protected] При экструдировании различных высоковязких сплошных сред через каналы матрицы, в некоторых случаях технологический процесс сопровождается заметным тепловыделением, обусловленным диссипацией механической энергии. Рассмотрена математическая модель конвективного теплопереноса в цилиндрических каналах. В основу модели положены фундаментальные уравнения неразрывности потока, динамики вязкопластичной жидкости и конвективного теплопереноса. Численные эксперименты с моделью, проведенные с помощью ПЭВМ, показывают, что распределение температур в выходном сечении имеет экстремум со значением Tmax . Был проведен анализ влияния числа Эйлера (Eu) на максимальную температуру при различных значениях безразмерных критериев Рейнольса (Re), Прандтля (Pr), Эккерта (Ec) и геометрического параметра D (отношение диаметра цилиндрического канала к его длине), определяемых через исходные параметры системы традиционным образом.

Рис. 1. Влияние критерия Re на безразмерные значения Tmax ¢ для

Eu = 2 × 107 ( 1 ); 2,5 × 107 ( 2 ); 3 × 107 ( 3 );3,5 × 107 ( 4 );4 × 107 ( 5 ) , -5

7

-8

Re = 1,5 × 10 ; Pr = 7 ,8 × 10 ; Ec = 4 × 10 ; D = 0,4

120

при

СПИ-НЭ-2005 Как следует из полученных результатов увеличение значений Eu и Re в указанном диапазоне приводит к росту пикового значения температуры Tmax . Попиков А.Н. ЧИСЛЕННЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТЫ ПО МОДЕЛИРОВАНИЮ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ В ВЫХОДНОМ СЕЧЕНИИ ЦИЛИНДРИЧЕСКОГО КАНАЛА ПРИ ДВИЖЕНИИ ВЯЗКОПЛАСТИЧЕСКОЙ РАБОЧЕЙ СРЕДЫ С УЧЕТОМ ДИССИПАЦИИ [email protected] Рассмотрена модель течения вязкопластичной жидкости в канале с постоянным круговым сечением с учетом диссипации механической энергии, которая базируется на фундаментальных уравнениях динамики вязкопластичной жидкости, неразрывности потока и конвективного теплопереноса, представленных в цилиндрической системе координат. С применением ПЭВМ были произведены численные эксперименты по моделированию распределения температуры в выходном сечении цилиндрического канала (рис.1) при фиксированных значениях критериев Re, Pr, Ec и параметра D (отношение диаметра цилиндрического канала к его длине).

Рис. 1 Зависимость безразмерной температуры T ¢ в выходном сечении цилиндрического канала от радиальной координаты r ¢ для некоторых характерных значений критерия -9 -9 -9 -9 -9 Ec = 1 × 10 ( 1 ); 6 × 10 ( 2 ); 13 × 10 ( 3 ) 20 × 10 ( 4 ); 40 × 10 ( 5 ) , при

Re = 1,7 × 10 -5 ; D = 0,5; Pr = 6 × 107 ; Eu = 2,0 × 107

121

СПИ-НЭ-2005 Анализ представленных на рис. 1 результатов указывает на появление в окрестности стенки канала экстремума для температурного профиля, обусловленного учетом фактора диссипации механической энергии. Семений В.А., Шевлякова О.Е., Шматов Д.П. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ЭФФЕКТИВНОЙ ОЧИСТКИ ВОЗДУШНОЙ СРЕДЫ ЗАПЫЛЁННЫХ И ЗАГРЯЗНЁННЫХ ПРОИЗВОДСТВ [email protected] Пыле- и газообразующие технологические процессы являются источниками загрязнения жизненных пространств производственных помещений и окружающей воздушной среды. Требованиями по экологическому состоянию окружающей среды и санитарным нормам по уровню запылённости и загазованности устанавливается определённый уровень очистки среды. Для возможности обоснованного подхода к созданию технических средств эффективной очистки воздушной среды рабочих производственных помещений и внешней среды разрабатывается математическая модель процесса. Модель создаётся на базе комбинированного метода очистки загрязнённого воздуха, в котором использованы фильтры предварительной и окончательной очистки. Модель очистки воздушной среды разрабатывается для высокозагрязнённых производств, на которых условия работы и здоровье рабочих имеет приоритетное значение по сравнению с техникоэкономическими показателями. Её применимость обоснована и при компромиссном соотношении указанных факторов. Предлагаемая модель включает два звена, характеризующие процессы электромеханической и электроионизационной очистки. Информативные входные сигналы звена модели предварительной очистки характеризуют состояние загрязнённой воздушной среды. Такими признаками являются: плотность загрязнённой среды и масса взвешенных частиц, их природа, влажность и температура среды, наличие эмульсионных частиц сопутствующих жидкостей. Некоторые из этих признаков определяются свойствами технологического процесса. Управляющие воздействия на процесс вызывают изменения частоты вращения вентиляторов вытяжной вентиляции и напора потока воздуха на входе звена модели высокой очистки. Необходимость регулирования частоты вращения вызвана изменением плотности загрязнённой среды и массы взвешенных частиц. А это определяется свойством технологического процесса. Входные информативные признаки звена модели высокой очистки: величина напора и степень загрязнения. Управляющие воздействия на 122

СПИ-НЭ-2005 процесс очистки обеспечивают регулирование напряжения ионизации, величина которого влияет на степень очистки. Передаточные функции звеньев модели определяют по результатам экспериментальных исследований. Уровень загрязнения среды на рабочих местах и в производственных помещениях, а также степень окончательной очистки контролируется разработанными устройствами измерения, предназначенными для автоматизированных систем управления и загрязнённых условий. Сидоренко А.С. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ РОСТА ПАРОВЫХ ПУЗЫРЬКОВ В КАНАЛЕ МАТРИЦЫ [email protected] Большой ассортимент изделий, получаемых методом экструзии, имеет пористую структуру. Пористость в ряде случаев может быть обусловлена механизмом парообразованием влаги, входящей в состав перерабатываемого материала. В этой связи представляют интерес задачи по моделированию роста паровых пузырьков в перерабатываемой среде. Рассматривается математическая модель роста парового пузырька при его перемещении в канале матрицы, с учетом изменения теплофизических параметров пара в зависимости от продольной координаты канала. При этом предполагается, что "зарождение" паровых пузырьков происходит на некоторой, вообще говоря, криволинейной поверхности, где выполняются условия начала фазового перехода. В качестве условия начала фазового перехода принимаем равенство температур рабочей среды T¥ (z ) и фазового перехода (парообразования) Ts (P(z )) , зависящие от давления рабочей среды P( z ) в данном поперечном сечении канала ( z – продольная координата, отсчитываемая от входа в канал). Ввели ряд упрощающих допущений, таких как: – температура фазового перехода рабочей среды (состоящей из раствора сухого вещества в жидкости) равняется значению температуры фазового перехода в свободном объеме жидкости (растворителя) для тех же значений давления; – отсутствие механизмов коалесценции, т.е. сближения мелких пузырьков и их объединения в пузырек большего размера, а также прямо противоположных процессов дробления пузырей; – паровые пузырьки двигаются вместе с рабочей средой и др. В результате получили выражение для нахождения радиусов пузырьков Rb (z ) в зависимости от координаты z Rb ( z ) = 2 ×

z

ò

z crit

l × (T¥ ( z ) - Ts (P( z ))) dz , rb (P( z )) × L (P( z )) × U 123

СПИ-НЭ-2005 где λ – теплопроводность рабочей среды; rb (P( z )), L(P( z )) – соответственно, плотность пара и удельная теплота парообразования, зависящие от давления рабочей среды P( z ) ; U – скорость перемещения среды; z crit – продольная координата сечения канала, в которой физические параметры принимают необходимые значения для начала фазового перехода. Предложенная математическая модель позволяет прогнозировать динамику формирования пористой структуры, возникающей за счет механизма парообразования при реализации процессов экструзии через цилиндрические каналы. Сидорский Ф.П., Андреев Р.В. ГЛУБИНА СВЕРТКИ, КАК ВАЖНЕЙШАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА НЕЙРОСЕТЕВОЙ И РЕКУРРЕНТНОЙ АРХИТЕКТУР [email protected] Характерной архитектурной особенностью рекуррентных методов обработки информации в вычислительных системах (ВС) является включение в формат операндов, содержащих данные, информации по их обработке. Эта особенность выделяет рекуррентные архитектуры из всех известных архитектур, за исключением нейросетевых. В дискретном варианте последних, информация по обработке может быть, как и в рекуррентной ВС, включена в состав операнда вместе с данными, преобразуясь вместе с данными (но по другому закону) при прохождении слоёв сети. Таким образом, рекуррентные методы обработки информации аналогичны нейросетевым и лежат вблизи границы раздела аналоговых и дискретных методов её обработки. В традиционных архитектурах ВС (включая data flow и т.п.) размеры программы обработки данных (число последовательных команд) теоретически имеет очень большую величину, на практике, ограничиваемую аппаратными возможностями. В большинстве случаев обработки алгоритмов в реальном времени, глубина программного обеспечения, непосредственно по обработке данных, очень редко превышает 3 порядка в десятичной системе. В дискретной нейросетевой системе глубина обработки определяется числом слоёв и имеет тот же порядок. В рекуррентной архитектуре глубина свёртки алгоритма, являющаяся отображением глубины обработки данных, равна

с

å а + å b + å Пc d i

a

i

b

i

i

,

с

где i- текущий индекс, одинаковый для упрощения записи; а - число конфигурационных и настроечных команд- операторов (здесь и далее в предположении, что операнд содержит одну команду); b - количество отдельных управляющих операндов; c- число совмещенных операндов, содержащих данные и команду. 124

СПИ-НЭ-2005 Следует отметить, что глубина обработки для одного и того же алгоритма зависит от типа архитектуры (меняется в единицы раз), кроме того для всех архитектур, кроме нейросетевой, общим правилом является выбор следующей команды в зависимости от полученного результата при исполнении предыдущей. В традиционных архитектурах проблема решается введением окна и применением технологии статистических предсказаний. Для рекуррентной архитектуры пока подходящего решения нет. Таким образом, глубина свертки алгоритма в сетевых и рекуррентных архитектурах является важнейшей характеристикой, определяя области решаемых алгоритмов и эффективность их обработки. Скворцов М.Г., Скворцова Е.М. МОДЕЛИРОВАНИЕ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ НА БАЗЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ [email protected] Актуальна разработка функциональных преобразователей (при одновременной обработке больших объемов разноразмерной информации) без резкого увеличения их стоимости и реализованных по нейросетевой технологии (ИС/НС). Основным измерительным преобразованием для нейросетевых измерительных систем, является сопоставление входной величины с хранящимися в нейронной сети (НС) эталонами, которые формируются и запоминаются на стадии обучения. Вспомогательные измерительные преобразования (нормализация, мультиплексирование, фильтрация, перенос, фиксация) введены для повышения метрологического уровня (точности за счет введения адаптивных и корректирующих преобразований), а также для придания системе многофункциональности. Предлагается нейронные сети рассматривать как обычные измерительные средства, описание работы которых можно произвести с точки зрения классических измерений с традиционными метрологическими оценками. Метрологическое описание измерительной системы представляется в виде модели измерительной ситуации (модель процедуры измерения, модель входного воздействия, модель средств измерений, модель условий измерения). Моделирование функциональных блоков проводилось в пакете Матлаб 6.5. Моделировались структуры минимального измерительного канала (нормирующий преобразователь, АЦП и масштабирующий преобразователь), реализации различных видов измерений (прямых, косвенных, интегральных). Указанные структуры ИС/НС состояли из следующих измерительных функциональных блоков: нормирующий преобразователь, АЦП, масштабирующий преобразователь, ЦАП, инвертор, мультиплексор, дели125

СПИ-НЭ-2005 тель, сумматор, умножитель, триггеры, фильтры, коммутатор, счетчики, тождественный преобразователь, логические элементы (И, ИЛИ, НЕ, ИНЕ), преобразователи кодов, память. Измерительные функциональные блоки построены на базе НС прямого распространения (tansig активационная функция, погрешность обучения - 10-3). Моделированием медицинской диагностики сердечно-сосудистой системы на основе измерений артериального давления, частоты сердечных сокращений и температуры проводилась проверка возможности построения процедуры интегральных измерений с формированием как единого интегрального параметра, так и с раздельными компонентами по норме и патологии. Результаты данной работы показывают возможность построения ИС/НС. Статников И.Н., Фирсов Г.И. ПОСТРОЕНИЕ АППРОКСИМАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ КРИТЕРИЕВ КАЧЕСТВА В ЗАДАЧАХ ОПТИМИЗАЦИИ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ МЕТОДОМ ПЛП-ПОИСКА [email protected], [email protected] Среди численных методов поиска оптимальных решений очевидно не существует универсального, пригодного для решения любой задачи нелинейной оптимизации. Поэтому естественным для разработчиков методов является обращение к вероятностным и статистическим интерпретациям решаемой задачи, в частности, к методу Монте-Карло. Однако при этом возникает важная проблема: обилие информации требует умения ее преобразовывать в характеристики, зависящие и определяющие одновременно свойства проектируемого объекта, а не только отыскивать экстремумы заданных критериев качества. С этой целью был разработан метод ПЛПпоиска (планируемого ЛП-поиска). На сегодняшний день все алгоритмы ПЛП - поиска реализованы в пакете MATLAB. Метод ПЛП-поиска позволяет на основе проведения имитационных модельных экспериментов осуществить квазиравномерный просмотр пространства параметров в заданных диапазонах их изменения, а также в результате специального рандомизированного характера планирования этих экспериментов применить количественные статистические оценки влияния изменения варьируемых параметров и их парных сочетаний на анализируемые свойства рассматриваемой динамической системы. При этом путем построения аппроксимационных моделей критериев в зависимости от варьируемых параметров оказывается возможным провести оценку чувствительности критериев в среднем по этим параметрам. Эффективность планов экспериментов в ПЛП-поиске обусловлена не только возможностью их использования в дисперсионном анализе. Эти планы оказываются эффективными и при по126

СПИ-НЭ-2005 строении регрессионных зависимостей, и вообще в регрессионном анализе, как в вычислительном аспекте, так и с позиции ряда критериев оптимальности этих планов. В частности, для случая линейной, квадратичной и кубической регрессии получены значения определителя информационной матрицы Фишера и пределы изменения дисперсии предсказанных значений. Анализ полученных формул показал, что с ростом числа экспериментов в серии, числа серий экспериментов и числа варьируемых параметров значения определителя информационной матрицы Фишера растут, тем самым делая указанные планы близкими по свойствам к ортогональным; все корреляционные оценки коэффициентов регрессионных моделей для каждой из рассматриваемых регрессий обладают хорошей сходимостью к нулю. Например, для случая десяти серий экспериментов, восьми экспериментов в серии и трех варьируемых параметров соответствующие линейной, квадратичной и кубической регрессии составляют 22500, 27000 и 18750. При этом любая из серий построенного плана экспериментов будет D-оптимальна. Усков А.А., Шинкарев Ю.Л. СИНТЕЗ НЕЧЕТКИХ РЕГУЛЯТОРОВ НА ОСНОВЕ ПРИНЦИПОВ ОБРАТНОЙ ДИНАМИКИ И САМООРГАНИЗАЦИИ [email protected] Идея алгоритма синтеза нечетких регуляторов на основе принципов обратной динамики и самоорганизации (АОДС) состоит в следующем. С помощью алгоритма самоорганизации нечетких систем строится модель обратного оператора объекта управления (ОУ): выход объекта – вход модели, вход объекта – выход модели. Далее указанная обратная модель ОУ используется в качестве нечеткого регулятора, что приводит к компенсации оператора объекта управления. Подобная идея используется в компенсационных регуляторах [1]. Принципиальное отличие предлагаемого метода состоит в применении для идентификации обратной динамики ОУ самоорганизующейся нечеткой системы, с последующим использованием синтезированной системы нечеткого вывода в качестве регулятора. Исходными данными для синтеза являются: 1) статистика экспериментальных данных, полученных на объекте управления (вход и выход ОУ); 2) модель обратной динамики объекта управления в виде нечеткой модели с базой знаний из априорных правил, полученных экспертным методом. Алгоритм синтеза нечетких регуляторов на основе АОДС представляет собой одношаговую процедуру, состоящую в идентификации обратной динамики ОУ с применение нечеткого дополняющего алгоритма самоорганизации нечеткой системы [2, 3], с последующим применением полученной модели в качестве регулятора. 127

СПИ-НЭ-2005 Отметим преимущества предложенного алгоритма: 1) простота проектирования, на стадии проектирования необходимо выбрать лишь параметры алгоритма идентификации; 2) относительно невысокий объем вычислений, необходимый для осуществления синтеза (объясняется отсутствием в алгоритме процедуры параметрической оптимизации); 3) если об обратном операторе ОУ имеется информация хотя бы качественного характера, она может быть использована при идентификации, что значительно улучшает качество получаемой системы управления; 4) возможность синтезировать нечеткий регулятор непосредственно по экспериментальным данным, полученным на ОУ. Список использованных источников 1. Изерман Р. Цифровые системы управления. М.: Мир, 1984. 2. Усков А.А., Круглов В.В. Нечеткий дополняющий алгоритм идентификации динамических объектов // Информационные технологии. 2003. № 3. С. 32-34. 3. Усков А. А., Кузьмин А. В. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика. М.: Горячая Линия – Телеком, 2004. Усков А.А., Шинкарев Ю.Л. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ СРАВНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ САМООРГАНИЗАЦИИ НЕЧЕТКИХ РЕГУЛЯТОРОВ [email protected] В статье приводятся результаты исследований, цель которых – сравнение алгоритмов самоорганизации нечетких регуляторов. В работе [1] предложен нечеткий дополняюще-оптимизирующий алгоритм (ДОА) самоорганизации нечеткого регулятора, суть которого состоит в следующем. На основе априорных знаний формируется база знаний нечеткого регулятора, выбирается функционал, по которому будет проводиться синтез и рассчитывается его значение. Добавляется к имеющейся базе знаний нечеткое продукционное правило с антецедентом, имеющим треугольные функции принадлежности. Затем осуществляется корректировка параметров добавленного продукционного правила с целью минимизации заданного функционала. Процесс добавления продукционных правил повторяется до тех пор, пока не будет достигнута требуемая погрешность, оцениваемая по специальной формуле. Дополняюще-оптимизирующий алгоритм сравнивался с известными алгоритмами самоорганизации нечетких регуляторов: алгоритмом наращивания и алгоритмом сокращения баз знаний нечеткого регулятора [2]. Был проведен вычислительный эксперимент. В качестве объекта управления выбран типовой объект второго порядка без самовыравнива128

СПИ-НЭ-2005 ния. Оптимизация проводилась исходя из минимума интегральной квадратичной ошибки. Моделирование выполнялось многократно, и составило 50 запусков каждой из моделей. Обработав данные с использованием аппарата математической статистики, были получены следующие результаты: Алгоритм ДОА Алгоритм наращивания Алгоритм сокращения

Число правил Время моделирования Значение функционала 6 541 c 1.080 9

2357 c

1.303

5

435 c

2.342

Приведенные данные свидетельствуют о хороших результатах оптимизации, получаемых с помощью дополняюще-оптимизирующего алгоритма. Подобная тенденция наблюдалась также при моделировании широкого класса объектов управления. Список использованных источников 1. Усков А.А. Адаптивная нечеткая нейронная сеть для решения задач оптимизации функционалов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2003. № 12. C. 23-26. 2. Усков А. А., Кузьмин А. В. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика. – М.: Горячая Линия – Телеком, 2004. Шмырин А.М., Шмырина О.А. ДОПУСТИМОЕ СМЕШАННОЕ УПРАВЛЕНИЕ БИЛИНЕЙНЫМИ ОКРЕСТНОСТНЫМИ СИСТЕМАМИ [email protected] Рассмотрим задачу определения допустимого смешанного управления билинейными окрестностными системами å w x [a , a]x[a] + å w v [a , b]v[b] + å w xv [a , a, b]x[a ]v[b] = 0 aÎO x [ a ]

bÎO v [ a ]

aÎO x [ a ] bÎO v [ a ]

,

где v[a ]Î R m , x[a ] Î R n –– вход и состояние в узле a системы, w x [a , a ]Î R c´m , w v [a , b]Î R c´n , w xv [a , a, b]Î R c´n´m - матрицы–параметры, с – количество строк матриц, O x [a ], O v [a ] – окрестности узла по состоянию и входу; a , a, b Î A , A = {a1,, a N} – конечное множество значений дискретного аргумента системы, A = N .Заданы p компонент векторов входных воздействий v 2 и q компонент векторов состояний x 2 . Пусть после компоновки известных и неизвестных компонент входов и состояний в векторы–столбцы уравнение системы имеет вид 129

СПИ-НЭ-2005 Блочные матрицы A1 x1 + B1v1+ W1x 1v1 + A 2 x 2 + B 2 v 2 + W2 x 2 v 2 = 0 . A1 , A 2 , B1, B 2 , W1 , W2 , скомпонованы из элементов матриц–параметров w x [a , a ], w v [a , b] , w xv [a , a, b] и имеют соответствующую размерность. Необходимо определить mN - p неизвестных компонент входов v1 и nN - q состояний Нормальное решение x1 . x 1 = (A1 + W1v1 ) + [-(A 2 x 2 + B 2 v 2 + W2 x 2 v 2 + B1v1 )] определяем с помощью T

фиксированного приближения входа v1 = - (ET A1+ B1) , получаемого из линейного случая [1] при W1 = W2 = 0 с учетом необходимого условия экстремума ¶J / ¶ v1 = 0 критерия J = 1/ 2 E T E + 1/ 2 v1T v1 , где

E = [ x1*i - x1i ], i = 1,, q - вектор допустимой ошибки, т.е. отклонений оптимальных значений от значений, задаваемых экспертами x1*i , i = 1,, q , При найденных фиксированных x1 определяем соответствующие неизвестные допустимые компоненты входа v1 = - (B1+ W1 x1 ) + (A 2 x 2 + B 2 v 2 + W2 x 2 v 2 + A1 x 1 ) . Список использованных источников 1. Блюмин С.Л., Шмырин А.М., Шмырин Д.А. Смешанное управление смешанными системами // Учебное пособие. Липецк: ЛГТУ, 1998.-80с. Щепетов А.В. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ТОПОЛОГИИ МАТЕРИАЛЬНЫХ ПОТОКОВ [email protected] Топологией технологического процесса или производства считается замкнутый набор агрегатов и транспортных коммуникаций, объектноориентированный на выпуск выходных продуктов с заданными количественными и качественными показателями. Входом в топологию считается ресурс производства (энергетический, материальный, информационный), выходом – готовый продукт требуемых свойств. Топологическая структура технологического процесса – это предписанная инструкциями последовательность выполнения операций (разрешенных или возможных) при преобразовании входного ресурса в выходной продукт. Обычно разделяют информационные процессы и материально-энергетические преобразования, в силу чего используют два класса моделей – информационные и материально-энергетические. Объединение моделей производят в случае, если структурные или параметрические ограничения моделей не могут использоваться раздельно. Модель топологии – выраженная в математической форме операционно-транспортная структура производства. 130

СПИ-НЭ-2005 Для технологических процессов с последовательно-параллельной топологией необходимо раздельное моделирование как процессов движения материальных потоков (1®К+1), так и процессов преобразования материального потока в агрегате (ai®bj), где i, j - соответствующие размерности. Для технологических операций в цехах комплекса сталь-прокат металлургического комбината простейшее преобразование описывается большим набором переменных (около 300), что усложняет и препятствует созданию корректных и точных алгоритмов. Вероятны ситуации, когда даже в пределах одного технологического маршрута количество параметров описания может быть переменным. Для снижения размерности предложена "двухслойная" математическая модель (ДММ) топологии движения материальных потоков для цехов вторичного прокатного передела. Содержательно – "слой" топологии описывается графо-аналитическими моделями, "слой" технологии – моделями класса управляемых потоковых систем. Полученная ДММ используется в задачах оперативного планирования и управления производством. Наряду со существенным снижением числа переменных модели повысилась ее точность за счет снижения числа ошибок (на 10-15%) и быстродействие программного комплекса, реализующего данные модели. Параметры описания операций в данном случае допускают наряду с аналитическим и логико-формальное описание. Данный подход позволяет моделировать не только непосредственно технологические операции (расплавление, нагрев, прокатку стали), но и решение широкого круга расчетных задач – поиск оптимальных режимов нагрева, определение рационального посада слитков в нагревательные колодцы, формирование очередей на технологическую операцию. Кроме того, ДММ, использующая классический подход описания преобразования типа Y=W(X), позволяет для конкретной операции рассчитывать различного рода пересчетные коэффициенты, определять рациональные границы диапазонов настроек. Объектная ориентация описаний формируется на стадии составления алгоритмов, где доля типовых алгоритмов, используемых в нескольких моделях, может превышать 30-40%. Для транспортных операций по перемещению металла между агрегатами унификация алгоритмов составляет 60-70%.

131

СПИ-НЭ-2005

Авторский указатель Авилкина И.Н. Айдинян А.Р. Акиншина Г.В. Алексейчик М.И. Андреев Р.В. Астафьева С.В. Багирова М.А. Барабанов В.Ф. Березняцкий А.В. Близнюк Е.В. Блюмин С.Л. Богатов Н.М. Борисова Л.В. Бунаков П.Ю. Бушмелев А.Е. Вакар П.Н. Вакунов Н.В. Васись Д.В. Вершинин С.В. Вовк В.В. Волков Р.В. Галиновский А.Л. Ганеева З.К. Герштейн В.М. Глухова А.С. Горяев Ю.А. Грошев Г.М. Груздев В.В. Гуров В.В. Гуров Д.В. Гурьянов К.В. Десятов А.Д. Десятов Д.Б. Димитров В.П. Дмитренко А.В. Добудько Т.В. Думачев В.Н. Ершиков С.М. Жадько Ю.В. Жарова М.Ю.

Жигульский К.В. 5 Жизняков А.Л. 70 Жизняков А.Л. 94 Земцов А.Н. 103, 104, 106 Зимарин Г.И. 71 Золотых О.А. 10 Ивлева Н.А. 11 Исламова Р.Г. 43 Ищенко Е.И. 44 Казанцева Н.Ю. 74 Калягин А.Н. 72, 73, 74 Катеринич А.М. 12 Каширин И.Ю. 107 Кипрушкин С.А. 45 Кобак В.Г. 110 Козачок В.И. 46 Козырева Л.Н. 75 Коньшин Е.О. 12 Копылов Р.В. 111 Коробко Е.Н. 113 Коршевнюк Л.А. 114 Кравец О.Я. 4, 47, 71 Крюковский А.А. 13 Кузнецова П.В. 48 Кульнев А.В. 102 Куненков П.П. 115 Купрюхин А.И. 31, 49 Курсков С.Ю. 45 Левченко И.В. 116 Леонтьев А.Е. 117 Маврин С.А. 39 Мамонова В.Г. 19 Машевская О.И. 77 Мельников А.Ю. 14 Минасов Ш.М. 50, 51 Минасова Н.С. 51 Минин М.Ю. 114 Михайлов Д.М. 52 Мосеев А.В. 118 Мутафян М.И. 78, 79 Немцов А.Б. 53 Носачева М.П. 54 Носович Н.Г. 45

27 84, 85, 86 87 88, 89, 90 124 28 4 91 24 49 92 29 115 30 93 31 70, 94 14 95 96 98, 99 32 33 5 35 74 7 100 36, 48, 52 37 8 101 102 115 38 39 101 40 9 42 132

СПИ-НЭ-2005 Нужный А.М. Овечкин И.В. Перекрест В.В. Петров А.Б. Петровская Д.Н. Питолин В.М. Плахотнюк О.С. Подвальный С.Л. Попиков А.Н. Попырина Е.П. Притугина Н.В. Родоманов Р.Р. Сахаров И.В. Сахарова Н.А. Свиридова О.С. Селиванов Д.Ф. Семений В.А. Сергеев М.Ю. Сергеева Т.И. Середа Е.Н. Сидоренко А.С. Сидорский Ф.П. Сираева Л.Р. Скворцов М.Г. Скворцова Е.М. Смирнов А.С. Сонис Р.Г. Сороковиков В.Н. Статников И.Н. Султанова С.Н. Тазетдинов А.Д. Тархов С.В. Тихонова Т.А. Тишков А.В. Унгерфук С.В. Усков А.А. Федоров С.Е. Фирсов Г.И. Чеканов С.С. Черватюк О.В. Черняев А.В. Черняев А.В. Чефранова А.О.

96 56 15 16 17 17 91 57 120, 121 58 18 29 19 32 47 60 122 54, 57 54 61 123 124 50 125 125 93 16, 20 24 126 62 63 50, 62 64 65 22 127, 128 110 126 32 65 38 66 67

Швырева И.А. Шевлякова О.Е. Шинкарев Ю.Л. Шлаин Б.М. Шматов Д.П. Шмырин А.М. Шмырина О.А. Шорин И.Ю. Штарёв В.Н. Шульман Е.И. Щепетов А.В.

133

78, 79 122 127, 128 23 122 129 129 68 24 80 130

СПИ-НЭ-2005 Содержание

Введение ...................................................................................3 1. Информатизация в экономике и юриспруденции .........4 Багирова М.А., Кравец О.Я. Оперативная оптимизация назначения мобильного обслуживающего комплекса....................................................... 4 Герштейн В.М., Жигульский К.В. Концептуальная модель предприятия как основа структурирования информации о бизнесе ............. 5 Грошев Г.М. О повышении уровня обоснованности оценок эксплуатационной и экономической эффективности инвестиционных проектов по автоматизации оперативного управления перевозками на железных дорогах............................................................................................. 7 Гурьянов К.В. Компьютерный контрафакт как аспект современных проблем информатизации................................................................................ 8 Жадько Ю.В. Интранет-портал как средство повышения эффективности управления компанией .......................................................... 9 Золотых О.А. К вопросу об автоматизации принятия решений на малых предприятиях ...................................................................................... 10 Ивлева Н.А. Анализ рентабельности банковских продуктов как основа управления доходами регионального банка..................................... 11 Катеринич А.М., Коньшин Е.О. Особенности формирования экономико-математической модели производственного цикла современного мебельного предприятия........................................................ 12 Крюковский А.А. Минимизация общей стоимости владения CRMсистемой ......................................................................................................... 13 Мельников А.Ю., Васись Д.В. Проектирование информационной системы для функционирования кадрового агентства................................. 14 Перекрест В.В. Геоинформационные системы в маркетинге............ 15 Петров А.Б., Сонис Р.Г. Архитектура банковской системы управления документооборотом ................................................................... 16 Петровская Д.Н., Питолин В.М. Проблематика моделирования процессов принятия решений по управлению инновационными проектами ....................................................................................................... 17 Притугина Н.В. Автоматизация процесса снижения затрат предприятия в условиях рынка...................................................................... 18 Сахаров И.В., Мамонова В.Г. Разработка системы описания и исследования бизнес-процессов организации .............................................. 19 Сонис Р.Г. Построение эффективной банковской системы управления документооборотом ................................................................... 20 Унгерфук С.В. Построение и автоматизация системы менеджмента22 Шлаин Б.М. Новые формы организации бизнеса и архитектура информационных систем ............................................................................... 23 134

СПИ-НЭ-2005 Штарёв В.Н., Сороковиков В.Н., Березняцкий А.В. Интеграция информации об интерфейсе в объектах бизнес–логики .............................. 24

2. Информационные технологии в образовании .............27 Авилкина И.Н. Использование информационно-коммуникационных технологий при решении профессиональных задач студентами педагогического вуза ..................................................................................... 27 Астафьева С.В. Информатизация управления в вузе как важная составляющая качества образования ............................................................ 28 Богатов Н.М., Родоманов Р.Р. Учебная информационноизмерительная система .................................................................................. 29 Бунаков П.Ю. Использование САПР «Базис-Мебельщик» в высших и средних специальных учебных заведениях .................................................. 30 Вакар П.Н., Купрюхин А.И. Анализ проблем в системе образования .................................................................................................... 31 Галиновский А.Л., Сахарова Н.А., Чеканов С.С. Развитие информационных и телекоммуникационных технологий для аспирантуры естественнонаучных и технических вузов.................................................... 32 Ганеева З.К. Интернет-технологии в дистанционном экономическом образовании .................................................................................................... 33 Глухова А.С. Разработка системы мониторинга качества образовательного процесса............................................................................ 35 Гуров В.В. Компьютерные обучающие программы в учебном процессе технического вуза........................................................................... 36 Гуров Д.В. Разработка электронных уроков для обучения специальным дисциплинам ........................................................................... 37 Дмитренко А.В., Черняев А.В. Моделирование построения системы знаний при экологической экспертизе объектов строительства ............... 38 Добудько Т.В., Маврин С.А. Формы организации самостоятельной работы студентов в сети Интернет................................................................ 39 Ершиков С.М. Информационная система кафедры ........................... 40 Жарова М.Ю. Построение и анализ модели образовательного процесса .......................................................................................................... 42 Исламова Р.Г. Дистанционное образование ....................................... 43 Ищенко Е.И. Автоматизация адаптивного тестирования как инструмента дидактических измерений уровня знаний по иностранным языкам............................................................................................................. 44 Кипрушкин С.А., Курсков С.Ю., Носович Н.Г. Удаленное администрирование лабораторного комплекса с использованием технологии сервлетов..................................................................................... 45 Козачок В.И. Информационный портал формирования аппарата управления федерального органа исполнительной власти.......................... 46

135

СПИ-НЭ-2005 Кравец О.Я., Свиридова О.С. Метод моделирования и разработки Web-приложений............................................................................................ 47 Кузнецова П.В., Гуров В.В. Использование графических средств для обработки результатов измерений, полученных в компьютерных обучающих программах................................................................................. 48 Купрюхин А.И., Близнюк Е.В. Системный анализ содержания образовательного процесса............................................................................ 49 Минасов Ш.М., Сираева Л.Р., Тархов С.В. Анкетирование как косвенная оценка начального уровня знаний студентов ............................. 50 Минасов Ш.М., Минасова Н.С. Семантический анализ связей учебных дисциплин на примере системы дистанционного обучения ....... 51 Михайлов Д.М., Гуров В.В. Использование пакета трехмерной графики 3D MAX при создании компьютерных аналогов лабораторных работ по общей физике .................................................................................. 52 Немцов А.Б. Использование автоматизированных обучающих систем на железнодорожном транспорте .................................................................. 53 Носачева М.П., Сергеева Т.И., Сергеев М.Ю. Автоматизированная информационная система управления учебным заведением среднего звена ................................................................................................................ 54 Овечкин И.В. Лабораторная работа с элементами НИР «Тепловые процессы при остывании жидкости» ............................................................ 56 Подвальный С.Л., Сергеев М.Ю. Моделирование состава компонентов информационно-обучающей среды........................................ 57 Попырина Е.П. Использование компьютерных презентаций в учебном процессе ........................................................................................... 58 Селиванов Д.Ф. Функциональная система поддержки принятия решений при тренажерной подготовке на основе автоматизированных процедур экспертной критики....................................................................... 60 Середа Е.Н. Подсистема контроля знаний в электронном учебнике по дисциплине «Основы компьютерного проектирования и моделирования РЭС»................................................................................................................ 61 Султанова С.Н., Тархов С.В. Распределение учебной нагрузки между преподавателями средствами электронных таблиц ..................................... 62 Тазетдинов А.Д. Построение интеллектуальных управляющих структур в обучающих системах на основе многослойной системы конечных автоматов....................................................................................... 63 Тихонова Т.А. Использование телекоммуникационных возможностей локальной сети университета в образовательном процессе 64 Тишков А.В., Черватюк О.В. Организация сервисов для дистанционного обучения ............................................................................. 65 Черняев А.В. Структура процесса формирования систем знаний в технологии приборостроения ........................................................................ 66

136

СПИ-НЭ-2005 Чефранова А.О. Функционирование сервисов центра дистанционного обучения и основные этапы работы на дистанционном курсе................................................................................................................ 67 Шорин И.Ю. Проблемы информатизации процесса обучения в вузах МВД России.................................................................................................... 68

3. Информационные и высокие технологии в медицине .........................................................................................70 Вакунов Н.В., Жизняков А.Л. Кратномасштабная реконструкция томограмм....................................................................................................... 70 Зимарин Г.И., Кравец О.Я. Проблемы рационализации обслуживания запросов в территориальной социальной системе ....................................... 71 Калягин А.Н. Информационные технологии при организации дистанционного обучения студентов по специальности «Менеджмент в здравоохранении» в медицинском вузе ........................................................ 72 Калягин А.Н. Перспективы внедрения дистанционной модели обучения клиническим дисциплинам в последипломной подготовке врача................................................................................................................ 73 Калягин А.Н., Горяев Ю.А., Казанцева Н.Ю. Внедрение информационных технологий в образовательный процесс на клинической кафедре медицинского вуза........................................................................... 74 Козырева Л.Н. Об одном методе прогноза продаж фармацевтических препаратов в аптечной организации ............................................................. 75 Куклев В.А., Денисова Л.И., Куклева И.И. Разработка и применение электронных информационных ресурсов по безопасности жизнедеятельности и медицине катастроф............................................... 76 Машевская О.И. Реконструкция томограмм по модифицированным проекциям ....................................................................................................... 77 Мутафян М.И., Швырева И.А. Внедрение ГИС-технологий в систему здравоохранения Воронежской области ....................................................... 78 Мутафян М.И., Швырева И.А. Принципы построения распределенной автоматизированной системы здравоохранения Воронежской области .................................................................................... 79 Шульман Е.И. Динамический многослойный интерфейс клинической информационной системы............................................................................. 80

4. Моделирование и анализ сложных систем ...................84 Айдинян А.Р. Процедура синтеза систем управления объектами с переменными параметрами ........................................................................... 84 Айдинян А.Р. Синтез дискретно-непрерывных систем управления с компенсацией параметрических возмущений .............................................. 85 Айдинян А.Р. Синтез дискретно-непрерывных систем управления по эталонному выходному сигналу.................................................................... 86 137

СПИ-НЭ-2005 Акиншина Г.В. Компьютерное моделирование структур с множественными квантовыми ямами ........................................................... 87 Алексейчик М.И. Об одной модели силового шума .......................... 88 Алексейчик М.И. О линейных моделях с коррелированным шумом ............................................................................................................. 89 Алексейчик М.И. Об асимптотической нормальности МНКоценок ............................................................................................................. 90 Барабанов В.Ф., Плахотнюк О.С. Интерактивная система моделирования динамических режимов систем эволюционного типа ....... 91 Блюмин С.Л. Математические модели гидродинамики и квазикомплексные алгебра и анализ ............................................................. 92 Бушмелев А.Е., Смирнов А.С. Матрично-функциональный метод описания архитектуры искусственной нейронной сети............................... 93 Вакунов Н.В., Жизняков А.Л. Вейвлет–обработка изображений в ГИС ................................................................................................................. 94 Вершинин С.В. Моделирование процесса сверхглубокого проникания микрочастиц в твердую поверхность с помощью нелинейного уравнения диффузии ...................................................................................... 95 Вовк В.В., Нужный А.М. Применение распределенных генетических алгоритмов для оптимизации сложных систем ............................................ 96 Волков Р.В. Некоторые вопросы квазистабилизации производной в задачах оптимального по быстродействию управления .............................. 98 Волков Р.В. Об одной e -квазиоптимальной по быстродействию системе второго порядка................................................................................ 99 Груздев В.В. Проверка точности расчета тепловых процессов мкэ на примере решения простой задачи теплопроводности................................ 100 Десятов А.Д., Думачев В.Н. О квантовании игр .............................. 101 Десятов Д.Б., Кульнев А.В. Модель поддержки принятия управляющих решений с использованием методов теории графов .......... 102 Земцов А.Н. Особенности аппроксимации триангуляционных моделей с помощью вейвлет-преобразования............................................ 103 Земцов А.Н. Фрактально-вейвлетный метод компрессии триангуляционных моделей ........................................................................ 104 Земцов А.Н. Компрессия триангуляционных моделей с адаптивным уточнением ................................................................................................... 106 Каширин И.Ю. Формальный анализ эвристических программ....... 107 Кобак В.Г., Федоров С.Е. Сравнительный анализ приближенных алгоритмов решения минимаксной задачи в однородной двухприборной системе.......................................................................................................... 110 Копылов Р.В. Теоретические основы оптимизации потоков в системе транспортировки сжиженного углеводородного газа ................................ 111 Коробко Е.Н. Применение аспектного подхода в задачах вычислительного эксперимента .................................................................. 113 138

СПИ-НЭ-2005 Коршевнюк Л.А., Минин М.Ю. Построение набора лингвистических переменных по выборке «вход-выход» ...................................................... 114 Куненков П.П., Борисова Л.В., Димитров В.П. К вопросу об оценке эффективности процессов при моделировании СМК ................................ 115 Левченко И.В. Реализация обобщенного подхода к построению генетических алгоритмов............................................................................. 116 Леонтьев А.Е. Использование расширенного аппарата логики реального времени для получения ресурсных характеристик систем ...... 117 Мосеев А.В. Использование функций риска в решении задачи коммивояжера .............................................................................................. 118 Попиков А.Н. Математическая модель конвективного теплопереноса в цилиндрических каналах и анализ влияния её параметров на экстремум профиля температуры в выходном сечении ............................................... 120 Попиков А.Н. Численные эксперименты по моделированию распределения температуры в выходном сечении цилиндрического канала при движении вязкопластической рабочей среды с учетом диссипации . 121 Семений В.А., Шевлякова О.Е., Шматов Д.П. Моделирование процессов эффективной очистки воздушной среды запылённых и загрязнённых производств........................................................................... 122 Сидоренко А.С. Математическая модель роста паровых пузырьков в канале матрицы ............................................................................................ 123 Сидорский Ф.П., Андреев Р.В. Глубина свертки, как важнейшая характеристика нейросетевой и рекуррентной архитектур ....................... 124 Скворцов М.Г., Скворцова Е.М. Моделирование измерительных систем на базе нейронных сетей ................................................................. 125 Статников И.Н., Фирсов Г.И. ............................................................ 126 Построение аппроксимационных моделей критериев качества в задачах оптимизации динамических систем методом ПЛП-поиска ..... 126 Усков А.А., Шинкарев Ю.Л. Синтез нечетких регуляторов на основе принципов обратной динамики и самоорганизации .................................. 127 Усков А.А., Шинкарев Ю.Л. Экспериментальное сравнение алгоритмов самоорганизации нечетких регуляторов................................. 128 Шмырин А.М., Шмырина О.А. Допустимое смешанное управление билинейными окрестностными системами ................................................ 129 Щепетов А.В. Математическая модель топологии материальных потоков.......................................................................................................... 130

139

СПИ-НЭ-2005

Научное издание Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике Сборник трудов. Выпуск 10 Материалы опубликованы в авторской редакции Подписано в печать 30.12.2004 г. Формат 16´84 1 . Бумага офсетная. 16

Печать трафаретная. Гарнитура «Таймс». Усл. печ. л. 8,75. Уч.-изд. л. 8,6. Заказ №76. Тираж 500. ООО Издательство "Научная книга" 394088, Россия, г. Воронеж, ул. Жукова, 3-244 Отпечатано ООО Полиграфический центр "Научная книга" г. Воронеж, ул. Заполярная, д. 1а

140