Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Структурно-функциональное моделирование сложных процессов 11
1.1. Исходные предпосылки для формирования системных технологических решений... 12
1.2. Кинетическая и потенциальная информация 13
1.3. Коммуникативность - функциональный типаж сложных систем 15
1.4. Алгоритмы исследования соответствия экономических и информационно-вычислительных процессов 15
1.5. Многоуровневый алгоритм формирования информационной модели 17
1.6. Структурно-функциональные типажи, системные требования и критерии формирования базы знаний и банков данных «объектов - систем - процессов» 21
1.7. Система типовых алгоритмов исследования сложных развивающихся технологических процессов 24
1.8. Выводы 29
Глава 2. Разработка инструментальных средств анализа экономических процессов 30
2.1. Принципы функционирования и создания автоматизированной информационной экономической системы 30
2.2. Структура и функции автоматизированной информационной экономической системы . 33
2.3. Основные составляющие технологии информационного анализа для разработки инструментальных средств экономических процессов 40
2.4. Анализ прибыли и рентабельности с использованием международных стандартов... 45
2.4. Выводы 47
Глава 3. Разработка инструментальных средств анализа технологических процессов 48
3.1. Основные тенденции в процессах повышения качества и объемов сельскохозяйственной продукции 48
3.2. Обоснование воздействия магнитного поля на биологические объекты 52
3.3. Конструкции устройств для обработки посевного материала магнитными полями 57
3.4. Контроль качества семенного материала 63
3.5. Результаты экспериментальных исследований 64
3.6. Анализ технологического процесса повышения качества и объемов сельскохозяйственной продукции 67
3.7. Структурно-функциональная модель базы знаний по процессам производства сельскохозяйственной продукции 73
3.8. Автоматизированная информационная система учета и контроля ядерных материалов в ОИЯИ 75
3.8.1. Назначение и краткое описание системы 75
3.8.2. Логическая структура комплекса программ системы 77
3.8.3. Функциональные возможности системы, ввод данных 80
3.8.4. Коммуникационная подсистема взаимодействия с Федеральной Информационным центром 82
3.8.5. Назначение и краткое описание подсистемы 82
3.8.6. Организация взаимодействия системы MTIS и Федерального информационного центра. Составляющие интерфейса между ОИЯИ (установками) и ФИЦ 83
3.8.7. Перспективы развития 86
3.9. Выводы 87
Заключение 88
Список литературных источников 89
Приложение 1. Анализ юридических процессов 101
- Кинетическая и потенциальная информация
- Структурно-функциональные типажи, системные требования и критерии формирования базы знаний и банков данных «объектов - систем - процессов»
- Структура и функции автоматизированной информационной экономической системы
- Обоснование воздействия магнитного поля на биологические объекты
Введение к работе
Актуальность. В настоящее время накоплен большой положительный опыт применения математических методов в естественных науках и технике. Систематизация этого опыта привела к тому, что математика стала прочной теоретической основой экономических дисциплин. Быстрое развитие современных компьютеров, информационных сетей, языков программирования, широкое распространение во все сферы жизнедеятельности информационных технологий позволяют ускорить и упорядочить процесс получения информации. Объединение структурированных средств информационных технологий с более сложными для управления и изучения -экономическими процессами, является актуальной проблемой. Незнание или недооценка теории сложных развивающихся процессов при принятии управленческих решений часто приводит в этой области к большим потерям социально-экономического характера. Из этого следует, что успешное управление экономическими процессами предполагает не только дальнейшее развитие и углубление математического моделирования, но так же развитие теоретических основ методологии и инструментария разработки и сопровождения информационных систем. Современные информационные технологии позволяют осуществлять автоматизацию процессов поддержки принятия решений для оптимизации управления экономическими системами. При этом сам процесс разработки алгоритмов принятия решений нуждается в непрерывном анализе и дальнейшем развитии. Создание единой информационной структуры анализа моделей сложных процессов позволяет получать новую информацию об этих процессах, более качественно развить свойства конечного продукта каждого из процессов. Результатами решения указанных задач являются следующее.
Создание и наполнение единой (оптимальной) базы знаний.
Создание системы автоматизированного «безболезненного перехода» при изменениях в системе финансово-экономического учета. Повышение производительности труда, исключение человеческого фактора, связанного с ошибками. Экономия рабочего времени с целью повышения квалификации работников.
Актуализация информации для управления. Создание автоматизированных информационно-экономических банков данных, позволяющих предоставить информацию пользователю и гибко настраиваться при изменениях финансового учета.
Создание единого языка запросов, понятного для рядового пользователя (бухгалтера, технолога).
Формирование новой образовательной среды с помощью информационных технологий по подготовке управленческих кадров.
Разработка методов и схем инструментальной обработки и инструментальных подходов анализа технологических процессов
7. Создание автоматизированной информационной системы учета и контроля ядерных материалов в Объединенном институте ядерных исследований (ОИЯИ), базы данных по устройствам и конструкциям обработки посевного материала магнитным полем.
При решении этих и других задач решена проблема разработки обобщенной информационной структуры для разнородных по природе экономических и технологических процессов. Выявлены классы типовых информационных структур, а также разнородные связи между ними, и правила их эволюции. Для эффективного и качественного функционирования обобщенная информационная структура должна включать единую базу знаний.
Таким образом, вопросы анализа и единого подхода к совершенствованию инструментальных методов экономики включают:
теоретические и прикладные исследования связей в процессах, когда проблема не может быть сразу представлена и решена с помощью формальных, математических методов, т. е. имеет место большая начальная неопределенность проблемной ситуации и многокритериальность задачи;
анализ модели автоматизированных информационных систем, обеспечивающих информационное сопровождение экономических и технологических процессов в сложных развивающихся системах с целью более точного предоставления информации для лица, принимающего решение.
Разработка инструментальных средств анализа экономических и технологических процессов является актуальной проблемой для повышения эффективности принятия управленческих решений.
Цель работы. Цель диссертационной работы — разработка единого системного подхода к экономическим и технологическим процессам, базирующимся на основах единого проектирования, на методах формализованного представления предметной области, на основе разработки новых алгоритмов программных средств, единых баз данных, корпоративных хранилищ данных, баз знаний, коммуникационных технологий. Для достижения этой цели были поставлены и решены следующие задачи:
- Разработка средств инструментальной обработки и информационная поддержка
единой базы знаний и банка данных по каждому из процессов.
Описание единых принципов баз знаний и банков данных с выделением структурных компонент кинетической и потенциальной информации.
Проведение информационного анализа сложных развивающихся процессов в терминах структуры «объектов — систем — процессов».
Рассмотрение системного тестирования как итоговой технологии при создании возможности получения результата в исследовании сложных развивающихся процессов.
- Разработка схем анализа функционирования и технологии обслуживания
экономических информационных систем на базе сложных развивающихся процессов.
Информационно-технологическое сопровождение баз данных автоматизированных информационных систем.
- Развитие методов и средств аккумуляции знаний и данных о развитии
информационных экономических систем при выработке управленческих решений.
-Развитие систем для поддержки принятия решений для оптимизации управления с использованием модели базы знаний, автоматизированных банков данных, пакетов прикладных программ для анализа деятельности сложных социально-экономических систем.
- Развитие электронных учебников, гипертекстовых технологий, электронных
тренажеров с целыо обучения экономическими специальностями при подготовке
управленческих кадров.
- Методы, разрабатываемые для экономического процесса применены к
технологическому, а именно к созданию баз знаний по учету и хранению ядерных
материалов и к повышению урожайности культур.
Методы исследования. В работе использованы методы математического и компьютерного моделирования, принципы и подходы теории систем, системного анализа и теории принятия решений, математической статистики, метода иерархий, обработки информации, теории автоматизированного управления.
Научная новизна. Совокупность проведённых теоретических и прикладных исследований позволили предложить, обосновать и внедрить в практику общую структурно-функциональную модель экономических и технологических процессов, единую модель базы знаний, а также банка данных каждого из процессов. Исследованы, решены и впервые программно реализованы следующие проблемы:
Рассмотрены принципы теории и инструментальной поддержки структурно-функционального моделирования сложных развивающихся процессов.
В результате изучения возможностей и особенностей традиционных подходов к проблеме типизации экономических и технологических процессов предложена информационная структура универсального процесса, базирующегося на трёхуровневой модели формирования устойчивого развития «объектов — систем — процессов».
3. Проведен структурно-функциональный анализ плана счетов в терминах
структуры «объектов — систем — процессов».
4. Разработана схема оптимизации и тестирования (инструментальных средств)
информационного обеспечения в экономических и технологических системах.
Введены понятия единицы измерения минимального объекта информации и ее качественной характеристики к анализу инструментальных средств экономических и технологических процессов.
Описаны единые технологические принципы баз знаний и банков данных с выделением структурных компонент кинетической и потенциальной информации
7. Разработана структурно-функциональная модель поддержки сложных
развивающихся процессов, состоящая из баз знаний и банков данных на основе
трёхуровневой модели развития «объектов — систем — процессов».
8. Алгоритм формирования структурно-функциональной модели
инструментальных средств реализован для исследований задач экономического и
технологического процессов с учётом непрерывного установления соответствия по
показателю «ресурс — потребность — непрерывность».
Практическая ценность. Предложенные в диссертации теоретические положения и основанные на них практические разработки автоматизированных информационных систем экономических и технологических процессов позволили сформулировать ряд положений об оптимизации принципов и схем для актуализации информации для управления, получении более четкой информации за меньшее время. При этом на основе разработанных методов структурно-функционального подхода разработаны основные положения и инструментарий теоретико-информационного анализа систем управления сложными развивающимися процессами, обеспечивающие единый информационно-вычислительный процесс моделирования открытых гибких перенастраиваемых технологий, включая динамические базы знаний и банки данных, а именно:
1. Применены общие направления структурно-функционального подхода
управления сложными развивающимися экономическими и технологическими
процессами, позволяющие объединить и сформулировать в единый процесс принципы
комплексного моделирования информационного представления сложных процессов.
На основе системного подхода к классификации структур и информационного моделирования сложных процессов выявлены структурные составляющие и функциональные типажи экономических и технологических процессов, в результате чего были сформулированы общие принципы формирования средств информационной обработки предоставления информации для управленческих решений.
В результате проведённого анализа средств информационной обработки баз знаний и баз данных были разработаны по выявленным критериям базы знаний и банки данных для каждого процесса в отдельности и смоделирована единая универсальная база знаний и банк данных, (единый для всех процессов). Базы знаний и банки данных
призваны обеспечивать качество управления сложными системами при реализации процессов высоких технологий, повышают обоснованность управленческих решений.
4. Реализованные на практике понятия единиц информации и элементарных
объектов информации позволили ввести в средства информационной обработки
(информационные технологии) дополнительные возможности аналитического учета
финансово-хозяйственной деятельности предприятия.
5. Разработаны учебные материалы, электронные учебники, автоматизированные
тренажеры для работы с информационным обеспечением для решения задач управления
на основе автоматизированных информационных систем с целью повышения
квалификации сотрудников ОИЯИ и студентов Вузов.
Практическая значимость. Подтверждающими практическую значимость положениями являются:
1. Разработаны алгоритмы и созданы блоки программ с дополнительными
элементами аналитического учета для актуализации информации для управления.
2. Разработанные и внедренные в эксплуатацию автоматизированные
информационные системы учета и контроля ядерных материалов в ОИЯИ.
3. Разработанные и внедрённые конструкции устройств для обработки посевного
материала магнитными полями с целью повышения качества и объёмов производства
сельскохозяйственной продукции.
4. Схемы и алгоритмы, разработанные для экономического процесса
адаптированы для технологических процессов.
5. Построены структурно-функциональные модели баз знаний и банков данных.
Реализация исследований. Результаты диссертационного исследования
внедрены на 10 предприятиях, о чем свидетельствуют 7 дипломов, 5 грамот, 7 отзывов, 8 рецензий, 5 актов об использовании разработок. Получено 24 свидетельства об официальной регистрации программных продуктов и баз данных от Российского агентства по патентам и товарным знакам (РОСПАТЕНТ).
Личный вклад автора. Работая в соавторстве с учеными и специалистами из различных областей знаний (экономики, математики, физики, биологии, сельского хозяйства), автор разработала основные положения и схемы применения математического аппарата экономических исследований в инструментальные средства и инструментальные методы поддержки экономических и технологических процессов и осуществила автоматизацию ряда процессов. Расширены, распространены и практически реализованы информационные схемы (алгоритмы), программные блоки, базы данных для экономических и технологических процессов. Самостоятельно поставлены, исследованы и реализованы основные задачи, связанные в инструментальных методах экономики с разработкой схем, информационных моделей,
алгоритмов систем поддержки принятия решений, с разработкой программных средств для повышения обоснованности управленческих решений и с внедрением созданного на основе этих алгоритмов программ автоматизации.
Апробация работы. Основные положения диссертации были доложены на 5 семинарах в Научном центре прикладных исследований Объединенного института ядерных исследований, на 8 международных конференциях, на 12 межрегиональных, 20 всероссийских конференциях.
Публикации. Основные результаты опубликованы в 5 монографиях, 19 статьях, в трудах и тезисах докладов конференций.
Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения общим объёмом 119 с, списка использованных источников и приложения -16 с, включая 20 рис. и 3 табл.
В работах В.Н.Волковой[31,36,35], В.В.Година[43,44,45,46,42,40], В.И.Дудорина [69,70,68,66,67], А.Н.Катулева[81,83,82], Н.И.Лапина[90], В.В.Лебедева[95,96,97], А.В.Лотова[100,76], Г.И.Микерина[104], Г.В.Савицкой[115], Н.А.Саломатина[112,112, 116], В.Н.Самойлова[121,118,122,123,127,129,130,131,132,133], Н.А.Северцева[81, 83,82], А.Г.Чеснокова[187,188], Ю.Н.Черемных[173], Д.А.Черникова[185] и других авторов раскрыто применение системного анализа в проектировании и исследовании сложных технических комплексов, в моделировании процессов с большой начальной неопределенностью, в исследовании систем организационного управления большими системами.
Термин «сложная система» определим по [186, С.22]. «Следует различать понятия большой системы и сложной. Большой системой называет «такую, которую невозможно исследовать иначе, как по подсистемам», а сложной - «такую систему, которая строится для решения многоцелевой, многоаспектной задачи». Сложная система отражает объект «с разных сторон в нескольких моделях, каждая из которых имеет свой язык», а для согласования этих моделей нужен особый метаязык. При этом подчеркивается наличие у сложной системы «сложной, составной цели» или даже «разных целей» и «одновременно многих структур у одной системы (например, технологической, административной, коммуникационной, функциональной и т. д.)»
Сложная развивающаяся система — термин введенный В.Н. Самойловым [131, С.9] для обозначения определенного класса систем (технологических, экономических, юридических, социальных), обладающих способностью упорядочивать свою организацию с реальным развитием объекта. Сложная развивающаяся система содержит в себе активные элементы, которые носят двойственный характер: они обладают свойствами полезными для развития системы, для ее адаптации к условиям изменяющейся среды, но в то же время вызывают неопределенность, затрудняют управление системой. К понятию
сложная система добавлена еще одна составляющая - развивающая. Сложная развивающаяся система включает в себя базу знаний, меняющуюся со временем. Причем эта база знаний должна единой для всех процессов, с единым языком представления знаний. Особенностью сложной развивающийся системы является способность адаптироваться к помехам и управляющим воздействиям, однозначность поведения системы в конкретных условиях, нестационарность, изменчивость отдельных параметров, неоднозначность использования понятий, способность к целеобразованию, способность вырабатывать и предлагать для лица принимающего решения варианты поведения.
Информационная система - система предназначенная для сбора, хранения, обработки и поиска информации, необходимой для системы управления предприятием, для удовлетворения потребностей индивидуального потребителя информации [35, С.161].
В настоящее время существует большой спектр специализированных информационных системы обработки данных: информационные системы управления, системы поддержки принятия решений, экспертные системы, информационные системы мониторинга. С развитием средств вычислительной техники выделяются автоматизированные информационные системы - системы для сбора, хранения, обработки и поиска информации в технологических, экономических и юридических процессах. Системы автоматизированного управления относятся обычно к сложным открытым системам [35, С.449], трудно прогнозируемым при внесении в них изменений. Организационная структура автоматизированных систем может быть различной - это и системы поддержки принятия решений, корпоративные информационные системы, интегрированные автоматизированные информационные системы.[35, С.21].
Кинетическая информация - это такая информация, которая была получена независимо от времени и места, которая может быть классифицирована по независимым признакам (формула, код, символ, свойства и т.п.) [131, С.226]. Потенциальная информация - это информация, которая еще в явном виде не получена, но которая, в принципе, существует независимо от уровня познания. Кинетическая информация может быть формализована как по ее виду, так и по содержательным характеристикам. Все вопросы, связанные с технологическими решениями, оптимизацией, критериальными зависимостями, относятся к задачам, решение которых базируется на кинетической информации. Особый класс задач, где применяется только этот вид информации, - это задачи нормируемости, стандартизации и сертификации. Потенциальную информацию, основное содержание которой может быть выражено с помощью только вероятностных характеристик, если таковые имеются, целесообразно применять для долгосрочных предпрогнозных решений и для применения экспертных оценок [131, С.227].
Под системным тестированием понимается такая технология, которая должна обеспечивать оценку результатов всех решений, включающих любые сочетания
результирующих частей алгоритмов в различной последовательности независимо от постановки задач [131, С.225].
Типажи структур - отношение различных составляющих процессов по определенным признакам и по одному из видов информации. Признаки (характеристики): сопоставимость, выделение постоянных, переменных, условно-переменных и условно-постоянных составляющих. [131, С.229].
Проблема имеет конкретную цель, но пути для ее достижения не могут быть установлены достаточно строго в данный момент времени [131, С.227, 35, С.387].
Задача - это разновидность вопроса, имеющего конкретно поставленную цель и конкретный путь или несколько путей его решения. Задача всегда нормируема. Таким образом, задачу можно рассматривать как меру соответствия между характеристиками конечного продукта (потребностями) и технологией его получения (ресурсами). Если исходить из данного определения, то проблема ненормируема, но может быть использована при разработке стратегии устойчивого развития «объекта - системы -процесса» [131, С.227].
Коммуникативность - составляет основу определения системы, образует единство со средой. Любая исследуемая система представляет собой элемент системы более высокого порядка и элементы системы выступают как системы более низкого порядка, т.е система не изолирована от систем, она связана множеством коммуникаций со средой.[131, С.227,35, С. 215].
База знаний - организованная совокупность знаний, относящейся к предметной области. Знанием является проверенный практикой результат познания действительности, т.е. знание - это накопленные человечеством истины, факты и прочие объекты познания. В базе знаний располагаются объекты познания, образующие совокупность знаний. Элементы знаний по концептуальным связям объединяются в базу знаний. Статистическая база знаний содержит сведения, отражающие специфику конкретной области и остающиеся неизменным в ходе решения задачи. Динамическая база знаний используется для хранения сведений, существующих для решения конкретной задачи и меняющейся в процессе этого решения (лабораторное исследование). База знаний включает в себя набор сведений, правил и механизм логического вывода [131, С.240, 110, С.160, 109,С.12].
Банк данных - комплекс информационных, технических, программных, языковых и организационных средств, обеспечивающих сбор, хранение, поиск и обработку данных. Банк данных предназначен для хранения больших массивов информации, быстрого поиска нужных сведений и документов [131, С.239].
Кинетическая и потенциальная информация
Понятие «информация» можно формально сопоставить с отображением развития материи. Под информацией будем понимать гибкое открытое образование, раскрывающееся по мере познания. Для удобства сравнимости закономерности состава и структуры «ресурс» - «потребность» и возможностей единой условной системы измерений введем признак, характеризующий степень изученности или уровень познания объекта.
Чтобы этот признак из-за его неоднозначности и сложности можно было бы применять на практике, остановимся на качественном уровне его представления (да -нет). По этому признаку можно формально выделить кинетическую и потенциальную информацию. Кинетическая информация - это такая информация, которая была получена независимо от времени и места, которая может быть классифицирована по независимым признакам (формула, код, символ, свойства и т.п.). Потенциальная информация — это информация, которая еще в явном виде не получена, но которая, в принципе, существует независимо от уровня познания. Кинетическая информация может быть формализована как по ее виду, так и по содержательным характеристикам. Все вопросы, связанные с технологическими решениями, оптимизацией, критериальными зависимостями, относятся к задачам, решение которых базируется на кинетической информации. Особый класс задач, где применяется только этот вид информации, - это задачи нормируемости, стандартизации и сертификации.
Потенциальную информацию, основное содержание которой может быть выражено с помощью только вероятностных характеристик целесообразно применять для долгосрочных предпропюзных решений и для применения экспертных оценок. Такое разделение информации на кинетическую и потенциальную предлагается рассматривать как одну из возможных форм отображения при описании и исследовании сложных технологических и информационно-вычислительных процессов, что необходимо для их совместного рассмотрения. Отношение различных составляющих процессов по данным признакам и по одному из видов информации позволяет выделять типажи структур различных процессов по таким важным характеристикам, как сопоставимость, выделение постоянных, переменных, условно-переменных и условно-постоянных составляющих, то есть предварительное формирование функций развития объектов.
Важным признаком выделения кинетической и потенциальной информации является установление соответствия возможности получения совместного решения для двух процессов: технологического (экономического, юридического) и информационно-вычислительного. Типаж коммуникативности позволяет реализовать процессы дифференциации и интеграции всех переменных структур, входящих в базу знаний и банк данных по переменным и неупорядоченным функциям. Коммуникативность, закономерность коммуникативности составляет основу определения системы - система образует единство со средой; исследуемая система представляет собой элемент системы более высокого порядка; элементы любой исследуемой системы, в свою очередь выступают как системы более низкого прядка. Система не изолирована от других систем, она связана множеством коммуникаций со средой [131, С.227,35, С.215].
Отображение состояния процесса функциями развития и составляет суть понимания коммуникативности информационных технологий, так как они позволяют включать аргументацию целесообразности и качество устойчивости, создавая тем самым реальные предпосылки для оценки состояния сложных процессов в каждый заданный момент времени.
Выбор и обоснование объекта исследования для решения задач, обеспечивающих развитие процессов с применением информационно-вычислительных технологий, предусматривают исследования, осуществляемые совместно с экономическими и информационно-вычислительными процессами при условии их совместимости по динамике, структурам и функциональной взаимообусловленности. Если хотя бы по одному из названных признаков указанные процессы не взаимосвязаны, то получаемые решения будут локальны и ограничены конкретными задачами или функциями.
Экономические процессы- это гораздо более сложные процессы для изучения и управления, чем технические и их заслуженно называют «производительными силами общества», а информационно-вычислительные технологии выполняют функцию обеспечения вышеназванных сил. Очень часто не объединяют два названных процесса как на ранних стадиях выявления проблем. Такое положение не правильное.
Анализ любого процесса должен включать 1) структурирование процесса; 2) выделение характера и содержания обратных связей.
В зависимости от характера кинетической и потенциальной информации критерий обратной связи можно рассматривать как основной критерий принадлежности полученной информации к базе знаний или банку данных. Следовательно, первостепенной задачей исследования необходимо считать разработку принципов и технологии формирования структурно-содержательных типажей технологических процессов. Вышесказанное можно определить как типовую проблему, относящуюся к любым составляющим (сочетаниям составляющих) как экономического, так и информационно-вычислительного процессов. Для того чтобы осмыслить изложенное, конструируется многоуровневый алгоритм, объединяющий технологические и информационно-вычислительные процессы в единую технологию, значимость и критерии которой должны рассматриваться в виде модели системного тестирования (Рис 1.2). В связи со сложностью и неоднозначностью рассматриваемых процессов, объединение последних (F и И) в единую информационную технологию не всегда возможно, так как уровни их знания весьма различны. Так, для F более значимыми, как правило, остаются проблемы кинетической и потенциальной информации, а также поиск и выявление сравнимых характеристик.
Структурно-функциональные типажи, системные требования и критерии формирования базы знаний и банков данных «объектов - систем - процессов»
Многоуровневый алгоритм, построенный в рамках системной модели (рис. 1.3), позволяет формировать базу знаний и банк данных, необходимые для построения полной информационной модели.
Структурно-функциональные составляющие модели представляют собой открытый набор переменных структур, содержательное и информационное наполнение которых может включать как нормируемые характеристики, так и характеристики, неопределенность. В зависимости от этого можно рассматривать вышеназванные составляющие как структуры, наполняемые кинетической и потенциальной информацией. Разделение информации на кинетическую и потенциальную предопределило главную проблему - создание гибких переменных структур информации с выделением следующих основных компонентов: баз знаний и банков данных, классификации исходных структур информации и исходных данных и т.п.
Наряду с типовыми моделями базы знаний и банка данных выделяем две относительно автономные области их функционирования. Эти области рассматриваются как взаимосвязанные, но строго очерченные по функциям направлений исследования «объекта - системы - процесса». С одной стороны, это принципы и типажи моделей, а с другой - структурно-содержательные характеристики, параметры которых непосредственно используются при решении задач. Предложен системный подход к структурированию базы знаний и банка данных на принципах, включающих понятия кинетической и потенциальной информации, описание характеристик структурно-функциональных типажей и т.п. Построение базы знаний и банка данных реализуется с помощью: 1) типовых процедур, отражающих как структуру и функции объектов, так и сами материальные объекты и объекты информационной технологии; 2) типовых процедур, включающих структурно-содержательные параметры, границы достаточности и полноты исходных данных, а также соответствующие методы формализации и критерии, необходимые для построения информационной модели.
Эти процедуры не могут рассматриваться раздельно, поскольку их соответствие отражает качество принятия решений. Несмотря на обилие функциональных структур и наличие формальных методов, такие процедуры должны рассматриваться через призму сравнимых составов и характеристик этих структур. Процедуры первого вида включают функциональные структуры материальных объектов, принципы выявления обратных связей, типовые структуры алгоритмов, типажи социально-экономических, правовых отношений - как типовые взаимосвязи между структурными элементами и т.п. Процедуры второго вида включают алгоритмы формализации, предназначенные для типизации метрик информационного пространства по главным атрибутам параметров (содержательных характеристик) и структурно-функциональным типажам взаимосвязей между переменными.
Основными критериальными ограничениями для структурно-функциональной модели базы знаний или банка данных является взаимосвязь двух основополагающих положений. Первое: состав модели, как и его структурно-содержательные характеристики, должен включать два вида информации: 1) кинетическую и потенциальную; 2) признаки структурно-функциональных типажей. Второе положение: должен быть априорно установлен вид и состав структурно-функциональных типажей, включающих градацию возможных решений, по проблемам или задачам. Оба утверждения взаимосвязаны, и приоритет устанавливается в зависимости от возникающего вопроса. Соответствие каждому из названных видов информации представляет собой один из возможных критериев принадлежности информации либо к базе знаний, либо к банку данных [132, 131,109, ПО].
Предлагается два вида структурно-функциональных типажей: 1) структурно-функциональные типажи для моделирования неструктурированного процесса как системы, признаками которых является наличие или отсутствие сочетаний структур, отражающих элементы «вход - процесс - выход» (рис. 1.3); 2) структурно-функциональные типажи, позволяющие реализовать процедуры информационного анализа и синтеза параметров, которые отражают структурно содержательные признаки материального процесса в каждый заданный момент времени.
Структурно-функциональные типажи предназначены для сокращения информационного пространства базы знаний и банка данных, формирования типовой структуры взаимосвязей массивов данных и выбора необходимых методов формализации модели и пакетов прикладных программ при исследовании «объекта - системы — процесса». Таким образом, предложенный класс структурно-функциональных типажей обеспечивает выявление типовых взаимосвязей между параметрами, которые не являются тривиальным обобщением отдельных решений группирования различных массивов исходных данных, а синтезируют инвариантные комбинации параметров по отношению к процедуре формирования базы знаний и банка данных.
Типаж коммуникативности позволяет реализовывать процессы дифференциации и интеграции всех переменных структур, входящих в базу знаний и банк данных по переменным и неупорядоченным целевым функциям. Не менее важным аспектом коммуникативности является свойство установления соответствия между процедурой проведения комплексных исследований и процедурой выявления закономерностей («исследования - закономерности») [131, 35].
Типаж «лицо принимающее решение» (ЛПР) и социально-экономические отношения включают совокупность отношений ЛПР с организационными, правовыми, экономическими и др. организациями и представляет собой разнообразные структуры типажей («источник - получатель», «руководитель - подчиненный», «наука -производство» и т.п.), отношения между которыми следует рассматривать по взаимосвязи параметров, отражающих структуры целевых функций названных отношений. Принадлежность информации к базе знаний и банку данных по структуре и классу этого типажа позволяет устанавливать технологичность и последовательность принятия решений.
Комплекс алгоритмов, образующих систему решений, рассматривается как единая структура взаимосвязанных процедур принятия решений. Вопросы, объединенные в этом комплексе, по сути, являются проблемными направлениями возможных путей решения и отличаются друг от друга разноуровневостыо содержания, степенью формализации и характером динамики. С методологической позиции все эти направления автор предлагает рассматривать в едином ключе, максимально типизируя не только структуры, но и содержательные характеристики. Независимо от этапов и стадий решения все три направления алгоритмов построены на принципах сравнимости и адекватности соответствия сформулированным целям. На схеме (рис. 1.5) представлена системная модель комплекса алгоритмов формирования и функционирования процессов высоких технологий. Направление 1 - «методологическое» (М), направление 2 - «соответствие методологии и технологии функции целей на основании критерия «ресурс - потребность» (С), направление 3 - «технологическое» (Т), отражающее содержание и функции контроля системного тестирования в любой заданный момент времени.
Состав модели «методология» включает следующие функциональные блоки: кинетической и потенциальной информации; типажей; базы знаний и базы данных; разделение вопросов на проблемы и задачи; построение сетевой модели; построение модели устойчивого развития «объекта - системы - процесса»; определения эффективности процесса. Сама методология предполагает значительную неопределенность, и выходом из этого блока является методология и формирование устойчивого развития, которое исходит из определения понятий проблемы и задачи на уровне тех характеристик, которыми мы оперируем (кинетическая и потенциальная информация, типажи). База знаний и банк данных представляют реверсивную систему, возникающую из сочетаний кинетической и потенциальной информации и типажей. Выделение проблемы или задачи дает возможность создания сетевой модели на уровне структуры содержательных характеристик.
Структура и функции автоматизированной информационной экономической системы
Построим структурно-функциональную модель работы пакетов автоматизированных информационных систем (АИС) по системно-информационному анализу финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Введем базовые понятия элементарного объекта (ЭО) и минимальной единицы информации для классификации и работы базы данных для ведения документооборота в финансово-экономической деятельности предприятия (ФЭДП). Рассмотрены примеры информационного наполнения классификаторов элементарных (минимальных) объектов и модели формирование минимальной единицы информации, используемые на рабочих местах бухгалтера, включенных в сеть с общей базой данных. Данный подход позволяет легко осуществлять настройку АИС на изменения и коррекцию Плана счетов, а также оперативно представлять информацию руководителю для принятия решения.
С развитием компьютерных технологий, автоматизация финансово - хозяйственной деятельности производства становится неотъемлемой составляющей функционирования каждого предприятия. В настоящее время любому профессиональному бухгалтеру, экономисту, финансовому директору даже малого предприятия приходится обрабатывать огромное количество информации, используя персональный компьютер и соответствующее программное обеспечение. Для быстрого и качественного выполнения своих обязанностей специалисты средних и крупных предприятий работают на компьютерах объединенных в сеть, в которой установлена единая автоматизированная информационная система АИС по сбору, хранению и обработке информации типа «1С: Предприятие» или «Инфо-Бухгалтер». Современный темп жизни не мыслим без этих информационных и компьютерных атрибутов. Теоретически бухгалтер может сам переработать любую информацию, но в настоящее время эффективность его работы определяется его умением использовать АИС [138, С.5].
Системный анализ объектов и явлений невозможен без их глубокой структуризации и классификации в рамках выбранной предметной области. Элементы выбранной структуры не являются раз и навсегда заданными или определенными. Содержание их может меняться в зависимости от потребности пользователя, характера изучаемых свойств, уровня науки на данный момент времени и ряда других факторов. Но во всех случаях возникает необходимость отличить один объект от другого, выделить группу подобных ему объектов, оценить «качество» объекта по подходящему набору структурно-содержательных или структурно-функциональных свойств, или разработать (создать) объект с новыми заданными свойствами (например, при переходе к новому Плану счетов (НПС)).
Совокупность информационных данных об объекте составляет информационную модель объекта. При этом важно выяснить, какие ее признаки являются действительно существенными, а какие - несущественными, ничего к описанию не добавляющими, а также выявить все взаимосвязи между однотипными признаками, имеющими разную природу, характеризующими выбранный объект. Таким образом, возникает идея рационального описания объектов и явлений рассматриваемой предметной области в их взаимодействии. Выбранные признаки структурируют информационное пространство исследуемой предметной области. Любой базисный вектор этого пространства представляет собой полный адрес минимального объекта. Рассмотрение одних и тех же объектов в усеченном аспекте помогает формировать информационные подпространства для различных пользователей.
Упомянутые выше признаки могут быть разделены на две принципиальные группы: адресные и содержательные. Первые описывают координаты элементарных объектов, вторые их характерные свойства. Естественно, что каждый такой признак должен быть классифицирован через всю совокупность его реальных значений, как кодом, так и текстом (возможно также в ряде случаев применение форм классификации, объединяющих кодовую и текстовую часть - словоформы). Набор этих признаков как для описания самих объектов, так и для выделения их свойств может быть переменным или постоянным.
Адресные и содержательные признаки сами по себе могут иметь сложную, иерархическую структуру, учитывающую всю сложность и специфику описываемого объекта
Для отражения в бухгалтерском учете всех сторон хозяйственной деятельности предприятий нужна система счетов, предусматривающая отраслевые особенности каждого предприятия. Система счетов строится таким образом, что обеспечивает единообразное отражение в учете хозяйственных идентичных операций на любом предприятии независимо от его формы собственности. Такое единообразие обеспечивается планом счетов бухгалтерского учета. План счетов - схема регистрации и группировки фактов хозяйственной деятельности (активов, обязательств, финансовых, хозяйственных операций и др.) в бухгалтерском учете. Примем элементарного(минималыюго) как счет (субсчет) плана счетов бухгалтерского учета, в котором учитываются хозяйственные средства предприятия и их источники. Адресная часть объекта - это номер счета (или субсчета). Причем надо обратить внимание (оговорить), если счет имеет субсчета, то элементарный(минимальный) объект это самый нижний уровень субсчета выбранного счета. Большинство счетов объединяют кодовую и текстовую часть. Например, 70 счет имеет субсчета, которые объединяют кодовую и текстовую часть - словоформы 70/ШТ, 70/СМ, 70/ДП -субсчета отражающие данные по штатным работникам предприятия, совместителям и договор подрядам [138, С.21].
Информационное наполнение адресных признаков применительно к финансовой деятельности предприятий следующее: А1 - обект исследования - анализ экономической деятельности предприятия, включая издержки на социально-хозяйственную деятельность, страхование и взаимодействие с окружающей средой; А2 - направление деятельности - бухгалтерский учет; A3 - цель-получение финансовой отчетности и хозяйственной деятельности предприятия; Определим информационное наполнение содержательных признаков, в дальнейшем информационно-экономических показателей (ИЭП): Г1 - тип предприятия, выбор АИС совместимой с деятельностью предприятия; Г2 - структура работы по одному из трех принятых в РФ плану счетов: коммерческому, бюджетному или смешанному; ГЗ - задачи, решаемые объектом - это тип деятельности предприятия - научная деятельность, торговля, аудит и т.п.; Г4 - стандарные элементы -это набор стандартных внутренних блоков программ, таких как работа с файлами, с финансовыми, пенсионными, экономическими, экологическими блоками программ; Г5 - оценка экономической рентабельности работы предприятия, с учетом внедрения новых технологий; Г6 - эксплуатационные характеристики АИС; Г7 - другие свойства.
Адресный признак в минимальной единице информации задается своим кодом. Структура кодов адресных признаков: Al, А2, A3...., Bl, В2.... Может быть многоуровневой. Число уровней вложенности - переменное и может меняться в зависимости от требований пользователей. Значность кода соответствующего уровня также является переменной величиной. При программной реализации каждый уровень вложенности структуры кода многоуровневого адресного признака может являться самостоятельным признаком. При этом каждый последующий уровень рассматривается вместе с предыдущим как один признак. На рис.3.2. представлена структурно-функциональная модель базы данных нового Плана счетов бухгалтерского учета предприятия [138, 165].
Обоснование воздействия магнитного поля на биологические объекты
При анализе влияния различных электромагнитных полей на биологические объекты зачастую не предпринимаются попытки поиска среди них оптимальных по своей физической природе, без которых, быть может, и невозможно нормальное функционирование растительных клеток. Следует подчеркнуть, что специфичность действия каждого из физических факторов, которые могут найти применение в сельском хозяйстве, будет определяться знанием воздействия электромагнитных полей на соответствующие субклеточные структуры семян, клубней различных сельскохозяйственных растений [1, 20,132].
Необходимое условие, без выполнения которого невозможно осуществить какое-либо воздействие на рассматриваемую систему, определяется выражением где Ew - энергия, передаваемая, например, субклеточным или другим структурам от энергетических источников различной физической природы. Условие (3.1) является необходимым условием и выражает возможность передачи какой-либо информации или воздействия в безмоделыюм представлении только тогда, когда мощность какого-либо физического источника энергии отлична от нуля [59, 55, 54, 181, 22].
Рассмотрим с этой точки зрения магнитное поле Земли (МПЗ) и его возможную роль в биосфере, так как оно в общем случае может быть таким же фактором как, например, освещенность или температура. В каждой точке пространства МПЗ характеризуется горизонтальной и вертикальной составляющими поля, магнитным склонением и магнитным наклонением. Магнитное поле Земли может быть представлено суммой двух полей (постоянного и переменного), оно обладает различными вариациями. Анализ магнитограмм показывает, что в ряде случаев вариации МПЗ происходят плавно, а иногда имеют беспорядочный характер. Изучение вариаций показало, что магнитная активность коррелирует с солнечной активностью, одним из проявлений которой является образование пятен на Солнце. За меру солнечной активности принято число Вольфа W. На рис. 2.1 показаны графики солнечной и магнитной активности за период 1875-1930 гг. [1]. Из них отчетливо видно, что в годы максимума солнечных пятен имеет место и максимум магнитной активности с периодом около 11 лет.
Пространственная поляризация электронной плотности примесных атомов является результатом возникновения диамагнитного момента за счет МПЗ. При взаимодействии с меняющимся МПЗ могут осуществляться энергетические переходы между зеемановскими подуровнями возбужденных примесных атомов с возможным накоплением энергии при металлизации их проводимости. Это может происходить при фазовом переходе типа диэлектрик - металл, совершающемся, вероятно, за счет тепловых флуктуации внутри объема живых клеток, а также за счет изменения давления и температуры внешней среды. Характерные особенности этого типа взаимодействия МП с нейронами экспериментально исследованы и описаны в работах [39, 56, 57, 58].
При этом основным физическим параметром, определяющим возможность взаимодействия МП с биологическими объектами в соответствии с (2.6), является наличие внутри их объема «несвязанных» или «свободных» зарядов, роль которых могут выполнять, помимо электронов, протоны и различного рода ионы.
Исследования особенностей развития растительных клеток в условиях значительного ослабления МП Земли представляют большой интерес. В работе [59] указывается, что при экранировании семян различных растений от магнитного поля Земли у одних растений рост ускоряется (редис, огурцы), а у ячменя и кукурузы -тормозится. Для семян хвойных пород в гипомапштных условиях увеличивается период их покоя, уменьшается в среднем на 30% всхожесть семян, поглощение кислорода и содержание сухого вещества. У проростков ячменя при ослаблении МП Земли нарушается суточная ритмичность выделения органических веществ корнями по сравнению с контрольными проростками, находящимися в обычных условиях.
Возможно, что нормальное функционирование растений, начиная с момента посадки и вплоть до полного созревания, связано с достижением определенного уровня не только, например, температуры, влажности и т.д., но и определенного количества электромагнитной энергии, величина которой непосредственно связана с вариацией МПЗ, при котором dB/dt O.
Подобные же результаты будут иметь место, если биологический объект останется неподвижным, а относительно его будет перемещаться со скоростью V неоднородное по пространственным координатам МП.
Из вышесказанного сделаны выводы: 1. Предпосадочная обработка клубней картофеля в производственных условиях с помощью ГМП, проведенная в период 1980-1986 гг. в 11 почвенно-климатических регионах на общей площади 32,3 тыс. га, дала прибавку урожая в 14-41 ц/га или 6-29%. 2. Биохимические исследования показали, что по содержанию сухого вещества, крахмала и витаминов картофель, выращенный из обработанных МП клубней, не уступает контрольным.
3. При подборе соответствующих режимов воздействия ГМП на семенной материал и на растения следует ожидать, что этот метод будет эффективным способом повышения урожайности сельскохозяйственных культур.
4. Эффективное использование ГМП в сельском хозяйстве возможно только при соблюдении всех агротехнических мероприятий в соответствии с установленной технологией возделывания сельскохозяйственных культур.
5. Магнитные устройства, которые могут быть использованы для повышения урожайности различных сельскохозяйственных культур, не требуют изменений в сельскохозяйственной технике, дешевы и не нуждаются в дополнительной электроэнергии. Для их эксплуатации не нужен специально обученный персонал, так как они безопасны для человека и окружающей среды.
6. Целевые исследования колебаний урожайности различных сельскохозяйственных культур при принятой технологии производства в различных почвенно-климатических регионах страны и корреляции урожайности с учетом таких факторов внешней среды как скорость dB/dt и квадрат скорости (дВ/dt)2 изменения МП во времени, позволят объективно оценить эффективность работы сельского хозяйства и ее зависимость от погодных условий.
