авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 |
-- [ Страница 1 ] --

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ

Бийский технологический институт (филиал)

федерального государственного бюджетного образовательного

учреждения высшего профессионального

образования

«Алтайский государственный технический

университет им. И.И. Ползунова»

(БТИ АлтГТУ)

Управление Алтайского края по образованию и делам молодежи

Институт проблем химико-энергетических технологий СО РАН

Федеральный научно-производственный центр «Алтай»

Администрация г. Бийска ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В НАУКЕ, ЭКОНОМИКЕ И ОБРАЗОВАНИИ Материалы Всероссийской научно-практической конференции 22–23 сентября 2011 года Бийск Издательство Алтайского государственного технического университета им. И.И. Ползунова 2011 УДК 004:00:33:371. Информационные технологии в наук

е, экономике и образовании:

материалы Всероссийской научно-практической конференции 22– сентября 2011 года / под ред. О.Б. Кудряшовой;

Алт. гос. техн. ун-т, БТИ. – Бийск: Изд-во Алт. гос. техн. ун-та, 2011. – 98 с.

ISBN 978-5-9257-0223- В сборнике опубликованы материалы, представленные на Всероссийской научной конференции, проходившей 22–23 сентября 2011 года в г. Бийске и посвященной наиболее актуальным вопросам применения информационных технологий в науке, экономике и образовании.

Представлены разнообразные материалы из городов Астрахани, Арзамаса, Барнаула, Бийска, Томска, Сургута, Ульяновска.

Настоящий сборник предназначен для специалистов в области информационных технологий, разработки и применения информационных систем в разных областях экономики, науки, управления, образования. Он также будет полезен руководителям предприятий и организаций, преподавателям, аспирантам и студентам высших и средних специальных учебных заведений.

УДК 004:00:33:371. Редакционная коллегия:

д.т.н. Леонов Г.В.

к. ф.-м.н. Кудряшова О.Б. (отв. редактор) д. ф.-м.н. Ефимов В.Г.

Все материалы воспроизведены в том виде, в котором были представлены авторами ISBN 978-5-9257-0223-9 © БТИ АлтГТУ, РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЛУАТАЦИИ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ СЕТИ «ПО ШУКШИНСКИМ МЕСТАМ»

Александрова М.И., Зоркина Е.Ю., Кормачева Т.С., Селиванова Д.А.

БТИ АлтГТУ им. И.И. Ползунова, г. Бийск Современное человеческое общество живет в период, характеризующийся развитием и постоянным совершенствованием информационно-компьютерных технологий. Это связано с небывалым увеличением информационных потоков, образующих в сети Интернет огромное количество информационных сетей различной сложности.



В начале разработки ИС предполагалось, что данная разработка окажется полезной для почитателей таланта замечательного русского писателя, актера, кинорежиссера В.М. Шукшина, позволит понять истоки его творчества и оценить степень влияния природы, а также других особенностей Алтая на формирование его личности.

Поэтому в структуре информационной сети были выделены такие тематические разработки, как сайт Всероссийского мемориального музея-заповедника В.М.Шукшина в с. Сростки (http://shukshin.biysk.secna.ru/), сайт районной библиотеки имени В.М.

Шукшина (http://shukshin-lib.biysk.secna.ru/), сайт Сростинской средней школы (http://www.alted.ru/oo1171), сайт достопримечательностей наукограда Бийска (в опытной эксплуатации в рамках корпоративной сети), библиотечный и музейный электронные каталоги, доступные через информационный портал (http://srostki.bti.secna.ru).

В настоящее время информационная сеть «По Шукшинским местам» [1] представляет собой проект, основанный на технологии Web 2.0, состоящий из комплекса сайтов и баз данных, открывающий доступ к информационным ресурсам, достопримечательностям Алтайского края и Горного Алтая, связанных с именем В.М. Шукшина.

Контент портала предоставляет возможность пользователям получить информацию по следующим темам.

1. К истории села Сростки.

2. Сегодняшний день (власть, культура, образование).

3. Интересные события, новости.

4. Люди села и Ими гордимся (выпускники школы;

ключевые фигуры, сыгравшие существенную роль в развитии села;

выдающиеся личности;

интересные люди).

5. Достопримечательности.

6. Творчество жителей села.

7. Гости о Сростках.

8. Садоводство и виноградарство.

9. Телефоны.

10. СМИ о Сростках.

11. Туризм.

12. Фотогалереи и видеогалереи.

Разделы 8-12 были созданы по ходу развития информационной сети, вследствие добавления новых материалов с целью их систематизации и структуризации. Добавление данных разделов стало возможным, благодаря выбранной системе управления контентом Drupal, являющейся открытой, свободно распространяемой системой с большим набором специализированных модулей (блок последних изменений на сайте и 3D облако тегов), реализующих дополнительные функции.

Важным аспектом функционирования сети является привлечение туристов посредством участия в туристических кластерах «Малого золотого кольца Алтая», что является перспективным и актуальным направлением в области развития информационной поддержки туристического бизнеса. Исходя из этого, был создан раздел «Туризм», освещающий данный маршрут, места отдыха и досуга для туристов и жителей соседних районов.

Процесс доработки, продвижения и развития информационной сети осуществляется с учетом следующих аспектов.

1. Использование рассматриваемой сети в качестве основы Сростинского электронного муниципалитета.





2. Необходимостью внедрения единой технологической платформы для работы всех функциональных узлов сети.

3. Реализацией технологии Web 3.0.

4. Сотрудничества с представителями туристических кластеров.

5. Культурного освещения жизни и творчества выдающегося деятеля культуры РФ, писателя, актера, режиссера В. М. Шукшина и его малой Родины.

Эти аспекты позволят внедрить информационно коммуникационные технологии в практику работы, как администрации поселения, так и расположенных в нем учреждений и организаций, что обеспечит в итоге повышение эффективности функционирования объектов сельской инфраструктуры.

Развитию проекта «По Шукшинским местам» способствует сотрудничество с Администрацией села Сростки, представителями мемориальной библиотеки и музея-заповедника им. В.М. Шукшина, Сростинской СОШ, а так же перспектива разработки информационной сети Бийского района, при сотрудничестве с главами администраций сел, с включением в нее ИС «По Шукшинским местам».

На данный момент увеличению контента информационной сети способствует расширение круга её пользователей, в лице жителей села Сростки, гостей села, а также лиц, заинтересованных данной тематикой. Интерес к данному ресурсу прослеживается по записям в гостевой книге и активному обсуждению наполнения сайтов в сети.

Разработка информационной сети «По Шукшинским местам»

ведется студентами Бийского технологического института с привлечением заинтересованных пользователей в рамках научно образовательной компьютерной сети Алтая.

Литература 1. Информация и образование: границы коммуникаций INFO’11:

сборник научных трудов №3(11). - Горно-Алтайск: РИО ГАГУ, 2011. С. 310.

АНАЛИЗ ПРОБЛЕМЫ ВЗАИМОЗАМЕНЯЕМОСТИ ТОВАРОВ Александрович В.М., Тараненко С.А.

БТИ АлтГТУ им. И.И. Ползунова, г. Бийск УПРАВЛЕНИЕ ЗАПАСАМИ [storagecontrol] – комплекс моделей и методов, предназначенных для оптимизации запасов, т. е. ресурсов, находящихся на хранении и предназначенных для удовлетворения спроса на эти ресурсы. Термины “ресурсы” и “запасы” в управлении запасами, понимаются широко: можно говорить о запасах конечной продукции, о запасах полуфабрикатов (тогда соответствующая задача будет задачей об оптимизации незавершенного производства), о запасах сырья, природных и трудовых ресурсов, денежных средств, запасах товаров на предприятиях торговли и т. д. Управление сводится здесь к пополнению уровня запасов по мере возникновения потребности в них.

В качестве целевой функции в задачах управление запасами выступают суммарные затраты на содержание запасов, на складские операции, потери от порчи при хранении и моральное старение, потери от дефицита и штрафы и т. д. Естественно, что отыскивается минимум этой функции. Управляемыми переменными в таких задачах являются объем запасов, частота и сроки их пополнения (путем производства, закупки и т. д.) и др. Задачи бывают статические (когда принимается разовое решение об уровне запаса на определенный период) и динамические, или многошаговые, когда принимаются последовательные решения или корректируется ранее принятое решение с учетом происходящих изменений.

Исследования таких задач относительно предприятий розничной торговли позволили выделить несколько направлений, одним из которых является проблема взаимозаменяемости товаров. Средний супермаркет предлагает около 15 тыс. наименований товаров, от более, чем 500 производителей. Взаимозаменяемые товары (товары субституты)- товары, которые могут удовлетворять одну и ту же потребность, при этом снижение (повышение) цены на один товар ведет к уменьшению (увеличению) спроса на другой из взаимозаменяемых товаров, и соответственно, отсутствие в наличии одного товара приводит к переносу спроса на другие, в той же ценовой группе.

В Российской федерации исследованиям по этой теме начались в середине 00-х годов, хотя необходимо отметить, что некоторые аспекты данной проблемы были отражены еще в работах Евгения Евгеньевича Слуцкого (1880— 1948), например, в работе «К теории сбалансированного бюджета потребителя» (Экономист. 1995. № 9). На разработках Е.Е. Слуцкого, а также его последователя Дж.Хикса,Е.Н.

Трифонова, (к.э.н., доцент, СГТУ) развивает опытным путем расчет функции полезности определенного блага при заданной структуре потребления.

ИззарубежныхавторовнаиболееизвестныразработкиRaviAiuipituli, которыйвсвоихработах (например, встатье «EstimationofConsumerDemandwithStock OutBasedSubstitution:AnApplicationtoVendingMachineProducts»), строит математическую модель взаимозаменяемости продовольственных товаров одного назначения и одной ценовой категории, в условиях дефицита одного товара с переносом спроса на другой.Модель разработана для двух наименований товара. Другиеавторы, например, MichaelPhelan, GerardP. Cashon,LiChen.EricaL. Plambeck и др., на основе исследований R.Aiuipituli и собственных исследований, предлагают свои решения данного вопроса.

Вследствие специфики развития розничной торговли в РФ, законы спроса и предложения здесь имеют несколько иной характер проявления. Проявляется определенная специфика и во вкусовых предпочтениях потребителей продовольственных товаров. На решение по поводу приобретения того или иного продовольственного товара влияют как объективные, так и субъективные факторы. При этом для значительной части населения доминирующим фактором, оказывающим влияние на спрос, является ценовой. Причем в условиях дифференциации населения по доходам наравне с ценами на данный продукт питания немаловажное значение приобретают цены на взаимозаменяемые и взаимодополняющие товары.

Многие производители предпочитают выпускать какой-то один основной тип продукта и продавать весь его запас как можно меньшему количеству закупщиков. А конечные потребители предпочитают выбирать из достаточно широкого ассортимента товаров и услуг и покупать их лишь в весьма ограниченных объемах. Именно поэтому розничные продавцы выбирают для себя определенный ассортимент товаров и услуг из различных источников, закупают их в больших количествах, а затем продают их небольшими количествами конечным потребителям - это процесс сортировки потребителей. При этом появляется возможность широкого выбора товаров и услуг.

Наличие широкого ассортимента товаров позволяет потребителю совершать все необходимые ему покупки в одном магазине.

Потребитель может выбрать и купить именно тот вариант продукта, который ему необходим (и в том количестве, которое ему требуется).

В общем виде можно выделить две группы покупателей. Первой группе характерно то, что она имеет те или иные предпочтения относительно определенной категории товаров. Что касается второй группы, то у потребителей, относящихся к ней, нет определенных предпочтений в выборе того или иного продукта. Такие потребители могут переносить свой спрос с одного продукта на другой, не учитывая при этом список своих предпочтений.

Потребители первой группы, не обнаружив в наличии товар, стоящий первым в их списке предпочтений, переносят свой спрос на наличный товар, который они предпочитают взамен первого. В таком случае можно говорить о одноуровневой замене. Одноуровневая взаимозамена – взаимозамена товара, стоящего первым в списке предпочтений потребителя, товаром, занимающим вторую позицию в данном списке, при многоуровневой взаимозамене спрос потребителей переносится на товары, стоящие далее в списке их предпочтений.

Спрос на j-тый товар складывается из собственного спроса плюс перенесенный спрос на закончившийся i-тый товар, при условии, что запас j-того товара не равен нулю. В результате можно построить систему уравнений. Обозначим через Di,Dj, …, Dnполный спрос на соответствующий индексу товар, di, dj,.., dn,собственный спрос на данный товар, и через si, sj,.., snзапас товара. Уравнение для Dj будет выглядеть:

D j = d j + ij d j i j s i 0, s j 0, j =1,2,..., n.

Количество таких уравнений – n. Из полученных уравнений составляем систему.

Для взаимозаменяемых товаров можно построить матрицу взаимозамены. Матрица взаимозамены представляет собой матрицу размером nn. Элементы матрицы ij-ой строки отображают долю спроса, который может быть перенесен с i-го на j-тый товар.

Если сумма элементов строки матрицы равна 0, то товар с номером, соответствующим номеру строки будет являться незаменимым. То есть в случае, когда данный товар заканчивается, он будет зачисляться в дефицит.

Если сумма элементов строки матрицы не равна 0, то товар является заменимым. В случае его окончания часть спроса на него может быть удовлетворена с помощью другого товара.

Если сумма элементов строки матрицы равна 1, то данный товар является полностью заменимым. Если же все элементы строки при этом отличны от нуля, то такой товар является бездефицитным. В этом случае при исчерпании этого товара, спрос на него в любом случае будет удовлетворен за счет других товаров. Дефицит по такому товару образовывается лишь в том случае, когда все заменяющие его товары перейдут в дефицит.

Очевидно то, что диагональные элементы матрицы всегда равны нулю, поскольку сам себя продукт заменять не может.

По симметричности матрицы относительно диагонали также можно судить о характере взаимозамены. Вид матрицы для трех продуктов приведен ниже:

Первым шагом в решении этой проблемы должно бать изучено влияние и jна показатели эффективности управления запасами.

Воспользуемся имитационным моделированием. Учитывая, что sj – известная величина, задаем различные коэффициенты ij и спрос D.

Изменяя D от 0 до n, изучаем влияние на характеристики торговли.

Определяем остатки и дефицит. Начальный запас s, независимо, по каждому продукту в данной категории определяем из решения однопериодной задачи.задаем константы показателя эффективности торговли – С1 (штраф за остатки) и С2 (штраф за дефицит). Определяем средний остаток,и дефицит. Критерий качества будет равен:

Q = С1 + С Применить на практике приведенную модель можно следующим образом:

- берем спрос по выбранной категории за определенный промежуток времени по продуктовому магазину;

- задаем начальное значение запасов (s0i):

- задаем коэффициенты(ij) и аналитически имитационным моделированием рассчитываем средние остатки и средний дефицит( и );

- рассчитываем издержки (Qi),изменяя ij, получаем средние издержки.

В результате определяем оптимальное количество запасов продуктов по исследуемой категории.

Литература 1. ClusteringandDemandForecasting [Электронныйресурс] / MichaelPhelan.[сайт]. [2011].

URL:http://www.manh.com/solutions/planning-and-forecasting/demand forecasting (дата обращения 02.09.2011) 2. Retail Assortment Planning in the Presence of Consumer Search [Электронныйресурс] /Gerard P. Cashon, Christian Terwiesch. [сайт].

[2011]. URL:http://opim.wharton.upenn.edu(датаобращения 02.09.2011) 3. Estimation of Consumer Demand with Stock-Out Based Substitution: An Application to Vending Machine Products [Текст] / Ravi Anupindi, Maqbool Dada, SachinCupta.Marketing Science, 17(4), 406–423.

4. An Algorithm and Demand Estimation Procedure for Retail Assortment Optimization [Электронныйресурс] / Marshall L. Fisher, RamnathVaidyanathan[сайт]. [2011]. URL:http://web docs.stern.nyu.edu(дата обращения 02.09.2011) 5. A Static Approximation for Dynamic Demand Substitution with Applications in a Competitive Market [Электронныйресурс] / Wallace J.

Hopp. [сайт]. [2011]. URL:http://wlu.ca(датаобращения 02.09.2011) 6. Dynamic Inventory Management with Learning about the Demand Distribution and Substitution Probability [Электронныйресурс] / Li Chen.EricaL. Plambeck.[сайт]. [2011]. URL:http://faculty gsb.stanford.edu(датаобращения 02.09.2011) 7. РейнгольдЭ., НивергельтЮ., ДеоН. Комбинаторныеалгоритмы.

Теория и практика [Текст]: [пер. с англ.] / Е.П.Липатова;

под. ред. В.Б.

Алексеева. М.: – Издательство «Мир», Москва, 1980. – С.184.

8. Александрович В. М., Управление запасами и планирование снабжения [Текст] / Учебное пособие по курсу «Управление запасами и планирование снабжения» для студентов специальности «Прикладная информатика в экономике» Алт. гос. тех. ун-т, БТИ. – Бийск Из-во Алт. Гос. Техн. Ун-та,2004. –231 с. – ISBN: 5-9257-0063- 9. Трифонова Е.Н. Влияние учета взаимозаменяемости товаров на формирование маркетинговой стратегии производителей продовольственных товаров / Е.Н. Трифонова // Региональные агросистемы: Экономика и социология: Ежегодник (приложение). – Саратов: ИАГп РАН, 2004. – С. 23-25.

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ КОАГУЛЯЦИИ И ОСАЖДЕНИЯ АЭРОЗОЛЬНЫХ ОБЛАКОВ Антонникова А.А., Коровина Н.В., Кудряшова О.Б.

ИПХЭТ СО РАН, г. Бийск При изучении эволюция аэрозольных облаков особенно сложными представляются вопросы, связанные с описанием кинетики субмикронных облаков: необходимо взаимосвязанно учитывать быстрое испарение капель, связанное с кривизной их поверхности, процессы осаждения и коагуляции. Предложенная в работе физико математическая модель позволяет учесть эти процессы и получить представление об изменении дисперсных параметров аэрозоля в зависимости от времени.

В модельном аэрозоле, полученном в лабораторных условиях, распределение частиц по размерам можно считать одномодальным и ( ), соответствующим гамма-распределению: f ( D ) = aD exp bD массовая функция распределения по размерам связана со счетной соотношением: g(D)=m/m10f(D), где m10 – среднеарифметическая масса частиц: m10 = mf ( D )dD, m – масса частицы диаметра D. В качестве модельного аэрозоля рассмотрим гидрозоль с параметрами распределения: =0,1, b=1, =1, 73 % массы которого приходится на частицы с размерами, менее 5 мкм.

Рассмотрим трансформацию распределения частиц по размерам с течением времени. Следуя [1,2], запишем балансовое уравнение (интегральный вариант уравнения Смолуховского), описывающее изменение со временем функции распределения частиц по размерам в предположении пространственной однородности облака частиц:

g ( D, t ) = I1 + I 2 + I 3 + I 4, (1) t где I1 описывает убыль капель с диаметром D за единицу времени в единице объема за счет столкновения капли диаметра D с любой каплей диаметра D ' :

I1 = - g ( D, t ) K ( D, D ') g ( D ', t ) dD ', (2) где K(D,D’) – вероятность столкновения капель с диаметрами D и D ' в единицу времени.

Член I2 описывает возникновение частиц диаметра D за счет столкновения капель с диаметрами D ' и D D ' :

1D I 2 = K ( D - D ', D ') g ( D ', t ) g ( D - D ', t ) dD ', член I3 – уменьшение массы капель за счет их испарения, I4 – за счет их осаждения.

Член I3 описывает уменьшение массы частиц за счет их испарения и определяется уравнением Максвелла, отнесенным к массе частицы.

2DD f M ( pdrop p pl ) g ( D) dm I3 = g ( D) =, m dt m RT где Df – коэффициент диффузии, М – молекулярный вес жидкой капли, R – универсальная газовая постоянная, T – абсолютная температура, pdrop – парциальное давление над каплей, ppl – парциальное давление над плоской поверхностью.

Учитывая формулу Томсона (Кельвина):

4M ( ) ln pdrop / p pl =, где – поверхностное натяжение, ж – ж RTD плотность жидкости, выражая массу частицы через ее диаметр, получим:

4 M g ( D ) I3 = 4D f Mp pl exp 1.

D ж RTD RTD ж Член уравнения, учитывающий скорость гравитационного осаждения, запишется следующим образом:

2G ж D 2 g ( D) dD I4 = g ( D) =.

D dt D 90 Проведем оценку времени осаждения водяных капель разных размеров под действием гравитации в воздухе (при нормальных условиях). Расчеты показывают, что быстро осаждаются лишь капли с радиусом более 1 мкм: для D=20 мкм время осаждения составит 0, минуты, а для D=0,2 мкм – 116 часов. Таким образом, для среднедисперсных аэрозолей осаждение следует учитывать, только если нас интересует время, измеряемое часами, а не минутами.

Результаты проведенных расчетов с помощью модели (1) приведены на рисунке 1.

1 – 0 с;

2 – 6 с;

3 – 12 с Рисунок 1 – Расчетная зависимость массовой функции распределения частиц по размерам от времени Для измерения спектра размеров частиц в данной работе применялся модифицированный метод малоуглового рассеяния, основанный на восстановлении функции распределения частиц по размерам путем решения серии прямых задач оптики аэрозолей [3].

Для генерации аэрозоля использовался метод импульсного распыления [4].

Результаты экспериментальных измерений функции распределения частиц аэрозоля по размерам приведены на рисунке 2.

Уже через 12 секунд обнаруживается только 10 % от исходной массы аэрозоля, остальные 90 % массы жидкости испарятся. Это хорошо согласуется с данными расчета члена I3 модели (86 %). Как видно из рисунков 1 и 2, пик распределения в эксперименте и в расчете хорошо совпадает, но расчетные кривые более «размазаны» при больших диаметрах.

1 – 0 с;

2 – 6 с;

3 – 12 с Рисунок 2 – Экспериментальная зависимость массовой функции распределения частиц по размерам от времени Представленные результаты сравнения экспериментальных и теоретических исследований свидетельствуют о физической адекватности предлагаемой математической модели.

Литература 1 Ивлев Л.С., Довгалюк Ю.А. Физика атмосферных аэрозольных систем. СПб.: НИИХ СПбГУ, 1999. 194 с.

2 Волощук В.М. Кинетическая теория коагуляции. Л.:

Гидрометеоиздат, 1984. 284 с.

3 Кудряшова О.Б., Ахмадеев И.Р., Павленко А.А., Архипов В.А.

Лазерный метод измерений дисперсного состава и концентрации частиц облака продуктов сгорания // Сборник материалов XIV Симпозиума по горению и взрыву.

Черноголовка: ИПХФ РАН, 2008. – С. 105.

4 Ворожцов Б.И., Кудряшова О.Б., Архипов В.А.

Моделирование процесса диспергирования жидкости взрывным газогенератором // Известия вузов: Физика. 2008. Т.

51, № 8/2. С. 107-114.

ПРИМЕНЕНИЕ ГИБРИДНОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ ПРОГНОЗА ОБРАЩЕНИЙ КЛИЕНТОВ В СЕРВИСНЫЙ ЦЕНТР АВТОТОРГОВОГО ПРЕДПРИЯТИЯ Барышев Д.Д., Воронин В.В., Пятковский О.И.

Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова, г. Барнаул Динамизм экономических процессов и изменений в современном мире, неопределенность и непредсказуемость факторов рыночной среды предъявляют особенно высокие требования к организации, экономике и управлению российскими торговыми предприятиями, что выражается в необходимости более эффективного использования ресурсов (материальных, финансовых, трудовых, интеллектуальных).

В связи с этим возрастает важность и роль новых инструментов и методов управления предприятиями и их структурными подразделениями, одним из которых является применение интеллектуальных технологий.

Цель работы состоит в разработке гибридной модели прогноза обращений клиентов в сервисный центр автоторгового предприятия на основе интеллектуальной информационной системы управления.

Поставлена задача прогнозирования потока клиентов сервисного центра. Выигрывает то предприятие, которое сможет максимально эффективно использовать имеющиеся сервисные мощности, и наладить эффективную поставку запасных частей автомобилей. Для этого ему необходимо правильно оценивать величину будущих обращений клиентов в сервисный центр, что в свою очередь возможно только при правильном выявлении влияющих факторов. Выявленные влияющие факторы были выстроены в виде аналитического дерева, которое служит основой гибридной экспертной системы Анализ данных по проблеме прогнозирования потока клиентов сервисного центра и проведенное исследование позволяют утверждать, что на количество обращений клиентов влияют такие значимые факторы, как:

- соответствие качества услуг потребительским ожиданиям;

- стоимость услуг;

- продвижение услуг на рынке (различные формы рекламы и воздействия на потребителя);

- технические характеристики автопарка сервисного центра и региона.

По результатам всестороннего обследования предметной области, экспертной научной литературы, а также опроса экспертов автоцентра можно сделать вывод, что вся совокупность автомобилей, составляющих интересующий сервисный центр автопарк, разделяется на три группы:

- новые автомобили, поступающие на обслуживание;

- текущая клиентская база;

- автомобили, подлежащие сдаче в утиль.

В свою очередь поступление автомобилей в автосервис так же условно делятся на три группы:

- новые автомобили, проданные автосалоном;

- новые автомобили, проданные автосалонами региона;

- подержанные автомобили, первый раз поступающие в наш сервисный центр.

Текущие состояние автомобиля во многом характеризуется суммарной величиной его пробега и величиной пробега, пройденного с последнего технического обслуживания. Таким образом, можно выделить четыре основных показателя отражающих сервисоемкость автопарка:

- межсервисный пробег автомобиля;

- среднегодовой пробег автомобиля;

- максимальный пробег автомобиля;

- процент автомобилей, поступающих в сервисный центр по достижении межсервисного пробега, иными словами процент поступлений по пробегу.

Автомобили, проданные автосалоном, с большой долей вероятности, по наступлению времени технического осмотра, либо по достижении нормативного пробега, будут обслуживаться сервисным центром автосалона. Это обуславливается заключением договоров сервисного и гарантийного обслуживания при продаже, не стоит исключать и психологический аспект. Время от покупки автомобиля, до наступления первого технического осмотра устанавливается как заводом изготовителем, так и текущим законодательством. Для разных групп автомобилей это время равняется от одного года до трех, поэтому при анализе данного потока следует учитывать продажи трех прошлых периодов, а также ту вероятность, с которой автомобили поступят на обслуживание в наш сервисный центр.

Графически данную модель можно представить в виде направленного графа (рисунок 1). В истоках графа располагаются входные параметры, в стоках – выходные параметры.

Прогноз обращений (итоговый) является целевой вершиной аналитического дерева. Показатель «Сервисоемкость» отражает состояние потенциальной клиентской базы сервисного центра.

Сервисоемкость включает в себя три группы показателей: изменения текущей клиентской базы, обслуживаемые автомобили автосалона и обслуживаемые автомобили автосалонов региона. Оценка эффективности продвижения услуг показывает насколько клиенты и потенциальные клиенты осведомлены о наших сервисных услугах.

Группа потребительских характеристик позволяет оценить непосредственно оказываемые услуги. Потребительские характеристики включают в себя две группы показателей: ценовые и качественные показатели. Прогноз обращений – это узел, который выдает прогноз обращений при помощи только нейросетевой модели прогнозирования.

На основе собранных в официальном дилере ОАО «Авто-Ваз» по Алтайскому краю ОАО «Алтай-Лада» данных были сформированы обучающие выборки. Многочисленные эксперименты по обучению сети, позволили выявить оптимальную структуру для данной выборки.

Под оптимальной структурой будем понимать такое строение нейронной сети (количество слоев, нейронов, синоптические веса), при котором ошибка обобщения будет иметь устойчивый и удовлетворительный результат.

Прогноз обращений (итоговый ) Потребительские Прогноз Сервисоемкость Продвижение услуг характеристики обращений Рекламный Обслуживаемые Обслуживаемые Изменение текущей Качественный бюджет автомобили автомобили Ценовой фактор клиентской базы фактор автосалона автосалонов региона Количество Средний привлечённых Продажи Продажи в межсервисный Качество услуг Стоимость услуг рекламой автосалона 1 год регионе 1 год нормативный назад назад клиентов пробег автомобиля Продажи Продажи в Стоимость услуг Выручка Ассортимент услуг автосалона 2 регионе 2 год конкурентов Среднегодовой года назад назад пробег автомобиля О бщее Продажи Продажи в Скорость количество автосалона 3 регионе 3 год обслуживания Средний клиентов года назад назад максимальный пробег автомобиля Коэффициент Коэффициент потери поступления Поступление по пробегу Среднегодовой прирост подержанных Формула Нейропрогноз автомобилей Оценки экспертов Среднегодовой Рисунок 1 – Структура гибриднойНейрооценка экспертной системыданные Экспертная система Реальные отток клиентов В таблице приведена статистика обучения и обобщения нейронных сетей для оценки количества обращений клиентов в сервисный центр. Ошибка обобщения менее 10% свидетельствует о достаточной адекватности модели.

Таблица – Результаты обучения нейронных сетей Кол Ошибка Структур Ошибка Название показателя входо обобщени а обучения в я 1 Прогноз обращений 4 8 0,94 0, итоговый 1.1 Сервисоемкость 3 6 2,74 2, 1.1.1 Изменения 6 4-1-1 1,085 0, клиентской базы 1.1.1. Среднегодовой прирост 1 3-1-1 0,11 0, подержанных автомобилей 1.1.1. Среднегодовой отток 1 9 1,472 0, клиентов 1.1.2 Обслуживаемые 4 3-1-1 1,343 0, автомобили автосалона 1.1.2.1 Коэффициент 1 6 0,868 0, потери 1.1.3 Обслуживаемые автомобили 4 8 1,324 0, автосалонов региона 1.1.3.1 Коэффициент 1 10 1,191 0, поступления 1.2.1 Качественный 3 2-1-1 1,24 1, фактор 1.4 Прогноз 1 3-1-1 0,11 0, обращений После обучения узлов были проведены эксперименты, результаты представлены на рисунке 2.

.Эксперименты проводились с использованием аналитической информационной системы «Автодилер», разработанной на кафедре «Информационные системы в экономике» АлтГТУ им. И.И.Ползунова (рисунок 3). Важнейшим блоком АИС является аналитический блок, которые реализован в виде двух систем интеллектуального анализа (Нейро-Аналитик, Бизнес-Аналитик) и подсистемы интерпретации полученных результатов, которая позволяет представлять полученные результаты в виде наглядных аналитических отчетов.

Рисунок 2 – Графическая интерпретация результатов Интерпретатор СППР Бизнес -Аналитик Нейро-Аналитик Хранилище Статистика Справочники данных Учетная система ИС ИС «Автосалон» «Маркетинг» «Сервис и Ремонт»

Продажи Движения Обращения Тех.

Анкеты Опросы а/м а/м на СТО Хар-ки Рисунок 3 – Структура АИС «Автодилер»

Увеличение спроса на сервисные услуги вызвано увеличением продаж автомобилей в начале года, в связи с государственной программой утилизации. По результатам экспериментов можно сделать следующие вводы:

- модель адекватно реагирует на изменения в предметной области, что позволяет моделировать такие изменения;

- применение данной модели позволяет повысить эффективность принимаемых управленческих речений.

Эффективность гибридной модели прогноза обращений клиентов в сервисный центр, продолжает повышаться специалистами и экспертами в данной области.

Литература 1. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей / А.Н. Горбань. – М.:

изд. СССР-США СП "ParaGraph", 1990. – 159 с.

2.Пятковский О.И. Интеллектуальные компоненты автоматизированных систем управления предприятием. Монография – г. Барнаул: АлтГТУ. – 1999.-351 с.

ПРИМЕНЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНОГО ЛАБОРАТОРНОГО ПРАКТИКУМА ПО МЕТОДАМ РАСЧЁТА УСТОЙЧИВОСТИ ЭНЕРГОСИСТЕМ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА Богомолов С.В., Фикс Н.П.

Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), г. Томск Математическое моделирование является учебной целью ряда дисциплин. Существуют инструментальные средства, позволяющие создавать и модифицировать учебные модели в интерактивном режиме без необходимости программирования. При использовании таких средств процесс моделирования будет первичной задачей по отношению к процессу алгоритмизации. Однако не всегда возможно использование систем компьютерной математики без усложнения методических указаний к лабораторным работам. Опыт создания и практического использования информационных образовательных ресурсов отражен во многих работах. В частности, в [1–3] анализируются различные аспекты содержания и методических основ применения электронных образовательных ресурсов, отмечается необходимость включения в группу разработчиков информационного образовательного ресурса методистов, педагогов, психологов, программистов. Организация и финансирование работы такого коллектива нередко бывает основным препятствием на пути к цели – созданию образовательного ресурса высокого качества. Безусловно, необходима экспертиза электронного образовательного ресурса.

Поскольку на практике при проектировании энергосистем ориентируются на существующие системы возбуждения и соответствующие им типы АРВ, то задача выбора системы стабилизации сужается до определения значений настроечных параметров каналов стабилизации. При этом если типовая система возбуждения не позволяет обеспечить статическую устойчивость и качество переходных процессов при малых возмущениях, то рассматривают возможность применения более эффективных систем возбуждения из числа существующих. Если же и это не приводит к желаемому результату, то необходимо решать задачу синтеза структуры стабилизации АРВ. В лабораторной работе рассмотрена методика выбора настроечных параметров каналов стабилизации АРВ.

Разработаны методика и практические способы расчета статической устойчивости электроэнергетических систем. Кроме того, разработана методика выбора параметров каналов стабилизации АРВ СД и настройки АРВ СД для совокупности режимов энергосистем [4].

Основной задачей при разработке математического обеспечения лабораторного практикума был поиск оптимальных сочетаний параметров каналов стабилизации с целью обеспечения простоты и наглядности выполнения лабораторной работы «Выбор коэффициентов усиления АРВ СД генератора одномашинной энергосистемы» студентами.

В результате был выбран наиболее оптимальный комплект параметров настройки АРВ СД и получено более простое и наглядное программное средство, позволяющее студентам самостоятельно выбрать допустимые коэффициенты усиления, при которых действие АРВ СД позволяет сохранить устойчивость одномашинной энергосистемы.

Разработанная программа лабораторной работы позволяет получить чёткое изображение петли годографа Михайлова, имеет защиту от ввода некорректных данных и критических ошибок. В результате использования данной работы в учебном процессе ожидается достижение учебно-педагогического эффекта, который заключается в повышении качества обучения студентов. Студенты будут получать практические навыки постановки и решения задач расчета устойчивости энергосистем на ПЭВМ. Возможно дальнейшее использование программы как части автоматизированного учебно методического комплекса.

Литература 1. Л.Х. Зайнутдинова. Создание и применение электронных учебников. Астрахань, ООО "ЦНТЭП", 1999, 364 с.

2. Р.И. Ивановский. Роль и значение программных систем компьютерной математики в математическом образовании. Сб.

материалов выездного заседания НМС по математике Министерства образования и науки РФ. Наб. Челны. 2006. с.136-148.

3. Р.И. Ивановский. Компьютерные технологии в науке и образовании. Практика применения систем MathCAD Pro. Учеб.

пособие. М.: Высшая школа, 2003. 432 с.

4. Хрущев Ю.В. Методы расчета устойчивости энергосистем.

Учебное пособие. – Томск: STT, 2005. – 176 с.

КОМПЛЕКСНЫЙ ПОДХОД К ПОСТРОЕНИЮ АДАПТИРУЕМОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ВУЗА Бубарева О.А., Попов Ф.А.

БТИ АлтГТУ им. И.И. Ползунова, г. Бийск Современное управление деятельностью вуза обеспечивается созданием единой информационной среды для поддержки учебно организационных, научно-исследовательских и управленческих процессов, которая с одной стороны предоставляет доступ к необходимой пользователям актуальной, непротиворечивой и полной информации, с другой – является необходимым инструментов деятельности сотрудников вуза и обучения студентов.

Так в Бийском технологическом институте (БТИ) успешно развивается интегрированная автоматизированная информационная система института (ИАИС), состоящая из комплекса функциональных подсистем, ориентированных на решение различного круга задач.

Основной концепцией построения ИАИС является идея интеграции. Основные аспекты интеграции, которые необходимо рассматривать при построении ИАИС, – это интеграция данных, приложений и бизнес-процессов.

Для того чтобы ИАИС быстро и адекватно реагировала на изменяющиеся бизнес-процессы вуза, чтобы была действительно необходимым инструментом работы персонала и студентов, ИАИС должна быть управляема, настраиваема специалистами предметниками, а не только разработчиками и администраторами.

Для этого необходимо, чтобы ИАИС оперировала терминами предметных областей деятельности вуза.

Для решения этой задачи предлагается использовать методологию функционального, онтологического и объектно ориентированного подхода для проектирования сложной ИАИС, используя функциональный подход для проектирования бизнес процессов (БП), онтологический – для описания предметной области, в том числе и бизнес-процессов, объектно-ориентированный – для реализации систем на языках программирования.

Также предлагается построить семантическую модели ИАИС, включающей глоссарий, таксономии, онтологическое описание понятий и отношений между ними, расширяемый семантический базис и механизм изменения онтологического описания. В глоссарий входят термины предметных областей деятельности вуза и термины ИТ области. Семантический базис представляет собой элементарную функциональность, которая может использоваться в различных подсистемах ИАИС, сюда входят управление доступом к данным, интерпретация понятий и отношений между ними, процедуры поддержки качества данных, а также механизм создания отчетов из различный систем на основе понятий. Онтологическое описание содержит онтологии предметных областей деятельности вуза, управления процессами и описание понятий ИТ-области, а также отношения между понятиями. Механизм изменения онтологических описаний реализуется с помощью инструмента создания понятий, отношений между понятиями, ограничений на атрибуты и создание, редактирование и удаление экземпляров понятий.

Интеграция данных обеспечивается единым хранилищем данных, куда поступает консолидированная информация из разных ИС, либо репликацией данных из одной системы в другую. Также данные должны проходить предварительную обработку, где оценивается их качество. Ввиду того, что репликация и хранилища предоставляют доступ к данным с задержкой по времени, можно использовать технологию интеграции данных по требованию - «на лету», т.е.

интеграцию в реальном режиме времени, который подразумевает работу в режиме запрос-ответ, а ключевым в его реализации становится наведение связей между источниками и данными, которые можно запрашивать.

Это позволяет в полной мере описать отношения между понятиями в гетерогенной информационной среде, где присутствуют СУБД с разной архитектурой. Одно понятие обычно имеет одну базовую таблицу или представление. Но полное описание понятия может включать несколько таблиц.

Для поддержания интеграции данных используются описания контекстно-зависимых и контекстно-независимых связей между понятиями в репозитории метаданных. Он позволяет использовать в ИС понятия, созданные в другой ИС, поддерживать общую систему справочников для всех подсистем ИАИС, а так же общую систему отчетности ИАИС. При составлении отчетов пользователи используют определения понятий из репозитория, что позволяет ИАИС формировать произвольные, в том числе агрегированные отчеты из данных различных подсистем без привлечения программистов. Задача администратора репозитория метаданных корректно описать понятия и атрибуты, в том числе виртуальные, и связи между понятиями.

Рассмотренные методы интеграции данных были успешно применены при построении информационной системы поддержки учебно-организационной деятельности вуза. Это позволило не только объединить данные из разных ИС, но и повысить качество интегрированной информации, что обеспечило ее целостность и достоверность.

Эксплуатация ИС поддержки учебно-организационной деятельности вуза позволила получать качественные, актуальные и полные данные для анализа и прогнозирования, достичь высокой экономической эффективности управления, учитывая сравнительно небольшие затраты на внедрение ИС и конечный результат работы системы. Формирование для образовательного учреждения итоговой целевой модели управления позволит решить полный комплекс задач как оперативного, так и стратегического характера, сохраняя при этом высокую гибкость и способность реагировать на изменения внешней среды.

Литература 1. Бубарева О.А., К вопросу проектирования автоматизированной системы управления учебным процессом вуза/ О.А. Бубарева// – Сборник статей участников Всероссийского конкурса научных работ студентов и аспирантов «Телематика'2010: телекоммуникации, веб технологии, суперкомпьютинг». – СПб: СПбГУ ИТМО, 2010. – с. 72 76.

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА «ПОРТАЛ РОССИЙСКО-КИТАЙСКОЙ ТОРГОВЛИ»

Волкова М.Г., Фарков А.Г.

БТИ (филиал) АлтГТУ им. И.И. Ползунова, г. Бийск Торговые отношения между Россией и Китаем имеют давнюю историю и, вероятно, будут сохранять актуальность и в дальнейшей перспективе. Так, за последние 3 года объемы взаимной торговли увеличились в 3 раза и в 2010 году составили 60 миллиардов долларов, а Китай занял 1-е место среди внешнеторговых партнеров России. При этом товароооборот с Россией составил не более 8-10% объема внешней торговли Китая. Аналитики отмечают, что, будучи второй и седьмой по величине экономиками мира, Китай и Россия играют заметную роль в глобальной экономике. В связи с этим финансовое сотрудничество между государствами не только положительно сказывается на национальных экономиках, но и оказывает позитивное влияние на мировую экономическую систему.

Фактором, в некоторой мере затрудняющим взаимную торговлю, является отсутствие коммуникационной площадки для удобного взаимодействия торговых компаний и поиска партнеров в другой стране. Сейчас у каждой компании уже существует список проверенных партнеров за рубежом, а поиск новых затруднен, в том числе языковым барьером, и как следствие осложняется проникновение на рынок новых торговых компаний.

Решением этой проблемы может стать создание ИС «Портал Российско-Китайской торговли», содержащей информацию о торговых компаниях России и Китая, готовых к сотрудничеству между собой, и их товарах, предоставляющую средства для общения этих компаний, позволяющую совершать сделки по покупке и продаже дистанционно, вследствие чего она должна стать площадкой для российско-китайской торговли, регулирующей взаимные отношения. Предпринимается попытка создать синергетическую систему, построенную по принципу социальной сети, где элементы могут свободно взаимодействовать друг с другом, но их действия контролируются в соответствии с нормами законодательства. На наш взгляд, это позволит компаниям соседствующих стран свободнее находить местных и международных партнеров, рекламировать свою продукцию, знакомиться с аналогичной продукцией коллег из другой страны и, что самое главное, упростит вхождение новых компаний в систему рынка.

Молодая компания сможет сразу же заявить о себе, просто добавив информацию об организации и своих предложениях в соответствующие каталоги БД.

Сегодня расчеты между странами осуществляются в долларах США или в национальных валютах, что вызывает дополнительные расходы, связанные с их обменом. Особенностью системы станет создание в перспективе единой условной расчетной единицы для торговли России и Китая, существующей только в рамках представленной системы, призванной облегчить платежи, снизить расходы и уровни рисков, снизить зависимость от мирового валютного рынка.

Предполагается, что создание единой торговой площадки позволит бизнес-кругам без труда и быстро находить новые более выгодные сотрудничества, сократит препятствия для взаимодействия, что позволит расширить торговые отношения сотрудничающих стран, а наличие нескольких уровней, в зависимости от коммерческой истории, существенно снизит торговые риски.

Технической основой реализации проекта на начальной стадии решено выбрать CMS Joomla!. Joomla! – это одна из самых популярных систем управления контентом. Ее выбор обусловлен рядом причин.

К первому достоинству следует отнести бесплатность системы управления и бесплатная поддержка сайтов на Joomla! разработчиками.

Joomla! развивается профессиональными программистами уже около 10 лет и является проверенной системой, отвечающей всем современным требованиям. Имеется возможность очень гибкой трансформации системы в зависимости от потребностей и целей сайта, путем добавления новых модулей. Joomla! поддерживает огромное количество бесплатных расширений, которые помогут улучшить сайт, увеличить его функциональность и сделать насколько угодно сложным. CMS обладает удобным интерфейсом, позволяющим с лёгкостью управлять большими объёмами информации, что упрощает не только создание, но и обслуживание сайта. Также к одному из преимуществ относят небольшой объем занимаемой памяти уже установленной системой – она осуществляет меньшую нагрузку на сервер (чем большинство остальных бесплатных систем) и, следовательно, сайт быстрее работает. Сайт на Joomla! легко продвигать и оптимизировать, для этого достаточно добавить необходимые компоненты.

Таким образом, на наш взгляд, данный проект «Портал Российско-Китайской торговли» позволит сделать большой шаг вперёд к прогрессу Китайской и Русской экономики и взаимоотношению между этими странами.

DATA MINING КАК МЕТОД ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СИСТЕМЕ КОРПОРАТИВНОЙ ОТЧЕТНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ Главин А.Н.

Сургутский государственный университет, г. Сургут Постоянно растущий объем производства в крупных промышленных компаниях является предпосылкой к росту объемов обрабатываемой информации. Для качественной оценки производственных процессов проводится анализ информации по всем направлениям деятельности этих процессов (анализ, оценка, прогнозирование).

В рамках крупных предприятий использующих систему анализа данных SAP Business Warehouse проблема консолидации данных становится одной из основных задач при построении консолидированной отчетности. Проблемная ситуация вызвана тем, что в системе существуют гетерогенные модели данных, отвечающие как правило за одну из множества задач в рамках производственного процесса, и зачастую не связанные между собой. На рисунке представлена схема хранилища данных системы SAP BW SAP BW Область инфо-кубов DSO объект DSO-объект DSO- Data Store объект Внешняя область ERP- Сторонние система системы Рисунок 1 – Структура гетерогенных моделей данных Разнородные данные, поступающие из ERP и сторонних систем в систему SAP BW, записываются в DSO-объекты (плоские таблицы) в области Data Store. В рамках каждой модели данных производится обработка полученных данных в объектах ППД (процесс переноса данных) и дальнейшая их передача в 3-ех мерные объекты - инфо-кубы для организации возможного построения гибкой отчетности.

При таком способе организации моделей данных хранилище данных является разнородным и избыточным. Система отчетности, в основе которой лежат несвязанные между собой распределённые модели, содержащие избыточные данные, малопродуктивна для анализа всего производственного процесса в целом.

Метод Data Mining позволяет на этапе загрузки данных в том числе в область 3-х мерных инфо-кубов получить без избыточную модель консолидированных данных как основу для корпоративной отчетности. На рисунке 2 представлена модель загрузки и хранения данных в системе SAP BW используемая метод обработки данных Data Mining.

SAP BW Область инфо-кубов Data Mining DSO объект DSO-объект DSO- Data Store объект Data Mining Внешняя область Рисунок 2 – Модель данных с использование метода Data Mining Используемый метод позволяет консолидировать данные DSO объектов, производить их дополнительную обработку – расчет и распределить без избыточные данные в 3-х мерные инфо-кубы или мульти-кубы предназначенные для конкретной задачи в рамках общего процесса. Данные, в любом из объектов не будут дублироваться данными хранящимися в любом другом объекте, а лишь дополнять их в рамках существующего производственного процесса.

Модели данных, построенные с использованием метода распределенной обработки данных Data Mining позволяют рационально использовать вычислительные ресурсы являясь без избыточными при построении корпоративной отчетности.

РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА НЕПРЕРЫВНОГО ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ ОБРАЗЦОВЫХ ФУНКЦИЙ Горбунов М.Н., Ефимов В.Г., Ложкова Ю.Н.

БТИ АлтГТУ им. И.И. Ползунова, г. Бийск Основным способом проверки правильности выполнения вейвлет-преобразования является вычисление коэффициентов разложения для дельта-функции. При этом на всех заложенных масштабах должен визуализироваться сам вейвлет [1]. Проверка данного условия осуществлялась на вейвлетах Морле ( 0 () = 1 / 4 e i0 e / ) и Пауля ( () = 2 m i m m!(( 2m)! ) 1 / 2 (1 i) ( m +1) ) с частичным использованием идеологии [2].

Основные элементы алгоритма.

1. Вычисление преобразования Фурье для исходного набора 1 N x n e 2ikn / N, где xk = xn отсчетов по формуле:

N n = k = 0 N 1 — индекс частоты, N - количество отсчетов.

2. Выбор набора масштабов по формуле:

j s j = s 0 2, j = 0,1,, J, где J — максимальный масштаб, j вычисляемый по формуле J = 1 log 2 ( Nt / s 0 ), - шаг по t j времени, - шаг по масштабам, s 0 - минимальный масштаб.

j 3. Конструирование нормализованного вейвлета на каждом 1/ 2s ( sk ) = ( sk ), масштабе по формуле: где t ( sk ) - вейвлет-базис в пространстве Фурье;

для вейвлета Морле 0 ( sk ) = 1 / 4 H (k )e ( sk 0 ) / 2, для вейвлета Пауля 2m H ( )( s ) 2 e sk.

( s ) = 0 k k k m( 2m 1)!

4. Нахождение коэффициентов вейвлет-преобразования как обратного преобразования Фурье по формуле 2k N N x ( s )e ik nt, где k = Wn ( s ) =, k ;

или k k Nt k = 2k N k =,k - угловая частота.

Nt 5. Визуализация полученных данных.

Алгоритм реализован на языке программирования Object Pascal с использованием среды программирования Lazarus. Разложение реализовано на 65 масштабах. Результат применения алгоритма показан на рисунках 1-4.

Рисунок 1 – Картина действительной части вейвлет-коэффициентов для вейвлета Морле Рисунок 2 – Графики значений вейвлет-коэффициентов Морле на масштабе Рисунок 3 – Картина действительной части вейвлет-коэффициентов для вейвлета Пауля Рисунок 4 – Графики значений вейвлет-коэффициентов Пауля на 32-м масштабе Рисунки 1 и 3 отображают значения коэффициентов вейвлет преобразования дельта-функции вейвлетами Морле и Пауля соответственно, темные области соответствуют отрицательным значениям, светлые – положительным. Горизонтальной полосой выделен 32-й масштаб разложения, отображенный на рисунках 2 и 4.

На рисунках видно, что на всех масштабах результатом преобразования является сам анализирующий вейвлет, что подтверждает правильность реализации программы.

Особенностью реализованной нами процедуры является возможность отображения трехмерной картина коэффициентов (рисунок 5), что обеспечивает повышенную информативность представления результатов.

Рисунок 5 – Трехмерная картина амплитуд вейвлет-коэффициентов преобразования дельта-функции вейвлетом Морле Еще одной особенностью программного продукта является возможность полосовой фильтрации при восстановлении сигнала, что особенно важно при высоком уровне шумов и учете угла достоверности на высоких масштабах разложения.

Проведенные исследования направлены на разработку программного комплекса обработки и представления результатов зашумленных ультразвуковых и СВЧ сигналов в широком диапазоне масштабов их изменения.

Литература 1. Астафьева, Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения [Текст] / Н.М. Астафьева // Успехи физических наук. – 1996. – №11. – с. 1145–1153.

2. Torrence, С. A Practical Guide to Wavelet Analysis [Text] / C.Torrence, G.P Compo // Bulletin of the American Meteorological Society.

– 1998. – Vol.79. – pp. 63–75.

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ УЧЕБНОЙ НАГРУЗКИ КАФЕДРЫ ВУЗА Гунер М.В., Харитонов Д.С.

АлтГТУ им. И.И. Ползунова, г. Барнаул Одной из самых важных задач, стоящих перед кафедрой ВУЗа, является распределение учебной нагрузки между профессорско преподавательским составом (ППС). На его основе формируются учебные поручения преподавателям, составляется расписание учебных занятий, определяются штаты профессорско-преподавательского состава ВУЗа, распределяются денежные средства, идущие на оплату труда преподавателей.

В связи с этим особенно актуальна проблема построения оптимальной модели распределения нагрузки и ее оценка, что в дальнейшем приведет к повышению качества образования и показателей трудоустройства.

Цель настоящей работы – спроектировать и разработать систему расчета учебной нагрузки кафедры. Благодаря автоматизации, процесс расчета нагрузки существенно ускоряется. К тому же, значительно повышается достоверность информации.

Необходимость создания автоматизированной системы распределения нагрузки обусловлена тем, что:

- общий план нагрузки включает в себя, как правило, большой объем информации;

- штат сотрудников кафедр является многочисленным;

- работа предполагает выбор необходимой информации из плана и занесение ее в индивидуальные карточки поручений сотрудников в соответствии со специализацией каждого из них и примерной нормой годовой нагрузки в часах;

- процесс распределения нагрузки занимает большое количество времени;

- большой объем фактических данных для расчета нагрузки;

- смена нормативов для расчета учебной нагрузки;

- сложное переплетение ведения дисциплин на межфакультетском уровне и т.д.

Для разработки данной системы была выбрана технология ASP.NET, которая используется для создания веб-приложений и веб сервисов от компании Microsoft. Она является составной частью платформы Microsoft.NET. ASP.NET основана на платформе.NET и, следовательно, использует все новые возможности, предоставляемые этой платформой. Выбор технологии ASP.NET обусловлен ее широкими возможностями, а также преимуществом в скорости по сравнению с другими скриптовыми технологиями. Разработчики могут кодировать для ASP.NET, используя практически любые языки программирования, входящие в комплект.NET Framework (C#, Visual Basic.NET и JScript.NET). Преимущество в скорости достигается за счет того, что при первом обращении код компилируется и помещается в специальный кэш, и впоследствии только исполняется, не требуя затрат времени на парсинг, оптимизацию и т. д.

Разработанная система позволяет создавать несколько моделей распределения нагрузки, что дает возможность проводить эксперименты и, следовательно, подобрать наиболее подходящий вариант.

Перед началом каждого учебного года на кафедру поступает учебное поручение от факультета. В нем указывается, какая дисциплина должна преподаваться, у студентов каких групп, количество студентов, а также количество недель, общее количество часов отведенных на лекции, лабораторные и практические работы, зачеты, экзамены, курсовые проекты и т.д. (рисунок 1).

Рисунок 1 – Форма редактирования учебных поручений от факультета Заведующий кафедрой вместе с учебно-методическим советом и преподавателями на основании этого документа распределяет нагрузку между сотрудниками кафедры. При расчете используются утвержденные ректором ВУЗа нормы времени в часах по каждому виду работ (аудиторная работа, прием экзаменов и зачетов, проверка курсовых и контрольных работ, руководство практикой и др.). Норма времени для одного и того же вида учебной работы может различаться для различных форм обучения, а также в зависимости от количества потоков, групп, подгрупп и студентов.

Система сможет предоставить пользователю следующие основные возможности: редактирование основных справочников «Группы групп студентов», «Дисциплины», «Формы обучения», «Нормы времени»;

хранение информации об общем учебном плане кафедры и индивидуальной нагрузке каждого преподавателя;

выбор и автоматическое занесение данных из общего в индивидуальный план преподавателя с одновременным пересчетом его итоговой нагрузки;

формирование отчета на каждого преподавателя, общего отчета для всей кафедры, а также отчета о нераспределенной нагрузке.

В результате внедрения системы помимо решения задачи распределения учебной нагрузки выявится ряд положительных и отрицательных элементов в учебной работе кафедры. Полученные в процессе оптимизации модели распределения учебной нагрузке результаты позволят руководству кафедры выявить роль и место каждого преподавателя в составе кафедры;

стимулировать творческий рост и повышение ответственности преподавателей с помощью мер морального и материального поощрения;

позволит осуществить более объективный анализ деятельности кафедры и факультета с учетом показателей работы коллектива преподавателей. Преподавателям определить слабые стороны в своей преподавательской деятельности и постараться их устранить, а также усовершенствовать качество своей работы.

В настоящее время система проходит апробацию на кафедре ИСЭ.

Литература 1. Варламова С.А., Белобородова Е.В., Затонский А.В. Принятие решений при распределении учебной нагрузки // Фундаментальные исследования. – 2008. – N 9. – С. 15-24.

2. Гаврилец Е.З., Медведева О.А. Автоматизированная система формирования учебных планов и распределения учебной нагрузки преподавателей кафедры ВУЗа // Современные наукоемкие технологии. – 2007. – N 2. – с. 40-41.

ПРОГРАММИРОВАНИЕ ГРАФИКИ. УЧЕБНЫЙ КУРС Заикин С.М.

БТИ АлтГТУ им. И.И. Ползунова, г. Бийск В работе рассматриваются вопросы разработки графических объектов методом программирования в среде Delphi. Курс рассчитан на студентов специальности ПИЭ (прикладная информатика в экономике) на один семестр. Обобщается опыт работы на протяжении 5 лет.

Вывод изображений осуществляется на компонент Image (рисунок 1), при этом реализуются два подхода при создании меню.

Первый использует визуальный подход, который оказался наиболее удобным для вывода плоских двумерных объектов, а второй с использованием меню типа, верхней строки. Вывод изображений осуществляется в формате *.bmp *.jpg. Вывод изображений *.bmp осуществляется как с использованием стандартного метода Delphi, так и написанием процедуры, когда рассматривается структура файла *bmp. После вывода изображения имеется возможность осуществлять его масштабирование с использованием свойства Stretch компонента Image и перемещение по компоненту Image. При создании трёхмерных объектов используется матричный подход для реализации аффинных преобразований. Реалистичность объектов достигается использованием источника света, расположенным в центре компонента Image на удалении по координате Z, при этом рассматривается отражение от всех элементарных поверхностей, образующих объект. В проекте используется возможность работы с несколькими формами с возможностью передачи управления второй форме.


Рисунок 1 – Интерфейс проекта при работе меню “Задачи”/“Сфера”.

Литература 1. Тюкачев Н., Delphi 5. Создание мультимедийных приложений. // Тюкачев Н., Свиридов Ю.[Текст] – М.: «Нолидж», 2000.

– 384 с.

2. Заикин, С. М. Программирование графики [Текст] :

методические рекомендации по выполнению лабораторных работ по курсу "Информационные системы разработки графических объектов" для студентов специальности 080801 "Прикладная информатика в экономике" и специальности 230201 "Информационные системы и технологии" по курсу "Компьютерная графика" / С.М. Заикин ;

Алт.

гос. техн. ун-т, БТИ. – Бийск : Изд-во Алт. гос. техн. ун-та, 2009. – 55 с.

: рис. –Библиогр.: с. 53.

ГАЗОДИНАМИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ ВЫСОКОТЕМПЕРАТУРНОЙ СТРУИ ПРИ ВНЕШНЕМ ОРОШЕНИИ ЕЕ ВОДОЙ Козлов С.Н., Попова М.В., Литвинов А.В., Скворцов А.В.

ОАО «ФНПЦ «Алтай»

В статье представлена инженерная методика расчета температуры и скорости струи продуктов сгорания твердотопливного заряда энергетической установки при орошении ее водой по внешнему контуру.

Проблема оценки параметров высокотемпературной струи, орошаемой водой, возникает при использовании водной экологической защиты (ВЭЗ) при проведении статических сжиганий (СтС) твердотопливных зарядов (ТТЗ) энергетических установок (ЭУ) [1].

При действии ВЭЗ, за счет орошения струи продуктов сгорания (ПС) ТТЗ, часть вредных компонентов топлива осаждается в рабочей зоне стенда, обеспечивая его экологическую безопасность и качество окружающей среды. При этом в струе ПС возникают сложные газодинамические процессы, которые практически невозможно описать какой-либо точной физико-математической моделью. Поэтому в докладе предложена инженерная модель определения температуры и скорости струи ПС после орошения ее водой через ряд кольцевых коллекторов, расположенных вдоль оси струи.

Рассматривается следующая газодинамическая схема струи в квазистатической одномерной постановке (рисунок 1): сверхзвуковая струя ПС, вытекающая из ЭУ, через серию газодинамических скачков на переходном участке переходит в дозвуковой режим расширения после сечения а-а, в котором реализуется звуковая скорость потока (коэффициент скорости =1, число Маха M=1). Принимается, что энергия потока ПС расходуется на работу расширения, парообразование и работу массообмена между водой и ПС. С учетом этого расчет параметров струи ПС по ее оси проводится в два этапа: на первом определяются скорость течения W(x), температура T(x), давление P(x) неорошаемой струи, на втором – эти параметры корректируются с помощью коэффициентов Kw(x), Кт(x), Кр(x), учитывающих последовательность ввода воды в струю и степень ее орошения.

Рисунок 1 – Структура струи продуктов сгорания Параметры неорошаемой струи В конце переходного участка (сечение а-а) давление Pa, температура Ta и скорость Wa равны:

Pa = Pk ( = 1), Ta = Tk ( = 1), 2k Wa = aкр gRT k, k + где Pk, Tk – давление и температура в камере ЭУ, R – газовая постоянная ПС, k=1,132 – коэффициент изоэнтропы ПС, g – земное ускорение, (), () - газодинамические функции.

Параметры в любом i-ом сечении x по длине струи равны [2]:

da W ( xi ) = Wa 6,35, xi da T ( xi ) = Tн + (Ta Tн ) 5, xi (1) где xi – расстояние от сечения а-а, da - диаметр выходного сечения ЭУ, Tн – температура окружающей среды.

P ( xi ) = Pa (i ), i = Wi aкр [T ( xi )] Параметры орошаемой струи Используются следующие исходные данные: координатное расположение коллекторов для подачи воды в струю – x1, x2…x11, диаметр d отверстий коллекторов, давление подачи воды Pв, массовый в mxi через каждый i – ый коллектор.

секундный расход Для каждого i-го сечения струи, соответствующего координате расположения коллектора определяются: глубина h проникновения воды в струю ПС и степень орошения струи kор:

2 Pв hi = d 13 +, kMP ( xi ) (R h ) kорi = 1 к 2 i, Rк где Rк – радиус коллектора.

С учетом этого в каждом сечении расположения коллектора, масса ПС увеличивается на величину = k ор mв, то есть m mгi = mгi 1 + kор mвi.

Для каждого i-го сечения рассчитываются температура T(xi)ор и скорость W(xi)ор орошаемой струи по соответствующим x значениям для неорошаемой струи W(xi) и T(xi):

Wiор = K w ( xi ) W ( xi ), Tiор = K т ( xi ) T ( xi ) (2) Коэффициенты скорости Kw(xi) и температуры Kт(xi) для каждого (i+1)-го сечения определяются на основе уравнений количества движения и сохранения энергии потока ПС с учетом темпа подачи воды и равны:

mгi mгi K w( i +1) = = ;

(3) mгi + mвi mг( i +1) Tг( i+1) Wтi = B + AB K т( i+1) = Tгi 2 gC ргi Tгi (4) Wвi A Wг( i+1) mвi Cв Ti + r + 0,5 A mг( i+1) C ргi Tгi 2g Cрг Tгi 2g При этом теплоемкость ПС в (i+1)-м сечении определяется:

mгi mвi С рг ( i +1) = C рг i + Cв mг( i +1) mг( i +1) mгi C рг i B= В приведенных соотношениях ;

mг( i +1) C рг ( i +1) 1 кДж A= – тепловой эквивалент механической работы, 102 кг r = 2200 кДж/кг – скрытая теплота парообразования воды, С г, Cв – теплоемкость ПС при постоянном давлении и воды, соответственно;

Wв – скорость подачи воды через коллектор. Индексы г – относятся к ПС, в – к воде.

Расчет по уравнениям (2) проводится по всем координатным сечениям 1…n расположения коллекторов воды. Параметры струи ПС за последним коллектором рассчитываются по зависимости (1), при этом Wор ( xi ) =W ( xi ) K w ( xi = n), Tор ( xi ) = T ( xi ) K т ( xi = n), где n – координата последнего по оси коллектора.

На рисунке 2 представлены графики изменения скорости и температуры по длине для орошаемых и неорошаемых струй.

Из графиков видно, что при орошении водой температура струи снижается на 210 °С, а скорость на 190 м/с.

Рисунок 2 – Изменение температур и скорости струи ПС по длине струи Разработанная методика позволяет учесть степень орошения ПС водой с учетом соотношения напоров воды и струи ПС и минимизировать расходную характеристику ВЭЗ.

Литература 1. С.Н. Козлов, В.И. Марьяш, Б.Д. Олейников, М.А. Федоров, А.В. Яскин. Структура обеспечения экологической безопасности при огневых испытаниях РДТТ. // Сб. докладов научно-технической конференции «Проблемные вопросы методологии утилизации смесевых твердых ракетных топлив, отходов и остатков жидких ракетных топлив в элементах ракетно-космической техники». – Бийск, Научно-издательский центр БиГПИ, 2000 г., с. 48-57.

2. Г.Н. Абрамович. Прикладная газовая динамика. Москва, «Наука», 1969 г., 824 с.

Система ВЭЗ ЭУ Накопительн ый бассейн (V=400м3) ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЗОН РАССЕИВАНИЯ В ВЫБРОСОВ ПРИ СТАТИЧЕСКИХ СЖИГАНИЯХ ТВЕРДОТОПЛИВНЫХ ЗАРЯДОВ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ УСТАНОВОК Козлов С.Н., Попова М.В., Литвинов А.В., Лукин В.В.

ОАО «ФНПЦ «Алтай»

В докладе представлена методика определения зон рассеивания и концентрации в приземном слое атмосферы компонентов выбросов продуктов сгорания при статических сжиганиях твердотопливных зарядов энергетических установок на открытых стендах.

Статические сжигания (СтС) твердотопливных зарядов (ТТЗ) энергетических установок (ЭУ) используются для утилизации зарядов и проводятся на открытых стендах в составе ЭУ без соплового блока (рисунок 1). Для обеспечения экологической безопасности и качества окружающей среды, во время горения заряда проводится орошение водой струи продуктов сгорания (ПС), за счет чего часть компонентов ПС осаждается в рабочей зоне стенда в составе технологических стоков, что снижает общий объем и концентрацию выброса ПС в атмосферу. Технологические стоки, содержащие такие вредные компоненты как хлористый водород HCl и оксид алюминия Al2O3, нейтрализуются и очищаются от Al2O3 с получением технически чистой воды.

Рисунок 1 – Схема проведения СтС Целевым назначением водной экологической защиты (ВЭЗ) является снижение концентрации сj HCl и Al2O3 в приземном слое атмосферы после выброса ПС до допустимых нормативных уровней [сj].

В докладе представлена расчетно-экспериментальная методика оценки концентраций сj HCl и Al2O3 в атмосфере при действии ВЭЗ.

При горении заряда давление P() в ЭУ изменяется от 1,0 до 0, МПа (рисунок 2), что приводит, при постоянном расходе воды, к увеличению степени орошения струи ПС и, как следствие, к слоистой структуре облака (рисунок 3). Поэтому зоны рассеивания оцениваются для 2-3-х интервалов i времени горения заряда з. С учетом этого, оценка концентрации сj компонентов ПС проводится в следующем порядке.

Р, МПа ЭУ 1, 0, ЭУ - 0, 0 180 Т, сек Рисунок 2 – Диаграммы давления (избыточного) в ЭУ-1, ЭУ- 1 уч.

2 уч.

3 уч.

Рисунок 3 – Вид облака ПС Рассматривается рассеивание в атмосфере двух компонентов – оксида алюминия (ОА) Al2O3 и хлористого водорода (ХВ) HCl.

1. Определяется баланс масс по воде, ОА и ХВ:

- для технологических стоков: mв, mОА, m б – по результатам б б ХВ аналитического контроля;

- для облака ПС в целом:

mва = mв mв, б mОА = mОА mОА, а з б m ХВ = m ХВ m б, а з ХВ ( ), mПС = mз + mва mОА + m б а б ХВ здесь индексы: з – для заряда в целом, – для общего расхода воды.

Для каждого временного участка i:

- определяется масса сгоревшего заряда как mПС i = AP ( ) Fкр ( ) d, где Fкр() – площадь критического i сечения заряда, A – коэффициент согласования;

mПСi - определяются коэффициенты масс K mi = ;

mз - определяется содержание ОА и ХВ в i-ой части облака:

mОАi = mОА K mi, а а, - определяются секундные массовые расходы ОА и ХВ:

а а mОАi m ХВi = = а а и объемные расходы VО i, m,m А i i ОАi ХВi VХВ i.

2. Высота подъема i-ой части облака находится по формуле:

BWR 3,3 gR (T0 Tа ) Hi = 2,5 +, Tа u u где W, R, T0 – начальные вертикальная скорость подъема, радиус и температура облака ПС, Tа – температура атмосферы, u – скорость ветра, B – коэффициент согласования, который определяется по экспериментальным данным на предварительных СтС.

3. Рассчитываются максимальные концентрации для ОА и ХВ:

Bmij Fmn сij = m H 2 3 V (T T ) i ij 0 а где j=Al2O3 и HCl и соответствующие им координаты на местности:

5F X mij = dH ij, при v 2, F - безразмерный коэффициент, где d =16 vm м учитывающий скорость оседания вредных веществ в атмосферном воздухе;

m и n – коэффициенты, учитывающие условия выхода газовоздушной смеси из устья источника выброса;

- безразмерный коэффициент, учитывающий влияние рельефа;

H - высота источника выброса над уровнем земли,.

Таким образом, использование данных контроля технологических стоков и замеров температуры облака, позволяют определить концентрацию вредных компонентов в атмосфере, а также требуемые размеры санитарно-защитной зоны стенда с учетом розы ветров.

Проведенный расчетный анализ для одной из ЭУ с массой заряда тонны показывает, что ВЭЗ позволяет осадить в рабочей зоне стенда до 70% Al2O3 и 45% HCl, при этом высота подъема облака составляет от 600 до 800 м, концентрация Al2O3 в атмосфере составляет 0,04 – 0, мг/м3 при предельно-допустимой 0,2 мг/м3, а концентрация HCl 0,10 0,44 мг/м3 при предельно-допустимой концентрации 0,5 мг/м3.

Литература 1. ОНД-86. Методика расчета концентраций в атмосферном воздухе вредных веществ, содержащихся в выбросах предприятий.

Ленинград, ГИДРОМЕТЕОИЗДАТ, 1997.

РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОЕКТА «ЭЛЕКТРОННЫЙ МУНИЦИПАЛИТЕТ»

В ГОРОДЕ БИЙСКЕ Кудрявцев В.В., Кретов М.Н.

БТИ АлтГТУ им. И.И. Ползунова, г. Бийск Основной задачей электронного муниципалитета является предоставление услуг населению в электронном виде через сеть Интернет как основного фактора совершенствования системы управления в области результативности и эффективности предоставления муниципальных услуг.

Основными целями создания ИС «Электронный муниципалитет г.

Бийска» являются:

Для юридических и физических лиц (потребителей гос. услуг):

создание в сети Интернет «единой точки входа» в муниципальные информационные ресурсы Администрации города Бийска и муниципальных организаций;

реализация эффективной технологии обратной связи с потребителями информационных ресурсов.

Для ОМС:

оптимизация информационного взаимодействия Администрации города Бийска, муниципальных организаций в ходе выполнения полномочий;

организация документооборота при реализации совместной деятельности в процессе оказания гос. услуг.

Электронный муниципалитет можно представить как совокупность:

Внешнего и Внутреннего порталов;

информационные системы (далее - ИС), автоматизирующие деятельность подразделений Администрации;

доступ к функциям Электронного муниципалитета осуществляется через Внешний (для населения, бизнес структур) и Внутренний (для сотрудников муниципалитета) порталы. Во внутреннем портале предусмотрена интеграция с ИС, автоматизирующими деятельность подразделений, в отдельных видах деятельности. Во внешний портал как составная часть входит портал гос. услуг.

В настоящий момент одним из приоритетных направлений является создание портала оказания государственных и муниципальных услуг.

Государственная услуга – результат выполнения административно-управленческого процесса, инициированного по заявлению, обращению и т.д. граждан, организаций и объединений.

Отдельно стоит отметить, что предоставление информации также является оказанием услуги.

В перспективе после внедрения портала, пользователь производит поиск на сайте услуги по жизненным ситуациям. Получает список услуг и информацию о них. Пользователь подготавливает входящие документы в электронном виде и отправляет их через сайт. Ведомства ведут отчетность о ходе исполнения услуги и об окончании процесса через сайт. Пользователь контролирует процесс оказания услуги через сайт. После подготовки ведомствами всех необходимых документов, пользователь получает их по возможности в электронном виде.

Так как портал государственных услуг является составной частью системы электронного муниципалитета, доступ к нему будет через портал ОМС.

Типовое программное обеспечение предоставляет возможность на основе описания услуг в программном комплексе «Реестр»

создавать бизнес процессы для отслеживания хода предоставления услуги, для подачи заявки в электронном виде и для получения ответа в электронном виде, но не содержит возможности автоматизировать деятельность учреждения в процессе оказания услуги. Для оказания услуги «Прием заявлений, постановка на учет и зачисление детей в образовательные учреждения, реализующие основную образовательную программу дошкольного образования (детские сады)» была внедрена ИС ИС «Электронная очередь в детский сад»

(далее Система).

Система предназначена для инструментальной поддержки деятельности по комплектованию дошкольных образовательных учреждений.

Целями внедрения Системы является:

1. повышение доступности и удобства получения услуги по регистрации ребенка на получение места в дошкольном образовательном учреждении;

2. снижение трудовых затрат на организацию комплектования дошкольных образовательных учреждений за счет автоматизации ведения реестра будущих воспитанников дошкольных учреждений.

Процедура постановки ребенка на очередь в детский сад без использования системы проводится следующим образом: родители собирают все необходимые документы. Взяв все необходимое, человек приходит в отдел образования, ожидает прохождения очереди на подачу заявления и подает документы. Поданные заявления обрабатываются работниками отдела вручную, что очень трудоемко и занимает много времени. При этом все заявления размещаются в одну очередь, из которой затем дети размещаются в свободные детские сады с учетом номера по порядку. В такой ситуации родителям приходится водить ребенка в тот детский сад, место в котором было свободно, даже если это им неудобно. Родители абсолютно не имеют возможности выбора, т. к. сотрудники физически неспособны учесть все факторы при формировании очереди.

Посредством системы родитель в любое время имеет возможность посетить сайт электронной очереди и узнать перечень всех необходимых документов для постановки ребенка на очередь в детский сад. Собрав и подготовив их, он проходит недолгую процедуру регистрации и отправляет заявку через форму на сайте с указанием необходимых реквизитов документов. Администратор очереди проводит предварительную проверку заявки и добавляет ее в базу данных, обрабатываемых электронной очередью. После чего программа автоматически обрабатывает заявки участников и формирует очередь с учетом льгот, времени подачи заявки, пожеланий родителей о детском саде, в результате ребенок получает порядковый номер в очереди в указанный детский сад. Родители могут отслеживать местонахождение своего ребенка в очереди. На сайте отображаются очереди во все детские сады, при этом пользователь может видеть порядковый номер и данные только своего ребенка и количество человек, стоящих в очереди перед ним и после него. Таким образом, родителям впервые предоставляется возможность выбора, в какой детский сад водить своего ребенка, а также самостоятельно стабилизируется очередь, что избавляет сотрудников от обработки больших объемов информации, упрощает и ускоряет их работу.

На сайте ярко отображается предупреждение о том, что, если ребенок проходит очередь и попадает в детский сад, то родители обязаны принести в отдел образования оригиналы тех документов, копии которых они отправили.

Таким образом, в настоящее время решена проблема автоматизации услуги «очередь в детский сад» в рамках информационной системы «Электронный муниципалитет».

СИНЕРГЕТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДИНАМИКИ ОТНОШЕНИЙ ДВУХ КОНКУРИРУЮЩИХ ГРУПП В СОЦИАЛЬНОЙ СИСТЕМЕ Кудряшова О.Б.

БТИ АлтГТУ им. И.И. Ползунова, г. Бийск В работе [1] рассмотрена эволюция социальной системы типа интернет-блог. Для дальнейшего изучения поведения такой социальной системы нужно изучить динамику групповых взаимоотношений. Модельная ситуация такова: существует два авторитетных блогера x и y, являющихся «центром притяжения»

социальной сети, обсуждающие смежные проблемы. Вокруг них аккумулируется сообщество людей, разделяющие общие взгляды («друзья»). Нас интересует динамика развития таких групп.

Рассмотрим симметричную нелинейную модель (по мотивам [2]):

dx dt = a1 xy + a2 y a3 x y, (1) dy = b xy + b x b xy2.

dt 1 2 где x, y – количество сообщений (записей, комментариев) в конкурирующих блогах, a1xy и b1xy – прирост количества сообщений в рассматриваемых блогах, a2y, b2x – прирост количества сообщений в блоге y от «друзей» блога x, и в блоге x от «друзей» блога y, -a2x2y, -b2y2x – уменьшение количества взаимосвязанных сообщений в блоге x, вызванной комментариями «друзей» блога y и наоборот. Первые члены уравнений приводят к росту активности (количества записей и комментариев) в блогах, последние – к снижению за счет недоброжелательного поведения конкурентов.

Положение равновесия модели (1) следующее (положительное состояние равновесия единственное):

a ± a12 + 4a3b x = 1, % 2a (2) b1 ± b1 + 4b3a y =.

% 2b Величины и имеют вид:

(3) = a1 y + b1 x 2a3 yx 2b3 yx, % % %% %% (4) = a1b1 yx 2 a1b3 y2 x 2 a3 b1 yx2 + a3 b3 y2 x2.



Pages:   || 2 | 3 |
 

Похожие работы:





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.