Сборник докладов - Общество аналитиков и

Министерство образования и науки, молодежи и спорта Украины
ХАРЬКОВСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ
МАТЕРИАЛЫ 15-го ЮБИЛЕЙНОГО
МЕЖДУНАРОДНОГО
МОЛОДЕЖНОГО ФОРУМА
«РАДИОЭЛЕКТРОНИКА И МОЛОДЕЖЬ
В ХХІ веке»
18 – 20 апреля 2011 г.
Том 7
МЕЖДУНАРОДНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ
«КОНКУРЕНТНАЯ РАЗВЕДКА И
УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИЯМИ»
Харьков 2011
15-й
Юбилейный
Международный
молодежный
форум
«Радиоэлектроника и молодежь в ХХІ веке». Сб. материалов форума. Т.7 .
- Харьков: ХНУРЭ. 2011. –с.238
В сборник включены материалы 15-го Юбилейного Международного
молодежного форума «Радиоэлектроника и молодежь в ХХІ веке».
Издание подготовлено
Кафедрой Социальной информатики (СИ) и
Научно-учебным центром управления знаниями (НУЦ УЗ)
Харьковского национального университета радиоэлектроники
(ХНУРЭ)
61166 Украина, Харьков, просп. Ленина, 14
тел.: (057) 7021591
тел.: (057) 7021397
факс: (057) 7021515
E-mail: si@kture.kharkov.ua
innov@kture.kharkov.ua
© Харьковский
национальный университет
радиоэлектроники (ХНУРЭ), 2011
Ноосферные исследования,
знаниеориентированые
методы и технологии
ON NUCLEAR KNOWLEDGE MANAGEMENT
Dr. Ilina Elena
Swedish Radiation Safety Authority (SSM)
171 16 Stocholm
e-mail: elena.ilina@ssm.se
In the given abstract the process of knowledge management application for
knowledge exchange and safety increasing of nuclear sector is considered.
It is known that knowledge management has recently become incredibly
popular. Numerous publications claim that knowledge management: aims to
improve work activities, manages human resources, is aligned with
organisations strategy.
These claims however apply to all management frameworks, not only
knowledge management. Each management framework aims at improving work
activities; this is the very reason for having management. Work activities always
involve people; so human resources need to be managed in all organizations.
Finally, all management frameworks need support from top managers and
steering boards and must be incorporated into the strategy of concerned
organizations. A proper description of knowledge management must address its
characteristic hallmarks and explain what makes it different from other
frameworks. To do that, it is important to understand the history.
First and foremost, knowledge management has been predetermined by the
objective changes in the society. In the second half of the 20th century,
individuals and organizations received larger possibilities for communication
and information processing due to a rapid development of communication and
information technologies. Information activities and communication came to
play a significant role and re-shaped all aspects of people’s lives. Engineers and
natural research scientists developed information theories that addressed:
reliable communication (Hartley, Shannon), measuring information content
(Shannon, Kolmogorov), generation of useful information (Harkevich,
Chernavsky), making plausible decisions (Jaynes), describing complexity and
regulation (Kolmogorov, Ashby, Wiener), etc. In the 1990s the notion of
knowledge management was coined and rapidly received a wide popularity. By
using the word “knowledge” instead of “information”, the proponents of
knowledge management put formal emphasize on goal- directedness and active
nature of knowledge management. They created a specific mindset, according to
which a pure possessing information is not sufficient; an understanding and
active use of information (knowledge) must be in place. Knowledge allows to
make plausible decisions, to accomplish goals and to create benefits.
Knowledge management recognized that knowledge is a socially
distributed phenomenon embedded in work activities. People create knowledge
when they work together in order to accomplish specific goals. Closeness to
authentic work activities is another hallmark of knowledge management, in
addition to goal-directedness and active nature. To a difference from many other
frameworks that are typically imposed from the top, knowledge management is
driven rather in the opposite direction – by practitioners who work with the
authentic work activities. Knowledge management is truly practitioner driven
framework.
In case of nuclear sector, implementation and popularisation of knowledge
management is also motivated by new challenges to the safe and economic
operation of nuclear power plants due to:
- rapid changes in technology, workforce, and organizations
- increased complexity of the nuclear power plants
- difficulty to foresee and to prepare for sudden changes and failures
- extensive modernisations of the nuclear power plants
- power uprates
- ageing of mechanical components and structures
- generational exchange of workforce
- liberalisation of electrical power markets
- plans to build new nuclear power plants.
All of these challenges are related to information and knowledge and
require adoption and further development of knowledge management tools. The
older methods do not work.
As a reminder, the older methods were oriented towards human attitudes
and behaviours and involved mainly specialists from the social sciences as for
example behavioural psychology. They were initiated after the nuclear incidents
and accidents in Brown Ferry (1975), TMI (1979) and Chernobyl (1986) and
dominated in the peoples’ minds for 2 decades – from the late 1970s to the later
1990s. With time, however, it became apparent that these methods suffered due
to over-generalization, scientific vagueness and poor communication with the
practitioners. They were applied widely but in fact did not explain much.
Furthermore, they resulted in some cases to neglecting of knowledge about
authentic work activities, inability to recognize and exploit important
knowledge, and in the end - poor integration of involved actors.
Knowledge management is free from psychological explanations. Its
peculiar virtue is that it offers an entirely different type of view on
organizational performance – a view that does not make a reference to human
attitudes, intentions and behaviours. Focus on knowledge helps to understand
what it takes to make things done; what work activities, tools, people and
resources are required for accomplishing organizational mission and creation
benefits. All the orgnaizations do is the manifestation of knowledge. This
knowledge, not the human attitudes, is the explanatory factor behind
orgnaizational success and mistakes. This approach offers an entirely different
type of mindset compared to what was a cultural norm during the period from
the 1970s to the 1990s. Knowledge management is now seen as a priority and
must be given serious and rigorous attention.
INFORMATION TECHNOLOGIES SUPPORT FOR KNOWLEDGE
MANAGEMENT IN SOCIAL SERVICES SYSTEMS INOVATION.
Ndabilinde F.J.
Scientific Supervisor-Prof. Solovyova E.A.
Kharkov National University of Radio Electronics
(61166, Kharkov, 14, Lenin Ave., Social Informatics Department,
Tel. (057) 702-15-91),
E-mail: si@kture.kharkov.ua, augustinejac@yahoo.com.
One of the main roles of Information Technology (IT) in Knowledge
Management (KM) programs is to accelerate the speed of knowledge
collection and dissemination, creation, storage, transfer. KM tools intend to
help the processes of collecting and organizing the knowledge of groups of
individuals in order to make this knowledge available in a shared base. The
objective of this article is to show how KM tools, KM solutions such as
intranet systems, Electronic Document Management (EDM), groupware,
workflow, artificial intelligence-based systems, Business Intelligence (BI),
knowledge map systems, innovation support, competitive intelligence tools
and knowledge portals contributes to the processes of social services systems
innovations (SSSI).
The innovation of social services systems is the most knowledgeintensive organizational processes. Considering social services systems as any
organizations/ institutions such as Health-Care, Financial institutions,
soft/hardware-Technical-Organizations, Security Systems, problem-solving
oriented
systems
and
researchers…etc
their
improved
performance/productivity is accompanied by the good use of KM tool and
KM solutions which are the results of IT. For example, Computerized KMS
such as EDM, Data Warehouses (DW) are intended at providing a corporate
memory, that is, an explicitly representation of the knowledge and
information in an organization (a sort of knowledge base) and mechanisms
that improve the sharing and dissemination of knowledge by facilitating
interaction and collaboration. KM software is considered to be a kind of
software that supports any of the three basic KM processes [1]: generation,
codification and transfer. Knowledge Intensive Organizations have realized
that a large number of problems are attributed to un-captured and un-shared
product and process knowledge, as well as the need to know ‘who knows
what’ in the organization, the need for distance collaboration, and the need to
capture the knowledge and lessons learned and best practices. These
realizations have led to a growing call for knowledge management (KM) [2].
Consider the figure below.
Figure 1- IT support for KM in SSSI overview
CONCLUSION:
An effective use of IT has a greater support for the KM and hence the
processes of social services systems innovations. Knowledge items that an
organization needs to manage have different forms and content. They include
manuals, correspondence with vendors and customers, news, competitor
intelligence, and knowledge derived from work processes (e.g.
documentation, proposals, project plans, and post-mortem analyses) in
different formats (e.g. text, pictures, audio, or video). The amount of
information and knowledge in a modern organization that needs to be
captured, stored and shared, the geographic distribution of sources and
consumers, and the dynamic evolution of information make the use of
technology support not an option, but a necessity[2].
REFERENCES
1. Davenport, T. and Prusak, L. (1998), Working Knowledge: how
organizations manage what they know. Boston: HBS Press.[1]
2. Dr. Mikael L., Dr. Ioana R. Software Systems Support for Knowledge
Management Sachin Sinha Project Performance Corporation [2] P1.
3. Rodrigo B.C., Marta Araújo T.F. Universidade Federal de Minas Gerais
(UFMG) Banco de Desenvolvimento de Minas Gerais (BDMG)-Belo
Horizonte, Brazil
4. William R. K. Knowledge Management and Organizational Learning.
5. Emmanuel D. A, Nikos K. Information technology support for the
knowledge and social processes innovation management. Laboratory of
Industrial Management and Information Systems, Department of
Mechanical and Aeronautical Engineering, University of Patras, Rion
26500, Greece.
СТУДЕНЧЕСКИЙ ТЕХНО-ПАРК, КАК КРЕАТИВНЫЙ
КОМПОНЕНТ ДОСУГОВОЙ СРЕДЫ
Алексеева И.А., Кравец Е.В.
Научный руководитель – Смоляр А.Н.
Поволжский государственный университет
телекоммуникаций и информатики
(ул. Л. Толстого, 23, г. Самара, 443010. Телефон 846-333-58-56,
www.psati.ru, E-mail: pgati@mail.samtel.ru)
The given work is it is shown that leisure is an and free choice of socially
significant roles and sated enough life in a modern informationtelecommunicative field. The information-telecommunicative field in a
combination to student's techno-parks at universities is important step for
"cultivation" of creative youth and represent itself as the creative environment
allowing to wake in the student of "creator". Will allow to generate behavioural
strategy, and vital, intelligent orientations of students.
ВУЗЫ, вступая в борьбу за рынок образовательных услуг, осваивают
психологию современных корпораций, приобретают такие качества как
рыночная ориентированность, образовательная логистика, сочетающиеся с
новыми ценностными установками. Для современной молодежи
приоритетной ценностью является досуг, характеризующийся свободой в
выборе форм проведения. Это нашло отражение в тенденциях развития
высшего образования. Условия рынка образовательных услуг вынуждают
ВУЗЫ предлагать, самые новейшие достижения в организации, как
учебного процесса, так и досуга. Досуг студента насыщен, фестивалями,
слетами, конкурсами, Досуг - это и свободный выбор общественнозначимых ролей и довольно насыщенная жизнь в современном
инфотелекоммуникативном поле. Инфотелекоммуникативное поле в
сочетании со студенческими техно-парками при университетах является
важным шагом для «взращивания» творческой молодежи и выступают в
качестве креативной среды позволяющей разбудить в студенте «творца».
Студенческий техно-парк выступает в качестве креативного компонента
досуговой среды, предполагающей естественную самоорганизацию
субъекта и объекта. Реализуя проекты, студенты с необходимостью
самостоятельно включаются в контакты с различными компаниями и
предприятиями, происходит активизация поисковых умений. Деятельность
учащегося в студенческом техно-парке способствует процессам
самоопределения и самоактуализации.
Самоактуализация в досуге принимает значение мотивации для
осуществления личностных возможностей, а уровень самоактуализации
задаст возможную дальнейшую траекторию профессионального
становления.
В век научно-технического прогресса и инновационной политики
важно, чтобы из стен ВУЗов выходили не только грамотные специалисты,
но и экспериментаторы, изобретатели и новаторы. Области, в которых
студенты могут реализовать свой творческий потенциал, весьма обширны:
1. промышленные изобретения, нацеленные на изменение и
улучшение производства, как в целом, так и в конкретных областях;
2. информационные технологии, не столь важные в коммерческом
смысле, но способствующие научному прогрессу;
3. робототехника и прикладная механика - одни из самых новых и
активно развивающихся направлений современной науки.
После обозначения целей немаловажным фактором является выгода
реализации данного проекта, и речь идет не только о коммерческой
выгоде, хотя ей в проекте отведено не последнее место.
Расходы мог бы покрыть университет, но задача проекта привлечь не
только коллектив ВУЗа, но и спонсора, который будет заинтересован в
этом проекте. Спонсор может постоянно следить за работой в мастерских,
путем организации конкурсов и конференций, польза которых заключается
в своевременном подборе рабочих кадров из лучших студентов
университета.
Реализуя, свой творческий потенциал, получая внешние толчки к
самосовершенствованию (стипендия, грант и т. д.), студент становится
более привлекательным для работодателей, который может оценить его
труды в долгосрочной перспективе.
Заинтересованность
работодателей
студентами
способствует
закреплению за университетом хорошей репутации.
Санитарные нормы: кондиционер (ок. 15000 руб.) + вытяжка (ок.
10000 руб.) = 30000 руб.
Принадлежности: столы (8 шт. – ок. 16 000 руб.) + стулья (6 шт. – ок.
2000 руб.) =
18000 руб.
Время, необходимое для реализации данного проекта без учета поиска
спонсора не займет больше месяца.
Персонал, который будет задействован в работе лаборатории,
включает в себя руководителя лаборатории, и двух техник-лаборантов.
В помощь студенту также должна прийти интеграция с другими
лабораториями, научными отделами.
ОНТОЛОГІЧНА МОДЕЛЬ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО КАПІТАЛУ НА
ОСНОВІ СИСТЕМОЛОГІЧНОГО КЛАСИФІКАЦІЙНОГО АНАЛІЗУ
Андрейчіков О.О.
Науковий керівник – д.т.н., проф. Соловйова К.О.
Харківський національний університет радіоелектроніки
(61166, Харків, пр. Леніна,14, каф. Соціальної інформатики,
тел. (057) 702-15-91, факс (057) 702-11-13)
e-mail: si@kture.kharkov.ua
In the given abstract of the report the main views on the intellectual capital
structure are considered and on the basis of the systemological classification
analysis its more qualitative ontological model is proposed.
В сучасних інтелектуальних системах недостатньо уваги приділяється
аналізу предметної області (ПО) та побудові її високоякісної моделі. В ході
дослідження було встановлено, що інтелектуальний капітал (ІК) не має
чіткої, витриманої у вимогах системології ієрархічної структури, але є
досить практичні напрацювання сучасних дослідників предметної області
інтелектуального капіталу.
Розглянемо коротко основні існуючі погляди на структуру
інтелектуального капіталу (ІК). В дослідженні інтелектуального капіталу
розглядались моделі, що, на нашу думку, найбільшадекватно описують
його структуру:
- Модель-матриця К.-Е. Свейбі (внутрішня структура, зовнішня
структура, компетентність персоналу).
- Модель Л. Едвінссона з «Skandia Value Scheme» (людський та
структурний капітал, що включає клієнтський та організаційний).
- Модель Енн Брукінг (людські активи, інтелектуальна власність,
інфраструктурні та ринкові активи).
- Модель Дж. Даума (людський капітал, структурний капітал,
партнерський капітал і клієнтський капітал).
- Модель компанії ICM Group LLC (людські ресурси, інтелектуальні
активи та інтелектуальна власність).
З даного огляду можна зробити висновок, що підходи до
структурування предметної області інтелектуального капіталу у кожного з
авторів індивідуальні, через що вичерпного розуміння місця терміну
інтелектуальний капітал огляд джерел не дає. Крім того, вони часто дуже
різняться, тому що подані з позиції практиків і теоретиків, в більшій
частині, на основі їх власних поглядів без застосування методів обробки
таких складних та слабоструктурованих предметних областей як
інтелектуальний капітал. Вони хоч і вказують на основні моменти та
елементи ІК, але не відповідають правилам формальної логіки,
перетинаючись, маючи суперечності і прогалини.
Тому необхідно провести більш детальний аналіз предметної області
інтелектуального капіталу і на основі системологічного класифікаційного
аналізу [4] виявити та розвинути погляди на загальноприйняті структурні
моделі інтелектуального капіталу.
Основною перевагою системології є її виражена і універсальна
методологічна спрямованість. Інтерпретована в термінах конкретної науки
системологія, може виконувати в цій науці методологічні функції
необмежено [1].
Виходячи з вже наявних уявлень і визначень про ІК, абсолютно
очевидним стає наступний факт. Поняття ІК охоплює, в першу чергу,
невіддільні від його носія (живої людської особистості) інтелектуальні
якості — «капітал, втілений у знаннях, уміннях, досвіді, кваліфікації
людей» [2]. По-друге, «організаційну структуру, інформаційні мережі та
імідж фірми» [3], що є власністю компанії. І, по-третє, «систему
капітальних, надійних, довгострокових довірчих і взаємовигідних відносин
підприємства» [2] з усіма учасниками в зовнішньому і внутрішньому
середовищі підприємства, організації і т.д.
Детально дослідивши та проаналізувавши предметну область
інтелектуального капіталу, на основі системологічного класифікаційного
аналізу [4] була побудована параметрична класифікація з основою ділення
ліквідність, яка на верхньому рівні онтологічної моделі має три види
(підсистеми) — капітал людський, корпоративний і відносин.
При аналізі предметної області інтелектуального капіталу було також
уточнено родо-видове поняття:
Інтелектуальний капітал — це вид капіталу, що забезпечує
підтримку та розвиток бізнес-процесів компанії на інноваційному та
високотехнологічному рівнях, чим надає нові конкурентні переваги.
Отримані результати більш якісно описують природу предметної
області, внаслідок чого дозволяють більш ефективне їх застосування на
практиці. Практична цінність розробленої онтологічної моделі полягає в
тому, що вона дозволяє ефективніше відшукувати проблемні місця, а
також робити висновки та рекомендації щодо подальшої політики та
стратегії розвитку компанії.
Використана література:
1. М.Ф.Бондаренко,
Е.А.Соловьева,
С.И.
Маторин
«Основы
системологии» - Харьков: ХНУРЭ, 1998. - 118 с.
2. Словник Яндекс — [Електроний ресурс] – режим доступу інтернет —
http://slovari.yandex.ru/dict/economic/article/ses1/ses-2343.htm?text
3. В.Л.Іноземцев «За пределами экономического общества» - М.:
«Academia» - «Наука», 1998 — 640с.
4. Соловьёва Е.А. Естественная классификация: системологические
основания. – Харьков: ХТУРЭ, 1999. – 222 с.
ОБ АНАЛИЗЕ КОНФЛИКТОВ В СТРАНАХ СЕВЕРНОЙ
АФРИКЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИИ ИХ ПОСЛЕДСТВИЙ
ГЕОПОЛИТИКИ
Беляева А.В.
Научный руководитель - доцент Павлов П.Ф.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина, 14, каф. Социальной информатики
тел. (057) 702-15-91)
E-mail: si@kture.kharkov.ua
This article discusses the main causes of destructive phenomena in North
Africa. Attempted to forecast the development of the situation.
Дестабилизация политической ситуации в Северной Африке и на
Ближнем Востоке свидетельствует о начале глобальных процессов
перераспределения влияния в регионе. Анализ событий дает основания
говорить о наличии связи между акциями протестов, прошедших в
Алжире, Тунисе, Египте, Иордании и Йемене.
Базисом дестабилизации политической ситуации в регионе стали
межклановые конфликты и общие социально-экономические предпосылки.
Акции протеста, приведшие к дестабилизации обстановки в странах
Северной Африки, имеют ряд общих социально-политических
предпосылок:
- длительность пребывания лидеров государств у власти;
- высокий уровень коррупции;
- попытка передачи власти родственникам;
- отсутствие радикального исламского фактора.
Фактически во всех странах наблюдалось нарушение межклановых
договоренностей, приведших к доминированию кланов, представляющих
правящие силы [1].
В Тунисе усилилось влияния супруги президента – Лейлы Трабелси
вместе с десятью братьями сформировала доминирующий клан в стране,
нарушивший баланс сил и систему сдержек и противовесов. Рост
коррупции и благосостояния клана Трабелси стал катализатором роста
недовольства со стороны других кланов этой страны.
В Египте незадолго до начала конфликта появилась информация о
намерении Хосни Мубарака передать власть своему сыну Гамалю. Экспрезидент Туниса занимал пост в течение 23 лет, в то время как Президент
Египта – 29 лет.
В обеих странах отсутствовала реальная оппозиция, что очевидно,
усложняло гибкое влияние извне на внутренние процессы. Узурпация
власти на фоне растущего уровня коррупции позволила активизировать
протестные настроения среди наиболее бедных слоев населения, а также
среднего класса и молодежи. Экономический фактор в целом не играл
ключевой роли в протестных настроениях. Показатели экономического
развития этих стран не демонстрируют критических тенденций [2].
На фоне дестабилизации политической обстановки в странах
Северной Африки и Ближнего востока происходит стремительный рост
геополитического влияния Турции. Средиземноморский регион является
исторической зоной интересов Турции в связи с чем Анкара
заинтересована в усилении влияния особенно в Северной Африке. Это
происходит в рамках стратегии установления особых отношений с
государствами, входившими в состав Османской империи, а также в
соответствии с курсом на укрепление региональных позиций и повышение
международного авторитета Турецкой Республики [3].
Для Турции развитие отношений со странами Африки имеет как
политическое, так и экономическое значение. Турция претендует на роль
регионального лидера на международной арене, обладающего ресурсами,
позволяющими выйти за рамки традиционных субрегионов. С
экономической точки зрения, данные отношения открывают перспективы
доступа к природным ресурсам, которыми богат африканский континент, и
к новым развивающимся рынкам.
Эти конфликты
особенно в Египте, могут
нарушить
геополитическую ситуацию в мире. Роль Египта очень велика в
мусульманском и особенно арабском мире. Политика мира с Израилем,
занятая Египтом после Кэмпдевидских соглашений, является главным
стабилизирующим фактором последних десятилетий на Ближнем Востоке.
Возможный переход Египта на рельсы воинствующего исламизма
приведет к неизбежной конфронтации с Израилем, который обладает
ядерным оружием. Западная Европа и США озабочены сложившейся
ситуацией, но их действия говорят о том, что они пока не сформировали
четкого плана действия для поддержания стабильности на Ближнем
Востоке.
Список источников:
1. События в Северной Африке и на Ближнем Востоке [Електронний
ресурс]. - Режим доступа: http://www.evartist.narod.ru/text19/001.htm
2. Отсутствие оппозиции в странах Северной Африке и на Ближнем
Востоке
[Електронний
ресурс].
Режим
доступа:
http://www.aej.org.ua/analytics/635.html
3. Геополитическое влияние Турции [Електронний ресурс]. - Режим
доступа: http://www.interfax.ru/politics/txt.asp?id=176681
КОНСОЛИДАЦИЯ ИНФОРМАЦИИ: МЕЖДИСЦИПЛИНАРНАЯ
МАТРИЦА РАСПОЗНАВАНИЯ И ПРЕОДОЛЕНИЯ
ИНДИВИДУАЛЬНОЙ КОГНИТИВНОЙ ТЕНДЕНЦИОЗНОСТИ
Брахман Г.А.
Научный руководитель – к.ф.н., доц. Шаблиовский В.Е.
Киевский национальный университет имени Тараса Шевченко.
(03057, Киев, а/я 25, тел. (067) 1958778, e-mail: antigidi@gmail.com)
Being able to recognize potential Cognitive Bias is of the utmost
importance in conducting proper Information Consolidation Evaluation. For the
present the only best practice to reduce potential Cognitive Bias is to use
emotional research techniques that allow to access emotional experience not
filtered thought logical and cognitive processes.
Содержание понятия «Cognitive Bias» выделено в 1972 году
нобелевским лауреатом Даниэлем Кохенманом (Daniel Kahneman).
Индивидуальная когнитивная тенденциозность («Cognitive Bias» в
переводе автора) характерна и уникальна для каждого индивидуума - это
согласующаяся, предсказуемая причина систематических ошибок в
познании, детерминированная физиологической уникальностью психики в
её способности к отражению информации. По мнению западных ученых,
одной из основных причин несостоятельности должной консолидации
информации является неспособность учитывать источники ошибок в
обработке информации, которые вызваны индивидуальной когнитивной
тенденциозностью. Такие ошибки не зависят от эмоционального или
рационального состояния индивидуума, они формируются в подсознании с
целью облегчения психических информационных процессов в результате
эволюционно сложившихся стратегий упрощения, эвристических правил,
сложных интеллектуальных процедур обработки информации, выработки
суждений и принятия решений [1]. В странах с развитой
знаниеориентированной
экономикой
давно
понимают
важность
распознавания и преодоления когнитивной тенденциозности. С
проблематикой изучения феномена индивидуальной когнитивной
тенденциозности связаны исследования в рамках когнитивистики,
интеллектуализационного анализа (Intelligence Analysis), стратегических
исследований, социальной коммуникации. Феномен когнитивной
тенденциозности не исследован в отечественных и российских научных
практиках. В источниках на украинском и русском языках, в различных
аспектах встречается упоминание о «Cognitive Bias» в таких формах
перевода, как: „похибка сприйняття дійсності”, „отклонения в ходе
рассуждений”, „когнитивные искажения” и др.
Теоретические основы возникновения когнитивной тенденциозности
описаны моделями теории ограниченной рациональности,
процесса
замещения определяющего признака, атрибутивной теории нахождения
салиентных объектов, теории когнитивного диссонанса, и феноменами
доступной, аффективной и репрезентативной эвристики, самоанализа
иллюзий, неверного статистического истолкования. На сегодняшний день
можно говорить о существовании довольно полных типологически
систематизированных
групп
когнитивных
тенденциозностей.
Типологизация когнитивных тенденциозностей произведена методом
конструктивного типа с помощью абстрактных моделей. Для преодоления
когнитивной тенденциозности в рамках подходов менеджмента
интеллектуализационного анализа (Intelligence Analysis Management)
западные ученые используют анализ конкурирующих гипотез (Analysis of
Competing Hypotheses), подход «адвокат дьявола» (Devil's Advocacy
Approach), метод «красного объединения в команду» (Red Teaming), метод
проверки ключевых предположений (Key Assumptions Check), технологии
структурирования принятия решений (Structured Decision-Making),
конструирования сценариев, визуализации и поддержки коллаборативной
работы. Такая методология, поддерживающая концепцию абдуктивной
редукции, включающая в себя техники виртуального экспонирования
альтернативной точки зрения неадекватно мыслящего индивидуума не
приносит стабильного прогнозируемого результата. На сегодняшний день
единственным способом преодоления потенциальной когнитивной
тенденциозности считаются техники, связанные с исследованиями эмоций.
Такие техники позволяют напрямую постичь человеческие эмоции, как
реакции психики на познание, возникающие вне поля логически
осознанных индивидуумом познавательных процессов [2].
Современная
англо-саксонская
школа
философии
науки,
исповедующая концепции прагматизма, на протяжении многих лет
отвергает значение диалектики как сущностной архитектоники развития
науки. В такой обструкции и кроется сущность концептуальных причин
коллапсов имплементации «альтернативного анализа». Включение в
междисциплинарную матрицу исследования индивидуальной когнитивной
тенденциозности методов социальной системологии, основанных на
использовании диалектических принципов [3] обеспечивает системное
распознавание и преодоление когнитивной тенденциозности в процессах
консолидации информации.
Список источников:
1. Heuer R. Psychology of Intelligence Analysis / Richards J. Heuer Jr..Berlin: Center for the Study of Intelligence, 1999.- 339 pp.
2. Ledoux J. The Emotional Brain: The mysterious underpinnings of emotional
life. / Joseph Ledoux .- NY: Simon & Schuster, 1996.- 372 pp.
3. Соловьева Е.А. Естественная классификация: системологические
основания / Екатерина Александровна Соловьева. – Харьков: ХТУРЭ,
1999.- 222с.
МЕТОД ГІПОТЕЗ ДЛЯ КЛАСИФІКАЦІЇ ЗНАНЬ РОЗРОБНИКІВ
ВІДЕОІГОР І ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ
Власов І.В.
Науковий керівник – доц. Єльчанінов Д.Б.
Харківський національний університет радіоелектроніки
(61166, Харків, пр. Леніна, 14, каф. Соціальної інформатики,
тел. (057) 702-15-91)
E-mail: si@kture.kharkov.ua.
In video games or programs difficult to allocate the bulk. There is a large
number of classifications of different bases. The method allows to build a
classification of hypotheses on the basis of a combination of different properties
of objects.
В час коли кількість відеоігор і програмного забезпечення різко
збільшується, асортимент нових напрямків часто обновлюється, розуміння
навіщо саме ця річ, стає дуже важливою. Саме для легшого сприйняття
такої великої кількості різноспрямованих продуктів, і використовують
класифікації.
Для якісної класифікації потрібні неабиякі зусилля, щоб знайти
головну і найважливішу властивість у об’єкті. Часто така задача буває
тяжкою, і її розв’язання потребує великих зусиль.
Для цього потрібно використовувати метод гіпотез. Це один із
загальних підходів до розкриття внутрішніх законів, спостережуваних
явищ. Метод полягає в тому, що наукове розуміння досліджуваного
об’єкта досягається побудованою моделлю. Ця модель формується на
основі припущень про внутрішню структуру цього об’єкта, і форм зв’язків
між внутрішніми елементами даного об’єкта. Таким чином спостережувані
явища розглядаються як результат дії цілком визначеного механізму
причино - наслідкових зв’язків. Окрім того, метод ще дозволяє провіряти
подану експертом інформацію, для більшої вірності класифікації [1].
Саме для відеоігор і для програмного забезпечення підходить
класифікація методом гіпотез. За допомогою цього методу можна:
- класифікувати предметну область уникнувши помилок, дублювання
елементів;
- чітко структурувати категорії і групи класифікованих понять;
- протягом усієї класифікації контролювати інформацію, щодо понять,
які подає експерт;
- виявляти нові властивості в класифікованих поняттях;
- віднаходити найбільш інформативні класи понять, які допоможуть
зробити класифікацію швидшою;
- подати протиріччя понять в класифікації експерту і дозволити йому
доповнити класифікацію;
виявити всі можливі характеристики на множені всіх можливих
властивостей предмету досліду;
- побудувати граф домінування який значно прискорить і полегшить
процес класифікації;
- виявити всі можливі варіанти класифікації класів понять.
Саме через ці причини, класифікація відеоігор і програмного
забезпечення може стати чіткою, структурованою, яскраво вираженою,
зрозумілою. Сам метод легко дозволяє класифікувати відеоігри і
програмне забезпечення незважаючи на складність. Класифікація
допомагає легко зорієнтуватись в великій кількості матеріалу, виділити і
віднайти головну частину, або поняття в системі [1].
Спробуємо цю систему на прикладі:
Об’єктом досліду нехай буде мобільний телефон, для якого
розроблюється програмне забезпечення і відеоігри.
Властивістю об’єкта, візьмемо — економ варіант й іміджевий.
Признаками об’єкту нехай буде розмір екрану мобільного телефону, і
операційна система. А значеннями, для розміру екрану(дюйми) - 4, 3, 2,5,
2, а для операційної системи - Apple, Android, Bada. Характерністю розміру
дисплея для економ мобільного телефону буде - 2 > 2,5 > 3 > 4, а
операційної системи - Android > Bada > Apple. Характерністю розміру
дисплея для іміджевого мобільного телефону буде - 3 > 4 > 2,5 > 2, а
операційної системи - Apple > Android > Bada. В ході розрахунків,
будуються графи для кожної з властивостей мобільного телефону, далі
будуються таблиці інформативності і належності для кожної властивості,
основи яких дає експерт. Після проведення обчислень маємо :
-
Рисунок 1 – Розбиття мобільних телефонів на класи
Розглянутий метод дозволяє класифікувати будь-яку програму чи
відеогру.
Використана література:
1. Ларичев О.І. Теория и методы принятия решений // Гипотеза о
характерности, 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Логос, 2002. — 229 с.
ПРО ВАЖЛИВІСТЬ МЕНЕДЖМЕНТУ ЗНАНЬ В ІТ ОРГАНІЗАЦІЯХ
Власов І.В.
Науковий керівник – проф. Соловйова К. О.
Харківський національний університет радіоелектроніки
(61166, Харків, пр. Леніна, 14, каф. Соціальної інформатики,
тел. (057) 702-15-91)
E-mail: si@kture.kharkov.ua.
Gaming industry is the main engines of progress of computer technology.
Software and hardware to be better because of the demand for gaming products.
В даній роботі я розглядаю частину ІТ організацій, а саме тих які
виготовляють відеоігри.
В умовах сучасної економіки, рушієм якої є інформація, організації
вбачають набагато більше цінності у своїх інтелектуальних активах, ніж в
активах фізичних, особливо ті організації які видають інтелектуальний
продукт.
Запорукою успіху проекту вважається – вдало розроблена інновація.
Ось чому так важливо, щоб в організації була система управління
знаннями, яка :
- забезпечує інфраструктуру для побудови електронних і соціальних
мереж, що дозволяє розробникам в дійсності досягати нових
інноваційних можливостей проектів;
- відкриває доступ до різноманітних ідей, даючи можливість іншим
співробітникам мати від них користь тим самим зменшує тривалість
розробки проекту;
- збільшує можливість співпраці, збагачує процес обміну явними і
неявними знаннями між людьми;
- збільшує обсяг передачі індивідуальних знань організації, через що
організації можуть більш легко перенести втрату цінного працівника;
- збільшує рівень збереження кадрів шляхом підкреслення цінності
знань працівника і винагородження його за це, чим майже
унеможливлює відтік кадрів з організації;
- перетворює інтелектуальний капітал в структурний капітал і фокусує
стратегічне мислення на використання знань на противагу
зосередженню на бюджеті, що є, певне, одним з найважливіших
аспектів, наприклад у нинішній ігровій індустрії;
- встановлює мережу інтелектуальних урядових працівників, які
можуть підвищити якість вимог громадян і клієнтів.
Управління знаннями охоплює широке коло напрямків діяльності
організації – розробника, пов'язаних водночас як і з мудрістю чи розумом
окремих осіб, так і з різноманітною інформацією, яку використовують у
розробці ІТ продукту. Досвід і знання конкретного співробітника, перед
яким поставлена задача, можуть виявитися недостатніми для її вирішення,
але в правильно організованій фірмі сукупність знань персоналу
забезпечує досягнення мети [1].
Наприклад рішення в сфері ігрових технологій підтримують правила,
що супроводжують процес управління знаннями, допомагають зняти
бар'єри на шляху вирішення задач формування єдиного робочого
середовища,
реалізації
механізму
відчуження,
нагромадження,
використання і модифікації знань, підтримки інновацій і доведення
інформації про їх усім зацікавленим у них співробітникам, що призводить
до кращих результатів, і швидшого виготовлення відеогри [2].
Основу діяльності будь-якої організації складають її ділові процеси
або бізнес-процеси, які виявляються цілями і задачами організації. Кожний
бізнес-процес характеризується чіткою гранню початку і кінця в часі. Для
кожної роботи, яка входить в бізнес-процес, вказані часові характеристики,
які показують місце в загальному порядку робіт. Опис діяльності
організації за допомогою бізнес-процесів дозволяє виявляти де, коли і ким,
виконується кожна функція, які дані, інформативні чи функціональні
взаємозв’язки для цього потрібні і звідки ці дані надходять [4].
Як правило, кількісною характеристикою організованості системи
являється її ентропія, більше значення якої відповідає більшому рівню
складності і організації системи. Для збереження цілісності системи
необхідні процеси, що перешкоджають збільшенню ентропії. Це і є
процеси управління, загальним для яких являється їх антиентропічний
характер. У зв’язку з цим процес управління по своїй суті являється
антиподом процесу дезорганізації. Він дозволяє в залежності від
особливостей конкретних систем стабілізувати систему, зберегти її якісну
складову, підтримати її динамічну рівновагу з середовищем, забезпечити
вдосконалення системи і досягнення того чи іншого корисного ефекту.
Іншими словами, управління - це забезпечення не збільшення ентропії
системи, що буде позитивно вливати на роботу команди і організації в
цілому [3].
1.
2.
3.
4.
Використана література:
Андрианов В. Интеллектуальная модель управления в бизнесе //
Проблемы теории и практики управления, №7, 2005г. – 190 с.
Бейдер А. Системи управління знаннями для банків. // Банківські
технології. - 2004. - № 11.
Мильнер Б. З. Теория организации. – М: ИНФРА, 2000. – 450 с.
Букович А., Руфь У. Управление знаниями. Руководство к действию. М.: ИНФРА-М, 2002.
ДОСЛІДЖЕННЯ ЗАВАДОСТІЙКОСТІ МОДЕМІВ З
ШУМОВИМИ СИГНАЛАМИ ПРИ РОБОТІ ПО РАДІОКАНАЛАМ
Вовченко О.В.
Науковий керівник – д.т.н., професор Первунінський С.М.
Черкаський державний технологічний університет
(18000, Черкаси, бул. Шевченка, 460, каф. Програмного забезпечення
автоматизованих систем, тел. (047) 273-02-68)
e-mail: VovchenkoAlexandr@gmail.com
Studies immunity modem signals with noise while working on radio channels
Метою даної доповіді є викладення результатів системного аналізу
дослідження завадостійкості модемів з шумовими сигналами.
Системний аналіз включає в себе три наступні етапи [1]:
- структуризація;
- формалізація;
- ціле орієнтація.
Системний аналіз розглядається як деякий узагальнений алгоритм з
використанням наступних класів математичних моделей:
- будови;
- функціонування;
- еволюціонування.
Об’єкт дослідження як складна система розглядається на прикладі
модемів з шумовими сигналами при роботі по радіоканалам [2].
Вступ. Коротка історична довідка.
Розглядається декілька попередніх етапів розвитку об’єкта
дослідження відповідно до етапів життєвого циклу об’єктів нової техніки
та технологій: соціальне замовлення, зародження,
становлення,
використання, моральне старіння відмова, утилізація.
Особливості процесів поетапного становлення заключали в собі
вимоги підвищення ефективності діяльності та якості кінцевих результатів.
Загальна тенденція відображає підвищення ефективності та покращення
якості. Наприклад, в галузі радіотехніки від 1913 року покращення
відбулося досить суттєво. Наступний етап входження в 21ст. повинен
характеризуватися якісними змінами відповідних процесів [3].
Задачі та методи дослідження.
В основу дослідження покладені методи системного аналізу та
системного підходу, в тому числі логічний, порівняльний, інтелектуальний
та математичний метод моделювання [4].
Аналіз будови. Основою критеріальних оцінок являються складні
залежності кінцевих показників від параметрів, які доступні для зміни. В
основі можливих альтернативних змін розглядаються структурні та
параметризовані показники. Структурні зміни розглядаються в категорії
частина – ціле і дають можливість побудувати дерево рішень. Задача
розглядається як оптимальне прийняття рішення для реалізації поставленої
мети. При цьому вводяться відповідні обмеження. На передній план
виходять варіанти, які мали в собі властивості спеціалізації та кооперації
зусилля. Це співпадає із загальними тенденціями розвитку в тій чи іншій
галузі.
Дослідження
функціонування.
Математичне
моделювання
використано як метод розв’язання задач аналізу. При цьому розглядаються
задачі багатокритеріальної оптимізації. Сучасні методи моделювання за
допомогою існуючих інструментальних засобів, таких як, MathCad,
MathLab, Mathematica.
Особливістю мови MATLAB. Це високорівнева інтерпретована мова
програмування, що включає основані на матрицях структури даних,
широкий спектр функцій, інтегроване середовище розробки, об'єктноорієнтовані можливості та інтерфейси до програм, написаним на інших
мовах програмування.
Задачі еволюційного розвитку. При вивченні еволюції об‘єкта інтервал
спостереження відповідно збільшується. Це приводить до необхідності
пошуку моделей відповідно до інтервалу спостереження. На перше місце
виходять задачі перспективного розвитку з необхідним покращенням
показників ефективності та якості [5].
Висновки. Таким чином, розглянута задача системного аналізу
завадостійкості модемів систем зв‘язку із застосуванням шумових сигналів
як об‘єкту дослідження. На прикладі модемів з шумовими сигналами при
роботі по радіоканалам показані окремі практичні рекомендації.
Використана література
1. Тимченко А. Основи системного проектування та системного аналізу
складних об’єктів. Кн. 1. К.: Либідь, 2000. – 272с.
2. Тимченко А. Основи системного проектування та системного аналізу
складних об’єктів. Кн. 2. К.: Либідь, 2004. – 288с.
3. Lawrence E. Larson, Jia-Ming Liu, Lev S. Tsimring, Editors, Digital
Communications, Using Chaos and Nonlinear Dynamics.
4. Feng, J. c., C. K. Tse and F. C. M. Lau. "Channel equalization for chaosbased communication systems." IEICE Trans. on Fundament. of
Electronics, Communications and Computers Sciences. Vol. E85A, No.9,
pp. 2015 - 2024(2002).
5. Reconstruction of Chaotic Signals with Applications to Chaos-Based
Communications, Jiu Chao Feng, Chi Kong Tse.
РАСПОЗНАВАНИЕ КОНТУРНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С
ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ФУНКЦИЙ НЕПРОПОРЦИОНАЛЬНОСТЕЙ
Волков Р.С.
Научный руководитель – к.т.н., доц. Авраменко В.В.
Сумский государственный университет
(40007, г. Сумы, ул. Р.-Корсакова, 2, каф. компьютерных наук, тел. (0542)
770-827, 335-786, +38 068 6525105)
e-mail: roman-email@yandex.ru
A novel method for recognition of contour images is proposed. It allows to
perform a local recognition of standard fragments based on a theory of
disproportion of numerical functions. The main feature of this approach is
capability to operate on fragments which has arbitrary position, rotation and
scale with respect to their corresponding standards.
Одним из направлений интеллектуализации информационнокоммуникационных
технологий
является
внедрение
систем
искусственного интеллекта, способных распознавать передаваемые
каналами связи сигналы. Немалая доля данных представлена в виде
изображений и видео.
На сегодняшний день широкое применение нашли системы
распознавания, основанные на нормализации изображений [3]. Однако
часто бывают ситуации, когда анализируемое изображение представлено
неполно, т.е. анализируются лишь фрагменты эталонов, а не они сами
целиком. Данное обстоятельство вынуждает использовать локальные
методы распознавания, инвариантные к масштабу, положению и углу
поворота фрагментов анализируемого изображения относительно своих
эталонов. В частности, немалый интерес представляют методы
распознавания контуров изображений, т.к. эта задача часто является одним
из основных этапов в процессе распознавания.
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Дано контур анализируемого изображения. Он может иметь
произвольную форму и включать в себя фрагменты нескольких эталонных
контурных изображений. В общем случае фрагменты, входящие в
анализируемое изображение, имеют заранее неизвестные положение,
масштаб и угол поворота относительно соответствующих фрагментов в
эталонах.
Для каждой точки анализируемого контура необходимо определить,
фрагментом какого (каких) эталонных изображений она является.
ОПИСАНИЕ МЕТОДА
В связи с тем, что фрагменты эталонов в распознаваемом контуре в
общем случае расположены произвольно, для их описания выбрана
полярная система координат, начало которой последовательно помещается
в каждую точку контура, а в качестве начального угла выступает угол
наклона касательной в точке. Начало координат соединяется отрезками со
всеми точками контура, что даёт возможность параметрически описать
контур как зависимость длины отрезка от параметра θ – угла наклона к
касательной. Такие зависимости вычисляются для каждой точки как
распознаваемого контура, так и для всех эталонов. Это делает метод
инвариантным к положению и повороту фрагментов анализируемого
контура относительно своих эталонов.
В качестве меры, инвариантной к масштабу изображения, была
выбрана функция непропорциональности по производной первого порядка
для функций заданных параметрически [1,2].
Из-за того, что контуры могут быть произвольной формы, не
исключается ситуация, когда одному и тому же значению параметра θ
будет соответствовать сразу несколько радиус-векторов. Для разрешения
этой ситуации используется такое представление анализируемого
изображения, в котором учитывается также и количество пересечений
радиус-вектором линий контура.
Точке анализируемого контура ставится в соответствие эталон, если
на нём существует такая точка, что функция непропорциональности для
соответствующих зависимостей длин радиус-векторов от угла наклона в
этих точках принимает хотя бы одно нулевое значение. Это говорит о том,
что анализируемый контур содержит фрагмент эталона и рассматриваемая
точка распознаваемого изображения – также является его фрагментом.
Таким образом, для каждой точки анализируемого контура можно
определить соответствующий ей эталон. Так как эталонные контуры могут
иметь одинаковые между собой фрагменты, то не исключается ситуация,
когда одной точке распознаваемого изображения может соответствовать
сразу несколько эталонов. В таком случае, система поддержки принятия
решений может использовать информацию о количестве и взаимном
порядке нулевых значений функции непропорциональности для
определения того, какой из нескольких эталонов больше соответствует
рассматриваемой точке.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Авраменко В.В. Характеристики непропорциональности числовых
функций и их применение. Деп. в ГНТБ Украины 19.01.98, № 59 –
Ук 98.
2. Авраменко В.В. Характеристики непропорциональности числовых
функций и их применение при решении задач диагностики // Вісник
СумДУ. – 2000. - № 16. – С.12 – 20.
3. Путятин Е.П. Нормализация и распознавание изображений
[Электронный ресурс] / Сумский гос. ун-т, летняя научнопрактическая школа «Интеллектуальные системы». – Режим
доступа:
www/URL:
http://sumschool.sumdu.edu.ua/is02/rus/lectures/pytyatin/pytyatin.htm/ - 08.02.2011 г. – Загл. с экрана.
ОНТОЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМНОГО
ИНЖИНИРИНГА
Гонтарь Н.А.
Научный руководитель – к.т.н., доцент Кудерметов Р.К.
Запорожский национальный технический университет
(69063, Запорожье, ул. Жуковского, 64, каф. Компьютерных систем и
сетей, тел. (066) 2903936) e-mail: natalya.gontar@gmail.com
Systems engineering is an interdisciplinary difficult distributed process.
The structured formalized model of systems engineering is necessary for
automated management and control over the complex systems. Ontology of
systems engineering creations in OWL language and will allow to apply in
various subject domains.
Системный инжиниринг (СИ) – междисциплинарный подход к
организации разных уровней создания и управления сложными системами
на протяжении всего жизненного цикла проекта [1]. Такой подход
применяется в сложных проектах, относящихся к космическим
разработкам, проектированию компьютерных систем, робототехники,
интеграции программного обеспечения и т.д. СИ используется для
реализации и развития успешных сложных систем, т.е. систем,
удовлетворяющих требованиям заказчика и эффективных для
непосредственных пользователей.
СИ интегрирует группы специалистов различных дисциплин в
команду, это требует использования единой терминологии и документации
между группами. Важным отличием организации процесса системного
инжиниринга является обработка распределенной информации. Такие
особенности и большой объем работ затрудняют применение СИ.
Онтология обеспечивает разделяемое общее понимание предметной
области (ПрО), которое может быть связующим между людьми и
системными приложениями [2]. Онтологическая модель имеет ряд
конкурентных преимуществ среди технологий: XML – для обмена
информацией между системами, БД – для коммуникации между людьми и
данными и UML – для разработки новых комплексных систем.
В данной работе предпринята попытка создать основу онтологии СИ,
на базе стандартов и спецификаций этого вида деятельности ведущих
международных агентств и корпораций (INCOSE, ECSS, NASA). Такое
представление ПрО СИ включает в себя работу с распределенными
ресурсами, формализованную базу единой терминологии, автоматическую
обработку запросов, интеграцию ее или в нее других формализованных
прикладных предметных областей.
Для описания онтологической модели использован язык OWL DL
(Ontology Web Language). Он позволяет представить онтологию в
машинно-интерпретируемом формате. OWL DL основан на дескриптивной
логике, что дает возможность существенно расширить выразительность
онтологической модели. Для реализации онтологии использована
программная среда Protégé. На рисунке 1 показано визуальное
представление надклассов онтологии системного инжиниринга: «Процесс
системного
инжиниринга»,
«Фазы
системного
инжиниринга»,
«Жизненный цикл» (интеграция и контроль).
Полученная модель онтологии СИ не является окончательной
версией, потому что онтологический инжиниринг – это циклический
итерационный процесс. Формулировки такой модели простые и
непротиворечивые, поэтому с развитием технологий и накоплением
знаний возможно расширение онтологии системного инжиниринга.
Онтологическая модель СИ является онтологией верхнего уровня и
может быть внедрена в любую онтологию, ориентированную на решение
прикладных задач (например, разработка космической системы).
Таким образом, созданная онтология является основой для
формирования базы знаний системного инжиниринга, которая может
применяться для хранения данных и информации. Формализованное
описание ПрО СИ может использоваться в автоматизации и контроле
процессами. Данную модель можно применить для интеграции стандартов
СИ в различные проекты создания сложных систем и использовать как
универсальное средство общения между системами.
Рисунок 1 – Визуализация надклассов онтологии системного
инжиниринга
Список источников
1. Systems Engineering Handbook. INCOSE-TP-2003-016-02, Version 2a, 1
June 2004. – 300 p.
2. Haase P. Semantic Technology for Distributed information Systems. – 2007.
– 226 p.
ПОСТРОЕНИЕ ФРАГМЕНТА КЛАССИФИКАЦИИ ФУНКЦИЙ
СОЦИАЛЬНОЙ СЕТИ “SCIENTIFIC SOCIAL COMMUNITY”.
Данилов А.Д.
Научный руководитель – д.т.н., проф. Соловйова Е.А.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина,14, каф. Социальной информатики,
тел. (057) 702-15-91)
Е-mail: Skil06@ukr.net, тел. 0934930997
In the given abstract of the report the research of the social network
«Scientific Social Community» functions and the fragment creation of the
functions classification of the given network by the relation “part-whole” for the
further functions classification development of the considered social network by
means of the systemological classification analysis are considered.
В связи с повышением ценности знаний сотрудников возрастает
необходимость в современных способах обмена знаниями. Одним из
наиболее эффективных инструментов обмена, передачи и сохранения
знаний являются социальные сети. Применение социальных сетей в
Интернете позволит компаниям выйти на новый уровень взаимодействия
между участниками социальной сети.
На данном этапе работы проводится анализ функций существующей
социальной сети ученых
«Scientific Social Community». Данная
социальная сеть предназначена для реализации взаимодействия между
учеными различных стран. В социальной сети реализованы одни из
наиболее необходимых ученым функций, такие как поиск ученых,
вакансий, грантов, конференций.
В ходе анализа функций был построен фрагмент классификации
функций рассматриваемой социальной сети по отношению часть-целое
(рисунок 1) для выработки рекомендаций по их дальнейшему
усовершенствованию и более наглядного отображения иерархии функций.
В дальнейшем планируется построить рекомендуемую классификацию
функций социальной сети с применением системологии, что позволит
структурировать и систематизировать функции для более эффективного
использования знаний в социальной сети.
Применение системологии в социальных сетях позволит повысить
эффективность функционирования социальных сетей, внедрение сетей на
местах, облегчить внедрение новых функций. Системологическое
исследование социальных сетей позволит систематизировать знания в
области социальных сетей в Интернете и определить целесообразность
использования различных функций в той или иной социальной сети, в
конкретной организации.
Проведенный сравнительный анализ функций показал, что
разработчики, рассматриваемой социальной сети, расширили меню
функций по сравнению с прошлым годом. В цели анализа входил поиск и
анализ функций первого уровня иерархии и определение их
функционального назначения, сравнительный анализ рассматриваемой
иерархии функций с более ранней версией[1].
Использование систематизации знаний в конкретных сетях даст
возможность обобщить знания в области функций социальных сетей и
выработать общие правила по построению социальных сетей для
организаций, работающих в разных сферах деятельности.
Применение классификации функций социальных сетей, построенной
при помощи системологии, позволит построить меню социальной сети,
адаптированное для удобства работы пользователя.
Рисунок 1 - Фрагмент классификации функций социальной сети
«Scientific Social Community» первого уровня иерархии по отношению
честь-целое.
Использование компаниями социальных сетей позволит объединить
усилия сотрудников компании для решения конкретных проблем, создать
благоприятный климат в коллективе, проводить непрерывное обучение
сотрудников с минимальными финансовыми затратами, производить
обмен опыта между сотрудниками в различных сферах знания, ускорить
обмен информации внутри компании. Все это поможет компании
существенно повысить свой интеллектуальный капитал без использования
крупных капиталовложений.
Список источников:
1. Данилов А.Д. Анализ социальных сетей в рамках создания
обучающейся организации. / 14-ый международный молодежный
форум «Радиоэлектроника и молодежь в 21-м веке». Сб. материалов
форума Ч.2. Харьков: ХНУРЭ, 2010. С. 422.
К ПРОБЛЕМЕ ПОНИМАНИЯ ТЕКСТА
Дыбина А. В.
Научный руководитель – канд. техн. наук, доц. Лазаренко О. В.
Харьковский гуманитарный университет «Народная украинская академия»
(61000, Харьков, ул. Лермонтовская, 27,
каф. Информационных технологий и математики, тел. +38-066-613-52-33)
е-mail: generosite@mail.ru
The principles of organization of the text’s cohesion and coherency are
discussed.
Прежде чем перейти к изложению нашего подхода к рассмотрению
текста как связного и цельного объекта, считаем необходимым сделать
несколько вступительных замечаний, обозначив тот контекст, в котором
проводятся данные исследования. Интерес к изучению связного текста
возник на рубеже 70-х годов прошлого века в рамках сложившейся новой
науки – лингвистики текста. В области искусственного интеллекта также
происходит смена парадигмы исследования: возрастание интереса к
вопросам семантической памяти и различным теориям ее организации,
соотношения памяти и дискурса потребовало разработки когнитивной или
семантико-контекстной модели, в которой центральное место отводилось
бы моделированию семантической составляющей текста, т.е. глубинному
проникновению в смысл текста и его трансформацию с сохранением
исходного смысла. Таким образом, без моделирования семантики текста
невозможно построить качественную систему обработки текста на
естественном языке.
Актуальность исследований определяется отсутствием модели
понимания связного текста, необходимой для решения одной из задач в
области автоматической обработки текстов, в частности, автоматизации
процесса реферирования текстов.
Целью является изучение принципов организации смысловой и
композиционной связности текста, которые представляют интерес с точки
зрения анализа текста как единого семантического и структурного целого.
Объектом исследования являются научные статьи из различных
предметных областей (лингвистики, медицины, социологии, экономики).
Предметом – композиционная организация научных текстов (когезия)
и смысловая связность (когерентность).
Существующие подходы к моделированию понимания текста можно
объединить в несколько групп в соответствии с принципами анализа
текста: 1) принцип линейной логической последовательности ключевых
слов, при этом понимание текста зависит от расположения информации на
разных уровнях памяти (подход Р. Шенка); 2) метод членения текста на
семантические блоки, в каждом из которых выделяются смысловые
опорные пункты, образующие единую логическую цепь идей (Й. Уилкс);
3) принцип использования семантической онтологической базы знаний для
контекстного анализа текста с учетом знаний о предметной области
(UkrRusWordNet); 4) принцип построения схем, обеспечивающих анализ
поверхностных структур и построение относительно простой и
неизменной семантической конфигурации текста [1] и некоторые др.
Наш подход в значительной степени согласуется с концепцией
понимания Т. А. ван Дейка. В пользу построения относительно простой и
неизменной семантической конфигурации текста говорит тот факт, что
существуют пользователи языка, которые обладают различными знаниями
и пресуппозиционными основаниями (мнениями, убеждениями,
установками), разными способами ознакомления с информацией. Отразить
в модели понимания такие тонкости не представляется возможным. Вместе
с тем пользователи языка часто обрабатывают информацию не полностью
или неточно и, тем не менее, чувствуют, что они понимают текст.
Присутствует процесс антиципации или смысловой догадки, ожидания
«структур и значений предложений и целых текстов», что основывается на
предыдущем опыте, уже усвоенных знаниях. Смысловую догадку может
подтвердить и заглавие, и первые предложения текста, и ключевые
слова [1].
Работа в рамках нашего подхода показала целесообразность
проведения анализа смысла текста в следующей последовательности:
1) выделение в каждом тексте смысловых опорных пунктов –
ключевых понятий. Для этого анализ текста мы начинаем с анализа
заголовка и выделения ключевых понятий в тексте, расположенных в
определенной композиционно-тематической последовательности, что
позволяет воспринимать текст не как набор предложений, а связное целое;
2) выявление «метатекста», т.е. имплицитно не выраженной
информации в тексте, для чего исследование его смысловой (когерентной)
и отчасти композиционной (когезиальной) организации является
первоочередным.
Проведенные исследования показали, что когезиальная связность
научного текста не всегда проявляется в последовательном расположении
его структурных частей: введения, где выделяется преамбула (обоснование
актуальности, постановка задачи, история вопроса и др.) и постановочная
часть (определение объекта, метода), основной части и заключения
(формулирование результатов исследования, перспективы). Таким
образом, композиционная организация текста может быть лишь
вспомогательным средством смыслового анализа, в то время как
когерентность является основным объектом исследования в решении
данного вопроса.
1. Дейк ван Т. А. Стратегии понимания связного текста / Т. А. ван
Дейк, В. Кинч // Новое в зарубежной лингвистике. – Вып. 23: Когнитивные
аспекты языка. – М., 1988. – С. 153–211.
О ЕДИНОЙ ОНТОЛОГИИ РИСКОВ
Жиганов В.С.
Научный руководитель – д.т.н., проф. Соловьева Е.А.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
61166, Харьков, пр. Ленина, 14, каф. Социальной информатики,
тел.(057)702-15-91, E-mail: si@kture.kh.ua
Nowadays, one of the most important components of successful business
has become the company's ability to identify, assess and manage risks. After all,
incorrect assessment of risk in management decisions can strike at the interests
of investors and shareholders, and lead to lawsuits, and ultimately jeopardize the
very existence of the company. Not accidentally, many Western companies have
long integrated risk management in strategic planning and operational
management of business processes.
В современном мире с непрерывным усложнением и развитием
системы взаимосвязей, стремительным ростом объемов информации, все
более серьезную роль играет проблема выявления, всестороннего анализа
и управление рисками. Ведь риск - это и отсутствие, и нехватка, и
искажения информации. Но не некой абстрактной информации, а нужной
предприятию, полной и достоверной информации. Все большей
актуализации проблемы работы с рисками содействует также увеличение
количества дестабилизирующих глобальных факторов, таких как рост
мировых цен на продовольствие и сырье, торговые противостояния, общий
спад мировой экономики, неблагоприятные валютные колебания,
социально-политические конфликты [1].
Новые условия хозяйствования, и, в частности, динамично
меняющаяся
конкурентная
среда, делает
предпринимательскую
деятельность достаточно сложно-прогнозируемым процессом. Это
означает, что предпринимателям, разрабатывающим стратегию и тактику
организации и развития своего дела, крайне необходимы знания теории
рисков, без которых эффективная конкурентоспособная деятельность
организаций - коммерческих и некоммерческих - не представляется
возможной [2].
В настоящий момент практически в каждой книге и статье,
посвященных вопросам риска и риск-менеджмента, приводится один из
вариантов классификации рисков. В большинстве случаев - даже если они
правильные, выбранные критерии не позволяют охватить все множество
рисков, однако ряд основных рисков в экономической литературе
фигурирует. Поэтому достаточно частыми являются попытки
классифицировать подмножества рисков, входящих в эти понятия.
Необходимость создания универсальной, единой - то есть такой,
которая бы наглядно объединила различные виды рисков и позволила бы
отслеживать взаимоотношения между ними - онтологии рисков очевидна.
Целью данной работы является анализ предметной области и
создание
фрагмента
единой
онтологии
«Риски»
на
основе
системологического классификационного анализа.
В ходе реализации данного метода на первом этапе подготавливается
исходный материал для построения классификационной модели,
удовлетворяющий операциональным критериям естественности –
системности и свойств. На втором этапе, на выбранном исходном
материале
обеспечивается
выполнение
критериев
монизма
и
иерархичности. На третьем этапе обеспечивается параметричность
классификационной схемы, что вместе с соблюдением условия
иерархичности, обеспечивает ее естественность [3].
Таким образом, классификация рисков, построенная с использованием
системологического
классификационного
анализа,
означает
систематизацию множества рисков на основании признаков и критериев,
позволяющих объединить подмножества рисков в более общие понятия.
На рисунке 1.1 представлен фрагмент онтологии рисков.
Рисунок 1 – Фрагмент онтологии рисков
В ходе работы была проанализирована предметная область рисков.
Была создана система терминов, на основе которой построена
классификация рисков по сфере возникновения, которая позволит избежать
огромного количества ресурсных потерь и неприемлемых временных
затрат, связанных с устранением последствий рисков, а также более точно
прогнозировать развитие любой организации.
Список источников:
1. Райзберг Б. А. Курс экономики: Учебное пособие. – М.: 2000
2. Виды и классификация рисков. Понятие рисков. [Электронный ресурс]
- Режим доступа: http://www.risk24.ru/vidi.htm- - 08.02.2011 – Загл. С
экрана.
3. Соловьева Е.А. Естественная классификация: системологические
основания. Харьков: ХТУРЭ, 1999. 222 с.
АНАЛІЗ ТА СИНТЕЗ СИСТЕМ ЗВ‘ЯЗКУ ІЗ КОРЕЛЯЦІЙНОЧАСОВИМИ АЛГОРИТМАМИ ОБРОБКИ ШУМОВИХ СИГНАЛІВ
Журавель П. Д.
Науковий керівник – д.т.н., проф. Первунінський С. М.
Черкаський державний технологічний університет
(18000, м. Черкаси, бул. Шевченка, 333, кафедра ПЗАС, тел. (0472) 73-0268) e-mail: paul_sh@meta.ua
Considered results of system analysis of communication systems using
noise signals in the case of binary correlation-time noise modulation
Метою даної доповіді є викладення результатів системного аналізу
систем зв‘язку із застосуванням шумових сигналів.
Системний аналіз включає в себе наступні етапи:
- структуризація;
- формалізація;
- цілеорієнтація.
Системний аналіз розглядається як деякий узагальнений алгоритм зі
використанням наступних класів математичних моделей; будови,
функціонування, еволюціонування [1]. Об‘єкт дослідження як складна
система розглядається на прикладі системи зв‘язку із використанням
кореляційної хаотичної модуляції з додаванням затриманої компоненти
Вступ. Коротка історична довідка.
Розглядається декілька етапів розвитку об‘єкта дослідження
відповідно до етапів життєвого циклу об‘єктів нової техніки та технологій:
соціальне замовлення, зародження, становлення, використання, моральне
старіння, відмова, утилізація [2].
Особливості процесів поетапного становлення містили в собі вимоги
підвищення ефективності процесів діяльності та якості кінцевих
результатів.
Загальна тенденція відображає як підвищення ефективності, так і
підвищення якості. Наступний етап входження у ХХІ ст. повинен
характеризуватися якісними змінами ефективності та якості відповідних
процесів.
Задачі та методи дослідження. В основу дослідження покладені
методи системного аналізу та системного підходу, у т. ч. логічні,
математичні, порівняльні, та математичне моделювання як основний
універсальний метод розв‘язання задач.
Аналіз будови. Основою критеріальних оцінок є складні залежності
кінцевих показників ефективності та якості від відповідних параметрів
досліджуваних систем. Математичне моделювання базується на
аналітичному описі системи [3]. В основі можливості альтернативних змін
розглядаються структурні та параметризовані показники. Структурні зміни
розглядаються у категоріях «частина-ціле» і дають можливість побудувати
дерево варіантів проектних рішень. Задача розглядається як оптимізаційна
у вигляді пошуку траси на дереві варіантів. При цьому вводяться
відповідні обмеження, які дають можливість розглядати оптимізаційну
задачу при обмеженнях. З точки зору розгляду попередніх варіантів,
вибрані найбільш оптимальні, які мають можливості до подальшого
розвитку. На передній план виходять варіанти, які мали в собі як
властивість спеціалізації, так і кооперацію окремих складових. Це
співпадає із загальними тенденціями еволюційного розвитку в даній галузі.
Дослідження функціонування.
Математичне моделювання як
універсальний метод розв‘язання задач аналізу. При
цьому, за
необхідності, розглядаються задачі багатокритеріальної оптимізації. У
задачах моделювання використовуються інструментальні засоби
Mathematica, MathCAD, MATLAB.
Особливістю інструментального пакету Mathematica є можливість
проведення символьних обчислень, тобто отримання математичних
залежностей у символьному вигляді, а також операції над матрицями та
рівняннями, у т.ч. диференційними. Абстрактні математичні моделі
наповнюються конкретними даними за рахунок обробки статистичної
поведінки об‘єкта дослідження на попередніх етапах спостереження за ним
як розв‘язання задач ідентифікації.
Задачі еволюційного розвитку. При вивченні еволюції об‘єкта інтервал
спостереження відповідно збільшується. Це приводить до необхідності
пошуку моделей відповідно до інтервалу спостереження. На перше місце
виходять задачі перспективного розвитку з необхідним покращенням
показників ефективності та якості.
Висновки. Таким чином, розглянута задача системного аналізу систем
зв‘язку із застосуванням шумових сигналів як об‘єкту дослідження. На
прикладі системи бінарної кореляційно-часової шумової модуляції
показані окремі практичні рекомендації.
1. Тимченко А. А. Основи системного проектування та системного
аналізу складних об‘єктів. К 1. – К.: Либідь, 2000. – 272 с.
2. Тимченко А. А. Основи системного проектування та системного
аналізу складних об‘єктів. К 2. – К.: Либідь, 2004. – 288 с.
3. Первунінський С.М., Дідковський Р.М., Метелап В.В., Тобілевич Ю.Є.
Математичне моделювання систем зв’язку з кореляційно-часовою
модуляцією. // Вісник Черкаського університету. Серія «Прикладна
математика». ЧНУ. – 2006.
4. Stavroulak P., “Chaos application in telecommunications”, London, CRC
Press, 2006, - p. 418
5. Lau F.C.M., Cheong K.Y. and Tse C.K. [2003], “Permutation-based DCSK
and multiple access DCSK systems”, IEEE Transactions on Circuits and
Systems Part I, 50(6).
ПІДХІД ДО ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧІ ВИДІЛЕННЯ ВІДНОШЕНЬ МІЖ
ТЕРМІНАМИ З ТЕКСТУ ДЛЯ ПОБУДОВИ ФОРМАЛЬНОЇ
ОНТОЛОГІЇ
Карун О.В.
Науковий керівник – к.т.н., доц. Величко В.Ю.
Університет економіки та права «КРОК»
(03110, м.Київ, вул. Лагерна, 30-32, а/с 65, тел. (044) 455-57-57),
E-mail: olegkarun@hotmail.com;
The paper is devoted to the decision of a problem of automated ontology
building, which includes extraction of terms and their relationship
programmatically from text. The automated relationship extraction is based on
the semantic analyser «Konspect» and on the formal templates application.
На формальному рівні, онтологія – це система, що складається із
набору понять та набору тверджень про ці поняття, на основі яких можна
будувати, класи, об’єкти, відношення, функції та теорії [1]. Задача
автоматизованої побудови онтології як формальної системи полягає в
виділенні понять та відношень між ними на основі автоматизованого
аналізу природномовних текстів. Поняття предметної області звичайно
мають декілька можливих представлень в тексті (термінів), які
розглядаються як синоніми. Перехід від терміна до поняття в подальшому
розглядати не будемо, а головну увагу приділимо роботі з термінами
природномовного тексту.
Для автоматизованого формування формальної онтології із колекції
природномовних текстів потрібно в тексті виокремити іменні групи, що
будуть розглядатися як терміни, а також чітко визначати тип відношення
між ними. Наприклад, у фразі: «Виделка входить в стандартний набір
столового посуду» термін «виделка» зв’язаний з терміном «столовий
посуд» відношенням «екземпляр-клас». Розглядаючи такі приклади в
природно-мовному тексті можна помітити певні закономірності у побудові
лексичних конструкцій, що описують ті чи інші терміни та їх відношення.
Для вирішення поставленої задачі використовується результати
розбору тексту програмою «Konspect» [2]. Результати синтактикосемантичного аналізу дозволяють виділити із тексту іменні групи та
відношення між елементами речень, що формують шаблон.
Автоматичне виділення термінів [3] та відношень відбувається
шляхом поетапного співвідношення елементів поверхневого семантичного
розбору природномовного тексту та розробленого шаблону. Шаблон
формується із явних семантичних структур, які присутні в тексті, та
представлений набором відношень.
Для прикладу візьмемо речення із Конституції України: «Міжнародні
договори є частиною національного законодавства». Між словами
«договори» та словом «є» можна виділити відношення «об’єкт-дія», а між
словом «є» та словом «частиною» – «процесуально-об’єктне». Дерево
розбору речення наведено на рисункі 1.
договори {є частиною} законодавства
Міжнародні договори
частина-ціле
національне законодавство
Рисунок 1. Дерево розбору речення для побудови онтології
Розглядаючи речення, як набір відношень між словами, у даному
випадку вдалося виділити семантичний шаблон. Шаблон описуює дві
іменні групи (терміни) та один із типів відношень. Після того, як шаблон
виділено, визначається дієслово та зв’язане з ним слово. Словосполучення
«є частиною» дозволяє визначити в якому відношенні знаходяться терміни
«міжнародні договори» та «міжнародне законодавство»: «частина-ціле»
(меронімія). Виділена конструкція записується до словника відношень та
дієслів і буде використовуватись до інших шаблонів для визначення типу
відношення.
На завершальному етапі терміни перевіряються за сформованим на
етапі синтактико-семантичного аналізу словником термінів, після чого
результати аналізу, а саме два терміни та тип відношення, у якому вони
знаходяться, записуються у файл формату owl, що дозволяє редагувати
отриману формальну онтологію у спеціальному редакторі, наприклад,
«Protege».
Таким чином вдалося отримати гнучкий механізм автоматизованої
побудови онтології на основі аналізу тексту у вигляді термінів та
відношень між ними. Загальна кількість типів відношень між термінами
визначається типами шаблонів. На етапі розробки використовуються
відношення: підклас-надклас (гіпонімія), частина-ціле (меронімія),
екземпляр-клас, причина-насідок та відношення залежності.
Використана література
1. Соловьев В.Д., Добров Б.В., Иванов В.В., Лукашевич Н.В. Онтологии и
тезаурусы. Учебное пособие. – Казань, Москва, 2006. – 157 c.
2. Палагін О.В., Світла С.Ю., Петренко М.Г., Величко В.Ю. Про один
підхід до аналізу та розуміння природномовних об’єктів. Комп’ютерні
засоби, мережі та системи. – 2008, №7. с.128–137.
3. Величко В., Волошин П., Свитла С., Автоматизированное создание
тезауруса терминов предметной области для локальных поисковых
систем. “Knowledge – Dialogue – Solution” International Book Series
“INFORMATION SCIENCE & COMPUTING”, Number 15. – FOI ITHEA
Sofia, Bulgaria. – 2009. – с.24-31.
ВИКОРИСТАННЯ ГОТОВИХ РІШЕНЬ ПРИ РОЗРОБЦІ WEBДОДАТКІВ
Кирилюк А.П.1
Науковий керівник – доцент Ганжа С.М.2
1
Харківський національний університет радіоелектроніки
(61166, Харків, пр. Леніна, 14, каф. ЕОМ, тел. (057) 702-13-54)
2
Технологічний інститут Східноукраїнського національного
університету імені В. Даля (м. Сєверодонецьк)
(93400, Сєверодонецьк, пр. Радянський, 59, каф. ЕА,
тел. (06452) 4-03-42, факс (06452) 4-03-42)
e-mail: 1 radioelectronic@gmail.com
The given work is devoted to the using of ready decisions by working out
web-applications. Using of ready decisions by working out web-applications can
essentially reduce time of working out and increase its efficiency, and also
quality of end-product.
Одним із застав успішного виконання проекту є правильне його
проектування. Творче й вільне мислення є дуже корисними якостями для
будь-якого проектувальника, але, як показує практика, таке мислення
часто приводить до винаходу чергового велосипеда.
На даному етапі є можливість вибрати найбільш підходящі готові
рішення для розробки продукту.
Застосування готових рішень може істотно скоротити час розробки й
збільшити її ефективність, а також якість кінцевого продукту. У цій статті
будуть розглянуті деякі типи готових рішень, що застосовуються в webрозробці, а також приведені докладні їхні приклади (які були підібрані
виходячи з особистих переваг: серверна мова PHP, клієнтський javascript,
база даних MySQL).
Framework
Ситуація: розроблювач починає писати додаток на голій серверній
мові. Поступово додаток розростається, і зустрічаються наступні
труднощі:
- інтегрувати нові модулі й заточувати їх під поточний web- додаток
стає усе складніше, займає це непробачно багато часу;
- доводиться повторювати операції, які вже реалізовані багато разів;
- архітектура додатка виявляється не досить гнучкою й потужною.
Щоб уникнути подібного, перед розробкою будь-якого web- додатка варто
розглянути, чи не можна застосувати для цього один із фреймворків.
Ось деякі із фреймворків на PHP: Symphony, Zend Framework, Kohana.
Візьмемо, приміром, чудовий фреймворк Kohana. Деякі з його
особливостей:
1. Патерн MVC дозволяє розділити дані, їх подання й логіку додатків.
2. Система чистих посилань, що поліпшують сприйняття адреси,
тобто
шляхи
виду
www.foo.ru/bar/foo,
а
не
www.foo.ru/index.php?view=bar&page =foo.
3. Набір бібліотек і хелперів для виконання найпоширеніших для webдодатків операцій(redirect, xss-фільтрація, робота із сесіями і т.д.).
4. Потужна модульна структура, а також каскадна файлова система,
що дозволяє, при наявності двох однакових файлів в ідентичних
директоріях модулів, підключати файл із модуля підключеного пізніше.
5. Гнучка система локалізації.
6. Убудовані бібліотеки для об’єктно-орієнтованої роботи з базою
даних.
CMS
Наступна ситуація: після вибору фреймворка при реалізації
стандартного web-додатка, найчастіше виникають нові проблеми:
- фреймворк не призначений для управління вмістом сайту, не вміє
працювати з картою сайту, не має таких понять як «матеріал», «меню»;
- інтегрувати нові модулі усе ще складно;
- панель адміністрування зробити самотужки дуже складно, тим
більше дружній користувачеві інтерфейс;
- клієнти незадоволені, що для будь-якої найменшої зміни на сайті
доводиться змінювати програмний код, або звертатися до розроблювача.
Виходом з такої ситуації є використання готового рішення,
розробленого спеціально під наші потреби. В нашому випадку найкраще
рішення це CMS - система управління контентом.
От деякі з найпоширеніших CMS на PHP: Joomla, MODx, Drupal.
Однією із самих гнучких і багатофункціональних CMS на PHP є
Drupal, от деякі з її переваг:
1. Практично будь-який контент на сайті можна представити
універсальним типом «матеріал».
2. Система дуже гнучкої категоризації матеріалів (таксономії).
3. Будь-який набір з матеріалів може бути виведений у будь-який
вузол карти сайту на основі таксономії.
4. Гнучка й потужна система API, що дозволяє розробляти й
інтегрувати додаткові модулі, що розширюють функціонал web-додатка.
5. Інтеграція з jQuery (самий популярний фреймворк під JavaScript).
6. Зручна локалізація контенту.
7. Величезна кількість готових модулів.
Самою більшою перевагою використання готових рішень при
розробці web-додатків є економія часу й засобів, особливо при
використанні безкоштовних рішень. Це дозволяє не тільки заощаджувати
кошти замовника, але й збільшити частку заробітної плати в кошторисі
проекту.
СЕТЕВЫЕ ОСОБЕННОСТИ ВИРТУАЛЬНОЙ МОДЕЛИ
ОРГАНИЗАЦИОННЫХ ПАБЛИК РИЛЕЙШНЗ
Кисленко Л.В.
Научный руководитель – кандидат соц. наук, доцент Бирюкова М.В.
Харьковский гуманитарный университет «Народная украинская академия»
61000, г. Харьков, ул. Лермонтовская 27, т. 7142007.
The report is devoted to investigation of virtual model of public relations as
specific form of symbolic reality. Network structure of PR, particulars of its
construction and functioning in the process of organizational virtual
communication is being analyzed.
Генезис электронной социализации затронул все аспекты
общественной жизни, причем переход в виртуальное пространство
происходит не только на уровне сетевых технологий, но и в рамках
некомпьютерной виртуализации социальных институтов. Редукция
априорной идентичности приводит к накапливанию потенциала для
формирования новой виртуальной модели сетевых общественных
отношений, объединяющей сотрудников организации посредством
вовлечения в электронную виртуальную реальность.
Виртуальную модель корпоративных общественных отношений
предлагается рассматривать как специфический вид символической
реальности,
наделенной
инженерно-семиотическими
свойствами,
используемыми как средство для реализации конвенциональных социокультурных практик организационной деятельности в форме виртуальных
реальностей, где виртуальная реальность осуществляет субституцию
данности, но является таким же продуцентом сознания, как и иерархически
первично воспринимаемая реальность.
Эта модель характеризуется свойствами виртуальности в силу того,
что она переживается через символы, наделяющие коммуникативную
практику определенной означенностью в качестве процессии симулякров,
отклоняющиеся от их строго семантического значения. Каждый участник
организационного
взаимодействия
включается
в
«мыслимую»
коммуникативно-информационную среду, моделируемую через систему
имплицитных виртуальных ресурсов (знаний, традиций, норм, оценок,
идеологем), что приводит к возникновению социального дискурса в
символическом
пространстве,
стремящегося
структурировать
организационную действительность. Конструированный социальным
дискурсом концепт, наделяясь правом авторитета, становится
корпоративной трансцендентной идеологией, реализация абсолютной
позиции которой происходит благодаря построению виртуального
детерриториализированного пространства, обозначенного «топоса».
Центральным понятием при рассмотрении виртуальной модели
паблик рилейшнз становится «сетевая структура», раскрывающаяся как
«комплекс взаимосвязанных смысловых узлов», связь которых
определяется через способность к коммуникации, то есть передачу
информации на основании «кода». Сами «сети представляют собой
открытые структуры, которые могут неограниченно расширяться путем
включения новых узлов, если те способны к коммуникации…» [1, С. 471],
то есть открытость сети определяется открытостью и доступностью ее
кода. Включенность в сеть обеспечивает доступ к информации и
представляет собой эксплицитно выраженный аттрактивный модус
организационной принадлежности.
Современные сети коммуникации характеризуются открытостью,
децентрализованностью, саморазвитием, преобладанием горизонтальных
связей, автономностью включенных в них узлов. Технологическим
базисом для организации сетей является Интернет, который позволяет
существовать открытым формам сети. Сеть через пользователей Интернета
способна к направленной самоорганизации и изменению, так как каждый
активен в конструировании собственных связей и может найти, во
взаимодействии с другими, свое место в сети, а тем самым и в сообществе,
или просто его создать [2, С. 73].
Структурно виртуальная реальность организации состоит из образов,
смыслов, имиджей, законов, норм и оценок, эмоций. Функционально
виртуальная реальность является пространством знания субъектов, оценок
и рейтингов, депутаций, этических и моральных ценностей, знаковой
средой предписаний, норм, статусов. Таким образом, коммуникативное
пространство виртуальности строится на переходе общественных
отношений в виртуальное состояние, т.е. мыслимую, воображаемую
плоскость.
Таким образом, понятие “виртуальная коммуникация” не
исчерпывается значением искусственной среды, сконструированной при
помощи информационных ПР-технологий и вызывающей иллюзию
погружения в некий несуществующий мир, далекий от реального. При
компьютерном
общении
отмечается
формирование
особого
коммуникативного пространства, которому присущи специфические и
недоступные в актуальной реальности условия общения.
Литература:
1. Кастельс М. Становление общества сетевых структур / М. Кастельс //
Новая постиндустриальная волна на Западе. Антология. - М., 1999. – с.
494
2. Кастельс М. Галактика Интернет: Размышления об Интернете, бизнесе
и обществе / М. Кастельс. - Екатеринбург: У-Фактория, 2004. – с. 328.
О ВАЖНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ИЗМЕНЕНИЯМИ
Ковальчук Р.А.
Научный руководитель – д.т.н., проф. Соловьева Е.А.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина, 14, каф. Социальной информатики,
тел. (057)702-15-91)
E-mail: si@kture.kh.ua, tochka.ru@ukr.net
In the rapidly developing world, can frequently be seen as a liquidated
company, as the company files for bankruptcy, or how the organization can not
withstand the competition and leave the "scene of fierce fighting" for the
modern consumer. All this is often a consequence of improper organization of
company management, outdated business practices and not a timely response to
changing environmental factors and requirements. All these tasks can help to
solve this kind of knowledge manager as change management.
В условиях бурно развивающегося мира, можно часто наблюдать, как
ликвидируются компании, как фирмы объявляют себя банкротами, или как
организации не выдерживают конкуренции и покидают «арену сражений»
за современного потребителя. Все это часто является следствием
неправильной организации управления компанией, устаревших методов
ведения бизнеса, не своевременного реагирования на изменение
окружающих факторов и запросов.
Вывести организации из неблагоприятной ситуации может такой вид
деятельности менеджера знаний, как управление изменениями или change
management. Использование принципов управления изменениями дает ряд
преимуществ, позволяющих развивать бизнес-структуру и повышать
конкурентоспособность организации. Это и своевременное реагирование
на изменение запроса надсистемы, вследствие проведения тщательного
анализа воздействующих факторов окружающей среды и прогнозирование
ситуации в будущем. Также это дает повышение конкурентоспособности
компании, вследствие правильной оценки методов выполнения той или
иной задачи, и изменения ключевых способов выполнения работы, а также
модернизации этих методов. Таким образом, change management играет
огромную роль в условиях современной экономики.
Но, как и все новое является пугающим и трудно внедряемым, так и
управление изменениями имеет ряд препятствий. В коллективе компании
может возникнуть отрицание внедряемых изменений, не принятие нового,
не понимание причин и целей изменений. Поэтому на лицо, проводящее
управление изменениями, ложится обязанность за то, чтобы доступно
разъяснить сотрудникам важность проводимых реформ, рассказать о
последствиях, которые могут быть в случае бездействия и использования
устарелых методов ведения бизнеса, о преимуществах, которые может дать
то или иное изменение.
Процесс управления изменениями имеет множество рисков и может
не всегда быть успешным, но при правильной его организации компания
может получить много преимуществ.
Для того, чтобы сделать управление изменениями максимально
эффективными, не похожими на лотерею, следует придерживаться
нескольких правил [1]:
 идеи и проекты должны опираться на подробный анализ изменений
на рынке и вписываться в четко проработанную стратегию развития
предприятия;
 необходимо обеспечить надежную систему контроля, которая
позволит сопоставить достигнутые результаты проекта с
ожидаемыми и вскрыть ранее незапланированные рыночные
возможности или препятствия для внедрения изменений. При
неудачах надо сохранять последовательность и решительность в
осуществлении задуманного;
 необходимо организационно отделять проекты изменений от
оперативной деятельности по обеспечению текущей доходности
бизнеса;
 необходимо
подробно
прорабатывать
план
преодоления
организационного сопротивления. В противном случае даже самые
удачные идеи могут быть погублены на этапе внедрения.
Для решения задачи удержания компании «на плаву» можно
применить новый системный подход к менеджменту знаниями. Он
позволяет проанализировать способность компании адаптироваться под
новые запросы надсистемы, то есть развивать свои интенциальные и
потенциальные
свойства
в
экстенциальные,
при
наличии
соответствующего запроса [2].
К сожалению, сегодня много компаний не рассматривает этот процесс,
как необходимость, что приводит к возникновению кризиса внутри
компании, из которого потом очень трудно выйти. Эта особенность ведения
бизнеса присуща большому количеству украинских компаний.
Список источников:
1. Николай Алексеев – Управление изменениями в эпоху без
закономерностей
[РЕЖИМ
ДОСТУПА]:
http://www.iteam.ru/publications/project/section_35/article_1702/ (Дата
обращения: 27.01.2011).
2. Бондаренко М.Ф.,
Соловйова К.О.,
Маторін С.І.
Основи
системології: навчальний посібник. – Харків: ХТУРЕ, 1998. – 118 с.
– Рос. Мовою.
АНАЛИЗ КЛАССИФИКАЦИЙ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО
ИНТЕЛЛЕКТА
Ковальчук Р.А.
Научный руководитель – д.т.н., проф. Соловьева Е.А.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
61166, Харьков, пр. Ленина, 14, каф. Социальной информатики,
тел. (057)702-15-91, E-mail: si@kture.kh.ua, tochka.ru@ukr.net
Artificial intelligence systems are very relevant subject area, at present.
They help a person in a scientific, educational, industrial activity. It is therefore
very important that there is correct, all-encompassing classification of artificial
intelligence systems.
На сегодняшний день системы искусственного интеллекта (далее –
СИИ) имеют высокий приоритет среди направлений развития
компьютерных технологий. Это обусловлено тем, что человек стремится
избавиться от стереотипной, скучной работы, а также оптимизировать ее. В
этом стремлении человеку могут помочь программы, «наделенные»
искусственным интеллектом, а также более самостоятельные системы –
роботы. К сожалению, в век массовой информатизации и легкой
доступности данных, тяжело найти правильную классификацию, которая
бы охватывала все виды СИИ, была бы легко расширяемой, имела
основание деления, которое раскрывало бы сущностное свойство СИИ.
Для примера можно привести классификацию, которая часто
встречается в интернете (табл. 1) [1].
Таблица 1 - Классификация систем искусственного интеллекта
Компонентн
ые технологии
CASEтехнологии
Информаци
онные хранилища
Системы
основанные на
прецедентах
Нейронные
сети
Индуктивн
ые системы
Мультиаген
тные
Доопределя
ющие
Трансформи
рующие
Классифици
рующие
Интеллекту
альные базы данных
Естественно
-языковый
интерфейс
Гипертексто
вые системы
Системы
контекстной
помощи
Когнитивна
я графика
Интеллектуальные информационные системы
Экспертные системы
Системы с интеллектуальным
Самообучающиеся системы
Адаптивные
(Решение сложных,
интерфейсом
(Способность к
информационные
плохо формализуемых
(коммуникативные системы)
самообучению)
системы
задач)
При рассмотрении данной классификации прослеживается нарушение
одного из главных принципов естественной классификации (далее – ЕК).
ЕК предусматривает группировку понятий по их главному, сущностному
свойству [2], что в этой классификации не соблюдается. На различных
ветках деление понятий происходит: и по решаемым задачам, и по методам
реализации, и по используемым технологиям взаимодействия системы с
пользователем. Три из четырех классов СИИ могут являться либо
составными частями, либо способами реализации экспертных систем
(далее – ЭС). Так, например, самообучающиеся системы и адаптивные
информационные системы могут, кроме самостоятельного класса СИИ,
быть взяты за основу построения ЭС. Также, в данной классификации
присутствуют отношения типа «часть – целое», например системы с
интеллектуальным интерфейсом могут быть компонентом ЭС, а не только
самостоятельным видом СИИ.
Проанализировав данную классификацию, а также классификацию,
приведенную в учебнике (рис.1 [3]), было решено далее их развивать и
совершенствовать. На основе проделанного анализа была построена
параметрическая классификация [2].
Рисунок 1 – Классификация экспертных систем
Деление понятий производилось по виду решаемых задач.
Классификация СИИ по задачам приведенная на рис.1 была расширена за
счет такого вида интеллектуальных систем, как роботы. Для СИИ,
предназначенных для обучения, было выявлено два вида систем:
интеллектуально-тренирующие и справочные. Справочные, в свою
очередь, разделились на СИИ консультирующего и информационносправочного типа.
Список источников:
1. Введение в интеллектуальные информационные технологии
[РЕЖИМ ДОСТУПА]: http://any-book.org/download/54960.html
(Дата обращения: 04.02.2011)
2. Соловьева Е.А. Естественная классификация: системологические
основания. Харьков: ХТУРЭ, 1999. 222 с.
3. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных
систем. – Санкт-Петербург: ПИТЕР, 2000. – 482 с.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СИСТЕМОЛОГИЧЕСКОГО
КЛАССИФИКАЦИОННОГО АНАЛИЗА И АВТОМАТИЗАЦИЯ
ПОСТРОЕНИЯ КЛАССИФИКАЦИИ
Кулибаба В.В.
Научный руководитель – д.т.н., Соловьева Е.А.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина,14, каф. Социальной информатики,
тел. (057) 702-15-91)
E-mail: si@kture.kharkov.ua, факс (057) 702-15-91
Recently, the classification is of particular significance as the basis of the
conceptual model, methods of conceptualizing and intelligent automated
information systems. In an ideal classification, isolated natural classification that
bears the ontological character, which takes into account the maximum number
of goals, essential properties and relations of objects. Described in the thesis
systemological classification analysis helps the researcher to create a
classification using the scientific method and approach, its automation will help
to popularize this method and will facilitate the implementation of information
systems.
Классифицирование, представляя процесс группировки объектов
исследования или наблюдения в соответствии с их общими признаками,
издавна считалось значимым механизмом в изучении и познании
окружающего
мира.
Результатом
классифицирования
является
классификационная система или классификация. С учетом признака
деления классификация бывает одноаспектной, многоаспектной,
родовидовой, партитивной и т.д. Изучая, улучшая и оптимизируя процесс
классифицирования, учеными создаются различные методики и способы
построения классификаций, среди которых, как перспективный, авторами
выделен системологический классификационный анализ [1].
В научных кругах, научная ценность классификации выражается в ее
стремлении выразить систему законов, присущих действительности,
обусловленны зафиксированными в классификации свойствами и
отношениями объектов [1]. Таким образом, как идеал классификации,
выделяют естественную классификацию, носящую онтологический
характер, учитывающую максимальное количество целей, существенные
свойства и отношения объектов, она может служить источником знания о
классифицируемых объектах [1]. Следует отметить, что существует две
проблемы в построении классификации: выделение сущностного свойства
(признака) и отражение системности классифицируемых объектов
(гносеологическая
проблема),
которые
помогает
решить
системологический классификационный анализ.
Используемый системологический классификационный анализ, с
применением системологического подхода для концептуального
моделирования основан на системологии внешних систем (системклассов). Задачей является выделение логическими средствами родовидовых отношений между классами (объектами), существующих в
естественных системах и отображенных в естественном языке [1,2]
Процесс системологического классификационного анализа можно
описать следующими шагами:
- подготовка материала для построения классификационной модели,
удовлетворяющей критериям естественности. Обеспечение соответствия
родо-видовых отношений между понятиями данной предметной области
родо-видовым отношениям между их видовыми отличиями в выбранной
плоскости классифицирования;
- обеспечение критериев монизма и иерархичности. Построение
иерархической классификации систем данной ПО, изоморфной
классификации их свойств (в данной плоскости классифицирования);
- обеспечение параметричности классификации;
- повторение предыдущих шагов до получения удовлетворительного
результата.
С развитием популярности, за последние годы, использования
онтологий в системах, основанных на знаниях, как детальной
формализованной модели области знаний, созданной с помощью
концептуальной схемы, возрастает актуальность и значимость
классификации. В данном случае, использование системологического
классификационного анализа помогает исследователю в построении
онтологии, вооружив его научными методами анализа, используемыми при
выделении терминов и определении их значений, построении словаря,
глоссария, тезауруса предметной области.
В
работе
ставится
задача
алгоритмизации
применения
системологического классификационного анализа, как серии простых и
конечных шагов, а также разработка алгоритма автоматизации построения
классификации, основанном на предложенном Григоровичем А.А.
алгоритме
автоматизированного
построения
естественной
классификационной схемы [1]. Результат работы включает модель
фрагмента процесса проведения системологического классификационного
анализа и автоматизации построения классификации выполненный в DFD
нотации, а также результат их применения при классифицировании
документации в делопроизводстве государственного учреждения.
Список источников
1. Соловьева Е.А., Естественная классификация: системологические
основания. – Харьков: ХТУРЭ, 1999. – 222с.
2. Бондаренко М.Ф., Соловьева Е.А., Маторин С.И. Основы
системологии. Харьков: 1998. 118с.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СИСТЕМОЛОГИЧЕСКОГО
КЛАССИФИКАЦИОННОГО АНАЛИЗА И
СИСТЕМОЛОГИЧЕСКОГО ПОХОДА ПРИ АНАЛИЗЕ РЫНКА
ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Кулибаба В.В.
Научный руководитель – д.т.н., Соловьева Е.А.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина,14, каф. Социальной информатики,
тел. (057) 702-15-91)
E-mail: si@kture.kharkov.ua, факс (057) 702-15-91
Market analysis plays an important role in the development of the
enterprise, the success and prospects of its activities. In the opinion of the
authors of the thesis systematization of experiences and knowledge used in
carrying out market analysis helps the analyst in selecting methods and
techniques required for the application in the investigation posed problem.
Отношения
производитель-потребитель,
сформировавшись
в
глубокой древности, стали важной и неотъемлемой частью современной
жизни, из простого натурального обмена между двумя участниками они
превратились в сложный механизм, подчиняющийся определенным
правилам, включающий сложные экономические отношения, протекающие
между производителем, покупателем и посредниками – называющийся
рынок. Изменения на рынке зачастую указывают на возможную
популярность или спад некоего товара, что сулит получение прибыли,
иногда сверх прибыли, или убытка для организации, представляющей
товар или услугу на рынке, а значит, изучение тенденций и
закономерностей в динамике рынка является критичным для
организации[1].
Постоянно видоизменяясь, рынок стал настолько сложной системой,
что ни одна из существующих математических моделей не смогла
предсказать его финансовый крах, поэтому автор считает целесообразным,
наряду с традиционными механизмами анализа рынка (статистические
методы обработки информации, многомерные методы, регрессионные и
корреляционные методы, имитационные методы, методы статистической
теории принятия решений, детерминированные методы, гибридные
методы, SWOT-анализ, PEST-анализ, PESTLE-анализ, SNW-анализ, анализ
пяти сил Портера и т.д.), применение системологии, системологического
подхода и системологического классификационного анализа, как методов
изучения сложных систем [1,2,3].
Первым шагом в работе станет систематизация накопленного опыта и
знания, используемого при проведения анализа рынка в классификации,
приближенной к естественной, отражающей функциональные особенности
изучаемых явлений [3]. Классификационное исследование и изучение
методов, методик и практик анализа рынка позволит выявить зависимости
между ними, закономерности их применения и приведет к выделению их
значимых характеристик и функциональных свойств. Таким образом,
практический эффект от классификации видится в предоставлении
аналитику аргументированного выбора методик и технологий,
необходимых для применения в рамках поставленной перед
исследователем задачи, с учетом всех возможных факторов, оказывающих
влияние на конечный результат анализа.
Вторым шагом в роботе будет применение системологии, делая
акцент на один из основных постулатов – целостности. Любое из явлений
(особенно новое) протекающее в системе, анализируется с позиции его
деструктивного воздействия на целостность. Такой анализ даст
возможность понять и в дальнейшем спрогнозировать оказываемый
эффект от любого явления (независимо от его происхождения: внутреннее
или внешнее) на рынок [2, 4].
Предметной областью для изучения выбран рынок информационных
технологий с его непредсказуемым поведением и скоротечными
изменениями. Интерес к данному сектору подогревается доступностью к
истории изменений рынка, непостоянством, высокой динамичностью
показателей и относительно молодым возрастом. Планируемое
исследование проведено по двум направлениям: исследование развития
рынка социальных сетей, с его прогнозируемой сверхприбылью в 2011
году, и рынка теле-коммуникационных технологий (производство
смартфонов, планшетных, портативных компьютеров и т.п.). В
исследовании отражена не только история развития данных отраслей
информационных технологий, но и зависимость между ними.
Результат работы включает: классификацию методов, методик и
практик анализа рынка; классификационный и традиционный анализы
телекоммуникационного рынка и рынка социальных сетей; алгоритм
проведения анализа на основе разработанной классификации,
выполненный в DFD нотации; результат применения детерминантного
анализа, являющийся сам по себе прогнозом развития рынков, сделанным
на основе изучения тенденций взаимодействии их сегментов.
Список источников
1. Как провести анализ рынка. [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
http://info-union.ru/plan/plan-0025.html
2. Бондаренко М.Ф., Соловьева Е.А., Маторин С.И. Основы
системологии. Харьков: 1998. 118с.
3. Соловьева Е.А., Естественная классификация: системологические
основания. – Харьков: ХТУРЭ, 1999. – 222с.
4. Маторин
С.И. Анализ
и
моделирование
бизнес-систем:
системологическая объектно-ориентированная технология /под ред.
проф. Бондаренка М.Ф., Харьков: ХНУРЭ, 2002. – 322 с.
О ВНЕДРЕНИИ УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ И ОБУЧАЕМОСТИ
ОРГАНИЗАЦИИ
Лашина О.Н.
Научный руководитель – д.т.н., проф. Соловйова Е.А.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина,14, каф. Социальной информатики,
тел. (057) 702-15-91)
E-mail: ambologera@yandex.ru, тел. 0633815219
In this paper we consider the learnability of an organization and
implementation of knowledge management to improve the competitiveness of
the organization. The process of knowledge management is considered as an
overarching business strategy, which purpose is to identify and to pay for the
benefit of the firm all its information, staff experience and qualifications in order
to increase the quality of the customer service and to reduce response time to the
changing market conditions.
Сегодня, в обстановке острой конкурентной борьбы, чтобы
принимать адекватные решения, важно четко знать, какой суммой знаний
располагает ваша организация. Это является необходимым условием
выживания. Однако почти все компании обладают огромным исходным
багажом данных и практического опыта. Пока эта информация
рассредоточена в базах данных, хранилищах документов, сообщениях
электронной почты, отчетах о продажах и, разумеется, в головах
сотрудников. Проблема в том, чтобы организовать доступ к этой
информации, придав ей удобную для использования форму. Это не всегда
просто, а когда требуется быстро принять на основе анализа информации
неотложное решение, задача может оказаться практически невыполнимой если вы не располагаете системой управления этой информацией [1].
Концепция управления знаниями относится к числу тех расплывчатых
понятий, которые могут одновременно казаться как всеобъемлющими, так
и не означающими ничего конкретного [2]. Но рассмотрим процесс
управления знаниями, как всеохватывающую стратегию предприятия, цель
которой - выявить и обратить на пользу фирме всю имеющуюся у нее
информацию, опыт и квалификацию сотрудников, с тем чтобы повысить
качество обслуживания клиентов и сократить время реакции на
меняющиеся рыночные условия.
Знания - это больше чем набор фактов, объединенных в одну группу.
«Организационные знания содержатся в продуктах человеческой
деятельности
(оборудовании,
базах
данных,
оформлении),
в
организационных структурах (ролях, системах поощрения, процедурах) и
людях (умениях, ценностях, верованиях, практиках). Для специалистов
разной направленности характерны разные способы освоения
окружающего мира. Соответственно, процедуры обучения должны
учитывать эти базовые различия опыта» [3]. Основу управления знаниями
любой компании составляет процесс формирования знаний, который
подразумевает выявление информационных источников, получение
информации из этих источников, изучение, структурирование и
трансформацию ее в знания, а также их воспроизведение.
Уровень принятия руководством компании курса на обучаемость и
степень его реализации могут быть проанализированы в соответствии с
параметрами обучаемости, предложенными Майком Педлером [4].
Обучаемость как свойство организации понимается Педлером намного
шире, чем простое распространение среди сотрудников методов обучения
и самосовершенствования. Обучаемость касается многих свойств
организации, как структурных, так и функциональных. Концепция
обучаемости выходит далеко за рамки просто регулярного повышения
квалификации сотрудников. Она касается изменения многих других
свойств организации, в частности, особенностей взаимодействия с
окружающей организацию внешней средой, рациональности процессов,
протекающих внутри нее самой, быстроты и адекватности ее реагирования
на вызов окружения [5].
Успех этого процесса зависит, прежде всего, от внедрения в
компании, эффективной системы управления знаниями, что в свою
очередь, зависит от качества источников получения информации, а так же
распространения информации и приобретенных знаний. Наиболее
эффективным способом распространения информации и приобретенных
знаний является систематический обмен ими в компании. Но реализовать
такой обмен не всегда просто, люди не хотят делиться имеющимися
знаниями, боясь утратить свое конкурентное преимущество, определенное
уважение, влияние, а в некоторых случаях и работу. Для того чтобы
убедить людей поделиться этим ценным капиталом, следует, наряду с
материальными
и
моральными
стимулами,
сформировать
соответствующую специфике компании культуру знаний [2].
Все вышесказанное позволяет рассматривать управление знаниями,
как совокупность стратегий и процессов по выявлению, приобретению,
распространению, использованию, контролю и обмену знаниями,
необходимыми для обеспечения конкурентоспособности бизнеса.
Список источников:
1. Дж. Стюарт, Тренинг организационных изменений, СПб, «Питер»,
2001 г., с. 107.
2. «Управление знаниями», М.К. Румизен, М., "Издательство АСТ",
Издательство "Астрель", 2004 г., с. 310.
3. Levitt B. @ March J.G. (1988) ‘Organizational Learning’. Annual Review
of Sociology, 14, pp. 319 – 340., (русский переревод).
4. Pedler M., Burgoyne J., Boydell T. (1997) The Learning Company. The
MacGraw - Hill Companies. - 243 p., (русский переревод).
5. «Пятая дисциплина. Искусство и практика самообучающихся
организаций», Питер Сендж, Изд.«Олимп-Бизнес», Москва 2006г., 384с.
НЕМАТЕРІАЛЬНИЙ КОМПОНЕНТ ВАРТОСТІ ПІДПРИЄМСТВА
ЯК КРІТЕРІЙ ОЦІНКИ ЕФЕКТИВНОСТІ УПРАВЛІННЯ
БІЗНЕСОМ
Ляшенко Н.Є.
Науковий керівник – д.т.н., проф. Рач В.А.
Східноукраїнський національний університет ім. В. Даля
(91034, Луганськ, квартал Молодіжний, 20-а,
каф. Управління проектами та прикладної статистики,
тел. (095)733-89-30, e-mail: natalia_vnu@mail.ru)
Company value is the only true criterion of financial wealth for owners.
Among other components it includes intangible one. Nowadays it is the main
indicator of enterprise pecuniary valuation. The knowledge component presents
at any product or service. It is a source of competitive power of the firm.
Управління вартістю компанії – це інструмент, поява якого
обумовлена інтересами власників. Для останніх вартість компанії – єдиний
критерій оцінки її фінансового добробуту. Він дає комплексне уявлення
про ефективність управління бізнесом. Світова практика показує, що
головним критерієм оцінки якості управління компанією є поступове
зростання її вартості [1].
З метою надання власникам підприємства достовірної інформації про
стан й ефективність ведення бізнесу у звітах використовують показник
вартості діючого підприємства. Цей показник визначає вартість бізнесу як
єдиного цілого. Основана на ньому концепція виражається в оцінці
безперервно функціонуючого підприємства [2].
У рамках концепції вартості діючого підприємства можливий
розподіл загальної вартості бізнесу за його складовими відповідно до їх
вкладу в загальну вартість (рис. 1). Деякі автори розглядають у якості
вартісних складових тільки персонал і основні фонди, інші виділяють
тільки людський, матеріальний і організаційний аспекти, що навіть при
глобальному розумінні даних складових залишає за межами розгляду
технологічні розробки, ноу-хау, ділову репутацію й інші елементи [3]. Ці
невраховані елементи утворюють значну вартість (інтелектуальний
капітал) і становлять цінність для управління бізнесом.
КОМПОНЕНТИ ВАРТОСТІ ПІДПРИЄМСТВА
Вартість
основних
засобів
(машини,
обладнання)
Вартість
оборотних засобів
(матеріальні
запаси, грошові
кошти)
Вартість
людських
ресурсів
(заробітна
плата, витрати
на навчання)
Вартість
інформаційних
ресурсів
Вартість
інтелектуальних
ресурсів і ділової
репутації
Рисунок 1 - Компоненти вартості діючого підприємства.
Нематеріальний компонент (або компонент знань, вартість
інтелектуального ресурсу) присутній у складі вартості будь-якого
продукту на кожній стадії його створення, у всіх сферах діяльності:
маркетинг, НДДКР, дизайн, контроль якості, збут, інформаційні системи,
обслуговування тощо.
До інтелектуальних ресурсів відносять:
- сукупність знань, навичок, здатність до нововведень, загальний
рівень творчих здібностей окремого робітника та колективу в цілому;
- систему цінностей, культуру праці, філософію бізнесу, що невід’ємні
від організації;
- ділові зв’язки з клієнтами та постачальниками тощо.
Головна перевага виявлення і використання інтелектуальних ресурсів
компанії полягає у підвищенні її конкурентоздатності. Так, наприклад,
конкуренти не можуть дізнатися про дійсний об’єм знань, рівень творчих
здібностей колективу. Інноваційна продукція однієї компанії за якісними
характеристиками не співпаде з інноваційною продукцією іншої.
Нематеріальний компонент відрізняється від фізичного тим, що він не
втрачає своєї вартості в процесі використання (тобто не амортизується).
Більше того, він втрачає свою вартість саме від того, що не
використовується. І якщо основою для оцінювання фізичного капіталу є
витрати, які вже зроблені, то для визначення оцінки інтелектуального
капіталу - вартість, що буде створена в процесі його майбутнього
використання [4].
Усвідомлення істинної цінності невідчутних ресурсів - це
найкоротший та результативний шлях до успіху і добробуту компанії.
Врахування нематеріального компоненту дасть можливість достовірно
визначити вартість бізнесу і розробити стратегію управління компанією.
1.
2.
3.
4.
Використана література:
Оцінка бізнесу (оцінка підприємства) [Електронний ресурс] – Режим
доступу: http://www.cko-info.ru/rbusiness/ – Назва з екрану.
Міжнародні стандарти оцінки. Кн. 2 / Г.І. Мікерін (керівник),
М.І.
Недужий, Н.В. Павлов, Н.М. Яшина. – М.: ОАО «Типографія
«Новости», 2000. – 360 с. – ISBV 5-88149-057-6.
Різновиди управління потенціалом підприємства [Електронний
ресурс] - Режим доступу до статті: http://www.houseofmcdonnell.
com/konspekti-lekcz-1/25-upravlnnya-potenczalom-pdprimstva/150rznovidi-upravlnnya-potenczalom-pdprimstva.html – Назва з екрану.
Голощапова О. В. Упорядкування понятійного апарату при
дослідженні інтелектуального капіталу на рівні особистості,
організації й території / О. В.Голощапова // Держава та регіони.
Економіка та підприємництво. - 2009. -№ 3. - С. 47-51.
К ВОПРОСУ РАЗРАБОТКИ ОНТОЛОГО-УПРАВЛЯЕМОЙ
АРХИТЕКТУРЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПРОГРАММНОЙ
СИСТЕМЫ
Малахов К.С.
Научный руководитель – д. т. н., академик НАНУ Палагин А.В.
Институт кибернетики им. В.М. Глушкова НАНУ
(пр-т академика Глушкова, 40, Киев, 03680 МСП, Украина)
тел. (044) 526-33-48, e-mail: malahovkirill@gmail.com
The given work describes the architecture of intelligence information
system for automated construction of ontological knowledge bases of subject
areas and an ontological approach to the construction of the logical model of the
intelligence information system.
Онтологический инжиниринг – направление в методологии
разработки интеллектуальных информационных систем (ИИС), систем
работающих со знаниями и, в частности, систем синтеза программ [1].
Актуальной для направления онтологического инжиниринга является
проблема разработки методологии и инструментальных средств
автоматизированного проектирования формальной онтологии предметной
области (ПдО). Среди основных функций онтологий при использовании их
в качестве составляющих ИИС можно выделить:
 эффективное компактное представление системы знаний конкретной
ПдО на базе современных информационных технологий;
 повышение релевантности поиска информации как в системе знаний
ИИС, так и в сети Интернет;
 использование описания ПДО для постановки и решения прикладных
задач;
 развитие ИИС, получение новых и упорядочение существующих знаний,
проверка их непротиворечивости, коррекция категориального дерева.
Инструментальный
комплекс
(ИнКом)
автоматизированного
построения онтологии в произвольной ПдО является системой,
реализующей одно из направлений комплексной технологии Data Mining, а
именно – анализ и обработку больших объёмов неструктурированных
данных, в частности лингвистических корпусов текстов на украинском
и/или русском языках, извлечение из последних предметных знаний с
последующим представлением их в виде системно-онтологической
структуры или онтологии ПдО. В ИнКом объединяются информационные
технологии автоматической обработки естественно-языковых текстов
(ЕЯТ), извлечения из множества текстовых документов знаний,
релевантных заданной ПдО, их системно-онтологической структуризации
и формально-логическое представления на одном (или нескольких)
общепринятых языках описания онтологий.
Блок-схема ИнКом [2] представлена на рисунке 1.
Рисунок1 - Обобщённая блок-схема ИнКом.
Создание ИИС требует объектно-ориентированного подхода, который
позволяет эффективно управлять разработкой компонент системы и их
поддержкой. Обобщённый алгоритм онтологического подхода к
построению логической модели ИИС можно представить в следующем
виде [3]:
1. Составление словаря ПдО на основе анализа прецедентов
использования ИИС как с помощью эксперта ПдО, так и путем автоматизированного анализа ЕЯТ ПДО. Задачи этапа: выделение кандидатов на
роль понятий онтологии ПДО и классов ИИС классов, соответствующих
понятиям.
2. Получение на основе ЕЯТ ПДО и словаря ПдО онтологической
модели ИИС, отражающей основные связи между понятиями ПдО.
Разработка онтологии задач ПдО.
3. Преобразование онтологической модели в логическую модель ИИС
на основе сравнительного анализа с онтологическими моделями,
описывающими характеристики программных алгоритмов. Задачи этапа:
разработка блок-схемы, описывающей алгоритм выполнения программы.
Реализация полученного алгоритма на языке программирования.
4. Верификация логической модели ИИС на основе прецедентов
использования. Задачи этапа: проверка соответствие онтологической
модели ИИС онтологии задач ПДО; оценка качества преобразования
онтологической модели в логическую модель ИИС.
На основе описанного онтологического подхода разрабатывается
управляющая графическая оболочка всеми компонентами ИнКом.
Список источников:
1. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных
систем. – СПб.: Питер, 2001. – 384 с.
2. Палагин А.В., Петренко Н.Г., Крывый С.Л., Величко В.Ю. Знаниеориентированные информационные системы с обработкой естественноязыковых объектов: онтологический подход. II // УСиМ. – 2010. – № 5. –
c.3–14.
3. Тарасов А.Ф., Лябик О.А., Онтологический подход к построению
логических моделей программных систем. // Вісник Донбаської
державної машинобудівної академії № 1Е (6), 2006, с. 50-54.
PRODUCT OWNER ROLE IN IT PROJECTS ANALYSIS
Vasiliy Matorin
Business analyst
Luxoft Ukraine, IBS Group of companies
(Kyiv, Radisheva street, 10/14) e-mail: vmatorin@bigmir.net
A new role of product owner and his duties are analyzed using
systemological methodology. Benefits of product owner work as a business
analyst and project manager are shown.
Product owner – is a new role that is now wide spread in IT organizations.
This role came in use together with the scrum methodology and agile approach.
The teams that deeply understand and use them more and more take off the
ordinary project manager and business analyst roles. Let’s analyze the benefits
of using this approaches and introducing a new role into the working process.
Product owner role is similar to business analyst profession. According to
[1] a business analyst is any person who performs business analysis activities,
no matter what their job title or organizational role may be. Business analysis
practitioners include not only people with the job title of business analyst, but
may also include business systems analysts, systems analysts, requirements
engineers, process analysts, product managers, product owners, enterprise
analysts, business architects, management consultants. Generally the following
activities are included into business analysts’ work: requirements gathering,
specifications creation, taking part in different discussions, domain modeling,
requirements transfer to the team, business acceptance testing, and delivering
project to the customer.
These activities are very close to project owner’s duties; let’s follow them
with the help of sources [2, 3]. In Scrum, the product owner is responsible for
communicating the vision of the product to the development team. He or she
must also represent the customer’s interests through requirements and
prioritization. Because the product owner has the most authority of the three
roles, it’s also the role with the most responsibility. In other words, the product
owner is the single individual who must face the music when a project goes
awry. The tension between authority and responsibility means that it’s hard for
product owners to strike the right balance of involvement. Because Scrum
values self-organization among teams, a product owner must fight the urge to
micro-manage. At the same time, product owners must be available to answer
questions from the team.
The stated above means that project owner’s work is also close to the
abilities of project manager. Because project manager is the one who are
responsible for the project success and organization of the work.
According to this product owner can combine business analyst and project
manager work as a one person. Will this be suitable? Let’s introduce
systemological approach and UFO-analysis to check this.
According to [4, 5] systemology as modern promising system methodology
does not regard system as a set but as a functional object which function is
assigned by super system. Systemology in particular allows overcoming
problems of traditional methods of system analysis at the expense of using
conceptual knowledge as well as formalizing procedures of analysis and
synthesis of complex systems and creating knowledge-oriented software tools
for their simulation.
Moreover, UFO-analysis, which for the first time combines capabilities and
advantages of the system and object approaches, is designed for project
implementation in business reengineering and may be oriented for simulation
and designing information and engineering systems. The letters in the word
UFO means Unit-Function-Object decomposition for the systems that are
modeled with the help of this method.
So the idea of this approach is that each system is a functional object and is
acting according to the request of the super system. UFO-analysis introduces it
as a node that has some inputs and outputs and where the super system requires
some functionality and some object to put everything together and get it working
properly.
Looking at the stated above list of the project manager and business analyst
responsibilities and tasks required for IT projects development we see that they
have some interactions and are targeted for the same target – project’s success.
Also according to the required activities we see that project owners abilities
completely fit for the both gaps and project owner can represent both roles.
Project owner holds the requirements for the work and controls the
implementation.
Here an important conclusion comes out, that project owner really is a
system that suites this position. Because project owner not only works with the
requirements and the organization – he owns the project and step by step works
for the project success and customer satisfaction. So he or she works not for
some certain duties but for the general success.
References:
1. Business Analysis Body of Knowledge. International Institute of Business
Analysis. Version 2.0. 2009
2. http://scrummethodology.com
3. http://www.agilealliance.org
4. M. Bondarenko, V. Matorin, S. Matorin, N. Slipchenko, E. Solovyova. A
Knowledge-Oriented Technology of System-Objective Analysis and
Modelling of Business-Systems. ITA 2003.
5. Dmitriy Elchaninov, Mikhail Bondarenko, Kateryna Solovyova, Sergey
Matorin, Vasy Matorin. Systemological Knowledge-Based Technology for
Solving Complete Ill-Structured Problems. International Journal
"Information Technologies and Knowledge" Vol.1 / 2007
ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНА ПЕРЕВІРКА РОБОТИ АЛГОРИТМУ
АВТОМАТИЧНОГО РЕФЕРУВАННЯ
Панченко Д.І.
Науковий керівник – к.т.н., доц. Лазаренко О.В.
Харківський гуманітарний університет «Народна українська академія»
(61000, Харків, вул. Лермонтовська, 27, каф. Інформаційних технологій і
математики, тел. (057) 716-44-09 дод. 222)
e-mail: it@nua.kharkov.ua,
The article is devoted to the semantic and syntactical structure of the title in
comparison with the structure of the summary. The general model of the title
and the algorithm of automatic title based summarization have been developed.
Experimental tests have been fulfilled by means of the system “AutoSummary”
which generates summarized text.
Перший етап роботи пропонованої системи автоматичного
реферування базується на використанні моделі реферату [1] та її
взаємозв’язок з моделлю заголовка.
У результаті дослідження змістової і синтаксичної структури
заголовка виявилася його схожість зі структурою реферату. Як і в
індикативному рефераті змістова структура заголовка складається з двох
метазначень – об’єкт і результат. Втім на відміну від реферату вони є
елементами змістової структури одного речення і вживаються у зворотній
послідовності: результат – об’єкт. Така подібність змістових структур
реферату і заголовка стала підставою для вивчення взаємозв’язку текстів і
заголовків, аби за допомогою інформації, що міститься в заголовку,
виявити в тексті ті лексичні одиниці, які необхідні для семантичного
наповнення моделі реферату даного тексту.
На основі проведеного дослідження була побудована загальна модель
заголовка:
СКЗ : О(б) / К – Sr – V(m5) – А(m4) – А(m7) – А(m9) – А(m8).
Жирним шрифтом виділено обов’язковий елемент заголовка,
наявність всіх інших – можлива.
Модель складається з обов’язкових елементів – актантів А(mi) і
необов’язкових елементів – сірконстантів Sr. Прислівники, що
заповнюють сірконстанти, є носіями оцінювальної семантики, тому
заповнення сірконстантів є винятково інтелектуальним процесом. Актант
об’єкт у даній структурі є основним її компонентом, актант результат
часто – але не завжди – присутній, інші компоненти, як зазначалося,
присутні в залежності від їхньої значимості в тексті, якому відповідає
заголовок.
На основі побудованої моделі індикативного реферату, моделі
заголовку і детального опису механізму заповнення актантної структури
реферативних конструкцій було розроблено алгоритм автоматичного
реферування, який складається з трьох етапів: 1) пошук N1, 2) побудова
актантного ланцюжка, 3) остаточна побудова реферативної конструкції.
Для
перевірки
запропонованого
алгоритму
автоматичного
реферування була створена експериментальна система „АвтоРеферат”.
Програмна реаліза-ція здійснювалась на мові С++, середовище розробки –
Borland C++ Builder 6.
„Автореферат” працює чітко за запропонованим алгоритмом. На
першому етапі відшукується найчастіше уживане поняття шляхом
зіставлення слів, які входять до складу заголовку, і слів оригінального
тексту. Завдяки механізмам мов програмування, використанню додаткових
перемінних для зберігання даних здійснюється один перегляд первинного
тексту. Іменний актант A1 на першому етапі заповнюється одним
елементом – поняттям N1, але на другому етапі до нього додаються
можливі додаткові елементи, які складають термінологічне поняття.
Наявність онтології предметної галузі на цієї стадії має сприяти
збільшенню якості й швидкості ідентифікації терміна.
На другому етапі аналіз оригінального тексту відбувається за блоками:
спочатку пошук елементів актантного ланцюжка зліва, потім – справа. Для
побудови ланцюжка проводиться статистично-дистрибутивний аналіз
контактно розташованих елементів (слів) первинного тексту. Критерієм
відбору елементів в актантний ланцюжок слугує так званий коефіцієнт
повторювань (k), який впливає на підрахунок абсолютної частоти.
На третьому етапі додається предикат методом випадкового вибору з
допоміжного словника (виродженої онтології) .
В процесі дослідження були проведені експериментальні перевірки
роботи програми «АвтоРеферат» і їх порівняння з результатами
реферування у Word.
На виході програма «АвтоРеферат» дає реферативний текст, який
формально відповідає побудованій у даному дослідженні моделі
індикативного реферату, але ще не може генерувати повноцінний
індикативний реферат.
1. Лазаренко О. В. Моделювання процесу узагальнення в системі
автоматичного реферування / О. В. Лазаренко, А. А. Яковенко; Нар.
укр. акад. [Каф. информ. технологий].– Х.: Изд-во НУА, 2007. – 136 с.
2. Лазаренко О.В. Аналіз смислової структури заголовка як тексту з
максимальним рівнем узагальнення / О. В. Лазаренко, Т. В. Попова //
Проблеми семантики слова, речення та тексту: Збірник наукових
праць. Випуск 12 / Від. ред. Н.М. Корбозерова. – К.: КНЛУ, 2004. – С.
143-149.
3. Яковенко А. А. Семантическое и синтаксическое обобщение в
процессе реферирования / А. А. Яковенко // Вчені
записки
Харківського гуманітарного інституту “Народна українська академія”.
– Х.: Око, 2001. – С. 446-450.
КЛАССИФИКАЦИЯ «СРЕДСТВ ЗАЩИТЫ НАСЕЛЕНИЯ ВО
ВРЕМЯ ЧРЕЗВЫЧАЙНОЙ СИТУАЦИЙ»
Петина К.Г.
Научный руководитель – д.т.н., проф. Соловьева Е.А.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
61166, Харьков, пр. Ленина, 14, каф. Социальной информатики,
тел.(057)702-15-91, E-mail: si@kture.kharkov.ua
Almost daily in different parts of our planet there are so-called emergency
situations , a message in the media about disasters, armed conflict or act of
terrorism. It is therefore very important that everyone was familiar with the
means of protection, it can save lives, not only him, his family and many others
affected by the harmful damaging factors in an emergency. To effectively carry
out the necessary actions and use of protection from the action of damaging
factors of emergency is necessary to structure the knowledge in this subject area.
This classification can be used in the activities of the Ministry of Emergency
Situations to plan and effectively undertake the necessary measures to protect
the public from the effect of damaging factors of an emergency.
На всех стадиях своего развития человек был тесно связан с
окружающим миром. На рубеже 21 века человечество всё больше и
больше ощущает на себе проблемы, возникающие при проживании в
высокоиндустриальном обществе. Опасное вмешательство человека в
природу резко усилилось, расширился объём этого вмешательства, оно
стало многообразнее и сейчас грозит стать глобальной опасностью для
человечества.
Практически ежедневно в различных уголках нашей планеты
возникают так называемые Чрезвычайные Ситуации (ЧС), это сообщения в
средствах массовой информации о катастрофах, стихийных бедствиях,
очередной аварии, военного конфликта или акта терроризма. Количество
ЧС растет лавинообразно, и за последние 20 лет возросло в 2 раза. А это
значит, растёт число жертв и материальный ущерб,
как в
промышленности, так и на транспорте, в быту, в армии и т.д. Именно
поэтому очень важным является защита населения в ЧС [1].
Поэтому очень важно, чтобы каждый человек был ознакомлен со
средствами защиты населения, это может спасти жизнь не только ему, его
семье, а также многим другим, пострадавшим от вредных поражающих
факторов при ЧС. Для эффективного проведения необходимых
мероприятий и применения средств защиты населения от действия
поражающих факторов ЧС необходимо структурировать знания в этой
предметной области. В соответствии с циклом консолидации информации
можно сформулировать следующие задачи исследования:
1. накопление и упорядочение знаний о предметной области;
2. выполнение анализа для формирования модели знаний
3. структурирование необходимых знаний о средствах защиты
населения;
4. своевременное обеспечение использования знаний о средствах
защиты населения для принятия решений при возникновении ЧС [2].
Структуризация средств защиты населения выполняется в виде
параметрической классификации. В ходе работы был проанализирован
фрагмент предметной области средств защиты населения от
поражающих факторов ЧС. Была рассмотрена система терминов и их
родо-видовых определений, на основе которой построена классификация
средств защиты по функциональному назначению. Классификация,
построенная с использованием системологического классификационного
анализа [3], позволит не только получить не только структуризацию, но и
систематизацию средств защиты. По своей логической структуре, такая
классификация представляет собой операцию, основанную на делении
понятий и дает возможность рассматривать не только конкретные объекты,
но и классы объектов как системы; возможность определения сущностных
свойств как объектов, так и классов объектов.
На рисунке 1 представлен фрагмент классификации средств защиты
населения.
Средства защиты
населения
ISA1
ISA1
Оповещение и
информирование
Средства
коллективной
защиты
Укрытие в
защитных
сооружениях
ISA1
Эвакуация
ISA1
ISA1
Средства
защиты органов
дыхания
Средства
индивидуальной
защиты
ISA1
Средства
защиты кожи
Рисунок 1 – Фрагмент классификации средств защиты населения
Данная классификация может быть использована в деятельности МЧС
для планирования и эффективного проведения необходимых мероприятий
по защите населения от действия поражающих факторов ЧС.
Список источников:
1. Методические указания для самостоятельной работы «Гражданская
оборона. Гражданская защита населения. 2007г. – с. 3»
2. Место, роль и функции средств защиты населения. [Электронный
ресурс]/ Режим доступа URL: http://www.textreferat.com/referat168.html.
3. Соловьёва Е.А. Естественная классификация: системологические
основания. Харьков: ХТУРЭ,1999. 222 с.
АНАЛІЗ ФУНКЦІОНАЛЬНИХ МОЖЛИВОСТЕЙ
КОРПОРАТИВНИХ БЛОГІВ ДЛЯ БІЗНЕС-СТРУКТУР
Хміль Н.А., Прилепо А.В.
Науковий керівник – доц. Павлов П.Ф.
Харківський національний університет радіоелектроніки
(61166, Харків, пр. Леніна, каф. Соціальної інформатики,
тел. (057) 702-15-91)
E-mail:si@kture.kharkov.ua; факс (057) 702-11-13
The given work is devoted to the analysis of functions of corporate blogs
for business structures. Corporate Blog is a blog created by organisation and is
used for communication with the community and for the internal organization
work.
Попри велику кількість засобів комунікації які функціонують у
мережі Інтернет важливим засобом електронної комунікації є блоги. Серед
значної кількості існуючих різновидів блогів для будь-якої компанії
доцільно вести саме корпоративний блог, який на сьогоднішній день є
додатковим каналом комунікації та ще одним методом зв’язку з
громадськістю. Тому дослідження та аналіз функціональних можливостей
корпоративних блогів для бізнес-структур є важливою та актуальною
задачею.
Блог – це різновид веб-сайта, який побудований у вигляді журналу й
складається із записів розміщених у зворотному порядку. У блозі автор або
декілька авторів висловлюють власну думку, роздуми, розміщують свої
матеріали. Основний зміст блога – це записи, які регулярно поповнюються.
Корпоративний блог – це блог який ведеться співробітниками однієї
організації. Основна мета корпоративних блогів спрямована на
формування потрібного іміджу компанії, позиціонування її як доступної та
дружелюбної, готової спілкуватися та відповідати на питання. У
найближчий час корпоративний блог як інноваційний канал комунікації
буде мати більший вплив на бізнес комунікації та корпоративну репутацію,
ніж електронна пошта, системи швидкого обміну повідомленнями, та
традиційні, орієнтовані на рішення маркетингових задач сайти [1].
Корпоративні блоги відкривають для бізнесу нове середовище та нові
можливості: для запуску нових проектів та тестування нових ідей; для
використання корпоративного блогу як PR-інструменту; для побудови
зв'язку зі споживачем через передачу відчуттів особистісного аспекту
співробітників і внутрішнього життя компанії; створення поля для
збирання негативної інформації про компанію не на чужих, а на своєму
ресурсі, де можна керувати ним, а також підготовлювати поле для
можливості антикризового піару [2].
Аналіз літератури [1; 2 та ін.] та власне корпоративних блогів показав,
що створюючи такого типу блоги, будь-яка бізнес-структура зможе
вирішувати такі завдання як:
- інформування клієнтів про діяльність компанії та її можливості (на
сьогоднішній день для деяких компаній корпоративний блог – єдиний
канал комунікації в Інтернеті. Для багатьох компаній функція
інформування в українському секторі Інтернет на сьогоднішній день
відсутня взагалі);
- підвищення корпоративної репутації компанії на ринку (свій
корпоративний блог в українському секторі Інтернет поки що має не
кожна компанія, тому бути першим у своїй ніші завжди вигідно);
- самореалізація співробітників у професійному соціальному середовищі
(співробітник може ділитися своїми експертними знаннями й тим самим
підвищувати свою значимість і значимість компанії, як експертів);
- рекламування компанії серед цільової аудиторії (замовники, партнери,
потенційні працівники) (це відмінний спосіб більш ефективний, ніж
способи та засоби, які використовувалися раніше);
- створення поля для знайомства з тією частиною активної ділової
аудиторії, з якою можна познайомитися тільки завдяки блогодіяльності;
- можливість неформального спілкування з клієнтами та конкурентами
(формат таких комунікацій передбачає відкритість, корпоративний блог
може стати джерелом нових важливих контактів);
- забезпечення відкритості для публікації постів та коментарів, що
сприятиме виявленню різних поглядів на будь-яке питання, надавати
можливість висловитися всім членам колективу (корпоративний блог –
це зовсім новий формат комунікацій, який передбачає неформальність
отримання інформації і можливість висловити власну думку).
- формування у співробітників компанії вмінь правильно і грамотно
висловлювати власні думки в письмовому виді.
Як приклад наведемо електронні адреси корпоративних блогів
представлених в українському сегменті Інтернет: корпоративний блог
«КІНТО»
його
автор
Президент
КІНТО
Оксаніч С. М.
–
http://blog.kinto.com/; PR по-новому. Блог PR-агентства Nords PR Ukraine –
http://nordspr.blogspot.com/.
Отже, підсумовуючи можна зробити висновок, що корпоративні блоги
стають ефективним робочим інструментом будь-яких бізнес-структур, їх
невід’ємною частиною.
Список джерел:
1. Корпоративный блог [Электронный ресурс]. – Режим доступа к ст. :
http://s13.by/2008/04/09/korporativnyiy-blog-chast1/.
2. Зачем бизнесу социальные сети и корпоративные блоги [Электронный
ресурс]. – Режим доступа к ст. : http://mmr.net.ua/news/newsid/21757/.
CLASSIFIER OPTIMIZATION BASED ON NAVIGATION ACTIVITY
MONITORING
Prokofiev A.M.
Scientific supervisor – Dr. Techn. Sc., Prof. Gavrilova T.A.
Saint-Petersburg State Polytechnic University
E-Mail: alex@abz.ru
We described a method that provides gradual optimization of hierarchical
classifiers based on user activity monitoring. This method does not require
previous domain expertise from system implementers, and can be used from the
early stages of knowledge base creation.
Introduction
Modern knowledge management and ECM systems widely use hierarchical
classification of stored items. Building an optimal classification is a complex
task that is often solved by a skilled analyst. This approach requires previous
expertise or expensive consulting services. Also, the resulting classification may
be too complex for its users, especially on the starting phase of knowledge
management system adoption. Alternative to completely manual approach is
automated classification and clustering methods, which will be discussed later in
this article.
Description of the method
We propose a method for optimizing hierarchical classifiers based on user
activity monitoring.
By monitoring how user navigates in hierarchical classifier, we can
determine that item was searched in one set of containers (A 1 , A2, A3, …), but
was found in another (B).
Based on this observation, we form a
recommendation to move or add item to the first container A1.
Also, by analyzing the time required to make a step in sub-container we
can determine the difficulty of choice on this level of classification. When
several users spend significant time making a navigation choice, we form a
recommendation to restructure this level or rename its items.
We follow a probabilistic approach for observations and recommendations.
Certainty of recommendation is gradually increased when related problem is
repeatedly observed and when user provide active feedback, confirming the
correctness of observation.
For example, when user navigates several
containers within the time window, and then opens one content-item from the
storage, we can conclude that user was initially looking for this item in all these
containers. However, it is possible that user stopped his search without finding
the desired item. But, if user expresses some form of positive opinion about the
last opened item (like giving a high rating or leaving a comment), it is more
probable that this search was successful.
Results, obtained from activity monitoring, are combined with embedded
expert system that contains criteria for generic optimal classifier.
Recommendation weight is increased if it concurs with expert advice, and
decreased otherwise. This provides a guide for users to develop a balanced
classifier and avoid typical mistakes like overloaded or oversimplified
categories.
Comparison with alternative approaches
There are a lot of methods for completely automated classification and
clustering that requires only initial configuration and no further user interaction.
Several empirical studies conclude that accuracy of these method reach 70-80%.
These methods were shown to work efficiently, when there are a lot of items and
few categories (5000 documents and 5 categories in [1]). They also heavily
depend on the quality of initial classification that was provided by analyst. On
early stages of adoption of knowledge management or ECM system, conditions
are often quite contrary – few documents, lots of categories, whose structure was
not planned properly. Proposed technology is designed to work with these
conditions and provide a guided gradual building of classifiers and their further
optimization.
Completely automated methods have another fundamental limitation – they
make decision about item similarity based purely on their contents. At the same
time, users often base these decisions on their personal interpretation of item
contents in some context [2], which may be shared among their colleagues, but
is not expressed in the electronic form, and, therefore, inaccessible to automated
methods. Described technology actively integrates explicit user judgment in the
process of classification, and merges it with implicit user expectations,
expressed in navigation activity.
Conclusion
In this article we described a method that provides gradual optimization of
hierarchical classifiers based on user activity monitoring. This method does not
require previous domain expertise from system implementers, and can be used
from the early stages of knowledge base creation. It also overcomes fundamental
limitation of absence of the context, which is present in completely automated
methods. This method is a part of research project to develop a sustainable
knowledge management technology [3].
References
1. Barnett T. и др. Machine learning classification for document review //
ICAIL 2009 Workshop on Supporting Search and Sensemaking for
Electronically Stored Information in Discovery. Т. 24. С. 2009.
2. Roitblat H.L., Kershaw A., Oot P. Document categorization in legal electronic
discovery: computer classification vs. manual review // Journal of the
American Society for Information Science and Technology. 2010. Т. 61, № 1.
3. Прокофьев А. Устойчивое управление знаниями в компании: проблемы
и задачи // Труды XII Международной конференции "Проблемы
управления и моделирования в сложных системах". Самара: Самарский
научный центр РАН, 2010. С. 141-146.
ВІДСТЕЖЕННЯ НЕБАЖАНОГО ІНФОРМАЦІЙНОГО
НАПОВНЕННЯ ІНТЕРНЕТ-СПІЛЬНОТ
Сєров Ю.О., Федушко С.С.
Науковий керівник – д.т.н., проф. кафедри ІСМ Пелещишин А.М.
Національний університет “Львівська Політехніка”
79013, м.Львів, вул. Бандери,12, каф.Інформаційних систем та мереж,
тел. (097) 1480047, e-mail: felomia@gmail.com
This article considers the current problem of investigation and development
of objectionable content monitoring algorithm of Internet communities.
Все більше користуються попитом у всесвітній мережі інтернетспільноти і гостро постає проблема відстежування їх небажаного
інформаційного наповнення (ІН). Вирішення цієї актуальної проблеми
полягає в розробленні алгоритму відстеження появи небажаного ІН.
Для полегшення роботи модераторів та адміністраторів, зменшення
трати часу на модерування ними веб-спільнот, а особливо інтернетфорумів, є потреба у створенні автоматизованого засобу виявлення
небажаного та підозрілого ІН – утиліти «Веб-цензор», результатом роботи
– звіт адміністратору із завданнями, виконання яких потребує його участі –
класифікації гіперпосилань та прикріплених файлів.
Відповідальність за ІН веб-форуму та жорсткі вимоги ставлять
адміністраторів та модераторів у складне становище [4]. Навіть за
невеликих обсягів приросту ІН робота з відстеження та виявлення
небажаного ІН потребує великої кількості часу і зусиль. За більших обсягів
приросту ІН розв’язання цієї задачі без автоматизованих засобів стає
нереальним [5]. Для зменшення ресурсоємності процесу модерування
інтернет-спільнот розроблено алгоритм відстеження появи небажаного ІН.
Алгоритм відстеження появи небажаного ІН реалізується з урахуванням
таких положень:
 Небажане інформаційне наповнення може міститися у прикріплених
файлах та гіперпосиланнях на зовнішні інформаційні ресурси, у разі появи
нових повідомлень автоматизований засіб повідомлятиме адміністратора
про необхідність перевірки дискусії.
 Зберігання даних про джерела та властивості небажаного ІН –
«чорний» список – та дозволеного ІН – «білий» список.
 Перевірка текстового ІН засобами фільтрування та комп’ютернолінгвістичного аналізу [1] одразу після його створення.
 Підготовка необхідних даних для застосування санкцій до учасників,
що створили небажане інформаційне наповнення, відповідно до
встановлених на інтернет-форумі правил.
Реалізація утиліти «Веб-цензор»:
1. Застосовується фільтр забороненої лексики до нового ІН інтернетспільноти.
2. Виявлені заборонені слова у дискусіях веб-форуму замінюють
синонімами чи узагалі не відображають. Інформація фіксується у звіті.
3. Перевірка наявності зовнішніх посилань.
4. У разі виявлення зовнішніх гіперпосилань відбувається перевірка їх
наявності у «чорному» списку.
5. Виявлені у «чорному» списку гіперпосилання видаляються,
інформація про порушення та, при потребі, про необхідність
класифікації нових гіперпосилань фіксується у звіті модератору.
6. Перевірка наявності прикріплених файлів.
7. Інформація про виявлені прикріплені файли фіксується у звіті.
8. Звіт
про
виявлені
порушення,
некласифіковані
зовнішні
гіперпосилання та прикріплені файли надсилається адміністраторам.
Алгоритм сприяє зменшенню кількості конфліктів та скороченню
часу на модерацію спільноти, зростанню контрольованості спільноти і
підвищенню ефективності веб-форумів [3]. Дає змогу уникнути
суб’єктивності адміністратора під час прийняття рішень, оскільки
спирається на факти порушень та систему правил комунікативної
поведінки користувача інтернет-форуму. Небажане ІН негативно впливає
на існування, популярність та атрактивність веб-форумів. Наведені
причини стали підґрунтям для потреби розроблення методів відстеження
появи небажаного ІН та створення автоматизованого засобу – утиліти
«Веб-цензор», який значно полегшує роботу модераторам та
адміністраторам, зменшує трату часу на модерування інтернет-форуму.
1.
2.
3.
4.
Використана література:
Пелещишин А.М., Федушко С.С. Комп’ютерно-лінгвістичні методи
перевірки достовірності персональних даних користувачів Вебспільнот. // Вісник НУ«ЛП»": Інформаційні системи та мережі. –
№673- Львів: Видавництво НУ "ЛП", 2010. – с. 349-364.
Сєров Ю. Методи аналізу ефективності веб-форумів/ Ю.Сєров,
Р. Кравець, А. Пелещишин/ ІСМ: Вісник НУ«ЛП».–2009.–№ 653.–
С.197-206.
Peleschyshyn A. Відповідальність модератора за зміст розділу форуму.
[Електронний
ресурс]
–
Режим
доступу:
URL: http://it.ridne.net/moderators-law.07.08.2009.–Назва з екрана.
Wang X. Intelligent web traffic mining and analysis / X. Wang,
A. Abraham, K. Smith // Journal of Network and Computer Applications. –
2005. – Vol. 28. – № 2. – P. 147–165.
ОЦЕНКА АНАЛОГИЙ В ЗАДАЧАХ ОПИСАНИЯ
СЛОЖНЫХ СИСТЕМ
Седова Ю.Ю., Саенко М.А
Научный руководитель – к.т.н., доц. Крисилов А. Д.
Одесская государственная академия холода
(65082, Одесса, Дворянская 1/3, тел. 0974321271, e-mail:
maksimsaenko@gmail.com)
The purpose of this work is to find approaches to the formalization of the
evaluation of similarity analogies and associations. In this report the methods of
analysis and description of complex objects are reviewed - using a system
approach and some methods for associative links estimation.
Оценка сходства или различия анализируемых объектов, а также
сравнение их с уже известными и описанными объектами является одной
из важных задач в представлении и интерпретации знаний.
Цель работы заключается в нахождении подходов к формализации
оценки сходства при сравнении сложных объектов. В докладе рассмотрены
методы анализа и описания сложных объектов – с использованием
системного подхода [1] и методов оценки ассоциативных связей [2].
При описании и оценке аналогий и ассоциаций будет использоваться
три методологических инструмента. Использование первого из них
(известного метода экспертных оценок) предполагает обязательное
присутствие экспертов от обеих сравниваемых предметных областей.
Эксперты, применяя заранее составленные анкеты или с участием в их
беседе специалиста-системолога, обсуждают количественные или
качественные оценки, например, пользуясь лингвистической переменной.
При этом желательно использовать элементы известной триады «вещи –
свойства – отношения». В результате получим консенсус относительно
сходства или различия объектов по ряду элементов. Очевидно, что
результаты будут в некоторой степени субъективными.
Второй подход строится на содержательных сторонах сравниваемых
объектов, учитывается их семантика. Применение некоторых базовых
отношений ассоциаций позволяет оценить сходство целей а также
логическое построение анализируемых предметных областей. Для
регулирования глубины проводимого поиска ассоциаций и аналогий
предполагается использовать функцию погружения, определяющую
законы функционирования среды с погруженными в нее агентами [3].
В основе третьего подхода лежит анализ семиотического сходства или
различия исследуемых объектов или предметных областей, а именно
сходство знаков, языка, изображений, используемых для описания этих
объектов. Желательно учесть количество формальных и неформальных
связей между обозначаемыми смыслами и знаками для каждого из
исследуемых объектов. Полезно также сопоставить для данных областей
глубину и адекватность используемого в данной области описательного
аппарата, словаря и синтаксиса, определить, как они связаны и как
описывают предметные знания, а также, возможно, и методологические
знания в данной области. Для построения агрегированной оценки на
основании предложенных выше трех видов оценки сходства (для более
глубокого анализа, разумеется, можно использовать и большее их
количество в зависимости от задачи) можно воспользоваться аппаратом
векторной квалиметрической модели EXPEK [4]. Назначением данной
модели является формализация процесса оценивания сложных объектов
путем сходной геометрической интерпретации задач квалиметрии и
классификации. Описание объекта происходит с помощью множества его
свойств, создается множество требований, предъявляемых к нему согласно
цели и условиям данного конкретного исследования. Для описания
каждого требования используется не только своя формулировка
(название), но и степень значимости данного требования. Введено
бинарное множество критичности требований для усиления значимости
отдельных требований. Далее формируется эталон оценивания,
являющийся «идеальным» объектом для заданных условий оценивания.
Интегральной характеристикой оцениваемого объекта является мера
близости его описания к эталону (наилучшему значению всех свойств).
В заключение следует подчеркнуть, что предлагаемый аппарат
является весьма актуальным, так как помогает поиску решений в задачах
представления знаний в информационных, экспертных, аналитических и
других интеллектуальных компьютерных системах.
Литература:
1. А. Д. Крисилов «Системный анализ с точки зрения системологии»
//”Наукові записки Міжнародного Гуманітарного університету”, вип.
17; – Одесса: изд. МГУ, 2011.
2. В. Любченко, А. Ярмула «Отношения ассоциации для анализа
предметных областей учебных курсов». Artificial Intelligence and
Decision Making. Intern. Book Series “Information science & Computing”,
N.7, vol. 2/2008, – ITHEA, Sofia, 2008.
3. А. А. Летичевский, Ю. В. Капитонова «Инсерционное модели-рование»
// Сб. трудов Междун. Конф. «50 лет Институту Кибернетики им. В. М.
Глушкова НАН Украины. – К.: 2008.
4. А. Д. Крисилов, В. А. Крисилов «Формирование целеориентированной
векторной модели для построения агрегированных оценок сложных
объектов» // Моногр. «Методы решения экологических проблем». Под
ред. проф. Л. Мельника. – Сумы: «Козацький вал», 2005
ПРИМЕНИМОСТЬ СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ К
УПРАВЛЕНИЮ ХОЛОДИЛЬНОЙ УСТАНОВКОЙ
Селиванова А. В.
Научный руководитель – д.т.н., проф. Плотников В.М.
Одесская государственная академия холода
(65001, Одесса, ул. Дворянская, 1/3, каф. Информационных технологий
тел. (048) 720-91-14)
e-mail: av_selivanova@mail.ru
The presented work is devoted the description of modern control methods
and their applicability to control of the refrigerating machinery.
Промышленные холодильные установки нуждаются в качественной
системе управления, т. к. неправильное управление может привести как к
нерациональному использованию ресурсов, а следовательно к
повышенным затратам, так и к серьезным аварийным ситуациям. По
статистике большая часть аварий на предприятиях использующих
холодильные установки происходит по вине управляющего персонала.
Разделы современной теории управления позволяют найти
подходящее управление в условиях неполного, нечеткого и неточного
знания характеристик объекта управления и характеристик окружающей
среды, в которой функционирует этот объект. К современным методам
управления можно отнести методы робастного, нейро-нечеткого и
адаптивного управления.
Понятие робастности подразумевает наличие регулятора, множества
объектов и фиксацию определенной характеристики системы.
Холодильную установку можно рассматривать как некое множество
объектов. Однако в процессе функционирования робастной системы
информация о неопределенностях в ней не используется для управления,
что является недостатком такого управления. Для устранения этого
недостатка используются адаптивные системы управления. Такие системы
строятся для объектов, информация о которых или о воздействиях на
которые недоступна в начале функционирования системы. Основная
особенность адаптивных систем управления есть возможность получения
информации в процессе функционирования и использования этой
информации для управления. Более того, в адаптивных системах всегда
используется априорная информация о неопределенности в системе. Это
принципиальное отличие адаптивного подхода от робастного. Чаще всего
свойство адаптации достигается посредством формирования в явном или
неявном виде математической модели объекта или воздействия на него.
Далее, по уточненной модели происходит подстройка адаптивного
регулятора. Однако в эти модели входит достаточно много эмпирических
коэффициентов, которые, как правило, изменяются в широком диапазоне,
и их идентификация является сложной научно-технической задачей. При
таком подходе системы управления не обеспечивают нужного качества
управления.
В промышленных процессах, особенно в ситуациях, где обычные
методы управления трудно применимы широко используются методы
нечеткого управления. Однако они все еще страдают из-за сложности
получения управляющих правил для процессов, в которых априорные
знания недостаточны или не существуют вообще. Поэтому очень важным
для нечеткого управления является то, как получить управляющие
правила.
Существуют различные типы методов разработки нечетких
регуляторов. Один из наиболее широко используемых методов получения
управляющих правил - это метод извлечения экспертных знаний
управления или использование знаний опытных операторов. В результате
набор управляющих правил отражает эмпирические знания экспертов о
протекании процесса. Этот метод зависим от опыта различных личностей,
так что нечеткие управляющие правила могут быть невыполнимы и даже
противоречить друг другу. Другой метод имеет дело с нечетким
моделированием процесса, где приблизительная модель объекта
конфигурируется с использованием
импликаций, описывающих
возможные состояния системы. Подобно традиционным подходам, взятым
из теории управления, нечеткий регулятор конструируется для управления
нечеткой моделью, полученной методами структурной идентификации и
оценки параметров.
Самонастраивающееся нечеткое управление является очень
популярным методом, который успешно применяется в управлении
процессами. В дальнейшем самонастраивающееся нечеткое управление
значительно расширилось с использованием нейронных сетей.
Разнообразие нейро-нечетких регуляторов усовершенствовало нечеткое
управление[1].
Анализ рассмотренных методов дает основание предполагать, что при
управлении сложными нелинейными объектами, каковым можно считать
холодильную установку наиболее перспективным является управление с
помощью нейро-нечетких методов.
Литература
1. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления:
Учебник / Под ред. Н.Д. Егупова. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.
Баумана, 2001. - 744 с, ил.
WEB MINING КАК СОВРЕМЕННЫЙ ЭТАП РАЗВИТИЯ
DATA MINING
Семёнов С.Л.
Научный руководитель – доц. Павлов П.Ф.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина, 14, каф. СИ, тел. (057)702 15 91),
e – mail: si@kture.kharkov.ua
The theses of Web Mining is considered as the methods and Data Mining
algorithms to detect and find relationships and knowledge on the Internet. Web
mining is moving the Internet toward a more useful environment in which users
can quickly and easily find the information they need. It includes the discovery
and analysis of data, documents, and multimedia from the World Wide Web.
Сегодня в нашем мире, невозможно представить свою жизнь без
Интернета. Интернет с каждым днем становиться все более
дружественным и удобным в использовании благодаря внедрению в нем
новейших технологических инноваций. Трудно себе представить большее
хранилище различных данных, чем современный Интернет. Накопление
огромного количества данных, появление различных технологий сбора и
обработки данных — главные причины возникновения и бурного развития
такого явления как Web Mining [1].
Методы Data Mining уже давно применяются для прогнозирования
финансовых рынков, банковского дела, страхования, медицины. Теперь
большинство компаний так же предоставляют свои услуги удаленно, через
всемирную сеть. Переход на новый уровень взаимодействия с клиентами
требует и новых подходов к работе с ними – систем Web Mining для
оперативной обработки данных и принятия решений. Web Mining может
классифицировать покупателей или запускать определенные сценарии
работы с клиентом.
Системы Web Mining помогают найти ответы на многие вопросы,
например, кто из посетителей является потенциальным клиентом Webмагазина, какая группа клиентов Web-магазина приносит наибольший
доход, каковы интересы определенного посетителя или группы
посетителей.
Технология Web Mining охватывает методы, которые способны на
основе данных сайта обнаружить новые, ранее неизвестные знания и
которые в дальнейшем можно будет использовать на практике. Другими
словами, технология Web Mining применяет технологию Data Mining для
анализа неструктурированной, неоднородной, распределенной и
значительной по объему информации, содержащейся на Web-узлах[3].
В Web Mining можно выделить два основных направления: Web
Content Mining и Web Usage Mining, соответственно и два вида задач,
которые ставятся перед системами Web Mining. Web Content Mining
означает автоматизированный поиск знаний из различных источников в
Интернете, а так же кластеризация документов. Второе направление более
приспособлено для коммерческого использования, Web Usage Mining
подразумевает обнаружение закономерностей в действиях посетителя
сайта, а так же сбор статистики и последующий ее анализ. Это позволит
Интернет ресурсу исполнить пожелания клиента, которые он не выражал
напрямую. Конечно, не все данные полезны. Если в начале стоит задача
поиска данных, то стоит определить и подзадачу – определения
релевантности найденных материалов. Классифицируя найденные
материалы по критериям, можно определить, какие данные представляют
интерес[2].
Более сложным случаем является сбор статистики для Web Usage
Mining. Здесь зачастую нельзя заранее определить четкие рамки, какие
данные собирать, а какие — нет. Стоит определить, какие же данные
можно собрать в принципе. Сбор статистики может вестись на сервере, на
стороне пользователя или на промежуточном узле.
Многообразие данных в Интернете скрывает в себе проблемы,
которые могут возникнуть не только при анализе но и при поиске
необходимой информации в интернете. Проблема поиска нужной
информации связана с тем, что пользователь не всегда сразу может найти
необходимые ему электронные ресурсы. Лишь небольшой процент ссылок
среди предложенных поисковыми системами приводит к требуемым
документам. Также труден поиск неиндексированной информации такими
средствами[2].
Целью анализа «Web mining» является выявление предпочтений
посетителей при использовании тех или иных ресурсов сети Интернет.
Анализ общих тенденции среди всех посетителей показывает,
насколько эффективно работает электронный портал, какие его страницы
посещаются больше всего, какие меньше.
Можно утверждать, что Web Mining находиться в самом начале своего
развития и в нем будут появляться новые методы удовлетворяющие
непрерывный рост запросов пользователей Интернета.
Список источников:
1. Web mining основные понятия [статья из Интернета]
http://www.basegroup.ru/library/web_mining
2. Web
Mining.
Обзорная
статья
[статья
из
Интернета]
http://habrahabr.ru/blogs/data_mining/43877
3. Web Mining: : Applications and Techniques, Idea Group Publishing, 2004
КЛАССИФИКАЦИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО КАПИТАЛА
Сивцов Р.А.
Научный руководитель – д.т.н., проф. Соловьева Е.А.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина, 14, каф. Социальной информатики,
тел.(057)702-15-91, E-mail: si@kture.kh.ua)
At the present stage of development of society intellectual capital of the
organization is a key competitive advantage of many modern organizations,
which aim at sustainable development and strengthening of market position by
increasing its competitiveness. It is recognized that intellectual capital is a
resource through which an organization can differentiate its activities and be
more efficient on the market in the long term.
В современном обществе интеллектуальный капитал становится
основой богатства. Именно он определяет конкурентоспособность
экономических систем, выступает ключевым ресурсом их развития.
Способность экономики создавать и эффективно использовать
интеллектуальный капитал все в большей мере определяет экономическую
силу нации, ее благосостояние. Открытость общества для импорта
разнообразных знаний, идей и информации, способность экономики
продуктивно их перерабатывать - вот от чего зависит успешное социальноэкономическое развитие любой страны [1].
Современная фирма - это производитель не столько товаров, сколько
знаний. Во многих организациях все большая часть полученного эффекта
становится результатом применения специальных знаний, широкого
обучения персонала и взаимодействия с партнерами и контрагентами.
Интеллектуальный капитал в большей мере, чем физические активы или
финансовый
капитал
становится
устойчивым
конкурентным
преимуществом.
Концепция интеллектуального капитала в современном ее виде
содержит немало важных не разработанных вопросов, без решения
которых невозможно дальнейшее развитие концепции и ее прикладного
характера. В первую очередь необходимо преодолеть неоднозначность и
неопределенность категориально-понятийного аппарата. На данный
момент
отсутствует
единое
научное
определение
понятия
«интеллектуальный капитал» как экономической категории, позволяющее
однозначно ее трактовать. Как следствие этого, имеет место различное
понимание и толкование интеллектуального капитала. Опасным является
то, что многие практические разработки, рекомендации заведомо строятся
на заблуждениях [2].
Целью данной работы является анализ предметной области и
создание фрагмента единой онтологии «Интеллектуальный капитал» на
основе системологического классификационного анализа [3].
В ходе реализации данного метода на первом этапе подготавливается
исходный материал для построения классификационной модели,
удовлетворяющий операциональным критериям естественности –
системности и свойств. На втором этапе, на выбранном исходном
материале
обеспечивается
выполнение
критериев
монизма
и
иерархичности. На третьем этапе обеспечивается параметричность
классификационной схемы, что вместе с соблюдением условия
иерархичности, обеспечивает ее естественность [3].
Таким образом, классификация интеллектуального капитала – это
систематизация интеллектуального капитала в зависимости от
определенного критерия.
На рисунке 1 представлен фрагмент базовых уровней онтологии
«Интеллектуальный капитал».
Рисунок 1 – Фрагмент онтологии «Интеллектуальный капитал»
В ходе работы была проанализирована предметная область
«Интеллектуальный капитал». Была создана система терминов, на основе
которой построена классификация интеллектуального капитала по
функциональному назначению. Полученные результаты систематизации
предметной области могут быть применены для эффективного управления
интеллектуальным капиталом организации.
Список источников:
1. Инновационная
деятельность,
технологии
промышленности.
[Электронный ресурс] – Режим доступа: http://tt.pstu.ru/mnp09/
mnp09/s112/deputatova.htm.
2. Экономико-правовая библиотека. [Электронный ресурс] – Режим
доступа: http://www.vuzlib.net/beta3/html/1/212877/21305.
- Соловьева Е.А. Естественная классификация: системологичесике
основания. Харьков: ХНУРЭ, 1999. 222 с.
РАЗРАБОТКА СБАЛАНСИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ
ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЗАО «ОБОЛОНЬ»
Скрябин А.В.
Научный руководитель – ст. преп. Украинец А.Г.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина, 14, каф. СИ, тел. (057)702-15-91 )
E-mail:si@kture.kh.ua
Each company must use new methods and technologies to improve their
competitiveness and product quality. Therefore the Balanced Scorecard (BSC)
has been developed for “Obolon” company. Deployment of designed BSC in the
company “Obolon” can bring her to a new level of sales and leadership in the
Ukrainian market.
В связи с тем, что в современных политических и экономических
условиях ведения бизнеса, даже самые крупные и ведущие корпорации
находятся в рамках жесткой конкуренции и экономического кризиса.
Высокого качества продукции и использования технологий продаж не
достаточно чтобы удержать лидерство на рынке. ЗАО «Оболонь» один из
самых крупных производителей пивобезалкогольных напитков на
украинском рынке. Несмотря на расширение ассортимента и постоянное
улучшение качества продукции уровень продаж и экспорта резко упал в
период с 2007 по 2008 год. На рисунке 1 показана динамика выручки и
прибыли компании с 2001 по 2008 года.
Рисунок 1 – Динамика выручки и прибыли.
Делая ставку на активную маркетинговую кампанию, использования
технологий продаж и хорошее качество продукции доход предприятия
падает. С чем это связано? Недостаточно эффективный менеджмент и
устарелый, консервативный подход к управлению компании приводит к
потере позиций на рынке.
Поэтому внедрение сбалансированной системы показателей (ССП,
BSC – Balanced Scorecard) в компанию «Оболонь» позволит удержать и
повысить её позиции. ССП — это механизм последовательного доведения
до персонала стратегических факторов успеха, целей компании и контроль
их достижения через показатели эффективности, они являются, по сути,
измерителями достижимости целей, а также характеристиками
эффективности бизнес-процессов и работы каждого отдельного
сотрудника. ССП является инструментом не только стратегического, но и
оперативного управления.[1]
Была поставленна задача выявить миссию, цели, стратегию
компании, видение будущего компании, показатели деятельности
компании (финансовые, клиентские, внутренних процессов, обучения и
развития), построить стратегическую карту целей компании.
В результате анализа деятельности ЗАО «Оболонь» была выявленна
следующая мисия: обеспечить украинцев качественными напитками и
питьевой водой, поскольку от того, что употребляют украинцы зависит
здоровье нации. «Каждый день мы работаем, чтобы быть первыми и не
оставить жаждущих на планете». Ценности компании включают в себя
современные высококачественные эвропейские стандарты корпоративной
этики, дрес-код, использование экологических технологий «Зеленый
офис», а также корпоративные футбольные традиции. Видение будущего
для компании это в первую очередь лидерские позиции на внутреннем и
экспортном и рынке, высокие экологические стандарты, меценат и спонсор
№ 1 в Украине. В основе стратегии развития лежит удовлетворение
ожиданий и требований заказчика, правильное прогнозирование тенденций
развития рынка. Выделены основные фактические и установленны
плановые показатели во всех сферах деятельности корпорации.
Разработанны причинно-следственные связи целей, рекомендации по
внедрению.
Внедрение
полученной
модели
ССП
ЗАО
«Оболонь»
непосредственно на предприятии может позволить улучшить
эффективность системы управления персоналом на любых уровнях,
обеспечить более высокий уровень производительности, увеличить
объемы продаж напитков, повысить конкурентоспособность компании,
увеличить приток инвестиций и стоимость компании вцелом, т.е.
обеспечить лидирующие позиции на рынке.
Список источников:
1. Нивен Пол Р. Збалансована система показників: Крок за кроком:
максимальне підвищення ефективності та закріплення отриманих
результатів. – Дніпропетровськ: Баланс Бізнес Букс, 2004. – 328с.
ТРАНСФОРМАЦІЯ АУДИТОРІЇ ЗАКРИТИХ СОЦІАЛЬНИХ
МЕРЕЖ В АУДИТОРІЮ ВЕБ-ФОРУМУ
Слобода К.О.
Науковий керівник – д.т.н., проф. Пелещишин А.М.
Національний університет «Львівська політехніка»
(79013, м. Львів, вул. С.Бандери, 12, каф. Інформаційних систем та мереж,
тел. (097)306-93-43)
E-mail: sloboda@misto.ridne.net
This paper presents a new approach to the web-forum audience creation
with the help of social networks technical means. This approach allows
increasing quantitative and qualitative web-forum audience characteristics. It
can be used in web-forum positioning tasks.
Створення Веб-спільнот передбачає не тільки забезпечення потреб їх
власників, але й забезпечення потреб користувачів. Основною потребою
власників Веб-спільнот є отримання прибутку, а потребами користувачів є
отримання актуальної, достовірної інформації та задоволення потреби
спілкування та самовираження.
Розвиток мережі Інтернет та глобальної інформаційної системи World
Wide Web, збільшення кількості користувачів та онлайн-сервісів, за
допомогою яких користувачі взаємодіють, спілкуються та обмінюються
інформацією зумовлює актуальність досліджень з покращення позицій та
ефективності цих ресурсів.
Саме через потребу спілкування користувачі мережі Інтернет
об’єднуються у Веб-спільноти. Основними видами Веб-спільнот є відкриті
та закриті спільноти. Головною відмінністю між цими двома типами є те,
що інформація в відкритих спільнотах індексується пошуковими
системами і всі користувачі мають вільний доступ до неї, закриті спільноти
передбачають доступ лише для зареєстрованих користувачів і інформація
не індексується пошуковими системами.
До відкритих Веб-спільнот належать Веб-форум, а до закритих
соціальні мережі. Найпопулярнішими соціальними мережами в
українському сегменті WWW є вКонтакте, Facebook та Однокласники.
Хоча відкриті і закриті спільноти функціонують по-різному, спільним для
них є те, що вони об’єднують користувачів мережі в певні умовні групи.
Користувачі відкритої спільноти можуть одночасно бути користувачами
закритих спільнот, утворюючи при цьому їх аудиторію. Зв’язки людей в
соціальні мережі в переважній більшості випадків ґрунтуються на зв’язках
людей в реальному житті.
Для ефективного формування позиції Веб-форуму важливими
факторами є не тільки його тематика, оточення, але і кількість
користувачів (аудиторія) та відвідуваність [2].
Використання можливостей, які надають користувачам соціальні
мережі дозволяє суттєво збільшити аудиторію Веб-форуму та його
відвідуваність, а також доходи власників. Після розміщення
інформаційного наповнення з посиланням на зовнішні ресурси, зокрема на
Веб-форуми в соціальній мережі в профілі власника, адміністратора чи
модератора Веб-форуму це інформаційне наповнення стає доступним
іншим користувачам соціальної мережі. Це зумовлює реакцію
користувачів соціальної мережі, які після переходу за посиланням в
більшості випадків проявляють активність на Веб-форумі, це, зокрема,
реєстрація, створення дописів, перечитування тем та розділів форуму,
перехід за рекламними посиланнями, тощо. Збільшення аудиторії Вебфоруму позитивно впливає на його позицію в глобальній інформаційній
системі, конкурентоспроможність та окупність для власників [3]. Тому
власникам форуму, яким важливою є його позиція, від якої в свою чергу
залежить і дохід, доцільно використовувати засоби, які надають соціальні
мережі своїм користувачам для розширення аудиторії форуму.
Для кожного типу користувачів соціальної мережі необхідно
застосовувати різні засоби, оскільки непродумане використання тих чи
інших засобів в різних підгрупах користувачів має різні наслідки та,
відповідно, результати. Уникнути зайвих витрат грошей та часу в процесі
використання засобів соціальних мереж допоможе чітка диференціація їх
типів та основних можливостей.
В
процесі
формування
аудиторії
Веб-форуму
необхідно
диференціювати її цінність [3]. Кожен відвідувач Веб-форуму в різній мірі
може бути цінним для його власників, і навпаки, та Веб-форум в різній
мірі може бути корисним для його відвідувача. Відвідувач є цінним для
Веб-форуму, якщо власники Веб-форуму можуть досягнути однієї з
поставлених перед форумом цілей щодо певного відвідувача.
Для досягнення цих цілей та формування аудиторії Веб-форуму
доцільно використовувати засоби, які надають соціальні мережі, при цьому
частина аудиторії соціальної мережі може трансформуватися в аудиторію
Веб-форуму.
Список літератури
1.
Ашманов И.С., Иванов А.А. Продвижение сайта в поисковых
системах / И.С. Ашманов, А.А. Иванов – М.: «Вильямс», 2007. – 304 с.
2.
Пелещишин А.М. Моделювання аудиторії Веб–сайта // Вісник
Національного університету «Львівська політехніка»: Комп’ютерні
системи проектування: теорія та практика. – 2004. – №522. – С.136 –
141.
3.
Пелещишин А.М. Позиціонування сайтів у глобальному
інформаційному середовищі: Монографія. – Львів: Видавництво
Національного університету «Львівська політехніка», 2007. – 260с.
МОДЕЛИРОВАНИЕ НЕЧЕТКИХ ПРОЦЕССОВ В СИСТЕМАХ
УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ
Творошенко И.С.
Научный руководитель – д.т.н., проф. Кучеренко Е.И.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина, 14, каф. Социальной информатики,
тел. (057)702-15-91)
E-mail:tvoroshenko@gmail.com
Application of positions of the theory of indistinct sets and the indistinct
logic for modeling of indistinct processes in control systems of manufacture is
considered it is offered.
Современные системы управления качеством производства занимают
особое место среди систем, управляющих технологическими процессами.
Наблюдается постоянный рост требований к качеству выпускаемой
продукции со стороны конечного потребителя, высокий уровень
конкуренции в сфере производства товаров.
В задачах управления производством зависимости настолько сложны,
что не допускают своего обычного аналитического представления. Для
реализации высокоинтеллектуальных функций используют системы,
основанные на знаниях. Интеллектуализации процессов предусматривает
использование знаний об объекте и среде для обеспечения надежного
функционирования системы с заданными критериями, управление в
творческом, интеллектуальном контексте, прогнозируя изменения,
улучшение управления объектом посредством накопившейся базы знаний,
то есть путём обучения на опыте.
Следует учитывать, что сложные технологических комплексы
работают в условиях отсутствия строгого задания законов регулирования,
поэтому возникает необходимость описания неопределённости [1]
связанной с:
- низкой точностью оперативной информации, получаемой с объектов
управления, возникающей из-за большой погрешности датчиков замера
технологических параметров, их невысокой надёжности, отказов
каналов связи, большого запаздывания при передаче информации по
уровням управления, отсутствия возможности замеров параметров во
всех точках технологического процесса, необходимых для моделей;
- неточностью моделей объектов контроля и управления, вызванная
неэквивалентностью
решений
системных
многоуровневых
иерархических моделей и используемых на практике отдельных
локальных задач;
- нечёткостью в процессе принятия решений в многоуровневых
иерархических системах;
- наличием лица, принимающего решения, в контуре управления и
ведением процесса координации в реальной производственной системе
на естественном языке.
Учитывая
высокую
размерность
рассматриваемой
задачи,
существенную нелинейность процессов, сложность формализации модели
функционирования системы, наличие различных субъективных критериев
и ограничений, возникает необходимость в улучшении программноинформационной составляющей контроля за качеством продукции за счет
применения новых математических моделей и методов при оценивании и
прогнозировании качества продукции на стадии производства в реальном
масштабе времени, совершенствования алгоритмического и программного
обеспечения процедур принятия решений.
Для моделирования нечётких процессов в системах управления
производством предложено применение положений теории нечётких
множеств и нечёткой логики [2]. Рассмотрены вопросы обработки
неопределённости и нечёткости данных и знаний, определяющих
пространство начальных состояний. Обосновано применение нечёткой
сетевой модели на основе нечёткой интервальной интегрированной
раскрашенной сетей Петри (НИИРСП), являющейся существенной
модификацией расширенных нечётких интерпретированных сетей Петри
[3]. Сформулированы и обоснованы группы процедур и их взаимодействие
при решении прикладных задач. Определено, что решение некоторых
задач возможно с использованием интеллектуальных технологий, средств
телекоммуникаций и пространственно распределённых
Internetтехнологий. Предложена эффективная структура и функции системы
принятия решений в задачах оперативного оценивания состояний сложных
объектов, основанная на развитой базе знаний, процедурах нечёткого
логического вывода в условиях неопределённости исходных данных и
знаний.
Данные разработки позволили повысить достоверность результатов
исследования взаимодействующих процессов в системах управления
производством.
1. Кучеренко Е.И. Интеллектуальные технологии в задачах принятия
решений технологических комплексов на основе нечеткой
интервальной логики / Е.И. Кучеренко, В.А. Филатов, И.С.
Творошенко, Р.Н. Байдан // Восточно-Европейский журнал передовых
технологий. – 2005. – № 2. – С. 92-96.
2. Кудинов Ю. И. Нечёткие множества в задачах моделирования
технологических процессов / Ю. И. Кудинов, А. Г. Венков // Методы и
модели искусственного интеллекта: Сб. науч. тр. семинара. – Липецк. –
2003. – С. 5-19.
3. Кучеренко Е.И. Прикладные аспекты моделирования нечетких
процессов в сложных системах / Е.И. Кучеренко, И.С. Творошенко //
Сборник научных трудов ХУВС. – 2010. – Вып. 1 (23). – С. 127-131.
ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ВИЗУАЛЬНОГО
МОДЕЛИРОВАНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ТРЕБОВАНИЙ К
ПРОГРАММНОЙ СИСТЕМЕ
Украинец А.Г.
Научный руководитель – д.т.н., проф. Соловьёва Е.А.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина, 14, кафедра Социальной информатики,
тел. (057) 70-21-591, e-mail: olexiy.ukr@gmail.com )
The results of development of the functional requirements visual modeling
information technology for software systems were presented. The technology
was grounded on methods of systemology and object-oriented analysis. Using
technology in the software development process can allow to avoid errors in of
the functional requirements determining.
Ошибки в определении требований являются одной из основных
причин возникновения проблем при разработке программного
обеспечения, а стоимость их устранения наиболее высока и значительно
может повлиять на бюджет всего проекта разработки программного
продукта [1]. Одной из основных причин возникновения ошибок в
определении требований является не достаточно точный анализ
требований на их корректность, согласованность, однозначность, полноту
и т.д. Существующие методы и технологии моделирования требований не
позволяют получать полные и достаточные функциональные требования к
программной системе. Это определяет актуальность данного исследования.
Целью работы является разработка моделей, метода и
информационной технологии визуального моделирования требований к
программной системе для избегания ошибок при определении требований,
что позволит сократить время разработки и затраты на повторное
проектирование, кодирование и тестирование системы.
При создании технологии были разработаны метамодель языка
моделирования, строгая формальная связь между моделью бизнеса и
системы, метод анализа требований, реализованы средства моделирования,
проверки синтаксиса модели бизнеса, а также преобразования модели
бизнеса в модель системы и сопроводительную документацию.
В качестве методов исследования для решения поставленной задачи
использовались теоретический аппарат системологии, системологический
классификационный анализ, системологический метод "Узел - Функция Объект" (УФО) анализа и моделирования бизнес-систем [2], методы
объектно-ориентированного анализа и проектирования унифицированного
языка моделирования UML (Unified Modeling Language), триединая
парадигма континуума (как метод общего системного моделирования),
математический аппарат теории групп, математический аппарат теории
множеств.
Информационная технология позволяет строить визуальные модели
требований к программному обеспечению. Реализованы также функции
верификации синтаксиса и семантики модели и преобразования модели
требований в традиционное модели на уровнях прецедентов и анализа
UML. Технология основана на открытом международном стандарте
моделирования артефактов программного обеспечения UML и реализована
в виде встроенного модуля к интегрированной среде разработки IDE
Eclipse с открытым исходным кодом.
Сравнительный анализ разработанной технологии с другими
известными мировыми аналогами приведён в таблице 1.
Таблица 1 — Сравнительный анализ с мировыми аналогами
Технология /
язык
моделировани
я требований
Ясность и
доступность
для
пользователя
Критерий сравнения
Методологическая
Возможность
и методическая
преобразования
основа
в UML-модель
Проверка
синтаксиса
модели
SSM (Soft
Systems
Method)
SOMA
(Semantic
Object
Modeling
Approach)
Rational UMLпрофиль
Низкая
Общая теория
систем
Не обеспечена
Не обеспечена
Средняя
Семиотика,
Catalysіs,
прецеденты
Обеспечена
частично
Не обеспечена
Средняя
Средства UML
Обеспечена
Системологический UMLпрофиль
Высокая
Системология,
ситемологический
УФО-подход,
метод прецедентов
Обеспечена на
основе OCL
Обеспечена
Обеспечена на
основе OCL
Использование разработанных средств может позволить избегать на
начальных этапах разработки информационной системы наиболее дорогих
в устранении ошибок, связанных с определением функциональных
требований, артефактов анализа и проектирования системы, а также
сократить временные и трудовые ресурсы. Это стало возможным за счёт
более точной идентификации полного и не избыточного набора функций
программной системы адекватных потребностям ее пользователей и
заинтересованных лиц, а также автоматизации процесса проектирования
информационной системы средствами программного инструментария.
Список источников:
1. IAG Consulting. Press Release: Business Analysis Benchmark Report
2008. NEW CASTLE, Delaware, February 11, 2008.
2. Бондаренко М.Ф. Моделирование и проектирование бизнес-систем:
методы, стандарты, технологии.: уч. пособ. / М.Ф. Бондаренко,
С.И. Маторин, Е.А. Соловьева; предисл. Э.В. Попова. – Х.: ООО
«СМИТ» - 2004. -272c.
КЛАССИФИКАЦИЯ ТРЕБОВАНИЙ К ПРОГРАММНОМУ
ОБЕСПЕЧЕНИЮ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ НА ПРИМЕРЕ СИСТЕМЫ
УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОННЫМ АРХИВОМ
Украинец А.Г., Фролов М.Ю.
Научный руководитель – д.т.н., проф. Соловьева Е.А.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
61166, Харьков, пр. Ленина, 14, кафедра Социальной информатики,
тел. (057) 70-21-591, e-mail: olexiy.ukr@gmail.com и terranide@gmail.com
There are many different classifications of software requirements.
However, even in the most famous of them formal logical criteria of the
classification are not adhered. In this work requirements classification by two
aspects was proposed. At the example of Electronic Archive Management
System, it was shown how the requirements classification allows can help
identify the complete, consistent and reasonable system requirements.
Требования к программному обеспечению (ПО) известны нам под
разными синонимами: цели, функции, задачи, ограничения, правила,
атрибуты, законы, нужды, риски и др. Могут быть представлены в разных
формах: в виде текста, рисунков, документов, моделей, формул и др. К
сложным системам могут выдвигаться тысячи требований. Требования
сами по себе могут иметь набор свойств, сложную структуру отношений.
Они, как правило, поступают со стороны заказчика в беспорядочном виде,
несогласованные между собой, неполные и излишние. Структурирование
требований позволяет избежать этих проблем.
Существует много разных классификаций требований к ПО. Однако
даже в известнейших из них не придерживаются формально-логических
критериев классификации, смешиваются уровни и виды требований.
Поэтому было предложено использовать для решения задачи
структурирования
требований
метод
системологического
классификационного анализа (СКА), который позволяет строить
естественные
классификации [1].
Согласно
СКА
родовидовую
классификацию объектов определяет классификация свойств этих
объектов.
Было определено, что основанием для деления объектов служат цели,
которые преследуют заинтересованные в создании системы лица. То есть
цели заинтересованных лиц определяют естественную классификацию
требований. Уровни требований определяются в соответствии с
источником их возникновения. В результате исследования была построена
двухаспектная классификация требований, представленная в таблице 1.
Требования разделяются по двум аспектам: по виду и уровню. Каждое
понятие в таблице представлено по форме «название требования или
уровня / свойство». Каждый из видов требований существует на любом
уровне требований к системе.
Таблица 1 - Классификация видов и уровней требований к системе
Виды / Свойства требований
Функциональные
или поведенческие
требования
(Functional or
Behavioral
Requirements) /
Решение задач или
достижение целей,
устремлений,
намерений
Удобство
(Usability) /
Легкость и
простота
использования
Нефункциональные требования (Non-functional Requirements) /
Дополнительное описание ограничений на свойства системы
Надежность
ПроизводиБезопасность
Способность
Ограничения
(Reliability) /
тельность
(Safety) /
к сопровожде(Design and
Стойкость к (Performance) /
Защищеннию (SupportImplementation
сбоям и
Эффективность
ability) /
Constraints) /
достоверность
информации
АдаптируеСогласованность с
ность
использовамость к
уже существурезультатов
ния
условиям
ющими техничесэксплуатации
кими решениями
Уровень 1
Бизнес-требования (Business Requirements) /
Высокоуровневые цели организации-заказчика и ее клиентов
Уровень 2
Пользовательские требования (User Requirements) / Потребности пользователей
Уровень 3
Технические требования (Technical Requirements) / Технические особенности реализации
системы, известные разработчику
Модель анализа и проектирования (Analysis and Design Model)
Реализация системы (System Implementation)
На примере системы управления электронным архивом (ЭА) было
показано, как классификация требований позволяет отследить требование
в процессе создания ПО от момента возникновения потребности на уровне
бизнеса вплоть до реализации элементов системы. Для этого было
рассмотрено одно из главных функциональных требований к системе
управления ЭА: исследовательский (семантический) поиск.
В результате анализа требования на основе представленной
классификации было определено, что для организации исследовательского
поиска
на
основе
естественной
классификации
необходимо
проиндексировать функциональные свойства объектов электронного
архива – документов. В ходе процесса индексирования необходимо
создать индексные файлы. Объектом индексации может быть как
документ, так и категория. Последним этапом процесса индексирования
является занесение индексного файла в ДИБД. Процессом индексирования
руководит администратор ЭА.
В результате были предложены объектные модели проектирования
системы, реализация которых позволит проводить исследовательский
поиск в ЭА на основе естественной классификации с использованием
дополнительной индексной базы данных (ДИБД). Модели представлены в
виде диаграмм последовательности языка UML.
На данном примере показано, что классификация позволяет
гарантировать, что модель проектирования системы соответствует
потребностям заинтересованных лиц, требования являются полными,
достаточными и согласованными.
Список источников:
1. Соловьева Е.А. Естественная классификация: системологические
основания.- Харьков: ХТУРЭ, 1999.-222с.
РАЗРАБОТКА КОНЦЕПТУАЛЬНОЙ КЛАССИФИКАЦИОННОЙ
МОДЕЛИ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ “ТРАНСПОРТ”
Улубаев Р.М.
Научный руководитель – д.т.н, проф. Соловьева Е.А.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина, 14, каф. Социальной информатики,
тел. (057) 702-15-91),
E-mail: bios-88@mail.ru
The given work is devoted to the problem of conceptual classification
model developing. The opportunities of the systemological classifying analysis
is shown by the analysis as example chosen application domain "Transport" and
its conceptual classification model developing is described.
Классификации применяются в любой области знаний, поэтому
ученых давно интересует вопрос, какой должна быть классификация,
которая отражает природные законы, имеет познавательную ценность и
предсказательную силу. Именно классификация является необходимым
условием существования и целесообразного развития знания [1]. В
настоящее время существует проблема построения концептуальных
моделей предметных областей, обеспечивающих эффективность
интеллектуальных компьютерных систем и технологий, основанных на
знаниях, поскольку адекватность этих моделей в значительной степени
зависит от методологии их построения. Увеличить эффективность
моделирования слабоструктурированных предметных областей можно с
помощью применения системологии. Это связанно с тем, что системология
ориентирована на применение принципов системности, целостности,
многоаспектности, иерархичности и развития [1].
Основной задачей нашего исследования является разработка
концептуальной классификационной модели фрагмента актуальной
предметной области “Транспорт” на основе системологического
классификационного анализа.
В ходе исследования нами было проанализировано значительное
количество научной литературы по проблемам данной предметной
области; составлен список всех понятий нашей предметной области;
найдены исходные определения для выбранных понятий. Определения
нами проанализированны на основе формально-логических и
системологических критериев.
При составлении списка определений, выяснилось, что некоторые из
них, изначально взятые из источников информации, не являлись
родовидовыми, т.е. не полно описывали суть данного понятия. Выявлена
структура полученных знаний с учетом принятых оснований деления:
- функциональное назначение транспорта;
- способ перемещения транспорта;
- охватываемая область распространения;
- принцип действия траспорта;
- повторность использования транспорта.
В результате проведенной нами работы был построен фрагмент
классификации предметной области (ПО) «Транспорт», приближенный к
естественной и реализован этот фрагмент с помощью программного
средства Protégé 3.2 (см. рис. 1).
Рисунко 1 - Фрагмент построенной классификации
предметной области «Транспорт»
На представленном выше рисунке, в качестве основания деления (ОД)
для нашей классификации был выбран способ перемещения транспорта. В
соответствии с этим транспорт мы делим на:
космический (Шатл «Дискавери» и др.);
водный (Делится на речной и морской.);
подводный (Подводная лодка 671PT «Семга» и др.);
подземный (Метро и др.);
наземный (Делится на рельсовый и безрельсовый.);
воздушный (Делится на винтокрылый и турбовинтовой.);
специальный (Делится на специальный и горизонтальный.);
Таким образом, учитывая объем понятия слова ”транспорт, мы
пришли к выводу, что построенная нами классификация может облегчить
принятие решений о выборе типа транспорта при перемещении людей и
грузов, даст возможность более тщательно анализировать варианты
перемещений, сделает транспорт более эффективным и выгодным.
Список литературы:
1. Соловьева Е. А. Естественная классификация: системологические
основания / Е. А. Соловьева. – Харьков : ХТУРЭ, 1999. – 222 с.
ИНФОРМАЦИОННО-ПРАВОВАЯ СИСТЕМА «СТРАХОВАНИЕ» И
ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ В ТАГАНРОГСКОМ ОТДЕЛЕНИИ
«СТРАХОВОЙ ГРУППЫ «АСКО»
Фабрая Д.А.
Научный руководитель – к.т.н., проф. Егоров А.В.
Технологический институт «Южного федерального университета» в
г.Таганроге
Россия, 347928, Таганрог, Ростовская область, ГСП-17А,
пер. Некрасовский, 44, каф. Прикладной информатики,
тел. (8634) 37-17-43, e-mail: egor@tti.sfedu.ru, т/факс 8(8634) 38-36-52
Information - legal system " Insurance ", is developed as the hypertext
document containing databases on various directions of insurance activity, the
basic terms, concepts, forms, kinds, branches of insurance, juridical toolkit with
samples of juridical documents, juridical comments and consultations, texts of
laws, particles of Civil code of the Russian Federation, self-filled forms of
contracts and policies of assurance, base of rules and tariffs for separate kinds of
insurance.
В России в настоящее время существует множество гражданскоправовых отношений. Наиболее активно развивающейся составной частью
договорных отношений является страхование как «гражданско-правовой
институт, состоящий из комплекса правовых норм, регулирующих
имущественные отношения, возникающие при создании и использовании
страхового фонда».[4] В связи с проводимыми преобразованиями,
существенными
изменениями
действующего
законодательства,
ускорением ритма всей жизни, развитием и совершенствованием
информационных технологий резко возросла роль информационнопоисковых правовых систем. [1]
Информационно-правовая система «Страхование» включает в себя
базы данных по различным направлениям страховой деятельности, а также
базу знаний с образцами юридических документов, юридическими
комментариями и консультациями.
Актуальность данной
темы определяется
необходимостью
повышения роли страхования как фактора финансовой стабилизации
общества при наступлении непредвиденных случайных событий,
наносящих урон государству, бизнесу и населению. Страхование
способствует как технологическому и экономическому развитию, так и
одновременно стабилизации социальной обстановки, поскольку, уменьшая
зависимость имущественного положения участников хозяйственной и
иной общественной жизни от всякого рода случайностей, делает их
социально-экономическое положение более устойчивым.
Информационно-правовая система «Страхование» представляет собой
гипертекстовый документ, который содержит основные термины, понятия,
формы, виды, отрасли страхования, юридический инструментарий –
тексты законов, статей ГК РФ, самозаполняемые формы договоров и
полисов страхования, базу правил и тарифов по отдельным видам
страхования. Данная система предназначена для быстрого поиска нужной
информации, подкреплённой юридическими документами.
Информационно-правовая система «Страхование» предполагает
хранение больших массивов данных и поэтому для организации
представления
информации
и
связей
между
документами
информационного банка в системе используются гиперссылки. Система
создана при помощи языка гипертекстовой разметки HTML, а
самозаполняемые формы при помощи операторов и функций языка
JavaScript. Главная страница разделена на 2 части: левая часть –
навигационное меню, которое содержит основные аспекты страхования,
правая часть – это поле, где открываются страницы по гиперссылкам
меню. Каждый пункт меню – это гиперссылка на определённую страницу.
Гиперсвязи, разрешают пользователю быстро перемещаться из одной
части документа в другую или выполнять заданные управляющие
инструкции. [1] При выборе пользователем интересующего его пункта
меню, данные выводятся в правой части страницы. В появившемся
документе находятся комментарии, которые предназначены для более
подробного разъяснения, а также пояснения некоторых понятий и
определений, ссылки на статьи законов организованные в виде
гиперссылок.
Данная
система
может
быть
использована
в
многопользовательском режиме, при наличии на компьютерах
стандартного программного обеспечения.
Информационно-правовая система «Страхование» была внедрена и
успешно используется на практике деятельности страховой группы
"АСКО" в г. Таганроге. Систему применяют специалисты и эксперты
работающие в таганрогском отделении, тогда когда требуется быстро
найти правила, договора, законы по определённым видам страхования.
Система намного облегчают работу специалистов и юристов, повышает
эффективность и совершенствует рабочий процесс.
Список источников
1. Егоров А.В., Котов Э.М., «Информационные системы в
юриспруденции» Учебник. Ростов-на-Дону: Феникс, 2008. – 317 с.
2. Закон РФ "Об организации страхового дела в Российской Федерации"
3. Гражданский кодекс (ГК) РФ часть 1 и 2
4. Гвозденко А.А. Страхование: учеб. - М.: ТК Велби. Изд-во Проспект,
Г25 2004.
5. Лазаро Исси Коэн, Джозеф Исси Коэн Полный справочник по HTML,
CSS и JavaScript, Справочник профессионала, ЭКОМ Паблишерз, 2007
г., 1168 стр
РОЛЬ БЛОГІВ ЯК ЗАСОБІВ КОМУНІКАЦІЇ
В КОНКУРЕНТНІЙ РОЗВІДЦІ
Хміль Н.А., Прилепо А.В.
Науковий керівник – к.п.н., доц. Хміль Н.А.
Харківський національний університет радіоелектроніки
(61166, Харків, пр. Ленина, каф. Соціальної інформатики,
тел. (057) 702-15-91,
E-mail:si@kture.kharkov.ua; факс (057) 702-11-13
The given work is devoted to the analysis of using of blogs in competitive
intelligence. Blogs as one of the powerful informational tools, today is a unique,
operational and few cost-effective means of competitive intelligence.
Як відомо, основою конкурентної розвідки є систематичний аналіз
змін умов бізнесу і зрозуміле своєчасне представлення результатів такого
аналізу. Зараз Інтернет розглядається як незамінне, економічне і саме
оперативне джерело інформації для служби конкурентної розвідки.
Розвиток нових інформаційно-комунікаційних технологій вніс суттєві
позитивні зміни у структуру засобів та інструментів конкурентної
розвідки. Поряд із традиційними засобами останнім часом свого
поширення у веб-просторі мережі Інтернет набувають блоги як новий засіб
комунікації. Аналіз наукових досліджень дає підстави стверджувати, що
роботи, у яких було б визначені місце та роль блогів як засобу комунікації
в конкурентній розвідці майже відсутні. Отже, розглянемо зазначену
проблему.
Ключовими ресурсами комунікації в блозі є довіра та інтерес.
Популярність блогів зумовлена такими головними обставинами як
простота, доступність, безкоштовність. Вивчення наукових праць та
проведений нами аналіз блогів бізнес-структур дозволив стверджувати, що
у вирішенні завдань конкурентної розвідки цей додатковий потужний
інформаційний інструмент має наступні переваги:
- дозволяють встановлювати контакт будь з ким без посередників
(блог підконтрольний своєму власнику);
- мають можливість перехресних зв’язків між декількома гілками
дискусій; сприяють більш швидкому перетворенню інформації розміщеної
на блогах відповідно до потрібних параметрів;
- розширюють можливості неформального спілкування (блоги можуть
стати джерелом нових важливих контактів), інтерактивність (можливість
для читача прокоментувати запис і вступити в бесіду з автором);
- дозволяють публікувати в тексті повідомлення графічні, звукові,
відео- та html-фрагменти;
- персоналізація інформації (як стверджує Поль Боаг „люди не
люблять контактувати з організаціями, корпораціями або машинами. Люди
люблять спілкуватися з людьми” [1]).
Одним із завдань фахівця конкурентної розвідки є отримання
необхідних даних і вигідне форматування існуючого інформаційного поля
у відповідність до поставленої мети.
Так, на думку К. Ільіна для цього підходять такі блоги як: «блогзавалінка» та «блог-дискусія». Їх головна ціль – привернути увагу об’єкта
зацікавленості до віртуального діалогу і спровокувати його на обговорення
питань, які цікавлять фахівця [2].
Сутність «блогу-завалінка» полягає в тому щоб залучити на блог
потрібних людей у плані необхідної інформації і задавати необхідні
напрями бесіди, «слухати». Для цього блогу характерним є достатньо
широке коло питань, які можуть обговорюватися, невимушена атмосфера
спілкування, коли будь-яке питання не повинно спричинити здивованої, а
тим більше відштовхуючої реакції [2].
«Блог-дискусія» є більш специфічним, тому що на ньому ведеться
дискусія навколо конкретної проблематики, і потребує значно більш
професійного підходу до його створення і ведення. Тему блогу потрібно
вибирати
обережно.
У
подальшому
об’єкт
зацікавленості
перенаправляється на інший «блог-дискусію», уже за «потрібним»
профілем [2].
Для конкурентної розвідки важливим є моніторинг блогів. Серед
завдань моніторингу є дослідження умов для бізнесу, визначення позицій
конкурентів, стан їх діяльності та активності в мережі, відстеження їхніх
інформаційних кампаній тощо. Він дозволяє, аналізуючи інформаційне
наповнення блогів, отримувати потрібні данні, на основі яких можна
відстежувати певні зміни та тенденції на ринку.
Отже, підсумовуючи, можна зробити висновок, що блоги, як один з
потужних інформаційних інструментів, сьогодні є незамінним,
оперативним і мало затратним засобом конкурентної розвідки.
Використана література:
1.
Боаг Поль 10 Harsh Truths About Corporate Blogging [Электронный
ресурс]
/
Поль
Боаг.
–
Режим
доступа
к
ст. :
http://www.smashingmagazine.com/2009/08/09/10-harsh-truths-aboutcorporate-blogging/.
2.
Ильин К. Блоги как оружие в информационной войне. В обороне и в
нападении [Электронный ресурс] / Константин Ильин. – Режим
доступа к ст. : http://ci-razvedka.ru/Blogs-as-Weapon-of-InformationWar.html.
СРАВНЕНИЕ ОСОБЕННОСТЕЙ КОРПОРАТИВНОЙ КУЛЬТУРЫ В
ЗАПАДНЫХ И УКРАИНСКИХ КОМПАНИЯХ
Хоменко М.В.
Научный руководитель – д.т.н., проф. Соловьева Е.А.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина,14, каф. Социальной информатики,
тел. (057)702-15-91, E-mail: si@kture.kh.ua, toma_hoka@mail.ru)
Corporate Culture is a very important part of the company development.
The purpose of the research is to study the Corporate Culture in the Western and
Ukrainian companies and to compare them on various aspects: mission of the
organization, manifestation of the partnership, the level of formation.
По данным разных источников, фирмы с ярко выраженной,
сложившейся корпоративной культурой гораздо эффективнее в
использовании HR (человеческих ресурсов) [1].
От того, каких принципов управления придерживается руководство,
на каких основах строится рабочий процесс, во многом зависит
удовлетворенность сотрудника своей трудовой деятельностью и
карьерным развитием, и, соответственно, развитие компании в целом.
Целью данной работы является исследование корпоративной
культуры в западных и украинских компаниях. Для сравнительного
анализа корпоративной культуры были выбраны такие параметры:
- миссия организации;
- проявление партнерских отношений;
- уровень сформированности.
Проанализировав идеи, взгляды, основополагающие ценности,
которые разделяются членами организаций за границей, можно сказать,
что западный бизнес строит корпоративную культуру на осознанных
миссии и целях предприятия [2]. Что касается Украины, то у нас
существуют компании с заявленной миссией, но нередко оказывается, что
это не более чем рекламные слоганы, не связанные с особенностями и
глубинными мотивами коллектива[3].
В западных компаниях осуществляется принцип демократичности [2].
Часто в них не принято обращение на «Вы», сотрудники обмениваются
своими координатами для более успешного решения возникающих
проблем, провозглашается принцип «открытых дверей». Есть компании,
где соблюдается 40-часовая рабочая неделя, но планировать день
сотрудник может по своему усмотрению. Принцип демократичности ярко
выражается, например, в компании Google, которая несколько лет назад
была признана лучшим работодателем. В ней даже разрешается приходить
на работу со своими домашними животными. Результаты исследования,
проведенного службой Gallup показывают, что в украинских компаниях не
всегда наблюдается партнерская атмосфера [4]. Как выяснилось, в странах
с более высоким уровнем дохода руководители компаний смотрят на своих
починенных как на партнеров, а в бывших соцстранах превалирует
авторитарная корпоративная культура.
При сравнении корпоративной культуры западных и украинских
компаниях, можно проследить, что западные фирмы переносят на свой
рынок достижения десятилетий, а корпоративная культура в украинских
компаниях еще слишком молода, а во многих - только формируется.
Процесс формирования корпоративной культуры в украинских компаниях
очень похож на развитие нашей страны в целом, ее гражданского
общества. Он может с одной стороны заимствовать западный опыт, с
другой стороны на него оказывают влияние особенности украинского
характера, мировоззрения акционеров и топ-менеджеров [5]. В связи с
этим отличия, прежде всего, состоят в том, что западная культура понятна
и достаточно четко сформирована, а в украинских компаниях больше
стихийности и неопределенности.
Можно сделать выводы, что корпоративная культура в Западных
странах развита на достаточно высоком уровне, соблюдаются принципы
демократичности и партнерства, организации формируют миссию и ищут
пути ее достижения. В Украине корпоративная культура находится на
стадии становления, а вернее, на стадии осмысления своего состояния.
Для того, чтобы сформировать не декларативную, а действующую
корпоративную культуру, украинским компаниям необходимо, прежде
всего, оставить пережитки административно-командной системы
управления, четко определить миссию организации, создать дружескую
атмосферу в коллективе, повысить уровень мотивированности каждого
отдельного сотрудника и коллектива в целом.
Использованная литература:
1. Программа формирования корпоративной культуры [Электронный
ресурс]. – Режим доступа: http:// azps.ru/ training/ korporat.html,
22.11.2010. Загл. с экрана.
2. Суматохина, И. Внутренняя политика отечественных и зарубежных
работодателей: сходства и различия [Электронный ресурс]. – Режим
доступа: http:// planetahr. ru/publication/ 1656/64/64; jsessionid =
2miqgmmiduvj, 26.11.2010. Загл. с экрана.
3. Корпоративная культура по-украински [Электронный ресурс]. – Режим
доступа: http://prstudent.ru/archives/1620, 21.15.2010. Загл. с экрана.
4. Корпоративная культура в Украине далека от партнерской
[Электронный
ресурс].
–
Режим
доступа:http://
vestnikao.
com.ua/news/2009-02-02-1201, 24.11.2010. Загл. с экрана.
5. В чем состоят особенности корпоративной культуры западных и
российских компаний? [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://
www. jobsmarket. ru / ?get_page=239&content_id=2516690, 21.11.2010г.
Загл. с экрана.
ІНФОРМАЦІЙНА МОДЕЛЬ PR-ПОЛІТИКИ УНІВЕРСИТЕТУ
РОБОТИ З АБІТУРІЄНТАМИ
Чуприна С.А.
Науковий керівник - доцент Павлов П.Ф.
Харківський національний університет радіоелектроніки
(61166, Харьків, пр. Леніна, 14, каф. Соціальної інформатики,
тел. (057) 702-15-91)
E-mail: si@kture.kharkov.ua
The article describes the information model PR-university policy. The
model is represented in IDEF0
Для вузів багатьох країн пострадянського простору гострою стала
проблема набору студентів. Це викликано такими факторами, як зростання
конкуренції на освітньому ринку, так і зниженням кількості абітурієнтів. В
Україні на сьогоднішній день налічується більше 950 вищих навчальних
закладів [1] і практично всі вони вимушені боротися за абітурієнта.
Для з'ясування вагомості факторів, які впливають на вибір абітурієнта,
навесні 2010 року було проведено невелике соціологічне дослідження.
Були опитані учні 11-х класів (випускники) середньої загальноосвітньої
школи № 1 міста Луганська (Україна). Було опитано 35 школярів. З них 17
юнаків та 18 дівчат у віці 15 років - 2 школяра, 16 років - 23 школяра і 17
років - 10 школярів. Випускникам було запропоновано отранжировать 7
критеріїв за їх значимістю у прийнятті рішення про вибір вузу. Дані
опитування оброблялися за правилом Борда (6 балів за 1-е місце, 5 - за
друге, ..., 0 - за 7-е місце). Результати наведені в Таблиці 1.
Таблиця 1 - Результати опитування абітурієнтів
Імідж
1
13
2
3
Ранг значимості
3
4
5
2
6
4
5
6
7
1
Вартість навчання
6
4
10
8
3
2
2
128
Поради батьків, знайомих
5
8
7
2
10
2
1
126
Місце розташування
6
4
3
8
3
7
4
105
Прохідний бал, конкурс на місце
1
3
5
10
6
9
1
92
Реклама
3
7
5
1
5
4
10
90
Пільги
1
6
3
0
4
5
16
61
Критерій
Кількість
балів
133
Імідж університету - це результат його багаторічної діяльності в
різних сферах: освітньої, наукової, соціальної і т.д. На імідж безпосередньо
впливає PR-політика проведена університетом.
Для формування ефективної PR-політики необхідно чітко
формулювати цілі і завдання кожної PR-кампанії, визначати етапи,
терміни, цільову аудиторію і необхідні ресурси для проведення кампанії.
На рисунку 1 представлена інформаційна модель PR-політики
університету орієнтованої на абітурієнтів виконана в стандарті IDEF0.
Рисунок 1 - Інформаційна модель PR-політики університету
При проведенні рекламних акцій в ЗМІ необхідно враховувати
цільову аудиторію і терміни проведення реклами. Реклама може бути
орієнтована не тільки на абітурієнтів, а й на їх батьків[2].
Так на кафедрі соціальної інформатики ХНУРЕ накопичено досвід
проведення рекламних кампаній по набору студентів на спеціальність
«Консолідована інформація», яка готує аналітиків консолідованої
інформації на базі бакалавра будь-якого бакалаврату. З'ясувалося, що
найбільш ефективними видами реклами є рядок, що біжить на телебаченні
та рекламні оголошення в метро. Інтернет-реклама дозволяє залучити
найбільш цілеспрямованих абітурієнтів.
Слід так само згадати про рейтинги університетів складаються
різними організаціями. Особливий інтерес представляють рейтинги
засновані на аналізі зарплат і кар'єрному зростанні випускників.
Запропонована в даній роботі інформаційна модель PR-політики
університету може бути використана університетами та іншими
навчальними закладами для формалізації PR-політики вузу, що дозволить
підвищити конкурентоспроможність ВНЗ на ринку освітніх послуг.
Перелік джерел:
1. Міністерство освіти та науки [Електроний ресурс]. //Режим доступу:
http:// www.mon.gov.ua/
2. Королько В.Г. Основи паблік рілейшнз. М., «Рефл-бук», К.: «Ваклер». 2003. - 528 с.
ЗНАНИЯ В ОРГАНИЗАЦИИ
Шкуренко И.В.
Научный руководитель – д.т.н., проф. Соловьева Е.А.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина, 14, каф. Социальной информатики,
тел. (057) 702-15-91)
E-mail: si@kture.kh.ua, ireliya@ukr.net
The given work is devoted to knowledge in modern organizations, to
reasons for introduction knowledge management and realization a complex of
measures for knowledge management.
В современном мире принципиально важным источником развития
всех без исключения стран является повышение роли научно-технических
знаний и других результатов творческой деятельности человека, то есть
нематериальных активов. Использование этих активов создаёт для их
собственников исключительные возможности при работе организации [1].
Благодаря своему развитию, знания всегда остаются востребованными
и, в отличие от материальных ресурсов, им свойственно приращение в
процессе творческого труда – чем больше знания используются, тем
ценнее они становятся. Знания в организации делятся на явные и неявные.
Явные знания могут быть высказаны, записаны или переданы, а неявные
включают «ноу-хау», оценки, опыт, интуицию, секреты мастерства и
навыки [2].
Многие современные компании все чаще задумываются о причинах
своих финансовых проблем, о способах увеличения прибыли, о выходе на
мировой рынок. Важные конкурентные преимущества получают теперь
такие компании, в которых новые знания быстро распространяются, а все
сотрудники делятся этими знаниями друг с другом. В результате новые
служащие быстро обучаются, а компания становится гибкой и может
быстро реагировать на происходящие изменения. Это наводит
руководителей организаций на мысль о создании некой науки управления,
которая бы помогла сформировать процесс управления таким образом,
чтобы использовать знания своих сотрудников наиболее эффективно.
В связи с этим развивается новый вид управленческой деятельности –
«управление знаниями». «В управлении знаниями ключевую роль играет
компетенция организаций, включающая наиболее полные знания, навыки,
лидерство, аналитические способности и ориентацию на безусловное
достижение поставленных целей» [3].
Управление знаниями является непрерывным процессом, в который
вовлекаются все сотрудники организации [4]. Процесс этот направлен на
повышение интеллектуального уровня организации, под этим понимается
не только количество умных сотрудников, но и накопление знаний в
компании, свободное распространение информации. Это позволит
сотрудникам пользоваться идеями друг друга, что сократит время на поиск
ими решений и ускорит процесс развития организации.
Управление знаниями должно рассматриваться не как отдельные
методы и приёмы, а как целая система. Только в этом случае мы сможем
добиться видимых результатов. То есть, в данной работе под системой
управления знаниями следует понимать целый комплекс мероприятий,
призванных повысить эффективность сбора, хранения, распространения и
использования ценной информации с точки зрения компании. Для
реализации системы управления знаниями необходимо переосмысление
традиционной организации, неспособной к эффективному управлению всё
возрастающими нематериальными ресурсами. Только так называемая
обучающаяся организация (организация, в которой люди на всех уровнях,
по отдельности и коллективно, постоянно повышают свои возможности в
достижении результатов, которые их действительно интересуют) способна
стимулировать творчество и обмен знаниями между сотрудниками.
Исходя из всего вышесказанного, можно сделать вывод, что
внедрение в организацию комплекса мероприятий по эффективному
управлению знаниями требует огромных усилий и не всем компаниям под
силу, но без него практически невозможно поддерживать конкурентные
преимущества компании. Если же применять в организации систему
управления знаниями, то увеличится скорость и качество бизнес-решений,
возрастёт объем ценных знаний, которые при любых условиях сохранятся
в компании, что позволит ей постоянно опережать своих конкурентов.
Использованная литература:
1. Покропивный С. Ф. Экономика предприятия. – К: КНЭУ, 2003. – 605 с.
2. Румизен М. К. Управление знаниями. – М: "Издательство АСТ",
Издательство "Астрель", 2004. – 318 с.
3. Мильнер Б.
Управление
интеллектуальными
ресурсами
[Электронный ресурс] // Режим доступа: http://institutiones.com/general/1
072-upravlenie-intellektualnimi-resursami.html.
4. Галынчик Т. А. Роль самообучающейся организации в развитии
интеллектуального капитала и управления знаниями // Вестник ОГУ. –
№ 9. – 2009.
О СОЗДАНИИ ОБУЧАЮЩИХСЯ ОРГАНИЗАЦИЙ
Шкуренко И. В.
Научный руководитель – проф. Соловьева Е. А.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина, 14, каф. Социальной информатики,
тел. (057) 702-15-91)
E-mail: si@kture.kh.ua, ireliya@ukr.net
The given work embraces the basic principles of learning organizations
according to P. Senge, covers the question of maintaining the competitiveness of
organizations and the transition from a typical organization to a learning
organization.
В условиях быстрых перемен внешней среды способность к
непрерывному обучению и вырабатыванию творческих решений проблем
и задач является ключевым фактором выживания и успешного развития
организации. В связи с этим все большую популярность приобретает
концепция обучающейся организации. Она состоит в том, что, обучаясь,
организация получает способности к тому, чего не могла делать раньше, то
есть она изменяется, приспосабливаясь при этом ко всем переменам,
происходящим во внешней среде.
«В теории организации и на практике обучающиеся организации
рассматриваются как непрерывный источник создания конкурентных
преимуществ компании, как их стратегия постоянного обновления методов
и повышения эффективности всех видов деятельности» [1]. В таких
организациях происходит не простое накопление знаний, а создание новых
идей, представлений и способов действий на основе опыта использования
этих знаний. Решая любую текущую задачу, обучающаяся организация
ставит перед собой не только цель достижения нужного результата, но и
обучение в процессе решения задачи.
В последние годы в нашей стране все больше руководителей начали
осознавать необходимость процесса непрерывного обучения организации,
который поможет справляться с непредсказуемостью и изменениями на
рынке. При этом построение обучающейся организации требует немалых
усилий, а иногда и полного отказа от старых методов руководства. В
большинстве случаев подходы к управлению бизнесом либо не
претерпевают никаких изменений, либо компании просто начинают
панически снижать свои расходы. В условиях нынешней нестабильной
экономики такая позиция является наиболее опасной. Чаще всего это
приводит к тому, что организация перестаёт быть конкурентоспособной и,
соответственно, больше не может «держаться на плаву». Чтобы этого не
произошло, необходимо перевести обычную организацию в обучающуюся.
По мнению американского учёного П. Сенге [2] существует пять
основных принципов, применение которых в отношении каждого
сотрудника может сделать организацию обучающейся. К ним относятся:
мастерство в совершенствовании личности; развитие должной
психологической
установки
для
управления
действиями
и
решениями; преданность всех членов данной организации ее целям и
способам достижения этих целей; групповое обучение; системное
мышление. Важно создать в организации атмосферу постоянного
сотрудничества, при этом каждый сотрудник должен знать, что от
результатов его работы зависит благосостояние всей компании и поэтому
стремиться внести свой вклад в ее развитие [3]. Главной ценностью
должны стать нематериальные активы – в первую очередь знания и опыт,
которые создают для их собственников недоступные для конкурентов
возможности при работе организации [4]. Так, например, во многих
успешных западных компаниях стоимость нематериальных активов в
десятки, а иногда и в сотни раз превышает балансовую стоимость
(Microsoft, Google). Предполагается не только простое накопление знаний,
но и осмысленное развитие умения их использовать. Это позволит
компании развиваться путём обмена передовым опытом и избегать
повторения типичных ошибок [5].
Помимо принципов построения обучающейся организации, указанных
П. Сенге, требуются методы и приёмы, которые способствуют
профессиональному обучению сотрудников, так как организации способны
чему-то научится только тогда, когда чему-то учатся их работники.
Конечно, реализация обучающейся организации в её полном виде
сразу практически невозможна, поэтому наиболее правильным будет
постепенный переход к ней. То есть отдельные элементы концепции
обучающихся организаций должны внедряться постепенно, собираясь
впоследствии в единую систему.
1.
2.
3.
4.
5.
Использованная литература:
Мильнер Б. З. Теория организации. – М: ИНФРА, 2000. – 480 с.
Сенге П. Пятая дисциплина. Искусство и практика самообучающейся
организации . – Олимп-Бизнес, 2003. – 408 с.
Магура М. Управление персоналом в обучающейся организации //
Управление персоналом. – № 18. – 2009.
Покропивный С. Ф. Экономика предприятия. – К: КНЭУ, 2003. – 605 с.
Румизен М. К. Управление знаниями. – М: "Издательство АСТ",
Издательство "Астрель", 2004. – 318 с.
СПРАВОЧНО-ПРАВОВАЯ СИСТЕМА «АРЕНДА» ДЛЯ
ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ ДОГОВОРНЫХ ОТНОШЕНИЙ
Остапенко Е.А.
Научный руководитель – к.т.н., проф. Егоров А.В.
Таганрогский технологический институт Южного федерального
университета
(347928, Россия, Ростовская обл., Таганрог, Некрасовский, 44, каф.
Прикладной информатики, тел., факс 8(8634) 38-36-52
e-mail: egor@tti.sfedu.ru
Legal reference system «Rental» based on hyperlink technology. This
system is a structured collection of information intended for familiarization with
kinds of legal obligations as rent, and its individual categories: rental, leasing
(financial lease), transport lease, rental of buildings, enterprise rental. Also, the
system allows one to get acquainted with the rights and obligations of the
parties, provides an opportunity to fill in the form of a treaty and then oversee
implementation of the obligations of the parties have entered into a contractual
relationship.
На сегодняшний день информатизация правовой, государственной и
политической систем - одно из наиболее значительных проявлений
научно-технического процесса, оказывающее значительное воздействие на
правовую и политическую культуру российского общества. В области
информационного обеспечения сферы юриспруденции и права
сформировалось за последнее десятилетие новое направление –
справочные правовые системы на основе применения компьютерных
технологий[1].
В настоящее время в России существует множество различных
справочно-правовых систем, таких как «КонсультантПлюс» (АО
«КонсультантПлюс»), ГАРАНТ (НПП «Гарант-Сервис»), «Кодекс» (Центр
компьютерных разработок) и др. Каждая из них представляет собой
правовую базу данных, содержащую огромный массив информации по
всем отраслям права, поэтому возникает необходимость систематизации
сведений по конкретной области правоотношений.
В сфере гражданского права договорные отношения являются
неотъемлемой частью жизни общества, а договор аренды является широко
распространенным договором в современной российской правовой
системе. Поэтому была разработана справочно-правовая система (СПС)
«Аренда» с помощью технологии гиперссылок. Такой способ организации
системы позволяет из одной части гипертекстового документа ссылаться
на другие элементы в этом же или в другом документе, что упрощает и
делает удобным пользование такой системой.
СПС «Аренда» представляет собой структурированную совокупность
информации, предназначенную для ознакомления с таким видом правовых
обязательств как аренда, а также с отдельными ее видами, такими как:
прокат, лизинг, аренда транспортных средств, аренда зданий и
сооружений, аренда предприятий. Система «Аренда» позволяет получить
информацию об условиях, порядке и правилах заключения договора
аренды, ознакомиться с правами и обязанностями сторон, а также
предоставляет возможность заполнить форму договора с последующим
контролем выполнения обязательств сторон, вступивших в договорные
отношения. Интерфейс системы является удобным и понятным для любого
пользователя. Меню расположено в левой части окна программы и
представляет собой список основных разделов СПС в виде гиперссылок,
при нажатии на которые осуществляется вывод на экран всей необходимой
информации.
Основным документом, использованным для построения справочной
системы, является Гражданский Кодекс Российской Федерации, в
частности, глава 34 «Аренда»[2]. Кроме того, были использованы
комментарии к ГК РФ[3] и общие сведения о правоотношениях аренды и
ее видах[4]. Форма договора аренды представлена в общем варианте, но
может быть скорректирована в соответствии с конкретными пожеланиями
сторон, а формы договоров отдельных видов приведены для рассмотрения
в качестве примера. Разработка системы может быть продолжена с целью
обновления правовой информации и добавления новых функций системы.
СПС «Аренда» предназначена для использования физическими
лицами, например, для правильного оформления договора аренды жилого
помещения, различными организациями и профессиональными юристами.
В качестве организаций могут выступать агентства недвижимости, проката
транспортных средств и т.д. Сегодня приобретение дорогостоящего
имущества в собственность не всем по плечу, и не всегда это является
экономически оправданным. Поэтому договор аренды имущества весьма
актуален при ведении бизнеса, и от правильного его составления будет
зависеть стабильность и успех данного предприятия. При наличии на
компьютерах типового программного обеспечения СПС «Аренда» может
быть использована и в многопользовательском режиме.
Использованная литература:
1. Егоров А.В., Котов Э.М., «Информационные системы в
юриспруденции». Учебник. Ростов-на-Дону: Феникс, 2008,-317с.
2. «Гражданский Кодекс Российской Федерации (часть вторая)» от
26.01.1996 N 14-ФЗ (принят ГД ФС РФ 22.12.1995)(ред. от 18.07.2005, с
изм. и доп., вступающими в силу с 12.08.2005)
3. «Комментарий к Гражданскому Кодексу Российской Федерации, части
второй» (постатейный) под ред. Т.Е. Абовой, А.Ю. Кабалкина,
Издательство «Юрайт», 2004.
4. http://www.quickdoc.ru/dogovor/dogovory_arendy/
Организация и моделирование
бизнеса.
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ КАПІТАЛ ЯК ОБ`ЄКТ
КОНКУРЕНТНОЇ РОЗВІДКИ
Андрейчіков О.О.
Науковий керівник – д.т.н., проф. Соловйова К.О.
Харківський національний університет радіоелектроніки
(61166, Харків, пр. Леніна,14, каф. Соціальної інформатики,
тел. (057) 702-15-91, факс (057) 702-11-13,
e-mail: si@kture.kharkov.ua)
In the given abstract of the report the intellectual capital is considered as
the factor of competitive advantages on the example of the policy of leading
countries and private business, which increasingly define intellectual capital as
the main object in the events on competitive intelligence.
На сучасному етапі інтелектуальний капітал компаній становиться
основою
ефективного
розвитку
і
одним
з
факторів
конкурентоспроможності національних економік, що забезпечу їм
зростання і розвиток. Зараз в найгострішій конкурентній боротьбі на
ринках збуту нові знання, втіленні в інноваціях, створюють конкурентні
переваги окремих країн більшою мірою, ніж їх природні ресурси. З цього
приводу відомі японські дослідники сфери знань І. Нонака та Х. Такеючі
писали: «Усвідомлення того факту, що знання є новим ресурсом
конкуренції, вразило Захід подібно до спалаху блискавки».
Сьогодні до 90% ВВП Японії забезпечується за рахунок впровадження
інноваційних технологій і нової конкурентоздатної продукції. У США цей
показник складає 70% [1], а в нас він мізерно малий.
Дослідження та розвиток інтелектуального капіталу – це задачі
пріоритетного характеру, які є актуальними для всіх підприємств України.
Питання конкурентоспроможності в сучасному світі набули
надзвичайної
актуальності.
Сьогодні
інтелектуальний
капітал
впроваджується в продукцію на всіх етапах її створення – від розробки до
промислового випуску, а інтелектуальна праця є сутнісною основою
процесу створення інтелектуального продукту. На цей рахунок є дані
досліджень у США, за якими встановлено, що з 2000 по 2005 рік середня
тривалість розробки нового виробу зменшилась з 21 до 13 місяців. Це
обумовлено тим, що в економічно розвинених країнах у виробничі процеси
залучено 80% науковців, в Україні – 0,2%.
Дослідженнями також встановлено, що в країнах ЄС підприємства, які
не використовують інтелектуальний капітал отримують у середньому 14%
зростання прибутку; ті, які використовують його час від часу – 39%, а ті,
які ставлять його в основу стратегічного розвитку – 61% прибутку [1].
В таких умовах легше іноді щось виробляти, аніж продавати. Цим
вміло користуються представники маркетингу, реклами, інформаційні
аналітики тощо, тобто ті, хто пропонує інтелектуальні послуги. Це
говорить про те, що інтелектуальний капітал та його елементи є рушійною
силою змін, що підтверджено практикою та досвідом.
Щодо конкурентної розвідки, то треба сказати, що останнім часом
набуває все більшого значення саме інноваційна розвідка. Так Японія,
США та особливо Китай останнім часом веде політику націлену на прорив
в інноваціях, які в свою чергу є базисом становлення архітектури
«економіки знань». Для досягнення такого інноваційного прориву в цих
державах вже давно існують спеціалізовані організації та підрозділи, що
займаються інноваційною розвідкою та накопиченням знань о нових
винаходах, технологіях тощо. Це такі організації як Rand Corporation
(США, рік заснівання 1948), Science Applications International Corporation
(SAIC, США, рік заснування 1996), The NATO Research and Technology
Organisation (RTO), Defence Research and Development Canada, Japan
Science and Technology Agency. В Китаї існує дві державні інформаційні
системи — система науково-технічної інформації (СНТІ), яка належить
Державній комісії по науці та технологіям, а також система економічної
інформації, котра підпорядкована Державній комісії з планування.
Приватний бізнес теж не відстає від цих тенденцій. Наприклад, у компанії
«Mitsubishi» 30 чоловік займаються патентним пошуком, 50 чоловік —
новими технологіями й т.д. [2].
Більшість спеціалістів з конкурентної розвідки вже давно схиляються
до думки, що конкуренція ведеться в лабораторіях виробників на рівні
технологій та інновацій, а аксіомою є те, що двигун інновацій — це наука
та інтелектуальні працівники. До речі, за оцінкою А.Маршалла на початку
ХХ сторіччя чисельність працівників фізичної праці в п’ять разів
перебільшувала чисельність зайнятих інтелектуальною працею, а сьогодні,
на початку вже ХХІ сторіччя, в розвинених державах більш як 60%
економічно активних людей зайняті інтелектуальною працею, а в США
цей показник сягає 75%. Навколо цієї динаміки в конкурентній розвідці
існує відповідний напрямок роботи — рекрутинг (head hunting).
Підсумовуючи можна сказати, що інтелектуальний капітал, який
знаходить своє місце на всіх етапах виробництва, в інноваціях, нових
технологіях та знаннях працівників, які їх і створюють, займає провідну
роль в розвитку сучасних держав та бізнесу, надаючи їм нових
конкурентних переваг та сталий розвиток. Цей факт й обумовлює
спрямування заходів з конкурентної розвідки на об`єкт інтелектуального
капіталу.
Використана література:
1. WTO (Всесвітня Торгова Організація), архів звітів – [Електроний
ресурс] – режим доступу інтернет — http://www.wto.org
2. За матеріалами докладу Р. Ромачова на «Knowledge and Competitive
Camp-2010» 3 грудня 2010 року в м. Харкові. – [Електроний ресурс] –
режим доступу інтернет — http://barcamp2010.scip.org.ua/?page_id=11
СИСТЕМА ЕКОНОМІЧНОЇ БЕЗПЕКИ ВИЩОГО
НАВЧАЛЬНОГО ЗАКЛАДУ
Антонян О.А.
Науковий керівник - д.т.н., проф. Рач В.А.
Східноукраїнський національний університет ім. Володимира Даля
(91034, Луганськ, кв. Молодіжний, 20а, каф. Управління проектами та
прикладної статистики, тел. (0642) 47-22-34)
e-mail: up_ps@ia.ua, факс (0642) 47-22-34
Research the theoretical provisions of economic security system of higher
education institution
Постанова проблеми. В умовах нестабільного світового
економічного стану кожна держава шукає шляхи для забезпечення своєї
внутрішньої та зовнішньої безпеки у різних сферах життєдіяльності. Сфера
надання освітніх послуг має особливе значення для розвитку держави: ця
сфера забезпечує приріст розвитку у економіці та політиці, а також
соціальний та духовний розвиток сьогодні й у майбутньому.
Аналіз останніх досліджень і публікацій. Багато експертів
дотримуються думки, що незадовільний стан освіти в Україні пов'язаний з
недостатнім фінансуванням та неефективним використанням ресурсів
освіти. Збереження існуючих від радянських часів правил найму і
звільнення з роботи, розподілу ресурсів, втручання у зміст викладання,
надмірна централізація та відсутність участі бізнесу і громадськості в
освітньому процесі пояснюють тим, що школи і громада не мають
достатньо інтелектуальних і фінансових ресурсів. Ще однією причиною
негараздів в освіті є те, що в управлінні освітою склався порядок
формування дефіцитного бюджету, який призводить до низької фінансової
дисципліни і розмитості відповідальності за виконання бюджету [1].
Невирішені раніше частини загальної проблеми. Освітні організації
як специфічні суб’єкти господарювання (бо місія їх діяльності полягає не у
нарощуванні матеріальних статків) потребують захисту від впливу
внутрішніх та зовнішніх загроз. Отже, освітня сфера в загалі й вища освіта
зокрема потребують розробки системи економічної безпеки для
забезпечення свого сталого розвитку.
Формулювання цілей тез. Розробка теоретичних положень до
формування системи економічної безпеки вищого навчального закладу.
Виклад основного матеріалу дослідження. Вищий навчальний
заклад (далі ВНЗ) — освітній, освітньо-науковий заклад, який заснований і
діє відповідно до законодавства про освіту, реалізує відповідно до наданої
ліцензії освітньо-професійні програми вищої освіти за певними освітніми
та освітньо-кваліфікаційними рівнями, забезпечує навчання, виховання та
професійну підготовку осіб відповідно до їх покликання, інтересів,
здібностей та нормативних вимог у галузі вищої освіти, а також здійснює
наукову та науково-технічну діяльність [2]. ВНЗ самостійно використовує
бюджетні та позабюджетні кошти відповідно до кошторису доходів і
видатків. Фонд заробітної плати по ВНЗ планується за групами персоналу:
професорсько-викладацького
складу,
навчально-допоміжного,
адміністративно-допоміжного, адміністративно-господарського та ін.
персоналу. Значну частку у витратах ВНЗ становлять стипендії. Стипендії
студентам виплачуються в межах доведених лімітів стипендіального
фонду. В межах доведених лімітів навчальні заклади вирішують питання
призначення стипендій [3].
Державою вжито багато заходів щодо стабілізації цього процесу. До
цих заходів можна віднести й затвердження Положення про дослідницький
університет, яке покликане урегулювати фінансові й інтелектуальні
процеси у сфері вищої освіти. Дослідницький університет - національний
ВНЗ, який має вагомі наукові здобутки, провадить дослідницьку та
інноваційну діяльність, забезпечує інтеграцію освіти та науки з
виробництвом, бере участь у реалізації міжнародних проектів і програм.
Статус надається зазначеному закладу з метою підвищення ролі ВНЗ як
центру освіти і науки, підготовки висококваліфікованих наукових і
науково-педагогічних кадрів, упровадження в практику наукових
досягнень, технічних і технологічних розробок, реалізації разом з іншими
ВНЗ та науковими установами спільних програм за пріоритетними
напрямами фундаментальних і прикладних наукових досліджень для
розв’язання важливих соціально-економічних завдань у різних галузях
економіки [4]. Також в Положенні виділені критерії дослідницького
університету, відповідність яким забезпечує надання та збереження ВНЗом
статусу дослідницького. А це, в свою чергу, дозволяю ВНЗ користуватися
додатковими перевагами, в тому числі й фінансовими, у порівнянні з
іншими ВНЗ. Отже, ці критерії повинні бути покладені в основу
формування системи економічної безпеки ВНЗ.
Висновки. Подальші дослідження у цьому напрямку потребують
розробки системи індикаторів для забезпечення
1. Проблеми фінансування шкільної освіти. від фікції до прозорості.
[Електронний
ресурс].
–
Режим
доступу
до
статті:
http://vihovannja.at.ua/publ/ - Назва з екрану.
2. Закон України «Про вищу освіту» вiд 17.01.2002 № 2984-III. .
[Електронний
ресурс].
–
Режим
доступу
до
Закону:
http://zakon.rada.gov.ua/cgi-bin/laws/ - Назва з екрану.
3. Проблеми фінансового забезпечення вищої освіти. [Електронний
ресурс].
–
Режим
доступу
до
статті:
http://www.br.com.ua/referats/Finance/21325-3.html - Назва з екрану.
5. Про затвердження Положення про дослідницький університет /
Постанова КМУ № 163 від 17.02.10 року. [Електронний ресурс]. –
Режим доступу до Положення: http://osvita.ua/legislation/Vishya_osvita
ПРОГРАМНІ ЗАСОБИ ПОШУКУ ТА ВИПРАВЛЕННЯ
ПОМИЛКОВОГО ДУБЛЮВАННЯ ІНФОРМАЦІЇ В БАЗАХ ДАНИХ
Бєгунов А.Б.
Науковий керівник – ст.викл., к.т.н. Заболотня Т.М.
Національний технічний університет України “КПІ”
(03056, Київ, пр. Перемоги 37, каф. ПЗКС, тел. (044) 454-94-92),
e-mail: arxton@mail.ru
The given work describes the solution of data duplication problem in the
database. It gives a description of correction method for duplicate data and its
implementation using agent-oriented programming.
На сьогоднішній день найбільш поширеним інструментом для
структурування та збереження інформації з різних галузей діяльності
людини є бази даних (БД). Із зростанням обсягу БД великого значення
набуло питання підвищення рівня захищеності даних від помилкового
дублювання, тобто повторного введення користувачем вже присутньої в
базі даних інформації. Аналіз робіт щодо контролю цілісності БД показав,
що причинами виникнення дублікатних записів є:
1) великий обсяг інформації, що міститься в БД, який ускладнює
відслідковування користувачем наявності повторюваних записів;
2) складна структура БД;
3) зберігання неповних даних щодо певної сутності;
4) покладання на формальні механізми забезпечення унікальності
даних (зокрема, нормалізацію БД) та відсутність інтелектуальної складової
процесу перевірки даних, що вводяться.
Таким чином, створення програмного забезпечення автоматизованої
корекції помилок дублювання записів у БД, а також їх запобігання при
введенні нових даних є актуальною задачею.
У доповіді запропоновано узагальнений алгоритм вирішення
поставленої задачі, яким передбачається виконання таких кроків:
1. Корекція вже присутніх в базі даних помилок:
а) вибір чергового запису з таблиці бази даних;
б) порівняння обраного запису з усіма іншими (з урахуванням ступеня
впливу значень кожного поля на схожість записів в цілому) для
обчислення коефіцієнту, що характеризує рівень попарної схожості
записів; якщо значення коефіцієнту більше за деяке граничне значення,
записи вважаються ідентичними;
в) об’єднання ідентичних записів в один, більш повний запис;
Таким чином, вся база даних після виконання корекції буде містити
більш повні унікальні записи.
2. Корекція нових даних, що вводяться користувачем:
а) отримання від користувача чергового запису;
б) порівняння нового запису з усіма іншими та обчислення
коефіцієнту, що характеризує ступінь попарної схожості записів
(аналогічно до п.1.б);
в) якщо не знайдено запису, подібного до заново введеного, результат
порівняння з яким більший за деяке граничне значення, новий запис
додається до бази даних;
г) якщо запис, схожий на заново введений, знайдено, система видає
повідомлення про можливу помилку, а також список записів, подібних до
введеного для того, щоб користувач міг на власний розсуд додати або не
додати новий запис.
Для вирішення поставленої задачі було розроблено програмну
систему на основі агентно-орієнтованого підходу до програмування
(АОП). Доцільність такого рішення полягає у тому, що для обробки нових
даних, отриманих від користувача необхідна активна система, що
дозволить, з одного боку, автоматизувати процес попередньої обробки
інформації перед її додаванням до бази, а з іншого – забезпечить діалог з
користувачем при конфлікті нових даних з тими, що вже містяться в БД.
У доповіді подана структурна організація розробленої програмної
системи, а також наведені алгоритм поведінки і структура модулів
програмного агенту. Крім того, запропоновано алгоритм визначення
коефіцієнту подібності двох записів БД, а також алгоритм подібності двох
довільних рядкових значень, що був взятий за основу. Описано механізм
контролю порівняння записів.
Таким чином, розроблений на основі АОП програмний продукт є
зручним інструментом для контролю та корекції вмісту баз даних щодо
дублікатних записів. На відміну від малочисельних аналогічних
програмних засобів, більшість з яких базується на використанні
можливостей СУБД для підтримки унікальності даних, перевагами даної
системи є:
• інтелектуальний механізм видалення дубльованих записів;
• збереження повноти даних за рахунок об’єднання декількох різних
за формою подання інформації, але однакових за змістом записів;
• можливість інтерактивної взаємодії з користувачем при введенні
нових даних.
Використана література
1. Зайцев И.М., Федяев О.И. Агентно-ориентированный подход к
моделированию интеллектуальных распределённых систем//Сб.трудов
Международной научно-практической конференции «Информатика и
компьютерные технологии» — Донецк: ДонНТУ, 2008.— с. 337-338.
2. Камерон Хьюз, Трейси Хьюз Параллельное и распределенное
программирование с использованием С++. — М.: Вильямс, 2004. — 672
с.
ОБ ИССПОЛЬЗОВАНИИ МОНИТОРИНГА ПРЕДПРИЯТИЯМИ В
КОНКУРЕНТНОЙ РАЗВЕДКЕ
Беляева А.В.
Научный руководитель - доцент Павлов П.Ф.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина, 14, каф. Социальной информатики
тел. (057) 702-15-91)
E-mail: si@kture.kharkov.ua
This article discusses different tactics for enterprise monitoring and
techniques to counter them.
В последние 10—15 лет столь стремительно развивается новое
направление разведывательной деятельности — конкурентная разведка
(competitive intelligence). Поскольку этот термин «конкурентная разведка»
еще не устоялся, можно встретить также термины «деловая разведка»,
«бизнес-разведка», которые эквивалентны конкурентной разведке.
В настоящее время поток информации, которую необходимо
анализировать для обеспечения конкурентной жизнеспособности
компании, постоянно растет. Очевидна необходимость организации
собственного информационно-аналитического подразделения и внедрения
соответствующих решений [1].
Основными задачами подобного подразделения, которое также
именуется «службой конкурентной разведки», являются:
1. регулярное информационное обеспечение лиц, принимающих
управленческие решения, как на стратегическом, так и на тактическом
уровне;
2. «система раннего предупреждения» — привлечение внимания к
угрозам, которые потенциально могут причинить ущерб бизнесу.
Отставки и назначения в коммерческих и государственных
организациях, своевременное выявление предпосылок создания
законов и постановлений;
3. выявление благоприятных для бизнеса возможностей. Анализ
потребительского спроса, претензий, предпочтений, изменений цен и
их причин, выявление конкурентных рынков и продуктов.
Отслеживание конкурсов, тендеров, подрядных торгов, распределения
бюджетных средств и специальных предложений кредитных
организаций, грантодателей и благотворительных фондов;
4. постоянный мониторинг и оценка деятельности конкурентов,
партнеров, контрагентов. Сбор публикаций и высказываний о
деятельности собственной компании, а также об успехах и провалах
конкурентов Проверка кадров, их переписка, связи, участие в
сообществах. Выявление попыток конкурентов получить доступ к
закрытой информации.
Компании стараются сохранить свою коммерческую информацию в
тайне от конкурентов. Ведется своего рода борьба за сохранение
информации [2].
Можно выделить три наиболее распространенных сценария
проведения мониторингов специалистами предприятий, так называемыми
«исследователями» («клиентами») и возможные меры по противодействию
так называемыми «респондентами» («специалистами», «продавцами»):
- тактика «Босса» ( В целях достижения атмосферы доверия и
заинтересованности со стороны Респондента Исследователь предлагает
конкретную, но вымышленную ситуацию с целью получить
интересующую его информацию);
- тактика «Человека не компетентного в данной области»(
Исследователь занимает позицию несведущего в данной области человека,
извиняется за свою некомпетентность и просит помочь решить или
разобраться со сложной для него задачей.);
- тактика «Специалиста» (Исследователь действует с максимальной
уверенностью и с первых же слов, так как он компетентен в этом вопросе)
[3].
Лидеры рынка всегда обладают информацией, которой нет у
конкурентов. Источником информации для лидера является потребитель.
Сам принцип разделения маркетинговой информации на «первичную» и
«вторичную» уже дает повод задуматься, что является основой
преимущества — информация из первых рук или переработанная
информация.
Использованная литература:
1. Конкурентная разведка [Електронний ресурс]. - Режим доступа:
http://it2b.ru/blog/arhiv/444.html
2. Служба конкурентной разведки [Електронний ресурс]. - Режим
доступа: http://www.marketing-ua.com/articles.php?articleId=549
3. Проведения мониторингов [Електронний ресурс].- Режим доступа:
http://www.iteam.ru/publications/marketing/section_22/article_2094/
ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТИ ВНЕДРЕНИЯ ERP-СИСТЕМЫ
В ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКЕ НА ОСНОВЕ ПРОЦЕССНОГО
ПОДХОДА
Билык А.С., Билык В.С.
Научный руководитель – ст. преп. Украинец А.Г.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина,14, каф. Социальной информатики,
тел. (057) 702-15-91, E-mail: santino.88@mail.ru, viktorinka88@list.ru
The given work is devoted to the issues of the formation of the businessprocess modules that are used for the management of the electroenergetic
company. The aim of the scientific work is optimization of the business-process
for the electroenergetic company taking into consideration the process-oriented
approach.
В условиях реализации реформирования электроэнергетической
отрасли с целью выделения самостоятельных компаний по различным
видам
деятельности
и
формирования
конкурентного
рынка
электроэнергии, особое внимание уделяется повышению эффективности
управленческой деятельности на электроэнергетических предприятиях,
снижению затрат и повышению эффективности услуг, активов и бизнеспроцессов. Целью работы является оптимизация бизнес-процесса учета
электроэнергии в электроэнергетических компаниях на основе процессноориентированного подхода.
Основные задачи исследования: определить цели оптимизации
процесса в виде ключевых показателей эффективности КРI; разработать
модель процесса «как есть»; определить в модели процесса участки,
которые подлежат оптимизации; разработать модель процесса «как должно
быть»; провести анализ имитации модели; разработать рекомендации по
внедрению результатов.
Главное
достоинство
идеи
анализа
бизнес-процессов
электроэнергетической компании посредством создания ее модели - ее
универсальность. Во-первых, моделирование бизнес-процессов это ответ
практически на все вопросы, касающиеся совершенствования деятельности
компании и повышения его конкурентоспособности. Во-вторых,
руководитель или руководство компании, внедрившие у себя эту
методологию, будет иметь информацию, которая позволит самостоятельно
совершенствовать свою компанию и прогнозировать ее будущее [1].
Для применения процессного подхода при внедрении ERP-системы
необходимо иметь методологию моделирования и анализа бизнеспроцессов, а также крайне желательно иметь средство моделирования
бизнес-процессов и инструментарий, позволяющий осуществить его
интеграцию со средствами конфигурации ERP-системы. Подобное
комплексное решение позволит добиться сокращения времени и затрат при
описании, моделировании, внедрении, эксплуатации, мониторинге и
оптимизации бизнес-процессов [2].
Системы класса ERP представляют собой набор интегрированных
приложений, позволяющих осуществить сквозную автоматизацию всей
деятельности электроэнергетической компании. Современные ERPсистемы обладают разнообразными средствами настройки, интеграции с
другими приложениями, создания на их основе специализированных
решений, что позволяет достаточно быстро и гибко реагировать на
изменения, происходящие внутри компании, и осуществлять необходимое
масштабирование в случае ее роста [3].
Методологию моделирования бизнес-процессов разберём на примере
компании, обеспечивающей реализацию полномочий единоличного
исполнительного органа ряда малых энергетических предприятий.
Основное предназначение этой компании заключается в обеспечении
развития бизнеса энергетических объектов и реализациb энергосбытовых
функций.
В рамках данной работы была построена модель сети процессов
электроэнергетической компании с помощью методологии IDEF0,
описывающая основные и вспомогательные процессы предприятия.
Основными проблемами при внедрении ERP-систем зачастую
являются несогласованные действия участников проекта, ошибки
планирования как работ в проекте, так и технических аспектов наподобие
интеграции с другими информационными системами, и, в конечном счете,
несоответствие результатов внедрения проектным требованиям.
В результате проведенного исследования были получены такие
результаты: в первую очередь были выявлены участки, которые подлежат
оптимизации, а также была разработана модель процесса «как должно
быть».
В заключении хочется отметить, что вопросы описания и
формализации бизнес-процессов электроэнергетической компании
являются исключительно актуальными. Одним из ключевых факторов
успеха является четкая формализация бизнес-процессов. Состав основных
бизнес-процессов электроэнергетической компании индивидуален и
определяется составом передаваемых на основании договоров
единоличного исполнительного органа функций.
Использованная литература:
1. Виханский О.С. Стратегическое управление: Учебник. 3-е изд.. – М.:
Гардарики, 2003.
2. Евдокиненко В. Бизнес-процессы, процессное управление и
эффективность [Электронный
ресурс].
/
Режим доступа:
http://www.betec.ru/index.php?id=06&sid=01
3. Иевлев В., Попова Т. Balanced Scorecard – альтернативные модели //
Банки и технологии. – 2002. – № 4.
СИСТЕМА ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ
СЛУЖБЫ ТАКСИ
Бобух А.Н.
Научный руководитель – к.т.н., доц. Мельников А.Ю.
Донбасская государственная машиностроительная академия
(84313, Краматорск, ул. Шкадинова, 72, кафедра интеллектуальных систем
принятия решений, тел. (0626) 41-67-13)
e-mail: al_mel@mail.ru
The given work is devoted to the using data mining analysis for a taxi
service data. The model of system and the computer realization of this model are
described.
Служба такси является неотъемлемой частью жизни сегодняшнего
общества. Организация такой службы требует централизованного сбора и
обработки значительного объема информации, необходимой для
оперативной работы. Как правило, программное обеспечение,
используемое в службах такси, занимается оперативным сбором и
визуализацией информации, а ее анализ и принятие решений возложено на
диспетчера. Таким образом, имеется необходимость повысить
эффективность использования данных, выявить из стандартного их набора
дополнительную информацию и тем самым облегчить процесс принятия
решения.
Была поставлена и решена задача проектирования программной
системы, способной решать такие задачи интеллектуального анализа
данных, как классификация и прогнозирование. Для решения задачи
выбран метод искусственных нейронных сетей [1]. Для обучения сети
используется метод обратного распространения ошибок.
В качестве исходных данных рассматривались таблицы «Заказы» и
«Персонал». Таблица «Заказы» содержит данные о вызовах, поступивших
в службу такси, и о ходе их выполнения (дата и время поступления заказа,
точный адрес и район вызова, данные об операторе, диспетчере и
водителе, обслуживающим данный заказ и т.п.); таблица «Персонал» – о
действиях, выполняемых сотрудниками службы за некоторый промежуток
времени.
Проектирование системы осуществлялось на унифицированном языке
моделирования UML [2]. Возможности системы в виде диаграммы
вариантов использования представлены на рис. 1, ее структура в виде
диаграммы классов – на рис. 2. Программная реализация была
осуществлена в среде программирования Borland-Delphi 7.
Созданная
система
позволяет
различными
способами
проанализировать поступающую информацию и извлечь из нее
дополнительные сведения, которые можно применить для повышения
эффективности работы службы такси [3].
Рисунок 1 - Диаграмма вариантов использования
Рисунок 2 - Диаграмма классов
Использованная литература:
1. Чубукова И.А. Data Mining: Учебное пособие / И.А. Чубукова. – М.:
Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ.
Лаборатория знаний, 2006. – 382 с.
2. Мельников А.Ю. Объектно-ориентированный анализ и проектирование
информационных систем: Учебное пособие. – Краматорск: ДГМА,
2006.– 184 с.
3. Мельников А.Ю., Бобух А.Н. Разработка информационной системы для
интеллектуального анализа данных службы такси // Вісник КНУТД. –
Київ, 2010. №5 (55). – с.82-86.
АНАЛІЗ СПОЖИВЧОГО РИНКУ ЗАСОБІВ МОБІЛЬНОГО ЗВ’ЯЗКУ
ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ
Булавіна К.С.
Науковий керівник - доц., канд. техн. наук Дорофєєв Ю.І.
Харківський національний університет «ХПІ»
(61002, Харків, вул. Фрунзе, 21, фак. ІФ, каф. САіУ, тел. (057) 707-61-03)
e-mail. yidorofeev@yandex.ua, kate_bulavina@.mail.ru
This questionnaire is designed for 230 respondents who are consumers of
mobile communication. The results of the questionnaire have been analyzed by
using the self-organizing artificial neural network of Kohonen as the instrument.
The primary focus of the research concentrates on consumers and the
relationship between interconnection of economic and demographic activities of
the respondents and their behavior in the marketplace. The results can be seen
by referring to parallel coordinates as the visual instrument.
Основною метою діяльності будь-якого підприємця є максимізація
прибутку. Один і той самий товар може бути спрямований на різні групи
споживачів, які відрізняються з-поміж себе симпатіями, рівнем доходу,
звичками. Ці групи споживачів називають сегментами ринку. Сегментація
ринку – результат того, що потенційні споживачі різнорідні і однакові
загальні пропозиції не є цікавими для всіх, тому сегментація ринку
передбачає розбиття ринку на конкретні групи споживачів, кожна із яких
потребує окремих комплексів маркетингу. Мета сегментації ринку
споживачів полягає в пошуку оптимальної групи споживачів, об’єднаних
за
деякими
ознаками
(наприклад,
економіко-демографічними,
географічними тощо), тобто оптимального сегмента або сегментів ринку,
ще не зайнятих конкурентами [1]. Визначення однорідних сегментів ринку
дає можливість організувати маркетингову діяльність із урахуванням
вимог конкретних сегментів.
У теперішній час для здійснення аналізу великих масивів даних все
частіше використовують концепції та методи штучного інтелекту, зокрема
штучні нейронні мережі. Для складних недостатньо формалізованих задач
застосування нейронних мереж дозволяє швидко отримати результати, які
можуть значно перевершувати результати, які отримані за допомогою
традиційних методів розв’язання інтелектуальних задач [2].
Метою даної роботи є аналіз споживчого ринку за допомогою
штучних нейронних мереж (ШНМ), тобто встановлення взаємозв’язків між
економіко-демографічними показниками споживачів та їх вибором і
поведінкою на ринку. Для досягнення цієї мети необхідно: сформувати
анкету для опитування респондентів, провести опитування, сформувати
навчальну вибірку на основі отриманих даних, обрати архітектуру ШНМ
та реалізувати її в середовищі MATLAB, здійснити процес навчання
ШНМ. Після цього розроблена нейронна мережа може бути застосована
для розв’язання поставленої задачі.
Дослідження зі збору інформації було проведено в період з 15 жовтня
2010 р. до 15 грудня 2010 р. у місті Харкові. При складанні анкети був
виконаний моніторинг рекламних повідомлень про пропозиції мобільних
телефонів, розповсюджуваних засобами масової інформації.
В анкетуванні взяло участь 230 респондентів. Серед опитуваних були
як чоловіки, так і жінки, у віці від 18 до 55 років, з різним рівнем доходу.
Опитування проводилося, як серед перехожих на вулиці й у метро, так і за
допомогою соціальних мереж, що підходять за обраними параметрами.
Дані були представлені у вигляді масиву, закодовані шляхом присвоєння
порядкового номеру відповіді на поставлене питання з анкети.
Для формування нейронної мережі Кохонена необхідно визначити
кількість кластерів, на які розбиваються вхідні дані. В якості даних, що
підлягають кластеризації, виступають характеристики респондента: вік,
стать, рід занять, середній місячний дохід на одного члена родини, та
відповідь на чергове запитання про пристрасті та переваги респондента.
Після формування архітектури нейронної мережі необхідно виконати
ініціалізацію її параметрів, тобто задати початкові значення ваг і зсуву
кожного нейрона. Після ініціалізації нейронної мережі виконується її
навчання. Розташування кожного нейрона у просторі ознак
характеризується значеннями нейронних ваг. За допомогою нейронної
мережі, навчання якої завершено, здійснюється кластеризація всіх векторів
з вибірки. При цьому кожний вектор порівнюється з вектором ваг нейрона,
який є центром кластера, що являє собою деяке узагальнення
властивостей, характерних певної області багатомірних даних.
Для візуалізації результатів використовується метод паралельних
координат, згідно з яким будується декілька паралельних горизонтальних
осей, які перетинають одну вертикальну вісь координат. Для кожного
кластера відмічаємо на осях значення ознак, які є для нього типовими, та
з’єднуємо їх. Отриманий набір ліній вказує на зв'язок між ознаками.
Таким чином, за допомогою штучних нейронних мереж Кохонена
вдалося автоматизувати процес аналізу великих масивів вихідних даних з
метою кластеризації та послідуючої сегментації користувачів мобільного
зв’язку. Описаний підхід може бути застосований при прийнятті
маркетингових рішень, наприклад, про випуск нового продукту та його
позиціонування на ринку, про фінансування нового проекту або
спрямованість рекламних акцій.
Список літератури: 1. Котлер Ф. Основы маркетинга. – М.:
«Прогресс», 1991. 2. Данько Т.П., Ходимчук М.А. Системы
искусственного интеллекта в разработке корпоративных маркетинговых
стратегий.. – М.: «Финпресс», 2001. 3. Гвидо Д., Кохонен Т. Анализ
финансовых данных с помощью самоорганизующихся карт /пер. с англ. «Альпина Бизнес Букс», 2001.
АНАЛИЗ ОБ ПРЕИМУЩЕСТВАХ ИНТЕРНЕТ КАК
ИНСТРУМЕНТА РЕАЛИЗАЦИИ PR-КАМПАНИИ
Ворона А.В.
Научный руководитель – к.п.н., доц. Хмиль Н.А.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина, 14, каф. Социальной информатики,
тел. (057) 702-15-91),
As it is known, PR is one of elements of a complex of the integrated
marketing communications. Main objective PR is a maintenance of mutual
understanding and mutual cooperation of the people participating in an
information exchange; management of communications between the
organization and its public.
Как известно, паблик рилейшнз (PR) является одним из элементов
комплекса интегрированных маркетинговых коммуникаций. Основная
цель PR – это обеспечение взаимопонимания и взаимного сотрудничества
людей, участвующих в информационном обмене; управление
коммуникациями между организацией и ее общественностью [1].
Традиционно считается, что чем больше о компании упоминают
различные СМИ, тем лучше это влияет на ее имидж. Развитие Интернеткоммуникаций создает новые возможности для PR-кампаний.
В ходе исследования нами было проанализировано значительное
количество научной литературы по проблемам данной предметной
области, что позволило четко сформулировать и охарактеризовать
преимущества Интернет перед традиционными средствами массовой
информации для проведения PR-кампаний. Среди них можно назвать:
− большой охват аудитории (национальной и международной);
− возможность обновления информации в режиме реального времени
(скорректировать PR-кампанию в Интернете можно в любой момент);
− относительно меньшая стоимость PR-публикаций в онлайн-СМИ
(низкая ресурсоемкость при быстром и высоком отклике; быстрота
подготовки и реализации кампаний);
− возможность мгновенного взаимодействия;
− создание прямого коммуникационного канала с целевой аудиторией
(это практически всегда диалог, получение обратной связи с
потребителем (что дает информацию о личности, пристрастиях, доходах
и
географических
данных);
получение
немедленной
оценки
эффективности вашей деятельности);
− оперативность распространения информации (данная особенность
Интернета дает благоприятную среду для того, чтобы грамотно созданное
и запущенное сообщение распространялось самостоятельно и не
требовало значительных материальных затрат на его поддержку);
меньшая зависимость от форматов (не нужно ждать выхода номера
газеты или передачи на ТВ, «подгонять» себя под очень строгие
форматы);
− возможность
фокусировать
воздействие
на
конкретную
узкопрофильную целевую аудиторию, в которой заинтересована
организация; выделять подгруппы в этой аудитории для составления
более персонализированных PR-обращений;
− таргетированность и возможность дифференциации целевой
аудитори (выделения из всей имеющейся только той ее части, которая
удовлетворяет заданным критериям);
− возможность измерить результаты PR-акции (в некоторых случаях
для этого не нужны диагностические исследования, всегда необходимые
для оффлайна);
− креативность (Интернет открывает поле для креатива и этому
способствует и развитие рынка PR в Сети).
− возможность получения конкурентных преимуществ (еще не все,
кто мог бы воспользоваться ресурсами Интернета, прочувствовали
ситуацию);
− большая лояльность к акциям рекламного и PR-характера (PR в
Сети еще не успел сильно надоесть); уникальная инициатива
пользователей (нередко они сами инициируют контакт и подготавливают
почву для PR-акций);
− situation-centric и location-based. Возможность привязки ключевых
сообщений к конкретной ситуации и геоположению;
− большой потенциал рынка (украинский сектор Интернет еще очень
молодой); степень политической свободы (конечно, рамки «свободы
слова» устанавливаются политикой владельцев, администраторами сайта,
но ее степень несравнимо выше, чем в печати и на телевидении).
Таким образом, можно сделать вывод, что среда Интернет является
эффективным каналом для проведения PR, при условии присутствия в сети
целевой аудитории. По мере своего распространения он будет привлекать
все больше потенциальных потребителей, поэтому строка расходов на
Интернет должна быть внесена в маркетинговый бюджет каждой фирмы.
Использованная литература:
1. Герасимюк Т. Интернет как среда и инструмент реализации PR
[Электронный ресурс] / Т. Герасимюк, Т. Соломович // Маркетинг в
России и за рубежом. – № 5. – 2001. – Режим доступа к ст. : http://mdpromotion.ru/articles/html/article32138.html. – 10.02.2011 – загл. с экрана.
2. PR для Интернета, Интернет для PR [Электронный ресурс]. – Режим
доступа к ст. : http://www.edma.com.ua/kbase/c3/id209. – 10.02.2011 –
загл. с экрана.
ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ
СБАЛАНСИРОВАННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КОМПАНИИ
«NEMIROFF»
Гинайло О.Ю.
Научный руководитель – ст. преп. Украинец А.Г.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина, 14, каф. Социальной информатики,
тел.(057)702-15-91), E-mail: si@kture.kharkov.ua
In this work was considered the problem of the development of Balanced
Scorecard for company «Nemiroff». During the study were defined the mission,
values, vision and strategy of the company. Objectives strategy map was
developed, Key Performance Indicators and measures for achieving them were
defined. Implementation of Balanced Scorecard will improve operational
efficiency of the company.
Для успешного существования и развития компании «Nemiroff»
необходима чёткая стратегия, которая должна использоваться и
контролироваться. Стратегия, при которой компания была бы устойчива и
независима от внешних факторов. Стратегия, на которую направлена
деятельность каждого сотрудника компании «Nemiroff».
Но для успешного развития недостаточно традиционной системы
стратегического управления, базирующейся на оценке только финансовых
показателей. Финансовые показатели не всегда позволяют полно
определить,
насколько
эффективно
работает
организация,
её
подразделения, понять насколько удовлетворены клиенты, как проходят
внутренние бизнес-процессы, повышается ли квалификация сотрудников
компании.
Для решения данной проблемы наиболее эффективным и практически
используемым на сегодня является метод сбалансированная система
показателей (ССП). ССП включает в себя как финансовые показатели
оценки результатов деятельности, так и учитывает важность показателей
нефинансового характера оценивающих удовлетворённость покупателей,
эффективность внутренних бизнес-процессов, потенциал сотрудников в
целях обеспечения долгосрочного финансового успеха компании.
Переводит миссию и общую стратегию компании в систему чётко
поставленных целей и задач, а также ключевых показателей
эффективности (KPI) определяющих степень достижения данных
установок.
Для построения ССП необходимо: определить миссию, ценности,
видение, стратегию компании, цели по каждому блоку ССП, построить
стратегическую карту, определить ключевые показатели эффективности
для каждой цели и плановые значения показателей, разработать
мероприятия для каждой цели.
Украинская водочная компания «Nemiroff» сегодня — лидер среди
легальных производителей крепкого алкоголя Украины. Миссия компании
«Nemiroff» — радовать поклонников своей продукции во всем мире;
достойно представлять Украину на международной арене; гарантировать
стабильное качество продукции. Ценности: профессиональные достижения
работников посредством благоприятных условий труда, удовлетворение
потребностей потребителей, обучение работников и сохранение знаний
компании, уважение к личности. В будущем компания «Nemiroff» видит
себя «крупнейшим производителем и экспортёром алкогольных напитков в
мире». Стратегия компании «Nemiroff» заключается в том, чтобы
улучшить экономическую деятельность, улучшить классификацию
рабочего персонала, улучшить работу производственной технологии и
экологии, повысить уровень участия в социальных программах.
Все финансовые цели «Nemiroff» направлены на увеличение прибыли,
получение доступа к новым мировым рынкам сбыта и создание
возможности минимизации ущерба в кризисных ситуациях. Клиентские
цели компании направлены на расширение и сохранение клиентской базы,
удовлетворение потребностей клиента. Основными целями внутренних
процессов компании «Nemiroff» является расширение ассортимента и
открытие новых заводов производства. Цели обучения и развития:
предоставить каждому рабочему такой инструмент анализа и контроля,
своеобразный набор индикаторов эффективности, который он может
применить в своей работе; внедрять в процессе работы учебные решения и
тренинги; проводить курсы повышения квалификации.
Финансовые показатели компании «Nemiroff»: объем инвестиций
составил 5 млн. долларов, чистая прибыль составляет 25 млн. долларов,
годовая выручка компании равна 104,3 млн. долларов. Клиентские
показатели компании «Nemiroff»: рост объёма продаж на 7,2 %, а на
ключевых алкогольных рынках – Украины, России и Польши, на 17%.
Показатели внутренних процессов компании: производственные мощности
компании: 2 ликероводочных завода расположены в городе Немиров
(Винницкая область, Украина). Розлив продукции в России
осуществляется на
мощностях ОАО «Ликероводочный завод
«Ярославский».Ассортиментный портфель продуктов под международным
брендом «Nemiroff» насчитывает 26 позиций. Показатели обучения и
развития компании: в среднем, дипломированными специалистами в
области пищевых технологий становятся более 100 человек ежегодно.
В результате работы была рассмотрена задача разработки ССП
компании «Nemiroff». В ходе исследования определены миссия, ценности,
видение, стратегия компании. Разработана стратегическая карта целей,
определены KPI и мероприятия по их достижению. Внедрение
разработанной ССП в компании «Nemiroff» может позволить повысить её
эффективность работы и конкурентоспособность на рынке.
ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМЫ СБАЛАНСИРОВАННЫХ
ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
КОМПАНИИ «NESTLE»
Голубченко К.Ю.
Научный руководитель — ст. преп. Украинец А.Г.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина, 14, каф. Социальной Информатики,
тел. (057) 702-15-91).
E-mail: si@kture.kharkov.ua
In this work was considered the problem of the development of Balanced
Scorecard for company «Nestle». During the study were defined the mission,
values, vision and strategy of the company. Objectives strategy map was
developed, Key Performance Indicators and measures for achieving them were
defined. Implementation of Balanced Scorecard will improve operational
efficiency of the company.
Компания «Nestle» — это крупнейшая в мире компанияпроизводитель продуктов питания и напитков. Для ее активного развития и
повышения эффективности работы необходимо, чтобы была определена
стратегия, которая должна стать основой работы компании. Поэтому очень
важно, чтобы стратегия компании была донесена до персонала в полном
объеме.
Так как оценка финансовых показателей не полностью определяет
эффективность работы компании в общем и отдельных ее внутренних
процессов, удовлетворенность клиентов, квалификацию сотрудников,
поэтому основную роль играют нефинансовые показатели.
Для наиболее эффективного решения такого рода проблем существует
система сбалансированных показателей (ССП). ССП включает в себя как
финансовые показатели оценки результатов деятельности, так и
нефинансовые. Переводит миссию и общую стратегию компании в
систему четко поставленных целей и задач, а также ключевых показателей
эффективности (KPI) определяющих степень достижения данных
установок. На основе CCП можно управлять эффективностью компании.
Для разработки ССП необходимо решить ряд зада, таких как
определение мисси, ценностей, видения будущего, стратегии компании,
целей по каждому блоку ССП, построение стратегической карты,
определение ключевых показателей эффективности для каждой цели и
плановых значений показателей, разработка мероприятий для каждой
цели.
В ходе исследования были определены миссия компании «Nestle» —
стать лидирующей компанией производящей продукты питания. Ценности
— стремится к постоянному развитию, всегда ориентироваться на клиента.
Видение будущего компании «Nestle» — установление тесных отношений
с клиентами, развитие сельского хозяйства, воздействие производственной
деятельности предприятия, выгоды и польза для потребителей. Стратегия
компании "Nestle" во всем мире заключается в осуществлении
долгосрочных инвестиций.
Самая главная цель компании – это быть ведущей международной
компанией в пищевой промышленности, производить и продавать
продукты мирового класса неизменно высокого качества. Все финансовые
цели «Nestle» направлены на расширение и распространение своей
компании в разных странах. Клиентские цели компании направлены на то,
чтобы создавать продукты высокого качества для обеспечения ими
потребителей. Целями внутренних процессов компании «Nestle» служит
стремление к развитию новых технологий, с помощью которых можно
улучшить качество производства продукции. Цели обучения и развития
компании «Nestle». Деятельность компании направленная на обучение и
развитие своего персонала.
Финансовые показатели компании «Nestle»: чистая прибыль
составляет 18,039 млрд. франков, годовая выручка компании равна 109,908
млрд. франков. Клиентские показатели компании Nestle: рост продаж на 56%, рост реализации кондитерской продукции на 14%. Показатели
внутренних процессов компании: более 500 фабрик в 90 странах мира,
производство продуктов питания, парфюмерно-косметическая и
фармацевтическая промышленность. Показатели обучения и развития
компании «Nestle»: работают около 300 тысяч работников, успешно
реализуется Программа подготовки молодых специалистов для студентов
и выпускников ВУЗов.
Построение ССП заставляет организацию четко определить логику
создания стоимости и для кого она создается. В ходе исследования была
разработана стратегическая карта. Так же была разработана схема
мероприятий по каждому блоку, реализация которых необходима для
достижения поставленных стратегических целей.
В результате работы была разработана ССП для компании «Nestle».
Она эффективно решает многие проблемы, беря на себя управление
такими ключевыми процессами, как перевод видения в стратегии,
коммуникация и связь, бизнес–планирование, усиление обратной связи и
обучение стратегии. Внедрение разработанной ССП поможет компании
«Nestle» повысить эффективность управления.
ДЕЯКІ ПИТАННЯ ВПРОВАДЖЕННЯ ІННОВАЦІЙНИХ
ТЕХНОЛОГІЙ В АНАЛІТИЧНІЙ РОБОТІ
СЛУЖБИ БЕЗПЕКИ УКРАЇНИ
Гриненко С.О.
Старший науковий співробітник, к.ю.н.
Інститут підготовки юридичних кадрів для СБУ Національного
університету «Юридична академія України ім. Ярослава Мудрого»
(61002, Харків, вул. Мироносицька, 71, науково-дослідний сектор)
e-mail: grainbor@gmail.com, тел.: (057) 707-94-23
This article dedicate to questions about introduction of innovative
technologies in analytical work of Security Service of Ukraine.
Ми живемо в епоху інформаційного суспільства – новій історичній
фазі розвитку цивілізації, в якій інформація та знання із засобів діяльності
перетворилися на головні продукти виробництва. Ця обставина зумовлює
розробку і необхідність впровадження
інформаційних технологій,
володіння якими дозволяє вивести роботу з інформацією на новий, вищий
рівень. Нажаль Україна у цьому відношенні на сьогодні значно відстає від
розвинутих (у тому числі з точки зору рівня впровадження інноваційних
технологій) країн світу, що значно знижує здатність нашої держави гідно
конкурувати й ефективно взаємодіяти як у бізнесовій сфері, так і у сфері
забезпечення національної безпеки.
Спеціальним суб’єктом, який забезпечує державну безпеку України, є
Служба безпеки України. Від її ефективної діяльності, спрямованої
насамперед на попередження, своєчасне виявлення і запобігання зовнішнім
та внутрішнім загрозам безпеці України, розвідувальним, терористичним
та іншим протиправним посяганням спеціальних служб іноземних
держав, а також організацій, окремих груп та осіб на інтереси України,
значною мірою залежить стабільність і спокій у державі, її суверенність.
Однією з основних функцій будь-якої спецслужби є інформаційноаналітична робота. Підтвердженням цього є п. 1 ст. 24 Закону України
«Про Службу безпеки України», відповідно до якого обов’язком СБУ є
здійснення інформаційно-аналітичної роботи в інтересах ефективного
проведення органами державної влади та управління України
внутрішньої і зовнішньої діяльності, вирішення проблем оборони,
соціально-економічного
будівництва,
науково-технічного прогресу,
екології та інших питань, пов’язаних з національною безпекою України.
Крім інформаційно-аналітичного забезпечення діяльності органів
державної влади і управління Службою безпеки України здійснюється
велика аналітична робота для виконання інших важливих завдань, які
випливають з призначення цього спеціального правоохоронного органу.
Все це зумовлює необхідність здобування і переробки величезного обсягу
інформації.
У структурі Служби діють спеціальні інформаційно-аналітичні
підрозділи, для яких обробка інформації є основною функцією. Крім того,
практично кожний співробітник на своїй ланці здійснює аналітичні
функції. З огляду на відповідальність завдань, поставлених перед Службою
безпеки України, якість виробленої інформації і достовірність отриманих
на її основі знань є однією з найважливіших умов її ефективної діяльності.
Велика кількість джерел інформації, постійно зростаючі її обсяги,
швидкість оновлення та передачі значно ускладнюють завдання її якісної
обробки: систематизації, аналізу і узагальнення, інтерпретації і
формування на її основі достатньо вірогідних прогнозів. Обсяг
інформаційних потоків на сьогодні дозволяє впевнено говорити про
недостатність для якісної інформаційно-аналітичної роботи лише загальної
ерудиції, здорового глузду, знання законів логіки та життєвого досвіду.
Для належного виконання цієї роботи необхідним є використання
новітніх, передових технологій обробки інформації, оволодіння якими
можливе лише за умови цілеспрямованої фахової підготовки спеціалістів у
галузі інформаційно-аналітичної діяльності.
Враховуючи зазначене, з точки зору підвищення якості інформаційноаналітичної роботи у Службі безпеки України, на мою думку є доцільним
залучення до роботи в аналітичних підрозділах фахівців, які пройшли
навчання за спеціальністю «Консолідована інформація». Крім того,
перспективною вбачається розробка на базі цієї спеціальності і
впровадження у навчальні програми підготовки, перепідготовки і
підвищення кваліфікації кадрів для СБУ адаптованих короткострокових
спецкурсів.
ЗБАЛАНСОВАНА СИСТЕМА ПОКАЗНИКІВ ВАТ «БАЛТИКА»
Далькевич Д.М.
Науковий керівник – ст. викладач Українець О.Г.
Харківський національний університет радіоелектроніки
61166, Харків, пр. Леніна, 14, кафедра соціальної інформатики,
тел. (057) 702-15-91, e-mail: si@kture.kharkov.ua
The primary task of this work – development the Scorecard system of
brewing company "Baltica", for increase of efficiency and quality organization
it’s management. Also definition of mission, values, visions of the future,
strategy, development strategic map of the company and a concrete definition of
the basic score indicators.
Відкрите акціонерне товариство “Балтика“ – сучасне підприємство з
розвиненою і унікальною інфраструктурою, яке є лідером російського
ринку у сфері пивоваріння, та найбільшою компанією Росії у сфері
вироблення товарів народного вжитку. Але в процесі розвитку та
розширення виробництва такого великого та організаційно розробленого
підприємства як ВАТ «Балтика», виникає проблема ефективної та якісної
організації управління в компанії. В цьому випадку може суттєво
допомогти збалансована система показників.
Одна з основних цілей застосування ЗСП (Збалансованої системи
показників) – створення технології систематизації інформації для
прийняття ефективних рішень по управлінню. ЗСП – це новий
універсальний механізм, котрий формує стратегію компанії через набір
взаємозалежних показників (індивідуальних, внутрішньо корпоративних,
міжвідомчих), зв'язаних між собою по принципу «причина-наслідок». ЗСП
дозволяє знайти важільні ресурси при ресурсних обмеженнях через набір
визначених заходів та програм. Щоб провести аналіз ВАТ «Балтика» для
подальшої побудови ЗСП, нам потрібно отримати такі дані про компанію,
як її місія, цінності, бачення майбутнього, стратегія, фінансові та
клієнтські цілі, цілі внутрішніх процесів компанії та цілі навчання та
розвитку персоналу. Також потрібно розробити стратегічну карту компанії
для досягнення вищезазначених цілей.
В ході дослідження було визначено місію ВАТ «Балтика»: «Ми
створюємо якісний продукт, що дарує людям радість спілкування, робить
їхнє життя яскравішим й цікавішим»
Цінності компанії – це знання, здобуті на основі спостереження
реальних бізнес-процесів, які є найбільш важливими для досягнення
поставлених цілей: відповідальність, співробітництво, інноваційність,
прагнення до досконалості.
Мета компанії, її бачення майбутнього, виражається в тому, щоб
вивести бренд «Балтика» на лідируючі позиції у світі та збільшувати
частку на пивному ринку Росії при збереженні високої прибутковості й
високої якості продукції.
Стратегія компанії ВАТ «Балтика» полягає в таких напрямках:
- фокус на побудові сильних брендів, преміалізації й інноваціях;
- лідерство у всіх цінових сегментах, регіонах та каналах продажів;
- підтримка високої якості нашої продукції й рівня обслуговування;
- постійне підвищення професіоналізму співробітників;
- підвищення ефективності бізнес-процесів;
- пошук додаткових джерел прибуткового росту за рахунок розширення
географії продажів та розвитку суміжних напрямків.
Для побудови ЗСП ВАТ «Балтика» нам потрібно визначити та
конкретизувати такі показники компанії, як фінансові, клієнтські,
показники внутрішніх процесів та показники навчання та розвитку
компанії.
На 2010 рік фінансовий стан показує динаміку зростання чистого
прибутку на 18,5%, валового – 15,7%, операційного – 39,6%, частки ринку
– 1,5% за рік. На 2011 рік у планах підтримання динаміки зростання
фінансових показників та зменшення статутного капіталу компанії шляхом
придбання акцій для зростання показників прибутковості на акцію.
У 2010 році компанія є лідером на ринку товарів народного вжитку та
охоплює близько 45% російського ринку пивоваріння. На 2011 рік у
планах підтримання статусу лідера та збільшення частки ринку.
План заходів по досягненню показників такий:
- фінансові – впровадження у 2011 році 4 нових пивоварних заводів і
впровадження 1 солодового заводу;
- клієнтські – головна мета – пропонувати найкращі продукти в галузі,
використовуючи найбільш ефективні методи роботи. Досвід у
просуванні продуктів та роботі з клієнтами є результатом щоденної
роботи компанії.
- внутрішніх процесів – оптимізація організаційної структури
підприємства за рахунок оптимізації бізнес-процесів.
- навчання та розвитку – відкриття «Програми мотивації персоналу»
та програми «Корпоративний навчальний центр».
ЗСП надає керівництву підприємства повну картину бізнесу, дозволяє
попередити виникнення критичних ситуацій, полегшує взаємодію на всіх
організаційних рівнях і забезпечує стратегічний зворотній зв'язок та
навчання.
1. Нивен Пол Н. Збалансована Система Показників: Крок за кроком:
Максимальне підвищення ефективності та закріплення отриманих
результатів. – Дніпропетровськ.: Баланс Бізнес Букс, 2004. – 328 с.
2. Організаційна структура відкритого акціонерного товариства
«Балтика»
[Електронний
ресурс]/
Режим
доступу:
http://corporate.baltika.ru/corpstruct/our_structure.html
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ВЫБОРА И ВНЕДРЕНИЯ
СОЦИАЛЬНОЙ СЕТИ В ИНТЕРНЕТЕ
Данилов А.Д.
Научный руководитель – д.т.н., проф. Соловйова Е.А.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина,14, каф. Социальной информатики, тел. (057)
702-15-91)
E-mail: Skil06@ukr.net, тел. 0934930997
In the given abstract of the report the process of creation of informational
business model of choice and implementation of social networks in Internet with
the purpose of the competitiveness of the organization increasing is considered.
The social network is considered as an instrument for knowledge management.
Актуальность исследования социальных сетей обуслaвливается
потребностью
современных
предприятий
в
постоянном
усовершенствовании
своей
деятельности
для
повышения
конкурентоспособности.
В
связи
с
повышением
ценности
интеллектуального капитала компании, знаний ее сотрудников все чаще
появляется необходимость в современных способах обмена, передачи и
сохранения знаний. Эффективным средством управления знаниями
являются социальные сети. Применение социальных сетей в Интернете
позволит компаниям и общественным организациям выйти на новый
уровень взаимодействия между участниками социальной сети.
Немаловажным вопросом также является процесс выбора социальной
сети для организации. На данный момент существует множество
различных социальных сетей в Интернете разной направленности, так же
существует большой выбор средств построения интернет сетей, начиная с
простейших конструкторов социальных сетей (Ning.ru, Taba.ru) и
заканчивая мощными программными средствами построения социальных
сообществ.
При выборе социальной сети необходимо учитывать ряд факторов,
таких как цели создания, бюджет проекта, задачи которые будут решаться
при помощи социальной сети, предполагаемый круг пользователей.
Облегчить процесс выбора социальной сети для организации поможет
информационная бизнес-модель выбора социальной сети, направленной
для решения проблем конкретной организации.
Использование системологии для определения запроса надсистемы
позволит построить информационную бизнес-модель с учетом
функционального назначения социальной сети и задач, для решения
которых она предназначена.
Используя знания, полученные при построении фрагмента
классификации функций социальной сети[1], построена информационная
модель (рисунок 1) описывающая процесс выбора социальной сети в
Интернете для повышения конкурентоспособности организации. Данная
модель описывает основные процессы, происходящие в организации при
выборе социальной сети
(определение целей и задач, решаемых
социальной сетью; выбор способа и программного средства создания
социальной сети; краткое описание процессов, связанных с
непосредственным введением социальной сети в эксплуатацию, способов
популяризации использования социальной сети сотрудниками).
Рисунок 1 - Контекстная диаграмма информационной модели
процесса выбора и создания социальной сети в организации.
Использование построенной информационной модели позволит
упростить и ускорить процесс выбора и внедрения социальной интернет
сети в компании и сделать изменения, необходимые для эффективного
функционирования социальной сети, минимальными; позволит снизить
затраты при построении и использовании социальной сети в Интернете.
Использование социальных сетей украинскими и зарубежными
кампаниями даст им возможность не только повысить свою
конкурентоспособность на рынке труда, но и создать в своей организации
мощный фундамент для дальнейшего развития[2].
Использованная литература:
1. Mikhail Bondarenko, Nikolay Slipchenko, Kateryna Solovyova, Viktoriia
Bobrovska, Andrey Danilov. Systemological Classification Analysis In
Conceptual Knowledge Modeling. // Information Book Series
«INFORMATION SCIENCE & COMPUTING». Supplement to the
International
Journal
«INFORMATION
TECHNOLOGIES
&
KNOWLEDGE» 2010. Варна, Болгарія. Pp. 169-176.
2. Данилов А.Д. Анализ социальных сетей в рамках создания
обучающейся организации. / 14-ый международный молодежный
форум «Радиоэлектроника и молодежь в 21-м веке». Сб. материалов
форума Ч.2. Харьков: ХНУРЭ, 2010. С. 422.
О ПРИМЕНЕНИИ МЕТОДОВ СТРАТЕГИЧЕСКОГО
ПЛАНИРОВАНИЯ К КОМПАНИИ «FACEBOOK»
Жиганов В.С.
Научный руководитель – д.т.н., проф. Соловьева Е.А.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
61166, Харьков, пр. Ленина, 14, каф. Социальной информатики,
тел.(057)702-15-91, E-mail: si@kture.kh.ua
The strategic planning process provides a framework for management
members. It formed a picture of the future - this is not a detailed description of
the external and internal situation of the organization, but rather, his description
of the scenario, which bears a probabilistic nature. It is obvious that even an
imperfect description of the future far better than none. In general, strategic
planning - a symbiosis of art and intuition of senior management organization
for setting and achieving strategic objectives, based on the mastery of specific
techniques analysis and strategic planning. The dynamic process of strategic
planning is the umbrella under which the lodge, all management functions.
Стратегическое планирование представляет собой набор действий и
решений, предпринятых руководством, которые ведут к разработке
специфических стратегий, предназначенных для того, чтобы помочь
организации достичь своих целей. Процесс стратегического планирования
является инструментом, помогающим в принятии управленческих
решений. Его задача - обеспечить нововведения и изменения в
организации в достаточной степени. Существует четыре основных вида
управленческой деятельности в рамках процесса стратегического
планирования. К ним относятся: распределение ресурсов, адаптация к
внешней
среде,
внутренняя
координация
и
организационное
стратегическое предвидение [1].
Методы стратегического планирования являются одной из наиболее
востребованных и актуальных разработок в области управления и
планирования, которая позволяет решить широкий круг задач,
поставленных перед любой компанией в условиях жесткой конкуренции.
Компания Facebook бесспорно является одной из наиболее
популярных социальных сетей во всём мире. По результатам 2009-2010
годов самый важный показатель «количество пользователей» потерял ту
стремительно возрастающую тенденцию, которую имел в предыдущие
годы. Отчасти это связано с насыщением рынка социальных медиа, но
также имеют место некоторые проблемы, которые компании необходимо
решить в ближайшее время, чтобы улучшить своё положение на рынке.
Целью данной работы является применение методов стратегического
планирования к компании Facebook.
В работе были рассмотрены и применены такие методы
стратегического планирования:
1. BCG matrix— инструмент для стратегического анализа и планирования
в маркетинге. Создан для анализа актуальности продуктов компании,
исходя из их положения на рынке относительно роста рынка данной
продукции и занимаемой выбранной для анализа компанией доли на
рынке. Данный инструмент теоретически обоснован. В его основу
заложены две концепции: жизненного цикла товара и эффекта
масштаба производства или кривой обучения [2].
2. Сбалансированная система показателей - это концепция переноса и
декомпозиции стратегических целей для планирования операционной
деятельности и контроль их достижения. По сути ССП - это механизм
взаимосвязи стратегических замыслов и решений с ежедневными
задачами, способ направить деятельность всей компании (или группы)
на их достижение [3].
3. Анализ 5 сил Портера - методика для анализа отраслей и выработки
стратегии бизнеса. Методикой выделяются пять сил, которые
определяют
уровень
конкуренции,
и,
следовательно,
привлекательности ведения бизнеса в конкретной отрасли [4].
4. Culture gaps analysis – любые различия между культурами, которые
затрудняют понимание и взаимодействие в компании. Такие различия
включают в себя ценности, поведение и обычаи разных культур.
Культурный разрыв может относиться к религии, этической
принадлежности, возраста или социального положения [5].
Данные методы были выбраны, так как с их помощью можно
наиболее полно и со всех сторон проанализировать деятельность компании
и
разработать оптимальные стратегии, которые позволят достичь
поставленных целей.
Список источников:
1. Стратегическое планирование. Основы менеджмента. [Электронный
ресурс] – Режим доступа: http://tourlib.net/books_men/meskon09.htm Загл. С экрана.
2. Bcg matrix explained. The BCG matrix product portfolio method.
[Электронный
ресурс]
–
Режим
доступа:
http://www.valuebasedmanagement.net/methods_bcgmatrix.html - Загл. С
экрана.
3. Каплан Р.С., Нортон Д.П. Сбалансированная система показателей. От
стратегии к действию / Пер. с англ. – М.:ЗАО «Олимп- Бизнес», 2005. –
320 с.
4. 5 конкурентных сил Майкла Портера. Менеджмент. [Электронный
ресурс] – Режим доступа: http://biztimes.ru/index.php?artid=434 - Загл. С
экрана.
5. Beware the culture gap on global growth trail. MarketingWeek.
[Электронный
ресурс]
–
Режим
доступа:
http://www.marketingweek.co.uk/in-depth-analysis/cover-stories.html
ПРОБЛЕМА ПРОИСХОЖДЕНИЯ ДАННЫХ В ХРАНИЛИЩАХ И
БАЗАХ ДАННЫХ
Зайончковская А.Ю.
Научный руководитель – к.т.н., доцент Малых О.Н.
Национальный технический университет «ХПИ»
(61002, Харьков, ул. Фрунзе, 21, каф. Системный анализ и управление,
тел. (057) 707-66-00, (057) 70-76-103)
e-mail: omsroot@kpi.kharkov.ua, факс (057) 707-66-01
Integrated database is given. It is necessary to determine what tuples from
base tables used in the SQL-query, participated in the formation of each tuple of
the resulting table. Current problem is really important and actual in database
science scope as it leads to optimization SQL-queries.
Проблема происхождения данных возникает при поиске ответов на
следующие два вопроса, которые возникают после выполнения SQLзапросов к реляционной базе данных. Чем обусловлен полученный
результат, то есть, какие кортежи базовых таблиц, использованных в SQLзапросе, участвовали в формировании полученного результата? Почему
отсутствуют ожидаемые данные после выполнения SQL-запроса?
Поиск ответа на первый вопрос приводит к постановке следующей
задачи.
Дана целостная база данных, над базовыми таблицами которой
выполняется синтаксически и логически корректный SQL-запрос.
Необходимо установить, какие кортежи из базовых таблиц,
использованных в SQL-запрос, участвовали в формировании каждого
кортежа результирующей таблицы.
В рамках постановки этой задачи возможны два варианта места
размещения базовых таблиц. В первом варианте базовые таблицы
принадлежат некоторой целостной базе данных. При этом базовые
таблицы отвечают ограничениям целостности сущности и ссылочной
целостности, то есть, между таблицами имеют место ссылочные связи. В
состав базовых таблиц могут входить таблицы сущностей и таблицы
пересечений, которые обеспечивают реализацию связей типа «многие ко
многим» между сущностями. Поэтому ответ о происхождении может
содержать как кортежи из таблиц сущностей, так и таблиц пересечения.
Во втором варианте размещения базовые таблицы принадлежат
хранилищу данных или поисковой системе. В таких системах базовые
таблицы извлекаются из внешних источников данных. В общем случае
между таблицами отсутствуют ссылочные связи, то есть, таблицы могут не
удовлетворять ограничениям целостности сущности и ссылочной
целостности.
Существуют два подхода к решению сформулированной задачи.
Первый из них предусматривает разработку трассирующего SQL-запроса.
В таком запросе поиск кортежей происхождения в базовых таблицах
осуществляется с использованием известных значений атрибутов целевого
кортежа. Фактически такой подход можно охарактеризовать как поиск
происхождения в режиме off-line, когда известны атрибуты целевого
кортежа, полученного в результате выполнения исходного SQL-запроса[1].
Второй подход предусматривает поиск происхождения в процессе
выполнения исходного SQL-запроса. Моделью процесса выполнения SQLзапроса является движение по реляционному дереву запроса от листьев к
корню. При этом устанавливается происхождение для результата каждой
реляционной операции дерева запроса. Фактически такой подход можно
охарактеризовать как поиск происхождения в режиме on-line [2].
Сложность такого подхода очевидна, так как для его реализации
необходимо иметь оптимизированное реляционное дерево, отличное от
канонического дерева запроса. По-видимому, такой подход целесообразно
осуществлять в подсистеме отладки SQL-запросов. При этом должны быть
объединены в одной подсистеме как действия по формированию
физического плана выполнения запроса, так и действия по фиксации
происхождения для каждой реляционной операции.
Поиск ответа на вопрос об отсутствии ожидаемых данных приводит к
постановке следующей задачи.
Задана целостная поисковая система, базовые таблицы которой
подкачиваются из внешних источников данных. Базовые таблицы могут
удовлетворять или не удовлетворять ограничению целостности сущности,
и между таблицами нет ссылочных связей. Над базовыми таблицами
выполняется синтаксически и логически корректный SQL-запрос. В
результате его выполнения установлено, что в базовых таблицах искомых
данных нет. Необходимо оценить объем возможных изменений в базовых
таблицах, которые приведут к появлению отсутствующих данных в
целевой таблице исходного SQL-запроса.
На первый взгляд из постановки задачи не следует связь между
отсутствующими данными и данными, составляющими происхождение
некоторого целевого кортежа. Такую связь можно установить, если
вносимые изменения, которые сводятся к обновлению или дополнению
базовых таблиц, интерпретировать как происхождение тех данных,
которые должны появиться в результате этих изменений на выходе SQLзапроса.
Использаванная литература:
1. Y. Cui, J. Widom. Practical Lineage Tracing in Data Warehouses – ICDE,
2000.
2. M. Mutsuzaki, M. Theobald, A. Keijzer, J. Widom, P. Agrawal, O.
Benjelloun, A. Das Sarma, R. Murthy, T. Sugihara. Trio-One: Layering
Uncertainty and Lineage on a Conventional DBMS – 3rd Biennial
Conference on Innovative Data Systems Research (CIDR), 2007.
РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ИНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА И
РАСПОЗНАВАНИЯ ГРАФИЧЕСКИХ ОБРАЗОВ
Иньяков Е.В.
Научный руководитель – ст. преп. Коваленко С.В.
Национальный технический университет «ХПИ»
61002, Харьков, ул. Фрунзе, 21, каф. Системного анализа и
управления,
тел. (057) 707-66-54, факс (057) 707-66-01
Optical character recognition, usually abbreviated to OCR, is the
mechanical or electronic translation of scanned images of handwritten,
typewritten or printed text into machine-encoded text. It is widely used to
convert books and documents into electronic files, to computerize a recordkeeping system in an office, or to publish the text on a website. OCR makes it
possible to edit the text, search for a word or phrase, store it more compactly,
display or print a copy free of scanning artifacts, and apply techniques such as
machine translation, text-to-speech and text mining to it. OCR is a field of
research in pattern recognition, artificial intelligence and computer vision.
В настоящее время распознавание объектов на цифровых
изображениях из стадии лабораторных исследований перешло в стадию
внедрения в различные коммерческие проекты. Ведутся работы, которые
делают возможным определение не только отдельных объектов, но и
целиком сценариев (отношения между объектами), представленных на
изображении. Этому способствовали значительные финансовые вложения,
как государственных, так и частных организаций по всему миру. В
результате масштабных инвестиций были созданы эффективные
алгоритмы и методы идентификации образов. Все это говорит о
значительных теоретических и прикладных достижениях в области
распознавания двумерных образов, которые произошли за последние годы.
Хотя теоретические исследования продолжаются, в настоящее время
большинство работ делают упор на применении OCR (OCR – Optical
Character Recognition) в конкретных предметных областях. В связи с тем,
что каждый объект имеет свои характеристики и особенности, то для
распознавания даже одинаковых объектов в различных условиях зачастую
требуется разработка специальных алгоритмов. Примером могут служить
алгоритмы, применяемые для выделения и распознавания печатного
текста, которые могут плохо работать в задаче обнаружения и
распознавания текста, появляющегося на экране монитора.
В настоящее время задача текстового распознавания (TP) применяется
во многих практических задачах, таких как регистрация номеров
автомобилей, автоматическая идентификация торговой марки, а также при
разработке программного обеспечения автоматического чтения текста для
людей с ограниченным зрением и т.п. Применение TP позволяет сохранить
документ в электронном виде, что экономит пространство для архива,
упрощает поиск нужного документа, а также решить другие задачи.
В данной работе основное внимание уделяется задаче оптического
распознания образов, которая представляет собой процесс преобразования
изображений (с помощью сканера, фотоаппарата, фотокамеры и т.п.),
содержащих рукописный или машинописный текст в машинноредактируемый текст [1].
В свете активного развития отраслевого применения искусственных
нейронных сетей (ИНС) для решения задачи распознавания использован
адаптивный метод, использующий основные преимущества ИНС [2].
Программный продукт, в котором реализованы данные методы, имеет
приемлемую скорость преобразования информации, что позволяет
использовать его в режиме «online».
Из общего процесса обработки данных можно выделить несколько
ключевых алгоритмических этапов, которые обеспечивают корректное
проведение анализа. Особенно стоит остановиться на следующих задачах:
шумоподавление, бинаризация, выделение строк, выделение символов,
определение форм и непосредственное распознавание.
Используемый алгоритм распознавания основан на выделении из
растрового представления изображения символа его первичных признаков,
с последующим использованием искусственной нейронной сети для
оценки близости входного изображения с символами из заданного набора.
Результатом работы предложенного алгоритма является набор оценок,
отражающих степень близости распознаваемого символа и символов из
заданного набора [3].
Сравнение качества различных алгоритмов распознавания символов
затруднено тем, что относительное значение количества правильно
распознанных символов существенно зависит от конкретной базы данных,
на которой проводится тестирование. На качество распознавания также
значительно влияют объем набора распознаваемых символов, технология
использования нейронной сети, методика и алгоритмы выделения
первичных признаков, технология подготовки обучающей базы данных и
другие факторы.
Полученные результаты исследований оказались достаточно
приемлемыми. Хотя для многих задач подобного рода пока не создано
доминирующих подходов. Выбор решения должен диктоваться природой
самой задачи.
1. Fukushima, Neocognition: a hierarchical neural etwork capable of visual
pattern recognition. Стр. 119-130.
2. Y-H Pao Adaptive pattern recognition and neural network “AddisonWesley” 2006.
3. Linda Shapiro and George Stockman, Computer Vision. Prentice Hall,
March -2000.
ОБ АНАЛИЗЕ СОВРЕМЕННОГО ПОДХОДА ОЦЕНКИ
КОНКУРЕНТНОСПОСОБНОСТИ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЯ
Ипатко С. И.
Научный руководитель - доцент Павлов П.Ф.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина, 14, каф. Социальной информатики
тел. (057) 702-15-91)
E-mail: si@kture.kharkov.ua
The paper provides an analysis of the modern approach to assessing the
competitiveness of enterprises and observed main functions of competition.
Конкуренция является главной отличительной чертой, раскрывающей
преимущества
рыночной
экономики
перед
экономикой
с
централизованным планированием. Реальная рыночная экономика
немыслима без конкуренции. В этой связи возникает настоятельная
необходимость в изучении конкуренции, ее уровня и интенсивности, в
знании сил и рыночных возможностей наиболее сильных конкурентов,
перспектив конкуренции на выбранных рынках.
Проблема конкурентоспособности носит в современном мире острый
характер. От того, насколько успешно она решается, зависит многое в
экономической и социальной жизни любой страны, практически любого
потребителя.
Если еще недавно деятельность большинства предприятий была
направлена на завоевание доли рынка, то сегодня ведущие компании
смещают акценты в стратегии своего развития на увеличение числа
постоянных клиентов. На смену массовому маркетингу приходит
концепция индивидуального маркетинга или маркетинга "один-на-один".
Такая рыночная стратегия позволяет производителям, прогнозируя
изменения потребностей клиентов, всегда быть на шаг впереди
конкурентов[1].
Фактор конкуренции носит принудительный характер, заставляя
производителя под угрозой вытеснения с рынка непрестанно заниматься
системой качества и в целом конкурентоспособностью своих товаров, а
рынок объективно и строго оценивает результаты их деятельности.
В условиях развитого конкурентного рынка маркетинг становится
эффективным
средством
решения
проблемы
качества
и
конкурентоспособности товаров, испытывая, в свою очередь, их обратное
воздействие, которое расширяет либо снижает его возможность.
Большинство фирм ставят своей целью победу в конкурентной
борьбе. Победа не разовая, не случайная, а как закономерный итог
постоянных и грамотных усилий фирмы. Достигается она или нет - зависит
от конкурентоспособности товаров и услуг фирмы, т. е. от того, насколько
они лучше по сравнению с аналогами - продукцией и услугами других
фирм [2].
Исходными средствами конкуренции являются цена и качество
товара, соотношение цены и качества, сервис, престижность, торговая
марка предприятия.
Конкуренция выполняет следующие важнейшие функции:
- утверждение суверенитета потребителей;
- постоянная адаптация производства к изменяющимся условиям
рынка;
- стимулирование товаропроизводителей и потребителей;
- обеспечение экономической свободы товаропроизводителей;
- саморегулирование товаропроизводителей;
- дифференциация товаропроизводителей;
- распределение ресурсов среди товаропроизводителей.
Реализация функций конкуренции приводит к необходимости
создания в экономике конкурентной среды, как в интересах
товаропроизводителей, так и потребителей, а также связывает функции
конкуренции
с
конкурентными
преимуществами
и
конкурентоспособностью предприятий и товаров[2].
Задачей предприятия является разработка товара с оптимальными
показателями потребительских свойств и продажной цены продукции при
максимальном использовании стимулирующих средств.
Любой товар, находящийся на рынке, фактически проходит там
проверку на степень удовлетворения общественных потребностей: каждый
покупатель покупает тот товар, который максимально удовлетворяет его
личные потребности, а вся совокупность покупателей – тот товар, который
наиболее полно соответствует общественным потребностям, нежели
конкурирующие с ним товары.
Поэтому конкурентоспособность товара можно определить, только
сравнивая товары конкурентов между собой.
Использованная литература:
1. Моделирование оценки конкурентоспособности предприятия на
примере маркетингового бизнес-процесса [Электронный ресурс]. //
Режим
доступа:
http://masters.donntu.edu.ua/2010/fknt/selikova/diss/index.htm
2. Т.Г.Философова, В.А.Быков/ Конкуренция. Инновации. Конкурен
тоспособность: «Юнити-Дана», 2008г.
СУЧАСНІ ІНТЕГРОВАНІ СИСТЕМИ ОХОРОНИ
Кирилюк А.П.1, Ганжа Ю.С.2
Науковий керівник – доцент Ганжа С.М.3
Харківський національний університет радіоелектроніки
(61166, Харків, пр. Леніна, 14, 1 каф. ЕОМ, тел. (057) 702-13-54,
2
каф. ЕК, тел. (057) 702-14-90)
3
Технологічний інститут Східноукраїнського національного
університету імені В. Даля (м. Сєверодонецьк)
(93400, Сєверодонецьк, пр. Радянський, 59, каф. ЕА,
тел. (06452) 4-03-42, факс (06452) 4-03-42)
e-mail: 1 radioelectronic@gmail.com
The given work is devoted to the creation of modern integrated systems of
protection. Difference of the modern integrated systems of protection from
already existing analogues consists that identification of the person is carried out
simultaneously to several signs, such as: the television image of the person, a
silhouette person, prints of the fingers, exhaled gas.
Ефективність існуючих систем охорони в більшій мірі низька тому,
що для їх застосування необхідні численні висококваліфіковані фахівці.
Навчання та утримання такого фахівця дороге й витратне за часом.
Створення «Інтелектуальних інтегрованих систем охорони» (ІІСО), здатне
замінити функції людини; надійно аналізувати ситуацію в зоні охорони;
ідентифікувати особистість; робити автоматичне настроювання залежно
від часу доби, пори року або зміни інших ознак.
Розвиток ІІСО став можливим з моменту появи високопродуктивних
програмно-апаратних комплексів і розвитком математичного апарата.
Базою для побудови сучасних інтелектуальних систем стали пристрої , що
мають можливість спільної роботи з персональним комп'ютером.
Сучасні системи охорони мають основний серйозний недолік:
нестабільність установлення особи людини у випадку зміни її характерних
ознак. Усунути (зменшити) цей недолік можна застосуванням ІІСО.
Кардинальна відмінність ІІСО від уже існуючих аналогів полягає в
тому, що ідентифікація людини здійснюється одночасно по декількох
ознаках, таких як: телевізійне зображення особи, силует людини, відбитки
пальців, видихуваний газ, голос. На підставі цих параметрів, зіставляючи
їх з даними бази даних, ІІСО формує інтегральну оцінку особистості:
V = arg exp R(F1, F2(V)),
де R – міра близькості поточного зображення (ПЗ) й еталонного
зображення (ЕЗ). ПЗ й ЕЗ являють собою інтегровані зображення,
синтезовані на основі датчиків інформації про людину. ЕЗ людини
зберігається в пам'яті ІІСО, а ПЗ зчитується датчиками інформації й
відповідає стану параметрів людини в даний момент часу.
ІІСО складається з наступних підсистем:
- відеосистеми зчитування й аналізу зображень різних розмірностей і
кольоровості, включаючи телевізійні інфрачервоні датчики зображень;
- газоаналізатора, який базується на аналізі фізико-хімічних процесів, що
відносяться до класу багатокомпонентних і багатоканальних систем;
- аналізатора голосу, що включає блок уведення й розпізнавання мовної
інформації.
Виконавчі
пристрої
Автономне джерело
живлення
Датчики
ІНТЕРФЕЙС
Освітлювачі
Об’єкт
Програмне
забезпечення
Спецпроцесори
Персональний
комп’ютер
Рисунок 1 – Структурна схема ІІСО
Новизна ІІСО полягає у використанні наступних підходів:
1. Новий принцип обробки інформації в ІІСО, який полягає в тому, що
у функціональну структуру вводяться обчислювальні середовища здатні,
не створюючи складностей в організації зв'язків у системі,
використовувати єдину інформацію про поточний стан людини,
одержувану з різних інформаційних каналів.
2. Інтеграція засобів збору й аналізу інформації, таких як телевізійні
датчики різних розмірностей і кольору, газоаналізатор і аналізатори звуку.
3. Високонадійний і швидкодіючий спосіб розпізнавання особи
людини шляхом аналізу інтегральної інформації, заснованої на
модифікованих кореляційних Фур’є і вейвлет-алгоритмах.
Енергонезалежне джерело живлення від сонячних енергетичних
систем забезпечує стабільне живлення ІІСО і підвищує її надійність.
ІІСО дає стійку ідентифікацію об'єкта по інтегральній оцінці багатьох
параметрів, легко інтегрується у вже розроблені системи охорони й працює
з ними в єдиному комплексі. ІІСО дозволить вирішити проблему
ідентифікації особистості й тим самим значно підвищити рівень безпеки.
Напрямок розвитку ІІСО в різних сферах забезпечення безпеки є дуже
актуальним і перспективним через недолік подібних розробок
вітчизняного виробництва й дорожнечі імпортних аналогів, а також
необхідності розвитку іноваційно-орієнтованої економіки.
ОНТОЛОГІЧНИЙ ПІДХІД У СТВОРЕННІ ЕЛЕКТРОННИХ
БАЗ ДАНИХ У ДОКУМЕНТООБІГУ
Кунченко-Харченко В.І.
Золотарьова В.І.
Щедріна М.К.
Науковий керівник – к.і.н., професор Кунченко-Харченко В. І.
Черкаський державний технологічний університет
(18006, Черкаси, бул. Шевченко, 460,
каф. Суспільних дисциплін і права, тел. (0472) 73-02-13)
e-mail: kunchenco@mail.ru, факс (0472) 73-02-13
Annotation. The importance and benefits of the usage of ontological
approach to a database in electronic documents is studied.
Інтенсивний розвиток інформаційних технологій з кожним роком
призводить до розробки нових інформаційних систем, що є запорукою
успіху у підвищені рівня системи управління на державному рівні.
Інформаційні технології і документаційне забезпечення є сучасною
складовою останніх, які не можуть існувати самі по собі. Тому,
актуальною є проблема використання бази даних в інформаційному
просторі для ефективного використання комп’ютерних мереж і
формування електронного документообігу на основі сучасних технологій
управління та їх користувачів, а також онтологічного підходу.
Головне призначення системи електронних документів (СЕД)
полягає у зберіганні електронних документів, а також роботи з ними
(зокрема їх пошуку як по атрибутах, так і по змісту). Перевага СЕД
полягає в автоматичному відслідковуванні зміни в документах, термінах
виконання документів, руху документів, а також контролю всіх версій і
підверсій документів.
Щодо комплексної СЕД, весь цикл діловодства повинен охоплювати
суб’єкти чи об’єкти, починаючи від поставлених завдань, створення
документа, його подальшого списання в архів, забезпечення
централізованого
зберігання
у
будь-яких
форматах
складних
композиційних документів. Перевагою СЕД є поєднання розрізнених
потоків документів, територіально віддалених суб’єктів чи об’єктів у
єдину систему. СЕД повинні забезпечувати гнучке керування документами
за допомогою чітко визначеного маршруту руху електронних документів.
У СЕД повинно бути конкретне розмежування документів доступу
користувачів до різної категорії документів у залежності від їхньої
компетенції, займаної посади і призначених їм повноважень. Крім того,
СЕД повинна підлаштовуватись під існуючу організаційно–штатну
структуру і систему діловодства суб’єкта чи об’єкта, а також інтегруватися
з існуючими корпоративними системами.
Виходячи з останнього, найсучаснішим є онтологічний підхід, що
робить інформацію і знання про неї більш доступними для користувача та
її використання, збереження та пошуку. Онтологічний підхід є досить
гнучким і універсальним, тому може застосовуватися при створенні бази
даних у системі управління електронного документообігу з великим
накопиченням обсягу інформації. Основною перевагою використання
онтологічного підходу є цілісний підхід до процесів прийняття
управлінських рішень. За його допомогою вирішуються:
- системність (онтологія є цілісним поглядом на предметну галузь);
- одноманітність (матеріал, представлений у єдиній формі набагато
краще сприймається і відтворюється);
- науковість (побудова онтології дозволяє відновити відсутні логічні
зв’язки з урахуванням їх складності та взаємозалежності);
- багатоманітність (онтологія дозволяє об’єднати знання фахівців різних
країн).
Переваги онтологічного аналізу для опису електронного
документообігу у базах даних такі:
- уніфікація обробки представлення і зберігання інформації про різні
процеси прийняття рішень, представлених з різних точок зору в
єдиному форматі онтологічної бази знань;
- забезпечення прийняття рішень у визначному середовищі з точки зору
їх необхідності.
Визначення онтологічного підходу дає можливості створення бази
даних у системі електронного документообігу, що, у свою чергу, вносить
сучасне корегування до організації процесу створення інформатизації та
інтелектуалізації суспільства, забезпечення керованості документаційним
управлінням
без
порушення
технологічної
цілісності
та
взаємопов’язаності, що існує між сучасними і корпоративними
структурами апарату управління. Упровадження систем електронного
документообігу дозволяє зробити процес руху документів керованим,
прозорим і контрольованим, що забезпечує якісніші переваги управління з
використання основ онтологічного підходу.
КЛЮЧЕВЫЕ АСПЕКТЫ УСПЕШНОГО ВНЕДРЕНИЯ
ПРОГРАММЫ ИЗМЕНЕНИЙ В ОРГАНИЗАЦИИ
Мартыненко М.А.
Научный руководитель – д.т.н., проф. Соловьева Е.А.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
61166, Харьков, пр. Ленина, 14, каф. Социальной информатики,
тел.(057)702-15-91, E-mail: si@kture.kh.ua
Many organizations over time and under the influence of external
circumstances do not change, and thus actually contribute to their own demise.
This is true even in those organizations where the need for change is obvious
even to outside observers. This suggests that the nature of organizations and
individuals have a psychological factor, which impairs such sharp turns resistance to change.
Повседневная практика дает немало примеров того, что человек
может адаптироваться почти к любой ситуации. Но, как ни странно, опыт
реорганизации предприятий доказывает обратное [1]. Сталкиваясь с
такими разочаровывающими результатами, менеджеры склонны объяснять
свои неудачи «сопротивлением переменам». Хотя такое объяснение и
может показаться заманчивым, вряд ли оно заслуживает доверия и требует
соответствующих действий со стороны руководства. Напротив, при
внедрении изменений требуется не подавлять сопротивление сотрудников,
что в результате приводит к их пассивности, а, наоборот, содействовать их
мобилизации к достижению целей. Получается, что на повестке дня стоит
задача адаптации сотрудников к происходящим переменам в организации.
Рассмотрим наиболее часто встречающиеся ошибки менеджеров,
внедряющих программы изменений.
Типичной ситуацией при изменении производственного процесса
является нарастающая напряженность в организации. В некоторых случаях
она может доходить до критической точки. Адаптацию к переменам часто
считают исключительно индивидуальным процессом, что является
заблуждением. На самом деле, любые изменения в организации
происходят на трех уровнях: индивидуальном (выработка собственного
мнения), коллективном (влияние коллег на принятие или отвержение
изменений) и организационном (приспособление к организационной
структуре, в которой работает человек). Таким образом, первая проблема –
это акцент на организационную сторону преобразований, минуя две
остальные. На самом деле все перечисленные три уровня взаимосвязаны, и
любые нарушения в одном из них неизбежно влияют на два других. Эта
взаимозависимость усложняет задачу осуществления перемен и,
безусловно, служит причиной относительно скромных достижений в
процессе реорганизации компаний. Решение подобных сложных задач
оказывается под силу только тем менеджерам, которые обладают
достаточной гибкостью и решительностью [2].
Следующая наиболее вероятная ошибка – это то, что план изменений
разрабатывается высшим руководством, не придавая огласке причин
необходимости инноваций. Работники не вовлечены в разработку плана,
следовательно, новые идеи не воспринимаются, и отсутствует командный
дух. С этой проблемой можно справиться, вовлекая коллектив в разработку
плана изменений. Желательно дать возможность каждому, кого затронут
изменения, предложить свои идеи. Также необходимо предварительно дать
огласку существующим проблемам, а не просто объяснив преимущества
реорганизации.
Заслуживает отдельного внимания и тот факт, что внедрение новых
методов работы способно серьезно подорвать уверенность людей, которых
они затрагивают, в устойчивости своего положения. Поэтому
немаловажной является поддержка персонала со стороны руководства в
течение всего проекта [3].
Таким образом, ключевыми аспектами успешного введения
программы изменений на предприятии и снижения сопротивления ей
являются:
– контроль руководством процесса внедрения в течение всего проекта,
непосредственное участие и всяческая поддержка агента изменений;
– вовлечение сотрудников в разработку программы, всеобщее
информирование коллектива;
– контроль исполнительными менеджерами всех трех уровней
изменений в организации.
Существует множество факторов, влияющих на удачное преодоление
процесса сопротивления нововведениям, таких как, например, авторитет
руководителя, достижение общего понимания, поддержка изменений
лидером группы и др. Агент изменений должен уделять достойное
внимание каждому из них.
Список источников:
1. Управление
персоналом.
Словарь-справочник.
Сопротивление
изменениям показателей [Электронный ресурс] – Режим доступа:
http://psyfactor.org/personal/personal17-03.htm - 07.02.2011– Загл. С
экрана.
2. Управление изменениями в организации: адаптация к переменам. Что
делать — сопротивляться переменам или адаптироваться к ним?
[Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.hrm21.ru/rus/stressmanagement/changemanagement/?action=show&id=306 - 07.02.2011–
Загл. С экрана.
3. Причины сопротивления изменениям. [Электронный ресурс] – Режим
доступа: http://www.dist-cons.ru/modules/ManageChange/section2.html 07.02.2011– Загл. С экрана.
УДОСКОНАЛЕННЯ ДІЛОВОДСТВА В СИСТЕМІ УПРАВЛІННЯ –
ЗАГАЛЬНА ПОТРЕБА СЬОГОДЕННЯ
Отамась І. Г.
Научный руководитель – к.и.н., профессор Кунченко-Харченко В. И.
Черкасский государственный университет
(18006, Черкассы, бульвар Шевченко, 460,
каф. Общественных наук и права, тел. (0472) 73-02-13)
e-mail: otamas@mail.ru, факс (0472) 73-02-13
Annotation. An approach for creating an intellectual decision support
system for documentation-informative systems is suggested and structure of the
system, knowledge processing and the way of system work.
Пропонується підхід до побудови інтелектуальної системи підтримки
прийняття рішень в документаційно-інформаційних системах. Розглянуто
структуру системи, організацію знань та порядок роботи системи.
Стрімкий розвиток інформаційних технологій та телекомунікаційних
систем створили передумови для активного розвитку інтелектуалізації
сучасних автоматизованих систем діловодства та його документообігу, що
дозволило зменшити час щодо підготовки використання, пошуку та
тиражування документів.У багатьох суб’єктах та об’єктах, особливо в
сфері управління, функціональні обов’язки працівників пов’язані з
різноманітними типами створення документів все ще залишаються
трудомісткими, що потребує значних витрат часу та додаткових
організаційних зусиль. Так, проведений аналіз робіт пов’язаних зі
створенням документів показує, що значна частина документів
створюється на основі вже існуючих документів та добутої інформації, що
зберігається в базах даних (БД) та різного роду довідниках тощо. Тому,
(БД), які б вдосконалювали роботу управління, потребують визначеної
автоматизації та впровадження сучасних інформаційних технологій і
телекомунікаційних систем на підприємствах та установах, щоб
удосконалювати систему управління.
Інформаційні технології (ІТ) – це сукупність методів і засобів
збирання, збереження, обробки, передачі і представлення інформації, що
розширює набуті знання людей та їх можливості по удосконаленому
керуванню технічними і соціальними процесами. Серед інформаційних
технологій, відносять комп’ютерні та телекомунікаційні, які об’єднують
поняттям «нові інформаційні технології» (НІТ). Сучасна автоматизація
діловодства (загального, конфіденційного, секретного) полягає у
впровадженні НІТ з урахуванням паперових носіїв документообігу та
створення банку даних з метою підвищення продуктивності праці у сфері
управління. За допомогою сучасних НІТ відбувається удосконалення
електронного документообігу у діловодстві та зберігання інформації на
нових носіях.
Метою цієї доповіді є – визначити існуючі шляхи удосконалення та
пошуку нових сучасних структур та даних щодо цілісної системи так
званих інтелектуалізаційних сучасних систем діловодства у існуючих
процесах управління.
Інтелектуалізація – це один з напрямків інформаційного суспільства,
що характеризується зростанням потреб і можливостей використання
більш повної, об’єктивної оперативної інформації кожною людиною.
Інтелектуалізація в системі управління пов’язана з процесами
використання інформаційних ресурсів де основними елементами є: БД,
фонди бібліотек, адміністративні системи управління тощо. Важливо
підкреслити, що інтелектуалізація процесу управління пов’язана з
проблемою використання інформації, як інструментальної підтримки
наявності відповідного програмного забезпечення. Тому, важливим
моментом являється, що впливає на створення електронного
документообігу в системі управління. Впровадження інформаційних
технологій обробки документів повинно здійснюватися фахівцями у
визначеній сфері, оскільки управлінська діяльність в системі державного
управління потребує висококваліфікованих спеціалістів з урахуванням їх
підготовки та знань, як в системі загального документообігу, так і стосовно
новітніх технологій обробки і захисту інформації з обмеженим доступом.
Таким чином, для аналізу та представлення поставленої мети
створюємо блок-схему алгоритму щодо інтелектуалізації діловодства у
створенні електронного документу засобами сучасних інформаційних
технологій у процесах управління (рис.1)
Підготовка проекту електронного документа
Погодження проекту електронного документа
Електронний цифровий підпис
Початок
Введення даних
Редагування
Облік
Перевірка
Друкування
Електронний архів
Результат
Знищення документів
Зберігання документів
Введення в базу
даних
Рисунок 1 - Блок-схема алгоритму інтелектуалізації діловодства.
Запропонована у роботі інтелектуальна система діловодства для
підтримки прийняття рішень у договірному процесі надасть переваги
створення, передачі документів у часі та просторі для процесів управління
та захисту інформації (з впровадженням у всіх установах використання
електронного підпису) користувачам – учасникам визначеного процесу.
ЗАСТОСУВАННЯ ЗБАЛАНСОВАНОЇ СИСТЕМИ ПОКАЗНИКІВ
ДЛЯ МОДЕЛЮВАННЯ ДІЯЛЬНОСТІ КОМПАНІЇ «ROSHEN»
Петина К.Г.
Науковий керівник –ас. Прилепо А.В.
Харківський національний університет радіоелектроніки
61166, Харків, пр. Леніна, 14, каф. Соціальної інформатики,
тел.(057)702-15-91, E-mail: si@kture.kharkov.ua
Along with a receipt arrived and by the increase of capitalization a primary
value is got by aims of conquest of market and acquisition of competitive edges.
Introduction of BSC in a company «ROSHEN» will help not only to support the
certain level of profits but also promote it.
В наш час для того, щоб мати можливість адаптуватися до умов ринку
краще за своїх конкурентів, перевершувати їх за якістю, швидкістю і
гнучкістю надання послуг, за широтою асортименту або цін продукції,
керівникам компаній необхідно оперативне отримання інформації про
діяльність компанії для своєчасного прийняття управлінських рішень.
Велике значення має концептуальний і технологічний зв'язок між
стратегією і використаними організаційними рішеннями [1].
Збалансована система показників (ЗСП) є інструментом стратегічного
і оперативного управління, який дозволяє "зв'язати" стратегічні цілі
компанії з бізнес-процесами та повсякденною працею співробітників на
кожному рівні управління, а також здійснювати контроль за реалізацією
стратегії.
Для дослідження було вибрано компанію «ROSHEN». Кондитерська
компанія «ROSHEN» - лідер національного ринку кондитерських виробів.
Біля 25% всіх вітчизняних солодощів випускається на фабриках компанії.
Більше 200 різновидів цукерок, шоколаду, вафель, мармеладу і тортів в
асортименті компанії. Всі кондитерські вироби торгової марки «ROSHEN»
виготовляються на основі натуральної високоякісної сировини. Постійно
покращується і вдосконалюється рецептура, впроваджуються сучасні
інноваційні технології. Представлені на ринку кондитерські вироби
виготовлені за найсучаснішими технологіями. Експлуатація сучасного
високовиробничого обладнання, чітке дотримання технології виробництва,
використання виключно високоякісної сировини та матеріалів, що
застосовуються при виробництві кондитерських виробів є запорукою
головних переваг продукції «ROSHEN».
В процесі розробки ЗСП для компанії «ROSHEN», було виконано ряд
завдань для досягнення поставленої мети: проаналізовано місію, цінності,
бачення майбутнього та стратегію компанії, проаналізовано цілі та показники компанії,
розроблені причинно-наслідкові зв'язки компанії.
Кондитерська компанія «ROSHEN» - провідна організація по
виробництву та експорту солодощів, тому ії головна місія – приносити
радість та насолоду людям, зберігаючи в своїй продукції традиції якості та
вишуканий смак.
У відповідності місії компанія «ROSHEN» визначає основні цінності
організації, а саме: лідерська позиція; відкритість та чесність; довіра та
підтримка; командна праця та відповідальність; виконування своїх
обіцянок, у тому числі «маленьких»; робота на загальну ціль; готовність
змінюватися та вміння визнавати свої помилки; постійна тяга к новим
знанням і прагнення до саморозвитку; прийняття нових членів команди.
Кондитерська компанія «ROSHEN» має міцний фундамент, чітко
сформовані цілі, та бажання задовольнити своїх споживачів. У своєму
виробництві організація постійно покращує свої технології, збільшує
продукцію і намагається не відступати від своїх європейських колег.
Головною метою на майбутнє – є збільшення ринку продажу та завоювати
серця ще більше споживачів.
У даний момент стратегія компанія «ROSHEN» спрямовує основні
зусилля на забезпечення заданої динаміки зростання і закріплення
лідируючої позиції на ринку, приділяючи при цьому особливу увагу
ефективності роботи.
Впровадження ЗСП у компанію «ROSHEN» забезпечує концентрацію
зусиль на стратегічно важливих для компанії напрямках, можливість чіткої
оцінки результативності дій, дозволяє кожному учаснику процесу розуміти
свою роль у реалізації стратегії компанії.
Так само впровадження ЗСП у компанію «ROSHEN» надає можливість: отримати
стабільний прибуток, підвищити капітал компанії, завоювати цільовий ринок,
досягнути лояльності клієнтів та забезпечити їх утримання, забезпечити прогресивність
технології і налагодженість бізнес – процесів, придбання конкурентних переваг,
утворення міцного кадрового складу.
Перелік джерел:
1. Пол Нівен. Збалансована система показників: Крок за кроком,
максимальне підвищення ефективності. Пер с англ. – Дніпропетровськ:
Баланс Бізнес Букс, 2004.- 81 с.
2. Збалансована система показників як інструмент реалізації.
[Електронний ресурс]. / / Режим доступу URL: http://www.intalev.ru
3. Впровадження збалансованої системи показників. - М.: Альпина Бізнес
Букс, 2005. - 285с.
4. Загальні відомості про історію створення та діяльність компанії.
[Електронний ресурс]. // Режим доступу URL: http://roshen.com.ua.
5. Діагностика та вдосконалення системи управління компанією
«ROSHEN». [Електронний ресурс].// Режим доступу URL:
http://revolution.allbest.ru/
ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ BUSINESS INTELLIGENCE НА
ПРИМЕРЕ ИССЛЕДОВАНИЯ РЕЙТИНГА КАФЕДРЫ
Позина М.Г.
Научный руководитель – ст. преп. Украинец А.Г.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
61166, Харьков, пр. Ленина, 14, каф. Социальной информатики,
тел.(057)702-15-91, E-mail: si@kture.kharkov.ua
For each department is important to know their advantages and
disadvantages to using this information for enhancing the competitiveness of the
department. To solve such problems uses a technology called Business
Intelligence, which is a process for analyzing information to improve decision
making and a tool used to extract data from relevant information. For the task
decision was used CASE-tool IBM Cognos 8 Business Intelligence.
Необходимость создания и внедрения рейтинговой системы
оценивания образовательной и научно-технической деятельности кафедр и
факультетов очевидна, потому что такая информация позволяет
определить слабые места в организации учебного процесса и проведении
научных исследований, выявить позитивные и негативные тенденции
развития и установить тематические направления деятельности кафедр,
для которых необходимо принятие адекватных управленческих решений.
Для каждой кафедры важно знать свои преимущества и свои
недостатки для применения этой информации при повышении
конкурентоспособности кафедры. В соответствии с циклом консолидации
информации можно сформулировать следующие задачи исследования:
- накопление и упорядочение данных о кафедрах;
- структурирование необходимой информации о кафедрах и показателях
сравнения;
- выполнение анализа и синтеза информации для формирования модели
знаний;
- своевременное обеспечение использование информации о рейтинге
кафедр для поддержки принятия решений по повышению
конкурентоспособности.
Для решения подобного рода задач используется технология Business
Intelligence (BI). BI можно определить, как процесс анализа информации
для улучшенного принятия решений, а также как инструменты,
применяемые для извлечения из данных значимой для работы предприятия
информации. Business Intelligence определяет: процесс превращения
данных в информацию для поддержки принятия решений;
информационные технологии (методы и средства) сбора данных,
консолидации информации и обеспечения доступа пользователей к
накопленным знаниям; непосредственно знания, добытые в результате
углубленного анализа детальных данных и консолидированной
информации; наглядное представление информации и автоматическая
генерация отчетов [1].
Для применения технологии BI был использован инструмент IBM
Cognos 8 Business Intelligence. IBM Cognos 8 BI – это комплексное решение
для построения информационно-аналитической системы масштаба
организации, ориентированное на все типы сотрудников и пользователей с
любым уровнем IT-подготовки. Ключевыми возможностями являются:
формирование любых типов отчетности из различных источников;
многомерный анализ, который является мощным средством извлечения
максимальной пользы из имеющихся корпоративных данных; системы
показателей, которые дают возможность измерить уровень эффективности,
сравнить его с целевыми значениями; информационные панели, с
помощью которых возможно визуализировать показатели эффективности,
что позволит повысить оперативность принятия решений; дополнительная
функциональность, которая позволяет доставить BI-контента на различные
мобильные устройства, мощный и удобный поиск по BI-контенту и полная
интеграция с приложениями Microsoft Office [2].
В процессе исследования рейтинга кафедр собраны данные о кафедрах
ХНУРЭ, далее выполнено выявление и дальнейшее формирование данных в
информационные ресурсы, т.е. были выявлены ключевые показатели,
которые определяют место кафедры в рейтинге. Например, такие как
«Численность студентов, которые принимали участие во Всеукраинских
студенческих олимпиадах, конференциях, симпозиумах, творческих
конкурсах и т.п.», «Количество поданных заявлений на дневную форму
обучения по программам подготовки бакалавров»; «Общее количество
штатных научно-педагогических сотрудников» и т.д., и занесены в базу
данных MS Office Access 2003, которая в свою очередь подключена к IBM
Cognos 8 BI. На основании анализа и систематизации полученной
информации была сформирована модель знаний, с помощью которой
возможно получить информацию о любой кафедре. Например, ее положение
в рейтинге; о показателях, значение которых наиболее влияет на ее
положение в рейтинге.
Внедрение
данной
технологии
в
университете
позволяет
пользователям, которыми является научно-педагогический персонал
кафедры, своевременно использовать полученные знания для принятия
решения в повышении конкурентоспособности кафедры.
Список источников:
1. Технология Business Intelligence. [Электронный ресурс]/Режим доступа
URL: http://www.novosoft.ru/consulting/BI_technology.shtml.
2. Обзор программных продуктов и решений IBM Cognos. [Электронный
ресурс]/Режим
доступа
URL:
http://public.dhe.ibm.com/software/dw/ru/download/cognos_web.pdf.
АНАЛІЗ СТАНДАРТНИХ ФОРМАТІВ XML-ДОКУМЕНТІВ ПРИ
ЕКСПОРТУВАННІ ДАНИХ ІЗ ПОПУЛЯРНИХ СКБД
Ришковець Ю.В.
Науковий керівник – д.т.н., доцент Жежнич П.І.
Національний університет ”Львівська політехніка”
(79013, м.Львів, вул.С.Бандери, 12, каф. “Інформаційні системи та мережі”,
тел. (032) 25-82-538)
e-mail: ryshkovets@gmail.com
The analysis formats XML-documents to export data in the popular
database management systems, is conducted.
Переважна більшість інформаційних систем для збереження та
опрацювання введеної інформації використовують певну систему
керування базами даних (СКБД). У випадку, коли СКБД базуються на
однаковій моделі даних і містять сумісні засоби зберігання та перенесення
інформації без втрати цілісності, проблем не виникає. А при перенесенні
даних між неоднорідними СКБД таке правило не діє і, як наслідок, виникає
проблема несумісності. Для вирішення цієї проблеми створили мову XML,
яка використовується для обміну інформацією між різними
інформаційними системами незалежно від їхньої архітектури.
Проведено аналіз ряду популярних систем керування базами даних
(Microsoft Access, MySQL, PostgreSQL та Microsoft SQL Server 2005) на
формат XML-документів, отриманих при експорті даних з бази даних.
Розглянемо можливості експортування кожної з наведених вище
СКБД.
До складу СКБД MySQL входять вбудовані засоби для здійснення
експортування даних у XML-документи.
DTD-схема такого документа така:
<!ELEMENT database (table+)>
<!ELEMENT table (column+)>
<!ELEMENT column (#PCDATA)>
Тут
головним
тегом
є
<database>...</database>.
Тегами
<table>...</table>
позначається
назва
відношення,
а
тегами
<column>...</column> – назви атрибутів цього відношення. В XMLдокументі тег <table>...</table> зустрічається стільки разів, скільки є
кортежів у відношенні.
СКБД PostgreSQL, крім експортування у формат XML цілої бази
даних або окремих її відношень, здійснює експортування в XML-документ
схеми бази даних.
DTD-схема цього XML-документу така:
<!ELEMENT database (name, table+)>
<!ELEMENT name (#PCDATA)>
<!ELEMENT table (name, declaration, initialization)>
<!ELEMENT declaration (field+, index+)>
<!ELEMENT field (name, type, description)+>
<!ELEMENT type (#PCDATA)>
<!ELEMENT description (#PCDATA)>
<!ELEMENT index (name, field)>
<!ELEMENT field (name, sorting)>
<!ELEMENT sorting (#PCDATA)>
<!ELEMENT initialization (insert+)>
<!ELEMENT insert (field+)>
<!ELEMENT field (name, value)>
<!ELEMENT value (#PCDATA)>
Тут тег <database>...</database> містить два підтеги <name>...</name>
та <table>...</table>, що відображають інформацію про базу даних.
Відповідно перший тег відображає ім’я бази даних, а другий – опис
відношення, до якого входить опис назви відношення (тег
<name>...</name>), опис його схеми – атрибутів, індексів (тег
<declaration>...</declaration>) та опис даних, що містяться у цьому
відношенні (тег <initialization>...</initialization>). Кожний кортеж
відношення позначається тегом <insert>...</insert>, а кожний атрибут –
тегом <field>...</field>. Тег атрибуту має свої два підтеги – назву атрибуту
(тег <name>...</name>) та його значення у відповідному кортежі
відношення (тег <value>...</value>).
СКБД Microsoft SQL Server 2005 також має вбудовані засоби для
експортування в XML-документ.
DTD-схема такого XML-документу така:
<!ELEMENT dbo.table EMPTY>
<!ATTLIST dbo.table
column CDATA #REQUIRED
... >
Тут table відображає назву відношення бази даних, що експортується.
Атрибутами елементу dbo.table є назви атрибутів відношення (column) з
відповідними значеннями. За допомогою тегу dbo.table відображається
лише один кортеж відношення.
На сьогодні використання XML для обміну даними є актуальною
задачею, оскільки її вирішення дозволяє повноцінно інтегрувати дані із
неоднорідних джерел в єдине сховище даних.
1. Дейтел Х.М. Как программировать на XML. 2-е изд., стереотипное.
Пер. с англ. // Дейтел Х.М., Дейтел П.Дж., Нието Т.Р., Лин Т.М., Садху
П. – М. : ООО “Бином-Пресс”, 2008. – 944 с.
2. Вивчення основ XML і розгляд використання XML у деяких програмах
Microsoft Office System. [Електронний ресурс] – Режим доступу :
http://office.microsoft.com/training/training.aspx?AssetID=RC01130465105
8. – 28.02.2010 р. – Назва з титул. екрану.
ИССЛЕДОВАНИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ ЗАЩИТЫ
ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ
Семёнов С.Л.
Научный руководитель – доц. Павлов П.Ф.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина, 14, каф. СИ, тел. (057)702 15 91),
e – mail: si@kture.kharkov.ua
The given work is devoted to the problem of data protection. Also are risen
different aspects of information security.
Во все времена информация играла огромную роль в жизни каждого
человека. Все многообразие информационных потоков и источников
делится на открытую информацию и информацию ограниченного доступа.
И каждый вид представленной информации нуждается в защите (как
авторское право, так и защита от несанкционированного доступа), в
обеспечении сохранности, подлинности и достоверности.
Характерной особенностью настоящего времени
является
компьютеризация практически всех сфер деятельности человека. Решение
задач, связанных с предотвращением воздействия непосредственно на
информацию, осуществляется в рамках комплексной проблемы
обеспечения безопасности информации, и имеет достаточно развитую
научно-методическую базу. Данный аспект обеспечения безопасности
информации и средств ее обработки именуется эксплуатационной
безопасностью. В то же время, в последнее время появились новые
проблемы обеспечения безопасности, связанные с информационными
технологиями,
которые,
в
значительной
степени
определяют
эффективность создаваемых компьютерных систем [1].
Цели защиты информации для государства, общества и отдельных
личностей различна. Они в конечном итоге дополняют друг друга и
каждый из субъектов объективно заинтересован в защите информации
других субъектов. В различных сферах деятельности политической,
экономической, военной, социальной интересы всех субъектов должны
или совпадать или дополнять друг друга. С учетом этого значения защиту
информации следует рассматривать с привязкой не к субъектам, а к
сферам деятельности независимо от того ко всем или одному субъекту
относится эти сферы деятельности. При этом значение защиты
информации целесообразно определить через те последствия
(положительные или отрицательные), которые наступают в результате
защиты или при ее отсутствии.
Меры обеспечения сохранности и защиты информации в
государственной организации, на предприятии или фирме различаются по
своим масштабам и формам. Они зависят от производственных,
финансовых и других возможностей фирмы, от количества охраняемых на
нем секретов и их значимости. При этом выбор таких мер необходимо
осуществлять
по
принципу
экономической
целесообразности,
придерживаясь в финансовых расчетах «золотой середины», поскольку
чрезмерное закрытие информации, так же как и халатное отношение к ее
сохранению, могут вызвать потерю определенной доли прибыли или
привести к непоправимым убыткам.
В компьютерных системах сосредоточивается информация, право на
пользование которой принадлежит определенным лицам или группам лиц,
действующим в порядке личной инициативы или в соответствии с
должностными обязанностями.
Чтобы обеспечить безопасность информационных ресурсов,
устранить возможность несанкционированного доступа, усилить контроль
санкционированного доступа к конфиденциальной либо к подлежащей
засекречиванию
информации,
внедряются
различные
системы
опознавания, установления подлинности объекта (субъекта) и
разграничения доступа [3]. В основе построения таких систем находится
принцип допуска и выполнения только таких обращений к информации, в
которых присутствуют соответствующие признаки разрешенных
полномочий. Ключевыми понятиями в этой системе являются
идентификация и аутентификация [4].
Объектами идентификации и аутентификации могут быть: люди
(пользователи, операторы и др.); технические средства (мониторы, рабочие
станции, абонентские пункты); документы (ручные, распечатки и др.);
магнитные носители информации; информация на экране монитора и др
[3].
Отсутствие у руководителей предприятий четкого представления об
условиях, способствующих утечке конфиденциальной информации,
приводят к ее несанкционированному распространению. Также,
недостаточная квалификация специалиста по защите информации, а
зачастую его отсутствие приводит к хаотичному движению
информационных потоков в информационной системе организации [2].
Использованная литература:
1. Прикладные аспекты защиты информации [статья из интернета]
http://www.itsec.ru/articles2/control/prikladn-aspekty-zaschity-informacii
2. Задачи и функции защиты информации на предприятии [статья из
интернета] http://dehack.ru/otd_zi
3. Хорошко В.А., Чекатков А.А. Методы и средства защиты информации.
Киев, Издательство Юниор, 2003
4. Ярочкин В.И. Информационная безопасность: Учебник для студентов
Вузов. М.: Академический Проект; Фонд "Мир", 2003
ИССЛЕДОВАНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ БИЗНЕСС-ПРОЦЕССА
РЕАЛИЗАЦИИ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ В ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ
КОМПАНИЯХ
Спичак Д.Г.
Научный руководитель – ст.преп. Украинец А.Г.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники,
(61166, Харьков, пр. Ленина,14, каф. Социальной Информатики,
тел. (057) 702-15-91),
E-mail: si@kture.kharkov.ua
This work addresses the issue of research and optimization of business
process implementation of electricity in energy companies. The business process
models «as is» and «as will be» were constructed and analyzed.
Recommendations for the implementation were developed and was shown how
changes will affect the company's performance.
Одними
из
ключевых
бизнес-процессов
в
современных
электроэнергетических
компаниях
являются
транспортировка и
реализация электроэнергии. Во многих компаниях не правильная
организация процесса реализации электроэнергии приводит к большим
финансовым потерям. Для повышения эффективности бизнес-процесса
реализации электроэнергии необходимо его оптимизировать.
Процессно-ориентированный подход к управлению организацией
подразумевает выполнение оптимизации процессов работы предприятия.
Поэтому управление бизнес-процессами (Business Process management,
BPM) является в настоящее время ключевым методом управления
предприятием. Согласно BPM для выполнения оптимизации процесса
необходимо решить следующие задачи:
- определить цели оптимизации процесса в виде ключевых показателей
эффективности (Key Performance Indicator, KPI);
- построить модель процесса «как есть»;
- провести анализ на выявление участков процесса нуждающихся в
оптимизации;
- провести перепроектирование процесса, разработав варианты модели
«как будет»;
- выполнить имитационное моделирование и провести анализ его
результатов;
- разработать рекомендации по изменению организации бизнеспроцесса.
Моделирование бизнес-процессов используется для донесения
широкого спектра информации до различных категорий пользователей.
Диаграммы бизнес-процессов позволяют описывать сквозные бизнеспроцессы, но в то же время помогают быстро понимать процесс и легко
ориентироваться в его логике.
Для построения моделей был выбран международный стандарт
моделирования бизнес-процессов – BPMN (Business Process Modeling
Notation) – графическая нотация длямоделирование бизнес-процессов.
BPMN (Business Process Modeling Notation) - спецификация,
содержащая графическую нотацию описания бизнес-процессов на
диаграммах, называемых BPD (Business Process Diagram). Основной целью
данной разработки было получение нотации, легко понимаемой всеми
пользователями: от бизнес-аналитика, создающего первые наброски
описаний процессов, к техническим специалистам, отвечающим за
реализацию этих процессов в Системе, и, наконец, до людей бизнеса,
которые управляют этими процессами и контролируют их работу.
В
качестве
инструментального
средства
моделирования,
поддерживающего нотацию BPMN, был выбран IBM WebSphere Business
Modeler. Он предназначен для создания моделей бизнес-процессов, их
документирования, имитационного моделирования и анализа. Его
различные версии предоставляют различную функциональность, что
влияет на степень знания и понимания существующих бизнес-процессов
предприятия.
В результате проделанной работы были определены цели
оптимизации процесса в виде ключевых показателей эффективности (KPI).
После построения модели «как есть», был проведен анализ и выявлено
несколько участков процесса, которые необходимо оптимизировать. После
перепроектирования процесса, построено несколько вариантов модели
«как будет». Были оптимизированы маршруты выполнения бизнеспроцессов, невостребованные и дублирующиеся операции были
исключены, встроены процессы планирования и контроля. После
внедрения предложенных изменений, доход энергетических компаний от
реализации электроэнергии возрастет. Благодаря встраиванию процессов
контроля и планирования, качество предоставляемой электроэнергии
возрастет, уменьшится вероятность сбоев в работе электрических сетей.
Поскольку некоторые операции, которые были не востребованы либо
повторяющиеся были исключены из бизнес-процесса, это позволило
сократить количество задействованных сотрудников персонала, что в свою
очередь исключило лишние затраты на персонал и позволило
использовать их для улучшения работы компании. Сократилось время
проведения самого бизнес-процесса, что привело к повышению
продуктивности работы компании и сокращению времени протекания
самого процесса.
Были разработаны рекомендации по внедрению предложенных
оптимизированных моделей бизнес-процесса реализации электроэнергии в
энергетические компании.
ПРОГРАМНА СИСТЕМА ПІДТРИМКИ ПРОЦЕСУ ОПТИМІЗАЦІЇ
ПОКРИТТЯ ОПЕРАТОРА МОБІЛЬНОГО ЗВ’ЯЗКУ
Степанова Н.В., Хоронжук В.В.
Науковий керівник – ст.викл., к.т.н. Заболотня Т.М.
Національний технічний університет України “КПІ”
(03056, Київ, пр. Перемоги 37, каф. ПЗКС, тел. (044) 454-94-92),
e-mail: vhorungy@gmail.com
The given work is devoted to the issue of using OLAP-technology for
support of GSM network optimization. Particular attention is paid to algorithms
of data input/output implemented in the developed system.
Якість покриття стільникової мережі є важливим фактором, що
відчутно впливає на рівень довіри до оператора мобільного зв’язку з боку
абонентів. Забезпечення ефективного використання ресурсів мережі та
вчасної реакції на екстраординарні ситуації не можливе без використання
продуктивної програмної системи збору та аналітичної обробки даних, що
надходять від телекомунікаційного обладнання. Серед основних вимог до
таких систем необхідно назвати швидкість обробки даних, зручність
внесення змін до даних, спостережуваність параметрів роботи мережі на
усіх рівнях. Існуючі системи працюють здебільшого повільно, оскільки
мова йде про обробку величезних обсягів інформації. Таким чином,
створення спеціалізованого програмного інструментарію оперативної
аналітичної обробки даних щодо якості роботи стільникової мережі, який
би задовольняв вищезгаданим вимогам, є актуальною задачею.
Початковим етапом обробки даних є їх імпорт до бази даних (БД)
програмної системи. У нашому випадку задача ускладнюється тим, що
структура вихідних даних, а також правила розрахунку результатів роботи
програми можуть змінюватися або під час проектування програми бути
взагалі невідомими. У такій ситуації задача імпорту та обробки даних
може бути вирішена за допомогою їх динамічного завантаження.
У теорії організації баз даних вважається, що використання DDLзапитів всередині життєвого циклу програмної системи є неприпустимим,
адже тоді унеможливлюється відновлення попередніх станів БД. Але при
роботі з характеристиками покриття мобільного оператора модифікація
вихідних даних для статистичної обробки є односпрямованою дією (тобто
не виникає потреби у поверненні до попередніх варіантів структури БД) і
відбувається досить рідко, адже всі правила розрахунку регламентуються
певними стандартами, які не є документами, що постійно оновлюються.
Для забезпечення динамічного завантаження даних до БД у доповіді
запропоновано
використати
парадигму
об’єктно-орієнтованого
програмування, зокрема шаблони проектування, та ввести до архітектури
програмних засобів окрему програмну сутність (клас) – запит до БД. Для
розширення функціональних можливостей даного класу передбачена
реалізація шаблонів проектування (у т.ч.«Декоратор»,«Фабричний метод»).
Для забезпечення подальшої оперативної аналітичної обробки даних
авторами запропоновано використання OLAP (online analytical processing)технології. На відміну від широковживаних електронних таблиць, яким не
властиві гнучкість щодо внесення змін до структури даних та динамічність
внутрішніх формул, OLAP у процесі аналізу вихідних даних передбачає
побудову залежностей між значною кількістю різноманітних параметрів та
надає можливості керування вимірами, які застосовуються для опису
основних характеристик стільникової мережі. Дані подаються у вигляді
OLAP-куба. Перевагою цієї технології є спрощення процедур
маніпулювання даними, а також автоматичне перенесення зроблених змін
на всі задіяні у розрахунках дані.
Надання результатів аналізу даних користувачу програми є не менш
важливим питанням, ніж реалізація вищеописаних етапів обробки даних.
Для цього, в першу чергу, користувачеві потрібно відкрити доступ до
інформації про куб, а саме про:
- набір вимірів, які служать критеріями для аналізу і визначають
багатовимірний простір OLAP-кубу;
- набір мір, які кожній точці простору ставлять у відповідність дані.
Далі, в залежності від обраних користувачем параметрів, система
формує масив даних, який відповідає певному зрізу кубу, та подає його або
у вигляді порівняльної таблиці, або у вигляді графіку. Також передбачено
можливість експорту даних до файлів різних форматів та використання
PivotViewer для підтримки інтерактивної роботи з даними.
Розроблена система не призначена для автоматичного прийняття
рішень: вона лише надає результати статистичного аналізу даних.
В доповіді викладено алгоритми функціонування системи, а також
результати її використання для різноманітних наборів вхідних даних.
Аналіз результатів роботи програми доводить доцільність її впровадження
як в телекомунікаційній галузі, так і в інших предметних областях, де є
необхідність в обробці великого обсягу даних за прийнятний час.
Практична значущість розробки полягає у тому, що її використання
дозволяє спеціалістам з певної предметної галузі самостійно контролювати
процес запису інформації та швидко отримувати необхідні дані в зручному
форматі, що значно підвищує рівень ефективності роботи цих спеціалістів
та організації вцілому.
Використані джерела:
1. Маркин А.В. Построение запросов и программирование на SQL. –
Рязань: РГРТУ, 2008. – 320с.
2. С.Харинатх, С. Куинн SQL Server 2005 Analysis Services и MDX для
профессионалов. – М.: Диалектика, 2008. – 848c.
АНАЛИЗ ВИДОВ ПРОДВИЖЕНИЯ ТОВАРОВ В СЕТИ ИНТЕРНЕТ
Улубаев Р.М.
Научный руководитель – к.п.н., доц. Хмиль Н.А.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина, 14, каф. Социальной информатики,
тел. (057) 702-15-91),
E-mail: bios-88@mail.ru
This work is devoted to the species studied, and ways to promote products
online. This is a very hot topic nowadays, Internet sales are growing with each
passing year. The analysis showed the main types of advance which give the
best results from a search engine.
Новые условия организации и ведения бизнеса требуют
использования рядом с существующими способами продвижения товаров
и услуг на рынке принципиально новых средств, таких как Интернет.
Поэтому анализ основных видов продвижения товаров и услуг в Интернет
есть важной и актуальной задачей.
Анализ научной литературы по проблемам продвижения товара в сети
Интернет позволил сделать вывод, что выделяют основные четыре вида
продвижения товара с помощью Интернет: пропаганда (рекламные статьи);
стимулирование сбыта (непоисковое продвижение сайта); элементы
личной продажи (вирусный маркетинг); реклама (корпоративный веб-сайт,
контекстная реклама, баннерная реклама, реклама в почтовых рассылках,
почтовый спам; доски объявлений и дискуссионные листы; участие в
форумах, блогах). Охарактеризуем более детально возможности некоторые
из них.
Корпоративный веб-сайт позволяет сделать информацию о фирме
или товаре (услуге) общедоступной; оперативно реагировать на рыночную
ситуацию (изменять данные прайс-листа, анонсировать новые товары
(услуги)); реализовать все возможные формы представления информации.
Баннерная реклама является одним из наиболее популярных и
эффективных инструментов для ведения рекламной кампании. Одна из
основных характеристик эффективности баннера – отношение числа
«кликов» на баннер к числу его показов. Основная цель размещения
баннера – привлечь внимание потенциального клиента и предоставить ему
возможность просмотреть анонсируемую информацию [1].
Продвижение товара с использованием электронной почты. Этот
метод оперативен, удобен и дешев, так как электронная почта есть
практически у всех пользователей Сети. Он позволяет достигать
конкретного
пользователя
(персонифицированность
обращения).
Существует возможность воздействия на целевую аудиторию (интересное
с точки зрения получателя сообщение может быть легко распространено
среди его коллег и знакомых), и большая вероятность отклика, чем при
баннерной рекламе. Есть возможность использования HTML-формата
(позволяет размещать в сообщениях не только текстовую, но и
графическую рекламу), а также проводить учет ее эффективности, то есть
отслеживать количество переходов на сайт рекламодателя по ссылке в
письме. Существует метод рекламы с помощью электронной почты рассылка индивидуальных писем. Один из очень эффективных, но вместе с
тем и трудоемких способов, который может принести эффект при
продвижении эксклюзивных товаров. Одной из его главных проблем
является работа по сбору адресов пользователей, которым предложение
фирмы может быть действительно интересно.
Продвижение через участие в форумах. Стратегия участия в форумах
для компании следующая:
- во-первых, необходимо найти все конференции, которые прямым
или косвенным образом касаются области ведения бизнеса. Основными
правилами для эффективного использования форумов в коммерческой
деятельности являются следующие: не применять прямую рекламу;
соблюдать правила форумов; всегда подписываться под своими
сообщениями;
- во-вторых, следует принимать активное участие в дискуссиях, для
того чтобы зарекомендовать себя в качестве эксперта в заданной области,
необходимо просматривать сообщения, появляющиеся в найденных
группах, и отвечать на них, если вопрос хотя бы косвенно касается
продукции фирмы. Польза от форумов может состоять: в привлечении
новых клиентов; в существовании вероятности того, что вы будете
процитированы на страницах других изданий; в определении
потенциальных клиентов и, соответственно, возможности связаться с ними
напрямую.
Продвижение через доски объявлений и дискуссионные листы. Доски
объявлений обычно содержат рекламные объявлений, а дискуссионные
листы предлагают возможность для обсуждения по определенной
тематике. Организация на сайте доски объявлений с последующей
регистрацией в близких по тематике каталогах, повышает спрос веб-сайта.
Целесообразна также организация дискуссионных листов или досок на
сайте компании, по тематике близкой к деятельности фирмы. При этом
необходимо обновлять рекламное сообщение, так как на серверах оно
будет храниться не больше 2 недель.
Таким образом, можно сделать вывод, что Интернет наряду с
традиционными средствами массовой информации является одним из
эффективных средств продвижения товаров на рынке.
Список литературы:
1. Продвижение товара в Интернете [Электронный ресурс]. –
http://www.itfstudio.ru/content/advertising. – 10.02.2011 – загл. с экрана.
ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В РЕКЛАМЕ И
МЕДИАПЛАНИРОВАНИИ
Фандеева Е.А.
Научный руководитель – к.т.н., проф. Дубровин В.И.
Запорожский национальный технический университет
(Запорожье, ул.Жуковского, 64, каф. Программных средств,
тел.769-82-67)
E-mail: k_fand@mail.ru
This work describes the method of making the media plan and calculating
the parameters of the enterprises advertising campaign efficiency. The method
includes preliminary information analysis and subsidiary factors calculation.
The method developed will greatly simplify the process of advertising decision
making.
Реклама – представляет собой целенаправленное информативное
воздействие неличного характера на потребителя для продвижения товаров
на рынке сбыта.
Выбор средств распространения рекламы должен определяться после
тщательного анализа всех возможных вариантов и выбора наиболее
эффективных из них исходя из маркетинговой ситуации, целей и
возможностей предприятия [1].
Медиаплан – это план размещения рекламных обращений. Медиаплан
формируется в результате анализа значительного числа факторов,
характеризующих то или иное медиасредство.
Благодаря возможности СППР оперировать с неструктурированными
или слабоструктурированными задачами создание метода для поддержки
принятия решений в сфере рекламы и формировании медиаплана может
помочь в поиске наиболее эффективных стратегий ведения бизнеса.
Принятие решений в отрасли рекламирования предусматривает выбор
одного из нескольких вариантов планов. Целью исследования процесса
принятия решений является анализ внутренних и внешних факторов,
которые влияют на этот процесс. Необходимо понять, что исследование –
это способ анализа рынка, а рекламная кампания – это средство, с
помощью которого фирма общается с рынком.
Анализ ситуации и разработка программы маркетинга является
этапами, которые определяют цели рекламной кампании и ее бюджет. Они
предшествуют принятию решений о проведении рекламной кампании. На
этих этапах определяют и принципы создания текста рекламного
обращения, выбирают средства массовой информации для его
распространения.
Для медиапланирования и принятия решений в данной сфере основное
внимание необходимо уделить анализу рынка, мотивации поведения
потребителя в выборе услуг, идей или других объектов, которые
необходимо рекламировать.
Исследование отрасли принятия решений рекламирования включает
такие этапы:
− анализ и разработка целей рекламы;
− прогнозируемые расчеты бюджета рекламной кампании;
− исследование в отрасли разработки бизнес-плана рекламирования;
− прогнозируемый и текущий анализ эффективности проведения
рекламной кампании [2].
В ходе исследований автором разработана математическая модель и
программная реализация метода, который в результате анализа ситуации
предлагает наиболее эффективную стратегию проведения рекламной
кампании. Предварительный анализ ситуации предусматривает детальный
анализ фирмы-производителя, состояния отрасли, к которой она
принадлежит. Исследуются этапы изменения спроса на продукцию фирмы
под влиянием рекламы. Система обрабатывает полученные данные,
осуществляя анализ и разработку целей рекламы, прогнозирование
расчетов бюджета рекламной кампании, выбор оптимального медиаплана
рекламной кампании, а также спрогнозированный и текущий анализ
эффективности проведения рекламной кампании. Разработанная СППР
имеет мощный инструмент для решения различного типа задач в сфере
рекламы, и является универсальной для анализа производства и рекламы
различного рода товаров и услуг.
Литература:
1. Катернюк А.В. Практическая реклама: учебное пособие / А.В.Катернюк
– Ростов н/Д : Феникс, – 2008. – 428с.
2. Рязанов Ю. Медиапланирование / Ю.Рязанов, Г.Шматов. –
Екатеринбург : Уральский рабочий, – 2003. – 306с.
ОБ АНАЛИЗЕ БЛОГОВ КАК PR-ТЕХНОЛОГИЙ
Чуприна С.А.
Научный руководитель - доцент Павлов П.Ф.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина, 14, каф. Социальной информатики
тел. (057) 702-15-91)
E-mail: si@kture.kharkov.ua
The article summarizes the development of blogs as a tool of PRtechnologies and the use of blogs by different classes of Internet users.
Развитие современных PR-технологий находится в непосредственной
зависимости от способов связи и коммуникации, пользующихся
популярностью сегодня. В настоящее время глобальная сеть Интернет
становится неотъемлемой частью жизни современного человека.
Значительную часть сектора Интернета, являющуюся предметом
интереса для большинства современных пользователей, представляет
собой блогосфера. Блог определяется как веб-страница с минимальными
функциями внутреннего редактирования, снабженная возможностями онлайн комментариев, периодически обновляемая и представленная в
обратном хронологическом порядке, со ссылками на другие ресурсы.
По состоянию на конец апреля 2010 года Яндекс насчитывает 9 506
744 блога, что, безусловно, подтверждает тезис о популярности блогов
среди современных пользователей Интернета,что подтверждает о
популярности блога как инструмента PR в современном мире[1].
Блоги
удивительным
образом
вписались
в
современное
коммуникационное пространство, обеспечив удовлетворение основных
потребностей современного пользователя сети Интернет. За счет своих
уникальных возможностей блоги (главными из которых являются
интерактивность, возможность получения незамедлительной реакции на то
или иное сообщение) стали неотъемлемой частью не только социальных
коммуникаций, но и PR-технологий, получивших новый импульс в связи с
широким внедрением интернет-технологий в жизнь человека.
PR на основе интернет-технологий сегодня в условиях стабильного и
постоянного прироста числа пользователей Интернета является
универсальным инструментом, адекватным как для крупных компаний, так
и для отдельных личностей[2].
PR в Интернете предстает перед современным PR-технологом в
совершенно различных видах и ипостасях, что позволяет адаптировать тип
и форму конкретной PR-кампании к характеристикам конкретной
продукции или услуги.
Все эти преимущества обеспечивают Интернет-PRy несомненное
лидерство среди других видов PR сегодня.
Однако в связи с огромной конкуренцией, имеющей место на рынке
PR в настоящее время, интернет-PR, как впрочем и реклама классического
вида, должны находиться в постоянном тонусе, непрерывном развитии и
совершенствовании. Каждый PR-технолог должен постоянно следить за
новыми тенденциями в мире PR, быть в курсе последних веяний и
постоянно адаптировать медиаплан применительно к этим новым
тенденциям. Интернет-PR требует к себе совершенно новых, современных
подходов, отличных от применяемых к традиционным видам PR.
Интернет-PR развивается в унисон с информационными
технологиями, с обществом, неотъемлемой частью которой он является, и
поэтому с появлением новых общественных и информационных структур,
элементов, форм, должны появляться и адекватные ипостаси интернет-PR.
Постоянный прирост числа пользователей Интернета создает
благоприятные условия для развития сетевого PR, однако развитие в этом
плане должно идти не только экстенсивными методами и за счет
количественных показателей, но и путем интенсификации существующих
форм, путем повышения эффективности и отдачи от современных
вложений.
При планировании PR-кампании сегодня недостаточно учитывать
возрастные и половые характеристики потенциальных объектов PR.
Необходим учет и социально-психологических особенностей, связанных с
восприятием каждого конкретного вида PR, в том числе и интернет-PR.
Современные условия конкуренции и равных возможностей вызывают
необходимость применения нестандартных подходов к PR, использования
креативных технологий, воздействующих не только на разум
потенциального потребителя, но и на его эмоциональную сферу.
Все эти факторы предъявляют повышенные требования к людям,
занимающимся планированием и осуществлением PR-кампаний. PRменеджеры и маркетологи сегодня должны являться профессионаламиуниверсалами, способными гармонично сочетать в своей деятельности
практические и теоретические знания в области PR и рекламы и
творческий подход, обеспечивающий выживание и процветание компании
в условиях жесткой конкуренции.
Использованная литература:
1. Блогосфера интернета: исследование Яндекса
[Электронный
ресурс].
//
Режим
за 2010
доступа:
год
//
http://company.yandex.ru/researches
2. Блоги: популярность на грани реальности
образование. – 2007. - №7. – С. 91 – 92.
//Информатика
и
ОБ УПРАВЛЕНИИ КАПИТАЛОВЛОЖЕНИЯМИ В СФЕРЕ
ИНФОРМАТИЗАЦИИ
Шихайло А.П.
Научный руководитель — доц. Павлов П.Ф.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина,14, каф. Социальной информатики,
тел. (057) 702-13-06)
E-mail: si@kture.kharkov.ua, факс (057) 702-15-91
The given work is devoted to the problems of investment management
issues in the field of information. In this work were presented the main
objectives and their means of implementation.
Проблема реализации задач информационного менеджмента
актуальна практически для всех современных предприятий. Учитывая, что
подавляющее большинство организаций использует
электронное и
компьютерное оборудование, встает задача разработки методик,
необходимых для управления решениями на всех этапах жизненного цикла
предприятия, включающая все действия и операции, связанные как с
информацией во всех её формах и состояниях, так и с предприятием в
целом. При этом должны решаться задачи определения ценности и
эффективности использования не только собственно информации (данных
и знаний), так чтобы каждый менеджер получал только релевантную
информацию, но и других ресурсов предприятия, в той или иной мере
входящих в контакт с информацией: технологических, кадровых,
финансовых и т. д., преподаётся как инновационная специальность [1].
К основным средствам в сфере информатизации относятся:
- обеспечение развития и модернизации существующей техникотехнологической базы информатизации, координация деятельности по
прикладным исследованиям и разработкам;
- информационная поддержка деятельности федеральных, региональных
и муниципальных органов власти на основе современных
инфокоммуникационных технологий и интеллектуальных систем;
- повышение качества и конкурентоспособности отечественной
продукции информатизации, вовлечение в хозяйственный оборот
национальных информационных ресурсов;
- совершенствование
и
развитие
государственной
политики
информатизации, законодательной и нормативно-правовой базы
обеспечения процессов информатизации.
Среди задач информационного менеджмента выделяются следующие
[1]:
- Формирование технологической среды информационной системы .
- Развитие информационной системы и обеспечение её обслуживания.
- Планирование в среде информационной системы.
- формирование организационной структуры в области информатизации.
- использование и эксплуатация информационных систем.
- формирование
инновационной
политики
и
осуществление
инновационных программ.
- управление персоналом в сфере информатизации.
- управление капиталовложениями в сфере информатизации.
- формирование
и
обеспечение
комплексной
защищённости
информационных ресурсов.
- управление информационными потоками.
Рассмотрению управления капиталовложениями
в сфере
информатизации стоит придать особое значение. Управление
капиталовложениями является сферой профессиональной деятельности
соответствующих специалистов - это так называемый финансовый
менеджмент. В самом деле, управление взносами в уставные капиталы
других организаций, инвестиции в государственные ценные бумаги и
ценные бумаги других эмитентов, предоставление займов юридическим и
физическим лицам, перевод денежных средств на депозиты в банки и т.д. сугубо специальная сфера. Цена владения – все затраты, связанные с
обеспечением работоспособности, эффективности и просто с
использованием средств информатизации. Полную стоимость владения
информационными ресурсами (ТСО – Total Cost of Ownership) и
представление о структуре затрат, определяющих ТСО, может дать данный
перечень статей:
- заработная плата персонала сферы информатизации;
- начисления на заработную плату;
- амортизация основных средств;
- материалы, детали, узлы и комплектующие;
- производственные услуги сторонних организаций;
- производственные командировки;
- технологическая энергия;
- прочие прямые расходы (специальная литература и т.п.);
- накладные расходы.
Использованная литература:
1. Костров А.В. Основы информационного менеджмента 2-е изд., перераб.
и доп., - М.а, Финансы и статистика, 2001 – 336 с. (Конспект учебника)
Социальная информатика и
управление
КИБЕРНЕТИКА ОБЩЕСТВА. УПРАВЛЕНИЕ НА ОСНОВЕ
ИНФОРМИРОВАННОСТИ
Бодров В.В., Свистов П.А., Говоров А. О.
Научный руководитель- асис. Говоров А. О.
Запорожский национальный технический университет
(69000, Запорожье, ул. Жуковского, 64, каф. Защиты информации,
тел. (061)769-84-91)
e-mail:agovorov@ukr.net
The article discusses the possibility of manipulation by man. The methods
and their brief characteristic. In the recommendations for anti-manipulation.
В ходе своей жизни человек приобретают знания, умения, навыки.
Эти составляющие являются опытом. Именно им в большей степени
руководствуется человек при принятии решений. То есть в зависимости от
полученного ранее опыта и еще ряда факторов формируются те или иные
побуждающие мотивы. Можно сказать, что опыт это ничто иное как
знания, а знания – это информация сохраненная в памяти человека. И хотя
процесс обработки данных и принятия на основе них решений, весьма
сложен, есть определенные предсказуемые тенденции. Именно их можно
использовать для управления или манипулирования человеком.
Методы информационного манипулирования подразумевают процесс,
когда при подачи определённой информации в систему, можно получить
определенный предсказуемый результат.
Построение идеологии
Если с раннего детства воспитывать человека, при этом предлагая
ему определенную идею и не давая возможности выбирать. К тому же,
лишить его других альтернативных вариантов развития событий. То он
примет эту идею как единственный верный вариант и будет жить в
соответствии с ее концепцией. Таким образом можно получить человека
который будет действовать согласно заложенным в него установкам. Его
поведение будет более менее предсказуемым, при условии, что внешние
факторы (его окружающие) будут объясняться с точки зрения его
воспитания.
Примером можно взять людей, выросших в советском союзе.
Воспитание их велось в рамках коммунистической идеологии, при чем
поиск альтернативной идеи мог закончится тюрьмой. Многие внешние
факторы подтверждали закладываемую в них идею, но когда внешние
факторы начали меняться (новый способ жизни, новый вид экономических
отношений и т.п.). Людям пришлось сменить установки и они встретились
с проблемой смены идеологии.
Игра на первобытных инстинкт
Если человек уже сформировался как личность, то манипулировать
им можно играя на первобытных инстинктах. К примеру посылая
информацию которая имеет негативный характер
(возможность
опасности, голода и т.п.). Большинство людей будут миновать
потенциальные опасности.
Сокрытие альтернатив
Создание информационного коридора. Где по версии информаторов
есть только одно единственное правильное решение. При этом создается
иллюзия, что другие решения являются не правильными и могут вести к
большим потерям.
Подменна ценностей
Если человек оценивает свои действия или ресурсы не адекватно. Это
может вызвать не правильное толкование. Вследствие чего манипулятор
может воспользоваться этим для получения эффективных результатов
малой ценной.
К примеру можно отнести окультуривание иностранных праздников,
под предлогам отдыха и веселого время препровождения. При этом
недоговаривая, что они имеют свою культурную ценность только для их
создателей и этот процесс ведет к принятию чужой культуры и
следовательно другого способа мышления.
Неполные данные
Когда манипулятор информирует об одном из действий, но опускает
подробную информацию. Таким образом давая не полные данные вводит в
заблуждения информированных им особ.
В качестве примера можно отметить многочисленные военные
компании под предлогом научных работ и исследовательских действий.
Методы предотвращения информационными
манипулированием
Необходимо устранить информационный вакуум. Человек должен
получать полную информацию от первоисточника. Воспитание должно
вестись на основание главных ценностей человека: человеческой жизни,
здоровья, важности экологической стабильности и т.п.
Источник информации который ставит под угрозу главные ценности
должен устраняться.
СИСТЕМА АВТОМАТИЗАЦІЇ ПРОЦЕСУ УПРАВЛІННЯ
ВИЩИМ НАВЧАЛЬНИМ ЗАКЛАДОМ. ПІДСИСТЕМА
ПОРІВНЯННЯ НАВЧАЛЬНИХ ПЛАНІВ
Босов І.А.*, Ганжа Ю.С.**
Науковий керівник – доц. Ганжа С.М.*
*Технологічний інститут східноукраїнського національного університету
імені В.Даля
93400, Луганська область, м. Сєвєродонецьк, вул. Донецкая, 43
**Харківський національний університет радіоелектроніки
61166, Харків, пр.Леніна,14
The presented work contains the information on systems of automation of
managerial process Higher educational institutions and about a subsystem of
comparison of curricula. Characteristic features educational establishment and
as a whole education systems of Ukraine are many-sided nature of their kinds of
activity, regional distinctions, individual specificity of each educational
institution, management of scientific researches, in personnel selection carrying
out, in realization of social programs etc. On it the decision of problems of
management of educational institutions is impossible without their full
information on the basis of one of modern information systems without creation
of an infrastructure of their management.
Характерними рисами освітніх установ і в цілому системи освіти
України є багатоплановість їхніх видів діяльності, регіональні відмінності,
індивідуальна специфіка кожної освітньої установи в організації
навчального процесу, керуванні науковими дослідженнями, у керуванні
адміністративно-господарською й фінансово-економічною діяльністю, у
проведенні кадрової політики, у реалізації соціальних програм і т.д. Тому
рішення проблем керування освітніми установами немислимо без їхньої
повної інформатизації на основі однієї із сучасних інформаційних систем і
без створення інфраструктури керування розвитком утворення .
Основою побудови ІС і реалізації в ній сучасних управлінських
методик є процесний підхід. Діяльність навчального закладу
розглядається як послідовність взаємозалежних процесів, що проходять
через всі підрозділи, що задіює всі служби й орієнтованих на реалізацію
поставлених стратегічних цілей.
Завдяки тому, що в основі всього навчального процесу лежить
навчальний план (НП), підсистема керування навчальними планами є
однією з основних у таких системах. Сьогодні в кожному навчальному
закладі існує велика кількість дисциплін, які входять до складу
навчальних планів різних спеціальностей. Звідси випливає питання про
порівняння навчальних планів.
Порівняння НП дозволяє:
− установити можливість переведення студента з однієї
спеціальності на іншу;
− відслідковувати динаміку зміни складу предметів, годинного
навантаження, способу звітності й іншої статистичної
інформації;
− виконувати порівняння НП різних спеціальностей і/або різних
років;
− порівнювати стандарти різних спеціальностей;
− перевіряти відповідність навчального плану стандарту
спеціальності;
− здійснювати пошук претендентів на перепідготовку.
У ході роботи повинний бути розроблений Windows-Додаток,
виконаний по клієнт-серверній технології. Основні вимоги до клієнтської
частини:
− повинна бути реалізована процедура ідентифікації й
аутентифікациії;
− додаток повинен мати можливість відкривати базу даних
навчальних планів, що перебуває на віддаленому сервері;
− критерії порівняння задаються користувачем;
− подання вихідної інформації у вигляді звітів про результат
порівняння.
Скорочення навантаження на експерта здійснюється застосуванням
алгоритмів нечіткого пошуку й поданням списку дисциплін, для яких не
було знайдено чіткої відповідності в автоматичному режимі, після
застосування даних алгоритмів і встановлення нечітких зв'язків.
Підсистема керування навчальними планами (як і підсистема
порівняння навчальних планів зокрема), з можливістю інтегрування в
глобальну систему автоматизації керування навчальним закладом, буде
вкрай корисна як для працівників деканатів, кафедр і т.п. у їхній
повсякденній діяльності, так і для інших підрозділів, здатних оперативно
одержувати необхідну інформацію й на її основі приймати управлінські
рішення.
МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ СИНТЕЗ СИСТЕМ
АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПО ПРЯМЫМ
ПОКАЗАТЕЛЯМ КАЧЕСТВА
Витязь М. Н.
Научный руководитель - д.т.н., проф. Северин В. П.
Национальный технический университет
«Харьковский политехнический институт»
(61002, Харьков, ул. Фрунзе 21, каф. Системный анализ и управление,
тел. каф (057) 707-60-25, e-mail: e-m-box@mail.ru)
Methods for calculation of quality indexes for automatic control systems
are presented. For the optimization of quality indexes defined only in a stability
domain a vector objective function of varied parameters of the system is
proposed. The stepwise principle of successive satisfaction of constraints for the
passage into the definition domain of quality indexes is considered, as well as a
rational mechanism of its realization in the form of the priority optimization of
the vector objective function.
Большинство инженерных требований к качеству реальных систем
автоматического управления (САУ) формулируются в виде прямых
показателей качества (ППК), таких как перерегулирование, время
регулирования, показатели колебательности процесса управления.
Существует множество инженерных приемов синтеза САУ, которые
позволяют приблизительно достигать желаемого качества проектируемой
системы по ППК, но четкие методы решения таких задач отсутствуют, что
обусловлено сложной формализацией показателей. Поэтому разработка
методов многокритериального синтеза САУ по ППК переходных
процессов является актуальным направлением для повышения
эффективности современных систем.
Целью доклада является представление моделей и методов
многокритериального синтеза систем автоматического управления по
прямым показателям качества.
В общем случае невозможно установить непосредственную
аналитическую зависимость между параметрами САУ и ППК.
Единственный метод определения прямых показателей качества САУ
состоит в построении кривой переходного процесса. Чтобы построить
переходный процесс, необходимо решить систему дифференциальных
уравнений (СДУ). Однако модели различных САУ могут описываться
СДУ разного вида, поэтому не существует единого метода их
интегрирования, превосходящего все существующие методы по скорости и
точности решения СДУ. С использованием матричных методов
интегрирования рассмотрены методы вычисления ППК на основании
переходных и весовых функций САУ. Для вычисления прямых
показателей качества был выполнен переход к функции отклонения
весовой или переходной функции от установившегося значения. С
использованием массива экстремумов функции отклонения, вычисляются
значения максимального отклонения (перерегулирования), показателей
колебательности (максимального размаха колебаний, показателя затухания
колебаний) и времени регулирования, определяющего быстродействие
САУ и вычисляемое как максимальный момент времени попадания
отклонения в заданную зону установившегося значения.
В общем случае при численной оптимизации ППК точки
оптимизационного поиска могут попадать в неустойчивую область, что
вызывает необходимость учета ограничений наблюдения переходных
процессов как по времени процесса, так и по отклонению. На основании
этих ограничений формируются критерии оптимальности для ППК,
включающие штрафы за нарушение ограничений, что позволяет
доопределить пространство варьируемых параметров и вести
оптимизационный поиск во всём исходном пространстве параметров.
Для обеспечения всех требований, предъявляемых к ППК, критерии
рассматриваются как функции вектора варьируемых параметров, по
которым формируется векторная целевая функция (ВЦФ). В первом
пошаговом подходе векторная целевая функция - это двумерный вектор,
состоящий из двух проекций. Первой проекцией является функция уровня,
показывающая количество последовательно выполненных ограничений.
Вторая проекция представляет функцию штрафа, соответствующая
первому нарушенному ограничению. Во втором подходе при иерархии
критериев с уровнями притязаний выполняется оптимизация многомерной
векторной штрафной функции, размерность которой определяется
количеством используемых ограничений в задаче синтеза САУ.
При решении многокритериальных задач для поиска точек,
оптимальных по Парето, наиболее эффективным оказался подход,
основанный на иерархии критериев с уровнями притязаний. Этот подход
обеспечивает выполнение ограничений критериев оптимальности и
минимизацию целевой функции с учётом как приоритетности ППК, так и
требований устойчивости САУ. Для многокритериального синтеза с
использованием векторной целевой функции модифицированы методы
оптимизации. В сравнении точек оптимизационного поиска используется
бинарная операция «лучше», при применении которой лучшей считается
та точка, в которой проекция векторной функции с большим приоритетом
принимает меньшее значение. Таким образом, формируется векторная
модель задачи оптимизации ППК, которая и используется в
многокритериальном синтезе САУ.
В результате предложены алгоритмы вычисления ППК и ВЦФ. Для
оптимизации ВЦФ разработаны векторные модификации прямых методов
безусловной минимизации. Эффективность предложенных алгоритмов
подтверждена на тестовых задачах синтеза САУ.
РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ РАСПОЗНОВАНИЯ И МОНИТОРИНГА
ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ
Гарькуша А.А.
Научный руководитель – к.т.н. Колбасин В.А.
Национальный технический университет «ХПИ»
61002, Харьков, ул. Фрунзе, 21, каф. Системного анализа и управления,
тел. (057) 707-66-54, факс (057) 707-66-01
In this work, both theoretical and practical methods and algorithms were
analyzed to create software components of the system for monitoring vehicles
on the video image. By the results of this research the set of modules was
defined that make up a video surveillance system, and conclusions are reached
regarding the establishment of a monitoring system. The results obtained allow
establishing an effective surveillance system that is competitive in today's
software market.
Обработка видеоизображений, представленных последовательностью
оцифрованных кадров, в настоящее время широко используется в
различных сферах человеческой деятельности. Одной из наиболее
сложных и актуальных задач обработки видеоизображений является
проблема выделения и распознавания движущихся объектов в условиях
действия различного рода помех и возмущений и создание на этой основе
систем мониторинга. Главная задача таких систем — информировать
человека о сложившейся ситуации на наблюдаемом объекте и по
возможности предпринять какие-либо заранее предусмотренные или
программно заложенные действия.
Процесс построения указанных систем представляет собой сложную
технологическую
цепочку,
включающую
обработку
цифрового
изображения с целью выделения значимой информации и анализ этой
информации для решения определенной задачи. Идеальным вариантом
представляется создание универсальной адаптивной системы, которая в
условиях возможных ограничений обеспечивала бы эффективный
мониторинг объекта [1].
Условно анализ видеоизображений в таких системах можно разделить
на следующие этапы: обнаружение движущихся объектов и их
классификация, отслеживание траектории движения интересующих
объектов, распознавание типов и действий обнаруженных объектов.
Обычно сигналы, получаемые от видеокамеры, имеют невысокое
качество. Камеры, как правило, работают на улице, часто в
неблагоприятных погодных условиях, снижающих качество изображения.
Для улучшения качества изображения, как правило, проводят
предварительную обработку. Среди наиболее часто применяемых методов
такой обработки используют различные виды фильтрации и сглаживания
изображения.
Затем необходимо произвести непосредственно обнаружение
объектов. Этот этап является крайне важным, поскольку именно он
определяет дальнейшее качество системы в целом. В принятой
терминологии считается, что движущиеся объекты принадлежат
«переднему плану», а стационарные — к «заднему плану», который часто
называют фоном. Процесс обнаружения движущихся объектов часто
называют процессом выделения переднего плана. Для выделения
движущихся объектов используют методы, основанные на вычитании
фона, методы временного отличия и оптического потока [2].
Методы вычитания фона строят модель заднего плана сцены на
основе попиксельного сравнения текущего значения и построенного на
предыдущих шагах. Методы временной разности отделяют передний план
от фона путем попиксельного вычитания двух или большего числа
последовательных кадров. Методы оптического потока основаны на том,
что у движущихся объектов можно вычислить направление и величину
скорости для каждого пикселя [3].
На этапе отслеживания траектории (трекинга) выявляется временное
соответствие между детектированными объектами от кадра к кадру. При
этом обеспечивается временная идентификация выделенных областей
изображения и определяется соответствующая информация об объектах в
наблюдаемой зоне, а именно, траектория, скорость и направление
движения. Особую сложность этой задаче придают изменения ракурсов
объектов во время движения, а также их частичное или полное
перекрытие, когда один объект полностью загораживает другой.
Целью трекинга является установление соответствия между
объектами или их частями в последовательности кадров, а также
определение их траекторий и скорости движения. На основе этих
полученных результатов принимается решение о подаче сигналов
субъектам наблюдения, в случае возникшей необходимости.
В настоящей работе проведен как теоретический, так и практический
анализ компонентов, лежащих в основе типичной системы для
видеомониторинга. Сделанные выводы позволят создать эффективную
систему видеонаблюдения, конкурентоспособную на современном рынке
программного обеспечения.
Использованная литература:
1. L. Wang, W. Hu, and T. Tan. Pattern Recognition, 36(3):585–601, 2003.
2. C. R. Wren, A. Azarbayejani, T. J. Darrell and A. P. Pentland. IEEE Pattern
Recognition and Machine Intelligence, 19(7):780–785, 1997.
3. M. Valera and S. A. Velastin. IEE Proc.-Vis. Image Signal Process.,
152(2):192–204, 2005.
ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ПОЛЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ОПИСАНИЯ
СОЦИАЛЬНЫХ СИСТЕМ
Гинайло О.Ю.
Научный руководитель – ст. преп. Украинец А.Г.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина,14, каф. Социальной информатики,
тел. (057) 702-15-91),
E-mail: si@kture.kharkov.ua
The modeling of social systems in this thesis was considered. It describes
using of field models and the unit of phase space of social systems.
В последнее время развивается применение полевых моделей в
социальных науках. Наиболее интересные исследования по использованию
полевых моделей приведены в работах [1,2,3].
Попытка представить различные потенциальные возможности
поведения, которые одновременно зависят от состояния одного или
большего количества переменных некоторыми учеными называется
теорией поля [1].
Основной инструмент для анализа групповой жизни это
представление группы и ее ситуации как социального поля. Социальное
событие рассматривается как происходящее, и являющиеся результатом
совокупности, в сосуществующих социальных объектах, таких, как
группы, подгруппы, члены, барьеры, каналы коммуникаций и т.п. Одна из
фундаментальных характеристик этого поля относительная позиция
объектов, которые являются частями этого поля. Эта относительная
позиция представляет структуру группы и ее экологическую обстановку.
Она также отражает основные возможности передвижения внутри поля.
Совокупность сосуществующих фактов, которые понимаются как
взаимосвязанные, называется полем [2].
Все эти факты, взятые вместе, создают в окружающем жизненном
пространстве группы определенное состояние, которое, в свою очередь,
производит характерное воздействие на определенные объекты,
появляющиеся в данном жизненном пространстве. Это состояние
пространства и есть социальное поле.
Упомянутые объекты, на которые
воздействует социальное поле, зависят от типа соответствующей
социальной системы, для описания свойств которой и привлекается теория
поля или полевые модели.
Полевая теория начинается с характеристики ситуации в целом.
Поле в социологии и психологии это то, что обеспечивает взаимосвязь
различных частей жизненного пространства изучаемой группы. Жизненное
пространство определяется так, чтобы в любой данный момент оно
включало все факты, которые обладают существованием для данной
группы индивидов. При этом существование приписывается всему, что
оказывает, демонстрирует воздействие.
Другое аналитическое средство разрешения социальных проблем это
понятие фазовое пространство. Оно является аналитическим средством,
предназначенным для решения проблем социальной жизни в теории поля.
Фазовое пространство это система координат, каждая из которых
соответствует разным величинам интенсивности одной характеристики.
Фазовое пространство не предназначено для того, чтобы представить план
поля, состоящего из групп, индивидов и из экологической обстановки, оно
концентрируется на одном или нескольких факторах. Оно представляет,
посредством графиков и уравнений, количественную зависимость между
этими несколькими характеристиками, переменными или аспектами поля
или событиями в нем. Упоминаемое выше жизненное пространство
превращается при формализации в фазовое пространство.
Левин предлагает [1] задавать математическое поле функцией
S: FRk ,
заданной на фазовом пространстве R и удовлетворяющей уравнению
поля
ˆ(S)  f ,
A
где Â – некоторый оператор.
В случае использования теории поля при построении модели
конкретной социальной системы основной задачей является нахождение
уравнения поля, а затем его решение при различных граничных условиях.
Использование аппарата теории поля находит сейчас все большее
применение, вызванное адекватностью получаемых результатов, и можно
утверждать, что в этом направлении будут достигнуты новые
теоретические и практические результаты.
Использованная литература:
1. Левин К. Теория поля в социальных науках. СПб.: Речь, 2000.
2. Гуц А.К., Коробицын В.В., Лаптев А.А., Паутова Л.А., Фролова Ю.В.
Социальные системы: формализация и компьютерное моделирование.
Омск: ОмГУ, 2000.
3. Коломинский Я.Л. Психология взаимоотношений в малых группах.
Минск: ТетраСистемс, 2000.
МОДЕЛЮВАННЯ ЗАГРОЗ ВИНИКНЕННЯ СОЦІАЛЬНИХ
НАПРУЖЕНЬ ВНАСЛІДОК РЕАЛІЗАЦІЇ ХИБНИХ СЦЕНАРІЇВ
РОЗВИТКУ МІСТОБУДІВНИХ СИСТЕМ
Гоблик А.В.
Національний університет «Львівська політехніка»
(79013, Львів, вул. С.Бандери, 12, каф. Містобудування,
тел. (032) 258-26-28, e-mail: anna_hoblyk@mail.ru )
The given work is devoted to the problem of mathematical modeling of
development the scenarios of urban systems. The method of definition of threats
of occurrence of social pressure in a consequence of realization of erroneous
development scenarios of urban systems is developed.
Стрімке зростання кількості світового населення, збільшення площі
міст та прискорені темпи урбанізації територій в XXI столітті призводять
до появи конфліктів в організації простору життєдіяльності людини та
ускладнення просторової структури містобудівних систем. Уникнення
майбутніх проблем просторової організації територій вимагає вже сьогодні
виважених рішень щодо реалізації планів розвитку містобудівних систем.
Тому все більш актуальною задачею в теорії урбаністики стає розробка
методів математичного моделювання можливих варіантів розвитку
містобудівних систем на основі кількісної оцінки впливу реалізації
проектних рішень на стан просторової організації містобудівної системи.
Формалізація містобудівних задач є проблемою нетривіальною.
Містобудівні системи (МС) належать до найскладніших систем відкритого
типу, для яких властиве виникнення нелінійних ефектів [1]. Все це значно
ускладнює вирішення задач прогнозування сценаріїв розвитку
містобудівних систем і потребує розробки адекватних містобудівній
ситуації математичних моделей.
В роботі [2] розроблена математична модель (1), на основі поняття
потенціалу просторової організації території (Рпот), універсальної
величини, яка дозволяє понижувати розмірність МС та в інтегральному
вигляді описує властивості певної просторової організації МС, що
задовольняє потребам людини або групі людей. Модель описує процес
переходу просторової організації містобудівної системи з одного стану в
інший з врахуванням параметричного взаємовпливу елементів
містобудівної системи:
n
F pp  I p   F pq  I q Pp ,
q 1
q p
(1)
де: p, q  1,2,..., n; p, q – індекси, якими позначені елементи
містобудівної системи; Pp – приріст потенціалу просторової організації
території; F pp = (1  R pp )  A pp ; R pp – коефіцієнт, який описує величину втрат
потенціалу Pp за рахунок ризиків в p - ому елементі, R pp – приймає
значення від 0 до 1; A pp – оператор, який перетворює інвестиції I p в
приріст потенціалу Pp ; I p і вимірюються в грошових одиницях, F pq –
коефіцієнти, які враховують взаємний вплив інвестицій на приріст
потенціалу.
Модель (1) придатна для дослідження нелінійних ефектів, що можуть
виникати в містобудівних системах в процесі їх розвитку [3].
В якості новизни в даній роботі на основі моделі (1) розроблено
методику виявлення загроз виникнення соціальних напружень внаслідок
реалізації хибних сценаріїв розвитку містобудівних систем. Суть
розробленої методики полягає в наступному. В результаті реалізації
певного плану розвитку містобудівної системи, для прикладу, проекту
будівництва об’єкту на заданій території міста, змінюється стан
просторової організації як заданої території так і всієї містобудівної
системи, і закономірно кількісно зростає, або зменшується сукупний
потенціал просторової організації містобудівної системи. Очевидним є те,
що поява нового об’єкту у складеній містобудівній ситуації, для прикладу
у сформованому житловому районі, може призвести як до збільшення
привабливості проживання в такому районі, так і навпаки – зниження
потенціалу просторової організації території даного житлового району.
Останнє закономірно може спричинити загрозу виникнення соціального
напруження в заданому районі міста.
Використана література:
1. Тімохін В.О. Гармонічність еволюційної динаміки самоорганізації
містобудівних систем: дис. на здобуття наук. ступеня.. д-ра
архітектури: 18.00.01 “Теорія архітектури, реставрація пам'яток
архітектури” / Київський національний ун-т будівництва і архітектури.
– Київ, 2004. – 34 с., включ. обкл.: іл. – Бібліогр.: с. 32–34.
2. Гоблик А.В. Оптимізація просторової організації територій в зоні
підвищених ризиків: автореф. дис. на здобуття наук. ступеня канд.
техн. наук : спец. 05.23.20 “Містобудування і територіальне
планування” / Київський національний ун-т будівництва і архітектури.
– Київ, 2006. – 20, [1] с., включ. обкл.: іл. – Бібліогр.: с. 17–18.
3. Гоблик А.В. Моделювання нелінійних ефектів приросту потенціалу
просторової організації території. / А.В.Гоблик // Містобудування та
територіальне планування. Наук.-техн. збірник – К., КНУБА, 2010,
вип.37, - с. 122-128.
МОДЕЛЬ ОБЩЕСТВЕННОГО МНЕНИЯ СОЦИАЛЬНЫХ СИСТЕМ
Голубченко К.Ю.
Научный руководитель – доц. Павлов П.Ф.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина,14, каф. Социальной Информатики,
тел. (057) 702-15-91).
E-mail: si@kture.kharkov.ua
The modeling of social systems in this thesis was considered. Modeling of
social systems using the model of public opinion given special attention.
Общественное мнение играет огромную роль в жизни каждого
индивида и всего общества в целом. Оно влияет на поведение и работу не
только каждой личности, но и правительственных учреждений, органов
самоуправления. Поэтому моделирование общественного мнения является
важной и актуальной задачей. В формировании общественного мнения
большую роль играют средства массовой информации (СМИ).
Формирование общественного мнения можно представить как аналог
броуновского движения [1], в котором участвуют индивиды,
взаимодействующие посредством поля коммуникации
Это поле учитывает пространственное распределение мнений
индивидов, имеет определенное время жизни, отражающее эффект
коллективной памяти, и распространяется в обществе, моделируя перенос
информации.
Пространственно-временное
изменение
поля
коммуникации
учитывается с помощью уравнения [1]
Каждый индивид, находящийся в какой-то точке, непрерывно вносит
свой вклад в поле в соответствии со своим мнением и свойственной ему
силой воплощения своего мнения в жизнь. Информация порождается
индивидами и имеет среднее время жизни.
Поле осуществляет социальное влияние общественного мнения на
индивида следующим образом. Находясь в какой-то точке, индивид
подпадает под воздействие двух информационных полей. В зависимости
от полученной информации он реагирует двумя способами: меняет свое
мнение или перемещается в направлении той области пространства, где
распространено мнение, которого он придерживается в настоящий момент.
Изменение вероятности того, что в определенный момент индивид
имеет мнение, описывается с помощью уравнения [2]
Движение
Ланжевена [2]
индивида
в
пространстве
описывается
уравнение
Полная динамика общества может быть выражена в терминах
индивидуальной функции распределения, которая даёт вероятность
обнаружения индивидов с определённым мнением в соответствующих
местах в какой-то момент времени в изучаемой области.
Вводя пространственно-временную плотность индивидов с мнением,
получается уравнение, которое вместе с уравнением пространственновременного изменения поля коммуникации дают четыре уравнения,
полностью описывающие рассматриваемую социальную систему
формирования общественного времени.
Пространственные подобласти с определённым мнением в изучаемой
области возникают либо при понижении социальной температуры ниже
критического уровня, либо при малом значении диффузии индивидов.
Можно
сказать,
что
благодаря
рассмотренной
модели
демократическое общество требует высокой активности индивидуумов
(высокая социальная температура), которая должна так же включать в себя
высокую мобильность членов общества. В частности Украина
присоединилась Болонскому процессу в образовательной сфере, который
ориентирован на поддержку мобильности студентов в рамках Европы [3].
Использованная литература:
1. Гуц А.К., Коробицын В.В., Лаптев А.А., Паутова Л.А., Фролова Ю.В.
«Социальные
системы:
формализация
и
компьютерное
моделирование». Омск: ОмГУ, 2000.
2. Holyst J.A., Kacperski K., Schweiitzer F. Phase transitions in social impact
models of opinion formation. – Los Alamos E-preprint: cond-mat/0004026
(2000). // Режим доступа: http://xxx.lanl.gov/abs/cond-mat/0004026
3. Schweiitzer F., Holyst J.A. Modelling Collective Openion Formation be
Means of Active Brownian Particles. – Los Alamos E-preprint: adaporg/9911005 v2 (2000). // Режим доступа: http://xxx.lanl.gov/abs/adaporg/9911005
СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ
СТРАТЕГИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ НА КРУПНЫХ
ПРЕДПРИЯТИЯХ
Гольфанд И.Я., Крапухина Н.В.
Научный руководитель – проф. Крапухина Н.В.
Московский Институт Стали и Сплавов
119049, г. Москва, Ленинский пр., д.4, каф. Инженерной кибернетики,
тел. +7 (915) 016-02-01, E-mail: inna.golfand@gmail.com
The article describes the approach employed for strategy development for
non-ferrous metals companies. The methodology applies the system analysis to
develop a strategy and we describe major outcomes. We have developed a
decision-making system that may help management to make right decisions and
to build a strategic plan of company development.
Наличие утверждённой стратегии развития отличает компании с
высоким качеством корпоративного управления. Стратегия, которая
представляет собой пошаговый план развития компании, является
необходимым компонентом управления компанией, который позволяет
четко следить за тем, куда движется компания и избегать ошибок на
стадии планирования действий, которые могут негативно повлиять на
капитализацию компании.
На сегодня отсутствуют работающие методологии разработки
стратегий развития компаний. Часто планы являются неэффективными изза недостаточного учета специфики компании, внешней среды, которая
влияет на компанию, наличия ресурсов для реализации стратегического
плана или прочих факторов.
В данной работе кратко описывается подход, предложенный авторами
для разработки стратегии компаний сектора цветной металлургии.
Предлагаемая методология основана на применении методов системного
анализа. Для формализации задачи используется теория конечных
автоматов с нечеткими правилами переходов. Теория конечных автоматов
позволяет представить процесс развития компании как последовательность
шагов, переводящих систему из одного состояния в другое.
Для
отображения структуры управленческих решений является метод,
основанный на ориентированных графах. Для построения дерева принятия
решений используются математические модели теории графов в
совокупности с экономической теорией расчета стоимости каждого из
решений принимаемых менеджментом. Происходит построение
циклического альтернативного графа, проходя по которому система
автоматически ищет кратчайший путь с максимальной стоимостью
компании при учете ограничений на ресурсы. Узлы графа соответствуют
возможным состояниям системы, а направления дуг – возможным
переходам. Теория графов позволяет наглядно представить стратегию
развития компании, отсечь неэффективные альтернативы, исключить
недопустимые переходы.
Для построения циклического альтернативного графа подходящего
для конкретно рассматриваемой компании требуется формализовать
правила, по которым будет строиться граф переходов из одного состояний
компании в другую. В данной работе данные правила формализуются
путем построения множества нечетких правил. Использование нечеткой
логики обусловлено наличием неточных и многозначных определений, как
при описании состояний компании, так и при формулировании входных и
выходных воздействий. Например, качественно могут быть описаны такие
переменные как позиционирование товаров компании на рынке, деловая
репутация, качество менеджмента, узнаваемость бренда, лояльность
клиентов, положение компании на рынке и прочие.
Множество нечетких правил R` формируется на основе анализа
стратегических альтернатив рассматриваемой компании и компаний
аналогичных рассматриваемой. Проводится анализ компаний, работающих
либо в том же секторе, где функционирует компания, либо в смежных
секторах, похожих по своим характеристикам. В базу данных вносятся все
данные по стратегическим решениям, которые были выполнены
компаниями за последние 5-10 лет и рассчитывается прирост стоимости
компаний, который произошел в результате выполнения данного
альтернативного решения и изменение основных финансовых и ресурсных
характеристик в результате выполнения альтернативы.
В случае, если компания является публичной, то прирост стоимости
на основе реализации стратегической альтернативы может быть отслежен
на основе изменения котировок ее акций на фондовых биржах.
После формирования множества нечетких правил происходит
построение циклического альтернативного графа. В систему вводятся
исходные данные о состоянии компании на нулевой момент времени. На
основе сформированной базы, система самостоятельно формирует
альтернативы развития компании на основе методов нечеткой логики.
Проходя по графу, система вычисляет прирост стоимостей и конечные
состояния при реализации каждой из альтернатив. Решается задача
оптимизации для поиска последовательности альтернативных решений
приводящих к максимизации стоимости компании при имеющихся
ограничениях на ресурсы.
Преимуществами обозначенной методологии являются возможности
ЛПР четко видеть эффект от реализации каждой управленческой
альтернативы и в любой момент корректировать стратегические действия.
Система принятия решений обозначает все альтернативные пути развития
и рекомендует наиболее эффективный с точки зрения максимизации
стоимости. Однако, окончательное решение и стратегию развития
компании ЛПР выбирает самостоятельно.
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА DEA ДЛЯ ОЦЕНКИ
КОМПЕТЕНТНОСТНОСТИ
НАУЧНО-ПЕДАГОГИЧЕСКОГО СОСТАВА ВУЗА
Добряк В.С.
Научный руководитель – к.т.н., доцент Мазорчук М.С.
Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е. Жуковского «ХАИ»
(61070, Харьков, ул. Чкалова,17, каф. Информатики)
e-mail: viktoriya.dobryak@gmail.com
The level of teacher's professionality is a significant factor in ensuring of
quality in education. This situation requires a modern educator not only to
improve professional competence all time, but also a high individual mobility.
To calculate the competence of teachers the use of DEA method is proposed,
where the effectiveness of each object is represented as a ratio of weighted sum
of outputs to a weighted sum of inputs. The developed system of monitoring
competence on the basis of the DEA, can not only get reliable results, but also
can see the dynamics of competence, hence it can predict teacher's professional
growth.
Современный этап образования характеризуется изменениями в его
направленности, целях, содержании, которое все более явно ориентируется
на свободное развитие личности, на ее самостоятельность и
конкурентоспособность, мобильность будущих специалистов в условиях
процесса интеграции Украины в мировое экономическое пространство. На
сегодня качество образования катастрофически отстает от темпов развития
науки и производства. Руководитель образовательного учреждения должен
владеть эффективной технологией оценивания, что смогла б позволить
отслеживать уровень профессионализма педагогов. Таким образом,
исследования в области оценки качества процесса образования является
весьма актуальной задачей. Целью данного исследования является
разработка автоматизированной системы диагностики оценивания уровня
профессиональной компетентности научно-педагогического состава
факультета технического ВУЗа.
Под «компетентностью» будем понимать совокупность необходимых
знаний и качеств личности, позволяющих профессионально подходить и
эффективно решать вопросы в соответствующей области знаний, научной
или практической деятельности [1]. Для научно-педагогического состава
ВУЗа набор компетентностей можно разбить на 3 основные группы:
контекстуальные компетентности (количество научных наград, пособий,
звание, должность), поведенческие (организация учебного процесса,
креативность) и специальные компетенции (информационная поддержка,
успешное управление проектами). На основе этих показателей можно
рассчитать уровень компетентности педагога используя метод DEA (date
envelopment analysis). Эффективность каждого объекта в данном методе
представляется в виде отношения взвешенной суммы выходов к
взвешенной сумме входов. Метод DEA предполагает сравнение каждого
элемента только с сопоставимыми для него аналогами. В
компетентностном подходе каждый преподаватель рассматривается как
объект, эффективность которого отображается подготовкой студентов.
Итак, входными данными модели являются следующие показатели:
1. S  Si iK1 - успеваемость студентов.
2. CC  CCi iN1 - контекстуальные компетентности (contextual
competences)
3. BC  BCi iM1 - поведенческие компетенции (behavioral competences)
4. TC  TCi iL1 - специальные компетенции (technical competences).
Выходная переменная это непосредственная оценка компетентности:
R
TeachC  TeachCi i 1 - оценка компетентности, где R – количество педагогов.
Целевая функция:
K
max TeachCi   v jSi
i 1
.
Ограничения:
N
M
L
i 1
K
i 1
N
i 1
M
i 1
i 1
i 1
 ui CCi   ui BCi   ui TCi  1 ,
L
 v jSi  (  ui CCi   ui BCi   ui TCi )  0
i 1
для всех r,
для всех i и j,
где u i - вес, относящийся к входным данным i (i=1..I);
v j , ui  0
вес, относящийся к выходным данным j (j=1..J);
Данный метод может применяться тогда, когда сами объекты поразному оценивают значимость входов и выходов, а также если имеется
значительная доля неопределенности или не согласия по поводу
значимости некоторых входов и выходов.
У каждого преподавателя ВУЗА профессиональная компетентность
складывается неравномерно и по существу в течение всей
профессиональной жизни. Автоматизированная системы мониторинга
компетентности на основе метода DEA, позволяет не только получить
достоверные результаты, но и увидеть динамику развития
компетентности, а значит, и сделать прогноз профессионального роста
педагога.
vj -
Использованная литература:
1. Щеглов П. Е. Профессиональный портрет специалиста в системе
управления качеством образования в вузе / П. Е. Щеглов, Н. Ш.
Никитина // Университетское управление: практика и анализ. - 2004. –
№ 1(29). С. 48-56.
ОПТИМИЗАЦИЯ ТАБЛИЦ ФИЛЬТРАЦИИ ИНТЕРНЕТ-ШЛЮЗОВ
Заниздра А.В.
Научный руководитель - к.т.н., доц. Шахновский Ю.С.
Национальный технический университет
«Харьковский политехнический институт»
(61002, Харьков, ул. Фрунзе 21, каф. Системный анализ и управление,
тел. каф (057) 707-60-25, e-mail: kandys@list.ru)
Was formulated models task optimization of tables of filtration and all
technical details were hide in graph of relations. For optimization tables of
filtration of Internet gateway use branch and bounds method and heuristic
algorithms. These methods enable abbreviate variety of search in branch and
bounds method. Was offer way of estimate of quality current partial solution.
Was widen dimension of tasks, which calculate the same period of time in two
times.
При прохождении через интернет шлюзы пакеты подвергаются
фильтрации с целью управления трафиком. Каждый из пакетов
приходящих на интернет шлюз обрабатывается программой фильтрации.
Через многие шлюзы поток пакетов настолько интенсивен, что время
затраченное на проверку условий фильтрации становиться большим, и
шлюз может не успевать делать расчеты. Фильтрующие проверки
представляют собой ряд последовательных условий. Если пакет
удовлетворяет текущему условию, то в данном условии задаётся что с
пакетом делать, и в дальнейших условиях этот пакет не проверяется.
Выгодно ставить условия, отсекающие большую часть пакетов, вперед, что
сокращает среднее время на обработку одного пакета. Но не все условия
можно менять местами. Если два условия задают правила для
пересекающихся множеств пакетов, то их порядок должен быть сохранен.
Такие отношения предшествования удобно представить в виде графа
зависимостей, вершины которого соответствуют условиям, а дуга
проводиться между двумя условиями в том случае, когда задаваемые ими
множества пакетов пересекаются. При построении графа зависимостей
(ГЗ) мы должны учитывать все тонкости устройств таблиц фильтрации,
после того как ГЗ построен, при решении модельной задачи этой
информацией можно пренебречь. Похожие задачи с аналогичными
приемами решения возникают и в других случаях. Когда есть большое
множество обрабатываемых объектов, и объект выбывает из рассмотрения
после того как найдено описывающее его условие. Примером другой
задачи с похожей математической природой является обработка пакетов
на роутинговых таблицах.
Задача решается с помощью эвристических алгоритмов и методом
ветвей и границ. Предлагаемые алгоритмы включают в решения условия в
порядке, заданном их приоритетами. Получение приоритетов зависит от
типов ГЗ (графа зависимостей). Даны методы решения для ГЗ имеющих
форму линейных цепочек и леса – точные, и для имеющих общий вид
эвристические.
При решении задачи используются приоритеты вершин графов
соответствующие правилам проверок. Однако эти приоритеты
вычисляются неточно, поскольку для точного вычисления приоритетов
необходимо знать оптимальную последовательность правил вычисление
которой есть наша цель. Вместо «истинных» приоритетов основанных на
вычислении оптимальной последовательности в работе предлагаются
приближенные алгоритмы расчета этих приоритетов для графов общего
вида. А для графов имеющих форму леса дан алгоритм расчета точных
приоритетов.
Определены стратегии поведения в решении возникших проблем,
использующиеся в построении эвристических алгоритмов.
Предложены способы для увеличения скорости работы метода ветвей
и границ:
- сокращение множества доступных, для включения;
- оценка перспективности продолжения поиска оптимума из текущего
частичного решения.
Были проделаны эксперименты как для таблиц фильтрации
сгенерированных с помощью специальных программ, так и для таблиц
фильтрации используемых у различных провайдеров Харькова. Выигрыш
в скорости работы роутинговых таблиц получался 20-30% в сравнении с
неоптимизироваными таблицами и 6-8% в сравнении с таблицами
фильтрации, оптимизированными с помощью жадного алгоритма. В тех
случаях, когда размерность позволяла рассчитать оптимальное решение,
предложенные эвристические методы проигрывали ему меньше 1%.
Алгоритмы этой работы позволяют сокращать множество поиска в
методе ветвей и границ. Разработан способ оценки качества текущего
частичного решения. Повышена размерность задач, считаемых за тоже
время, в два раза.
Использованная литература:
1. Вестник НТУ «ХПИ». Сборник научных трудов. Тематический выпуск
«Системный анализ, управление и информационные технологии».Харьков: НТУ «ХПИ». – 2003. - №18. – 184 с.
2. Р.Рассел. Linux 2.4 Packet Filtering HOWTO by Rusty Russell. 2000 г.
3. Аллан Леинванд, Брюс Пински Конфигурирование маршрутизаторов
Cisco = Cisco Router Configuration. — 2-е изд. — М.: «Вильямс», 2001.
— С. 368.
4. Журнал Linux Format #2(141), Февраль 2011 (Ubuntu 10.10, CentOS 5.5,
NetBSD 5.1).
5. Д. Колисниченко. Серверное применение Linux, 2 изд. БХВ-Петербург,
2009 г.
ПРОБЛЕМА ВЫБОРА МЕТОДА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ
ОПТИМИЗАЦИИ ФУНКЦИИ СЛОЖНОЙ СТРУКТУРЫ
Зварыч И.А.
Научный руководитель - доц., канд. техн. наук Малько М.Н.
Национальный технический университет «ХПИ»
(61002, Харьков, ул. Фрунзе, 21, кафедра Системного анализа и
управления,
тел. 057-707-61-03)
e-mail: maxim_malko@hotmail.com, ira_zvarich@mail.ru
Recently, a very urgent task of finding a global optimum of multidimensional functions of complex structure. The choice of method of
optimization of such functions is a separate important subtask. In this situation,
the most suitable optimization methods are the methods of random search,
among which occupies a special place method with directional cone.
Методы оптимизации призваны позволить выбрать наилучший
вариант конструкции чего-либо из всех возможных вариантов. В последнее
время развитию этих методов уделялось большое внимание, и в результате
был разработан целый ряд высокоэффективных алгоритмов, позволяющих
найти оптимальный вариант.
В случае многомерного пространства приходится сталкиваться с
различного рода проблемами, например, с громоздкостью вычислений.
Использование оригинальных подходов, основанных на случайном поиске,
позволяет обойти эти проблемы.
Методы случайного поиска имеют два преимущества. Во-первых, они
пригодны для любой целевой функции независимо от того, является она
унимодальной или нет. Во-вторых, вероятность успеха при попытках не
зависит от размерности рассматриваемого пространства. Методы
случайного поиска отличаются от регулярных (детерминированных)
методов оптимизации намеренным введением элемента случайности. Это
означает, что в одной и той же обстановке решение о направлении
рабочего шага, принятое по методу случайного поиска, будет разным.
Подобное «случайное» поведение является не только целесообразным, но
и в большинстве случаев и более эффективным, чем регулярное поведение.
В практических задачах, например, задачах моделирования
химической кинетики, многоэкстремальные функции встречаются
довольно часто. Именно поэтому проблема глобального поиска является в
настоящее время наиболее острой проблемой теории и практики
поисковой оптимизации. Задача отыскания глобального экстремума
многоэкстремальной функции многих переменных является значительно
более сложной и трудоемкой задачей, чем определение локального
экстремума. Дело в том, что многоэкстремальный объект почти не дает
возможности судить о поведении показателя качества по нескольким
наблюдениям, что возможно при унимодальности или выпуклости. Число
наблюдений при поиске глобального экстремума должно быть значительно
больше. Существует огромное количество алгоритмов глобального поиска.
Почти все они имеют сугубо эвристический характер и поэтому с трудом
поддаются классификации. Рассмотрим и проанализируем несколько
алгоритмов поиска: дискретный алгоритм, алгоритм с направляющей
сферой и алгоритм с направляющим конусом, т.к. все эти алгоритмы
имеют глобальный характер.
Дискретный алгоритм построен на базе дискретного алгоритма
самообучения. При использовании этого алгоритма система «сваливается»
в овраг и движется вдоль него. За счет случайного рыскания система в
процессе поиска позволяет ей отслеживать направление оврага ценой
весьма незначительных потерь на поиск.
В алгоритме с направляющей сферой случайные пробы определяются
точками на поверхности n-мерной гиперсферы, а сама гиперсфера
несколько выдвинута в направлении вектора памяти. Существует
модификация этого алгоритма – алгоритм с направляющим конусом.
Рассмотрим подробнее этот алгоритм.
Алгоритм заключается в том, что в пространстве параметров
определен гиперконус с вершиной в точке Х, ось которого совпадает с
направлением вектора памяти. Вокруг вершины конуса, как относительно
центра, проводится гиперсферу. Конус отсечет от этой сферы часть
поверхности, на которой случайно выбирается m пробных точек. Среди
этих точек выбирается точка соответствующая минимальному значению
функции качества. В этом направлении и производится рабочий шаг.
Направление поиска определяется указанным конусом, т.е. случайные
пробы выбираются внутри него. Направление вектора памяти при этом
следует определять наилучшей пробой предыдущего этапа. В каждом
конкретном случае существует оптимальное значение угла раскрытия
направляющего конуса, при котором система имеет достаточно малые
потери на поиск и при этом сохраняет необходимую инерционность,
которая нужна для преодоления «перевалов» функции качества.
Подводя итог, можно сказать, что алгоритм с направляющим конусом
обладает необходимыми овражными и глобальными свойствами, которые
хорошо применимы к решению задач моделирования химической
кинетики. Однако, следует отметить, что он весьма чувствителен к выбору
параметров поиска, которые нужно подбирать отдельно для каждой задачи
поиска. Понятно, что оптимальные значения параметров поиска зависят
целиком и полностью от вида функции качества и ее особенностей.
Использованная литература:
1. Растригин Л. Системы экстремального управления, Главная редакция
физико-математической литературы изд-ва "Наука", М., 1974, 632 с.
2. Брукс С. О случайных методах поиска максимума ,
О ПРИМЕНЕНИИ КОГНИТИВНОГО ПОДХОДА К
МОДЕЛИРОВАНИЮ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Илясова М.В.
Научный руководитель – доцент, к.п.н. Гинис Л.А.
Таганрогский Технологический Институт Южного Федерального
Университета
(347928, Россия, Ростовская область. г. Таганрог, ГСП-17-А, пер.
Некрасовский, 44. ТТИ ЮФУ, каф. ПИ, тел. +79515398896)
e-mail: mari-net@inbox.ru
Possibilities cognitive the approach to modelling of social and economic
systems are considered in the presented work. The model is designed as Fuzzy
Cognitive Maps (FCMs) with an impulse extended on it. The given approach is
offered to be used for research of social and economic systems in the conditions
of uncertainty.
В нашей жизни нас окружает множество различных систем. Под
системой обычно понимается объединение взаимодействующих
элементов, рассматриваемых как связное целое. Каждый элемент системы
производит определенные действия, что позволяет всей системе выполнять
возложенные на нее функции.
Сложные социально-экономические структуры, в которых можно
выделить основные компоненты, проще всего изучать с помощью моделей
многокомпонентных систем. Компонентами системы, которых должно
быть не менее трех, называются части, изменения которых независимы и
выражают все возможные изменения в составе системы [1]. Каждый
компонент может быть отдельной системой (чаще говорим подсистема).
Число компонентов зависит от условий, в которых находится система.
Для принятия научно обоснованных управленческих решений по
социально-экономическим системам (СЭС), необходимо предварительное
исследование их, анализ ситуации и выработка предложений по
управлению. Для проведения этих процедур естественным является
использование
математического
моделирования
и
проведения
вычислительного эксперимента. На сегодняшний день выделяют до 20
групп методов и приемов построения моделей. Предлагается использовать
когнитивный подход к моделированию многокомпонентных систем,
которыми являются СЭС. Когнитивное моделирование отличается
открытостью для специалистов и экспертов различных областей науки.
Это позволяет строить математические модели, дающие результаты,
которые легко интерпретировать на практике [2].
Как известно когнитивная модель – это четкий орграф. Особенностью
многокомпонентных задач является то, что с помощью орграфов удается
объединить в модели системы различные социальные, экономические,
экологические показатели. Часть из этих показателей может иметь
статистическую базу, часть не иметь, часть может оцениваться
количественно, а часть - качественно. С помощью решения
многокомпонентных задач можно оценить тенденцию развития системы.
При уточнении модели можно сформировать количественный прогноз
изменения показателей системы, а также найти различные варианты
воздействия на изучаемую систему с целью получения лучшего варианта.
Для объединения информации различной природы предлагается
строить нечеткую когнитивную карту. Нечеткая когнитивная карта (НКК)
показывает причинную картину, и позволяет представить модель
поведения системы в динамике. Также имеется возможность моделировать
и собственно концепты НКК согласно нечетким правилам и действиям
сложных систем.
Одной из основных проблем при построении НКК является вопрос о
назначении весов над дугами. Для решения этой проблемы мы предлагаем
использовать
коэффициент
корреляции.
Популярность
подхода
обусловлена двумя моментами: коэффициенты корреляции относительно
просты в подсчете, их применение не требует специальной
математической подготовки. СЭС как правило имеют большой массив
ретроспективной фактографической информации, поэтому выявить
взаимосвязь и ее тесноту между отдельными вершинами графа
(компонентами СЭС) не составит труда.
Основа моделирования многокомпонентных задач − импульсные
процессы. Сущность импульсного процесса состоит в том, что какой-либо
вершине задается определенное изменение. Эта вершина актуализирует
всю систему показателей, поэтому следует назвать ее активной или
активизирующей. Аппарат импульсного моделирования описан в [3].
Благодаря подходу, предложенному в данной работе, возможна
выработка и обоснование решений по управлению многокомпонентной
системой с определением возможных варианты ее развития.
Рассматриваемый подход синтезирует системный и когнитивные начала и
является универсальным научным инструментарием понимания поведения
сложных систем.
Использованная литература:
1. Кононов Д.А., Косяченко С.А., Кульба В.В. Модели и методы анализа
сценариев развития социально-экономических систем в АСУ ЧС. —
//АиТ. 1999. № 9.
2. Кочкаров А.А, Салпагаров М.Б. Когнитивное моделирование
региональных социально-экономических систем. Электронный ресурс.
URL:http://www.mtas.ru/Library/uploads/1168461258.pdf
3. Робертс Ф.С. Дискретные математические модели с приложением к
социальным, биологическим и экологическим задачам. – М.: Наука,
1986. – 496 с.
ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДУ «ФОКУС-ГРУП» ДЛЯ ФОРМУВАННЯ
ІНФОРМАЦІЙНОГО РЕСУРСУ
Іпатко С.І.
Науковий керівник - доцент Павлов П.Ф.
Харківський національний університет радіоелектроніки
(61166, Харьків, пр. Леніна, 14, каф. Соціальної інформатики,
тел. (057) 702-15-91)
E-mail: si@kture.kharkov.ua
The article discusses the use of methods of focus groups for the formation
of an information resource on the basis of public opinion.
Феномен громадської думки займає ключові позиції в теорії та
практиці PR. Формування громадської думки є показником важливості,
значущості питання для групи, приналежність групи до певної системи
відносин, широти (вузькості) її суспільних інтересів, рівнів розвиненості
(не розвиненості) самої групи. По відношенню до групи вона виконує
цілий ряд життєво важливих функцій: інформування та консультування
своїх членів з певного питання (проблеми), контроль за їх діями та
поведінкою, визначення позиції і допустимих (прийнятних, бажаних)
способів вирішення проблеми, форм участі в певного роду діяльності.
Громадська думка сприяє процесам формування згуртованості групи, а в
певних умовах і стабільності суспільства в цілому. У зміненому вигляді ці
функції громадської думки виконуються і по відношенню до зовнішнього
оточення групи (інші громадські групи; інститути держави і бізнес
структури). Відповідно: аналізуючи стан громадської думки, інститути
держави, політичні лідери, можуть отримати інформацію про ставлення до
них різних груп населення, прийнятності для громадян пропонованих
владою (лідерам) шляхів і методів вирішення проблем, отримати
пропозиції щодо їх вдосконалення, виявити найбільш конструктивні
форми співпраці з громадянами. Проведення соціологічних досліджень
будь-то методом масових опитувань, що стали тепер популярними,
вимагають спеціальної професійної підготовки.
Метод фокус-груп, або сфокусоване інтерв'ю вперше був
використаний соціологами Р. Мертоном і Р. Кендаллом (США) в 1944 р,
що випустили підручник "сфокусоване інтерв'ю" (який і до цього дня
залишається основним навчальним посібником) [1].
Фокус-група - метод збору та аналізу інформації, який дозволяє з
високим ступенем достовірності оцінити ефективність рекламної продукції
на будь-якому етапі її створення: від виникнення рекламної ідеї, до
конкретного рекламного продукту [2].
При обробці фактичного матеріалу визначається ціна і потенційна
систематичність продажів. Крім того, досить чітко визначився рівень
потенційної популярності видання. Чітко були простежені мотиви того чи
іншого купівельного поведінки майбутніх споживачів, і навіть ситуація,
при якій видання може бути куплено. Потрібно відзначити, що при обробці
фактичного матеріалу важливо емоційне сприйняття продукту, причому,
як вербалізовані (виражене словом), так і невербальне (жести, міміка).
Саме цей ракурс спостереження за групою дозволяє визначити глибинні
мотиви і причини того чи іншого купівельного поведінки.
У фокус-групі (якісному) застосовуються методи глибинного
групового інтерв'ю, що дозволяють "витягти" із респондента інформацію,
що не лежить на поверхні, яка показує широкий спектр ставлення до
товару, іміджу, позиції на ринку, протестувати нову ідею товару або його
реклами, або з'ясувати вплив конкретної реклами на споживача. Переваги
методу в обсязі інформації, яку він надає, і в більшій можливості
інтерпретації, які цей метод надає. Крім того, діапазон завдань, які
вирішуються за допомогою фокус-груп, надзвичайно широкий: від
діагностики іміджу політика до оцінки рекламного ролика чи
дизайнерського проекту. Фокус-група є суб'єктивним методом
дослідження (на відміну від соціологічного дослідження, яке є об'єктивним
методом збору та обробки інформації). Сенс цього методу в тому, що в
груповому обговоренні споживач включений до спілкування з собі
подібними. Тому психологічні бар'єри, що розділяють інтерв'юера і
інтерв'юйемого в соціологічному опитуванні, знімаються набагато
ефективніше, і емоційні реакції (дуже впливають на поведінку будь-якого
споживача в повсякденному житті) набагато яскравіше. Учасників фокусгрупи "фокусують" на питаннях, що цікавлять дослідника, з метою
отримати приховану інформацію [3].
Організація фокус-групових досліджень це складна справа, тому не
кожний дослідницький підрозділ, який проводить опитування, може
взятися за нього. Незважаючи на ці складності цей метод є одним з кращих
для оцінки ефективності використання конкретного ЗМІ для втілення PRполітики цільової організації.
Використана література:
1. Метод фокус-груп [Електронний ресурс] / Белановский С.А. - Режим
доступу: http://mirknig.com/knigi/1181160602-metod-fokus-grupp.
2. Фокус-групи [Електронний ресурс] / Режим доступу: http://oproscenter.info/method12.
3. Метод "фокус-груп" [Електронний ресурс] / Режим доступу:
http://mirslovarei.com/content_psy/METOD-QUOT-FOKUS-GRUPPQUOT-1835.
ПОБУДОВА ТА КЕРУВАННЯ ПРОГРАМНИМИ АГЕНТАМИ
НА ОСНОВІ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ
Кащеєв Д.Л.
Науковий керівник – доц., канд. техн. наук Дорофєєв Ю.І.
Національний технічний університет «ХПІ»
61002, Харків, вул. Фрунзе, 21, каф. системного аналізу і управління,
тел. (057) 707-66-54, факс (057) 707-66-01
The task of this research, were modeling of artificial life which presents the
food chainlet, consisting of three levels: plants, herbivorous and predators.
“Multi-agent approach” is used for the construction of model. In this model
every programmatic agent is built on the basis of artificial neural network. In the
beginning teaching of system made by “teacher”, and then the process of
evolution were modeled by the algorithm of teaching with out teacher.
Виникнення та швидкий розвиток інформаційних технологій надає
людству багато можливостей для моделювання різноманітних процесів як
у технічній галузі, так і в сфері біологічних систем. Однією з найбільш
цікавих задач є задача моделювання штучного життя. Створення подібних
моделей надає досліднику можливість не тільки вивчати принципи та
механізми взаємодії живих систем, їх еволюцію, але також і поглибити
своє розуміння роботи мозку людини, методів обробки та зберігання
інформації, здійснення людського мислення. На даний момент ця сфера
досліджень досить молода і тому існує безліч підходів та алгоритмів,
відносна ефективність котрих ще не досліджена.
Штучна модель не може враховувати усі фактори, які існують в
довкіллі реальних біологічних організмів, тому в 1943 році було
запропоновано якісно новий підхід до розв’язання цієї задачі [1]. Він був
заснований на створенні математичної моделі діяльності головного мозку
людини, та став основою для подальшого створення і розвинення ідеї
штучних нейронних мереж. Пізніше дослідникам стало зрозуміло, що
подібні системи не можуть існувати без навчання та самовдосконалення,
тому зараз дана галузь науки розвивається саме у цьому напрямку.
Метою цієї роботи є створення та навчання нейронної мережі для
керування штучною істотою в комп’ютерній грі. Ця гра надає можливість
користувачам створити власну штучну форму життя та прийняти участь у
конкурентній боротьбі з іншими видами.
Алгоритм створення нейронної мережі ділиться на дві частини.
Спочатку необхідно створити базову нейронну мережу. Для цього обрано
архітектуру багатошарової мережі прямого поширення сигналів. Кількість
нейронів у вихідному шарі визначається кількістю рішень, які може
приймати гравець на кожному кроці гри. Кількість прихованих шарів
мережі та кількість нейронів в кожному з них визначається в процесі
експериментів.
Користувачі комп’ютерної гри створили безліч штучних біологічних
видів, та дослідили ефективність власних видів відносно істот інших
користувачів. На основі спостережень за стратегіями гравців був
розроблений алгоритм, який надав можливість виділити найбільш
життєздатні та сильні види. Потім вони були поділені на три групи в
залежності від стратегії, яку використовує той чи інший вид для розвитку
та домінації. Далі кожна з цих груп використана як зразкова для навчання
нейронної мережі за допомогою методу «навчання зі вчителем». Отримані
після навчання нейронні мережі використовуються у подальшому розвитку
як базові.
Очевидним недоліком такого підходу є відсутність у нейронної
мережі можливості самовдосконалюватися та еволюціонувати в процесі
функціонування. Для вирішення цієї проблеми необхідно в отриманих
нейронних системах застосувати алгоритм «навчання з підкріпленням» на
основі навчаючого правила Хебба [2]. В процесі подальшого моделювання
створені нейронні мережі протистоять одна одній, що дозволяє вибрати
найбільш досконалу та пристосовану з них.
Розглянутий підхід можна порівняти с моделюванням харчових
ланцюгів, котрі описують ієрархію живих організмів в екосистемі.
Найпростіша модель включає програмних агентів, які належать до трьох
типів. У нижній часті ієрархії знаходяться рослини, які отримують енергію
від сонця та довкілля. Наступний рівень займають травоїдні істоти, яким
для виживання необхідно поїдати рослини. У горі харчового ланцюга
знаходяться хижаки, котрі поїдають травоїдних істот. Кожен програмний
агент створений на основі нейронної мережі.
Розглядаючи результати взаємодії програмних агентів через деякий
час можна побачити, що програмні агенти еволюціонували. Тобто вони
розробили іншу стратегію поведінки, яка дозволяє їм стати більш
конкурентоздатними та подовжити середній термін існування.
В результаті виконання даної роботи було здійснено дослідження
ефективності нейронних мереж, які були створені для керування
популяцією штучних біологічних істот. Для навчання нейронних мереж на
першому етапі використовувались алгоритми навчання зі вчителем, а потім
для підтримання процесів самовдосконалення використовувався алгоритм
навчання з підкріпленням. Отримані в результаті роботи нейронні мережі
планується використати у комп’ютерній грі, та дослідити їх ефективність у
протистоянні з людиною.
1. Jordan, M.I. Serial order: A parallel distributed processing approach. //
Institute for Cognitive Science Report 8604. – University of California, San
Diego: 1986.
2. Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в
приложениях / М.Т. Джонс; Пер. с англ. Осипов А.И. – М.: ДМК Пресс,
2004. – 312 с: ил.
РОЗРОБКА ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ СИСТЕМ
ДИСТАНЦІЙНОГО НАВЧАННЯ
Козирець М.О.
Науковий керівник - доц., канд. техн. наук Кащеєв Л.Б.
Харківський національний університет «ХПІ»
(61002, Харків, вул. Фрунзе, 21, фак. ІФ, каф. САіУ, тел. (057) 707-61-03)
e-mail. leoborka@rambler.ru, mkozyrets@mail.ru
Distance learning in the broadest sense - is the process of learning at a
distance by means of modern technology, including the central role played by
the Internet. The development of the web associated widespread distance
education around the world as a serious alternative to traditional forms of
training. And it is quite natural, given that it provides opportunities for students.
Дистанційне навчання в широкому значенні - це процес одержання
знань на відстані за допомогою сучасних технологій, головну роль серед
яких грає Інтернет. Саме з розвитком всесвітньої павутини пов'язують
широке поширення дистанційної освіти по всьому світу в якості серйозної
альтернативи традиційним формам навчання. І це цілком закономірно,
враховуючи які можливості вона надає студентам.
При дистанційному навчанні студент не зобов'язаний просиджувати
певний час в аудиторіях навчального закладу - для отримання знань
достатньо мати комп'ютер з виходом в Інтернет. Таким чином, надається
можливість самому вибирати, коли і в якому обсязі освоювати навчальний
матеріал. Вчитися дистанційно може будь-хто, але особливо ефективна
така форма отримання знань для зайнятих, обмежених в пересуванні і
географічно віддалених від столиць людей. Але не варто думати, що
дистанційний навчальний курс можна отримати, просто перевівши в
комп'ютерну форму навчальні матеріали традиційного очного навчання.
Одним з жорстких вимог, що пред'являються до матеріалів, є поєднання
принципів науковості та доступності. Перш за все, це відноситься до
робочих підручників з математики. Дуже важко вчити дистанційно
математиці. Ця проблема включає в себе два питання: по-перше, як
побудувати виклад основних понять так, щоб основну роль грали
найважливіші принципи і відношення, а по-друге, як привести у
відповідність ступінь труднощів матеріалу з можливостями учнів, що
володіють різними здібностями. При вивченні такої дисципліни як
математика виникають наступні труднощі: велика кількість проміжкових
обчислень, в яких плутаються; повторюваність обчислень; часто виникає
необхідність обговорити отриманий результат.
Використання Інтернет технологій в якості технологічної основи
дистанційного навчання досить обгрунтоване і пов'язано із збільшенням
можливостей технічних засобів зв'язку та розповсюдженням комп'ютерної
мережі Інтернет. На користь подібної основи для різних моделей
дистанційного навчання говорять наступні фактори, обумовлені
дидактичними властивостями цього засобу інформаційних технологій.
- Можливість надзвичайно оперативної передачі на будь-які відстані
інформації будь-якого обсягу, будь-якого виду (візуальної і звукової,
статичної і динамічної, текстової та графічної).
- Можливість оперативної зміни інформації через мережу Інтернет зі
свого робочого місця.
- Зберігання цієї інформації в пам'яті комп'ютера протягом необхідної
тривалості часу, можливість її редагування, обробки, друку та т. і.
- Можливість інтерактивності за допомогою спеціально створюваної
для цих цілей мультимедійної інформації та оперативного зворотного
зв'язку.
- Можливість доступу до різних джерел інформації, віддалених баз
даних, численних конференцій по всьому світу через систему
Інтернет, роботи з цією інформацією.
- Можливість організації електронних конференцій, у тому числі в
режимі реального часу, комп'ютерних аудіоконференцій і
відеоконференцій.
- Можливість запиту інформації з будь-якого питання через електронні
конференції.
- Можливість перенесення отриманих матеріалів на електронні носії
інформації, роздрукувати їх і працювати з ними так і тоді, коли це
найбільш зручно користувачеві.
Інтернет усунув або помітно знизив тимчасові, просторові і фінансові
бар'єри у поширенні інформації, створив власні інтегровані інформаційні
структури. Природно, це має величезне значення для освітньої системи,
адже інформація - «середовище проживання» всіх освітніх програм.
У зв'язку з цим, метою даної роботи є розробка інтерактивної
програми всередині web-сайту для дистанційного навчання теорії
ймовірності. Для реалізації цієї мети в даній роботі будуть реалізовані
алгоритми генерації випадкових чисел у вигляді Flash - програми, яку
можна розмістити на будь-якому сайті. Flash містить усі необхідні
оператори мови програмування і добре підтримується браузерами, тому
використання даної мультимедійної платформи є великою перевагою.
Таким чином, будь-який бажаючий, який відвідає даний сайт зможе
вивчити обраний предмет, користуючись усіма перевагами дистанційного
навчання, оскільки дистанційне навчання є прекрасною альтернативою
звичайному стаціонарному навчанню і вирішує значну частину проблем,
що постають перед системою освіти в сучасних соціально-економічних
умовах.
ДИСТАНЦИОННОЕ ОБРАЗОВАНИЕ. ПРИНЦИПЫ, ТЕХНОЛОГИИ
И МОДЕЛЬ ДИСТАНЦИОННОГО ОБРАЗОВАНИЯ
Конохова Н.В.
Научный руководитель – к.т.н., проф. Безменов Н.И.
Национальный технический университет
«Харьковский политехнический институт»
(61002, г. Харьков, ул. Фрунзе, 21, каф. Системного анализа и управления)
тел: (050) 964-88-56, e-mail: nataliia_konokhova@mail.ru
The interconnection of the stages of the distance education is examined and
analyzed. The attention is accented on the separate problems which arise in the
modern systems of the distance education.
Задача дистанционного образования – обучить, не имея прямого
постоянного контакта с обучаемым.
Базовыми принципами являются: во-первых, доступность обучения,
во-вторых, радикально новые формы представления и организации
информации, обеспечивающие максимальную степень ее восприятия, втретьих, достоверность сертификации знаний.
Анализируя существующие системы дистанционного образования,
можно прийти к выводу, что для его поддержки используются следующие
технологии: case-технология, TV-технология и сетевые технологии.
Рассмотрим их особенности.
При case-технологии учебно-методические материалы комплектуются
в специальный набор (case). Этот набор пересылается учащемуся для
самостоятельного изучения. Общение с преподавателями-консультантами
осуществляется в созданных для этих целей учебных центрах..
TV-технология, как следует из ее названия, основана на
использовании телевизионных лекций.
К сетевым технологиям относится интернет-технология и технологии,
использующие возможности локальных и глобальных вычислительных
сетей. В Интернет-технологии Интернет используется для обеспечения
учащихся учебно-методическим материалом, а также для интерактивного
взаимодействия между преподавателем и обучаемыми.
Для выяснения возможностей дистанционного образования
проанализируем отдельные стадии (этапы) обучения, которые так или
иначе присутствуют в любом учебном процессе, позволяя говорить об
универсальной модели обучения:
- стадия мотивации;
- стадия организации;
- стадия понимания;
- стадия повторения.
Начнем со стадии мотивации. Обучаемый должен иметь желание
учиться и осознавать необходимость этого. Учебный процесс по своей
природе целенаправлен, хотя и не исключает элементов случайности.
Понимание целей и ожидаемых результатов в значительной степени
облегчает восприятие новой учебной информации.
Этап организации. К числу организационных форм образования
относятся: лекции, практические, лабораторные, семинарские занятия,
курсовые работы и дипломное проектирование, консультации и т. п. Но
одной из основных форм получения знаний при дистанционном обучении
является самостоятельная работа.
Сегодня имеются технические возможности для того, чтобы
учащийся, находящийся на большом расстоянии от учебного центра,
прослушал и просмотрел лекцию профессора, принял участие в
видеоконференции или получил консультацию, выполнил компьютерный
лабораторный эксперимент и т. п.
Стадию понимания следует считать кульминацией дистанционного
образования. Она непосредственно связана с интеллектуальной
деятельностью студентов и менее всего подвержена влиянию извне.
Эта стадия взаимосвязана с этапом контроля и оценки, который
существенно зависит не только от интеллектуальной деятельности
обучаемого, но и в значительной мере от возможности проверки знания
материала в диалоге с опытным преподавателем. К стадии контроля и
оценки относится также и итоговый контроль, в процессе которого должен
быть объективно определен достигнутый студентом уровень знаний.
Стадия повторения предназначена для закрепления полученных
обучаемым знаний и умений, доведения их до уровня навыков и опыта
творческой деятельности.
На данном этапе развития, дистанционное образование имеет
специфические нюансы. Во-первых, обучающий должен быть уверен, что
на другом конце телекоммуникационной цепочки находится именно тот
человек, который претендует на получение не только определенных
знаний, но и документа об освоении образовательной программы. Вовторых, возникает реальная опасность некачественного дистанционного
образования, поскольку учебные курсы в Интернете предлагают не только
авторитетные учебные заведения, но и малоизвестные компании. Чтобы
избежать таких ситуаций, обучаемый должен проверить аккредитацию
выбранного учебного заведения, а конечный экзамен принимается либо
лично преподавателем, либо с помощью видеосвязи, если личный контакт
невозможен.
Список источников:
1. Волков В.Т. и др. Дистанционное образование: истоки, проблемы,
перспективы. - Самара: РИО СНЦ РАН, 2000. - 100с.
РОЗРОБКА НЕЧІТКОЇ СИСТЕМИ КЕРУВАННЯ ШВИДКІСТЮ АВТОМОБІЛЯ
Коршиков А.І.
Науковий керівник - доц., канд. техн. наук Дорофєєв Ю.І.
Харківський національний університет «ХПІ»
(61002, Харків, вул. Фрунзе,21, фак.ІФ, каф.САіУ, тел.(057) 707-61-03)
e-mail. yidorofeev@yandex.ua, toxa8802@mail.ru
In hired the task of construction of fuzzy control system, which in the
automatic mode supports the set rate of movement of car, is examined. For
realization of fuzzy conclusion it is suggested to use the algorithm of
Tsukamoto. Fuzzy logic is used in system control and analysis design, because it
shortens the time for engineering development and sometimes, in the case of
highly complex systems, is the only way to solve the problem.
Математичне моделювання фізичних явищ містить два принципові
етапи, які приводять до необхідності врахування складності та
невизначеності систем. Перший з них об’єктивно обумовлений невідомою
точною поведінкою процесів, що моделюються. Це, в свою чергу, веде до
неможливості сформулювати точний вигляд моделі фізичного процесу, що
пояснюється наявністю в них багатьох невизначеностей.
Другий етап, пов’язаний з проблемою адекватності математичного
моделювання реальних систем, полягає в суб’єктивній неспроможності
оцінювати події процесів абсолютно точно. Неясність, нечіткість
поведінки системи, відсутність достатньої інформації для моделювання
процесів не дозволяють коректно описувати моделі в рамках традиційних
підходів, що враховують невизначеність [1].
Використання теорії нечітких множин, яка є логічним доповненням
теорії ймовірності та теорії прийняття рішень, дозволяє вирішувати
складні недостатньо формалізовані інтелектуальні задачі на основі нових
конструктивних підходів.
В останній час нечітке моделювання є одним з найбільш активних та
перспективних напрямів прикладних досліджень в області теорії
автоматичного керування та прийняття рішень. Нечітке моделювання
виявляється особливо корисним, коли в описі технічних систем і бізнеспроцесів присутня невизначеність.
Дана робота присвячена розробці нечіткої системи керування
швидкістю автомобіля, яка повинна автоматично піддержувати завдану
швидкість та реагувати на динамічні зміни таких факторів, як кут нахилу
та радіус кривизни дороги і тому подібне, що робить використання сугубо
математичних підходів дуже складним і практично неможливим [2].
В якості вхідних змінних системи керування обрано відхилення
швидкості руху автомобіля від заданого значення і кінцеві різниці
відхилення швидкості першого та другого порядку. Кожна з вхідних
змінних є лінгвістичною змінною, які можуть приймати наступні значення:
Твідхилення_швидкості={"мале", "середнє", "велике"},
Трізниця 1 порядку={"мала", "середня", "велика"},
Трізниця 2 порядку={"мала", "середня", "велика"}.
Вказані значення лінгвістичних змінних є нечіткими змінними, кожна
з яких визначається за допомогою відповідної функції приналежності.
Вихідним параметром нечіткої системи керування обрано ступінь
відкриття карбюратора, терм-множина якої має вигляд:
Туг. відкр._карбюратора={"зменшити","залишити незмінною","збільшити"}.
Для реалізації нечіткого виведення пропонується алгоритм Цукамото
[1], який включає наступні етапи, які представлено на рисунку 1:
формування бази нечітких продукційних правил, фаззіфікація вхідних
змінних, агрегація підумов правил, активізація підзаключень правил,
акумуляція висновків, дефаззіфікація вихідних змінних, яка реалізується у
формі метода центра тяжіння для однокрапкових множин.
Вхідні
параметри
Об’єкт керування
Вихідні
параметри
Датчики
Вихідні
змінні
Дефаззіфікація
Нечітке виведення
Вхідні
змінні
Фаззіфікація
База нечітких
продукційних правил
Рисунок 1 - Архітектура системи нечіткого керування
Реалізація та моделювання нечіткої системи керування швидкістю
автомобіля виконана за допомогою тулбокса Fuzzy Logic математичного
пакета MATLAB. Результати експериментів свідчать про ефективність
запропонованого підходу.
Методи нечіткої логіки можуть успішно використовуватись в
системах керування та аналізу великих масивів даних. Вони дозволяють
ефективно розв’язати задачу та суттєво зменшують час та ресурси, які
необхідні для розробки та моделювання, особливо у випадку складних та
багатомірних систем.
Використана література:
1. Александр Леоненков, Нечеткое моделирование в среде MATLAB и
fuzzyTech, Санкт-Петербург, 2005 – 736с.
2. Прикладные нечеткие системы: Пер. с япон. / К.Асаи, Д.Ватада, С.Иваи
и др.; под ред. Т.Тэрано, К.Асаи, М.Сугэно. – М.: Мир, 1993.
ПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ СИНТЕЗ РЕГУЛЯТОРОВ ДЛЯ СИСТЕМ
АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПАРОВОЙ ТУРБИНОЙ АЭС
МЕТОДАМИ ВЕКТОРНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ
Косовская О. В
Научный руководитель – д.т.н., проф. Северин В. П
Национальный технический университет
«Харьковский политехнический институт»
(61002, Харьков, ул. Фрунзе 21, каф. Системного анализа и управления,
тел. (057) 702-15-91), e-mail: olya_kosovskaya@mail.ru
A steam turbine is the main engine for drive of the electric generator. The
main task of control of steam turbine on atomic power plant is to stabilize the
motion speed of its rotor, which runs the automatic control system of turbine.
The purpose of this work is multicriterion parametric synthesis of control
systems of steam turbine by methods of vector optimization. The most effective
regulator of automatic control system of steam turbine is a proportional-integraldifferential controller of frequency.
Основным двигателем для привода генераторов электрического тока
на электростанциях является паровая турбина. В настоящее время более
80% электроэнергии вырабатывается паровыми турбоагрегатами. В связи с
повышением требований к качеству и экономичности технологического
процесса производства электроэнергии и увеличивающимися колебаниями
ее потребления, а также применением паровых турбин на атомных
электростанциях к системам регулирования паровых турбин повышаются
требования по надежности, точности и быстродействию. Эффективность и
безаварийность работы паровых турбин во многом зависит от качества их
систем регулирования.
Основной задачей управления паровой турбиной энергоблока АЭС
является стабилизация частоты вращения ее ротора, которая выполняется
системой автоматического управления (САУ) турбиной. Для обеспечения
безопасной работы турбины после возмущающих воздействий отклонение
частоты в динамических режимах от ее номинального значения должно
быть ограничено в допустимых пределах и быстро возвращаться к
номинальному значению.
Важными показателями качества переходных процессов являются
максимальное отклонение частоты от номинального значения, показатель
колебательности и время установления процесса, которое должно быть
минимальным при выполнении ограничений, накладываемых на два
предыдущих показателя. Заброс оборотов не должен превосходить 9 %
сверх номинального числа оборотов, так как при большей частоте
вращения турбины в ее лопатках возникают опасные перенапряжения.
Повышение устойчивости и быстродействия САУ паровой турбины
можно осуществить путем оптимизации значений ее параметров.
Применяющиеся инженерные методы расчета систем управления
обычно основаны на существенном упрощении моделей и применении
приближенных косвенных скалярных критериев качества. Самым большим
недостатком расчетов систем управления турбинами АЭС является то, что
в этой области мало применяются модели и методы теории оптимизации.
Применение векторной оптимизации, преимущества которой заключаются
в гибкости постановок задач оптимизации, позволит существенно
повысить показатели качества САУ паровой турбины.
Цель доклада состоит в представлении и анализе результатов
многокритериального параметрического синтеза систем управления
паровой турбиной методами векторной оптимизации.
Для достижения поставленной цели сформированы математические
модели систем автоматического управления частотой с различными
регуляторами. Построение модели задачи векторной оптимизации
сводится к формированию векторной целевой функции. Для оптимизации
векторных целевых функций использованы векторные модификации
прямых методов безусловной минимизации функций: для одномерного
поиска — метода адаптации шага, для многомерной оптимизации —
метода Нелдера-Мида. Векторными методами проведена оптимизация
показателей качества САУ. Системы управления частотой с интегральным,
дифференциальным и интегрально-дифференциальным регуляторами
частоты оказались неэффективными, так как их оптимальным процессам
соответствуют отклонения частоты, превышающие 12 %.
Во всех вычислительных экспериментах оптимальное значение
коэффициента пропорциональной составляющей ошибки достигло
значения верхнего ограничения, оптимальные значения коэффициентов
интегральной и дифференциальной составляющей ошибки находятся
внутри допустимой области изменения параметров. Оптимальные
значения векторной целевой функции показывают, что в оптимальных
точках для пропорционального и пропорционально-дифференциального
регуляторов не выполнено ограничение на показатель колебательности, а
для пропорционально-интегрального и пропорционально-интегральнодифференциального регуляторов удовлетворены все ограничения.
В результате проведенной работы можно сделать вывод, что наиболее
эффективным регулятором для САУ паровой турбины АЭС является
пропорционально-интегрально-дифференциальный регулятор частоты,
обеспечивающий переходный процесс с минимальным отклонением
частоты и наименьшим показателем колебательности. Предложенная
математическая модель системы автоматического управления частотой
вращения ротора паровой турбины может использоваться для
исследования динамики системы при разных входных воздействиях без
использования натурных испытаний.
МЕТОД ПОИСКА ГЛОБАЛЬНОГО ЭКСТРЕМУМА НА ОСНОВЕ
ПРИНЦИПА СИММЕТРИИ
Литвиненко К.В.
Научный руководитель - д.т.н.,проф. Корсун В.И.
Национальный горный университет
(49005, Днепропетровск, пр. К. Маркса, 19, каф. Метрологии и
информационно-измерительных технологий,
тел. (056)373-07-46, (0562)67-20-29)
A new method for function minimization is given. An example of the
computer modeling of the search for minimum of nonlinear function is
presented.
При решении задач оптимизации проектирования и управления часто
возникает необходимость нахождения глобальных экстремумов функций.
Если функция на области определения является унимодальной, то поиск
абсолютного экстремума может быть осуществлен классическими
методами. Для функций многоэкстремальных
поиск глобального
минимума значительно затруднен.
Метод градиента является одними из самых распространенных
методов поиска. Дифференциальное уравнение, соответствующее данному
методу поиска имеет вид
dX
 a  gradQ (x) .
dt
Применение данного алгоритма к многоэкстремальным задачам
неэффективно, так как процесс поиска заканчивается в первом локальном
экстремуме.
Модификация градиентного метода в виде метода тяжелого шарика
описывается дифференциальным уравнением вида
d2X
dX
m
q
 d  gradQ ( x) .
2
dt
dt
(1)
Изменением параметров m и q можно
отыскать глобальный
экстремум, но только для функций с небольшой «рябью» поверхности.
Для поиска глобального оптимума предлагается распараллеливать
f (x ) путем
процесс поиска глобального экстремума функции
взаимодействия аргументов
функции:

x0 и x 2 вспомогательной симметрической

F ( y, z )  0,5  ( x0  x 2 ) T Q( x0  x 2 )  f ( x0 )  f ( x 2 ) . (2)
Синтезированный алгоритм для (1) и (2) поиска экстремума имеет
вид
 x0 
 x0 
d2  
d  
m 2 ....  q
...  gradF ( x0 , x2 )  0 . (3)
dt  
dt


 x2 

 x2 

Исследуем работу синтезированного алгоритма (3) для поиска
глобального минимума многоэкстремальной функции
f ( x)  k ( x  a) 2  b  c  cos(2x) .
При значениях параметров k  2 , a  4 , b  3 , c  0,5 , q  2 , m  10 и
начальных условиях x0  0, x2  10 и нулевых начальных скоростях
компьютерное моделирование решения системы (3) имеет вид:
10
8
6
zi 1
zi 3
4
2
0
2
0
20
40
60
80
100
120
140
160
zi 0
Несмотря на многоэкстремальный характер исследуемой функции,
процесс движения шариков сходится к глобальному минимуму x  4 .
Предложенный на основе симметрической вспомогательной функции
модифицированный алгоритм поиска экстремума обеспечивает процесс
сходимости точек к глобальному оптимуму в отличии от классических
методов градиента и метода тяжелого шарика.
Использованная литература:
1. Корсун В.И. Использование симметрии для распараллеливания
процесса поиска экстремума целевой функции в задачах оптимального
проектирования и адаптивной идентификации ∕∕Мат. Модели и
современные инф. технологии.Сб. науч. Тр.НАН Украины. Ин-т
математики.-К.:1998.-С.66-68.
OLAP – ТЕХНОЛОГИИ В ОРГАНИЗАЦИИ И МОДЕЛИРОВАНИИ
БИЗНЕСА
Ляднева З.С.
Научный руководитель – к.т.н., доцент Кащеев Л.Б.
Национальный технический университет «ХПИ»
(61002, Харьков, ул. Фрунзе, 21, каф. Системный анализ и управление, тел.
(057) 707-66-00, (057) 70-76-103)
e-mail: omsroot@kpi.kharkov.ua, факс (057) 707-66-01
Traditional accounts, even built with a single repository, lack of flexibility.
They are not "collapse", "deploy" or "turn" to get the desired presentation of
data. There should be a tool that would expand and collapse the data is easy and
convenient. As such a tool and is OLAP-the technology, development of which
is devoted to this work. On-Line analytical processing — OLAP — is a
convenient tool to quickly analyze large volumes of data and visual display of
results in the form of drawings, graphs, charts and tables. This class is targeted
programs mostly for senior management and is designed for the analysis of
complex process, which is the real life of any enterprise.
Ключевую роль в управлении компаниями играет информация. Как
правило, даже небольшие компании используют несколько информационных систем для автоматизации различных сфер деятельности. Это
системы складского учета, бухгалтерские системы, системы сбора отчетности с подразделений компании, а также множество файлов, которые
разбросаны по компьютерам сотрудников. Имея столько разрозненных
источников информации, часто бывает очень сложно получить ответы на
ключевые вопросы деятельности компании и увидеть общую картину. А
когда нужная информация все же находится на одной из клиентских
машин сети или локальном файле, то она часто оказывается устаревшей
или противоречит информации, полученной из другой системы.
Традиционные отчеты, даже построенные на основе единого хранилища,
лишены гибкости. Их нельзя "свернуть", "развернуть" или "повернуть",
чтобы получить желаемое представление данных. Необходим инструмент,
который позволил бы разворачивать и сворачивать данные просто и
удобно. Эта проблема эффективно решается с помощью информационноаналитических систем, построенных на базе OLAP–техологий. OLAP–
системы интегрируют уже существующие системы учёта, предоставляя
пользователю инструменты для анализа больших объёмов данных в
реальном времени, динамического конструирования отчетов, мониторинга
и прогнозирования ключевых бизнес–показателей [1].
Ключом к успешному применению методов интеллектуальных
вычислений служит не просто выбор алгоритма, а мастерство человека,
создающего инфологическую модель и возможности программы,
моделирующей процесс. Существуют две стороны успеха в поиске
данных. Во-первых – четкая и ясная формулировка задачи, подлежащей
решению. Во-вторых – использование корректных данных. После выбора
данных из всех доступных источников (или получения данных из внешних
источников) необходимо их преобразовать или сгруппировать в
определенном порядке. Чем больше аналитик может "играть" с данными,
строить модели, оценивать результаты, тем лучше может быть результат.
Работа с данными становится эффективней при интеграции следующих
компонентов: визуализации, графического инструментария, средств
формирования запросов, оперативной аналитической обработки,
позволяющей понять данные и интерпретировать результаты.
Диалоговая аналитическая обработка данных — OLAP — самой
идеологией своего построения является удобным инструментом быстрого
анализа больших объемов данных и наглядного отображения результатов в
виде рисунков, графиков, диаграмм и таблиц. Этот класс программ
адресован, в основном, для высшего руководящего звена и предназначен
для анализа сложного комплексного процесса, которым является реальная
жизнь любого предприятия. Выявленные с помощью OLAP–технологий
закономерности и тенденции — необходимая информация для принятия
управленческих решений, а также для создания различных отчетов и
презентаций.
Создание OLAP–системы на вашем предприятии позволит в реальном
времени анализировать данные по любым категориям и показателям
бизнеса на любом уровне детализации, а также производить мониторинг и
прогнозирование ключевых показателей бизнеса [2]. При этом вы можете
быть уверенными, что используете только актуальную информацию и
получаете полное ясное видение ситуации и единый механизм учёта,
контроля и анализа.
В результате проведенной научно – исследовательской работы была
построена многомерная модель OLAP, упорядоченные многомерные массивы которой увеличивают скорость поиска необходимой информации.
Разработанное программное обеспечение имеет удобный интерфейс и
позволяет быстро и эффективно обрабатывать и визуализировать
полученные данные.
Данный
программный
продукт
реализован
посредством
видеокомпонентов на закладке Decision Cube, входящих в состав Borland
Delphi 7.0.
Использованная литература:
1. Erik Thomsen, OLAP Solutions: Building Multidimensional Information
Systems, 2nd Edition, Boston, 1997 – 798p.
2. O’Brien, J. A., & Marakas, Management information systems, 9th Edition,
Boston, 2009 – 635p.
ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМ ОЦЕНКИ СЛОЖНЫХ ОБЪЕКТОВ ПРИ
РЕШЕНИИ ЗАДАЧ РЕЙТИНГОВОГО ОЦЕНИВАНИЯ НАУЧНОЙ И
НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ВУЗОВ УКРАИНЫ
Мазепа В.А., Рябоштан Е.А.
Научный руководитель – д.т.н., проф. Крисилов В.А.
Одесский национальный политехнический университет
(65044, 1, просп. Шевченко, г. Одесса, Украина
e-mail: opu@opu.ua)
Already more than two ten of years is in the whole world conducted active
work on drafting of rating of universities, and different researches are similarly
conducted in this area. In addition, perceptible positive influence of such
estimations is marked on forward development of the educational systems not
only in countries with the developed economy but also in countries, which are
on the stage of transition and countries which develop.
It should be noted, that the task of ranging of universities can be attributed
to one of types of tasks of the intellectual processing of data, it is classification.
Уже более двух десятков лет во всем мире ведется активная работа по
составлению рейтингов ВУЗов, а так же проводятся различные
исследования в этой области. В последние годы интерес к подобному
анализу деятельности ВНЗ Украины стал постепенно возвращаться. Это
обусловлено не только реформированием высшего образования и
интегрированием в международное образовательное пространство, но и
сложными процессами в стране в целом.
Анализ известных методик ранжирования ВНЗ показал, что в
зависимости от целей можно выделить два базовых направления
рейтингового оценивания:
- внешний (или рейтинг имиджа), т.е. направленный на оценку ВНЗ с
точки зрения абитуриентов (студентов), а также фирм (основных
потребителей выпускников, работодателей);
- внутренний (или управленческий рейтинг), направленный на оценку
университетов с точки зрения повышения эффективности их управления.
Следует отметить, что задачу ранжирования ВНЗ можно отнести к
одному из типов задач интеллектуальной обработки данных, это классификация, т.е. отнесение анализируемого объекта к одному из
заданных классов (категорий) соответственно его свойствам, структуре,
функциям и т.п., а также оценка сложного объекта (ОСО), т.е. вычисление
количественного показателя, который характеризует анализируемый
объект, на основании его свойств. Поэтому, задачу ранжирования ВНЗ
можно решать основными средствами и методами искусственного
интеллекта.
Основными этапами решения данной задачи являются:
- формализация и учеты цели задачи ранжирования;
- формирование пространства признаков;
- формализация сбора и предварительной обработки данных;
- кластеризация объектов анализа;
- непосредственное проведение рейтинга;
- анализ, верификация и интерпретация результатов.
В настоящее время в Украине сформировался определенный уровень
недоверия к рейтингам ВНЗ. Для того, чтобы свести это недоверие к
минимуму, необходимо обеспечить соответствие получаемых рейтинговых
оценок основным критериям, которые характеризуют их качество. К
таким критериям следует отнести наглядность, прозрачность,
надежность, репрезентативность и достоверность рейтингов ВНЗ.
Реализация теоретических достижений исследований в области
рейтингового оценивания позволила получить следующие практические
результаты:
- впервые разработанная методика сбора и верификации входных
данных при составлении рейтингов, которая базируется на гипотезе
компактности и статистических методах анализа данных;
- разработанные структуры данных и алгоритмы интеллектуальной
информационной системы обработки данных EXPEK Lite.
Система EXPEK Lite предназначена для количественной оценки
сложных объектов в прикладных задачах, в том числе, для анализа и
рейтингового оценивания научной и научно-технической деятельности
ВНЗ.
Программа автоматически распознает типы свойств заданных
объектов, может автоматически создавать соответствующие им требования
и таблицы эталонов, проводить групповые и одиночные расчеты
интегральных характеристик сложных объектов.
На базе использования системы EXPEK Lіte выполнено рейтинговое
оценивание научной и научно-технической деятельности ВНЗ МОНУ по
результатам 2006-2009 гг., а также решен ряд модельных задач по
исследованию качества известных и предложенных в работе рейтинговых
систем.
1. Нина ван Дайк. Двадцать лет ранжирования университетов :
[электронный ресурс] / Нина ван Дайк // Высшее образование в Европе.
– Системы и методы ранжирования в высшем образовании, 2005. – Том
XXХ №2 – Режим доступа : http://www.aha.ru/~moscow64/
educational_book/
2. Крисилов В.А Опыт проведения рейтингов украинских и российских
вузов / В.А.Крисилов, М.Л. Слуцкая // Ранжирование высших учебных
заведений: состояние, тенденции, проблемы. Коллективная монография
/ Под ред. В.Н. Бержанского. – Симферополь: ДИАЙПИ, 2007. – С. 29
– 41.
ПРОЕКТУВАННЯ СИСТЕМИ СТВОРЕННЯ ЗВЕРНЕНЬ НА
ОСНОВІ ДОПИСІВ КОРИСТУВАЧІВ ВЕБ-ФОРУМІВ
Марковець О.В., Пелещишин А.М.
Науковий керівник – д.т.н., проф. Пелещишин А.М.
Національний університет «Львівська політехніка»
(79013, Львів, вул. С.Бандери 12 каф. Інформаційні системи та мережі,
тел.(032) 258-25-38)
E-mail: san_markovets@ua.fm, тел. (093) 704-55-67
This article considers current problem of the necessity of web forum
posts processing. The strategy of web forums selection and processing
are proposed. The parameters needed for application design are
distinguished.
На сучасному етапі розвитку суспільства все більше людей
використовують інформаційні технології у повсякденному житті. Зокрема,
діляться своїми думками, проблемами та потребами за допомогою засобів
мережі Інтернет. Це і призвело до широкої популярності різних соціальних
мереж. До таких мереж належать зокрема тематичні веб-форуми.
З іншої сторони технічний прогрес сприяє впровадженню новітніх
технологій в державне управління. Це стосується систем електронного
урядування. На даному етапі розвитку взаємозв’язку державних органів
влади з громадянами спостерігається низький рівень взаємної довіри.
Більшість державних органів влади та органів місцевого
самоврядування вже використовують в своїй діяльності певні елементи
цих систем. Зокрема, використовуються системи збору (формування)
заявок громадян про нагальні потреби і проблеми. Недоліком цих систем є
низький рівень довіри громадян до органів місцевого самоврядування у
вирішенні їхньої проблеми, складність оформлення заявки та
невизначеність у її вирішенні.
Для популяризації систем електронного урядування та збільшення
навантаження саме на електронне опрацювання звернень громадян
пропонується використовувати інформацію, яка міститься в дописах вебфорумів.
Зокрема, може бути цікавою для працівників різних державних
органів влади інформація: обговорення рішень органів влади, що
стосується повсякденного життя громади; нові проблеми та незручності з
якими стикаються громадяни певного району; відгуки про діяльність
керівників та працівників служб місцевої влади; оцінки діяльності органів
місцевого самоврядування.
Провівши аналіз предметної області приходимо до висновку, що
необхідно спроектувати систему створення звернень громадян до органів
влади на основі дописів цих громадян на веб-форумах.
Для початку роботи потрібно розробити стратегії вибору та
опрацювання веб-форумів з дописами, які можуть бути цікавими для
подальшої роботи. На наш погляд оптимальними є:
- огляд певної кількості вибраних веб-ресурсів найпопулярніших в
регіоні;
- пошук, за допомогою пошукової системи Google, веб-форумів з
дописами користувачів, по ключових словах проблеми;
- домовленість про співпрацю з адміністрацією веб-форумів, по
цікавлячих тематиках
Згідно нормативних актів при створення електронного звернення
необхідно вказати інформацію: про автора звернення, проблему, яка
потребує вирішення та підтвердження достовірності звернення (підпис
автора звернення). Звернення, які містять не повну інформацію, не
розглядаються, хоча проблеми підняті в них реєструються.
При оформленні звернення на основі дописів користувачів вебфорумів виникають певні труднощі, такі як: ідентифікація дописувача;
виокремлення з теми обговорення веб-форуму проблеми, яка потребує
вирішення; визначення авторства звернення.
Ці проблеми пропонуємо вирішити наступним чином. Для
ідентифікації дописувача потрібно отримати від адміністрації веб-форуму
або з службових файлів його прізвище та ім’я, адресу проживання, вік,
соціальний статус та рейтинг на відповідному веб-форумі. Ця інформація
потрібна для підтвердження реальності проблеми, її розташування та
визначення пріоритетності виконання даної проблеми. Чим повніша
інформація про дописувача, тим вищий пріоритет у розгляді звернення.
При виокремленні проблеми звернення необхідно використати засоби
комп’ютерно-лінгвістичного
аналізу
допису.
Ми
пропонуємо
класифікувати проблеми по наборах ключових слів.
Для визначення авторства звернення ідеальним варіантом було б
використання цифрового підпису. Оскільки ця технологія на сьогодні не
набула широкого застосування ми пропонуємо авторство заявки
приписувати дописувачу який здійснив більше 50 % дописів по цій темі, в
іншому випадку, коли багато дописів від різних користувачів авторство
звернення приписувати модератору даної теми веб-форуму.
Використана література:
1. Сєров Ю. О. Методи аналізу ефективності Веб-форумів /
Ю. О. Сєров, Р. Б. Кравець, А. М. Пелещишин // Інформаційні системи та
мережі : Вісник Національного університету «Львівська політехніка». –
2009. 2.Пелещишин А.М. Позиціонування сайтів у глобальному
інформаційному середовищі (монографія) / А.М. Пелещишин. – Львів:
Вид-во Нац. ун-ту “Львівська політехніка”, 2007. – 260с 3. Марковець О. В.
Особливості інтелектуальної системи опрацювання заявок користувача /
Тез.доп. – Дніпропетровськ: ДНУ, 2009.
ПРОГНОЗУВАННЯ НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЙ ЗА
ДОПОМОГОЮ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ
Мельниченко С.Л., Тоніца О.В.
Науковий керівник – канд. фіз.-мат. наук, доцент Тоніца О.В.
Національний технічний університет «ХПІ»
(61002, Харків, вул. Фрунзе, 21, кафедра Комп'ютерної математики і
математичного моделювання, тел. (057)7076351)
To solve the problem of forecasting was chosen the generalized regression
neural network. The chosen network is able to predict natural indicators based
on performance in the previous steps.
У сучасних умовах господарської незалежності промислових
підприємств для багатьох з них досить актуальним постало питання про
прогнозування. Прогнозування - це передбачення майбутніх подій. Метою
прогнозування є зменшення ризику при прийнятті рішень. У більшості
випадків прогноз виходить помилковим, причому помилка залежить від
прогнозуючої системи та методів прогнозування. Для зменшення помилки
слід збільшувати кількість ресурсів, що надаються для прогнозу. При
деякому рівні помилки можливо добитися мінімального рівня ресурсів для
прогнозу. Основною проблемою прогнозування є виявлення неточності
прогнозу. Зазвичай, рішення, прийняте на підставі прогнозу має
враховувати помилку, про яку повідомляє система прогнозування. Таким
чином, система прогнозування повинна забезпечити визначення прогнозу і
помилки прогнозування [2].
Типовими додатками техніки прогнозу є передбачення цін на
фондовій біржі, прогноз погоди, прогноз споживання електроенергії,
прогноз відмов технічних систем і т.д.
Одним з найбільш популярних сьогодні підходів вирішення задачі
прогнозування є використання штучних нейронних мереж. Нейронні
мережі - це розділ штучного інтелекту, в якому для обробки сигналів
використовуються явища, аналогічні тим, що відбувається в нейронах
живих істот. Найважливіша особливість мережі, що свідчить про її широкі
можливості і величезний потенціал, полягає в паралельній обробці
інформації всіма ланками, що дозволяє значно прискорити процес обробки
інформації. Крім того, при великому числі міжнейронних сполук мережа
набуває стійкість до помилок, які виникають на деяких лініях. Інша не
менш важлива властивість - здатність до навчання і узагальнення
накопичених знань. Нейронна мережа має риси штучного інтелекту.
Натренована на обмеженій множині даних мережа здатна узагальнювати
отриману інформацію і показувати хороші результати на даних, що не
використовувалися при її навчанні. У рамках цього підходу поведінка
деякого процесу найчастіше перетворюється в часовий ряд, і далі
нейронної мережею прогнозується вже поведінка цього часового ряду [1].
При виборі архітектури мережі зазвичай випробовується кілька
конфігурацій з різною кількістю елементів. Виходячи з того, що завдання
прогнозування є окремим випадком завдання регресії, випливає, що вона
може бути вирішена наступними типами нейронних мереж:
багатошаровим персептроном (MLP), радіально-базисною мережею (RBF),
узагальнено-регресійною мережею (GRNN) та мережею Вольтеррі.
При вирішенні задачі прогнозування часових рядів в якості нейронної
мережі була обрана узагальнено-регресійна мережа, яка реалізує методи
ядерної апроксимації.
Рисунок 1 – Загальна структура мережі GRNN
GRNN-мережа має два приховані шари: шар радіальних елементів та
шар елементів, які формують зважену суму для відповідного елемента
вихідного шару.
Обрана нами нейронна мережа була програмно реалізована за
допомогою Neural Network Toolbox - пакета розширення MATLAB.
Побудована мережа дозволяє виконувати прогнозування природних
показників (температура, вологість) і показників технологічного процесу
для визначення ймовірності надзвичайної ситуації.
Використана література:
1.
Осовский С. Нейронные сети для обработки
информации / Пер. с польского И.Д. Рудинского. – М.: Финансы и
статистика, 2002. – 344 с.
2.
Тарасенко Р.А., Сидоркин К.В., Костюхин М.Н.
Прогнозирование на основе аппарата нейронных сетей.
3.
http://www.scorcher.ru/neuro/science/perceptron/nets.php#grnn.
4.
http://ru.wikipedia.org/wiki/Прогноз.
5.
http://ru.wikipedia.org/wiki/Искусственная_нейронная_сеть.
КОМПЛЕКСНЫЙ МОНИТОРИНГ КАК ИНФОРМАЦИОННЫЙ
БАЗИС УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ
Пряничникова А.А.
Научный руководитель – д.т.н., проф., зав. каф. СТ Петров Э.Г.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина,14, каф. Системотехники,
тел. (057) 702-13-06),
e-mail: pryanik_alla@mail.ru
This publication provides an overview of the problems of modern control
systems solutions to the problem by creating a system that would take into
account not only economic factors but also social and environmental. And an
overview of the concept of monitoring.
В современном мире очень быстрыми темпами развивается
промышленность,
экономика,
совершенствуются
технологические
процессы. Все эти процессы отражаются на жизни общества, и планеты в
целом. Человечество живет лишь одной мыслью ― как приумножить свой
капитал! К сожалению, мало кто задумывается над последствиями своих
действий. А ведь природные ресурсы не бесконечны, окружающий мир не
вечен! Поэтому сейчас перед мировым сообществом стоит задача
пересмотра существующей системы жизни и разработка совершенно новой
концепции планирования и дальнейшего существования.
Первый шаг на пути решения данной проблемы уже сделан. Так,
ученые уже отошли от концепции «экономического роста» и перешли к
так называемой концепции «стабильного развития». Концепция
«экономического роста» предполагает принятие решения всего по одному
скалярному критерию ― «максимум ожидаемой прибыли». В то время как,
концепция «стабильного развития» при решении любых задач опирается
на следующие три критерия: экономический, социальный и экологический.
Для того, чтобы определить в каком направлении следует развиваться,
необходимо изучить текущее состояние объекта или исследуемого
процесса. Это возможно осуществить с помощью проведения
мониторинга.
Мониторинг ― процесс отслеживания состояния объекта с помощью
непрерывного или периодически повторяющегося сбора данных,
представляющих
собой
совокупность
определенных
ключевых
показателей. Мониторинг является очень важным компонентом при
планировании, действии, принятии решений, так как своевременное
вмешательство в деятельность того или иного объекта иногда позволяет
избежать очень серьезных ошибок и негативных результатов.
Цель мониторинга ― сбор, изучение и подготовка информации для
принятия и анализа решений, повышение эффективности принятия
управленческих решений.
Основные задачи мониторинга: оценивание текущего состояния
объекта и процессов, происходящих в нем; анализ данных для
установления
определенных
закономерностей
хода
процессов;
кратковременное прогнозирование процессов, которые могут происходить
в исследуемом объекте; визуализация результатов мониторинга и подача
их конкретному пользователю. [1]
Как указывалось выше, проектируемая система должна учитывать три
критерия: экономический, социальный и экологический. Следовательно
мониторинг необходимо проводить в данных трех областях. Определим, в
чем сущность каждого из трех видов мониторинга.
Экономический мониторинг ― систематический сбор, обработка и
анализ информации, которая может быть использована для
совершенствования процесса принятия управленческих решений в системе
предпринимательства; косвенно ― для информирования общественности
или прямо ― как инструмент обратной связи в целях осуществления
проектов, оценки программ и выработки стратегий. [2]
Социальный мониторинг ― это система регулярных измерений,
которые проводятся на протяжении некоторого промежутка времени и
дают возможность определить динамику количественных и качественных
изменений разных составляющих социальных процессов. Главной целью
социального мониторинга является получение информации, которую
можно использовать для повышения действенности социальных
программ.[1]
Экологический мониторинг ― это комплексная система наблюдений и
анализа состояния природной среды, в первую очередь загрязнений и
эффектов, вызываемых ими в биосфере. Задача экологического
мониторинга заключается в выявлении в экосистемах изменений
антропогенного характера. [3]
Таким образом, если объединить эти три вида мониторинга, то
возможно получить такую систему управления, которая позволила бы
своевременно и эффективно решать текущие задачи и планировать
дальнейшее развитие.
Использованная литература:
1.
Калачова І.В., Рудич О.А. Використання соціологічних
даних при здійсненні соціального моніторингу // Статистика України.
― 2006 ― №2. ― С. 11-21.
2.
Скрипченко А.Ю. Направления устойчивого развития
организаций потребительской кооперации. Дис. … к.э.н. Белгород,
2004. 222 с.
3.
Межжерин В.А. Специфика экологического мониторинга
// Экология. ― 1996 ― №2. ― С. 83-88.
ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ
СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТЬЮ
РЕГИОНАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ
Растворцева С.Н.
Белгородский государственный университет
(308015, Белгород, ул. Победы, 85, каф. Мировой экономики,
тел. (4722) 30-14-20)
e-mail: Rastvortseva@bsu.edu.ru
Mathematical model of social-economic efficiency management in spatial
development is suggested. Factorial analysis of regional efficiency formation is
observed in Russian regions.
Необходимость управления эффективностью развития региона
обуславливается ограниченностью ресурсов, невозможностью расширения
экономики за счет экстенсивных факторов, наличием большого числа
субъектов управления в регионе, разнонаправленностью их интересов и
сложностью взаимоотношений. На современном этапе отдельные стороны
концепции управления эффективностью на различных уровнях иерархии
социально-экономических
систем
рассматриваются
в
работах
отечественных и зарубежных ученых, таких как Дж. Грейсон, А.Г.
Гранберг, Б.М. Гринчель, Т.А, Дудник, А.В. Иванов, Л.Э. Лимонов, Д.С,
Синк, Л.Т. Снитко и др.
В рамках построения концепции управления социальноэкономической эффективностью развития региона требуется разработка
оптимальных инструментов управления эффективностью. Одним из таких
инструментов, на наш взгляд, может стать экономико-математическая
модель управления эффективностью. Разработка модели управления
социально-экономической
эффективностью
развития
региона,
направленной на определение взаимосвязи между факторами и резервами
роста эффективности, несомненно, оптимизируют процесс ее управления.
В качестве объекта исследования выступили регионы Центрального
федерального округа России, период исследования – 1997-2006 гг. В
качестве обобщающего показателя используется показатель социальноэкономической эффективности развития региона. Факторные показатели
можно разбить на семь групп формирования эффективности
регионального развития: эффективность структуры экономики (3
показателя), эффективность использования трудовых ресурсов (4),
капитала (4), инновационного развития региона (3), внешнеэкономической
деятельности (1 показатель), развития малого предпринимательства (1),
социальная эффективность региона (4).
В ходе априорного анализа изучения матриц парных коэффициентов
корреляции, и исходя из теоретических положений о социальноэкономической эффективности, построена модель:
у = 114 - 2,6 х2 + 3 х4 + 80 х6 + 2454 х8 + 2539 х9 ,
(1)
где у – социально-экономическая эффективность регионального развития;
х2 – доля оптовой и розничной торговли в ВРП;
х4 – производительность труда в регионе;
х6 – затратоотдача труда в регионе;
х8 – фондоотдача основных фондов в регионе;
х9 – фондовооруженность региона.
Представленная
многофакторная
регрессионная
модель
демонстрирует, за счет каких факторов и насколько социальноэкономическая эффективность в регионах, наиболее полно использующих
резервы повышения эффективности, выше, чем в регионах, наименее
полно использующих резервы повышения эффективности. Эта модель
позволяет проанализировать причины отклонения эффективности
регионов от среднего по обследуемой совокупности уровня и определить,
за счет чего происходит изменение эффективности: воздействия субъектов
управления эффективностью или влияния рыночных факторов.
Модель предполагает деление факторов формирования социальноэкономической эффективности регионального развития на регулируемые
субъектами управления и рыночные факторы. Из представленных в модели
показателей производительность труда в регионе, фондоотдача и
фондовооруженность регулируются рыночными факторами, в первую
очередь, спросом и конкуренцией. Доля оптовой и розничной торговли, на
наш взгляд, наиболее регулируемый показатель, так как помимо
перечисленных выше факторов на развитие оптовой и розничной торговли
оказывает воздействие покупательная способность и спрос населения, а
также законодательные региональные и федеральные нормативные акты.
Построение модели продемонстрировало, что наиболее высокие
показатели социально-экономической эффективности наблюдаются в г.
Москве, Липецкой, Белгородской и Московской областях. Из числа
регионов-лидеров наиболее полно использует имеющиеся резервы
Московская область. Считаем необходимым отдельно отметить
Калужскую область, эффективность регионального развития в которой в
большей степени зависит от действий субъектов управления, нежели от
факторов рыночного воздействия.
Предложенная модель управления эффективностью может служить
основной для прогнозирования эффективности развития региона на
будущий период. В процессе реализации конкретных мероприятий в
рамках системы управления региональной эффективностью использование
разработанной модели позволит не только проводить оперативный
мониторинг эффективности хозяйствующих субъектов, но и осуществлять
итоговый контроль.
ХРАНЕНИЕ ДАННЫХ БОЛЬШИХ ОБЪЕМОВ В СУБД, ПОИСК
Русаков И.Ю.
Научный руководитель – доц. Шахновский Ю.С.
Национальный технический университет
«Харьковский политехнический институт»
(61002, г. Харьков, ул. Фрунзе, 21, каф. Системного анализа и управления)
e-mail: ilia.rusakov@gmail.com, тел: (097) 332-97-97
Modern enterprises frequently run mission-critical databases containing
upwards of several hundred gigabytes and, in many cases, several terabytes of
data. These enterprises are challenged by the support and maintenance
requirements of very large databases (VLDB), and must devise methods to meet
those challenges.
В условиях современной информационных потоков, возникают задачи
быстрого поиска информации в базах данных по заданным параметрам.
Такие задачи возникают в биллинговых системах, поисковых системах
банковской деятельности, крупных корпорациях, на транспорте и т.д.
Для решения данных задач используют «полнотекстовый поиск».
Полнотекстовый поиск (Full Text Search) в базах данных является одним из
востребованных механизмов доступа к содержимому любой современной
информационной системы, которые хранят метаинформацию, а зачастую,
и сами документы, в базе данных. Современные веб-приложения, по сути,
являются интерфейсом, способом организации доступа к базам данных. По
мере накопления документов в системе неминуемо возникает проблема
организации эффективной навигации по системе, чтобы посетитель сайта
смог за минимальное количество кликов найти нужный документ. Помимо
стандартной, зачастую ручной, навигации с использованием рубрикации
(тематической, по типу материалов, категории пользователей и т.д.),
полнотекстовый поиск является одним из самых эффективных методов
навигации. Для исследования задачи поиска информации по содержанию
были выбраны два метода. Первый основан на использовании различных
механизмов поиска групп символов (полных слов или их фрагментов) в
текстах документов с учетом нескольких логических условий или их
комбинаций (одновременное присутствие в документе нескольких
терминов, отсутствие термина или альтернатива присутствия любого из
выбранных терминов в одном тексте). К сожалению, слово само по себе
многозначно и его присутствие в тексте с точки зрения содержательности
найденных документов дает не много. Без учета полного ряда синонимов
термина и его контекстного окружения невозможно обеспечить ни
полноту, ни точность содержательного поиска. Отдельные программы
поиска в тексте позволяют учитывать весь ряд словоформ искомого
термина, что особенно важно для русского языка, где мы имеем до 60
словоформ одной основы, а также его лексическое окружение, например,
два термина неупорядоченно в группе из 4 смежных слов. Очевидно, что в
таком случае возможности содержательного поиска существенно
расширяются. Можно продемонстрировать, что правильная реализация
профессиональных систем контекстного поиска даже без смыслового
исследования текста, то есть его семантического анализа, позволяет
ограниченным количеством поисковых операций найти в тексте все
фрагменты, содержащие лексические образы произвольной проблемы
любой степени общности. Второй механизм поиска базируется на
различных классификаторах информации. Информация предварительно
вручную или автоматически по некоторым ключевым словам отбирается и
"привязывается" к соответствующей теме (рубрике) классификатора. Как
правило, таких классификаторов предлагается не более двух и их объем не
превышает 1000 тематик. Задача состоит в том, чтобы в предложенном
иерархическом списке найти тему в наибольшей степени соответствующей
его проблеме, а затем просмотреть все тексты, отнесенные поставщиком
информации к просматриваемой рубрике.
Целью данной работы есть анализ методов поиска по базам данных
больших размеров, а также реализация наиболее результативного метода,
который дает весомый выигрыш в производительности. Для достижения
этой цели необходимо: выбрать метод поиска, реализовать его на языке
программирования C#, произвести соответствующую настройку сервера
баз данных.
Для реализации метода было написано программное обеспечение, в
котором использовался модифицированный метод полнотекстового
поиска. Данное программное обеспечение на текущий момент
используется крупной американской фирмой, занимающейся организацией
продаж, учетом и настройкой кассовых аппаратов и комплектующих.
Произведены исследования, которые показали, что данный метод является
наиболее подходящим для решения задач быстрого поиска текста.
Таким образом, с помощью метода полнотекстового поиска удалось
ускорить процесс поиска в базах данных больших размеров. Описанный
подход может быть использован в таких сферах как: биллинговых
системы, поисковых системах, в банковской деятельности, в бухгалтерии.
НЕЧЕТКАЯ МОДЕЛЬ НЕЛИНЕЙНОЙ ТРАНСПОРТНОЙ ЗАДАЧИ
Серая О.В., Дунаевская О.И.
Научный руководитель – к.т.н., доц.Серая О.В.
Национальный технический университет «ХПИ»
(61002, Харьков, ул. Фрунзе, 21, каф. Компьютерного мониторинга и
логистики, тел.: (057) 707-66-28, e-mail: Seraya@kpi.kharkov.ua)
There has been considered a nonlinear multi-index transportation problem
in case, when parameters of the problem are fuzzy values. A solving approach is
being offered. There has been proposed a theorem on the basis of which
decomposition of
the
original multi-index problem to a
set
of twoindex problems is being considered.
Традиционные задачи транспортной логистики формулируются в
терминах линейного программирования. При этом используется
предположение, что стоимость перевозки продукта по любому маршруту
пропорциональна его объему. На практике часто такое предположение не
выполняется. Целевая функция задачи при этом становится нелинейной.
Задача усложняется, если при постановке задачи необходимо учитывать,
что стоимость перевозки зависит не только от пары «поставщикпотребитель», но также от типа перевозимого груза, типа используемых
транспортных средств и т.д. Возникающие при этом задачи становятся
многоиндексными.
Общая формулировка q -индексной нелинейной транспортной задачи
такова: найти набор X  xi1i2...iq , минимизирующий целевую функцию

nq
n1 n2
  ...   i1i2 ...iq xi1i2 ...iq
i11i2 1 iq 1
n1 n3
nq
 ...  xi1i2 ...iq
i1 1i3 1 iq 1

n2 n3
nq
и удовлетворяющий ограничениям   ... 
 ai2 ,
i2 1 i3 1 iq 1
…,
n1 n2
nq 1
  ...  xi1i2 ...iq  aiq
i11i2 1 iq 11
,
n1
 ai1 
i11
n2

i2 1
xi1i2 ...iq  ai1 ,
ai2  ... 
nq
 aiq ,
iq 1
i1  1,2,..., n1 , i2  1,2,..., n2 , iq  1,2,...,nq , i s  1,2,..., ns , s  1,2,...,q , xi1i2 ...iq  0 .
В [1] предложена методика решения такой задачи, которая основана
на следующей теореме.
Теорема.
Для того, чтобы набор X *  xi*1i2 ...iq  был решением сформулированной
задачи необходимо и достаточно, чтобы этот набор, удовлетворяя
ограничениям, минимизировал
n2

nq
 (1) ( X )   ...   i1i2 ...iq xi1i2 ...iq
i2 1 iq 1
,
т.е.


 n2

q
q


 ...   i1i2 ...iq x *i1i2 ...iq  min   ...   i1i2 ...iq xi1i2 ...iq  , для всех i1  1,2,..., n1 .
n2
n
i2 1 iq 1


n
X

i2 1 iq 1


Использование этой теоремы обеспечивает декомпозицию исходной
задачи.
При этом, в частности, двухиндексная задача: найти набор X  x1, x2  ,
минимизирующий
n2
n1
i2 1
i11
      x 
n1 n2
X
i1 1i2 1
i1i2
и удовлетворяющий ограничениям
i1i2
 xi1i2  ai1 ,  xi1i2  bi2 , xi1i2  0 , i1  1,2,..., n1 , i2  1,2,..., n2 , сводится к решению n1
одноиндексных

Lx
задач
    x 
n2
1i2
i1i2
i1i2
i2 1
вида:
и
найти
x1i2 ,
набор
удовлетворяющий
минимизирующий
ограничениям
n2
 xi1i2  a1 ,
i2 1
xi1i2  0 , i1  1,2,..., n1 , i2  1,2,..., n2 .
Если при этом функции i1i2 x i1i2  выпуклы вверх, то каждая из этих
задач легко решается [2]. Естественные трудности возникают, если какиелибо параметры этих целевых функций – нечеткие величины. Возможный
подход к решению таких задач состоит в следующем. Пусть целевая
функция каждой из одноиндексных задач имеет вид
n
F  X ,      i xi ,  i  ,  i - нечеткий параметр, i  1,2,..., n .
(1)
i 1
С
использованием
параметров
i
функций
 
принадлежности
i i
нечетких
формируем функции принадлежности нечетких значений
слагаемых целевой функции F X ,  , зависящие от X . Теперь положим
значения нечетких параметров  i равными их модальным значениям  i(0) ,
i  1,2,..., n ,


и решим задачу отыскания набора
n

F X ,  (0)    i xi ,  i(0)
i 1
X
, минимизирующего
, и удовлетворяющего ограничению  x  a .
n
i 1
i
Пусть X (0) - решение этой задачи. Тогда в качестве решения задачи
(1), с одним ораничением, примем набор X , минимизирующий составной
критерий
n 

J      i xi , i d i  X  X (0)
i 1
 X  X .
T
( 0)
Смысл введенного критерия понятен. Первое слагаемое определяет
суммарную площадь функций принадлежности слагаемых целевой
функции задачи, зависящую от X и которую желательно минимизировать,
а второе – характеризует отклонение искомого решения от модального.
Использованная литература:
1. Серая О.В. Многоиндексные нелинейные транспортные задачи. /
Восточно-европейский журнал // О.В. Серая, О.И. Дунаевская.- 2007. № ½. – С.54 – 56.
2. Раскин Л.Г. Анализ сложных систем и элементы теории оптимального
управления. –М.: Сов. Радио, 1976.-344с.
МЕТОД ПОИСКА КРАТЧАЙШЕГО ПУТИ НА ГРАФЕ С
ОГРАНИЧЕННОЙ ПРОХОДИМОСТЬЮ ВЕРШИН
Сорокоумова М.А.
Научный руководитель – доцент, к.т.н., Кащеев Л.Б.
Национальный Технический Университет «Харьковский Политехнический
Институт»
(61105, ул. Зерновая д. 6/6, кв. 57, тел. 063-48-01-229)
e-mail: msaLife@yandex.ru, leoborka@rambler.ru
The research examines the routing task variation related to the graph theory
and broad range of application, for example this task can be used to plan
important traffic in a city with signal-controlled junction and limited trafficcontroller number. This task is also appropriate for solving problems with layout
of roads provided finite number of tunnels, junctions etc. Dijkstra modified
method was used to resolve the task as the least unprofitable.
В работе рассмотрена разновидность задачи маршрутизации,
относящейся к теории графов и имеющей широкую область применения.
Данная задача формулируется следующим образом: Дан взвешенный
граф G(V,E) (V — множество вершин графа, E — множество ребер) без
петель и дуг отрицательного веса (рис. 1). На графе требуется найти
кратчайший маршрут между двумя вершинами, при условии, что n вершин
заблокировано, и что можно разблокировать k<=n вершин. Решение
данной задачи позволит решить несколько важных практических задач.
Например, спланировать важные перевозки в городе с регулируемыми
перекрестками и ограниченным числом регулировщиков. Или требуется
прокладка дорожной сети, при этом допускается ограниченное число
тоннелей, перекрестков и т.п.
2
3
2
1
3
S
2
1
n=4
k=3
2
3
1
T
1
2
1
Рисунок 1 - Пример задачи маршрутизации
2
1
Для решения данной задачи можно применить различные методы:
1 Метод полного перебора
2 Метод ветвей и границ
3 Модифицированный метод Дейкстры
В этой работе был выбран модифицированный метод Дейкстры как
наименее затратный.
Для решения данной задачи с помощью выбранного алгоритма
необходимо произвести следующие действия: каждой вершине из V
сопоставляется метка, состоящая из двух велечин – минимального
известного расстояния от этой вершины до S (с условием что количество
снятых по пути блоков не превышает заданного) и количество снятых на
этом кратчайшем пути блоков и, по возможности, вторую метку большее
расстояние, но с меньшим количеством блоков. Алгоритм работает
пошагово — на каждом шаге он «посещает» одну вершину и пытается
уменьшать метки связанных с ней вершин на основании своей первой
метки, или если количество снятых блоков превысит допустимое, то
второй. Работа алгоритма завершается, когда все вершины посещены и
имеют метку с допустимым количеством блоков, или минимальным
возможным, но большим допустимого. В случаях, когда общее количество
блоков на графе n много больше допустимого для снятия k, в алгоритме
предусмотрен откат к уже пройденным вершинам, для поиска более
затратного пути, с меньшим количеством снятых блоков.
1'
5'’
4'
7'’’
4'
T
S
2
3'
7'
9'(8'’’)
9'’’
(10')
n=4
k=3
- блокированная
вершина
- кратчайший
путь
Рисунок 2 - Решение задачи модифицированным методом Дейкстры
Очевидно, в общем случае алгоритм будет работать быстрее, чем
алгоритмы с полным перебором всех маршрутов. Характерной чертой
предложенного решения является то, что при выборе маршрута не
происходит минимизация числа блокированных вершин – разблокировка
здесь выступает лишь как ограничение – можно ли найти допустимый
маршрут, и если да, то среди допустимых находится путь минимального
суммарного веса.
Использованная література:
1. Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход. М.: Мир,
1978.
2. Зыков А. А. Основы теории графов. — М.: «Вузовская книга», 2004 –
664 с.
3. Оре О. Теория графов. — 2-е изд.. — М.: Наука, 1980.-336с.
4. Емеличев В. А., Мельников О. И., Сарванов В. И., Тышкевич Р. И.
Лекции по теории графов. М.: Наука, 1990. 384с.
5. Окулов С.М. Программирование в алгоритмах. - М. : БИНОМ.
Лаборатория знаний, 2004. - 341 с.
РОЗПОДІЛЕНА ЕКСПЕРТНА СИСТЕМА ДЛЯ ПЕРЕВІРКИ
ПСИХОЛОГІЧНОЇ СУМІСНОСТІ КОЛЕКТИВУ
Сотникова Є.В.
Науковий керівник - доц., канд. техн. наук Марченко Н.А.
Харківський національний університет «ХПІ»
(61002, Харків, вул. Фрунзе, 21, каф. Системного аналізу і управління,
тел. (057)7076103)
e-mail. nmarchenko@kpi.kharkov.ua, jojo@i.ua, (050)7502305
Using of expert judgements help our modern world to find some
compromises in different spheres, such as system and market analyses, social
and political, scientific and technical forecasting etc. The formation of solutions
without any statistic data is very important feature of expert judgements. Also
they allow determining quantitative and qualitative characteristics of object.
Актуальним питанням сучасного етапу розвитку соціальнопсихологічних процесів в суспільстві є необхідність поєднувати
психологічні методики, математично-статистичні методи та експертні
оцінки.
Психологія управління групами людей різних масштабів вимагає
нових підходів. В сучасних умовах існування різнопланових корпорацій
або певних великих об’єднань виникає проблема злагодженості членів
подібних організацій, тобто постає питання сприятливого соціальнопсихологічного клімату колективу. Ця актуальна задача з’являється одна з
перших, коли мова йде про досягнення високих та якісних результатів
спільної діяльності членів колективу[1].
У зв'язку з обмеженими можливостями застосування в психології
математичних методів, відсутністю або недостатнім обсягом статистичної
інформації, неможливості або недоцільності використання вимірювальних
або розрахункових методів важливу роль в одержанні психологічної
інформації грають евристичні (неформальні) прийоми. Серед них особливе
місце займають експертні оцінки, засновані на досвіді, передбаченні,
інтуїції кваліфікованих фахівців.
На сьогоднішній день в науковому світі існують різні за змістом та
підходом спеціалізовані тестові методики. Незважаючи на те, що до них
часто додають індивідуальний підхід фахівців, актуальність застосування
експертних оцінок має сенс, тому що подібні методи дають змогу
визначити не тільки кількісні, а й якісні характеристики об’єкту, що
досліджується. Перевагами експертних систем є можливість формування
рішень в умовах відсутності представницьких і достовірних статистичних
даних, в умовах браку інформації або часу, відсутності чітких,
формалізованих критеріїв їх оптимальності, невизначеності наслідків
рішень, що приймаються, а недолік загалом пов'язаний із суб’єктивним
характером експертної інформації [2].
З урахуванням специфіки проблемної області вдале сполучення
тестових методик та експертних оцінок дає змогу точніше поставити
«діагноз» проблеми з використанням індивідуального підходу до об’єкта
та задачею, що вирішується, а також, якщо є необхідність, побудувати
відповідний прогноз.
З метою вирішення одного з важливих питань соціальнопсихологічної та управлінської сфер діяльності людини, а саме, перевірки
психологічної сумісності колективу, пропонуємо розроблений варіант
поєднання тестових методик, які базуються на статистичних алгоритмах
факторного та дискримінантного аналізів, а також методі контрастних
груп, та експертних оцінок, в основу яких покладена процедура Кемені.
Відповідно до даної процедури на першому етапі експертами будується
допоміжне строге колективне ранжування результатів тестів у порядку
відданих пріоритетів. На другому – за допомогою програмної реалізації
будується матриця відносин, що формується на основі порівняння
пріоритетів кожного з експертів. За результатами матриці відносин
створюється матриця втрат, елементи якої визначають відстані від
довільного ранжування до всіх ранжувань, зазначених фахівцями. Далі
підраховуються строкові суми та ітераційно «вилучається» мінімальна з
них, що і очолює рейтинг колективного вибору, до остаточного
формування результату ранжування експертних оцінок.
Важливе значення в розвитку експериментальних методик мають
технічні засоби стимуляції, реєстрації й обробки подібної інформації. Для
цього в роботі пропонується використовувати web-інтерфейс, що дозволяє
одночасно мати доступ до інформації експертам та користувачам
інформаційної системи.
Таким чином, в розподіленій web-орієнтованій експертній системі
передбачається впровадження психологічних тестових методик щодо
визначення психологічного портрету групи людей; формування інформації
про варіанти сполучення окремих індивідів у соціально-виробничі групи;
проведення колективної експертної оцінки фахівців даної галузі на основі
аналізу отриманих даних та їх ранжування; і, як підсумок, збір та обробка
отриманих результатів експерименту з використанням комбінації
клієнтських і серверних технологій – HTML, CSS, DHTML, JavaScript і
PHP із забезпеченням доступу до бази даних, створеної в MySQL.
Використана література:
1. Андреева М.П. Профессиональные задачи социальной психологии в
новой ситуации // Психологический журнал. – Том 26. – 2005. – № 5. –
с. 9-13.
2. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы
экспертных оценок. – М., 1982.
О СТОХАСТИЧЕСКОМ МОДЕЛИРОВАНИИ
СОЦИАЛЬНЫХ СИСТЕМ
Спичак Д.Г.
Научный руководитель – доц. Павлов П.Ф.
Харьковский национальный университет радиоэлектроники
(61166, Харьков, пр. Ленина,14, каф. Социальной Информатики,
тел. (057) 702-15-91),
E-mail: si@kture.kharkov.ua
The modeling of social systems in this thesis was considered. It describes
the stochastic model of social systems using a Langevin stochastic equation and
Fokker-Planсk equation.
В современном мире мы каждый день сталкиваемся с различными
социальными процессами. Каждый из них характеризуется тем, что он не
может быть строго заданным либо детерминированным. Они всегда не
постоянны, подвержены неожиданным случайным малым изменениям
даже в обстоятельствах, когда, казалось бы, все взято под контроль. Если
прибегнуть к сравнению, то можно сказать, что социальный процесс
подобен броуновской частице, т.е. частице, двигающейся на первый взгляд
по вполне определенной траектории, но которая при близком
рассмотрении оказывается сильно извилистой с массой мелких изломов.
Подобные незначительные отклонения – флуктуации – от казалось бы
гладкой линии, появляются в силу того, что на частицу воздействуют
многочисленные хаотически перемещающиеся молекулы окружающей
среды. В случае социальных систем флуктуации трактуются как свобода
воли участников социального процесса.
Для математического описания социального процесса, подверженного
флуктуациям, можно воспользоваться понятим стохастического процесса.
Для исследования броуновского движения использовалась теория
уравнения Ланжевена [1]. Суть заключается в том, что есть s(t)=(s1(t),…,
sn(t)) - некоторое векторное поле, описывающее социальный процесс, есть
сила, действующая на социальную систему. В наиболее общем виде
уравнение Ланжевена [2] записывается следующим образом:
- где внешняя сила F(t) может быть и потенциальной. В данном случае
s=s(x,t). Следовательно, социальный процесс s зависит от дополнительных
параметров, входящих в фазовое пространство.
Используемое обозначение s(t) для стохастического процесса
означает, что в момент времени t случайная величина s принимает
некоторое значение [s(t)](w). Введя коэффициенты дрейфа и
коэффициенты диффузии можно получить уравнение Фоккера-Планка [2]
Уравнение
Фоккера-Планка
уравнению Ланжевена [3]
эквивалентно
стохастическому
Выражение
описывает изменения в процессе s, обусловленные флуктуациями,
которые предполагаются коррелированными и гауссовыми.
После преобразований приходим к распределению Гаусса [3]
дисперсия которого,
В случае неограниченной свободы действий, социальный процесс
будет обладать постоянно возрастающей дисперсией, что должно привести
социальный процесс в неустойчивое состояние. Из этого можем сделать
вывод, что если учасников социального процесса (индивидумов) не
ограничивать (т.е. установить беззаконие или анархию), то социальная
система, в которой это происходит будет разрушена.
Использованная литература:
1.
Гуц А.К., Коробицын В.В., Лаптев А.А., Паутова Л.А.,
Фролова Ю.В. Социальные системы: формализация и компьютерное
моделирование. Омск: ОмГУ, 2000.
2.
Helbing D. Boltzmann-Fokker-Planck Equations as a
foundation of Behavioral of Behavioral Models. - Los Almos E-preprint:
cond-mat/9805384 (1998). - http://xxx.lanl.gov/abs/cond-mat/9805384
4.
Бартоломью Д. Стохастические модели социальных
процессов. М.: Финансы и статистика, 1985.
ВИЯВЛЕННЯ ВЕРБАЛЬНОЇ МАНІПУЛЯЦІЇ В ЗМІ З
ДОПОМОГОЮ ЕЛЕКТРОННИХ ЗАСОБІВ
Стасула Н.Б.
Науковий керівник – д.т.н. проф. каф. ІСМ Пелещишин А.М.
Національний університет «Львівська політехніка»
(79013, Львів, вул. Ст. Бандери, 12, каф. Прикладної лінгвістики,
тел..(032)398-938)
e-mail: pl@lp.edu.ua, факс (032) 272-56-80
One of the paradoxes of the modern civilisation is the simultaneous
development of the democratic traditions and institutes and the rapid rise of the
manipulative methods and technologies. Four categories are suggested for using
language: to get people to do things, to get people to say things, to keep people's
attention, and to maintain social relationships In this article considered the
analysis of verbal manipulation usage in modern media in order to influence on
human behavior and consciousness and considered computer content analysis as
a method of identifying verbal manipulation in the media.
ЗМІ (або мас-медіа) - це не лише канал повідомлення, який
неупереджено передає повідомлення, але саме посередник, medium, який
інерпритує і забарвлюює інформацію (як у відомій формулі Г. М.
Маклюена «the medium is the message» - посередник суть повідомлення ).
ЗМІ не просто інформують, але й здійснюють соціально-психологічний
вплив на особистість. Цим визначається специфічність ЗМІ в
інформаційному просторі зокрема і в суспільстві в цілому[2,c.7-12].
Відштовхуючись від прийнятого в лінгвістиці положення про те, що
основною ознакою мовного акту вважається ознака цілеспрямованості, де
мета визначається як намір мовця зробити певний вплив на адресата, що
саме мета мовного акту виступає параметром необхідності для розуміння
та інтерпретації дій і явищ, Дж. Остін вперше привернув увагу до того, що
вислів може являти собою не тільки повідомлення інформації, а й
здійснення багатьох інших дій [1,c.58].
Розглянемо надалі комп’ютерний контент-аналіз як електронний
метод виявлення вербальної маніпуляції. Власне контент-аналіз є
емпіричним методом, за допомогою якого можна описати зміст текстів,
ознаки повідомлень та соціальну дійсність. КА дозволяє систематично та
максимально об’єктивно досліджувати великі масиви інформації й окрім
кількісного опису очевидного змісту даних, виявляти імпліцитну
інформацію — мету автора, репрезентацію адресата повідомлення та ін. А
під комп’ютерним контент-аналізом далі будемо розуміти аналіз текстових
матеріалів, у якому всі кроки виявлення змістовних властивостей
(характеристик) і визначення сукупностей концептуальних показників
тексту здійснюються за допомогою алгоритмів, тобто явних логічних або
статистичних операцій. [3,c.397]. Згідно типології програм для
комп’ютерного контент-аналізу О.Іванова є три типи програм: Перший тип
програм — повністю автоматизовані пакети для контент-аналізу. (Word
Stat, Crawdad Text Analysis System, Diction, САТРАС та ВААЛ; Другий тип
програм — надзвичайно прості та універсальні пакети підрахунку частот
різних слів в текстах. (Wordstat, Yoshikoder, Concordance, HAMLET);
Третій тип програм — напівавтоматичні пакети для ручного кодування
текстових даних. Вони спрощують деякі технічні аспекти кодування
(Atlas.ti, MaxQDA та Transana). Всі перелічені програми дають для
лінгвіста(чи буль-якого іншого користувача) можливість за допомогою
комп’ютера оцінити той чи інший текст в електронному виді, віднайти та
декодувати мовні тактики маніпуляції. Ми можемо знайти як частотність
вживаних слів так і наявність окремих слів в тексті, які будуть вказувати
нам на маніпуляцію. Варто зазначити, що використання в текстах статей
друкованих чи електронних ЗМІ найрізноманітніших мовних стратегій є
надзвичайно поширеним явищем в сучасному мас-медійному просторі.
Вербальні технології є досить ефективними при їх використанні для
впливу на поведінку сучасного читача, адже вони найрізноманітнішими
способами привертають нашу увагу.
Отже, підсумовуючи все вищесказане, мас-медіа являються потужним
апаратом для впливу на свідомість особистості, і пояснюється це , перш за
все, всеохопленістю і всемаштабністю цього каналу впливу на особистість,
а також різноманіттям способів подання інформації і можливість
використання багатьох прийомів маніпуляції на практиці ЗМІ, адже жоден
інший соціальний інститут не володіє такою кількістю інформації та
засобів маніпулювання свідомістю особистості. В свою чергу,
комп’ютерний контент-аналіз один із найефективніших та зручних методів
виявлення вербальної маніпуляції в електронних засобах масової
інформації. Цей аналіз допомагає нам зробити систематичну числову
обробку, дозволяє дати власну оцінку та інтерпретувати форму і зміст
джерела інформації.
Використана література:
1.
Доценко Е. Л. .Психология манипуляции. Феномены,
механизмы, защита/Доценко Е .Л. – Волгоград: 1996, - с.56-174.
2.
Матвієнко В.Я. Соціальні технології/ Матвієнко В. Я. –
К.: Українські пропілеї, 2001. – 59с.
3.
Семотюк О.Л. Комп’ютерний Контент-аналіз: основні
завдання, сфери застосування, переваги та недоліки /Семотюк Орест
Любомирович – Вісник Львівського ун-ту. Серія журналістики. – 2004
– Вип.25. – 397-401с.
ПРОБЛЕМЫ КОНСТРУИРОВАНИЯ МОДЕЛЕЙ
СОЦИО-ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Трифонова Ю.М., Журавлёва О.В.
Консультант доц., к.т.н. Северилов В.А.
ВСЕИ (Винница) Тел. 46-21-19, e-mail: severilovvictor0@gmail.com
Offered and realized technology of constructing of workings models of
social technical economic. The role of linguistic models is analysed. The
examples of simple and difficult models, got on the base of the offered
technology are considered.
Постановка проблемы. Развитие социальных систем во всём мире
характеризуется трендом увеличения разрыва между возможностями
средств коммуникации, обработки и представления информации и
масштабами и глубиной использования этих возможностей. В дорогих
программных продуктах чаще возникают очень дорогие программные
ошибки, возможно обусловленные автоматизацией профессионального
программирования. Всё более интенсивно используются компьютерные
модели для бизнес-анализа, прогнозирования спроса или результатов
голосований. Однако, эффективные модели конфиденциальны, или дороги.
Общедоступные модели - «чёрные ящики», в которых упрятаны
классические методы линейного и нелинейного программирования. В
технической сфере становится нормой то, что все большая часть
проектирования и испытаний выполняется в режиме «комьютерной
симуляции». Пока модели поведения потребителей книг, покупателей в
гипермаркетах менее адекватны реальности, чем модели технических
систем. Создатели новых продуктов часто беспомощны в прогнозировании
поведения потребителей в условиях тесного конкурентного окружения и
«непредсказуемых потребителей.
Пути решения проблемы. Анализ существующих технологий
разработки моделей и программ социо-технико-экономических систем
(СТЭС) приводит к следующей последовательности этапов разработки:
- сбор разнородной словесной информации, а не статистики – словесные
описания более информативны для человека читающего и
многоязычного, чем обычно неполные, неточные статистические данные;
- неформальная обработка этой информации для составления диаграмм
влияния и выделения функциональных подсистем;
- построение и исследование функциональных элементов непосредственно
в среде пакета для моделирования;
- составление текстов программ «в псевдокодах» для проблемных модулей,
описывающих сложные преобразования и взаимодействия;
- развитие программы - имитационная модель становится генератором
новых знаний для улучшения программы, модели и объекта
моделирования.
100
Doh j
10
a1 j
1
1
10
100
Доход фірми (нормований)
Доход групи (нормований)
Результаты разработки. Предложенная технология имеет право на
существование среди десятков эффективных технологий программ
индустрии потому, что без дорогих средств моделирования получены
новые рабочие модели для систем класса «производители, продукты,
потребители». На рис.1 представлен пример моделирование активных
систем (для студентов). На рис. 2 сложная модель для процесса выбора
потребителей на линейке продуктов с учётом обучения.
1 10
4
1 10
a1u 100
3
VP ( mu  la) 
for q  1  Me
Sq  1  1
Dfirmu
Yq  1  1
for q  1  Me
100
for t  1  Tmodel
1
j
Ранг групи населення
Число "успіхів"
Число "успіхів"
частота (імовірність)
av
10
as q
1
v
число "успіхів"
100
Sq  t1  if ( rnd ( 1)  mu  1  0) Sq  t
Yq  t1  Yq  t  if rnd ( 1)   1  la Yq  t  1  0 Sq  t
"next q"
 Tmodel
Y
100
Rang3q
rz1v
10
u
Ранг фірми
100
v
1
10
100
ORIGIN  1
Rang1q
Rang2q
Рабочая модель
10
as q
Статистика реальності
1 10
3
1
1
10
v
q
число "успіхів"
Ранг елемента
100
3
1 10
Віртуальна статистика
q
Ранг елемента
Рисунок 1 - Моделирование активных систем. Пример.
Программа моделирования
NxMxK (Vepr  Al) ;
Тестирование программы

 {51,1} 
NxMxK  Mistc   Al  

{50,50}


 Nvyz  

 
Темпы продаж
 linpfrS 
Продукты линейки
Время
150
( Vdox)  Kcd
Lokl  rtPо  VP   ob 1mean
1
Темпы продаж
продуктов
линейки
100
50
0
0
20
40
60
80
100
120
цін а продукту
Ценности
продуктов
линейки
140
160
180
200
Рисунок.2
- Процесс выбора потребителей на линейке продуктов.
" Істинна оцінка" цінності продукта
Розподіл доходів споживачів (відображений на цінову шкалу)
.
Выводы: Показано, что если интегрировать языковые, социальнопсихологические, экономические аспекты на базе рациональной
программы.
Темп продаж продукту
ПЕРСПЕКТИВЫ СИНТЕЗА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ
УПРАВЛЕНИЯ МЕТОДАМИ ВЕКТОРНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ
Федянина К. Б.
Научный руководитель – д.т.н., проф. Северин В. П.
Национальный технический университет
«Харьковский политехнический институт»
(61002, Харьков, ул. Фрунзе, 21, каф. Системного анализа и управления,
тел. (057) 70-76-103)
e-mail: fedyanyna@gmail.com
This paper describes solution of some problems in intellectual control
systems of nuclear power station generating unit with using genetic algorithms
on the basis of control system model development, optimization methods of
direct quality indices and improved integral quadratic estimates. Optimal control
systems with fuzzy controllers were synthesized for steam turbine, thus allowing
comparison between fuzzy controllers and traditional PID controllers.
Интеллектуальные системы управления, основанные на нечеткой
логике и искусственных нейронных сетях, в ряде случаев способны
обеспечить более высокие показатели качества переходных процессов по
сравнению с классическими регуляторами [1]. Развитие методов синтеза
интеллектуальных систем позволит провести оптимизацию сложных
контуров систем автоматического управления (САУ).
Анализ нечетких регуляторов и принципов их построения выявил, что
применение таких регуляторов дает возможность использовать для
управления информацию качественного характера, которую невозможно
формализовать при реализации традиционных законов регулирования.
Нечеткий регулятор оказывается малочувствительным к возмущениям в
достаточно широком диапазоне и демонстрирует лучшие характеристики
по сравнению с классическими регуляторами. Эффективное совмещение
методов оптимизации, теории управления, теории нечетких множеств и
нечеткой логики позволяет формировать модели сложно формализуемых
процессов управления. Нечеткие системы особенно эффективны в
сложных нелинейных процессах управления с параметрическими
неопределенностями, для которых стандартные подходы синтеза систем
автоматического управления неэффективны [1]. Объединение методов
теории управления и теории нечетких систем позволяет моделировать
сложно формализуемые процессы управления энергоблоками атомных
электростанций, а также формировать управляющие сигналы согласно
принятию решений высококвалифицированными операторами АЭС [2, 3].
Анализ принципов построения адаптивных САУ указал на ряд трудностей,
которые значительно усложняют задачу синтеза систем. Одной из них
является настройка параметров управляющих устройств. Законы
настройки параметров управляющих устройств могут быть получены
существующими методами только в частных случаях, поскольку не
существует универсального метода синтеза законов адаптации.
Применение аппарата нечеткой логики для построения адаптивных систем
связано с формализацией неточных суждений и обобщенных категорий,
задающих классификацию исходных понятий на уровне нечетких
множеств, что весьма важно при управлении объектами, описание которых
известно неточно. Нечеткие системы при определенных условиях
обладают свойством аппроксимировать любую нелинейную функцию с
любой точностью. Это дает возможность создавать адаптивные системы с
оптимальным управлением, которое может быть аппроксимировано
выходной переменной нечеткого регулятора.
Современное состояние теории и практики создания искусственных
нейронных сетей и нейрокомпьютеров привело к разработке
принципиально новых алгоритмов и методов управления нелинейными
динамическими объектами, а также их оптимизации [3, 4]. Для анализа
этих схем нейронного управления разработаны алгоритмы обучения
нейронных сетей и программные модели, на которых проводятся
исследования процессов управления динамическими объектами. Для
оценки эффективности проведены вычислительные эксперименты с
использованием разработанных моделей объектов управления энергоблока
и численных методов векторной оптимизации прямых показателей
качества и улучшенных интегральных квадратичных оценок САУ.
Сравнивая нечеткие регуляторы и нейроконтроллеры, можно сделать
вывод о том, что оба типа регуляторов выполняют нелинейное
преобразование входного сигнала в выходной сигнал. Для настройки
такого преобразования выполняется оптимизация параметров регуляторов.
Количество таких параметров меньше у нечеткого регулятора. Методами
векторной оптимизации был выполнен синтез оптимальных систем
управления паровой турбиной с нечеткими регуляторами, что позволило
сравнить нечеткие регуляторы с традиционными ПИД-регуляторами.
Использованная литература:
1. Ротштейн А. П. Интеллектуальные технологии идентификации:
нечеткие множества, генетические алгоритмы, нейронные сети /
А. П. Ротштейн. – Винница: УНІВЕРСУМ, 1999. – 320 с.
2. Архангельский В. И.
Системы
фуцци-управления
/
В. И. Архангельский, И. Н. Богаенко, Г. Г. Грабовский, Н. А. Рюмшин. –
К: «Техніка», 1997. – 208 с.
3. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления:
Учебник / Под ред. Н. Д. Егупова. – М.: Изд-во МГТУ им.
Н. Э. Баумана, 2002. – 744 с.
4. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие
системы / Д. Рутковская, М. Пилинський, Л. Рутковский. – М.: Горячая
линия-Телеком, 2006. – 452 с.
ОСОБЛИВОСТІ РЕЙТИНГОВОГО ПРОЦЕСУ КОРПОРАТИВНИХ
КЛІЄНТІВ КОМЕРЦІЙНОГО БАНКУ
Чирва А.С.
Науковий керівник - доц., канд. техн. наук Александрова Т.Є.
Харківський національний університет «ХПІ»
(61002, Харків, вул. Фрунзе, 21, фак. ІФ, каф. САіУ, тел. (057) 707-61-03)
e-mail. alexandrova.t@mail.ru, chirwalena@yandex.ua
Growing activity of banks in the service of individuals. Today in Ukraine
there are credit and financial institutions, serving people who can create healthy
competition, even the leading banks in this area. Thus, there is a question about
the rating of corporate clients.
Умови жорсткої банківської конкуренції, що вимагають від кредитних
організацій оперативного прийняття рішень щодо надання кредитних
запози-чень з метою залучення корпоративної клієнтури, з одного боку, і
високих кре-дитних ризиків, що супроводжують кредитування реального
сектора еконо-міки, - з іншого, Культивують необхідність розробки та
впровадження удоско-налених технологій, здатних якісно і в прийнятні для
клієнтів терміни оцінити їх кредитоспроможність. У той час як інші
кредитні організації, керуючись прибутковістю, здатні видати кредит на
першу вимогу позичальника без дос-татніх підтверджень його
кредитоспроможності, беручи на себе при цьому, як правило, невиправдані
ризики. Очевидно, що жоден з перерахованих вище ва-ріантів кредитної
політики банку щодо корпоративних клієнтів не прийнятний.
З метою вирішення проблеми суміщення оперативності і якості оцінки
кредитних ризиків позичальників пропонуємо один з варіантів розробки
методики експрес-оцінки кредитоспроможності корпоративних клієнтів,
яка дозволить визначити рівень кредитного ризику на основі фінансових
коефіцієнтів.
Слід зазначити, що пропонована методика застосовує комплексний
поход к оцінці кредитоспроможності корпоративних клієнтів, що приймає
до уваги не тільки їх фінансовий стан, але й якісні чинники їх діяльності,
такі як рівень менеджменту, сутність угоди яка кредитується, структура
власників та інше. Процес розробки методики складається з декількох
етапів.
Рисунок 1 - Огляд процесу визначення рейтингу клієнта
комерційного банку
Фінансовий рейтинг визначається на підставі даних балансового звіту
та звіту про фінансові результати („жорсткі показники” / „hard facts”) .
Фінансовий рейтинг визначається на підставі двох статичних, трьох
динамічних показників та показника масштабу. Алгоритм визначення
фінансового рейтингу має наступний вигляд:
Рисунок 2 - Фінансовий рейтинг
Якісний рейтинг (Qualitative rating) визначається на підставі аналізу
наступних якісних факторів / показників („soft facts”) та відповідних
вагових значень:
Рисунок 3 - Якісний рейтинг
За допомогою методики, що пропонується, процес визначення
рейтингу клієнта комерційного банку піднявся на якісно новий рівень,
допомагаючи зменшити існуючу диспропорцію інформації між
позичальниками та емітентами, з одного боку, і кредиторами та покупцями
боргових зобов'язань з іншого. Нова методика визначення рейтингу
клієнта комерційного банку дозволяє швидко й ефективно приймати
відповідальні стратегічні рішення.
1. Беляев Р. Процесс проведения оценки кредитоспособности
заемщиков/Управление корпоративными финансами. 2006. № 5.
2. Ковалев П.П. Некоторые аспекты управления рисками/Деньги и
кредит. 2006. с. 47–51.
РЕШЕНИЕ ПРОБЛЕМЫ КЛИЕНТ-СЕРВЕРНОЙ ОБРАБОТКИ
ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Щебенюк Е.В.
Научный руководитель – к.т.н Колбасин В.А.
Национальный технический университет «ХПІ»
(61002, Харьков, ул. Фрунзе, 21, каф. Системного анализа и управления,
тел. (057) 707-66-54, факс (057) 707-66-01)
At this stage of development of information technologies are Internettechnology information transfer, which play an important role digital images.
Expansion of information technology requires more development applications
for «online» digital image processing, which leads to an increase in the number
of computing resources. The focus of this work on the development of plug-in
architecture for client/server image processing. This development allows us to
solve such problems as distortion of results when editing images and optimal use
of computing resources. Also, the image editing is proposed to use the method
of disproportionate scale images, which is built on the definition of non-critical
elements that are repeated in some segments of the image.
В последнее время под информационными технологиями чаще всего
понимают компьютерные технологии. Информационные технологии
вошли во все сферы жизнидеятельности. Компьютер является средством
повышения эффективности процесса обучения, участвует во всех видах
человеческой деятельности и незаменим для социальной сферы.
Информационные технологии – это аппаратно-программные средства,
базирующиеся на использовании вычислительной техники, которые
обеспечивают хранение, обработку и доставку информации.
На данном этапе развития информационные технологии
представляют собой Internet-технологии передачи информации, в которой
важную роль играют цифровые изображения. «Online» передача,
обработка и воспроизведение изображения используется во всех
социальных сферах и позволяет экономить время и затраты общества.
Таким образом, передача изображения позволяет решить такие
практические задачи как: просмотр, получение и редактирование
фотографий; оформление заказа на печать фотографий; предоставление
информации для дистанционного обучения;
удаленное получение
дипломов и сертификатов; передача и получение рентген-снимков и
цифровых обследований; передача и получение информации рекламного
характера [1].
Расширение информационных технологий требует все большего
развития приложений для «online» обработки цифровых изображений, что
приводит к увеличению количества вычислительных ресурсов. Решением
этой проблемы может стать как использование многопроцессорных систем
и специальных вычислителей, так и использование стандартных методов
обработки и сжатия цифровых изображений PHP (Hypertext Preprocessor)
[2].
Технология обработки изображений в общем виде строится на
анализе, преобразовании и трактовке изображений. Однако стандартные
методы обработки изображений в PHP имеют медленную скорость работы
и сильное искажение полученного результата. Искажение происходит при
уменьшении либо увеличении растровых изображений, что крайне
недопустимо в случаях потребности получения четкого результата.
Аппаратное увеличение вычислительных ресурсов, в свою очередь,
требует больших материальных затрат, что не допустимо в большинстве
случаев, поскольку сложно определить успешность данного проекта и
виды дополнительных вычислительных ресурсы которые потребуются для
его создания. Таким образом, для решения описанной выше задачи
требуется разработка архитектуры плагинов, которые будут включать в
себя нестандартные методы клиент-серверной обработки цифрового
изображения и реализовывать их на доступном, в данный момент,
аппаратном обеспечении.
Основное внимание в данной работе уделяется разработке
архитектуры плагинов для клиент-серверной обработки изображений.
Также для редактирования изображений предлагается к использованию
метод непропорционального масштабирования изображений [3].
Предложенный алгоритм
построен на определении некритичных
элементов, которые повторяются в некоторых сегментах изображения.
Такой подход позволяет изменять не только размеры изображения, но и
его пропорции с сохранением пропорций отдельных объектов или
элементов. Обычно изменениям поддаются малозаметные и неважные
части изображения, такие как фон. Для выделения незначительных
областей изображения используются функции энергии, которые строятся
на основе расчета контуров в изображении. Далее области с минимальным
значением энергии поддаются обработке.
Таким образом, использование данного алгоритма в системе клиентсерверной обработки изображений приведет не только к возможности
редактирования изображения, но и к уменьшению его веса, что поможет
сэкономить на вычислительных ресурсах, и скорости передачи
полученного изображения [4].
Использованная литература:
1. William S. Davis, David C. Yen The Information System Consultant's
Handbook. Systems Analysis and Design. — CRC Press, 2008. — 800 с.
2. Дьяконов В. П., Работа с изображениями и видеопотоками. — M.:
СОЛОН-Пресс, 2010. — 400 с.
3. Avidan S., Shamir A. Seam carving for content-aware image resizing //ACM
Trans. Graph., 2007. Vol. 26. N 3.
4. Pratt W. Digital image processing: 4 ed. Wiley, 2007.
МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ЦІНИ НА ОСВІТНІ ПОСЛУГИ
Ярмош О.В.
Науковий керівник – д.ф.-м.н., проф. Литвин О.М.
Українська інженерно-педагогічна академія
(61003, Харків, вул. Університетська, 16, каф. економіки підприємницької
та освітньої діяльності, тел. (057)733-79-40, (057)733-79-30,
e-mail: yel_mag@mail.ru)
In work the approach operator of function of the higher educational
institution income dependence of the price for educational services and rating
N
PP( p , r ) by the sums   i ( p ) i ( r ) in norm L2 [ 0 ,1 ]
i 0
2
for a case when function
PP( p , r ) tasks traces PP( pi , r ) and PP( p , r j ) on system mutually perpendicular
lines p  pi , r  r j is researched.
Сьогодні математичний апарат посідає значне місце в управлінні та
плануванні соціально-економічних процесів. Не виключенням є й система
вищої освіти. На нашу думку особливе місце мають посісти побудова та
дослідження моделей собівартості навчання студентів, ціни на освітні
послуги та виторгу навчального закладу, розглянуті зокрема в [1].
Тому виникає необхідність побудови такої математичної моделі
залежності виторгу PP( p , r ) вищого навчального закладу від ціни на
освітні послуги ( p ) та рейтингу закладу ( r ), що дозволило б провести
прогнозування оптимальної p * при заданому r * , щоб одержаний виторг
був максимальним PP( p* , r* )  max PP( p , r ) . При побудові фактор рейтингу
p ,r
обраний через можливість виміряти його кількісно та поєднання ряду
показників (наприклад за версією ЮНЕСКО, включає індексb якості
науково-педагогічного потенціалу, навчання, міжнародного визнання).
В цьому випадку виникає необхідність наближення функцій двох
змінних f ( x , y ) . У працях М.Б.А. Бабаєва, В.В. Поспєлова, В.Н. Темлякова,
М.Р. Шура-Бура та інших розглядалося знаходження найкращого
наближення f ( x , y ) із заданих класів з допомогою сум добутків функцій
однієї змінної та кількох змінних. В працях М.К. Потапова, О.М. Литвина
[2,3] досліджувалася мішана апроксимація сумами Фур’є, поліномами
Бернштейна та сумами вейвлетів.
На практиці функція f ( x , y ) рідко буває відомою в аналітичній формі.
Найчастіше бувають відомими її значення f ( xi , y j )  fi , j 0  i , j  M . Тому
виникає необхідність знаходження явних формул наближення f ( x , y ) за
f ( xi , y )
допомогою слідів
та
на системі взаємно
f ( x, y j )
перпендикулярних прямих x  xi , y  y j , або відомих значень f ( xi , y j ) .
Відносно до вищевказаних проблем моделювання, отримуємо множину
функцій PP( pi , r ) та PP( p , r j ) , або матрицю PPi , j .
У випадку, якщо функцію
f ( x, y )
задано матрицею значень
 p q 
f p ,q  f  ,  ( p , q  0 , M ) і ми наближуємо f ( x , y ) з умови
M M 
M
M


J ( C )    f p ,q  Z 0( x p , y q , C ) 2  min
p 0 q 0
(1)
Ck ,l
функцією такого вигляду:
N
N
Z 0( x , y ,C )    C k ,l h1,k ( x )h2 ,l ( y )  h1 ( x )Ch2T ( y )
(2)
k 0 l 0
де функції h1,k ( x ) та h2 ,l ( y ) - відомі лінійно-незалежні функції, C k ,l ,
k ,l  0 , N - невідомі, то для матриці C виконується співвідношення
~ ~
~~
C  C  B 1 1 FB 2 1 ,
~
M
~
M
де B1k ,   h1,k ( x p )h1, ( x p ) , B 2l ,   h2 ,l ( y q )h2 , ( y q ) ,
q 0
p 0
M M
~
F ,    f p ,q h1, ( x p )h2 , ( yq ) .
p 0 q 0
Можна довести, що Z 0 f ( x , y )  h1( x )B~11 F~B~ 2 1 h2T ( y ) та
~ ~
Z 0 f ( x , y )  A1 A2 f ( x , y ) ,
(3)
де
~
~
~
A1 f ( x , y )  h1( x ) T ( y )  h1( x )B11 F 1 ,
y  y0 ,..., y M  ,
x  0,1,
M
~
F 1   f ( x p , y )h1, ( x p ) ,
p 0
~
~ ~
A2 f ( x , y )   ( x )h2T ( y )  F 2 B 21 h2T ( y ) ,
y  0 ,1,
M
~
F 2   f ( x , yq )h2 , ( yq ) , x  x0 ,..., x M .
q 0
Рівність (3) дозволяє виразити залишок наближення f ( x , y )
оператором Z 0( x , y ,C ) через залишки наближення f ( x , y ) одновимірними
~
~
операторами A1 f ( x , y ) та A2 f ( x , y ) . Тобто похибка наближення має вид:
~
~
~ ~
Rf ( x , y )  f( x , y )  Z 0( x , y , C )  R1  R2  R1 R2  f ( x , y ) .
Зазначений математичний апарат планується використати для
дослідження виторгу вищого навчального закладу для прогнозування
оптимальної p * при заданому r * та розробки стратегічних напрямів його
розвитку.
1.
Бахрушин В.Є. Застосування математичного
моделювання при управлінні ціноутворенням в університеті// Складні
системи і процеси. – 2006. – №2. – С.7-12.
2.
Литвин О.М. Інтерлінація функцій та деякі її
застосування. – Х.: Основа, 2002. – 544с.
3.
Литвин О.М. Методи обчислень. Додаткові розділи:
Навч. посіб. – К.: Наукова думка, 2005. – 344с.
ВИЗНАЧЕННЯ ОПТИМАЛЬНОГО ОБСЯГУ АВТОМАТИЗАЦІЇ
ПРИ РОЗРОБЦІ АСУ ТП
Кушнiренко О.В., Шулiка С.В.
Научний керiвник - доцент Ганжа С.М.
Технологiчний iнститут Схiдноукраїнського нацiонального
унiверситету iм. В.Даля
(93400,Сєвєродонецьк, пр. Радянський, 59а, каф. Електронних апаратів)
In hired determination of optimal volume of automation at development of
CASS of technological process control is presented. For development of
methods of determination of optimal volume of automation it is suggested to
use the row of methods, two from which presented in hired. The described
methods are far not exhaustive.It is suggested to conduct a re-calculation and
analysis of work of operating CASS of technological process control one time
in a year, and for a year to use finding for development of new CASS of
technological process control.
При розробці чергової АСУ ТП виникає необхідність визначення
оптимального обсягу автоматизації - числа датчиків, що реєструють,
виконавчих механізмів, коштів візуалізації, попереджувальної й аварійної
сигналізації, дистанційного управління.
Недостатній обсяг автоматизації може привести до підвищеного
навантаження на оперативний персонал об'єкта, зниженню якості
технологічного процесу, виникненню позаштатних і аварійних ситуацій.
Надлишковий обсяг автоматизації може привести до підвищеного
навантаження на персонал служб АСУ й КВП і А, збільшити вартість
розробки та експлуатації АСУ ТП.
Для розробки методів визначення оптимального обсягу автоматизації
пропонується використовувати ряд методів, два з яких викладені в даній
статті.
Перший метод заснований на розрахунку й наступному порівнянні, з
одного боку, вартості й трудомісткості розробки, налагодження
й
експлуатації АСУТП, з іншого боку - економічного й технологічного
ефекту від експлуатації АСУТП.
Для розрахунку й наступного порівняння виділимо основні функції,
виконувані АСУТП, і по кожній функції розрахувати обсяг виконання.
Розглянемо основні функції АСУ ТП і виділимо т.зв. «одиницю виконання функції» (вартість і ефект якої можна потім окремо розрахувати):
1. Реєстрація й візуалізація значень технологічних параметрів. Одиниця
виконання функції - візуалізація значення одного параметра.
2. Дистанційне управління. Одиниця виконання функції - управління одним
виконавчим устроєм.
4. Автоматичні захисти й блокування. Одиниця виконання функції - захист
однієї одиниці встаткування.
5. Автоматичне регулювання. Одиниця виконання функції -регулювання
одного технологічного параметра.
6. Зберігання інформації в базі даних і формування звітних форм. Одиниця
виконання функції - запис і зберігання в базі даних значень одного
параметра.
7. Попереджувальна й аварійна сигналізація. Одиниця виконання функції сигналізація за значенням одного параметра.
8. Діагностика працездатності встаткування АСУ ТП. Одиниця виконання
функції - контроль працездатності одного датчика, входу/виходу
контролера, зв'язку з одним контролером і сервером.
Для кожної функції АСУ ТП пропонується визначити набір устаткування й програмного забезпечення, необхідний для виконання одиничної
функції. Використовуючи статистичні дані по вже експлуатованим АСУ
ТП, пропонується розрахувати середню сумарну вартість розробки,
розробки, налагодження й тривалої експлуатації комплексу технічних і
програмних засобів, що виконують одиничні функції АСУ ТП.
З іншого боку, пропонується розрахувати технологічну ефективність
тривалої експлуатації одиничних функцій АСУ ТП через підвищення
ефективності роботи оперативного персоналу, оперативне попередження
виникнення позаштатних і аварійних ситуацій, підвищення стабільності
регулювання технологічних процесів.
У результаті застосування першого методу в замовника АСУ ТП
з'являється набір статистичних даних, які він може використовувати за
своїм розсудом при визначенні обсягу автоматизації. Наприклад, усереднені
дані по тому, скільки буде коштувати встановити один датчик і який
технологічний ефект від цього буде отриманий.
Другий метод заснований на використанні наявного досвіду
експлуатації АСУ ТП однотипних об'єктів і визначенні зайвих і відсутніх
коштів автоматизації на вже запущених об'єктах.
Для контурів автоматичного регулювання пропонується аналізувати
зареєстровану в базі даних тривалість роботи в ручному й автоматичному
режимі, а також швидкість зміни управляючого впливу, і для контурів, які
більшу частину часу знаходяться в ручному режимі або в одному з
положень, приймати рішення про зміну таких контурів у нових АСУ ТП.
Для визначення відсутніх коштів автоматизації пропонується проаналізувати записи в змінних журналах і звітах про роботу оперативного персоналу об'єктів. Додатково пропонується проаналізувати причини й подробиці
виникнення позаштатних і аварійних ситуацій на експлуатованих АСУ ТП.
Описані методи визначення оптимального обсягу автоматизації є
досить трудомісткими й далеко не вичерпними. Пропонується проводити
перерахунок і аналіз роботи діючих АСУ ТП один раз у рік, і протягом
року використовувати отримані дані при розробці нових АСУ ТП.
«РАДИОЭЛЕКТРОНИКА И МОЛОДЕЖЬ В ХХІ веке»
материалы 15-го Юбилейного Международного молодежного форума
Ответственные за выпуск:
Н.И. Слипченко
Е.С. Булавина
Компьютерная верстка
А.Д.Данилов
Материалы сборника публикуются в авторском варианте
без редактирования
Подписано к печати .03.2011. Формат 60х841/16
Бумага офсетная. Усл. печ. л.
. Тираж
экз.
Зак. №
Цена договорная.
___________________________________
Отпечатано в учебно-научном издательско-полиграфическом
центре ХНУРЭ
61166, Украина, г. Харков, просп. Ленина,14