Разработка инструментальных средств анализа экономических и технологических процессов

• Автор: Тюпикова, Татьяна Викторовна
• Шифр специальности: 08.00.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 114 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение.

ф Глава 1. Структурнофункциональное моделирование сложных процессов

1.1. Исходные предпосылки для формирования системных технологических решений

1.2. Кинетическая и потенциальная информация

ф 1.3. Коммуникативность функциональный типаж сложных систем

1.4. Алгоритмы исследования соответствия экономических и информационновычислительных процессов

1.5. Многоуровневый алгоритм формирования информационной модели.

1.6. Структурнофункциональные типажи, системные требования и критерии формирования базы знаний и банков данных объектов систем процессов

1.7. Система типовых алгоритмов исследования сложных

развивающихся технологических процессов.

1.8. Выводы.
Глава 2. Разработка инструментальных средств анализа экономических процессов
2.1. Принципы функционирования и создания автоматизированной информационной экономической системы.
2.2. Структура и функции автоматизированной информационной экономической системы.
2.3. Основные составляющие технологии информационного анализа для разработки инструментальных средств экономических процессов
2.4. Анализ прибыли и рентабельности с использованием международных стандартов
2.4. Выводы.
Глава 3. Разработка инструментальных средств анализа технологических процессов
3.1. Основные тенденции в процессах повышения качества и объемов сельскохозяйственной продукции
3.2. Обоснование воздействия магнитного поля на биологические объекты.
3.3. Конструкции устройств для обработки посевного материала магнитными полями
3.4. Контроль качества семенного материала
3.5. Результаты экспериментальных исследований
3.6. Анализ технологического процесса повышения качества и объемов сельскохозяйственной продукции
3.7. Структурнофункциональная модель базы знаний.
Ф по процессам производства сельскохозяйственной продукции
3.8. Автоматизированная информационная система учета и контроля ядерных материалов
вОИЯИ
3.8.1. Назначение и краткое описание системы
3.8.2. Логическая структура комплекса программ системы
3.8.3. Функциональные возможности системы, ввод данных
3.8.4. Коммуникационная подсистема взаимодействия с Федеральной Информационным центром.
3.8.5. Назначение и краткое описание подсистемы.
3.8.6. Организация взаимодействия системы МЛЭ и Федерального информационного центра. Составляющие интерфейса между ОИЯИ установками и ФИЦ
3.8.7. Перспективы развития.
3.9. Выводы.
Заключение
Список литературных источников


И.Дудорина ,,,,, Л. Н.Катулсва,,, Н. И Лапииа, В. А.В. Лотова 0,, Г. И.Микерина4, Г. В.Савицкой5, Н. А.Саломатина2,2, 6, В. Н.Самойлова 1,8,2,3,7,9,0,1,2,3, Н. А.Г. Чеснокова7,8, Ю. Н.Черемиых3, Д. А.Черникова5 и других авторов раскрыто применение системного анализа в проектировании и исследовании сложных технических комплексов, в моделировании процессов с большой начальной неопределенностью, в исследовании систем организационного управления большими системами. Термин сложная система определим по 6, С Следует различать понятия большой системы и сложной. Большой системой называет такую, которую невозможно исследовать иначе, как по подсистемам, а сложной такую систему, которая строится для решения многоцелевой, многоаспектной задачи. Сложная система отражает объект с разных сторон в нескольких моделях, каждая из которых имеет свой язык, а для согласования этих моделей нужен особый метаязык. При этом подчеркивается наличие у сложной системы сложной, составной цели или даже разных целей и одновременно многих структур у одной системы например, технологической, административной, коммуникационной, функциональной и т. Сложная развивающаяся система термин введенный В. Н. Самойловым 1, С. Сложная развивающаяся система содержит в себе активные элементы, которые носят двойственный характер они обладают свойствами полезными для развития системы, для ее адаптации к условиям изменяющейся среды, но в то же время вызывают неопределенность, затрудняют управление системой. Сложная развивающаяся система включает в себя базу знаний, меняющуюся со временем. Причем эта база знаний должна единой для всех процессов, с единым языком представления знаний. Особенностью сложной развивающийся системы является способность адаптироваться к помехам и управляющим воздействиям, однозначность поведения системы в конкретных условиях, нестационарность, изменчивость отдельных параметров, неоднозначность использования понятий, способность к целеобразованию, способность вырабатывать и предлагать для лица принимающего решения варианты поведения. Информационная система система предназначенная для сбора, хранения, обработки и поиска информации, необходимой для системы управления предприятием, для удовлетворения потребностей индивидуального потребителя информации , С. В настоящее время существует большой спектр специализированных информационных системы обработки данных информационные системы управления, системы поддержки принятия решений, экспертные системы, информационные системы мониторинга. С развитием средств вычислительной техники выделяются автоматизированные информационные системы системы для сбора, хранения, обработки и поиска информации в технологических, экономических и юридических процессах. Системы автоматизированного управления относятся обычно к сложным открытым системам , С. Организационная структура автоматизированных систем может быть различной это и системы поддержки принятия решений, корпоративные информационные системы, интегрированные автоматизированные информационные системы. Кинетическая информация это такая информация, которая была получена независимо от времени и места, которая может быть классифицирована по независимым признакам формула, код, символ, свойства и т. С.6. Потенциальная информация это информация, которая еще в явном виде не получена, но которая, в принципе, существует независимо от уровня познания. Кинетическая информация может быть формализована как по ее виду, так и по содержательным характеристикам. Все вопросы, связанные с технологическими решениями, оптимизацией, критериальными зависимостями, относятся к задачам, решение которых базируется на кинетической информации. Особый класс задач, где применяется только этот вид информации, это задачи нормируемости, стандартизации и сертификации. Потенциальную информацию, основное содержание которой может быть выражено с помощью только вероятностных характеристик, если таковые имеются, целесообразно применять для долгосрочных предпрогнозных решений и для применения экспертных оценок 1, С.