CC BY
59138
Вестник Российского университета кооперации. 2013. №4(14)
новка, как по уровню канцерогенного риска, так и вероятности развития неканцерогенных эффектов в г. Чебоксары и п. Пролетарский. Для остальных административных территорий риск приемлемый, т.е. не требуются никакие мероприятия по его снижению. Проведенный анализ позволил также выявить перечень наиболее загрязняющих веществ в воде водопроводов для каждой административной территории Чувашской Республики. Например, для г. Чебоксары наиболее приоритетными загрязняющими веществами являются мышьяк, кадмий, хлороформ и хлорамин.
Одним из показателей качества питьевой воды является ее радиационная безопасность, которая определяется по показателям удельной суммарной а- и р- активности. В соответствии с СанПиН 2.1.4.1116-02 рекомендованы следующие их предельные значения - 0,1 и 1,0 Бк/л, соответственно. Контроль радиологической безопасности воды на территории Чувашской Республики проводится работниками Чувашского радиологического центра и Центра гигиены и эпидемиологии в Чувашии. Многолетние исследования не выявили превышения
рекомендованных нормативов в воде открытых водоемов, тогда как в воде подземных источников наблюдаются случаи некоторого превышения указанных нормативов. Максимальное отклонение имеет вода из колодцев д. Новые Котяки Батыревского района (трех из десяти), что объясняется повышенным содержанием радона, как и в других случаях превышения норм.
список литературы
1. Остроумов С.А. Введение в биохимическую экологию. М.: Изд-во МГУ, 1986. 176 с.
2. Остроумов С.А. Сохранение биоразнообразия и качество воды: роль воды в экосистемах. Доклады РАН, 2002. Т. 382, № 1. С. 138-141.
3. Яшкичев В.И. Вода, движение молекул, структура, межфазные процессы и отклик на внешнее воздействие. М.: АГАР, 1996. 214 с.
4. Зенин С.В. Структурное состояние воды как показатель ее качества. М.: ВИНИТИ, АНО «Стандартсервис». Инф. сб. № 5, 2004.
5. Морина М.В. «Нестандартные» проблемы сертификации питьевой воды, расфасованной в емкости. М.: Инф. сб. № 5, 2004.
ИВАНОВ Владимир Федорович - кандидат химических наук, доцент кафедры технологии продуктов общественного питания. Чебоксарский кооперативный институт (филиал) Российского университета кооперации. Россия. Чебоксары. E-mail: rector@coop.chuvashia.ru
IVANOV, Vladimir Fedorovich - Candidate of Chemistry, Associate Professor of Technology of Products of Public Catering. Cheboksary Cooperative Institute (branch) of Russian University of Cooperation. Russia. Cheboksary. E-mail: rector@coop.chuvashia.ru
удк 658.5.012.1
анализ информационных потоков в системе управления предприятием
м.с. Иортнов
Изучены основные методы анализа информационных потоков в системе управления предприятием. Отмечено, что увеличение объемов информации с одной стороны повышает возможность получения нужной информации, с другой наполняет информационный ресурс 80% бесполезной и даже вредной информацией. Приведены методы и даны рекомендации по анализу информационных потоков и их управлением.
Ключевые слова: экономическая система; информационное общество; информационная безопасность; метод; анализ; защита информации; управление; эффективность предприятия.
M.S. Portnov. THE ANALYSIS OF INFORMATION STREAMS IN THE ENTERPRISE MANAGEMENT SYSTEM
In this paper we study the basic methods of analysis of information flows in the enterprise management system. Noted that the increase in information on the one hand increases the possibility of obtaining the necessary information, the other information resource fills 80 % useless and even harmful information. Methods of and recommendations for the analysis of information flows and their management.
Keywords: economic system; information society; information security; method; analysis; data protection; management; enterprise performance.
Любая более или менее сложная экономическая система в процессе своего существования потребляет и вырабатывает большой объем информации. Более того, сегодня можно однозначно утверждать, что объем информации, необходимый для нормального функционирования экономических объектов, и требования к скорости восприятия информации экономической системой имеют тенденцию к возрастанию. Предприятия производят обмен информацией как внутри себя, так и во вне. В связи с этим годовой оборот документированных данных предприятия может достигнуть сотни, тысячи и миллионы единиц. Однако количество данных в отчетах не прямо пропорционально содержащейся в них информации, поскольку под информацией понимают только те данные, которые способствуют решению поставленных задач. Из литературных источников известно, что только 10-30 % данных, циркулирующих в экономических системах, непосредственно используются при решении задач. Остальные данные не используются вообще.
Следовательно, увеличивающиеся объемы потоков информации играют противоречивую роль. С одной стороны, чем больше объем информации, тем больше возможность поиска полезной ее части для принятия решения. С другой стороны, согласно статистическим исследованиям двукратный рост объема информации сопровождается ростом полезной ее части не более чем на 20%. Это означает, что 80% дополнительной информации не носит полезный характер.
Таким образом, для эффективного функционирования предприятия и оптимального управления им современным руководителям необходимо добиваться своевременного поступления именно полезной информации без ее перенасыщения, т.е, основная задача руководителя заключается не только в том, чтобы выработать правильное оптимальное управленческое решение на основе имеющихся массивов данных о процессах, протекающих внутри организации и в ее окружении, но и правильно оценить и выбрать для этого качественную информацию.
Как правило, к качеству информации предъявляются следующие основные требования:
- своевременность;
- достоверность;
- достаточность;
- надежность;
- адресность;
- высокая скорость сбора, обработки и передачи;
- возможность кодирования;
- актуальность.
Получение качественной информации о сложившейся организации управления и тенденциях ее развития в настоящее время может быть организовано из следующих источников:
Первый источник - данные отчетности. Этот источник дает возможность выявить количественные показатели в деятельности предприятия.
Второй источник - изучение директивной документации (приказы, распоряжения, протоколы совещаний, материалы по проверке исполнения, отчеты отдельных подразделений и т.п.). Этот источник дает возможность выявить качественные показатели в деятельности предприятия.
Третий источник - специальные исследования (получение данных об организации управления с помощью проведения специальных опросов работников предприятия) Этот источник является в настоящее время основным, т.к. отражает как количественные, так и качественные стороны деятельности предприятия.
Названные источники информации не исключают друг друга. Они должны сочетаться, взаимодополняя и обогащая получаемый разными методами материал.
На трудность оценки информационных потоков влияют многие факторы, которые необходимо, если не исключить, так хотя бы их влияние максимально уменьшить, это:
• дублирование предоставляемой информации;
• отсутствие релевантной (существенной) информации;
• несвоевременность предоставления информации;
• искажение информации;
• необходимость уточнения информации после получения.
Поэтому эффективно анализировать и оценивать информационные потоки предприятия возможно только с помощью специальных средств и математических методов автоматизации.
На сегодняшний день можно выделить следующие основные методы обработки и анализа информационных потоков.
Метод статистической обработки информации. Данный подход включает в себя хорошо развитые и изученные классические методы, а именно регрессионный, корреляционный и трендовый анализ. Несмотря на несомненную
140
Вестник Российского УНИВЕРСИТЕТА КООПЕРАЦИИ. 2013. №4(14)
ценность данного вида исследований, во многих случаях от него приходится отказываться. Последнее обстоятельство связано не столько с недостатками указанного подхода, сколько с математической неграмотностью специалистов, пытающихся его использовать, что влечет за собой непреодолимые трудности как при выборе конкретного метода анализа, так и при трактовке результатов.
Генетические алгоритмы. Первоначально генетические алгоритмы разрабатывались и успешно применялись для решения комбинаторных задач, а также задач поиска оптимальных вариантов. Суть метода основана на выборе наилучших решений по ранее формализованным критериям. При этом процесс оптимизации напоминает естественную эволюцию - отбор лучших решений. Несмотря на внешнюю привлекательность данного метода, у него есть ряд существенных недостатков, например, сложность формализации критериев отбора.
Нейросети. Сегодня все больше и больше участников рынка используют нейросети в своей повседневной деятельности. Нейросеть, как правило, представляет собой многослойную сетевую структуру однотипных элементов - нейронов, соединенных между собой и сгруппированных в слои (многослойные ней-росети). Входная информация (многомерный информационный поток) подается на нейроны так называемого входного слоя. После прохождения через многослойную структуру выходная информация снимается с выходного слоя нейросети. При прохождении по сети мощность входных сигналов усиливается или ослабляется сетью, что определяется межнейронными связями. Перед непосредственным использованием нейросети на практике ее необходимо «обучить» на примерах, т.е. с помощью коррекции весов межнейронных связей по известным входным параметрам и результатам нейросеть настраивают таким образом, чтобы получить ответ, максимально близкий к правильному. Отметим, что проблему оценки постоянно изменяющихся внешних условий и соответственно степени влияния на рынок тех или иных параметров нейросеть решает благодаря самому принципу построения.
Метод нечеткой логики. Нечеткая логика, на которой основано нечеткое управление, ближе по духу к человеческому мышлению и естественным языкам, чем традиционные логические системы. Нечеткая логика, в основном, обеспечивает эффективные средства отображения неопределенностей и неточностей реального мира. Наличие математических средств отражения нечеткости исходной информации
позволяет построить модель, адекватную реальности.
Метод мозгового штурма. «Мозговой штурм» - один из наиболее популярных методов стимулирования творческой активности. Позволяет найти решение сложных проблем путем применения специальных правил обсуждения. Широко используется во многих организациях для поиска нетрадиционных решений самых разнообразных задач.
Сетевая модель. Метод с использованием сетевой модели состоит в определении конкретных событий, в качестве которых фигурируют определенные документы и взаимосвязей между ними. Если документ представляет собой результат выполнения какой-либо работы, то он является конечным, если же он будет использоваться в дальнейшем ходе выполнения работ, такой документ будет начальным. Под работой понимается определенная задача или функция, выполняемая элементом органа управления.
Метод с использованием графов типа «дерево» применяют для описания системы потоков информации. Строится граф взаимосвязи показателей и так называемые графы расчетов, описывающие преобразование информации в процессе формирования отдельных показателей. При построении дерева взаимосвязи показателей ребра ориентируют с учетом иерархии от исходных к результирующим. Такой подход позволяет строить графы с более высокой степенью укрупнения. Полученный комплекс графов отражает процесс движения и преобразования информации в системе.
Графический метод. Применяется для описания потоков информации главным образом на макроуровне, когда решается задача анализа общей схемы работы объектов управления. Здесь отношения между элементами потока, в виде которых выступают документы, изображают структурно-информационно-временной схемой. На схеме приводятся краткие пояснения, описывающие движение информации и материальных потоков.
Графические методы являются наиболее простыми, иллюстративными, универсальными и экономичными методами описания информационных потоков. Они позволяют прослеживать пути документов, регистрировать моменты их образования, операции, осуществляемые с документами, и составить общую характеристику документооборота предприятия, а также сделать некоторые выводы относительно его эффективности. По результатам анализа можно определить основные характеристики документооборота: общий объем документов и
их объем по отдельным подразделениям; маршруты движения и жизненный цикл документов. Одним из основных достоинств данного метода является большая ориентированность на использование средств вычислительной техники, поскольку они используют структуры данных, обработка которых хорошо реализована на алгоритмическом уровне. Наиболее приемлемым является использование графических методов в совокупности с формализованными методами, допускающих переход от одного метода к другому и методы компьютерного графического моделирования.
Из множества вышеперечисленных методов наибольшее предпочтение можно отдать графическому методу, в частности одной из методологий семейства IDEF - IDEF1. Данная методология применяется для построения информационной модели, при создании которой решаются преимущественно следующие задачи:
- определение самой информации и структуры ее потоков, имеющей отношение к деятельности предприятия;
— определение существующих правил и законов, по которым осуществляется движение информационных потоков, а также принципов управления ими;
— выяснение взаимосвязей между существующими информационными потоками в рамках предприятия;
— выявление проблем, возникающих вследствие недостатка качественного информационного менеджмента.
Т.е. с помощью IDEF1 происходит анализ существующей информации о различных объектах в области деятельности предприятия. Характерно то, что IDEFl-модель включает в рассмотрение не только автоматизированные компоненты, базы данных и соответствующую им информацию, но также и реальные объекты, такие как сами сотрудники, кабинеты, телефоны и т.д. Методология IDEF1 позволяет на основе простых графических изображений моделировать информационные взаимосвязи и различия между реальными объектами, используемыми для приобретения, накопления, применения и управления информацией.
Список литературы
1. Садовников В.И., Эпштейн П.Л. Потоки информации в системах управления. М.: Энергия, 1973. 240 с.
2. Системный анализ в управлении // под ред. А.А. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2002. 368 с.
ПОРТНОВ Михаил Семенович - кандидат социологических наук, доцент кафедры математических и инструментальных методов экономики. Чебоксарский кооперативный институт (филиал) Российского университета кооперации. Россия. Чебоксары. E-mail: kaf-mime@yandex.ru
PORTNOV, Mikhail Semenovich - Candidate of Sociological Sciences, Associate Professor of Mathematical and Tool Methods of Economy. Cheboksary Cooperative Institute (branch) of Russian University of Cooperation. Russia. Cheboksary. E-mail: kaf-mime@yandex.ru
УДК 519.211
ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИОННОГО АНАЛИЗА
А.В. Речнов
Рассмотрено применение нейронных сетей в процессе информатизации сферы российского образования с целью совершенствования учебно-воспитательного процесса. Выявлены узловые проблемы их применения, отмечено повышение роли классификационного анализа во всех сферах деятельности образовательных, управленческих и хозяйствующих субъектов. Даны отдельные рекомендации по внедрению новых информационных технологий в учебный процесс Чебоксарского кооперативного института (филиала) Российского университета кооперации.
Ключевые слова: компьютер; информационные технологии; нейронные сети; учебный процесс; классификационный анализ; задача; решение; оптимизация.
A.V. Rechnov. APPLICATION OF NEURAL NETWORKS FOR THE CLASSIFICATION ANALYSIS
The article discusses the use of neural networks in the process of informatization of the Russian
