CC BY
58
Список использованных источников
1. Икрамова Х.З. Алгоритмы распознавания и диагностика. - Ташкент: "Фан", 1982, 220 с.
2. Леденева Т. М. Моделирование процесса агрегирования информации в целенаправленных системах. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1999. 155 с. (Моделирование, оптимизация и компьютеризация в сложных системах; Кн. 8)
3. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации (Пер. с пол. И. Д. Ру-динского). — М.: Финансы и статистика, 2002. — 343 с.
4. Ивлева Н.А., Иголкин С.Л. Проблемы и особенности разработки экспертной технологии анализа и прогнозирования регионального рынка банковских продуктов// Управление в социальных и экономических системах: Межвуз. сб. науч. тр. - Воронеж: ВГТУ, 2006. - С. 131-137.
Кравец О.Я., Ивлева Н.А.
ПРОГРАММНЫЕ КОМПОНЕНТЫ ПОДСИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ОГРАНИЧЕННОГО БАНКОВСКОГО ПРОДУКТА
Воронежский государственный технический университет Центрально-Черноземный банк Сбербанка РФ, г.Воронеж
Разработанная программа предназначена для автоматизации процесса распределения ограниченного банковского продукта по филиальной сети банка. Работа системы предполагается в форме периодического вычисления распределения банковского продукта по филиальной сети, с тем чтобы основываясь на этом распределении ответственные специалисты принимали окончательное решение о выделении того или иного объема ресурсов под данный вид банковского продукта для каждого филиала. К программе предъявляются следующие основные требования:
- система должна обеспечивать решение задачи распределения ограниченного банковского продукта по филиальной сети банка, то есть результатом работы системы становится количество ресурсов, которые необходимо выделить для каждого филиала банка под определенный вид продукта;
- создание удобного интерфейса пользователя, обеспечивающего пользователя с системой и предусматривающего систему меню и подсказок на каждом этапе распределения;
- накопление информации, полученной от пользователя
- ведение баз данных и знаний в предметной области и работа с ними
- конечные результаты должны быть представлены в виде, допускающем их однозначную интерпретацию;
В соответствии с предъявляемыми требованиями в ходе разработки программы преследовалась цель: обеспечение удобства работы с программой пользователя, обладающего малым объемом знаний и навыков в использовании компьютерной техники, а также достижение высокого быстродействия и эффективности программы.
Минимальная конфигурация ЭВМ, необходимая для программы:
- процессор - Intel Pentium 200 и выше;
- видеосистема - SVGA 512k video memory;
- клавиатура, мышь;
- операционная система - Windows 98/NT/2000/XP;
- свободный объем на жестком диске - не менее 2Мб (без учета объема базы).
Программа написана на языке Object Pascal с использованием интегрированной среды разработки Borland Delphi v7.0. Выбор этих средств обусловлен следующими факторами:
- язык Object Pascal обладает удобным и простым синтаксисом, легок в изучении, в то же время реализуя все возможности как процедурного так и объектно-ориентированного программирования;
- к числу преимуществ Delphi следует отнести простоту и легкость разработки визуальных элементов программы, широкие возможности по работе с базами данных (при этом реализована как поддержка стратегии Microsoft UDA, включающей в себя ADO, OLE DB и ODBC так и собственный процессор баз данных BDE);
- благодаря поддержке технологии компонент Delphi позволяют легко включать в свой проект готовые полнофункциональные блоки кода, реализующие самые разнообразные функции и предлагаемые как на платной так и на бесплатной основе.
Основой интерфейса программы являются формы. Иерархия форм программы представлена на рис. 1.
Рис. 1. Иерархия форм программы
В разработанном программном средстве при реализации и алгоритмической части и интерфейса используется объектно-ориентированный подход в программировании. С позиции ООП все элементы управления интерфейсом
и все вычислительные классы программы представляют собой объекты с определенными свойствами и методами управления.
Нейронная сеть реализованы в виде класса и расположена в отдельном модуле. Более подробно модульная структура программы и реализация математических алгоритмов будет приведена ниже.
Основные алгоритмические модули программы приведены на рис. 2. К ним относятся:
- обучающие выборки и рабочие данные - таблицы базы данных формата МБ-БОЬ;
- подсистема взаимодействия и доступа к БД - совокупность драйверов БД, алгоритмических средств доступа к ним;
- блок нейросетевого моделирования, реализующий полнофункциональную нейронную сеть со смешанным типом входных переменных, а также все необходимые методы для управления ею;
- блок обучения нейросети и уточнения значений функции принад-лежнсоти нечетких параметров;
- подсистема интерфейса пользователя - набор визуальных компонент и функций формирования информации для них.
обучающая рабочая
Рис. 2. Модульная структура специального программного обеспечения
На рис. 3 приведено главное окно программы.
~ЛІ Распределение банковского продукта О© в
Проект Данные Вид Параметры ?
О & Ей
Филиалы
Номер Название *
1 Аннинский
2 Бобровский
3 Богучарский
А Борисоглебский
5 Бутурлиновский
Є ВерхнєМамонский
7 Верхнє Хавский
6 Воробьевский
9 Гибановский
10 Калачеевский
11 Каменский
12 Кантемировский
13 Каширский
14 Лискинский
15 Нововоронежский
16 Нижнелев ИЦК.ИЙ
17 Ново Усманский
18 Новохоперский
19 Ольховатский
20 Острогожский
21 Павловский
22 (Ленинский
23 Петропавловский
Всего филиалов - 41
Рис. 3. Главное окно программы
Отдельные модули системы реализованы на уровне среды программирования. Поэтому подробней рассмотрим функции модулей, реализация которых осуществлялась в рамках разработанного программного средства.
Взаимодействие с базами данных. Исходные данные для работы программы представляют собой выборки филиалов со значениями признаков. На уровне БД все данные, содержащие информацию о функционировании филиала, размещены в таблице БШа1Ба1а, структура которой представлена в табл. 1.
Таблица 1
_______________________Структура таблиц ЕШа1Ба1а_______________________
Имя поля Тип Размер Примечание
Filial integer 4 Идентификатор филиала
DateOfAdd date 8 Дата добавления данных
Iput[n] char[20] 20 Значение п-й входной переменной
Output[n] float 16 Значение п-го выхода сети
UselnLearn bit 1/8 Флажок, указывает использовалась ли данная запись в обучении
EtalonOutput[n] float 16 Эталонное значение п-го выхода сети
HaveEtalonOutput bit 1/8 Флажок, указывает внесены ли в базу эталонные значения выходов
Индексация выполнялась по полям Filial и DateOfAdd с целью обеспечения возможности быстрой сортировки записей. Работа с таблицами реализована посредством компонентов Delphi для доступа к БД через ADO драйвер.
Тихонов Е.Ю.
ПЛАНИРОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ КАРТ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ НА ОСНОВЕ МНОГОАГЕНТНОГО ПОДХОДА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АГЕНТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЙ ПЛАТФОРМЫ JACK INTELLIGENT AGENTS™
Международный университет природы общества и человека «Дубна», г.Москва
Планирование в сельскохозяйственной отрасли всегда представляло значительную сложность для агрономов, управляющих, руководителей и методистов, так как агропроизводство тесно связано с естественными условиями роста растений и развития животных, зависит от внешних условий (рельеф, климат, почвы и т.д.) и значительно распределено в пространстве [1].
В современных условиях перехода к информационному обществу, рыночной экономики, сокращения объемов финансирования работоспособность любого проекта (изделия), может быть достигнута лишь в условиях конкурентоспособности [2]. В настоящее время деятельность производственных организаций складывается при постоянном росте конкуренции и усложнении бизнес-процессов. В особенности данная тенденция наблюдается в сельском хозяйстве, которое отличается консервативностью и неэластичностью по сравнению с промышленным производством.
В настоящее время ведутся исследования в направлении увеличения эффективности сельскохозяйственного производства. Одним из наиболее перспективных является направление под названием «точное сельское хозяйство» (precision agriculture), которое ориентировано на широкое использование информации в процессе агропроизводства [3]. Также можно отметить определенные тенденции в сторону применения интеллектуальных технологий в сельском хозяйстве, например, проект «Агробот» (agrobotproject) [4].
В течение последних пятнадцати лет в области искусственного интеллекта значительно развилось направление, связанное с применением многоагентного подхода, который позволяет качественно изменить как процесс моделирования, так и результаты.
Планирование технологических карт
В настоящее время, как правило, процесс планирования технологических карт осуществляется на основании стандартных, разработанных сельскохозяйственными научными учреждениями еще в советские времена с применением наиболее распространенных видов агротехнических средств, которые следовали стандартам ведения агропроизводства в условиях плановой экономики.
С появлением на рынке сельскохозяйственной техники крупнейших западных фирм, новых технологий ведения агропроизводства, новых сортов
