WWW.KNIGA.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Книги, пособия, учебники, издания, публикации

 

УДК 631.58:551.5

Система поддержки принятия решений в земледелии. Принципы

построения и функциональные возможности.

к.т.н. В.В. Якушев, Агрофизический НИИ, mail@agrophys.com

Аннотация: Рассмотрены структура, принципы организации и функционирования системы

выработки и поддержки реализации агротехнологий в земледелии с использованием новейших

достижений в области информатики и техники.

Сельское хозяйство – один из основных видов деятельности человека, важность которого переоценить невозможно. Сельскохозяйственное производство развивается с появлением оседлого образа жизни человека, оно играло и играет основополагающую роль в обеспечении человечества продуктами питания. С ростом населения планеты, продуктов питания требуется все больше, производство которых требует интесификации земель, занятых под сельское хозяйство. В свою очередь повышается и антропогенная нагрузка на биосферу Земли, ведь сельское хозяйство является одним из наиболее сильных факторов, влияющих на экологию нашей планеты.

Воздействие сельского хозяйства на окружающую среду значительно и многообразно. Оно складывается из значительного числа факторов воздействия растениеводства и животноводства в зависимости от конкретных физико-географических особенностей регионов [1]. Значимость и степень влияния отдельных факторов сильно варьируют вследствие широкого разнообразия типов сельскохозяйственного использования земель, природных и исторических условий формирования экологической ситуации в различных регионах.

Состав, размещение и чередование сельскохозяйственных культур во многом характеризуют степень влияния сельского хозяйства на природную среду. Способ возделывания сельскохозяйственных культур определяет степень незащищенности поверхности почвы и подверженности ее водной и ветровой эрозии. Количество и тип вносимых удобрений определяют степень загрязнения окружающей среды и продукции земледелия нитратами и другими высокотоксичными веществами. Кроме того, использование удобрений приводит к накоплению в почвах других вредных веществ и элементов. Например, применение фосфорных удобрений сопровождается накоплением в почвах фтора, стронция и урана. Животноводство приводит к деградации пастбищных угодий, ухудшению почвозащитных свойств и развитию эрозионных процессов, а также загрязнению окружающей среды сточными водами и испарениями. Также весьма существенны последствия применения пестицидов и инсектицидов. Воздействие тех или иных факторов сельскохозяйственной деятельности может усугубляться и природными факторами, такими как активная эрозия и дефляция.

Учитывая исключительную важность сельского хозяйства в вопросах экологической безопасности и обеспечения населения продуктами питания, актуальным является обеспечение эффективного управления растениеводческими предприятиями с тем, чтобы с одной стороны максимально повысить урожайность, а с другой стороны, свести к минимуму антропогенную нагрузку на биосферу. Для достижения этих целей производители в различной степени используют разработки ученых, машиностроителей, экономистов и прочих специалистов, обслуживающих АПК.

С появлением новых технологий в сельском хозяйстве, таких как точное земледелие (precision agriculture), открываются широкие возможности для достижения оптимального результата по критерию прибыль + экологическая безопасность. Точное земледелие – это система хозяйствования на земле с использованием новейших достижений в области информатики и техники, опирающаяся на использование компьютерных систем генерации агротехнологических решений, глобальных систем позиционирования (GPS), геоинформационных технологий (ГИС), новейших информационных технологий, дистанционных и бортовых датчиков, автоматических исполнительных органов сельхозмашин [2].

Процесс получения продукции растениеводства реализуется в пространстве и времени на конкретной территории. Эта территория не является однородной даже в пределах одного поля. В традиционном земледелии при выполнении тех или иных агротехнических операций их параметры (условия её выполнения и соответствующие воздействия) являлись, как правило, одинаковыми для всех участков поля. Точное же земледелие предполагает динамическую оптимизацию этих параметров для каждого однородного участка поля в зависимости от складывающихся агрохимических, агрофизических, фитосанитарных факторов. Иначе говоря, все технологические операции, проводимые на поле, дифференцируются с учётом погодных условий не только во времени, но и в пространстве.

Для реализации технологии точного земледелия требуются современная сельскохозяйственная техника, управляемая бортовой ЭВМ, и технические средства – автоматические пробоотборники, различные сенсоры и измерительные комплексы, уборочные машины с автоматическим учётом урожая, приборы дистанционного зондирования, а также многофункциональное программное обеспечение, позволяющее принимать оптимальные решения при управлении сельскохозяйственным предприятием.

Современные информационные технологии позволяют коренным образом изменить процесс принятия агротехнологических управленческих решений. Последние достижения информатики в области телекоммуникаций и систем, основанных на знаниях компьютерных методов поддержки принятия решений объективно способствуют созданию принципиально новых программных комплексов, которые могут интегрировать знания и опыт многих специалистов в области агрономии, биологии, сельского хозяйства, экономики и прочих смежных областях деятельности. Существующий информационнотехнический потенциал позволяет, в частности, разработать и создать компьютерную систему по выработке максимально эффективной и, вместе с тем, экологически безопасной адаптивной агротехнологии для каждого поля с учётом вариабельности природных условий и экономических ограничений в конкретном хозяйстве. Решение этой задачи, в свою очередь, связано с необходимостью представления, формализации и чёткого синтеза научных знаний и информации, накопленной в агрономии. Реализация компьютерных систем поддержки агротехнологических решений зависит от понятийного аппарата, обеспечивающего электронное представление и комплексирование описательных и процедурных знаний в агрономии на основе естественно-языкового общения с ЭВМ и специализированной обработки знаний. Этой работой давно и серьезно занимаются в Агрофизическом НИИ, в котором разработаны теоретические и методологические основы построения единого компьютеризированного технологического пространства в области агрономии, предложен понятийный аппарат компьютерного описания технологических операций и агротехнологий в целом. Накоплен определенный опыт создания и эксплуатации с помощью ЭВМ систем поддержки агротехнологических решений [3].

На рис.1 представлена в общем виде структурная схема, в соответствии с которой обеспечивается генерация агротехнологических решений в агрономии, включая реализацию агроприёмов по информационной технологии точного земледелия (ТЗ). Схема предусматривает сбор разнородных данных и знаний, их анализа и формализацию, а также выработку на основе накапливаемой информации агротехнологических дифференцированных решений, включая выполнение агроприемов в поле по одному из двух основных режимов их реализации в системе ТЗ (offline или online).

Ядром представленной схемы является блок генерации и оптимизации агротехнологий, аккумулирующий знания специалистов (экспертов), разрабатывающих базовые агротехнологии и технологические адаптеры. С помощью соответствующего программно-математического обеспечения пользователь (агроном, фермер) сможет синтезировать оптимальную агротехнологию для возделывания заданного сорта на конкретном поле с учётом особенностей своего хозяйства и своего опыта. Именно агротехнологию мы рассматриваем как основополагающий элемент земледелия, в том числе и точного. Стремление к синтезу оптимальной агротехнологии является главной целью пользователя системы поддержки принятия решений (СППР).

Важно отметить, что в значительной степени функциональные возможности всей схемы (рис.1) определяют количество, частота и качество непосредственно измеряемой и вычисляемой информации, которую использует СППР в процессе синтезирования агротехнологий. От содержания и принципов организации и совершенствования баз данных и знаний в СППР, в частности, зависит эффективность внедрения информационной технологии точного земледелия. Следовательно, задачу информационного обеспечения технологии точного земледелия нужно рассматривать как задачу совершенствования баз данных и знаний в рамках СППР [1].

Мобильные технические Декларативные знания паспортные данные Технологические адаптеры Рис. 1. Структурная схема генерации и реализации агротехнологических решений в земледелии Системы поддержки принятия решения - СППР или DSS (Decision Support System)возникли как естественное развитие и обобщение управленческих информационных систем и систем управления базами данных (СУБД) в направлении их большей пригодности и приспособленности к задачам повседневной управленческой деятельности.

Термин "система поддержки принятия решения" появился в начале 70-х годов, однако до сегодняшних дней не нашел общепризнанного определения ни у ученых ни у разработчиков.

Использованию СППР и определению их функционального предназначения посвящено достаточное число трудов отечественных и зарубежных специалистов в различных предметных областях. Область применения СППР — это, прежде всего, слабоструктурированные проблемы. Для задач, которые мы относим к области применения СППР, характерна неопределенность, делающая практически невозможным отыскание единственного объективно наилучшего решения. Поэтому при принятии решений в таких ситуациях должен использоваться более тонкий инструментарий определения системы предпочтений, более глубокий сопоставительный анализ альтернативных вариантов необходимое информационное обеспечение лиц, принимающих решение[4].

В работе [5] СППР описывается как средство для "вычисления решений", основанное "на использовании моделей ряда процедур по обработке данных и суждений, помогающих лицу, принимающему решение (ЛПР), в управлении”, а в работе [6] было предложено рассматривать СППР в качестве "интерактивных автоматизированных систем, которые помогают лицу, принимающему решение, использовать данные и модели, чтобы решать неструктурированные проблемы". В других источниках СППР определяется как "компьютерная информационная система, использующаяся для поддержки различных видов деятельности при принятии решения в ситуациях, где невозможно или нежелательно иметь автоматические системы, которые полностью выполняют весь процесс принятия решения". СППР не заменяет ЛПР, автоматизируя процесс принятия решения, а оказывает ему помощь в ходе решения поставленной задачи [7].

Начиная с самых первых определений СППР сформировался круг решаемых с их помощью задач: неструктурированных и слабоструктурированных. Существенное влияние на такую направленность СППР оказала классификация проблем, предложенная в [8,9], согласно которой неструктурированные задачи имеют лишь качественное описание, основанное на суждениях ЛПР, а количественные зависимости между основными характеристиками задачи не известны. В хорошо структурированных задачах существенные зависимости могут быть выражены количественно. Промежуточное положение занимают слабоструктурированные задачи, "сочетающие количественные и качественные зависимости, причём малоизвестные и неопределённые стороны задачи имеют тенденцию доминировать" [8].

Несмотря на отсутствие общепризнанного определения, исследователи едины во мнении, что СППР - это компьютеризированные помощники, поддерживающие руководителя в преобразовании информации в эффективные для управляемой системы действия. Эти системы должны обладать такими качествами, которые делают их не только полезными, но и незаменимыми для ЛПР. Как любые информационные системы, они должны обеспечивать специфические нужды процесса принятия решений в информации.

СППР должны иметь возможность адаптироваться к изменению вычислительных моделей, общаться с пользователем на специфическом для управляемой области языке (в идеале на естественном), представлять результаты в такой форме, которая способствовала бы более глубокому пониманию результатов.

Роль СППР не в том, чтобы заменить руководителя, а в том, чтобы повысить эффективность его труда. Цель обычной СППР заключается не столько в автоматизации процесса принятия решения, сколько в осуществлении кооперации, взаимодействия между системой и человеком в процессе принятия решений. Для эффективной же реализации идеи точного земледелия необходима СППР с расширенными функциями в сравнении с типовыми системами.

Говоря о СППР с расширенными функциями мы имеем ввиду достаточно сложную архитектуру создаваемой системы, включающую в себя экспертную систему, математические модели, геоинформационную систему (ГИС), интерфейсы передачи данных между СППР и бортовыми системами сельскохозяйственной техники и мобильных комплексов. Наряду с обычными функциями поддержки выработки решений рассматриваемая СППР обеспечивает автоматическую процедуру формирования электронной карты-задания на реализацию агроприемов по технологии ТЗ. Все перечисленные модули как правило используются и разрабатываются как отдельные программы, мы же увязываем их в один программно-аппаратный комплекс (рис.2).

Создаваемая нами СППР, надеемся, должна стать незаменимым помощником в выработке и принятии решений на плановом и оперативных уровнях управления хозяйством. Одним из наиболее ценных качеств этой системы является возможность использования наряду с декларативными (описательными) знаниями также и процедурных (алгоритмов анализа и способов решения задач). Процедурные знания - математические модели различной сложности и назначения, представленные в виде различных компьютерных моделей, оформленных отдельными программными модулями.

Эксперты Документы Рассмотрим более подробно каждый из блоков структуры СППР.

Термин «эксперт» происходит от латинского «expertus» (опытный) — носитель специальных, трудно доступных или формализуемых знаний, так называемых глубинных знаний. [10] Существуют различные определения понятия "эксперт". Так, например, Ю.В.

Сидельников экспертом называет человека, являющегося специалистом и (или) имеющего практический опыт, который:

• имеет и дает объективные и полные сведения об особенностях и свойствах внешнего объекта и (или) рекомендации относительно предпочтительных (лучших) вариантов решений, касающихся данного объекта;

• обладает правами, обязанностями и ответственностью за свое экспертное заключение, определенными нормативными документами;

• включен в процесс принятия решений, выполняя специальную функцию, и поставлен перед задачей их научного обоснования;

• высказывает суждения по вопросу из области его специальных знаний и (или) практического опыта, поставленному перед ним некоторым лицом, независимо от внешних влияний и собственной выгоды.

В нашем случае это люди, имеющие авторитетный практический опыт в разработке агротехнологий и технологических адаптеров. Это могут быть ученые, агрономы, руководители хозяйств.

Инженер по знаниям - специалист, который занимается извлечением и структурированием знаний. Обычно он выступает в роли посредника между экспертом и создаваемой базой знаний. Инженерия знаний - дисциплина, связанная с вопросами:

• извлечения знаний из экспертов и/или литературы, Internet;

• структурирования, формирования и обработки знаний с целью создания баз данных, баз знаний, экспертных систем, систем поддержки принятия Термин “инженерия знаний” предложил Э. Фейгенбаум (E. Feigenbaum). Под извлечением знаний понимают процедуру взаимодействия инженера по знаниям с источником знаний, в результате которой становятся явными процесс рассуждений экспертов при принятии профессиональных решений и структура их представлений о предметной области.

Описаны различные эффекты, связанные с извлечением знаний из экспертов:

подразумеваемых знаний, обусловленное следующими обстоятельствами:

неосознаваемым характером экспертного умения; трудностью процесса вербализации и недооценкой самим экспертом важности некоторых знаний, используемых при решении профессиональных задач;

• особая форма организации знаний экспертов по сравнению с организацией • достаточно высокая скорость решения экспертом ряда профессиональных • ограниченность объема кратковременной памяти человека;

• некорректность некоторых способов получения информации;

• наличие психолингвистических проблем. В частности, различие между коммуникативным языком и языком мыслительного процесса может привести в процессе общения инженера по знаниям с экспертом к значительной потере знаний. [3,8,11,12] Эксперты и инженеры по знаниям - это ключевые фигуры, определяющие наполняемость СППР знаниями и данными. Учитывая огромный объем разнородной информации так или иначе относящейся к сельскому хозяйству, работу по наполнению СППР данными и знаниями можно назвать поистине титанической.

Переходя к описанию экспертной системы с интегрированными базой данных (БД), базой знаний (БЗ), базой моделей (БМ) и блоком ГИС, необходимо определить, что такое данные и знания. В обиходе эти термины часто отождествляют. В популярной или научной литературе нет (и быть не может) универсальных определений этих понятий.

Можно говорить лишь о некоторых подходах, разделяемых или не разделяемых различными авторами. Вот одно из определений этих понятий:

• данные - сведения, представленные в определенной знаковой системе и на определенном материальном носителе для обеспечения возможностей хранения, передачи, приема и обработки;

• информация - это данные, сопровождающиеся смысловой нагрузкой, помещенные в некоторый контекст; данные, как-либо оцениваемые приёмником информации (в частном случае, это может быть человек, малая группа). Как правило, получение информации связывают с уменьшением неопределенности существующего выбора; ответ на какой-либо заданный либо подразумеваемый вопрос. (При этом то, что для одних личностей, или с одной точки зрения, может быть данными, для других вполне может быть • знание – зафиксированная и проверенная практикой информация, которая может многократно использоваться людьми для решения тех или иных Нам кажется наиболее подходящим такой подход [8]:

данные - факты, характеризующие отдельные свойства объектов, процессов, явлений;

знания - закономерности, полученные в результате практики и связывающие данные.

Экспертная система - компьютерная система, использующая знания одного или нескольких экспертов, представленные в некотором формальном виде, а также логику принятия решения человеком-экспертом в трудно- или неформализуемых задачах.

Экспертные системы способны в сложной ситуации (при недостатке времени, информации или опыта) дать квалифицированную консультацию (совет, подсказку), помогающую специалисту принять обоснованное решение. Основная идея этих систем состоит в использовании знаний и опыта специалистов высокой квалификации в данной предметной области специалистами менее высокой квалификации в той же предметной области при решении возникающих перед ними проблем.

Обычно экспертные системы создаются в узких предметных областях. Первые модели были созданы в середине 70-х годов: система MYCIN — использовалась в медицине для диагностики заболеваний, DENDRAL — в разведке месторождений полезных ископаемых для анализа химического состава почв. Экспертные системы включает следующие подсистемы: базу знаний, машину вывода (решатель), интеллектуальный интерфейс и подсистему пояснений. База знаний содержит формальное описание знаний экспертов, представленное в виде набора фактов и правил.

Механизм вывода или решатель — это блок, представляющий собой программу, реализующую прямую или обратную цепочку рассуждений в качестве общей стратегии построения вывода. С помощью интеллектуального интерфейса экспертная система задает вопросы пользователю и отображает сделанные выводы, представляя их обычно в символьном виде [13].

Преимущества экспертных систем перед человеком-экспертом:

• у них нет предубеждений и они устойчивы к различным помехам;

• они не делают поспешных выводов;

• эти системы выдают не первое нашедшееся, а оптимальное (по определенным критериям) решение;

• база знаний может быть очень и очень большой. Введенные в машину один раз, знания сохраняются навсегда. Человек же имеет ограниченную базу знаний, и если данные долгое время не используются, то они забываются и навсегда теряются.

Первые работы, посвященные экспертным оценкам, появились в бывшем СССР в конце 60-х гг. Одним из первых, осознавших перспективность и значимость технологий экспертного оценивания, был В.М. Глушков — известный ученый в области кибернетики.

После того как были разработаны первые технологии экспертного оценивания и получены с их помощью первые серьезные результаты, возможности их практического использования преувеличивались. И по сей день заблуждения такого рода среди специалистов не редкость.

По инициативе высшего руководства страны в начале 70-х была проведена серия экспериментов для проверки реальных возможностей практического использования методов экспертного оценивания. В качестве объектов для экспертиз были предложены перспективы развития ситуации на Ближнем Востоке, область химических разработок и др. Результаты оказались не удовлетворительными, что впоследствии отрицательно сказалось на развитии методов экспертного оценивания в стране.

Необходимо правильно понимать реальные возможности использования этих методов. Безусловно, далеко не все существующие проблемы могут быть решены с помощью экспертных оценок. Хотя корректное использование экспертных технологий во многих случаях остается единственным реальным способом подготовки и принятия обоснованных управленческих решений [4]. Экспертные системы не заменяют специалиста, а являются его безэмоциональным советчиком, интеллектуальным партнером.

Экспертная система, являющаяся интеллектуальным ядром СППР, используя формализованные знания экспертов, базу данных хозяйства, стратегию развития хозяйства и интегрированные модели в диалоговом режиме позволяет пользователю синтезировать оптимальные агротехнологии для своего хозяйства. Синтез оптимальной агротехнологии происходит путем адаптации базовой агротехнологии к существующим в хозяйстве ресурсам и выбранной стратегии развития хозяйства.

Механизм вывода или решатель – основной программный модуль экспертной системы. Основываясь на формализованных знаниях, он синтезирует оптимальную агротехнологию, документируя цепочку рассуждений с помощью соответствующей подсистемы.

База данных содержит в себе всю атрибутивную информацию, которая используется в работе СППР на всех этапах, то есть на этапе описания базовой агротехнологии, генерации адаптивной агротехнологии и последующего анализа сгенерированной технологии. Также в базе данных хранятся результаты выполнения агротехнологии, которые тоже могут стать входными данными при генерации последующих агротехнологий для конкретного поля.

Данные, хранящиеся в базе, должны быть строго типизированы. Это необходимо для корректной последующей их обработки системой. Типизация данных организована нами таким образом, что можно описать практически любой объект. Для этого разработан редактор типов данных, с помощью которого пользователь может создавать новые типы или редактировать уже имеющиеся. На рис.3. показана схема простого примера описания типа «Сорт». Как видно из рисунка, тип «Сорт» имеет пять свойств, которые, в свою очередь тоже типизированы: «строковое значение», «вещественное» и «список». В то же время тип «Сорт» также является свойством родительского типа «Культура».

Наполнение базы данных есть ни что иное, как создание экземпляров того или иного типа. Таким образом, мы описываем и наполняем конкретными значениями все атрибуты, необходимые нам при описании базовой агротехнологии [3].

База знаний включает в себя данные об отдельных технологических операциях, их характеристиках, условиях проведения, степени влияния на экологическую обстановку в зависимости от параметров операции. Сюда также с помощью определенных в системе конструкций представляются сведения, обеспечивающие последующую формализацию и генерацию агротехнологии с заданной степенью дифференциации. Для этого, в частности, между набором технологических операций и их характеристиками, с одной стороны, и параметрами (условиями) – с другой, устанавливаются определенные соответствия. При этом соответствующее описание «привязано» к конкретному объекту агротехнологии, т.е.

к технологическим операциям, их характеристикам, а через них и непосредственно к конкретному полю, культуре, сорту. Это обстоятельство представляется чрезвычайно важным, так как включение в систему прикладных моделей, в том числе и простейших регрессионных, связано с выполнением определенных условий. Этими условиями могут быть пространственно-временные ограничения, агрофизические, агрохимические, биологические, метеорологические и другие особенности применения соответствующих формул.

База интегрированных в СППР моделей, используется для расчета доз удобрений, прогнозирования сроков наступления фенофаз, оценки агротехнологий и отдельных агротехнических операций по экономическим и экологическим критериям. Стратегия использования математических моделей предусматривает два режима их применения в СППР: автоматический и полуавтоматический. В первом случае модели (программные модули) автоматически включаются в управляющее ядро СППР и ими используется единая база данных. Полуавтоматический режим предполагает автономный запуск тех или иных программ, а обмен результатами вычислений происходит на уровне системных файлов.

Геоинформационная система (ГИС), интегрированная в СППР, позволяет анализировать и визуализировать пространственно-ориентированные данные, привязанные к координатам с помощью GPS-приемников (контура полей, карты распределения по агрохимическим, агрофизическим и агрономическим показателям, история полей, карты урожайности и т.д.), а также создавать карты-задания для сельскохозяйственной техники, оснащенной бортовыми компьютерами и GPSприемниками, для выполнения агротехнических операций дифференцированно с учетом местонахождения техники на поле. Отметим, что для реализации агротехнических операций в режимах ТЗ (сбор информации о поле или внесение агрохимикатов), СППР использует различные протоколы обмена данными с бортовыми компьютерами сельхозтехники и мобильных комплексов.

Таким образом, пользователю СППР (лицу принимающему решения) предоставлен широкий набор функциональных возможностей для выработки оптимальных решений для управления сельскохозяйственным предприятием. Синтезировав адаптивную (применимую в конкретном хозяйстве) агротехнологию, пользователь имеет возможность оценить ее по экономическим и экологическим критериям и в зависимости от стратегии развития предприятия. Важным является то, что агротехнические операции, включенные в агротехнологию, можно проводить в режиме точного земледелия (дифференцированно) за счет реализованных механизмов генерации карт-заданий и таблиц агротребований. По мере наполнения базы знаний, в том числе и через Internet, система будет полезной для любого сельскохозяйственного предприятия и может стать незаменимым консультантом для агрономов и руководителей.

Литература 1. Людмила Карпович, Анатолий Косиков «Построение синтетических карт оценки воздействия сельского хозяйства на окружающую среду с использованием Мастера пространственных операций ArcView GIS», МГУ, http://www.dataplus.ru/Industries/13Ecolog/AgryEco.htm 2. Якушев В.В. Программно-технические средства информационного обеспечения и реализации агроприемов в системе точного земледелия. Автореферат диссертации. СПб.:

АФИ, 2005.

3. Якушев В.П., Якушев В.В. «Информационное обеспечение точного земледелия», 4. Литвак Б.Г., Экспертные технологии в управлении, М., «Дело», 2004 г., 5. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект – основа новой информационной технологии.

М.: Наука, 6. Форсайт Р. Экспертные системы. М.: Радио и связь, 7. Наумов А.И. и др. Системы управления базами данных и знаний. М.: Финансы и статистика, 8. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПБ.:

Издательский дом «Питер», 2000, 9. Керов Л.А.и др. Экспертные системы: инструментальные средства разработки. СПб.:

Политехника, 10. Сидельников Ю.В., Теория и организация экспертного прогнозирования, М., «ИМЭМОАН», 1990 г.

11. Гаврилова Т.А., Червинская К.Р., Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем, М., 1992 г.

12. Хилл Сэм, Шестьдесят трендов за шестьдесят минут, СПб, «Крылов», 2004 г., с. 107.

13 Междисциплинарный словарь по менеджменту / Под общей редакцией: С.П.

Мясоедова, М., «Дело», 2005 г., с. 248-249.



Похожие работы:

«Министерство образования и наук и Российской Федерации Ярославский государственный университет им. П. Г. Демидова Сборник аннотаций курсовых и квалификационных работ математического факультета Ярославль 2012 Сборник аннотаций курсовых и квалификационных работ математического факультета. Яросл. гос. ун-т им. П. Г. Демидова. Ярославль: ЯрГУ, 2012. Сборник содержит аннотации курсовых и квалификационных работ студентов и магистрантов математического факультета Ярославского государственного...»

«Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики УТВЕРЖДАЮ Проректор НИ _Бурдин В.А. подпись, Фамилия И.О. _31_ _августа 2011 г. РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ИСТОРИЯ И ФИЛОСОФИЯ НАУКИ по учебной дисциплине наименование учебной дисциплины (полное, сокращенное) 05.00.00 - Технические науки Научная отрасль 05.12.04 - Радиотехника, в т.ч. системы и устройства телеНаучная специальность видения; 05.12.07 -...»

«СЕТЬ АСПИРАНТУР “БИОТЕХНОЛОГИИ В НЕЙРОНАУКАХ” (БИОН) НАЦИОНАЛЬНАЯ СЕТЬ АСПИРАНТУР ПО БИОТЕХНОЛОГИЯМ В НЕЙРОНАУКАХ (БИОН) Национальная Сеть Аспирантур по Био- ной системы, заменяя работу не только технологиям в Нейронауках (БиоН) – это моторных, но и сенсорных систем, через программа последипломного обучения в создание слуховых и зрительных протезов. области нейробиологии, объединяющая ведущие научно-образовательные центры Мозг–компьютер-интерфейсы (МКИ) поРоссийской Федерации с целью создания...»

«Федеральное агентство связи Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования Московский технический университет связи и информатики профиль Автоматизация технологических процессов и производств в почтовой связи Квалификация выпускника бакалавр Москва 2011 2 1. Общие положения 1.1. Определение Основная образовательная программа высшего профессионального образования (ООП ВПО) – система учебно-методических документов, сформированная на основе...»

«МИР № 2 (октябрь 2010 г.) Оглавление Творческий отчёт учителя информатики и ИКТ Никитковой С.В. в рамках аттестации на 1 квалификационную категорию2 Разработка учебного проекта План проекта Методический паспорт проекта Поэтапная разработка проекта 1 МИР № 2 (октябрь 2010 г.) Творческий отчёт учителя информатики и ИКТ Никитковой С.В. в рамках аттестации на 1 квалификационную категорию Скажи мне, и я забуду. Покажи мне, - я смогу запомнить. Позволь мне это сделать самому, и это станет моим...»

«Национальный Исследовательский Университет Высшая школа экономики Московский институт электроники и математики МИЭМ – НИУ ВШЭ Факультет прикладной математики и кибернетики Кафедра прикладной математики Магистерская программа Математические методы естествознания и компьютерные технологии Концепция Москва 2012 Цель программы Магистерская программа Математические методы естествознания и компьютерные технологии направлена на подготовку высококвалифицированных специалистов по прикладной математике,...»

«2 Программа разработана на основе ФГОС высшего образования по программе бакалавриата 01.03.02 Прикладная математика и информатика. Объектами профессиональной деятельности магистра прикладной математики и информатики являются научно - исследовательские центры, государственные органы управления, образовательные учреждения и организации различных форм собственности, использующие методы прикладной математики и компьютерные технологии в своей работе. Магистр прикладной математики и информатики...»

«Утвержден Советом колледжа Протокол № _ от _ г. ОТЧЕТ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ САМООБСЛЕДОВАНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ Автономной некоммерческой организации среднего профессионального образования Якутский гуманитарный колледж Якутск 2014 г. 2 ЧЛЕНЫ КОМИССИИ ПО САМООБСЛЕДОВАНИЮ: Председатель комиссии: Павлова Т.А., директор; Заместитель председателя Сорокина Н.А., заместитель директора по воспитательной работе; комиссии: Члены комиссии: Нагапетян А.С., заведующий Юридического отделения; Киреева Е.С., заведующий...»

«М И Р программирования р. ХАГГАРТИ Дискретная математика для программистов Перевод с английского под редакцией С. А. Кулешова с дополнением А. А. Ковалева Допущено УМО вузов РФ по образованию в области прикладной математики в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки Прикладная математика ТЕХНОСФЕРА Москва 2003 p. Хаггарти Дискретная математика для программистов Москва: Техносфера, 2003. - 320с. ISBN 5-94836-016-4 Элементарное...»

«РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ ОБРАЗОВАНИЯ ИНСТИТУТ ИНФОРМАТИЗАЦИИ ОБРАЗОВАНИЯ О.А. КОЗЛОВ ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ТЕОРЕТИКОИНФОРМАЦИ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДГОТОВКИ КУРСАНТОВ ВОЕННО- ЗАВЕ ВОЕННО-УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ Монография Москва, 2010 Москва, 2010 Козлов О.А. Теоретико-методологические основы информационной подготовки курсантов военно-учебных заведений: Монография. – 3-е изд. – М.: ИИО РАО, 2010. – 326 с. В монографии излагаются основные результаты теоретико-методологического анализа проблемы...»

«Издание четвертое – пересмотренное и дополненное Книга выходит далеко за рамки описания личного кризиса Френца. Она описывает гораздо более серьезный кризис, с которым столкнулись Свидетели Иеговы во всем мире. (Christianity Today) Откровенное и необыкновенно информативное описание структуры власти и внутренней жизни религиозной организации Свидетелей Иеговы. Эта книга — проницательное изложение, подтверждающее ценность „свободы совести“ и предлагающее по-новому взглянуть на классическую...»

«Министерство сельского хозяйства Российской Федерации С-27 Светлов Н.М. Практикум по теории систем и системному анализу ФГОУ ВПО РГАУ–МСХА имени К.А. Тимирязева для студентов бакалавриата по направлениям Прикладная информатика в Кафедра экономической кибернетики экономике и Математические методы в экономике / Издательство ФГОУ ВПО РГАУ–МСХА имени К.А. Тимирязева. М., 2009. – 75 c. Рецензенты: профессор Е.В. Худякова (МГАУ имени В.П. Горячкина); профессор А.А. Землянский (РГАУ-МСХА имени К.А....»

«Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Амурский государственный университет Кафедра математического анализа и моделирования УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ Основы информатики и архитектура компьютеров Основной образовательной программы направления 010400.62 прикладная математика и информатика Благовещенск 2012 г. УМКД разработан доцентом Труфановым Виктором...»

«Вузовские библиотеки Алтайского края Сборник Выпуск 4 Барнаул 2004 3 Уважаемые коллеги! Примите поздравления с нашим профессиональным праздником – Общероссийским днем библиотек! Желаем вам творческих удач, радости побед, новых идей, любви читателей, благополучия и мира в доме. Труд каждого библиотекаря достоин сегодня похвалы и уважения! Редколлегия 4 5 6 7 Организационно-регламентирующие документы ПОЛОЖЕНИЕ О НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ БИБЛИОТЕКЕ АлтГТУ им. И.И. ПОЛЗУНОВА Общие положения 1....»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФГБОУ ВПО Кемеровский государственный университет Новокузнецкий институт (филиал) Факультет информационных технологий РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ (ОПД.Р1.) Безопасность жизнедеятельности для специальности 010501.65 Прикладная математика и информатика специализаций 010211 Системное программирование, 010202 Математическое моделирование Новокузнецк 2013 Сведения о разработке и утверждении рабочей программы дисциплины Рабочая программа...»

«Информационные технологии в образовании Ежеквартальный бюллетень №3 (7) Июль 2005 Координационного совета НГТУ по информатизации образования В этом выпуске: Телематика’2005 (О. В. Казанская). с. 2 Развитие научно-образовательной сети в Сибирском федеральном округе (Евг. Б. Гаврилов). с. 6 Оснащенность компьютерами рабочих мест преподавателей НГТУ: результаты исследования (Н. С. Фоменко).. с. 8 Научная электронная библиотека E-LIBRARY.RU (Т. В. Баздырева). с. 10 Новые издания ИДО НГТУ. с....»

«Федеральное агентство связи Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования Московский технический университет связи и информатики профиль Информационные системы и технологии Квалификация выпускника бакалавр Москва 2011 2 Общие положения 1.1. Определение Основная образовательная программа высшего профессионального образования (ООП ВПО) – система учебно-методических документов, сформированная на основе федерального государственного...»

«Доклад на тему: Компьютерные игры и их влияние на развитие информатики Выполнил Лошкарев И.В. Преподаватель Брагилевский В.Н. Игры всегда присутствовали в жизни человека и так же, как человек, постепенно эволюционировали в те формы, которые позволяли лучше приспосабливаться к потребностям среды обитания. Сегодняшние игры вышли на уровень реалистического компьютерного моделирования, но разве изменились их природа и предназначение?! Первые играющие машины появились в 18 веке. Одним из самых...»

«Сельскохозяйственные биотехнологии в развивающихся странах: варианты и возможности в производстве сельскохозяйственных культур, в лесном хозяйстве, в животноводстве, в рыбном хозяйстве и в агропромышленном комплексе для преодоления проблем продовольственной безопасности и изменения климата (ABDC-10) ГВАДАЛАХАРА, МЕКСИКА, 1- 4 МАРТА 2010 г. ИЗДАНИЕ для Региональной сессии для стран Европы и Центральной Азии: Сельскохозяйственные биотехнологии в Европе и в Центральной Азии: новые вызовы и...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации ГОУ ВПО ИРКУТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ Кибернетический Факультет Информатики Кафедра СОГЛАСОВАНО УТВЕРЖДАЮ Зам. директора по научной работе Проректор по учебной работе ИДСТУ СО РАН, к.т.н. _Н.А. Буглов _ Н.Н. Максимкин 20 _ г. _20 _ г. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ (рабочая учебная программа дисциплины) 150700 Машиностроение Направление подготовки: Оборудование и технология сварочного...»




 
© 2014 www.kniga.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Книги, пособия, учебники, издания, публикации»

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