авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 7 | 8 || 10 | 11 |   ...   | 24 |

«Министерство образования и науки Российской Федерации Министерство образования, науки и молодежной политики Республики Алтай Горно-Алтайский государственный университет (Россия, г. ...»

-- [ Страница 9 ] --

В большинстве исследуемых GeSn/Si структур с КТ, как и ранее для Ge/Si структур с Ge КТ в матрице Si, при низких температурах наблюдается ступенчатый рост ФП с интенсивностью подсвет ки.(рис.1) С ростом тянущего поля, также как и температуры, положение ступеньки ФП смещается в сторону меньших интенсивностей подсветки. Анализ результатов проводился в рамках теории проте кания [2], когда неравновесные носители заряда латерально перераспределяются: дырки локализу ются внутри КТ, а электроны между ними. Дырки в транспорте не участвуют, а электроны, при дости жении уровня протекания, ответственны за наблюдаемую ступенчатую ФП. В ряде измерений наблю далась дублетная структура ступенчатой ФП, которую мы связываем электронным транспортом по обе стороны смачивающего слоя. Кроме того, для GeSn/Si структуры с КТ, выращенной при темпера туре 150 C, помимо ступенчатого роста ФП при большей интенсивности подсветки наблюдается и ступенчатый спад ФП. С ростом тянущего поля наблюдаемые особенности ФП смещаются в противо положные стороны, их амплитуда уменьшается и они исчезают. С увеличением температуры данные особенности ФП также исчезают. Обсуждаются возможные механизмы такого поведения ФП иссле дуемых GeSn/Si структур с КТ.

B #19_3(Ge-2nm) 33. 0. T=4.2K 32. - Photoconductivity, Ohm 0.00004 31. 30. 0. 27. 0. 0.000 0.006 0. Light intensity, arb.u.

Рисунок – 1. Фотопроводимость структур GeSn/Si c самоорганизующимися квантовыми точ ками при межзонной подсветке и при различных тянущих полях Библиографический список:

1.Mashanov V.I. et al / V.I.Mashanov, V.I. Ulyanov– Nanosc.Res.Lett, – 6, – 85, – 2011.

2. Шкловский Б. И. Электронные свойства легированных полупроводников / Б. И. Шкловский, А. Л.–Эфрос. - М.: Наука,1979. – 145 с.

УДК 658. ОРГАНИЗАЦИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ЛИКВИДНОСТЬЮ И ПЛАТЕЖЕСПО СОБНОСТЬЮ ПРЕДПРИЯТИЯ ORGANIZATION OF EFFECTIVE MANAGEMENT OF LIQUIDITY AND SOLVENCY OF THE ENTERPRISE Варламов А. В.

ФГБОУ ВПО «Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова»

Россия, Чувашская Республика, г.Чебоксары, varlamov_av@list.ru Аннотация. В статье на основе анализа экономической литературы и практики представлены коэффициенты ликвидности и платежеспособности предприятия.

Ключевые слова: ликвидность, платежеспособность, финансовый леверидж.

Summary. in article on the basis of the analysis of the economic literature and practice factors of li quidity and solvency of the enterprise are presented.

Key words: liquidity, solvency, financial leveridzh.

В современных экономических условиях эффективное управление ликвидностью и платеже способностью позволяет увеличить конкурентоспособность и инвестиционную привлекательность предприятия. Кроме того, коэффициенты ликвидности характеризуют платежеспособность предпри ятия не только на данный момент, но и в случае чрезвычайных обстоятельств.

Аналитический обзор экономической литературы позволил выделить следующие коэффици енты ликвидности:

1) коэффициент абсолютной ликвидности (норма денежных резервов, платежеспособность, LR), который представляет интерес для руководства предприятия, поставщиков сырья и материалов;

2) коэффициент срочной (строгой) ликвидности (acid-test, or quick ratio), в котором заинтере сованы как руководство предприятия, так и кредиторы;

3) коэффициент текущей ликвидности (общий коэффициент покрытия долгов, Current Ratio – CR), представляющий внимание для руководства предприятия и инвесторов. При расчете данного коэффициента учитывать, что в зависимости от области деятельности, структуры и качества активов и т.д. значение коэффициента может сильно меняться;

4) коэффициент финансового левериджа (плечо финансового рычага, Total debt to equity), который прямо пропорционален финансовому риску предприятия. Как показывает практика, этот по казатель правильнее рассчитывать не по данным бухгалтерской отчетности, а по рыночной оценке активов. Чаще всего у успешно действующего предприятия рыночная стоимость собственного капи тала превышает балансовую стоимость, а значит, меньше значение показателя коэффициент финан сового левериджа и ниже уровень финансового риска [2, c. 215].

Таким образом, при расчете коэффициентов ликвидности следует учитывать следующее:

1. Возможность завышения коэффициентов из-за включения в состав оборотных активов не ликвидных активов:

– наличие просроченной дебиторской задолженности, в том числе задолженность участников по взносам в Уставной капитал, в составе краткосрочных финансовых вложений статья «Стоимость собственных акций, выкупленных у акционеров»;

– в составе прочих оборотных активов учитывается задолженность или переплата по финан совым и налоговым платежам, а также расчеты по претензиям и задолженность работников по подот четным суммам;

2. Неточность расчета обязательств предприятия;

3. Малая информативность при расчете показателей ликвидности о будущих обязательствах предприятия.

Баланс ликвидности строится исходя из сопоставления активов предприятия, сгруппирован ных по степени ликвидности с пассивами предприятия, сгруппированных по срокам их погашения, что представлено в таблице 1.

Таблица 1 – Баланс ликвидности Активы Пассивы П1-Наиболее срочные обязательства А1-Высоколиквидные активы (кредиторская задолженность, (денежные средства и краткосроч задолженность перед участниками ные финансовые вложения) (учредителями) по выплате доходов) П2-Краткосрочные пассивы А2-Срочные активы (краткосрочные займы и кредиты, (дебиторская задолженность, резервы предстоящих расходов, прочие оборотные активы) прочие краткосрочные обязательства) А3-Медленнореализуемые активы П3-Долгосрочные пассивы (запасы с НДС) (долгосрочные обязательства) П4-Непогашаемые пассивы А4-Неподвижные активы (капитал и резервы, (внеоборотные активы) доходы будущих периодов) Баланс считается абсолютно ликвидным если соблюдается следующие равенства:

П 2, А3 П3, А А1 П1, А2 П Библиографический список:

1. Кирьянова З. В. Анализ финансовой отчетности: учебник / З. В. Кирьянова, Е. И. Седова. – М.: ЮРАЙТ, 2012. – 429 с.

2. Стоянова Е. С. Финансовый менеджмент: теория и практика: учебник / Е. С. Стоянова, Т. Б. Крылова, И. Т. Балабанов [и др.], ред. Е.И. Шохин. – М: ФБК-ПРЕСС, 2012. – 435 с.

Раздел РОБОТОТЕХНИКА, МЕХАТРОНИКА И РОБОТОТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ ROBOTICS, MECHATRONICS AND ROBOTIC SYSTEMS УДК 681.5. АЛГОРИТМИЗАЦИЯ КОРРЕКЦИИ ЗВЕНА КОМПЕНСАЦИИ ВОЗМУЩЕНИЙ В АВТОМАТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ ALGORITHMIZATION OF CORRECTION OF THE LINK OF COMPENSATION OF INDIGNATIONS IN AUTOMATIC SYSTEMS Осина А. В., аспирант Ягодкина Т. В., канд. техн. наук, доцент ФГОУ ВПО «Национальный исследовательский университет «МЭИ»

Россия, г. Москва, lakaza@inbox.ru Аннотация. Представлен алгоритм коррекции звена компенсации в случае обнаружения его неустойчивости. Процедура коррекции звена компенсации позволяет с высокой точностью подобрать компенсатор, устраняющий возмущающее воздействие на объект управления.

Ключевые слова: компенсация, измеряемые возмущающие воздействия.

Summary. Presented algorithm for correction of compensation element in the case of its instability.

Correction procedure of compensation element allows with high accuracy to find the compensator, eliminat ing disturbance on the control object.

Key words: compensation, measured disturbances.

Любые системы автоматического управления, например, системы стабилизации уровня зву ка, изображения, управляемые комплексы летательных аппаратов или системы управления техно логическими процессами, подвергаются влиянию различных внешних и внутренних воздействий – возмущений. Для обеспечения нормальной работы и улучшения свойств автоматических систем не обходима компенсация возмущающих воздействий.

Классическим методом компенсации возмущений является синтез звена компенсации, осно ванный на теории инвариантности относительно возмущающего воздействия [1]. Но при его исполь зовании возникают проблемы физической нереализуемости и неустойчивости синтезируемого ком пенсатора, которые в свою очередь требуют разработки методов, направленных на их устранение.

Рассмотрим случай, когда компенсирующее звено (КЗ) рассчитывается по дискретной модели идентификации и имеет следующий обобщенный вид:

.

Такое звено является физически реализуемым, так как в любом случае порядок многочлена числителя будет равен порядку многочлена знаменателя. Но поскольку задача решается в условиях неизвестности искомых параметров объекта, избежать неточности параметров компенсатора не уда ется, и данное звено компенсации в большинстве случаев является неустойчивым.

Основная причина возникновения проблемы заключается в том, что точность существенно теряется при оценивании матрицы управления, что сильно сказывается на коэффициентах числите лей матричных дискретных передаточных функций, которые определяют КЗ [2]. В этом случае необ ходима коррекция коэффициентов компенсирующего звена.

По результатам проведенных исследований корневых годографов для различных порядков, было выявлено, что предпочтительна корректировка коэффициента при старшей степени z характе ристического полинома дискретного КЗ. Именно в этом случае корни характеристического уравнения наиболее плотно сосредоточены в области отрицательных вещественных значений, и для перехода корней в область устойчивости требуется гораздо меньший диапазон изменения коэффициента.

Следует также отметить, что целью введения компенсатора является устранение статической ошибки системы в установившемся режиме, поэтому при коррекции коэффициентов необходимо со блюдать равенство модуля коэффициента усиления нового компенсирующего звена и исходного ко эффициента усиления Kу. Предлагаемый алгоритм, для упрощения расчетов можно формализовать в следующем виде:

1. Вычисление Kу исходного звена.

2. Задание начального шага коррекции hk. Задание допустимого отклонения модуля коэф фициента усиления –.

Следует отметить, что выбор, зависит от значения Kу, а также от требований, предъявляе мых к самому компенсатору. Рекомендованное значение составляет 1% от исходного коэффициента.

3. Нормирование корректируемого звена.

4. Вычисление диапазона вариации коэффициента – D.

5. Изменение коэффициента с шагом hk в пределах диапазона D.

6. Вычисление корней характеристического уравнения звена. Проверка их вхождения в об ласть устойчивости, т.е. в левую полуплоскость комплексной плоскости.

6.1. В случае если один из корней расположен вне левой полуплоскости, и не достигнута граница диапазона D, возвращение к пункту 5. Если граница достигнута – переход к пункту 8.1.

6.2. При вхождении всех корней в область устойчивости переход к пункту 7.

' 7. Вычисление коэффициента усиления звена Kу с измененным коэффициентом характери стического уравнения:

' 8. Проверка равенства: |Ky - Ky|.

8.1. Если равенство не выполнено и достигнута граница диапазона вариации D, для кор ' рекции выбирается следующий коэффициент характеристического уравнения an-1.

8.1.1. Возврат к исходному нормированному виду звена компенсации.

' ' 8.1.2. Вычисление диапазона вариации D для коэффициента an-1.

' 8.1.3. Изменение коэффициента an с ранее выбранным шагом в пределах диапазона D.

' ' 8.1.4. Изменение коэффициента an-1 с шагом hk в пределах диапазона D.

8.1.5. Переход к пункту 6.

Аналогичные действия проводятся с последующими коэффициентами (an-2,..., a0) характе ристического уравнения, до выполнения требуемых условий.

8.2. Если равенство не выполнено и не достигнута граница диапазона вариации D, переход к пункту 5.

8.3. В случае выполнения равенства процедуру коррекции можно считать завершенной.

Таким образом, результатом процедуры коррекции является:

– сохранение общего коэффициента усиления звена;

– перемещение корней звена в область устойчивости.

При введении скорректированных звеньев компенсации в системы различных порядков каче ство компенсации во всех случаях не является идеальным, ввиду невозможности полной инвариант ности. Однако наблюдается значительное улучшение выходного сигнала в динамике и статике. При возрастании порядка объекта качество компенсации ухудшается, как из-за высокой чувствительности объекта к помехам, так, возможно, и за счет усложняющегося алгоритма корректировки коэффициен тов. Тем не менее, представленная процедура преобразования неустойчивого звена в устойчивое является достаточно эффективной, что показало проведенное сравнение с качеством коррекции ме тодом факторизации.

Таким образом, процедура коррекции звена компенсации позволяет с высокой точностью по добрать компенсатор, устраняющий возмущающее воздействие на объект управления.

Формализованный алгоритм процедуры упрощает создание программного обеспечения, кото рое дает возможность быстро провести коррекцию неустойчивого звена.

Библиографический список:

1. Острем К. Системы управления с ЭВМ / К. Острем, Б. Виттенмарк. – Пер. с англ. – М.: Мир, 1987. – 408 с.

2. Толчеев В.О. Методы идентификации одномерных линейных динамических систем / В. О. Толчеев, Т. В. Ягодкина. – М.: Изд-во МЭИ, 1997. – 108 c.

УДК 378. SUPERКАЛЬКУЛЯТОР SUPERCALCULATOR Черепанов А. А., зам. директора по ИКТ, учитель информатики Гребцов А., Сажина О., учащиеся МОУ «Сейкинская СОШ»

Россия, Республика Алтай, Чойский район, с. Сейка, syoika_school@mail.ru Аннотация. В данной статье рассматривается пример программы «Superкалькулятор» с раз личными функциями, который разработан для практического использования в работе учителя.

Ключевые слова: калькулятор, программирование, visual basic.

Summary. This article describes an example of the program «Super Calculator» with a variety of functions for use by teachers.

Key words: calculator, programming, visual basic.

Множество предметов и объектов окружающего мира создано и проверенно с помощью ком пьютерных программ. Программы повсеместно используются в различных видах человеческой дея тельности.

В данной статье описывается (кратко) программа «Superкалькулятор@? Фрагмент которой представлен на рисунке 1, с помощью которой можно вычислить качество знаний, возвести в степень число, решить квадратное уравнение и т.д.

Калькулятор (лат. calculator – счетчик), портативное вычислительное устройство. В отличие от предшествующих ему версий наш калькулятор не только выполняет математические действия, но и позволяет решить ряд других задач.

Качество знаний. В отчетах преподавателя о результатах работы используются показате ли, формулы, для расчета которых приведены ниже: % качества знаний (качественная успеваемость) = (количество «отличников» + количество «хорошистов») х 100% / общее количество учащихся.

Рисунок 1 – Фрагмент программы «Калькулятор»

Для автоматизации данного процесса щелкнуть кнопку «Качество знаний». В открывшейся форме ввести данные в пустые ячейки и нажать на кнопку «=». Для программирования данной функ ции используется следующий алгоритм, фрагмент которого представлен ниже.

Public Class Form Private Sub Button1_Click(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles Button1.Click Label5.Text = ((Val(TextBox1.Text) + Val(TextBox2.Text)) / (Val(TextBox3.Text))) * 100 & "%" End Sub Private Sub Form2_Load(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles MyBase.Load End Sub End Class Степень обученности. СОУ = AX + BY + CZ, где N - количество учащихся, X, У, Z – соответ ственно общее количество отметок «5», «4», «3» в классе. А = 1,00;

В = 0,63;

С = 0,36 - это посто янные величины.

Для автоматизации данного процесса щелкнуть кнопку «Степень обученности». В открыв шейся форме ввести данные в пустые ячейки и нажать на кнопку «=».

Среднее арифметическое оценок представляет собой сумму всех наблюденных значений, де ленную на их количество. Данную функцию удобно использовать для расчета оценки за четверть.

Решение квадратных уравнений. Квадратное уравнение — алгебраическое уравнение общего вида где – свободная переменная,,, – коэффициенты, причм Для автоматизации данного процесса щелкнуть кнопку «Решение квадратных уравнений». В открывшейся форме ввести данные в пустые ячейки и нажать на кнопку «Решить».

Возведение числа в степень. Вводим основание числа и степень, программа выдает резуль тат.

Созданная программа «Superкалькулятор» в настоящее время проходит испытания в целях выявления недостатков и удобства в использовании.

Программирование в объектно-ориентированной среде создает условия для приобретения практических навыков у обучающихся при создании приложений – от простых до более сложных.

УДК 53.087. О ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ЭЛЕМЕНТНОЙ БАЗЫ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ ПРИ ПРОВЕДЕНИИ ДОЛГОВРЕМЕННЫХ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ ABOUT OPPORTUNITY USE OF ELEMENT BASE OF ROBOTIC SYSTEMS WHEN CARRYING OUT LONG-TERM MEASURING EXPERIMENTS Кудрявцев Н. Г., канд. техн. наук, доцент Кудин Д. В., аспирант Учайкин Е. О., аспирант Гвоздарев Н. Г., канд. техн. наук, доцент ФГБОУ ВПО «Горно-Алтайский государственный университет»

Россия, Республика Алтай, г. Горно-Алтайск Аннотация. В данной работе рассматривается применимость универсального автономного модуля-даталоггера, при подготовке и проведении долговременных измерительных физических экспериментов. В качестве примера приводится эксперимент по измерению низкочастотных атмосферных токов, фиксируемых на высокоомном нагрузочном резисторе, подключенном между полотном длинноволновой антенны и заземлением.

Ключевые слова: даталоггер, измерительный эксперимент, атмосферные токи.

Summary. In this paper, we consider the applicability of universal stand-alone module-data logger, the preparation and implementation of long-term measurement of physical experiments. As an example there is an experiment on measuring atmospheric low-frequency currents, captured in a high-impedance load resistor connected between the long-wavelength antenna and the grounding.

Key words: datalogger, measuring experiment, atmospheric currents.

Современная элементная база и программное обеспечение, реализованное на языках программирования высокого уровня позволяют создавать в достаточно короткие сроки качественные и недорогие электронные устройства, позволяющие существенным образом облегчить жизнь многим ученым, особенно занимающимся подготовкой и проведением измерительных экспериментов. Одно из таких устройств - даталоггер - малогабаритное, низкопотребляющее автономное устройство, получающее поток данных по одному из последовательных интерфейсов и сохраняющее их в реальном времени на флэш-память. В общем случае даталоггер – это многоцелевое устройство.

Например, в робототехнических системах может применяться как для записи информации о маршруте перемещения объекта, так и для хранения телеметрической информации о состоянии системы в целом. Более специфическое применение даталоггера – использование его при проведении длительного измерительного эксперимента для сохранения в реальном времени экспериментальных данных и временной синхронизации полученных результатов.

В качестве примера таких долговременных измерений физических величин приведем измерительный эксперимент, теоретические предпосылки которого были заложены еще в прошлом столетии.

При анализе геомагнитных данных было обнаружено [1], что если интегрировать величины горизонтальных компонент геомагнитного поля по замкнутой кривой на поверхности Земли, то интеграл оказывается не равным нулю. В качестве объяснения этого явления была выдвинута гипотеза о том, что внутри анализируемого контура имеются вертикальные токи, называемые еще токами Шмидта-Бауера. История явления насчитывает несколько десятилетий, в течение которых на свет появились целый ряд моделей [2-4], как по-разному объясняющих возможность существования таких вертикальных токов, так и по-разному оценивающих их значения.

Для того, чтобы провести измерительный эксперимент по проверке гипотезы о вертикальных атмосферных токах была разработана экспериментальная система, конструкция которой изображенная на рисунке 1a.

Рисунок 1 – Конструкция экспериментальной системы Задача эксперимента заключалась в измерении напряжения на высокоомном нагрузочном резисторе, подключенном между заземлением и полотном длинноволновой антенны, смонтированной во дворе корпуса ФМФ ГАГУ, и последующей оценки плотности вертикальных атмосферных токов, наведенных в данной антенне.

Величина «постоянного» тока, наводимого в антенне измерялась следующим образом.

Параллельно резистору антенной нагрузки был подключен милливольтметр постоянного тока, имеющий на входе фильтр низкой частоты (ФНЧ) с частотой среза 1Гц. С милливольтметра результирующие значения измеряемой величины передавались при помощи микроконтроллера на вход даталоггера. Даталоггер в дополнении к возможности записи поступающих данных в долговременную память обладает часами реального времени, которые периодически можно синхронизировать в специальном GPS- синхронизаторе. Для вычисления оценки исследуемой плотности тока Is измеренное на нагрузочном резисторе напряжение делится на значение сопротивления этого резистора и умножается на поправочный коэффициент, зависящий от оценки площади поверхности полотна принимающей антенны.

К моменту написания данного сообщения измерительный эксперимент длился в течение уже более двух недель. Хотя о каких -то существенных результатах говорить пока рано, но можно сделать уже некоторые предварительные выводы о зависимости наблюдаемой физической величины плотности атмосферных токов и состояния погоды. В хорошую погоду ток обычно имеет отрицательную относительно заземления полярность и величину порядка 1нА/м с вариациями как в отрицательную так и в положительную сторону порядка 1-3 нА/м, имеющими частоту порядка 0.1 0.01Гц, что пердставлено на рисунтке 2.

Рисунок 2 – Пример графика измеряемой величины в плохую погоду В плохую погоду (мокрый снег, дождь, сильный туман) обычно наблюдается увеличение силы тока отрицательной полярности на протяжение от получаса до нескольких часов до величины 10- нА/м. Также замечено, что минутные вариации положительной составляющей измеряемой величины плохо отражаются на самочувствии людей, такой график представлен на рисунке 3..

Рисунок 3 – График измеряемой величины в плохую погоду В заключение хотелось бы сказать, что, хотя эксперимент еще на закончен, но без оборудования, позволяющего проводить измерения в автоматическом автономном режиме, получить какой-то результат было бы весьма и весьма проблематично.

Библиографический список:

1. Швейдлер Э. Сохранение электрического заряда Земли: пер. с нем. / Э. Швейдлер. – М.- Л.: Объед. науч.-тех. изд-во НКТП СССР, 1936. – 74 с.

2. Кузнецов В. В. Введение в физику горячей Земли / В. В. Кузнецов. – Петропавловск Камчатский: Изд-во КамГУ, 2008. – 367 с.

3.Родионов Б. У. «Вертикальные токи» в астро- и геофизике / Б. У. Родионов // Метафи зика. Российский университет дружбы народов. Научный журнал. – М. : РУДН. – 2012. –№2 (4). – С. 100-107.

4. Бакиянов А. И. К вопросу о непотенциальности магнитного поля Земли / А. И. Бакия нов, А. А Бетев, А. Ю.Гвоздарев // Вестник молодых ученых: сборник научных работ. – Горно Алтайск: РИО ГАГУ, 2008. – №5. – С. 9-13.

УДК 372. О РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ МОНОХРОМОТИЗАЦИИ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ОТОБРАЖЕНИЯ НА НИЗКОРАЗРЕШАЮЩИХ ГРАФИЧЕСКИХ ЖИДКОКРИСТАЛЛИЧЕСКИХ ИНДИКАТОРАХ ABOUT THE SOLUTION OF THE PROBLEM OF MONOCHROMATIZATION OF THE DIGITAL IMAGES FOR DISPLAY ON THE LIQUID CRYSTAL INDICATORS WITH LOW RESOLUTION Кудрявцев Н. Г., канд. техн. наук, доцент Кудин Д. В., аспитрант, Абакаева Э. А., студент Россия, Республика Алтай, г. Горно-Алтайск Аннотация. В данной работе рассматриваются теоретические и практические подходы к соз данию программы, позволяющей в автоматизированном режиме преобразовывать простые цветные и полутоновые цифровые изображения в битовые массивы пригодные для воспроизведения исходной картинки на нискоразрешающих графических жидкокристаллических индикаторах (ЖКИ).

Ключевые слова: преобразование изображений, полутоновое изображение, монохромное изображение, регулярные битовые группы, графические ЖК индикаторы.

Summary. This paper deals with the theoretical and practical approaches to the creation of a pro gram allowing to convert simple color and gray-scale digital images into bitmaps suitable for reproducing the original image on low resolution graphic liquid crystal display (LCD) in automatic mode.

Кеу words: conversion of images, gray-scale image, Monochrome, regular bit groups, graphical LCD displays.

Считается, что чем меньше зерно на фотографии или чем больше разрешение дисплея, ото бражающего цифровое фото, тем качественнее отображаемая картинка. Так оно и есть на самом де ле, но повышая качество цифрового изображения, мы тем самым увеличиваем количество информа ции, которое необходимо хранить в памяти компьютера,об этом изображении, тем больше времени уходит на обработку этого изображения. Существует целый ряд задач, в которых качество изображе ния не является определяющим фактором. В некоторых случаях основную, а то и самую главную роль играет минимизация объема памяти, требуемой для хранения картинки и скорость обработки данного изображения. Например, при работе с монохромными низкоразрешающимиграфическими ЖК индикаторами необходимо просто передать суть изображаемой сцены, а не фотографическую точ ность ситуации. Хотя технологии в производстве электронной техники стремительно развиваются, использование таких индикаторов до сих пор оправдано простотой их управления, низкой стоимостью как аппаратных, так и программных средств и необходимостью использования в автономных низкопо требляющих устройствах.

Целью данной работы является разработка и реализация в виде программы простого (тре бующего для реализации минимальное количество вычислительных ресурсов) алгоритма преобразо вания цветного или черно-белого цифрового изображения в битовый массив, содержащий информа цию о монохромном изображении определенного размера и разрешения.

Другими словами, требуется разработать алгоритм, упрощающий исходное изображение с за данными параметрами этого упрощения.

Существует целый ряд программ [1-3], позволяющих изменять цветовые и яркостные харак теристики цифрового изображения, преобразовывать форматы картинки, вырезать и вставлять части изображения, убирать шумы, менять контрастность и т.п.Однако, далеко не в полном объеме эти про граммы, в силу их специфики, применимы для решения нашей задачи. Это происходит потому, что для получения требуемых характеристик упрощения изображения необходимо выполнить последова тельность достаточно специфических операций: преобразование изображения из цветного в оттенки серого;

уменьшение разрешения изображения в строго заданном отношении;

преобразование в мо нохромное изображение;

редактирование промежуточного результата для получения максимальной схожести с оригиналом;

вывод полученного изображения в виде битового массива пригодного для записи в память микроконтроллера. Даже при выполнении большинства из перечисленных выше тре бований (использование методов ImageModeGrayscale,ChannelMixer, Hue/Saturation, Im ageAdjustmentsBlack&White, ImageModeBitmap,) последний пункт не может быть реализован ни в одной из профессиональных универсальных программ по причине отсутствия необходимости под держивать разнообразные форматы многих сотен различных разновидностей графических индикато ров. Также достаточно трудно выполнить предпоследний пункт- получение максимальной схожести изображения. Это происходит потому, что любое упрощение - это потеря информации, а упрощение с заданными параметрами размера и разрешения результирующей картинки может привести к такой потере информации, что первоначальный вариант окажется полностью не узнаваем.

Исследования показывают [4-6], что узнавание объекта происходит, в частности, при распо знавании контуров изображения искомого объекта. Контуры же распознаваемого объекта на изобра жении могут быть двух типов:

искусственно выделенные (линии или наборы линий, окружающие объект);

естественные (наборы контрастов, которые выделяют или оттеняют ту или иную часть кар тинки).

Исходя из этой информации можно сделать предварительный вывод о том, как, переходя к упрощенной цветовой палитре, сохранить узнаваемость объекта.

Во-первых, можно на предварительном этапе преобразования, имея полную контрастную ин формацию, найти контуры объекта (объектов), а затем искусственно отобразить найденные контуры, используя уже монохромную цветопередачу. Однако, нахождение контуров объектов на изображении – это самостоятельная и довольно сложная задача.

Во-вторых, в монохромном варианте можно осуществить передачу оттенков серого путем ре гулирования количества контрастных черно-белых точек на однородном фрагменте изображения.

Однако для этого необходимо научиться выделять однородные (в смысле оттенков серого) фрагмен ты изображения, что само по себе является довольно сложной проблемой. Задача усложняется еще и тем, что разные по уровню яркости оттенки серого должны быть переданыконтрастными черно белыми точками с различным шагом чередования. И этот шаг чередования также необходимо нау читься подбирать.

При решении поставленной выше задачи было принято решение остановиться на композици онном подходе, который бы включал стандартное автоматическое преобразование цветного изобра жение в монохромное по уровню белого, а затем предполагал бы полуавтоматическую или ручную доработку контуров объекта, путем добавления пикселей как для контурных линий (более предпочти тельный вариант), так и для контрастных черно-белых точечных полутонов.

Для анализа процедуры преобразования разрешения было введено понятие битовых групп.

Битовыми группами были названы группы пикселей исходного изображения, которые должны ото бражаться (быть эквивалентными) одному пикселю результирующего изображения. Предваритель ный анализ показал, что в качестве битовых групп могут рассматриваться любые выпуклые геометри ческие фигуры, способные создать однородную регулярную структуру, покрывающую все изображе ние. Для упрощения процесса обработки было решено работать только с битовыми группами, органи зованными в виде квадратов.

Также предварительный анализ показал, что сам процесс преобразования должен состоять как минимум из трех этапов:

преобразование цвета;

преобразование разрешения;

получение (выгрузка в файл) битового массива для ЖК индикатора.

Для упрощения отдельных этапов решения задачи было предложено процесс преобразования изображения проводить не в три а в пять этапов:

предварительное преобразование цвета (полутоновое изображение, монохромотизация на уровне пикселей);

преобразование разрешения (кластеризация или битовая группировка);

монохромотизация на уровне битовых групп (нахождение усредненного критерия для бито вой группы);

дополнительное оконтуривание объектов линиями или черно-белыми контрастными фраг ментами на уровне битовых групп;

получение (выгрузка в файл) битового массива для ЖК индикатора.

Исходя из предложенного концептуального алгоритма, был разработан прототип эксперимен тальной программы, которая позволяет загружать исходное изображение, строить сетку границ бито вых групп, производить различные преобразования на уровне битовых групп и выгружать в файлпо лученный битовый массив для ЖК индикатора.

Опишем вкратце некоторые фрагменты работы программы. Программа написана на языке C#.

Пользовательский диалог реализован в виде WindowsForms. Обрабатываемые изображения загру жаются в объект Bitmap и отображаются с использованием свойства Image объекта PictureBox. Рабо та с изображением на уровне отдельных бит ведется при помощи методов GetPixel и SetPixel объекта Bitmap.

Преобразование цветного изображения в оттенки серого получаем по следующей формуле:

[4] rez = k1 R+k G+k3 B;

Rnew = Gnew = Bnew = rez, где k 1 = 0.3, k2 = 0.59, k3 = 0.11 – коэффициенты пре образования;

Rnew = Gnew = Bnew – новые значения уровней RGB для преобразуемого пикселя.

Перед преобразованием разрешения требуемый размер стороны квадрата битовой группы вычислялся следующим образом: Lkv = min(W/W new, H/Hnew), гдеW и H – размеры исходного изобра жения, W new, Hnew – размеры результирующего изображения, Процедура монохроматизациипосле преобразования разрешения может быть выполнена не сколькими похожими способами. Если мы имеем дело с цветным изображением, то вычисляем сред нюю для битовой группы яркость (используем метод GetBrightness объекта Color), а затем выполняем пороговое преобразование (сравнение полученного среднего с некоторым априорно заданным значе нием). Если мы работаем с полутоновым изображением, то усреднение можно получить по любому из уровней красного, зеленого или синего, а затем провести пороговое преобразование. И, наконец, ес ли преобразовывается ужепиксельно-монохроматизированное изображение, то просто вычисляется процент черных или белых пикселей для битовой группы. На рисунках 1–4 показаны примеры выпол нения описанных выше фрагментов преобразований.

Рисунок 1 – Преобразование изображения в оттенки серого и наложение сетки для преобразования размерности Рисунок 2 – Выделение битовых групп в изображении в цветовой гамме «оттенкисерого»

Рисунок 3 – Результат автоматической монохроматизациии преобразования размерности Рисунок 4 – Результат ручной доработки изображения, полученного при автоматической монохроматизации и преобразовании размерности В заключение хотелось бы отметить, что проведение данного исследования и наличие соз данного инструмента – прототипа программы преобразования позволили выделить несколько ключе вых моментов, которые можно оптимизировать и улучшать в процессе дальнейших исследований.

Первый ключевой момент – это определение порога монохромного преобразования (так называемого уровня белого). Очевидно, что для различных изображений этот порог будет разным. И второе – это необходимость нахождения контуров объектов, для последующего частичного оконтуривания, позво ляющего обеспечить узнаваемость объектов. Решение данных задач позволит создать практически полностью автоматически функционирующую систему преобразования. Результаты же представлен ной работы позволяют пока выполнять необходимое преобразование только в полуавтоматическом режиме.

Библиографический список:

1. Гурский Ю. Компьютерная графика: Photoshop CS3, CorelDRAW X3, Illustrator CS3. Трюки и эффекты (+ DVD с видеокурсом) / Ю.Гурский, И.Гурская, А.Жвалевский. – СПб.:Питер, 2008. – 992 с.:

ил. – (Серия «Трюки и эффекты») 2. Саймонс Дж. Настольная книга дизайнера. Обработка иллюстраций / Дж.Саймонс;

пер. с англ. А.В. Банкрашкова. – М.: АСТ, Астрель,2008.– 256 с.

3. Ксенакис Д. Photoshop 6 для профессионалов (+CD) / Д. Ксенакис, Б. Левисей. – СПб.: Пи тер, 2002.– 880 с.

4. Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс. – М.: Техносфера, 2006. – 1072 с.

5. Рассел С. Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел, П. Норвиг;

пер. с англ. К. А. Птицина. – 2-е изд. - М.: Вильямс, 2006.– 1408 с. – Парал.тит.англ.

6. Абламейко С. В. Обработка изображений: технология, методы, применение: учебное посо бие / С.В.Абламейко, Д. М. Лагуновский. – Мн.: Амалфея, 2000. – 304 с.

УДК 372. СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К ОБУЧЕНИЮ БУДУЩИХ РОБОТОТЕХНИКОВ SYSTEM APPROACH TO TRAINING FUTURE ROBOT TECHNICIANS Кудрявцев Н. Г., канд. техн. наук, доцент Кудин Д. В., аспирант ФГБОУ ВПО «Горно-Алтайский государственный университет» (ГАГУ) Россия, Республика Алтай, г. Горно-Алтайск Аннотация. В работе приводится попытка анализа условий, способствующих появлению у студентов интереса к научно-исследовательской работе. Также предлагается ряд организационных мер, позволяющих, по мнению авторов, реализовать такие условия в реальной жизни.

Ключевые слова: Научно-исследовательская работа студентов, идеальный студент, научный руководитель.

Summary. The article deals with an attempt to analyze the conditions that lead to student's interest in science and research. It is also proposed to introduct a number of organizational measures to realize such conditions in real life.

Key words: the research work of students, the perfect student, scientific chief.

Вряд ли кого-то в современном обществе можно удивить словами университет, лекции, сессия, экзамены, зачеты, производственная практика. И вряд ли для кого-то является новым тот факт, что все вышеперечисленные слова относятся к системе образования. Только мало кто задумывался, почему, когда мы говорим об образовании, то употребляем слово система, и что же означает это так часто употребляемое слово.

Потребность использования понятия «система» возникла для объектов различной физической природы еще с древних времен. Термин «система» и связанные с ним понятия комплексного, системного подхода [1] уже в современной интерпретации исследуются, обсуждаются философами биологами, математиками, физиками, экономистами, инженерами разных специальностей на протяжении многих десятилетий почти с самого начала двадцатого века. Потребность в использовании термина «система» возникает тогда, когда хотят охарактеризовать исследуемое явление как нечто целое, сложное, о котором невозможно дать представление сразу, изобразив его графически или, описав математическим выражением.

Все вышеперечисленные слова можно в равной степени отнести и как к системе образования в целом, так и к системе высшего образования, которая представляет собой целый комплекс связанных между собой процессов – курсов лекций, зачетов, экзаменов практик и т.п., которые и ведут в конечном итоге к получению студентами знаний. В истории, начиная с 60-х годов двадцатого столетия, можно найти целый ряд примеров использования системного анализа в высшем образовании [2], в результате которых были разработаны различные методики, высокотехнологичные по тем временам учебные программы и т.п.

Задачей данной работы является рассмотрение только небольшой части образовательного процесса - научно-исследовательской работы студентов в области точных наук и инженерно технических специальностей, с тем, чтобы попробовать ответить на вопрос, почему уменьшается число студентов, стремящихся к научной работе и что нужно сделать для того, чтобы и получение высшего образования и научно-исследовательская работа по настоящему привлекали бы современную молодежь.

Поскольку предметом исследования является система, то методом исследования был выбран традиционный в таких случаях подход – моделирование систем, т.е. процесс упрощения или идеализации рассматриваемого явления. В нашем случае мы не станем использовать дифференциальные уравнения, как это делалось для социальных систем в [3], а будем применять простой декларативный подход к описанию объекта наших исследований [1]. Поэтому в работе можно будет встретить такие понятия, как: идеальный студент, идеальный научный руководитель, идеальный вариант начала исследований и т.п.

По сути, отвечая на вопросы, поставленные при формулировании цели работы, мы описываем набор «управляющих воздействий», «подача» которых на вход системы управления образовательным процессом, могла бы приблизить реальную ситуацию, которую мы наблюдаем в повседневной жизни к идеальной модели (Третий тип системного управления [4]). Поэтому в представленной работе изложение материала построено таким образом, что идеальный (модельный) вариант изложения событий, сопоставляется с существующими (наблюдаемыми) фактами и в виде промежуточных выводов декларируются подходящие с нашей точки зрения «управляющие воздействия», способные в какой-то мере изменить положение дел к лучшему.

Итак, в качестве «идеального» варианта начала научных исследований можно рассматривать тот случай, когда, изучив базовые дисциплины, студент преступает к прослушиванию спецкурсов лекций и, вместе с тем, начинает заниматься исследовательской работой по одному из направлений, развивающихся на кафедре. Полученные результаты он оформляет в виде курсовых работ, выступлений на студенческих конференциях, публикациях в научных журналах, а обобщенный результат оформляется в виде дипломной работы.

Однако случаев, когда вы можете встретить такого идеального студента в коридорах ВУЗа, наблюдается все меньше и меньше. Хотелось бы попробовать проанализировать, почему это происходит, и что мешает студенту стать «Идеальным» и начать соответствовать «Идеальной»

ситуации.

Чтобы найти свое направление приложению сил у «Идеального» студента должна быть возможность выбора направлений исследований и научных руководителей. Как показывает опыт, во многих случаях Идеальный студент еще достаточно слабо представляет, что же он хочет, и увлеченный своей работой научный руководитель может легко заразить и увлечь за собой любого увлекающегося студента.

Однако существующая в настоящее время проблема у «Идеальных» студентов связана не с широким выбором представленных направлений исследований и увлеченных научной работой преподавателей, а с отсутствием выбора как такового. Это объясняется чрезмерной загруженностью преподавателей, особенно молодых, подготовкой и проведением учебного процесса. Для того чтобы обеспечить себе и своей семье приемлемый уровень существования, молодой преподаватель (самый эффективный возраст для исследований) должен брать дополнительные часы нагрузки, преподавание в школах, репетиторство. И на все это накладывается большое количество бумаг, которые необходимооформить в виде планов, программ и т. п. при подготовке учебных курсов.

Для разрешения противоречий данной ситуации можно предложить несколько вариантов «управляющих воздействий»: снижение нагрузки на преподавателя, увеличение зарплаты, подача заявки на гранты по теме научных исследований. Опыт показывает, что на данный момент наиболее реальным является только последний вариант. Попробуем проанализировать насколько последнее осуществимо. В идеальной ситуации, когда деньги для выполнения научных исследований по грантам выделяются не под «определенную организацию», а «для всех», для получения такого гранта заявитель должен быть известным в своей научной области ученым. Чтобы стать известным ученым заявитель должен публиковаться в зарубежных изданиях и как минимум журналах из списка ВАК.

Чтобы опубликоваться в платных журналах, нужны опять же деньги, а для публикации в бесплатных центральных журналах из вышеупомянутого списка необходимо быть либо опять же известным ученым, либо публикация должна быть из ряда вон выходящей по значимости представленных результатов. Для того чтобы получить такие результаты, нужно потратить большое количество времени на исследования, либо обладать каким-то особым даром [3]. Во всех других случаях у каждого «приличного» журнала существует своя аудитория авторов, которой также нужны публикации, для того чтобы стать известными, и чтобы защищать диссертации. Можно, конечно, принимать участие в грантах и исследованиях под чьим-то руководством, но тогда преподаватель сам превращается в «студента-исполнителя». Можно создать свое коммерческое предприятие и зарабатывать деньги самостоятельно, но в этом случае остается меньше времени, чтобы заниматься студентами. Как показывает опыт, для эффективной работы на практических и лабораторных занятиях на каждого преподавателя должно приходиться 5-6 студентов, а при выполнении исследовательских работ 1-2 студента.

Конечно же, если преподаватель не средне статистический и обладает огромным багажом знаний, практического опыта, идей, не просит повышения зарплаты, может вести несколько десятков курсовых ипять-десять дипломных проектов, публикуется в ведущих мировых журналах, имеет высокий рейтинг цитируемости (в общем не преподаватель, а мечта чиновника из минобрнауки), то остальных «нерадивых» (непохожих на такую идеальную модель) преподавателей можно спокойно сокращать. И вот тогда то образование и наука станут наконец эффективными.

На самом же деле в большинстве современных ВУЗов острейшая нехватка молодых талантливых преподавателей (особенно в инженерных и программистских специальностях). А ведь именно молодежь лучше всего адаптируются к новым информационным технологиям и легко могла бы внедрятьэти технологии в учебный процесс.

Что же делать в этой ситуации и какое «управляющее воздействие» применить? Может быть, для кого-то ответ покажется откровением, но без снижения нагрузки, увеличения зарплаты и повышения социальной и общественной престижности профессии (фильмы, телевидение) вряд ли удастся что-то кардинально улучшить. Можно, конечно, (как это обсуждается в средствах массовой информации) сократить половину бесплатных ВУЗов, оставить только платные и «суперэффективные» и уже за счет освободившихся средств реализовывать описанные выше «управляющие воздействия», но в этом случае мы будем иметь дело уже с Четвертым типом системного управления [4] и тогда, в соответствии с теорией, нужно будет переделывать всю систему Высшего образования, что является вопросом крайне сложным.

Рассмотрим вопрос с другой стороны. Предположим, что у «Идеального» студента создалась «Идеальная» ситуация: у него есть выбор направлений исследований, есть выбор научных руководителей, даже есть возможность финансового стимулирования. Какие условия могут подвигнуть такого «Идеального» студента заниматься научной работой, какими «идеальными»

качествами должен обладать такой «идеальный» студент.

Элемент самоутверждения – характерная черта молодежи. Самоутверждение может происходить в какой угодно среде – в компании, в учебе, в спорте, в бизнесе, в науке. Социологи уже давно отметили, что чем выше общественный статус области приложения сил, тем больше самоутверждающихся личностей туда устремляется.

В 50-е годы многие мечтали стать геологами и военными, в 60-е – учеными-физиками. В начале восьмидесятых – учеными математиками и программистами, военными, летчиками, космонавтами. А уже в начале 90-х можно было наблюдать картину, как огромное количество аспирантов, молодых кандидатов наук, просто талантливых выпускников ВУЗов уходили в бизнес, банки, коммерческие предприятия, либо уезжали за рубеж. При этом нельзя говорить о том, что они предавали науку и т.п., просто изменились общественные приоритеты самоутверждения и эти люди с тем же успехом стали решать другие задачи. Просто страна перестала нуждаться в таком количестве представителей науки, и естественным образом возникла потребность в людях, которые могут участвовать вразличного рода финансовых потоках, пирамидах, перераспределениях, и продажах ресурсов. Как следствие, большим количеством самоутверждающихся личностей стали наполняться уже экономические и юридические факультеты ВУЗов Современная тенденция, к сожалению такова, что, наличие доходов от продажи ресурсов позволяет поверить в отсутствии необходимости учиться что-то производить, так как все, что необходимо, можно купить и дешевле и качественнее, нужно только грамотнее продать то, что и так есть. Похожая тенденция прослеживается и в области науки. Многим кажется, что для поддержания международной престижности достаточно нескольких централизованных исследовательских центров, которые должны исследовать «чего-нибудь», но обязательно на мировом уровне. А чтобы этот мировой уровень обеспечить, нужно только пригласить именитых и известных личностей, пообещать им денег и со всего мира съедутся ученые и сделают «все как надо». Главное, чтобы периодически закупить побольше дорогостоящего оборудования и устраивать показательные представления то ли достижений наших исследователей, то ли демонстрационных версий зарубежных разработок.

Отмеченные выше тенденции, а может быть и не только они, привели к упадку престижности точных наук и, как следствие, перед ВУЗами встала острая проблема нехватки толковых пассионарных студентов. Да и у пассионарных студентов целевые акценты несколько сместились.

Если раньше студент шел в ВУЗ, чтобы создать, открыть, изобрести, доказать что-то необычное, что прославит его, сделает известным и т.п., то сейчас идут в ВУЗ в лучшем случае, чтобы научиться чему-то такому, что позволит найти денежную работу и заработать много денег. В худшем же случае, студент согласен терпеть обучение только ради того, чтобы получить как положено диплом и потом не иметь проблем с тем, чтобы занять какую-то должность, которую для него подготовят родители, и которую без этого диплома занять невозможно.

Однако представим все же, что студент – пассионарен, хочет заниматься наукой, нашел научного руководителя, что дальше?

Перед студентом ставится задача, в процессе решения которой он должен продемонстрировать свою способность самостоятельно применять полученные знания. Т.е. студент должен сделать обзор описанных в специальной литературе существующих решений поставленной проблемы и представить свое оригинальное решение, либо практическую реализацию решений уже имеющихся. Обычно практическая реализация – это какая-то программа, электронное устройство, либо проведение расчетов для известной задачи при оригинальных начальных условиях.

Представленное решение студент должен оформить в виде доклада на конференции, либо в виде печатной работы в каком-то известном журнале.

Что же происходит на самом деле? Все заканчивается, в лучшем случае, самостоятельным обзором информации, полученной из Интернета и теоретическим разбором какого-то примера. В среднестатистическом же случае в качестве курсовой представляется скомпилированный Интернет текст. Ну а в худшем случае студент вообще ничего не делает.


Почему это происходит, неужели все студенты лентяи и ничего не хотят делать?

Для того чтобы начинать что-то творить (решать задачи самостоятельно), и в результате получить что-то свое и оригинальное студент должен:

– понимать суть решаемой проблемы;

– владеть инструментом, позволяющим решить проблему.

С последним обычно дела обстоят особенно проблематично и этому есть несколько причин.

Проблема ставится по окончании одного курса лекций, а инструмент должен даваться в результате другого курса. Причем «инструмент», дается в большинстве случаев в ознакомительном плане и в плане исполнения каких-то простейших решений, либо дается «инструмент» устаревший и не совсем из той области, в которой требуется его применение. В данном случае речь идет о программировании, но и в других дисциплинах скорее всего похожая ситуация.

Для понимания сути решаемой проблемы студент должен общаться с преподавателем, для которого данная проблема является основной темой исследований.

Однако, наиболее часто преподаватель для курсового проекта ставит одну из классических задач, которые никак не связаны с областью его исследований. Эти задачи обычно достаточно просты для самостоятельного понимания студентом и их решение можно при желании найти в литературе или в Интернете.

Как же быть, когда нужно вести несколько курсовых проектов. Ведь, для того чтобы успешно руководить курсовым проектом у среднестатистического студента, необходимо почти полностью представлять, а то и досконально знать решение поставленной задачи. Это достаточно просто получается, если подобные задачи ставятся ежегодно, либо с периодом в несколько лет, а преподаватель уже имеет солидный багаж таких решенных задач. Однако в такой ситуации исчезает элемент новизны.

Неплохим альтернативным выходом из создавшейся ситуации может быть вариант, когда реализация проекта, требует применения различных областей знаний. Обычно в прикладном плане такими проектами являются проекты автоматизации измерений каких то параметров: физических, метеорологических, биологических. Классически в таких проектах могут принимать участие как минимум три специалиста: электронщик, программист, и специалист прикладник. При написании такого курсового проекта каждый может описывать свою часть поставленной задачи.

В базовом же случае это может быть проект по робототехнике или искусственному интеллекту. Для выполнения такого проекта требуется как минимум три специалиста (можно и больше, дело найдется каждому) – электронщик, программист и математик. При разноплановой подготовке, на разных этапах проекта специалисты могут меняться местами. Вообще проект может иметь преемственность нескольких исследовательских работ, а результатом может служить победа в разного рода соревнованиях. В качестве еще одного практического аспекта такого проекта можно рассматривать появление устройства или программы, которые представляли бы учебное заведение в качестве рекламы достижений перед будущими выпускниками школ - потенциальными абитуриентами.

Однако чуть ли не основной проблемой проектов с планируемым практическим результатом заключается в том, что для результативности работы этим проектом должны заниматься уже какие никакие специалисты. Т.е. базовый практический уровень студентов-исполнителей уже должен быть достаточно высоким.

Опыт показывает, что лучшие результаты получают студенты, у которых уже была какая-то довузовская подготовка, либо студенты, проводящие все свое свободное время в лабораториях Однако для того чтобы отдавать много времени какому-то предмету – этот предмет должен быть либо интересен, либо престижен, либо приносить доход. Чтобы предмет был интересен его нужно понимать, а для понимания надо затратить какое-то время либо иметь хорошую базовую подготовку.

Чтобы предмет был престижен, он должен быть общественно значим, либо значителен в глазах авторитетных друзей.

Чтобы у студента была возможность заработать, нужно что-то уметь делать. Раньше при наличии хозяйственных договорных работ толковых студентов устраивали работать на 0.5 ставки для выполнения различных рутинных работ: пайки, программирования, набора текстов отчетов и т.п.

Такие студенты, вращаясь в отделах НИИ, на кафедрах, наряду с рутинными, начинали выполнять какие-то нестандартные задачи, к примеру, осваивали новую поступившую вычислительную технику и постепенно становились незаменимыми специалистами.

Еще раз хотелось бы отметить, что для адаптации студентов требуется меньше времени, если есть базовая довузовская кружковская или школьная подготовка, т.е если студент, приходя в ВУЗ, уже знаком с основами радиотехники и электроники, практиковался в отладке простых схем, знает программирование, может написать и отладить простую программу.

Для сравнения с тем, что есть сейчас (с огромной нагрузкой на школьников), хотелось бы вспомнить систему довузовской подготовки в Советском Союзе. Начиная с 1-2 класса, детей знакомили с тем разнообразием кружков и студий, куда они могли бы записаться. Эти кружки были в домах пионеров, в школах, даже в домах культуры. Кружки вели, в основном, либо студенты, умеющие паять и что-то делать руками, либо учителя труда и учителя физики. Детали для конструирования в основном доставались от шефских предприятий.

Мотивация школьников строилась на том, что на кружках можно было сделать что-то такое, чего нельзя (или очень дорого) было купить в магазине.

Мотивация для руководителей кружка – занятие любимым делом, дополнительный заработок, показать, чей кружок лучше.

После кружков выходили уже достаточно подготовленные как в практическом, так и теоретическом плане специалисты, которые в большинстве своем выбирали инженерные специальности или точные науки.

Можно ли изменить ситуацию на современном этапе ее развития? Поскольку система образования – это сложная многоуровневая структура, то для достижения более эффективного результата схему управляющих воздействий можно было бы декомпозировать (разделить) по стратам (по уровням представления) [1], и на каждом таком уровне применять свое точечное управляющее воздействие. Ниже мы приводим примерный перечень таких «воздействий».

На уровне правительства: возродить систему кружков и станций юных техников;

ограничить доступ товаров из-за рубежа, покупать только технологии и обучать специалистов работать с этими технологиями;

в области массмедиа – финансировать проекты, фильмы и т.п, показывающие, почему хорошо заниматься наукой;

расширить области государственных научных исследований;

повысить зарплату ученым, преподавателям, инженерам.

На уровне университета: создать на базе университета и финансировать несколько (2-3) конкурирующих исследовательских лаборатории;

вкладывать деньги в рекламные профориентационные проекты;

заказывать медийные рекламные ролики.

На уровне преподавателя: расширять область научных интересов;

практиковать применения информационных технологий;

ставить студентам задачи в кооперации с другими преподавателями.

Библиографический список:

1. Волкова В. Н. Искусство формализации: От математики – к теории систем и от теории сис тем – к математике / В. Н. Волкова. – Изд. 2-е. - СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2004. – 199 с.

2. Волкова В. Н. Из истории систем и системного анализа / В. Н. Волкова. – СПб.: Изд.-во СПбГТУ, 2001. – 210 с.

3. Милованов В. П. Синергетика и самоорганизация: Социальная психология / В. П. Милованов. – М.: ЛИБРОКОМ, 2013. – 184 с.

4. Тарасенко Ф. П. Прикладной системный анализ: учебное пособие / Ф. П. Тарасенко. – М.:

КНОРУС, 2010. – 224 с.

УДК РАЗРАБОТКА ПРОТОТИПА ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ КЛАССОВ ЭКВИВАЛЕНТНОСТИ ТЕКСТОВЫХ СООБЩЕНИЙ ДИАЛОГОВЫХ СЦЕН DEVELOPMENT OF A PROGRAM COMPLEX PROTOTYPE FOR RESEARCH OF EQUIVALENCE CLASSES OF TEXT MESSAGES OF DIALOGUE SCENES Кудрявцев Н. Г., канд. техн. наук, доцент Кудин Д. В., аспирант Чендыева Я. А., студент ФГБОУ ВПО «Горно-Алтайский государственный университет» (ГАГУ) Россия, Республика Алтай, г. Горно-Алтайск Аннотация. В работе рассматривается возможность реализации простого человеко машинного интерфейса в виде обмена текстовыми сообщениями из стандартных диалоговых сцен.

Ключевые слова: человеко-машинный интерфейс, диалоговые сцены, понятийные единицы.

Summary. The article describes development of the implementation of a simple man-machine inter face in the form of text messaging from standard dialog scenes.

Key words: human-machine interface, dialog scenes, notional units.

В качестве основной задачи при создании компьютеров пятого поколения рассматривалась проблема разработки человеко-машинного интерфейса, который бы мог существенно упростить процедуру общения человека с компьютером. Профессионалы согласятся, что до сих пор самый тесный контакт человека с компьютером пока могут осуществлять только программисты, да и то в рамках языка программирования, который они выбрали для общения, набора прикладных библиотек и операционной системы как базовой составляющей такого общения. Любой другой уровень общения человека с компьютером происходит через написанные программистами программы и ограничен рамками функциональности заложенными в эти программы. И только небольшая часть взаимодействующего с пользователем программного обеспечения пытается общаться с ним на человеческом языке. Это отчасти объясняется отсутствием необходимости расширять функциональный спектр интерфейса, при ограниченности общей функциональности программы.

Например, программе, которая отправляет и принимает письма, и в рамках этой задачи ведет диалог на вполне человеческом языке («Отправить письмо?», «Проверить содержимое ящика?» и т.п.) совершенно не обязательно в процессе общения с пользователем интересоваться, как его самочувствие, и чего бы ему хотелось съесть на завтрак. Но в большей мере отсутствие «очеловеченных» интерфейсов связано со сложностью интерпретации неоднозначностей, которые присутствуют в повседневных диалогах и разговорах [1].


В общем случае для решения задачи человеческого общения с компьютером необходимо пройти несколько этапов:

Перевести набор сигналов понятных (распознаваемых) человеком в набор сигналов понятных компьютеру: распознать речь, жесты, рукописный текст (перевести набор звуков, линий в набор печатных слов) ;

Понять набор печатных слов (найти соответствие формальному представлению – набору стандартных схем, которые соответствуют определенным действиям, ожидаемым от компьютера).

Задача, исследуемая в данной работе, затрагивает только вторую часть общей проблемы и заключается в построении классов эквивалентности на множестве слов и фраз, используемых в диалогах, и составлении на базе этих классов структурных диалоговых схем для «понимания»

диалога и поддержания «разговора».

Слово понимание взято в кавычки сознательно, поскольку для того, чтобы понять диалог надо проинтерпретировать его в каких-то уже известных терминах, а для интерпретации требуется какое то формальное представление понятийной системы и отображение всего диалога в терминах этой системы. Другой способ «понимания» –- это генеративное (от слова генерировать) развитие диалога, наличие возможности дать адекватный ответ на вопрос или способность продолжить «разговор». При этом под термином «разговор» подразумевается телетайпный обмен текстовыми сообщениями.

Таким образом «общение» двух электронных устройств в рамках какого-то коммуникационного протокола, например RS-232, можно назвать пониманием, если происходит адекватный обмен информацией, т.е. на разрешенный вопрос следует разрешенный ответ В общем случае процесс «понимания» [2] можно разделить на несколько уровнейиз которых, в свою очередь, выделяют три базовых – синтаксический уровень, семантический уровень и прагматический уровень.

Синтаксический уровень касается того, как слова объединяются в структуры, называемые выражениями, и как выражения объединяются в структуры, называемые предложениями. Для работы на этом уровне обычно используются правила грамматики. Семантический и прагматический уровни взаимодействуют со смысловыми значениями предложений. Семантический уровень позволяет выделить содержание предложения (его суть). Для формального обозначения сути фразы или предложения используются определенные логические формы. Одна из реализаций форм в языке Prolog для фразы «Вася ударил по шайбе» выглядит следующим образом: УДАРИЛ (Вася, шайба).

Прагматический анализ касается интерпретации предложения в контексте с другими данными.

Например, фраза «можете ли вы приготовить кофе» имеет несколько вариантов интерпретаций:

«умеете ли вы готовить кофе вообще» или «хотите ли вы приготовить кофе сейчас».

Синтаксический анализ выполняется при помощи грамматик (упрощенно наборов правил, при помощи которых слова объединяются в предложения). Семантический анализ часто реализуется как этап синтаксического анализа после добавления к правилам соответствующих свойств и использования сравнения образов.

В ряде литературных источников отмечают, что при реализации семантического анализа используются смысловые или семантические сети и, так называемый, анализ сцен или фреймов.

Термин фрейм (от английского frame, что означает «каркас» или «рамка») – это абстрактный образ для представления некоего стереотипа восприятия. Данный термин был предложен Марвином Минским [3], одним из пионеров ИИ, в 70-е годы для обозначения структуры знаний для восприятия пространственных сцен. В то время еще существовал термин пакет ожидания. Эта модель, как и семантическая сеть, имеет глубокое психологическое обоснование.

По сравнению с вышеперечисленными подходами, в нашей работе ставится достаточно узкая задача – задача имитационного «понимания» и ведения диалога. Для ее решения вводится понятие семантических классов эквивалентности, т.е. выбираются различные понятийные единицы, фигурирующие в диалогах, и подбираются слова или выражения, которые этим понятийным единицам соответствуют. Затем при анализе фразы каждое слово в фразе заменяется на название понятийной единицы (название класса эквивалентности). В результате анализа фразы получаем схему фразы, выраженную в понятийных единицах (названиях классов эквивалентности). Для синтеза ответной фразы в хранилище схем находим ответную схему, в которой понятийные единицы (названия классов эквивалентности) заменяем элементами данного класса по определенным правилам (для согласования глагольных форм и местоимений). В качестве примера приведем результаты анализа и синтеза двух простых фраз, а также схемы их представления в терминах классов эквивалентности:

Вопрос: «Как тебя зовут?»

Вопрос схема:[Q-ОБРАЗ] [М-МЕСТОИМЕНИЕ] [Г-ПРЕДСТАВЛЕНИЕ] Ответ схема: [А-МЕСТОИМЕНИЕ] [А-ПРЕДСТАВЛЕНИЕ] [ИМЯ] Ответ: «Меня зовут Вася»

Вопрос: «Где ты живешь?»

Вопрос схема: [Q-МЕСТО][М-МЕСТОИМЕНИЕ][Г-ПРОЖИВАНИЕ] Ответ схема: [А-МЕСТОИМЕНИЕ][А-ПРОЖИВАНИЕ][МЕСТО] Ответ: «Я живу далеко»

Для возможности дальнейшего совершенствования процесса анализа фраз диалога и синтеза ответных фраз было принято решение каждую итерацию анализа-синтеза фразы диалога протоколировать в текстовый файл. Запротоколированные данные должны содержать информацию о времени выполнения операции анализа-синтеза, хранить запись входной фразы, запись схемы входной фразы, запись ответной схемы, запись синтезированной фразы.

Процедуры анализа-синтеза и процесс обучения (нахождение и заполнение классов эквивалентности и составление ответных схем) можно представить в виде следующих шагов:

АНАЛИЗ 1. Исследуемая фраза разбивается на слова (разделители – пробелы).

2. Для каждого слова проводится поиск существующего класса эквивалентности («сравнение»

искомого слова с содержимым классов эквивалентности).

3. В процессе поиска классов эквивалентности заполняется Вопросная схема, фразы, состоящая из названий соответствующих найденных классов эквивалентности.

Если после окончания анализа фразы для какого-то слова не найден класс эквивалентности, то в соответствующее место схемы записывается слово [NoNe].

4. В хранилище схем производится поиск полученной в процессе анализа схемы.

Если искомая схема не найдена, то она записывается в хранилище схем. В ответную часть такой схемы записывается слово NONE. Затем поиск повторяется.

Если искомая схема найдена, считываем ответную схему и переходим к процедуре синтеза.

СИНТЕЗ 1. Каждое название класса эквивалентности в Ответной схеме заменяется на элемент класса эквивалентности согласно определенным правилам:

Если класс А-МЕСТОИМЕНИЕ или А-[ГЛАГОЛ], то слова берутся из сопряженных пар сопряженных классов эквивалентности (сопряженные пары определяются уже на стадии анализа);

Если класс эквивалентности принадлежит общей группе, то выбор элемента класса осуществляется в псевдослучайном порядке;

Если в качестве ответной схемы считано слово NONE, то в псевдослучайном порядке генерируется одна из стандартных фраз;

Если слово NONE считывается из хранилища схем больше определенного количества раз, то диалог завершается стандартной фразой завершения диалога;

ПРОЦЕСС ОБУЧЕНИЯ 1. Проводится анализ хранилища схем на предмет нахождения схем, у которых в вопросных частях присутствует [NoNe].

Если вопросная часть схемы содержит [NoNe], то соответствующее данному элементу схемы слово фразы помещается в существующий класс эквивалентности, либо для этого слова создается новый класс эквивалентности. После обработки всех слов, которые не были сопоставлены классам эквивалентности схема с элементами [NoNe] удаляется из хранилища схем.

2. Проводится анализ хранилища схем на предмет нахождения схем у которых в ответной части стоит NONE. Вместо NONE помещается соответствующая ответная схема. Если для вновь созданной ответной схемы не хватает классов эквивалентности, то создаются новые классы эквивалентности.

Прототип программы, реализующей описанный выше алгоритм был разработан на языке VBA.

Данный выбор был сделан из соображений удобства работы с классами эквивалентности и хранилищем диалоговых схем. Подобную информацию можно хранить как минимум в трех вариантах представления - в виде файла, в таблицах Excel, и в базе данных. Для двух последних и наиболее удобных видов представления данных максимально удобным и адекватным языком прототипирования является язык VBA. На этом языке одинаково удобно работать как с диалоговыми формами и текстовыми файлами, так со строковыми конструкциями и листами электронных таблиц.

В заключение хотелось бы сказать о возможном дальнейшем развитии данного проекта.

Описанный выше алгоритм разработан в основном для диалогов типа ВОПРОС-ОТВЕТ.

Предварительный анализ показывает, что можно выделить как минимум 4 базовых типа диалогов Вопросно-ответный тип:

– Как тебя зовут?

– Меня зовут Петя.

Ответно-вопросный тип:

– Вчера мы ездили отдыхать.

– Понравилось путешествие?

Вопросно-вопросный тип:

– Как вчера прошел экзамен?

– А ты как думаешь?

Ответно-ответный тип:

– Вчера ездили в бор за грибами.

– Да я тоже люблю собирать грибы.

Каждый из этих типов диалогов требует своих правил построения ответных схем формирования диалоговых фраз. Данное направление, связанное с исследованием различных схем формирования диалоговых фраз может иметь самостоятельное развитие. Также можно попробовать воспроизвести ответные фразы в голосовой форме. Эта задача не должна быть слишком трудоемкой, т.к. ответные фразы могут синтезироваться из отдельных голосовых выражений, которые возможно хранить в виде звуковых файлов и воспроизводить в той же последовательности, в которой следуют слова и выражения в ответных фразах диалога. Наиболее же интересным и перспективным продолжением исследований в направлении анализа и синтеза диалоговых фраз можно было бы назвать решение задачи анализа вопросных ГОЛОСОВЫХ фраз и реализацию ведения всего диалога в голосовом формате.

Библиографический список:

1. Лем С. Молох / Станислав Лем, пер. с польск. – М.: АСТ МОСКВА: ХРАНИТЕЛЬ, 2006. – 781 с. – С. 3.

2. Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей / Р. Каллан;

пер. с англ. А. Г. Сивака. – М.

: Вильямс, 2001. – 288 с.

3. Рассел С. Искусственный интеллект: современный подход, / С. Рассел, П. Норвиг, пер. с англ. К. А. Птицина. – 2-е изд. - М.: Вильямс, 2006. – 1408 с.

Раздел ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В РАЗВИТИИ АГРОПРОМЫШЛЕННЫХ КОМПЛЕКСОВ INFORMATION TECHNOLOGIES IN DEVELOPMENT OF AGRO-INDUSTRIAL COMPLEXES УДК 633. ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ БИОПРЕПАРАТОВ В ТЕХНОЛОГИИ ВОЗДЕЛЫВАНИЯ ЛЬНА EFFICIENCY OF APPLICATION OF BIOLOGICAL PRODUCTS IN TECHNOLOGY OF FLAX CULTIVATION Чудинова Ю. В., доктор биол. наук, зам. директора по НР Томский сельскохозяйственный институт – филиал Новосибирского государственного аграрного университета Россия, Томская область, г. Томск, nauka_tshi@mail.ru Аннотация. Биопрепараты оказывают значительное влияние на урожай и качество сельско хозяйственных культур. Увеличить продуктивность льна-долгунца возможно за счет использования биологических препаратов в технологии его возделывания. В ходе работы показано, что биопрепара ты положительно влияют на продуктивность семян и волокна. Выявлена целесообразность их приме нения.

Ключевые слова: растения, биопрепараты, технология возделывания, кластерный анализ, показатели.

Summary. Significant influence upon harvest of the agricultural cultures and its quality render the fa cilitators of the growing and developments of the plants. This is explained by ability of humic nature prepara tion in miscellaneous degree to influence upon growing and development of the important agricultural culture - flax, as well as on fertility of ground, adjusting its water-physical and agricultural chemistry condition. In the course of work is revealled that humic preparations positively influence upon qualitative factors of flax. Re vealled efficiency of the using humic preparation.

Key words: plants, biotechnology products, technology of cultivation, cluster analysis, indicators.

Применение средств химизации, различных доз удобрений, повышение окультуренности поч вы и использование фиторегуляторов, которые могут осуществлять качественные сдвиги внутренних биохимических процессов, способствует решению проблемы получения экологически безопасной продукции высокого качества [1, с. 47]. Увеличение продуктивности льна-долгунца возможно за счет использования гуминовых стимуляторов из торфа и биологических препаратов в технологии его воз делывания [2, с. 35;

3, с. 39;

4, с. 39].

Цель работы - оценить эффективность применения биопрепаратов в технологии возделыва ния льна-долгунца в условиях Томской области.

Условия, материалы и методы. Исследования проводили на экспериментальных полях Про блемной лаборатории льна СибНИИСХиТ (п. Богашево, Томская область) в 2008-2010 гг.

Посев осуществляли мелкоделяночным способом, норма высева – 1800 шт. на 1 м, повтор ность четырехкратная, площадь делянки 1 м.

Схемы опыта предусматривали предпосевную обработку семян и опрыскивание растений в фазу елочки Байкалом, Эпином, «ТУРМАКСОМ» и «Биовайсом». Объект исследований - лен сортов Томский – 16, ТОСТ 3.

Уборку льна и определение признаков продуктивности проводили в фазе ранней желтой спе лости.

Результаты и обсуждение. Установлено, что использование биопрепаратов способствовало увеличению морфометрических показателей, по сравнению с контролем. Наибольшая высота расте ний у обоих сортов отмечена при обработке Байкалом. Одновременно в этом же варианте техниче ская длина достигала 68,4 см у сорта Томский – 16. Содержание волокна при использовании изучае мых препаратов увеличилось до 37 %.

Кластерный анализ сорта Тост 3 показал, что при внесении биопрепаратов совпадают класте ры: техническая длина – высота растений, процентное содержание волокна в стебле – число семян в коробочке – число коробочек на растении, масса волокна – ширина семян – диаметр стебля. Эпин оказал положительное влияние на продуктивность семян, а Байкал – волокна. Кроме того, в варианте с обработкой сорта Томский – 16 Эпином и в контроле общие кластеры: процентное содержание во локна в стебле – техническая длина – высота растений, масса волокна – диаметр стебля – число по рядок ветвления соцветия.

Корреляционный анализ показал, что у растений сорта Томский – 16, обработанных Эпином, коррелируют техническая длина, число порядков ветвления соцветия, диаметр стебля с высотой, число коробочек на растении, число семян в коробочке – с числом порядков ветвления соцветия. При обработке Байкалом техническая длина и диаметр стебля тесно связаны с высотой растения, а число коробочек – с числом порядков ветвления на соцветии.

В контрольном варианте техническая длина была связана с высотой растения, а число коро бочек на растении –- с числом порядков ветвления соцветия.

Корреляционный анализ показал, что у растений сорта ТОСТ 3, обработанных Эпином, кор релирует число коробочек на растении, число семян в коробочке – с числом порядков ветвления со цветия, а диаметр, длина семян – с шириной семян.

При обработке Байкалом техническая длина тесно связана с высотой растения, число семян в коробочке – с числом порядков ветвления соцветия, а диаметр стебля – с числом коробочек на рас тении.

В контрольном варианте высота растения была связана с технической длиной, числом поряд ков ветвления соцветия, диаметром стебля, а техническая длина - с диаметром стебля.

Нами установлено, что использование биопрепаратов «Турмакс» и «Биовайс» совместно на сорте Томский – 16 способствовало увеличению морфометрических показателей, по сравнению с контролем. Наибольшая высота растений отмечена при обработке семян и вегетирующих растений.

Одновременно в этом же варианте техническая длина достигала 63,6 см. Содержание волокна при обработке посевного материала изучаемыми препаратами увеличилось до 33%.

Кластерный анализ показал, что при внесении биопрепаратов как при обработке посевного материала, так и при обработке семян и вегетирующих растений совпадают кластеры: техническая длина – процентное содержание волокна в стебле, диаметр стебля – масса 1000 семян. Совместное внесение препаратов оказало положительное влияние на продуктивность сорта Томский – 16 при об работке семенного материала и вегетирующих растений.

Корреляционный анализ показал, что у растений при обработке препаратами посевного мате риала, коррелируют техническая длина, диаметр стебля с высотой растения, число коробочек на рас тении, число семян – с числом порядков ветвления соцветия. При обработке семян и вегетирующих растений выявлены те же корреляции. В контрольном варианте техническая длина, диаметр стебля связаны с высотой растения, длина семян – с шириной семян.

Таким образом, использование биопрепаратов в технологии возделывания льна-долгунца оказало положительное действие всхожесть, мыклость, сбежистость, семенную и волокнистую про дуктивность. Для повышения семенной продуктивности рекомендуется применять препараты Байкал, «ТУРМАКС» + «Биовайс» при обработке семенного материала и вегетирующих растений, волокни стой продуктивности – Байкал, «ТУРМАКС» + «Биовайс» при обработке посевного материала. Наибо лее рентабельным является применение биопрепарата Байкал, «ТУРМАКС» и «Биовайс» при обра ботке семенного материала и вегетирующих растений.

Библиографический список:

1. Шатилова Т.И. Действие препаратов – фиторегуляторов на формирование качества зерно вых культур / Т. И.Шатилова [и др.] // Достижения науки и техники АПК. – 2010. – №10. – С. 47-48.

2. Захаренко А. В. Влияние защитно-стимулирующих комплексов на урожай льна и качество волокна / А. В.Захаренко [и др.] // Достижения науки и техники АПК. – 2009. – №9. – С. 34-37.

3. Чудинова Ю. В. Влияние препаратов гуминовой природы на продуктивность льна / Ю. В. Чудинова // Достижения науки и техники АПК. – 2010. - № 12. – С. 38-40.

4. Алехин В. Т. Биопрепарат Альбит: результаты и особенности применения / В. Т. Алехин // Земледелие. – 2006. – № 3. – С. 38-40.

УДК 372. РОЛЬ БИОЛОГИИ В ФОРМИРОВАНИИ КОМПЕТЕНЦИЙ У СТУДЕНТОВ, ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО СПЕЦИАЛЬНОСТЯМ «АГРОНОМИЯ» И «ВЕТЕРИНАРИЯ»

BIOLOGY ROLE IN FORMATION OF COMPETENCES OF STUDENTS TRAINING IN THE SPECIALTIES «AGRONOMICS» AND «VETERINARY SCIENCE»

Федюнина М. В., канд. биол. наук ФГБОУ ВПО «Горно-Алтайский государственный университет» (ГАГУ) Сельскохозяйственный колледж, marmed08@mail.ru Аннотация. В статье отражено понятие компетентностного подхода. Признаки компетенций.

Опыт использования педагогических методов и примов в процессе изучения биологии, способст вующих формированию компетенции у студентов.

Ключевые слова: компетенция, метод, педагогический прим, беседа, задача, тренинг, про ект, кейс.

Summary. In the article the concept of competence-based approach is reflected. Signs of compe tences. Pedagogical methods used in the course of the biology studying and forming students' competences.

Key words: competence, method, pedagogical method, lecture, task, training, project, case-stage.

Компетентностный подход является методологической основой для разработки модели спе циалиста, определяющей виды, структуру и специфику компетенций, и на ее основе макета Феде рального государственного образовательного стандарта – ФГОС нового поколения для учреждений среднего профессионального образования.



Pages:     | 1 |   ...   | 7 | 8 || 10 | 11 |   ...   | 24 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

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.