Прикладная информатика, 2009, №4 (22)
Покупка
Основная коллекция
Издательство:
Синергия ПРЕСС
Наименование: Прикладная информатика
Год издания: 2009
Кол-во страниц: 144
Дополнительно
ГРНТИ:
Скопировать запись
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов.
Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в
ридер.
адная
ИНФОРМАТИК®
• научно-практический журнал
№4(22) 2009
Уважаемые коллеги!
Журнал «Прикладная информатика» осенью 2009 года примет участие в работе двух значимых конференциий:
• в Международной конференции Moscow Education Online 2009, посвященной проблемам e-education (Москва, ул. Большая Якиманка, д. 24, Президент-отель, c 27 по 29 сентября);
• в четвертой Всероссийской конференции ИММОД-2009, где соберутся ведущие ученые в области компьютерного моделирования (Санкт-Петербург, Дворцовая наб., д. 26, Дом Ученых им. М. Горького РАН, с 21 по 23 октября).
Более подробная информация об этих мероприятиях представлена на первых страницах номера. Материалы наиболее интересных докладов будут публиковаться на страницах журнала, начиная с декабрьского выпуска.
Наш журнал постоянно расширяет свою «географию». В данном номере мы опубликовали статьи молодых ученых и специалистов, которые представляют следующие университеты, научные, образовательные, торгово-промышленные и общественные организации: Башкирский государственный университет, Байкитская средняя общеобразовательная школа (Эвенкия, Красноярский край), Волгоградская торгово-промышленная палата, Воронежский государственный университет, Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН (Москва), Институт социального образования (филиал) Российского государственного социального университета в г. Саратове, Калининградский государственный университет, Межрегиональная общественная организация «Информация для всех» (Москва), Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ», Свердловская областная универсальная научная библиотека им. В. Г. Белинского, Торговая сеть «Кардинал» (Свердловская обл.), Удмуртский государственный университет (Ижевск), Чувашский государственный университет им. И. Н. Ульянова (Чебоксары), Южный федеральный университет (Ростов-на-Дону).
Тематика номера охватывает такие области, как анализ бизнеса, e-learning, технологии обучения, моделирующие системы, технология разработки программного обеспечения, информатика и информационные системы, распознавание объектов, испытание технологий, моделирование образовательных процессов, нейронные системы, системы поддержки принятия решений, некоммерческие IT.
Главный редактор
А. А. Емельянов
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
№4(22)2009
С 27 по 29 сентября в Москве, в Президент-отеле, пройдет Третья международная конференция по вопросам применения информационно-коммуникационных технологий в образовании «MOSCOW Education Online 2009».
Всемирная система конференций «ONLINE EDUCA», посвященная вопросам обучения с применением технологий e-learning, поддерживается генеральным директоратом Европейской комиссии. С 2007 года, по решению Форума СНГ Берлинской конференции «ONLINE EDUCA 2005»,такая конференция (MOSCOW Education Online) проводится в Москве, признанном центре образования, что позволило представителям русскогово-рящего сегмента приобщиться к международным стандартам качества образования и копыту внедрения инструментов e-learning.
Система международных конференций MOSCOW Education Online поддерживается Министерством образования и науки РФ, Министерством спорта, туризма и молодежной политики РФ, Российской академией образования, Федеральным агентством по образованию, Федеральной службой по надзору в сфере образования и науки, Исполнительным комитетом СНГ, Техническим комитетом по стандартизации «Информационно-коммуникационные технологии в образовании (ИКТО)» (Технический комитет № 461), Европейским фондом гарантий качества в электронном обучении (EFQUEL). Международная конференция уже стала знаковым событием в жизни образовательного сообщества России и ежегодно привлекает внимание ведущих российских экспертов и специалистов в области дистанционного и электронного обучения, заинтересованных в превращении e-learning из способа «экстремального обучения» в упорядоченную систему. Этому способствует атмосфера открытости, толерантности и демократизма в обсуждении актуальных тематик конференции. Международный состав участников конференции способствует дальнейшему углублению интеграционных процессов в сфере образования и науки, особенно с государствами-членами ШОС и странами-участниками СНГ.
Для участия в конференции приглашены органы государственной власти, аккредитационные и рейтинговые агентства, профессиональные ассоциации и экспертные центры, ректоры российских вузов, руководители образовательных программ корпоративного обучения, фирмы-поставщики IT-технологий и услуг, издатели и поставщики образовательного контента, фирмы-разработчики мультимедийных продуктов и программного обеспечения. Конференция широкоосвещается на телевиденииивведущих средствах массовой информации.
ПРИ УЧАСТИИ:
АККОРК
Агентство Пн ю
шчггтии ntyiii ммаиних и рчзмитиа
ТК 461
Стандартизация ИКТ в образовании
Ассоциация ,Медицинских Обществ по качеству
2
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
№4(22)2009
Предварительные тематики секций МЕО 2009
Секция 1 Секция 2 Секция 3 Секция 4
Развитие Опыт применения Опыт реализации Demo-Lab
системы внешнего технологий e-learning образовательных проектов (Программные решения
образовательного аудита в системе аграрного с применением технологий ведущих IT-компаний
образования e-learning для высшего образования)
Секция 5 Секция 6 Секция 7 Секция 8
Механизмы Распределенное Образовательный контент Опыт внедрения
гарантий качества и трансграничное и технологии в среде технологий e-learning
e-learning: инженерное образование e-learning в образовательных учреждениях
европейское измерение с использованием e-learning физической культуры и спорта
Секция 9 Секция 10 Секция 11 Секция 12
Развитие Технологии e-learning Demo-Lab
Системы гарантий единого образовательного как механизм Технологические новинки
качества в e-learning пространства Шанхайской межвузовского взаимодействия (информационно-
организации сотрудничества на образовательном коммуникационные
пространстве СНГ технологии)
Секция 13 Секция 14 Секция 15 Секция 16
Практические методы Упорядочение и создание Корпоративное Demo-Lab
повышения качества единых стандартов обучение Технологические новинки
образования в филиалах в сфере развития в среде e-learning (контент и проверка
e-learning компетенций)
Секция 17 Секция 18 Секция 19 Секция 20
Развитие нормативно- Подготовка преподавателей Опыт внедрения технологий
Опыт внедрения технологий правовой базы для e-learning: e-learning в учреждениях
e-learning в медицинских и лицензирование как формировать новые общего среднего
образовательных учреждениях деятельности педагогические навыки образования
в сфере e-learning
Секция 21 Секция 22 Секция 23 Секция 24
Опыт применения сетевых
Опыт внедрения технологий e-learning как инструмента Опыт моделирования
технологий e-learning государственной молодежной Сессия и апробации информационно-
в образовательных политики в вопросах развития деловых коммуникаций образовательной среды вуза:
учреждениях молодежного предпринимательства от концепции к учебному процессу
транспортной отрасли и раскрытия инновационного
потенциала молодежи
3
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
№4(22)2009
MOSCOW EDUCATION ONLINE 2009
Demo-lab проводятся совместно с Мультивендорным и академическим консорциумом в области ИКТ
[И(6)=ШВ
DEMO-LAB представляет собой
демонстрационную лабораторию («Show-Room»), где компания-производитель имеет возможность совместить презентационное пространство с клиентской интерактивной площадкой.
DEMO-LAB является удобным источником информации для потенциальных клиентов. DEMO-LAB может быть организован в формате выставки-презентации образцов товара либо услуг, интерактивной фокус-группы, мастер-класса, аудио-видеозала, клиент-опроса и пр.
DEMO-LAB позволяет:
• познакомить гостей и участников с новыми инновационными продуктами компании в собственном уникальном и легко запоминающемся формате представления;
• улучшить узнаваемость бренда;
• организовать комфортный диалог с участниками «без посредников»;
• представить актуальные проекты с использованием технологий e-learning для системы образования;
• приобрести новых клиентов и партнеров;
• укрепить престиж компании на рынке.
DEMO-LAB
[И[р)©[в®дата ®®м®от® ® гримов® [ьоож и
S_______________________________________________________________________
Soft
Content
Technologies
Технологические новинки в области программных решений Вендоров для системы образования
Технологические новинки в области контента и проверки компетенций
Технологические новинки в области информационнокоммуникационных технологий
4
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
№4(22)2009
Медиа-подержка:
MOSCOW EDUCATION ONLINE 2009
ТЕЛЕКАНАЛ
ДОВЕРИЕ
г * к SOFT
cutfve
МЕЖДУНАРОДНОЕ СООБЩЕСТВО
МЕНЕДЖЕРОВ
onews
soft line"
открытый каталог научных конференций
KOKFtSINai.RU
КОНКУРЕНЦИЯ
ПЕДСОВЕТ
Живое пространство образования www.pedsovet.org
education
MART
ИНФОРМАТИК
научно-практический » журнал
ПЛАНЕТА ОБРАЗОВАНИЯ
Ь www.planetaedu.ru
МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОРГАНИЗАЦИОННЫЙ КОМИТЕТ «MOSCOW Education Online 2009»:
e-mail: org@moscow-education-online.com
www.moscow-education-online.com
/q⁴ GLOBAL +7(495)360-95-30 xJ/ conferences +7(495)785-39-71
5
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА №4(22)2009 Четвертая всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика» ИММОД-2009 состоится в Санкт-Петербурге (Россия) 21-23 октября 2009 года. Место проведения конференции — Дом Ученых им. М. Горького (Дворцовая наб., д. 26). Цель конференции — распространение методов и средств имитационного моделирования для решения научных и практических задач, активизация творческой деятельности и укрепление научно-производственного потенциала РФ. Организаторы и учредители конференции: • ОАО «Центр технологии судостроения и судоремонта» (Санкт-Петербург); • Институт информатики и автоматизации РАН (Санкт-Петербург); • Отделение нанотехнологий и информационных технологий РАН (Москва); • Российский национальный комитет по индустриальной и прикладной математике. Научная программа конференции включает следующие тематические направления: • теоретические основы и методология имитационного моделирования; • методы оценивания качества моделей; • методы и системы распределенного моделирования; • моделирование глобальных процессов; • средства автоматизации и визуализации имитационного моделирования; • системная динамика (с обязательным наличием имитационной составляющей); • практическое применение моделирования и инструментальных средств автоматизации моделирования, принятие решений по результатам моделирования; • имитационное моделирование в обучении и образовании. В программу конференции предполагается включать доклады, относящиеся, в первую очередь, кобласти моделирования систем с дискретными событиями и временем. Работы по моделированию непрерывных систем на базе дифференциальных уравнений будут приниматься к рассмотрению только в том случае, если они содержат результаты, относящиеся к общим методологическим и программно-техническим проблемам имитационного моделирования. Рабочий язык конференции — русский. 6
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
^4 V 4(22) 2009
Размещение участников конференции и сопровождающих лиц будет организовано в гостиницах Санкт-Петербурга. Резервирование гостиниц производится в соответствии с предварительной заявкой, помещенной в извещении о намерении. Оплата проживания и других гостиничных услуг производится участником конференции. Организационный взнос — 500 рублей. Для аспирантов и студентов участие бесплатное.
Программа конференции предусматривает всестороннее обсуждение основных результатов и тенденций в области решения теоретических и прикладных проблем имитационного моделирования и определение наиболее приоритетных и перспективных направлений дальнейших исследований в данной предметной области. Предусмотрена презентация участниками конференции своих программных средств, используемых при моделировании сложных объектов и процессов в различных предметных областях.
Материалы докладов принимаются в секретариат конференции не позднее 17 сентября (только в этом случае гарантируется их размещение в сборнике материалов конференции). Предельный срок подачи заявок на выступление с докладом — не позднее 12 октября.
Материалы докладов, включенных в программу конференции, будут опубликованы в сборнике докладов конференции ИММОД-2009 к ее началу. Представленные доклады будут проходить научное рецензирование. Программный комитет оставляет за собой право отклонять материалы, не соответствующие профилю конференции, имеющие недостаточную научную или практическую значимость, либо выполненные с явными нарушениями требований на оформление материалов и на низком литературном уровне. Публикуемые в сборнике материалы будут помещаться в формате «как есть», литературное редактирование текстов будет выполняться только в случаях явных опечаток и описок.
Предварительная программа конференции будет размещаться на сайтах www.gpss.ru и www.crist.ru
Адрес для электронной переписки:
immod2009@crist.ru
По поручению
Оргкомитета конференции ИММОД-2009 Главный редактор
А. А. Емельянов
7
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
№4(22)2009
IT-БИЗНЕС
АНАЛИЗ БИЗНЕСА
С. И. Лукашкин, С. И. Спивак
Моделирование процесса разорения страховой компании методом Монте-Карло.................................9
IT И ОБРАЗОВАНИЕ
РАСПОЗНАВАНИЕ ОБЪЕКТОВ
И. Г. Бакина
Генерация признаков для сравнения ладоней при наличии артефактов.68
С. А. Запрягаев, А. И. Сорокин Распознавание простых линий на изображении.................76
E-LEARNING
П. К. Петров
Возможности и перспективы использования современных информационных технологий в системе подготовки специалистов по физической культуре и спорту ..14
Я. М. Русанова, М. И. Чердынцева
Опыт создания электронных учебных изданий.................22
ТЕХНОЛОГИИ ОБУЧЕНИЯ
В. Н. Неизвестных
Школьная информатика в зеркале одной задачи...............28
ЛАБОРАТОРИЯ
ИСПЫТАНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ
Е. 0. Деревенец, К. Н. Трошина Структурный анализ в задаче декомпиляции...........87
МОДЕЛИРОВАНИЕОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХПРОЦЕССОВ
0. М. Топоркова
Семиотико-онтологическая модель обучения как концептуальная основа организацииучебногопроцесса.......................100
НЕЙРОННЫЕ СИСТЕМЫ
SOFTWARE
МОДЕЛИРУЮЩИЕ СИСТЕМЫ
А. В. Толок Графические образы-модели в информационных технологиях.31
ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
В. В. Артюхин
Анализ проблем в многоуровневой структуре компьютерно-опосредованных коммуникаций.....................................41
ВОПРОСЫ ТЕОРИИ
ИНФОРМАТИКА И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ
Е. Л. Калишенко, К. В. Кринкин
Система топологического моделирования структуры белковых молекул.114
СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
А. А. Фокин, В. В. Андреев
Разработка комплексной системы прогнозирования простоя банкоматов и устройств самообслуживания................................125
НЕКОММЕРЧЕСКИЕ IT
ВЕБ 2.0
В. С. Гудковский
Социология блога как перспективное направление обществоведческой науки.. 129
В. В. Сутужко Оценки и модели реальности в когнитивных науках...................52
М. В. Яковлева, А. К. Тен, В. М. Куглер
Информационная модель объекта в контексте электронной семантической библиотеки........................................................62
СВЕДЕНИЯОБАВТОРАХ.....................................131
АННОТИРОВАННЫЙ СПИСОКСТАТЕЙ...........................134
ПРАВИЛА ОФОРМЛЕНИЯ РУКОПИСЕЙ ДЛЯ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ В РЕДАКЦИЮ ЖУРНАЛА «ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА».............................139
Редакционная коллегия
Главный редактор Павловский Ю. Н. докт. физ.-мат. наук,
Емельянов А. А. докт. экон. наук, проф. Пузанков Д. В. проф., чл.-корр. РАН
Заместители главного редактора Росс Г. В. сопредседатель
докт. техн. наук, проф.
докт. техн. наук,
докт. экон. наук, проф.
Артюхин В. В. канд. экон. наук, доц. докт. экон. наук, проф.,
Власова Е. А. Рубин Ю. Б. чл.-корр. РАО
Редакционный совет Саркисов П. Д. докт. техн. наук, проф.,
Багриновский К. А. докт. экон. наук, проф. акад. гап,
Звонова А. Н. канд.экон. наук сопредседатель
Козлов В. Н. докт. техн. наук, проф. Сухомлин В. А. докт. физ.-мат. наук,
Коршунов С. В. канд. техн. наук, проф. проф.
Мешалкин В. П. докт. техн. наук, проф., Титарев Л. Г. докт. техн. наук, проф.
чл.-корр. РАН, Члены редколлегии
сопредседатель
Мэйпл К. РЬ.О.,проф. Амбросов Н. В. докт. экон. наук, проф.
Бендиков М. А. докт. экон. наук, проф.
Бугорский В. Н. канд. экон. наук, проф.
Буянова Л. Н. докт. экон. наук, проф.
Волкова В. Н. докт. экон. наук, проф.
Диго С. М. канд. экон. наук, проф.
Дик В. В. докт. экон. наук, проф.
Дли М. И. докт. техн. наук, проф.
Емельянов С. А.
Иванов Л. Н. докт. техн. наук, проф.
Литвинова О. А. канд.экон. наук
Малышев Н. Г. докт. техн. наук, проф.
Попов И. И. докт. техн. наук, проф.
Потемкин А. И. докт. техн. наук, проф.
Салмин С. П. докт. экон. наук, проф.
Халин В. Г. канд. физ.-мат. наук, проф.
Хубаев Г. Н. докт. экон. наук, проф.
Чистов Д. В. докт. экон. наук, проф.
ШориковА. Ф. докт. физ.-мат. наук, проф.
8
Читайте в номере Ф
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
№4(22)2009
С. И. Лукашкин, С. И. Спивак
Моделирование процесса разорения страховой компании методом Монте-Карло
В статье приведена модель разорения страховой компании, проанаёизированы параметры поступёения премий, выпёат и возвратов. Принимается поёожение о том, что распредеёение премий, выпёат и возвратов находится в некотором кёассе распредеёений. Процессы риска генерируются как нестационарный пуассоновский процесс.
Представёены резуёьтаты чисёенного эксперимента, проведенного на основе данных о деятеёьности одной из российских страховых компаний за 2004 г.
Часто для исследования сложных объектов или процессов прибегают к имитационному моделированию. В актуарной математике имитационные модели имеют различные приложения, например, расчет вероятности разорения страховой компании, в частности методом Монте-Карло. Идея метода состоит в многократном моделировании процесса риска с последующим определением относительной частоты разорившихся процессов [1,2].
Модель изменения капитала страховой компании
Пусть изменение капитала страховой компании в момент времени t описывается следующей формулой:
M, Nt Lt
U (t) = u 0 +£ p-,-^ yj-^ vₖ , (1)
i=1 j=1 k=1
где u₀ — начальный капитал;
Mₜ — количество принятых премий к моменту t;
p, — величина,-й премии;
Nj — количество выплат к моменту t;
yj — величинаj-й выплаты;
Lₖ — количество возвратов к моменту t; vₖ — величина k-го возврата.
Под возвратом в данной статье понимается выплаченная сумма неиспользованной части страховой премии при расторжении договора страхования. Возвраты часто возникают
в практике страхования ОСАГО и КАСКО с продажей автомобиля или его гибелью.
Зная структуру процессов поступления премий, выплат и возвратов, мы сможем получить оценку вероятности разорения страховой компании. Для этого необходимо построить определенное количество процессов и найти относительное количество разорившихся процессов.
Структура процессов поступления премий, выплат и возвратов
«На входе», до моделирования, имеется массив данных, а «на выходе» необходимо получить численную оценку вероятности разорения. Исходный массив данных содержит информацию о времени заключении договора, сроке страхования, страховой премии, страховой сумме и прочую информацию. Для целей нашего исследования будут нужны сведения о времени и объеме премий, выплат и возвратов.
Проанализируем суммы поступивших страховых премий, используя данные одного из региональных отделений российской страховой компании за 2004 г. по портфелю договоров ОСАГО.
После анализа различных характеристик (среднее, медиана, мода, коэффициент асимметрии и др.) делается предположение о том, что распределение поступлений премий находится в некотором классе гамма-распределений. Будем проверять гипотезу отом, что возвра
9
IT-бизнес Ф Анализбизнеса
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
№4(22)2009
ты страховых премий имеют гамма-распределение с параметрами a = 2,44 и b = 653,09.
Функция плотности гамма-распределения
имеет вид:
d( x) =
b⁻axa 'e x/b ~(a)
-, x >0,
(2)
где ~(a)=Jta ’e⁻tdt.
0
Параметры a и b находятся с помощью численных методов или таблиц. Обратная функция также находится численно (рис. 1).
Для проверки гипотезы применим критерий х². Для того чтобы критерий х² был несмещенным, при разбиении на интервалы будем использовать равновероятностный подход (табл. 1).
Рис. 1. Функция плотности гамма-распределения
Таблица 1
Проверка по критерию х² для гамма-распределения
i Интервал Ni npi (Ni - npi )2
nPi
1 [0,00; 356,44) 1926 1875,05 0,39
2 [356,44; 504,10) 1895 1875,05 0,98
3 [504,10; 626,39) 1892 1875,05 0,08
4 [626,39; 737,85) 1895 1875,05 2,32
5 [737,85; 844,17) 1902 1875,05 0,51
6 [844,17; 948,48) 1906 1875,05 0,03
7 [948,48; 1052,87) 1803 1875,05 0,28
8 [1052,87; 1159,04) 1853 1875,05 0,90
9 [1159,04; 1268,54) 1893 1875,05 0,39
10 [1268,54; 1382,98) 1884 1875,05 0,01
11 [1382,98; 1504,21) 1857 1875,05 0,36
12 [1504,21; 1634,49) 1931 1875,05 0,31
13 [1634,49; 1776,83) 1915 1875,05 0,21
14 [1776,83; 1935,46) 1928 1875,05 0,17
15 [1935,46; 2116,78) 1826 1875,05 0,73
16 [2116,78; 2331,30) 1826 1875,05 0,00
17 [2331,30; 2598,49) 1812 1875,05 0,05
10
IT-бизнес Ф Анализбизнеса