Новые информационные технологии в управлении свеклосахарным комплексом тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Казаков, Алексей Юрьевич

• Казаков, Алексей Юрьевич
• кандидат экономических наук
• 1999

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Казаков, Алексей Юрьевич

Введение

Глава 1. Системный анализ проблем развития свеклосахарного комплекса

1.1. Анализ состояния и перспективы развития 7 свеклосахарного комплекса и рынка сахара

1.2. Пути повышения эффективности свеклосахарного 27 комплекса с позиции системного анализа

1.3. Информационная структура системы ведения 43 свеклосахарного комплекса АПК

Глава 2. Моделирование свеклосахарного комплекса

2.1. Экономико-математическое моделирование и 48 возможности его применения в свеклосахарном комплексе

2.2. Экономико-математическая модель функционирования 68 свеклосахарного комплекса Российской Федерации

• 2.3. Моделирование интеграционных преобразований в свеклосахарном комплексе

Глава 3. Экспертные системы и базы данных для принятия решений при управлении производством сахарной свеклы 3.1. Классификация и анализ использования экспертных 98 систем в растениеводстве

3.2 Экспертная система по управлению продукционно- 118 технологическим процессом производства сахарной свеклы

3.3. Использование баз данных при управлении 158 растениеводством

3.4. База данных "Сахарная свекла"

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Новые информационные технологии в управлении свеклосахарным комплексом»

Актуальность темы исследования. С переходом к рыночной экономике и распадом СССР положение свеклосахарного комплекса России существенно усложнилось. Значительная часть сырьевой базы осталась в не зависимой теперь Украине, ставшей существенным конкурентом российских сахарных производителей. Неблагоприятные природно-климатические условия и незначительная защита внутреннего рынка от конкуренции со стороны импортеров привели к ухудшению финансового состояния большинства предприятий свеклосахарного комплекса. Просчеты в макроэкономической политике, нехватка оборотных средств и дороговизна кредитных ресурсов привели к бартеризации экономических отношений в комплексе и кризису неплатежей. Новые условия потребовали от руководителей свеклосахарных предприятий умения принимать оперативные и адекватные в сложной рыночной экономике решения. При этом методики и опыта принятия таких решений у них не было, в связи с чем, на объективные трудности переходного периода наложились субъективные неудачи в сфере хозяйственной и особенно финансовой деятельности.

В настоящее время назрела острая необходимость в разработке специального инструментария для принятия экономических и технологических решений по повышению эффективности свеклосахарного комплекса на всех уровнях его управления. Такая задача в современных условиях не может быть решена без использования всего арсенала средств системного анализа, экономико-математического моделирования и новых компьютерных технологий. Однако методическая база применения нового инструментария принятия решений в условиях рыночной экономики для свеклосахарного комплекса пока разработана явно недостаточно.

Таким образом, актуальность темы диссертационных исследований обуславливается, во-первых, острой необходимостью принятия мер по реформированию экономических отношений в свеклосахарном комплексе и его технологической реконструкции, во-вторых, потребностью в принятии экономических и технологических решений на основе адекватных новым условиям моделей и экспертных систем управления свеклосахарным комплексом и, в третьих, недостаточной методической разработанностью применения математических методов и вычислительной техники для нужд свеклосахарного комплекса.

Цель и задачи исследования. Основной целью данной работы является создание системы моделей, экспертной системы, базы данных и методики их использования для решения задач управления свеклосахарным комплексом на различных уровнях от федерального до хозяйственного.

Для выполнения этих целей необходимо было решить следующие задачи:

• проанализировать состояние свеклосахарного комплекса и предлагаемые пути его совершенствования;

• спроектировать общую информационную структуру и программно реализовать математическое обеспечение системы управления свеклосахарным комплексом, элементами которого являются:

- система экономико-математических моделей функционирования свеклосахарного комплекса и интеграционных преобразований комплексе;

- экспертная система по управлению продукционно-технологичесмм процессом производства сахарной свеклы;

- база данных по технологии производства сахарной свеклы;

• апробировать экономико-математическую модель в агентстве «Семсвекла», экспертную систему и базу данных в свеклосеющих хозяйствах Липецкой области.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования является свеклосахарный комплекс Российской Федерации и отдельные свеклосеющие хозяйства. Предметом исследования - новые информационные технологии и вопросы их применения на всех уровнях управления свеклосахарным комплексом.

Методологические основы и методы исследования. Результаты исследований, содержащиеся в диссертации, основаны на изучении работ отечественных и зарубежных ученых в области математической экономики, кибернетики, сельскохозяйственной экономической науки, нормативных и методических материалах научно-исследовательских институтов.

Достоверность и точность полученных результатов обеспечивается широким использованием и обобщением статистического материала, отчетных данных, справочной информации, законодательных актов, личных наблюдений автора, применением вычислительной техники при обработке информации.

В диссертационной работе применялись методы и положения, обусловленные сформулированными и поставленными задачами, из числа которых отмечу следующие: системный анализ, машинная имитация, экономико-математическое моделирование (динамические модели, модели частичного равновесия).

Связь с планом научных работ. Работа выполнена в соответствии с планом научно-исследовательской работы Всероссийского института аграрных проблем и информатики по теме «Разработать систему экономических моделей развития агропромышленного комплекса России на разных уровнях» (Гр. № 01.9.70 006939).

Научная новизна результатов исследования:

• предложена система экономико-математических моделей функционирования свеклосахарного комплекса, позволяющая обосновать основные направления стратегии его развития и оценивать воздействия различных механизмов государственного регулирования;

• предложена экономико-математическая модель для организационного проектирования новых интеграционных образований в свеклосахарном комплексе, позволяющие оценить их экономическую эффективность;

• разработана и программно реализована экспертная система, которая предназначена для решения задач оперативного управления продукционно-технологическим процессом производства сахарной свеклы, оценки экономической эффективности технологических операций, прогноза урожайности;

• спроектирована и реализована база данных "Сахарная свекла". Она предназначена для использования в качестве информационно-справочной системы консультантов ИКЦ районных и региональных уровней или непосредственно свекловодами практиками.

Практическая значимость исследования заключается в разработке методических положений и рекомендаций по использованию экономико-математических моделей и применению вычислительной техники для решения практических задач управления свеклосахарным комплексом на различных уровнях. В частности, использование системы экономико-математических моделей функционирования свеклосахарного комплекса позволит более оперативно и научно обоснованно принимать эффективные управленческие решения на федеральном уровне. Применение экспертной системы «Свекла-эксперт» качественно улучшит уровень принятия решений при производстве сахарной свеклы. База данных «Сахарная свекла» позволяет существенно улучшить консалтинговые услуги для свекловодов.

Апробация и реализация результатов исследования. Проведенные автором исследования, предложенные научные разработки, практические рекомендации проходили производственную проверку и получили положительные отзывы в свеклосеющих хозяйствах Липецкой области и Агентстве «Семсвекла», что подтверждено справками о внедрении.

Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на научно-практических конференциях и симпозиумах, проведенных Всероссийским научно-исследовательским институтом сахарной свеклы и сахара РАСХН, институтом США и Канады РАН, Всероссийским институтом аграрных проблем и информатики РАСХН и др. По теме диссертации опубликованы 7 работ общим объемом 3.1 п. л.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Казаков, Алексей Юрьевич

Выводы и предложения

1. Вывод свеклосахарного комплекса из тяжелого и затянувшегося кризиса возможен только на основе системного использования всех факторов роста в экономической и технологической сфере. Для определения экономической стратегии развития комплекса необходимо учитывать производственный потенциал свеклосеющих хозяйств России, возможности перерабатывающих предприятий, платежеспособный спрос населения, конкуренцию импортеров и различные механизмы государственной поддержки. Это может быть сделано только на основе широкого применения экономико-математических моделей и имитационных компьютерных экспериментов, позволяющих проверить эффективность альтернативных стратегий и экономических механизмов.

2. Математическое обеспечение системы управления свеклосахарным комплексом должно включать системы экономико-математических моделей функционирования ССК, модельные и программные средства для проектирования новых интеграционных образований, а также экспертные системы и базы данных для принятия решений при управлении производством сахарной свеклы, связанные в единый комплекс.

3. В рыночных условиях особое значение приобретают различные механизмы государственного регулирования функционирования свеклосахарного комплекса. Для оценки экономических механизмов в этой сфере разработана система экономико-математических моделей функционирования комплекса, включающая блоки производства сахарной свеклы, производства сахара, рынка сахара, потребление сахара населением, внешнеэкономических систем и государственного регулирования. В работе также предложены специальные модельные и программные средства для проектирования вертикальных интеграционных образований в свеклосахарном комплексе, которые смогут уменьшить несогласованность действий отдельных субъектов рынка, трансакционные издержки и существенно повысить общую эффективность производства.

4. Совершенствование работы свеклосахарного комплекса невозможно без качественного улучшения уровня принятия решений непосредственно при производстве сахарной свеклы. В работе предложена экспертная система, позволяющая оценивать эффективность и выбирать оптимальные управленческие решения в технологическом процессе производства сахарной свеклы.

5. В настоящее время производство сахарной свеклы расширилось географически. В различных регионах страны сахарной свеклой занялись хозяйства, не имеющие достаточного опыта возделывания этой культуры. В частности, в связи с этим появилась необходимость расширения консалтинговых услуг в этой сфере. В работе предложена база данных "Сахарная свекла", позволяющая качественно улучшить консалтинг для свекловодов. База данных прошла апробация в свекловодческих хозяйствах Липецкой области.

Механизм вывода в продукционной системе выполняет функции поиска в базе знаний, последовательного выполнения операций над знаниями и получения заключений. Существуют два способа выведения таких заключений - прямые выводы и обратные. В прямых выводах осуществляется продвижение к поставленной цели с последовательным применением правил к данным, которые принимаются за отправную точку. В прямых выводах выбирается один из элементов данных, содержащийся в базе данных, и если при сопоставлении этот элемент согласуется с посылкой правила, то из правила выводится соответствующее заключение , которое помещается в базу данных, или же исполняется действие, определяемое правилом, и соответствующим образом изменяющее содержимое базы данных. Зачастую такие выводы называют выводами, управляемыми данными, или восходящими выводами, когда последовательно выводятся новые результаты, начиная с уже известных данных. Выводы, при которых процесс движется в направлении от поставленной цели к отправной точке, являются обратными. Они называются также нисходящими или выводами, ориентированными на цель.

Процесс нисходящих выводов начинается от поставленной цели. Если эта цель согласовывается с заключением правила, то посылка правила принимается за подцель, или гипотезу, и процесс повторяется до тех пор, пока не будет получено совпадение гипотезы с полученными данными. Нельзя категорически ответить на вопрос, какой же из этих способов лучше, поскольку это зависит от той проблемы, для которой он используется. Для систем, к которым предъявлено требование универсальности, необходимо наличие обоих способов вывода.

Представление знаний с помощью продукционных правил весьма просто, а выводы, которые проводятся на основе формализма "ЕСЛИ - ТО", легко понимаемы. Кроме того, модульность правил позволяет задать новые правила, не вдаваясь в смысл других знаний. Благодаря этому, а также возможности построения выводов в однородной форме получаемые системы оказываются простыми и легко понимаемыми. С другой стороны, такое представление знаний применимо к относительно несложным, однородным задачам оно приводит к падению эффективности решения проблем, состоящих из нескольких разнородных задач.

Другим, хотя и менее распространенным способом представления знаний являются семантические сети [125,157].

Знаниями можно назвать описания отношений между абстрагированными понятиями и сущностями, являющимися конкретными объектами реального мира. Понятия и отношения между ними можно описать сетью, состоящей из узлов и дуг. Узлы в такой сети выражают сущности и понятия, а дуги являются описаниями их отношений; все узлы и дуги могут быть снабжены метками, которые показывают, что именно они описывают. Подобного рода формализм представления знаний получил название семантической сети.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Казаков, Алексей Юрьевич, 1999 год

1. Абашина Е.В., Немченко O.A. Имитационная субмодель метоболизма фитогармонов. Труды ВНИИСХМ, 1990 г. -Вып. 26 -с. 53-58

2. Ажбенов В.К. Компьютерное управление защитой растений:опыт и перспективы. Тез.докл.научн-практ.конф. "Наука сельскому хоз-ву", п.3аречный,1992 г. -с.90-91.

3. Аркин В.И., Евстегнеев И.В. Вероятностные модели управления и экономической динамики. -М.: Наука, 1979 г.

4. Багриновский К.А. Основы согласования плановых решений. -М.: Наука, 1977 г.

5. Беспахотный Г.В. Моделирование аграрной сферы в рыночной экономике. Экон.-мат. моделирование АПК. Вест. с.-х. науки. 1991 №11. -с. 62-64.

6. Бихле З.Н. и др. Математическое моделирование транспирации и фотосинтеза растений при недостатке влаги. -Л.: Гидрометиоиздат, 1980 г. -223 с.

7. Бланж И.Д. Система экономико-математических моделей оптимизации производства и использования пищевого сырья. Сб. науч. тр., Саратов, 1991 г. с.82-84.

8. Бойко и др. Моделирование суточного хода и суммарного испарения с посевов. Труды ВНИИСХМ, 1990 г. -Вып. 26 -с. 22-33.

9. Бойко А.П., Сиротенко О.Д. Моделирование энерго- и массообмена системы почва-растение-атмосфера при недостатке почвенной влаги. Труды ВНИИСХМ, 1985 г. -Вып. 10 -с. 3-26.

10. Бондоренко Н.Ф. Моделирование продуктивности агроэкосистем. -Л.: Гидрометиоиздат, 1982 г. -262 с.

11. Борисенко А.И. Экономико-математическая модель эффективного использования инвестиций в растениеводстве на региональном и районном уровнях. АПК: экон. управ., 1995 г. -№1. -с.66-72

12. Братко И. Программирование на языке ПРОЛОГ для искусственного интеллекта. -М.: Мир, 1990 г.

13. Брежнев А.И. Математическое и программное обеспечение задач управления элементами агротехнологий. Науч.-техн.бюл.по агрон.физике, 1989 г.Том 77.

14. Будаговский А.И. и др. Известия АН СССР. С, геогр., 1964 г. -№6. -с. 13-27.

15. Будыко М.И. и др. Докл. АН СССР, 1965 г. -т. 164. -№2. -с.454-457.

16. Галеон А. и др. Жизнь зеленого растения М. Мир, 1983 г. -549 с.

17. Галямин Е.П. Оптимизация оперативного распределения водных ресурсов в орошении. -Л.: Гидрометиоиздат, 1981 г. -272 с.

18. Гамецкий А.Ф., Кушнир И.Л. Математическое моделирование сырьевых потоков в продуктовых подкомплексах АПК. -Кишинев: «Штиница»,1990 г. -124 с.

19. Гермейер Ю.Б. Игры с непротивоположенными интересами. -М.: Наука, 1976. -328 с.

20. Голощапов А.Н. Система оптимального планирования свеклосахарного производства. «Сахарная промышленность», 1993г. -№4.-с.6-8.

21. Гончаров В.Д., Куропаткин А.Н. Развитие рынка сахара в России. «Сахарная свекла» -1995 г. -№3. -с. 2-5.

22. Гончаров В.Д. Как стабилизировать свеклосахарное производство. «Сахарная промышленность» -1996 г. -№1. -с. 2-4.

23. Горелик В.А., Горелов H.A., Кононенко А.Ф. Анализ конфликтных ситуаций в системах управления. -М.: Радио и связь, 1991. -248 с.

24. Горлин А.И., Зенин А.Г. Простая каркасная экспертная система ПЭКС. Тез,докл.щколы-семинара "Технология разработки экспертных систем", Кишенев,1987 г. -с.54-56.

25. Горлин А.И.,Зенин А.Г., Фрид A.C. Опыт разработки экспертной системы для оценки плодородия почв и выработки рекомендаций. Почвоведение. 1988 г. -№5.

26. Интрилигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория. -М.: Прогресс, 1975 г.

27. Иоффе А.Д., Тихомиров В.М. Теория экстремальных задач. -М.: Наука, 1974. -479 с.

28. Казаков А.Ю. Новые информационные технологии в управлении свеклосахарным производством. М.: ГОССНИТИ, 1997 г. Науч.-тех. процесс в инж. сфере АПК. Мат. науч.-практ. конф. -с. 163-166.

29. Казаков А.Ю. Использование экспертных систем в растениеводстве. -М.: ВИМ. Информатика в решении экономических проблем АПК. Четвертый конгресс международной академии информатизации. -1997 г. -с. 48-56.

30. Казаков А.Ю. Моделирование рынка сахара. -М.: ВИМ. Информатика в решении экономических проблем АПК. Четвертый конгресс международной академии информатизации. -1997 г. -с. 96-104.

31. Казаков А.Ю. Модели интеграции в свеклосахарном подкомплексе АПК. -М.: ВИМ. Мат. Конф. «Государство и аграрный сектор США: эконом., соц., полит, и эколог, аспекты ».ИСКР АН. -1997 г. -с. 65-72.

32. Казаков А.Ю, Моделирование систем ведения свеклосахарного производства. -М.: ВИМ, Математические методы в управлении АПК. -Мат. симп. 1998 г. -с.90-109.

33. Конторович Л.В. и др. О некоторых направлениях исследований в математической экономике. Итоги науки и техники. Совр. пробл. в мат. т. 19. -М.: ВИНИТИ 1992, с.3-21.

34. Копычко С.Н., Михайлюк А.Ю., Тарасенко В.П. Распределенная экспертная система для оптимизации растениеводства в условиях радиоактивного заражения угодий. Радиобиологический съезд. Тезисы, доклады, Пущино,1933 г. -4.2-C.498-499

35. Корниенко A.B., Огнивцев С.Б., Сиптиц С.О., Казаков А.Ю. Новые информационные технологии в управлении производством сахарной свеклы и регулировании рынка сахара. -Рамонь. -1996 г. -Часть 3. -с. 41-43.

36. Кравченко Р.Г. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. -М.: Колос, 1978 г. -424 с.

37. Краткие итоги производства сахарной свеклы и работы сахарных заводов Российской Федерации в 1997 году. -М.: Эфес, 1998 г.

38. Кругер А.Я. Экономико-математическая модель функционирования АПК. Компьютеризация в АПК. -Минск, 1993 г. -Вып. 1. -с.11-32.

39. Крылатых Э.Н. Методологические основы экономико-математического моделирования АПК. -Саратов: Сб. науч. тр. ИСЭП АПК, АН СССР, 1987 г.-с. 105-113.

40. Крылатых Э.Н. О прошлом, настоящем и будущем. Экон.-мат. моделирование АПК. Вест. с.-х. науки. 1991 №11. -с. 41-44.

41. Куропаткин А.Н. Рынок сахара в России: проблемы формирования и развития. -М.: Минсельхозпрод, 1998 г. -96 с.

42. Левин Р. и др. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике. -М.: Финансы и статистика, 1991 г. -239 с.

43. Леутский Л.И. Проблемы мат. моделирования производственных и информационных процессов в АПК в условиях экономической реформы. Тез. докл. шк.-сем. преп. с.-.х. вузов по информ. выч. тех. и моделир произв. сист. -М.: 1993 г. -с. 13-17.

44. Львов Д., Дементьев В. Финансово-промышленные группы в российской экономике. М.: ЦЭМИ РАН, 1994.

45. Мавсесян А.Г. Интеграция банковского и промышленного капитала: современные мировые тенденции и проблемы развития в России. -М.: Финансы и статистика, 1997 г.

46. Мазлумов А.Л. Селекция сахарной свеклы. -М.: Бета, 1996 г. -208 с.

47. Макаров В.Л., Рубинов A.M. Математическая теория экономической динамики и равновесия. -М.: Наука, 1973 г. -336 с.

48. Макаров В.Л. Экономическое равновесие: существование и экстремальное свойство. Совр. пр. мат. т. 19. -М.: ВИНИТИ. 1982 с. 22-57.

49. Маленово Э. Статистические методы эконометрики. -М.: Статистика, 1975 г.

50. Марселиус Д. Программирование экспертных систем на Турбо прологе. -М.: Финансы и статистика, 1994. -256 с.

51. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве. Под ред. A.M. Гатаулина. М.: Агропромиздат, 1990 г. -432 с.

52. Менжулин Г.В. К теории стационарного метеорологического режима растительного покрова. Труды ГГО, 1972 г. -Вып. 207 -с. 20-28.

53. Милосердое. Проблемы экономико-математического моделирования в АПК. Экон.-мат. моделирование АПК. Вест. с.-х. науки. 1991 №11. -С. 44-47.

54. Михеев В.В., Халилуллин Р.В. Выход из кризиса в системном подходе. «Сахарная свекла», 1997 г. -№1. -с. 4-5.

55. Моделирование роста и продуктивности сельскохозяйственных культур. Пеннинг де Фриз Ф.В.Т., Ван Jlaap Х.Х. -Л.: Гидрометиоиздат, 1986 г. -320 с.

56. Моисеев H.H. Элементы теории оптимальных систем. -М.: Наука, 1975. -528 с.

57. Нанаенко А.К., Нанаенко A.A. Программирование урожайности. «Сахарная свекла». -№7. -с. 21-22.

58. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему. -М.: Энергоатом издат, 1991 г. -286 с.

59. Нильсон Н. Принцип искусственного интеллекта. -М.:, Радио и связь, 1985 г.

60. Новоселов Ю.А. Современные информационные технологии в анализе и внедрении результатов научных исследований. Тез. докл. общ. сиб. отд-ния Россельхозакадемии "Итоги работы Сиб. отд-ния за 25 лет (1969-1994 гг.) Новосибирск, 1994 г. -с. 6-9.

61. Огнивцев С.Б. Разработка и экономическое обоснование систем ведения агропромышленного производства для сельскохозяйственных предприятий с использованием экономико-математических моделей и экспертных систем. -М.: ВИМ, 1994 г. -190 с.

62. Огнивцев С.Б., Сиптиц С.О., Чанг Чонг Хуэ. Моделирование макроэкономических процессов в аграрной сфере. -М.: 1ДОПКБ ВИМ, 1997 г. -92 с.

63. Остапенко Г.П. Разработка прогнозов соц.-эк. развития АПК с использованием экономико-математических моделей. Сб. науч. тр., Саратов, 1991 г. с. 174-176.

64. О федеральной целевой программе «Увеличение производства сахара в Российской Федерации в 1997-2000 годах и на период до 2005 года». Постановление правительства Российской Федерации от 1 марта 1997 г. №235.

65. Папцев А.Г. Регулирование рынка сахара в ЕС. «Сахарная свекла» 1996 г. -№2. -с. 8-9.

66. Петров В.А., Зубенков В.Ф. Свекловодство. -М: Колос, 1981. -302 с.

67. Петрова М.В., Белокосков A.B. Компьютерная экспертная система поддержки агротехнических решений на осушаемых землях. Мелиорация и водное хозяйство, 1994 г. -№5, -с. 18.

68. Платонов В.А. ,Хайтин Л.Р. Компьютерные системы персонального обслуживания специалистов сельского хозяйства. Л.: ЛДНТП 1988 г. -20 с. 540.

69. Полевой А.Н. Теория и расчет продуктивности сельскохозяйственных культур. -Л.: Гидрометиоиздат, 1983 г. -175 с.

70. Положение в сахарной промышленности зарубежных стран (обзор). «Сахарная свекла» -1996 г. -№3. -с. 20-21.

71. Поспелов Д.А. Экспертные системы: состояние и перспективы. Институт проблем передачи информации, 1989 г.

72. Прогноз развития агропромышленного комплекса Российской Федерации на 1996 2005 гг. -М.: ВНИЭСХ, 1996 г. -с. 61.

73. Прохоров З.А. и др. Построение системы управления плодородием дерново-подзолистых почв. Почвоведение, 1983 г, №11. с. 118-126.

74. Пути повышения эффективности свеклосахарного комплекса (концепция). -Рамонь. -1996 г. -31 с.

75. Росс Ю.К. Докл. АН СССР, 1966 г. -т. 171. -№2. -с.481-483.

76. Роккафелар. Выпуклый анализ. -М.: Мир, 1973. -427 с.

77. Рубинов A.M. Суперлинейные многозначные отображения и их приложения к экономико-математическим задачам. -Л.: Наука, 1980. -167 с.

78. Рубинов А.М. Экономическая динамика. Итоги науки и техники. Совр. пр. мат. т. 19. -М.: ВИНИТИ. 1982 с. 58-100.

79. Рынок сахара России в 1997 году (обзор). «Сахарная свекла» -1998 г. -№ 2. -с.2-4.

80. Сабин Д.А. Физиология развития растений. -М: Из-во АН СССР, 1963 г. -с. 45-52.

81. Самерсов В.Ф., Прищепа Л.И., Маленец Ю.В. ЖИКАП-ЭС по защите капусты от вредителей. «Защита растений», 1995г. -№1-с.41

82. Санин и др. Рациональное применение альто 400 ЭС на основе фитосанитарных экспертных систем. Защита и карантин растений, 1996 г. -№5.

83. Сахарная свекла (интенсивная технология). -М.: Агропромиздат, 1996 г.

84. Северин В.М. По какому пути идти. «Сахарная свекла» -1996 г. -№5. -с. 2-3.

85. Сиротенко О.Д. Пути обобщения фотосинтетической теории продуктивности агроэкосистем. Доклад ВАСХНИЛ, 1986 г. -Вып. 216. -с.3-13.

86. Сиротенко О.Д. Математическое моделирование водно-теплового режима и продуктивности агроэкосистем. Доклад ВАСХНИЛ, 1984 г. -№10. -с.5-8.

87. Сиротенко О.Д. Математические методы водно теплового режима и продуктивности агроэкосистем. -Л.: Гидрометиоиздат, 1981 г. -165 с.

88. Сиротенко О.Д., Врачева С.Е. Прикладная авторегуляционная модель. Труды ВНИИСХМ, 1990 г. -Вып. 26 -с. 45-52.

89. Сиротенко О.Д. и др. Двухфазовая фондометодологическая модель морфогенеза и продуктивности яровой пшеницы. Труды ВНИИСХМ, 1985 г. -Вып. 10-с. 26-42.

90. Сиротенко О.Д., Макиевский В.М. Параметризированная модель водно- теплового режима агроэкосистемы для расчета суммарного испарения в задачах нормирования орошения. Труды ВНИИСХМ, 1990 г. -Вып. 26 -с. 12-21.

91. Создание финансово-промышленных и промышленно-финансовых групп. М.: Полиэкс, 1994 - 112с.

92. Сточний А.А., Брона И.И., Пасичник В.В., Анализ экспертных систем по сферам применения, 1988.

93. Тер-Крикоров A.M. Оптимальное управление и математическая экономика. -М.: Наука, 1977. -216 с.

94. Томилова О.Г. ,Штерншис М.В. Проверка экспертной системы по защите капусты от вредителей в полевых условиях. Проблемы науки и пр-ва в усл.агр.реф.,Новосибирск,1993 г. -с.54-55.

95. Томилова О.Г. Экспертная система по защите капусты от вредителей и возможности ее совершенствования. Автореферат дис.канд. с/хнаук, Новосибирский гос.аграр.университет Новосибирск, 1995 г. -16 с.

96. Тооминг Х.Г. Экологические принципы максимальной продуктивности посевов. -Л.: Гидрометиоиздат, 1984 г. -264 с.

97. Тооминг Х.Г. Ботанический журнал, 1967 г. -т.52. -№5. -с.606-616.

98. Торнели Дж.Г.М. Математические модели физиологии растений. -Киев: Наукова думка, 1982 г. -312 с.

99. Филиппова Г.Г. ,Кашемирова Л.А.Лебедев С.А. Консультативная система для выбора протравителей семян ярового ячменя. «Защита растений», 1994 г. -№3, с.52-53.

100. Финансово-промышленные группы в России: состояние, перспективы, нормативно-методическое обеспечение. М.: АПФИ еженедельника "Экономика и жизнь", 1996. -181 с.

101. Финансово-промышленные группы Российской Федерации: справочник. Под общей редакцией Ю. Б. Винслава. -М.: Межведомственный аналитический центр, 1996. 129 с.

102. Фон Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. -М.: Наука,1970 г.

103. Хвостов А.И., Сабетова Л.А. Состояние и проблемы развития свеклосахарного комплекса. «Сахарная свекла» -1996 г. -№1. -с. 2-4.

104. Хеди Э., Диллон Д. Производственные функции в сельском хозяйстве. -М.: Прогресс, 1965 г.

105. Четвериков В.Н. и др. Базы и банки данных. -М.: Высш. шк., 1987 г. -248 с.

106. Шатилов И. С., Чудновский А. Д. Агрофизические, агрометеорологические и агротехнические основы программирования урожая. -Л.: Гидрометиоиздат, 1980 г. -223 с.

107. Шевцова Н.А. Экспертная система для почвозащитной технологии возделывания сельскохозяйственных культур. Вестн. РАСХН, 1995, №2 -с.48-49.

108. Шпар Д., Сушков М. Выращивание сахарной свеклы. -М.: Россельхозакадемия,1996 г. -144 с.

109. Штерншис М.В., Томилова О.Г. Роль экспертных систем в экологизации защиты растений. Экологическая безопасность и безпестицидные технологии получения растениеводческой продукции. Пущино, 1994 г. -4.1-с. 36-38.

110. Штерншис М.В., Томилова О.Г. Экспертная система по защите капусты от вредителей. Защита растений, 1993, -№12. с.30-31.

111. Щербак В.Н. Сахарная промышленность России: проблемы, перспективы развития. «Сахарная промышленность» -1995 г. -№4. -с. 2-4.

112. Экланд И. Элементы математической экономики. -М.: Мир, 1983 г.-248с.

113. Энциклопедия современной техники. Автоматизация производства и промышленной электроники. -М.: Советская энциклопедия, 1963 г.

114. Якименко Н.С. и др. Сортовые ресурсы сахарной свеклы отечественной селекции. -М.: Колос, 1992 г. 224 -с.

115. Amir l.,Kvanz У. Expert system for irrigation planning. Nater irrigal. Rev.,1992.Vol.12, Voi.12,N 3- p.23-277

116. Amir, Erez. Expert system for planning irrigation networks Agr. engineering.1989.Tom 4

117. Barath, Rasch. A cademo "Szakertoi rendzer" alkalmazasa novenyi novekedesvizsgalatok modellezesere Novenytermeles.issn:0546-8191.1989.Tom 38.N 4.

118. Barrett B. Expert systems in wineyard management Aust-ral.Grapegrower winemaker.1989.ToM 304.

119. Batchelor, Mcclendon, Adams, Jones. Evaluation of smartsoy: an expert simufation systems for insect pest management Agr.systems.issn:0308-521X.1989.Tom 31 .N1.

120. Batchelor, Mcclendon, Jones, Adams. Insect pest managment with an expert system coupled crop model St.Joseph.Mich.1987. 26 c.

121. Bennett, Bowell, Sneed. An expert system for irrigation planning and design Paper-amer.soc. of agr. engineers St.Joseph.Mich. 1988. 20 c.

122. Bracrman R. On the epistemológica! stants of sematic networds, Association Networks: Representation and Use of know by computers, London, Academic press, 1979.

123. Brower R., de Wit C.T. A simulation model of plant growth with special attention to root growth and its consequences. Sn Root epowth I Ed. Whittington W.I. London, 1969. -p224-244.

124. Buchanan B„ Feigenbaum E. DENDRAL and Meta DENDRAL: the fpplication dimesion, Artificial Intelligence, 11, 1987.

125. Clarke N.D., Tan C.S., Stone l.A. Expert system for schedu ling supplemental irrigation for fruitcud vegetable cropsin Ontario. Canada, avg. Engg. 1992,Vol.34,N 1-p.27-31

126. Cu R.M., Line R.F. Au expert advisory system for weat disease management Plant Dis, 1994,Vol,78,N 2,- p.209-215.

127. Cussans, Rolph. HERBMAST a herbisidesselection system for winter wheat. Proceedings of an EWRS symposium. 1990.

128. Davis R., King J. An over view of prodaction system, Machine Intelligence, 8, New York, 1976.

129. Duda R., Gashing J., Hart P. Model design in the Prospector consultetion system for Mineral Exploration. In Michie, Expert systems in Microelectronic Age, Edingbarg University press, 1979.

130. Easterling. Riebsame Assessing drought impacts and adjustments in agriculture and water resource systems Boulder;London.1987

131. Engel, Jones, Wright. Selection of an expert system development tool Paper-amer.soc. of agr. engineers St.Joseph.Mich.1988. 11 c.

132. Friedland P. Knowledge Based Experiment Desigt in molecular genetics, Standford University, 1979.

133. Gerowitt. A decision model for need controlwith economic thresholds in winter cereals. Proceedings of an EWRS symposium. 1990.

134. Hiterman, Barrett. Swearingin Double cropping expert system Trans. Asae. St.Joeph.Mich.lssn:0001 -2351.1988. Tom31.N1

135. Hoffmann Stephan. Development of an expert system:"Control of powry mildew on winter wheat" Gesunde-Pflanzen.1989.

136. Holt, Cheng, Norton. Systems analysis approach to brown planthopper control on rice in zhenlang provinci, China.3. An export system for making recommendationsJ.appl.ecol.issn:0021-8901.1990.ToM 27.N 1.

137. King, Croissant Knowledge extraction for a barley crop management expert system. Agricultural Engineering. 1989.

138. Link P. Ruhlman P. Wagner P.Experten Systeme for die Landwirtschafft- Bestandtsaufnahme und perspektiven. Ber.Landirfsch., 1995., Bd.73,N1. -s.1-32

139. Notr L.,Dvorak M.,Ceruohoraka l.,Harmancova P. Expertni systemy v rostlinne vejrobe. Vorda, 1992, R.40 c.6- s.275.

140. McDermott. R1: A Rule-Based Configurer of Computer systems, Research Report CMU-CS-80-119, Pittsburg, 1980.

141. McGrann, Karkosh, Osborne. Agricultural financial analaisys expert systems: software description Canad.J.Agr.Econ.lssn:0008-3976. 1989.Tom 37. N4.

142. Miller A., Pople H., Mgers J. INTERN1ST-1 an experimental computer-based diagnostic consultant for generel internal medicine, New England Journal of Medicine, 307, 1982.

143. Minskky M. A framework for representing knowledge. Mind Design, Montgomery, VT: Bradford Books, 1980.

144. Monetti A. Conventional expert system and information technology in aricalnere Investig.agr.produce.protecc.veget.Fuera SER,Madrid, 1994.N1 -p.9-20

145. Monsk C.D. Brides D.C.Woodruff J.W. Murphy T.R. Expert system avaluation and implementation for soybeen weed management.Wood Tech-nol.,1995,vol.9,n3 -p 535-540.

146. Pestemer W.,Gunter P.,Wischnewsky M.B.,Novopashenng I.,Wang K., Zhao I. Development of expert systems fo aid hevbicide use with regard .

147. Plant An integrated expert decision support system for agricultural management Agr.systems.issn:0308-521X.1989.ToM 29.N1.

148. Shipp I.L.,ClarRe N.D., larvis W.R., Papadopulus A.P. Expert suystem for integratedg corm management of green house cucumbek. Paris, 1993, vol 16 (2)- p.149-152.

149. Shortiiffli E. Computer-Based Medical Consuitetions; MYCIN, New York, American Elsevier, 1976.

150. Tang J. J.,Cheng J .A., Norton G.A. HOPPER an expert system for forecasting the first crop season in China.Corp Protect< 1994, vol.3 N6 p 463-473

151. Wanjura, Mcmichael. Simulation analysis of nitrogen application strategies for cotton Trans. Asae. St.Joseph.Mich.!ssn:0001-2351.1989. Tom 32.N2.

152. Watson H., Mann R. Expert systems: past, present and future, 1988.

153. Wit C.T. de, Brower R., Penning de Vries F. W.T. The simulation of photosynthesis system. Predication and measurement of photosynthetic Productivity. I Sellic. Pudoc: Wegeningen. 1970. -p. 47-70.

154. Woods W. What's in a link: foundations of semantic networks, Representation and understanding; Studier in Cognitive Seince, London, Academic press, 1975.

155. Yialouris C.P., Sideridis A.B. Akkerneisystem for developing expert system shells.Investig AGR producc.Protecc.Veget.Fuerj Ser.,Vfdrid, 1994, N1 -p.73-807