Содержание
Введение.................................................................................5
1.Третий сектор и его роль в формировании гражданского общества..........................7
1.1.Понятие гражданского общества........................................................7
1.2.Гражданское общество в России........................................................12
1.3.Что такое третий сектор..............................................................20
1.4.Уставные цели НКО....................................................................21
1.5.Теоретические предпосылки развития третьего сектора в России.........................24
2.Проблемы развития третьего сектора в Иркутской области.................................35
2.1.Средства массовой информации.........................................................36
2.2.Образование..........................................................................39
2.3.Добровольческое движение.............................................................42
2.3.1.Привлечение добровольцев...........................................................42
2.3.2.Межрегиональный семинар «Развитие добровольчества вСибири».........................45
2.3.3.Добровольческий центр..............................................................47
2.3.4.Организация работы добровольческого центра.........................................48
2.4.Финансирование.......................................................................55
3.Информационная поддержка добровольческого движения.....................................73
3.1.Постановка и актуальность задачи.информационной поддержки добровольческого движения..73
3.2.Требования к техническому обеспечению, операционной среде и среде разработки.........76
3.3.Реализация задачи....................................................................77
4.Безопасности жизнедеятельности при работе с ПЭВМ.......................................79
4.1.Анализ опасных и вредных факторов....................................................79
4.2.Меры безопасности при работе с ПЭВМ..................................................79
4.2.1.Соблюдение безопасных климатических условий........................................79
4.2.2.Освещенность помещений.............................................................81
4.2.3.Безопасный уровень электромагнитных и электростатических полей.....................84
4.2.4.Режим работы.......................................................................85
4.2.5.Правила пожарной безопасности......................................................87
4.2.6.Защита работающих от поражения электрическим током.................................88
5.Экономическая часть....................................................................89
Заключение...............................................................................92
Список принятых сокращений...............................................................93
Список использованной литературы.........................................................93
Приложения...............................................................................94
Введение
В настоящее время в России актуальной является проблема становления гражданского общества.
Институтами гражданского общества считают органы местного самоуправления, средства массовой информации, политические партии и общественные объединения. ...
Задание: Разработать программу, позволяющую с помощью метода имитационного моделирования рассчитать площадь сложной фигуры, ограниченной сверху кривой U=Y1(x) , снизу V=Y2(x). ...
Техническое описание программы.
В программе предусмотрена работа со списком, которая включает в
себя:
1. Создание нового вписка;
2. Добавление элемента в список;
3. Вывод списка на дисплей;
4. Сохранение данных списка в файл;
5. Читение данных из файла;
6. Удаление списка из памяти компьютера;
7. Поиск элемента в списке;
8. Сортировка списка;
9. Удаление элемента списка.
Спецификация программы.
Ввод данных в программу может осуществляться двумя спосабами: ввод с
клавиатуры или из файла.
Для работы с файлом необходимо на соответствующий запрос программы ввести имя
файла, из которого будут взятыданные для построения списка.
Для нормальной работы программы требуется PC совместимый компьютер и
компилятор Borland3.01 и выше. При использование иного сочетая характеристик
системы на которой будет тестироваться программа возможны некоторые расхождения
с результатамитеста, но в основном ничего страшного произойти не должно.
Текст программы.
#include
#include
class List
{struct Tree
{int Body;
Tree *LP;
Tree *RP;
Tree(int Bdy=0) {Body=Bdy; LP=NULL; RP=NULL;}
~Tree() {Body=0; LP=NULL; RP=NULL;}
};
public:
List(int Digit=0);
Tree *Root;
List *LNext;
List *LPrev;
};
List::List(int Digit)
{Root=NULL;
for (int i=Digit*10; i
{Tree *PTree;
PTree=new Tree(i);
PTree->LP=NULL;
PTree->RP=NULL;
if (Root==NULL)
Root=PTree;
else
{Tree *PTree1=Root;
do
{if (PTree1->LP!=NULL)
PTree1=PTree1->LP;}
while (PTree1->LP!=NULL);
PTree1->LP=PTree;
PTree=NULL; PTree1=NULL;
}
}
}
class TreeWork : private List
{public:
void TreeWorkStart();
private:
int ElementQuantity;
int Mass;
int i;
List *BegP;
List *PList;
int MainMenu();
int Work(int Task);
int MakeNewList();
int AddElements();
int PrintList();
void EraseList();
int DeleteElement();
int FindElement();
int SubMenu();
int SubWork(int Task);
int SortByIncrease();
int SortByDecrease();
int SaveList();
int OpenList();
protected:
void GoThroughTree(Tree *L);
void Erase(Tree *L);
};
int TreeWork::MainMenu()
{cout<
cout<<" 1. Make New List." <
cout<<" 2. Add Element." <
cout<<" 3. Print List." <
cout<<" 4. Delete Element."<
cout<<" 5. Save List." <
cout<<" 6. Erase List." <
cout<<" 7. Open File." <
cout<<" 8. Find Element." <
cout<<" 9. Sort List." <
cout<<" 0. Exit." <
cout<
int i;
do
{cin>>i;
if (i<0 i>9) cout<
}
while (i<0 i>9);
return i;
}
int TreeWork::SubMenu()
{cout<
cout<<"1. Sort list by increase."<
cout<<"2. Sort list by decrease."<
int i;
cout<<"Your choice: ";
do
{cin>>i;
if (i<1 i>2) cout<
}
while (i<1 i>2);
return i;
}
int TreeWork::SubWork(int Task)
{switch (Task)
{case 1 : SortByIncrease(); break; //Increase
case 2 : SortByDecrease(); break; //Decrease
}
return 0;
}
int TreeWork::Work(int Task)
{switch (Task)
{case 1 : ElementQuantity=MakeNewList(); break; //Make New List
case 2 : ElementQuantity+=AddElements(); break; //Add Element
case 3 : PrintList(); break; //Print List
case 4 : DeleteElement(); break; //Delete Element
case 5 : SaveList(); break; //Save List
case 6 : ElementQuantity=0; EraseList(); break; //Erase List
case 7 : OpenList(); break; //Open File
case 8 : FindElement(); break; //Find Element
case 9 : SubWork(SubMenu()); break; //Sort List
case 0 : EraseList(); return -1; //Exit
}
return 0;
}
void TreeWork::TreeWorkStart()
{ElementQuantity=0;
do {} while (Work(MainMenu())!=-1);
}
int TreeWork::MakeNewList()
{if (BegP!=NULL)
{cout<
int Quant;
cout<
do
{cin>>Quant;
if (Quant<1)
cout<
}
while (Quant<1);
for (int i=0; i
{cout<
int Digit; cin>>Digit;
PList=new List(Digit);
if (BegP==NULL)
{BegP=PList;
BegP->LNext=BegP;
BegP->LPrev=BegP;
PList=NULL;}
else
{List *PList1=BegP->LPrev;
if (PList1==BegP)
{BegP->LNext=PList;
BegP->LPrev=PList;
PList->LNext=BegP;
PList->LPrev=BegP;
PList=NULL; PList1=NULL;}
else
{BegP->LPrev=PList;
PList1->LNext=PList;
PList->LNext=BegP;
PList->LPrev=PList1;
PList=NULL; PList1=NULL;}
}
}
return Quant;
}
int TreeWork::AddElements()
{if (BegP==NULL)
{MakeNewList(); return 0;}
int Quant;
cout<
do
{cin>>Quant;
if (Quant<1)
cout<
}
while (Quant<1);
for (int i=0; i
{cout<
int Digit;
cin>>Digit;
PList=new List(Digit);
List *PList1=BegP->LPrev;
if (PList1==BegP)
{BegP->LNext=PList;
BegP->LPrev=PList;
PList->LPrev=BegP;
PList->LNext=BegP;
PList1=NULL; PList=NULL;}
else
{BegP->LPrev=PList;
PList->LNext=BegP;
PList->LPrev=PList1;
PList1->LNext=PList;
PList=NULL; PList1=NULL;}
}
return Quant;
}
int TreeWork::PrintList()
{if (BegP==NULL)
{cout<
cout<
PList=BegP;
int i=1;
do
{cout<
GoThroughTree(PList->Root);
cout<
i++;
PList=PList->LNext;}
while (PList!=BegP);
return 0;
}
void TreeWork::GoThroughTree(Tree *L)
{Tree *PL=L, *PL1;
if (PL->LP!=NULL)
{PL1=PL;
PL=PL->LP;
cout<<"("<...
Сопряжение спектрометра с персональным компьютером
Принцип действия спектрографа
Спектрометр BS467A работает на фиксированной частоте 60 Мгц и с постоянным
магнитным полем с индукцией 14092 Гаусс. ...
ГРАФИЧЕСКИЕ СТАНДАРТЫ
В настоящее время в графических системах используются различные
форматы и стандарты, такие как Initial Graphics Exchenge Specification
(IGES), AutoCAD Drawing Exchenge Format (DXF), PEX, U.S. ...
Московский колледж геодезии и картографии
Технический проект
“Создание топографических планов масштаба 1:5000”
Москва
1998 г.
Общие положения по созданию топопланов 1: 5000
При создании топографических планов методами стереотопографической,
комбинированной, ифототеодолитной съёмки выполняется комплекс камеральных работ. ...
ВВЕДЕНИЕ
Данный дипломный проект (ДП) выполнен в соответствии с заданием и приказом на дипломное проектирование и является частью комплексного проекта распределенного интеллектуального синергетического комплекса (РИСК-2).
Целью настоящего дипломного проекта является анализ и обоснование выбора архитектуры распределенного информационно-справочного комплекса для медицинских учреждений и разработка математического и программного обеспечения для его подсистем. Проектирование РИСК производится силами СКБ-2 кафедры СА и ПО АСУ МИРЭА последовательно в течение нескольких лет. В качестве медицинского учреждения выступает Главный Военный Клинический Госпиталь им. Бурденко (ГВКГ).
В 1998-1999 учебном году студентами 6-го курса разработаны комплексы задач (КЗ) по платным медицинским услугам, электронного документооборота, распознаванию болезней печени, оценки эффективности функционирования медицинского учреждения и др. прикладные системы. Эти разработки представляют комплексный дипломный проект (КДП) СКБ-2.
В процессе выполнения данного КДП решены несколько текущих задач по развитию РИСК-2:
* системный анализ РИСК, рассмотрение направлений и этапов его создания; организация взаимодействия исполнителей на текущем этапе и анализ места частной задачи проекта в общей работе;
* разработка МО и ПО по основной теме ДП;
* создание (во взаимодействии с другими членами СКБ) прикладных программных систем по курсам «Гражданская оборона», «Экология и охрана труда» и «Экономика» по заданиям, выданным соответствующими кафедрами МИРЭА;
* оценка экономической эффективности проекта и исследование перспектив развития РИСК 2.
ГЛАВА 1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И СИНТЕЗ РИСК II
1.1. Анализ замысла, целей, направлений и этапов разработки РИСК II
1.1.1. Замысел и цели разработки РИСК II
Последнее десятилетие происходит интенсивное развитие вычислительной техники (ВТ). С каждым следующим днем мы получаем возможность использовать ВТ по своей производительности превосходящую ту, которая была вчера, а по стоимости практически такую же, а то может быть и дешевле.
Наибольшее распространение ВТ получает в тех областях, где от человека требуется внимательность, точность, аккуратность и, в некоторых случаях, быстрота реакции или принятия решения. Это может быть, например, какая-нибудь область, связанная с запуском и управлением полетом спутников, ракетами ПВО, а может - обыкновенная бухгалтерия, банковские операции.
Замысел разработки РИСК II заключается в автоматизации деятельности медицинского персонала военно-медицинских учреждений МО РФ.
Целью разработки РИСК II является создание распределенных информационно-справочных комплексов, входящих в состав АСУ Главного Военного Клинического Госпиталя (ГВКГ) им. акад. Н.Н. Бурденко, проектируемой рамках ОКР "Тонус".
1.1.2. Направления и этапы разработки РИСК II
Основными направлениями разработки являются:
1. Разработка архитектуры РИСК II
2. Разработка математического обеспечения (МО) и специального программного обеспечения (СПО) прикладных задач.
Учитывая, что автоматизации подлежит большое количество задач, разработка РИСК II ведется поэтапно, в соответствии с этапами разработки АСУ ГВКГ в ОКР "Тонус". Разработка данного КДП совпадает с II этапом создания АСУ ГВКГ.
1.1.3. Исследование требований заказчика
Настоящий дипломный проект является составной частью комплексного дипломного проекта (КДП) "Разработка распределенного информационно-справочного комплекса медицинских учреждений (РИСК II)", выполняемого группой дипломников, объединенных в студенческое конструкторское бюро (СКБ 2).
На данном этапе в КДП требовалось разработать следующие комплексные задачи:
1. Комплекс задач (КЗ) “Математическое обеспечение оценки эффективности работы госпиталя”.
2. КЗ "Математическое обеспечение информационного обеспечения автоматизированного рабочего места специалиста медицинской части".
3. КЗ " Математическое обеспечение идентификации медицинских объектов методом главных компонент".
4. КЗ "Математическое обеспечение автоматизации бухгалтерского учета торговых предприятий".
По каждой комплексной задаче заказчиком были предъявлены требования к составу программных и технических средств, применяемых в процессе решения формулированных задач, а также к функциональным характеристикам, режимам функционирования и условиям эксплуатации программно-технических комплексов с учетом выбранной архитектуры.
Кроме того, в состав КДП решаются прикладные задачи по учебным курсам экономики, охраны труда и гражданской обороны. По этим задачам также были предъявлены требования к составу программных и технических средств, функциональным характеристикам, режимам решения, содержащиеся в ТЗ на эти задачи.
1.1.4. Анализ возможностей разработчика
На основе анализа всех предъявленных требований выделим основные технические и программные возможности разработчика:
1). Программное обеспечение для ГВКГ по требованию заказчика, должно быть реализовано на ПЭВМ IBM PC с операционной системой Windows 95 (или Windows NT 4.0 Workstation), обладающей возможностью подключения в локальную сеть.
2). Программное обеспечение обучающей системы по курсу "Экология и охрана труда" реализовано на ПЭВМ IBM PC с операционной системой MS DOS 6.0 для автономного режима функционирования.
3). Программное обеспечение системы по курсу "Экономика" должно быть реализовано на ПЭВМ IBM PC с операционной системой Windows 95 или Windows NT.
1.2. Синтез и обоснование проектных решений
1.2.1. Архитектура РИСК II
Использование в работе лечебного учреждения средств вычислительной техники является сегодня естественной необходимостью, в значительной мере определяющей уровень медицинской науки и непосредственно оказывающей влияние на диагностику заболеваний пациентов.
Крупным медицинским учреждением Московского военного округа и всей Российской армии является Главный Военный Клинический Госпиталь им. акад. Н.Н. Бурденко. Он курирует работу других госпиталей, таких как окружной военный госпиталь в г. Подольске, гарнизонные госпитали в г. Красногорске, Москве и т.д., а также ряда центральных поликлиник МО РФ.
По своей структуре госпиталь им. академика Бурденко является сложным многопрофильным лечебным учреждением, обеспечивающим как амбулаторное, так и стационарное обследование и лечение пациентов. В состав госпиталя входят:
1) основные лечебные отделения: операционное, переливания крови, терапевтическое, интенсивной терапии, кардиологии, гастроэнтерологии и др.;
2) вспомогательные лечебные отделения: приемное, лечебной физкультуры, физиотерапии, стоматологии и другие;
3) лаборатории: диагностики, биологическая, клиническая и другие;
4) административные и обеспечивающие подразделения: отдел материально-технического снабжения, отдел кадров, отделение медицинской статистики, аптека, склад, отдел гражданской обороны, отдел охраны труда, бухгалтерия, экономический отдел и другие.
За основу при определении структуры госпитальной информационной системы, состава и содержания базы данных, состава программных средств и подсистем необходимо положить комплекс задач, обеспечивающих лечебный процесс в отделениях. Система должна обеспечивать выполнение следующих функций:
- автоматизация выполнения расчетов и проведения анализа полученных результатов функциональных, лабораторных и рентгенологических исследований, а также доведение результатов до лечащих врачей;
- получение справок о наличии лекарственных средств и медицинского оборудования;
- передача заявок на питание больных и лекарственные средства;
- автоматизированное формирование и выдача отчетных и справочных документов;
- планирование проведения консультаций и исследований, контроль их исполнения;
- обеспечение обмена информации между лечебными и обеспечивающими подразделениями госпиталя.
Кроме этого госпитальная информационная система должна иметь программные средства, обеспечивающие печатание, редактирование, хранение текстовой и графической информации, статистическую обработку данных, получение справок по медицинской литературе, а также результатов анализа деятельности лечебных отделений и ряд других.
При автоматизации лечебного процесса в отделениях многопрофильного медицинского учреждения необходимо рассматривать его как сложный комплекс различных методов получения информации о больном, ее анализе и принятия решения о лечебном воздействии на основе этой информации.
Он требует четкого взаимодействия всех обеспечивающих его подразделений. При этом на всех этапах лечения должен создаваться машинный документ, отражающий динамику состояния больного, методы его лечения и являющийся частью автоматизированной истории болезни. Результаты каждого этапа должны вводиться в ЭВМ.
Внедрение такой системы позволит повысить качество документации, уровень обследования и диагностики лечения, а также создать базу данных обо всех лечившихся в лечебном учреждении.
На основе такой структуры ГВКГ, была разработана архитектура РИСК II, приведенная на рис.1.1.
На данном этапе, автоматизации подлежит деятельность медицинской части, 7-го неврологического отделения и бухгалтерии госпиталя.
В настоящем КДП этой проблеме посвящена глава 2, в которой проводится разработка математического обеспечения комплекса задач "Оценка эффективности функционирования военно-медицинского учреждения" для медицинской части.
1.2.2. Организация взаимодействия исполнителей
На основе разработанной архитектуры РИСК II и требованиями Заказчика на текущем этапе общий объем работ был распределен между исполнителями в соответствии с делением на классы задач, стоявших перед разработчиками. Работа над проектом проводилась разработчиками СКБ 2 в составе:
Чихирев Р.Б. - разработка модуля статистической обработки и анализа данных КЗ "Оценка эффективности работы военного госпиталя" - главный конструктор, ответственный за комплексную задачу по курсу “Экология и охрана труда”;
Базин В.В.. - разработка КЗ "Болезни печени" - первый заместитель главного конструктора, ответственный за комплексную задачу по курсу "Гражданская оборона";
Баймеев Р.Х. - заместитель главного консруктора по задаче по курсу “Экономика”;
Сачков А.В. - помошник главного конструктора.
Взаимодействие между исполнителями по решаемым задачам осуществлялась в соответствии с приведенной на рис. 1.2 матрицей взаимодействия.
На разработку комплексного дипломного проекта было выдано техническое задание (ТЗ) (Приложение 1), в котором автору предлагалось решить следующие комплексные задачи:
1. Провести системный анализ и синтез РИСК II.
2. Разработать математическое и программное обеспечение статистической обработки и анализа данных для комплекса задач "Оценка эффективности работы военного госпиталя".
3. Разработать автоматизированную обучающую систему по курсу "Гражданская оборона".
4. Разработать информационное обеспечение для автоматизированной обучающей системы по курсу "Экология и охрана труда".
5. Разработать и отладить программное обеспечение для системы оценки финансового состояния предприятия по курсу "Экономика".
Учитывая вышеизложенное, в соответствии с выданным на разработку техническим заданием, основные требования на разработку дипломного проекта являются следующими:
1) Провести обследование ГКВГ им. Бурденко и выявить ряд первоочередных задач, требующих автоматизации решения.
2) Для ПЭВМ IBM PC AT в среде Windows 95 или Windows NT Workstation 4.0 разработать математическое и программное обеспечение статистической обработки и анализа данных для комплекса задач "Оценка эффективности работы военного госпиталя".
3) Разработать рекомендации по защите оператора и ПЭВМ от поражающих факторов ядерного взрыва и землетрясения по курсу "Гражданская оборона".
4) Для ПЭВМ IBM PC AT в среде MS DOS разработать обучающую систему по курсу "Экология и охрана труда", представляющую собой компьютерный лабораторный практикум по требуемым разделам предмета и состоит из информационной и контролирующей части, которые управляются сценарием обучения.
5) Разработать программное обеспечение для системы анализа финансового состояния предприятия по курсу "Экономика".
6) В дипломном проекте необходимо провести технико-экономическую оценку разработки и определить перспективы развития РИСК II.
7) Программные продукты должны обеспечивать реализацию функций, заданных в ТЗ на эти средства.
8) На программные продукты должна быть разработана пользовательская документация в составе:
- руководство системного программиста;
- руководство программиста;
- руководство оператора..
1.2.3. Обоснование выбора программных средств
1.2.3.1. Операционная среда
Операционные среды: MS DOS 5.0., Windows 3.1 (или Windows for Workgroups 3.11), Windows 95 (или Windows NT Workstation 4.0) определена требованиями Заказчика, вытекающими из проектных работ, реализуемых в рамках выполнения ОКР “Тонус”.
1.2.3.2. Инструментальные средства разработки
В качестве средств разработки специального программного обеспечения была выбрана система Borland C++ Builder 1.0 Client/Server. Выбор обуславливается тем, что с его помощью можно в кратчайшие сроки разработать быстрое, компактное и полноценное Windows-приложение, работающее с базами данных.
Для разработки программного обеспечения по курсу "Экономика" был выбран MSM 4.3, так как программа должна будет работать под операционными системами Windows 95.
Для разработки программного обеспечения по курсу "Экология и охрана труда" был выбран Borland C++ 5.0., так как программа должна будет работать под операционной системой MS DOS 5.0 по требованию кафедры.
Для разработки программного обеспечения по курсу "Гражданская оборона" был выбран Visual Basic 4.0., так как программа должна будет работать под операционной системой Windows 95 по требованию кафедры.
Для связи с физическими таблицами используется специальная программа Borland Database Engine 4.0.
Полностью структура программного обеспечения используемого при выполнении КДП РИСК II представлена на рис.1.3.
Рисунок. 1.1. Архитектура РИСК II.
Рисунок 1.2. Матрица взаимодействия исполнителей
Рисунок 1.3. Структура программного обеспечения РИСК II.
Выводы по главе 1
В данной главе содержатся результаты системного анализа и синтеза РИСК II, а именно:
* Проведен анализ замысла, целей, направлений и этапов разработки РИСК II;
* Проведен анализ требований заказчика и возможностей разработчика. результаты обследования объектов заказчика:
* Разработана архитектура РИСК II, представляющая собой совокупность территориально удаленных объектов (медицинских учреждений), взаимодействующих между собой через систему обмена данными. Внутри объектов взаимодействие осуществляется посредством локальных вычислительных сетей. Для разработки комплекса средств автоматизации интерес представляет ЛВС госпиталя.
* На основе разработанной архитектуры РИСК II и требований Заказчика на данном этапе было организовано взаимодействие исполнителей для решения поставленных задач.
* Проведено обоснование использования программных средств, необходимых для разработки и эксплуатации задач.
ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КОМПЛЕКСА ЗАДАЧ "ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ВОЕННО-МЕДИЦИНСКОГО УЧРЕЖДЕНИЯ”
2.1 Постановка задачи и её спецификация
Основной целью разработки КЗ “Оценка эффективности работы военного госпиталя методом главных компонент” является автоматизация обработки статистических данных, представляющих собой показатели функционирования подразделений ГВКГ имени академика Н.Н. Бурденко.
Для повышения эффективности использования коечного фонда требуется объективная оценка показателей работы отделений и центров госпиталя. В этой связи комплекс задач “Оценка эффективности функционирования военно-медицинского учреждения”, должен позволять по совокупности показателей, характеризующих различные аспекты функционирования отделений медицинского учреждения, определить сравнительную эффективность их работы. Одним из приемлемых и достаточно простых в реализации математических методов решения поставленной задачи является метод главных компонент (МГК).
Метод главных компонент, сущность которого состоит в сведении множества показателей к нескольким суммарным интегральным оценкам, в данном случае обладает существенными преимуществами [3] по сравнению с другими статистическими методами, такими как дисперсионный, регрессионный и факторный анализы [7,9].
Однако, недостаток метода главных компонент состоит в сложности нахождения собственных чисел и собственных векторов матриц большой размерности [3,6] при ручной обработке которых, невозможно получить достаточно точные результаты за приемлемое время, поэтому необходима ее автоматизация с применением ЭВМ.
Для достижения цели проекта требуется решить следующие задачи:
- изучить теоретические основы метода главных компонент;
- разработать математическую модель работы отделений учреждения, т. е. выделить исследуемые и измеряемые параметры, установить зависимости между ними и дать математическую постановку задачи;
- выбрать метод решения задачи;
- разработать алгоритм и программу, реализующей этот метод.
2.1.1 Метод главных компонент
Объекты изучения в прикладных областях могут быть всесторонне охарактеризованы только при помощи целого набора признаков. При характеристике объекта исследования случайными многомерными признаками строится корреляционная матрица, элементы которой учитывают тесноту линейной стохастической связи. Однако при большом числе признаков характеристика выявленных связей становится труднообозримой задачей. Возникает потребность в описании объектов меньшим числом обобщенных показателей, например факторами или главными компонентами. Главные компоненты являются более удобными укрупненными показателями. Они отражают внутренние объективно существующие закономерности, которые не поддаются непосредственному наблюдению.
При корреляционном или регрессионном анализе на основе полученной корреляционной матрицы строятся, например, уравнения регрессии, связывающие факторные признаки с результативными. Сами уравнения регрессии являются конечной целью исследования. По ним проводится содержательная интерпретация полученных результатов и принимаются соответствующие решения. При использовании метода главных компонент корреляционная матрица используется как исходная ступень для дальнейшего анализа наблюдаемых ранее значений признаков. Появляется возможность извлечения дополнительной информации об изучаемом процессе или объекте.
2.1.2 Задачи решаемые методом главных компонент
С помощью метода главных компонент можно решить четыре основных типа задач.
Первая задача - отыскание скрытых, но объективно существующих закономерностей, определяемых воздействием внутренних и внешних причин.
Вторая задача - описание изучаемого процесса числом главных компонент m, значительно меньшим, чем число первоначально взятых признаков n. Главные компоненты адекватно отражают исходную информацию в более компактной форме. Выделенные главные компоненты содержат больше информации, чем непосредственно замеряемые признаки.
Третья задача - выявление и изучение стохастической связи признаков с главными компонентами. Выявление признаков, наиболее тесно связанных с данной главной компонентой., что позволяет принять научно обоснованное управляющее воздействие, способствующее повышению эффективности функционирования изучаемого процесса.
Существует возможность использования полученных данных для решения четвертой задачи, которая заключается в прогнозировании хода развития процесса на основе уравнения регрессии, построенного по полученным главным компонентам.
Негативной стороной метода является сложность математического аппарата, требующая знания как теории вероятностей и математической статистики, так и линейной алгебры и математического обеспечения ЭВМ. Однако, в настоящее время, в связи с большим прогрессом в области вычислительной техники и программного обеспечения ЭВМ, большинство вычислительных трудностей относительно легко разрешаются.
2.1.3 Анализ условий допущений и ограничений задачи
В ходе алгоритма нахождения главных компонент требуется найти собственные векторы и собственные значения матрицы парных корреляций. На настоящий момент наиболее быстрыми являются алгоритмы QR разложения [2,5] и их частные случаи. В частности, в связи с тем, что получающиеся в ходе исследования матрицы являются симметричными (симметрическими), то для нахождения собственных чисел и собственных векторов удобен относительно простой метод Якоби [6].
2.2. Обоснование проектных решений
2.2.1. Математическая модель метода главных компонент
Известно, что истинная величина изучаемого объекта содержит по крайней мере два компонента: истинную характеристику оцениваемого явления и ошибку измерения, которая зависит от большого числа причин. Если измерения проводятся в таких областях, как экономика, биология, медицина, психология, то добавляется третья составляющая, зависящая от вариабельности изучаемого признака, индивида или объекта. Таким образом, зарегистрированное значение может быть представлено в виде суммы , где - зарегистрированное значение изменяемого признака н i-ого объекта исследования, - истинное значение (математическое ожидание) измеряемого признака у i - ого индивида, - вариативное значение изменяемого признака i - ого индивида, - ошибка измерения при определении j - ого признака у i - ого объекта исследования.
В основу метода главных компонент положена линейная модель. Если N - число исследуемых объектов, n - число признаков, то математическая модель принимает вид:
, (2.1)
где r,j =1,2,...n; f - r-я главная компонента; - вес r-ой компоненты в j-ой переменной; -нормированное значение j-ого признака, полученное из эксперимента, на основе наблюдения. В матричной форме y=Af.
Для исследования начальными данными являются ковариации или коэффициенты корреляции. В дальнейшем будем использовать коэффициенты корреляции.
Для установления связи между главными компонентами и коэффициентами корреляции перепишем формулу для любого i в виде:
(2.2)
Вариабельность, зависящая от особенностей объектов, является причиной разброса показаний признаков от объекта к объекту относительно математического ожидания. Полная дисперсия выражается через дисперсию главных компонент, а так как дисперсии нормированных величин равны единице, то можно записать:
.(2.3)
Поскольку главные компоненты ортогональны, то выражение упрощается . Слева записана дисперсия, а справа доли полной дисперсии, относящиеся к соответствующим главным компонентам. Дисперсия является характеристикой изменчивости случайной величины, её отклонений от среднего значения. Полный вклад r-ого факторов дисперсию всех n признаков определяет ту долю общей дисперсии, которую данная главная компонента объясняет.
Этот вклад вычисляется по формуле:
(2.4)
Различают два вида компонент, общие и генеральные. Генеральные главные компоненты существенно связаны со всеми признаками задачи, общие - более чем с одним.
Несмотря на то, что вместо признаков получено такое же количество главных компонент, вклад в общую дисперсию большинства оказывается небольшим. Можно исключить из рассмотрения те компоненты, вклад которых мал.
Итак, при проведении эксперимента мы получаем результаты в виде матрицы наблюдаемых величин ХN,n где N - число наблюдаемых объектов, n - число измеряемых признаков.
Элементы данной матрицы центрируются и нормируются, и мы получаем матрицу Y.
Выясним, что представляют собой весовые коэффициенты между признаками и главными компонентами. Для этого умножим на первую главную компоненту и получим:
. (2.5)
Чтобы получит коэффициент корреляции между j-ым признаком и первой главной компонентой, просуммируем левую часть по всем N наблюдениям и разделим сумму на число наблюдений N, тогда правая часть примет вид:
. (2.6)
Учитывая, что , перепишем выражение:
, (2.7)
где -коэффициент корреляции между j-ым признаком и r-й главной компонентой, - коэффициент корреляции между r-й и первой главной компонентой, - весовые коэффициенты, которые называются в факторном анализе коэффициентами отображения. Поскольку в методе главных компонент компоненты не коррелированны между собой, можно записать =0 (r?k), поэтому =. И в общем случае в методе главных компонент можно написать =.
Матрица наблюденных коэффициентов корреляции может быть представлена так:
R=YY?, (2.8)
где Y - матрица нормированных значений признаков, Y? - транспонированная матрица.
Коэффициент корреляции характеризует связь между двумя случайными величинами Хj и Хr в случае линейной корреляции между ними. Коэффициент корреляции представляет эмпирический первый основной смешанный момент. Для любых признаков и случайных величин , (2.9)
Среднее значение случайной величины Хj определяется по формуле
, (2.10)
а среднеквадратическое отклонение
. (2.11)
В результате преобразований корреляционной матрицы можно получить y=U?1/2f, где ?-матрица собственных значений матрицы R, U - матрица из собственных векторов R. Отсюда можно заключить, что искомая матрица А может быть определена как А=U?1/2, или, соответственно для столбцов .
Вклад данного вектора аr в общую дисперсию определится по формуле
. (2.12)
2.2.2. Геометрическая интерпретация метода главных компонент
Геометрической интерпретацией метода главных компонент служит переход к новой системе координат, где осями служат главные компоненты распределения. [3,11].
Рассмотрим простейший двумерный случай. Она представлена на Рис 2.1.
Рис. 2.1. Геометрическая интерпретация метода главных компоент для двумерного случая
2.2.3 Блок схема алгоритма
Блок схема алгоритма метода главных компонент приведена на рисунке 2.2.
Рис 2.2. Блок схема алгоритма метода главных компонент
2.2.4 Обратная факторная задача
Как было указано выше, каждая главная компонента даёт некую новую общую характеристику всем изучаемым объектам. Причем каждая компонента является функцией особенностей каждого из изучаемых объектов. Часто нас интересует случай, когда нас интересуют качества объектов, связанные с одной или несколькими главными компонентами. Если было бы возможно получить значение компоненты для каждого из рассматриваемых пациентов, то их можно было бы ранжировать и классифицировать по такой важной интегральной особенности, как тяжесть ранения.
Обратимся к модели метода главных компонент. Развернём равенство , для j-ого признака:
(2.13)
Выразим теперь значения главных компонент через значения признаков. Для r-ой компоненты:
. (2.14)
Предложенный метод не является единственным, зато он легко программируется на ЭВМ.
2.2.5 Проблема собственных чисел и собственных значений
При решении задачи методом главных компонент возникает проблема вычисления собственных чисел и собственных векторов. В соответствующей литературе, посвященной методу главных компонент [4], для решения этой проблемы рекомендуется воспользоваться стандартными подпрограммами и библиотеками, входящими в поставку программного обеспечения ЭВМ. Однако, в связи с грандиозным прогрессом в области вычислительной техники, развитием персональных ЭВМ, и переориентацией рынка программных средств, данные рекомендации теряют актуальность. Очевидно так же, что и при написании этой методической литературы, данные рекомендации не являлись идеальными, так как при использовании стандартных подпрограмм никак не используются свойства матриц, получающихся при расчетах методом главных компонент.
2.2.6 Методы нахождения собственных чисел и собственных векторов
2.2.6.1 Постановка задачи
Собственным значением квадратной матрицы А называется такое число ?, что для некоторого ненулевого вектора х имеет место равенство Ах=?х. Любой ненулевой вектор х, удовлетворяющий этому равенству, называется собственным вектором матрицы А, соответствующим собственному значению ?. Все собственные векторы матрицы определены с точностью до числового множителя. Множество всех собственных значений матрицы А называется спектром матрицы А.
Собственные значения ? матрицы А являются корнями алгебраического уравнения:
(2.16)
которое называется характеристическим уравнением матрицы А.
Известно, что характеристическое уравнение имеет в области комплексных чисел ровно m корней ?1, ?2, ..., ?m (с учетом их кратности). Таким образом каждая квадратная матрица А порядка m обладает набором из m собственных значений ?1, ?2, ..., ?m.
Если матрица А симметричная, то все её собственные значения являются вещественными числами. В противном случае, для несимметричных матриц возможно наличие комплексных собственных значений вида ?=??i? с ненулевой мнимой частью. В этом случае собственным значением матрицы будет и комплексно-сопряженное число.
Численные методы решения проблемы собственных значений до конца 40-х годов, сводились, в основном, к решению характеристического уравнения. При реализации такого подхода, основные усилия были направлены на разработку эффективных методов быстрого вычисления коэффициентов характеристического уравнения. Такие методы имеют названия прямых. Популярным методом этого типа является метод Данилевского [10].
Указанный подход становится неудовлетворительным при вычислении собственных значений матриц, имеющих порядок m в несколько десятков (и тем более сотен). В частности, одним из недостатков является так же то, что точность вычисления корней многочлена высокой степени данным методом чрезвычайно чувствительна к погрешности в коэффициентах, и на этапе вычисления последних может быть в значительной степени потеряна информация о собственных значениях матрицы.
С появлением ЭВМ широкое распространение получили интерполяционные методы решения проблемы собственных значений, не использующие вычисление характеристического многочлена. В настоящее время эти методы почти полностью вытеснили прямые.
2.2.6.2 QR разложение матрицы
В настоящее время лучшими методами вычисления всех собственных значений квадратных заполненных матриц общего вида являются алгоритмы, основанные на QR разложении, которое позволяет получить представление исходной матрицы А в виде произведения ортогональной матрицы Q на верхнюю треугольную матрицу R. Планарные (плоские) вращения (они же вращения Якоби или Гивенса) представляют собой наиболее простое средство получения искомого ортогонального разложения. Метод планарных вращений может быть естественным образом обобщен для получения более удобных форм ортогональных вращений, осуществляемых в пространстве с произвольным числом измерений. Такими обобщениями является алгоритм Хаусхольдера (метод отражений) и модифицированный алгоритм Грама - Шмидта [1,8].
Очевидно, что для полного разложения, независимо от применяемого алгоритма, требуется некая последовательность ортогональных преобразований, которые могут быть представлены матрицами Q0,Q1,...,Qm. Таким образом, полученная в результате матрица примет вид Q= Q0,Q1,...,Qm.
2.2.6.3 Метод вращений ( метод Гивенса)
Отдельное планарное вращение, применяемое к матрице А, эквивалентно умножению её на матрицу вида:
(2.15)
где с=cos?, s=sin?, ? - угол вращения. Таким образом, в процессе преобразования матрицы изменяются только её элементы строк i и l.
Предположим, что в результате проведенных преобразований расположенные ниже главной диагонали элементы строк с 1 по l матрицы А стали равными нулю. Тогда для обращения в нуль расположенных ниже главной диагонали элементов (l+1) -й строки матрицы А осуществляется её вращение последовательно с первой, второй и последующими строками. Этот процесс продолжается до тех пор, пока все расположенные ниже главной диагонали элементы (l+1) -й строки не станут равными нулю. То есть, пока не получим треугольную матрицу вида:
(2.16)
Назовём полученную матрицу матрицей R, она связана с исходной матрицей равенством R=ТА, где Т=Тm-1,m...T
2.2.6.4 Метод Якоби
Метод Якоби является частным случаем метода Гивенса, для симметрической матрицы А, следовательно вычисление всех собственных значений и собственных векторов вещественной симметрической матрицы можно свести к отысканию такой ортогональной матрицы Т, для которой произведение D = ТTАT представляет диагональную матрицу, причем столбцы матрицы Т будут являться соответствующими собственными векторами матрицы А. Матрица Т находится как предел бесконечного произведения элементарных матриц вращений, каждая из которых имеет вид
(2.17)
где с=cos?, s=sin?, ? - угол вращения.
Если необходимо обратить в нуль аik матрицы А, то соs? и sin? нужно выбрать по формулам
,
, (2.18)
Тогда получим матрицу D = ТTmATm с измененными i-м и k-м столбцами и строками:
bii=cos2?aii+sin2?akk+2cos?sin?aik,
bkk=sin2?aii+cos2?akk?2cos?sin?aik,
bik=bki=0, (2.19)
bij=bji=cos?aji+sin?ajk
bkj=bjk=sin?aji?sin?ajk
j=1,...n, j?i, j?k,
bji=aji,
в остальных случаях.
Отметим, что выполняется соотношение b2ii+b2kk=a2ii+a2kk+2a2ik, т.е. сумма квадратов диагональных элементов увеличивается.
Соответственно на ту же величину уменьшается сумма квадратов внедиагональных элементов, откуда и следует сходимость к диагональной матрице. Элементы, которые однажды обратились в нуль, при последующих шагах снова могут стать ненулевыми.
2.2.6.5 Приведение матрицы собственных чисел к виду необходимому для метода главных компонент
Для метода главных компонент необходимо, чтобы собственные число были расположены в порядке убывания. Матрица собственных чисел, получающаяся в методе Якоби, не выполняет данное требование. Для получения искомой матрицы переставим строки в матрицах ? и А (помним что ?=ТА) так чтобы max{?} было в первом столбце, получив соответственно матрицы ?* и А*. Теперь для того чтобы матрица ?* опять стала диагональной требуется применить планарное вращение Тij (где i,j переставленные строки). Получаем ?*= ТijТА*.
Применяя подобные перестановки и планарные вращения далее, легко получить требуемую матрицу, у которой |?1|>|?2|>...|?m|.
2.2.6.6. Алгоритм метода Якоби
Блок схема алгоритма метода Якоби приведена на Рис. 2.3.
Рис. 2.3. Блок схема алгоритма метода Якоби
2.2.7. Применение метода главных компонент в задаче оценки эффективности функционирования военно-медицинского учреждения
Исходные данные для анализа представляют собой таблицу собранных статистических данных, объектами в которой являются отделения ГВКГ, а параметрами - установленные ГВМУ показатели для оценки эффективности использования коечного фонда (Таблица 2.1).
В методических рекомендациях Министерства здравоохранения РФ даются следующие статистические показатели использования коечного фонда госпиталя (лечебного отделения):
1. Среднее число развернутых коек:
.
2. Среднее число занятых коек:
.
3. Показатель использования плановой коечной мощности отделения (%):
4. Показатель использования фактической коечной мощности отделения (%):
5. Среднее число дней занятости койки:
6. Оборот койки:
7. Средняя длительность пребывания больного на койке:
.
Совокупность перечисленных показателей (феноменологически наблюдаемых признаков) отражает качество функционирования лечебного учреждения как системы. Нельзя не отметить, что традиционная оценка качества функционирования лечебных учреждений затруднена не только чрезмерным обилием основных показателей, но и их сильной корреляцией. Именно предпосылки подобного рода – множественность и взаимозависимость показателей – и предопределяют необходимость поиска показателей качества использования коечного фонда на основе метода главных компонент. При этом из имеющихся показателей следует исключить те, о которых мы заранее знаем, что они линейно зависимы. Например, параметры "Количество проведенных койко-дней" и "Среднее число занятых коек вычисляются друг из друга и, следовательно, не будут одновременно использоваться нами в анализе. Подготовив таким образом данные, их можно подать на вход алгоритма метода главных компонент.
Используя вышеописанный массив показателей, мы рассчитываем матрицу парных корреляций (в таблице 2.2), которая показывает тесноту линейной стохастической связи между признаками исследуемых объектов. На ее основе, используя изложенный выше алгоритм, получаем вклады главных компонент в общую дисперсию процесса (таблица 2.3).
Доля дисперсии, объясняемой извлеченными первыми тремя главными компонентами, составляет более 84%. Таким образом, общий вклад остальных четырех компонент составляет менее 16%, что является не значительным и их можно не учитывать.
Характер вклада главных компонент в общую дисперсию процесса представлен в таблице 2.4.
Интерпретация для извлеченных нами главных компонент должны удовлетворять, по крайней мере, двум свойствам:
- связь в реальной жизни данного фактора с измеряемыми параметрами должна соответствовать весовым коэффициентам, которые получены нами в таблице 2.4;
- факторы должны быть некоррелированы, т.е. интерпретируя главные компоненты мы должны подразумевать их независимость.
Наиболее существенный вклад в общую дисперсию имеет первая главная компонента. Она связана положительными весами со всеми признаками, кроме показателя «Оборот койки фактический за период». На последний показатель главная компонента влияет меньше всего. Если бы не этот факт, можно было бы свести все показатели утвержденные ГВМУ к одному интегрированному. Однако, первая главная компонента не позволяет обобщить все характеристики процесса функционирования коечного фонда отделения.
Данную главную компоненту было решено интерпретировать как «реализованная мощность» отделения.
Далее остановимся на второй главной компоненте. Как видно из таблицы 2.11, данная компонента существенно увеличивает средний койко-день, уменьшая оборот койки и количество лечившихся, при этом практически не связана с количеством штатных коек и наличием. Это позволяет нам интерпретировать ее как оборачиваемость коечного фонда отделения.
Третья главная компонента увеличивает использование фактической мощности, оборот койки фактический за период и использование плановой мощности, одновременно влияя в сторону уменьшения на среднее число развернутых коек и количество штатных коек. Данный фактор, на мой взгляд, более всего отвечает понятию «эффективность использования коечного фонда».
Первый внутренний фактор определен нами первоначально как фактор мощности отделения. Это дало возможность говорить об эффективности использования коечного фонда. Второй внутренний фактор назван фактором мощности лечебного учреждения.
Рассмотрим фактор – эффективность использования коечного фонда. С ним коррелирует одна часть показателей положительно, другая часть – отрицательно. Очевидно, можно говорить о двух сторонах использования коечного фонда. Позитивная сторона предполагает использование основных источников эффективности, что проявляется в увеличении степени занятости штатного коечного фонда, увеличении оборота койки, т. е. интенсификации нагрузки на каждую койку, а также в возрастании среднего числа дней использования койки в году. В свою очередь каждый показатель содержит позитивные и негативные стороны. Превышение числа развернутых коек над штатными и большая длительность лечения больных – явления отрицательные. Отрицательная сторона использования коечного фонда состоит в привлечении дополнительных источников удовлетворения потребностей в госпитализации – развертывании сверхштатных коек и определении более длительного срока лечения больных. Оценивая корреляцию данного внутреннего фактора и показателей, с учетом изложенного можно предположить, что увеличение эффективности лечебного учреждения связано с возрастанием позитивных сторон использования коечного фонда и снижением негативных.
Второй внутренний фактор – мощность лечебного учреждения. Он также биполярен, имеет положительные и отрицательные связи с исходными показателями. Очевидно, можно говорить о двух резервах мощности лечебных учреждений. Внутренний фактор положительно коррелирует с показателями развертывания штатных коек, их занятости и оборота, т. е. нагрузки на каждую койку. Показатели отражают непосредственные основные резервы мощности лечебных учреждений. Положительная связь с ними второго внутреннего фактора говорит о том, что с увеличением мощности лечебного учреждения возрастает степень использования основных резервов.
Второй внутренний фактор имеет отрицательную связь с показателями средней длительности лечения больных и среднего числа дней использования койки. Эти показатели отражают дополнительные, косвенные резервы мощности лечебного учреждения. Чем больше мощность последнего, тем меньше присутствуют в нем косвенные резервы повышения мощности.
Полученные коэффициенты могут быть использованы для решения обратной факторной задачи с целью определения индекса эффективности использования коечного фонда или реализованной мощности лечебного учреждения. Результаты обратного факторного анализа приведены в таблицах 2.7.-2.9. Данные таблицы представляют собой отделения госпиталя, ранжированные по разным главным компонентам, характеризующим различные некоррелированные внутренние факторы работы отделений.
Предложенная методика синтеза индекса эффективности и реализованной мощности лечебного учреждения как показателей качества его функционирования поможет органам управления здравоохранением дать правильные оценки использованию коечного фонда в процессе принятия решений по управлению сетью лечебных учреждений.
2.3 Программная реализация
В данном разделе описывается программа, реализующая изложенные выше методы для обработки статистических данных, полученных по результатам функционирования отделений ГВКГ.
2.3.1 Выбор средств программирования
Для написания программы была выбрана интегрированная система программирования Borland C++ Builder [2.4] и объектно ориентированный язык C++, так же использовался компилятор С++ 5.02 фирмы Borland и язык программирования С++ [5]. Эти средства позволяют создавать прикладные программы, предназначенные для работы на ПЭВМ IBM PC AT под управлением оболочки Windows 95 и более поздних версий, а так же операционной системы Windows NT и использующие общепринятые для Windows элементы пользовательского интерфейса. Программы такого типа в настоящее время признаны в качестве стандарта ПП, поскольку наиболее широко распространены, удобны для пользователей и не требуют долгого их обучения.
Предпочтение было отдано системе Borland C++ Builder благодаря тому, что она позволяет программисту очень быстро и удобно разрабатывать пользовательский интерфейс. Это свойство особенно ценно из-за того, что, как показывает практика, работа над интерфейсом занимает б(льшую часть (до 80%) времени создания ПП. Еще одним преимуществом выбранной системы является высокая (по сравнению со многими другими средствами программирования) эффективность генерируемого компилятором кода, что весьма существенно для данного ДП, т.к. в нем применяется метод, требующий большого количества вычислений.
2.3.2 Описание программного продукта
Программа оценки эффективности функционирования медицинского учреждения позволяет имеет следующие функциональные возможности:
* ввод входного массива статистических данных из файла в формате Excel 5.0;
* редактирование данных в таблице;
* работа с буфером обмена операционной системы;
* сохранение данных в файле формата MS Excel 5.0 ;
* нормирование данных;
* расчет корреляционной матрицы признаков объектов;
* расчет матрицы связей параметров объектов с главными компонентами;
* расчет вклада главных компонент в общую дисперсию;
* получение значений главных компонент для каждого объекта, по его признакам;
* формирование отчета о результатах расчетов в формате листа MS Excel 5.0;
* настройка параметров выводимого отчета.
2.3.3 Разработка программной документации
В документацию к ПП на КЗ “Оценка эффективности функционирования военно-медицинского учреждения” входят Программа и методика испытаний, Руководство системного программиста, Руководство программиста, Руководство оператора и тексты исходных модулей программы. Программная документация на КЗ “Оценка эффективности функционирования военно-медицинского учреждения” разработана в соответствии с требованиями ГОСТ 19.301-76, ГОСТ 19.503-79 и ГОСТ 19.504-79.
Эти документы приведены в приложении 2 к настоящему дипломному проекту.
2.3.4 Результаты опытной эксплуатации КЗ “Оценка эффективности функционирования военно-медицинского учреждения” и технические предложения по его развитию
Опытная эксплуатация разработанного МО КЗ и ПП показала, что он соответствует требованиям ТЗ на данный комплекс и решает поставленную перед ним задачу.
В большинстве случаев удаётся проинтерпретировать главные компоненты и построить на их базе требуемые оценки.
В ходе исследования КЗ “Оценка эффективности функционирования военно-медицинского учреждения” выяснилось, что если исходные данные слабо коррелированны, то при переходе от признаков к главным компонентам ожидаемого снижения размерности не происходит. Для устранения этого недостатка необходимо произвести новый анализ предметной области, и подобрать характеристики более адекватно описывающие суть явления.
Выявлены следующие недостатки КЗ (большинство из которых предполагалось заранее):
значительное время вычислений (до нескольких минут) в случае большого количества параметров, на оборудовании заказчика;
Для устранения вышеперечисленных недостатков требуется оптимизировать программный продукт под оборудование заказчика и повысить компьютерную грамотность медицинского персонала госпиталя.
Таблица 2.1. Исходные данные. Показатели функционирования отделений госпиталя
Таблица 2.2. Матрица парных корреляций показателей
Таблица 2.3. Вклад главных компонент в общую дисперсию процесса
Таблица 2.4. Характер связи главных компонент с показателями работы отделений
Таблица 2.5. Главные компоненты отделений, ранжированных по первой главной компоненте
Таблица 2.6. Главные компоненты отделений, ранжированных по второй главной компоненте
Таблица 2.7. Главные компоненты отделений, ранжированных по третьей главной компоненте
Таблица 2.8. Главные компоненты отделений, ранжированных по главной компоненте
Выводы по главе 2
В данной главе решены следующие задачи:
1. Выполнена постановка задачи на разработку КЗ “Оценка эффективности функционирования военно-медицинского учреждения”
2. Рассмотрен метод главных компонент как основной математический аппарат решения поставленной задачи и разработана математическая модель.
3. Разработано МО и ПО КЗ “Оценка эффективности функционирования военно-медицинского учреждения”.
4. Разработанный математический аппарат признан пригодным для автоматизации проводимых в медицинской части ГВКГ им. академика Бурденко работ по повышению эффективности функционирования госпиталя.
В перспективе возможно применение разработанных методов и построенных моделей в других медицинских учреждениях Российской Федерации.
ГЛАВА 3. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧ
3.1. Деловая игра по курсу "Гражданская оборона"
3.1.1. Постановка задачи и ее спецификация
Гражданская оборона (ГО) Российской Федерации (РФ) - это составная часть системы общегосударственных мероприятий, проводимых в целях защиты населения и обеспечения устойчивой работы отраслей и хозяйственных объектов государства в условиях применения противником в военное время оружия массового поражения, а так же для спасательных и неотложно-восстановительных работ в очагах поражения и зонах катастрофических разрушений в результате стихийных бедствий.
Стихийные действия сил природы, пока еще не в полной мере подвластные человеку , наносят экономике государства и населению огромный ущерб. Стихийные бедствия - такие явления природы, которые вызывают экстремальные ситуации, нарушают нормальную жизнедеятельность людей и работу объектов. Наиболее характерные стихийные бедствия для различных районов нашей страны - землетрясения, наводнения, селевые потоки и оползни, снежные лавины , бури и ураганы, пожары.
Стихийные бедствия возникают внезапно и носят чрезвычайный характер. Они могут разрушить здания и сооружения, уничтожить ценности, нарушить процессы производства, вызывать гибель людей и животных. По характеру своего воздействия на объекты отдельные явления природы могут быть аналогичны воздействию некоторых поражающих факторов ядерного взрыва и других средств нападения противника.
Представляемая часть дипломного проекта посвящена наиболее опасному и разрушительному стихийному бедствию - землетрясению. В современных условиях, когда в различных сферах человеческой деятельности используется и потребляется большое количество химических веществ , горюче-смазочных материалов и других источников энергии, возникает проблема вторичных поражающих факторов. В то время , когда промышленность и техника не были достаточно развиты, население несло потери в основном за счет обрушения зданий и построек, а также вызываемых землетрясениями оползней, наводнений и т.д..Такая тенденция наблюдается также в слаборазвитых странах с низким техническим развитием. В настоящее время в технически и промышленно развитых районах остро стоит проблема вторичных поражающих факторов, например опасность химического заражения местности вблизи химических заводов, опасность от взрывов и пожаров вблизи от газо и нефтепроводов, хранилищ сжиженных газов, нефтепперерабатывающих заводов и т.д..Поэтому необходимо и целесообразно заранее оценивать и прогнозировать степень последствий таких факторов или оперативно оценивать обстановку после землетрясений.
Основная задача обучения в высших учебных заведениях по курсу ГО - дать студентам теоретическую основу для осуществления мероприятий ГО на объектах народного хозяйства. Компьютеризация всех сфер народного хозяйства предоставляет широкие возможности по использованию средств вычислительной техники в сфере обучения . Возникает потребность в разработке АРС (Автоматизированной расчетной системы), одним из возможных применений которой является использование ее студентами при выполнении лабораторных работ по курсу "Гражданская оборона". Предполагается, что студент предварительно знакомится со справочной информацией по работе, получая необходимые сведения о цели работы, составе входных и выходных параметров, а также о методике расчета. После этого студент производит необходимые измерения и вводит данные в систему, которая выдает рассчитанные значения параметров.
Другим важным применением АРС является ее использование сотрудниками отделов ГО предприятий, которые получают возможность делать необходимые расчеты по предложенным методикам. Выполняемые ранее человеком сложные расчеты берет на себя АРС. Это не только облегчает работу сотрудников отделов ГО, но и предотвращает возможное появление ошибок. Кроме того, при расчетах часто используется информация, получаемая из справочных таблиц, АРС содержит многие из них внутри себя, что устраняет необходимость искать необходимые данные в многотомных справочниках. При разработке такой АРС важное значение приобретает тот факт, что система ориентирована на пользователей, имеющих в большинстве своем чрезвычайно небольшой опыт обращения с ЭВМ. Это приводит к необходимости создания развернутой системы помощи, которая в каждый момент времени давала бы пользователю необходимые сведения о возможных действиях. Кроме того, должна быть обеспечена проверка введенных пользователем данных, чтобы не возникло сбоев системы. Вообще, система должна корректно реагировать на любое действие пользователя, например, выполнять требуемое действие или выдавать сообщение об ошибке, в противном случае пользователь перестанет понимать, что он должен делать, что в конечном итоге приведет к отказу от использования системы.
Состав и содержание расчетов, составляющих АРС "Гражданская оборона", определялись в соответствии с консультациями, получаемыми на кафедре "Охрана труда". Состав работ выбирался, исходя из анализа проблем, стоящих перед некоторым промышленным предприятием, и сравнительной сложности расчетов. Состав и распределение задач между исполнителями для АРС СКБ-2 выглядит следующим образом:
Тему "Землетрясения.Общая характеристика" разрабатывает Р. Чихирев.
Тему "Землетрясения.Распространение СДЯВ" разрабатывает В. Базин.
Тему "Землетрясения.Распространение пожаров" разрабатывает Р. Баймеев.
Тему "Землетрясения.Взрывы ГВС" разрабатывает А.Сачков.
Таким образом, в соответствии с заданием кафедры охраны труда в КДП СКБ 2 разработана АРС по моделированию и исследованию вышеописанных процессов.
АРС представляет собой комплекс однотипных программ для ЭВМ IBM PC 486 (структура системы изображена на рис.3.1 на стр. __):
Каждая программа обеспечивает расчет и моделирование зависимостей выходных параметров от входных.
Работа с системой предполагает выполнение студентами ряда лабораторных работ с использованием этих программ (темы работ соответствуют названиям программ). Для каждой лабораторной работы членами СКБ 2 написаны методические указания.
Проектирование АРС проводилось под автором (ответственным по Гражданской обороне).
3.1.2. Характеристика землетрясений
Землетрясение - это колебание земной поверхности при прохождении волн от подземного источника энергии. Землетрясения наиболее опасные и разрушительные стихийные бедствия. По самым скромным подсчетам все происшедшие только в нашем столетии землетрясения унесли около одного миллиона жизней [14, 16].
3.1.2.1. Механизм землетрясения
Землетрясение происходит, когда в породах, слагающих земную кору, в результате нарастания избыточного напряжения, которое в свою очередь обычно является следствием движения литосферных плит, образуется разрыв. Разрыв происходит по неровной области вдоль более или менее плоской поверхности геологического разлома, которая может быть вертикальной или наклонной. Длина вспоровшейся части разлома может быть от нескольких метров при практически неощутимых землетрясениях до нескольких сотен километров при крупнейших землетрясениях. Вспарывающаяся трещина может достичь поверхности Земли, но может и остановиться много глубже. В целом, чем больше длина вспоровшегося разлома, тем больше магнитуда землетрясения.
Землетрясение начинается в некоторой точке и затем распространяется в стороны от нее. Место, в котором начинается вспарывание, называется фокусом землетрясения или гипоцентром, а точка на поверхности Земли точно над гипоцентром - эпицентром . Расстояние от поверхности Земли до гипоцентра, называемое глубиной очага, может быть от нескольких километров до нескольких сотен километров. Самый глубокий из известных толчков произошел на глубине около 720 км под морем Флорес. Наибольшие разрушения приносят мелкофокусные землетрясения, очаги которых расположены непосредственно под земной поверхностью. Часто сильные мелкофокусные землетрясения сопровождаются многочисленными землетрясениями меньшей силы в течение нескольких часов и даже нескольких месяцев. Так, в 1965 году после сильного землетрясения, происшедшего 4 февраля на Крысьих островах (в архипелаге Алеутских островов), в течение 24 дней произошло 750 мелких землетрясений (афтершоков). Некоторым землетрясениям предшествуют предварительные толчки из очаговой области - их называют форшоками [16].
После того как при землетрясении трещина начала вспарываться, она быстро распространяется вдоль поверхности геологического разлома, высвобождая упругую энергию накопленных в горных породах деформаций. Для образования всей трещины требуется определенное время, которое можно измерить. При слабом землетрясении вспарывание заканчивается за несколько секунд, но при сильнейших землетрясениях оно длится десятки секунд.
Энергия выделяется из горных пород на переднем крае трещины по мере развития процесса ее вспарывания. Большая часть выделившейся упругой энергии расходуется на разламывание и дробление пород, на вертикальное и горизонтальное смещение примыкающих блоков земной коры и на образование тепла. Небольшая часть энергии излучается во всех направлениях в окружающее пространство в виде сейсмических волн, которые распространяются в теле Земли. Когда волны достигают земной поверхности, они порождают те колебания почвы, которые мы воспринимаем как землетрясение.
3.1.2.2. Сейсмические волны
Cуществует два основных типа сейсмических волн - объемные волны, распространяющиеся в объеме Земли и подобные звуковым волнам, и поверхностные волны, идущие вдоль земной поверхности, подобно морским волнам [15].
Объемные волны образуются непосредственно при вспарывании пород. Они излучаются в окружающую среду во всех направлениях, ослабевая по мере удаления от источника. Существует два типа объемных - это первичные (primary), или продольные (Р-волны), и вторичные (secondary), или поперечные (S-волны). Продольные при своем распространении попеременно давят на горные породы (сжимают их) или создают в них разряжение, растягивают их. Поперечные волны при распространении сдвигают частицы вещества в стороны, под прямым углом к направлению своего пути. Скорость распространения этих двух типов волн неодинакова. Продольные волны проходят около 8 км/с, а поперечные волны - лишь 4,5 км/с. В большинстве случаев при землетрясениях продольные волны ощущаются первыми. Их действие похоже на удар воздушной волны, которая создает грохот и треск дребезжащих стекол в окнах. Спустя несколько секунд приходят поперечные волны, которые раскачивают все на своем пути вверх-вниз и из стороны в сторону, смещая поверхность грунта как по вертикали, так и по горизонтали. Именно эти колебания и приводят к наибольшему повреждению построек.
Поверхностные волны распространяются вдоль земной поверхности, захватывая лишь неглубокую зону под ней. В некоторых случаях разрушительные движения почвы могут вызываться этими волнами, которые распространяются с меньшей скоростью и имеют более длинные периоды, чем объемные волны. Поверхностные волны, создаваемые землетрясением, делятся на два вида. Первый называется волнами Лява, второй - волнами Релея (в честь открывших их ученых). В волнах Лява частицы грунта смещаются из стороны в сторону в горизонтальной плоскости, но под прямыми углами к направлению распространения волн. Вертикальных движений не происходит. Волны Релея распространяются так: сначала происходит толчок в направлении распространения волны, затем движение вверх, назад, вниз и новый толчок. При движении волны частицы перемещаются по эллипсам вверх и назад по отношению к движению волны. Поверхностные движутся примерно в 2 раза медленнее, чем поперечные волны, причем волна Релея распространяется медленнее волны Лява.
Для регистрации землетрясения используют сейсмографы - инструменты, сконструированные таким образом, чтобы записывать колебания своих оснований, установленных на земной поверхности или в шахте. На сейсмографе записывается сейсмограмма, т. е. линия, повторяющая колебания земной поверхности в любом выбранном направлении. Всякое изменение частоты или амплитуды колебания на сейсмографе называется фазой. Сейсмографы строятся таким образом, чтобы регистрировать достаточно ограниченные диапазоны частот или только интенсивные колебания [15].
3.1.2.3. Интенсивность и магнитуда землетрясения
Интенсивность землетрясения - мера величины сотрясения грунта, определяется степенью разрушения построенных людьми зданий, характером изменений земной поверхности и данными об испытанных людьми ощущениях.
Интенсивность землетрясений измеряется в баллах. Существует несколько шкал балльности, в деталях или существенно отличающихся друг от друга. В нашей стране и ряде европейских стран для оценки интенсивности подземных бурь в последние десятилетия используется 12-балльная международная шкала МSK.
Условно землетрясения подразделяются на слабые (1-4 балла), сильные (5-7 баллов) и сильнейшие (разрушительные - восемь баллов и более).
Один балл. Землетрясение людьми не ощущается, толчки регистрируются только специальными приборами.
Два балла. Землетрясение очень слабое. Колебания заметно ощущаются лишь немногими, находящимися в покое, особенно на верхних этажах зданий.
Три балла. Землетрясение слабое. Колебания заметно ощущаются в помещениях: раскачиваются подвешенные предметы, открытые двери. Чувствуется вибрация, как от прошедшей поблизости грузовой автомашины. Можно оценить длительность сотрясения.
Четыре балла. Умеренное землетрясение. Оно ощущается многими, кто находится в помещении, и лишь немногими - на открытом воздухе. В ночное время некоторые спящие просыпаются. Раскачиваются подвешенные предметы, дребезжат окна, хлопают двери, звенит посуда, трещат деревянные стены и каркасы.
Пять баллов. Довольно сильное землетрясение. Ощущается почти всеми, просыпаются спящие. Двери раскачиваются на петлях, закрываются, открываются, стучат ставни. Жидкость в сосудах колеблется, иногда расплескивается. Бьется часть посуды, трескаются стекла в окнах, местами появляются трещины в штукатурке, опрокидывается неустойчивая мебель. Маятниковые часы останавливаются, начинают идти, изменяют ход. Иногда качаются деревья и столбы.
Шесть баллов. Сильное землетрясение. Ощущается всеми. Многие в испуге выбегают из домов. Походка становится неустойчивой. Бьются окна, тарелки, стеклянная посуда. Книги, отдельные предметы падают с полок. Падают картины. Приходит в движение и опрокидывается мебель. Появляются трещины в штукатурке и кладке. Заметно сотрясаются деревья и кусты, слышен шелест листьев.
Семь баллов. Очень сильное землетрясение. Трудно удержаться на ногах. Все жители выбегают из домов. Дрожат подвешенные предметы. Ломается мебель. Многие здания получают значительные повреждения. Печные трубы обламываются на уровне крыш. Обваливаются штукатурка, плохо уложенные кирпичи, камни, черепица, а также неукрепленные парапеты и архитектурные украшения. Появляются трещины в сухих грунтах. Происходят небольшие оползни и провалы на песчаных и гравийных склонах. Звонят большие колокола. Мутнеет вода в водоемах и реках от ила. Повреждаются бетонные оросительные каналы.
Восемь баллов. Разрушительное землетрясение. Типовые здания получают значительные повреждения, иногда частично разрушаются. Ветхие постройки разрушаются. Происходит отрыв панелей от каркасов. Поворачиваются и падают печные и фабричные трубы, памятники, башни, колонны, водонапорные башни. Ломаются подгнившие сваи. Обламываются ветви на деревьях, возникают трещины во влажном грунте и на крутых склонах. Изменяется температура воды в источниках и колодцах.
Девять баллов. Опустошительное землетрясение. Общая паника. Дома разрушаются. Серьезно повреждаются плотины и борта водохранилищ. Рвутся подземные трубопроводы. Появляются значительные трещины на земной поверхности.
Десять баллов. Уничтожающее землетрясение. Большая часть построек разрушается до основания. Обрушиваются некоторые хорошо построенные деревянные здания и мосты. Серьезно повреждаются плотины, дамбы и насыпи. На земной поверхности появляются многочисленные трещины. Возникают большие оползни, вода выплескивается из каналов, рек, озер и т. д. Приходит в движение песчаный и глинистый грунт на пляжах и низменных участках. Слегка изгибаются рельсы на железных дорогах. Ломаются ветки и стволы деревьев. Животные мечутся и кричат.
Одиннадцать баллов. Катастрофа. Только немногие каменные здания сохраняют устойчивость. Разрушаются плотины, насыпи, мосты. Видны широкие трещины на поверхности земли. Подземные трубопроводы полностью выходят из строя. Сильно вспучиваются рельсы. Сплывы и оползни в рыхлых грунтах.
Двенадцать баллов. Сильная катастрофа. Полное разрушение зданий и сооружений. Смещаются крупные скальные массивы, на поверхности земли появляются волны, образуются водопады, возникают новые озера, изменяются русла рек. Растительность и животные погибают от обвалов и осыпей в горных районах. Обломки грунта, предметов летают в воздухе.
Интенсивность представляет собой качественное понятие: она не является парамет...
РЕФЕРАТ
Комплексный дипломный проект на тему "Математическое обеспечение комплекса задач “Автоматизированная система документооборота учереждения” содержит следующие разделы:
В первой главе проведен системный анализ и синтез системы и разработана ее архитектура.
Во второй главе рассмотрены аспекты проведенной работы по проектированию комплекса задач “Автоматизированная система документооборота учереждения”.
В третьей главе разрабатываются указания по защите аппаратуры (ЭВМ) от электромагнитного импульса воздушного ядерного взрыва, программное обеспечение прикладной задачи по курсу “Экономика” и обучающей системы по курсу «Охрана труда».
Комплексный дипломный проект содержит 122 страницы, 2 рисунка и 5 таблиц. ...
Цифровая подпись
Цифровая подпись: принципы работы
Контрольные суммы, контроль CRC, хэширование и цифровая подпись – базовые
средства аутентификации при цифровой передаче данных. ...