«Инновационное развитие и востребованность науки в современном Казахстане»

 
65 
«Инновационное развитие и востребованность науки в современном Казахстане»
компоненттері мен функцияларын қалыптастыру. Консорциумға Alcatel, Cisco, Clarent, 
Ericsson, Level 3, Lucent Technologies, Marconi, Motorola, Nokia, Radcom, Samsung, 
Siemens, VocalTec жəне басқалары кіреді.   
Жалпы жағдайда, иілгіш коммутатор функциясын жүзеге асыратын құрал-жабдық 
кешені  өзіне  келесі  қосымша  бағдарламалы-аппараттық  құрылғыларды  кіргізуге 
болады:  транспорттық  шлюз,  қосымша  сервері,  медиа-сервер, SIP-прокси-сервер, 
привратник Н.323. Транспорттық  шлюз (Media Gateway, MG)  келесі функциялардың 
жүзеге асырылуын қамтамасыз етуі қажет:  
-  мəлімет форматы жəне сигналды қайта жасау функциясы;   
-  сигналды өңдеу функциясы;   
-  басқару  құрылғысы MGC шлюзымен  өзара  қатынаста  стандартты  басқару 
хаттама функциялары;   
- MGC қосымша  тондық  сигналдар  басқару  құрылғысында  жіберу  жəне  өңдеу 
функциялары;   
- мəлімет жіберу маршрутизатор/коммутатор желісінде өзара қатынас функциясы;   
-  егер  транспорттық  шлюз  жіберу  трактын  тұрғызу  функциясын  жүзеге  асырса, 
онда  тракт  жіберу  стандартты  сигнализация  хаттамаларын  жүзеге  асыру  мақсатында 
қолдану керек;   
-  егер  транспорттық  шлюз    маршрутизация функциясын жүзеге асырса, онда 
оларды жүзеге асыру мақсатында стандартты маршрутизация хаттамаларын пайдалану 
керек.   
 
 
 
 
ПРОЕКТИРОВАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ КОНТИНГЕНТА СТУДЕНТОВ ВУЗА  
В УСЛОВИЯХ   КРЕДИТНОЙ ТЕХНОЛОГИИ ОБУЧЕНИЯ 
 
И.Ж.Бодыбаева 
 
Международный казахско-турецкий университет имени К.А.Яссауи 
 
Бурное  развитие  компьютерных  технологий  позволило  существенно  облегчить 
труд  сотрудников  в  области  образовании  и  любых  производств,  дав  тем  самым 
возможности дальнейшему повышению качества работы.  
Информационные  технологии – это  совокупность  методов,  производственных 
процессов  и  программно-технических  средств,  объединенных  в  технологическую 
цепочку, 
обеспечивающую 
сбор, 
обработку, 
хранение, 
распространение 
(транспортировку)  и  отображение  информации  с  целью  снижения  трудоемкости 
процессов  использования  информационного  ресурса,  а  также  повышения  их 
надежности и оперативности [1]. 
Проектирования  баз  данных  и  построения  программы  ведения  электронной 
документации  учебного  заведения  производится  с  помощью  информационных 
технологий. В качестве инструмента построения базы данных использованы SQL Server 
и язык программирование Visual Basic. С самого начала эту СУБД отличала простота 
использования  в  сочетании  с  широкими  возможностями  по  разработке  законченных 
приложений.  Базы  данных  составляют  в  настоящее  время  основу  компьютерного 
обеспечения  информационных  процессов,  входящих    практически  во  все  сферы 
человеческой  деятельности.  Предметной  областью  называется  фрагмент  реальности, 
который описывается или моделируется с помощью базы данных и ее приложений. В 
предметной  области  выделяются  информационные  объекты – идентифицируемые 

 
66 
«Инновационное развитие и востребованность науки в современном Казахстане»
 
объекты  реального  мира,  процессы,  системы,  понятия  и  т.д.,  сведения  о  которых 
хранятся в базе данных. 
Действительно,  процессы  обработки  информации  имеют  общую  природу  и 
опираются  на  описание  фрагментов  реальности,  выраженное  в  виде  совокупности 
взаимосвязанных  данных.  Базы  данных  являются    эффективным  средством 
представления  структур  данных  и  манипулирования  ими.  Концепция  баз  данных 
предполагает  использование  интегрированных  средств  хранения  информации, 
позволяющих обеспечить централизованное управление данными и обслуживание ими 
многих  пользователей.  При  этом  базы  данных  должна  поддерживаться  в  среде 
компьютерных технологии единым программным обеспечением, называемым системой 
управления  базами  данных.  СУБД  вместе  с  прикладными  программами  называют 
банком  данных.  Для  ввода  в  компьютер  полученное  описание  должно  быть 
представлено  в  терминах  специального  языка  описания  данных,  который  входит  в 
комплекс  средств  СУБД.  Простое  (элементарное)  данное – это  наименьшая 
семантически  значимая  поименованная  единица  данных  (например,  ФИО,  должность, 
адрес и т.д.). Значения простого данного описывает представленную им характеристику 
объекта для каждого экземпляра объекта. Имена простых данных хранятся  в описании 
БД, в то время как их значения запоминаются в самой БД. 
В  условиях  кредитной  технологии  обучения  в  вузах  разрабатываются 
автоматизированные  системы  управления  студентов.  Например,  В  Кызылординском 
государственном  университете  имени  Коркыт  Ата  разработана  программа  для 
студентов, где представлены все данные о студентах [2].  
 
 
Рис.1. Анкетные данные студентов 

 
67 
«Инновационное развитие и востребованность науки в современном Казахстане»
База  данных  студентов  состоит  из  анкетных  данных,  запросах,  об  оплате,  об 
успеваемостях и т.д. (рис.1). Автоматизированная рабочая место  «Студент» позволяет 
студенту  получать  информацию  об  успеваемости,  данные  об  оплате,  участвовать  в 
анкетировании  «Преподаватель  глазами  студента»,  вносить  предложения  и  заявления 
администрации вуза по корпоративной и глобальной сети через Интернет. 
В  заключении  надо  отметить,  что  развитие  информационных  технологии 
облегчить труд сотрудников вуза в условиях кредитной системы образования, так как 
принцип организации учебного процесса сильно отличается от традиционного. 
 
Литература 
1.  Иванова Г.С. Технология программирования.- М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 
2006. - 336 с. 
2.  Момынбаев  Б.К.,  и  др.  Применение  информационных  технологий  в  управлении 
образовательной деятельностью вузов в условиях кредитной системы обучения.// в 
Сб. III Межд.  науч.-практ.  конф. «Университеты  и  общество.  Сотрудничество  и 
развитие университетов в XXI веке», г.Москва 
 
 
 
 
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ В ЭКОЛОГИИ  
 
Ш.Е.Муталляпова 
 
Казахский агротехнический университет им.С.Сейфуллина 
 
Рост антропогенной нагрузки на окружающую среду во второй половине ХХ века 
привел  к  обострению  многих  экологических  проблем.  Возможные  перспективы  их 
решения  связаны  с  реализацией  концепции  "устойчивого  развития" - стабильного 
сосуществования  человечества  и  природы [1]. Важные  элементы  данной  концепции - 
сохранение  и  воспроизводство  ресурсной  базы  сельского  хозяйства,  оптимизация 
применения  средств  химизации  земледелия,  улучшение  структуры  землепользования 
на  основе  объективной  характеристики  агроэкологической  ситуации.  Это  требует 
разработки алгоритмов оценки устойчивости экосистем, изучения закономерностей их 
динамики,  совершенствования  методики  оценки  воздействия  на  окружающую  среду, 
включающей эколого-экономический прогноз [2]. 
Описание  динамики  природных  объектов  опирается  на  представления  об  их 
системной  организации.  Системный  подход  к  решению  проблем  природопользования 
предполагает комплексное изучение протекающих в ландшафтно-географической среде 
процессов.  Решение  данной  задачи  невозможно  без  привлечения  методов 
прогнозирования. 
Математическое  моделирование - один  из  основных  инструментов  системного 
анализа, позволяющий в ряде случаев избежать трудоемких и дорогостоящих натурных 
экспериментов в решении проблем природопользования [3].  
На  основе  результатов  прогнозирования  динамики  агроэкологических  систем 
решаются вопросы рационального применения удобрений и средств защиты растений, 
проведения комплексной мелиорации и окультуривания полей, оптимизации структуры 
землепользования и другие  
При  классификации  экологических  моделей  используются  различные  подходы. 
Выделяют  статические  и  динамические  модели.  Функциональные  модели  отличаются 
от эмпирических тем, что учитывают механизм процесса. Это позволяет использовать 
их  для  прогноза  не  наблюдавшихся  ранее  состояний  объекта.  Различие  между 

 
68 
«Инновационное развитие и востребованность науки в современном Казахстане»
 
стохастическими  и  детерминированными  моделями - при  описании  неопределенных 
процессов  в  природных  системах  (агрометеорологические  условия  и  другие)  более 
предпочтительно использовать вероятностные подходы [4].  
Статические  модели  формализуют  связь  между  показателями  без  учета 
переменной  времени.  Выделяют  модели:  по  обобщенным  агроклиматическим 
показателям;  эмпирическим  уравнениям  регрессионного  типа;  физико-статистическим 
моделям; комплексным имитационным моделям.  
Методы  прогнозирования  урожаев,  основанные  на  учете  агроклиматических 
ресурсов региона используют величины баланса фотосинтетически активной радиации 
(ФАР),  а  также  комплексные  показатели - биоклиматический  и  гидротермический 
потенциалы продуктивности (БКП, ГТП). 
Эмпирические  модели  продуктивности  агроценозов  в  основном  представлены  так 
называемыми  производственными  функциями.  Они  представляют  регрессионные 
уравнения,  связывающие  конечный  результат  (урожай  и  показатели  его  качества)  с 
действующими  величинами.  К  производственным  функциям  предъявляется  ряд 
требований:  модель  должна  учитывать  основные  факторы,  оказывающие  влияние  на 
урожай;  охватывать  широкий  диапазон  их  значений;  аппроксимирующая  функция 
должна максимально соответствовать реальным биологическим закономерностям. 
Физико-статистические  модели  рассматривают  систему  как  совокупность 
взаимодействующих  элементов  со  случайными  свойствами.  Примером  реализации 
данного  подхода  служат  модели  В.П.Дмитренко  и  В.А.  Бровкина.  В  них  урожай 
культур  рассматривается  как  эмпирическая  функция  отклонения  факторов  среды 
(параметров  агрохимической  характеристики,  влагозапасов,  температуры  воздуха)  от 
оптимальных значений [5].  
Комплексные 
имитационные 
модели 
призваны 
повысить 
адекватность 
агроэкологических  прогнозов  за  счет  качественно  более  полного  использования 
эмпирических  данных.  Имитационные  модели  призваны  формализовать  с  помощью 
ЭВМ  любые  эмпирические  сведения  об  объекте.  В  настоящее  время  широко 
используется  Автоматизированная  система  регионального  экологического  прогноза 
(АСРЭП). Она предназначена для оценки изменения состояния растительности (в том 
числе лесов и сельскохозяйственных культур), почв, запасов и качества грунтовых вод, 
гидросети, загрязненности природно-территориальных комплексов (ПТК) размером от 
50  до 5 000 кв.  км.  Рассматриваются  воздействия  различных  поллютантов 
(промышленных,  пестицидов,  радионуклидов  и  иных),  вырубки  лесов,  изменение 
земельного  фонда,  внесение  удобрений,  поливы,  лесопосадки,  выпас  скота, 
водозаборы,  дренаж,  различные  мелиорации,  изменения  характеристик  гидросети  в 
результате  инженерной  деятельности,  межрегиональные  влияния,  тенденции  смены 
климатических и погодных условий. Дается прогноз состояния возобновимых ресурсов 
сроком от 3 до 60 лет и оценивается ретроспектива развития ситуации; прослеживается 
динамика более трехсот параметров, характеризующих природную среду.  
С помощью АСРЭП можно осуществлять информационную поддержку управления 
продуктивностью  сельского  хозяйства  и  проводить  оценку  воздействия  на 
окружающую среду. 
Анализ временных рядов - еще одна область применения статистических методов. 
Для  прогноза  периодических  процессов  по  известному  спектру  частот  используется 
фурье-анализ [6]. В  агрометеорологии  приняты  расчеты  многолетних  циклов 
продуктивности агроценозов по повторяющимся астрономическим явлениям. 
Динамические  модели  (модели  математической  физики,  балансовые  и  иные) 
используются для оценки явлений в развитии. 
Балансовые  модели  описывают  динамику  систем  как  совокупность  процессов 
переноса  вещества  и  энергии.  В  качестве  математического  аппарата  используются 
обыкновенные  дифференциальные  уравнения.  Частным  случаем  являются  так 

 
69 
«Инновационное развитие и востребованность науки в современном Казахстане»
называемые  компартментные  модели.  Они  представляют  объект  в  виде  резервуаров 
(компартментов) и связующих их каналов.  
Концептуально-балансовое  (компартментное)  моделирование  имеет  важное 
значение  в  изучении  биологического  круговорота  элементов  в  почвоведении  и 
геохимии. Модели геохимических циклов описывают миграцию и накопление зольных 
элементов  в  системе  "почва-растение",  формирование  биомассы  и  изменение  запасов 
органического вещества почвы. 
Матричные  модели  представляют  динамику  объекта  в  виде  последовательной 
смены состояний:  
a(t+1)=A*a(t), 
где a - вектор характеристик объекта, A-квадратная матрица воздействий, t- время.  
В общем случае матрица A может быть переменной, и ее элементы будут зависеть 
от  времени.  Матричные  модели  применимы,  если  динамика  свойств  объекта 
представима  в  виде  линейной  рекурсии.  Это  справедливо  для  квазистационарных 
состояний,  когда  режим  функционирования  системы  не  меняется.  Рассматриваемый 
тип  моделей  используется  преимущественно  для  описания  динамики  популяций  в 
экологии популяций и фитопатологии [7].  
Специфические  индивидуальные  модели  служат  для  описания  узкого  круга 
процессов, например взаимодействий типа "хищник-жертва".  
Информационное  обеспечение  математических  моделей  включает  системы 
поддержки  принятия  решений  (СППР),  геоинформационные  системы  (ГИС),  системы 
управления  базами  данных  (СУБД),  системы  основанные  на  знаниях  (СОЗ), 
автоматизированные  системы  управления  (АСУ),  системы  автоматизированного 
проектирования  (САПР),  среды  имитационного  моделирования.  Для  персональных 
компьютеров 
предложены 
системы, 
реализующие 
языки 
имитационного 
моделирования (SLAM II, GPSS, SIMULA, DINAMO) [2].  
 Количественное описание динамики агроэкосистем все еще связано с трудностями 
методического,  информационного  и  алгоритмического  характера.  Это  заставляет 
совершенствовать  средства  моделирования  и  прогнозирования  и  принципы 
интерпретации  его  результатов.  В  идеальном  случае  при  принятии  конкретных 
решений  на  практике  могут  найти  применение  практически  все  рассмотренные  выше 
типы моделей.  
 
Литература 
1.  Марчук Г.И. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды. М.: 
Наука, 1982, 319 с.  
2.  Хомяков  Д.М.  Оптимизация  системы  удобрений  и  агрометеорологические 
условия. -М.: Изд-во МГУ, 1991. -86 с.  
3.  Хомяков Д.М., Искандарян Р.А. Информационные технологии и математическое 
моделирование  в  задачах  природопользования  при  реализации  концепции 
устойчивого  развития // Экологические  и  социально-экономические  аспекты 
развития России в условиях глобальных изменений природной среды и климата. 
М.: Геос, 1997, С. 102-119.  
4.  Дмитриев Е.А. Математическая статистика в почвоведении. М.: МГУ, 1995, 320 с. 
5.  Бровкин  В.А.,  Денисенко  Е.А.,  Шульгин  Е.А.  Моделирование  конечной 
продуктивности агроценозов на основе функции состояния системы "агроценоз - 
внешняя среда" // Журнал общей биологии, 1991, т. 52, № 6, С. 855-862. 
6.  Дмитриев  А.А.  Алгоритм  прогноза  по  известному  спектру  частот // Вопросы 
агроэкологического  прогнозирования // Науч.-техн.  бюл. / РАСХН.  Сиб.  отд-е. 
СибНИИЗХим. Вып. 5. Новосибирск, 1991, С. 33-37.  
7.  Экология  и  безопасность  жизнедеятельности / Д.А.  Кривошеин,  Л.А.Муравей, 
Н.Н. Роева и др.; Под ред. Л.А. Муравья. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000, 447 с. 

 
70 
«Инновационное развитие и востребованность науки в современном Казахстане»
 
СИСТЕМА HASSP – ВСЕМИРНО ПРИЗНАННЫЙ ИННОВАЦИОННЫЙ МЕТОД 
ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ ПИЩЕВОЙ ПРОДУКЦИИ 
 
Г.А.Гиззатова 
 
Евразийский национальный университет им. Л.Н.Гумилева  
 
С давних времен безопасность пищевой продукции является одной из важнейших 
проблем  человечества.  Сейчас,  в  современном  мире,  с  внедрением  и  применением 
новейших  технологий  и  быстрым  развитием  мировой  торговли,  безопасность 
продуктов  питания  остается  вопросом,  требующим  своевременного  и  эффективного 
решения. 
Исторически  так  сложилось,  что  оценка  безопасности  пищевых  продуктов  была 
скорее  количественной,  чем  качественной.  Издавна  традиционные  методы  контроля 
сводились, как правило, к оценке качества и безопасности уже готовой продукции. При 
определении  приоритетов  в использовании  методов  оценки  рисков  часто  возникают 
трудности  при  сопоставлении  рисков,  которые  могут  быть  определены  субъективно, 
и выгод,  которые  могут  быть  выражены  конкретными  цифрами.  По понятным 
причинам,  выгоды  всегда  интересуют  предпринимателей  больше,  чем  затраты.  Тем 
логичнее  становится  применение  превентивных  механизмов  в сфере  безопасности 
пищевых продуктов. Система обеспечения безопасности пищевых продуктов на основе 
принципов HACCP — один из таких превентивных механизмов. 
HACCP  представляет  собой    систему  обеспечения  безопасности  пищевых 
продуктов  на  всех  этапах  жизненного  цикла,  предусматривающую  систематическую 
идентификацию,  оценку  и  управление  опасными  факторами  (рисками),  существенно 
влияющими на безопасность продукции. Среди опасностей, существующих в пищевых 
продуктах  и  в  пищевом  производстве,  рассматриваются  биологические,  химические 
или  физические.  Анализ  этих  опасностей  и  служит  фундаментом  для  определения 
критических  контрольных  пунктов  в  процессах  производства,  которые  необходимо 
контролировать,  чтобы  обеспечить  полную  безопасность  продуктов  питания. 
Концепцию  ХАССП  одинаково  можно  применять  в  компаниях  и  организациях  всех 
размеров  и  всех  форм  собственности.  Система  НАССР  была  впервые  создана  в 60-х 
годах  в  США  по  заказу  и  применялась  при  производстве  продуктов  питания  для 
американских астронавтов.  
Расширение  системы HACCP во  всём  мире  последовало  после  публикации  со 
стороны  Комиссии  «Кодекс  Алиментариус» ALINORM (нормы) 93/13. Комиссия 
«Кодекс  Алиментариус»  создана  совместно  «Организацией  по  пищевой  и 
сельскохозяйственной продукции» ООН и Всемирной организацией здравоохранения в 
начале 60-х  годов.  Стандарты,  руководящие  указания  и  рекомендации  «Кодекса 
Алиментариус»  являются  научно  обоснованной  базой  для  обеспечения  и  управления 
безопасностью и качеством продовольствия.  
Основной  целью HACCP является  защита  потребителя  путем  обеспечения 
высокого уровня безопасности пищевой продукции, для чего необходим комплексный 
подход,  охватывающий  все  этапы  цепочки  создания  этой  продукции – от  первичного 
производства  до  реализации  на  рынке.  Каждый  оператор  пищевого  бизнеса  (под 
оператором  пищевого  бизнеса  понимаются  участники  всех  стадий  жизненного 
процесса  пищевой  продукции,  в  первую  очередь,  предприятия-изготовители)  должен 
гарантировать, что безопасность выпускаемой им продукции не будет поставлена под 
угрозу ни на одном из этих этапов. 
Безопасность пищевой продукции обеспечивается следующими действиями: 
- законодательное установление минимальных санитарно-гигиенических требований; 

 
71 

жүктеу/скачать 5,59 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: