«Информационные технологии управления персоналом»

 "1С:Бухгалтерия 8" обеспечивает решение всех задач, стоящих перед бухгалтер-ской службой предприятия, если бухгалтерская служба полностью отвечает за учет на предприятии, включая, например, выписку первичных документов, учет продаж и т.д. Предметная область, автоматизируемая "1С:Бухгалтерией 8", иллюстрируется следую-щей схемой, представленной на рисунке 1 приложения А.

Основным способом отражения хозяйственных операций в учете является ввод документов конфигурации, соответствующих первичным документам бухгалтерского учета. Кроме того, допускается непосредственный ввод отдельных проводок.

Учет товаров, материалов и готовой продукции реализован согласно ПБУ 5/01 "Учет материально-производственных запасов" и методическим указаниям по его при-менению. Поддерживаются следующие способы оценки материально-производственных запасов при их выбытии:

- по средней себестоимости;

- по себестоимости первых по времени приобретения материально-производственных запасов (способ ФИФО);

- по себестоимости последних по времени приобретения материально-производственных запасов (способ ЛИФО).

"1С:Бухгалтерия 8" предоставляет возможность ведения бухгалтерского и нало-гового учета нескольких организаций в общей информационной базе, причем в роли отдельных организаций могут выступать индивидуальные предприниматели. Это удобно в ситуации, когда хозяйственная деятельность этих организаций тесно связана между собой: в текущей работе можно использовать общие списки товаров, контрагентов (деловых партнеров), работников, собственных складов и т.д., а обязательную отчетность формировать раздельно.

Благодаря возможности учета деятельности нескольких организаций в единой информационной базе, "1С:Бухгалтерия 8" может использоваться как в небольших ор-ганизациях, так и в холдингах со сложной организационной структурой.

В иерархических нейронных сетях происходит группировка сигналов от рецепторов и формирование обобщенных признаков объектов. Иерархические нейронные сети могут обеспечивать достаточно сложное поведение, состоящее из нескольких согласованных между собой действий в соответствии с целями поведения и планом действий.

Преимущества иерархических архитектур – более развитая способность к обобщению, отсутствие жестких ограничений на типы представимых отображений с сохранением простоты нейронной функции и свойства массивной параллельности при обработке информации.

Рассмотрим иерархическую архитектуру с конфигураций входных и выходных звезд Гроссберга.

Нейрон в форме входной звезды имеет N входов X1.XN, которым соответствуют веса W1.XN, и один выход Y, яв-ляющийся взвешенной суммой входов. Входная звезда обучается выдавать сигнал на выходе всякий раз, когда на входы поступает определенный вектор. Таким образом, входная звезда является детектором совокупного состояния своих входов. Процесс обучения представляется в следующей итерационной форме:

Темп обучения  имеет начальное значение масштаба 0.1 и постепенно уменьшается в процессе обучения. В процессе настройки нейрон учится усредненным обучающим векторам.

Выходная звезда Гроссберга выполняет противоположную функцию - функцию командного нейрона, выдавая на выходах определенный вектор при поступлении сигнала на вход. Нейрон этого типа имеет один вход и M выходов с весами W1.M, которые обучаются по формуле:

Рекомендуется начать c  порядка единицы и постепенно уменьшать до нуля в процессе обучения. Итерационный процесс будет сходиться к собирательному образу, полученному из совокупности обучающих векторов.

Особенностью нейронов в форме звезд Гроссберга является локальность памяти. Каждый нейрон в форме входной звезды помнит "свой" относящийся к нему образ и игнорирует остальные. Каждой выходной звезде присуща также конкретная командная функция. Образ памяти связывается с определенным нейроном, а не возникает вследствие взаимодействия множества нейронов в сети.