Научные стремления 2011-1

внешних сил деформируется и смещается так, чтобы наилучшим образом соответствовать границе [3].

2)Фильтрация. Фильтрация может использоваться не только для подавления шумов на изображении, но и для сглаживания контуров [4].

3)Морфологическая обработка. Морфологическая операция размыкания позволяет получать гладкие контуры [4]. Размыканием бинарного

изображения А структурирующим элементом В обозначается и задается выражением

(1)

Размыкание отсеивает все объекты, меньшие чем структурный элемент, но при этом помогает избежать сильного уменьшения размера объектов. Размыкание идеально подходит для удаления линий, толщина которых меньше, чем диаметр структурного элемента [5].

4) Функциональная аппроксимация. В случае аппроксимации,

рассматривая границу объекта как некую функциональную зависимость, возможно подобрать вид функциональной зависимости и оценить еѐ параметры. Для оценки неизвестных параметров можно использовать один из методов оптимизации, например – нелинейный метод наименьших квадратов

[6].

Эффективность разработанных алгоритмов сглаживания контуров клеток исследовалась как на смоделированных изображениях, так и на экспериментальных данных. В качестве критерия эффективности для сравнения алгоритмов используется точность сегментации (формула 2) [2].

логическое «исключающее или»; + – логическое «и».

Автоматическая сегментация изображений проводилась методом, опубликованным в работе [2].

Результаты. Анализ и сравнение разработанных алгоритмов выполнены на смоделированных клеточных объектах с различной исходной точностью сегментации. В таблице 1 представлены результаты оценки точности сглаживания границ объекта в зависимости от используемого метода.

1) Метод активных контуров. В ходе работы реализованы две модификации метода активных контуров на основе параметрических контуров: непосредственно параметрический контуры и сплайн-контуры [2]. В качестве внешних сил используется градиент интенсивности на изображении, зависящий от четырѐх параметров: эластичность (α), жесткость (β), вязкость (γ), вес внешних сил (w). Как следует из полученных данных, параметрические методы активных контуров сильно зависят от входных параметров, что значительно затрудняет их использование в ходе анализа экспериментальных данных.

741

2)Морфологическая обработка и фильтрация. Наилучшие результаты сглаживания на смоделированных изображениях получены при использовании квадрата наименьшего размера. Наихудшие – при использовании круга наименьшего диаметра. Поэтому, для исследования метода на экспериментальных данных выбраны следующие структурные элементы: квадрат, ромб, круг. Все элементы обладают минимально возможным размером.

В таблице 1 представлены результаты оценки точности сглаживания в зависимости от используемого структурного элемента на девяти различных масках. Применение морфологических методов обработки целесообразно для объектов с изначально высокой точностью сегментации. Однако увеличение точности сегментации не является значительным и не превосходит 5%. Наихудшие результаты сглаживания получены при использовании ромба в качестве структурного элемента. При изначально низкой точности сегментации объекта использование операции размыкания приводит к почти полному его уничтожению. Таким образом, морфологическую обработку следует применять для объектов, неимеющих сложной изогнутой формы.

Для улучшения качества сглаживания границ сегментируемых объектов можно использовать морфологическую обработку и фильтрацию к полутоновым изображениям до начала бинаризации. В этом случае бинарное изображение (маска) строится по сглаженному изображению. В качестве структурных элементов для замыкания выбраны: круг, квадрат и ромб минимальных размеров. Как следует из примера фильтрации на смоделированных изображениях, наилучшие результаты получены для медианного фильтра размером 3х3. На экспериментальных изображениях наихудшие результаты получены при использовании ромба и круга в качестве структурных элементов. Использование квадрата позволяет получить точность сравнимую с использованием медианного фильтра.

3)Функциональная аппроксимация. Если для ядер рассматривать зависимость расстояния (от центра ядра до его границы) от полярного угла в полярной системе координат, то данная характеристика информативна, построенная по ней функция может использоваться для сглаживания границ объектов. Из данных представленных на рисунке 1 следует, что зависимость расстояния (от центра ядра до его границы) от угла наиболее близка к синусоидальной функции:

(3)

Параметры синусоиды оценены с использованием нелинейного метода наименьших квадратов (НМНК) (см. таблицу 1). Рассмотрено пять вариантов определения весовых факторов в НМНК: 1) равны 1; 2) пропорциональны значениям корня квадратного из интенсивностей флуоресценции в пикселях на границе; 3) обратно пропорциональны корню из интенсивности пикселей; 4) пропорциональны значениям интенсивностей на границе; 5) обратно пропорциональны интенсивностям пикселей.

742

Рисунок 1 - Зависимость расстояние от центра до границы от полярного угла

Наихудшие результаты синусоидальной аппроксимации границ клеток получены при использовании весовых коэффициентов обратнопропорциональных интенсивности флуоресценции в пикселях на границе. Использование в качестве коэффициентов нормированных интенсивностей позволяет получить результаты схожие с результатами при отсутствии взвешивания: точность сегментации значительно увеличивается для объектов с низкой исходной точностью сегментации.

Таблица 2 - Результаты сглаживания границ клеток различными методами

Примечание: а- круг; б – квадрат; в – ромб.

На рисунке 2 показаны результаты сглаживания контуров объекта.

Рисунок 2. Результаты синусоидальной аппроксимации

а) Идеальный контур б) Сегментированный контур в) Контур после морфологической обработки г) Синусоидальная аппроксимация

Выводы. В работе реализованы и исследованы четыре алгоритма сглаживания границ биологических объектов люминесцентных изображений. Результаты сглаживания границ объектов значительно зависят от начальной

743

точности сегментации исходного объекта. Так для объектов с изначально высокой точностью аппроксимации наиболее эффективными являются методы морфологической обработки и фильтрации. Однако использование морфологической обработки для плохо сегментированных объектов приводит к почти полному уничтожению данных объектов. В последнем случае необходимо использовать метод на основе синусоидальной аппроксимации.

Литературные источники

1)А. В. Феофанов. Спектральная лазерная сканирующая конфокальная микроскопия в биологических исследованиях. Успехи биологической химии. т. 47. 2007. стр. 371-410.

2)Y. U. Lisitsa at all. Fully-automated segmentation of tumor nuclei in canсer tissue images. The 11th International Conference on Pattern Recognition and Information Processing

(PRIP‘2011). 2011. Minsk.

3)Kass M., Witkin A., and Terzopoulos D., Snakes: Active contour models// Int. J. Comput. Vis., vol. 1, pp. 321–331, 1987.;

4)Carpenter A. E. at all. CellProfiler: image analysis software for identifying and quantifying cell phenotypes// Genome Biology. -2006. -№7. -С.100.1-100.10

5)Шапиро Л., Стокман Дж.. Компьютерное зрение. изд. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. - 752 с.

6)Вапник В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. М.: Наука, 1979. 448 с.

Y.U. Lisitsa 1, M.M. Yatskou 1, V.V. Apanasovich 1, T.V. Apanasovich 2

THE SMOOTHING-CONTOUR ALGORITHMS FOR ANALYSIS OF BIOLOGICAL OBJECTS IN THE LUMINISCENCE IMAGES

1 Belarusian State University, Minsk

2Jefferson Breast Care Center, Philadelphia

Summary

In this work four smoothing-contour algorithms for analysis of biological objects in the luminescence images have been implemented and investigated: the method of active contours, the method based on filtering, morphological method and the method of functional approximation. The comparative analysis of these methods with the aim of an estimation of the found object borders is performed. The best results have been obtained for methods of morphological processing and sinusoidal approximation.

744

УДК 004.652

В.С. Магуйло

УПРАВЛЕНЧЕСКИЙ УЧЕТ АРЕНДЫ И ЕГО АВТОМАТИЗАЦИЯ

Брестский государственный технический университет, Брест

Актуальность темы. На каждом предприятии в целях оптимального управления ведется необходимый управленческий учет. Управленческий учет – это совокупность методов и процедур, обеспечивающих подготовку и представление информации для планирования, контроля и принятия решений на разных уровнях управления предприятием. Управленческий учет – это внутренний учет, главными критериями которого являются объективность и полезность получаемой информации. Каждое предприятие самостоятельно вырабатывает свою форму ведения управленческого учета и средства ее автоматизации, так как его ведение по законодательству Республики Беларусь не регламентировано жесткими стандартами и нормативными актами. Управленческий учет основывается на данных бухгалтерского учета, которые, как правило, аккумулированы в предназначенной для этого базе данных. Поэтому целесообразно включение задач управленческого учета в базу данных бухгалтерского учета, формируя, тем самым, на предприятии единую базу данных для учета и управления. В частности, управленческий учет арендных отношений имеет много специфических элементов: расчет и обоснование арендной платы, учет составляющих ее показателей, учет множества необходимой документации по каждому объекту. Как правило, это набор таблиц, разработанных в MS Excel и файлов MS Word. Для автоматизации управленческого учета арендных отношений целесообразна доработка функций системы автоматизации бухгалтерского учета, используемой на предприятии. Такая доработка будет востребована в связи с динамичным развитием рынка аренды недвижимости в Республике Беларусь, о чем свидетельствует строительство в Минске таких бизнес-центров, как «Silver Tower», "HERMES", "Альянс", «Royal Plaza», торгового комплекса «Центральный рынок строительных материалов в Уручье», многофункционального центра "Grand Fashion Mall", торгово-офисного центра "Омега" в Витебске, специализирующихся на сдаче в аренду торговых, офисных и других нежилых помещений.

Целью исследования является разработка модели управленческого учета арендных отношений и ее автоматизация в рамках типовой конфигурации «1С: Предприятие. Бухгалтерский учет» от ОДО Юкола-Инфо.

Материалы и методы исследования. Предметом исследования является управленческий учет арендных отношений в ООО «Будаўнічы рай», г. Брест. Методологической базой исследования являются общенаучные методы, а также методы теории баз данных.

Основной вид деятельности ООО «Будаўнічы рай» – сдача в аренду собственных и взятых в лизинг торговых площадей рынка строительных материалов и услуг (171 торговый павильон с общей площадью 4 695,6 м2).

745

Согласно статье 577 Гражданского кодекса Республики Беларусь от 7 декабря 1998г. № 218-3 аренда – это договор, согласно которому арендодатель обязуется предоставить арендатору имущество за плату во временное пользование. В договоре аренды обязательно оговариваются сроки аренды, сумма арендной платы за месяц и прочие условия. Все изменения условий договора аренды оформляются отдельным документом – дополнительным соглашением.

Для управленческого учета арендных отношений может быть предложена следующая модель базы данных:

Рисунок 1 - Схема базы данных управленческого учета арендных отношений

В предлагаемой модели «Журнал документов по аренде» предназначен для упорядочения договоров аренды и всех вытекающих документов – дополнительных соглашений, актов передачи и возврата. Причем предусмотрена привязка файлов с текстами документов в формате MS Word, их просмотр, редактирование и создание.

По положению «О порядке определения размеров арендной платы при сдаче в аренду торговых мест на рынках и торговых объектах в торговых центрах государственной и частной форм собственности», утвержденного Указом Президента Республики Беларусь от 23 октября 2009 г. № 518 «О некоторых вопросах аренды и безвозмездного пользования имуществом», размер арендной платы рассчитывается исходя из площади торгового места и ставки арендной платы за 1 м2. При этом ставка арендной платы определяется путем умножения базовой ставки на повышающие (понижающие) коэффициенты, предусмотренные настоящим Положением [1].

Таким образом, в общем случае арендная плата рассчитывается по формуле [3]:

Апл = Sар x СТбаз x К(I),

где Апл – арендная плата – стоимость аренды недвижимого имущества в установленном договором периоде;

746

Sар – арендуемая площадь – площадь недвижимого имущества, сдаваемая в аренду, размер которой определяется по техническому паспорту, а если это невозможно – путем обмера помещений комиссией арендодателя;

СТбаз – базовая ставка арендной платы – стоимость аренды 1 м2 арендуемой площади недвижимого имущества в месяц;

К(I) – понижающие и повышающие коэффициенты к базовой ставке СТбаз арендной платы.

Базовая ставка арендной платы по Приложению к Положению для г. Бреста составляет 0,7 базовых величин (24 500 рублей) [1]. Согласно Положению, если размер арендной платы за торговые места не обеспечивает арендодателям торговых мест возмещения амортизационных отчислений, налогов, сборов, других обязательных платежей, уплачиваемых ими в бюджет в соответствии с законодательством, расходов, связанных с содержанием и функционированием торгового объекта, и получения прибыли в размере, необходимом для его развития, к ставкам арендной платы применяются повышающие коэффи-циенты. Повышающие или понижающие коэффициенты устанавливаются решениями облисполкомов. Так для ООО «Будаўнічы рай» ныне действующие повышающие коэффициенты к ставке арендной платы были приняты решением Брестского облисполкома от 28 июля 2010г. № 737 [2].

Для автоматизации присвоения павильонам назначенных облисполкомом коэффициентов предлагается применять специальную обработку, позволяющую назначать новые коэффициенты в групповом режиме и записывать их значения в таблицу истории для каждого павильона.

Расходы арендодателя по содержанию, эксплуатации, текущему ремонту арендуемого недвижимого имущества, отоплению, энергоснабжению, связи, коммунальным и другим услугам не включаются в арендную плату и оплачиваются арендатором отдельно по договоренности сторон на основании фактических затрат. Таким образом, выписываемый по договору аренды счет на оплату включает сумму арендной платы в месяц, включая НДС, коммунальные и прочие платежи в соответствии с фактическими показателями затрат, необходимых для эксплуатации арендуемого помещения (электроснабжение, отопление, водоснабжение и т.п.). В связи с этим по каждому павильону выполняется регистрация показателей счетчиков при помощи специального документа «Показатели». Некоторые затраты, а именно: вывоз мусора, охрана и др., делятся между павильонами пропорционально площади. Расчет суммы к оплате и формирование счетов на оплату осуществляется в отдельном документе на основании документа «Показатели» с учетом известных расценок, размеров распределяемых затрат и сумм предоплаты за прошлый месяц.

Один из подходов к управленческому учету подразумевает систему сбора и интерпретации информации о затратах, издержках и себестоимости продукции, то есть это расширенная система организации учета для целей контроля за деятельностью предприятия.

747

По учетной политике ООО «Будаўнічы рай» определяет момент реализации – по отгрузке. Поэтому в бухгалтерском учете реализация услуг по аренде отражается следующими проводками:

Таблица 1 - Отражение хозяйственных операций по аренде в бухгалтерском учете

Особенностью учета фактических затрат на содержание павильонов является то, что по данным бухгалтерского учета блоки павильонов объединены в инвентарные объекты основных средств (группа ОС – сооружения) и все затраты отражаются укрупнено по дебету счета 20, а не по каждому павильону.

В предлагаемой модели справочник павильонов связан с типовым справочником объектов ОС, что позволит формировать множество необходимых отчетов по затратам, как в разрезе блоков павильонов, так и по каждому павильону в отдельности.

Выводы. Управленческий учет является связующим звеном между учетным процессом и управлением предприятия. Автоматизация управленческого учета в единой базе данных с бухгалтерским учетом позволит повысить его качество, оперативность и достоверность, а также оптимизировать рабочее место экономиста.

Внесенные нами доработки в типовую конфигурацию «1С: Предприятие» позволяют автоматизировать управленческий помещений, сдаваемых в аренду, расчет и начисление арендной платы по ним, а также упорядочить весь документооборот по вопросам аренды, расширить формируемые отчеты на базе данных бухгалтерского учета.

Литературные источники

1.Указ Президента Республики Беларусь «О некоторых вопросах аренды и безвозмездного пользования имуществом», 23 окт. 2009 г. // Нац. реестр правовых актов Респ. Беларусь. – 2009. – № 518. – 1/12068.

2.Решение Брестского областного исполнительного комитета «Об установлении повышающих коэффициентов к ставке арендной платы на рынках и торговых центрах частной формы собственности», 31 марта 2010 г. // Нац. реестр правовых актов Респ. Беларусь. – 2010. – № 737. – 9/30884.

3.Подобед Т.А. Пособие для бухгалтеров "Аренда недвижимости: бухгалтерский и налоговый учет"/ Т.А. Подобед // Центр бухгалтерской аналитики ООО

«ЮрСпектр» . – 2010.

748

V.S. Mahuilo

THE MANAGEMENT ACCOUNTING OF RENT AND ITS AUTOMATION

Brest State Technical University, Brest

Summary

Work is devoted working out of model of the management accounting of rent relations and its automation. At each enterprise with a view of optimum control the necessary management accounting is conducted. Each enterprise independently develops the form of conducting management accounting and means of its automation as its conducting under the legislation of the Republic of Belarus is not regulated by rigid standards and statutory acts. Management accounting is based on data of financial accounting which, as a rule, are accumulated in the database intended for it. Therefore inclusion of problems of management accounting in the database of financial accounting is expedient, forming, thereby, at the enterprise the uniform database for the account and management.

749

УДК 681.3

Н.Н. Масалитина

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ АНТИКРИЗИСНОЙ УСТОЙЧИВОСТЬЮ

ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ СИСТЕМЫ

Учреждение образования «Гомельский государственный технический университет имени П.О. Сухого», Гомель

Актуальность. Принятие решения по управлению производственной системой в условиях кризиса отличается особой сложностью вследствие высокой скорости изменения параметров системы, а также критериев выбора оптимальной альтернативы; больших потерь в случае реализации неоптимального управляющего воздействия. В таких условиях возможность автоматизации ряда этапов подготовки решения существенно повышает качество управления.

В настоящее время существует значительное количество программных комплексов, позволяющих решать отдельные задачи антикризисного управления производственной системой.

Среди них следует выделить специализированные системы поддержки принятия решений (СППР) в кризисной ситуации («Сталкер», экспресс-система антикризисного контроллинга предприятия «Кризис-Эксперт», инструментальная система поддержки антикризисного управления [1–2]), а также СППР, не адаптированных к условиям кризиса (автоматизированные системы выбора оптимальных решений на основе анализа экспертных оценок, анализа финансового состояния организации, анализа риска и управления чрезвычайными ситуациями, моделирования технологического процесса и др.

[3–4]).

Вместе с тем проблема автоматизированной поддержки принятия решений по антикризисному управлению остается не достаточно проработанной, так как не решены следующие основные задачи:

–диагностика стадий кризисного процесса, предшествующих экономической несостоятельности;

–обоснование выбора оптимальных тактических и оперативных антикризисных мер, эффективных на ранних стадиях антикризисного управления (до введения внешнего управления).

Разработка СППР, учитывающей специфику кризисного процесса и позволяющей решать задачи тактического и оперативного управления предприятием на ранних стадиях кризиса (до наступления экономической несостоятельности), является целью данного исследования.

Результаты исследования и их обсуждение. Для достижения указанной цели была собрана информация о кризисных и антикризисных процессах, имевших место на белорусских промышленных предприятиях в течение пяти лет. На основе системного подхода выполнена объектная декомпозиция изучаемого явления (кризисного процесса производственной системы), выявлены закономерности взаимодействия между основными элементами

750