Организационные основы построения многоуровневой информационно-вычислительной системы по селекционно-племенной работе: На прим. племенной работы с круп. рогатым скотом Калинингр. обл тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Лукьянова, Наталия Юрьевна

• Лукьянова, Наталия Юрьевна
• кандидат экономических наук
• 1998

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Лукьянова, Наталия Юрьевна

ВВЕДЕНИЕ.

1. ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ СЕЛЕКЦИОННО-ПЛЕМЕННОЙ РАБОТОЙ С КРУПНЫМ РОГАТЫМ СКОТОМ (КРС) МОЛОЧНОГО НАПРАВЛЕНИЯ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ (РФ). ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1. Анализ селекционно-племенной работы с КРС молочного направления в РФ.

1.2.Уровень автоматизации управления селекционно-племенной работой с КРС.

1.3.Постановка задачи совершенствования процесса управления племенным делом как многоуровневой системой обработки данных по селекционно-племенной работе с КРС молочного направления.

2. МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ И ПОСТРОЕНИЯ МНОГОУРОВНЕВОЙ ИНФОРМАЦИОННО-ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПО СЕЛЕКЦИОННО-ПЛЕМЕННОЙ РАБОТЕ С КРС МОЛОЧНОГО НАПРАВЛЕНИЯ.,.

2.1.Информационная модель системы обработки данных по селекционно-племенной работе с КРС.

2.2.Структуризация процесса обработки данных с учетом многоуровневой организации племенного дела.

2.3.Многоуровневая информационно-вычислительная система (ИВС) по селекционно-племенной работе с КРС.

3. ОРГАНИЗАЦИОННЫЕ ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ МНОГОУРОВНЕВОЙ ИВС ПО СЕЛЕКЦИОННО-ПЛЕМЕННОЙ РАБОТЕ С КРС МОЛОЧНОГО НАПРАВЛЕНИЯ.

3.1. Организация информационного обеспечения многоуровневой ИВС

3.1.1. Основные требования к организации информационного обеспечения.

3.1.2. Организация состава и структуры центральной базы данных.

3.1.3. Организация информационного обмена.

3.2.Организация математического обеспечения многоуровневой ИВС.

3.3. Состав и структура комплекса технических средств многоуровневой ИВС

3.4. Организация программного обеспечения многоуровневой ИВС.

3.4.1. Системное программное обеспечение;.

3.4.1.1. Операционные системы.

3.4.1.2. Системы управления базами данных.

3.4.1.3.Программное обеспечение удаленного доступа

3.4.2.Прикладное программное обеспечение.

4. ПРОЦЕДУРЫ АДАПТАЦИИ МНОГОУРОВНЕВОЙ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ПО СЕЛЕКЦИОННО-ПЛЕМЕННОЙ РАБОТЕ С КРС МОЛОЧНОГО НАПРАВЛЕНИЯ (НА ПРИМЕРЕ КАЛИНИНГРАДСКОЙ ОБЛАСТИ И ГУРЬЕВСКОГО РАЙОНА).

4.1 .Характеристика сельскохозяйственных предприятий (СХП)

Гурьевского района Калининградской области.

4.2.Информационное и математическое обеспечение задачи анализа результатов скрещивания КРС подсистемы "Анализ" многоуровневой ИВС.

4.3.Техническое и программное обеспечение задачи анализа результатов скрещивания КРС подсистемы "Анализ" многоуровневой ИВС.

5. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ МНОГОУРОВНЕВОЙ ИБС ПО СЕЛЕКЦИОННО-ПЛЕМЕННОЙ РАБОТЕ С КРС МОЛОЧНОГО

НАПРАВЛЕНИЯ.

5.1.Процедуры оценки эффективности функционирования информационных систем.

5.2.Оценка эффективности функционирования интегрированной базы данных многоуровневой ИВС.

5.3.Количественные характеристики многоуровневой ИВС на примере реализации задачи анализа результатов скрещивания КРС молочного направления подсистемы "Анализ").

ВЫВОДЫ.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Организационные основы построения многоуровневой информационно-вычислительной системы по селекционно-племенной работе: На прим. племенной работы с круп. рогатым скотом Калинингр. обл»

Актуальность темы исследования. Проблема обеспечения населения нашей страны сельскохозяйственной продукцией была и остается актуальной. Особую остроту она приобрела в последние годы, когда вследствие резкого спада производства отечественные товары уступили место импортным. Для выведения сельского хозяйства из создавшейся ситуации необходимо коренное совершенствование устоявшихся форм и методов ведения производства. При этом одним из приоритетных направлений является отрасль молочного скотоводства, отставание которой от мирового уровня на сегодняшний день можно оценить как катастрофическое. К примеру, генетический прогресс в странах Западной Европы и Северной Америки в среднем составляет более 100 кг молока на корову в год /51/, в то время как в нашей стране соответствующий показатель никогда не превышал 20 кг /64/. Для того чтобы разведение КРС стало экономически выгодным, необходимо значительно увеличить объемы производства продукции животноводства при одновременном снижении материально-денежных и трудовых затрат. По мнению академика Российской академии сельскохозяйственных наук (РАСХН) Л.К.Эрнста, одним из важнейших факторов, определяющих темпы роста производства продукции животноводства, является повышение эффективности селекционно-племенной работы /112/. Данная проблема должна решаться комплексно, затрагивая все уровни управления племенным делом, с использованием новых технологий, на основе достижений научно-технического прогресса и прежде всего возможностей вычислительной техники и современных информационных технологий, что подтверждают ведущие специалисты в области животноводства. Например, профессор Всероссийского НИИ племенного дела (ВНИИплем) И.М.Дунин считает, что селекционная работа "немыслима без широкого применения информационноуправляющих систем и должна быть переведена на современную научно-техническую базу" /31/.

В РФ вычислительная техника для обработки данных племенного учета впервые была применена в начале 60-х годов. Быстрыми темпами автоматизированные системы (АС) в селекции и разведении КРС внедрялись в 80-е годы в прибалтийских республиках, впоследствии этот процесс охватил некоторые области Украины, Белоруссии и Молдавии. В регионах нашей страны, где широко использовалась вычислительная техника в селекционно-племенной работе, темпы генетического улучшения скота были в 2-3 раза выше и составляли 30-35 кг молока в год в расчете на одну корову /91. Это дало основание для дальнейшего развития и использования информационных технологий в племенном деле. В этот период обсуждалась проблема проектирования многоуровневой информационной системы, что нашло отражение в /68, 110/. Однако подобные разработки по ряду причин не нашли поддержки. С распадом СССР и разрывом существовавших связей работа по автоматизации молочного скотоводства в Российской Федерации оказалась практически свернутой. Конец 80-х годов, ознаменованный переходом пользователей электронно-вычислительных машин (ЭВМ) на персональные компьютеры, совпал в нашей стране с экономическим кризисом, в результате чего от разработки АС в области селекции и разведения КРС отошло большинство разработчиков программных продуктов, а имеющиеся к тому времени информационные системы так и не были адаптированы для работы на персональных ЭВМ (ПЭВМ).

На сегодняшний день в РФ наблюдается неравномерность охвата автоматизацией племенного учета КРС: в центральных областях (Московской и Ленинградской) число хозяйств, вовлеченных в этот процесс, приближается к 100%, на периферии же этот показатель незначителен. Например, в Калининградской областа автоматизированным учетом в селекции и разведении КРС охвачены хозяйства одного района из тринадцати (что составляет около 12%).

Современная ситуация на рынке программных продуктов по селекционно-племенной работе с КРС молочного направления продуктивности такова, что многие эксплуатируемые на ПЭВМ информационные системы по сути являются повторением ранее разработанных программ для ЕС ЭВМ. При этом единственным крупным производителем АС является ВНИИплем, ведущий свои разработки в рамках проекта СЕЛЭКС-РОССИЯ. Однако, как отмечает профессор Всероссийского института разведения и генетики сельскохозяйственных животных (ВНИИРГЖ) В.М. Кузнецов, "основное внимание в такой информационной системе по молочному скотоводству концентрируется на компьютеризации ведения учета продуктивности и воспроизводства, а селекционным задачам уделяется значительно меньше внимания" /51/. Другие учреждения, в частности, Всероссийский НИИ животноводства (ВИЖ), ВНИИРГЖ, как правило, разрабатывают программные средства как инструментарий для своих научных исследований, не предназначенный для массового внедрения в сельскохозяйственных предприятиях (СХП). В то же время для СХП большинства регионов РФ актуальная проблема автоматизации управления селекционно-племенной работой не принята к разрешению: с одной стороны, сказываются известные экономические трудности, а с другой - преимущества автоматизации все еще до конца не осознаны. Отсутствие спроса и конкуренции не стимулируют разработку высококачественных АС по молочному скотоводству, удовлетворяющих современным требованиям.

Использование вычислительной техники и информационных технологий в племенной работе, осуществляемой на федеральном, областном, районном и местном уровнях управления селекцией и разведением КРС, дает ощутимый эффект. Так, в результате комплексной автоматизации племенного учета в регионах повысилось его качество и по различным оценкам в 15-30 раз сократились сроки составления отчетных документов /77,79/. Однако селекционно-племенная работа не ограничивается решением только учетных задач. Эффективность управления племенным делом во многом зависит от своевременного и качественного анализа, умения с достаточной степенью достоверности прогнозировать результаты селекции и выбирать наилучшие решения при их планировании. В решении селекционных задач принимают участие высококвалифицированные специалисты всех уровней. Однако в последние годы в силу причин экономического характера связи между селекционными центрами и региональными племенными службами ослабли, поэтому нагрузка по селекционно-племенной работе сместилась в областные племобъединения, которые на сегодняшний день не располагают инструментарием для полноценного управления племенным делом. В частности, отсутствует необходимая информационная база и программные средства, реализующие задачи анализа, прогнозирования и планирования результатов селекции на основе современных математических методов и новейших достижений в племенном деле. Поэтому процесс подготовки и принятия некоторых решений по селекционно-племенной работе с КРС на нижних уровнях управления необоснованно упрощен.

В то же время многоуровневый процесс подготовки и принятия решений базируется на обработке значительных объемов сложно структурированной информации, которая должна быть своевременной, непротиворечивой и полной. Данные племенного учета используются не только в структуре управления селекционно-племенной работой, в частности, научно-исследовательскими учреждениями и некоторыми другими организациями, поэтому необходимо организовать оперативный обмен информацией между ними как в областном масштабе, так и за пределами региона.

Анализ работ по применению вычислительной техники и построению на ее базе информационной системы по селекции и разведению КРС в СССР и

РФ /6, 9, 13, 19-20, 25, 51, 53, 63, 68, 82, 92-94, 96/ показывает, что практически неисследованными в рамках методологии автоматизации управления племенной работой являются функции анализа, прогнозирования и планирования. Не проработаны вопросы, связанные с автоматизацией многоуровневого процесса подготовки и принятия решений. При этом остается актуальной проблема оперативного межуровневого обмена данными и информацией, подготавливаемыми при помощи существующих АС племенного учета.

Отмечая назревшую необходимость коренного улучшения племенной работы, член-корреспондент РАСХН Ю.Н.Григорьев указывает на целесообразность "обеспечения централизованного управления селекционным процессом с помощью ЭВМ" /24/. Решение проблемы может быть найдено в создании многоуровневой ИБС по селекционно-племенной работе, которая позволит в комплексе на всех уровнях управления вести племенной и зоотехнический учет, осуществлять контроль, анализ, прогнозирование результатов племенной работы, ее планирование, регулирование и, кроме того, обеспечит оперативную связь между всеми заинтересованными организациями, в том числе в цепочке "наука-производство".

Вышеизложенное послужило основанием для выбора темы диссертационной работы и обусловило ее актуальность.

Цель и задачи исследования. Цель диссертации - повышение эффективности управления племенным делом в регионе посредством разработки и внедрения многоуровневой ИВС, обеспечивающей решение селекционных задач, а также оперативный межуровневый обмен данными и управляющей информацией с использованием информационных технологий для подготовки и принятия решений по селекции и разведению КРС.

Научная задача диссертационной работы - разработка методологии построения многоуровневой ИВС по селекционно-племенной работе с КРС молочного направления, которая предопределила необходимость:

- исследования организации и управления процессом селекции и разведения молочного скота в РФ;

- оценки состояния автоматизации управления селекционно-племенной работой в РФ и за рубежом;

- научного анализа существующей системы обработки данных по племенному делу с точки зрения многоуровневой организации процесса управления;

- обоснования состава и структуры информационного и технического обеспечения для организации многоуровневого процесса управления селекционно-племенной работой с КРС молочного направления в регионе;

- разработки алгоритмов реализации процессов подготовки и принятия решений по селекции и разведению КРС на районном и местном уровнях управления и соответствующего программного обеспечения, а также системы показателей для оценки качества функционирования многоуровневой ИВС.

Методологическая и информационная база исследования. В качестве объекта исследования выбрана система обработки данных по селекционно-племенной работе с КРС черно-пестрой породы в Калининградской области.

Теоретической и методологической базой для разработки концептуальных основ многоуровневой ИВС послужили положения раздела общей теории систем - теории многоуровневых иерархических систем, развитой в трудах Д.Мако, М.Месаровича, П.П.Пастернака, Т.Саати, И.Токахары /61, 73, 91/, а также теории экономических информационных систем, развитой в работах Е.С.Барановского, Н.Т.Барановского, М.А.Королева, А.И.Мишенина, Э.Н.Хотяшова /8,45-46, 108/ и других ученых. В исследовании использованы методологические основы автоматизации селекционно-племенной работы с КРС молочного направления, заложенные в трудах А.П.Баниса, Н.З.Басовского, В.И.Власова, В.П.Горяшина, Ю.Н.Григорьева, А.Г.Жирнова, В.И.Плунге, А.А.Цалитиса, С.Л.Федорова,

Л.К.Эрнста и ряда других авторов. Ими были разработаны основы организации информационного обеспечения племенной работы, методики машинной обработки данных племенного учета, сформулированы общие принципы построения информационных систем по селекции и разведению КРС, намечены пути развития автоматизации в молочном скотоводстве /9-10, 13,19,25-26,79,96,112/.

Информационную основу исследования составили нормативные документы по племенному делу, компьютерным и информационным технологиям и средствам, данные первичного племенного учета по КРС молочного направления в СХП Гурьевского района Калининградской области, годовые зоотехнические отчеты племенной службы областного, районного и местного уровней управления, штаны селекционно-племенной работы, статистическая отчетность и др.

В работе использованы следующие методы и приемы исследования: сравнение, системный анализ, дискриптивно-статистический, корреляционно-регрессионный анализ, статистические группировки, экспертные опросы и др.

Научная новизна диссертации заключается:

- в исследовании и теоретической разработке основ построения многоуровневой ИВС по селекционно-племенной работе с КРС в регионе как многоуровневой иерархической системы, в ходе которых определены, классифицированы по уровням и функциям управления и систематизированы по используемым математическим методам задачи племенного дела;

- в научном анализе отечественного и зарубежного опыта автоматизации управления селекцией и разведением молочного скота, базирующегося на существующих информационных системах;

- в методологии построения многоуровневой ИВС по селекционно-племенной работе с КРС молочного направления, обосновании состава и структуры информационного обеспечения полнофункциональной автоматизации управления племенным делом на областном, районном и местном уровнях, комплекса технических средств (КТС) многоуровневой ИВС, программного обеспечения, разработке алгоритмов и программ по анализу результатов скрещивания молочного скота на районном и местном уровнях, а также схемы оперативного межуровневого обмена данными и управляющей информацией посредством глобальной вычислительной сети Internet;

- в методике оценки качества функционирования многоуровневой ИВС и получении на ее основе количественных оценок эффективности системы.

Практическая значимость и апробация результатов исследования. Сформулированная выше научная задача исследования имеет практическую значимость, которая подтверждается тем, что ее решение выполнялось в 1996

- 1998 гг. в рамках договоров о научно-техническом сотрудничестве между СПГАУ, государственным СХП "Калининградское" по племенной работе (ГСХП) и Калининградским институтом переподготовки кадров и агробизнеса (КИПКА). Практическая ценность работы заключается в разработке методических и организационных основ построения многоуровневой ИВС, которые были использованы при комплексной автоматизации селекционно-племенной работы с КРС молочного направления. При этом алгоритмы, программное обеспечение и соответствующие методики можно использовать в управлении селекцией и разведением молочного скота в тех регионах, в которых ведется аналогичная с Калининградской областью племенная работа.

Результаты исследования апробировались в работе ГСХП, научно-исследовательском и учебном процессах КИПКА. Материалы диссертации докладывались на 2-й Научно-практической конференции "Проблемы активизации научно-технической деятельности в анклавном регионе России" (г.Калининград, 1996), Научно-практической конференции "О результатах научно-исследовательских работ в животноводстве и ветеринарии и их внедрение в практику сельскохозяйственного производства по итогам 1996 года и о задачах на 1997 год" (г.Калининград, Агропромышленный комитет администрации области, 1997), VI Международной конференции "Знание-Диалог-Решение" (г.Ялта, 1997), Научной конференции профессорско-преподавательского состава и аспирантов СПГАУ (г.Пушкин, 1998).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 5 работ общим объемом 1,3 п.л.

Структура работы. Сформулированные выше задачи исследования обусловили структуру настоящей работы, состоящей из введения, пяти разделов, заключения, списка использованных источников и приложения.

В первом разделе исследованы организация селекционно-племенной работы с КРС и процесс управления ею (в частности, систематизированы задачи племенной работы и выявлены актуальные задачи для автоматизации на уровнях области, района, СХП), проведен научный анализ состояния автоматизации селекционно-племенной работы (в рамках которого проанализированы АС, используемые в племенном деле в РФ и за рубежом), приведена расширенная постановка задачи исследования.

Во втором разделе предложена информационная модель системы обработки данных племенного учета, проведена структуризация процесса обработки данных с учетом многоуровневой организации племенного дела в РФ, поставлена задача создания многоуровневой ИВС по селекционно-племенной работе с КРС молочного направления, а также сформулированы основные принципы ее построения.

В третьем разделе рассмотрены организационные основы создания многоуровневой ИВС по селекционно-племенной работе с КРС молочного направления. Сформулированы основные требования к информационному обеспечению (ИО) системы, обоснован его состав и структура, описаны процедуры межуровневого информационного обмена в рамках многоуровневой ИВС. Рассмотрено математическое обеспечение системы. Обоснован состав и структура КТС многоуровневой ИВС. На основе проведенного анализа операционных систем (ОС), систем управления базами данных (СУБД), программного обеспечения (ПО) удаленного доступа предложен состав системного ПО. Описаны основные функции, реализуемые прикладным ПО многоуровневой ИВС.

В четвертом разделе приведена краткая природно-экономическая характеристика Гурьевского района Калининградской области. Рассмотрены процедуры адаптации системы обработки данных по селекционно-племенной работе на примере задачи анализа результатов скрещивания молочного скота по популяции КРС Гурьевского района на местном и районном уровнях управления селекцией.

В пятом разделе проанализированы существующие методики оценки эффективности АС. Определена эффективность функционирования интегрированной базы данных многоуровневой ИВС. Предложена методика оценки работы системы и на ее основе получены количественные характеристики для подсистемы анализа результатов скрещивания КРС молочного направления.

В этой связи на защиту выносятся:

- принципы построения многоуровневой ИВС по селекционно-племенной работе и структурная схема КТС;

- структура информационного обеспечения многоуровневой ИВС, а также схема организации межуровневого обмена данными и управляющей информацией в рамках разрабатываемой системы;

- состав системного программного обеспечения многоуровневой ИВС, алгоритмы и программное обеспечение, реализующие процессы решения задачи анализа результатов скрещивания КРС на районном и местном уровнях, а также задачи межуровневого обмена данными;

- методика оценки качества функционирования многоуровневой ИВС.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Лукьянова, Наталия Юрьевна

ВЫВОДЫ

1. Научный анализ системы обработки данных по селекционно-племенной работе с КРС молочного направления выявил, что она должна рассматриваться как многоуровневая иерархическая система в соответствии с многоуровневым построением процедур ведения селекционно-племенной работы, базирующихся на многоуровневой организации административно-хозяйственных субъектов.

2. Классификация и систематизация задач обработки данных племенного учета по уровням и функциям управления позволили установить отсутствие системной увязки задач селекции и разведения КРС по уровням и функциям управления при их решении, а также необоснованное упрощение некоторых задач анализа, прогнозирования и планирования на нижних уровнях и недостаточное согласование многоуровневого процесса их решения.

3. Обобщение отечественного и зарубежного опыта в области автоматизации управления селекцией и разведением молочного скота, а также проведенный анализ современных информационных систем в племенном деле выявил актуальность разработки организационных основ построения многоуровневой системы по селекционно-племенной работе с КРС молочного направления.

4. Создание информационно-вычислительной системы по селекционно-племенной работе должно базироваться на установлении и обосновании состава и структуры информационного, математического и программного обеспечения, а также комплекса технических средств для реализации функций управления многоуровневой системой и осуществления оперативного межуровневого обмена данными и управляющей информацией.

5. Разработка многоуровневой ИВС должна вестись на основе RAD-технологии (Rapid Application Development), предусматривающей постепенное наращивание функциональных возможностей системы, обеспечивающей широту охвата и глубину проработки проблем управления селекцией и разведением КРС и максимально реализующей предъявляемые к системе требования.

6. Количественные оценки качества функционирования ИВС должны устанавливаться в соответствии с многоуровневым принципом ее построения и включать оценку эффективности использования интегрированной БД, а также количественные характеристики работы многоуровневой ИВС (коэффициенты избыточности, вычислительной мощности, массовости, взаимосвязи, сложности расчетов, межуровневой взаимосвязи). На примере анализа данных по Калининградской области выявлено, что создание интегрированной базы данных на основе баз данных четырех автоматизированных систем племенного учета, используемых в регионе, в среднем на 74% эффективнее, чем их раздельное применение. При этом эффект достигается в результате взаимного обмена показателями между базами данных и возможности извлекать качественно новую информацию. Расчет количественных характеристик работы задачи "Анализ результатов скрещивания" подсистемы "Анализ" многоуровневой ИВС показал, что подсистема функционирует в среднем в 1,5 раза эффективнее по сравнению с традиционной реализацией.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Лукьянова, Наталия Юрьевна, 1998 год

1. Адров Д. Web-статистика. //Компьютер пресс. 1997. № 3. С.10-13.

2. Айламазян А.К. Информация и информационные системы. -М.> 1982. -160 с.

3. Автоматизированное рабочее место "СЕЛЭКС-РОССИЯ-ПЭВМ". //Описание применения. Академия менеджмента и агробизнеса Нечерноземной зоны РФ. С.-Пб., 1995. -98 с.

4. Автоматизированное рабочее место "СЕЛЭКС-РОССИЯ-ПЭВМ". //Руководство пользователя. Академия менеджмента и агробизнеса Нечерноземной зоны РФ. С.-Пб., 1995. -49 с.

5. Автоматизированное рабочее место специалиста по племенной работе. Ведение картотеки быков-производителей. //Руководство программиста. Академия менеджмента и агробизнеса Нечерноземной зоны РФ. С.-Пб., 1995.-25 с.

6. Александров Б.В., Басовский Н.З., Дмитриев Н.Г. и др. Племенная работа. Справочник. -М., 1988. 559 с.

7. Ахмадишин И.Н., Гайкович В.Ю., Тютюнников H.H. Реляционны СУБД: какую предпочесть? //Мир ПК. 1991. № 3. С. 25-30.

8. Барановский Е.С., Барановский Н.Т. Система экономической информации в сельском хозяйстве. -М., 1974. 207 с.

9. Басовский Н.З., Власов В.И. Информационные системы в селекции животных. -Киев, 1989. 208 с.

10. Басовский Н.З. Информационно-поисковые системы в селекции молочного скота. //Животноводство. -М.,1985, №5.-С. 15-17.

11. Басовский Н.З,, Попов В.П., Погодаев С.Ф. Селекция в животноводстве с применением вычислительной техники. -М., 1974. 55 с.

12. Басовский Н.З. Популяционная генетика в селекции молочного скота. -М., 1983. 256 с.

13. Бебнева Е.В., Божко В.П., Дик В.В. и др. Информационные системы в экономике. -М., 1996. 270 с.

14. Беляев Н.М. Применение электронных средств и микропроцессорной техники на животноводческих фермах в СССР и за рубежом. -М., 1991 .-32 с.

15. Болдаков В.И. Метод определения эффективности интегрированных баз данных. //В сб. научных трудов БД в автоматизированных региональных системах. -Киев, 1988. С. 183-187.

16. Вейцман К. Распределенные системы мини и микро-ЭВМ. -М., 1982. -382 с.

17. Власов В.И., Ильяков A.A., Малютина В.П. и др. Вычислительная техника в животноводстве. -Киев. 1989. 325 с.

18. Волоха П.Ф., Серокуров В.М. Племзавод Плосковский. -Киев, 1990. 96 с.

19. Гилл Ф. Unix и не думает отступать. //Компьютеруик-Москва. 1996. № 45. -С. 1,24-25,42-43.

20. Глушков В.М. Основы безбумажной информатики. -М., 1982. 552 с.

21. Гнездилов П.С. Племенной учет на ферме. -Кемерово, 1982. 46 с.

22. Григорьев Ю.Н. Повышение эффективности разведения скота в регионах. //Зоотехния. 1996.- № 11. С.2-3.

23. Григорьев Ю.Н. Применение вычислительной техники в животноводстве. //Тезисы докладов семинара-симпозиума "Компьютеризация в животноводстве". -П. Дубровицы, Московской обл., 1992.-С. 3-6.

24. Григорьев Ю.Н. ЭВМ на службе животноводства. -М., 1987. 165 с.

25. Гулд М., Екерсон В. Серверы реляционных СУБД. //Компьютеруолд-Москва. 1994. № 37. С 1-28.

26. Дейт. К. Введение в системы баз данных. -М., 1980. 463 с.

27. Доктрина о развитии российской науки. //Еженедельная международная газета "Поиск", № 29 (375), 13-26 июля 1996. С.З

28. Дрибас В.П. Реляционные модели данных. -Минск, 1982. 192 с.

29. Дунин И.М. Селекционная работа в молочном скотоводстве России. //Зоотехния. 1994,- № 9. С.2-4.

30. Дунин И.М., Сперанский А.Т., Харитонов С.Н. и др. Системы селекции молочного скота России. //Зоотехния. 1997. № 1.-С.2-7.

31. Евдокимов А.Д., Зимин Ю.К., Ковалев A.M. и др. Проектирование автоматизированных экономических информационных систем. -М., 1992. -61 с.34.3ельцер А. Состояние и перспективы рынка сетевых операционных систем.

32. Компьютеруик-Москва.1996. № 8. С.1-16. 35.3ельцер A. Poly Analyst решает задачи интеллектуального анализа данных. //Компьютеруик-Москва. 1996. № 46. - С. 1,27.

33. Инструкция по бонитировке крупного рогатого скота молочных и молочно-мясных пород. М, 1975. -30 с.

34. Инструкция по оценке быков молочных и молочно-мясных пород по качеству потомства. -М., 1976. -16 с.

35. Информационные хранилища: обзор технологий и продуктов. //Компьютеруик-Москва.1996. № 16. С.23-39.

36. Информационный комплекс для ПЭВМ. Формирование и обобщение результатов племенной работы в молочном скотоводстве на региональном уровне. //Руководство пользователя. ВНИИплем. -Лесные поляны Московской обл., 1994. -16 с.

37. Использование программируемых калькуляторов в биометрических и зоотехнических расчетах. Методические рекомендации. /Разр. Ю.П. Полупан. -Киев, 1988. 70 с.

38. Каплич B.B, Лукьянова Л.М. Проблемно-целевой анализ систем. //В сб. научных трудов VI Международной конференции "Знание-Диалог-Решение". т. 2. -Ялта, 1997. -С.177-186.

39. Каратыгин С.А., Тихонов А.Ф. Энциклопедия по СУБД. Paradox 4.5 for DOS. T.l. -M., 1994. -519 c.

40. Колесник H.H. Методика определения типов конституции животных. //Животноводство. -М., 1960 № 3. С. 48-51.

41. К новым горизонтам. //Компьютер пресс. 1997. № 3. С. 219-224.

42. Королев М.А., Клешко Г.Н., Мишенин А.И. Информационные системы и структуры данных. -М., 1977. 183 с.

43. Королев М.А., Мишенин А.И., Хотяшов Э.Н. Теория экономических информационных систем. -М., 1984. 223 с.

44. Кречетов Н., Иванов П. Продукты для интеллектуального анализа данных. //Компьютеруик-Москва.1997. № 14-15. С.32-39.

45. Кручинин С. Тенденции развития корпоративных информационных систем. //Компьютеруик-Москва.1996. № 9. С. 38-41.

46. Кузнецов В.М. Генетическая оценка молочного скота методом BLUP. //Зоотехния. 1995. № 11. С.8-15.

47. Кузнецов В.М. Разработка оптимальных программ селекций в молочном скотоводстве. //Зоотехния. 1996. № 1. С.5-13.

48. Кузнецов В.М. Создание информационных систем управления селекцией молочного скота. // Зоотехния. 1996.- № 10. С.2-10.

49. Леонг-Хонг Б., Плагман Б. Системы словарей-справочников данных. -М., 1986.-С. 311.

50. Лукьянов Б.В., Поташев A.B., Рак Н.Г. Новые информационные технологии в управлении сельскохозяйственным производством. -М., 1995. 68 с.

51. Лукьянова Н.Ю. Методология проектирования систем обработки данных в племенном учете. С.-Пб., 1996, 23 с. Рукопись представлена СПГАУ. Деп. в НИИТЭИагропрома 8 янв. 1997, № 238 ВС-96.

52. Майер Е.Е. Фрагментов много СУБД одна. //Компьютеруик-Москва.1995. № 38. - С. 45-46.

53. Мальцев В.Н. Информатизация АПК в условиях многоукладной экономики. //Вестник РАСХН. 1994. № 5. -С. 52-53.

54. Мангейм M.J1. Иерархические структуры. -М., 1970. 180 с.

55. Мартин Дж. Организация баз данных в вычислительных системах. -М., 1980. 660 с.

56. Меркурьева Е.К. Биометрия в селекции и генетике сельскохозяйственных животных. -М., 1970. 423 с.

57. Месарович М., Мако Д., Токахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. -М., 1973. 344 с.62 .Методика определения экономической эффективностиавтоматизированных систем управления в отрасли рыбного хозяйства. -М., 1982.-38 с.

58. Методические рекомендации по использованию ЕС ЭВМ для решения задач племенного дела в молочном скотоводстве. /Разр. Ю.Н. Григорьев. -Дубровицы, 1987. 47 с.

59. Методические рекомендации по использованию метода BLUP для оценки племенной ценности быков-производителей. /Разр. Кузнецов В.М., Шестиперов A.A., Егорова В.Н. -Л., 1987. 69 с.

60. Методические рекомендации по применению селекционно-генетических параметров в племенной работе. /Разр. Н.З. Басовский, Б.В. Завертяев В.П. Попов. -Л., 1974. 74 с.

61. Методические рекомендации по сбору информации и анализу данных племенного учета с использованием ЕС ЭВМ для селекционных центров по молочному скотоводству. /Разр. Абрамов А.И., Пашичев П.Л., Прозоров A.A. и др. -Вологда, 1988. 32 с.

62. Мещеряков В.Я. Определение сходства и различия между группами животных. //Животноводство. -М., 1983 № 4. С. 49-52.

63. Мякишев Д.В. Проектирование систем автоматизированной обработки данных: архитектура и базовые средства. -Пенза, 1995. 63 с.

64. Никоро З.С., Стакан Г.А., Харитонов З.Н. и др. Теоретические основы селекции животных. -М., 1968. 440 с.

65. Нормы и рационы кормления сельскохозяйственных животных. /Под ред. М.Ф.Томмэ. -М., 1969. -360 с.

66. Пастернак П.П. Системное моделирование экономических процессов в АПК. -М., 1985.- 176 с.

67. Петров В.В. Как выбрать WWW-сервер. //Мир ПК, 1997. № 3. С. 126-131.

68. Петров Ю. JAM зеркало эволюции 4GL. //Компьютеруик-Москва. 1997. № 1-2.-С.1,31-32.

69. Письмецо в конверте погоди, не шли . //Софт Маркет. 1997.№ 2-3.-С.22-26.77 .План племенной работы с КРС в хозяйствах Калининградской области на 1990 2000 гг. - Калининград, 1990. - 81 с.

70. Плохинский И.А. Биометрия. -М., 1970. 367 с.

71. Плунге В.И., Раманаускене В.Ю. АСУ в племенном животноводстве. //Животноводство. -М., 1980, № 2 С. 19-20.

72. Почвы Гурьевского района Калининградской области. Северо-западный Государственный проектный институт по землеустройству "СЕВЗАПГИПРОЗЕМ". -Калининград, 1976. 113 с.

73. Почвы совхоза им.Гурьева и рекомендации по их использованию. Северозападный Государственный проектный институт по землеустройству "СЕВЗАПГИПРОЗЕМ". -Калининград, 1981. 51 с.

74. Применение ЭВМ в животноводстве. //Тезисы докладов НТК. -Таллин, 1986.-124 с.

75. Проблемы планирования и управления: опыт системных исследований. /Под ред. Е.П. Голубкова, А.М,.Жандарова,-М,1987. -208с.

76. Проблемы программно-целевого планирования и управления /Под ред Г.С Поспелова.-М.,1981. -404 с.

77. Программный комплекс для ПЭВМ "Бонитировка молочного скота по районам и регионам с печатью субъектов управления (свод и анализ)". //Руководство пользователя. ВНИИплем. -Лесные поляны Московской обл., 1996.- 11с.

78. Резватова О.Н. Применение ЭВМ в сельском хозяйстве за рубежом. -Киев, 1986.-5 с.

79. Рекомендации по составлению перспективного плана племенной работы с молочным скотом в племенном хозяйстве. -М., 1985. -36 с.

80. Риккарди С. Базы данных. //PC Magazine. Russian edition. 1997. № 5. С. 104-109.

81. Робинсон С. Базы данных шагнули в Windows 95. //Мир ПК. 1996. № 7-8. -С.127-135.

82. Саати Т. Принятие решений: метод анализа иерархий. -М., 1993. -315 с.

83. Селекция КРС молочного направления продуктивности. Бонитировка коров молочного направления продуктивности. //5078003.0070-01 31. Описание применения. ЦентрсельхозАСУ. -М., 1990. 11 с.

84. Селекция КРС молочного направления продуктивности. Бонитировка коров молочного направления продуктивности. //5078003.0070-01 33. Руководство программиста. ЦентрсельхозАСУ. -М., 1990.- 28 с.

85. Селекция КРС молочного направления продуктивности. Бонитировка коров молочного направления продуктивности. //5078003.0070-01 90. Руководство пользователя. ЦентрсельхозАСУ. -М., 1990.- 16 с.

86. Сельскохозяйственный энциклопедический словарь. -М., 1989. 628 с.

87. Силуков В.А., Цалите В.Ф., Цалитис A.A. Обработка данных по системе "СЕЛЭКС". -М., 1981. 159 с.

88. Советский энциклопедический словарь. / Под общ. ред. Прохорова A.M. -М., 1982,- 1600 с.

89. Соколов A.B. Информационно-поисковые системы. -М., 1981. 152 с.

90. Соколов Н. Хранилища, которые мы выбираем. //Компьютеруик-Москва. 1997. № 6. С.47-50.

91. Соколов Р.В. Проектирование информационных систем в экономике. -С.-Пб., 1996. -97 с.101 .Социально-экономическая статистика. /Под ред. М.Г.Назарова.-М., 1981.464 с.

92. Справочник животновода. /Сост. Л.П.Прахов. -Нижний Новгород, 1991.256 с.

93. Справочник зоотехника. /Сост. Г.Н. Доброхотов. -М., 1980. 768 с.

94. Ташек Д. ODBC становится оптимальным решением для получения доступа к данным на уровне предприятия. PC Week, 1995. №8. -С. 43-44.

95. Типовые нормы времени на работы, связанные с научно-технической информацией. -М., 1989. 52 с.

96. Юб.Фосдик X. Направления развития SQL Server. //Компьютеруик-Москва. 1996. № 39. С. 36-37.

97. Ханенко В.Н. Информационные системы. -Л., 1988. С. 128.

98. Хотяшов Э.Н. Проектирование машинной обработки экономической информации. -М., 1987.-247 с.

99. Ю9.Шангин-Березовский Г.Н. Генетика с основами биометрии. -М., 1983. -400 с.

100. Ю.Шелков А.Н. Применение современных методов обработки информации. //Зоотехния. 1991. № 1.-С.74-76.

101. Шталь В., Раш Д., Шилер Р. и др. Популяционная генетика для животноводов селекционеров. -М., 1973. 439 с.

102. Система СЕЛЭКС в решении продовольственной программы СССР. /Сб. тезисов докладов конференции. -Рига, 1986. 140 с.

103. Юрин Д.В. Совершенствование обработки информации в управлении. -М., 1981.-160 с.

104. Bennet G. Cassell. Maxbull. Version 93.124. //User manual. Dairy Sience Virginia Tech. USA, 1993. Электронный источник.

105. Conlin J., Linn J., Steuernagel Expert system " Dairy Management Consultant " Version 1.0. //User manual. University of Minnesota. USA, 1991. Электронный источник.

106. Conlin J., Linn J., Steuernagel G. System "Dairy Feeding and Management Budget Estimator" Version 2.0. //User manual. University of Minnesota. USA, 1991. Электронный источник.

107. Costello S., Haase L.M. Herd summary user's handbook. Madison,USA,1992.-30p.

108. Dunham J.R. System " The Dairy Herd Analyzer". //User manual. Kansan State University. USA, 1992. Электронный источник.

109. Free BSD. USA, 1997. Электронный источник (http://www.freebsd.org).120.0pen system handbook. //A guide to building open system. Digital equipment corporation. USA, 1991. -225 p.

110. Postgresql: Features Comparison Chart. USA, 1997. Электронный источник (http://www.postgresql.org).

111. Rennhackkamp M. Database Server Comparison. 1997. Электронный источник (http://www.dbmsmag.com).

112. System "Dairy Champ " Version 2.0. //User manual. AgSource Software Services. Australia, 1996. Электронный источник.

113. System "Dairy Manager for Windows" Version 2.2. //User manual. AgSource Software Services. Australia, 1996. Электронный источник.

114. System " CowSearch " Version 9.0. //User manual. AgSource Software Services. Australia, 1996. Электронный источник.

115. Varner M., Levins D. An expert system "Dairy Expert". //User manual. Scotland, 1987. Электронный источник.

116. Web Compare. 1997. Электронный источник (http://webcompare.internet.com).185