Тип работы: Отчет по практике
Предмет: Бухгалтерский управленческий учет
Страниц: 40
Год написания: 2018
ВВЕДЕНИЕ 3
1. Организационно-экономическая характеристика предприятия 6
2. Анализ использования трудовых ресурсов и фонда заработной платы предприятия 13
3. Анализ учета начисления заработной платы 20
4. Совершенствование труда и занятости на предприятии 26
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 35
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 39
Учебная работа № 379686. Тема: Учёт труда и начисление заработной платы работников
Выдержка из подобной работы
Услoвия тpуда и мoтивация
……4. Основные понятия и обозначения.
1.5. Алгебра образов.
2.
Моделирование среды.
3.
Аппарат ФРО.
3.1. Биологический
нейрон.
3.2. Формальная модель нейрона.
3.3. Задача построения ФРО.
3.4.
Распознавание пространственно-временных образов.
4.
База знаний.
5.
Система построения и
исследования нейронных сетей (СПИНС).
5.1. Актуальность системы.
5.2. Общая коцепция системы.
5.3. Конструкторы сетей. Библиотеки шаблонов.
5.4.
Организация вычислений в сети.
5.5.
Анализаторы работы сети.
5.6.
Реализация блока оценки состояния.
5.7.
Реализация модели среды.
5.8.
Пример работы программы.
5.9.
Перспективы развития системы.
·
Заключение.
·
Благодарности.
·
Литература.
Сокращения и обозначения.
Принятые сокращения
ААУ – автономное адаптивное управление
БД – блок датчиков
БЗ – база знаний
БОС — блок оценки состояния
БПР – блок принятия решений
ГИП – графический интерфейс пользователя (GUI)
ИО – исполнительный орган
НРС – недетерминированный автомат Рабина-Скотта
НС – нейронная сеть
МНРС – модифицированный недетерминированный автомат
Рабина-Скотта
ОУ – объект управления
ПВО – пространственнно-временной образ
СВ — случайная величина
СПИНС – система построения и исследования нейронных сетей
УС – управляющая система
ФР – функция распределения
ФРО – аппарат формирования и распознавания образов
Принятые обозначения
— множество неотрицательных
целых чисел
— граф со множеством вершин V и множеством ребер N
— ребро,
направленное из вершины i в
вершину j
— взаимнооднозначное
отображение множества X на множество Y
— множество конечных
подмножеств множества X
R[a,b]
– множество вещественных чисел на [a,b]
BN — пространство двоичных векторов размерности N
— пустое слово из
множества входных слов КА
0 – ложь в выражении трехзначной логики
1 – истина в выражении трехзначной логики
— неопределенность в
выражении трехзначной логики
— есть
подвектор (совокупность выбранных компонент) вектора
— класс Y является потомком класса
X
1.
Введение.
1.1. Введение и задачи работы.
При
современном уровне развития техники, когда даже бытовая техника оснащается
микропроцессорными устройствами, возникла потребность в интеллектуальных
адаптивных системах управления, способных приспосабливаться к очень широкому
диапазону внешних условий. Более того, возникла потребность в универсальной
технологии создания таких систем. Научный опыт человечества свидетельствует о
том, что в природе можно найти великое множество ценных идей для науки и
техники. Человеческий мозг является самым удивительным и загадочным созданием
природы. Способность живых организмов, наделенных высшей нервной системой,
приспосабливаться к окружающей среде может служить призывом к подражанию
природе или имитации при создании технических систем.
Среди
имитационных подходов выделяется класс нейросетевых методов. Нейронные сети
(НС) нашли широкое применение в областях искуственного интеллекта, в основном
связанных с распознаванием образов и с теорией управления. Одним из основных
принципов нейрос…