بررسی کیفیت اطلاعات در اتخاذ و انتخاب سیستم‌های اطلاعات حسابداری

اختصاصی از فی لوو بررسی کیفیت اطلاعات در اتخاذ و انتخاب سیستم‌های اطلاعات حسابداری دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

چکیده :

 امروزه مدیریت کیفیت اطلاعات نقش حیاتی در فرآیند سیستم‌های اطلاعات حسابداری را دارد. بطوریکه تأیید و تصویب کیفیت اطلاعات (IQ) در جهان امروز در حال شناخته شدن و ظهور به عنوان یکی از اجزای شناخته شده در فرآیند کسب و کار در سازمان‌های مدرن می‌باشد و بطور خاص سطح کیفیت اطلاعات موضوعی حیاتی برای تمام فرآیندهای حسابداری شناخته شده است و این موضوع دارای تأثیر قابل توجیهی در فرآیند تصمیم‌گیری در کسب و کار است. لازم به ذکر است که امروزه سازمان‌‌های بزرگ تکیه شدیدی به استفاده از سیستم‌های اطلاعات حسابداری خود در فرآیندهای حسابداری دارند ولیکن این موضوع نیازمند رشد و توسعه از طریق ارائه دیدگاه‌های جدید جهت تصویب و تأیید هرچه بیشتر ابعاد کیفیت اطلاعات(IQ) و سیستم‌های اطلاعات حسابداری نتیجه آن منجر به توسعه یک چارچوب مشخص برای هدایت سازمان‌ها در پیاده‌سازی رویکرد انجام ترکیب کافی کیفیت اطلاعات (IQ) در سیستم‌های اطلاعاتی سازمان‌ها خواهد بود و از طرفی دیگر با شناسایی ابعاد کیفیت اطلاعات منجر به ارائه کمک به مدیریت‌ها در انتخاب و استفاده از سیستم‌های اطلاعات حسابداری تأثیرگذار خواهد بود.

فهرست :  

مقدمه

چارچوب‌های پژوهشی لازم برای مطالعه سیستم اطلاعات حسابداری

پژوهش مطالعه به منظور توسعه موضوع از طریق مصاحبه

اتخاذ مدل پردازش

نتیجه گیری

نوع فایل : Word

تعداد صفحات : 21 صفحه

دانلود پایان نامه بررسی و انتخاب انواع سیستمهای مختلف آیس بانک ICE BANK

اختصاصی از فی لوو دانلود پایان نامه بررسی و انتخاب انواع سیستمهای مختلف آیس بانک ICE BANK دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

بحث استفاده از مخازن ذخیره سرمایی (Cool Thermal Storage) از سالهای 1970 و 1980 آغاز گردید. در این زمان نیروگاه های تولید انرژی الکتریکی متوجه ضرورت کاهش پیک مصرف انرژی برای سهولت و حتی پیشرفت در امر تولید و توزیع شده بودند و در خیلی از موارد بخصوص در روزهای گرم سال، مقدار ماگزیمم مصرف انرژی در یک پروژه بیشتر به سهم دستگاهها و تجهیزات تهویه مطبوع اختصاص داشت.

در بررسی انجام شده در ایالات متحده مشخس گردید که در بسیاری از ایالتها تبرید در تابستان بیش از %35 کل برق مصرفی را بخود اختصاص داده است. (درنتیجه صحبت بر سر بهینه سازی ملیاردها دلار هزینه انرژی مصرفی می باشد).

در نتیجه صنعت به این امر توجه نمود که اگر بتوان تبرید را در زمان غیر یک مصرف انرژی به طریقی ذخیره نمود و بعداً مورد استفاده قرار داد بار مصرفی زیادی از دوش شبکه در زمان پیک مصرف برداشته خواهد شد و در نتیجه ظرفیت بیشتری برای مصارف دیگر در طول این زمان در دست خواهد بود و همچنین از ظرفیت اوقات غیر پیک مصرف انرژی نیز بطور کامل استفاده خواهد گردید.

در نتیجه بسیاری از شرکتها و نیروگاههای تولید کننده انرژی الکتریکی از راههای مختلف از جمله با تغییر تعرفه خود، اضافه کردن مبالغ قابل توجهی به قیمت مصرف در زمان پیک مصرف انرژی، تعیین مبلغی اضافه برای مصرف کننده بر اساس مقدار ماکزیمم انرژی مصرفی در طول یک ماه ( هزینه دیماند Demand) ) (و نه براساس مقدار کل انرژی مصرفی) وحتی تعیین وامها و سوبسید هایی برای ترغیب مصرف کننده ها به انتقال پیک مصرف انرژی خود به ساعتهای غیر پیک، سعی در انتقال قسمتی از انرژی الکتریکی از ساعات پیک مصرف به ساعات غیر پیک نمودند.

مخزن ذخیره یکی از این راههاست که کارکرد چیلرها را که از پرمصرف ترین دستگاههای تهویه مطبوع می باشند به ساعات دلخواه موکول می نماید. در اکثر موارد نیز هزینه ای که از کم کردن سایز چیلر صرفه جویی می گردد برای ساختن یک مخزن یا خرید آن کافی می باشد.

یکی از ضعف هایی که در اکثر پایان نامه ها به چشم می خورد مشخص نبودن منبع تک تک مطالب ذکر شده است؛ بطوریکه اگر خواننده به صحت بخشی از مطلب شک نماید بطور مشخص متوجه نخواهد شد که این بخش و یا این فرمول و یا حتی این جمله دقیقا از کدام منبع نقل شده است و لذا امکان پیگیری معتبر بودن آن امکان پذیر نبوده و یا با دشواری بسیار همراه خواهد بود. در این پایان نامه سعی گردیده تا تمام قسمتهای متن و حتی تک تک جملات با شماره هایی که داخل کروشه [ ] قرار گرفته اند به منبع مورد نظر ارجاع داده شوند ؛ بطوریکه خواننده بتواند خود صحت و یا میزان اعتبار تک تک جملات را بررسی و پیگیری نماید.

مطالبی که ناشی از اطلاعات شخصی یا دانسته ها یا نگرش مهندسی یا برداشت شخصی اینجانب گردآورنده این پایان نامه می باشد و یا در اثر پرس و جو و تحقیق اینجانب روشن گردیده است و دارای منبع مورد تایید بین المللی ای نمی باشد، کلا داخل کروشه [....... ] نقل میشود تا خواننده محترم پایان نامه خود در مورد صحت آن تصمیم گیری یا بررسی نماید.

مقدمه  5
چکیده  6
علائم و اصطلاحات بکار گرفته شده  7
فصل اول – معرفی کلی  8
فصل دوم – پارامترهای اصلی طراحی  22
فصل سوم – مقایسه سیستم های مختلف مخزن ذخیره  60
فصل چهارم – روش یخسازی بروی کویل (خارجی)  (External Melt Ice-On-Coil System)  62
فصل پنجم – روش یخسازی بروی کویل (داخلی) (Internal Melt Ice-On-Coil System)  70
فصل ششم – روش کپسولهای یخ    (Encapsulated Ice)  78
فصل هفتم – روش  نمک اوتکتیک   (Eutectic Salt Phase Change Material)  97
فصل هشتم –  توضیحی کوتاه در مورد روش یخسازی مستقیم (Ice Harvesting System)  104
فصل نهم –  توضیحی کوتاه در مورد روش مخزن ّ اب سرد ّ (Chilled Water Storage System)   106
فصل دهم –  پروسه طراحی  108

ضمیمه  - Aمثالی کاربردی در استفاده از مخزن ذخیره در صنایع لبنیات 

شامل 161 صفحه فایل word

انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information

اختصاصی از فی لوو انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

در فایل زیر شبیه سازی در انتخاب داده به کمک روش انتروپی ارائه شده است. داده ها از یک اکسل دریافت می شوند و سپس بعد از انتخاب بهترین داده در اکسل دیگری ذخیره می نماید.

توضیحات زیر با فرمول ها به صورت تایپ شده در وردی جداگانه در کنار شبیه سازی قرار داده شده است. 

اما برخی توضیحات در مورد الگوریتم انتخاب داده در زیر داده شده است:

معیار آنتروپی H(X) برای مجموعه اعداد نامنظم X بر اساس توزیع احتمالاتی P(X) به صورت زیر قابل‌بیان می‎باشد:

(21)                           

اگر مقادیر X1, X2, …, Xn به عنوان مقادیر تصادفی ورودی با تابع احتمالاتی P(X1), P(X2), …, P(Xn) تعریف شوند. در این صورت H(X) به صورت زیر قابل بازنویسی خواهد بود:

(22)                           

بر اساس دو رابطه (21) و (22) آنتروپی اغلب یک مقدار از عدم قطعیت را در نظر می‎گیرد. به منظور شفاف شدن بحث، فرض نمایید که متغیر X وجود از بیماری D را نشان می‎دهد. بنابراین اگر عدم قطعیت در مورد بیماری وجود نداشته باشد در این صورت  و یا اگر بیماری اصلاً وجود ندارد در این صورت  در نتیجه آنتروپی برابر با صفر می‎باشد. اگر وجود یا عدم وجود بیماری به صورت عدم قطعیت اعمال شود در این صورت  و مقدار آنتروپی برابر با 1 خواهد شد. به طور کلی اگر هر یک N بیماری دارای احتمال باشد در این صورت H(X) دارای بیش‌ترین مقدار log2(N) می‎باشد. برای تعمیم این بحث، مجموع آنتروپی با دو عضو X و Y به صورت زیر قابل‌بیان خواهد بود:

(23)      

با در نظر گرفتن عدم قطعیت برای یک سرای از داده‌ها، مقدار عدم قطعیت سایر متغیرها به صورت زیر تعریف می‌شوند:

(24)          

بنابراین مقدار کل آنتروپی به صورت زیر قابل‌بیان می‎باشد:

(25)  

به منظور مرتب‎سازی داده‎ها روش تقابلی به صورت فرموله می‎شود:

(26) 

مقدار عددی بزرگ برای فرمول (26) نشان از همبستگی بالا بین دو عضو X و Y می‌باشد و بالعکس. نحوه فرمول‌بندی برای روش تقابلی و آنتروپی در شکل 4 نشان داده شده است.

(27)                              

(28)                               

(29)                  

(30)                                           

(31)                                               

شکل 4. توزیع و انتخاب بر اساس تابع تقابلی

انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information

اختصاصی از فی لوو انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

در فایل زیر شبیه سازی در انتخاب داده به کمک روش انتروپی ارائه شده است. داده ها از یک اکسل دریافت می شوند و سپس بعد از انتخاب بهترین داده در اکسل دیگری ذخیره می نماید.

توضیحات زیر با فرمول ها به صورت تایپ شده در وردی جداگانه در کنار شبیه سازی قرار داده شده است. 

اما برخی توضیحات در مورد الگوریتم انتخاب داده در زیر داده شده است:

معیار آنتروپی H(X) برای مجموعه اعداد نامنظم X بر اساس توزیع احتمالاتی P(X) به صورت زیر قابل‌بیان می‎باشد:

(21)                           

اگر مقادیر X1, X2, …, Xn به عنوان مقادیر تصادفی ورودی با تابع احتمالاتی P(X1), P(X2), …, P(Xn) تعریف شوند. در این صورت H(X) به صورت زیر قابل بازنویسی خواهد بود:

(22)                           

بر اساس دو رابطه (21) و (22) آنتروپی اغلب یک مقدار از عدم قطعیت را در نظر می‎گیرد. به منظور شفاف شدن بحث، فرض نمایید که متغیر X وجود از بیماری D را نشان می‎دهد. بنابراین اگر عدم قطعیت در مورد بیماری وجود نداشته باشد در این صورت  و یا اگر بیماری اصلاً وجود ندارد در این صورت  در نتیجه آنتروپی برابر با صفر می‎باشد. اگر وجود یا عدم وجود بیماری به صورت عدم قطعیت اعمال شود در این صورت  و مقدار آنتروپی برابر با 1 خواهد شد. به طور کلی اگر هر یک N بیماری دارای احتمال باشد در این صورت H(X) دارای بیش‌ترین مقدار log2(N) می‎باشد. برای تعمیم این بحث، مجموع آنتروپی با دو عضو X و Y به صورت زیر قابل‌بیان خواهد بود:

(23)      

با در نظر گرفتن عدم قطعیت برای یک سرای از داده‌ها، مقدار عدم قطعیت سایر متغیرها به صورت زیر تعریف می‌شوند:

(24)          

بنابراین مقدار کل آنتروپی به صورت زیر قابل‌بیان می‎باشد:

(25)  

به منظور مرتب‎سازی داده‎ها روش تقابلی به صورت فرموله می‎شود:

(26) 

مقدار عددی بزرگ برای فرمول (26) نشان از همبستگی بالا بین دو عضو X و Y می‌باشد و بالعکس. نحوه فرمول‌بندی برای روش تقابلی و آنتروپی در شکل 4 نشان داده شده است.

(27)                              

(28)                               

(29)                  

(30)                                           

(31)                                               

شکل 4. توزیع و انتخاب بر اساس تابع تقابلی

انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information

اختصاصی از فی لوو انتخاب داده به صورت روش آنتروپی-mutual information دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

در فایل زیر شبیه سازی در انتخاب داده به کمک روش انتروپی ارائه شده است. داده ها از یک اکسل دریافت می شوند و سپس بعد از انتخاب بهترین داده در اکسل دیگری ذخیره می نماید.

توضیحات زیر با فرمول ها به صورت تایپ شده در وردی جداگانه در کنار شبیه سازی قرار داده شده است. 

اما برخی توضیحات در مورد الگوریتم انتخاب داده در زیر داده شده است:

معیار آنتروپی H(X) برای مجموعه اعداد نامنظم X بر اساس توزیع احتمالاتی P(X) به صورت زیر قابل‌بیان می‎باشد:

(21)                           

اگر مقادیر X1, X2, …, Xn به عنوان مقادیر تصادفی ورودی با تابع احتمالاتی P(X1), P(X2), …, P(Xn) تعریف شوند. در این صورت H(X) به صورت زیر قابل بازنویسی خواهد بود:

(22)                           

بر اساس دو رابطه (21) و (22) آنتروپی اغلب یک مقدار از عدم قطعیت را در نظر می‎گیرد. به منظور شفاف شدن بحث، فرض نمایید که متغیر X وجود از بیماری D را نشان می‎دهد. بنابراین اگر عدم قطعیت در مورد بیماری وجود نداشته باشد در این صورت  و یا اگر بیماری اصلاً وجود ندارد در این صورت  در نتیجه آنتروپی برابر با صفر می‎باشد. اگر وجود یا عدم وجود بیماری به صورت عدم قطعیت اعمال شود در این صورت  و مقدار آنتروپی برابر با 1 خواهد شد. به طور کلی اگر هر یک N بیماری دارای احتمال باشد در این صورت H(X) دارای بیش‌ترین مقدار log2(N) می‎باشد. برای تعمیم این بحث، مجموع آنتروپی با دو عضو X و Y به صورت زیر قابل‌بیان خواهد بود:

(23)      

با در نظر گرفتن عدم قطعیت برای یک سرای از داده‌ها، مقدار عدم قطعیت سایر متغیرها به صورت زیر تعریف می‌شوند:

(24)          

بنابراین مقدار کل آنتروپی به صورت زیر قابل‌بیان می‎باشد:

(25)  

به منظور مرتب‎سازی داده‎ها روش تقابلی به صورت فرموله می‎شود:

(26) 

مقدار عددی بزرگ برای فرمول (26) نشان از همبستگی بالا بین دو عضو X و Y می‌باشد و بالعکس. نحوه فرمول‌بندی برای روش تقابلی و آنتروپی در شکل 4 نشان داده شده است.

(27)                              

(28)                               

(29)                  

(30)                                           

(31)                                               

شکل 4. توزیع و انتخاب بر اساس تابع تقابلی