Вы здесь ▸ Экспертиза ▸
Мои публикации
Здесь собраны все мои публикации. Точнее, большинство из них. Статьи в журналах и сборниках конференций, доклады, презентации, отчеты, авторские свидетельства.
1.
Ivanov V.K., Palyukh B.V., Sotnikov A.N.
Additive Criterion to Evaluate Object Innovation Статья в журнале
Источник: Lobachevskii Journal of Mathematics, том 42, № 11, С. 2537-2544, 2021.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Altmetric | Метки: additive criterion, additive independence, demand, implementability, innovation, innovation index, novelty, partial criterion, utility function
@article{nokey,
title = {Additive Criterion to Evaluate Object Innovation},
author = {Ivanov V.K. and Palyukh B.V. and Sotnikov A.N.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/IYx85tDFDWH6ZA
https://link.springer.com/10.1134/S1995080221110111},
doi = {10.1134/S1995080221110111},
year = {2021},
date = {2021-12-31},
urldate = {2021-12-31},
journal = {Lobachevskii Journal of Mathematics},
volume = {42},
number = {11},
pages = {2537-2544},
abstract = {The article discusses some aspects of the object descriptions having significant innovation potential. The procedure for selecting such descriptions consists of two consecutive phases. The first phase involves generating effective search queries with a special genetic algorithm. In the second phase, the model developed determines the likely innovativeness of the object. Meanwhile the values of additive selection criteria are calculated. In the latter case, the criterion is the index of innovativeness. The purpose of the article is to justify the additive criterion applicability for calculating the value of the object innovativeness. The article describes general conditions of applying additive evaluation criteria and shows how these conditions are met in the case in question. The analysis of the partial criteria gives grounds to assert their additive independence and, therefore, the correct use of additive n-dimensional utility function. Some additional reasons for applying additive criterion are also given. In general, the article proposes a unified approach to generating global assessment criteria and the relevance of their unified formal structure is shown. Note that earlier the authors proposed a similar approach to the fitness function formation of the genetic algorithm used. Despite the different physical meaning and purpose of the criteria, their relevance to common formal structure is proved.
Ivanov, V.K., Palyukh, B.V. & Sotnikov, A.N. Additive Criterion to Evaluate Object Innovation. Lobachevskii J Math 42, 2537–2544 (2021). https://doi.org/10.1134/S1995080221110111 (WoS, Scopus)},
keywords = {additive criterion, additive independence, demand, implementability, innovation, innovation index, novelty, partial criterion, utility function},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
The article discusses some aspects of the object descriptions having significant innovation potential. The procedure for selecting such descriptions consists of two consecutive phases. The first phase involves generating effective search queries with a special genetic algorithm. In the second phase, the model developed determines the likely innovativeness of the object. Meanwhile the values of additive selection criteria are calculated. In the latter case, the criterion is the index of innovativeness. The purpose of the article is to justify the additive criterion applicability for calculating the value of the object innovativeness. The article describes general conditions of applying additive evaluation criteria and shows how these conditions are met in the case in question. The analysis of the partial criteria gives grounds to assert their additive independence and, therefore, the correct use of additive n-dimensional utility function. Some additional reasons for applying additive criterion are also given. In general, the article proposes a unified approach to generating global assessment criteria and the relevance of their unified formal structure is shown. Note that earlier the authors proposed a similar approach to the fitness function formation of the genetic algorithm used. Despite the different physical meaning and purpose of the criteria, their relevance to common formal structure is proved.
Ivanov, V.K., Palyukh, B.V. & Sotnikov, A.N. Additive Criterion to Evaluate Object Innovation. Lobachevskii J Math 42, 2537–2544 (2021). https://doi.org/10.1134/S1995080221110111 (WoS, Scopus)
Ivanov, V.K., Palyukh, B.V. & Sotnikov, A.N. Additive Criterion to Evaluate Object Innovation. Lobachevskii J Math 42, 2537–2544 (2021). https://doi.org/10.1134/S1995080221110111 (WoS, Scopus)
2.
Иванов В.К.
Экспериментальное обоснование критериев количественной оценки инновационности объекта Статья в сборнике
Источник: Единое цифровое пространство научных знаний: проблемы и решения: сборник научных трудов, С. 423-438, Москва; Берлин: Директ-Медиа, 2021, ISBN: 978-54-4991-905-2.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: additive criterion, data warehouse, innovation, innovation index, search query, utility function, аддитивный критерий, инновационность, поисковый запрос, функция полезности, хранилище данных
@inproceedings{V.K.Ivanov15,
title = {Экспериментальное обоснование критериев количественной оценки инновационности объекта},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/44q944J6XsaXZA},
isbn = {978-54-4991-905-2},
year = {2021},
date = {2021-03-30},
urldate = {2021-03-30},
booktitle = {Единое цифровое пространство научных знаний: проблемы и решения: сборник научных трудов},
pages = {423-438},
publisher = {Москва; Берлин: Директ-Медиа},
abstract = {Представлены результаты экспериментов, подтверждающие основные идеи предлагаемого подхода к определению инновационности объектов. Этот подход основан на предположении об адекватности отображения жизненного цикла продуктов, описания которых размещены в различных хранилищах данных. Предложенная формальная модель позволяет вычислить количественное значение аддитивного оценочного критерия инновационности объектов. Критерий включает в себя показатели новизны, востребованности и имплементируемости продуктов и/или технологий. Их значения вычисляются на основе данных об объектах и частотных характеристик доступа к ним, взятых в ретроспективе. Представленные данные экспериментов дают возможность оценить корректность принятого подхода. Так, получены сходные тренды изменения показателей для различных объектов, нормирующих функций и источников данных. Отмечена цикличность изменения показателей в течение значимого периода. Это является отражением типичной ситуации падения спроса после достижения его максимума, следствием чего может быть улучшение конструкции, технологии использования, эксплуатационных характеристик объекта. Эксперименты показали совпадение оценки объектов с помощью вычисленных показателей с экспертными оценками тех же объектов. Использование многих источников информации об объектах для сбора исходных данных позволяет получить более адекватные значения. Предлагаемое использование таких методов, как теория свидетельств, дает возможность обоснованно выполнить комбинирование отличающихся результатов.
Experimental Justification of the Object Innovativeness Quantitative Evaluation Criteria
The paper presents the results of the experiments that were conducted to confirm the main ideas of the proposed approach to determining the objects innovativeness. This approach assumed that the product life cycle of whose descriptions are placed in different data warehouses is adequate. The proposed formal model allows us to calculate the quantitative value of the additive evaluation criterion of objects innovativeness. The criterion includes indicators of novelty, demand, and implementability of products or technologies. Their values are calculated based on data about objects and frequency characteristics of access to them taken retrospectively. The obtained experimental data make it possible to evaluate the adopted approach correctness. Thus, similar trends of changes in indicators for various objects, normalizing functions, and data sources were obtained. The cyclical nature of indicators values over a significant period is noted. This reflects a typical situation when falling demand after reaching its maximum, and then may result in an improvement in the design, technology of use, and operational characteristics of the object. Experiments have shown that evaluating objects using calculated indicators coincide with expert estimates of the same objects. Using many sources of information about objects to collect source data allows you to get more adequate values. The proposed use of evidence theory makes it possible to combine different results more reasonably.},
keywords = {additive criterion, data warehouse, innovation, innovation index, search query, utility function, аддитивный критерий, инновационность, поисковый запрос, функция полезности, хранилище данных},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
Представлены результаты экспериментов, подтверждающие основные идеи предлагаемого подхода к определению инновационности объектов. Этот подход основан на предположении об адекватности отображения жизненного цикла продуктов, описания которых размещены в различных хранилищах данных. Предложенная формальная модель позволяет вычислить количественное значение аддитивного оценочного критерия инновационности объектов. Критерий включает в себя показатели новизны, востребованности и имплементируемости продуктов и/или технологий. Их значения вычисляются на основе данных об объектах и частотных характеристик доступа к ним, взятых в ретроспективе. Представленные данные экспериментов дают возможность оценить корректность принятого подхода. Так, получены сходные тренды изменения показателей для различных объектов, нормирующих функций и источников данных. Отмечена цикличность изменения показателей в течение значимого периода. Это является отражением типичной ситуации падения спроса после достижения его максимума, следствием чего может быть улучшение конструкции, технологии использования, эксплуатационных характеристик объекта. Эксперименты показали совпадение оценки объектов с помощью вычисленных показателей с экспертными оценками тех же объектов. Использование многих источников информации об объектах для сбора исходных данных позволяет получить более адекватные значения. Предлагаемое использование таких методов, как теория свидетельств, дает возможность обоснованно выполнить комбинирование отличающихся результатов.
Experimental Justification of the Object Innovativeness Quantitative Evaluation Criteria
The paper presents the results of the experiments that were conducted to confirm the main ideas of the proposed approach to determining the objects innovativeness. This approach assumed that the product life cycle of whose descriptions are placed in different data warehouses is adequate. The proposed formal model allows us to calculate the quantitative value of the additive evaluation criterion of objects innovativeness. The criterion includes indicators of novelty, demand, and implementability of products or technologies. Their values are calculated based on data about objects and frequency characteristics of access to them taken retrospectively. The obtained experimental data make it possible to evaluate the adopted approach correctness. Thus, similar trends of changes in indicators for various objects, normalizing functions, and data sources were obtained. The cyclical nature of indicators values over a significant period is noted. This reflects a typical situation when falling demand after reaching its maximum, and then may result in an improvement in the design, technology of use, and operational characteristics of the object. Experiments have shown that evaluating objects using calculated indicators coincide with expert estimates of the same objects. Using many sources of information about objects to collect source data allows you to get more adequate values. The proposed use of evidence theory makes it possible to combine different results more reasonably.
Experimental Justification of the Object Innovativeness Quantitative Evaluation Criteria
The paper presents the results of the experiments that were conducted to confirm the main ideas of the proposed approach to determining the objects innovativeness. This approach assumed that the product life cycle of whose descriptions are placed in different data warehouses is adequate. The proposed formal model allows us to calculate the quantitative value of the additive evaluation criterion of objects innovativeness. The criterion includes indicators of novelty, demand, and implementability of products or technologies. Their values are calculated based on data about objects and frequency characteristics of access to them taken retrospectively. The obtained experimental data make it possible to evaluate the adopted approach correctness. Thus, similar trends of changes in indicators for various objects, normalizing functions, and data sources were obtained. The cyclical nature of indicators values over a significant period is noted. This reflects a typical situation when falling demand after reaching its maximum, and then may result in an improvement in the design, technology of use, and operational characteristics of the object. Experiments have shown that evaluating objects using calculated indicators coincide with expert estimates of the same objects. Using many sources of information about objects to collect source data allows you to get more adequate values. The proposed use of evidence theory makes it possible to combine different results more reasonably.
3.
Иванов В.К.
Экспериментальная проверка модели оценки инновационности объекта Статья в журнале
Источник: Вестник Тверского государственного технического университета. Серия «Технические науки», том 8, № 4, С. 54-63, 2020.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: additive criterion, data warehouse, innovation, innovation index, search query, utility function, аддитивный критерий, инновационность, поисковый запрос, функция полезности, хранилище данных
@article{V.K.Ivanov11,
title = {Экспериментальная проверка модели оценки инновационности объекта},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/dLU-ISv_EMMz8w},
year = {2020},
date = {2020-11-30},
urldate = {2020-11-30},
journal = {Вестник Тверского государственного технического университета. Серия «Технические науки»},
volume = {8},
number = {4},
pages = {54-63},
publisher = {ТвГТУ},
abstract = {В статье рассматривается подход к количественной оценке инновационности продуктов и технологий. Результаты такой оценки могут быть использованы при создании хранилища данных для описаний объектов со значительным инновационным потенциалом. Модель расчета индекса инноваций основана на понятиях новизны, актуальности и имплементируемости объекта. Даны формальные определения этих показателей и описана методика их расчета. Используются нечеткие методы для обработки (неполной) информации из многочисленных источников и для получения вероятностных оценок инноваций. Представлены экспериментальные данные проверки модели, в том числе расчеты локальных критериев и глобального аддитивного оценочного критерия. Установлены цикличность динамических изменений показателей, их взаимозависимость, некоторые общие особенности продвижения продуктов. Полученные экспериментальные данные согласуются с экспертными оценками исследуемых продуктов. Анализ локальных критериев, использованных в исследовании, дает основание утверждать о правильном использовании аддитивной n-мерной функции полезности. Адекватность предположений и формальных выражений, которые используются в вычислительных алгоритмах отбора информации для размещения в хранилище данных, подтверждается.
Experimental check of model of object innovation evaluation
The article discusses the approach for evaluating the innovation index of the products and technologies. The evaluation results can be used to create a warehouse of the object descriptions with significant innovation potential. The model of innovation index computation is based on the concepts of novelty, relevance, and implementability of the object. Formal definitions of these indicators are given and a methodology for their calculation are described. The fuzzy methods to coprocess (incomplete) data from numerous sources and to obtain probabilistic innovation assessments are used. The experimental data of the model check including the calculations of local criteria and global additive evaluation criterion are presented. The cyclical nature of dynamic changes in indicators, their interdependence was established, some general features of the products promotion were found. The obtained experimental data are consistent with expert estimates of the products under study. The analysis of the local criteria used in the research gives grounds to assert the correct use of the additive ndimensional utility function. The adequacy of assumptions and formal expressions that are used in computational algorithms for selection information for data warehouse is confirmed. },
keywords = {additive criterion, data warehouse, innovation, innovation index, search query, utility function, аддитивный критерий, инновационность, поисковый запрос, функция полезности, хранилище данных},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
В статье рассматривается подход к количественной оценке инновационности продуктов и технологий. Результаты такой оценки могут быть использованы при создании хранилища данных для описаний объектов со значительным инновационным потенциалом. Модель расчета индекса инноваций основана на понятиях новизны, актуальности и имплементируемости объекта. Даны формальные определения этих показателей и описана методика их расчета. Используются нечеткие методы для обработки (неполной) информации из многочисленных источников и для получения вероятностных оценок инноваций. Представлены экспериментальные данные проверки модели, в том числе расчеты локальных критериев и глобального аддитивного оценочного критерия. Установлены цикличность динамических изменений показателей, их взаимозависимость, некоторые общие особенности продвижения продуктов. Полученные экспериментальные данные согласуются с экспертными оценками исследуемых продуктов. Анализ локальных критериев, использованных в исследовании, дает основание утверждать о правильном использовании аддитивной n-мерной функции полезности. Адекватность предположений и формальных выражений, которые используются в вычислительных алгоритмах отбора информации для размещения в хранилище данных, подтверждается.
Experimental check of model of object innovation evaluation
The article discusses the approach for evaluating the innovation index of the products and technologies. The evaluation results can be used to create a warehouse of the object descriptions with significant innovation potential. The model of innovation index computation is based on the concepts of novelty, relevance, and implementability of the object. Formal definitions of these indicators are given and a methodology for their calculation are described. The fuzzy methods to coprocess (incomplete) data from numerous sources and to obtain probabilistic innovation assessments are used. The experimental data of the model check including the calculations of local criteria and global additive evaluation criterion are presented. The cyclical nature of dynamic changes in indicators, their interdependence was established, some general features of the products promotion were found. The obtained experimental data are consistent with expert estimates of the products under study. The analysis of the local criteria used in the research gives grounds to assert the correct use of the additive ndimensional utility function. The adequacy of assumptions and formal expressions that are used in computational algorithms for selection information for data warehouse is confirmed.
Experimental check of model of object innovation evaluation
The article discusses the approach for evaluating the innovation index of the products and technologies. The evaluation results can be used to create a warehouse of the object descriptions with significant innovation potential. The model of innovation index computation is based on the concepts of novelty, relevance, and implementability of the object. Formal definitions of these indicators are given and a methodology for their calculation are described. The fuzzy methods to coprocess (incomplete) data from numerous sources and to obtain probabilistic innovation assessments are used. The experimental data of the model check including the calculations of local criteria and global additive evaluation criterion are presented. The cyclical nature of dynamic changes in indicators, their interdependence was established, some general features of the products promotion were found. The obtained experimental data are consistent with expert estimates of the products under study. The analysis of the local criteria used in the research gives grounds to assert the correct use of the additive ndimensional utility function. The adequacy of assumptions and formal expressions that are used in computational algorithms for selection information for data warehouse is confirmed.
4.
Ivanov V.K., Palyukh B.V., Sotnikov A.N.
Additive Criteria to Evaluate Relevance of Innovative Objects in Data Warehouse Статья в журнале
Источник: Lobachevskii Journal of Mathematics, том 41, № 12, С. 2535–2541, 2020, ISSN: 1995-0802.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Altmetric | Метки: additive criterion, additive independence, data warehouse, genetic algorithm, innovation, innovation index, partial criterion, search query, utility function
@article{V.K.Ivanov12,
title = {Additive Criteria to Evaluate Relevance of Innovative Objects in Data Warehouse},
author = {Ivanov V.K. and Palyukh B.V. and Sotnikov A.N.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/atOSEIgY7P6F_Q},
doi = {10.1134/S199508022012015X },
issn = {1995-0802},
year = {2020},
date = {2020-11-30},
urldate = {2020-11-30},
journal = {Lobachevskii Journal of Mathematics},
volume = {41},
number = {12},
pages = {2535–2541},
abstract = {The article discusses some aspects of warehousing object descriptions having significant innovation potential. The procedure for selecting such descriptions consists of two consecutive phases. The first phase involves generating effective search queries with a special genetic algorithm (GAP). In the second phase, the model developed determines the index of innovativeness of an object archetype. Meanwhile the values of additive selection criteria are calculated. In the former case, the criterion is a fitness function of GAP. In the latter case, the criterion is the index of innovativeness. The purpose of the article is to justify the additive criterion applicability for calculating the value of the GAP fitness function. The article describes general conditions of applying additive evaluation criteria and shows how these conditions are met for the GAP fitness function. The analysis of the partial criteria gives grounds to assert their additive independence and, therefore, the correct use of additive n-dimensional utility function. Some additional reasons for applying additive criterion are also given. In general, the article proposes a unified approach to generating global assessment criteria and the relevance of unified formal structure is shown. The models presented in the article are used to develop adequate computational algorithms for the developed data warehouse support system. },
keywords = {additive criterion, additive independence, data warehouse, genetic algorithm, innovation, innovation index, partial criterion, search query, utility function},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
The article discusses some aspects of warehousing object descriptions having significant innovation potential. The procedure for selecting such descriptions consists of two consecutive phases. The first phase involves generating effective search queries with a special genetic algorithm (GAP). In the second phase, the model developed determines the index of innovativeness of an object archetype. Meanwhile the values of additive selection criteria are calculated. In the former case, the criterion is a fitness function of GAP. In the latter case, the criterion is the index of innovativeness. The purpose of the article is to justify the additive criterion applicability for calculating the value of the GAP fitness function. The article describes general conditions of applying additive evaluation criteria and shows how these conditions are met for the GAP fitness function. The analysis of the partial criteria gives grounds to assert their additive independence and, therefore, the correct use of additive n-dimensional utility function. Some additional reasons for applying additive criterion are also given. In general, the article proposes a unified approach to generating global assessment criteria and the relevance of unified formal structure is shown. The models presented in the article are used to develop adequate computational algorithms for the developed data warehouse support system.
5.
Иванов В.К., Мескин П.И.
2020, (Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2020663082 «Программа для решения задачи вычисления индекса инновационности объекта с учетом его новизны, востребованности и имплементируемости» : дата государственной регистрации в Реестре программ для ЭВМ 22 октября 2020 г. / авторы: В.К. Иванов, П.И. Мескин).
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: data centre, innovation, innovation index, востребованность, имплементируемость, индекс, инновационность, новизна
@patent{19_26dfeafe-4bc8-4d20-b25c-bfe7daff22ca,
title = {Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2020663082 «Программа для решения задачи вычисления индекса инновационности объекта с учетом его новизны, востребованности и имплементируемости»},
author = {Иванов В.К. and Мескин П.И.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/LH9PP9cMURhMzQ},
year = {2020},
date = {2020-10-21},
urldate = {2025-04-30},
abstract = {<p>Программа предназначена для вычисления индекса инновационности объекта, который является аддитивным оценочным критерием, задаваемым взвешенной суммой нормируемых значений индикаторов новизны, востребованности и имплементируемости объекта. Значения индикаторов вычисляются с использованием информации об объекте и частоте ее использования из доступных гетерогенных хранилищ данных. Вычисления производятся на основе лингвистической модели объекта - множества архетипов, определяющих структуру, условия применения и результаты функционирования объекта. Программа обеспечивает создание и хранение лингвистической модели, генерацию и выполнение поисковых запросов, подготовку исходных данных и вычисление индекса инновационности, сохранение и обновление результатов вычислений.</p><p>Язык: Python, C#</p><p>ОС: Microsoft Windows</p><p>Объём программы: 200 Kб</p><p> </p>},
note = {Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2020663082 «Программа для решения задачи вычисления индекса инновационности объекта с учетом его новизны, востребованности и имплементируемости» : дата государственной регистрации в Реестре программ для ЭВМ 22 октября 2020 г. / авторы: В.К. Иванов, П.И. Мескин},
keywords = {data centre, innovation, innovation index, востребованность, имплементируемость, индекс, инновационность, новизна},
pubstate = {published},
tppubtype = {patent}
}
<p>Программа предназначена для вычисления индекса инновационности объекта, который является аддитивным оценочным критерием, задаваемым взвешенной суммой нормируемых значений индикаторов новизны, востребованности и имплементируемости объекта. Значения индикаторов вычисляются с использованием информации об объекте и частоте ее использования из доступных гетерогенных хранилищ данных. Вычисления производятся на основе лингвистической модели объекта - множества архетипов, определяющих структуру, условия применения и результаты функционирования объекта. Программа обеспечивает создание и хранение лингвистической модели, генерацию и выполнение поисковых запросов, подготовку исходных данных и вычисление индекса инновационности, сохранение и обновление результатов вычислений.</p><p>Язык: Python, C#</p><p>ОС: Microsoft Windows</p><p>Объём программы: 200 Kб</p><p> </p>
6.
Иванов В.К.
Интеллектуальная система управления персонализированным обучением: обзор исследований и разработок Статья в сборнике
Источник: Актуальные проблемы качества образования в высшей школе : материалы докладов научно-практической конференции, С. 46-55, Тверь: ТвГТУ, 2020, ISBN: 9785799511265, (Иванов В.К. Интеллектуальная система управления персонализированным обучением: обзор исследований и разработок // Актуальные проблемы качества образования в высшей школе : материалы докладов научно-практической конференции. - Тверь, 2020. - С. 46-55.).
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: agent, chatbot, e-learning, education, iee, innovation, multiagent, personal education, personalized learning, search, visualization, агент, индивидуальная образовательная траектория, инновация, мультиагентный, поиск, хранилище данных, чат-бот, электронное обучение, электронные образовательные ресурсы
@inproceedings{16_080c1632-9aba-43d7-be21-ee82bcef903c,
title = {Интеллектуальная система управления персонализированным обучением: обзор исследований и разработок},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/lXjqMgKtpu6CBQ},
isbn = {9785799511265},
year = {2020},
date = {2020-05-18},
urldate = {2025-01-30},
booktitle = {Актуальные проблемы качества образования в высшей школе : материалы докладов научно-практической конференции},
pages = {46-55},
publisher = {Тверь: ТвГТУ},
abstract = {<p>В статье кратко описаны основные задачи проекта интеллектуальной системы управления персонализированным обучением и представлен обзор публикаций по направлениям исследований и разработок в этой области. Отмечается, что обсуждаемый проект предлагает модель управления образовательным процессом, которая позволит адаптивно учитывать полноту и достоверность различных источников образовательного контента, желаемые компетенции обучающихся и генерировать индивидуальные образовательные методики с использованием интерактивных интеллектуальных технологий электронного обучения. Актуальность проекта обуславливается, с одной стороны, значительным увеличением объема и интенсивности информационных потоков, связанных с многообразием современных инновационных образовательных технологий, а с другой – объективным и системообразующим трендами на персонификацию и инклюзивность обучения.</p>},
note = {Иванов В.К. Интеллектуальная система управления персонализированным обучением: обзор исследований и разработок // Актуальные проблемы качества образования в высшей школе : материалы докладов научно-практической конференции. - Тверь, 2020. - С. 46-55.},
keywords = {agent, chatbot, e-learning, education, iee, innovation, multiagent, personal education, personalized learning, search, visualization, агент, индивидуальная образовательная траектория, инновация, мультиагентный, поиск, хранилище данных, чат-бот, электронное обучение, электронные образовательные ресурсы},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
<p>В статье кратко описаны основные задачи проекта интеллектуальной системы управления персонализированным обучением и представлен обзор публикаций по направлениям исследований и разработок в этой области. Отмечается, что обсуждаемый проект предлагает модель управления образовательным процессом, которая позволит адаптивно учитывать полноту и достоверность различных источников образовательного контента, желаемые компетенции обучающихся и генерировать индивидуальные образовательные методики с использованием интерактивных интеллектуальных технологий электронного обучения. Актуальность проекта обуславливается, с одной стороны, значительным увеличением объема и интенсивности информационных потоков, связанных с многообразием современных инновационных образовательных технологий, а с другой – объективным и системообразующим трендами на персонификацию и инклюзивность обучения.</p>
7.
Иванов В.К.
Некоторые результаты экспериментальной проверки модели количественной оценки инновационности объекта Статья в журнале
Источник: Информация и инновации, том 15, № 3, С. 27–36, 2020.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Altmetric | Метки: additive criterion, data warehouse, innovation, innovation index, search query, utility function, аддитивный критерий, инновационность, поисковый запрос, функция полезности, хранилище данных
@article{V.K.Ivanov14,
title = {Некоторые результаты экспериментальной проверки модели количественной оценки инновационности объекта},
author = {Иванов В.К. },
url = {https://disk.yandex.ru/i/49fIoBECHvb0DA},
doi = {10.31432/1994-2443-2020-15-3-27-36},
year = {2020},
date = {2020-00-01},
urldate = {2020-00-01},
journal = {Информация и инновации},
volume = {15},
number = {3},
pages = {27–36},
abstract = {В статье представлены результаты экспериментов, которые были проведены для подтверждения основных идей предлагаемого подхода к определению инновационности объектов. Этот подход основан на предположении об адекватности отображения жизненного цикла продуктов, описания которых размещены в различных хранилищах данных. Предложенная формальная модель позволяет вычислить количественное значение аддитивного оценочного критерия инновационности объектов. Полученные данные экспериментов дают возможность оценить корректность принятого подхода.
Some Results of Experimental Check of The Model of the Object Innovativeness Quantitative Evaluation
The paper presents the results of the experiments that were conducted to confirm the main ideas of the proposed approach to determining the objects innovativeness. This approach assumed that the product life cycle of whose descriptions are placed in different data warehouses is adequate. The proposed formal model allows us to calculate the quantitative value of the additive evaluation criterion of objects innovativeness. The obtained experimental data make it possible to evaluate the adopted approach correctness.},
keywords = {additive criterion, data warehouse, innovation, innovation index, search query, utility function, аддитивный критерий, инновационность, поисковый запрос, функция полезности, хранилище данных},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
В статье представлены результаты экспериментов, которые были проведены для подтверждения основных идей предлагаемого подхода к определению инновационности объектов. Этот подход основан на предположении об адекватности отображения жизненного цикла продуктов, описания которых размещены в различных хранилищах данных. Предложенная формальная модель позволяет вычислить количественное значение аддитивного оценочного критерия инновационности объектов. Полученные данные экспериментов дают возможность оценить корректность принятого подхода.
Some Results of Experimental Check of The Model of the Object Innovativeness Quantitative Evaluation
The paper presents the results of the experiments that were conducted to confirm the main ideas of the proposed approach to determining the objects innovativeness. This approach assumed that the product life cycle of whose descriptions are placed in different data warehouses is adequate. The proposed formal model allows us to calculate the quantitative value of the additive evaluation criterion of objects innovativeness. The obtained experimental data make it possible to evaluate the adopted approach correctness.
Some Results of Experimental Check of The Model of the Object Innovativeness Quantitative Evaluation
The paper presents the results of the experiments that were conducted to confirm the main ideas of the proposed approach to determining the objects innovativeness. This approach assumed that the product life cycle of whose descriptions are placed in different data warehouses is adequate. The proposed formal model allows us to calculate the quantitative value of the additive evaluation criterion of objects innovativeness. The obtained experimental data make it possible to evaluate the adopted approach correctness.
8.
Иванов В.К., Палюх Б.В.
Реализация экспертной системы для оценки инновационности технических решений Статья в журнале
Источник: Программные продукты и системы (Software & Systems), том 32, № 4, С. 696–707, 2019.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Altmetric | Метки: certificate, data warehouse, evaluation, expert system, implementability, innovation, innovation index, invention, relevance, term, востребованность, изобретение, имплементируемость, инновационность, оценка, свидетельство, терм, хранилище данных, экспертная система
@article{nokey,
title = {Реализация экспертной системы для оценки инновационности технических решений},
author = {Иванов В.К. and Палюх Б.В.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/Q7XagjMkCUl6ew
http://www.swsys.ru/index.php?page=article&id=4658&ysclid=l6y3q7vn1k593006109},
doi = {10.15827/0236-235X.128.696-707},
year = {2019},
date = {2019-12-31},
urldate = {2022-08-17},
journal = {Программные продукты и системы (Software & Systems)},
volume = {32},
number = {4},
pages = {696–707},
publisher = {ЦПС},
abstract = {Представлено возможное решение задачи алгоритмизации количественной оценки показателей инновационности технических изделий, изобретений, технологий. Введены понятия технологической новизны, востребованности и имплементируемости – составных частей критерия инновационности продукта. Предложены модель и алгоритм вычисления каждого из указанных показателей инновационности в условиях неполноты и неточности, а иногда и противоречивости исходной информации. В статье описывается разработанное специализированное ПО, которое является перспективным методологическим инструментом для использования интервальных оценок в соответствии с теорией свидетельств. Эти оценки применяются при анализе сложных многокомпонентных систем, агрегации больших объемов нечетких и неполных данных различной структуры. Представлены состав и структура мультиагентной экспертной системы, назначение которой – групповая обработка результатов измерений и оценок значений показателей инновационности объектов. Определяются активные элементы системы, их функциональность, роли, порядок взаимодействия, входные и выходные интерфейсы, общий алгоритм функционирования ПО. Описывается реализация программных модулей, приводится пример решения конкретной задачи по определению уровня инновационности технических изделий. Разработанные подход, модели, методика и ПО могут быть использованы в реализации технологии хранилища характеристик объектов, обладающих значительным инновационным потенциалом. Формализация исходных данных задачи существенно повышает адаптивность предложенных методов к различным предметным областям. Появляется возможность обработки данных различной природы, полученных в результате опроса экспертов, из поисковой системы или даже с измерительного устройства, что способствует повышению практической значимости представленной разработки.
Implementing an expert system to evaluate technical solutions innovativeness
V.K. Ivanov 1, I.V. Obraztsov, B.V. Palyukh
The paper presents a possible solution to the problem of algorithmization for quantifying innovativeness indicators of technical products, inventions and technologies. The concepts of technological novelty, relevance and implementability as components of product innovation criterion are introduced. Authors propose a model and algorithm to calculate every of these indicators of innovativeness under conditions of incompleteness and inaccuracy, and sometimes inconsistency of the initial information. The paper describes the developed specialized software that is a promising methodological tool for using interval estimations in accordance with the theory of evidence. These estimations are used in the analysis of complex multicomponent systems, aggregations of large volumes of fuzzy and incomplete data of various structures. Composition and structure of a multi-agent expert system are presented. The purpose of such system is to process groups of measurement results and to estimate indicators values of objects innovativeness. The paper defines active elements of the system, their functionality, roles, interaction order, input and output interfaces, as well as the general software functioning algorithm. It describes implementation of software modules and gives an example of solving a specific problem to determine the level of technical products innovation. The developed approach, models, methodology and software can be used to implement the storage technology to store the characteristics of objects with significant innovative potential. Formalization of the task's initial data significantly increases the possibility to adapt the proposed methods to various subject areas. There appears an opportunity to process data of various natures, obtained during experts’ surveys, from a search system or even a measuring device, which helps to increase the practical significance of the presented research.},
keywords = {certificate, data warehouse, evaluation, expert system, implementability, innovation, innovation index, invention, relevance, term, востребованность, изобретение, имплементируемость, инновационность, оценка, свидетельство, терм, хранилище данных, экспертная система},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
Представлено возможное решение задачи алгоритмизации количественной оценки показателей инновационности технических изделий, изобретений, технологий. Введены понятия технологической новизны, востребованности и имплементируемости – составных частей критерия инновационности продукта. Предложены модель и алгоритм вычисления каждого из указанных показателей инновационности в условиях неполноты и неточности, а иногда и противоречивости исходной информации. В статье описывается разработанное специализированное ПО, которое является перспективным методологическим инструментом для использования интервальных оценок в соответствии с теорией свидетельств. Эти оценки применяются при анализе сложных многокомпонентных систем, агрегации больших объемов нечетких и неполных данных различной структуры. Представлены состав и структура мультиагентной экспертной системы, назначение которой – групповая обработка результатов измерений и оценок значений показателей инновационности объектов. Определяются активные элементы системы, их функциональность, роли, порядок взаимодействия, входные и выходные интерфейсы, общий алгоритм функционирования ПО. Описывается реализация программных модулей, приводится пример решения конкретной задачи по определению уровня инновационности технических изделий. Разработанные подход, модели, методика и ПО могут быть использованы в реализации технологии хранилища характеристик объектов, обладающих значительным инновационным потенциалом. Формализация исходных данных задачи существенно повышает адаптивность предложенных методов к различным предметным областям. Появляется возможность обработки данных различной природы, полученных в результате опроса экспертов, из поисковой системы или даже с измерительного устройства, что способствует повышению практической значимости представленной разработки.
Implementing an expert system to evaluate technical solutions innovativeness
V.K. Ivanov 1, I.V. Obraztsov, B.V. Palyukh
The paper presents a possible solution to the problem of algorithmization for quantifying innovativeness indicators of technical products, inventions and technologies. The concepts of technological novelty, relevance and implementability as components of product innovation criterion are introduced. Authors propose a model and algorithm to calculate every of these indicators of innovativeness under conditions of incompleteness and inaccuracy, and sometimes inconsistency of the initial information. The paper describes the developed specialized software that is a promising methodological tool for using interval estimations in accordance with the theory of evidence. These estimations are used in the analysis of complex multicomponent systems, aggregations of large volumes of fuzzy and incomplete data of various structures. Composition and structure of a multi-agent expert system are presented. The purpose of such system is to process groups of measurement results and to estimate indicators values of objects innovativeness. The paper defines active elements of the system, their functionality, roles, interaction order, input and output interfaces, as well as the general software functioning algorithm. It describes implementation of software modules and gives an example of solving a specific problem to determine the level of technical products innovation. The developed approach, models, methodology and software can be used to implement the storage technology to store the characteristics of objects with significant innovative potential. Formalization of the task's initial data significantly increases the possibility to adapt the proposed methods to various subject areas. There appears an opportunity to process data of various natures, obtained during experts’ surveys, from a search system or even a measuring device, which helps to increase the practical significance of the presented research.
Implementing an expert system to evaluate technical solutions innovativeness
V.K. Ivanov 1, I.V. Obraztsov, B.V. Palyukh
The paper presents a possible solution to the problem of algorithmization for quantifying innovativeness indicators of technical products, inventions and technologies. The concepts of technological novelty, relevance and implementability as components of product innovation criterion are introduced. Authors propose a model and algorithm to calculate every of these indicators of innovativeness under conditions of incompleteness and inaccuracy, and sometimes inconsistency of the initial information. The paper describes the developed specialized software that is a promising methodological tool for using interval estimations in accordance with the theory of evidence. These estimations are used in the analysis of complex multicomponent systems, aggregations of large volumes of fuzzy and incomplete data of various structures. Composition and structure of a multi-agent expert system are presented. The purpose of such system is to process groups of measurement results and to estimate indicators values of objects innovativeness. The paper defines active elements of the system, their functionality, roles, interaction order, input and output interfaces, as well as the general software functioning algorithm. It describes implementation of software modules and gives an example of solving a specific problem to determine the level of technical products innovation. The developed approach, models, methodology and software can be used to implement the storage technology to store the characteristics of objects with significant innovative potential. Formalization of the task's initial data significantly increases the possibility to adapt the proposed methods to various subject areas. There appears an opportunity to process data of various natures, obtained during experts’ surveys, from a search system or even a measuring device, which helps to increase the practical significance of the presented research.
9.
Иванов В.К., Образцов И.В.
Алгоритмическая реализация экспертной оценки инновационности технических решений Статья в сборнике
Источник: Семнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием. КИИ-2019. Секция 5. Принятие решений (21-25 октября 2019, г. Ульяновск, Россия) : сборник научных трудов, С. 193-202, 2019, ISBN: 9785979519388.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: demand, evaluation, evidence theory, innovation, innovation index, invention, novelty, term, востребованность, изобретение, инновационность, новизна, оценка, свидетельство, терм
@inproceedings{nokey,
title = {Алгоритмическая реализация экспертной оценки инновационности технических решений},
author = {Иванов В.К. and Образцов И.В.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/hRGgFqiU5Bdhdg
http://www.raai.org/resurs/papers/cai/2019/CAI-2019_1.pdf},
isbn = {9785979519388},
year = {2019},
date = {2019-10-25},
urldate = {2019-10-25},
booktitle = {Семнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием. КИИ-2019. Секция 5. Принятие решений (21-25 октября 2019, г. Ульяновск, Россия) : сборник научных трудов},
volume = {1},
pages = {193-202},
abstract = {Рассмотрен подход к количественному определению инновационности технических решений и изобретений с использованием результатов поисковых запросов к различным базам данных. Предложена интерпретация исходных анализируемых данных в формальной системе теории свидетельств. Рассмотрен порядок математических операций при выводе интегральной оценки показателя инновационности изобретений в соответствии с теорией свидетельств. Описана программная реализация групповой обработки результатов оценки инновационности изобретений предложенным методом.
Algorithmic Implementation of Expert Evaluation of Innovativeness of Technical Solutions
V.K. Ivanov, I.V. Obraztsov (sunspire@list.ru)
Tver State Technical University, TverThe approach to the quantitative determination of innovativeness of technical solutions and inventions based on the results of search queries in several search engines is considered. An interpretation of the original analyzed data into the system of formalization of the theory of evidence is proposed. The order of mathematical operations in the derivation of the integral assessment of the innovation index of inventions in accordance with the theory of evidence is considered. The software implementation of group processing of the results of evaluating the innovativeness of inventions is described.
},
keywords = {demand, evaluation, evidence theory, innovation, innovation index, invention, novelty, term, востребованность, изобретение, инновационность, новизна, оценка, свидетельство, терм},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
Рассмотрен подход к количественному определению инновационности технических решений и изобретений с использованием результатов поисковых запросов к различным базам данных. Предложена интерпретация исходных анализируемых данных в формальной системе теории свидетельств. Рассмотрен порядок математических операций при выводе интегральной оценки показателя инновационности изобретений в соответствии с теорией свидетельств. Описана программная реализация групповой обработки результатов оценки инновационности изобретений предложенным методом.
Algorithmic Implementation of Expert Evaluation of Innovativeness of Technical Solutions
V.K. Ivanov, I.V. Obraztsov (sunspire@list.ru)
Tver State Technical University, TverThe approach to the quantitative determination of innovativeness of technical solutions and inventions based on the results of search queries in several search engines is considered. An interpretation of the original analyzed data into the system of formalization of the theory of evidence is proposed. The order of mathematical operations in the derivation of the integral assessment of the innovation index of inventions in accordance with the theory of evidence is considered. The software implementation of group processing of the results of evaluating the innovativeness of inventions is described.
Algorithmic Implementation of Expert Evaluation of Innovativeness of Technical Solutions
V.K. Ivanov, I.V. Obraztsov (sunspire@list.ru)
Tver State Technical University, TverThe approach to the quantitative determination of innovativeness of technical solutions and inventions based on the results of search queries in several search engines is considered. An interpretation of the original analyzed data into the system of formalization of the theory of evidence is proposed. The order of mathematical operations in the derivation of the integral assessment of the innovation index of inventions in accordance with the theory of evidence is considered. The software implementation of group processing of the results of evaluating the innovativeness of inventions is described.
10.
Иванов В.К., Садикова Д.Л., Цветкова М.В., Палюх Б.В.
Оценка новизны и востребованности изобретений как части инновационного потенциала продуктов или технологий Статья в журнале
Источник: Электронный научный журнал «Вестник молодёжной науки России», № 2, 2019, ISSN: 2658–7505.
Аннотация | Ссылки | BibTeX | Метки: demand, evidence theory, innovation, innovation index, invention, novelty, востребованность, изобретение, инновация, новизна, теория свидетельств
@article{nokey,
title = {Оценка новизны и востребованности изобретений как части инновационного потенциала продуктов или технологий},
author = {Иванов В.К. and Садикова Д.Л. and Цветкова М.В. and Палюх Б.В.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/aLYdzSUxC3kP4A},
issn = {2658–7505},
year = {2019},
date = {2019-06-30},
urldate = {2019-06-30},
journal = {Электронный научный журнал «Вестник молодёжной науки России»},
number = {2},
abstract = {В статье представлены результаты экспериментальной оценки инновационного потенциала изобретений с точки зрения их новизны и востребованности потребителями продуктов и технологий. Описана методика проведения исследований. Приведены примеры обработки полученных данных с использованием теории свидетельств.
D.L. Sadikova, V.K. Ivanov, M.V. Tsvetkova, B.V. Palyukh
Evaluation of Novelty and Inquiry of Inventions as a Part of the Innovative Potential of Products or Technologies
The article presents the results of experimental research of innovative potential of inventions from the point of view of their novelty and demand by consumers of products and technologies. The method of carrying out the research is described. Examples of processing the obtained data using the theory of evidence are given.
},
keywords = {demand, evidence theory, innovation, innovation index, invention, novelty, востребованность, изобретение, инновация, новизна, теория свидетельств},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
В статье представлены результаты экспериментальной оценки инновационного потенциала изобретений с точки зрения их новизны и востребованности потребителями продуктов и технологий. Описана методика проведения исследований. Приведены примеры обработки полученных данных с использованием теории свидетельств.
D.L. Sadikova, V.K. Ivanov, M.V. Tsvetkova, B.V. Palyukh
Evaluation of Novelty and Inquiry of Inventions as a Part of the Innovative Potential of Products or Technologies
The article presents the results of experimental research of innovative potential of inventions from the point of view of their novelty and demand by consumers of products and technologies. The method of carrying out the research is described. Examples of processing the obtained data using the theory of evidence are given.
D.L. Sadikova, V.K. Ivanov, M.V. Tsvetkova, B.V. Palyukh
Evaluation of Novelty and Inquiry of Inventions as a Part of the Innovative Potential of Products or Technologies
The article presents the results of experimental research of innovative potential of inventions from the point of view of their novelty and demand by consumers of products and technologies. The method of carrying out the research is described. Examples of processing the obtained data using the theory of evidence are given.
Я подготовил и опубликовал довольно много печатных материалов. И, готовя к публикации очередной материал, я каждый раз помнил основное правило — публиковать результаты работы. Не писал текст для того, чтобы написать статью или отчет. Поэтому мне трудно найти свои работу, которая вызывала бы у меня чувство неловкости.
Также отмечу, что писал и сейчас пишу довольно медленно. Для серьезных статей хорошо, если получается одна страница в день. Многократно правлю текст, пытаясь предельно точно передать свою мысль. Не всегда удаётся, но стараюсь. И, как правило, начинаю с плана, в котором фиксирую предполагаемые структуру и содержание текста. Помогает.
Результаты см. выше.