@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}

}

@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}

}

@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}

}

@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}

}

@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}

}