Вы здесь ▸ Обсуждение ▸
Мои публикации
Публикации: статьи в журналах и сборниках конференций, доклады, презентации, отчеты, авторские свидетельства.
Иванов В.К.
Экспериментальное обоснование критериев количественной оценки инновационности объекта Proceedings Article
In: Единое цифровое пространство научных знаний: проблемы и решения: сборник научных трудов, pp. 423-438, Москва; Берлин: Директ-Медиа, 2021, ISBN: 978-54-4991-905-2.
Abstract | Links | 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.
Иванов В.К.
Экспериментальная проверка модели оценки инновационности объекта Journal Article
In: Вестник Тверского государственного технического университета. Серия «Технические науки», vol. 8, no. 4, pp. 54-63, 2020.
Abstract | Links | 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.
Иванов В.К., Мескин П.И.
2020.
Abstract | Links | BibTeX | Метки: innovation index, востребованность, имплементируемость, индекс, инновационность, новизна
@patent{V.K.Ivanov19,
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/MNJW9Bz797fm5g},
year = {2020},
date = {2020-10-22},
urldate = {2022-08-09},
abstract = {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.
Язык: Python, C#
ОС: Microsoft Windows
Объём программы: 200 Kб },
keywords = {innovation index, востребованность, имплементируемость, индекс, инновационность, новизна},
pubstate = {published},
tppubtype = {patent}
}
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.
Язык: Python, C#
ОС: Microsoft Windows
Объём программы: 200 Kб
Язык: Python, C#
ОС: Microsoft Windows
Объём программы: 200 Kб
Иванов В.К.
Некоторые результаты экспериментальной проверки модели количественной оценки инновационности объекта Journal Article
In: Информация и инновации, vol. 15, no. 3, pp. 27–36, 2020.
Abstract | Links | 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.
Иванов В.К., Палюх Б.В.
Реализация экспертной системы для оценки инновационности технических решений Journal Article
In: Программные продукты и системы (Software & Systems), vol. 32, no. 4, pp. 696–707, 2019.
Abstract | Links | 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.
Иванов В.К., Образцов И.В.
Алгоритмическая реализация экспертной оценки инновационности технических решений Proceedings Article
In: 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, pp. 193-202, 2019, ISBN: 9785979519388.
Abstract | Links | 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.
Иванов В.К.
Мониторинг и управление рисками при реализации электронной информационно-образовательной среды технического университета Proceedings Article
In: Саморазвивающаяся среда технического вуза: научные исследования и экспериментальные разработки : материалы Всероссийской IV научно-практической конференции, pp. 47-52, ТвГТУ, 2019, ISBN: 9785799510558.
Abstract | Links | BibTeX | Метки: digital educational environment, e-learning, education, elearning, engineering education, iee, monitoring, risk, system architecture, инженерное образование, инновационность, мониторинг, риск, системная архитектура, электронная информационно-образовательная среда, электронное обучение
@inproceedings{nokey,
title = {Мониторинг и управление рисками при реализации электронной информационно-образовательной среды технического университета},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/eNcjhdYBO2WGQg},
isbn = {9785799510558},
year = {2019},
date = {2019-05-30},
urldate = {2019-05-30},
booktitle = {Саморазвивающаяся среда технического вуза: научные исследования и экспериментальные разработки : материалы Всероссийской IV научно-практической конференции},
volume = {2},
pages = {47-52},
publisher = {ТвГТУ},
abstract = {В статье рассмотрены некоторые аспекты вычисления инновационного потенциала технологий инженерного образования. Обсуждаются виды рисков при реализации электронной информационно-образовательной среды и некоторые меры по управлению ими. Понимание структуры и значимости отдельных видов рисков позволяет улучшить модель вычисления инновационности сложной технической системы. Мониторинг значений контролируемых показателей реализации целевой программы служит одним из механизмов создания информационной базы для экспертных оценок инновационности системы. Дополнительным эффектом такой информационной базы является наличие точной исходной информации, используемой для снижения рисков реализации. В статье описаны основные контролируемые показатели проводимого мониторинга.
Ivanov V.K. Monitoring And Risk Management in Technical University's Digital Educational Environment Implementation
The article discusses some aspects of the engineering education innovative potential technologies calculation. The types of risks in the implementation of electronic information-educational environment and some measures to manage them are discussed. Understanding the structure and significance of certain types of risks improves the model for calculating the technical system innovativeness. Monitoring the values of the managed indicators of the target program implementation is one of the mechanisms for creating an information base for the system's innovativeness expert assessments. An additional effect of this information base is the availability of accurate baseline information used to reduce implementation risks. The article presents the main monitored indicators for the information-educational environment.
},
keywords = {digital educational environment, e-learning, education, elearning, engineering education, iee, monitoring, risk, system architecture, инженерное образование, инновационность, мониторинг, риск, системная архитектура, электронная информационно-образовательная среда, электронное обучение},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
В статье рассмотрены некоторые аспекты вычисления инновационного потенциала технологий инженерного образования. Обсуждаются виды рисков при реализации электронной информационно-образовательной среды и некоторые меры по управлению ими. Понимание структуры и значимости отдельных видов рисков позволяет улучшить модель вычисления инновационности сложной технической системы. Мониторинг значений контролируемых показателей реализации целевой программы служит одним из механизмов создания информационной базы для экспертных оценок инновационности системы. Дополнительным эффектом такой информационной базы является наличие точной исходной информации, используемой для снижения рисков реализации. В статье описаны основные контролируемые показатели проводимого мониторинга.
Ivanov V.K. Monitoring And Risk Management in Technical University's Digital Educational Environment Implementation
The article discusses some aspects of the engineering education innovative potential technologies calculation. The types of risks in the implementation of electronic information-educational environment and some measures to manage them are discussed. Understanding the structure and significance of certain types of risks improves the model for calculating the technical system innovativeness. Monitoring the values of the managed indicators of the target program implementation is one of the mechanisms for creating an information base for the system's innovativeness expert assessments. An additional effect of this information base is the availability of accurate baseline information used to reduce implementation risks. The article presents the main monitored indicators for the information-educational environment.
Ivanov V.K. Monitoring And Risk Management in Technical University's Digital Educational Environment Implementation
The article discusses some aspects of the engineering education innovative potential technologies calculation. The types of risks in the implementation of electronic information-educational environment and some measures to manage them are discussed. Understanding the structure and significance of certain types of risks improves the model for calculating the technical system innovativeness. Monitoring the values of the managed indicators of the target program implementation is one of the mechanisms for creating an information base for the system's innovativeness expert assessments. An additional effect of this information base is the availability of accurate baseline information used to reduce implementation risks. The article presents the main monitored indicators for the information-educational environment.
Иванов В.К.
Особенности организации хранилища данных на основе интеллектуализации поискового агента и эволюционной модели отбора целевой информации Journal Article
In: Вестник Тверского государственного технического университета. Серия «Технические науки», vol. 1, no. 1, pp. 75-84, 2019, ISSN: 2224-6363.
Abstract | Links | BibTeX | Метки: innovation index, база данных, бизнес-планирование, востребованность, генетический алгоритм, инновационность, интеллектуальный агент, новизна, тематический поиск, теория свидетельств, хранилище данных
@article{nokey,
title = {Особенности организации хранилища данных на основе интеллектуализации поискового агента и эволюционной модели отбора целевой информации},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/nnMzoBqYCQjl4A},
issn = {2224-6363},
year = {2019},
date = {2019-03-31},
urldate = {2019-03-31},
journal = {Вестник Тверского государственного технического университета. Серия «Технические науки»},
volume = {1},
number = {1},
pages = {75-84},
abstract = {В статье представлен систематизированный обзор результатов разработки теоретической основы и пилотной реализации технологии хранилища данных с автоматическим пополнением данными из источников, относящихся к различным тематическим сегментам. Предполагается, что хранилище будет содержать информацию об объектах, обладающих значительным инновационным потенциалом. Механизм селекции такой информации основан на определении ее семантической релевантности генерируемым поисковым запросам. При этом дается количественная оценка инновационности объектов, в частности их технологической новизны и востребованности. В статье приводятся описание принятых показателей инновационности, рассматриваются вопросы применения теории свидетельств для обработки неполной и нечеткой информации, определены основные идеи методики обработки результатов измерений для расчета вероятностных значение компонентов инновационности, кратко описано применение эволюционного подхода при формировании лингвистической модели архетипа объекта, приводятся сведения об экспериментальной проверке адекватности разработанной вычислительной модели. Результаты исследований, описанные в статье, могут быть использованы для бизнес-планирования, прогнозирования технологического развития, информационного обеспечения экспертизы инвестиционных проектов.},
keywords = {innovation index, база данных, бизнес-планирование, востребованность, генетический алгоритм, инновационность, интеллектуальный агент, новизна, тематический поиск, теория свидетельств, хранилище данных},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
В статье представлен систематизированный обзор результатов разработки теоретической основы и пилотной реализации технологии хранилища данных с автоматическим пополнением данными из источников, относящихся к различным тематическим сегментам. Предполагается, что хранилище будет содержать информацию об объектах, обладающих значительным инновационным потенциалом. Механизм селекции такой информации основан на определении ее семантической релевантности генерируемым поисковым запросам. При этом дается количественная оценка инновационности объектов, в частности их технологической новизны и востребованности. В статье приводятся описание принятых показателей инновационности, рассматриваются вопросы применения теории свидетельств для обработки неполной и нечеткой информации, определены основные идеи методики обработки результатов измерений для расчета вероятностных значение компонентов инновационности, кратко описано применение эволюционного подхода при формировании лингвистической модели архетипа объекта, приводятся сведения об экспериментальной проверке адекватности разработанной вычислительной модели. Результаты исследований, описанные в статье, могут быть использованы для бизнес-планирования, прогнозирования технологического развития, информационного обеспечения экспертизы инвестиционных проектов.
Иванов В.К.
Применение теории свидетельств для количественной оценки показателей инновационности объекта Proceedings Article
In: Труды 16-й Национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием КИИ–2018 : т. 1 : Секция 3 : Интеллектуальные системы поддержки принятия решений и управления, pp. 168-175, 2018, ISBN: 978-5-600-02247-8.
Abstract | Links | BibTeX | Метки: assessment, engineering solution, evidence theory, innovation, innovation index, novelty, relevance, востребованность, инновационность, новизна, оценка, теория свидетельств, техническое решение
@inproceedings{nokey,
title = {Применение теории свидетельств для количественной оценки показателей инновационности объекта},
author = {Иванов В.К.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/8B0LBaC1bp3bUQ},
isbn = {978-5-600-02247-8},
year = {2018},
date = {2018-11-30},
urldate = {2018-11-30},
booktitle = {Труды 16-й Национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием КИИ–2018 : т. 1 : Секция 3 : Интеллектуальные системы поддержки принятия решений и управления},
volume = {1},
pages = {168-175},
abstract = {Рассмотрен подход к количественной оценке показателей инновационности объектов различной природы. Предложена модель оценки, основанная на использовании результатов поиска информации об объектах в базах данных. Представлено специфическое применение теории свидетельств. Описана лингвистическая модель, технология обработки результатов измерений, полученных из поисковых систем, методика оценки достоверности источника данных. На примерах показана правомерность подхода.
V.K. Ivanov. 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 di¥erent 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 = {assessment, engineering solution, evidence theory, innovation, innovation index, novelty, relevance, востребованность, инновационность, новизна, оценка, теория свидетельств, техническое решение},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
Рассмотрен подход к количественной оценке показателей инновационности объектов различной природы. Предложена модель оценки, основанная на использовании результатов поиска информации об объектах в базах данных. Представлено специфическое применение теории свидетельств. Описана лингвистическая модель, технология обработки результатов измерений, полученных из поисковых систем, методика оценки достоверности источника данных. На примерах показана правомерность подхода.
V.K. Ivanov. 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 di¥erent 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.
V.K. Ivanov. 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 di¥erent 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.
Иванов В.К., Глебова А.Г., Образцов И.В.
Количественная оценка инновационности технических решений в инженерном образовании Proceedings Article
In: Материалы IV Международной научно-практической конференции «Информатизация инженерного образования», г. Москва, 23–26 октября 2018 г. (ИНФОРИНО-2018). Секция 2. Информационное и программное обеспечение для инженерного образования. , pp. 114-119, 2018, ISBN: 978-5-7046-2076-1.
Abstract | Links | BibTeX | Метки: education, iee, innovation index, востребованность, инженерное образование, инновационность, новизна, оценка, техническое решение, электронная информационно-образовательная среда
@inproceedings{nokey,
title = {Количественная оценка инновационности технических решений в инженерном образовании},
author = {Иванов В.К. and Глебова А.Г. and Образцов И.В.},
url = {https://disk.yandex.ru/i/y_D4f1dWL6XQ4A},
isbn = {978-5-7046-2076-1},
year = {2018},
date = {2018-10-30},
urldate = {2018-10-30},
booktitle = {Материалы IV Международной научно-практической конференции «Информатизация инженерного образования», г. Москва, 23–26 октября 2018 г. (ИНФОРИНО-2018). Секция 2. Информационное и программное обеспечение для инженерного образования. },
pages = {114-119},
abstract = {В статье рассмотрен подход к количественному определению инновационности компонентов технической системы. Показана правомерность этого подхода на примерах экспертной оценки компонентов электронной информационно-образовательной среды университета и измерения значений показателей инновационности технических решений в инженерном образовании. Представлено обоснование и описана программная реализация групповой обработки результатов оценки инновационности объектов.},
keywords = {education, iee, innovation index, востребованность, инженерное образование, инновационность, новизна, оценка, техническое решение, электронная информационно-образовательная среда},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
В статье рассмотрен подход к количественному определению инновационности компонентов технической системы. Показана правомерность этого подхода на примерах экспертной оценки компонентов электронной информационно-образовательной среды университета и измерения значений показателей инновационности технических решений в инженерном образовании. Представлено обоснование и описана программная реализация групповой обработки результатов оценки инновационности объектов.