Введение к работе
Актуальность темы. Усиление рыночной конкуренции и переход региональной экономики на инновационный путь развития требуют постановки и решения большого количества сложных и слабоформализо-ванных задач управления. Характерными особенностями таких задач являются большие массивы первичной информации, искаженность и неточность данных, нестабильность внешней среды, неопределенность внутренних взаимосвязей. Фундаментом для их решения являются разработанные модели, использующие современное математическое обеспечение и вычислительные программные комплексы.
Для осуществления инновационной деятельности необходимо наличие высокого уровня инновационного потенциала, поэтому его оценка и анализ занимают важное место в управленческой деятельности. Актуальной задачей является разработка адаптивных моделей оценки инновационного потенциала промышленных предприятий и научно-технических организаций, занимающихся НИОКР и являющихся главными генераторами инноваций.
С развитием инновационных процессов и увеличением количества участников рынка инноваций возникает необходимость в разработке моделей и методов подбора партнеров и соотнесение интересов предприятия-производителя и научно-технических организаций для объединения в кластеры.
Обзор литературных источников по проблеме использования различных методов для оценки потенциала предприятия позволяет сделать вывод о том, что на сегодняшний момент в большинстве случаев применяются экспертные оценки, которые работоспособны в стационарных условиях. Поэтому одним из главных принципов разработки моделей и комплексов программ становится возможность их быстрой адаптации к изменяющейся среде. Удовлетворить данное условие возможно, используя аналитические информационные системы с интеллектуальными компонентами, такими как нейронные сети и гибридные экспертные системы.
Степень научной проработанности темы исследования.
Тема моделирования и оценки инновационного потенциала предпри
ятий широко обсуждается в научной литературе. Большое количество на
учных работ авторов посвящено экономическим аспектам данной про
блемы, среди них: С.А. Агапцов, В.Р. Атоян, И.М. Бортник, О.А.
Гиренко-Копуба, О.В. Косолапое, Е.А. Лурье, Н.Н. Минакова, Е.А. Мо-
ностырный, С.Г. Поляков, А.В. Решетников, И. Шумпетер. Следует отме-
тить авторов, исследующих проблемы инновационного развития Алтайского края: СП. Байкалов, В. А. Бородин, СВ. Новоселов и др.
В работе были использованы научные труды авторов, посвященные применению неиросетевых технологий и экспертных систем в задачах экономики, информатики и управления: И.М. Бобко, Т.А. Гаврилова, А.И. Галушкин, А.Н. Горбань, Н.Г. Загоруйко, Л.А. Заде, В.В. Круглов, Е.М. Миркес, Д.А. Россиев, Э.В. Попов, Д.А. Поспелов. Вопросы использования гибридных экспертных систем в задачах оценки и прогнозирования состояния социальных и экономических объектов были описаны в работах В. А. Силича, О.И. Пятковского.
Однако вопросы создания и применения математических моделей и комплексов программ с интеллектуальными компонентами для оценки инновационного потенциала организаций остаются малоисследованными и не проработанными.
Цель исследования. Целью диссертационной работы является разработка математических моделей и комплексов программ для оценки инновационного потенциала организации на основе гибридных экспертных систем.
Задачи исследования:
изучить возможности гибридных экспертных систем для создания адаптивных моделей оценки инновационного потенциала организации;
разработать модели оценки инновационного потенциала промышленного предприятия, научно-технической организации на основе технологии гибридных экспертных систем;
разработать технологию соотнесения показателей инновационного потенциала промышленного предприятия с показателями научно-технической организации;
спроектировать и реализовать вычислительный программный комплекс для оценки инновационного потенциала организации;
настроить вычислительный комплекс и провести эксперименты по решению задач оценки инновационного потенциала промышленных предприятий, научно-технических организаций и их соотнесения.
Объектом исследования являются промышленные предприятия и научно-технические организации Алтайского края.
Методы исследования. Поставленные в диссертационной работе задачи решались с применением методов системного анализа, математического моделирования и статистики, искусственного интеллекта и нейро-информатики, экспертных продукционных систем и экспертных оценок. Разработка информационной системы осуществлялась на основе применения высокоуровневых языков и технологии объектно-ориентированного программирования.
Научной новизной в диссертационной работе обладают следующие результаты:
разработаны математические модели оценки инновационного потенциала промышленного предприятия и научно-технической организации на основе гибридных экспертных систем и нейросетевых методов;
предложена технология соотнесения показателей инновационного потенциала промышленного предприятия и научно-технической организации с использованием адаптивной гибридной экспертной системы;
создан комплекс программ для реализации разработанных моделей и алгоритмов в виде Web-приложения с возможностью адаптации к предметной области.
Основные положения диссертации, выносимые на защиту:
модель оценки инновационного потенциала организации на основе гибридных экспертных систем;
технология соотнесения показателей инновационных потенциалов промышленного предприятия и научно-технической организации;
архитектура комплекса программ для реализации разработанных моделей с применением Web-технологий;
результаты вычислительного эксперимента по оценке инновационного потенциала предприятий отрасли дизелестроения Алтайского края и подразделений технического университета.
Достоверность результатов работы основана на корректности постановок задач и адекватности построенных математических моделей, подтвержденных экспертными оценками.
Практическая значимость результатов диссертационной работы заключается в том, что разработанные модели и комплексы программ могут быть применены для эффективного решения задач оценки инновационного потенциала и его мониторинга в крупных научно-технических организациях и промышленных предприятиях. Также перечисленные в работе модели и методы могут быть использованы для более детального изучения процессов управления инновационной деятельностью.
Научные результаты работы были использованы при построении моделей оценки инновационного потенциала АлтГТУ и предприятий отрасли дизелестроения Алтайского края. Разработанная аналитическая информационная система используется при проведении оценки инновационного потенциала вуза, деятельности кафедр АлтГТУ. Также разработанные методы и модели были использованы для решения задач оценки инвестиционных проектов в администрации г. Барнаула.
Основные результаты исследования нашли отражение и применены в научно-исследовательских, опытно-конструкторских и хоздоговорных работах с Алтайским государственным техническим университетом имени И.И. Ползунова, Кемеровским технологическим институтом пищевой
промышленности, администрацией г. Барнаула, в которых автор является непосредственным исполнителем.
Исследования проводились в рамках государственного контракта РИ-16/006, единого заказ-наряда по теме «Разработка модели интеллектуальной системы для решения задач оценки и прогнозирования состояния экономических и социальных объектов с использованием методов нейро-информатики и гибридных экспертных систем», единого заказ-наряда по теме «Фундаментальные исследования в области разработки моделей представления знаний на основе гибридных экспертных систем для решения неформализованных задач управления в социальных и экономических системах».
Результаты работы автора были заслушаны и получили положительные отзывы в финальной части конкурса инновационных проектов студентов и аспирантов, проводимым НИИ «Информика» (г. Москва). Проект был рекомендован для участия в программе «Старт». Данная научная работа автора поддержана государственным фондом содействию развитию малых научных предприятий по программе «УМНИК» в 2008-2010 годах.
Апробация результатов работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на всероссийском конкурсе инновационных проектов студентов и аспирантов при НИИ «Информика» (Москва) в 2006 году; на всероссийском семинаре «Нейроинформатика и ее приложения» (Институт вычислительного моделирования СО РАН, г. Красноярск) в 2006, 2007, 2009 годах; на научно-технической конференции «Виртуальные и интеллектуальные системы» (АлтГТУ им. И.И.Ползунова, Барнаул) в 2006, 2007, 2008 годах.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 13 работ, в том числе две статьи в изданиях, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки Российской Федерации.
Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, приложений и библиографии. Общий объем диссертации составляет 170 страниц, 56 рисунков и 24 таблицы. Список использованной литературы включает 201 наименование.
