МЕТОДЫ НЕЧЕТКОГО ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА ПРИ ПОСТРОЕНИИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ

Авторы

  • В. А. Тененев
  • О. М. Шаталова

DOI:

https://doi.org/10.22213//2410-9304-2019-4-129-136

Ключевые слова:

технологические инновации, нечетко-множественное моделирование, экспертные системы, эффективность, системный подход, неопределенность

Аннотация

В статье освещены результаты разработки методического обеспечения механизма логического вывода в составе экспертных систем прогнозирования инновационных процессов на промышленных производственных предприятиях.  Актуальность экспертных систем в исследуемой предметной области обусловлена высокой организационной сложностью и существенной неопределенностью инновационных процессов. Логический вывод в составе экспертной системы выполняет функцию воспроизведения логики принятия решений, приемлемой в заданной предметной области. Решение поставленной задачи основано на следующих условиях: логический вывод реализуется по критерию эффективности; эффективность оценивается как мера соответствия между требуемыми и ожидаемыми значениям трех ключевых параметров – целевой эффект, стоимость ресурсов, сроки; показатель эффективности представлен в векторной форме (как трехмерный вектор параметров эффективности); функция соответствия реализуется через нечеткий логический вывод; содержание каждого из параметров эффективности (состав факторов) раскрывается в соответствии с онтологией инновационного процесса; состав факторов эффективности представлен структурной моделью; оценка факторов производится детерминированными и экспертными методами; отношения между факторами реализуются в виде нечетких правил, а также через детерминированные связи; параметры нечеткого логического вывода формируются в соответствии с общей методологией нечетко-множественного моделирования, при этом функция вывода реализуется через взвешенную оценку правил, а весовые коэффициенты определяются экспертными методами;  экспертная оценка весовых коэффициентов проводится в контексте исследуемых стратегий инновационного процесса. Комплексное методическое обеспечение механизма нечеткого логического вывода в экспертной системе прогнозирования инновационных процессов направлено на учет технико-экономических характеристик инновационного процесса, стратегического контекста его реализации, значимых ограничений организационной системы. Разработанные методы нечеткого логического вывода обеспечивают корректный и интуитивно понятный перевод ментальных рассуждений ЛПР (в лингвистической форме) на языковые средства математики; этому способствует в том числе использование метода взвешенной оценки правил при реализации функции вывода, соответствующей ментальным критериям эвристического анализа.

Библиографические ссылки

Feigenbaum, E. (1982) Knowledge Engineering in 1980’s: Department of Computer Science, Stanford University, Stanford CA. URL: stacks.stanford.edu/file/ druid:bf210yv9971/bf210yv9971.pdf

Джарратано Дж., Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирование : Пер. с англ. М. : Издательский дом «Вильямс», 2006. 1152 стр. с ил.

Priti S.S., Rajendra Ak. (2010) Advanced knowledge based systems: Models, Applications and Research. TMRF e-Book: Open Access Book Series in Applicable Mathematics & Computer Science. e-ISBN 978-81-908426-0-0. URL: www.tmrfindia.org/eseries/ebookV1-C0.pdf.

Ryan D (2017) Expert Systems: Design, Applications and Technology. USA: NOVA Science Publishers Inc.

Надежность и эффективность в технике : справочник : в 10 т. / ред. совет: В. С. Авдуевский (пред.) и др. М. : Машиностроение, 1988. Т. 3. Эффективность технических систем / под общ. ред. В. Ф. Уткина, Ю. В. Крючкова. 328 с. : ил.

Шаталова О. М. Нечетко-множественное моделирование в оценке эффективности технологических инноваций: актуальные методы и инструментальные средства // Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». 2019. Т. 13, № 3. С. 101–110. DOI: 10.14529/em190310.

Ансофф И. Новая корпоративная стратегия. СПб. : Питер Ком, 1999. 416 с. ISBN 5-314-00105-5.

Пегат, А. Нечеткое моделирование и управление / пер. с англ. – 2-е изд. М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. 798 с. : ил. ISBN 97-8-5-9963-1495-9.

Тененев, В. А. Генетические алгоритмы в моделировании систем : монография / В. А. Тененев, Б. А. Якимович. Ижевск : Изд-во ИжГТУ, 2010. 308 с.

Петухов Г. Б. Основы теории эффективности целенаправленных процессов: Методология, методы, моделирование [Б. м.. : б. и.]. 1989 (М.: МО СССР). 635 с.

Санто Б. Инновации как средство экономического развития. М. : Прогресс, 1991. 255 с.

Clarke, James E.& Liesch Peter W. (2017) Wait-and-see strategy: Risk management in the internationalization process model. Journal of International Business Studies, 2017, vol. 48, issue 8, 923-940.

Загрузки

Опубликован

12.01.2020

Как цитировать

Тененев, В. А., & Шаталова, О. М. (2020). МЕТОДЫ НЕЧЕТКОГО ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА ПРИ ПОСТРОЕНИИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ. Интеллектуальные системы в производстве, 17(4), 129–136. https://doi.org/10.22213//2410-9304-2019-4-129-136

Выпуск

Раздел

Статьи