автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.22, диссертация на тему:Организация взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса на основе интеллектуальной информационной технологии в форме автоматизированной системы с принятием решений

На правах рукописи

ОРГАНИЗАЦИЯ ВЗАИМОСВЯЗАННОГО ИННОВАЦИОННОГО

И ИНВЕСТИЦИОННОГО ПРОЦЕССА НА ОСНОВЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ В ФОРМЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ С ПРИНЯТИЕМ РЕШЕНИЙ

Специальность 05.02.22 - Организация производства в промышленности

(экономические науки) 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва 2005

Работа выполнена в Московской академии рынка труда и информационных технологий (МАРТИТ).

Научный руководитель - кандидат экономических наук

Мерсиянов А.А.

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

доктор экономических наук Борисов В.И.

кандидат экономических наук Тихомирова Е.К.

ОАО "НИИ СУПЕР ЭВМ"

Защита состоится " " ¿V 2006 г. на заседании диссертационного Совета Д 850.001.02 при Московской академии рынка труда и информационных технологий (МАРТИТ) по адресу: 121351, г. Москва, ул. Молодогвардейская, д. 46, корп. 1, телефон (095) 14986-38.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московской академии рынка труда и информационных технологий.

Автореферат разослан " " ^2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совета профессор

Чересов Ю.И.

ш -h 2153Ш

Л 096

3

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Целью государственной политики в области развития науки и техники является создание механизма перехода страны на инновационный путь развития на основе избранных приоритетов. В соответствии с "Основами политики Российской Федерации в области развития науки и технологий на период до 2010 года и дальнейшую перспективу" формирование Национальной инновационной системы относится к числу важнейших приоритетов государства. Утвержденные Президентом страны 30 марта 2002 года "Приоритетные направления развития науки, технологий и техники Российской Федерации" создают фундаментальный базис развития в рамках научно-технического комплекса России, соединяющего науку с производством.

Сложившаяся система недофинансирования фундаментальных и прикладных научных исследований со стороны государства и организаций различных секторов народного хозяйства разорвала связь между наукой и производством. Обе эти сферы экономики страны функционируют фактически в автономном режиме, а экономически благополучные сектора экономики (ресурсодобывающие, телекоммуникационные и др.), испытывая потребность в инновационных разработках, заказывают их в силу различных причин у зарубежных партнеров. При этом научно-технический комплекс страны объективно находится в ситуации, реалистичный прогноз которой на ближайшее будущее диктует требования к "созданию прорывных технологий, определяющих национальные приоритеты в области науки и техники.

В современных условиях конкуренции требуется применение новых механизмов для управления инвестиционными и инновационными процессами, т.к. они затрагивают все ключевые аспекты безопасности страны, включая обороноспособность. Оборонные аспекты нанореволюции - мощный вы-

зов и стимул для перехода стр

развития на осно-

ве избранных приоритетов. Микросистемы двойного назначения, наномате-риалы, нановооружение и вытекающие из них новые военные доктрины, средства поддержания стратегической стабильности и борьбы с международным терроризмом, молекулярная нанобиология, компьютерные нейросисте-мы - без этих и других стратегически важных аспектов обеспечения национальной безопасности невозможны устойчивое развитие, поддержание геополитического равновесия и роли России как великой державы.

На мировом рынке интеллектуальной собственности набирают силу различные формы патентных войн и защиты от патентной агрессии. В условиях интенсивного развития информационных технологий, превращения знаний в определяющий фактор общественного развития эффективным средством подавления конкурентов становятся патенты, ноу-хау, другие объекты интеллектуальной собственности (ОИС). Сформировать кризисную ситуацию в стране и парализовать производство можно без ядерной войны, управляя скрытыми закономерностями на мировом рынке ОИС и создавая реальные угрозы национальным интересам. Противодействовать в патентных войнах и подавлять патентную агрессию возможно с помощью моделей ведения бизнеса в области инноваций, учитывающих национальные интересы Российского научно-технического комплекса.

Вступление России в ВТО требует широкого практического применения моделей ведения бизнеса в области инноваций на базе интеллектуальных информационных технологий. Интеллектуальные информационные технологии представляют совокупность методов и средств хранения, обработки, передачи, отображения информации, обеспечивающих взаимодействие естественного и искусственного интеллекта в процедурах принятия решений (111 IF) и автоматизацию управленческих решений. Интеллектуальные информационные технологии рассматриваются как взаимосвязанные компоненты функциональных программных и аппаратных средств для получения и обработки информации на последовательных этапах принятия

информации на последовательных этапах принятия управленческих решений. Программные компоненты представляют проблемно-ориентированные автоматизированные информационные системы, специализированные информационные технологии, которые в функциональной взаимосвязи обеспечивают автоматизацию итерационного процесса принятия решений.

Существующие модели бизнес-процессов в области инноваций и инвестиций не взаимосвязаны общей структурой управления, в результате отсутствует целостное представление организации достижения их целей управления. Формализованные модели бизнес-процессов не интегрированы на базе единого информационно-функционального пространства , что снижает эффективность применения существующих автоматизированных систем управления, не позволяет обеспечить на высоком уровне информационную и интеллектуальную поддержку принятия управленческих решений.

На основании изложенного актуальным является организация взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса с использованием интеллектуальной информационной технологии в форме автоматизированной системы с принятием решений (АСПР) и направленная на инкубирование отсутствующих в области инноваций институциональных элементов.

Интеллектуальные информационные технологии в форме АСПР обеспечивают интеллектуальную поддержку принятия управленческих решений за счет используемых алгоритмических, математических и структурных методов. Алгоритмические и математические методы обеспечивают формирование управляющих воздействий на количественной основе. Структурный подход позволяет формализовать организацию взаимосвязанных бизнес-процессов по инновациям и инвестициям за счет интеграции информационно-функционального пространства АСПР с системой автоматизации банка.

На алгоритмическом уровне АСПР отличаются новым применением обратной связи, которая используется для информационного моделирования

интеллектуальной деятельности лица, принимающего решения (ЛПР), в области инноваций и инвестиций. АСПР обеспечивает эффективное взаимодействие естественного и искусственного интеллекта в ППР, представляющих итерационный процесс формирования управляющих воздействий на основе формализованных экспертных знаний и математических методов.

Решается научная задача организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса на основе интеллектуальной информационной технологии для вовлечения ОИС в активный хозяйственный и коммерческий оборот и создания формализованного механизма защиты от патентной агрессии отечественных товаропроизводителей.

Цель работы - создание формализованного механизма для организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса на основе интеллектуальной информационной технологии в форме автоматизированной системы с принятием решений, интегрированной с системой автоматизации банка.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи исследования:

1. Определить необходимое и достаточное условия для организации нового подхода к управлению взаимосвязанным инновационным и инвестиционным процессом на основе интеллектуальной информационной технологии;

2. Создать модель управляющей структуры автоматизированной системы для интегрированного представления в динамическом взаимодействии с управляемым инновационным и инвестиционным процессом;

3. Построить концептуальную модель ППР для эффективного взаимодействия естественного и искусственного интеллекта в организационном управлении взаимосвязанным инновационным и инвестиционным процессом;

4. Получить математическую модель автоматического выбора итерационного шага в принятии управленческих решений по банковскому инвестированию в области инноваций;

5. Построить структурную модель операционной среды специалиста в области инноваций и инвестиций, функционально интегрированную с системой автоматизации банка;

6. Создать методику для определения эффективности инвестиционной деятельности банка в области инноваций с использованием интеллектуальной информационной технологии.

Объект и предмет исследования. Объект исследования - организация процессов создания конкурентоспособной продукции на основе широкого использования новых информационных технологий. Предмет исследования -механизмы и методы организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса и формализации ППР по банковскому инвестированию в области инноваций.

Методы исследования. Основные результаты базируются на использовании методов системного анализа, информационного моделирования, экспертных оценок, экономико-статистических и математических методов.

На защиту выносится:

1. Необходимое и достаточное условия организации резонансного управления взаимосвязанным инновационным и инвестиционным процессом в формализованном пространстве автоматизированной системы для построения пространства эталонных значений управляемых параметров инновационного процесса и минимизации текущих значений управляемых параметров инвестиционного процесса.

2. Формализованное представление интеллектуальной деятельности специалиста предметной области в организации управления взаимосвязан-

ным инновационным и инвестиционным процессом на основе алгоритмических контуров программного, адаптивного управления и обучения АСПР.

3. Функциональная совокупность принципов построения концептуальной модели принятия управленческих решений по банковскому инвестированию в области инноваций в зависимости от состояния взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса в формализованном пространстве АСПР для формирования адекватной упреждающей реакции.

4. Математическая модель автоматического выбора итерационного шага в принятии управленческих решений по банковскому инвестированию в области инноваций на основе классического ряда Фибоначчи, дискретно-непрерывных Р-преобразований и дифференциального уравнения Эйлера-Лагранжа.

5. Структурная модель операционной среды специалиста в области инноваций и инвестиций, интегрированной с системой автоматизации банка и функционально представляющей интеллектуальную информационную технологию в форме АСПР.

Достоверность полученных научных положений, выводов, результатов подтверждается информационным, функциональным и математическим моделированием и натурным экспериментом, приоритетными публикациями в научных изданиях по Перечню ВАК.

Научная новизна. Полученные научные положения, выводы и результаты определяют теоретическую и методологическую базу для организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса на основе интеллектуальной информационной технологии в форме АСПР.

Организация резонансного управления взаимосвязанным инновационным и инвестиционным процессом в формализованном пространстве автоматизированной системы определяет один из основных способов формирования управляющих воздействий. Первичность порядка выполняемых работ

по банковскому инвестированию в области инноваций по отношению к выделенным ресурсам и их нормативная обоснованность являются необходимым условием для практической реализации принципа резонансного управления. К его достаточному условию относится определение критических точек фазового перехода из одного качественного состояния в другое качественное состояние взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса, который является объектом управления (ОУ).

Интегрированным представлением в динамическом взаимодействии управляемого взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса и управляющей структуры автоматизированной системы моделируется интеллектуальная деятельность специалиста в области инноваций и инвестиций, связанная с принятием управленческих решений на основе знаний о поведении ОУ, знаний и обобщенного опыта управления и творческого поиска новых решений. На структурном уровне интеллектуальная деятельность специалиста в области инноваций и инвестиций отображается алгоритмическими контурами программного, адаптивного управления и обучения автоматизированной системы, составляющими, соответственно, начальную, дополнительную и новую информацию о состоянии взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса. Алгоритмическими контурами программного и адаптивного управления (автоматический режим функционирования системы) выражается функционирование искусственного интеллекта в ППР. Алгоритмическим контуром обучения (естественный интеллект ЛПР) расширяются информационные границы формализованного пространства взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса в пределах операционной среды специалиста в области инноваций и инвестиций. Расширение его области обеспечивается повышением уровня формализации интеллектуальной деятельности специалиста в области инноваций и инвестиций.

Принципы построения концептуальной модели принятия управленческих решений по банковскому инвестированию в области инноваций в зависимости от состояния взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса включают: интегрированное представление в динамическом взаимодействии ОУ и управляющей структуры в операционной среде АСПР; выбор способа формирования управляющих воздействий в зависимости от состояния ОУ по алгоритмическим контурам программного, адаптивного управления и обучения системы; первичность автоматизированного управления по отклонению по отношению к автоматизированному управлению с переменной структурой системы и их функциональное единство как алгоритмической основы информационной причинности для получения информационной причины принятого действия и повышения эффективности принимаемых управленческих решений.

Математической моделью автоматического выбора итерационного шага в принятии управленческих решений по банковскому инвестированию в области инноваций на основе классического ряда Фибоначчи и дискретно-непрерывных Р-преобразований комбинаторный перебор значительной размерности вариантов решений заменяется вариационным исчислением и сводится к выбору подходящего рабочего варианта решением дифференциального уравнения Эйлера-Лагранжа. Фибоначчиевое представление принятия управленческих решений, в основе которого лежат числа Фибоначчи и дискретно-непрерывные Р-преобразования, сужает область поиска эффективных решений в непрерывном пространстве изображений без потери информации. Обеспечивается динамический анализ возникающих ситуаций, которые создаются совокупностью изменений управляемых параметров взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса.

Структурная модель операционной среды специалиста в области инноваций и инвестиций, интегрированной с системой автоматизации банка и

функционально представляющей интеллектуальную информационную технологию в форме АСПР, отражает необходимость: обработки нарастающих по объемам и темпам и разнородных по форме представления и содержанию информационных потоков в области инноваций; повышения роли искусственного интеллекта во взаимодействии с естественным интеллектом в ППР; снижения затрат на эксплуатацию и развитие системы автоматизации банка при качественном изменении функциональных свойств интенсивно развивающихся современных информационных технологий; постоянного формирования на мировом рынке ОИС детерминированной и упреждающей реакции России на возникающие угрозы национальным интересам и защиты отечественных товаропроизводителей от патентной агрессии и остановки производственных мощностей в условиях вступления страны в ВТО.

Практическая ценность работы. Полученные механизмы и методы организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса и формализации ППР по банковскому инвестированию в области инноваций создают алгоритмический базис для вовлечения ОИС в активный хозяйственный и коммерческий оборот и обеспечения национальных интересов России в условиях вступления в ВТО.

В точках фазового перехода ОУ из одного качественного состояния в другое качественное состояние объем необходимой информации для принятия управленческих решений в области инноваций максимизируется, а объем банковских инвестиций минимизируется при одновременном достижении максимальной эффективности от практической реализации инновационных проектов.

Алгоритмические контуры программного, адаптивного управления и обучения АСПР являются необходимым и достаточным условием интегрированного представления в динамическом взаимодействии управляемого взаимосвязанного инновационного и инвестиционного

процесса и управляющей структуры автоматизированной системы по критериям максимальной эффективности.

Функциональной совокупностью принципов построения концептуальной модели принятия управленческих решений по банковскому инвестированию в области инноваций в зависимости от состояния взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса обеспечивается повышение эффективности информационного обеспечения ППР, увеличение роли искусственного интеллекта в ППР на основе интеллектуальной информационной технологии в форме АСПР и интеллектуальности автоматизированной системы как способности автоматически выполнять ППР и формировать адекватную реакцию за допустимое время на мировом рынке ОИС.

Чувствительность к изменениям состояния взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса, быстродействие и точность в формировании управляющих воздействий по критериям максимальной эффективности определяет интегративное качество организации автоматизированного управления взаимосвязанным инновационным и инвестиционным процессом. Формализованная операционная среда специалиста для организации управления взаимосвязанным инновационным и инвестиционным процессом обеспечивает механизмы эффективного взаимодействия естественного и искусственного интеллекта, получение и обработку информации в ППР по заданным критериям.

Определяется рациональное соотношение объемов инвестирования в области инноваций между государственным и частным сектором, соответственно, в размере 62.0 и 38,0 процентов. Организация взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса с применением интеллектуальной информационной технологии позволяет снизить непроизводственные затраты более чем в 2 раза за счет повышения

точности принятия решений, уменьшить время вовлечения объектов интеллектуальной собственности в хозяйственный и коммерческий оборот более чем в 3 раза.

Апробация работы. Основные научные положения, выводы и результаты докладывались и обсуждались на научных совещаниях и конференциях Московской академии рынка труда и информационных технологий (Академия оборонных отраслей промышленности).

Публикации. По теме диссертационной работы имеется 6 публикаций в научном издании по Перечню ВАК России.

Структура и объем диссертации. Диссертация включает основное содержание из четырех глав, введение, заключение, список литературы, приложение по практическому применению научных положений, выводов и результатов. Диссертационная работа изложена на 138 страницах машинописного текста и включает 8 рисунков и 2 таблицы. Список использованной литературы включает 80 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Введение содержит обоснование актуальности работы. Формулируется научная задача, ставятся цель и задачи исследования. Даются сведения о полученных научных положениях, выводах, результатах, практической ценности работы. Приводится краткий обзор ее содержания.

Первая глава посвящается вопросам организации резонансного управления взаимосвязанным инновационным и инвестиционным процессом в формализованном пространстве АСПР с использованием дифференциальных уравнений Колмогорова.

Организация резонансного управления взаимосвязанным инновационным и инвестиционным процессом реализуется совместным функционирова-

нием естественного и искусственного интеллекта в ГПТР. Управляющая структура в аппаратно-программной среде АСПР - это адаптивный интерфейс для интерактивного взаимодействия ЛПР по банковскому инвестированию с автоматизированной системой на базе формализованного представления взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса и интеллектуальной деятельности ЛПР в области инноваций. Управляющей структурой обеспечивается взаимодействие естественного и искусственного интеллекта в АСПР, через которое отображается адекватная реакция системы на текущее состояние ОУ. Критические точки фазового перехода ОУ из одного качественного состояния в другое качественное состояние определяются по каждому к-му виду ОИС (патенты, ноу-хау, полезные модели и др.) с учетом текущей энтропии Эт дискретного источника информации (ОУ) с двумя состояниями S\hS2:

Эт =-[Р, log Л + (1- Р,) log (1- Л)] • Энтропия как мера неопределенности в оценке текущего состояния ОУ, используется для выбора одного из двух состояний и изменяется от нуля до единицы. Состояние неопределенности уменьшается с течением времени, а уровень информационной насыщенности увеличивается до некоторого допустимого момента времени. После получения дополнительной и новой информации из разных источников появляется определенность в оценке текущего состояния ОУ. Энтропия достигает максимума при равенстве 0, 5 вероятности состояния ОУ в критических точках фазового перехода по каждому к-му виду ОИС. Отсюда получаются моменты критического времени

t = 1/2 Я

для резонансного управления взаимосвязанным инновационным и инвестиционным процессом. Оно осуществляется интегрированным представлением в динамическом взаимодействии ОУ и управляющей структуры в операционной среде АСПР. Операционная среда АСПР включает информационное

пространство из множества информационных объектов и аппаратно-программное обеспечение, необходимое для эффективного функционирования системы. К информационным объектам относятся динамически подключаемые источники информации, структуры обрабатываемых данных, электронные документы, которые адекватно отражают текущее состояние ОУ.

Во второй главе рассматриваются информационные и структурные модели организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса, на основе которых повышается роль искусственного интеллекта в ППР по вовлечению в активный хозяйственный, коммерческий оборот ОИС.

Рассматривается взаимосвязанный инновационный и инвестиционный процесс, в котором вследствие воздействия различных случайных возмущений имеется неопределенность в оценке и анализе возникающих ситуаций и неоднозначность в выборе способов формирования управляющих воздействий. Возникают запаздывания в получении и обработке информации, снижаются ее достоверность и значение в принятии решений и формируются неадекватные управляющие воздействия. При таких условиях повышение роли искусственного интеллекта в автоматизированном принятии решений по банковскому инвестированию в области инноваций разрабатывается:

• на основе декомпозиции многомерной иерархической организационной структуры по уровням и эшелонам управления для получения функциональной модели автоматизированной системы;

• путем создания формального аппарата для выявления и классификации возникающих ситуаций в ОУ и их преобразования в штатные ситуации, позволяющие уменьшить неопределенность в оценке и анализе возникающих ситуаций;

• через снижение размерности комбинаторных задач по перебору вариантов принятия управленческих решений с помощью эвристических правил, выявленных в ходе управленческих игр с ЛПР;

• с учетом результатов количественной оценки эффективности типовых и новых способов формирования управляющих воздействий, что обеспечивает однозначность в их выборе;

• путем трансформации исходных комбинаторных моделей принятия решений значительной размерности в непрерывное пространство изображений для поиска эффективных управленческих решений;

• на количественной основе по алгоритмическим контурам АСПР (программного, адаптивного управления и контура обучения системы) для формирования адекватных управляющих воздействий в зависимости от текущего состояния ОУ.

Интеллектуальная деятельность ЛГТР по банковскому инвестированию в области инноваций рассматривается как принятие управленческих решений на основе знаний о поведении ОУ, знаний и опыта управления ЛПР и творческого поиска эвристических решений. В формализованном виде результаты моделирования интеллектуальной деятельности ЛПР составляют алгоритмическую основу взаимодействия естественного и искусственного интеллекта в ППР по банковскому инвестированию в области инноваций.

Третья глава посвящается формализованному представлению конкурентоспособного производства, включающему структурные модели конкурентоспособного товара и хозяйствующего субъекта, структурную модель АСПР, интегрированной в информационно-функциональное пространство инвестиционного банка, математическую модель принятия управленческих решений по банковскому инвестированию в области инноваций.

Алгоритмические контуры программного, адаптивного управления и обучения АСПР, интегрированной в информационно-функциональное пространство инвестиционного банка, отображают: модель конкурентоспособного товара (соответственно, товар по замыслу, товар в реальном исполнении, товар с подкреплением) и модель конкурентоспособного хозяйствующе-

го субъекта (соответственно, ОИС и технология его реализации по замыслу, в реальном исполнении и в развитии). Динамическим взаимодействием алгоритмических контуров АСПР, интегрированной с системой автоматизации банка, создается единое информационно-функциональное пространство для организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса и формализованная модель конкурентоспособного производства. ч Принятие управленческих решений по банковскому инвестированию в

области инноваций сводится к решению дифференциального уравнения Эйлера-Лагранжа в виде

Применив прямое и обратное экспоненциальное Р-преобразования и изображение классического ряда Фибоначчи в пространстве пуассоновского Р-преобразования, определим количество мер в составе координирующего воздействия (объема инвестирования) 20 в виде

где 5 - коэффициент параметрической настройки АСПР, которым определя-, ется выбор меры при заданных значениях объема банковских инвестиций.

Задачи инвестирования инновационных проектов алгоритмически решаются с учетом кластирования инновационных проектов по критериям предпочтения экспертов, перспектив значимости ОИС на мировом рынке. Комбинаторная задача принятия решений сводится к выбору подходящего варианта инвестирования и обеспечивается высокий уровень формализации ППР для повышения точности принимаемых решений.

В четвертой главе приводятся формализованное информационно-функциональное пространство банка инвестиций в области инноваций на основе интеллектуальной информационной технологии в форме АСПР и методика определения эффективности его инновационной деятельности.

Долгосрочное прогнозирование

Стратегическое планирование

те

Маркетинг, информационно -анал обеспечение, госотчетносгь, статистика

Приоритеты социально' экономического и нау чно-техшческого развития РФ

Государственный политический уровень

Целевые комплексные грограммы развития

НАЦИОНАЛЬНАЯ ИННОВАЦИОННАЯ СИСТЕМА

Рис. 1. Структура нормативно-правовой и методической базы банка инвестиций

Формализованное информационно-функциональное пространство банка инвестиций в области инноваций строится на основе формализованных знаний экспертов, которые представлены алгоритмами процедур принятия решений, базой знаний и базой данных, структурами электронных документов. На рисунке представлена структура нормативно-правовой и методической

базы по уровням организационного управления инновационным и инвестиционным процессом, составляющей продукционные правила базы знаний.

Структурная модель операционной среды специалиста в области инноваций и инвестиций, интегрированной с системой автоматизации банка и функционально представляющей интеллектуальную информационную технологию в форме АСПР, рассматривается следующим образом

I - интеллектуальная информационная технология; ОБ - операционная среда специалиста предметной области, определяемая множеством используемых программных 5, и аппаратных ^ средств; тт - базовая информационная технология для операционной среды специалиста предметной области; о„ - формализованное представление ОУ; р„ - формализованное представление операционной среды специалиста предметной области; - формализованное представление операционной среды специалиста предметной области;

- алгоритмы формирования управленческих решений в автоматическом и интерактивном режимах функционирования АСПР.

Операционная среда специалиста предметной области на основе интеллектуальной информационной технологии в форме АСПР создается на множестве аппаратных, стандартных и разработанных программных средств в соответствии с классификационными признаками эффективности их применения и развития в функциональной взаимосвязи. В условиях нарастающих по объемам и темпам информационных потоков интеллектуальные компоненты операционной среды специалиста повышают точность анализа и оценки научных и научно-технических результатов за счет выявления скрытых закономерностей в данных и эффективность принятия управленческих решений в области инноваций с использованием математических, алгорит-

мических и структурных методов.

В приложении приводятся сведения о практическом применении полученных научных положений, выводов и результатов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе решена научная задача организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса на основе интеллектуальной информационной технологии для вовлечения ОИС в активный хозяйственный и коммерческий оборот и создания формализованного механизма защиты от патентной агрессии отечественных товаропроизводителей.

1. Определены условия организации резонансного управления взаимосвязанным инновационным и инвестиционным процессом. В точках фазового перехода ОУ из одного качественного состояния в другое качественное состояние объем информации для принятия решений достигает максимального значения в границах информационного поля АСПР, объем банковских инвестиций приводится в соответствие с максимальной эффективностью вложений в области инноваций.

2. Получена структурная модель интеллектуальной деятельности специалиста по организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса, которая моделируется алгоритмическими контурами АСПР для получения начальной, дополнительной и новой информации о текущем состоянии ОУ и практической реализации принципа резонансного управления в области инноваций и инвестиций.

3. Для формирования адекватной упреждающей реакции на рынке ОИС построена концептуальная модель принятия управленческих решений по банковскому инвестированию в области инноваций, которая включает: интегрированное представление в динамическом взаимодействии ОУ и управляющей структуры АСПР; выбор способа формирования управляющих воз-

действий в зависимости от состояния ОУ; первичность управления по отклонению перед управлением с переменной структурой АСПР.

4. Получен алгоритмический базис для организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса, который учитывает: условия организации резонансного управления; принятие управленческих решений в зависимости от состояния рынка ОИС; выбор подходящего варианта инвестирования в области инноваций путем замены комбинаторного перебора вариационным исчислением; творческий поиск новых решений на эвристической основе при информационной и интеллектуальной поддержке АСПР.

5. Создана структурная модель операционной среды специалиста в области инноваций и инвестиций, интегрированной с системой автоматизации банка и функционально представляющей интеллектуальную информационную технологию в форме АСПР. Операционная среда специалиста в области инноваций и инвестиций позволяет реализовать механизмы эффективного взаимодействия естественного и искусственного интеллекта в ППР, информационного обеспечения ППР по заданным критериям. Определяются границы формализованного информационно-функционального пространства, в котором реализуется алгоритмический базис организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса.

6. Получена методика для определения эффективности инвестиционной деятельности банка в области инноваций с использованием интеллектуальной информационной технологии в форме АСПР. Приводится рациональное соотношение объемов инвестирования в области инноваций между государственным и частным сектором, соответственно, в размере 62.0 и 38,0 процентов. Организация взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса с применением интеллектуальной информационной технологии позволяет снизить непроизводственные затраты более чем в 2 раза за счет повышения точности принятия решений, уменьшить время вовлечения объек-

тов интеллектуальной собственности в хозяйственный и коммерческий оборот более чем в 3 раза.

В диссертационной работе достигнута поставленная цель по созданию формализованного механизма для организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса на основе интеллектуальной информационной технологии и производства конкурентоспособной продукции, что вносит существенный вклад в развитие экономики страны.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Шамин М.А. Определение эффективности инвестиционной деятельности банка в области инноваций с использованием интеллектуальной информационной технологии // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий, № 4,2003.

2. Шамин М.А. Концептуальная модель принятия управленческих решений в формализованной среде по банковскому инвестированию в области инноваций II Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий, № 6,2004.

3. Шамин М.А. Резонансное управление взаимосвязанным инновационным и инвестиционным процессом в формализованном пространстве автоматизированной системы с принятие решений // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий, № 6,2004.

4. Шамин М.А. Формализованное представление интеллектуальной деятельности специалиста в организационном управлении взаимосвязанным инновационным и инвестиционным процессом // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий, № 8,2004.

5. Шамин М.А. Алгоритмический базис организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса по заданным критериям //

Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий, № 19,2005.

6. Шамин М.А. Формирование операционной среды специалиста в области инноваций и инвестиций, интегрированной в систему автоматизации банка // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий, № 19,2005.

Разрешено к печати 17 ноября 2005 г. Формат 60x84 1/16 Тираж 55 экз. Заказ № 1147

I

I

!

i i

ш

?54 15

РНБ Русский фонд

2006-4 28096

!

i

с

ВВЕДЕНИЕ

ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ,

ПОЛУЧЕННЫЕ ЛИЧНО СОИСКАТЕЛЕМ И ВЫНОСИМЫЕ

НА ЗАЩИТУ

ГЛАВА I. РЕЗОНАНСНОЕ УПРАВЛЕНИЕ

ВЗАИМОСВЯЗАННЫМ ИННОВАЦИОННЫМ И

ИНВЕСТИЦИОННЫМ ПРОЦЕССОМ

1.1. Семантическое содержание предметной области

1.2. Необходимость организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса в формализованном пространстве автоматизированной системы

1.3. Принцип резонансного управления в организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса в формализованном пространстве автоматизированной системы

1.4. Интегрированное представление в динамическом взаимодействии управляемого инновационного и инвестиционного процесса и управляющей структуры автоматизированной системы

Выводы по первой главе

ГЛАВА II. ИНФОРМАЦИОННЫЕ И СТРУКТУРНЫЕ МОДЕЛИ

ОРГАНИЗАЦИИ ВЗАИМОСВЯЗАННОГО

ИННОВАЦИОННОГО И ИНВЕСТИЦИОННОГО ПРОЦЕССА

2.1. Асимптотический подход в организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса на основе дискретно-непрерывных Р-преобразований

2.2. Трансформация дискретных моделей принятия управленческих решений по банковскому инвестированию в едином дискретно-непрерывном пространстве

2.3. Интеллектуальная деятельность лица, принимающего решения, по организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса

2.4. Метод типизации возникающих ситуаций в организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса

Выводы по второй главе

ГЛАВА III. ФОРМАЛИЗОВАННОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ

КОНКУРЕНТОСПОСОБНОГО ПРОИЗВОДСТВА

3.1. Структурная модель конкурентоспособного товара

3.2. Структурная модель конкурентоспособного хозяйствующего субъекта

3.3. Структурная модель АСПР для моделирования интеллектуальной деятельности специалистов в области инноваций и инвестиций

3.4. Математическая модель принятия управленческих решений по банковскому инвестированию в области инноваций

Выводы по третьей главе

ГЛАВА IV. ФОРМАЛИЗОВАННОЕ ПРОСТРАНСТВО БАНКА

ИНВЕСТИЦИЙ В ОБЛАСТИ ИННОВАЦИЙ

4.1. Законодательные и информационные предпосылки для организации формализованного пространства банка инвестиций в области инноваций

4.2. Банк инвестиций в области инноваций в структуре Национальной инновационной системы Российской Федерации

4.3. Операционная среда специалистов в области инноваций и инвестиций на основе интеллектуальной информационной технологии в форме автоматизированной системы с принятием решений

4.4. Экономическая эффективность инвестиционной деятельности банка в области инноваций на основе интеллектуальной информационной технологии в форме автоматизированной системы с принятием решений

Выводы по четвертой главе

Целью государственной политики в области развития науки и техники является создание механизма перехода страны на инновационный путь развития на основе избранных приоритетов. В соответствии с "Основами политики Российской Федерации в области развития науки и технологий на период до 2010 года и дальнейшую перспективу" формирование Национальной инновационной системы относится к числу важнейших приоритетов государства. Утвержденные Президентом страны 30 марта 2002 года "Приоритетные направления развития науки, технологий и техники Российской Федерации" создают фундаментальный базис развития в рамках научно-технического комплекса России, соединяющего науку с производством.

Сложившаяся система недофинансирования фундаментальных и прикладных научных исследований со стороны государства и организаций различных секторов народного хозяйства разорвала связь между наукой и производством. Обе эти сферы экономики страны функционируют фактически в автономном режиме, а экономически благополучные сектора экономики (ресурсодобывающие, телекоммуникационные и др.), испытывая потребность в инновационных разработках, заказывают их в силу различных причин у зарубежных партнеров. При этом научно-технический комплекс страны объективно находится в ситуации, реалистичный прогноз которой на ближайшее будущее диктует требования к созданию прорывных технологий, определяющих национальные приоритеты в области науки и техники [1,2].

В современных условиях конкуренции требуется применение новых механизмов для управления инвестиционными и инновационными процессами, т.к. они затрагивают все ключевые аспекты безопасности страны, включая обороноспособность. Оборонные аспекты нанореволюции — мощный вызов и стимул для перехода страны на инновационный путь развития на основе избранных приоритетов. Микросистемы двойного назначения, наномате-риалы, нановооружение и вытекающие из них новые военные доктрины, средства поддержания стратегической стабильности и борьбы с международным терроризмом, молекулярная нанобиология, компьютерные нейросисте-мы - без этих и других стратегически важных аспектов обеспечения национальной безопасности невозможны устойчивое развитие, поддержание геополитического равновесия и роли России как великой державы [3,5].

На мировом рынке интеллектуальной собственности набирают силу различные формы патентных войн и защиты от патентной агрессии. В условиях интенсивного развития информационных технологий, превращения знаний в определяющий фактор общественного развития эффективным средством подавления конкурентов становятся патенты, ноу-хау, другие объекты интеллектуальной собственности (ОИС). Сформировать кризисную ситуацию в стране и парализовать производство можно без ядерной войны, управляя скрытыми закономерностями на мировом рынке ОИС и создавая реальные угрозы национальным интересам. Противодействовать в патентных войнах и подавлять патентную агрессию возможно с помощью моделей ведения бизнеса в области инноваций, учитывающих национальные интересы Российского научно-технического комплекса [31].

Вступление России в ВТО требует широкого практического применения моделей ведения бизнеса в области инноваций на базе интеллектуальных информационных технологий. Интеллектуальные информационные технологии представляют совокупность методов и средств хранения, обработки, передачи, отображения информации, обеспечивающих взаимодействие естественного и искусственного интеллекта в процедурах принятия решений (ППР) и автоматизацию управленческих решений. Интеллектуальные информационные технологии рассматриваются как взаимосвязанные компоненты функциональных программных и аппаратных средств для получения и обработки информации на последовательных этапах принятия управленческих решений. Программные компоненты представляют проблемно-ориентированные автоматизированные информационные системы, специализированные информационные технологии, которые в функциональной взаимосвязи обеспечивают автоматизацию итерационного процесса принятия решений [10,12].

Существующие модели бизнес-процессов в области инноваций и инвестиций не взаимосвязаны общей структурой управления, в результате отсутствует целостное представление организации достижения их целей управления. Формализованные модели бизнес-процессов не интегрированы на базе единого информационно-функционального пространства , что снижает эффективность применения существующих автоматизированных систем управления, не позволяет обеспечить на высоком уровне информационную и интеллектуальную поддержку принятия управленческих решений.

На основании изложенного актуальным является организация взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса с использованием интеллектуальной информационной технологии в форме автоматизированной системы с принятием решений (АСПР) и направленная на инкубирование отсутствующих в области инноваций институциональных элементов.

Интеллектуальные информационные технологии в форме АСПР обеспечивают интеллектуальную поддержку принятия управленческих решений за счет используемых алгоритмических, математических и структурных методов. Алгоритмические и математические методы обеспечивают формирование управляющих воздействий на количественной основе. Структурный подход позволяет формализовать организацию взаимосвязанных бизнес-процессов по инновациям и инвестициям за счет интеграции информационно-функционального пространства АСПР с системой автоматизации банка.

На алгоритмическом уровне АСПР отличаются новым применением обратной связи, которая используется для информационного моделирования интеллектуальной деятельности лица, принимающего решения (ЛПР), в области инноваций и инвестиций. АСПР обеспечивает эффективное взаимодействие естественного и искусственного интеллекта в 111 IP, представляющих итерационный процесс формирования управляющих воздействий на основе формализованных экспертных знаний и математических методов [4,11].

Решается научная задача организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса на основе интеллектуальной информационной технологии для вовлечения ОИС в активный хозяйственный и коммерческий оборот и создания формализованного механизма защиты от патентной агрессии отечественных товаропроизводителей.

Цель работы - создание формализованного механизма для организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса на основе интеллектуальной информационной технологии в форме автоматизированной системы с принятием решений, интегрированной с системой автоматизации банка.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи исследования:

1. Определить необходимое и достаточное условия для организации нового подхода к управлению взаимосвязанным инновационным и инвестиционным процессом на основе интеллектуальной информационной технологии;

2. Создать модель управляющей структуры автоматизированной системы для интегрированного представления в динамическом взаимодействии с управляемым инновационным и инвестиционным процессом;

3. Построить концептуальную модель ППР для эффективного взаимодействия естественного и искусственного интеллекта в организационном управлении взаимосвязанным инновационным и инвестиционным процессом;

4. Получить математическую модель автоматического выбора итерационного шага в принятии управленческих решений по банковскому инвестированию в области инноваций;

5. Построить структурную модель операционной среды специалиста в области инноваций и инвестиций, функционально интегрированную с системой автоматизации банка;

6. Создать методику для определения эффективности инвестиционной деятельности банка в области инноваций с использованием интеллектуальной информационной технологии.

Объект и предмет исследования. Объект исследования — организация процессов создания конкурентоспособной продукции на основе широкого использования новых информационных технологий. Предмет исследования -механизмы и методы организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса и формализации ППР по банковскому инвестированию в области инноваций.

Методы исследования. Основные результаты базируются на использовании методов системного анализа, информационного моделирования, экспертных оценок, экономико-статистических и математических методов.

Достоверность полученных научных положений, выводов, результатов подтверждается информационным, функциональным и математическим моделированием и натурным экспериментом, приоритетными публикациями в научных изданиях по Перечню ВАК.

Апробация работы. Основные научные положения, выводы и результаты докладывались и обсуждались на научных совещаниях и конференциях Московской академии рынка труда и информационных технологий (Академия оборонных отраслей промышленности).

Публикации. По теме диссертационной работы имеется 6 публикаций в научном издании по Перечню ВАК России.

ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ, ПОЛУЧЕННЫЕ ЛИЧНО СОИСКАТЕЛЕМ И ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

На защиту выносится:

1. Необходимое и достаточное условия организации резонансного управления взаимосвязанным инновационным и инвестиционным процессом в формализованном пространстве автоматизированной системы для построения пространства эталонных значений управляемых параметров инновационного процесса и минимизации текущих значений управляемых параметров инвестиционного процесса.

2. Формализованное представление интеллектуальной деятельности специалиста предметной области в организации управления взаимосвязанным инновационным и инвестиционным процессом на основе алгоритмических контуров программного, адаптивного управления и обучения АСПР.

3. Функциональная совокупность принципов построения концептуальной модели в принятии управленческих решений по банковскому инвестированию в области инноваций в зависимости от состояния взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса в формализованном пространстве АСПР для формирования адекватной упреждающей реакции.

4. Математическая модель автоматического выбора итерационного шага в принятии управленческих решений по банковскому инвестированию в области инноваций на основе классического ряда Фибоначчи, дискретно-непрерывных Р-преобразований и дифференциального уравнения Эйлера-Лагранжа.

5. Структурная модель операционной среды специалиста в области инноваций и инвестиций, интегрированной с системой автоматизации банка и функционально представляющей интеллектуальную информационную технологию в форме АСПР.

Научная новизна. Полученные научные положения, выводы и результаты определяют теоретическую и методологическую базу для организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса на основе интеллектуальной информационной технологии в форме АСПР.

Организация резонансного управления взаимосвязанным инновационным и инвестиционным процессом в формализованном пространстве автоматизированной системы определяет один из основных способов формирования управляющих воздействий. Первичность порядка выполняемых работ по банковскому инвестированию в области инноваций по отношению к выделенным ресурсам и их нормативная обоснованность являются необходимым условием для практической реализации принципа резонансного управления. К его достаточному условию относится определение критических точек фазового перехода из одного качественного состояния в другое качественное состояние взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса, который является объектом управления (ОУ).

Интегрированным представлением в динамическом взаимодействии управляемого взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса и управляющей структуры автоматизированной системы моделируется интеллектуальная деятельность специалиста в области инноваций и инвестиций, связанная с принятием управленческих решений на основе знаний о поведении ОУ, знаний и обобщенного опыта управления и творческого поиска новых решений. На структурном уровне интеллектуальная деятельность специалиста в области инноваций и инвестиций отображается алгоритмическими контурами программного, адаптивного управления и обучения автоматизированной системы, составляющими, соответственно, начальную, дополнительную и новую информацию о состоянии взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса. Алгоритмическими контурами программного и адаптивного управления (автоматический режим функционирования системы) выражается функционирование искусственного интеллекта в 111 IP. Алгоритмическим контуром обучения (естественный интеллект ЛПР) расширяются информационные границы формализованного пространства взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса в пределах операционной среды специалиста в области инноваций и инвестиций. Расширение его области обеспечивается повышением уровня формализации интеллектуальной деятельности специалиста в области инноваций и инвестиций.

Принципы построения концептуальной модели принятия управленческих решений по банковскому инвестированию в области инноваций в зависимости от состояния взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса включают: интегрированное представление в динамическом взаимодействии ОУ и управляющей структуры в операционной среде АСПР; выбор способа формирования управляющих воздействий в зависимости от состояния ОУ по алгоритмическим контурам программного, адаптивного управления и обучения системы; первичность автоматизированного управления по отклонению по отношению к автоматизированному управлению с переменной структурой системы и их функциональное единство как алгоритмической основы информационной причинности для получения информационной причины принятого действия и повышения эффективности принимаемых управленческих решений.

Математической моделью автоматического выбора итерационного шага в принятии управленческих решений по банковскому инвестированию в области инноваций на основе классического ряда Фибоначчи и дискретно-непрерывных Р-преобразований комбинаторный перебор значительной размерности вариантов решений заменяется вариационным исчислением и сводится к выбору подходящего рабочего варианта решением дифференциального уравнения Эйлера-Лагранжа. Фибоначчиевое представление принятия управленческих решений, в основе которого лежат числа Фибоначчи и дискретно-непрерывные Р-преобразования, сужает область поиска эффективных решений в непрерывном пространстве изображений без потери информации. Обеспечивается динамический анализ возникающих ситуаций, которые создаются совокупностью изменений управляемых параметров взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса.

Структурная модель операционной среды специалиста в области инноваций и инвестиций, интегрированной с системой автоматизации банка и функционально представляющей интеллектуальную информационную технологию в форме АСПР, отражает необходимость: обработки нарастающих по объемам и темпам и разнородных по форме представления и содержанию информационных потоков в области инноваций; повышения роли искусственного интеллекта во взаимодействии с естественным интеллектом в ППР; минимизация затрат на эксплуатацию и развитие системы автоматизации банка при качественном изменении функциональных свойств интенсивно развивающихся современных информационных технологий; постоянного формирования на мировом рынке ОИС детерминированной и упреждающей реакции России на возникающие угрозы национальным интересам и защиты отечественных товаропроизводителей от патентной агрессии и остановки производственных мощностей в условиях вступления страны в ВТО.

Практическая ценность работы. Полученные механизмы и методы организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса и формализации ППР по банковскому инвестированию в области инноваций создают алгоритмический базис для вовлечения ОИС в активный хозяйственный и коммерческий оборот и обеспечения национальных интересов России в условиях вступления в ВТО.

В точках фазового перехода ОУ из одного качественного состояния в другое качественное состояние объем необходимой информации для принятия управленческих решений в области инноваций максимизируется, а объем банковских инвестиций минимизируется при одновременном достижении максимальной эффективности от практической реализации инновационных проектов.

Алгоритмические контуры программного, адаптивного управления и обучения АСПР являются необходимым и достаточным условием интегрированного представления в динамическом взаимодействии управляемого взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса и управляющей структуры автоматизированной системы по критериям максимальной эффективности.

Функциональной совокупностью принципов построения концептуальной модели принятия управленческих решений по банковскому инвестированию в области инноваций в зависимости от состояния взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса обеспечивается повышение эффективности информационного обеспечения ППР, увеличение роли искусственного интеллекта в ППР на основе интеллектуальной информационной технологии в форме АСПР и интеллектуальности автоматизированной системы как способности автоматически выполнять ППР и формировать адекватную реакцию за допустимое время на мировом рынке ОИС.

Чувствительность к изменениям состояния взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса, быстродействие и точность в формировании управляющих воздействий по критериям максимальной эффективности определяет интегративное качество организации автоматизированного управления взаимосвязанным инновационным и инвестиционным процессом. Формализованная операционная среда специалиста для организации управления взаимосвязанным инновационным и инвестиционным процессом обеспечивает механизмы эффективного взаимодействия естественного и искусственного интеллекта, получение и обработку информации в ППР по заданным критериям.

Определяется рациональное соотношение объемов инвестирования в области инноваций между государственным и частным сектором, соответственно, в размере 62.0 и 38,0 процентов. Организация взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса с применением интеллектуальной информационной технологии позволяет снизить непроизводственные затраты более чем в 2 раза за счет повышения точности принятия решений, уменьшить время вовлечения объектов интеллектуальной собственности в хозяйственный и коммерческий оборот более чем в 3 раза.

Содержание диссертационной работы. Первая глава посвящается вопросам организации резонансного управления взаимосвязанным инновационным и инвестиционным процессом в формализованном пространстве АСПР с использованием дифференциальных уравнений Колмогорова. Во второй главе рассматриваются информационные и структурные модели организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса, на основе которых повышается роль искусственного интеллекта в ППР по вовлечению в активный хозяйственный, коммерческий оборот ОИС. Третья глава посвящается формализованному представлению конкурентоспособного производства, включающему структурные модели конкурентоспособного товара и хозяйствующего субъекта, структурную модель АСПР, интегрированной в информационно-функциональное пространство инвестиционного банка, математическую модель принятия управленческих решений по банковскому инвестированию в области инноваций. В четвертой главе приводятся формализованное информационно-функциональное пространство банка инвестиций в области инноваций на основе интеллектуальной информационной технологии в форме АСПР и методика определения эффективности его инновационной деятельности.

В приложении приводятся сведения о практическом применении полученных научных положений, выводов и результатов.

В работе решена научная проблема формализации организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса для вовлечения ОИС в активный хозяйственный и коммерческий оборот, создания механизма защиты от патентной агрессии отечественных товаропроизводителей на основе интеллектуальной информационной технологии в форме АСПР.

Достигнута поставленная цель по созданию теоретических и практических основ организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса в информационно-функциональном пространстве автоматизированной системы с принятием решений, интегрированной с системой автоматизации банка. Полученные научные положения, выводы и результаты нашли практической применение.

Выводы по четвертой главе

1. В соответствии с российским законодательством и международными соглашениями разрабатываются специальные процедуры и методы вовлечения ОИС в активный хозяйственный и коммерческий оборот. Создаются необходимые законодательные и информационные предпосылки для организации формализованного пространства банка инвестиций в области инноваций. Систематизированные и организованные (структурированные) информационные потоки на основе интеллектуальной информационной технологии в форме АСПР позволяют усилить наметившиеся положительные тенденции, оптимизировать инновационные процессы на региональном и субрегиональном уровнях организационного управления и сформировать системный механизм включения ОИС в активный хозяйственный и коммерческий оборот.

2. АСПР с применением нормативно-правовой и методической базы реализует новый механизм вовлечения в активный хозяйственный и коммерческий оборот объектов интеллектуальной собственности, продвижения перспективных технологий, противодействия в патентных войнах и защиты интересов отечественных товаропроизводителей. АСПР реализована на основе формализованных знаний экспертов в области инноваций, которые представлены алгоритмами выполнения дистанционных бизнес-процессов, базой знаний и базой данных, структурами электронных документов.

3. Операционная среда специалистов предметной области на основе интеллектуальной информационной технологии в форме АСПР обеспечивает автоматический сбор и обработку первичной информации на верхнем иерархическом уровне управления за счет опосредованного дистанционного доступа участников и победителей конкурсов к интегрированной базе данных, что устраняет промежуточные операции по обработке и преобразованию большого объема входной информации и повышает уровень автоматизации делопроизводства. В условиях нарастающих по объемам и темпам информационных потоков интеллектуальные компоненты операционной среды специалистов повышают точность анализа и оценки научных и научно-технических результатов за счет выявления скрытых закономерностей в данных и эффективность принятия управленческих решений в области инноваций с использованием математических, алгоритмических и структурных методов.

4. Необходимым условием экономической эффективности инвестиционной деятельности банка в области инноваций является наличие конкурентоспособного производства, структурная модель которого в виде трех кругов Эйлера представляется ОИС и технологией его реализации по замыслу, в реальном исполнении и в развитии. Достаточным условием экономической эффективности инвестиционной деятельности банка в области инноваций является распределение современной роли государства и частной инициативы в организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса, соответственно, в соотношении не менее 62,0 и не более 38,0 процентов.

Практическая реализация необходимого и достаточного условий экономической эффективности инвестиционной деятельности банка в области инноваций рождает устойчивые положительные тенденции в повышении социально-экономической отдачи от создания нового механизма для вовлечения в активный хозяйственный и коммерческий оборот перспективных технологий в условиях рыночного производства.

124

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе решена научная задача организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса на основе интеллектуальной информационной технологии для вовлечения ОИС в активный хозяйственный и коммерческий оборот и создания формализованного механизма защиты от патентной агрессии отечественных товаропроизводителей.

1. Определены условия организации резонансного управления взаимосвязанным инновационным и инвестиционным процессом. В точках фазового перехода ОУ из одного качественного состояния в другое качественное состояние объем информации для принятия решений достигает максимального значения в границах информационного поля АСПР, объем банковских инвестиций приводится в соответствие с максимальной эффективностью вложений в области инноваций.

2. Получена структурная модель интеллектуальной деятельности специалиста по организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса, которая моделируется алгоритмическими контурами АСПР для получения начальной, дополнительной и новой информации о текущем состоянии ОУ и практической реализации принципа резонансного управления в области инноваций и инвестиций.

3. Для формирования адекватной упреждающей реакции на рынке ОИС построена концептуальная модель принятия управленческих решений по банковскому инвестированию в области инноваций, которая включает: интегрированное представление в динамическом взаимодействии ОУ и управляющей структуры АСПР; выбор способа формирования управляющих воздействий в зависимости от состояния ОУ; первичность управления по отклонению перед управлением с переменной структурой АСПР.

4. Получен алгоритмический базис для организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса, который учитывает: условия организации резонансного управления; принятие управленческих решений в зависимости от состояния рынка ОИС; выбор подходящего варианта инвестирования в области инноваций путем замены комбинаторного перебора вариационным исчислением; творческий поиск новых решений на эвристической основе при информационной и интеллектуальной поддержке АСПР.

5. Создана структурная модель операционной среды специалиста в области инноваций и инвестиций, интегрированной с системой автоматизации банка и функционально представляющей интеллектуальную информационную технологию в форме АСПР. Операционная среда специалиста в области инноваций и инвестиций позволяет реализовать механизмы эффективного взаимодействия естественного и искусственного интеллекта в ППР, информационного обеспечения ППР по заданным критериям. Определяются границы формализованного информационно-функционального пространства, в котором реализуется алгоритмический базис организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса.

6. Получена методика для определения эффективности инвестиционной деятельности банка в области инноваций с использованием интеллектуальной информационной технологии в форме АСПР. Приводится рациональное соотношение объемов инвестирования в области инноваций между государственным и частным сектором, соответственно, в размере 62.0 и 38,0 процентов. Организация взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса с применением интеллектуальной информационной технологии позволяет снизить непроизводственные затраты более чем в 2 раза за счет повышения точности принятия решений, уменьшить время вовлечения объектов интеллектуальной собственности в хозяйственный и коммерческий оборот более чем в 3 раза.

В диссертационной работе достигнута поставленная цель по созданию формализованного механизма для организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса на основе интеллектуальной информационной технологии и производства конкурентоспособной продукции, что вносит существенный вклад в развитие экономики страны.

1. Абрамов В.Л. Интеллектуальные ресурсы конкурентоспособности в современной организации //Открытое образование, 2005.№2 (49).

2. Алдошин В.М., Колганов С.К., Фомин А.Н. Основные положения методологии обоснования приоритетных направлений разработки оборонных технологий. -М.: Радио и связь, 1998.

3. Андрианов И.В., Баранцев Р.Г., Малевич Л.И. Асимптотическая математика и синергетика. -М.: Эдиториал УРСС, 2004.

4. Брукинг Э. Интеллектуальный капитал. — Спб. : Питер —2000.

5. Грохотов А.В., Комков Н.И., Лутфуллин М.А., Шатраков А.Ю. Перспективные направления инновационно-инвестиционной деятельности организаций в рыночных условиях (Методология инновационно-инвестиционного проектирования). -М.: ГОУ МАРТИТ, 2002.

6. Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине. -М.: Советское радио, 1968.

7. Выленский П.Л. и др. Оценка эффективности инвестиционных проектов. -М.: Дело, 1998.

8. Дементьев В.Е. Инвестиционные и инновационные достоинства финансово-промышленных групп // Экономика и математические методы. 1996. Т.32, вып. 2.

9. Дементьев В.Е. Интеграция предприятий и экономическое развитие. -М.: ЦЭМИ РАН, 1998.

10. Джексон, Питер. Введение в экспертные системы. /Пер. с англ.: Уч. пос. М.: Издат.дом "Вильяме", 2001. - 624 с.

11. Емельянов С.В., Ларичев О.И. Многокритериальные методы принятия решений.- М.: Знание, 1985.-32с. (Новое в жизнь, науке, технике. Сер. «Математика, кибернетика»; №10).

12. Интеллектуальные системы автоматического управления / Под ред. И.М. Макарова, В.М. Лохина. М.: Физматлит, 2001.- 576 с.

13. Искусственный интеллект: Кн.1 .Системы общения и экспертные системы: Справочник / Под ред. Э.В.Попова.-М.: Радио и связь, 1990.

14. Искусственный интеллект: Кн.2.Модели и методы: Справочник /Под ред. Д.А.Поспелова.-М.: Радио и связь, 1990.

15. Климов С.М. Интеллектуальные ресурсы организации. Спб.: Пи-тер-2000.

16. Комков Н.И., Левин Б.И., Журдан Б.В. Организация систем планирования и управления прикладными исследованиями и разработками. -М.: Наука, 1986.

17. Комков Н.И., Плещинский А.С. Декомпозиционный метод распределения ресурсов в многоцелевой программе // Техн. кибернетика, 1987. №6.

18. Корнеев В.В. и др. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации.-М.: «Нолидж», 2000.-352 с.

19. Королюк B.C. и др. Справочник по теории вероятностей и математической статистике. -М.: Наука, 1985.

20. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров.- М.: Наука, 1977.-832 с.

21. Лаврушенкова И.В. Формирование экономической среды развития предпринимательства в России: теоретические основы и методология. Диссертация на соискание ученой степени доктора экономических наук. -М.: АООП, 1998.

22. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения.-М.: Мир, 1987.

23. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений.-М.: Физматлит, 1996.

24. Ларичев О.И. Новое направление в теории принятия решений: вербальный анализ решений // Новости искусственного интеллекта.- 2001.-№1.-С.26-31.

25. Лифанов Н.С. использование потенциала коммерческих банков при инвестиции в реальный сектор экономики. — М.: Новости, 2001.

26. Мазур И.И. и др. Управление проектами.-М.: Высшая школа, 2001.

27. Методические рекомендации по оценке эффективности инновационных проектов.-М.: Экономика, 2000.

28. Олейник А.Н. Институциональная экономика.-М.: Инфра-М, 2000.

29. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. -М.: Наука, 1997.

30. Парфенов И.И. Проблема принятия решений в автоматизированном проектировании сверхбыстрой обработки информации // Доклады Академии наук. 1995. - Т. 342. - № 6. - С.750-752.

31. Парфенова М.Я. и др. Информационное обеспечение процедур принятия решений при скрытых закономерностях. -М.: Наука, 2005.

32. Патент 1314305 (Россия). Устройство для управления производственным процессом ремонта машин / Авт. изобрет. И.Ю.Юсупов и др.

33. Патент 1367741 (Россия). Устройство для моделирования производства и потребления / Авт. изобрет. И.Ю.Юсупов и др.

34. Плещинский А.С. Оптимизация инвестиционных проектов предприятия в условиях рыночной экономики //Экономика и мат. методы. 1995.Т.31, вып.2.

35. Поспелов Г.С. Системный анализ и искусственный интеллект.-М.: Изд.-во АН СССР, 1980.

36. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект-основа новой информационной технологии. -М.: Наука, 1988.

37. Поспелов Г.С., Поспелов Д.А. Искусственный интеллект-прикладные системы.- М.: Знание, 1985.

38. Прангишвили И.В. Системный подход и общесистемные закономерности.- М.: СИНТЕГ, 2000. 528 с.

39. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем. М.: Радио и связь, 1991. - 224 с.

40. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Пер. с англ.-М.: Радио и связь, 1993.-320 с.

41. Самарский А.А., Михайлов А.П. Компьютеры и жизнь: (Математическое моделирование). -М.: Педагогика, 1987.-127 с.

42. Сухомлин В.А. Введение в анализ информационных технологий. -М.: Горячая линия Телеком, 2003.

43. Теория управления. Терминология. Вып. 107. М.: Наука, 1988.56 с.

44. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. -М.: СИНТЕГ, 1998. 376 с.

45. Турчин В.Ф. Феномен науки. Кибернетический подход к эволюции. М.: ЭТС, 2000.- 368 с.

46. Хинчин А.Я. Цепные дроби.- М.: Наука, 1978.- 112 с.

47. Шамин М.А. Определение эффективности инвестиционной деятельности банка в области инноваций с использованием интеллектуальной информационной технологии // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий, № 4, 2003.

48. Шамин М.А. Концептуальная модель принятия управленческих решений в формализованной среде по банковскому инвестированию в области инноваций // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий, № 6, 2004.

49. Шамин М.А. Алгоритмический базис организации взаимосвязанного инновационного и инвестиционного процесса по заданным критериям // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий, № 19, 2005.

50. Шамин М.А. Формирование операционной среды специалиста в области инноваций и инвестиций, интегрированной в систему автоматизациибанка // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий, № 19,2005.

51. Шатраков А.Ю., Журавлева Э.М., Парфенова М.Я. Принятие решений в экономической среде. -М.: ГОУ МАРТИТ, 2004.

52. Юсупова Н.И., Ильясов Б.Г., Миронов В.В. Модели предупреждения критических режимов управляемых объектов в условиях неопределенности. Уфа: УНЦ РАН, 1994. - 152 с.

53. Aamodt, А& Plaza, Е.( 1994).Case-Based Reasoning // Foundational Issues, Methodological Variations, and System Approaches. All Communications, 7(i).- P.39-59.

54. A computer operator's expert system. Karnaugh M., Ennis R., Gries-mer J.,Hong S., Klein D., Milliken K., Schor M., Van Woercom H. Proc 7 th Jnt.Conf. Comput Commun.: New Worid Jnf. Soc. Sydney, Oct.30-Nov.2.1984.

55. Boehm B.W. A Spiral Model of Software Development and Enchancement // Computer, May 1988.-P.31-35.

56. Davis A.M., Bersoff E.H., Comer E.R.Strategy for Comparing Alternative Software Development Life Cycle Models // IEEE Transactions on Software Engineering, V. 14, No. 10, October 1988.-P.34-40.

57. Design /IDEF. Version 3.0 User's manual. Meta Software Corp.1994.-P.600.

58. Design /IDEF. Version 3.0. Interface languages manual. Meta Software Corp. 1994.-P.200.

59. Downs E., Clare P., Сое I. Structure Systems Analysis and Design Method // Application and Context, 2 nd Ed. London: McGraw Hill, 1992.-P.407.

60. Eva M. SSADM Version 4: User's Guide. London: McGraw Hill, 1992.-P.407.

61. Generic tasks in knowledge -based reasoning: high — level building blocks for expert system design. Chandrasekaran B. "IEEE Expert". 1986.l.№3. P.23-30.

62. Golberg David E., Genetic Algorithms in Search, Optimisation and Machine Learning. Addison-Wesley Publishing Company, Inc. 1989.

63. Hall С. The devil's in the details: techniques, tools, and applications for database mining and Knowledge discovery // Intelligent Software Strategies.-P.I.V.XI.-№9-1995. September.

64. Hall C. The devil's in the details: techniques, tools, and applications for database mining and Knowledge discovery // Intelligent Software Strategies.-P.II.V.XI.-№9-1995. October.

65. Honessy D. and Hinkle D. Applying Cased-Based Reasoning to Autoclave Loading // IEEE Computer Society, Los Alamitos, California, October 1992.-P.132-141.

66. Intelligence artificielle et traduction automatique au menn. Brunner B."Bur. et syst." 1987. 9 №2. -P.30-32.

67. Inmonn W.H. Building the Data Warehouse.- NY: John Wiley&Sons, Inc.,1992.-298p.

68. ISO/IEC DTR 14252, Portable Operaring System Interface for Computer Environments POSIX. (IEEE, PI003.0 Draft 18, Draft Guide to the POSIX Open System Environment, February 1995).

69. Kopplang von Datenbank-und Expert-system. Reuter A. "Informa-tionstechnik it". 1987.29. №3 .-P. 164-175.

70. Larichev O.I. Cognitive Validity in Design of Decision-Aiding Techniques // Journal of multicriteria decision analysis. №3 (1).1992.-P.127-138.

71. Larichev O.I., Olson D.L., Moshkovich H.M., Mechitov A.I. Numerical vs. Cardinal Measurements in Multiatribute Decision Making: How Exact is Exact Enough // Organizational behavior and human decision processes. №64 (1),1995.-P.9-21.

72. Mc Clur C. The CASE Experience // BYTE, 1989, April.-P.56-60.

73. Parfenova M.J. Information Business in Organizational Control // Proceedings of the 2 nd International Workshop on Computer Science and Information Technologies (CSIT' 2000), volume 2: USATU, Ufa State Aviation Technical University, 2000.- P. 189-190.

74. SSADM Manual. Version 4. -Blackwell: National Computing Center, 1990.-P.140.

75. User Guide Icreator v.3.0. Stirling Technologies Co. 1995.-P.250.

76. User Guide HTMLEd 32. Internet Software Technologies. 1994,1995 .-P.250.

77. Verlag C.E., K.Kurbel, H.Strunz. Handbush wirtschafts informatik. Poeshel. 1990.-P.978.