Управление инновационными научными исследованиями на основе интеллектуализации принятия решений в слабоформализуемых системах

Паринова, Лариса Владимировна

Управление в социальных и экономических системах

автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Управление инновационными научными исследованиями на основе интеллектуализации принятия решений в слабоформализуемых системах

доктора технических наук: Паринова, Лариса Владимировна
город: Воронеж
год: 2000
специальность ВАК РФ: 05.13.10
цена: 450 рублей

Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Управление инновационными научными исследованиями на основе интеллектуализации принятия решений в слабоформализуемых системах»

Автореферат диссертации по теме "Управление инновационными научными исследованиями на основе интеллектуализации принятия решений в слабоформализуемых системах"

/ ( ^ ( ~ ^! ^ С $ На правах рукописи

РГ6 ол

Ь С ; , с• •

ПАРИНОВА ЛАРИСА ВЛАДИМИРОВНА

УПРАВЛЕНИЕ ИННОВАЦИОННЫМИ НАУЧНЫМИ ИССЛЕДОВАНИЯМИ НА ОСНОВЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СЛАБОФОРМАЛИЗУЕМЫХ СИСТЕМАХ

Специальность 05.13.10 - Управление в социальных

и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Воронеж 2000

Работа выполнена в Воронежском государственном техническом университете

Научный консультант Заслуженный деятель науки РФ,

доктор технических наук, профессор Фролов В.Н.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Остапенко А.Г.

доктор технических наук, доцент Ландсберг С.Е.

доктор технических наук, профессор Сахаров Ю.С.

Ведущая организация: Институт проблем управления РАН

(г. Москва)

Защита диссертации состоится 22 декабря 2000 г. в 1400 часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 063.81.02 при Воронежском государственном техническом университете по адресу: 394026 Воронеж, Московский просп., 14

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Воронежского государственного технического университета.

Автореферат разослан 21 ноября 2000 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Львович Я. Е.

0-55 М-ЭЛ.О

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В современных социально-экономических условиях существенную роль играют все потенциальные возможности ускорения переходного периода в нашей стране. К таким резервам относится интенсификация инновационных процессов развития перспективных технологий. Распространение получает более широкий взгляд на достижения науки не только в сфере техники, но и в других областях - при создании новых товаров массового потребления, новых оргструктур управления. Проблематика нововведений вышла за рамки собственно экономических концепций и подходов и все более активно включает в себя проблемы социологии, общей теории управления и других дисциплин.

Продвижение нововведений от идеи до использования конечным потребителем опирается на различные формы государственных, региональных, внутрифирменных и общественных структур. Проблемы управления инновационными слабоформализуемыми процессами на базе большинства из этих структур находят отражение в исследованиях отечественных и зарубежных авторов. Многообразие общественных форм интенсификации этих процессов требует дальнейшего углубленного анализа.

В плане эффективности использования перспективных технологий, инноваций (нововведений) в условиях рыночных отношений особую роль играют инновационные НИР, в том числе диссертационные НИР, имеющие особое значение в плане инновационного обеспечения, а также крупные общественные научные объединения, способные решать межведомственные, междисциплинарные задачи инновационного характера на базе современных высоких технологий и компьютерных систем.

Таким образом, актуальность темы заключается в необходимости создания компьютерной технологии, способствующей повышению эффективности системы выполнения и реализации инновационных НИР на базе методов интеллектуализации принятия решений в слабоформализуемых системах.

Работа выполнена в соответствии с межвузовской научно-технической программой 12.11 «Перспективные информационные технологии в образовании», в рамках единого заказа-наряда МОиПО РФ по направлению «Информатизация образования» и одного из основных направлений Воронежского государственного технического университета «Проблемно-ориентированные системы управления».

Цели и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка комплекса моделей, алгоритмов и программных средств для интеллектуализации принятия решений в слабоформализуемой системе выполнения инновационных НИР и эффективного управления их жизненным циклом.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

проанализировать возможные пути повышения эффективности организации НИР и практической реализации их инновационного потенциала;

осуществить оптимизацию информационного обеспечения и экспертизы инновационного потенциала НИР на этапе их реализации;

разработать и методически реализовать информационную систему учета и управления инновационными научными исследованиями;

определить оптимальные способы организации библиотечного и кадрового обеспечения разработки инновационного НИР на основе новых информационных технологий;

разработать оптимизационные модели и проектные процедуры формирования системы оценки качества инновационных НИР;

создать и реализовать программное обеспечение информационной системы оценки качества инновационных исследований.

Методы исследования. В работе использованы методы системного анализа, теории принятия решений, теории вероятности и математической статистики, методы оптимизации и теории нечетких множеств. При разработке программных средств использовались методы объектно-ориентированного программирования, средства системы создания базы данных Microsoft Access 97.

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

оптимизационная модель и алгоритм формирования структуры системы оценки качества инновационных НИР, отличающиеся математическими приемами формализации значимости этой системы, ресурсных ограничений и способов эквивалентного преобразования исходной задачи оптимизации к рандомизированному варианту функции Лагранжа и к многомерной задаче о ранце, решаемой с помощью метода ветвей и границ;

процедура рационального выбора системы показателей экспертного оценивания, позволяющая провести шкалирование этих показателей для количественного измерения качества инновационных научно-исследовательских работ, отличающаяся возможностью формирования интегральной оценки с учетом всех этапов экспертизы;

концептуальная модель и алгоритм рационального набора компонентов

интегрированной базы данных инновационных НИР, отличающиеся математическими приемами формализации качественных характеристик инновационных процессов на основе перехода от порядковых шкал к двоичным и использования разделяющих свойств метода колитеров;

алгоритмы экспертного оценивания инновационных НИР на всех этапах жизненного цикла, основанные на использовании лингвистических переменных для описания качества научного исследования и отличающиеся возможностью получения не только ее количественной оценки, но и соответствующего лин гвистического значения;

структурная схема и модель выполнения инновационных НИР, позволяющие координировать процессы принятия проектных и управленческих решений на уровнях обучения и подготовки кадров высшей квалификации и органов управления вуза, отличающиеся представлением анализируемого объекта как открытой системы;

структура автоматизированной библиотечной системы, включающая специальные подсистемы информационного обеспечения научных исследований и отличающаяся возможностью перехода на новый качественный уровень в организации инновационного процесса;

структурная схема системы управления инновационными процессами внедрения научно-исследовательских работ, отличающаяся оригинальным методом интеграции оптимизационного, информационного, организационно-методического, правового обеспечения и процедуры принятия управленческих решений на основе экспертного оценивания.

Практическая ценность работы заключается в следующем. Разработана структура экспертного оценивания и управления инновационными НИР на основе интеллектуализации принятия решений, создано программное, информационное обеспечение автоматизированной системы управления инновационными НИР, позволяющие повысить эффективность управления инновационными НИР.

Разработаны рекомендации по подготовке данных и использованию информационной системы перспективных технологий на базе Российской академии естественных наук организациями потребителями.

Создан программно-методический комплекс по экспертному оцениванию инновационного потенциала перспективных технологий.

сферой НИОКР на примере деятельности общественных организаций», «Нормативно-методические и правовые аспекты управления перспективными технологиями».

Их внедрение позволило сократить сроки и затраты на экспертизу при трансфере научно-технических нововведений.

Подсистема экспертного оценивания и учебное пособие используются в учебном процессе при выполнении курсового и дипломного проектирования студентами по специальностям «Информационные системы» и «Ракетные двигатели» Воронежского государственного технического университета.

Результаты работы внедрены в многопрофильном вузе - Воронежском государственном техническом университете, Воронежском государственном университете, Российском Новом Университете и Российской академии естественных наук. Использование наряду с традиционными экспертными заключениями разработанных компьютерных программ позволило с большей долей объективности оценивать инновационные работы.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях, семинарах и совещаниях: Всероссийском совещании-семинаре «Математическое обеспечение высоких технологий в технике, образовании и медицине» (Воронеж, 1995-1997); Региональной конференции по многоуровневому образованию (Липецк, 1997); Всероссийской научно-практической конференции «Охрана-97» (Воронеж,

1997); III Международной электронной научной конференции «Современные проблемы информатизации» (Воронеж, 1998); Всероссийском совещании-семинаре «Высокие технологии в региональной информатике» (Воронеж,

1998); IV Всероссийской научно-практической конференции «Черноземье» (Воронеж, 1998); Международной научно-технической конференции «Транс-ком-99» «Управление и информационные технологии на транспорте» (Санкт-Петербург, 1999); ежегодных научных конференциях профессорско-преподавательского состава Воронежского государственного технического университета (1995-2000); научно-территориальной Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы».

Публикации. Основные результаты работы опубликованы в 34 печатных работах, в том числе в двух монографиях и одном учебном пособии.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав и заключения. Работа содержит 283 страницы, включая 51 рисунок, 16 таблиц, приложение и список литературы из 179 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертационного исследования, описывается ее краткая характеристика, формируется цель и задачи исследования, представляются основные научные результаты, выносимые на защиту, а также практическая значимость и результаты внедрения.

В первой главе определяются пути повышения эффективности организации научно-исследовательских работ и практической реализации их инновационного потенциала, анализируются особенности системы инновационного обеспечения и экспертизы НИР как объекта проектирования и управления, обоснована необходимость постановки вопроса об оценке качественного уровня НИР, проведен анализ существующих методов экспертизы инновационных НИР, а также рассматривается возможность применения технологии экспертизы на основе существующих методик экспертных оценок и содержательных оценочных показателей, связанных с целями формирования оценок качества инновационных работ на различных стадиях экспертизы.

Рассмотрены особенности развития инновационного потенциала НИР в современных социально-экономических условиях, определены показатели, которые его характеризуют, предложен подход,основанный на создании компьютерной системы управления инновационными процессами реализации НИР в рамках крупных общественных научных объединений и многопрофильного вуза.

Вторая глава посвящена вопросам интеллектуальной поддержки экспертизы инновационных НИР, обосновываются основные показатели их качества, приводятся разработанные для этой цели шкалы со словесными формулировками градации качества, процедура сбора, обобщения и анализа мнений экспертов, алгоритмы формирования оценки качества НИР на основе нечетких экспертных суждений и лингвистических переменных.

Задачу оценки качества научных исследований можно классифициро-зать как многоатрибутную задачу оценивания с нечеткой исходной информа-щен. Поэтому лингвистический подход и развитый в последнее время аппарат 1ечетких множеств, на котором он базируется, является наиболее приемлемым ! данной ситуации. Понятие лингвистической переменной, как правило, ис-юльзуется в тех случаях, когда существует невозможность или тенденция к со-сращению использования количественных методов анализа и более широкое фименение экспертных оценок, которые имеют качественный характер.

Лингвистический подход при построении оценок качества диссертационных работ позволяет:

использовать для описания элементов задачи приближенные, субъективные оценки эксперта, выраженные с помощью нечетких понятий;

формализовать нечеткие описания введением понятий нечеткой и лингвистической переменных, которые реализуют переход от словесных описаний элементов задачи оценки качества к числовым;

оперировать полученными формальными объектами посредством аппарата, развиваемого на основе теории нечетких множеств;

представлять результаты решения задачи как в количественном виде, так и с использованием понятий профессионального языка эксперта. Введем основные понятия лингвистического подхода. Нечеткая переменная (НП) определяется кортежем < а, V, X >, где а - название НП; (У = {и} - универсальное множество, на котором задана НП; X = {(и/Цх(и))} - нечеткое множество на (У, описывающее ограничение на возможные числовые значения НП, при этом и называется базовой переменной, [1х(и) - степенью принадлежности и е V нечеткому множеству ^(определяется как субъективная мера того, насколько элемент и соответствует понятию, смысл которого формализуется нечетким множеством X).

Лингвистическая переменная (ЛП), подобно нечеткой переменной, определяется кортежем < Д Т, £/, й, М >, где Р - наименование ЛП; Т - терм-множество ЛП р, то есть множество названий лингвистических значений переменной (3, причем каждое из таких значений представляет собой нечеткую переменную, заданную с помощью нечеткого подмножества универсального множества 17; С? - синтаксическое правило, описывающее процесс образования из множества Т новых значений ЛП Р; М - семантическое правило, позволяющее приписывать каждому новому значению, образуемому процедурой й, некоторую семантику путем формирования соответствующего нечеткого подмножества, то есть отобразить новое значение ЛП в НП.

В зависимости от характера множества (У лингвистические переменные могут быть разделены на числовые (11с (-оо, оо)) и нечисловые. Примером не числовой ЛП может служить переменная Сложность, формализующая понятие «сложность разработки», со значениями низкая, средняя, умеренная, высокая, при этом каждое значение представляет собой название НП, которая является значением ЛП. Важным аспектом понятия ЛП является то, что это переменная более высокого порядка, чем нечеткая переменная, в том смысле, что значениями лингвистической переменной являются нечеткие переменные. Смысл

М(Х) терма А'определяется как ограничение Я(Х) на базовую переменную пеУ, обусловленное нечеткой переменной X.

Метод определения оценки качества диссертационных работ, основанный на нечетком логическом выводе, ориентирован на формирование требований к показателям, которые формализуют представление о качестве диссертационных работ. Как правило, эти требования выражаются лингвистическими значениями «высокий», «довольно высокий» и т.п., поэтому первый этап алгоритма оказывается чисто формальным. Рассмотрим другой подход, в основе которого лежит композиционное правило агрегирования описаний диссертационных работ с информацией о предпочтениях эксперта, заданных в виде нечетких ожиданий. Пусть качество диссертационных работ характеризуется набором показателей X],.. Х„, каждому из которых соответствует лингвистическая переменная с тем же названием. Базовыми переменными являются {//,.. и„ соответственно.

Для интегральной оценки качества диссертационных работ на базовом множестве V. Нечеткая информация эксперта о качестве диссертационной работы может быть представлена в виде условного нечеткого высказывания

где А и. ... Лт, 5, - лингвистические значения соответствующих лингвистических переменных.

Нечеткие описания, характеризующие связь между значениями показателей и качества диссертационной работы, формируются на основе порций информации (информационных гранул), получаемой от эксперта в виде нечетких высказываний указанного типа.

Заметим, что высказывание Ы, содержит пересечение и импликацию. Если обозначить пересечение (Х: = А¡, и... и Х„ = Ап,) через X = А„ то получим, что высказывание эксперта запишется в виде

Нечеткие операции, входящие в высказывания, имеют следующую вычислительную реализацию:

для пересечения функция принадлежности определяется по формуле

(¡1: "Если X/ = Ал и... Хп = А„-,, тоК= В, ",

(1)

с/,: "Если X = А: , то К = В, ".

(2)

Цм(и) = ИИ {цм (и,)41Ац(и2), ... ЦлтЫ}, "

(3)

где и = (и/, ... и„), иеЫ = С//..*¿/„, ц,и/и,) - значение принадлежности функции элемента г/, нечеткому множеству Аи;

для импликации функция принадлежности определяется по формуле

Ыw,S) = min {1,1- fJAl(u) + pB¡(í)}, wsW,

(4)

где и' = (\\>!, ... и>,„I), \velV = II/*...*и„*У, - функция принадлежности не-

четкого множества Л,, заданного на универсальном множестве V, х сБ - множество узлов дискретизации.

В соответствии с этими формулами каждое условное нечеткое высказывание преобразуется в нечеткое множество Д .

В результате экспертного опроса получим совокупность нечетких информационных гранул {¿¡¡, . . . с!т), которая может быть описана нечетким множеством О = Б/ и... иОт с функцией принадлежности

Качественность диссертационной работы определяется композиционным правилом вывода вида

при этом для определения точечной оценки используется понятие уровневого множества.

Для нечеткого множества A czl(a) уровневое множество (ae[0,lj) определяется следующим образом:

Hd(w,S) = min {/jdl(w,S)}, seS, weW.

(5)

Hc(i)~ max min{fic(w), fjD (w,S)}, weW,

(6)

Aa = {x /¡jA(x) > a, xeij.

(7)

Для каждого Аа можно вычислить среднее число элементов М(Аа): для множества из п элементов

(8)

t,E А„

(ю)

Тогда точечные значения для нечеткого множества А определяются как

.)</.• (П)

ю*к О

Схема формирования оценки качества НИР представлена на рис. 1.

Рис. 1. Схема алгоритма формирования оценки качества научных работ на основе нечетких экспертных суждений

В третьей главе приводятся исследования по оптимизации информационного обеспечения и экспертизы инновационного потенциала инновационных НИР на этапе их реализации, предложена структура информационной системы инновационного потенциала НИР, допускающая совместное использование различных локальных информационных ресурсов для решения пользовательских задач. Показано, что управление новыми исследованиями и применением в новых областях требует не только формирования обобщенной концеитуаль-

ной модели интегрированной базы данных, но и оптимизации ее компонентов. Рассмотрены вопросы оптимизации состава экспертных групп по реализации инновационных НИР в структуре многопрофильного вуза и задачи оптимизации экспертизы при управлении инновационными процессами с помощью экспертного оценивания. Предложена рациональная система показателей для анализа эффективности решения задач экспертного оценивания соответствия существующих проблем организации-заказчика и инновационного потенциала, зарегистрированные в базе данных.

Процедура оптимизации информационного обеспечения и экспертизы инновационного потенциала иллюстрируется рис. 2.

В четвертой главе рассматривается разработка и реализация информационной системы управления инновационными научными исследованиями, предложена организация управления качеством диссертационных НИР на основе алгоритмизации экспертного оценивания, формирование требований к информации и алгоритмам экспертного оценивания. Разработана структура алгоритмического обеспечения с использованием лингвистического подхода; приводится анализ математических моделей, используемых для оценки качества научно-исследовательских работ, обосновывается выбор оценочной системы, в основу которой положен принцип аддитивности и использование некорректной линейной зависимости между значимостью результатов различного типа, а также представление задачи оценки качества диссертационных исследований как многоатрибутной задачи оценивания с нечеткой исходной информацией и решение ее с использованием как лингвистического подхода и развитого в последнее время аппарата нечетких множеств, так и с использованием композиционного правила агрегирования описаний диссертационных работ с информацией о предпочтениях эксперта, заданных в виде нечетких суждений. На структурном уровне проведен анализ функционирования системы управления инновационными процессами развития перспективных технологий.

Управление инновационными процессами развития перспективных технологий предлагается организовать в рамках информационной системы перспективных технологий (ИСПТ) с использованием интегрированной базы данных и экспертной информации. При этом все крупные компоненты системы (звенья) выполняют определенный набор функций, связанный с информационным обеспечением и обеспечением деятельности и развитием системы. Все звенья системы объединяются вокруг центрального звена системы, в задачи которого помимо функций обычного звена входит управление развитием системы, координация информационного обеспечения, а также организация информационных потоков как внутри системы, так и вне ее.

Формирование исходных данных

Рч<»=Ми=М)

Исходная информация для оптимизационной модели

VI \г vc

3|| а2| а8| ао1

ащ Зги а8п асп

Рис.2. Структурная схема оптимизации компонентов интегрированной базы данных ПТ

Одним из основных показателей инновационного процесса является степень достижения целей, направленных на удовлетворение определенных потребностей. Поскольку инновационный процесс представляет собой целенаправленную систему, то для определения степени достижения целей предлагается подход на основе теории оценок «трудностей достижения».

Пусть в результате декомпозиции конечной цели инновационного процесса получено дерево целей, измеримые цели которого соответствуют инновационным мероприятиям. Каждое инновационное мероприятие преследует некоторую частную цель. Будем говорить, что частная ¡-я цель системы достигнута, если полученный результат удовлетворяет определенному требованию, которое может быть записано в виде неравенства Л/, > £,,где М,- - оценка качества результата /-го инновационного мероприятия, Ei - требование к качеству результата, полученного проведением 1-го инновационного мероприятия.

Величина М, может быть получена путем измерения либо моделирования, Е, определяется экспертным путем или исходя из определенных требований. Пусть для получения результата используется набор из N ресурсов, который будем называть комплексным ресурсом. Требование к качеству результата индуцирует требования к качеству ресурсов, использующихся для получения этого результата. Пусть используется только такой /-й ресурс, оценка качества которого е [0,1] не меньше, чем определяемое результатом пороговое значение Е] е [0,1], то есть ^ е, будем называть требованием ку-му ресурсу. В качестве меры несоответствия между качеством_/'-го ресурса и требованием, которое к нему предъявляется, вводится оценка

которая называется локальной оценкой "трудность достижения г^ели " (ТДЦ).

В рамках многокритериальной модели агрегирование информации об оценках качества ресурсов осуществляется с учетом требований к ним на основе сверток, предложенных и называемых интегральными оценками ТДЦ

где © - операция объединения; ® - операция пересечения.

Пусть известно качество у-го ресурса (I,, и для каждого ресурса экспертным путем определена величина - степень несоответствия качества 7-го ре-

(14)

сурса требованию /-го инновационного мероприятия Цуе[0,1], с^е[0,1]. Определить требования к результатам инновационных мероприятий Е; , которые обеспечат минимальное значение интегральной оценки Р, являющейся функцией от Оф(1). В основе определения функции лежит принцип агрегирования ча-

стных целей.

/г

©е.

ц <г ® М'-М'«.)).

НЬ-Л).

(15)

По предложенным методикам для исследования эффективности инновационных процессов разработаны программные комплексы, отличающиеся активной формой диалога, многооконным интерфейсом, скролингом всех используемых окон.

В пятой главе для обеспечения инновационных научных исследований на высоком современном уровне рассматриваются структура системы подготовки кадров высшей квалификации, основные этапы формирования системы аттестации научных кадров на основе оптимизации ее структуры, а также рассматривается проблема, связанная с информационным обеспечением научных исследований на базе научной библиотеки, предусматривающая внедрение компьютерных технологий и разработку автоматизированной библиотечной системы, позволяющих обеспечить качественный скачок в информационном обеспечении процесса подготовки кадров и развития инновационных научных исследований.

Для обеспечения эффективной системы подготовки специалистов высшей квалификации в диссертации предложена эффективная математическая модель. Она содержит несколько крупных уровней: вузовская подготовка на уровне магистратуры, старших курсов инженерных специальных; послевузовская (обучение в аспирантуре, соискательство); специальное обучение на кафедрах, в т.ч. предварительная экспертиза; защита диссертации в Совете; прохождение работы в ВАКе (контроль соответствия эталонам). В вузовской системе аттестации научных кадров есть много технической, рутинной работы, которая хорошо поддается автоматизации. Весь информационный поток имеет многоуровневую структуру и содержит две основные группы документов, рис. 3.

К А Ф Е

д р

Рис. 3. Информационное обеспечение системы аттестации научных кадров вуза

Документы на этапе предварительной экспертизы диссертаций (внутр.) 1... 2... 3... Документы на этапе предварительной экспертизы диссертаций (внешн.) 1... 2... 3...

Объем потока документов - на этапах прохождения диссертации 1

Б - поток А - поток 1

А группа: образцы документов, перечень необходимых материалов на разных этапах прохождения работы. Этот информационный поток инициируется руководящими материалами ВАК. В справочном разделе А могут храниться для общего доступа некоторые примеры (заключение экспертной группы, заключение Совета) по материалам утвержденных диссертаций без указания фамилии соискателя, оппонентов, ведущей организации для диссертационных работ, утвержденных не позднее 1 года.

Б группа: перечень по образцу форм документов для внутренних этапов прохождения диссертации. Состав документов максимально упрощен.

В настоящее время в условиях ограниченных ресурсов существует необходимость в оптимизации вузовской системы аттестации научных кадров.

В работе сформулированы три этапа формирования вузовской системы:

1 - определение перечня научных специальностей, соответствующих профилю вуза и характеризующихся положительной динамикой развития научных школ;

2 - выбор оптимального варианта перечня научных специальностей, на основе которых образуется система диссертационных советов по защите докторских и кандидатских диссертаций; 3 - выбор структуры тематических семинаров по предварительной экспертизе диссертаций с учетом общей профильности определенных групп научных специальностей.

Для окончательного определения перечня перспективных научных специальностей формируется группа экспертов из числа руководителей и ведущих ученых данного вуза, совета ректоров, административных органов. Методом априорного ранжирования отбирается номенклатура специальностей, имеющих наивысшие ранги. Будем считать, что общее число таких специальностей п, а каждая специальность в соответствии с рангом имеет номер I, который меняется от 1 до п. Второй этап требует построения оптимизационной модели, т.е. введение оптимизируемых переменных и записи в математической форме через эти переменные критерия оптимизации и ограничений.

В качестве оптимизируемых введем альтернативные переменные:

если диссертационный совет по защите кандидатских диссертаций по 1 -й специальности включается в вузовскую систему аттестации научных работников

высшей квалификации, __(16)

кО, в противном случае, \= 1 , П|;

У;

1, если диссертационный совет по защите докторских диссертаций по i -й специальности включается в вузовскую систему аттестации научных работников высшей квалификации, (17)

~ 0, в противном случае, i = 1 , п2.

ni + П2 = п .

Критерий оптимальности определяет значимость вузовской системы в единой федеральной системе аттестации научных кадров и записывается следующим образом:

È ,

axi+ltay,-*™*, (18)

Ы /=1

где а *, & ' - экспертная оценка значимости функционирования кандидатского и докторского диссертационного совета соответственно данному вузу в рамках федеральной системы аттестации научных кадров.

Сформулируем ограничения, не позволяющие иметь значения 1 всем переменным (16), (17) в соответствии с целевой функцией (18).

Первое ограничение связано с предельным выпуском аспирантов, докторантов , соискателей в течение календарного года в регионе

(19)

где Д ( - планируемая интенсивность защит кандидатских диссертаций по г-й

специальности ( количество защит в год ); планируемая интенсивность защит докторских диссертаций по i'-й специальности ( количество защит в год);

Va -

У - предельный годовой выпуск аспирантов и соискателей кандидатской сте-

пени в регионе; ' - предельный годовой выпуск докторантов и соискателей докторской степени в регионе.

Второе ограничение определяется порядком формирования диссертационных советов по численности докторов наук

Е к\х ^ Т2х % к", у . (20)

1 ь ■ - ТЧР

где - /С , - количество докторов наук по 1 - и специальности в вузе; ± - множество индексов специальностей , позволяющих докторам наук 1-й специальности участвовать в работе советов по смежным специальностям.

Правые части ограничений (20) характеризуют условия включения в диссертационный совет по защите кандидатских диссертаций не менее двух докторов наук из данного вуза, а по защите докторских - не менее трех докторов наук. Наряду с ограничениями (20) в кандидатском совете со средней численностью 12 должно быть не менее 50 % докторов наук, а в докторском не менее 11. В формализованном виде это записывается следующим образом :

х и: х,>- х бх,, х к: у* х1 \ у,. (21)

1С / " / .е/ " "

где к; Р. - количество докторов наук по /-й специальности в регионе.

Последнее ограничение зависит от финансового обеспечения работы диссертационных советов

X си?Х,+ £ с!Л!у^С , (22)

/ = I

где с]' с] " финансовые затраты на защиту соответственно одной кандидатской или докторской диссертации; С - предельные финансовые ресурсы , выделяемые на организацию работы диссертационных советов в течение календарного года.

Объединяя критерий оптимизации (18) и ограничения (19-22), получаем оптимизационную модель булевого программирования: ч

(23>

1л:х,>-г, ,

I 1=1

I к X 2 X,. I к'у,* X 3 у 1

х кр,х,>- х бх,. хк:у,>- х и у

•Ч" <Ч" 'Ч'

/я | I 5 I

Для нахождения решения задачи (23) наиболее целесообразно свести ее к многомерной задачи о ранце, которая решается методом ветвей и границ. Результирующий вектор решения данной задачи может быть представлен в виде

Ьп

\У*" )

\Уь")

-V ^6*

УЧ")

(24)

где

- векторы оптимальных булевых решений для каждой из семи одно-

мерных задач о ранце, ] = \,—Л. Каждую задачу о ранце можно привести к приведенному виду. В этом случае задача о ранце имеет вид

;=1

Ху —> шах

, х - = {0, 1}, у = 1,...,«. (25)

7=1

При этом должно быть обеспечено выполнение следующих условий:

1. Величины Cj, ау- =1, п, Ь должны быть целыми положительными числами.

2. Отношения (с у / а у ) не должны возрастать по мере возрастания]

(су / ау )> (су+1 / д>+1) у = 1,..., л -1.

х^ = пил

Оптимальное решение приведенной задачи о ранце методом ветвей и границ можно представить в виде соотношений (теорема Данцига)

Г ) /

Ь-^ЩХ? (26)

V '=1 У/

где у = 1,...,и .

Использование метода ветвей и границ позволяет существенно сократить число вычислительных операций по сравнению с методом простого перебора и проверки выполнения ограничений на каждом шаге.

II, л,

Целевая функция = , используемая в оптимизаци-

/-1 м

к а

онной модели (23), зависит от п2 оценочных параметров аг, , а, ,

которые, в силу использования экспертами, оценивающими деятельность диссертационных советов, значительного числа различных критериев, при численном моделировании зависимости /•'(»!,,н2) можно считать случайными величинами, распределенными по равномерному закону (например, при выборе девятибалльной оценочной шкалы параметры а*, а? распределены равномерно в интервале от 1 до 9). На практике процесс проведения экспертизы функционирования диссертационных советов нельзя считать статичным - на динамиче-

к а

скии его характер указывает зависимость параметров a¡ , а? от времени. Кроме того, вид зависимости /г(п1,л2) фактически определяет класс оптимизационных методов, которые наиболее целесообразно использовать для максимизации данной функции при выбранных выше ограничениях (23). Гистограмма распределения целевой функции в зависимости от количества функционирующих кандидатских и докторских советов г// и п2 и соответствующая карта линий одинакового уровня показаны на рис. 4а,б.

При построении Р(п,,п2) считалось, что ценность функционирования докторского диссертационного совета в 1,5___3 раза превышает ценность деятельности кандидатского диссертационного совета, причем данный поправочный множитель распределен равномерно в интервале [1.5...3], а материальные затраты на докторский диссертационный совет в 2,5 раза выше (на это влияет повышенная частота заседаний в силу рассмотрения и докторских и кандидатских диссертаций, более высокая оплата за консультации и другие затраты); общее число диссертационных советов в вузе не превышает 20.

Из рис. 4 видно, что ограничения на значения и/ и (вытекающие из оптимизационной модели (23)) фактически приводят к тому, что на части плоскости (и/, п2) целевая функция обращается в ноль.

Дискретный квазимонотонный характер зависимости Р(пип2) (рис. 4а) делает невозможным использование градиентных методов в силу наличия ряда ее локальных максимумов. Поэтому выбранные в диссертационной работе методы дискретной оптимизации можно считать наиболее рациональными в данной ситуации. Примечательным является тот факт, что плотность распределения вероятности Р) каждой отдельной "ступеньки" целевой функции р(п{,пг) существенно изменяется в зависимости от числа функционирующих кандидатских и, и докторских п2 диссертационных советов.

б)

Рис. 4. Пример вида целевой функции п2) оптимизационной задачи

Для информационного обеспечения инновационых НИР на уровне перспективных технологий возникает проблема реструктуризации и обслуживания научной библиотеки на базе компьютерных технологий.

Внедрение компьютерных технологий обусловливает разработку автоматизированных библиотечных систем, позволяющих обеспечить качественный скачок в информационном обеспечении последовательного процесса. В диссертационной работе формируется дерево целей научной библиотеки, позволяющее сформировать функциональную структуру информационной библиотечной системы, которая наряду со стандартными подсистемами, содержит библиотеку инновационных НИР, банк данных «Ученые России»; электронный каталог для регистрации научной литературы по специальностям и др. Одна из основных задач автоматизации библиотечных процессов - комплектование научного фонда. В работе предложены некоторые модели для решения этой задачи (определение оптимального размера фонда, модели пополнения фонда, модели ИПС и др.)

При комплектовании библиотеки в процессе первичного отбора должен решаться вопрос о включении нового документа в имеющийся фонд на основании того или иного выбранного критерия. Рассмотрим множества документов фонда О и новых документов Я, индексированных при помощи п линейно-упорядоченных терминов. Тогда любой документ £> представляется в виде п-мерного вектора й = (У/, с!2, ... Д); аналогичным образом представляются новые документы Я = /г/, г2, ...'„)■ Пусть индексирование будет бинарным, т. е.

Предположим, что имеется выборка из р документов фонда и q новых документов, а также (рхц■) — матрица релевантности 2 - (г,) со следующими свойствами:

Предположим, что заданы функция совпадения/документов Д и Щ и пороговое значение Т-, при котором документ Л, включается в фонд тогда и только тогда, когда /(£>,, Л/>7\. Функция / измеряет степень близости векторов документов на основе подобия соответствующих терминов этих векторов. В част-

1, если документ О(К) содержит ¡-й термин, О в остальных случаях.

(27)

1, если документ £>, релевантен / - лгу новому документу К^, О в остальных случаях.

(28)

ности, число совпадений (или несовпадений) терминов для двух бинарных векторов можно определить как количество терминов, содержащихся в обоих векторах (соответственно как количество терминов, содержащихся в одном векторе и отсутствующих в другом). В первом случае мы вычисляем количество общих единиц у двух векторов, а во втором — берем количество пар неодинаковых координат одного номера. Выбор функции/ в указанном виде соответствует стратегии «на пересечение» включения документа в фонд. Возможен выбор стратегий «на включение» и «на совпадение», когда все термины нового документа включаются или совпадают с набором терминов некоторого класса документов фонда.

С другой стороны, индексационные термины неравнозначны и играют различную роль при индексировании. Поэтому между ними необходимо зафиксировать отношения, определяющие их роль при индексировании. Такие отношения задаются в виде классификации терминов, когда каждый термин представляется как ¿-мерный бинарный вектор / = ь.....где

1, если термин I входит в класс /',

О, если термин г не входит в класс /, (29)

а, если нет сведений относительно вхождения 1вкласс1.

Вектор / = (¡¡, ¡2, ..., построенный указанным образом, называется вектором класса. Если данный термин относится к нескольким классам, его вектор класса имеет более одной единицы. Теперь для любой пары терминов нетрудно определить понятие совпадения (несовпадения) классов, используя векторы классов (аналогично определенному выше совпадению и несовпадению терминов). Совпадение (соответственно несовпадение) классов определяется, как количество единиц, совместно содержащихся в обоих векторах (соответственно содержащихся только в одном, но не содержащихся в другом векторе). В этом случае введение неопределенного условия а не считается ни совпадением, ни несовпадением.

При определении степени подобия новых документов и документов фонда имеются возможность учесть совпадения как терминов, так и классов, определив следующим образом для Я и О ¿-мерные вектора классов Яс и Ос:

1, если некоторый из терминов Я(О) входит в кчасс / (у терминов при отнесении к классу / стоит по меньшей мере одна I на месте соответствующей координаты); Г) ) = ■ 0, если ни один га терминов /?(Д) не входит (30)

в кчасс / (терминам присваивается значение О или а);

а, если все термины /?(£>) относительно класса / имеют значение а.

Другими словами, правило построения координат вектора класса документов по координатам вектора классов терминов таково

а V 0 = О, оV 1 = 1, 0V1 = I, ауа-а.

Характерной функцией совпадения является / = (А - В)/(А + В) + (А' -В')/(А' + В'), где А и В - число совпадений и несовпадений терминов, А' и В' -число совпадений и несовпадений классов.

Заметим, что при описанной процедуре особую роль играют общие термины в сравниваемых векторах. Очевидно, что они приписываются к совпадениям терминов. Если же общий термин содержится и в некотором классе С, происходит дополнительное совпадение классов. Поэтому общие термины приобретают чрезмерный вес. Чтобы избежать этого осложнения, обычно перед вычислением совпадений и несовпадений классов из рассмотрения исключают все общие термины. Сформулируем, используя теоретико-множественные операции, процедуру сопоставления новых документов Я с документами фонда О на основании их векторов терминов и классов.

1. Находим О п Я, О \ К, К\ О.

2. Вычисляем число А совпадений терминов из Э п Я и число В несовпадений терминов из В I Я и Я I О.

3. Строим вектор класса для В\ЯкЯ\Б (обозначения (О \ Я/ и (Я I £>/.

4. Вычисляем числа А' и В' совпадений и несовпадений (О I Я/ и (Я I В)с.

5. Вычисляем значения функции и, сравнивая его с пороговым значением, выносим решение о включении документа в фонд.

Одной из самых сложных проблем теории формирования библиотечного фонда является проблема его оптимальной полноты. Относительно полно подобранный фонд дает возможность с оптимальной полнотой удовлетворить чи-

тательские запросы.

Выше обсуждались критерии включения документа в фонд в смысле соответствия издания профилю фонда. Обозначим этот показатель с и будем считать, что он может принимать значения от 0 до 1. Заметим, что чем больше признаков фонда отражено в его модели, тем точнее показатель с. Каждый признак в зависимости от своей важности получает собственный весомый коэффициент, максимальное значение которого также не превосходит единицы. Кроме соответствия издания профилю библиотеки, нужно иметь признак, на основе которого можно судить, заслуживает ли издание приобретения и сохранения в фонде при вторичном отборе. Таким признаком является ценность, выражающаяся в виде Ц — И-с, где показатель И характеризует степень информативности содержания, 0 < И < 1, а с - введенный выше показатель. Подавляющее большинство библиотек стремится отобрать в фонд издания возможно большей ценности. При этом чем меньше библиотечный фонд по величине, тем более высокой ценности должны быть составляющие его издания. Итог определения показателя информативности И выражается количественно с тем большим приближением к объективности, чем больше число показателей и методов определения при этом использовано. Однако даже при полном наличии всех признаков информативности издание может быть не включено в фонд, если оно там уже имеется. В этом случае считаем И=0.

При оценке эффективности формирования фонда могут быть использованы некоторые другие критерии, учитывающие в первую очередь те показатели, которые являются определяющими в проводимом исследовании. Остановимся еще на одном примере такого типа.

Так как система показателей эффективности в первом приближении состоит из показателей количества, качества и экономичности, расчленим показатель общей эффективности на составные части Р = +а2Ркт + а^Рэко„, где 010203 - весовые коэффициенты, 01+02+03=1. Показателями количественного характера Рк0., считаем представительность фонда кпредст, коэффициенты обращаемости и книгообеспеченности. Представительность фонда определяется формулой к„рсдст= Реып/Р6и6 и выражает долю из выпускаемых изданий по определенной тематике, приобретенных библиотекой.

К показателям качественного характера относятся профильность фонда кпроф, коэффициент читаемости, средний возраст фонда, оперативность формирования. Профильность фонда - число, показывающее, какая доля из приобретенных изданий соответствует профилю фонда, т. е. кпроф ~ Рвис/Ртгмат • Средний возраст фонда - это среднестатистический год издания, рассчитанный по

всему фонду.

Рассмотрим задачу комплектования библиотечного фонда, обеспечивающего выполнение инновационных НИР. Пусть пополнение фонда осуществляется по следующим разделам: периодические издания (П), монографии (М), справочная литература (С).

Причем потребности библиотеки в книгах по тому или иному разделу выражаются соответственно значениями рп, рм, рс. Комплектование фонда ведется отечественными и зарубежными изданиями. Предположим, что в данный момент библиотека может приобрести отечественные издания из множества Уо и зарубежные из множества К3.

Введем обозначения для количества экземпляров отечественных и зарубежных изданий в соответствии с нижеприведенной схемой -

П'

Издание

I I

х, х2

/\ /\ /\

3 о

1 1

х5 *6

_ 6

Пусть с¡ (í = l,6) - стоимость издания, так что ]Гс,.г; - суммарная стоимость

приобретаемых библиотекой книг; j, (/ = 1,6) - величины, указывающие насколько удовлетворяется потребность библиотеки, если приобретается i-e издание, тогда неравенства

S,X¡ + S2X2 >рП , S3X3 + S4X4 >ри, SsX, + SgXg >рс (31)

отражают ограничения на потребности библиотеки в периодических изданиях, монографиях и справочной литературе соответственно. Учитывая, что x¡ (/= 1,6) - целочисленные неотрицательные переменные, получим задачу линейного программирования в виде

XcVx< ^ min"> Vl + s->x2 - Pn''

■ '=' __ (32)

53Л-3 + s4x4 > ри ; s5.ï5 + s6x6 > pc-, x ¡>0 (i = 1,6).

Далее задача решается средствами прикладного пакета EXCEL.

В шестой главе разработано программное обеспечение информационной системы учета качества инновационных НИР на основе использования современной системы управления базами данных Microsoft Access 97, проведено обоснование выбора программного обеспечения, разработана структура базы данных информационной подсистемы подготовки научных кадров и экспертного оценивания качества инновационных НИР, приводятся функциональные возможности программного комплекса, отмечаются его отличительные особенности; описываются структуры входных и выходных файлов; обосновывается эффективность использования разработанной системы оценки качества инновационных работ, позволяющей с большей долей объективности осуществить анализ качественного уровня научных работ, а также результаты реализации управления инновационным процессом в общественном научном объединении и техническом вузе. Проанализирована роль в рациональном управлении инновационными процессами правового обеспечения организационно-экономического функционирования системы. .

Структурная схема системы управления инновационными процессами развития перспективных технологий на базе общественного научного объединения показана на рис.5.

Использование материалов диссертационной работы при управлении инновационными НИР позволило сократить на 30 % сроки и 20 % затраты на экспертизу при трансфере научно-технических нововведений в РАЕН им. В.И. Вернадского, в 6 раз увеличить объемы инновационных НИР в ВГГУ.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. На основе анализа жизненного цикла инновационных НИР как объекта управления сформулирован перечень основных задач, к которым сводится решение актуальной научной проблемы автоматизации процесса научных исследований, что позволяет повысить эффективность принимаемых решений в условиях многопрофильного вуза.

2. Предложены рациональная система показателей качества диссертаци-

информационное обеспечение

внутрисистемные информационные обмены

участие в управлении системой

Связи с внешними организациями по обеспечению деятельности системы

БЬ реестр технологий Б2 - реестр проблем

БЗ - адресная информация о поставщиках и разработчиках технологий Б4 • аналитическая и экспертная информация

Б5 - справочная информация

Зв - звено системы АГ- административная группа

АБД - группа

администратора баз даннш

Рис. 5. Структурная схема системы управления инновационными процессами развития перспективных технологий

на базе общественного научного объединения

оиных НИР и процедура их шкалирования для автоматизированного экспертного оценивания.

3. Обоснованы требования к информации и алгоритмам экспертного оценивания, учитывающие систему показателей качества инновационных НИР и шкал для их измерения.

4. Разработаны алгоритмы, реализующие лингвистический подход к формированию оценок качества диссертационных исследований и ориентированные на использование метода экспертных оценок,

5. На основе анализа инновационных процессов развития перспективных технологий, разработанных в диссертационных НИР в современных социально-экономических условиях, определен альтернативный путь решения проблемы информационного обеспечения и управления нововведениями на базе многопрофильных вузов и общественных научных объединений.

6. Сформирована концептуальная модель интегрированной базы данных перспективных технологий, ориентированная на соотношение видов информации и форм их представления для задач управления научно-техническими инновациями.

7. Построена оптимизационная модель минимизации объема интегрированной базы данных при одновременном учете всех инновационных решений, на основе которых по имеющейся отечественной и зарубежной информации реализованы эффективные технологические системы.

8. Предложена структура автоматизированной библиотечной системы, включающая подсистемы, обеспечивающие информационную поддержку диссертационных НИР.

9. Сформированы структура подготовки кадров высшей квалификации в многопрофильном вузе и соответствующее информационное обеспечение осуществления проектных и управленческих решений.

10. Предложена структура системы управления инновационными процессами реализации инновационных НИР на базе центрального звена ИСПТ информационной системы в рамках общественного научного объединения и многопрофильного вуза.

11. Создано программное, информационное и методическое обеспечение подсистемы экспертного оценивания инновационных НИР и осуществлена интеграция их в структуру организации.

Основное содержание диссертации опубликовано в следующих работах:

1. Паринова JI.B. Информационная подсистема подготовки научных кадров высшей квалификации / Е.И. Болотова, J1.B. Паринова // Информационные технологии моделирования и управления: Сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 1999. С.92-96.

2. Паринова Л.В.Программный подход к формированию оценки качества диссертационных НИР / Е.И. Болотова, Т.М. Леденева, Л.В. Паринова И Системы управления и информационные технологии: Сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 1999. С.86-92. *

3. Паринова Л.В. Программный подход в управлении библиотекой вуза ! Т.И. Буковшина, Л.В. Паринова // Высокие технологии в региональной информатике: Тез. докл. Всерос. совещ.-сем. Воронеж, 1998. С.73.

4. Паринова Л.В. Роль вузовской библиотеки как объекта системы управления подготовкой кадров / Т.И. Буковшина, В.Н. Кострова, Л.В. Паринова // Высокие технологии в региональной информатике: Тез. докл. Всерос. совещ.-сем. Воронеж, 1998. С.72.

5. Паринова Л.В. Библиотека вуза на этапе внедрения новой автоматизированной технологии / Т.И. Буковшина, В.Н. Кострова, Л.В. Паринова // Высокие технологии в региональной информатике: Тез. докл. Всерос. совещ,- сем. Воронеж, 1998. C.S1.

6. Паринова Л.В. Компьютеризация библиотечно-библиографических процессов в вузе / Т.И. Буковшина, Л.В. Паринова // Новые информационные технологии в образовании: Сб. тр. науч.-практ. конф. Воронеж: ВГТУ, 1998. С.32-35.

7. Паринова Л.В. Задачи вузовской библиотеки в свете реформы высшей школы / Т.И. Буковшина, Л.В. Паринова // Новые информационные технологии в образовании: Сб. тр. науч.-практ. конф. Воронеж: ВГТУ, 1998. С.31.

8. Паринова Л.В. Формирование дерева целей вузовской библиотеки / Т.И. Буковшина, В.Н. Кострова, Л.В. Паринова /I Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 1999. Ч. 2. С. 45-51.

9. Паринова Л.В. Организация библиотечного обеспечения подготовки диссертационных НИР на основе информационных технологий / Т.И. Буковшина, Л.В. Паринова, A.B. Паринов // Интеллектуальные информационные системы: Сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2000. С. 70-71.

10. Паринова Л.В. Особенности моделирования инновационных процессов развития научных исследований по перспективным технологиям / Л.В.

Иваницкая, Т.М. Леденева, Л.В. Паринова // Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 1998. С.22-29.

11. Паринова Л.В. Компьютерная система экспертизы инновационных процессов в области перспективных информационных технологий / Л.В. Иваницкая, Л.В. Паринова // Новые информационные технологии в образовании: Сб. науч.-практ. конф. Воронеж: ВГТУ, 1998. С.110-111.

12. Паринова Л.В. Выбор показателей для оценки качества диссертационных работ / Т.М. Леденева, Я.Е. Львович, Л.В. Паринова // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: Сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 1997. С. 61-67.

13. Паринова Л.В. Лингвистический подход к оценке качества диссертационных работ / Т.М. Леденева, Я.Е. Львович, Л.В. Паринова // Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 1997. С. 24-32.

14. Паринова Л.В. Методические рекомендации для формирования качества диссертационных НИР на основе лингвистических переменных. Метод, рском. / Т.М. Леденева, Л.В. Паринова. Воронеж: Из-во ВГТУ, 1998. 38 с.

15. Паринова Л.В. Автоматизированное формирование оценок качества диссертационных НИР / Т.М. Леденева, Л.В. Паринова // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: Сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 1998. С. 156-162.

16. Паринова Л.В. Структурный анализ множества целей / Т.М. Леденева, Л.В. Паринова // Управление и информационные технологии на транспорте: Тез. докл. науч.-техн. конф. СПб.,1999. С. 183-190.

17. Паринова Л.В. Оптимизация библиотечного фонда, ориентированного на выполнение диссертационных НИР / Т.М. Леденева, Л.В. Паринова // Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2000. Ч. 2. С. 45-48.

18. Паринова Л. В. Организация информационного обеспечения для «АРМ ученого секретаря» // «Математическое обеспечение информационных технологий в технике, образовании и медицине»: Тез. докл. Всерос. совещ.-сем. Воронеж, 1997. С.56.

19. Паринова Л. В. Оптимальный выбор структуры вузовской системы диссертационных советов и тематических семинаров // Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 1996. С. 221-225.

20. Паринова Л.В. Оптимизация системы экспертизы диссертационных НИР в области информационных систем ВО // «Охрана 97»: Тез. докл. Всерос. науч.-практ. конф. Воронеж, 1997. С.39-40.

21. Паринова JI. В. Многоуровневая система подготовки кадров высшей квалификации в техническом вузе // Тез. докл. 2-ой Регион, науч.-практ. конф. по многоуровневому образованию. Липецк, 1997. С. 15-16.

22. Паринова Л.В. Особенности экспертизы диссертационных НИР в рамках внутривузовской системы аттестации П Компьютеризация в медицине: Сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 1997. С. 182-187.

23. Паринова Л. В. Пути повышения эффективности экспертиз диссертационных научно-исследовательских работ в многопрофильном вузе // Современные проблемы информатизации: Тез. докл. III Междунар. электрон, науч. конф. Воронеж, 1998. С.74-75.

24. Паринова Л. В. Формирование структуры вузовской системы подготовки кадров высшей квалификации // Современные проблемы информатизации: Тез. докл. III Междунар.электрон. науч. конф. Воронеж, 1998. С. 108.

25. Паринова Л. В. Реализация рациональной вузовской системы экспертизы диссертационных НИР на базе информационных технологий / Л.В. Пари-нова, A.B. Паринов // Современные проблемы информатизации: Тез. докл. III Междунар.электрон. науч. конф. Воронеж, 1998. С. 130.

26. Паринова Л.В. Оптимизация формирования и управления вузовской системой экспертизы диссертационных НИР. Автореф. дис...канд.техн.наук / ВГТУ. Воронеж, 1997. С. 17.

27. Паринова Л.В. Оптимизация формирования и управления вузовской системой экспертизы диссертационных НИР. Дис. на соискание ученой степени канд.техн.наук / ВГТУ. Воронеж, 1997. С.110.

28. Паринова Л.В. Управление качеством диссертационных НИР на основе алгоритмизации экспертного оценивания // Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем: Тез. докл. Междунар. науч.-техн. конф, Пенза, 1998. С.47.

29. Паринова Л. В. Структурирование задач и направлений деятельности ■ библиотек по организации информационного обеспечения диссертационных НИР / Л.В. Паринова, A.B. Паринов, В.Г. Юрасов // Интеллектуальные информационные системы: Сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2000. С. 6-7.

30. Паринова Л.В. Использование метода ветвей и границ для решения задачи интегральной оценки деятельности диссертационных советов / Л.В. Паринова, A.B. Паринов, В.Н. Фролов // Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2000. Ч. 2. С. 23-26.

31. Паринова Л.В. Исследование целевой функции оптимизационной булевой задачи с помощью численного статистического моделирования / Л.В. Паринова, A.B. Паринов, В.Н. Фролов // Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2000. Ч. 2. С. 85-89.

32. Паринова Л.В. Экспертно-оптимизационное моделирование жизненного цикла диссертационных научно-исследовательских работ. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 2000. Кн. П. 133 с.

33. Паринова Л.В. Управление инновационными процессами перспективных технологий / Л.В. Иваницкая, Л.В. Паринова. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 2000. 86 с.

34. Паринова Л.В. Инновационные процессы развития технологий и надежности двигателей летательных аппаратов / С.И. Батищев, В.А. Коробченко, Л.В. Паринова: Учеб.пособие. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 2000. 80 с.

ЛР № 066815 от 25.08.99. Подписано в печать 17.11.2000 Усл.печ.л.: 2,0. Тираж 75 экз. Заказ №

Издательство

Воронежского государственного технического университета 394026 Воронеж, Московский просп., 14.

Оглавление автор диссертации — доктора технических наук Паринова, Лариса Владимировна

ВВЕДЕНИЕ

1. ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ И РЕАЛИЗАЦИИ ИХ ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА

1.1. Анализ инновационных процессов развития перспективных технологий в современных социально-экономических условиях

1.2. Особенности управления инновационными процессами развития перспективных технологий

1.3. Цель и задачи исследования

2. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ПОДДЕРЖКА ЭКСПЕРТИЗЫ ИННОВАЦИОННЫХ НИР

2.1. Рациональный выбор показателей и их шкал для экспертного оценивания инновационных НИР

2.2. Инновационное обеспечение и алгоритмизация экспертного оценивания качества НИР

2.3. Лингвистический алгоритм оценки качества НИР

2.4. Алгоритм формирования оценки качества НИР на основе нечетких экспертных суждений 82 Выводы второй главы

3. ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ОЦЕНКИ ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА

3.1. Оптимизация компонентов интегрированной базы данных перспективных технологий, разработанных в НИР

3.2. Оптимизация состава экспертных групп по организации инновационного процесса развития НИР

3.3. Рациональный выбор показателей оценки инновационных процессов развития научных исследований 97 Выводы третьей главы

4. ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫМИ НАУЧНЫМИ ИССЛЕДОВАНИЯМИ

4.1. Структура системы управления инновационными процессами развития перспективных технологий

4.2. Алгоритмизация обработки экспертной информации для формирования оценки инновационного развития научных исследований перспективных технологий

4.3. Программное обеспечение процедуры формирования оценки качества НИР 113 Выводы четвертой главы

5. ОРГАНИЗАЦИОННАЯ И КАДРОВАЯ ПОДДЕРЖКА ИННОВАЦИОННЫХ НИР

5.1. Структурная оптимизация системы аттестации научных кадров

5.2. Формирование структуры системы подготовки кадров высшей квалификации

5.3. Рационализация библиотечного обеспечения НИР на основе компьютерных технологий 151 Выводы пятой главы

6. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И ВНЕДРЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ 173 6.1. Формирование структуры, базового и специального программного обеспечения информационной системы анализа инновационных НИР

6.2. Организация управления развитием перспективных технологий на основе информационной системы и интеллектуализации принятия решений, правовое обеспечение ее организационно-экономической поддержки

Введение 2000 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Паринова, Лариса Владимировна

Актуальность темы. В современных социально-экономических условиях существенную роль играют все потенциальные возможности ускорения переходного периода в нашей стране. К таким резервам относится интенсификация инновационных процессов развития перспективных технологий. Распространение получает более широкий взгляд на достижения науки не только в сфере техники, но и в других областях - при создании новых товаров массового потребления, новых оргструктур управления. Проблематика нововведений вышла за рамки собственно экономических концепций и подходов, и все более активно включает в себя проблемы социологии, общей теории управления и других дисциплин.

Продвижение нововведений от идеи до использования конечным потребителем, опирается на различные формы государственных, региональных, внутрифирменных и общественных структур. Проблемы управления инновационными слабоформализуемыми процессами на базе большинства из этих структур находят отражение в исследованиях отечественных и зарубежных авторов. Многообразие общественных форм интенсификации этих процессов требует дальнейшего углубленного анализа.

Работа выполнена в соответствии с межвузовской научно-технической программой 12.11 «Перспективные информационные технологии в образовании», в рамках единого заказа-наряда МОиПО РФ России по направлению «Информатизация образования» и одного из основных направлений Воронежского государственного технического университета «Проблемно-ориентированные системы управления».

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка комплекса моделей, алгоритмов и программных средств для интеллектуализации принятия решений в слабоформализуемой системе выполнения инновационных НИР и эффективного управления их жизненным циклом.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: проанализировать возможные пути повышения эффективности организации НИР и практической реализации их инновационного потенциала; осуществить оптимизацию информационного обеспечения и экспертизы инновационного потенциала НИР на этапе их реализации; разработать и методически реализовать информационную систему учета и управления инновационными научными исследованиями; определить оптимальные способы организации библиотечного и кадрового обеспечения разработки инновационной НИР на основе новых информационных технологий; разработать оптимизационные модели и проектные процедуры формирования системы оценки качества инновационных НИР; создать и реализовать программное обеспечение информационной системы оценки качества инновационных исследований.

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: оптимизационная модель и алгоритм формирования структуры системы оценки качества инновационных НИР, отличающиеся математическими приемами формализации значимости этой системы, ресурсных ограничений и способов эквивалентного преобразования исходной задачи оптимизации к рандомизированному варианту функции Лангража и к многомерной задаче о ранце, решаемой с помощью метода ветвей и границ; процедура рационального выбора системы показателей экспертного оценивания, позволяющая провести шкалирование этих показателей для количественного измерения качества инновационных научно-исследовательских работ, отличающаяся возможностью формирования интегральной оценки с учетом всех этапов экспертизы; концептуальная модель и алгоритм рационального набора компонентов интегрированной базы данных инновационных НИР, отличающиеся математическими приемами формализации качественных характеристик инновационных процессов на основе перехода от порядковых шкал к двоичным и использования разделяющих свойств метода комитетов; алгоритмы экспертного оценивания инновационных НИР на всех этапах жизненного цикла, основанные на использовании лингвистических переменных для описания качества научного исследования и отличающиеся возможностью получения не только ее количественной оценки, но и соответствующего лингвистического значения; структурная схема и модель выполнения инновационных НИР, позволяющие координировать процессы принятия проектных и управленческих решений на уровнях обучения и подготовки кадров высшей квалификации и органов управления вуза, отличающиеся представлением анализируемого объекта как открытой системы; структура автоматизированной библиотечной системы, включающая специальные подсистемы информационного обеспечения научных исследований и отличающаяся возможностью перехода на новый качественный уровень в организации инновационного процесса; структурная схема системы управления инновационными процессами внедрения научно-исследовательских работ, отличающаяся оригинальным методом интеграции оптимизационного, информационного, организационно-методического, правового обеспечения и процедуры принятия управленческих решений на основе экспертного оценивания.

Научные результаты, изложенные в диссертации, получены в рамках ряда НИР Российской академии естественных наук: «Структура и особенности развития инновационных процессов в условиях становления рыночных отношений», «Разработка принципов и методов организации механизма управления сферой НИОКР на примере деятельности общественных организаций», «Нормативно-методические и правовые аспекты управления перспективными технологиями».

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав и заключения. Работа содержит 193 страницы, включая 23 рисунка, 17 таблиц, приложение и список литературы из 179 наименований.

Заключение диссертация на тему "Управление инновационными научными исследованиями на основе интеллектуализации принятия решений в слабоформализуемых системах"

Использование материалов диссертационной работы при управлении инновационными НИР позволило сократить на 30 % сроки и 20 % затраты на экспертизу при трансферте научно-технических нововведений в РАЕН им. В.И. Вернадского, в шесть раз увеличить объемы инновационных НИР в ВГТУ, что подтверждается актами внедрения результатов работы в учебный процесс и организацию НИР.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

2. Предложены рациональная система показателей качества НИР и процедура их шкалирования для автоматизированного экспертного оценивания.

4. Разработаны алгоритмы, реализующие лингвистический подход к формированию оценок качества научных исследований и ориентированные на использование метода экспертных оценок.

5. На основе анализа инновационных процессов развития перспективных технологий, разработанных в НИР в современных социально-экономических условиях, определен альтернативный путь решения проблемы информационного обеспечения и управления нововведениями на базе многопрофильных вузов и общественных научных объединений.

8. Предложена структура автоматизированной библиотечной системы, включающая подсистемы, обеспечивающие информационную поддержку НИР.

Библиография Паринова, Лариса Владимировна, диссертация по теме Управление в социальных и экономических системах

1. Александров В.Г. Прогнозирование и управление нововведениями. -Минск: БелНИИНТИ, 1988. 117 с.

2. Анисимов Ю.П., Каруна С.Н., Шипилов Ю.Я. Организация и управления нововведениями. Уч. пособие. Воронеж. ВПИ. 1993. - 90 с.

3. Аристер Н. И., Загузов Н.И. Процедура подготовки и защиты дис-сертаций.-М.: АОЗТ ИКАР,1995.

4. Аристер Н. И., Муравьев А.И. О качестве научной экспертизы диссертационных исследований // Бюл. ВАКа .-1996.-№1.-С.22-25.

5. Архангельский В.Н. и др. Анализ тенденций инновационных процессов в народном хозяйстве (предприятие и отрасль: прогнозирования и формирования инновационной политики). М.: Изд-во "Система" МОС-ДИС, 1994. -63 с.

6. Аусмос X., Тепп М., Завьялов М. Совершенствование процесса нововведения на промышленном предприятии. Таллин: Кн. изд-во, 1993. - 126 с.

7. Афанасьев М.Ю. Разработка принципов приоритетных направлений в экономических науках // Бюл. ВАКа.-1993.-№3.-С. 7-9.

8. Барютин И. А. Управление техническими нововведениями. М: Экономика, 1982. - 154 с.

9. Белешев С.Д., Гурвич Ф. Резервы ускорения научно-технических нововведений. // Вопросы Экономики, 1987. № 11. С. 24-36.

10. Батищев Д.И., Львович Я.Е., Фролов В.Н. Оптимизация САПР. Воронеж: Изд-во ВГТУ, -1997. - 416 с.

11. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертного оценивания. М.: Статистика, 1980. - 263 е.: ил.

12. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки. М.: Наука, 1973.159 с.

13. Болотова Е.И., Леденева Т.М., Паринова J1. В. Программный подход к формированию оценки качества диссертационных НИР. // Системы управления и информационные технологии: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж, 1999. С.86-92.

14. Болотова Е.И., Паринова Л. В. Информационная подсистема подготовки научных кадров высшей квалификации. // Информационные технологии моделирования и управления: Сб. науч. тр. Воронеж, 1999. С.92-96.

15. Борисов А.Н., Вилюмс Э.Р., Сукур Л.Я. Диалоговые системы принятия решений на базе мини-ЭВМ: Информационное, математичеакое и программное обеспечение. Рига: Зинатне, 1986. 195с.

16. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечентких моделей: Примеры использования. Рига: Зинатне, 1990. -184 с.

17. Бродулина И.А. Государственная инновационная политика ФРГ // Сборник трудов ВНИИ системных исследований. 1990. № 3. С. 26-35.

18. Буковшина Т.И., Кострова В.Н., Паринова Л.В. Роль вузовской библиотеки как объекта системы управления подготовкой кадров. // Высокие технологии в региональной информатике: Тез.докл. Всерос.совещ.-сем. Воронеж, 1998.-С.72.

19. Буковшина Т.И., Кострова В.Н., Паринова Л.В., Мордухович A.M. Библиотека вуза на этапе внедрения новой автоматизированной технологии. // Высокие технологии в региональной информатике: Тез.докл. Всерос.совещ.-сем. -Воронеж, 1998.-С.51.

20. Буковшина Т.И., Паринова Л. В. Задачи вузовской библиотеки в свете реформы высшей школы. // Новые информационные технологии в образовании: Сб. тр. научно-практич. конф. Воронеж, 1998. С.31.

21. Буковшина Т.И., Паринова Л. В. Компьютеризация библиотечно-библиографических процессов в вузе. // Новые информационные технологии в образовании: Сб. тр. научно-практич. конф. Воронеж, 1998. С.32-35.

22. Буковшина Т.И., Паринова JI. В. Программный подход в управлении библиотекой вуза. // Высокие технологии в региональной информатике: Тез.докл. Всерос.совещ.-сем. -Воронеж, 1998.-С.73.

23. Буковшина Т.И., Кострова В.Н., Паринова JI.B. Формирование дерева целей вузовской библиотеки// Высокие технологии в технике, медицине и образовании. Мужвуз.сб.науч.тр. Воронеж, 1999. С. 45-51.

24. Востриков А.Н. Информационная система библиотеки в интерпретации пользовательского интерфейса: постановка задачи// информационно-библиотечное обеспечение науки. -М., 1998. С. 59-65.

25. Вафин Р.К., Мосягин Г.М., Никоноров В.А., Петин Б.Ф. Научно-методические основы формирования целей обучения в техническом вузе. // Труды МВТУ им. Баумана. Вопросы совершенствования учебного процесса. N 50. М.: МВТУ, 1988. - С. 5-14.

26. Венделин А.Г. Подготовка и принятие управленческого решения. -М.: Экономика, 1977. 152 с.

27. Вентцель Е.С. Исследование операций. М.: Советское радио, 1972. -552 е.: ил.

28. Вяткин В.Н., Шевляков В.М., Серов В.Н. Организационное проектирование управленческих нововведения. Пермь.: Кн. изд-во, 1990. - 344 с.

29. Гарфильд Ю. Можно ли выявить и оценивать научное достижение и научную продуктивность? // Вестн. АН СССР .- 1980. № 7.- С. 44.

30. Гаузнер Н.К., Иванов Н.И. Инновационная экономика и человкческие ресурсу. // Мировая экономика и международные отношения. 1994. № 3. С. 21-25.

31. Гершунский Б.С. Компьютеризация в сфере образования: проблемы и перспективы. М.: Педагогика, 1987. - 264 с.

32. Горынин Л.Г., Морозов В.Г. Перспективы компьютеризации вуза. // Новые информационные технологии в учебном процессе и управлении. Тез. докладов. Омск: ОГПИ, 1989. - С. 8-11.

33. Гохман О.Г. Экспертное оценивание: Учебное пособие. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1991.- 152с.

34. Гребнев Е.Т. Управленческие нововведения. М.: Экономика, 1987.160 с.

35. Гурвич Ф. Г. Экспертиза: Некоторые методологические вопросы // Вестн. АН СССР. 1978.№1. С. 50-58.

36. Денисов Г.М. Малый инновационный бизнес в США и в Российской федерации. М.: МФИ, 1993. - 47 с.

37. Донец A.M., Львович Я. Е., Фролов В. Н. Автоматизированный анализ и оптимизация конструкций и технологии РЭА.-М.: Радио и связь, 1983.126 с.

38. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ: Пер. с англ. М.: Статисика, 1977. - 128 с.:ил.

39. Елимова М.К. К определению понятия инновационный потенциал / Методы активизации инновационных процессов. М.: ВНИИСИ, 1988. -С. 16-20.

40. Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия: Пер. с фр. М.: Финансы и статистика, - 1988. - 342 е.: ил.

41. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. 165 с.

42. Зинде В. М. Роль неопределенности в оценке экономической эффективности научных исследований // Вестник АН СССРД981.№2. С.30-35.

43. Зуев Ю.А., Ларичев О.И., Филипов В.А., Чуев Ю.В. Проблемы оценки предложений по проведению научных исследований. // Вестник АН СССР, 1980. № 8. С. 29-39.

44. Зинченко В.П., Узилевский Г.Я. Эргосемпотический подход к исследованию пользовательского интерфейса // Пользовательский интерфейс: исследование, проектирование, реализация. 1993. № 1. - С. 12-21.

45. Иваницкая Л. В., Паринова Л.В. Компьютерная система экспертизы инновационных процессов в области перспективных информационных технологий. // Новые информационные технологии в образовании: Сб. научно-практич. конф. Воронеж, 1998. СЛ10-111.

46. Иваницкая Л.В. Организация деятельности по развитию перспективных технологий на основе информационной системы // Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Межвуз.сб.научн.тр. Воронеж: ВГТУ, 1999. 4.2. С. 19-23. f J

47. Иваницкая Л.В., Паринова Л.В. Кправление инновационными процес- / сами перспективных технологий. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 2000. 87 с.

48. Иваницкая Л.В. Структура системы управления инновационнми процессами развития перспективных технологий // Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Межвуз.сб.научн.тр. Воронеж: ВГТУ, 1999. 4.2. С. 51-54.

49. Иваницкая Л.В., Паринова Л.В. Компьютерная система экспертизы инновационных процессов в области перспективных информационных технологий // Новые технологии в образовании: Сб.трудов IV Всеросс.науч.-практ. конф. Воронеж: ВОИПРО. С. 127-128.

50. Иванов И.И. мелкое инновационное предпринимательство // США: управление наукой и нововведениями. М.: Наука, 1992. - С. 16-21.

51. Иванов М.М., Колупаева С.Р., Кочетков Г.Б. США: управление наукой и нововведениями. М.: Наука, 1990. - 216 с.

52. Иванова Н. Межфирменная научно-техническая кооперация: опыт запада. // Проблемы теории и практики управления. 1996. № 2. С. 108-119.

53. Инновационные и инвестиционные процессы в переходный период. -М.:ИЭ, 1993.- 112 с.

54. Инновационные процессы в странах развитого капитализма Под. ред. Рудаковой И.М. М.: Изд-во МГУ, 1991. - 210 с.

55. Инновационные процессы. Труды семинара М.: ВНИИСИ, 1982.191 с.

56. Инновационные системы принятия экономических решений. М.: Наука, 1989.-223 с.

57. Инновационный бизнес в развивающихся странах: Научно-аналитический обзор. М.: Мысль, 1994. - 151 с.

58. Инновационый потенциал как фактор экономического роста. М.: ИЭ, 1993.-93 с.

59. Ионов М.И. Инновационная сфера : состояние и перспективы. // Экономист. 1993. № 10. С. 16-23.

60. Каменецкая Т.С. Оптимизация системы обслуживания читателей по результатам их анкетирования//Науч. и техн. б-ки СССР. 1991. № 1. С. 14-16.

61. Каплинский А.И., Руссман И.В., Леденева Т.М. Технология оценки соответствия качества вузовской подготовки специалистов требованиям сферы их использования. // Методические указания. Воронеж: Изд-во ВПИ, 1992.-32 с.

62. Караваева И.В., Коренной А.А. Система управления научно-техническим процессом. Киев.: Знание, 1992. - 48 с.

63. Кара-Мурза С. Г. Проблемы организации научных исследований.-М., 1984.-С. 100-108.

64. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещений: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1981.-560.: ил.

65. Клайнкнехт А. Циклы нововведений: вопросы теории. М.: Международные отношения, 1996. - 193 с.

66. Когдов Н.М., Сазонов Б.А., Скуратович Э.К. Опыт использования ЭВМ в вузах. // Автоматизированные системы научны исследований, обучения и управления в вузах. Межвуз. сб. науч. тр. Новосибирск: НГУ, 1985. - С. 3-24.

67. Коментарий к Положению о порядке присуждения и научно-педагогическим работникам ученых степеней и присвоения научным работникам ученых званий.- Москва., 1996.-С. 110.

68. Коротеев А.С. Нововведения и промышленность США: разработка и внедрение. Научно-аналитический обзор. М.: Прогресс, 1987.

69. Кофман А. Ввведение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982. 432 с.

70. Крайзмер Л.П. Информатика и вычислительная техника. Л.: Лен-издат, 1988.-270 е.: ил.

71. Кругликов А.Г. Системный анализ научно-технических нововведений. -М.: Наука, 1991.-253 с.

72. Кулагин А.Н., Логвинов В.Н. Структурные сдвиги и инновационный процесс. // Экономист, 1993. N5. С. 56-64.

73. Кутейников А.А. Технические нововведения в экономике США. М.: Экономика, 1991. - 206 с.

74. Ланин А.Б. Системно-деятельная концепция исследования нововведений. М.: Прогресс, 1986. - 120 с.

75. Ланин А.Б. Управление НТП на предприятии. М.: Экономика, 1986. -191с.

76. Ланин А.Б., Пригожин А.И. Нововведения в организациях. М.: Прогресс, 1986. - 120 с.

77. Ларичев О. И., Мошкович Е. М.// Дескриптивный подход к изучению процессов принятия решений при многих критериях.-М., 1980.- С. 60-67.

78. Ларичев О. И., Мошкович Е.М., Дроздова И.В., Старинский В.В., Ковалев Б. Н. Комплексная система оценки научно-исследовательских работ в здравоохранении и медицине // Сов. медицина.-1990.-№1.- С.32-37.

79. Ларичев О.Н., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. М.: Наука. Физматлит, 1996. 208 с.

80. Ларичев О.Н., Петровский А.Б. Системы поддержки принятия решений: современное состояние и перспективы развития. // Итоги науки и техники. Техническая кибернетика, 1987. т.21. С. 131-165.

81. Леденева Т. М., Львович Я.Е., Паринова Л.В. Лингвистический под- ' ход к оценке качества диссертационных работ // Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж, 1997. С. 24-32.

82. Леденева Т. М., Паринова Л.В. Автоматизированное формирование оценок качества диссертационных НИР// Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах:Межвуз. сб. науч. тр.-Воронеж, 1998. С. 156-162.

83. Леденева Т. М., Паринова Л.В. Методические рекомендации для формирования качества диссертационных НИР на основе лингвистических переменных . Метод. реком.-Воронеж: Из-во ВГТУ, 1998.- 38с.

84. Леденева Т. М., Паринова Л.В. Структурный анализ множества целей // Управление и информационные технологии на транспорте: Тез. докл. науч.-техн. конф. СПб.,1999. С. 183-190.

85. Леденева Т.М. Некоторые способы построения интегральных оценок для агрегированных ресурсов // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: Межвуз.сб.научн.тр. Воронеж: ВГТУ, 1991. С. 27-32.

86. Леденева Т.М. Некоторые способы построения интегральных оценок для агрегированных ресурсов // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах:Межвуз. сб. науч. тр.-Воронеж, 1991. С.27-32.

87. Леденева Т.М., Бесчастный А.В. Программное обеспечение лингвистического подхода к оценке сложности систем. // Математическое обеспечение высоких технологий в технике, образовании и медицине: Тез.докл. Все-рос.совещ.-сем. Воронеж, 1995.

88. Леденева Т.М., Львович Я. Е., Паринова Л.В. Выбор показателей для оценки качества диссертационных работ // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах:Межвуз. сб. науч. тр.-Воронеж, 1997. С. 61-67.

89. Леденева Т.М., Львович Я.Е., Паринова Л.В. Лингвистический подход к оценке качества диссертационных работ // Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Межвуз.сб.научн.тр. Воронеж: ВГТУ, 1997. С. 24-32.

90. Леонтьев Л.П., Гохман О.Г. Проблемы управления учебным процессом: математические модели. Рига: Зинатне, 1984. - 239 е.: ил.

91. Леонтьев Ф.В. Научно-технические нововведения в процессе создания новой техники / Сб. научно-технического прогнозирования. Киев, Наукова думка, 1991.-286 с.

92. Либексон В. С. Информационный подход к оценке научных достижений // Вестн. АН СССР. 1979. №1. С. 62-66.

93. Литвак Б.Г. О разрешающей способности принципов выбора при экспертных оценках. //Автоматика и телемеханика. 1991, N2. - С. 162-170.

94. Литвак Б.Г. Экспертная информация: методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. - 104 с.

95. Литвак Б.Г. Автоматизированная система экспертного оценивания. // Автоматика и телемеханика. 1992, N 2. - С. 112-119.

96. Литвак Б.Г. Автоматизированные системы экспертного оценивания и аккредитация. // Труды исследовательского центра проблем качества подготовки специалистов. М.: ИЦПКПС, 1993. - 144 с.

97. Литвак Б.Г. Экспертная информация: методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. 148 с.

98. Логвинов И.И. Некоторые теоретические основания использования ЭВМ в учебном процессе. // Проблемы программированного обучения. Межвуз. сб. науч. тр. Владимир: Влад.ГПИ, 1987. - С. 12-18.

99. Лутовинов П.П. Управление эффективностью научно-технических нововведений. Ч. 1,2. Челябинск: Изд-во ЧГТУ, 1994. 191 е., 152 с.

100. Львович И.Я. Вариационное моделирование и оптимизация проектных решений. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1997. 114 с.

101. Лященко Т.Н., Минкина В.А. Библиотечно-информационный центр предприятия: проблемы создания и функционирования// Науч. и техн. б-ки СССР. 1992. №4. С. 3-10.

102. Мартин Е.С. Управление нововведениями в библиотеках (на примере государственных массовых библиотек): Автореф. дис. канд. пед. наук / ЛГИК. им. Н.К.Крупской. Л., 1988. 16 с.

103. Медведев А.Г. Планирование научно-технического прогресса в ма- ■ шиностроении. М.: Машиностроение, 1985.

104. Мельцер М.И. Диалоговое управление производством (модели и алгоритмы). М.: Финансы и статистика, 1983. 240 с.

105. Методические и нормативные документы по информатизации / Москва. ВНИИ проблем вычислительной техники и информатизации. 1994. 112 с.

106. Миркин Б.Г. Проблемы группового выбора. М.: Наука, 1974.256 с.

107. Митина Л.И. Инновационное предпринимательство и маркетинг. // Маркетинг, 1992, N4.-С. 14-22.

108. Михалевич М.В. Замечания к дискуссии Дж. Дайеро и Т.Саати. // Кибернетика и системный анализ. 1994, N 1. - С. 94-102.

109. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. / А.Н. Борисов, А.В.Алексеев, О.А.Крумберг и др. Рига: Зинатне, 1982. 256 с.

110. Монфор А.О. Оценка результативности научного труда.По данным научных учреждений США // Вестн. АН СССР. 1980. №9. С. 127-135.

111. Москвичев Л. Н. О динамике защит диссертаций // Бюл. ВАКа.-1996.-№6.

112. Мошкович Е. М.// Проблемы и методы принятия решений в организационных системах управления.- М., 1985.- С. 92-99.

113. Мошкович Е. М.// Проблемы и процедура принятия решений при многих критериях.- М., 1982,- С. 73-80.

114. Мошкович Е.М. // Системы и методы поддержки принятия реше-ний.-М, 1986.- С. 56-62.

115. Мурзов К., Глебанова А. Инновационная политика // РЭЖ, 1992. N7.-С. 93-99.

116. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений: Пер. с англ. М.: Мир, 1990. - 247 е.: ил.

117. Обоснование стратегических альтернатив инновационной политики: Учеб.пособ. М.: АНХ, 1991.

118. Обработка нечеткой информации о системах принятия решений. / А.Н.Борисов, А.В. Алексеев, Г.В. Меркурьев и др. М.: Радио и связь, 1989. 305 с.

119. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981. 208 с.

120. Паринова Jl. В. Многоуровневая система подготовки кадров высшей квалификации в техническом вузе // Тез. докл. 2-ой Регион, научно-практической конф. по многоуровневому образованию. Липецк, 1997. С. 15-16.

121. Паринова Л. В. Оптимальный выбор структуры вузовской системы диссертационных советов и тематических семинаров // Высокие технологии в технике, медицине и образовании : Межвуз. сб. науч. тр.- Воронеж, 1996. -С. 221-225.

122. Паринова Л. В. Организация информационного обеспечения для "АРМ ученого секретаря" // "Математическое обеспечение информационных технологий в технике, образовании и медицине: Тез. докл. Веер, совещ.-семинар.- Воронеж, 1997. С.56.

123. Паринова Л. В. Пути повышения эффективности экспертиз диссертационных научно-исследовательских работ в многопрофильном вузе // Современные проблемы информатизации: Тез. докл. 111 Международной электронной научной конференции.- Воронеж, 1998.- С.74-75.

124. Паринова Л. В. Формирование структуры вузовской системы подготовки кадров высшей квалификации // Современные проблемы информатизации: Тез. докл. 111 Международной электронной научной конференции.- Воронеж, 1998.-С.108.

125. Паринова Л.В. Оптимизация формирования и управления вузовской системой экспертизы диссертационных НИР. Автореферат кандидатской диссертации-Воронеж, 1997.-С. 17.

126. Паринова JI.B. Оптимизация формирования и управления вузовской системой экспертизы диссертационных НИР. Диссертация на соискание кандидатской степени-Воронеж, 1997.-С. 110.

127. Паринова Л.В. Оптимизация системы экспертизы диссертационных НИР в области информационных систем ВО // "Охрана 97" : Тез. докл.Всероссийского, науч.-практ. конфер. Воронеж, 1997. С.39-40.

128. Паринова Л.В. Особенности экспертизы диссертационных НИР в рамках внутривузовской системы аттестации// Компьютеризация в медици-не:Межвуз. сб. науч. тр.-Воронеж, 1997. С. 182-187.

129. Паринова Л.В. Управление качеством диссертационных НИР на основе алгоритмизации экспертного оценивания // Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем: Сб. докл. межд. науч.-тех. конф,-Пенза, 1998.С.47.

130. Паринова Л.В. Экспертно-оптимизационное моделирование жизненного цикла диссертационных научно-исследовательских работ. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 2000.

131. Поршнев А.Д. Назревшие проблемы инновационной сферы России. // РЭЖ, 1992, N 10. С. 72-75.

132. Поршнев А.Д. Об экономической базе развития инновационной сферы. //РЭЖ, 1992, N 10. С. 72-75.

133. Пригожин А.И. Нововведения: стимулы и препятствия. М.: Экономика, 1989.- 115 с.

134. Розов М.А., Шапошник С.Б. Экспертиза в сфере науки // НТИ.

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

136. Савченко А.В. Экономические методы управления инновационными процессами. Киев: Высшая школа, 1990. - 181 с.

137. Салин В.К. Экономика и нововведения. Киев: Высшая школа, 1991.-78 с.

138. Санто Б. Инновация как средство экономического развития. М.: Мысль, 1990.-230 с.

139. Столяров Ю.Н. Библиотека: структурно-функциональный подход. -М.: Книга, 1981.-255 с.

140. Сваровский С.Т. Апроксимация функций принадлежности значений лингвистической переменной. // Математические вопросы анализа данных: ВЦ СО АН СССР, 1980. С. 127-131.

141. Скменин JI.H. Лингвистическое и информационное обеспечение автоматизированной системы научно-педагогической информации. М.: НИИ общей педагогики, 1989.- 114 е.: ил.

142. Сорокин А.С. и др. Библиографические базы данных на дискетах -новый вид информационных услуг ГПНТБ СССР// Науч. и техн. б-ки СССР. 1986. №9. С. 14-17.

143. Тараканов Л.В., Коровякова И.Д., Цуркан В.В. Информатика. М.: Книга, 1986.-304 с.

144. Татарников Ю. Б. Количественная и качественная оценка результатов фундаментальных исследований // Вестн. АН СССР.-1989. №10.-С.28-41.

145. Татарников Ю.Б. Методические основы оценки фундаментальности естественных достижений и открытий // Вопр. философии. 1976. № 8. С. 4253.

146. Типовое техническое задание на разработку и развитие автоматизированной системы научно-технической информации (АСНТИ): Утв. 15.12.81. -М.: ТОНТ СССР, 1982. 15 с.

147. Твисс Б. Управление научно-техническими нововведениями. М.: Наука, 1989.-212 с.

148. Терехов А. И. К вопросу о формировании и некоторых результатах анализа банка данных "Молодые" Звезды " отечественной науки " // Бюл. ВА-Ка.-1993.-№5.-С. 30-40.

149. Терехов А. И. Некоторые показатели формирования кадрового потенциала Российской науки // Бюл. ВАКа.-1993.-№1-2.-С.30-37.

150. Тодосийчук А. Инновационные процессы как объект управления экономическим развитием. М.: НИИУ, 1993. - 120 с.

151. Толканюк Н.А. Инновационные процессы в библиотечном деле: теория и методика: Автореф. дис. канд. пед. наук / МГИК. М., 1994. 16 с.

152. Федотов А.В. Моделирование в управлении вузом. Л.: ЛГУ, 1985. - 120 с.

153. Фостер Р. Обновление производства. Атакующие выигрывают. М.: Прогресс, 1987.

154. Фролов В.Н. Моделирование и оптимизация сложных систем (избранные главы). Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1997. 151 с.

155. Фролов В.Н., Львович Я.Е. Системное проектирование технологических процессов. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1982. 124 с.

156. Фролов В.Н., Львович Я.Е., Подвальный С.Л. Проблемы оптимального выбора в прикладных задачах. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1980. 139 с.

157. Штайер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления и приложения: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1992. - 504 е.: ил.

158. Шумпетер И.А. Теория экономического развития. М.: Прогресс, 1982. 456 с.

159. Фенелонов Е.А. Формирование дерева целей как основа составления крупной библиотеки// Библиотековедение. 1995. - № 6. - С. 36-52.

160. Экспертизы в сфере науки // НТИ. Сер. 1. Орг. и методика инфом. работы. -1994.-ЖЗ.-С. 24-26.

161. Юшманов С.В. Метод нахождения весов, нетребующий полной матрицы попарных сравнений. // Автоматика и телемеханика. 1990, N 2. - С. 186-189.

162. Яковец Ю.В. Ускорение научно-технического прогресса. М.: Экономика, 1988.

163. Bierfelder W. Innovationsmanagment / 2, unwelt verand., Aufl. -Munchen; Wien; Oldenbourg, 1989/ 142 s.

164. Daft P.L. A dual-core model of organizational innovation. "J. Acad. Manag", 1978, 21, N2, 193-210 p.

165. Rogers E.M. Diffusion of innovations. N.J. Free Press, 1962. 202 p.

166. Rogers E.M., Shoemaker F.F. Communication of innovations. N.J. Free Press, 1978.-476 p.

167. Villem van Hoen, Villem J.Wrankling. Steigerung des Potenzials der Innovations-Management // Herausgegeben vom Erasm Rotterdammeer Universital Holland. Amsterdamm, 1993. - 325 s.

168. Stelrner M., Willians M. The evolution of interface requirements of expert system// Expert systems user interface. Norwood, 1988. - P. 285-306.

169. Wiliges R., Wiliges B. Human computer consideration// Analysis, design and evaluation of human - machine studies. -Baden-Baden, 1982. - P. 239-246.

170. Library of Congress: Bibliographic Products and Services. Washington: Library of Congress, 1992. - 62 p.

Похожие работы

Информатика, вычислительная техника и управление
05.13.00