О статье
В.К. ИВАНОВ, канд. техн. наук
В статье рассматривается подход к количественной оценке инновационности продуктов и технологий. Результаты такой оценки могут быть использованы при создании хранилища данных для описаний объектов со значительным инновационным потенциалом. Модель расчета индекса инноваций основана на понятиях новизны, актуальности и имплементируемости объекта. Даны формальные определения этих показателей, описана методика их расчета. Используются нечеткие методы для обработки неполной информации из многочисленных источников и для получения вероятностных оценок инноваций. Представлены экспериментальные данные проверки модели, в том числе расчеты локальных критериев и глобального аддитивного оценочного критерия. Установлены цикличность динамических изменений пока-зателей, их взаимозависимость, некоторые общие особенности продвижения про-дуктов. Полученные экспериментальные данные согласуются с экспертными оценками исследуемых продуктов. Анализ локальных критериев дает основание утверждать о правильном использовании аддитивной n-мерной функции полезности. Подтверж-дается адекватность предположений и формальных выражений, которые применяются в вычислительных алгоритмах отбора информации для размещения в хранилище данных.
хранилище данных, инновационность, аддитивный критерий, функция полезности, поисковый запрос.
The article discusses the approach for evaluating the innovation index of the products and technologies. The evaluation results can be used to create a warehouse for the object descriptions with significant innovation potential. The innovation index calculation model is based on the concepts of novelty, relevance, and implementability of the object. Formal definitions of these indicators are given and a methodology for their calculation are described. The fuzzy methods to process (incomplete) data from numerous sources and to obtain probabilistic innovation assessments are used. The experimental data of the model verification including the calculations of local criteria and global additive evaluation criterion are presented. The cyclical nature of dynamic changes in indicators, their interdependence and some general features of product promotion have been established. The obtained experimental data check with expert judgement of the investigated products. The analysis of the local criteria used in the research affords ground to assert about the correct use of the additive n-dimensional utility function. The adequacy of assumptions and formal expressions that are used in computational algorithms for selection information for data warehouse is confirmed.
data warehouse, innovation, additive criterion, utility function, search query.