Интеллектуальная информационная технология в форме автоматизированной системы принятия решений для ведения патентных войн и защиты от патентной агрессии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Иванов, Вячеслав Иванович

  • Иванов, Вячеслав Иванович
  • кандидат технических науккандидат технических наук
  • 2004, Москва
  • Специальность ВАК РФ05.13.01
  • Количество страниц 123
Иванов, Вячеслав Иванович. Интеллектуальная информационная технология в форме автоматизированной системы принятия решений для ведения патентных войн и защиты от патентной агрессии: дис. кандидат технических наук: 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям). Москва. 2004. 123 с.

Оглавление диссертации кандидат технических наук Иванов, Вячеслав Иванович

ВВЕДЕНИЕ

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

ГЛАВА I. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ - ОПРЕДЕЛЯЮЩИЙ ФАКТОР РАЗВИТИЯ РЫНКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБС ТВЕННОСТИ

1.1. Информационные основы создания Всероссийской объединенной электронной биржи интеллектуальной собственности

1.1.1. Московский областной сегмент Всероссийской объединенной электронной биржи интеллектуальной собственности - пилотный компонент Национальной инновационной системы

1.2. Модели электронного бизнеса в области науки

1.2.1. Электронная коммерция на основе В2С - технологии

1.2.2. Электронная коммерция на основе В2В - технологии

1.2.3. Интеграция систем электронной коммерции с производственными автоматизированными информационными системами

1.3. Концепция построения Всероссийской объединенной электронной биржи интеллектуальной собственности

1.4. Зарубежные модели ведения бизнеса в области науки

ГЛАВА II. МОДЕЛИРОВАНИЕ ОПЕРАЦИОННОЙ СРЕДЫ ВСЕРОССИЙСКОЙ ОБЪЕДИНЕННОЙ ЭЛЕКТРОННОЙ

БИРЖИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ

2.1. Формирование детерминированной реакции автоматизированной системы на недетерминированный поток событий

2.2. Моделирование ассоциативных отношений между информационными объектами па основе цепных дробей

2.3. Формирование упреждающей реакции автоматизированной системы на текущее состояние мирового рынка объектов интеллектуальной собственности

2.4. Постановка задачи на создание интеллектуальной информационной технологии в форме автоматизированной системы принятия решений

ГЛАВА III. СИСТЕМНЫЙ МЕХАНИЗМ ВКЛЮЧЕНИЯ

ОБЪЕКТОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ В

АКТИВНЫЙ ХОЗЯЙСТВЕННЫЙ ОБОРОТ

3.1. Сравнительный анализ базовых программных средств для создания и функционирования WEB - приложений

3.2. Технология дистанционных бизнес-процессов

3.3. Формализованное представление информационно-функционального пространства Всероссийской объединенной электронной биржи интеллектуальной собственности

ГЛАВА IV. ГОСУДАРСТВО И ЧАСТНАЯ ИНИЦИАТИВА В

УПРАВЛЕНИИ ИННОВАЦИОННЫМИ ПРОЦЕССАМИ

4.1. Золотое сечение в определении роли государства и частной инициативы в управлении инновационными процессами

4.2. Эффективность функционирования Всероссийской объединенной электронной биржи интеллектуальной собственности по критериям эксплуатации информационных продуктов

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», 05.13.01 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Интеллектуальная информационная технология в форме автоматизированной системы принятия решений для ведения патентных войн и защиты от патентной агрессии»

Актуальность проблемы. Рассматриваются теоретические и практические основы формирования операционной среды пользователей Всероссийской объединенной электронной биржи интеллектуальной собственности (ВЭБИС). Разрабатывается интеллектуальная информационная технология в форме автоматизированной системы принятия решений (АСГТР) для ведения патентных войн и защиты от патентной агрессии, активного вовлечения в хозяйственный оборот объектов интеллектуальной собственности (ОИС), В оперативном и стратегическом управлении интеллектуальной собственностью Российской Федерации обеспечивается упреждающая реакция АСГТР на скрытые угрозы национальным интересам страны.

На мировом рынке интеллектуальной собственности набирают силу различные формы патентных войн и защиты от патентной агрессии. В условиях интенсивного развития информационных технологий, превращения знаний в определяющий фактор общественного развития эффективным средством подавления конкурентов становятся патенты, ноу-хау, другие ОИС. Сформировать кризисную ситуацию в стране и парализовать производство можно без ядерной войны, управляя скрытыми закономерностями на мировом рынке ОИС и создавая реальные угрозы национальным интересам [14].

Противодействовать в патентных войнах и подавлять патентную агрессию возможно с помощью моделей ведения бизнеса в области инноваций, учитывающих национальные интересы Российского научно-технического комплекса (НТК). К их числу относится электронная коммерция - бизнес, основанный на информационных технологиях. Развитие электронной коммерции связано с вступлением России во Всемирную Торговую Организацию (ВТО) и необходимостью взаимодействия с торговыми партнерами на информационном уровне в соответствии с международными стандартами. Однако использование электронной коммерции еще не гарантирует безусловный успех. Многие западные фирмы потерпели финансовый крах, несмотря на использование в производственной деятельности электронной коммерции [40]. Не учитывалось первоочередная роль патентной защиты научно-технической продукции для контроля за существующим и перспективным рынками ОИС.

Вступление России в ВТО требует широкого практического применения моделей ведения бизнеса в области инноваций на базе интеллектуальных информационных технологий (ИИТ) в форме АСПР. ИИТ представляют совокупность методов и способов хранения, обработки, передачи, отображения информации, обеспечивающих взаимодействие естественного и искусственного интеллекта в ППР и автоматизацию управленческих решений в области инноваций [39]. ИИТ в форме АСПР рассматриваются как взаимосвязанные компоненты функциональных программных и аппаратных средств для получения и обработки информации на последовательных этапах принятия решений в организационном управлении инновационными процессами. Программные компоненты представляют проблемно-ориентированные автоматизированные информационные системы, в том числе, АСПР, специализированные информационные технологии, которые в функциональной взаимосвязи обеспечивают автоматизацию итерационного процесса принятия решений.

ИИТ в форме АСПР обеспечивают интеллектуальную поддержку процессов принятия управленческих решений за счет используемых алгоритмических, математических и структурных методов. Алгоритмические и математические методы обеспечивают формирование управляющих воздействий на количественной основе. Структурный подход позволяет реализовать различные режимы функционирования АСПР, включая режим самообучения, путем подключения обратных алгоритмических связей. На алгоритмическом уровне АСПР отличаются новым применением обратной связи - основы жизнедеятельности естественных организованных систем [39-41]. Обратная связь используется для информационного моделирования интеллектуальной деятельности ЛПР в области инноваций по способом формирования управляющих воздействий в зависимости от текущего состояния мирового рынка ОИС и обеспечения эффективного взаимодействия естественного и искусственного интеллекта в процедурах принятия решений (ППР) за счет увеличения уровня ее формализации, ill IP представляют итерационный процесс формирования управляющих воздействий на основе формализованных экспертных знаний и математических методов [42-46].

ИИТ в форме АСПР составляют алгоритмическую, математическую и структурную основу новой модели ведения бизнеса в области инноваций, которая реализуется Всероссийской объединенной электронной биржей интеллектуальной собственности (ВЭБИС). ВЭБИС на основе ИИТ в форме АСПР позволяет обеспечить производство охраноспособной продукции, которая защищена техническими решениями и передовой технологией, исключающими блокировку и остановку производственных мощностей. Однако в существующих автоматизированных информационных технологиях не моделируется влияние результатов предыдущих этапов принятия решений на текущие результаты путем применения информационной причинности как особой формы алгоритмической обратной связи для определения причины принятого действия. Информационное обеспечение ППР является статическим или жестко фиксированным и не адаптируется по времени получения информации, ее объему, содержанию и приоритетному значению в оперативном управлении инновационными процессами. Отсутствие формализованного представления операционной среды лица, принимающего решения (ЛПР), в автоматизированных информационных технологиях не позволяет автоматизировать информационное обеспечение ППР в соответствии с критериями эффективности развития естественных организованных систем.

В связи с этим для ведения патентных войн и защиты от патентной агрессии актуальным является создание ВЭБИС на основе ИИТ в форме АСПР по критериям максимума объема получаемой информации, быстродействия ее обработки, при минимизации непроизводительных затрат, что имеет важное значение для формирования детерминированной и упреждающей реакции автоматизированной системы на текущее состояние мирового рынка ОИС и защиты национальных интересов Российской Федерации.

Решается научная проблема формирования операционной среды для владельцев интеллектуальной собственности и участников инновационных процессов (пользователей ВЭБИС), которая включает информационное пространство из множества информационных объектов, представленных динамически подключаемыми источниками информации, структурами обрабатываемых данных, электронными документами, адекватно отражающими бизнес-процессы мирового рынка ОИС, а также аппаратно-программное обеспечение, необходимое для эффективного функционирования ВЭБИС.

Цель работы - создание теоретических и практических основ ВЭБИС на основе ИИТ в форме АСПР для ведения патентных войн и защиты от патентной агрессии, обеспечивающей активное вовлечение ОИС в хозяйственный оборот, упреждающую реакцию в оперативном и стратегическом управлении интеллектуальной собственностью и защиту национальных интересов страны на мировом рынке ОИС.

В соответствии с заданной целью ставятся и решаются следующие задачи исследования:

1. Сформулировать принцип обратной алгоритмической связи в ВЭБИС с учетом энтропии как количества информации, недостающей для полного описания инновационных процессов;

2. Определить принципы построения концептуальной модели формирования упреждающей реакции ВЭБИС на текущее состояние рынка ОИС;

3. Создать структуру ВЭБИС на основе ИИТ в форме АСПР для ведения патентных войн и защиты от патентной агрессии;

4. Поставить задачу создания ИИТ в форме АСПР для функционирования ВЭБИС по критериям максимальной эффективности;

5. Создать технологию взаимодействия ВЭБИС и удаленных производственных информационных систем с разнородными базовыми платформами;

6. Построить алгоритмический механизм влияния ВЭБИС на производственную и социальную сферы субъектов РФ;

7. Создать математическую модель для количественной оценки современной роли государства и частной инициативы по управлению инновационными процессами и определения информационных границ алгоритмических контуров функционирования ВЭБИС.

8. Оценить эффективность функционирования ВЭБИС.

Рассматриваемый комплекс теоретических и практических задач входит в перечень критических технологий РФ, утвержденный в марте 2002 года Президентом РФ, по разделам «Искусственный интеллект», «Компьютерное моделирование» и решается в соответствии с Поручением Президента РФ Председателю Правительства РФ и Губернатору Московской области от 16.04.2003 № Пр - 645 в части реализации на территории Московской области пилотного проекта по отработке элементов Национальной инновационной системы (НИС) и механизмов взаимодействия органов государственной власти в управлении инновационными процессами.

Объект и предмет исследования. Объект исследования - ВЭБИС на основе ИИТ в форме АСПР для ведения патентных войн и защиты от патентной агрессии по критериям максимума объема получаемой информации, быстродействия ее обработки, при минимизации непроизводительных затрат. Предмет исследования - автоматизация дистанционных бизнес-процессов в организационном управлении инновационными процессами по критериям максимальной эффективности.

Методы исследования. Применяются методы теории автоматического управления, информационного моделирования систем, аппарат цепных дробей, теории вероятностей и преобразований, теории чисел и дифференциальных уравнений.

Основные научные положения, выводы и результаты, полученные лично соискателем и выносимые на защиту. На защиту выносится:

1. Принцип обратной алгоритмической связи в ВЭБИС на основе ИИТ в форме АСПР: разность энтропий автоматизированной системы до и после получения информации уменьшает неопределенность в оценке и анализе текущего состояния мирового рынка ОИС и неоднозначность в выборе способов формирования управляющих воздействий.

2. Принципы построения концептуальной модели для формирования упреждающей реакции ВЭБИС на текущие состояния мирового рынка ОИС:

- интегрированное представление в динамическом взаимодействии текущего состояния мирового рынка ОИС и управляющей структуры в операционной среде ВЭБИС;

- выбор способов формирования управляющих воздействий по трем кругам Эйлера или алгоритмическим контурам программного управления (начальная информация), адаптивного управления (дополнительная информация) и самообучения системы (новая информация) в зависимости от степени критичности текущего состояния мирового рынка ОИС; первичность автоматизированного управления по отклонению перед автоматизированным управлением с переменной структурой системы и их функциональное единство как алгоритмической основы информационной причинности для получения информационной причины принятого действия.

3. Структура ВЭБИС на основе ИИТ в форме АСПР с тремя алгоритмическими контурами обратной связи программного, адаптивного управлений и самообучения системы для ведения патентных войн и защиты от патентной агрессии по критериям максимальной эффективности в соответствии с принципами построения концептуальной модели формирования упреждающей реакции системы на текущее состояние мирового рынка ОИС.

4. Постановка задачи на создание ИИТ в форме АСПР, определяющей операционную среду ВЭБИС, по критериям максимальной эффективности.

5. В2В - технология с высокоэффективной функциональной структурой для взаимодействия удаленных производственных информационных систем с разнородными базовыми платформами.

6. Алгоритмический механизм на основе формализованных экспертных знаний по коммерциализации ОИС, включению интеллектуальной собственности РФ в активный хозяйственный оборот путем продажи стартовых инновационных компаний, организации аукционов на фондовом рынке.

7. Правило золотого сечения на основе трех кругов Эйлера в автоматизированном управлении инновационными процессами: современная роль государства и частной инициативы на рынке ОИС по критериям максимальной эффективности определяется в количественной оценке соответственно не менее 62,0 и не более 38,0 процентами, из которых первая определяется алгоритмическими контурами программного и адаптивного управления, а вторая алгоритмическим контуром самообучения ВЭБИС.

Научная новизна. Научные положения, выводы и результаты создают теоретическую и практическую основу новой модели ведения бизнеса в области инноваций - ВЭБИС на основе ИИТ в форме АСПР для ведения патентных войн и защиты от патентной агрессии по критериям максимальной эффективности.

Принцип обратной алгоритмической связи в ВЭБИС определяет концепцию ее развития, реализует совместное функционирование естественного и искусственного интеллекта в ППР для моделирования интеллектуальной деятельности ЛПР в области инноваций и уменьшает время поиска эффективных управленческих решений в условиях ограниченных временных и аппаратных ресурсов.

Естественный интеллект - это качество мышления ЛПР в управлении интеллектуальной собственностью РФ при информационной и интеллектуальной поддержке ВЭБИС. Качество мышления ЛПР определяется способностью определить текущее состояние мирового рынка ОИС, распознать и оценить скрытые закономерности его развития и принять необходимые решения за допустимое время. Под искусственным интеллектом понимается способность ВЭБИС автоматически формировать адекватные управляющие воздействия на текущее состояние мирового рынка ОИС на основе формализованных экспертных знаний и опыта, математического и информационного моделирования. Управляющая структура в аппаратно-программной среде ВЭБИС - это адаптивный интерфейс для интерактивного взаимодействия ЛПР с автоматизированной системой на базе формализованного представления ОУ и интеллектуальной деятельности ЛПР в области инноваций. Управляющей структурой обеспечивается взаимодействие естественного и искусственного интеллекта в ВЭБИС, через которое отображается адекватная реакция системы на текущее состояние мирового рынка ОИС.

Принципы построения концептуальной модели в формировании упреждающей реакции ВЭБИС на текущие состояния мирового рынка ОИС обеспечивают получение информационной причины принятого действия, способствуют согласованности противоречивых критериев максимальной эффективности и формируют упреждающую реакцию ВЭБИС на скрытые закономерности в изменении текущего состояния мирового рынка ОИС для защиты национальных интересов РФ.

ВЭБИС на основе ИИТ в форме АСПР для ведения патентных войн и защиты от патентной агрессии осуществляется интегрированное представление в динамическом взаимодействии мирового рынка ОИС и управляющей структуры в операционной среде автоматизированной системы с тремя алгоритмическими контурами обратной связи по кругам Эйлера для формирования адекватных управляющих воздействий за допустимое время. По сравнению с традиционной архитектурой приложений "клиент-сервер" разработанная В2В - технология имеет высокую эффективность модульной структуры за счет системного моделирования дистанционных бизнес-процессов и построения комплексной функциональной модели.

В алгоритмических контурах программного и адаптивного управления ВЭБИС число автоматически выполняемых ППР от их общего числа в трех кругах Эйлера составляет не менее 62,0 процентов (количественная оценка современной роли государства в управлении инновационными процессами). Во внешнем круге Эйлера (алгоритмический контур самообучения системы) не более 38,0 процентов ППР выполняется ЛПР в интерактивном режиме функционирования системы (количественная оценка современной роли частной инициативы в управлении инновационными процессами). Этим определяется современная роль государства и частной инициативы в управлении инновационными процессами по правилу золотого сечения, обеспечивается их диалектическое взаимодействие по критериям максимальной эффективности и успешное решение стратегических задач в области инноваций.

Практическая ценность работы. По оценкам западных экспертов, стоимость интеллектуальной собственности РФ составляет не менее 400,0 млрд. долл. США. ВЭБИС значительно повышает эффективность использования огромного интеллектуального потенциала в рыночном производстве.

В условиях вступления России в ВТО ВЭБИС является важным элементом НИС, которая формируется в соответствии с разделами 18-20 "Основ политики Российской Федерации в области развития науки и технологии на период до 2010 года и на дальнейшую перспективу". Как элемент информационной инфраструктуры НИС ВЭБИС представляет государственным органам аналитическую информацию о тенденциях развития мирового рынка ОИС, прогнозирует появление новых прорывных технологий и научных направлений, создает условия для эффективного введения в хозяйственный оборот результатов НИОКР, привлекает средства корпоративных и частных инвесторов для инновационных проектов, способствует решению социальных проблем в области НТК, содействует высокотехнологичному развитию регионов.

Реализуются оперативное и стратегическое управление интеллектуальной собственностью РФ в условиях рыночного производства и защита национальных интересов в области инноваций с применением ВЭБИС. Концепция построения ВЭБИС на основе ИИТ в форме АСПР обеспечивает создание адекватных системных моделей для автоматизированного управления интеллектуальной собственностью России на внутреннем и внешнем рынках ОИС. Она осуществляется в строгом соответствии с законодательством РФ, постановлениями законодательной и исполнительной власти, традициями делового мира и отражает характерные свойства основных видов коммерческих и некоммерческих предприятий и организаций.

Исходя из пессимистического сценария, определена экономическая эффективность функционирования ВЭБИС по критериям эксплуатации информационных продуктов на примере Московского областного сегмента. В течение года коммерциализируется ОИС на сумму 30,0-45,0 миллионов рублей, от частных и корпоративных инвесторов в науку и производство поступает более 150,0 миллионов рублей.

Апробация работы. Основные научные положения выводы и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на научных совещаниях и конференциях в России и за рубежом, начиная с 1995 года. В том числе, на Международном семинаре "Европейское сотрудничество в области развития мобильной персональной связи" (Москва, 2002 г.); Международной конференции 1ST 2002 Partnerships for the future. European Commission (Копенгаген, Дания, ноябрь 2002 г.); Межведомственном совещании по проблемам ВПК РФ Совета Безопасности РФ, Аппарата Представителя Президента РФ по Центральному федеральному округу (Тамбов, октябрь 2002 г.); Научно-практической конференции "Инновационная деятельность в наукоградах Московской области" (Реутов, октябрь 2003 г.); Научно-практической конференции "Стратегия развития научно-инновационного комплекса Московской области как ключевого звена в создании национальной инновационной системы" (Троицк, ноябрь 2003 г.); Совещании "О политике Российской Федерации в области развития инновационной системы на период до 2010 года и дальнейшую перспективу" (Калуга, февраль 2004 г.).

Краткое содержание. Первая глава посвящена определяющей роли обратной алгоритмической связи в ВЭБИС на основе ИИТ в форме АСПР для ведения патентных войн и защиты от патентной агрессии по критериям максимальной эффективности. Во второй главе осуществляется моделирование операционной среды ВЭБИС, представляющей ИИТ в форме АСПР. Рассматриваются структура ВЭБИС и концептуальная модель формирования упреждающей реакции ВЭБИС на текущее состояние мирового рынка ОИС. Дается постановка задачи на создание ИИТ в форме АСПР для функционирования ВЭБИС по критериям максимальной эффективности. В третьей главе рассматриваются технологии взаимодействия ВЭБИС и удаленных производственных информационных систем с разнородными базовыми платформами и алгоритмический механизм влияния ВЭБИС на производственную и социальную сферы субъектов РФ. В четвертой главе с кибернетических позиций исследуется современная роль государства и частной инициативы в управлении инновационными процессами по критериям развития естественных организованных систем и определяются информационные границы для алгоритмических контуров программного, адаптивного управления и самообучения ВЭБИС.

Похожие диссертационные работы по специальности «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», 05.13.01 шифр ВАК

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Иванов, Вячеслав Иванович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе решена актуальная крупная научная проблема формирования операционной среды пользователей ВЭБИС на основе ИИТ в форме АСПР для ведения патентных войн и защиты от патентной агрессии, что обеспечивает защиту национальных интересов России на мировом рынке ОИС по критериям максимальной эффективности с применением ВЭБИС.

1. Сформулирован принцип обратной алгоритмической связи в ВЭБИС на основе ИИТ в форме АСПР, которым определяется практическое и теоретическое значение обратной алгоритмической связи с позиции кибернетического и информационного подхода.

Обратная алгоритмическая связь используется для моделирования интеллектуальной деятельности ЛПР в области инноваций по способам формирования управляющих воздействий в зависимости от текущего состояния мирового рынка ОИС, повышения уровня ее формализации и обеспечения взаимодействия естественного и искусственного интеллекта в ППР по критериям максимума объема получаемой информации, быстродействия ее обработки, при минимизации непроизводительных затрат.

2. Создана теоретическая база операционной среды пользователей ВЭБИС на основе ИИТ в форме АСПР как новой модели ведения бизнеса в области инноваций и эффективного средства ведения патентных войн и защиты от патентной агрессии. Она включает концептуальную модель формирования упреждающей реакции ВЭБИС на скрытые закономерности в изменении мирового рынка ОИС и стратегий управления интеллектуальной собственностью РФ на базе алгоритмических принципов автоматизированного управления по отклонению и с переменной структурой ВЭБИС и информационной причинности как особой формы обратной алгоритмической связи.

3. Сформулированы принципы построения концептуальной модели для формирования упреждающей реакции ВЭБИС на текущие состояния мирового рынка ОИС. Они составляют: интегрированное представление в динамическом взаимодействии текущего состояния мирового рынка ОИС и управляющей структуры в операционной среде ВЭБИС; выбор способов формирования управляющих воздействий по трем кругам Эйлера или алгоритмическим контурам программного управления (начальная информация), адаптивного управления (дополнительная информация) и самообучения системы (новая информация) в зависимости от степени критичности текущего состояния мирового рынка ОИС; первичность автоматизированного управления по отклонению перед автоматизированным управлением с переменной структурой системы и их функциональное единство как алгоритмической основы информационной причинности для получения информационной причины принятого действия.

4. Построена В2В - технология ВЭБИС на основе ИИТ в форме АСПР для взаимодействия информационных производственных систем с разнородными базовыми платформами и алгоритмический механизм влияния на производственную и социальную сферы субъектов РФ. Интеграция производственных БД не только снижает трудозатраты на сбор и обработку дополнительной и новой информации, но и позволяет аккумулировать знания из разных источников и получать новые знания как совокупность скрытых закономерностей на множестве информационных объектов и в поведении мирового рынка ОИС.

Обеспечивается выход ВЭБИС на фондовый рынок, реализуется алгоритмический механизм влияния на производственную и социальную сферы субъектов РФ через продажу стартовых инновационных компаний с использованием электронных торгов.

5. Получено правило золотого сечения, по которому количественная оценка современной роли государства и частной инициативы в управлении инновационными процессами определяется соответственно не менее 62,0 и не более 38,0 процентами. Совместное участие государственной и частной инициативы в управлении инновационными процессами по правилу золотого сечения является необходимым условием наращивания экономического и оборонного потенциала страны.

В диссертационной работе решены поставленные задачи исследования и созданы теоретические и практические основы ВЭБИС на основе ИИТ в форме АСПР. Исследования проводились на фундаментальном научном направлении РАН "Производственные технологии (интеллектуальные системы автоматизированного управления)" и нашли практическое применение.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Иванов, Вячеслав Иванович, 2004 год

1. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Компьютерная поддержка изобретательства (методы, системы, примеры применения). М.: Машиностроение, 1988. -476 с.

2. Бондарев П.А., Колганов С.К. Основы искусственного интеллекта. -М.: Радио и связь, 1998. 128 с.

3. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. -М.: Наука, 1988.-384 с.

4. Васильев С.Н., Жерлов А.К., Федосеев Е.А. и др. Интеллектуальное управление динамическими системами. М.: Физматлит, 2000. - 352 с.

5. Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине. -М.: Советское радио, 1968.- 325 с.

6. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория случайных процессов и инженерные приложения. М. Наука, 1991.-384 с.

7. Галицын Г.А., Петров В.М. Гармония и алгебра живого. М.: Знание, 1990.

8. Галушкин А.И. Современные направления развития нейрокомпью-терных технологий в России // http://neurnews.iu4.bmstu.ru/primer/galosh.htm, М.: НЦН, 2000.

9. Глушков В.Н. Основы безбумажной информатики.-М.: Наука, 1987.

10. Горский Ю.М. Основы гомеостатики. Гармония и дисгармония в живых, природных, социальных и искусственных системах. Иркутск: Изд-воИГЭА, 1998.-337 с.

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

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

13. Заде JI.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня: Сб. статей/ Пер. с англ. -М.: Знание, 1994.-С.5-49.

14. Иванов В.И., Парфенова М.Я. и др. Формирование управляющих воздействий в режиме реального времени в организационно-технических системах //Наука производству. 2004. № .С. - .

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

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

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

18. Иордан Э., Аргика К. Структурные модели в объектно-ориентированном анализе и проектировании. М.: Лори, 1999. - 264 с.

19. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. М.: Радио и связь, 1990. - 343 с.

20. Корнеев В.В.,Гареев А.Ф., Васютин С.В., Райк В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации.-М.: «Нолидж», 2000.-352с.

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

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

23. Кузнецов О.П. Неклассические парадигмы в искусственном интеллекте // Известия РАН: Теория и системы управления. 1995. - №5. — С.3-23.

24. Кульба B.C., Ковалевский С.С., Косяченко С.А. и др. Теоретические основы проектирования оптимальных структур распределенных баз данных //Серия "Информатизация России на пороге XXI века". -М.: СИНТЕГ, 1999.

25. Ларичев О.И., Машкович Е.М. Качественные методы принятия ре-шений.-М.: Физматлит, 1996.

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

27. Логический подход к искусственному интеллекту: От модальной логики к логике баз данных/ Пер. с франц.; Тейз А., Грибомон П., Юлен Г. и др. -М.: Мир, 1998.-494 с.

28. Макаров И.М., Виноградская Т.М., Рубчинский А.А., Соколов В.В. Теория выбора и принятия решений: Учебное пособие для вузов по спец. «Прикл матем.» , «Эконом. кибер.»-М.: Наука, 1982.-327с.

29. Мамиконов А.Г. Принятие решений и информация.-М.: Наука, 1983.-183с.

30. Мамиконов А.Г., Кульба В.В. Синтез оптимальных модульных систем обработки данных.-М.: Наука, 1986.-276с.

31. Мамиконов А.Г. Проектирование АСУ: Учебное пособие для вузов по спец. «Автоматизир. Системы упр-я».-М.: Высш. шк., 1987.- 302 с.

32. Мамиконов А.Г., Кульба В.В., Косяченко С.А. Типизация разработки модульных систем обработки данных.-М.: Наука, 1989.-163с.

33. Марко Д., Мак Гоен К. Методология структурного анализа и проектирования. М.: Метатехнология, 1992. - 239 с.

34. Месарович М., Я.Токахара. Общая теория систем: Математические основы,- М.: Мир, 1978.-312с.

35. Моисеев Н.Н. Универсум. Информация. Общество. М.: Устойчивый мир, 2001.-200 с.

36. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. -М.: Наука, 1997-112 с.

37. Осипов Г.С. Искусственный интеллект: состояние исследований и несколько слов о будущем // Новости искусственного интеллекта.- 2001,-№i.-C.3-13.

38. Парфенова М.Я., Журавлев В.З., Парфенов И.И. Электронный документооборот в автоматизированном управлении образовательным процессом // Открытое образование. 2003. -№5.-С. 53-60.

39. Парфенов И.И., Парфенова М.Я. Практика Великой теоремы Ферма применительно к интеллектуальным информационным технологиям. -М.: Новые технологии, 2003.- Усл. печ. л.2,94. (Приложение к журналу "Информационные технологии" № 12/2003).

40. Парфенова М.Я., Иванов В.И., Парфенов И.И. Всероссийская объединенная электронная биржа интеллектуальной собственности на основе интеллектуальной информационной технологии //Информационные технологии. -2004: -№2.

41. Парфенова М.Я., Иванов В.И., Парфенов И.И. Правило золотого сечения в управлении инновационными процессами // Наука производству. 2004. № .С.

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

43. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект-основа новой информационной технологии.-М.: Наука, 1988.-278с.

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

45. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика.-М.: Наука,1986.-288с.

46. Поспелов Д.А., Осипов Г.С. Прикладная семиотика // Новости искусственного интеллекта. 1999.- №1. - С. 9-35.

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

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

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

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

51. Справочник по теории автоматического управления/ Под ред. А.А.Красовского. М.: Наука, 1987. - 702 с.

52. Стахов А.П. Коды золотой пропорции.- М.: Радио и связь, 1984.-152с.

53. Теория управления. Терминология. Вып. 107.-М.: Наука, 1998.- 56 с.

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

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

56. Харин Н.П. Повышение интеллектуальности распознающих систем на основе компьютерной генерации признаков // Труды Международного конгресса «Искусственный интеллект в XXI веке».-М.: Физматлит, 2001.-Т.1.-С.186-192.

57. Харитонов А.С. Менеджмент по "золотой пропорции". В сб.: Социальные экономические и экологические аспекты устойчивого развития городов. М.: Знания, 1999.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

67. Generic tasks in knowledge -based reasoning: high level building blocks for expert system design. Chandrasekaran B. "IEEE Expert". 1986.1.№3. P.23-30.

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

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

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

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

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

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

74. Kopplang von Datenbank-und Expert-system. Reuter A. "Information-stechnik it".1987.29. №3.-P. 164-175.

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

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

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

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

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

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

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

82. Verlag C.E., K.Kurbel, H.Strunz. Handbush wirtschafts informatik. Poe-shel. 1990.-P.978.

83. Yourdon E. Modern Structured Analysis.- New.York.:Yourdan Press / Prentice Hill.1989.-P.254.

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.