ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОРТФЕЛЯ В НЕЧЕТКИХ УСЛОВИЯХ
ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОРТФЕЛЯ В НЕЧЕТКИХ УСЛОВИЯХ
Авторы: Юрий Зайченко, Малихех Есфандиярфард
Abstract: The problem of fuzzy portfolio optimization is considered and analyzed. The dependence “profitability- risk” for optimal fuzzy portfolio was obtained and investigated. The sufficient conditions for the curve “profitability- risk” to be monotonous decreasing were obtained. The experimental investigations of this dependence were carried out which fully confirmed the theoretical results.
Keywords: fuzzy portfolio, optimization, curve “optimal profitability-risk”, sufficient conditions.
ACM Classification Keywords: H.4.2. Information system Applications: Types of Systems Decision Support
Conference: The paper is selected from XVth International Conference «Knowledge-Dialogue-Solution» KDS 2009, Varna, Bulgaria, June-July 2009
Введение
Задача оптимизации инвестиционного портфеля в условиях неопределенности в последние годы вызывает значительный интерес. Для решения этой проблемы был предложен аппарат нечетких множеств в работах [Зайченко,2008, Zaychenko, 2008], согласно которому доходности акций и в целом доходность инвестиционного портфеля рассматриваются как нечеткие числа с заданной функцией принадлежности, а риск трактуется как возможность (субъективная вероятность) ситуации, когда реальная доходность портфеля оказывается ниже ожидаемой доходности нечеткого портфеля. С целью более обоснованной оценки доходности акций на фондовом рынке по предыстории в задаче портфельной оптимизации был предложен метод прогнозирования, применение которого позволило улучшить результаты [Зайченко,2007].
( Читать дальше )
Авторы: Юрий Зайченко, Малихех Есфандиярфард
Abstract: The problem of fuzzy portfolio optimization is considered and analyzed. The dependence “profitability- risk” for optimal fuzzy portfolio was obtained and investigated. The sufficient conditions for the curve “profitability- risk” to be monotonous decreasing were obtained. The experimental investigations of this dependence were carried out which fully confirmed the theoretical results.
Keywords: fuzzy portfolio, optimization, curve “optimal profitability-risk”, sufficient conditions.
ACM Classification Keywords: H.4.2. Information system Applications: Types of Systems Decision Support
Conference: The paper is selected from XVth International Conference «Knowledge-Dialogue-Solution» KDS 2009, Varna, Bulgaria, June-July 2009
Введение
Задача оптимизации инвестиционного портфеля в условиях неопределенности в последние годы вызывает значительный интерес. Для решения этой проблемы был предложен аппарат нечетких множеств в работах [Зайченко,2008, Zaychenko, 2008], согласно которому доходности акций и в целом доходность инвестиционного портфеля рассматриваются как нечеткие числа с заданной функцией принадлежности, а риск трактуется как возможность (субъективная вероятность) ситуации, когда реальная доходность портфеля оказывается ниже ожидаемой доходности нечеткого портфеля. С целью более обоснованной оценки доходности акций на фондовом рынке по предыстории в задаче портфельной оптимизации был предложен метод прогнозирования, применение которого позволило улучшить результаты [Зайченко,2007].
( Читать дальше )
- +2
- 17 ноября 2009, 17:00
- комментировать
АНАЛИЗ МАЛЫХ ВОЗМУЩЕНИЙ ЛИНЕЙНЫХ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
АНАЛИЗ МАЛЫХ ВОЗМУЩЕНИЙ ЛИНЕЙНЫХ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
Авторы: Алексей Волошин, Всеволод Богаенко, Владимир Кудин
Аннотация. Методы последовательного анализа вариантов и базисных матриц применяются для анализа влияний малых возмущений в модели Леонтьева с плохообусловленной матрицей ограничений. Приведены результаты вычислительных экспериментов.
Ключевые слова: модель Леонтьева, количественный и качественный анализ, базисная матрица.
ACM Classification Keywords: H.4.2 Information Systems Applications: Types of Systems: Decision Support.
Conference: The paper is selected from XVth International Conference «Knowledge-Dialogue-Solution» KDS 2009, Varna, Bulgaria, June-July 2009
Введение
Подавляющее большинство эколого-экономических процессов описываются в классе линейных моделей. В частности, основная макроэкономическая модель, модель Леонтьева (МЛ) [Пономаренко, 2004], [Волошин, 2004] — в виде системы линейных алгебраических уравнений(СЛАУ) или неравенств (СЛАН) с квадратной матрицей с ограничениями на переменные в виде гиперпараллелепипеда П [Волошин, 2004]. Модель Леонтьева лежит также в основе ряда оптимизационных задач, в частности, линейного программирования (ЗЛП).[Волошин, 2008], [Кудин, 2002].
( Читать дальше )
Авторы: Алексей Волошин, Всеволод Богаенко, Владимир Кудин
Аннотация. Методы последовательного анализа вариантов и базисных матриц применяются для анализа влияний малых возмущений в модели Леонтьева с плохообусловленной матрицей ограничений. Приведены результаты вычислительных экспериментов.
Ключевые слова: модель Леонтьева, количественный и качественный анализ, базисная матрица.
ACM Classification Keywords: H.4.2 Information Systems Applications: Types of Systems: Decision Support.
Conference: The paper is selected from XVth International Conference «Knowledge-Dialogue-Solution» KDS 2009, Varna, Bulgaria, June-July 2009
Введение
Подавляющее большинство эколого-экономических процессов описываются в классе линейных моделей. В частности, основная макроэкономическая модель, модель Леонтьева (МЛ) [Пономаренко, 2004], [Волошин, 2004] — в виде системы линейных алгебраических уравнений(СЛАУ) или неравенств (СЛАН) с квадратной матрицей с ограничениями на переменные в виде гиперпараллелепипеда П [Волошин, 2004]. Модель Леонтьева лежит также в основе ряда оптимизационных задач, в частности, линейного программирования (ЗЛП).[Волошин, 2008], [Кудин, 2002].
( Читать дальше )
- +2
- 17 ноября 2009, 16:23
- комментировать
ПОСТРОЕНИЕ ИНТЕГРАЛЬНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ОЦЕНКИ РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ НАУЧНЫХ ПРОЕКТОВ
ПОСТРОЕНИЕ ИНТЕГРАЛЬНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ОЦЕНКИ РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ НАУЧНЫХ ПРОЕКТОВ
Авторы: Алексей Петровский, Григорий Ройзензон, Игорь Тихонов
Аннотация: Изложен подход к агрегированию признаков и построению интегральных показателей оценки, основанный на интерактивном методе порядковой классификации многокритериальных альтернатив с последовательным снижением размерности признакового пространства. Представлен пример применения подхода для многокритериальной оценки результативности научных проектов.
Ключевые слова: вербальный анализ решений, многокритериальная порядковая классификация, снижение размерности признакового пространства, стратификация кортежей, агрегирование признаков, интегральные показатели оценки, результативность научных проектов
Conference: The paper is selected from XVth International Conference «Knowledge-Dialogue-Solution» KDS 2009, Varna, Bulgaria, June-July 2009
Введение
Непосредственная классификация или сравнение альтернатив, описываемых большим числом признаков, и в особенности качественных (вербальных) признаков, является трудоемкой процедурой, которая требует значительных временных затрат лица, принимающего решение (ЛПР), и нередко существенно затрудняет применение на практике известных методов принятия решений [Ларичев, 2006]. Кроме того, когда сравниваемых объектов мало (3-5), а их признаки различны по значениям и многочисленны (десятки и сотни), такие объекты, как правило, оказываются формально несравнимыми по своим свойствам. Эти обстоятельства диктуют необходимость разработки специальных методов обработки информации, обеспечивающих решение задач многокритериального выбора и классификации в пространствах большой размерности [Айвазян и др., 1989], [Глотов, Павельев, 1984], [Петровский, Ройзензон, 2008а, б].
( Читать дальше )
Авторы: Алексей Петровский, Григорий Ройзензон, Игорь Тихонов
Аннотация: Изложен подход к агрегированию признаков и построению интегральных показателей оценки, основанный на интерактивном методе порядковой классификации многокритериальных альтернатив с последовательным снижением размерности признакового пространства. Представлен пример применения подхода для многокритериальной оценки результативности научных проектов.
Ключевые слова: вербальный анализ решений, многокритериальная порядковая классификация, снижение размерности признакового пространства, стратификация кортежей, агрегирование признаков, интегральные показатели оценки, результативность научных проектов
Conference: The paper is selected from XVth International Conference «Knowledge-Dialogue-Solution» KDS 2009, Varna, Bulgaria, June-July 2009
Введение
Непосредственная классификация или сравнение альтернатив, описываемых большим числом признаков, и в особенности качественных (вербальных) признаков, является трудоемкой процедурой, которая требует значительных временных затрат лица, принимающего решение (ЛПР), и нередко существенно затрудняет применение на практике известных методов принятия решений [Ларичев, 2006]. Кроме того, когда сравниваемых объектов мало (3-5), а их признаки различны по значениям и многочисленны (десятки и сотни), такие объекты, как правило, оказываются формально несравнимыми по своим свойствам. Эти обстоятельства диктуют необходимость разработки специальных методов обработки информации, обеспечивающих решение задач многокритериального выбора и классификации в пространствах большой размерности [Айвазян и др., 1989], [Глотов, Павельев, 1984], [Петровский, Ройзензон, 2008а, б].
( Читать дальше )
- +2
- 17 ноября 2009, 16:02
- комментировать
ЭВОЛЮЦИОННАЯ ПАРАДИГМА КАК УНИВЕРСАЛЬНЫЙ ИНТЕГРИРУЮЩИЙ ЭЛЕМЕНТ МЕТОДОЛОГИИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
ЭВОЛЮЦИОННАЯ ПАРАДИГМА КАК УНИВЕРСАЛЬНЫЙ ИНТЕГРИРУЮЩИЙ ЭЛЕМЕНТ МЕТОДОЛОГИИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Автор: Виталий Снитюк
Аннотация: В статье рассмотрены составляющие элементы методологии прогнозирования, в основе которой лежит эволюционная парадигма. Рассмотрены объективные и субъективнее аспекты уменьшения неопределенности, а также уровневая схема процессов принятия решений. Показано, что решение, принятое на каждом из низших уровней, позволяет уменьшить неопределенность, вызван- ную отсутствием данных, их неполнотой, а также неоднозначностью на следующих этапах. Определены аспекты применения методологии при создании сложных технических систем и программировании их жизненного цикла.
Ключевые слова: эволюционная парадигма, прогнозированные, сложные системы.
ACM Classification Keywords: H.4 Information Systems Applications
Conference: The paper is selected from XVth International Conference «Knowledge-Dialogue-Solution» KDS 2009, Varna, Bulgaria, June-July 2009
Введение
Процессы современного мира отличаются стремительной динамикой с присутствием качественных изменений, которые, в большинстве случаев, можно назвать катастрофами духовной или материальной субстанции. Существующие сложные взаимозависимости объектов естественной и искусственной сред определяют необходимость прогнозирования будущих процессов как основы рациональной деятельности, в т.ч. и в настоящем. Значительное количество научных работ посвящено задачам прогнозирования, моделям и методам их решения [Zgurovsky, 2007; Snytyuk, 2008]. Выбор той или иной модели и метода определяется задачами структурной и параметрической идентификации, а также структурой и мощностью множества исходных данных, желаемым типом и качеством результата.
( Читать дальше )
Автор: Виталий Снитюк
Аннотация: В статье рассмотрены составляющие элементы методологии прогнозирования, в основе которой лежит эволюционная парадигма. Рассмотрены объективные и субъективнее аспекты уменьшения неопределенности, а также уровневая схема процессов принятия решений. Показано, что решение, принятое на каждом из низших уровней, позволяет уменьшить неопределенность, вызван- ную отсутствием данных, их неполнотой, а также неоднозначностью на следующих этапах. Определены аспекты применения методологии при создании сложных технических систем и программировании их жизненного цикла.
Ключевые слова: эволюционная парадигма, прогнозированные, сложные системы.
ACM Classification Keywords: H.4 Information Systems Applications
Conference: The paper is selected from XVth International Conference «Knowledge-Dialogue-Solution» KDS 2009, Varna, Bulgaria, June-July 2009
Введение
Процессы современного мира отличаются стремительной динамикой с присутствием качественных изменений, которые, в большинстве случаев, можно назвать катастрофами духовной или материальной субстанции. Существующие сложные взаимозависимости объектов естественной и искусственной сред определяют необходимость прогнозирования будущих процессов как основы рациональной деятельности, в т.ч. и в настоящем. Значительное количество научных работ посвящено задачам прогнозирования, моделям и методам их решения [Zgurovsky, 2007; Snytyuk, 2008]. Выбор той или иной модели и метода определяется задачами структурной и параметрической идентификации, а также структурой и мощностью множества исходных данных, желаемым типом и качеством результата.
( Читать дальше )
- +2
- 17 ноября 2009, 15:42
- комментировать
ЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПОИСКА, КЛАССИФИКАЦИИ И РЕФЕРИРОВАНИЯ ДОКУМЕНТОВ ДЛЯ ИНТЕРНЕТ-ПОРТАЛА часть 2
СИСТЕМА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПОИСКА, КЛАССИФИКАЦИИ И РЕФЕРИРОВАНИЯ ДОКУМЕНТОВ ДЛЯ ИНТЕРНЕТ-ПОРТАЛА
Подход к семантическому индексированию
На результативность процесса поиска необходимых документов оказывает большое влияние и человеческий фактор: зачастую пользователь не готов к долгому ожиданию результатов поиска, к просмотру и анализу большого объема результирующей выборки. Кроме того, большинство пользователей неэффективно используют поисковое программное обеспечение и, как правило, они игнорируют расширенные поисковые возможности и ограничиваются короткими типовыми запросами.
Для повышения эффективности обработки электронных документов требуется наличия метаданных, описывающих структуру и семантику документов. Одним из возможных подходов к описанию информации, заложенной в документе, является подход на основе онтологий. Под онтологией понимается база знаний специального типа, которая может «читаться» и пониматься, отчуждаться от разработчика и/или физически разделяться ее пользователями [4].
( Читать дальше )
Подход к семантическому индексированию
На результативность процесса поиска необходимых документов оказывает большое влияние и человеческий фактор: зачастую пользователь не готов к долгому ожиданию результатов поиска, к просмотру и анализу большого объема результирующей выборки. Кроме того, большинство пользователей неэффективно используют поисковое программное обеспечение и, как правило, они игнорируют расширенные поисковые возможности и ограничиваются короткими типовыми запросами.
Для повышения эффективности обработки электронных документов требуется наличия метаданных, описывающих структуру и семантику документов. Одним из возможных подходов к описанию информации, заложенной в документе, является подход на основе онтологий. Под онтологией понимается база знаний специального типа, которая может «читаться» и пониматься, отчуждаться от разработчика и/или физически разделяться ее пользователями [4].
( Читать дальше )
- +2
- 17 ноября 2009, 13:54
- комментировать
СИСТЕМА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПОИСКА, КЛАССИФИКАЦИИ И РЕФЕРИРОВАНИЯ ДОКУМЕНТОВ ДЛЯ ИНТЕРНЕТ-ПОРТАЛА часть 1
СИСТЕМА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПОИСКА, КЛАССИФИКАЦИИ И РЕФЕРИРОВАНИЯ ДОКУМЕНТОВ ДЛЯ ИНТЕРНЕТ-ПОРТАЛА
Автор: Вячеслав Ланин
Abstract: В статье представлено описание предполагаемых подходов к реализации подсистемы обработки информации на Интернет-портале. Основные проблемы связаны с экспоненциальным ростом числа документов, отсутствием семантического индексирования и неструктурированным характером информации. При реализации предлагаемого подхода пользователь получает эффективные интеллектуальные средства поиска электронных документов на основе семантической индексации, автоматической классификации и каталогизации документов с построением семантических связей между ними и автоматического реферирования документов с использованием знаний. Эффективность работы с электронными документами предлагается значительно увеличить за счет их интеллектуального анализа, для которого применяются агентный и онтологический подходы. В соответствии с предлагаемым подходом онтология используется для описания семантики данных документа и его структуры. В процессе анализа документа онтология является центральным понятием – благодаря использованию онтологий из документа можно получить требуемые данные: известно, где искать данные и как они могут быть интерпретированы. Репозитарий онтологий содержит три уровня онтологий: на первом уровне расположены онтологии, описывающие объекты, используемые в конкретной системе и учитывающие ее особенности; на втором в терминах объектов первого уровня описываются объекты, инвариантные к предметной области; объекты третьего уровня описывают наиболее общие понятия и аксиомы, с помощью которых описываются объекты нижележащих уровней. Третий и второй уровни можно разделить на две составляющие: описание структур и описание самих документов.
Keywords: онтология, агент, мультиагентные системы, интеллектуальный поиск, семантическое индексирование, анализ документов, адаптируемые информационные системы, CASE-технология.
ACM Classification Keywords: H.2 Database Management: H.2.3 Languages – Report writers; H.3.3 Information Search and Retrieval – Query formulation.
Conference: The paper is selected from XVth International Conference «Knowledge-Dialogue-Solution» KDS 2009, Varna, Bulgaria, June-July 2009
Введение
Экспоненциальный рост количества электронных документов, наблюдающийся в настоящее время, наглядно показывает, что традиционные механизмы обработки электронных документов не справляются с потребностями пользователя. Эта тенденция заметна как в сети Интернет, так и в корпоративных сетях. В настоящее время все большую популярность приобретают так называемые информационные порталы (тематические и корпоративные), основная цель которых консолидация информации и знаний.
Одним из таких решений является исследовательский портал – информационно-аналитическая система сбора и аналитической обработки данных об инновационной активности регионов для поддержки принятия эффективных управленческих решений («Исследовательский портал «Инновационное развитие регионов»»).
( Читать дальше )
Автор: Вячеслав Ланин
Abstract: В статье представлено описание предполагаемых подходов к реализации подсистемы обработки информации на Интернет-портале. Основные проблемы связаны с экспоненциальным ростом числа документов, отсутствием семантического индексирования и неструктурированным характером информации. При реализации предлагаемого подхода пользователь получает эффективные интеллектуальные средства поиска электронных документов на основе семантической индексации, автоматической классификации и каталогизации документов с построением семантических связей между ними и автоматического реферирования документов с использованием знаний. Эффективность работы с электронными документами предлагается значительно увеличить за счет их интеллектуального анализа, для которого применяются агентный и онтологический подходы. В соответствии с предлагаемым подходом онтология используется для описания семантики данных документа и его структуры. В процессе анализа документа онтология является центральным понятием – благодаря использованию онтологий из документа можно получить требуемые данные: известно, где искать данные и как они могут быть интерпретированы. Репозитарий онтологий содержит три уровня онтологий: на первом уровне расположены онтологии, описывающие объекты, используемые в конкретной системе и учитывающие ее особенности; на втором в терминах объектов первого уровня описываются объекты, инвариантные к предметной области; объекты третьего уровня описывают наиболее общие понятия и аксиомы, с помощью которых описываются объекты нижележащих уровней. Третий и второй уровни можно разделить на две составляющие: описание структур и описание самих документов.
Keywords: онтология, агент, мультиагентные системы, интеллектуальный поиск, семантическое индексирование, анализ документов, адаптируемые информационные системы, CASE-технология.
ACM Classification Keywords: H.2 Database Management: H.2.3 Languages – Report writers; H.3.3 Information Search and Retrieval – Query formulation.
Conference: The paper is selected from XVth International Conference «Knowledge-Dialogue-Solution» KDS 2009, Varna, Bulgaria, June-July 2009
Введение
Экспоненциальный рост количества электронных документов, наблюдающийся в настоящее время, наглядно показывает, что традиционные механизмы обработки электронных документов не справляются с потребностями пользователя. Эта тенденция заметна как в сети Интернет, так и в корпоративных сетях. В настоящее время все большую популярность приобретают так называемые информационные порталы (тематические и корпоративные), основная цель которых консолидация информации и знаний.
Одним из таких решений является исследовательский портал – информационно-аналитическая система сбора и аналитической обработки данных об инновационной активности регионов для поддержки принятия эффективных управленческих решений («Исследовательский портал «Инновационное развитие регионов»»).
( Читать дальше )
- +2
- 17 ноября 2009, 13:50
- комментировать
РАБОТА С АНАЛИТИЧЕСКИМИ ОТЧЁТАМИ В ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОМ ПОРТАЛЕ “ИННОВАЦИОННОЕ РАЗВИТИЕ РЕГИОНОВ”
РАБОТА С АНАЛИТИЧЕСКИМИ ОТЧЁТАМИ В ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОМ ПОРТАЛЕ “ИННОВАЦИОННОЕ РАЗВИТИЕ
РЕГИОНОВ”
Автор: Павел Мальцев
Аннотация: Рассмотрена архитектура и базовые концепции подсистемы представления отчётов в программном комплексе BiP. Программный комплекс BiP предназначен для многомерного анализа данных, получаемых из гетерогенных источников. Он позволяет упростить разработку приложений Business Intelligence. Программный комплекс BiP включает набор готовых компонентов, которые могут быть использованы при разработке приложений. В частности, в комплексе BiP реализована подсистема представления отчётов. В данной работе приводится описание этой подсистемы и пример её использования при разработке исследовательского портала “Инновационное развитие регионов”.
Keywords: Business Intelligence, BI, бизнес-анализ, OLAP, Reporting, системы поддержки принятия решений, DSS, информационно-аналитические системы.
ACM Classification Keywords: H.4 Information Systems Applications: H.4.2 Types of Systems – Decision support (e.g., MIS).
Conference: The paper is selected from Seventh International Conference on Information Research and Applications – i.Tech 2009, Varna, Bulgaria, June-July 2009
Введение
Проект создания портала «Инновационного развития регионов» решает задачу разработки информационно-аналитической системы, реализующей сбор, хранение, предоставление и анализ данных об инновационной активности регионов. При реализации данного проекта одно из важнейших мест занимает задача визуализации данных. Эта задача заключается в представлении данных в удобной для восприятия пользователем форме, позволяющей «погрузиться» в данные, работать с их визуальным представлением, понять их суть и выявить существующие закономерности, сделать выводы и напрямую взаимодействовать с данными.
( Читать дальше )
РЕГИОНОВ”
Автор: Павел Мальцев
Аннотация: Рассмотрена архитектура и базовые концепции подсистемы представления отчётов в программном комплексе BiP. Программный комплекс BiP предназначен для многомерного анализа данных, получаемых из гетерогенных источников. Он позволяет упростить разработку приложений Business Intelligence. Программный комплекс BiP включает набор готовых компонентов, которые могут быть использованы при разработке приложений. В частности, в комплексе BiP реализована подсистема представления отчётов. В данной работе приводится описание этой подсистемы и пример её использования при разработке исследовательского портала “Инновационное развитие регионов”.
Keywords: Business Intelligence, BI, бизнес-анализ, OLAP, Reporting, системы поддержки принятия решений, DSS, информационно-аналитические системы.
ACM Classification Keywords: H.4 Information Systems Applications: H.4.2 Types of Systems – Decision support (e.g., MIS).
Conference: The paper is selected from Seventh International Conference on Information Research and Applications – i.Tech 2009, Varna, Bulgaria, June-July 2009
Введение
Проект создания портала «Инновационного развития регионов» решает задачу разработки информационно-аналитической системы, реализующей сбор, хранение, предоставление и анализ данных об инновационной активности регионов. При реализации данного проекта одно из важнейших мест занимает задача визуализации данных. Эта задача заключается в представлении данных в удобной для восприятия пользователем форме, позволяющей «погрузиться» в данные, работать с их визуальным представлением, понять их суть и выявить существующие закономерности, сделать выводы и напрямую взаимодействовать с данными.
( Читать дальше )
- +2
- 16 ноября 2009, 19:43
- комментировать
ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ПОРТАЛ «ИННОВАЦИОННОЕ РАЗВИТИЕ РЕГИОНОВ»
ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ПОРТАЛ «ИННОВАЦИОННОЕ РАЗВИТИЕ РЕГИОНОВ»
Авторы: Людмила Лядова, Жанна Мингалева, Наталья Фролова
Аннотация: Представлен проект, направленный на создание информационно-аналитической системы, предназначенной для решения задачи организации коллективной работы исследователей, поддержки их оперативного взаимодействия по одной из актуальных проблем в области экономики – проблеме инновационного развития регионов. В рамках проекта создается портал, обеспечивающий возможность публикации, поиска, анализа и каталогизации материалов по заданной тематике, обмен информацией. В системе должны быть размещены не только публикации, полученные из различных источников, но и результаты работы исследователей, участвующих в проекте, в частности, предлагаемые ими модели инновационного развития предприятий, отраслей, регионов, количественной и качественной оценки уровня их инновационного развития в условиях, с одной стороны, интеграции, а с другой – усиления конкуренции. Особое внимание в проекте уделяется использованию современных информационных технологий для проведения исследований. Программное обеспечение портала включает средства поиска информации в различных источниках, ее аналитической обработки в соответствии с разработанными методиками. Доступ к порталу будет обеспечен для пользователей различных категорий (ученых, преподавателей, студентов, специалистов органов власти и управления). Первый этап – создание исследовательского прототипа системы. Первоначальное наполнение предлагается выполнить на основе материалов, предоставленных участниками проекта (в частности, методика комплексной оценки инновационного развития региона, основой которой являются экономико-математические методы и модели; модель предметной области, построенная на основе онтологий, используемая для поиска и анализа документов и данных; и пр.).
Keywords: инновации; модели инновационного развития; онтология; интеллектуальный поиск; аналитическая обработка данных; Web-технологии.
ACM Classification Keywords: H. Information Systems. H.3 Information storage and retrieval: H.3.5 Online
Information Services – Web-based services; H.3.6 Library Automation – Large text archives.
Conference: The paper is selected from Seventh International Conference on Information Research and Applications – i.Tech 2009, Varna, Bulgaria, June-July 2009
Введение
Медленные темпы развития инновационной деятельности российской экономики и связанные с этим неудачи внедрения инновационных мероприятий в значительной степени обусловлены недостатками системы анализа инновационного процесса как в целых секторах экономики и так в рамках отдельных хозяйствующих субъектов.
( Читать дальше )
Авторы: Людмила Лядова, Жанна Мингалева, Наталья Фролова
Аннотация: Представлен проект, направленный на создание информационно-аналитической системы, предназначенной для решения задачи организации коллективной работы исследователей, поддержки их оперативного взаимодействия по одной из актуальных проблем в области экономики – проблеме инновационного развития регионов. В рамках проекта создается портал, обеспечивающий возможность публикации, поиска, анализа и каталогизации материалов по заданной тематике, обмен информацией. В системе должны быть размещены не только публикации, полученные из различных источников, но и результаты работы исследователей, участвующих в проекте, в частности, предлагаемые ими модели инновационного развития предприятий, отраслей, регионов, количественной и качественной оценки уровня их инновационного развития в условиях, с одной стороны, интеграции, а с другой – усиления конкуренции. Особое внимание в проекте уделяется использованию современных информационных технологий для проведения исследований. Программное обеспечение портала включает средства поиска информации в различных источниках, ее аналитической обработки в соответствии с разработанными методиками. Доступ к порталу будет обеспечен для пользователей различных категорий (ученых, преподавателей, студентов, специалистов органов власти и управления). Первый этап – создание исследовательского прототипа системы. Первоначальное наполнение предлагается выполнить на основе материалов, предоставленных участниками проекта (в частности, методика комплексной оценки инновационного развития региона, основой которой являются экономико-математические методы и модели; модель предметной области, построенная на основе онтологий, используемая для поиска и анализа документов и данных; и пр.).
Keywords: инновации; модели инновационного развития; онтология; интеллектуальный поиск; аналитическая обработка данных; Web-технологии.
ACM Classification Keywords: H. Information Systems. H.3 Information storage and retrieval: H.3.5 Online
Information Services – Web-based services; H.3.6 Library Automation – Large text archives.
Conference: The paper is selected from Seventh International Conference on Information Research and Applications – i.Tech 2009, Varna, Bulgaria, June-July 2009
Введение
Медленные темпы развития инновационной деятельности российской экономики и связанные с этим неудачи внедрения инновационных мероприятий в значительной степени обусловлены недостатками системы анализа инновационного процесса как в целых секторах экономики и так в рамках отдельных хозяйствующих субъектов.
( Читать дальше )
- +2
- 16 ноября 2009, 19:12
- комментировать
ПРИМЕНЕНИЕ ОЦЕНОЧНОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ АНАЛИЗА УСЛОВИЙ ДОСТУПА К КЛАСТЕРНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ часть 2
ПРИМЕНЕНИЕ ОЦЕНОЧНОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ АНАЛИЗА УСЛОВИЙ ДОСТУПА К КЛАСТЕРНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ
3. Информационная система территориального кластера
Под реализацией информационной системы кластера подразумевается создание программно- аппаратного комплекса для работы развитой системы телекоммуникаций (мультисервисной сети) на территории района, которая максимально бы удовлетворяла потребности разных абонентов. Отмеченное оборудование ИС располагается на территории узла предоставления услуг (УПУ) или местной станции оператора, а также содержит распределенные территориально базы данных отдельных подкластеров.
( Читать дальше )
3. Информационная система территориального кластера
Под реализацией информационной системы кластера подразумевается создание программно- аппаратного комплекса для работы развитой системы телекоммуникаций (мультисервисной сети) на территории района, которая максимально бы удовлетворяла потребности разных абонентов. Отмеченное оборудование ИС располагается на территории узла предоставления услуг (УПУ) или местной станции оператора, а также содержит распределенные территориально базы данных отдельных подкластеров.
( Читать дальше )
- +2
- 16 ноября 2009, 18:45
- комментировать
ПРИМЕНЕНИЕ ОЦЕНОЧНОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ АНАЛИЗА УСЛОВИЙ ДОСТУПА К КЛАСТЕРНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ часть 1
ПРИМЕНЕНИЕ ОЦЕНОЧНОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ АНАЛИЗА УСЛОВИЙ ДОСТУПА К КЛАСТЕРНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ
ПРИМЕНЕНИЕ ОЦЕНОЧНОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ АНАЛИЗА УСЛОВИЙ ДОСТУПА К КЛАСТЕРНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ часть 2
Автор: Вячеслав Чумаченко
Аннотация: Рассмотрены вопросы построения информационного обеспечения территориального кластера и создания сети доступа для его участников. Рассмотрена проблема оценивания сети доступа как сложной развивающейся системы на примере использования векторной оценочной модели.
Ключевые слова: территориальный кластер, векторная оценочная модель, информационная система, сеть доступа, оценка набора параметров.
ACM Classification Keywords: С.2. Computer-communication networks, H. Information Systems — H.1 Models and Principles, K. Computing Milieux — K.6 Management of computing and information system
Conference: The paper is selected from XVth International Conference «Knowledge-Dialogue-Solution» KDS 2009, Varna, Bulgaria, June-July 2009
Исходные предпосылки
Формирование агрегированных оценок представляет собой достаточно распространенную задачу. Она возникает при проведении квалиметрии (оценке качества), при управлении техническими или хозяйственными объектами, коллективами, при сравнении проектов, оценке знаний, определении эффективности или риска. Иными словами, эта задача возникает всегда, когда нужно получить некоторое обобщенное, интегральное представление, а объект в норме описывается набором частных, локальных признаков.
( Читать дальше )
ПРИМЕНЕНИЕ ОЦЕНОЧНОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ АНАЛИЗА УСЛОВИЙ ДОСТУПА К КЛАСТЕРНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ часть 2
Автор: Вячеслав Чумаченко
Аннотация: Рассмотрены вопросы построения информационного обеспечения территориального кластера и создания сети доступа для его участников. Рассмотрена проблема оценивания сети доступа как сложной развивающейся системы на примере использования векторной оценочной модели.
Ключевые слова: территориальный кластер, векторная оценочная модель, информационная система, сеть доступа, оценка набора параметров.
ACM Classification Keywords: С.2. Computer-communication networks, H. Information Systems — H.1 Models and Principles, K. Computing Milieux — K.6 Management of computing and information system
Conference: The paper is selected from XVth International Conference «Knowledge-Dialogue-Solution» KDS 2009, Varna, Bulgaria, June-July 2009
Исходные предпосылки
Формирование агрегированных оценок представляет собой достаточно распространенную задачу. Она возникает при проведении квалиметрии (оценке качества), при управлении техническими или хозяйственными объектами, коллективами, при сравнении проектов, оценке знаний, определении эффективности или риска. Иными словами, эта задача возникает всегда, когда нужно получить некоторое обобщенное, интегральное представление, а объект в норме описывается набором частных, локальных признаков.
( Читать дальше )
- +2
- 16 ноября 2009, 18:40
- комментировать