Система оценки реализуемости и привлекательности инновационного проекта

Размещено на http://www.allbest.ru/

Система оценки реализуемости и привлекательности инновационного проекта

Технические науки

Седов В.А.



В работе описывается система на базе теории нечётких множеств, позволяющая получать оценку возможности реализуемости и коммерческой привлекательности инновационного проекта. Представлены общая структура системы, характеристики всех входящих в систему лингвистических переменных, фрагмент базы правил нечетких продукций, а также несколько тестовых примеров функционирования системы.

В настоящее время в России прослеживается тенденция использования инновационного подхода в задачах наукоемкого производства, что требует соответствующей методологии оценки инновационных проектов. Для решения указанной задачи авторами разработана система оценки инновационных проектов с точки зрения возможности их реализуемости и коммерческой привлекательности. Предлагаемая система основана на теории нечётких множеств [1-3], которая не раз была достаточно успешно использована для разработки многопараметрических и многофакторных систем [4-6].

На рисунке 1 представлена общая структура предложенной в настоящей работе системы на базе теории нечётких множеств, предназначенной для получения оценки реализуемости и привлекательности инновационного проекта. Нечёткая система состоит из пяти подсистем, предназначенных для определения предварительных промежуточных оценок, и шестой - результирующей подсистемы - для определения итоговой величины, соответствующей оценке реализуемости и привлекательности инновационного проекта по десятибалльной шкале.



Рис. 1. Структура автоматической системы на базе теории нечётких множеств для получения оценки реализуемости и привлекательности инновационного проекта

Описание входных и выходных параметров системы

Для предложенной системы на базе теории нечётких множеств все входные параметры, являющиеся лингвистическими переменными (ЛП), разбиты на пять подгрупп, на основе каждой из подгрупп сформированы соответствующие подсистемы. Первые четыре подсистемы состоят из трёх входных ЛП по три терма в каждой, пятая подгруппа включает две входные ЛП, имеющие также по три терма. Заметим также, что все входные ЛП имеют универсальное множество, являющееся отрезком [0, 5].

Рассмотрим первую подсистему. Первая ЛП первой подсистемы - «Source and completeness of information (Источник и полнота информации)» состоит из трёх следующих термов:

Требуется проверка / check is required», при этом терм имеет Z-образную форму с параметрами: a = 0; b = 2;

Доверие, но не полностью / trust, but not completely», при этом терм имеет треугольную форму с параметрами: a = 1,23; b = 2,5; c = 3,76;

Полное доверие / full confidence», при этом терм имеет S-образную форму с параметрами: a = 3; b = 5.

Рис. 2. Графики функций принадлежности термов первой входной ЛП первой подсистемы

Вторая ЛП первой подсистемы - «Image of firm (Имидж фирмы)» состоит из следующих термов:

Слабый или новая фирма/ Weak or new firm», при этом терм имеет Z-образную форму с параметрами: a = 0; b = 1,43;

Средний/ Average», терм имеет треугольную форму с параметрами: a = 1,11; b = 2,5; c = 3,89;

Очень высокий / The very high», при этом терм имеет S-образную форму с параметрами: a = 3,42; b = 5.



Рис. 3. Графики функций принадлежности термов второй входной ЛП первой подсистемы

Третья ЛП первой подсистемы - «Experience of implementation of similar projects. (Наличие опыта реализации подобных проектов)» состоит из следующих термов:

Нет / no», при этом терм имеет Z-образную форму с параметрами: a = 0; b = 1,96;

Частично / Partially», при этом терм имеет треугольную форму с параметрами: a = 1.25; b = 2,5; c = 3,76;

Есть / Is», при этом терм имеет S-образную форму с параметрами: a = 3,09; b = 5.

Рис. 4. Графики функций принадлежности термов третьей входной ЛП первой подсистемы

Рассмотрим вторую подсистему. Первая ЛП второй подсистемы - «Existence of the patent, license, certificate (Наличие патента, лицензии, сертификата)» состоит из следующих термов:

Нет / no», при этом терм имеет Z-образную форму с параметрами: a = 0; b = 0.64;

Частично / Partially», при этом терм имеет треугольную форму с параметрами: a = 0,98; b = 2,5; c = 4,02;

Есть (не надо) / Is (is not necessary)», при этом терм имеет S-образную форму с параметрами: a = 3,33; b = 5.

Рис. 5. Графики функций принадлежности термов первой входной ЛП второй подсистемы

Вторая ЛП второй подсистемы - «Existence of «highlight» (other than other projects) (Наличие «изюминки» (отличной от других проектов))» состоит из следующих термов:

Нет или не знаю / Isn't present or don't know», при этом терм имеет Z-образную форму с параметрами: a = 0; b = 1.75;

Незначительно / Slightly», при этом терм имеет треугольную форму с параметрами: a = 1.25; b = 2,5; c = 3,75;

Есть / Is», при этом терм имеет S-образную форму с параметрами: a = 1.72; b = 3,25; c = 5.

Рис. 6. Графики функций принадлежности термов второй входной ЛП второй подсистемы

Третья ЛП второй подсистемы - «Sales market (Рынок сбыта)» состоит из следующих термов:

Менее трех лет / Less than three years», при этом терм имеет Z-образную форму с параметрами: a = 0; b = 2,20;

Не менее 3 лет / Not less than 3 years», при этом терм имеет треугольную форму с параметрами: a = 1.52; b = 2,5; c = 3,5;

Экспорт, импортозамещение / Export, import substitution», при этом терм имеет S-образную форму с параметрами: a = 2,84; b= 5.

Рис. 7. Графики функций принадлежности термов третьей входной ЛП второй подсистемы



Рассмотрим третью подсистему. Первая ЛП третьей подсистемы - «Competitiveness (Конкурентоспособность)» состоит из следующих термов:

Не известна / It isn't known», при этом терм имеет Z-образную форму с параметрами: a = 1; b = 1.41;

Возможна / It is possible», при этом терм имеет треугольную форму с параметрами: a = 0,98; b = 2,5; c = 4,03;

Имеется / Is available», при этом терм имеет S-образную форму с параметрами: a = 3,61; b = 5.

Рис. 8. Графики функций принадлежности термов первой входной ЛП третьей подсистемы

Вторая ЛП - «Support and privileges of authorities (Поддержка и льготы органов власти)» состоит из следующих термов:

Нет или не знаю / Isn't present or don't know», при этом терм имеет Z-образную форму с параметрами: a = 0; b = 1,69;

Возможна / It is possible», при этом терм имеет треугольную форму с параметрами: a = 1,56; b = 2.5; c = 3,55;

Имеется / Is available», при этом терм имеет S-образную форму с параметрами: a = 3,35; b = 5.



Рис. 9. Графики функций принадлежности термов второй входной ЛП третьей подсистемы

Третья ЛП - «Existence of own financial means (Наличие собственных финансовых средств)» состоит из следующих термов:

Менее 20% / Less than 20%», при этом терм имеет Z-образную форму с параметрами: a = 0; b = 1,77;

До 51% / To 51%», при этом терм имеет треугольную форму с параметрами: a = 1.07; b = 2,5; c = 3,97;

Более 51% / More than 51%», при этом терм имеет S-образную форму с параметрами: a = 3,230; b = 5.

Рис. 10. Графики функций принадлежности термов третьей входной ЛП третьей подсистемы



Рассмотрим четвёртую подсистему. Первая ЛП - «Existence of team and leading experts (Наличие команды и ведущих специалистов)» состоит из следующих термов:

Менее 50% / Less than 50%», при этом терм имеет Z-образную форму с параметрами: a = 0; b = 1,88;

% и более / 50% and more», при этом терм имеет треугольную форму с параметрами: a = 1,37; b = 2.5; c = 3,63;

Имеется 75-100% / There are 75-100%», при этом терм имеет S-образную форму с параметрами: a = 3,18; b = 5.

инновационный проект привлекательность

Рис. 11. Графики функций принадлежности термов первой входной ЛП четвёртой подсистемы

Вторая ЛП - «Existence of the earth and rooms (Наличие земли и помещений)» состоит из следующих термов:

Менее 50% / Less than 50%», при этом терм имеет Z-образную форму с параметрами: a = 0; b = 1,71;

% и более / 50% and more», при этом терм имеет треугольную форму с параметрами: a = 1,09; b = 2.5; c = 4,04;

Имеется 75-100% / There are 75-100%», при этом терм имеет S-образную форму с параметрами: a = 3,65; b = 5.



Рис. 12. Графики функций принадлежности термов второй входной ЛП четвёртой подсистемы

Третья ЛП - «Existence of the capital equipment (Наличие основного оборудования)» состоит из следующих термов:

Менее 33% / Less than 33%», при этом терм имеет Z-образную форму с параметрами: a = 0; b = 1,71;

% и более / 33% and more», при этом терм имеет треугольную форму с параметрами: a = 1,24; b = 2.5; c = 3,75;

Имеется 66-100% / There are 66-100%», при этом терм имеет S-образную форму с параметрами: a = 3,35; b = 5.

Рис. 13. Графики функций принадлежности термов третьей входной ЛП четвёртой подсистемы



Рассмотрим пятую подсистему. Первая ЛП пятой подсистемы - «Payback period (Срок окупаемости)» состоит из следующих термов:

Более 2 лет / More than 2 years», при этом терм имеет Z-образную форму с параметрами: a = 0; b = 1,5;

До 1,5-2 лет / Till 1,5-2 years», при этом терм имеет треугольную форму с параметрами: a = 0,89; b = 2,5; c = 4,14;

До 1 года / Till 1 year», при этом терм имеет S-образную форму с параметрами: a = 3.46; b = 5.

Рис. 14. Графики функций принадлежности термов первой входной ЛП пятой подсистемы

Вторая ЛП пятой подсистемы - «Existence of stages of the subsequent development (Наличие этапов последующего развития)» состоит из следующих термов:

Нет / No», при этом терм имеет Z-образную форму с параметрами: a = 0; b = 1,82;

Один / One», при этом терм имеет треугольную форму с параметрами: a = 1,5; b = 2,5; c = 3,5;

и более / 2 and more», при этом терм имеет S-образную форму с параметрами: a = 3,23; b = 5.



Рис. 15. Графики функций принадлежности термов второй входной ЛП пятой подсистемы

Для удобства универсальное множество выходной переменной «Self-assessment of feasibility and appeal of the project (оценка реализуемости и привлекательности проекта)» выбрано в виде отрезка [0; 10].

Выходная ЛП состоит из следующих пяти термов (рис. 16):

Очень плохая / Very bad», при этом терм имеет Z-образную форму со значениями: a = 0; b = 3,33;

Плохая / Bad», при этом терм имеет треугольную форму со значениями: a = 1.66; b = 3,33; c = 5;

Хорошая / Good», при этом терм имеет треугольную форму со значениями: a = 3.33; b = 5; c = 6.66;

Очень хорошая / Very good», при этом терм имеет треугольную форму со значениями: a = 5; b = 6.66; c = 8.33;

Отличная / Ideal», при этом терм имеет S-образную форму со значениями: a = 6,66; b = 10.



Рис. 16. Графики функций принадлежности результирующей выходной ЛП

База правил системы на базе теории нечётких множеств по получению оценки реализуемости и привлекательности инновационного проекта

Реализация автоматической системы на базе теории нечётких множеств по получению оценки реализуемости и привлекательности инновационного проекта осуществлялась с использованием программной среды FuzzyTECH [1-3], которая имеет ряд преимуществ перед программной средой Matlab [7] или математическим пакетом Mathcad [8] в связи с большим числом правил нечётких продукций, реализация которых в Matlab или Mathcad затруднительна. Отметим, что в общей сложности имеем дело с 14 входными параметрами, поэтому при другой структуре такая система на базе теории нечётких множеств должна содержать порядка 314 правил, при указанной же в настоящей работе структуре имеем четыре подсистемы по 33 правил нечётких продукций и пятую подсистему, имеющую 9 правил, таким образом, общее число правил равно 117, что значительно меньше при другой структуризации. На рисунке 17 показан перечень правил нечётких продукций третьей подсистемы.

Рис. 17. Фрагмент базы правил нечётких продукций (третья подсистема)

Фрагмент тестирования системы на базе теории нечётких множеств по получению оценки реализуемости и привлекательности инновационного проекта

Тестирование автоматической системы на базе теории нечётких множеств по получению оценки реализуемости и привлекательности инновационного проекта на нескольких примерах показало её адекватность моделируемым ситуациям. Продемонстрируем на трёх ситуационных примерах. Например, рассмотрим первую ситуацию, при которой при рассмотрении инновационного проекта оказались следующие результаты:

Image = 0.6;

Similar projects = 0.4;

Source = 0.5;

Highlight = 0.9;

Patent = 0.6;

Sales market = 1.0;

Competitiveness = 0.55;

Financial means = 0.3;

Support = 0.8;

Capital equipment = 0.75;

Rooms = 0.45;

Team = 0.35;

Development = 0.7;

Payback period = 0.23.

Тогда по результатам указанной информации оценка реализуемости и привлекательности такого инновационного проекта будет невысокой. При вводе имеющейся информации в автоматическую систему на базе теории нечётких множеств по получению оценки реализуемости и привлекательности инновационного проекта получаем результаты, показанные на рисунке 18.



Рис. 18. Первый пример функционирования автоматической системы на базе теории нечётких множеств по получению оценки реализуемости и привлекательности инновационного проекта

Результаты тестирования первой ситуации подтверждают, что инновационный проект имеет низкий уровень реализуемости и коммерческой привлекательности.

Рассмотрим вторую ситуацию. Например, анализ инновационного проекта привёл к следующим результатам:

Image = 2.6;

Similar projects = 2.4;

Source = 2.5;

Highlight = 2.9;

Patent = 2.6;

Sales market = 2.0;

Competitiveness = 2.55;

Financial means = 2.3;

Support = 2.8;

Capital equipment = 2.75;

Rooms = 2.45;

Team = 2.35;

Development = 2.7;

Payback period = 2.23.

Анализ полученных результатов такого инновационного проекта позволяет сделать вывод о его среднем уровне. Внесём эту информацию в автоматическую систему на базе теории нечётких множеств и получаем результаты, показанные на рисунке 19, подтверждающие средний уровень реализуемости и привлекательности такого инновационного проекта.



Рис. 19. Второй пример функционирования автоматической системы на базе теории нечётких множеств по получению оценки реализуемости и привлекательности инновационного проекта

Рассмотрим третью ситуацию. Например, при обсуждении инновационного проекта выяснилось, что:

Image = 4.6;

Similar projects = 4.4;

Source = 4.5;

Highlight = 4.9;

Patent = 4.6;

Sales market = 4.0;

Competitiveness = 4.55;

Financial means = 4.3;

Support = 4.8;

Capital equipment = 4.75;

Rooms = 4.45;

Team = 4.35;

Development = 4.7;

Payback period = 4.23.

Анализ ответов позволяет сделать вывод о высокой оценке реализуемости и привлекательности инновационного проекта. После внесения в нечёткую систему информации получаем результат, представленный на рисунке 20, свидетельствующий о высоком уровне реализуемости и привлекательности инновационного проекта, имеющие вышеуказанные характеристики.



Рис. 20. Третий пример функционирования автоматической системы на базе теории нечётких множеств по получению оценки реализуемости и привлекательности инновационного проекта

В дальнейшем авторами планируется разработка единого интерфейса, включающего как представленную автоматическую систему на базе теории нечётких множеств для получения оценки реализуемости и привлекательности инновационного проекта и модуль с однозначными вопросами, так и результирующий модуль, определяющий уровень инновационного проекта.



Список литературы

1. Седов В.А., Седова Н.А. Нечёткая система оценки компетентности эксперта // NovaInfo.Ru. 2016. Т. 1. № 48. С. 67-87.

2. Седова Н.А., Седов В.А. Логико-лингвистическая модель определения уровня квалификации эксперта // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2014. № 7-8. С. 3-6.

3. Седов В.А., Седова Н.А. Самооценка системы менеджмента качества с использованием теории нечётких множеств // Программные системы и вычислительные методы. 2014. № 4. С. 456-463.

4. Седов В.А., Седова Н.А. Нечётко-продукционная модель определения дальности видимости // В сборнике: Международна научна школа «Парадигма». Лято-2015 сборник научни статии в 8 тома. ВАРНА, 2015. С. 150-156.

5. Седова Н.А., Седов В.А. Логико-лингвистическая модель оценки уровня аварийных ситуаций // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2016. № 2. С. 65-69.

6. Седова Н.А., Сясин Д.Ю. Логико-лингвистическая модель определения степени опасности столкновения судов в зоне чрезмерного сближения // Бюллетень транспортной информации. - 2014. - №. 12 (234), с. 23-26.

7. Бабенко E.Р., Абраменко О.С., Седова Н.А. Реализация в Matlab элементов теории нечётких множеств // В сборнике: Международна научна школа «Парадигма». Лято-2015 сборник научни статии в 8 тома. ВАРНА, 2015. С. 52-56.

8. Стримжа М.М., Мазур М.В., Седова Н.А. Реализация в Mathcad элементов теории нечётких множеств // В сборнике: Международна научна школа «Парадигма». Лято-2015 сборник научни статии в 8 тома. ВАРНА, 2015. С. 288-296.

Размещено на Allbest.ru

...