Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Методы инженерии знаний при формировании инновационного портфеля тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученаd>кандидат экономических наук
Автор Латута, Вячеслав Юрьевич
Место защиты Санкт-Петербург
Год 2006
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Методы инженерии знаний при формировании инновационного портфеля"

На оравах рукогЭси

ЛАТУТА ВЯЧЕСЛАВ ЮРЬЕВИЧ

МЕТОДЫ ИНЖЕНЕРИИ ЗНАНИЙ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ ИННОВАЦИОННОГО ПОРТФЕЛЯ

Специальность: 0S.00.13 Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Санкт-Петербург - 2006

Работа выпонена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Санкт-Петербургский государственный политехнический университет

НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ доктор экономических наук, доцент

Сикнна Галина Юрьевна

ОФИЦИАЛЬНЫЕ ОППОНЕНТЫ доктор экономических наук, профессор

Соколов Дмитрий Викторович

кандидат экономических наук, доцент Базилевнч Виктор Анатольевич

ВЕДУЩАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ Институт проблем региональной эко-

номики РАН

Защита состоится л / У /2_2006 г. в /Учасов на заседании

диссертационного Совета Д 212.229.23 при ГОУ ВПО Санет-Петербургский государственный политехнический университет по адресу: 195251, г. Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д.29. Ш уч. корпус, ауд. 506,

С диссертацией можно ознакомиться в фундаментальной библиотеке Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Санкт-Петербургский государственный политехнический университет.

Автореферат разосланл 0 У/ 2006г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор экономических наук, профессор

-:- Сулоева С.Б.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Актуальность темы обусловлена возрастающей инновационной активностью российских предприятий, что впоне согласуется с современными общемировыми -тенденциями. Усиление роли научных знаний как стратегического ресурса и возрастающее влияние -технологических инноваций как ключевых факторов успеха привели к тому, что сегодня во всем мире экономический рост предприятий определяется той долей продукции и оборудования, которые содержат прогрессивные знания и современные решения. Именно инновационная деятельность действенным является инструментом развития и интеграции науки, техники н технологий с производством и предпринимательством.

В связи с вышесказанным принятие инновационных решений требует раз* рабатки теоретических основ их обоснования и практических приемов их реализации. При этом речь идет не о какой-то отдельной инновации, а об организации на стратегической основе перманентной, непрерывной но характеру своего развития инновационной деятельности, в основе которой, как правило, лежит портфельный анализ.

Представляя собой совокупность инновационных проектов, портфель инноваций имеет новые качества, отличные от качеств отдельных проектов, и выступает как единица управления при осуществлении инновационной деятельности. Инновационный портфель, созданный агрегированием отдельных проектов, имеет большую ценность, чем отдельные проекты; в то же время, управление портфелем именно как комплексом проектов, может потребовать гораздо больше усилий, чем управление отдельными проектами. И само формирование портфеля инноваций с учетом наличия имеющейся информации и ее качества является весьма нетривиальной, трудно формализуемой задачей, а интуитивные методы ее решения остаются пока чуть ли не единственными.

Приходится констатировать, что современное состояние научно-методического обеспечения оценки отдельных инновационных проектов и процедур формирования портфеля инноваций не впоне адекватно ситуации принятия инновационных решений. Действующие процедуры интерпретируют эту ситуацию как детерминированную или, по крайней мере, вероятностно определенную и предполагают наличие оценочного критерия (показателя эффективности), по которому сравниваются различные альтернативы. Самая существенная особенность инновации - неопределенность - учитывается, в лучшем случае, через вероятности получения результатов, а соответствующие формулы трансформируются введением параметров риска в их вероятностной интерпретации.

Вопреки сложившимся подходам, многие параметры, на основе которых оценивается результат, по своей природе не являются статистическими, а представляют собой уникальные характеристики. В этом случае концепция измерения риска не может базироваться на классических вероятностных принципах, использующих возможности неограниченного повторения одних и тех же событий в одних и тех же или исходных условиях; изменяется сам инструмента-

рий измерения, сужается область применения линейных показателей типа математического ожидания и классических результатов теории вероятности.

В подобной ситуации единственный выход заключается в привлечении, кроме статистических, других источников информации, и, в первую очередь, знаний экспертов в соответствующей предметной области, учета всех существующих аспектов проблемной ситуации и рациональной интеграции как логического мышления и интуиции человека, так и математических методов и технических средств.

В последние годы получили развитие направления исследований, ориентированные в большей степени на работу не с количественной, а с качественной информацией, получаемой непосредственно от экспертов. Особый интерес представляет инженерия знаний, как направление информатики, целью которого является изучение процессов и методов, направленных на извлечение, структурирование и формализацию качественной информации и знаний. Актуальность диссертации определяется применением методов инженерии знаний к практически значимой задаче формирования портфеля инноваций.

Цель и задача исследования. Целью диссертационного исследования является совершенствование современного аппарата формирования портфеля инноваций на основе методов вычислительного интелекта и инженерии знаний.

Достижение поставленной цели потребовало постановки и решения комплекса научно-практических задач:

Х исследование общих закономерностей я специфики осуществления инновационной деятельности;

Х анализ инновационных стратегий предприятия и выявление факторов, влияющих на их формирование;

Х систематизация и обобщение основных положений и фактов, раскрывающих роль портфеля инноваций в стратегическом развитии предприятия;

Х обоснование применимости методов вычислительного интелекта и инженерии знаний и разработка на их основе математической модели для решения задачи формирования оптимального инновационного портфеля;

Х разработка информационной системы, позволяющей автоматизировать анализ и выбор предпочтительного портфеля;

Х апробация информационной системы на примере деятельности ЗАО Комсомольского-на-Амуре авиационного производственного объединения.

Объектом исследования выступают инновационно-активные предприятия Российской Федерации.

Предметом исследования являются методы, модели и процедуры информационной поддержки процесса формирования инновационного портфеля.

Теоретико-методологическая основа и методы исследования. Теоретическую и методологическую основу исследования составили труды российских

и зарубежных ученых-экономистов, результаты фундаментальных и прикладных исследований в облает информатики и математики. Рассмотрением теоретических концепций и методологий инновационных стратегий предприятий занимаются Р.Н. Авербух, И.В. Аиннкова, В.М. Аныпин, Л.С. Еляхман, В .В. Глухов, АЛ. Градов, А.Н. Кобышев, ЭА. Козловская, ОЛ Коробейников, И.А. Коршунов, АР. Кругнков, Э.И. Крылов, Б.И, Кузин, MJB. Некрасова, Л.П. Никитина, A.A. Трифилова, В.В. Царев и др.

Особенностям и проблемам инновационного процесса в России посвящены исследования И. Дежиной, С. Л. Гаврилова, Г. С. Гамидовз, Т. А. Исмаилова, А. Кулагина, Л. Леонтьева, К. Микульского, К. Нижегородцева и других авторов.

Развитием математического аппарата оценки и анализа инновационной деятельности занимаются И. Ансофф, П. Н. Завлин, Ю. В. Косачев, Г. Ю. Сил-кнна, Д.В. Соколов, Б. Твисс, И. А. Терехов, О. А. Туаршева, С. К. Швец н др.

При построении и исследовании математической модели формирования 1 портфеля инноваций был применен аппарат теории возможностей (Д. Дюбуа, А. Прад, Ю. П. Пытьев, Р. Ягер), нечеткой математики (А. В. Алексеев, А. Н. Борисов, Л. Заде, А. Кофман, В, В, Кругяов) и экспертных систем (М. Кумбс, К. Нейлор, М. Г. Пантелеев, С. В. Родионов, Дж. Эга).

Информационную базу исследования составили данные официальной статистики Госкомитета РФ, научные доклады и тематические выпуски экономических научно-исследовательских институтов, материалы научно-практических конференций. При проведении практических расчетов использованы аналитические и отчетные материалы о деятельности предприятий Санкт-Петербурга и Комсомольска-на-Амуре.

Научная новизна исследования. Научную новизну диссертации определяют следующие ее результаты:

Х Построено многомерное формализованное описание отдельного инновационного проекта, учитывающее неопределенность этого проекта, которая математически выражается тем. что отдельные компоненты этого описания представлены нечеткими множествами. Разработанный подход развит при формализации портфеля инновационных проектов.

Х Введено понятие сбалансированного портфеля инноваций. Определены характеристики сбалансированного портфеля в составе устойчивости по возможности и устойчивости по ожидаемому эффекту.

Х Разработана экономико-математическая модель многоэтапного процесса, осуществляющего формирование начального множества альтернативных портфелей инноваций, первичный отбор на основе сочетаемости отдельных проектов, сбалансированности портфеля, структурного соответствия стратегии и ресурсного обеспечения, и итоговый выбор оптимального инновационного портфеля.

Х Создана экспертная система, воспроизводящая рассуждения человека-эксперта и позволяющая из множества альтернативных инновационных портфелей выбрать наиболее предпочтительный для предприятия.

Х Расширен существующий понятийный аппарат нечеткой математики введением понятий: нечеткого равенства альтернатив, приблизительного равенства нечетких множеств, модификатора между; предложен агоритм нахождения нечеткого среднего; модифицировано определение нечеткого включения.

Практическая значимость полученных результатов. Практическая направленность исследования определяется тем, что разработанный в ней теоретический аппарат позволяет адекватно представить особенности инновационных процессов. Модели впоне идентифицируют отдельные инновационные проекты и их портфели, а экспертная система является инструментом дня отбора оптимального инновационного портфеля и его возможных корректировок в процессе реализации.

Апробация результатов исследования. Основные результаты диссертации на различных этапах исследования представлялись в научных докладах и получили положительную оценку на международных, региональных научно-практических конференциях. Реализованная методика принята к тестированию и последующему использованию в работе научно-производственного отдела ЗЛО Комсомояьского-на-Амуре авиационного производственного объединения (КнААПО).

Публикации. По теме опубликовано 7 печатных работ, общим объемом 2 п. л.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и 3 приложений. Работа содержит 147 страниц основного текста, 8 таблиц, 19 рисунков, включает список литературы из 160 наименований

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1. Формализованное описание инррв^ционного проекта и портфеля, учитывающее особенности ттяпядцион^ои деятельности.

В диссертации портфель инноваций определяется как совокупность проектов, предназначенных для осуществления инновационной деятельности в соответствии с инновационной стратегией предприятия. В отличие от традиционных подходов, в лучшем случае проецирующих понятие портфеля инвестиций на инновационную сферу, здесь приоритетным является соответствие портфеля инновационной стратегии предприятия н нацеленность на обеспечение непрерывности инновационного процесса.

Выпонено исследование природы и специфики инновации как составной единицы инновационного портфеля, уточнено понятие жизненного цикла инновации.

Обосновано, что этапы жизненного цикла инноваций принимают значения из множества:

0 = |ЗАРОЖДЕНИЕ, ДИФУЗИЯ, РУТИНИЗАЦИЯ }.

Инновациям, находящимся на разных стадиях жизненного цикла, присуща своя специфика, свой уровень неопределенности. В связи с этим процесс

управления инновационной деятельностью целесообразно строить с учетом этапа жизненного цикла инновации.

Уточненное понятие жизненного цикла инновации позволило классифицировать нововведения по времени присоединения к разработке и внедрению инновации, а также с учетом требуемого научно-исследовательского потенциала предприятия:

Х инновации-лидеры - нововведения, базирующиеся на результатах научно-технических разработок, и начинающиеся со стадий фундаментального или прикладного исследования;

Х инновации-последователи - основываются на уже проведенных кем-то фундаментальных исследованиях и находятся на этапе диффузии; в этом случае предприятие пытается воспользоваться плодами, полученными другими компаниями, опуская достаточно длительные этапы фундаментальных и прикладных исследований, и присоединяясь на этапе ОКР или внедрения, тем самым уменьшая неопределенность и риски связанные с разработкой инновации.

Х псевдохнновации Ч данный вид инновации соответствует стадии роста ^утилизации); предприятие выпускает инновации-копии или совершенствуют уже имеющиеся нововведения.

Выбранная инновационная стратегия н проводимая предприятием научно-техническая политика во многом определяет приоритетные виды инноваций, входящих в состав инновационного портфеля.

Наличие того или иного вида инноваций определяет струетуру инновационного портфеля и его соответствие выбранной инновационной стратегии предприятия.

Теоретические и практические исследования в этой области показали, что проведение инновационных исследований с ранних этапов жизненного цикла инновации присуще лишь предприятиям лидерам. Предприятия, придерживающиеся инновационной стратегии последователя, имеют в составе своего портфеля только инновации-последователи и псеводиновации. Отсутствие в портфеле инноваций, находящихся на стадии зарождения и диффузии, характеризует предприятие как ивноватора-имитатора. Математически это представле-

0 0

11 ЧУ- > II Х1 0

А. Л.

где х, - множество инноваций / -го вида в портфеле; Хг> Ч структура портфеля, соответствующая 5,-оЙ стратегии; / = 1 ..3 (здесь индексам 1,2 и 3 соответствуют инновации-лидеры, инновации-последователи и псевдоинновации).

Каждый инновационный проект в диссертации формализовано описывается семеркой чисел:

рт Г"" ь Е С Е с]. (2)

где ТЩ*Чдаты начала и окончания проекта; Ь е 0 Ч этап жизненного цикла; = }, Е = ^} - множества возможных эффектов (у) в случае успешной и неуспешной реализации проекта соответственно; С = {су}, С={Су} -множества возможных потерь (у) в случае успешной и неуспешной реализации проекта соответственно.

Возможные эффекты и потери формируются на основе высказываний экспертов относительно различного рода результатов, получаемых в ходе реализации проекта, и их возможностей. Элементы множества Е представляют собой трапециевидные нечеткие числа (рис. 1):

у.еГу.Д^я-Д (3)

где ту и от у Ч нижнее и верхнее значения нечеткого интервала; и ДЧлевый и

правый коэффициенты нечеткости; щ Ч высота нечеткого интервала, у - номер эффекта.

Элементы остальных множеств (Е,С,С) описываются аналогично, ж

Ч(~т т'--,-"' х а р

Рис. I. Трапециевидное нечеткое число

Универсальность предложенного описания проекта проявляется в том, что подобные конструкции описывают не только отдельные инновационные проекты, но и инновационный портфель в цепом.

Формализованное описание инновационного портфеля в работе представляется пятеркой чисел:

к [А А А Н А|

Т = Щ С Ё С у}, (4)

где Ё = }, Е_ = {^} - множество обобщенных возможных эффектов (у) портфеля в случае успешной и неуспешной реализации соответственно; С Ч {у}, = {;} Ч множество обобщенных возможных потерь (у) портфеля в

случае успешной и неуспешной реализации соответственно; V - характеристика структуры портфеля:

Ут Е С Е С}, (5)

Ч структура портфеля и уру <г.х1,Ьу ="Зарождений,

Уру е=хг,Ьу -"Диффузий, Vру ех3, Ьу ="Рутинизация";

- множество обобщенных значений целевого эффекта

по каждой части портфеля в случае успешной и неуспешной реализации соответственно;

Е = - &

Ч ,с=< .1

Ч множество обобщенных значений возможных потерь

по целевому эффекту в случае успешной и неуспешной реализации соответственно.

Обобщенные характеристики рассчитываются с помощью расширенной операции сложения:

Сформированное описание позволило учесть особенности, присущие инновациям, за счет использования нечетких множеств, а применение трапециевидных нечетких чисел позволило адекватно описать основные характеристики инновационного проекта.

2. Сбалансированный портфель как основа обеспечения непрерывности ядрчягг^тпгпй деятельности.

Одной из особенностей инновационной деятельности является принципиальная недетерминированность ее результатов. В качестве факторов неопределенности инновационной деятельности могут выступать: появление непредсказуемых новых продуктов и технологий; опережение конкурентом с выходом инновации; способность некоторых работников предприятия генерировать непредсказуемые изменения, которые являются внутренним источником неопределенности и т. д. Снижение неопределенности принимаемых инновационных решений и деятельности предприятия в будущем может быть обеспечено формированием сбалансированного портфеля, гармонично сочетающего в себе зарождающиеся, разработанные и внедряемые инновации.

Чтобы снизить рыночную и временную неопределенность, предприятиям необходимо формировать сбалансированный инновационный портфель, соот-

встствугощий выбранной инновационной стратешн, направленный на рациональное соотношение ожидаемого эффекта и возможности успешной реализации инноваций, что обеспечивает преемственность производственно-сбытовой деятельности предприятия, постоянное получение эффекта, снижает риск неполучения ожидаемого эффекта от реализации нововведений, находящихся на начальных стадиях жизненного цикла.

Такой подход позволил выделить основные характеристики сбалансированного портфеля:

Х устойчивость по возможности Ч возможность реализации каждой части структуры инновационного портфеля дожна бьггь не ниже требуемого уровня;

Х устойчивость по ожидаемому эффекту - эффект от реализации каждой части структуры инновационного портфеля дожен быть не ниже требуемого уровня.

Многогранность инновационной деятельности проявляется в множественности видов эффектов, присущих каждому проекту. Среди приоритетных эффектов от реализации инноваций особо выделяются следующие:

Х внешний экономический Ч уровень прироста ВРП или ВВП в результате реализации инновационного проекта;

Х внутренний экономический Ч размер экономической выгоды (прибыли, выручки и т. п.), которую получит предприятие в результат реализации инновационного проекта;

Х внешний социальный - степень удовлетворения потребностей человека или общества, не имеющая стоимостной оценки (улучшение здоровья, повышение уровня образования, удовлетворение эстетических запросов ит. д.);

Х внутренний социальный - степень улучшения микроклимата на предприятии;

Х внешний технический Ч степень влияния инновации на научную теорию и практику;

Х внутренний технический - вклад инновации в повышение научного и технического потенциала предприятия;

Х экологический эффект.

Описанные эффекты объединяются в множество: ВНУТРЕННИЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ, ВНЕШНИЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ^ ^ ВНУТРЕННИЙ СОЦИАЛЬНЫЙ, ВНЕШНИЙ СОЦИАЛЬНЫЙ,

ВНУТРЕННИЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ, ВНЕШНИЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ, ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ

Не любой сбалансированный портфель может или дожен быть реализован на предприятии, поскольку может не соответствовать целям развития предприятия или мощностей предприятия может оказаться недостаточно для его реализации. Таким образом, кроме сбалансированности инновационный портфель дожен обладать свойствами:

Х соответствие стратегии;

Х ресурсная обеспеченность.

Для инновационного портфеля, обладающего тремя перечисленными свойствами, было введено понятие приемлемый для предприятия.

3. Экономико-математическая модель Формирования оптимального инно-ияпионного портфеля.

Математически задача формирования оптимального инновационного портфеля представлена в следующем виде.

Имеется конечное множество инновационных проектов Р = Рг,---, Ркр) > где Кр - общее количество проектов. Каждый инновационный проект формализовано описывается кортежем (2).

Из множества эффектов предприятие выбирает для себя приоритетный (О*), соответствующий стратегическим целям и определяет значение коэффициента уверенности я* И(0,1), показывающего готовность предприятия к проектам с невысокой возможностью успешной реализации. Под успешной реализацией понимается получение приоритетного эффекта в запланированные сроки не ниже планового значения ( ), Также известна инновационная стратегия,

которой придерживается предприятие ($* е 5).

Из имеющегося множества проектов необходимо сформировать портфель, наилучшим образом согласующийся с целями и интересами предприятия.

Формально процесс формирования оптимального инновационного портфеля состоит из следующих этапов:

Х Этап структурирования, при котором из имеющегося набора инновационных проектов составляются возможные портфели с учетом взаимоисключения и взаимодопонения.

Х Этап элиминирования, представляющий собой предварительное отсеивание неприемлемых альтернатив:

* анализ инновационной активности портфеля (ИАП-анализ) - позволяет определить соответствие структуры портфеля выбранной инновационной стратегии согласно условию (1);

анализ сбалансированности структуры портфеля (ССП-анализ):

а/, = 1.3, где - функция распределения возможностей успешной реализации I -ой части портфеля;

^ 4*, / = 1..3, где 4 - расчетное ожидаемое значение целевого (приоритетного) эффекта /-ой части портфеля.

оценка ресурсных возможностей предприятия по реализации инновационных проектов (РИП-анализ). Решение задачи формирования инновационного портфеля осуществляется исходя из предпосыки, что предприятие имеет возможность, при необходимости, привлечь требуемое количество ресурсов. Однако в ряде случаев может быть целесообразно произвести РИП-анализ на соответствие ресурсных

возможностей предприятия альтернативным вариантам инновационных портфелей.

Х Этап вывода на знаниях Ч функционально реализован в виде экспертной системы и позволяет выбрать оптимальный инновационный портфель.

Принятие решения на последнем этапе осуществляется с использованием системы нечеткого вывода, которая опирается на высказывания экспертов, представленных в виде базы знаний. Система, воспроизводя рассуждения человека-эксперта, попарно сравнивает все имеющиеся портфели по каждой из их характеристик, а затем обобщает полученные результаты, делая заключения о предпочтительности портфеля.

Логический вывод построен на основе общих принципов принятия решений в экспертных системах с использованием операций расширенного деления, нечеткого среднего, функции упорядочивания, и т.д.

Оценка набора инновационных портфелей представляет собой многоэтапный процесс, постепенно сужающий количество альтернатив и организованный таким образом, чтобы временные и стоимостные затраты на каждый предыдущий этап были меньше, чем на последующий.

4. Расширение существующего понятийного аппарата нечеткой математики

Для реализации разработанного агоритма, который предполагает сравнение инновационных портфелей, чьи характеристики представляют собой нечеткие множества, потребовалось расширение понятийного аппарата нечеткой математики введением следующих понятий:

Х приблизительного равенства нечетких множеств;

Х нечеткого равенства альтернатив;

Х модификатор между.

Кроме того, было модифицировано понятие нечеткого включения и предложен агоритм нахождения нечеткого среднего.

В связи с неопределенностью, присущей поставленной задаче, для сравнения нечетких множеств предлагается использовать понятие приблизительного равенства, учитывающее незначительные отличия характеристик, вызванные неточностью исходных данных.

Таким образом, нечеткое множество 1г считается больше множества 12, если:

где /г(/1)и^(/2) - характеристики нечетких множеств /, и 12 соответственно;

Ч величина допуска.

Нечеткие множества 11 и 1г называются приблизительно равными если:

В качестве характеристик в диссертационной работе используются степень включения и функция упорядочивания.

Результат сравнения нечетких множеств определяет результат сравнения альтернативных инновационных портфелей, описанных с помощью нечетких

множеств. Альтернативы могут быть предпочтительней одна другой или нечетко равными.

Альтернатива А1 является предпочтительней Аг (А1 >~ А^), если нечеткое множество Д, характеризующее А1, больше 12, соответствующего альтернативе А

Альтернативы А, и А2 называются нечетко равными (А1 - А2)> если /, и 12 приблизительно равны.

Данная метод ика отличается от существующих наличием допуска, позволяющего учесть особенность нечетких множеств, их отличие от четких чисел -неоднозначность определения.

Для генерации новых термов лингвистических переменных был введен модификатора между, который позволяет более точно производить лингвистическую аппроксимацию нечетких множеств на множество ее значений.

Модификатор "между" представляет собой результат операции над двумя термами лингвистической переменкой А и В, обозначается А:. В и является нечеткой переменной с носителем, определяемым выражением:

зирр {А :. В) = зирр(А) и Бирр(В), (9)

и ядром:

соге(А;.В) = {х\рА*Ъ и ' (Ю)

Данный модификатор может применяться в задачах, использующих трапециевидные нечеткие множества.

В работе был предложен модифицированный способ расчета степени включения одного нечеткого множества в другое:

где |Л|= - мощность нечеткого множества.

Предложенный способ допоняет существующие методики расчета степени включения н расширяет область ее применения.

В связи с широким применением нечеткой математнчки в различных областях науки многие операции из четкой математики адаптируются дня нечетких чисел. Наряду с известными расширенными операциями сложения, деления, умножения и др. в работе предлагается и реально используется понятие нечеткого среднего: _

где Зу - нечеткое множество; g - общее количество нечетких множеств;

ФЗу - представляет собой трапециевидный нечеткий интервал (пу,т,а,0,И).

Среднее значение истинностей Ф 3, описывается следующим интервалом:

Описание понятия введены в связи с потребностями задачи, поставленной в диссертации. Однако они могут найти применение и в иных задачах, использующих аналогичный математический аппарат.

5. Разработка экспертной системы, дозволяющей из множества альтернативны^ иинппапионных портфелей выбрать наиболее предпочтительный дщ предприятия.

Принятие решения о предпочтительности одного портфеля над другим и выбор оптимального осуществляется с использованием системы нечеткого вывода, которую можно представить в виде агоритма, включающего в себя следующие этапы (рис. 2).

Рис. 2. Этапы нечеткого вывода

База знаний экспертной системы содержит пары правил нечеткого вывода в виде высказываний типа:

{Если А^КкАг то 4} <3>).

{Если АКА1 то А2) (32), и V

где антецедент (условие) представляет собой сравнение двух альтернатив А1 и А2 по одному из критериев (г) с использованием нечеткого отношения, а кон-секвент (заключение) - выбор одной из альтернатив с определенной степенью уверенности (3).

На этапе извлечения из множества альтернативных портфелей выбираются два портфеля (А1 и А{) в порядке очередности.

Этап агрегирования антецедента представляет собой процедуру определения степени истинности условий продукционных правил базы знаний. Для нахождения степени истинности условий (и) производится расширенная операция арифметического деления:

А -ттГА А. 1 д-(1-Ад)Яа - о + (1-Аа)Д,

, д-яд в д+(1-д)д, а+А,

где (ф^)=(,л, Л,,Л, А) и - значения критерия для

первой и второй альтернативы, и сопоставление результирующего нечеткого множества с термами лингвистической переменной (РЕЛЕВАНТНОСТЬ, характеризующей уровень превосходства одной альтернативы над другой.

На этапе сопоставления из базы знаний выделяются правила, условия которых соответствуют фактам, определенным на предыдущем этапе. Выделенные правила образуют конфликтный набор правил (агенду).

Следующим этапом является активизация консеквента, которая представляет собой процесс нахождения истинности каждого из правил агенда. Для этой цепи используется функция рго<1-активизации:

3' 3. (16)

На этапе аккумулирования заключений производится нахождение функции принадлежности для каждой из выходных нечетких переменных, представляющих собой уверенности в выборе альтернатив А1 и Л2:

' * , ---(17)

/ш'-8у У

где у - номер группы значимости, по которым разделены правила базы знаний; 11шУ - истинности выбора альтернатив по группам значимости правил;

кончество правил в группе значимости у; Лу Ч нечеткое множество, характеризующее уровень значимости правил группы у\ о Ч расширенная операция умножения; Ф Ч расширенная операция сложения.

Результатом проведенной цепочки прямых рассуждений будут уверенности в выборе первой (7() и второй альтернативы (/]), представленные в виде нечетких множеств.

На этапе сравнения исходов происходит выбор одной из альтернатив на основе функций упорядочивания:

где х1,х2,у1,у3 - дефаззифициро ванные значения выходных нечетких переменных.

Сравнение альтернатив осуществляется с использованием формул (8) и (9).

В случае неравенства нечетких множеств дня альтернатив Ах и А2 вычисляется показатель предпочтения pt который характеризует степень превосходства одной альтернативы над другой:

р = I, йД, еели А >- А,,

р=12о11гесяих <А2.

В качестве выходных данных этапа сравнения исходов является заключение о выборе доминирующей альтернативы и показатель предпочтения р.

На основе полученных данных формируется матрица парных сравнений портфелей М, где

-l,eaiuAj >At

mtJ= 0,ecnuAJsLj4i,j = l.JCAJ=l.A. (20)

1, если As -< Ai

Для каждого варианта портфеля подсчитываете* количество альтернатив, для которых он является предпочтительным:

'i-iK/l mu=lY (21)

Затем находится максимальное значение числа предпочтительностей:

^ = (22)

В качестве оптимального портфеля выбирается тот, у которого величина I максимальна:

Л* ={4 К = шах. Л е 4. (23)

fi, Идфпр^ттионная система формирования оптимального иин^ддционного портфеля.

Для реализации разработанной методики была создана информационная система (рис. 3), которая позволяет объединять инновационные проекты в портфели, производить оценку полученных портфелей, а также осуществлять выбор наилучшего портфеля, основываясь на описанной методике, и знаниях эксперта выраженных в терминах естественного языка.

Система основывается на среде визуального программирования Delphi, имеет необходимый инструментарий для настройки своей работы и интегрирована с пакетом MS Office.

Система была опробована на ЗАО Комсомольском-на-Амуре авиационном производственном объединение, показав свою работоспособность.

Новизна построенной модели заключается в том то, что она может быть применена на тех этапах планирования деятельности предприятия, когда доступна только качественная информация. Модель не требует точных количественных оценок или статистических данных.

Р*0*СТ: ИСпн*

КЕУ годзим м*т

"ЕййЕУТ

Струггурная модель потоков данных ИС планирований иннмциоююго портфеля

Рис. 3. Структурная модель потоков данных в информационной системе

В целом выпоненное исследование развивает новый подход к процессу формирования инновационного портфеля предприятия. Практическое применение предлагаемой методики позволяет усовершенствовать процесс принятия инновационных решений относительно состава инновационного портфеля.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Исследованы общие закономерности и специфика осуществления инновационной деятельности, на основе которых выделены основные эффекты от реализации инновационной деятельности н уточнено понятие жизненного цикла инновации.

2. Проведен анализ инновационных стратегий предприятия, и предложен подход к их классификации в зависимости от характера инновационной деятельности, а также произведено сопоставление видов инноваций и выбранной стратегии предприятия.

3. Систематизированы и обобщены основные положения и факторы, раскрывающие роль портфеля инноваций в стратегическом развитии предприятия.

4. Обоснована применимость методов вычислительного интелекта и инженерии знаний для моделирования объектов и процессов инновационной деятельности.

5. Разработана экономико-математическая модель для решения задачи формирования оптимального инновационного портфеля, адекватно отражающая неопределенность, присущую инновациям.

6. Спроектирована, разработана и оттестирована информационная система, которая позволяет объединять инновационные проекты в портфели, производить оценку полученных портфелей, а также осуществлять выбор оптимального портфеля, основываясь на разработанной методике, и знаниях эксперта выраженных в терминах естественного языка.

7. Выпонена апробация информационной системы на примере деятельности ЗАО Комсомольского-на-Амуре авиационного производственного объединения.

По теме диссертационного исследования опубликовано 7 печатных работ:

1. Латута В. Ю. Проблема рутинизации инноваций, Комсомольск-на-Амуре // Вестник государственного образовательного учреждения КомсомольскиЙ-на-Амуре государственный технический университет. Вып. 4. Сб. 1. Инновационные процессы в социально-экономическом развитии общества: В 2 ч. Ч. 2: Сб. науч. тр./Редкол.: Ю. Г. Кабадин (отв. ред.) и др., 2004. - С.150-154.

2. Латута В. Ю. Факторы неопределенности при принятии инновационных решений // Экономика и промышленная политика России: Труды Ш Международной научно-практической конференции - СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2004. Ч С .355-358.

3. Латута В. Ю. О роли принятия решений в инновационной деятельности // Экономика и конкурентоспособность России: Межвузовский сборник научных трудов. Вып. № б. - СПб.: Изд-во Политехи. Ун-та, 2004. - С.586-588 с.

4. Латута В. Ю. Х Применение экспертных систем при принятии инновационных решений // Системный анализ в проектировании и управлении: Труды IX Международной науч.- техн. конф. СПб.: Изд-во Политехнического университета, 2005. - СЗ1-333 с.

5. Латута В.Ю. Интуиция или матметоды7 (Подход к трудно-формализуемой проблеме планирования инвестиционного портфеля) // Вестник Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Комсомольский-на-Амуре государственный технический университет. Вып. 5: В 3 ч, Ч. 2: Сб.научр./Редкол.: Ю. Г. Кабадин (отв. ред.) и др., 2005.-С. 45-49.

6. Латута В.Ю. Текущее состояние и динамика развития инновационной деятельности в России // Становление информационной экономики: теория и практика. Сб.научн.трудов / Под ред. д.э.н. Б .В. Корнейчука. СПб.: Нестор, 2006. -С.217-219.

7. Сикина Г.Ю., Латута В.Ю. Портфель инноваций как средство реализации инновационной стратегии предприятия // Российское предпринимательство. Сб.научн.трудов. - М.: Мелап, 2006. - №7. - С.19-23.

Лицензия Р Ж120393 от 07.08.97

Подписало в печать 07.11.2006. Формат 60x84/16. Печать цифровая. Усл. печ. л. 1,0. Тираж 100. Заказ 957Ь.

Отпечатано с готового оригинал-макета, предоставленного автором, в Цифровом типографском центре Издательства Политехнического университета. 195251, Санкт-Петербург, Политехническая ул., 29. Тел.: 550-40-14 Тел./факс: 297-57-76

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Латута, Вячеслав Юрьевич

тратегическое управление инновационным развитием предприятия. Ъртфель инноваций как средство реализации инновационно егии.

Анализ научно-методического обеспечения процедур обоснования зтия решений в инновационном менеджменте. Методологические аспекты моделирования инновационно

Тогические основы модельного представления портфеля инноваций 4 ^четкая логика и теория возможностей как адекватные инструмент] шрования закономерностей инновационных процессов.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Методы инженерии знаний при формировании инновационного портфеля"

Актуальность темы исследования. Актуальность темы обусловлена возрастающей инновационной активностью российских предприятий, что впоне согласуется с современными общемировыми тенденциями. Усиление роли научных знаний как стратегического ресурса и возрастающее влияние технологических инноваций как ключевых факторов успеха привели к тому, что сегодня во всем мире экономический рост предприятий определяется той долей продукции и оборудования, которые содержат прогрессивные знания и современные решения. Сегодня инновации становятся важным ресурсом обеспечения устойчивого экономического роста и повышения благосостояния наций. Именно инновационная деятельность является адекватным инструментом развития и интеграции науки, техники и технологий с производством и предпринимательством.

В связи с вышесказанным принятие инновационных решений требует разработки теоретических основ их обоснования и практических подходов к их реализации. При этом речь идет не о какой-то отдельной инновации, а об организации на стратегической основе перманентной, непрерывной по характеру своего развития инновационной деятельности, в основе которой, как правило, лежит портфельный анализ. С помощью этого инструмента оценивается вся хозяйственно-инновационная деятельность предприятия с целью распределения ресурсов: вложения средств в наиболее прибыльные и перспективные направления развития и сокращения инвестиций в неэффективные инновационные проекты.

Представляя собой совокупность инновационных проектов, портфель инноваций имеет новые качества, отличные от качеств отдельных проектов, и выступает как единица управления при осуществлении инновационной деятельности. Инновационный портфель, созданный агрегированием отдельных проектов, имеет большую ценность, чем отдельные проекты; в то же время, управление портфелем именно как комплексом проектов, может потребовать гораздо больше усилий, чем управление отдельными проектами. И само формирование портфеля инноваций с учетом наличия имеющейся информации и ее качества является весьма нетривиальной, трудно формализуемой задачей, а интуитивные методы ее решения остаются пока чуть ли не единственными. Однако профессионалы, действующие в инновационной сфере, остро ощущают потребность опираться на потенциал современной науки, а не действовать методом проб и ошибок.

К сожалению, приходится констатировать, что современное состояние научно-методического обеспечения оценки отдельных инновационных проектов и процедур формирования портфеля инноваций не впоне адекватно ситуации принятия инновационных решений. Действующие процедуры оценивают эту ситуацию как детерминированную или, по крайней мере, вероятностно определенную и предполагают наличие оценочного критерия (показателя эффективности), по которому оцениваются различные альтернативы. Самая существенная особенность инновации - неопределенность - учитывается, в лучшем случае, через вероятности получения результатов, а соответствующие формулы трансформируются введением параметров риска в их вероятностной интерпретации.

Вопреки сложившимся подходам, многие параметры, на основе которых оценивается результат, по своей природе являются нестатистическими, а представляют собой уникальные характеристики. В этом случае концепция измерения риска не может базироваться на классических вероятностных принципах, использующих возможности неограниченного повторения одних и тех же событий в одних и тех же или исходных условиях; изменяется сам инструментарий измерения, сужается область применения линейных показателей типа математического ожидания, расширяется область использования субъективных оценок.

Таким образом, инновационно-активные предприятия вынуждены искать нетрадиционные методы планирования и управления своей деятельностью. В подобной ситуации единственный выход заключается в привлечении, кроме статистических, других источников информации, и, в первую очередь, знаний экспертов в соответствующей предметной области, учета всех существующих аспектов проблемной ситуации и рациональной интеграции как логического мышления и интуиции человека, так и математических методов и технических средств.

В последние годы получили развитие направления исследований, ориентированные в большей степени на работу не с количественной, а с качественной информацией, получаемой непосредственно от экспертов. Особый интерес представляет инженерия знаний, как направление информатики, целью которого является изучение процессов и методов, направленных на извлечение, структурирование и формализацию качественной информации и знаний. Актуальность данных исследований определяется стремительно разрастающимися масштабами внедрения методов инженерии знаний в различных областях деятельности. Их применение к инновационной сфере является логическим приложением теории искусственного интелекта.

Цель и задача исследования. Целью диссертационного исследования является совершенствование современного аппарата формирования портфеля инноваций на основе методов вычислительного интелекта и инженерии знаний.

Достижение поставленной цели потребовало постановки и решения комплекса научно-практических задач:

Х исследование общих закономерностей и специфики осуществления инновационной деятельности;

Х анализ инновационных стратегий предприятия и выявление факторов, влияющих на их формирование;

Х систематизация и обобщение основных положений и фактов, раскрывающих роль портфеля инноваций в стратегическом развитии предприятия;

Х обоснование применимости методов вычислительного интелекта и инженерии знаний и разработка на их основе математической модели для решения задачи формирования оптимального инновационного портфеля;

Х разработка информационной системы, позволяющей автоматизировать анализ и выбор предпочтительного портфеля;

Х апробация информационной системы на примере деятельности ЗАО Комсомольского-на-Амуре авиационного производственного объединения.

Объектом исследования выступают инновационно-активные предприятия Российской Федерации.

Предметом исследования являются методы, модели и процедуры информационной поддержки процесса формирования инновационного портфеля.

Теоретико-методологическая основа и методы исследования. Теоретическую и методологическую основу исследования составили труды российских и зарубежных ученых-экономистов, результаты фундаментальных и прикладных исследований в области информатики и математики. Рассмотрением теоретических концепций и методологий инновационных стратегий предприятий занимаются Р.Н. Авербух, И.В. Анникова, В.М. Аньшин, JI.C. Бляхман, В.В. Глухов, А.П. Градов, А.Н. Кобышев, Э.А. Козловская, О.П. Коробейников, И.А. Коршунов, А.Г. Кругликов, Э.И. Крылов, Б.И. Кузин, М.В. Некрасова, Л.П. Никитина, A.A. Трифилова, В.В. Царев и др.

Особенностям и проблемам инновационного процесса в России посвящены исследования И. Дежиной, С. Л. Гаврилова, Г. С. Гамидова, Т. А. Исмаилова, А. Кулагина, J1. Леонтьева, К. Микульского, К. Нижегородцева и других авторов.

Развитием математического аппарата оценки и анализа инновационной деятельности занимаются И. Ансофф, П. Н. Завлин, Ю. В. Косачев, Г. Ю. Сил-кина, Д.В. Соколов, Б. Твисс, И. А. Терехов, О. А. Туаршева, С. К. Швец и др.

При построении и исследовании математической модели формирования портфеля инноваций был применен аппарат теории возможностей (Д. Дюбуа, А. Прад, Ю. П. Пытьев, Р. Ягер), нечеткой математики (А. В. Алексеев, А. Н. Борисов, Л. Заде, А. Кофман, В. В. Круглов) и экспертных систем (М. Кумбс, К. Нейлор, М. Г. 11антелеев, С. В. Родионов, Дж. Эти).

Информационную базу исследования составили данные официальной статистики Госкомитета РФ, научные доклады и тематические выпуски экономических научно-исследовательских институтов, материалы научно-практических конференций. При проведении практических расчетов использованы аналитические и отчетные материалы о деятельности предприятий Санкт-Петербурга и Комсомольска-на-Амуре.

Научная новизна исследования. Научную новизну диссертации определяют следующие ее результаты:

Х Построено многомерное формализованное описание отдельного инновационного проекта, учитывающее неопределенность этого проекта, которая математически выражается тем, что отдельные компоненты этого описания представлены нечеткими множествами. Разработанный подход развит при формализации портфеля инновационных проектов.

Х Введено понятие сбалансированного портфеля инноваций. Определены характеристики сбалансированного портфеля в составе устойчивости по возможности и устойчивости по ожидаемому эффекту.

Х Разработана экономико-математическая модель многоэтапного процесса, осуществляющего формирование начального множества альтернативных портфелей инноваций, первичный отбор на основе сочетаемости отдельных проектов, сбалансированности портфеля, структурного соответствия стратегии и ресурсного обеспечения, и итоговый выбор оптимального инновационного портфеля.

Х Создана экспертная система, воспроизводящая рассуждения человека-эксперта и позволяющая из множества альтернативных инновационных портфелей выбрать наиболее предпочтительный для предприятия.

Х Расширен существующий понятийный аппарат нечеткой математики введением понятий: нечеткого равенства альтернатив, приблизительного равенства нечетких множеств, модификатора между; предложен агоритм нахождения нечеткого среднего; модифицировано определение нечеткого включения.

Практическая значимость полученных результатов. Практическая направленность исследования определяется тем, что разработанный в ней теоретический аппарат позволяет адекватно представить особенности инновационных процессов. Модели впоне идентифицируют отдельные инновационные проекты и их портфели, а экспертная система является инструментом для отбора оптимального инновационного портфеля и его возможных корректировок в процессе реализации.

Апробация результатов исследования. Основные результаты диссертации на различных этапах исследования представлялись в научных докладах и получили положительную оценку на международных, региональных научно-практических конференциях. Реализованная методика принята к тестированию и последующему использованию в работе научно-производственного отдела ЗАО Комсомольского-на-Амуре авиационного производственного объединения (КнААПО).

Публикации. По теме опубликовано 7 печатных работ, общим объемом

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и 3 приложений. Работа содержит 147 страниц основного текста, 8 таблиц, 19 рисунков, включает список литературы из 160 наименований.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Латута, Вячеслав Юрьевич

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Задача эффективного управления инновационной деятельностью в целом и формирования инновационного портфеля, в частности, является сложно формализуемой. Это связано, во-первых, с большим количеством факторов, которые влияют на результат данных процессов, и их спецификой. Факторы имеют различную природу и зачастую налагают такие ограничения, которые входят в противоречие друг с другом, поэтому поностью формализовать данную задачу не удается.

Во-вторых, особенностью инновационной деятельности является принципиальная недерминированность ее результатов. В качестве факторов неопределенности инновационной деятельности могут выступать: появление непредсказуемых новых продуктов и технологий; опережение конкурентом с выходом инновации; способность некоторых работников организации генерировать непредсказуемые изменения, которые являются внутренним источником неопределенности и т. д.

Снижение неопределенности принимаемых инновационных решений в деятельности предприятия может быть обеспечено формированием инновационного портфеля, гармонично сочетающего в себе зарождающиеся, разработанные и внедряемые инновации. Решение данной задачи в работе осуществляется с применением аппарата нечеткой логики, инженерии знаний и теории возможностей, что позволяет формализовать характерные особенности инновационной деятельности и построить адекватную им математическую модель.

В основу математической модели положены теоретические выкладки о влиянии инновационной стратегии предприятия на формирования инновационного портфеля и ее места в общей стратегии предприятия. Инновационная стратегия, являясь функциональной стратегией, диктует выбор правил принятия решений в инновационной деятельности предприятия, влияя на методы формирования инновационного портфеля и его структуру. Структура инновационного портфеля характеризуется наличием в нем инноваций, находящихся на различных этапах жизненного цикла, которым присущ различный уровень затрат и неопределенности успешной реализации.

Успешная реализация инновационного портфеля подразумевает получение желаемой величины эффекта в заданные сроки. Под эффектом понимается не обязательно денежное вознаграждение. В работе выделяются различные виды эффектов, совместное рассмотрение которых позволяет комплексно оценить результат инновационной деятельности предприятия.

В работе вводятся понятия сбалансированного и приемлемого портфеля. Сбалансированный портфель направлен на рациональное соотношение ожидаемого эффекта и возможности успешной реализации инноваций, что обеспечивает преемственность производственно-сбытовой деятельности предприятия, постоянное получение эффекта, снижает риск неполучения ожидаемого эффекта от реализации нововведений, находящихся на различных стадиях жизненного цикла. Иными словами сбалансированный портфель обеспечивает непрерывность инновационной деятельности. Из множества сбалансированных портфелей выделяются приемлемые - соответствующие целям и возможностям организации.

Разработанная методика формирования множества приемлемых портфелей представляет собой многоэтапный процесс, постепенно сужающий количество альтернатив и организованный таким образом, чтобы временные и стоимостные затраты на каждый предыдущий этап были меньше, чем на последующий. Процесс выбора из множества приемлемых инновационных портфелей оптимального функционально реализован в виде экспертной системы, позволяющей осуществить выбор, основываясь на знаниях и рассуждениях экспертов.

Таким образом, в диссертационной работе объединены современные направления информатики и математики, что позволило формализовать такие сложные объекты как инновационный проект и портфель и построить методику, оперирующую нечеткой качественной информацией. Описанная в диссертационной работе методика, позволит по-новому подойти к проблеме формирования инновационного портфеля, выявить новые перспективы развития теории и практики инновационного менеджмента.

В ходе написания диссертации были получены следующие результаты.

Исследованы общие закономерности и специфика осуществления инновационной деятельности, на основе которых выделены основные эффекты от реализации инновационной деятельности и уточнено понятие жизненного цикла инновации.

Проведен анализ инновационных стратегий предприятия, и предложен подход к их классификации в зависимости от характера инновационной деятельности, а также произведено сопоставление видов инноваций и выбранной стратегии предприятия.

Систематизированы и обобщены основные положения и факторы, раскрывающие роль портфеля инноваций в стратегическом развитии предприятия.

Обоснована применимость методов вычислительного интелекта и инженерии знаний для моделирования объектов и процессов инновационной деятельности.

Разработана экономико-математическая модель для решения задачи формирования оптимального инновационного портфеля, адекватно отражающая неопределенность, присущую инновациям.

Спроектирована, разработана и оттестирована информационная система, которая позволяет объединять инновационные проекты в портфели, производить оценку полученных портфелей, а также осуществлять выбор оптимального портфеля, основываясь на разработанной методике, и знаниях эксперта выраженных в терминах естественного языка.

Выпонена апробация информационной системы на примере деятельности ЗАО Комсомольского-на-Амуре авиационного производственного объединения.

Результаты исследований оформлены серией статей в российских научных изданиях.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Латута, Вячеслав Юрьевич, Санкт-Петербург

1. Аверкин А.Н., Батыршин И.З. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интелекта. М.: Наука, 1986. - 312с.

2. Алексеев A.B., Борисов А.Н., Вилюмс Э.Р. и др. Интелектуальные системы принятия проектных решений. Рига: Зинатне, 1997. 304с.

3. Алимов А.Н., Гончарова Н. П, Дражан М. Г., Черванёв Д. Н. Управление инновационным циклом. Киев: Наук, думка, 1993. - 190с.

4. Атунин А.Е., Семухин М.В. Модели и агоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2000. - 352с.

5. Аникова И.В. Рекомендации по формированию инновационных стратегий в зависимости от уровня инновационного развития Ссыка на домен более не работаетpubl.php?cmd=showart&aid=26.

6. Аноприенко А.Я. Расширенный кодо-логический базис компьютерного моделирования // Сборник научных трудов ДонГТУ. Серия Информатика, кибернетика и вычислительная техника. Выпуск 1 (ИКВТ-97). Донецк: ДонГТУ, 1997. - С.59-64.

7. Аньшин В.М. Менеджмент инвестиций и инноваций в малом и венчурном бизнесе: Учеб. пособие / В.М. Аньшин, С.А. Филин. М.: Анкил, 2003. - 359с.

8. Астахов А. Ум хорошо, а два быстрее //Компьютер центр - 2005. - №9. -С.3-8.

9. Балабанов И.Т. Инновационный менеджмент. СПб.: Изд-во Питер, 2000. - 208с.

10. Бандурин A.B., Чуб Б.А. Инновационная стратегия организации Ссыка на домен более не работаетportal/dt?last=false&provider=HMAOArticlePageContainer&H maoArticleId=ARTICLE25420&HmaoSecsId=SECTION25304.

11. Барыкин С.Е., Косматов Э.М., Ногин В.Д. Инновационный менеджмент. Формирование оптимального портфеля реальных проектов: Учеб. Пособие. -СПб.: Изд-во ПбГПУ, 2001. 71с.

12. Батыршин И.З. Основные операции нечеткой логики и их обобщения. -Казань: Отечество, 2001. 102с.

13. Без инноваций не обойтись: Редакционная статья // Эксперт. 2002. - №19. -С14.

14. Бездудный Ф.Ф., Смирнова Г.А., Нечаева О.Д. Сущность понятия инновация и его классификация // Инновации. 1998. - №2-3. - С.23-34.

15. Бобрушева В.В. Менеджмент инноваций: Учеб. Пособие. Кострома: Изд-во Костром, гос. технол. ун-т, 2001. - 35с.

16. Борисов А.Н., Алексеев A.B. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинтане, 1982. - 256с.

17. Борисов А.Н., Алексеев A.B. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и связь, 1989. - 304с.

18. Борисов А.Н., Крумберг O.A., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей: Примеры использования. Рига: Зинтане, 1990. - 184с.

19. Брайн Т. Управление научно-техническими нововведениями: Сокр. пер. с англ./ Автор предисл. и науч. ред. К.Ф. Пузыня. М.: Экономика, 1989. - 271с.

20. Бровкова М.Б Системы искусственного интелекта. Нечеткие множества: Учебное пособие. Саратов: Сарат. гос. техн. Ун-т, 2000. - 40с.

21. Бруяцкий Е.В., Смирнов Л.П. Математические методы в задачах управления наукой. Киев Из-во Наукова-Думка. - 1973. - 184с.

22. Введение в математическое моделирование: Учеб. Пособие /Под ред. П.В. Трусова. М.: Логос, 2004. - 440с.

23. Введение в теорию нечетких множеств и интервальную математику: Учеб.н. пособие /М.Б. Гитман. Ч. 1. Применение лингвитсической перменной в системах принятие решений. Пермь: Перм. Гос. техн. Ун-т., 1998. - 45с.

24. Викулов B.C. Инновационная деятельность кредитных организаций // Менеджмент в России и за рубежом. 2001. - № 1 - С. 18-25.

25. Винокуров В.И. Основные термины и определения в сфере инноваций // Инновации. 2005. - №4. - С.6-21.

26. Вокова В.Н., Денисов A.A. Основы теории систем и системного анализа: Учебник для студентов вузов, обучающихся по направлению Системный анализ и управление. Изд. 3-е перераб. и доп. - СПб.: Издательство СПбГПУ, 2004. - 520с.

27. Вокова В.Н., Темников O.E. Методы формализованного представления (отображения) систем: Текст лекций. И.: ИПКИР, 1974. - 114с.

28. Вчерашний Р. Инновации инструмент экономического развития // Инвестиции в России. - №11 - 2000. - С.22-32

29. Гаврилов С.Л. Анализ состояния инновационной деятельности в условиях переходной экономики РФ по этапам поного жизненного цикла инновации. Ссыка на домен более не работаетarticles/8th2000conf/26.htm.

30. Глухов В. В. СПбГТУ. Основы менеджмента: Учеб.- справ, пособие.- СПб.: Спец. лит., 1995.-326с.

31. Глухов В.В., Медников М.Д., Коробко С.Б. Математические методы и модели для менеджмента. СПб.: Изд-во Лань, 2000. - 480с.

32. Головко А.П. Экспертные системы. Основные концепции: Учеб. пособие. -Курган: Изд-во Курганскою гос. ун-та, 2000. -90с.

33. Головченко В.Б. Комбинирование моделей неопределенности. -Новосибирск: Наука, 2002. 190с.

34. Градов А. П. СПбГТУ. Стратегия экономического управления предприятием. Принципы формирования стратегических решений: Учеб. пособие. СПб.: Б.и., 1993 . - 71с.

35. Гуляев С.Л. Оценка привлекательности стратегических зон хозяйствования для малых предприятий с учетом региональных условий хозяйствования //Менеджмент в России и за рубежом 2001. - №3. - С.26-34.

36. Гунин В.Н. Управление инновациями: 17-модульная программа для менеджеров Управление развитием организации. Модуль 7. М.: ИНФРА-М, 2000. - 272с.

37. Гуриева Л.П. Теория диффузии нововведений // Инновации. 2005. - №4. - С.22-26.

38. Гурман В.Н. Моделирование устойчивого развития с учетом инновационных процессов // Экономика и математические методы. 2003. -№1. - С.3-11.

39. Дежина И. Анализ эффективности государственной поддержки инновационной инфраструктуры высокотехнологичного бизнеса // Инновации в постсоветской промышленности. /Ред. В. Кабалина. М., ИСИТО, 2001. - 306с.

40. Джексон П. Введение в экспертные системы: Пер. с анг.: Уч. Пос. М.: Издательский дом Вильянс, 2001. - 624с.

41. Друкер П.Ф. Эффекшвное управление: Экон. задачи и оптим. решения: Пер. с англ. / П. Друкер. М.: Гранд: ФАИР-пресс, 2002. - 284с.

42. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей: Приложения к представлению знаний в информатике / Перевод с фр. В.Б. Тарасова; Под ред. С.А. Орловского. М.: Радио и связь, 1990. - 286с.

43. Евсеенко A.B. Финансовая среда инноваций / A.B. Евсеенко, B.C. Зверев, Г.А. Унтура; Рос. акад. наук, Сиб. отд-ние, Ин-т экономики и орг. пром. пр-ва, М-во образования РФ, Новосиб. гос. ун-т. -Препр.. Новосибирск: ИЭОПП, 2002. - 74с.

44. Ескин К., Крутик А. Инновационная деятельность и новые открытия -государственная стратегия реформирования // Инновации 1999. - №3/4 -С.14-16.

45. Ефанов А.Н. Оценка экономической эффективности инвестиций и инноваций на железнодорожном транспорте: Учеб. пособие. СПб.: ПГУПС, 2001.- 148с.

46. Журавкова И.В. Анализ влияния инвестиций и инноваций на эффективность хозяйственной деятельности предприятия. Тюмень: Изд-во Тюмен. гос. ун-та, 2001. - 200с.

47. Завлин П.Н., Васильев A.B. Оценка эффективности инноваций: СПб, Издательский дом Бизнес-пресса, 1998. 218с.

48. Заде J1. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Пер. с англ. М.: Мир, 1976. - 167с.

49. Заровняев Б.Н., Егоров Н.Е., Бекетов Н.В №2 2001 год О концепции развития инновационной политики РС(Я). Ссыка на домен более не работаетE-books/Journals/sinedu/st201 -12.htm.

50. Иванов В.В. Актуальные проблемы формирования Российской инновационной системы Москва. Ссыка на домен более не работаетarticles/ 8th2000conf726.htm.

51. Игольников Г.Л., Управленческие основы инновационно- инвестиционной деятельности промышленных предприятий: Учеб. пособие / Г.Л. Игольников,

52. Е.Г. Патрушева; М-во образования Рос. Федерации, Яросл. гос. ун-т им. П.Г. Демидова. Ярославль: ЯрГУ, 2002. - 106с.

53. Ильдеменов C.B. Управление нововведениями в промышленности / Под общ. ред. В.Н. Войтоловского, A.M. Лайкова; Ленингр. фин.-экон. ин-т им. H.A. Вознесенского. Л.: Изд-во Ленингр. фин.-экон. ин-та, 1991. - 160с.

54. Ильенкова С.Д. Инновационный менеджмент: Учеб.-практ. пособие для системы высш. и доп. образования / С.Д.Ильенкова, В.И.Кузнецов, С.Ю.Ягудин; М-во общ. и проф. образования Рос. Федерации и др. М.: МЭСИ, 1999.- 75с.

55. Инновации и экономический рост. М.: Наука, 2002. - 377с.

56. Инновационная депрессия // Финансовый контроль. 2004. - №12. - С.16-22.

57. Инновационная деятельность в свердловской области. Ссыка на домен более не работаетmidural-new/urscience/urscience3.html.

58. Инновационная политика и инновационный бизнес в России // Аналитический вестник Совета Федерации ФС РФ. Специальный выпуск к пятому Петербургскому экономическому форуму. 2001. -№15. - С. 10-18.

59. Инновационный менеджмент: Справ, пособие/ под. ред. П.Н. Завлина, А.К. Казанцева, Л.Э. Миндели. СПб.: Наука, 1997. - 560с.

60. Иншаков О.В., Степочкина Е.А. Рутина и новация: институциональный, организационный и эволюционный аспекты взаимодействия. Вогоград: Изд-во Вогогр. гос. ун-та, 2003. - 56с.

61. Искусственный интелект и робототехника: Учеб. Пособие в 2 кн. Кн1. Системы искусственного интелекта. Экспертные системы/ A.A. Бессонов, Т.Д. Бессонова. СПб.: Бат.гос.техн.ун-т., 1998. - 177с.

62. Исмаилов Т.А., Гамидов Г.С. Инновации. Инновационная экономика -стратегическое направление развития России в XXI веке. Ссыка на домен более не работаетwebrvca/public/pvc20080312.html.

63. Кини P.J1., Райф X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения: Пер. с анг. / Под ред. И.Ф. Шахнова. М.: Радио и связь, 1981.-560с.

64. Кирилова Т. Справка ЭЖ-СИБИРИ. Ссыка на домен более не работает content.asp?id=254.

65. Клинтон А.М.Х. Выбор смазочно-охлаждающих жидкостей для лезвийной обработки металов с использованием экспертной системы: Автореферат. М.: МГТУ, 2000.- 17с.

66. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач / Перевод с англ. М.А. Зуева; Под ред. А.И. Горлина. М.: Радио и связь, 1990. -538с.

67. Кобышев А.Н. Продукты инновационной деятельности. Ссыка на домен более не работаетindex.php?page=inno&cat=art&doc=tema 16.

68. Ковалев В. Технологическая гонка вооружений и стратегическая стабильность // Двойные технологии 1997. - №1. - С. 13-17.

69. Ковалева А. И. Технологические инновации и особенности оценки их экономической эффективности в вертикально интегрированных нефтяных компаниях, Ссыка на домен более не работает2kovaleva01 .htm.

70. Козловская, Э.А. Финансовая устойчивость предприятия и диверсификация продукции: Учеб. пособие / Э.А. Козловская, A.C. Соколицын, А.Г. Гришин; СПбГТУ. Санкт-Петербург: Изд-во СПбГТУ, 1999. - 43с.

71. Корнюхин С. В., Разработка стратегии инновационно-активного предприятия. М.: Европ. центр по качеству, 2002. - 68 с.

72. Коробейников О.П., Трифилова A.A., Коршунов И.А. Роль инноваций в процессе формирования стратегии предприятия // Менеджмент в России и за рубежом. 2000. - №3. - С.28-36.

73. Косачев Ю.В. Эффективность корпоративной структуры, реализующей инновации // Экономика и математические методы 2001. - №3. С.36-51.

74. Костина Л.П. Метод математического определения сетевой модели многопроектной разработки. Ссыка на домен более не работаетarticl/math/am055.htm.

75. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств / Перевод с фр. В.Б. Кузьмина; Под ред. С.И. Травкина. М.: Радио и связь, 1982. - 432с.

76. Кругликов А.Г. Системный анализ научно-технических нововведений / АН СССР. ВНИИ систем, исслед. М.: Наука, 1991. - 118с.

77. Кругликов А.Г. Системный анализ научно-технических нововведений. Ч М.: Наука, 1991.- 120с.

78. Круглов В.В., Дли М.М., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети: Учеб. Пособие. М.: Издательство Физико-математической литературы, 2001 -224с.

79. Крылов Э.И. Анализ эффективности инвестиционной и инновационной деятельности предприятия: Учеб. пособие для студентов, обучающихся по экон. специальностям. М.: Финансы и статистика, 2003. - 607с.

80. Кузин А. Меняю финансиста на технолога // Финанс. 2004. - №8. - С.8-12.

81. Кузнецов П.Б., Олейникова Ю.К. Основы нечеткой математики (теория нечетких множеств) / Под ред. Д-ра тех. Наук, проф. Д.О. Бытева Ярославль: Изд-во ЯГТУ, 2003- 154с.

82. Лапин В.Н. Социальные аспекты управления нововведениями. Талин: Aspee, 1981.-234с.

83. Ласточкин Ю.В. Планирование инновационного развития промышленного предприятия / Ю.В. Ласточкин. М.: Рос. экон. акад., 2003. - 246с.

84. Леоненков A.B. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. Ч СПб.: БХВ-Петербург, 2003. 736с.

85. Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятия решений М.: Патент, 1996. Ч 271с.

86. Марусева И.В. Основные понятия и методика создания экспертных систем: Учеб. пособие для пед. ин-тов / Самар. юс. пед. ин-т им. В.В. Куйбышева, Пенз. гос. пед. ин-т им. В.Г. Белинского. Самара: СамГИИ, 1992. - 116с.

87. Матлах И.В. Проектное финансирование инноваций по внедрению новыхинформационных технологий: Автореф. дис. на соиск. учен. степ, к.э.н.: Спец. 08.00.05; С.-Петерб. гос. ун-т. СПб., 2000. - 21с.

88. Мациевский C.B. Нечеткие множества: Учебное пособие. Калининград: Изд-во КГУ, 2004- 176с.

89. Медынский В.Г. Инновационный менеджмент: Учебник. М.: ИНФРА-М, 2002. - 295с.

90. Мелихов А.Н., Берштейн J1.C., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы нечеткой логики. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. - 272с.

91. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов (Вторая редакция, исправленная и допоненная), утв. Минэкономики РФ, Минфином РФ и Госстроем РФ от 21 июня 1999 г. N ВК 477.

92. Мингалева Ж.А., Григорьян О.С. Словарь инновационных терминов (от А до М) Ссыка на домен более не работаетIII04/Data/GOLOS/GOLOSl.htm.

93. Мирзаев A.B. Классификационные критерии в оценке эффективности инноваций в строительстве // Ежемесячный научно-технический и производственный журналы Жилищное строительство. 2001. - №8. - С. 1421.

94. Моделирование экономической динамики: риск, оптимизация, прогнозирование/ Под ред. Р. Е. Нижегородцева. М.: Диалог-МГУ, 1997. -152с.

95. Молодчик H.A. Социально-психологическая природа инициативы и ее влияние на инновационные процессы в организации. Ссыка на домен более не работаетarticles/articles.php?articleid=4133.

96. Мочанов H.H. Инновационный процесс: организация и маркетинг: Учеб. Пособие Санкт-Петербург, гос. ун-т. СПб.: СПбГУ, 1994. - 102с.

97. Мочанова О.П. Классификация основных видов инноваций. Динамика инноваций различных типов. Ссыка на домен более не работает~molchanova/Innov-Management2/02-01 .htm.

98. Москвин В.А. Управление рисками при реализации инвестиционных проектов: Рекомендации для предприятий и коммер. банков / В.А. Москвин. -М.: Финансы и статистика, 2004. 352с.

99. Наука России в цифрах. ЦИСН, М.:2003.

100. Недосекин А.О. Применение теории нечетких множеств к задачам управления финансами // Аудит и финансовый анализ. 2000. - №2. - С. 11-18.

101. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему: Пер. с анг. М.: Энергоатомиздат, 1991. - 286с.

102. Некрасова М. Новое это хорошо забытое .II БОСС - 2003. - №12. -С.34-38.

103. Нечеткая логика, интелектуальные системы и технологии: Материалы Междунар. Науч. Техн. Конф./Под ред. В. Г. Чернова. Владим. гос. ун-т. Владимир, 1998-212с.

104. Нечеткая логика: агебраические основы и приложения: Монография/ C.JI. Блюмин, И.А. Шуйкова, П.В. Сараев, И.В. Черпанов. Липецк: ЛЭТИ, 2002. - 111с.

105. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интелекта / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986. -213с.

106. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер. с анг./Под ред. Р. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. - 408с.

107. Никитина Л.П. Управление инновационной деятельностью (инновации и инновационная деятельность): Учеб. пособие. М.: МГУ К, 2002. - 40с.

108. О Концепции инновационной политики Российской Федерации: Постановление Правительства Российской Федерации от 24.07.98 г. N 832 // Собрание законодательства Российской Федерации. 1998. - №32, ст.3886.

109. Обработка нечеткой информации в системах принятие решений / Борисов А.Н., Алексеев A.B., Меркурьева Г.В. и др. М.: Радио и связь, 1989. 304с.

110. Орловский С.А. Проблемы принятие решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1981.-208с.

111. Основы инновационного менеджмента: Теория и практика: Учеб. Пособие / Под ред. П.Н. Завлина, А.К. Казанцева, Л.Э. Миндели. М.: Экономика, 200. - 475с.

112. Пантелеев М.Г., Родионов C.B. Модели и средства построения экспертных систем: Учеб. Пособие. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ ЛЭТИ, 2003. -72с.

113. Пастухов Е. Четкий прогноз при нечетком подходе // Банковское дело в Москве. 1998. - N6(42). - С. 13-23.

114. Пивкин В .Я., Бакулин Е.П., Кореньков Д.И. Нечеткие множества в системах управления / Под ред. доктора технических наук, профессора Ю.Н. Золотухина. Ссыка на домен более не работает45/9325/l .html.

115. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука. Гл. ред. Физ.-мат. Лит., 1987. - 288с.

116. Пригожин А.И. Нововведения, стимулы и препятствия: Социал. пробл. инноватики. М.: Политиздат, 1989. - 270с.

117. Проект концепции государственной инновационной политики РФ на 2001-2005 годы // Инноваии. -№3.4. 2000. С.8-14.

118. Пугачев В.П. Руководство персоналом организации. Ч М.: Аспект Пресс, 1998.-277с.

119. Путин В.В. Послание Президента Российской Федерации Федеральному Собранию Российской Федерации. 8 июля 2000 г. Ссыка на домен более не работаетevents/42.html.

120. Пытьев Ю.П. Возможность. Элементы теории и применения. М.: Эдиториал УРСС, 2000. - 192с.

121. Радугин A.A., Радугин К.А. Введение в менеджмент: социология организаций и управления. Воронеж: Воронеж. ВШ предпринимательства, 1995.- 193с.

122. Роль отечественного капитала в поддержке инноваций // Рынок ценных бумаг 2000. - №2( 161).- С.25-29.

123. Ротштейн А.П. Интелектуальные технологии идентификации. Ссыка на домен более не работаетfuzzylogic/book5/4l.php.

124. Рыжов А.П. Элементы теории нечетких множеств и измерение нечеткости. М.: Жиалог - МГУ, 1998. - 116с.

125. Санто Б. Инновация как средство экономического развития / Пер. с венг. с изм. доп. авт.; Общ. ред. и вступ. ст. Б.В. Сазонова. М.: Прогресс, 1990. -95с.

126. Сикина Г.Ю. Модели стратегического планирования динамики инновационнбых процессов: Монография. Н. Новгород: Изд-во НГТУ, 2000. -182с.

127. Склюева О.Н. Разработка и исследование методов и средств оценки качества баз знаний экспертных систем и технлологий их создания: Автореферат. Владивосток, 1996. - 1 Юс.

128. Смоляк С. А. Оценка эффективности инвестиционных проектов в условиях риска и неопределенности (теория ожидаемого эффекта). М.: Наука, 2002.- 182с.

129. Соколов Д.В., Домаков В.В. Методология количественного анализа структур хозяйственных объектов. Спб.: Изд-во СПбГУЭФ, 1998. - 163с.

130. Соколов Д.В., Калугин В.К. Основы математических методов исследования экономических систем: модели и моделирование: Учеб. пособие. Ч. 1 Спб.: Изд-во СПбГУЭФ, 1999. - 111 с.

131. Твисс Б. Управление научно-техническими нововведениями. Сокрощенный перевод с английского. М.'.Экономика, 1989. 271с.

132. Темкин И.О. Экспертные системы в управлении. Учебное пособие. М.: МГТУ, 1944.-46с.

133. Теория и механизм инноваций в рыночной экономике / Под ред. проф., д.э.н. акад. РАЕН Ю.В. Яковца; Междунар. фонд Н.Д. Кондратьева. М.: Б.и., 1997.- 183с.

134. Терехов А.И. Математическое моделирование конкуренции в сфере НИОКР // Экономика и математические методы. 1999. - том 35, №1. - С.67-79. Трансферт технологий и эффективная реализация инноваций. Ссыка на домен более не работаетpdf/dtl713.txt.

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

136. Трифилова A.A. Управление инновационным развитием предприятия. -М.: Финансы и статистика, 2003. 176с.

137. Туаршева O.A. Стратегия инновационной деятельности: Учебное пособие. СПб.: СПбГУВК, 2000 - 100с.

138. Уткин J1.B. Чем менее информативна модель, тем более она адекватна реальному миру, Ссыка на домен более не работаетserp/lev/res.htm.

139. Фатхутдинов P.A. Инновационный менеджмент: Учеб для вузов М: ЗАО Бизнес-школа Интел-Синтез, 1998. - 600с.

140. Фомин Г.П. Математические методы и модели в коммерческой деятельности: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2001. - 544с.

141. Хучек М. Инновации на предприятиях и их внедрение. М.: Луч, 1992. -147с.

142. Чернов В.Г. Нечеткие множества в задачах управления и принятия решений: Текст лекций. Владимир: Владим. Гос. ун-т., 1999. - 88с.

143. Чуличков А.И. Теоретико-возможностная модель измерений и микросфуктура пространства. Ссыка на домен более не работаетcommon/ design.php?mamfile=./ konferencia/konfer2003/chulichkov.htm

144. Шарахин П.С. Особенности применения методов оценки инвестиционных проектов при планировании процессных инноваций в промышленности: Автореф. дис. на соиск. учен. степ, к.э.н.: Спец. 08.00.05; С.-Петерб. гос. ун-т. СПб., 2000. - 26с.

145. Швец С.К. Инновационный анализ в судостроении / ЦНИИ им. Акад. А. Н. Крылова. Спб., 1998. - 283с.

146. Шевченко С.Ю. Стратегия инновационного развития предприятия: Учебное пособие. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 1998. - 139с.

147. Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику. Ссыка на домен более не работаетfuzzylogic/bookl/l.php.

148. Шумпетер Й. Теория экономического развития: (Исслед. предпринимат. прибыли, капитала, кредита, процента и цикла конъюнктуры)/ Перевод с нем. В.С.Автовомова и др.; Общ. ред. А. Г. Милейковского. М.: Прогресс, 1982. -455с.

149. Экономическая стратегия фирмы: учебное пособие / Под ред. А.П. Градова. 4-е изд., перераб. - СПб.: Специальная литература, 2003. - 959с.

150. Эти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры/Пер. с англ. И предисл. Б. И. Шитикова. М : Финансы и статистика, 1987. - 191с.

151. Юренков М. Инвестиции в будущее // Reviw. 2004. -№10. - С.57-61.

152. Юсупов А.А. Управление конкурентоспособностью предприятия на основе инноваций: Автореф. дис. на соиск. учен. степ, к.э.н.: Спец.08.00.05; Казан, финансово- экон. ин-т. Казань, 2000. - 28с.

153. Dubois D, Prade Н. Operations on furry numbers // Int J. Sist. Sci. 1978.-Vol. 9-№ 6. - P. 613.

154. Dubois D, Prade H. Systems of linear fuzzy constrainys лFuzzy Sets and Systems, 1980 v3,№l p37-48.

155. Hoffman R., Becker D. Confrontation: A Strategic Management Simulation. -Homevvood, Illinois. 1989. P. 36.

156. Miller W., Langdon M. 4th Generation R&D. Managing Knowledge, Technology and Innovation. John Wiley & Sons. - 1999. - 335 pp.

157. Pickle Hal B., Abrahmson Royce L. Small business management/ John Wiley & Sons, New York, 1990.

158. Twiss B. Managing Technological innovation. Pitman Publishing. - 4th Edition, 1992.-308 pp.

Похожие диссертации