Диссертация (1137117), страница 2
Текст из файла (страница 2)
(доклад: «Анализданных науки, образования и инновационной активности с использованиемметодов анализа паттернов»);6.Научный семинар «Политическая экономика», НИУ ВШЭ совместно сРЭШ, Москва, декабрь 2013г. (доклад: «Methods of pattern analysis»);7.5-th International Conference on Computers Communication and Control(ICCCC 2014), Орадя, Румыния, май 2014г.
(доклад: «New high-precision efficientmodels of pattern analysis»);78.The Second International Conference on Information Technology andQuantitative Management (ITQM-2014), Москва, июнь 2014г. (доклад: «Analysis ofglobal data education and patent activity using new methods of pattern analysis»);9.XII Всероссийское совещание по проблемам управления, Москва,июнь 2014г. (доклад: «Неоднородность системы образования: введение впроблему»);10.International Conference «Optimization, Control and Applications in theInformation Age», Халкидики, Греция, июнь 2014г. (доклад: «Pattern Analysis andIts Application to Electoral Data in Russia»);11.20-th Conference of the International Federation of Operational ResearchSocieties, Барселона, Испания, июль 2014г.
(доклад: «Method of pattern analysis:new algorithms»);12.Общемосковский семинар «Экспертные оценки и анализ данных»,Институт Проблем Управления им. В.А. Трапезникова Российской АкадемииНаук, Москва 28 октября 2015г. (доклад: «Новые методы анализа паттернов»);13.IEEE - ICCCC2016 6th International Conference on ComputersCommunications and Control, Орадя, Румыния, 10-14 мая 2016г. (доклад: «Newmethods оf pattern analysis in the study of Iris Anderson-Fisher Data»);14.28th European Conference on Operational Research, Познань, Польша, 3-6 июля 2016г. (доклад: «Heterogeneity of innovative activity»).Положения, выносимые на защиту1.разработаны индексы неоднородности инновационного развития;2.произведенрасчетразработанных индексов с использованиеммировых данных;3.разработана новая модель выявления паттернов, основанная на трехновых методах анализа паттернов, результат которых не зависит от выбораисходной последовательности исследуемых показателей.Личный вкладАвтором разработаны1.индексы неоднородности инновационного развития;82.новая модель выявления паттернов, реализуемая в виде 3 новыхметодов анализа паттернов;3.комплекспрограмм,позволяющийнапрактикеприменятьпредложенную в работе новую модель выявления паттернов.Автором произведена практическая апробация новых методов анализапаттернов на примере классических данных.
Также, автор принимал участие вприкладных проектах применения методов анализа паттернов, в т.ч. приисследовании данных науки, образования и инновационной деятельности врегионах Российской Федерации.Публикации. Основные результаты по теме диссертации изданы в 10печатных публикациях, 5 из которых входят в список ВАК. Также получено 1свидетельство на программу ЭВМ.Публикации из списка ВАК:1.Pattern Analysis in the Study of Science, Education and InnovativeActivity in Russian Regions / F.T. Aleskerov, L.M.
Gokhverg, A.L. Myachin, et al.//Procedia Computer Science. – 2013. – Vol.17. – P. 687-694.2.Myachin, A. Analysis of global data education and patent activity usingnew methods of pattern analysis / A. Myachin // Procedia Computer Science. – 2014. –N 31. – P. 468-473.3.A Method of Static and Dynamic Pattern Analysis of InnovativeDevelopment of Russian Regions in the Long Run, in: Springer Proceedings inMathematics and Statistics / F.T.
Aleskerov, L.M. Gokhberg, A.L. Myachin, et al. –Vol. 104 Models, Algorithms and Technologies for Network Analysis. – NY,Dordrecht, Heidelberg, Cham : Springer. – Ch. 1 . – 2014. – P. 1-8.4.Мячин, А.Л. Анализ паттернов: порядково-инвариантная паттерн-кластеризация / А.Л. Мячин // Управление большими системами. – V.61 – М. –2016. – С.41-59.5.Мячин, А.Л. Анализ паттернов: диффузионно-инвариантная паттерн-кластеризация / А.Л. Мячин // Проблемы управления.
– №4. – М. – 2016. – С.2-9.9Другие публикации:1.Анализ данных науки, образования и инновационной деятельности сиспользованием методов анализа паттернов / Ф.Т. Алескеров, Л.М. Гохберг, А.Л.Мячин, и др. – Высшая школа экономики. Серия WP7 «Математические методыанализа решений в экономике, бизнесе и политике». – №07. – 2012. – 62 с.2.Мячин,А.Л. Совместноеиспользованиеметода"pattern"ирегрессионного анализа при анализе инновационной деятельности в регионах РФ/ A.Л.
Мячин // Научные труды Московского Гуманитарного Университета. – № 9.–2013. – С. 50-56.3.Неоднородность системы образования: введение в проблему/ Ф.Т.Алескеров, А.Е. Иванова, А.Л. Мячин, и др. // В кн.: XII Всероссийскоесовещание по проблемам управления. ВСПУ-2014. Москва, 16-19 июня 2014 г.:Труды [Электронный ресурс]. –М.: Институт проблем управления им. В.А.Трапезникова РАН. – 2014. – С. 9381-9385.4.Heterogeneity of the educational system: an introduction to the problem /F.T. Aleskerov F. T., Froumin I., A.L.
Myachin, et al. – Working papers byИздательский дом ВШЭ. Series WP7 "Математические методы анализа решений вэкономике, бизнесе и политике". – 2014. – 64 C.5.Myachin, A. New methods оf pattern analysis in the study of IrisAnderson-Fisher Data / A. Myachin // IEEE Proceedings of 2016 6th InternationalConference on Computers Communications and Control (ISBN 978-1-5090-1735-5). –2016. – P. 94-99.Патенты и свидетельства:1.Свидетельство о государственной регистрации программы ЭВМ№2016614336 «Порядково-фиксированная и порядково-инвариантная паттернкластеризации». Дата государственной регистрации в Реестре программ для ЭВМ:21 апреля 2016г.Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трѐхразделов, заключения и шести приложений.
Объѐм диссертации составляет 18710страницы с 99 рисунками и 9 таблицами. Список литературы содержит 67наименований.11РАЗДЕЛ 1ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИССЛЕДОВАНИЯИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯВ разделе представлены основные существующие индексы инновационногоразвития, приведены методы расчѐта наиболее используемых. Кратко описаноприменение системы параллельных координат для визуализации многомерныхнаборов данных.1.1. Обзор индексов инновационного развитияДля определения основных показателей, влияющих на инновационноеразвитие стран и регионов, а также обоснования предлагаемых в работе методовисследования неоднородности инновационного развития, в разделе приведенобзор наиболее известных индексов и подходов к оценке инновационногоразвития.
Cначала приведено общее описание международных индексов, затем –российских.Дляформированиятермина«инновации»вработеиспользуетсяопределение из [49]: «Инновация есть введение в употребление какого-либонового или значительно улучшенного продукта (товара или услуги) или процесса,нового метода маркетинга или нового организационного метода в деловойпрактике, организации рабочих мест или внешних связях».Конкретное применение данных, приведенных в разделе, для исследованиянеоднородности инновационного развития и формирования соответствующихиндексов, описанных в работе, приведено в разделе 3.1.1.1 Глобальный индекс инноваций1 (The Global Innovation Index, GII)Глобальный индекс инноваций [25-29, 60-62] – совместная работа CornellUniversity, Бизнес школы INSEAD и Всемирной организации интеллектуальной1В некоторых источниках [12] GII переводится как «Глобальный индекс инновационногоразвития»12собственности (WIPO).
Данный индекс рассчитывается с 2007 года. К 2015 годуохватывает 141 страну (143 в 2014), что соответствует 98,6% мирового ВВП и95,1% населения Земли. Топ-10 стран составляют (2015 год, в порядке убывания):Швейцария,Великобритания,Швеция,Нидерланды,США,Финляндия,Сингапур, Ирландия, Люксембург, Дания. Россия в данном рейтинге занимает 48место. Последнее место (141) занимает Судан.Несмотря на тот факт, что GII рассчитывается почти 10 лет, в дальнейшемисследовании использованы данные 2012-2015гг., отчѐты [26-29].
Из [28]:«... начиная с 2011 года, GII подвергнут независимой статистической проверке,проведенной Объединенным исследовательским центром Европейского Союза».Даннаяпроверкапривелакопределеннойкорректировкеиунификации формы представления данных в ежегодных отчетах GII. Именнопоэтому в дальнейшей работе анализируются данные с 2012 года по настоящеевремя. Отметим, что унификация формы данных в отчѐтах не означает ихидентичность.Такимобразом,проведениединамическогоанализаGIIпредставляет собой весьма трудную задачу.Ежегодно в отчетах GII делается упор на определенныйаспектинновационного развития. Так, в последних отчетах особенно отмечаютсяместные динамики инноваций, человеческий фактор в области инноваций,политика в области инновационного развития.Опишем концептуальную основу GII.
Данный индекс опирается на двасубиндекса:которыйInnovation Input Sub-Index (Инновационный входной субиндекс, IISвсмысловомконтекстеможнотрактоватькак«субиндексинновационных затрат»). Охватывает элементы национальной экономики,способствующие инновационной деятельности. Рассчитывается на основе 5агрегированных показателей:1. Учреждения (обозначим какдля j-ой страны);2.
Человеческий капитал и исследования (3. Инфраструктура ();13);4. Развитость и удобство внутреннего рынка(5. Развитость и удобство ведения бизнеса ();).Численное значение Инновационного входного субиндекса для j-ой странывычисляется по формуле∑- Innovation Output Sub-Index (Инновационный выходной субиндекс, IOS,которыйвсмысловомконтекстеможнотрактоватькак«субиндексинновационных результатов»).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
