Нейросетевой подход к решению задачи прогнозирования научно-технологического развития государства
В статье изложена методика выявления передовых новшеств и нововведений, вкупе с прорывными идеями и технологиями, построенная на исследовании и классификации объектов интеллектуальной собственности основных патентных ведомств, организаций и бюро, с использованием нейросетевого анализа наиболее перспективных технологий и научно-технологических направлений, способных сформировать шестой технологический уклад. В рамках научной работы был проведен экспертный опрос с нейросетевой обработкой данных, анализ рынка светотехники и изучена патентная информация светодиодной светотехники с целью определения «технологических всплесков» данной отрасли. Проведенное исследование позволяет сделать вывод, что технологии производства светодиодов в России обладают большим потенциалом
Ключевые слова: нейросетевая классификация, технологический уклад, патентный анализ, прорывные технологии
Список использованных источников
1. С. Б. Ахметжанова, В. Б. Маринова, М. Б. Тусупбеков. Форсайтные методы исследований в мировой практике. http://www.economy.kz/files/vse%20stati/5%20ahmet.pdf.
2. В. И. Сырямкин, С. В. Горбачев, Т. В. Якубовская, М. В. Сырямкин, М. В. Грибовский, Е. В. Ваганова, Т. В. Абрамова. Когнитивные системы мониторинга и прогноза научно-технологического развития государства/ од ред. В. И. Сырямкина. Томск: Изд-во Том. ун-та, 2012. – 358 с.
3. Форсайт: обзор исследований и достижений. Экспертный портал Высшей школы экономики практике. http://opec.ru/1146450.html.
4. G. Gan (2007). Data Clustering: Theory, Algorithms and Applications, Philadelphia: SIAM.
5. С. В. Горбачев, В. И. Сырямкин, М. В. Сырямкин. Интеллектуальный форсайт-прогноз научно-технологического развития государства. LAMBERT Academic Publishing, Saarbrucken, 2012. – 132 с.
6. L. A. Zadeh, 1978. Fuzzy Sets as a Basis for a Theory of Possibility//Fuzzy Sets and Systems, Vo l.1, no. 1, p. 3-28.
7. C. Z. Janikow, 1998. Fuzzy decision trees: Issues and methods//IEEE transactions on systems man and cybernetics part B-cybernetics, Vol. 28, no. 1, p. 1-14.
8. T. Kohonen, 1990. Self-Organizing Map//Proceedings of the IEEE, Vol. 78, no. 9, p. 1464-1480.
9. European Patent Organization. http://www.epo.org/index.html.
10. А. Туркин. Перспективы применения мощных светодиодов Cree для освещения//Информационно-технический журнал для разработчиков электроники «Новости электроники», № 9, 2009. http://www.compeljournal.ru/enews/2009/9/7.
11. Ю. Давиденко. Современные светодиоды//Компоненты и технологии, № 6, 2004. http://kit-e.ru/articles/led/2004_6_38.php.
12. M. Karvonen, T. Kдssi, 2013. Patent citations as a tool for analyzing the early stages of convergence//Technological Forecasting and Social Change, Vol. 80, no. 6, July, p. 1094-1107.
13. F.-M. Tseng, C.-H. Hsieh, Y.-N. Peng, Y.-W. Chu, 2011. Using patent data to analyze trends and the technological strategies of the amorphous silicon thin-film solar cell industry//Technological Forecasting and Social Change, Vol. 78, no. 2, February, p. 332-345.
14. H. Ernst (1997). The Use of Patent Data for Technological Forecasting: The Diffusion of CNC-Technology in the Machine Tool Industry//Small Business Economics, Vol. 9, no. 4, p. 361-381.
15. V. Cavaller (2009). Scientometrics and patent bibliometrics in RUL analysis: A new approach to valuation of intangible assets//VINE, Vol. 39, no. 1, April, p. 80-91.
