авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 7 |

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ »«¬–“» ¬—–  ...»

-- [ Страница 4 ] --

честве операций, их длительности выполнения – разработка ранжированных перечней (по значениям показателей) технологических уча и капиталовложениях в производство [6].

стков реализации бизнес-процессов;

Реорганизация деятельности бизнес-систе – разработка ранжированного перечня тех мы (БС) осуществляется в два основных этапа нологических участков, изменение которых (см. рис. 2).

обеспечит улучшение значений показателей реализации бизнес-процессов.

Существует большое количество различных нотаций для построения бизнес-процессов [8].

В список таких нотаций входят:

– SADT/IDEF0;

– DFD в нотациях Гейна-Сарсона и Йордо на-Де Марко;

– IDEF3;

– ORACLE;

– BAAN;

– ARIS в нотации еЕРС (extended Event driven Process Chain);

Рис. 1. Важнейшие принципы реинжиниринга – Классическая методология;

– Методология Betec;

– UML;

– BPEL;

– Workflow.

Использование таких средств моделирова ния позволит достичь следующих задач, пред ставленный на рис. 3.

Рис. 2. Первый этап реорганизации деятельности БС ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ Интеграция сформированных предложений по совершенствованию деятельности бизнес системы со взвешенным деревом целей и тре бований, сформулированных руководством, по зволяет разработать целевую программу разви тия бизнес-системы [9]. Целевое состояние биз нес-системы характеризуется соответствующими комплексами функционально-информационных, функционально-стоимостных и функционально имитационных моделей. Наличие комплексов Рис. 3. Задачи, решаемые средствами построения БП функционально-информационно-стоимостных моделей текущего и целевого состояний биз Основными средствами, позволяющими нес-системы, а также целевой программы раз моделировать бизнес-процессы, являются:

вития бизнес-системы позволяет создать план – Design/IDEF;

мероприятий по переходу бизнес-системы из – All Fusion Process Modeler (Bpwin);

текущего состояния в целевое.

– Power Designer;

Таким образом, актуальным является созда – Бизнес-Студио;

ние автоматизированной системы анализа и под держки методов реинжиниринга бизнес-про – MS Visio;

цессов в строительстве. Система позволит вы – QPR Collaborative Management;

явить наиболее проблемные участки и предло – Мотив;

жить как пути изменения существующих, так – Oracle Designer;

и создание новых бизнес-процессов, что в свою – BAAN EME;

очередь должно повлечь за собой повышение – Инструментарий ARIS;

качества и скорости производства с одновре – Бизнес – инженер Профи;

менным снижением издержек, рост профессио – Enterprise Architect;

нализма сотрудников и повышение конкурен – WebSphere Business Integration Modeler. тоспособности компании.

Результатом обобщения проведенного ана ЛИТЕРАТУРА лиза существующих технологий реализации бизнес-процессов по функционально-информа- 1. Ковалев, С. М. Секреты успешных предприятий:

бизнес-процессы и организационная структура / С. М. Ко ционно-стоимостным моделям являются пред валев, В. М. Ковалев. – М.: Бизнес-инжиниринговые тех ложения по совершенствованию деятельности нологии, 2004.

бизнес-системы. Предложения по совершенст- 2. Хаммер, М. Реинжинринг корпорации: Манифест революции в бизнесе / М. Хаммер, Дж. Чампи // Пер. с англ. – вованию деятельности бизнес-системы, как СПб.: Издательство С.-Петербургского университета, правило, включают следующие улучшения (см. 1997. – 332 с.

рис. 4). 3. Марка, Д. А. Методология структурного анализа и проектирования / Д. А. Марка, К. МакГоуэн. – М., 1993.

4. Шеер, А.-В. Моделирование бизнес-процессов / А.-В. Шеер. – М.: Весть-метаТехнология, 2000.

5. Ойхман, Е. Г. Реинжиниринг бизнеса: Реижиниринг организаций и информационные технологии / Е. Г. Ойхман, Э. В. Попов. – М.: Финансы и статистика, 1997. – 336 с.

6. Маклаков, С. В. Моделирование бизнес-процессов с BPWin / С. В. Маклаков. – М.: Диалог-МИФИ, 2002.

7. Кутелев, П. В. Технология реинжиниринга бизнеса / П. В. Кутелев, И. В. Мишурова. – М.: ИКЦ "МарТ";

Рос тов-на-Дону.: Издательский дом "МарТ", 2003. – 176 с.

8. Ефимов, В. В. Описание и улучшение бизнес Рис. 4. Предложения по совершенствованию деятельности процессов: учебное пособие / В. В. Ефимов. – Ульяновск:

бизнес-системы УлГТУ, 2005. – 84 с.

70 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ УДК 004. В. О. Петров ПОДХОД К ИССЛЕДОВАНИЮ ТЕКСТУРЫ РАСТРОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ МЕДИКО-БИОЛОГИЧЕСКОГО ПРЕПАРАТА, ПОЛУЧЕННОГО МЕТОДОМ КЛИНОВИДНОЙ ДЕГИДРАТАЦИИ ПРИ МИКРОСКОПИИ Камышинский технологический институт (филиал) Волгоградский государственный технический университет krabler@rambler.ru Цель работы состоит в создании автоматизированной системы анализа текстурных особенностей фации перитоне альной жидкости по растровому изображению. Существующие стандартные подходы, связанные с алгоритмами тек стурной сегментации, не позволяют учесть особенностей прикладной задачи. Автором предлагается подход к анализу фации перитонеальной жидкости, который совместно с методами текстурного анализа позволяет произвести морфоло гический разбор автоматическом режиме и выявить характерные текстурные особенности, выраженные в количествен ном виде для анализа патологического процесса в динамике.

Ключевые слова: алгоритм, обработка изображения, компьютерная графика, морфологический разбор.

V. O. Petrov THE APPROACH TO RESEARCH OF A RASTER IMAGE TEXTURE OF THE MEDICAL-BIOLOGICAL PREPARATION RECEIVED BY THE WEDGE DEHYDRATION METHOD USING MICROSCOPY The work purpose consists in creation of the automated system of the analysis of textural features of peritoneal liquids phase. The existing standard approaches, don’t allow considering features of an applied problem. The author suggests the ap proach to the peritoneal liquids phase analysis jointly with the textural analysis methods which allow making morphological analysis.

Algorithm, image processing, computer graphics, morphological analysis.

Особенности объекта исследования. В ка Метод клиновидной дегидратации совсем честве объекта исследования в работе выступа недавно начал активно использоваться в диаг ет фация перитонеальной жидкости. На рис. ностике заболеваний и исследования динамики изображены фрагменты препаратов: здорового развития патологического процесса. Он позво организма (слева) и с патологией (справа), по ляет визуализировать организацию биологиче лученные путем оцифровки наблюдаемой при ских жидкостей, делая ее пригодной для мор микроскопическом анализе картины.

фологических исследований. Ниже кратко опи Для здорового организма характерны сле сана суть методики.

дующие особенности фации перитонеальной На обезжиренное предметное стекло, рас жидкости:

положенное строго горизонтально, дозатором – явное наличие трех зон: центральной, пе наносится капля биологической жидкости (сы риферийной и переходной;

воротки крови, слюны, тканевой или спинно – зонам характерны ярко выраженные тек мозговой жидкости и т. п.). Затем образец вы стуры [3].

сушивается. Процесс сушки продолжается 18– 24 часа. Высушенная капля биологической жидкости называется пленкой или фацией и имеет сложную структуру [1].

Изображение пленки большинства препара тов условно можно поделить на три зоны: цен тральную (зону кристаллических структур), пе риферийную (аморфную) и переходную [2].

Внешний вид фации используется для диаг ностики широкого круга заболеваний (рис. 1).

Медико-клинические исследования показывают, что таких зависимостей между структурой фации и состоянием здоровья человека можно привести сколь угодно много. При этом подразумевается, что жидкость, взятая для анализа, должна быть Рис. 1. Фации жидкости из брюшной полости здорового обоснованна методикой диагностики. организма (слева) и больного (справа) ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ Для патологии характерны следующие осо- мум в одном из углов кадра будет находиться бенности: зона, не принадлежащая исследуемому объек – хаотическое смешение зон;

ту. Поэтому для определения пространственно – текстура фации однородна без явного узо- го положения препарата необходимо найти од ра [3]. ну зону, в пределах которой сосредоточено Медико-биологические образцы (фации пе- максимальное количество пикселей одинаковой ритонеальной жидкости) обладают следующи- яркости. Эти зоны ищутся вблизи углов кадра.

ми свойствами: Далее, изображение преобразуется таким обра – образцам свойственна округлая форма зом, чтобы найденная зона присутствовала в ле (методика клиновидной дегидратации [2]);

вом верхнем углу растрового изображения, – зоны, из которых состоит фация, имеют являющейся начальной точкой для прохода ре радиальную форму (модель высыхания препа- курсивного алгоритма нахождения границ фа рата [4]);

ции и фона.

– образцам свойственна скудная цветовая Построение радиальных сечений фации пе гамма и насыщенная по цвето-яркостным ха- ритонеальной жидкости. Для аппроксимации рактеристикам текстура;

окружности по заданным точкам необходимо – текстура внутри отдельно взятой радиаль- построить две приближенные касательные. По ной зоны однородна, поэтому нет необходимо- строить абсолютно точные касательные не сти исследовать препарат целиком. Достаточно представляется возможным, поскольку высо исследовать фрагмент фации [3]. хшая капля может иметь не идеально круглые Автоматизированное исследование морфоло- формы и нечеткие очертания. Наиболее подхо гических признаков фации может быть выполне- дящим решением является построение прибли но только при наличии метода, позволяющего женной прямой методом наименьших квадра количественно оценить текстурные особенности тов [5]. Количество точек, по которым строится зон препарата, как в пределах одной фации, так и приближенная прямая, зависит от масштаба в пределах выборки тестовых образцов. изображения.

В работе рассматривается новый подход Далее, из граничных точек (на рис. 2 точ к определению текстурных характеристик фа ки А и B) опускаются перпендикуляры до ции, ориентированный на особенности объекта точки пересечения О, являющейся центром исследования, приведенные выше. А именно окружности. Зная центр, можно построить предлагается рассечь растровое изображение параметрическое уравнение окружности и медико-биологического препарата радиальны рассечь растровый фрагмент фации радиаль ми сечениями, что позволит определить в даль ными сечениями.

нейшем границу зон внутри фации и соответст вующие текстурные особенности для исследо вания динамики их изменения. Далее приво- B B дятся основные этапы алгоритма.

Нахождение границ препарата на растро вом изображении. Входными данными алго ритма является растровое изображение фации A(i,j) A(i,j) перитонеальной жидкости полученной в ре зультате микроскопии. Основным требованием О к входным данным является наличие на изо бражении объекта и фона (как правило, обез жиренное стекло) (рис. 1). По границе растро- Рис. 2. Построение радиальных сечений фации вого объекта и фона определяется кривизна Используя параметрическую формулу ок границ фации.

ружности, можно рассчитать сечение любого На первом этапе анализа необходимо опре делить пространственное положение препарата радиуса фации перитонеальной жидкости.

Результаты работы алгоритма. Результат в кадре. Поскольку объект имеет радиальную работы алгоритма изображен на рис. 3. Расчет форму, и из особенностей прикладной задачи следует наличие на изображении однородного радиальных сечений производился полностью в автоматическом режиме.

фона, то можно предположить, что как мини 72 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ Рис. 3. Иллюстрация работы алгоритма рассечения в автоматическом режиме изображения фации жидкости из брюшной полости (с л е в а – норма, с п р а в а – патология) БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК Относительную погрешность построения радиальных кривых можно рассчитать, исполь- 1. Шабалин, В. Н. Морфологии биологических жид зуя расстояния от центра окружности до двух костей человека: монография / В. Н. Шабалин, С. Н. Ша крайних точек в пределах одного радиального тохина – М.: Хризостом, 2001.

2. Шабалин, В. Н. Принципы аутоволновой самоорга сечения. Исследования алгоритма показали, что низации биологических жидкостей: сб. науч. ст. / В. Н. Ша точность определения кривизны контура фации балин, С. Н. Шатохина // Вестник РАМН. – 2000. – № 3. – на изображении превосходит методы, основан- С. 45–49.

ные на интерактивном выделении с участием 3. Применение новой системы автоматизированного человека. цитологического анализа при исследовании клеточного со става перитонеальной жидкости в динамике операционной Выводы. Описанный выше подход к анали травмы / А. А. Воробьев [и др.] // Бюллетень Волгоградского зу фации перитонеальной жидкости совместно научного центра РАМН. – 2008. вып. 4. – С. 55–57.

с методами текстурного анализа позволяет не 4. Тарасевич, Ю. Ю. Качественный анализ законо только разделить ее в автоматическом режиме мерностей высыхания капли многокомпонентного раство ра на твердой подложке / Ю. Ю. Тарасевич, Д. М. Право на структурные составляющие (зоны), но и вы славнова – ЖТФ., выпуск 2, 2007.

явить характерные текстурные особенности, 5. Лоусон, Ч. Численное решение задач метода наи выраженные в количественном виде для анали- меньших квадратов / Ч. Лоусон, Р. Хенсон, Пер. с англ. – за патологического процесса в динамике. М.: Наука. Гл. ред. Физ.-мат. Лит., 1986. – 232 с.

ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ УДК 004. В. О. Петров О. О. Привалов, С. В. Поройский МЕТОДИКА КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ ТЕКСТУРНЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ ФАЦИИ ПЕРИТОНЕАЛЬНОЙ ЖИДКОСТИ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ДИНАМИКИ ПАТОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА Камышинский технологический институт (филиал) Волгоградский государственный технический университет krabler@rambler.ru, galva@mail.ru, poroyskiy@mail.ru Данная работа посвящена проблеме объективной оценки различного рода текстур фации перитонеальной жидкости для сравнительного анализа. Предлагается методика для выявления количественных признаков текстур растрового изо бражения фации. Определены признаки, наиболее объективно отражающие особенности текстур фации в условиях не повторяемости текстур, меняющихся условий съемки и масштабируемости растровых изображений. Приведены резуль таты исследования.

Ключевые слова: алгоритм, обработка изображения, компьютерная графика, сравнение текстур.

V. O. Petrov, O. O. Privalov, S. V. Poroysky THE PROCEDURE OF TEXTURAL ESTIMATION FEATURES OF PERITONEAL LIQUIDS PHASE IN PATHOLOGICAL PROCESS DYNAMICS RESEARCH The work is devoted a problem of objective estimation of peritoneal liquids phase textures. The author offers a technique for measurement of peritoneal liquids phase quantitative signs. The signs which are most objectively reflecting feature of phase tex tures where is uniqueness of the structures, different conditions of shooting and scalability of image.

Algorithm, image processing, computer graphics, comparison of textures.

Метод клиновидной дегидратации является к автоматизированному определению количе очень перспективным средством диагностики ственных характеристик, позволяющих оценить заболеваний. Он позволяет визуализировать ор- динамику изменения структуры фаций, и, как ганизацию биологических жидкостей на микро следствие, выявить особенности развития пато уровне, делая ее пригодной для морфологиче- логического процесса.

ских исследований. Так как к основным информативным при Суть методики сводится к тому, что на знакам определения структуры фации является обезжиренное предметное стекло дозатором ее текстура, целью автоматизации считать раз наносится капля биологической жидкости. Да- работку алгоритмов, позволяющих выполнить лее, образец высушивается. Высушенная капля разбор растрового изображения фации, полу биологической жидкости называется пленкой ченного в результате микроскопии на структур или фацией и имеет сложную структуру. По ные составляющие (радиальные зоны), с воз характеру текстуры при длительном наблюде- можностью определения отличительных харак нии можно судить о динамике патологического теристик отдельно взятых зон, выраженных в их процесса [1]. количественном эквиваленте.

Морфологическими признаками, опреде ляющими информацию о характере патологии, являются радиальные зоны с ярко выраженны ми текстурными особенностями. В настоящее время оценка результатов данного вида анализа осуществляется врачом или лаборантом субъ ективно, опираясь в основном на свой опыт и интуицию. Такой подход эффективен в слу чае ярко выраженных отличий в текстурах ис следуемых фаций (рис. 1).

В то же время, промежуточные виды фаций, полученные на этапе динамики развития пато логического процесса, не могут быть верифи цированы с использованием подхода, описан- Рис. 1. Фации перитонеальной жидкости здорового орга ного выше. В работе рассматривается подход низма (с л е в а) и больного (с п р а в а) 74 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ Особенности, характерные для фаций, а имен- следует рассматривать полученный сигнал в виде но, однородность текстуры в отельных ради- Фурье спектра, удобного для сравнительного альных зонах и округлая форма самих фаций, анализа сигнала. При этом могут не браться позволяет использовать следующий подход. в расчет пространственные свойства изображе 1) Можно рассматривать фацию как массив ния фации: масштабирование (две одинаковые радиальных зон минимально возможной тол- фации при разных масштабах изображения будут щины (рис. 2). идентичны по поведению Фурье спектра, отли чаться будут только по амплитуде), уникальность текстуры (два разных изображения фаций одного типа с похожими текстурами в соответствующих зонах будут идентичны по соотношению частот Фурье спектра).

Интегральный спектр мощности (ИСМ) сиг нала является наиболее универсальной из на глядных спектральных оценок для анализа не прерывных колебаний различной природы [2].

Ниже приведены некоторые преимущества ИСМ.

– интегральный спектр является неубы вающей функцией частоты;

– крутизна возрастания интегрального спек тра пропорциональна спектральной плотности мощности;

Рис. 2. Фация, рассеченная радиальными зонами – наличие гармонической составляющей в сигнале проявляется в интегральном спектре 2) Исследование всей фации можно заменить дисперсии в виде скачка, высота которого равна анализом ее отдельно взятого сегмента (рис. 2).

мощности гармоники. Если гармоника неста 3) Каждое отдельно взятое сечение пред бильна по частоте, это приводит лишь к сглажи ставляет собой массив минимальных фрагмен ванию фронта такого скачка, но высота его все тов фации (пикселей) с соответствующим зна равно сохраняется равной мощности гармоники;

чением яркости, поэтому можно рассматривать – интегральные спектры дисперсии обладают растровое сечение как сигнал.

свойством аддитивности по отношению к любым Рассмотрим алгоритм обработки изображения.

непрерывным квазистационарным процессам, Предварительная обработка. Цель – устра таким как шумоподобные, гармонические, час нение дефектов и искажений, вызванных про тотно-модулированные и т. п. [2].

цессом оцифровки, подготовка изображения Один из способов получения СПМ основан к анализу (пространственное преобразование, на расчете периодограмм:

масштабирование, линейное контрастирование).

2 ( f ) 2 X(f ) Построение геометрической модели фации S( f ) = =, f по исходному растровому изображению. Цель – T T рассечь фрагмент фации на радиальные зоны где S(f) – периодограмма, минимальной толщины. Отдельно взятому сече- A(f) – амплитудный спектр, нию свойственны признаки той зоны, составной T – длина реализации.

частью которого оно является, поэтому такой Оценка СПМ получается разбиением длин подход к рассечению фрагмента фации позволя- ной реализации X(f) на множество K относи ет определить как принадлежность к той или тельно коротких (длиной Т каждый) отрезков, иной зоне, так и сравнить с похожей фацией. На в вычислении по каждому из них периодограм рис. 2 проиллюстрирован результат построения мы и с последующим их усреднением по полу геометрической модели фации. ченному множеству K:

Определение количественных характери 2 K A2 ( f ) стик текстуры внутри каждой зоны. Как от- S( f ) = k K k =1 T мечалось выше, каждое радиальное сечение На рис. 3 представлены интегральные спек предполагается рассматривать как сигнал с при тры мощности радиальных сечений фации пери сущими ему отличительными особенностями.

тонеальной жидкости (образец "норма") (рис. 2).

Для последующего объективного исследования ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ Рис. 3. Интегральные спектры радиальных сечений фации Как видно из рис. 3, имеется две области центральной зоны, так и аморфной, также не с максимальной плотностью скопления графи- исключены аномальные значения.

ков. Также на изображении фации, по которой Интегральный спектр мощности является производилось измерение, явно присутствуют хорошим показателем, подходящим для анали две зоны (центральная и аморфная [3]), кото- за радиального сечения фации на предмет при рым соответствуют скопления графиков СПМ. надлежности к соответствующей структурной Центральной зоне свойственна ярко выра- зоне, и их сравнения между фациями, что необ женная текстура, в отличие от аморфной, по- ходимо для исследования динамики патологи этому и интегральные спектры мощности этих ческого процесса.

зон в пределе будут сильно отличаться. Для количественного сравнения сечений Радиальное сечение в центральной зоне об- одного типа, принадлежащих разным образцам ладает следующими свойствами: фаций, необходимы следующие оценки инте – значительное преобладание низких частот грального спектра мощности:

Фурье-спектра относительно высоких частот;

– параметры центроида;

– скопления линий интегрального спектра – средняя дисперсия отклонения от геомет мощности Фурье-спектра обладают большим зна- рического центра;

чением дисперсии отклонений от геометрического – средняя максимальная скорость возраста центра, по отношению к другим зонам фации;

ния интегрального спектра;

мощности сигнала;

– скорость возрастания спектра мощности – среднее ускорение интегрального спектра Фурье-спектра значительно превосходит анало- мощности сигнала.

гичный показатель в других зонах. Эксперименты показали, что вышеуказанные Радиальное сечение в аморфной (перифе- оценки интегрального спектра мощности наибо рийной) зоне фации обладает следующими лее объективно отражают особенности сигнала свойствами: при различных условиях: не повторяемость тек – не значительное преобладание низких час- стур, внешние воздействие (меняющиеся условия тот Фурье-спектра относительно высоких частот;

съемки) и различный масштаб увеличения.

– скопления линий интегрального спектра БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК мощности Фурье-спектра обладают минималь ным значением дисперсии отклонений от гео- 1. Шабалин, В. Н. Морфологии биологических жид метрического центра, по отношению к другим костей человека: монография / В. Н. Шабалин, С. Н. Ша тохина – М.: Хризостом, 2001.

зонам фации;

2. Юшин, В. И. О совмещении спектральных и вре – скорость возрастания спектра мощности менных оценок / В. И. Юшин // Программные продукты Фурье-спектра мала по отношению к централь- и системы: сб. науч. ст. / 2005. – Вып. 1.

ной зоне. 3. Шабалин, В. Н. Принципы аутоволновой самооргани Радиальное сечение переходной зоны фа- зации биологических жидкостей: сб. науч. ст. / В. Н. Шабалин, ции может обладать свойствами сечений, как С. Н. Шатохина // Вестник РАМН. – 2000. – № 3. – С. 45–49.

76 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ УДК 620. 193.2: 197. Е. С. Углова, Л. С. Моисеева РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ЗАДАЧАХ КОРРОЗИОННОЙ ЗАЩИТЫ ("БАРЬЕР-CO2") "МАТИ" – Российский государственный технологический университет имени К. Э. Циолковского uglovaes@rambler.ru, mls171@mail.ru Рассматривается разрабатываемая автоматизированная вычислительная система поддержки принятия решений в за дачах коррозионной защиты "Барьер-СО2" для конкретного типа коррозии – углекислотной, представлена структура разрабатываемой системы и предложен набор математических формул для расчета скорости углекислотной коррозии в водной, водонефтяной, нефтяной и газовой средах.

Ключевые слова: система, коррозия, защита, среда.

E. S. Uglova, L. S. Moiseeva RESEARCH OF THE AUTOMATED COMPUTING SYSTEM AND SUPPORT OF DECISION-MAKING IN PROBLEMS OF CORROSION PROTECTION (“CO2-BLOCK”) The developed automated computing system of support and decision-making in problems of corrosion protection (“CO2 block”) for specific type of corrosion (Carbon dioxide corrosion) is described. The structure of developed system is presented the set of mathematical formulas for calculation rate of carbon dioxide corrosion in water media, in water-oil media, oil media and gas medium is introduced.

System, corrosion, protection, media.

В последние десятилетия накоплен большой (г. Мюнхен) разработана компьютерная экс объем данных по коррозии металлов в условиях пертная система CORROS, определяющая ве добычи, транспорта нефти и газа, и эффектив- роятность наступления коррозии различных ности средств защиты, в частности, примене- металлов в водных средах.

нию ингибиторов. Однако вся информация рас- В 1986 г. разработаны компьютерные экс средоточена, что существенно затрудняет дос- пертные системы EXPERT – для выбора эла туп специалистов на местах, решающих про- стомеров, основанных на данных по их стойко блемы коррозии и ингибирования, и тем самым сти при использовании в установках добычи замедляет процесс научно обоснованного вы- и переработки нефти, ESCORT – для выбора бора ингибиторов коррозии, необходимых для материалов и средств противокоррозионной конкретных условий. защиты, BEASY-CP – для расчета устройств ка Из-за отсутствия необходимых сведений тодной защиты. В 1989 г. в университете г. Лувен выбор реагентов, в частности ингибиторов кор- (Бельгия) разработана компьютерная эксперт розии, базируется в основном на знаниях узких ная система II поколения PRIME по проблемам специалистов соответствующих служб или раз- коррозии и защиты. В 1990 г. создана система работчиков, зачастую разрозненных. Нередки CORREAU для оценки коррозионных процес случаи недооценки или же, наоборот, пере- сов различных металлов в воде с использовани оценки состояния специалистами, осуществ- ем методов вероятностной оценки. К 1992 г.

ляющими коррозионный контроль и ингибиро- английскими исследователями созданы две вание на местах. Как результат: неправильный компьютерные экспертные системы: "Achilles" выбор реагентов, использование их чрезмерных и "Mentor", используемые в решении коррози количеств, необоснованное усиление или ос- онных проблем. Система "Achilles" содержа лабление мер противокоррозионной защиты. ла информацию по локальным видам корро Это отрицательно сказывается на эффективно- зии и выдавала общие данные по вопросам кор сти реагентной обработки в нефтяной компа- розии стального оборудования для обработки во нии и существенно повышает расходы на ее ды. Система "Mentor" направлена на решение проведение. вопросов, касающихся борьбы с морской корро Учитывая эти обстоятельства еще в 70–80-х зией, оценки коррозионных потерь, выбору мате годах прошлого века были начаты работы по риала и систем защиты на стадии проектирования созданию компьютерных систем обработки и хра- установок, погруженных в морскую воду [1].

нения информации в области коррозии и защи- Отечественный опыт в этом плане невелик ты [1]. В 1985 г. в Технологическом институте и первые описания или упоминания о разра ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ ботке компьютерных программ в области кор- реагентную обработку и в конечном итоге сни розии относятся к 90-м годам прошлого века. жение себестоимости добываемых в компании В России в 1996 г. разработана компьютерная нефти и газа.

программа "РЕАГЕНТ" коллективом авторов Однако работа была приостановлена ввиду Пичугиным А. М. и Неволиным В. Г., пред- прекращения финансирования.

назначенная для хранения и обработки ин- В отличие от системы "РЕАГЕНТ" в экс формации по используемым и предполагае- пертной поисковой информационной системе мым к использованию реагентам на нефтяных (ЭПИС) [3] предусматривался анализ среды месторождениях и объектах [2]. Программа и необходимость ингибирования.

обеспечивала хранение общей и специальной Структура системы включала:

информации. • десять баз данных, используемых для Структура системы включала четыре базы хранения, пополнения и обработки информа данных: месторождения, горизонты, объекты, ции: "База месторождений", "Физико-химичес реагенты. кая характеристика сред", "Сведения о приме При выборе нужного месторождения в спи- няемых на месторождении/объектах реагентах", ске на экран выводились данные о месторож- "Тип выбранного объекта на конкретном ме дении: описание, горизонты, реагенты. Блок сторождении – тип коррозии (для выбора инги страниц служил для тематического разбиения биторов) с указанием прогнозируемой скорости информации по текущему месторождению. коррозии";

базы реагентов технических: "Инги На странице "Горизонты" помещался кор- биторы коррозии", "Деэмульгаторы", "Биоциды – ректируемый список горизонтов месторожде- ингибиторы биокоррозии", "Ингибиторы соле ния, с возможностью вызова базы данных по отложения", "Ингибиторы парафиноотложе выбранному горизонту данного месторожде- ний", "Деэмульгаторы";

база "Технология при ния. На страницах отражались свойства соот- менения реагента";

база "Ингибиторы коррозии – ветствующих жидкостей на рассматриваемом чистые вещества";

горизонте. Свойства эмульсии рассматривались • пакет программ, обеспечивающих оценку как в чистом виде, так и с добавлением реаген- коррозионной агрессивности конкретных рабо тов. Последняя страница "Примечание" содер- чих сред, определения необходимости в их реа жала изменяемый текст, который описывал гентной обработке и подбора реагентов;

данный горизонт. В программу были включены • пакет программ, обеспечивающих оценку три независимые базы по реагентам: деэмуль- эффективности мероприятий по реагентной об гаторов, ингибиторов и биоцидов. работке, проводимых на объектах нефтяной Плюсы: в программу включена база данных компании;

по горизонтам, база данных по реагентам разде- • "Справочные данные", включающие опи лена на три независимые. Минусы – не прово- сание качественных и количественных крите дится анализ среды и расчет скорости коррозии. риев оценки агрессивности среды, критериев Позднее в 2001 году в Научно-инженерном выбора реагентов.

Центре нефтяной компании "Лукойл" профес- На первом этапе работы экспертной системы сором Моисеевой Л. С. [3] была начата работа проводился анализ наиболее значимых парамет по созданию баз данных по хранению обшир- ров при оценке агрессивности среды и реагентов ной информации, разработке программ по ее с использованием данных, представленных в Ба обработке, касающейся всех аспектов примене- зах по объектам или вводимых оператором. На ния промысловой химии, включающей ингиби- основе результатов этого давалась характеристи торы коррозии и биокоррозии, деэмульгаторов ка среды и проводилась качественная оценка аг и др. Цель – создание обширной экспертно- рессивности по разработанным блок-схемам, ин поисковой системы (ЭПИС), направленной на дивидуальным для каждого объекта и среды.

объективную оценку коррозионной ситуации На втором этапе анализировались данные, на нефтегазопромысловых объектах, выбор оп- представленные в соответствующих Базах реа тимального препарата для защиты оборудова- гентов.

ния и труб от коррозии или других химических Программа была задумана глобально. Ми препаратов, уменьшение риска аварий при до- нусы – детально не прописаны особенности и быче, транспорте и подготовке углеводородно- не учитывались факторы для конкретного типа го сырья к переработке;

уменьшение затрат на коррозии.

78 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ На первом этапе работы создаваемой ав В разрабатываемой авторами автоматизиро томатизированной вычислительной системы ванной вычислительной системе поддержки проводится анализ наиболее значимых пара принятия решений в задачах коррозионной за метров при оценке агрессивности среды, типа щиты ("Барьер-СО2") помимо оценки агрессив коррозии, расчета скорости углекислотной ности среды и необходимости ингибирования, коррозии и ингибирования, с использованием проводится анализ типа коррозии и расчет про данных, вводимых оператором. На основе ре гнозируемой скорости коррозии, а также выбор зультатов этого анализа дается характеристи ингибитора по 6 признакам. Программа учиты ка среды, проводится качественная оценка вает детали, касающиеся углекислотной корро агрессивности, расчет скорости углекислот зии. На данном этапе разработки программы ной коррозии углеродистой стали (на основе рассматривается углекислотная коррозия, так системы уравнений) и делается вывод о необ как ее вклад в коррозионные разрушения тру ходимости ингибирования по разработанным бопроводов месторождений Западно-Сибир блок-схемам.

ского мегабассейна, являющегося одним из На втором этапе работы разрабатываемой крупнейших в мире, велик (до 8 мм/год) и про системы анализируются данные, представлен блема остается крайне актуальной на сего ные в соответствующей базе "Ингибиторы".

дняшний день [4–6].

Производится выбор ингибитора по факторам:

Структура системы "Барьер-СО2" включает – растворимости (водо-, водо-нефте или уг две базы данных для хранения, пополнения и об леводорастворимый);

работки информации: "Объект" с физико-хими – типу коррозии (сероводородная, углеки ческой характеристикой сред, "Ингибиторы" слотная, кислотная, смешанная);

с физико-химической и технологической ха – степени защиты;

рактеристикой ингибиторов.

– рабочей концентрации (от 5 до 200 мг/л);

– токсичности;

База данных "Объект" – окончательный выбор по стоимости и вы Месторождение/Технологический участок /Точки контроля вод в виде списка ингибиторов из базы.

Для расчета прогнозируемой скорости кор Характеристика среды розии в компьютерной программе предлагают ся следующие формулы, описывающие модель Нефть Газ Водонефтяная эмульсия Вода коррозионного процесса:

F Fmin Скорость 1. Y = Vmax, (мм/год) (1) коррозии Факторный анализ Fmax Fmin измеренная – скорость коррозии по результатам фак Коррозионная Тип корро- Скорость коррозии расчетная торного анализа для сред Вода и ВНЭ (тип агрессивность зии Ингибирование среды "нефть в воде").

F ji = wij g ij, (2) j База данных – оценочная функция, где i – среда, j – фак "Ингибиторы" тор (рН, общая минерализация, содержание СО2 и др.), g – вес фактора, w – вес значения Марка фактора.

Стоимость 2. Учитывая, что акцент в программе сделан Токсичность Рабочая Тип на углекислотную коррозию – основной фактор концентрация растворимости Степень защиты это содержание СО2. Данная формула в первую очередь учитывает значимые факторы в газо Назначение вой среде (3).

углекислотная Vкор = K t fCO 0, сероводородная Объект Тип коррозии кислотная ( S/19) 0,146 + 0,0324 log( fCO 2) f (pH)t, (мм/год), (3) смешанная где Kt – постоянная для данной температуры, fCO2 – летучесть СО2, S – предельное касатель Рис. 1. Структура системы "Барьер-СО2" ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ ное напряжение, f(pH)t – фактор рН в зависимо- 2. Моисеева, Л. С. Как выбрать реагент? / Л. С. Мои сеева, И. И. Задко, А. Е. Чалых // Нефть России. – 2002. – сти от температуры [7].

№ 2. – С. 54–57.

3. lg(Vкор ) = 6.467 1710 /( 273 + T ) + 3. Моисеева, Л. С. Экспертно-поисковая система + 0.67 lg( PCO 2 ), "Реагенты для процессов добычи и переработки нефти (4) и газа" / Л. С. Моисеева, А. И. Загайтов, А. Е. Чалых // – уравнение ДеВарда-Миллиамса, где Vкор – Коррозия: материалы, защита. – 2004. – № 10. – С. 9–23.

среднеповерхностная скорость потери массы 4. Моисеева, Л. С. Углекислотная коррозия нефтега металла в г/(м2ч) в условном пересчете на глу- зопромыслового оборудования и вопросы ее ингибирова ния / Л. С. Моисеева, Ю. И. Кузнецов // Защита металлов. – бину коррозии, мм/год, Т – температура, °С, 1996. – Т. 32, № 6. – С. 561–568.

PCO 2 – парциальное давление углекислого газа, 5. Моисеева, Л. С. Влияние ингибиторов коррозии на МПа [8]. пассивацию анодно-поляризованной низкоуглеродистой стали в карбонат-бикарбонатых буферных средах / Л. С. Мои Таким образом, показана возможность соз сеева, Ю. И. Кузнецов // Журнал прикладной химии. – дания автоматизированной вычислительной сис 1998. – Т. 71, вып. 6. – С. 950–955.

темы поддержки принятия решений в задачах 6. Моисеева, Л. С. Прогнозирование коррозионной коррозионной защиты, представлена структура агрессивности сред нефтяных и газовых скважин, со разрабатываемой системы "Барьер-СО2" и пред- держащих СО2 / Л. С. Моисеева, О. Д. Куксина // Хими ложен набор математических формул для расче- ческое и нефтегазовое машиностроение. – 2000. – № 5. – та скорости углекислотной коррозии в водной, С. 42–45.

7. C. de Waard Predictive model for CO2Corrosion engi водонефтяной, нефтяной и газовой средах.

neering in wet natural gas pipelines/ C.de Waard, U.Lotz, D.E.Milliams. – Corrosion, 1991. – pp. 976.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 8. Маркин, А. Н. О прогнозировании углекислотной коррозии углеродистой стали в условиях образования 1. Применение экспертных систем в противокорро осадков солей / А. Н. Маркин // Защита металлов. – 1995. – зионной технике (обзор) / В. А. Тимонин [и др.] // Защита Т. 31, № 4. – С. 394.

металлов. – 1992. – Т. 28, № 1. – С. 23.

УДК 004. Е. А. Шапочкин, Л. Н. Бутенко ПОСТРОЕНИЕ ПОИСКОВОЙ КЛАССИФИКАЦИИ МОДЕЛЕЙ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ Волгоградский государственный технический университет john_shap@mail.ru, butenko@vstu.ru Данная работа посвящена классифицированию моделей представления знаний (МПЗ). В работе приводятся резуль таты анализа базовых МПЗ. Предлагаются классификационные шкалы для возможности системного исследования МПЗ.

Кратко рассматривается новая МПЗ, полученная с помощью нового сочетания свойств, отраженных в классификацион ных шкалах.

Ключевые слова: классифицирование, базовые модели представления знаний, (МПЗ), классификационные шкалы исследования МПЗ, семантическая, фреймовая, графовая, семиотическая, продукционная, логическая модель представ ления знаний.

E. A. Shapochkin, L. N. Butenko CONSTRUCTING OF THE SEARCH CLASSIFICATION OF MODEL OF KNOWLEDGE REPRESENTATION This document is dedicated to the classification of models of knowledge representation (MKR). It provides results of analy sis of basic MKR. Classification scales for systematic research of MKR are proposed. New MKR obtained with the new combi nation of attributes that are reflected in the classification scales is briefly described.

Classification, basic knowledge representation models, MKR, classification scales of MKR, semantic, frame, semiotic, pro duction, logic model of knowledge representation.

В связи с усложнением техносферы для ее вестные базовые модели. Целью настоящей ра описания необходимы адекватные модели боты является построение такой классифика представления знаний (МПЗ). В связи с этим ции существующих моделей представления актуальным является поиск новых МПЗ, кото- знаний, которая бы позволила сформировать рые бы превосходили по своим свойствам из- условия для синтеза новых МПЗ.

80 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ Для решения этой задачи был использован тания свойств, либо их отсутствие, свидетельст метод систематического покрытия поля, пред- вующее или о новизне или о невозможности их ложенный Цвикки [1]. Данный метод хорошо комбинирования. Достоинство метода состоит зарекомендовал себя при классифицировании. в том, что с помощью него можно осуществить Метод покрытия поля предписывает построить поиск новых сочетаний классифицируемых сеть знаний – таблицу сочетаний выбранных ха- свойств, и создать предпосылки для синтеза но рактеристическими свойств изучаемого объекта. вых знаний об изучаемом объекте.

Далее рекомендуется последовательно экстра- Результаты анализа базовых МПЗ представ полировать имеющиеся знания в неизученные лены в табл. 1–5. В данных таблицах отражены участки поля, стараясь перекрыть его полно- ключевые характеристики каждой модели, об стью. Это позволяет найти либо известные соче- щие для ее вариаций.

Таблица Функционально-морфологическое описание семантической модели представления знаний [2] Формальное представление модели: L=X, Y, Z X – Множество вершин. Вершины – понятия ПО – объекты, операции, события, явления;

Y – Множество дуг. Дуги – бинарный предикат с двумя аргументами – вершинами;

Морфологический состав Z – Множество условий прохождения по дугам [3] X – Отражение объектов предметной области;

Функциональный состав Y – Отражение связей предметной области;

Z – Определение условия соответствия компоненте X компоненты Y Проверка противоречи- Отсутствует вости Тип вывода Дедуктивный Таблица Функционально-морфологическое описание фреймовой модели представления знаний [2] Формальное представление модели: L=A, B, C A – Множество имен слотов;

B – Множество атрибутов слотов;

Морфологический состав C – Множество характеристик атрибутов слотов [3] A – Выделение объектов предметной области;

B – Выделение свойств объектов предметной области;

Функциональный состав C – Задание количественных характеристик свойств объектов предметной области Проверка противоречи- Отсутствует вости Тип вывода Дедуктивный Таблица Функционально-морфологическое описание семиотической модели представления знаний [4] Формальное представление модели: L=X, Y, Z, I X – Множество вершин. Вершины – понятия ПО – объекты, операции, события, явления;

Y – Множество дуг. Дуги – бинарный предикат с двумя аргументами – вершинами;

Морфологический состав Z – Множество условий прохождения по дугам;

I – Множество параметров адаптации X – Отражение объектов предметной области;

Y – Отражение связей предметной области;

Функциональный состав Z – Определение условия соответствия компоненте X компоненты Y;

I – Определение параметров адаптации объектов предметной области, что позволяет из менять X Y Z в зависимости от параметров адаптации Проверка противоречи- Логическая вости Тип вывода Дедуктивный ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ Таблица Функционально-морфологическое описание продукционной модели представления знаний [5] Формальное представление модели: L =N,Q, P, A = B,S Морфологический состав N – Имя продукционного правила;

Q – Сфера применения;

P – Предусловие применения с информацией об истинности и приоритетности продук ционного правила;

A = B – Продукционное правило;

S – Постусловие применения [3] Функциональный состав N – Идентификация продукции;

Q – Классификация продукций по принципу "уместности" для конкретной предметной области;

P – Связь продукции с уже существующими условиями предметной области, накоплен ными в модели;

A = B – Правило изменения отображения предметной области – приведение описываю щей ПО модели в состояние B из состояния A;

S – Изменение накопленных моделью условий предметной области осуществлением про дукции Проверка противоречи- Логическая вости Тип вывода Дедуктивный Таблица Функционально-морфологическое описание логической модели представления знаний [6] Формальное представление модели: L=T, S, A, P Морфологический состав T – Множество базовых элементов(символов, букв, слов);

S – Множество синтаксических правил(для создания новых Т);

A – Множество аксиом;

P – Семантические правила(для создания новых А) [3] Функциональный состав T – Выделение атомарных элементов концептов предметной области;

S – Создание новых и более сложных концептов предметной области;

A – Ограничения за рамки которых выходить нельзя;

P – Установление новых ограничений Проверка противоречи- Логическая вости Тип вывода Дедуктивный Полученная классификация предоставляет В результате анализа были выявлены сле базу для системного синтеза новых МПЗ. К при дующие основания классификации: А – Способ меру, воспользовавшись всего двумя шкалами отражения предметной области;

А1 – Выделение для метода систематического покрытия поля, объектов предметной области;

А2 – Выделение получаем результаты, представленные в табл. 6.

свойств объектов предметной области;

А3 – Вы Проведение анализа получившегося "поля деление правил изменения объектов предметной знаний" по выявленным классификационным области;

А4 – Выделение способов создания шкалам показало наличие большого количества элементов ПО;

Б – Способ организации связи "белых пятен" – неиспользуемых сочетаний вы между элементами в ПО;

Б1 – Связь с помощью бранных свойств моделей. Для дальнейшего син свойств и параметров;

Б2 – Связь с помощью теза МПЗ нужно будет исследовать эти "белые дуг и условий их прохождения;

Б3 – Наличие пятна" на предмет сочетаемости образующих их связи регулируется условиями, тип связи – про- свойств и области применения получаемой моде дукционными правилами;

Б4 – Связь по присут- ли. Одним из наиболее интересных примером та ствию элементов в семантических правилах;

В – ких сочетаний является элемент со следующим Проверка противоречивости;

В1 – Логическая;

набором свойств: [1А][4Б][1В][3Г][2Д]. Его син В2 – Отсутствует;

Г – Тип вывода;

Г1 – Дедук- тез, предположительно, является наиболее пер тивный;

Г2 – Индуктивный;

Г3 – Абдуктивный;

спективным по сравнению с остальными для Д – Адаптивность параметров морфологии мо- обработки многозначных понятий в задачах дели;

Д1 – Отсутствует;

Д2 – Параметры морфо- лингвистики и других трудно формализуемых логии модели адаптивны. предметных областях.

82 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ Таблица Пример классифицирования МПЗ по шкалам "отражение объектов предметной области" и "способ организации связи между элементами" Б1 – Связь с помо- Б2 – Связь с помо- Б3 – Наличие связи Б4 – Связь по при щью свойств и па- щью дуг и условий регулируется усло- сутствию элемен раметров их прохождения виями, тип связи – тов в семантиче продукционными ских правилах правилами А1 – Выделение объектов – Семантическая – ?

предметной области сеть, семиотическая модель А2 – Выделение свойств Фреймовая модель – – – объектов предметной об ласти А3 – Выделение правил – – Продукционная – изменения объектов модель предметной области А4 – Выделение способов – – – Логическая модель создания элементов ПО Аргументами в пользу этого тезиса высту- сообразность рассмотрения получившихся "бе пают абдуктивный тип вывода, позволющий лых пятен" была проиллюстрирована на при получать новые правдоподобные знания в от- мере специфики одного из сочетаний парамет личие от достоверных, получаемых за счет де- ров классификации. В дальнейшем планируется дуктивного вывода во всех базовых МПЗ и адап- осуществление синтеза морфологии реализую тивность параметров морфологии модели, что щей выбранную функциональность и продол позволяет перейти от статического представле- жение работы по повышению функционально ния ПО к динамическому. Целесообразность сти МПЗ.

такого перехода диктуется все отчетливее обо значающимся на сегодняшний день тяготением БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК предметных областей к динамизму отображае 1. Титов, В. Системно-морфологический подход в тех мой информации. Помимо этого данная МПЗ нике, науке, социальной сфере [электронный ресурс] / В. Ти позволит интенсифицировать субъектную часть тов. – 2006. – Режим доступа: http://www.metodolog.ru/ путем более гибкого управления адаптацией 00039/ 00039.html.

2. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллек модели – за счет того, что сами параметры туальных системах / В. Н. Вагин [и др.];

под ред. В. Н. Ваги адаптации будут не жестко заданными, а фор на. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. – 704 с.

мируемыми в ходе функционирования модели. 3. Мешалкин, В. П. Экспертные системы в химиче Еще одно выгодное отличие данной модели – ской технологии. Основы теории, опыт разработки и при возможность использования других типов ло- менения / В. П. Мешалкин;

под ред. В. П. Мешалкина;

М.:

гики помимо формальной Аристотелевской, т. к. Химия, 1995. – 368 с.

4. Головина, Е. Семиотические системы [электрон не все предметные области могут быть эффек ный ресурс] / Е. Головина. – 2006. – Режим доступа:

тивно описаны с помощью нее. http://www.inftech.webservis.ru/it/conference/scm/2000/sessi В рамках данной работы были выявлены on10/golovina.htm.

базовые модели представления знаний и осу- 5. Гаврилова, Т. А. Базы знаний интеллектуальных ществлен их анализ, позволивший сформули- систем: учебник / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. – СПб.: Питер, 2000. – 384 с.

ровать классификационные шкалы МПЗ. После 6. Палун, О. Исследование логических моделей пред построения "поля знаний" было обнаружено ставления знаний [электронный ресурс] / О. Палун. – 2006. – множество неиспользуемых сочетаний выбран- Режим доступа: snt-mmf.univer.kharkov.ua/files/stuff0/cs/ ных характеристическими свойств МПЗ. Целе- CSArticle8.doc.

УПРАВЛЕНИЕ В СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ УДК 658.149. А. Я. Башкарев*, Д. Ю. Нурулин*, С. А. Пташкин** ОРГАНИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫМИ ПРОЦЕССАМИ ВУЗА *Санкт-Петербургский государственный политехнический университет ** Федеральное агентство по образованию nurulin@acea.neva.ru В статье рассмотрены основные формы и этапы процесса коммерциализации научных результатов, получен ных в вузе. Проведен анализ эффективности использования существующих схем организации процесса коммерциализа ции научных результатов. Предложен комплекс мер, способных повысить эффективность их работы.


Ключевые слова: коммерциализация научных результатов, управление инновациями A. Y. Bashkarev, D. Y. Nurulin, S. A. Ptashkin ORGANIZATION OF UNIVERSITY INNOVATION PROCESS Main forms and steps of the process of scientific results commercialization are discussed in the article. Effectiveness of us ing of existing schemes for organization of the process of scientific results commercialization is analyzed. Complex of measures for their effectiveness raising is proposed.

The commercialization of research results, management of innovation.

Развитие инновационной деятельности в ву- Она подчиняется своим собственным законам, зах является важнейшей задачей, решение ко- которые отличаются от законов развития научно торой необходимо для повышения качества рабо- го процесса. Цели науки и бизнеса, а значит, кри ты российских университетов. Инновационная терии оценки результатов в науке и бизнесе – раз деятельность реализуется в виде совокупности личны. Источники и механизмы финансирования проектных стадий и этапов, обеспечивающих науки и бизнеса – различны. Наконец, требования взаимосвязь научного и производственного к квалификации и компетенциям научных со процессов [1]. Научная деятельность, наряду трудников и бизнесменов также различны.

с образовательной, традиционно является од- Следует подчеркнуть, что границы между ним из основных видов деятельности высшей инновационным процессом, а также наукой школы. Поэтому вузы достаточно хорошо при- и производством, достаточно условны (рис. 1).

способлены для выполнения фундаментальных Завершающие стадии НИОКР формально и прикладных научных исследований: отрабо- подчиняются законам управления научным про таны организационные формы научной дея- цессом. В то же время именно на этих стадиях тельности в вузах, осуществляется подготовка формируется потенциал коммерциализации на научных кадров в рамках аспирантуры и докто- учного достижения, а значит и потенциал для рантуры, развивается инфраструктура научных инновационной деятельности. Стадия подготов исследований, разработана система оценки на- ки производства инновационной продукции учных результатов и мотивации ученых. подчиняется законам управления инновацион Инновационная деятельность представляет ным процессом, однако если эта подготовка собой относительно новый вид деятельности для происходит в режиме реинжиниринга сущест высшей школы. По своей сути инновационная вующих бизнес-процессов, она не может не учи деятельность является разновидностью бизнеса. тывать законы действующего производства.

84 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ формы выполнения работ на различных ста Фундаментальные исследования (разработка идеи) диях перехода от научной идеи к инноваци Научный процесс онному бизнесу.

Прикладные исследования Сопоставление возможных организацион (обеспечение практической ных форм и этапов жизненного цикла иннова реализации идеи) ции приведено в табл. 1.

Разработка бизнес-идеи Научный потенциал российских вузов пре (исследование рынка и бизнес планирование) доставляет широкие возможности для осущест вления на их базе начальных этапов инноваци Инновационный Пилотный инновационный процесс онного процесса. Соответствующие этим этапам проект (проверка реализуемости бизнес-идеи) организационные формы (создание временного творческого коллектива и формирование спе Подготовка производства циализированного подразделения) широко инновационной продукции (инжиниринг или реинжиниринг применяются в практике работы вузов. Однако бизнес-процессов) Производственный на сегодняшний день вуз, как образовательное процесс учреждение, слабо приспособлен для осущест Выпуск инновационной продукции вления производственной и коммерческой дея тельности. Поэтому если проект коммерциали Рис. 1. Стадии научно-технического прогресса зации научных результатов ученых вуза в ходе его реализации дошел до этапа подготовки Несмотря на некоторую "размытость" производства инновационной продукции, неиз границ, этапы жизненного цикла инновации бежен переход к иным организационным фор имеют существенные различия в целях, за мам, связанным с созданием самостоятельного дачах, и методах реализации. Значит, раз юридического лица.

личными должны быть и организационные Таблица Стадии инновационного процесса и соответствующие им организационные формы Стадия инновационного Особенности инновационного Варианты организационных Мотивация выбора организаци процесса проекта форм онной формы Формирование и разви- Единичный проект без ти- Организация временного Минимум бюрократии и за тие научной идеи про- ражирования. коллектива под руково- трат времени на организацию екта, проверка ее реали- дством автора инноваци- работы коллектива в рамках зуемости онной идеи в составе вуза существующей структуры вуза Формирование бизнес- Определяется предметная Организация специализи- Небольшие затраты времени идеи, пилотный инно- область инновационной дея- рованного подразделения на решение бюрократических вационный проект тельности. (лаборатории, отдела, вопросов организации рабо НИИ) в составе универси- ты коллектива в составе вуза.

Небольшое число заказчи тета Возможность использования ков, неравномерность вход инфраструктуры, имиджа, ных финансовых потоков.

финансовых и других ресур сов вуза.

Подготовка производ- Наличие четко выделенной Организация самостоя- Полная самостоятельность в ства инновационной специализации (предметной тельного юридического сочетании с возможностью продукции (инжини- области) инновационной лица, тесно связанного с использования инфраструк ринг или реинжиниринг деятельности, которая тре- вузом туры, имиджа, финансовых и бизнес-процессов) бует особой научно- других ресурсов вуза.

технологической базы, зна- Возможность самореализа ний, административного или ции как лидера другого ресурса Организация производ- Портфель заказов, обеспечи- Организация полностью Независимость и максималь ства инновационной вающий устойчивый и отно- самостоятельного юриди- ная возможность самореали продукции сительно равномерный вход- ческого лица зации как лидера ной финансовый поток ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ На практике это реализуется посредством комплексного проекта, а малые фирмы решают создания учеными вуза предприятия, которое конкретные задачи в рамках проекта в соответ формально независимо от вуза. Фактически та- ствии со своей специализацией.

кая зависимость, как правило, существует, по- Именно этот вариант организации совмест скольку предприятие начинает свою работу, ной работы является обязательным в рамках используя интеллектуальную собственность, Федеральной целевой программы "Исследова которую получили его учредители в ходе своей ния и разработки по приоритетным направле профессиональной деятельности в рамках вуза. ниям развития научно-технологического ком Кроме того, занимаясь развитием своего пред- плекса России на 2007–2012 годы" в тех случа приятия, преподаватель или научный сотруд- ях, когда речь идет о проведении прикладных ник вуза часть своего интеллектуального и вре- разработок по коммерциализации высоких тех менного ресурса тратят не на развитие учебно- нологий.

го процесса, а на коммерческую деятельность, В а р и а н т б) реализуется в тех случаях, которая формально никак не влияет на финан- когда, например, для выполнения работы ма совые и другие рейтинговые показатели рабо- лому предприятию необходимо использование ты вуза. научно-лабораторной или технологической ба Следовательно, без соответствующих мер зы вуза. Для вуза этот вариант дает возмож управленческого характера существование та- ность повысить эффективность использования ких компаний может наносить прямой ущерб дорогостоящего и уникального оборудования.

потенциалу вуза, так как может происходить В а р и а н т в) является необходимым ус утечка квалифицированных кадров и интеллек- ловием для организации работ в рамках про туальной собственности вуза. граммы "ПУСК" Фонда содействия развитию Вместе с тем весь опыт высшего развития малых форм предприятий в научно-техни образования в России и за рубежом показывает, ческой сфере [3].

что требуемый уровень качества образования В а р и а н т ы г) и д) используются в тех может быть достигнут только при создании случаях, когда университету или малой компа системы тесного взаимодействия вуза с реаль- нии требуется получить доступ к инфраструк ным бизнесом. В современных условиях обра- туре или услугам партнера (например, исполь зование (по крайне мере, в области технических зование малой компанией компьютерных сетей наук) должно строиться на основе реальных вуза или оказание вузу услуг в области Интер проектов, востребованных рынком. Инноваци- нет-маркетинга и рекламы).

онная деятельность компаний, которые созданы учеными вуза, в наибольшей степени готова а). МП быть поставщиком таких проектов. Использо вание в образовательном процессе практиче- ……..

ВУЗ Заказчик ских знаний, полученных при управлении ком МП n панией, является естественным для преподава теля – учредителя этой компании. Анализ опыта б).

взаимодействия СПбГПУ с малыми инноваци- Заказчик МП ВУЗ онными фирмами показывает наличие серь езных возможностей для развития образова в). МП тельного, научного и инновационного про цессов в вузе [2]. Значит, необходимы меха- Заказчик низмы, которые позволили бы реализовать ВУЗ такие возможности.

Взаимодействие в треугольнике "заказчик г).

проекта – вуз – малое предприятие (МП)" мо- ВУЗ МП жет иметь различные варианты (рис. 2). С по зиций максимальной эффективности использо вания научного потенциала вуза наибольший д).

МП ВУЗ интерес представляет в а р и а н т а), когда вуз выступает в качестве основного исполнителя Рис. 3. Схемы взаимодействия вуза и малых предприятий 86 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ Таким образом, университет и компания в и других услуг вуза, при этом соотношение "це различных ситуациях могут выступать попере- на/качество" этих услуг и помещений сущест менно в качестве заказчика, исполнителя, соис- венно выше рыночных. Управляющие воздей полнителя или субподрядчика тех или иных ра- ствия органов власти также не всегда способст бот, взаимодействуя как партнеры – независи- вуют эффективной организации технопарка:


мые юридические лица. Чем больше таких существующие сегодня формальные процедуры партнеров будет у вуза, тем больше у него воз- сдачи в аренду помещений вуза, как государст можностей для участия в инновационном биз- венного предприятия, фактически создают несе. Поэтому, объективно, вуз должен быть барьер для нормальной работы малых фирм на заинтересован в развитии сети малых иннова- площадях вуза.

ционных фирм, которые взаимодействуют с ним Нерешенность этих и других вопросов при на регулярной основе. водит к тому, что вокруг вуза появляется боль В настоящее время наиболее часто органи- шое количество предприятий, формально никак зацией деятельности малых предприятий на ба- с ним не взаимодействующих, что наносит зе университета занимается технопарк при вузе. прямой вред его работе. Попытки администра Основная цель его создания – развитие пред- тивной борьбы с этим явлением малоэффек принимательства в научно-технической сфере. тивны. Они имеют смысл лишь в тех случаях, Фактически, это структура, призванная свести когда эти предприятия не занимаются наукоем вместе на одной территории ученых и предста- ким инновационным бизнесом, а лишь исполь вителей бизнеса. зуют материально-техническую базу вуза для Основные преимущества технопарка для выпуска рядовой продукции в своих коммерче сотрудников вуза – это работа по своей люби- ских интересах. Подобные ситуации должны мой специальности, достойная оплата, быстрый быть предметом внимания служб экономиче карьерный рост и перспектива открытия собст- ской безопасности вуза и не будут являться венного дела, непосредственная близость науч- предметом дальнейшего анализа.

но-технической базы родного университета. Из сказанного следует вывод: процесс соз Форматов технопарков существует множество, дания малых предприятий сотрудниками вуза однако неизменен общий принцип – это должна будет продолжаться, поскольку он отражает быть точка партнерства науки, бизнеса и госу- особенности этапов жизненного цикла иннова дарства. Наука, взаимодействуя с рынком, име- ционной продукции. Для обеспечения интере ет возможность актуализировать свои разра- сов вуза этот процесс желательно сделать от ботки. Бизнес получает консультационные ус- крытым и управляемым, а значит, в структуре луги научных учреждений, льготные условия вуза необходим орган управления, который бу размещения и доступную инфраструктуру. Для дет отвечать за этот процесс.

государства технопарки – эффективный инст- Сферой ответственности такого органа управ румент развития национального инновационно- ления должны быть вопросы, связанные с орга го потенциала, возможность создания дополни- низацией взаимодействия вуза с малыми инно тельных рабочих мест и получения дополни- вационными фирмами в рамках распределенного тельных налоговых отчислений от деятельно- технопарка. Основным отличием распределен сти создаваемых в рамках технопарка новых ного технопарка от традиционного технопарка малых предприятий. Принципиально важным в является территориальная распределенность организации технопарка является обеспечение входящих в него малых инновационных фирм.

баланса интересов всех заинтересованных сто- Для крупных вузов, каким является, например рон и устранение формальных барьеров, пре- СПбГПУ, эта распределенность отражает объ пятствующих его деятельности. К сожалению, ективно сложившуюся практику размещения на практике этот баланс далеко не всегда вы- кафедр и факультетов вуза в различных здани держивается. Нередки случаи, когда взаимо- ях, которые могут находиться на большом рас действие вуза с малым предприятием в рамках стоянии друг от друга.

технопарка ограничивается в а р и а н т о м д), Выделим основные задачи, решению кото при котором вуз получает лишь арендную пла- рых будет способствовать организация распре ту за предоставленные помещения. Встречают- деленного технопарка:

ся обратные ситуации, когда малое предпри- – сохранение и развитие кадрового потен ятие вынуждено оплачивать аренду помещений циала университета (возможность получения ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ сотрудниками дополнительного заработка без – введение налога на прибыль университе изменения основного характера работы);

тов при приобретении на внебюджетные сред – создание новых рабочих мест в инноваци- ства оборудования, оплаты услуг связи, комму онных структурах;

нальных расходов и т. д.;

– привлечение студентов к реальным науч- – запрет на получение кредитов в банках;

ным и инновационным проектам в рамках – запрет на предоставление поручительства учебного процесса;

и залога.

– повышение степени соответствия научно- Эти ограничения несколько снижают при технической и экспериментальной базы уни- влекательность идеи тесного сотрудничества верситета требованиям реального сектора эко- вуза и малых предприятий, однако уровень мо номики и развитие за счет этого качества учеб- тивации руководителей этих предприятий дос ного процесса в области технических наук;

таточно высок, особенно на стадии подготовки – повышение компетентности сотрудников производства инновационной продукции (см.

университета в области инновационного ме- табл. 1). Взаимодействуя с вузом в рамках рас неджмента путем вовлечения их в решение ре- пределенного технопарка, они могут осуществ альных задач инновационного бизнеса;

лять подготовку высококвалифицированных – создание условий для коммерциализации кадров для собственного бизнеса, использовать прикладных исследований университета, дове- развитую инфраструктуру вуза для собствен дения их результатов до товара, предлагаемого ных нужд и получать льготные условия разме на рынке наукоемкой продукции;

щения. Нередко такое сотрудничество пред – расширение возможностей выхода на вне- приятий и университетов приводит к образова бюджетные источники финансирования, вклю- нию специальных факультетов или кафедр, либо чая венчурный капитал;

происходит в основном в рамках уже сущест – усиление взаимодействия с регионом пу- вующего структурного подразделения вуза (от тем подключения к решению проблем развития дела или лаборатории). Наилучшим организа промышленности округа и города в целом;

ционным решением при этом является сочета – развитие кооперационных связей с други- ние функций руководителя подразделения вуза ми регионами России;

и малого предприятия у одного человека. В том – развитие международных связей при под- случае эффективность взаимодействия пред готовке и переподготовке специалистов в облас- приятия с вузом заметно вырастает, и если не ти наукоемкого предпринимательства, выполне- устраняются, то во многом упрощаются про нии совместных инновационных проектов;

блемы группового эгоизма, обеспечения балан – защита интеллектуальной собственности на са интересов сторон, защиты интеллектуальной создаваемую наукоемкую продукцию и услуги;

собственности и т. п.

– выход на международный рынок науко- Одной из проблем, препятствующих разви емкой продукции;

тию малых инновационных предприятий, явля Следует особо подчеркнуть значимость пе- ется низкий уровень их кооперации с крупными речисленных выше факторов для СПбГПУ с уче- промышленными компаниями. В то же время том развиваемой вузом политехнической сис- университет и его кафедры, как правило, имеют темы образования. развитие контакты с промышленными предпри Необходимо также выделить администра- ятиями региона. Возможность использования тивные, юридические и другие ограничения, таких связей для нужд участников распреде препятствующие активному развитию техно- ленного технопарка является дополнительным парков на сегодняшний день: стимулом для малых инновационных компа – запрет на участие университетов в акцио- ний, работающих в тесном контакте со струк нерных обществах;

турными подразделениями университета.

– запрет на приобретение и продажу цен- Обобщая сказанное, можно констатировать, ных бумаг;

что распределенный технопарк вуза является есте – запрет на открытие отдельных расчетных ственным организационным решением, способ счетов структурным подразделениям универси- ным в современных условиях повысить иннова тетов;

ционный потенциал российских университетов – казначейское исполнение внебюджетных и оказать положительное влияние на сохранение доходов;

в них квалифицированных научных кадров. Одна 88 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ Инновации в науке, образовании и производстве / ко формы и пути взаимодействия инновационных Сборник трудов СПбГТУ № 492 под ред. В. Г. Колосо компаний и вузов в рамках распределенного тех ва, И. Л. Туккеля. СПб: СПбГПУ, 2004, С.7–9.

нопарка требуют отдельного изучения и должны 2. Нурулин Ю. Р., Скворцова И. В. Развитие инфра являться объектом дальнейших исследований. структуры наукоемкого бизнеса в СПбГПУ. В кн.: Меж дународное сотрудничество в образовании и науке. Мате БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК риалы международной конференции 21–25 июня 2006 го да. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та. 2006, С. 130–137.

1. Федоров М. П., Башкарев А. Я, Нурулин Ю. Р. Раз 3. Электронный ресурс: www.fasie.ru.

витие инновационной инфраструктуры СПбГПУ. В кн.:

УДК [65.290+005.336.4]: Ю. М. Брумштейн, Д. А. Каргина, Н. И. Гуськова, Н. Н. Пугина КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТЬ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ КАПИТАЛ ВУЗОВ – АНАЛИЗ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ И ПОДХОДЫ К УПРАВЛЕНИЮ СТРУКТУРОЙ ЗАТРАТ Астраханский государственный университет brum2003@mail.ru Обоснована актуальность и значимость темы работы. Анализ конкурентной среды вузов выполнен в отношении ор ганизаций-конкурентов и направлений конкуренции. Предложены оригинальные формулы для оценки интенсивности конкуренции для вуза по направлениям его деятельности и для общей конкурентоспособности вуза. Подробно рассмот рена компонентная структура интеллектуального капитала вузов, включающая кадровый капитал, интеллектуальную собственность, маркетинговые активы. Показана специфика отдельных элементов интеллектуального капитала в случае вузов. Рассмотрены взаимосвязи между интеллектуальным капиталом и конкурентоспособностью вузов. Исследованы структура и некоторые модели управления затратами на сохранение и развитие интеллектуального капитала вузов.

Ключевые слова: Конкурентоспособность. Направления конкуренции. Вуз. Интеллектуальный капитал. Компонент ный анализ. Структура затрат. Управление затратами.

U. M. Brumshteyn, D. A. Kargina, N. I. Guskova, N. N. Pugina COMPETITIVENESS AND THE INTELLECTUAL CAPITAL OF UNIVERSITIES – THE ANALYSIS OF INTERRELATIONS AND APPROACHES TO MANAGEMENT OF EXPENSES STRUCTURE The urgency and the importance of the theme is justified. The analysis of the universities competitive environment is exe cuted concerning the organisations-competitors and competition directions. Original formulas for the university competition in tensity estimation in directions of its activity and for the university general competitiveness are offered. The component structure of the universities intellectual capital, including the personnel capital, intellectual property, marketing actives is considered in de tail. Specificity of separate elements of the intellectual capital in case of universities is shown. Interrelations between the intellec tual capital and universities competitiveness are considered. The structure and some models of expenses management for preser vation and development of the universities intellectual capital are investigated.

Competitiveness. Competition directions. University. The intellectual capital. The component analysis. Expenses structure.

Management of expenses.

ми организаций: другими вузами и филиалами Интеллектуальный капитал (ИК) – один из вузов;

средними специальными учебными заве важнейших факторов, обеспечивающих конку дениями;

автономными учебными центрами, рентоспособность (КС) деятельности вузов особенно работающими в сфере информацион России. Однако вопросы эффективности затрат ных технологий;

научно-исследовательскими на ИК вузов в существующих публикациях от и научно-производственными организациями – ражены слабо. Поэтому представляется акту академическими, ведомственными и пр.;

кор альным комплексное рассмотрение этой про порациями;

госструктурами и др. Основные ор блематики с формализацией подходов к оценке ганизации-конкуренты вуза обычно находятся влияния затрат на структуру и объемы ИК, как внутри региона. Важнейшие группы направле фактора КС вузов.

ний (объектов) конкуренции: контингент обу Конкурентная среда и конкурентоспособность чаемых (абитуриенты, студенты, аспиранты, вузов слушатели курсов и пр.);

сотрудники (препода ватели – штатные и совместители, научные ра В рамках своей деятельности конкретный ботники и пр.);

финансовые ресурсы (средства вуз может конкурировать с различными типа ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ Qi,j = 0 при одинаковых темпах изменения до бюджетного финансирования, в т. ч. целевые программы, хоздоговора, гранты, спонсорская ли рынка у вуза и "конкурирующих организа помощь);

места возможного трудоустройства ций i-го типа" (для нашего примера выпускников – особенно "по специальности";

i = i*, j = j * );

Qi,j 0 – если доля вуза по срав рынки для продажи объектов интеллектуальной собственности вуза;

здания и помещения, в т. ч. нению с конкурентами сокращается быстрее или растет медленнее;

Qi,j 0 если доля вуза растет временно переданные вузу и пр.

Представим условия конкурентной среды быстрее, или уменьшается медленнее. Пусть для вуза в виде матрицы [ Di(,kj) ] – матрица долей рынка по направлениям [ K i, j ]i =1... I, j =1... J (1) j = 1...J для конкурирующих организаций типов где: I, J – количества учитываемых типов ор i = 1...I, а для вуза вектор долей рынка по этим ганизаций и направлений конкуренции;

K i, j – же направлениям – [ D (v ) ]. Примем оценка "интенсивности конкуренции" [1] для j конкретного сочетания ( i, j ). Коэффициенты Qi, j = T j( v ) Ti ( k ) (4),j в [K ] могут быть оценены экспертно [2] или ( ) T j( v ) = D (j v ), (t + t ) D (j v ), (t ) / t ;

расчетом. Например, пусть вуз предполагает = (D )/ t ( k ), ( t + t ) Ti ( k ) Di(,kj), (t ) (5) осуществлять набор абитуриентов ( j = j * ) по,j i, j {D } "С" специальностям в количествах { c }c=1...C, I (v ) + Di(,kj) = 1 (6) i j =1... J а конкурирующие "M" вузов и филиалов i = где T j( v ), Ti ( k ) – темпы изменения долей рынка (i = i* ) – в количествах [ Am,c ]m =1...M,c =1...C. Ко-,j для вуза и конкурентов за период от t до t + t личества абитуриентов, желающих поступить (размерность компонент [Q] – "1/единицу вре на эти специальности в регионе – {Vс }c=1...C.

мени"). Среднее значение по j-му столбцу [Q] Тогда K i *, j * упрощенно оценим как характеризует усредненную конкурентоспо собность вуза по сравнению с другими типами C C K i *, j * = (Yc K ( c ) ) / Yc ;

организаций по j-му направлению, а среднее по c =1 c = ) ( i-й строке – усредненную конкурентоспособ M (с) = max 1.0 Vc /(Yc + Am, c );

0.

K (2) ность вуза в сравнении c i-м типом организации m = по всем "J" направлениям. Обобщение таких В (2) не учитываются: доли бюджетных оценок возможно с использованием взвешенно мест;

стоимости платного обучения;

качество го усреднения (учитывающего "важность" от и сложность обучения;

ранги предпочтений, дельных компонент), однако обоснование весо если заявления поданы одновременно на раз ные специальности/в разные вузы пр. вых коэффициентов требует специального ана Под КС понимается [1] способность выдер- лиза. Коэффициенты Qi, j в основном опреде живать конкуренцию по сравнению с условия ляются соотношениями (по сравнению ми, предлагаемыми другими организациями.

конкурентами): общего имиджа вуза;

качества По аналогии с (1) компоненты КС вуза можно обучения с позиций потребителей [1];

уровня представить в виде матрицы ми оплаты за обучение студентов и аспирантов;

[Qi, j ]i =1...I, j =1... J (3) зарплатами сотрудников и пр. При этом ИК Для получения [Qi,j ] могут использоваться прямо влияет, по крайней мере, на первые два показателя. Примем: совокупность значений экспертные оценки [2], т. к. методы прямого факторов, влияющих на конкурентоспособ расчета в литературе не отражены (по крайней ность конкретного вуза, есть {Fn( v ) }n =1... N, а мере, для вузов). Опишем подход к оценке Qi, j средние значения этих факторов для организа через реальные или прогнозные изменения во ций-конкурентов i-го типа – {S ni ) }n =1... N ;

изме ( времени долей вуза на рынке по сравнению с кон курентами – на примере долей от общего нение значения одного из факторов Fn(v ) для ву числа абитуриентов, поступивших в вуз в ре за может вести к изменению более чем одного гионе. С учетом возможных изменений объема элемента Qi, j ;

изменения {Fn(v ) } не влияют на рынка для сочетания i, j логично иметь:

90 ИЗВЕСТИЯ ВолгГТУ венном отношении для вузов преобладают объ величины {S ni ) }i =1... I. При небольших отличиях ( екты АП. Их номенклатура была подробно рас {Fn( v ), S ni ) } ( в парах можно принять линейную смотрена в [5] и при этом выделено 19 под модель групп объектов. По количествам среди них ( ) N преобладают научные публикации (статьи, мо Qi, j = i, j, n * ( Fn( v ) S ni ) ) ( (7) нографии и пр.) и учебно-методические разра n = где [i, j, n ] описывают "силы" влияния n-го фак- ботки. После введения ВАКом России списка "ваковских журналов" фактически произошло тора на конкурентоспособность вуза по j-му категорирование публикаций, хотя по закону направлению относительно i-го типа организа АП возникают "независимо от достоинств и ций. Коэффициенты [ ] могут быть оценены назначения произведения" (ст..1259, п. 1 ГК РФ).

экспертно или (с определенными оговорками) Особо отметим "программы для ЭВМ" и "базы по экспериментально-статистическим данным.

данных", для которых необходима регистрация В общем виде оценки силы влияний каждо в Роспатенте как средство подтверждения прав го из факторов на другие факторы в наборе ИС, если предполагается распространение та {Fn( v ) }n =1... N можно представить в виде матрицы ких объектов на платной основе. Вузы, особенно... F1( v ) / FNv ) ( 1 готовящие артистов-исполнителей, могут быть правообладателями и в отношении объектов [ ] = (8).........

смежных прав. Для вузов появление таких объ F / F (v ) (v )... N ектов косвенно стимулируется увеличением Если же такого влияния нет, то (8) вырож- количества внутривузовских телевизионных дается в единичную матрицу. центров, театров-студий и пр. Для объектов ПП (патенты на изобретения, полезные модели, Компонентная структура промышленные образцы) в большинстве вузов интеллектуального капитала вузов преобладает создание полезных моделей. Се Принято считать [3], что ИК организации лекционные достижения (сорта растений, поро состоит из трех групп компонент: (С1) кадро- ды животных) принадлежат, как правило, лишь вого капитала;

(С2) интеллектуальной собст- вузам сельскохозяйственного направления. Од венности (ИС);

(С3) маркетинговых активов. нако в ст. 1410 ГК РФ для селекционных дос В "С1" важнейшая составляющая – "человече- тижений используется формулировка не только ские активы", которая для вуза включает: про- "…создано, выведено…", но и "… выявлено…", фессиональные знания и навыки сотрудников что потенциально расширяет круг авторов таких (штатных и совместителей);

накопленный опыт достижений. Понятие "ноу-хау" первоначально преподавания и научных исследований;

ученые применялось к "секретам производства" – про степени и звания персонала;

его личные дело- мышленного, сельскохозяйственного и пр. Одна вые и научные связи;

полученные гранты;



Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 7 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.