Метод логико-вычислительной обработки данных химической и нефтехимической промышленности России на основе продукций и миварной сети правил для управления инновационными ресурсами

Для анализа инновационного развития предприятий химической и нефтехимической промышленности России требуется обрабатывать большие объемы информации. Анализ особенностей и специфики управления инновационными ресурсами химической и нефтехимической промышленности России выявил следующие характерные черты: многообразие инновационной деятельности; различные инновационные индикаторы; нечеткость части показателей инновационного развития; необходимость использования разнообразных «срезов, сечений» и т.п. (по регионам, по отраслям, по годам и т.д.) – явная многомерность представления данных о предметной области; масштабируемость; различные формы представления результатов для принятия решений; использование качественных (балльных) показателей; много аспектов оценки инновационных ресурсов. Кроме того, нужно принимать мотивированные решения в рамках эффективной инновационной политики развития отрасли и отдельных промышленных предприятий, что обосновывает многоуровневость представления данных и их анализа, а также вариабельность и необходимость эволюционного развития представлений о предметной области. При проведении финансово-экономического анализа требуется решать сложные вычислительные задачи.

Необходимо учесть важность прогнозирования развития предприятий и отрасли в целом и возможность обобщения данной научной проблемы для решения аналогичных задач во всей экономике России. Таким образом, для достижения цели нужно осуществлять достаточно сложную и многоуровневую вычислительную обработку данных вместе с реализацией сложной логики расчетов и принятия решений. Возникает проблема осуществления логико-вычислительной обработки данных в масштабе времени, близком к реальному. Как известно, большинство исследователей считает, что логические задачи носят переборный характер и сложны для вычислений. Учитывая большой набор параметров для логической обработки, получаем, что фактически необходимо провести новое концептуальное проектирование баз данных и правил для управления инновационными ресурсами.

Для решения этой крупной научной проблемы предлагается многомерная эволюционная прикладная автоматизированная информационная система (МЭПАИС) поддержки принятия решений для управления инновационными ресурсами (УИР) химической и нефтехимической промышленности (ХНП) России. Фактически, МЭПАИС УИР

ХНП – это экспертная система для управления инновациями в ХНП России. Проведенный поиск показал, что для ее создания требуется использовать миварные базы данных и правил.

Логико-вычислительная обработка информации

Для решения многих практических задач применения информационных систем и процессов требуется проводить как логическую, так и вычислительную обработку данных. Исторически так сложилось, что области логического вывода и вычислительной обработки развивались самостоятельно и успешно решали различные классы задач. В некотором смысле, даже существовало противоречие между этими разными подходами.

В настоящее время возникли более сложные и комплексные задачи. С другой стороны, возможности современных компьютеров также значительно увеличились, во многом даже стали качественно новыми. Надо признать, что сложные комплексные задачи существовали всегда, но ранее не было адекватных методов их решения. Таким образом, существует серьезная научная проблема: разработка теоретических основ построения прикладных автоматизированных информационных систем поддержки принятия

решений (АИСППР) на основе комплексной и многоаспектной оценки текущего состояния и перспектив развития различных предметных областей в целях эффективного управления существующими ресурсами и достижения поставленных целей. Отметим, что термин АИСППР во многом аналогичен применяемому ранее термину «экспертные системы».

Если проводить аналогию с человеком, то наш разум одновременно решает и логические, и вычислительные, и логико-вычислительные задачи. Что же мешает нам в 21 веке автоматизировать эти процессы? В данной статье показано, что новые методы обработки информации позволяют снять многие ограничения и выполнять комплексную логико-вычислительную обработку данных на основе продукций и миварной логической сети правил. Для этого нужно разработать единый метод логико-вычислительной обработки для решения достаточно большого класса сложных научных и практических задач.

Прежде всего, необходимо провести анализ существовавших ранее подходов к решению различных классов задач и оценить их ограничения.