ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЧИСЛА КРИТЕРИЕВ ЭКСПЕРТНОГО РЕЙТИНГОВАНИЯ ОБЪЕКТОВ АНАЛИЗА ИНФОРМАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОФИЛЯ

  • Авторы: Барзов А.А.1, Корнеева В.М.2, Феофанов А.Н.3, Корнеев И.С.2
  • Учреждения:
    1. Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова
    2. Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
    3. Московский государственный технологический университет «Станкин»
  • Выпуск: № 1 (27) (2025)
  • Страницы: 36-43
  • Раздел: Управление в организационных системах
  • URL: https://journal-vniispk.ru/2658-3488/article/view/362002
  • ID: 362002

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Целью работы является определение функциональной связи между качеством процедуры рейтингования трудноформализуемых объектов анализа (ТOA), к которым относятся инновационные предложения информационно-технологического профиля, и числом используемых для этого оценочных критериев. Причем содержание данных критериев рассматривается как необходимое условие результативности процедуры рейтингования ТОА, а их формализовано-обоснованное количество представляет собой достаточное условие для её эффективного выполнения. Задачи работы состоят в моделировании вероятностной достоверности процедуры критериально-экспертного оценивания (КЭО) предиктивного рейтинга ТОА и выявления вза-имосвязей между ее идентификационными параметрами. При этом данную алгоритмизированную процедуру КЭО различных ТОА, к которым относится предиктивное качество инноваций, следует рассматривать как значимое слагаемое современных информационных технологий, в которых всё шире используются функцио-нально-креативные возможности нейросетей. Это положение представляет собой основную перспективу развития, предлагаемого в статье квалиметрического подхода к рейтингованию ТОА. Методы исследования основаны на аппарате прикладной квалиметрии ТОА и теории надежности сложных систем. Это обеспечило возможность получения аналитическим путём соотношения между совокупностью, условных ковариаций единичных количественных значений критериев оценивания и коэффициентов их влияния на итоговый рейтинг ТОА, например, прогнозируемый уровень потенциала результативности реализации конкретного инновацион-но-технологического предложения. Новым основным результатом исследования является определение функциональной зависимости вероятностной достоверности процедуры рейтингования от информационности используемых оценочных критериев и их общего числа. Полученное общее вероятностное соотношение позволило связать в единый функционально-вероятностный комплекс прогнозируемого достоверность процедуры КЭО с информационной содержательностью применяемых оценочных критериев и их общим числом. С ис-пользованием принципа Парето данное соотношение преобразовано в расчетную зависимость, по которой реалистично определение конкретного числа оценочных критериев в зависимости только от требования к их надежности – вероятности адекватного представления соответствующей характеристики качества рейтингуемого ТОА. Приведены типовые примеры расчета достаточного числа оценочных критериев при раз-личном уровне требований к их содержательной адекватности. Это позволяет количественно формализовать структуру рейтингования ТОА, к которой относятся различные инновации информационно-технологического содержания.

Об авторах

Александр Александрович Барзов

Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова

Вера Михайловна Корнеева

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана

Александр Николаевич Феофанов

Московский государственный технологический университет «Станкин»

Email: feofanov.fan1@yandex.ru
кафедра "Инженерная графика", доктор технических наук

Иван Сергеевич Корнеев

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана

Список литературы

  1. Квалиметрия в машиностроении / Р.М. Хва-стунов, А.Н. Феофанов и др. – М.: Изд-во «Экзамен», 2008. – 278 с.
  2. Хвастунов Р.М., Корнеева В.М., Феофанов А.Н. Сущность и возможности квалиметрического анализа // Стандарты и качество. – 2007. – №9. – С. 70-73.
  3. Экспертные методы оценки в квалиметрии машиностроения / Р.М. Хвастунов, О.И. Ягелло и др. М.: АНО «Технонефтегаз», 2002. – 142 с.
  4. Барзов А.А., Корнеева В.М., Корнеев С.С. Экспертное обоснование применения ультраструйного способа определения дефектности структуры неоднородных материалов // Сварочное производство. – 2022. – № 2. – С. 55-60.
  5. Вероятностное моделирование процедуры экспертно-аналитического анализа качества иннова-ций // А.А. Барзов, В.М. Корнеева и др. // Технология машиностроения. – 2018. – №10 (196). – С. 63-69.
  6. Андрианов Ю.М., Субетто А.И. Квалиметрия в приборостроении и машиностроении. – Ленинград: Машиностроение, 1990. – 225 с.
  7. Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений. – М.: Патент, 1996. – 271 с.
  8. Феофанов А.Н., Гришина Т.Г., Шохрина Н.В. Анализ экспертных оценок в механизмах назначения приоритетных технических характеристик изделий // Технология машиностроения. – 2016. – №8 (170). – С. 63-66.
  9. Кини Р.А., Райфа Х. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения: пер. с англ. М.: Радио и связь, 1981. – 560 с.
  10. Половко А.М., Гуров С.В. Основные теории надежности. Практикум. 2-е изд., перераб. и доп., Санкт-Петербург.: БХВ- Петербург, 2006. – 704 с.
  11. Масштабный фактор / А.А. Барзов, А.И. Денчик и др. – М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, Физи-ческий факультет, 2022. – 226 с.
  12. Барзов А.А., Корнеева В.М., Корнеев С.С. Вероятностное моделирование функциональной вариативности диаграммы Парето на основе анализа масштабного фактора // Качество и жизнь. – 2021. – №4 (32). – С.16-21.
  13. Пичкалев А.В. Обобщенная функция желательности Харрингтона для сравнительного анализа технических средств // Исследования наукограда. – 2012. – №1 (1). – С. 25-28.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).