Система анализа, обработки и оценки разнородной информации Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 65.012.123

СИСТЕМА АНАЛИЗА, ОБРАБОТКИ И ОЦЕНКИ РАЗНОРОДНОЙ ИНФОРМАЦИИ1

В. А. Васильев, Н. В. Добрынина

THE SYSTEM FOR ANALYSIS, PROCESSING AND EVALUATION OF HETEROGENEOUS INFORMATION

V. A. Vasiljev, N. V. Dobrynina

Аннотация. Актуальность и цели. В последние годы задачи преобразования, анализа, управления и обработки информации, поступающей из различных источников, собираемой и создаваемой в процессе функционирования сложных технических, экономических и социальных систем, приобрели актуальное значение. Цель данного исследования - разработка системы, позволяющей производить комплексную критериальную оценку разнородной информации, на основе которой можно было бы осуществлять более качественное управление, контроль и диагностику объекта исследования. Материалы и методы. Реализация задач достигается за счет использования новых алгоритмов обработки разнородной информации, сокращения количества лиц, участвующих в процессе обработки, сокращения временных затрат. Работа системы основана на новом способе оценки информации, анализ данных осуществляется в едином информационном пространстве с учетом критерия управляемости данных. Результаты. В работе описана модель преобразования информации в сложной системе. Предложено представлять разнородную информацию в виде числовых значений информационных показателей групп и номеров уровней групп и с их помощью определять показатель эффективности функционирования исследуемого объекта. В качестве примера рассмотрена оценка информации об инновационном потенциале научно-производственного предприятия. Полученные данные позволяют объективно оценить текущее состояние объекта и принять необходимые меры по повышению эффективности его функционирования. Выводы. Разработанная структура системы может найти применение в области анализа, обработки и оценки разнородной информации о функционировании систем вне зависимости от их назначения, целей, решаемых задач и сложности. В качестве объекта управления, контроля и диагностики может быть сложная техническая, экономическая и социальная система.

Ключевые слова: система анализа, оценка информации, оценка эффективности, оценка функционирования системы.

Abstract. Background. In recent years, the challenges of conversion, analysis, management and processing of information coming from different sources, collected and created in the process of functioning of complex technical, economic and social facilities has become urgent. The purpose of this investigation was to develop a system that allows you to perform a comprehensive assessment criteria-based heterogeneous information, which could be implemented better management, control and diagnostics. Materials and methods. The implementation of the tasks was achieved through the use of new algorithms for processing of heterogeneous information, with the reduction of the number of persons involved in the process of information processing, reduce time costs. The system is based on a new method of evaluating information; data analysis is carried out in a single information space with the criterion of manageability data. Results. The paper describes a model transfor-

1 Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации (госзадание, код проекта 1267).

mation of information in complex system. It was suggested to present heterogeneous information in the form of numerical values of the information indices of groups and numbers of levels of groups and to determine the efficiency index of functioning of the investigated object on that base. As an example, the evaluation of information about the innovation potential of research and production enterprise is represented. The obtained data allow to evaluate objectively the current state of the object and to take the necessary efforts to improve the efficiency of its performance. Conclusions. The structure of the system, can find application in the field of analysis, processing and evaluation of various information about the status of implementation of systems, regardless of their purpose, goals, tasks and complexity. As the object of control, control and diagnostics can be a complex technical, economic and social system.

Key words: system analysis, assessment information, performance evaluation, evaluation of functioning of the system.

Введение

Под системой обработки информации понимается совокупность средств и методов получения и преобразования информации, позволяющая на основе исходных данных получить совокупность выходных показателей, необходимых для анализа, контроля, планирования, управления. Создание систем преобразования, анализа, управления и обработки информации, позволяющих осуществлять комплексную оценку различного рода информации, поступающей из различных источников, собираемой и создаваемой в процессе функционирования сложных технических, экономических и социальных систем, является весьма актуальной проблемой [1-3].

Для решения задач управления, контроля и диагностики при наличии разнородной (количественной и качественной) информации об объекте (технической, экономической и социальной системы) целесообразно иметь обобщающий критерий системы показателей. Для этого могут быть использованы разнообразные способы «свертки» показателей, т.е. построение различных обобщающих показателей, например аддитивных и мультипликативных. При решении задач оценки функционирования такого объекта, как научно-производственное предприятие, в качестве обобщающего критерия системы показателей следует использовать уровень инновационного потенциала. Для этого требуется комплексная оценка информационных показателей системы: финансового состояния, интеллектуального обеспечения, качества кадров, производственно-технологического потока, корпоративной организации, инновационной культуры, инновационной восприимчивости [4, 5]. Определение оптимальных или рациональных характеристик информации производится, как правило, с использованием показателей и критериев эффективности, учитывающих структурные и функциональные особенности системы.

1. Описание проблематики в рассматриваемой области исследования

Анализ литературных и патентных источников информации [6-10] позволил сделать вывод о том, что для повышения эффективности функционирования систем анализа, обработки и оценки информации требуется разработка новых и совершенствование существующих систем.

В данной работе ставилась и решалась задача разработки системы, позволяющей производить комплексную критериальную оценку разнородной

информации, на основе которой можно было бы осуществлять более качественное управление, контроль и диагностику за счет:

- новой последовательности действий, позволяющей уменьшать размерность информационных показателей ситуаций, приводить их к относительным единицам, вычислять на их основе обобщенные информационные показатели, ранжировать их по характеристическим уровням, вычислять критерии эффективности функционирования системы для текущей ситуации;

- сокращения количества лиц, принимающих решения (ЛПР), до одного, исключения необходимости контроля за своевременностью принятия решений множеством ЛПР, исключения необходимости расчета весовых коэффициентов по мнению /-го ЛПР, исключения расчетов определения вероятности своевременности правильного принятия решения, повышения наглядности отображения информации о результатах оценки текущего состояния системы (путем ранжирования по уровням информационных показателей ситуаций);

- уменьшения временных затрат и объема требуемых вычислительных ресурсов и памяти путем сокращения размерности (избыточности) информационных показателей ситуаций и количества вычислений, повышения объективности оценки информации.

2. Описание разработанной системы анализа, обработки и оценки разнородной информации

Логическая схема разработанной системы оценки информации представлена на рис. 1, где знаками О обозначены входы системы, а О - связь между элементами. В системе используется новый способ оценки информации.

Необходимые исходные данные записываются в запоминающие устройства в виде массивов переменных и постоянных значений информационных показателей ситуаций.

Для принятия решения о состоянии системы после записи информации в запоминающие устройства уменьшается размерность данных с помощью факторного и корреляционного анализа, приводятся информационные показатели V, для каждой /-ситуации к относительным единицам с использованием шкал по формуле

[0; 20),V,- е (-~;/2,), [20; 40), V, е /,; ^, + 20и,), V, = \ [40; 60), V, е [12, + 20и,, 12, + 40и,), ] = 1М, (1)

[60; 80), V, е /, *40и,, ,), [80; 100], v1 е [/4,;-),

где V, - значение информационного показателя ,-й ситуации; /2, - нормативное значение информационного показателя, соответствующего второму уровню (низкому значению); /4, - нормативное значение информационного показателя, соответствующего четвертому уровню (высокому значению). Здесь шаг интервала шкалы приведения

и, =• 2:, , = Щ (2)

20'

а-

А[тхИ]

ЗУ вариантов решения

XX

В[т]

о—н

ЗУ ситуаций

I

О,

он

ЗУ результатов опроса ЛПР

/у

ЗУ шкал приведения информационные показателей к относительным единицам

Блок уменьшения размерности информационные показателей ситуаций

л п

о—►

ЗУ количества обобщенные информационные показателей

XX

о-^

ЗУ количества ситуаций

XX

о

сь-н

ЗУ количества направлений связи

XX

^ ^ ^ ^ ^ ^

Блок управления работой устройства

■о

ЗУ допустимого времени реализаций решений

хх

о—►

ЗУ итогов реализаций решений

XX

Блок оценки времени реализации решений

-ю

Рис. 1. Логическая схема системы оценки информации (начало)

в-<0-

<0-

<о

&

р -

к

I

А,

□

I

Блок анализа соответствия решений и ситуаций

I

С

Блок отображения

(лереыйуровень,Рг 5 [0;2С[) влюрай урии&къ. е [20; 41X1 трвпиВгееаам/. Р< е ЯГ: ч&таертьтй уроа&нъ, € [СО; 'ЛМ пяшнйнвиснь Р, € [60; 100]

Я:

_ 1.1 I ЛИЦ ИИ |||||| инДйни»

О. «ИИ я

^ -Ъг=лСЧ' 4 = 1.0.

Рис. 1. Логическая схема системы оценки информации (окончание)

Следующим шагом работы системы является определение обобщенных информационных показателей ситуаций Р./ по группам заданных показателей состояния системы, после чего для каждой группы вычисляется характеристический уровень по формуле

первый уровень, Р1 е [0; 20), второй уровень, Р1 е [20; 40), Х1 = \ третий уровень, Р. е [40; 60), (3)

четвертый уровень, Р1 е [60; 80), пятый уровень, Р1 е [80; 100],

где X. - характерный уровень группы показателей состояния системы.

Здесь

РР =

У Му

1=1 1

М 1-М

(4)

где Р{ - приведенное значение группы показателей состояния системы (обобщенный информационный показатель ситуации).

После получения значения всех показателей группы вычисляется показатель эффективности функционирования системы по формуле

К

эффект

^ 1 РР . (360 У=22 РР "1§1П

1 Ридеал2" ЯП

360

П

100% =

Р 2п

1 идеал "

100%

(5)

где Ридеал - максимально возможное значение информационного показателя ситуации по шкале приведенных значений (Ридеал = 100); п - количество обобщенных информационных показателей.

Следующим шагом анализируется соответствие вариантов решений и ситуаций, затем информация о ситуации отображается на экране блока отображения.

После определяются вероятность правильно принятых решений и вероятность своевременной реализации принятых решений, затем определяется значение показателя эффективности управления, отображается на экране блока отображения, затем полученная информация анализируется.

3. Пример оценки инновационного потенциала научного предприятия, описание полученных результатов

Ниже приведены результаты оценки инновационного потенциала научно-производственного приборостроительного предприятия с использованием разработанного способа оценки информации.

В табл. 1 приведены числовые значения информационных показателей в относительных единицах (максимальное возможное значение - 100 отн. ед.) и порядковые номера уровней групп информационных показателей (от 1 до 5), полученные с применением описанного способа оценки информации.

Таблица 1

Значения и уровни групп информационных показателей, определяющих инновационный потенциал научно-производственного приборостроительного предприятия

Информационный показатель группы Значение, отн. ед. Уровень (из пяти)

Финансовый потенциал 50 Третий уровень

Интеллектуальный потенциал 61 Четвертый уровень

Организационно-управленческий потенциал 40 Второй уровень

Маркетинговый потенциал 42 Второй уровень

Информационно-методическое обеспечение 70 Четвертый уровень

Внешний инновационный климат 66 Четвертый уровень

Материально-технический потенциал 45 Второй уровень

Инновационная культура предприятия 50 Третий уровень

По числовым значениям групп и номерам уровней информационных показателей инновационного потенциала, приведенным в табл. 1, можно делать вывод о достаточности или недостаточности определенного показателя группы, исходя из заданных требований.

Как видно из табл. 1, выбранный для исследования объект - научно-производственное приборостроительное предприятие - на момент оценки информации обладал относительно низким значением организационно-управленческого потенциала, требовалось его повышение. Вторым уровнем развития характеризовался маркетинговый потенциал, организационно-управленческий потенциал, потенциал материально-технической базы; третьим уровнем (допустимым) - инновационная культура предприятия и финансовый потенциал. Четвертым уровнем развития обладали интеллектуальный потенциал, информационно-методическое обеспечение, внешний инновационный климат. Для полноценного инновационного развития и конкурентной борьбы предприятию необходимо повысить свои ключевые показатели до допустимого третьего уровня, а лучше до четвертого или пятого уровней.

Расчет информационных показателей групп, определяющих инновационный потенциал научно-производственного приборостроительного предприятия, необходимо осуществлять на основе фактических результатов деятельности предприятия в разные промежутки времени. В свою очередь, периодичность проведения данных расчетов позволит своевременно выявлять резервы, разрабатывать направления их использования на основе конкретизации инновационных целей и в конечном итоге построить в рамках предприятия стратегию развития инновационного потенциала.

При этом развитие инновационного потенциала предприятия должно рассматриваться как сложный ряд нескольких видов деятельности, т.е. новая идея усваивается посредством последовательного прохождения взаимосвязанных этапов исследования, разработки и принятия управленческих решений [10].

Показатель эффективности функционирования исследованного объекта (системы - научно-производственное приборостроительное предприятие), рассчитанный по формуле (5) с использованием данных табл. 1, имеет значение:

Приведенный пример иллюстрирует работу системы и показывает возможность ее использования для оценки информации об объекте, которым может быть любая техническая, экономическая и социальная система.

Достоинством предлагаемой системы оценки информации является то, что с ее помощью можно оценивать как количественную, так и качественную информацию. Разнородная информация оценивается и представляется в виде

Заключение

числовых значений информационных показателей групп и номеров уровней групп, а показатель эффективности функционирования исследуемого объекта в целом определяется из значений информационных показателей групп. Такая система оценки информации для решения задач управления, контроля и диагностики может найти применение в области анализа, обработки и оценки информации о функционировании технических, экономических и социальных систем вне зависимости от их назначения, целей, решаемых задач и сложности.

Список литературы

1. VasiFev, V. A. Information Resource of Recording Solid-State Structures / V. A. Va-siFev // Measurement Techniques. - 2002. - Vol. 47. - № 7. - P. 706-709.

2. Васильев, В. А. Принципы построения моделей приборов и систем / В. А. Васильев // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2003. -№ 6. - С. 40-45.

3. Добрынина, Н. В. Оценка инновационного потенциала научно-промышленного предприятия с применением гибридных экспертных систем / Н. В. Добрынина // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2015. - № 9. -С. 49-53.

4. Добрынина, Н. В. Оценка инновационного потенциала предприятия на основе нечетко-множественных описаний / Н. В. Добрынина // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2015. - № 10. - С. 51-54.

5. Добрынина, Н. В. Применение статистического и эконометрического анализа для выявления системных связей нечетко-множественной модели оценки инновационного потенциала предприятия / Н. В. Добрынина // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2015. - № 8. - С. 53-58.

6. Пат. 2207621 Российская Федерация, С1. Устройство для оценки эффективности алгоритмического обеспечения / Бурба А. А., Макаров А. В., Хрипунов С. П. - За-явл. 11.03.2002 ; опубл. 27.06.2003, Бюл. № 18.

7. Пат. 2158955 Российская Федерация, С1. Устройство для выбора рациональных решений / Бурба А. А., Хрипунов С. П., Третьяков Д. Б. - Заявл. 17.04.2000 ; опубл. 10.11.2000, Бюл. № 31.

8. Пат. 2326442 Российская Федерация, С1. Способ оценки эффективности управления и устройство для его осуществления / Селифанов В. А., Селифанов В. В. -Заявл. 24.01.2007 ; опубл. 10.06.2008, Бюл. № 16.

9. Володин, В. М. Показатели состояния системы менеджмента качества государственного университета / В. М. Володин, Г. В. Суровицкая // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Общественные науки. - 2010. - № 3. -С. 126-135.

10. Ломовцева, О. А. Инструментарий измерения экономической эффективности инновационного потенциала / О. А. Ломовцева, С. В. Кочетков // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Сер.: История. Политология. Экономика. Информатика. - 2010. - № 19-1 - С. 56-64.

Васильев Валерий Анатольевич доктор технических наук, профессор, кафедра приборостроения, Пензенский государственный университет E-mail: opto@bk.ru

Vasiljev Valery Anatolyevich doctor of technical sciences, professor, sub-department of instrument engineering, Penza State University

Добрынина Наталья Владимировна Dobrynina Natalia Vladimirovna

аспирантка, postgraduate student,

Пензенский государственный университет Penza State University E-mail: dobrynnv@yandex.ru

УДК 65.012.123 Васильев, В. А.

Система анализа, обработки и оценки разнородной информации / В. А. Васильев, Н. В. Добрынина // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. - 2016. - № 1 (17). - С. 224-232.