Применение математического моделирования в инновационной деятельности
Соловьев Д.Б.1,2
, Кузора С.С.1![]()
1 Дальневосточный федеральный университет, Россия, Москва
2 Владивостокский филиал Российской таможенной академии, Россия, Москва
Скачать PDF | Загрузок: 63 | Цитирований: 17
Статья в журнале
Креативная экономика (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 13, Номер 4 (Апрель 2019)
Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=38211974
Цитирований: 17 по состоянию на 30.01.2024
Аннотация:
В статье рассматривается математическое моделирование как инструмент, способный обосновать управленческие решения в инновационной деятельности, его преимущества и недостатки применения в современной экономике. На основе существующих проблем организации мероприятий инновационной деятельности, предложено сосредоточиться на проведении агитации потенциальных участников. В работе определено соотношение критерий/вес по которому определяется эффективность агитации. Выполнено исследование по применению математического моделирования с целью прогнозирования количества участников для привлечения в инновационную детальность. Продемонстрирован успешный опыт апробации разработанной математической модели на мероприятиях Дальневосточного представительства фонда «Сколково». Проведенное исследование может заинтересовать специалистов, задействованных в организации инновационной деятельности.
Ключевые слова: математическое моделирование, оценка инновационной деятельности, инновационные процессы, прогнозирование инновационной деятельности
JEL-классификация: O31, O33, O32
Источники:
2. Кузнецов В.В., Крайнюков А Н. Концепции инновационного развития на базе системного подхода // Инновационная деятельность. – 2007. – № 4.
Дынкин А.А., Иванова Н.И. и др. Инновационная экономика. / 2-е издание. Монография. - М.: Наука , 2004. – 352 с.
4. Соловьев Д.Б., Кузора С.С., Меркушева А.Е. Математическая модель оценки эффективности инновационного хаба // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2018. – № 3. – С. 3-10.
5. Соловьев Д.Б., Кузора С.С., Меркушева А Е. Использование алгоритмов нечеткого вывода для предварительной оценки участников при кластерном подходе // Инновации. – 2018. – № 5(235). – С. 77-81.
6. Сергеев В.М., Алексеенкова Е.С., Нечаев В.Д. Типология моделей инновационного развития // Полития: АНАЛИЗ. ХРОНИКА. ПРОГНОЗ (ЖУРНАЛ ПОЛИТИЧЕСКОЙ ФИЛОСОФИИ И СОЦИОЛОГИИ ПОЛИТИКИ). – 2008. – № 4. – С. 6-22.
7. Hakkarainen K. The innovation funnel fallacy // International Journal of Innovation Science. – 2014.
8. Bonazzi F., Zilber M. Innovation and business model: a case study about integration of innovation funnel and business model canvas // Review of business management. – 2014. – № 53. – С. 616-637.
9. Coenen T., Ranaivoson H., Ballon P. Tool support for the Open Business Model Innovative funnel // Conference Paper. – 2010. – № 1.
10. Bris G., Yannou B., Attias D. A categorization of innovation funnels of companies as a way to better make conscious agility and permeability // Conference Paper. – 2013.
11. Зверев А.В. Государственная поддержка инновационной деятельности // Вестник Финансового университета. – 2008. – № 4.
Щепина И.Н. Инновационная деятельность на региональном уровне : типы поведения регионов и их устойчивость. / Монография. - Воронеж: Издательско-полиграфический центр Воронежского государственного университет, 2012. – 162 с.
Шатунова Ю.В. Государственное регулирование инновационной деятельности. , 2008.
14. Ицковиц Г.В. Модель тройной спирали // Инновационная Россия. – 2011. – № 4.
15. Дежина И.Г., Киселева В.В. Институт экономики переходного периода // Государство, наука и бизнес в инновационной системе России. – 2008.
16. Козлова Ж.М. Проблемы становления национальной инновационной системы в России // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2011. – № 2(20). – С. 17-21.
17. Мельников О.Н., Шувалов В.Н. Инновационная активность как фактор повышения конкурентоспособности предприятия // Российское предпринимательство. – 2009. – № 9.
Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. - СПб. : БХВ-Петербург, 2005. – 736 с.
Laеcio Carvalho de Barros, Rodney C.B., Weldon Lodwick. Studies in Fuzziness and Soft Computing. , 2016.
20. Sodiya A.S., Onashoga S.A., Oladunjoye B.A. Threat modeling using fuzzy logic paradigm // Informing Science. – 2007. – № 4.
Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. - М.: Мир, 1976. – 166 с.
Горькавый М.А., Горькавый А.И. Интеллектуальные системы в задачах управления техническими и организационно-технологическими процессами. / Учебное пособие. - Комсомольск-на-Амуре : ФГБОУ ВО «КнАГТУ», 2016. – 117 с.
23. Andina D., Fukushima K. Neuroengineering: from Neurosciences to Computations // International Journal of Neural Systems. – 2018. – № 5. – doi: 10.1142/s0129065718030016.
Дальневосточное представительство фонда «Сколково». [Электронный ресурс]. URL: http://sk.ru/foundation/fareast.
Дальневосточный федеральный университет (ДВФУ). [Электронный ресурс]. URL: https://www.dvfu.ru.
Страница обновлена: 05.08.2025 в 20:43:22
Download PDF | Downloads: 63 | Citations: 17
Application of mathematical modeling in innovative activity
Solovyev D.B., Kuzora S.S.Journal paper
Creative Economy (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Volume 13, Number 4 (April 2019)
Abstract:
The article deals with mathematical modeling as a tool that can justify management decisions in innovation, its advantages and disadvantages of application in the modern economy. On the basis of the existing problems of organization of innovative activities, it is proposed to focus on campaigning potential participants. We determined the ratio of criterion/weight which is determined by the efficiency of agitation. A study on the use of mathematical modeling to predict the number of participants to attract innovative detail was conducted. The successful experience of testing the developed mathematical model at the events of the Far Eastern representative office of the SKOLKOVO Foundation is demonstrated. The study may be of interest to specialists involved in the organization of innovation.
Keywords: innovative processes, assessment of innovation, mathematical modeling, forecasting of innovative activity
JEL-classification: O31, O33, O32

Россия, Москва