МЕТОДИКА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НАУЧНОЙ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ НА ОСНОВЕ ГРАФОСЕМАНТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
https://doi.org/10.34023/2313-6383-2014-0-9-47-55
Аннотация
В данной работе рассматриваются варианты решения (посредством использования математико-статистического инструментария) задачи моделирования научных предметных областей и прогнозирования их состояния. Представлены методики графосемантического моделирования научных предметных областей и прогнозирования их состояния на основе имитационного моделирования. В качестве примера приводится модель предметной области научных проектов, поддержанных Российским гуманитарным научным фондом (РГНФ) в 2010-2013 гг. Приведены результаты прогнозирования состояния предметной области на 2014 г.
Об авторах
Владимир Николаевич Афанасьев
Оренбургский государственный университет
Россия
Россия
Дмитрий Александрович Баранов
Оренбургский государственный университет
Россия
Россия
Ирина Валерьевна Влацкая
Оренбургский государственный университет
Россия
Россия
Список литературы
1. Gampbell P. Escape from the impact factor // Ethics in Science and Environmental Politics. 2008. Vol. 8. P. 5-7.
2. Lawrence P.A. Lost in publication: how measurement harms science // Ethics in Science and Environmental Politics. 2008. Vol. 8. P. 9-11.
3. Белоусов К.И. Теория и методология полиструктурного синтеза текста. - М.: Флинта, 2009. - 216 с.
4. Белоусов К.И., Зелянская Н.Л., Баранов Д.А. Концептуально гипертекстовая модель управления контентом в ИС «Семограф» // Вестник ОГУ. 2012. Т. 11, № 147. С. 56-61.
5. Математическая формализация метода графосемантического моделирования: Техника и технология: новые перспективы развития / Материалы VIII Международной научно-практической конференции; исполн.: Д.А. Баранов. - М.: 2013. - С. 70-78.
6. Применение графосемантического моделирования для анализа предметных областей агентов научного производства (на примере журнала «Вопросы экономики») / В.Н. Афанасьев, Д.А. Баранов, И.В. Влацкая, Д.А. Ичкинеева // Вестник ОГУ. 2013. Т. 9. № 158. С. 161169
7. Семограф. URL: http://new.semograf.com (дата обращения: 4.08.2013). [Semograf. URL: http://new.semograf.com (Accessed: 04.08.2013)].
8. Система графосемантического моделирования / Д.А. Баранов, К.И. Белоусов, И.В. Влацкая, Н.Л. Зелянская. - М.: Свидетельство о государственной регистрации в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ № 20111617192 от 15.09.2011.
9. Проекты, поддержанные РГНФ. URL: http://www.rfh.ru/index.php/en/grant/isintegr (дата обращения 08.04.2014)
10. Белоусов К.И., Баранов Д.А., Зелянская Н.Л. Научный коллектив и его предметные области (К вопросу о методах эффективного планирования научной деятельности) // Научно-техническая информация. 2014. № 4. С. 13-26.
11. Kaymak u., setnes M. Extended fuzzy clustering algorithms // Erasmus Research Institute of Management. -2000. - 24 p.
12. Лукьянов В.С., Слесарев Г.В. Проектирование компьютерных сетей методами имитационного моделирования. - Волгоград, 2001. - 72 c.
13. Вероятностный подход к графосемантическому моделированию: «Формирование основных направлений развития современной статистики и эконометрики» / Материалы I Международной научной конференции; исполн.: Дмитрий Александрович Баранов. -Оренбург, 2013. С. 166-175
14. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 344 c.
15. Swanson D.A., Tayman J., Bryan T.M. MAPE-R: a rescaled measure of accuracy for cross-sectional forecasts // Journal of Population Research. 2011. Vol. 28. P. 225-243.
16. Самарский А.А., Гулин А.В. Численные методы. - М.: Наука, 1989. - 432 c.
17. Волков Е.А. Численные методы. - М.: Наука, 1987. - 248 c.
Рецензия
Для цитирования:
Афанасьев В.Н., Баранов Д.А., Влацкая И.В. МЕТОДИКА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НАУЧНОЙ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ НА ОСНОВЕ ГРАФОСЕМАНТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ. Вопросы статистики. 2014;(9):47-55. https://doi.org/10.34023/2313-6383-2014-0-9-47-55
For citation:
Afanas’Ev V., Baranov D., Vlatskaya I. GRAPHOSEMANTIC MODELING TECHNIQUE FOR THE SCIENTIFIC DOMAINS. Voprosy statistiki. 2014;(9):47-55. (In Russ.) https://doi.org/10.34023/2313-6383-2014-0-9-47-55
Просмотров:
403
Послать статью по эл. почте 