📄Работа №45066
Тема: РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АЛГОРИТМА АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДИНАМИКИ НАУКОМЕТРИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РЕЦЕНЗИРУЕМЫХ ЖУРНАЛОВ
Тип работы
Дипломные работы, ВКР
Предмет
информатика
Объем:
55 листов
Год:
2018
Просмотров:
217
4840
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ 5
ВВЕДЕНИЕ 6
1 ИССЛЕДОВАНИЕ ОБЛАСТИ НАУКОМЕТРИИ 7
1.1 НАУКОМЕТРИЯ И ЕЁ ПОКАЗАТЕЛИ 7
1.1.1 Наукометрические показатели 7
1.1.2 Недостатки показателей 10
1.2 НАУКОМЕТРИЧЕСКИЕ БАЗЫ ДАННЫХ И СОПУТСТВУЮЩИЕ АНАЛИТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ 11
1.3 МЕТОДОЛОГИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 13
1.4 ВЫВОД ПО ГЛАВЕ 15
2 ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ 16
2.1 ЦЕЛИ СИСТЕМЫ 16
2.2 МОДУЛИ СИСТЕМЫ 16
2.2.1 Модуль редактирования входных данных 17
2.2.2 Модуль сбора данных 17
2.2.3 Модуль прогнозирования данных 17
2.2.4 Модуль визуализации данных и сохранения отчетов 20
2.3 ВЫВОД ПО ГЛАВЕ 21
3 РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ 22
3.1 ОБОСНОВАНИЕ ВЫБОРА ИНСТРУМЕНТОВ РАЗРАБОТКИ 22
3.2 СИСТЕМНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ 23
3.3 РАЗРАБОТКА ГРАФИЧЕСКОГО ИНТЕРФЕЙСА 23
3.4 РАЗРАБОТКА МОДУЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 25
3.4.1 Преобразование нечеткой модели в нейро-нечеткую сеть 27
3.4.2 Применение пакета Fuzzy Logic Toolbox для построения ННС 29
3.5 ВЫВОД ПО ГЛАВЕ 33
4 ТЕСТИРОВАНИЕ РАЗРАБОТАННОЙ СИСТЕМЫ 34
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 40
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 41
ПРИЛОЖЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 6
1 ИССЛЕДОВАНИЕ ОБЛАСТИ НАУКОМЕТРИИ 7
1.1 НАУКОМЕТРИЯ И ЕЁ ПОКАЗАТЕЛИ 7
1.1.1 Наукометрические показатели 7
1.1.2 Недостатки показателей 10
1.2 НАУКОМЕТРИЧЕСКИЕ БАЗЫ ДАННЫХ И СОПУТСТВУЮЩИЕ АНАЛИТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ 11
1.3 МЕТОДОЛОГИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 13
1.4 ВЫВОД ПО ГЛАВЕ 15
2 ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ 16
2.1 ЦЕЛИ СИСТЕМЫ 16
2.2 МОДУЛИ СИСТЕМЫ 16
2.2.1 Модуль редактирования входных данных 17
2.2.2 Модуль сбора данных 17
2.2.3 Модуль прогнозирования данных 17
2.2.4 Модуль визуализации данных и сохранения отчетов 20
2.3 ВЫВОД ПО ГЛАВЕ 21
3 РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ 22
3.1 ОБОСНОВАНИЕ ВЫБОРА ИНСТРУМЕНТОВ РАЗРАБОТКИ 22
3.2 СИСТЕМНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ 23
3.3 РАЗРАБОТКА ГРАФИЧЕСКОГО ИНТЕРФЕЙСА 23
3.4 РАЗРАБОТКА МОДУЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 25
3.4.1 Преобразование нечеткой модели в нейро-нечеткую сеть 27
3.4.2 Применение пакета Fuzzy Logic Toolbox для построения ННС 29
3.5 ВЫВОД ПО ГЛАВЕ 33
4 ТЕСТИРОВАНИЕ РАЗРАБОТАННОЙ СИСТЕМЫ 34
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 40
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 41
ПРИЛОЖЕНИЕ
📖 Введение
Наукометрические показатели на сегодняшний день активно используются в научном сообществе для оценки эффективности отдельных ученых или организаций в различных целях. Например, для финансирования в виде грантов, присуждения премий или ученых степеней. Чтобы созданная научная работа после публикации приобрела известность в профессиональном сообществе и получила некоторый отклик в виде ссылок на работу (например, цитат), необходимо не только правильно её оформить в соответствии с требованиями издательства, но и тщательно заниматься отслеживанием рейтингов журналов, в которых они планируют публиковать свои работы. Таким образом, вопрос «Где и в какой форме лучше публиковать свои исследования?» неизбежно начинает волновать всех молодых, а также состоявшихся учёных. Существует множество программ для анализа наукометрических показателей журналов либо ученых. Однако, нет программ для прогнозирования их динамики. Это обусловлено тем, что нет четкого алгоритма, в том числе математических формул, законов физики решения данной проблемы.
Цель работы: Программная реализация алгоритма анализа и модуля прогнозирования.
Задачи:
- Исследовать методики оценки научной деятельности и применяемые метрики;
- Исследовать инструменты анализа в наукометрии и сформулировать требования к разрабатываемой системе;
- Исследовать методы прогнозирования показателей журналов
- Реализовать интеграцию наукометрических данных по базам цитирования РИНЦ, SciVerse Scopus, Web of Science;
- Разработать прогнозирование динамики наукометрических показателей рецензируемых журналов.
Решаемые в работе задачи могут быть полезными и применены на практике.
Цель работы: Программная реализация алгоритма анализа и модуля прогнозирования.
Задачи:
- Исследовать методики оценки научной деятельности и применяемые метрики;
- Исследовать инструменты анализа в наукометрии и сформулировать требования к разрабатываемой системе;
- Исследовать методы прогнозирования показателей журналов
- Реализовать интеграцию наукометрических данных по базам цитирования РИНЦ, SciVerse Scopus, Web of Science;
- Разработать прогнозирование динамики наукометрических показателей рецензируемых журналов.
Решаемые в работе задачи могут быть полезными и применены на практике.
✅ Заключение
Преимуществами разработанной системы являются:
прогнозирование показателей журналов - ценный материал для тех, кто занимается наукой;
подобной программы нет в использовании;
в системе предлагается набор основных общепринятых в отрасли и простых в интерпретации метрик, тем самым позволяет пользователю широкую оценку научной эффективности;
мощь и интуитивная простота нечеткой логики как методологии разрешения проблем гарантирует ее успешное использование во встроенных системах контроля и анализа информации. При этом происходит подключение человеческой интуиции и опыта оператора.
К недостаткам системы можно отнести отсутствие стандартной методики конструирования нечетких систем и невозможность математического анализа нечетких систем существующими методами.
Данная система будет полезна для поддержки процесса принятия решений по оптимизации научно-исследовательской деятельности.
Результаты работы:
1) Исследованы методики оценки научной деятельности и применяемые метрики;
2) Исследованы инструменты анализа в наукометрии и сформулированы требования к разрабатываемой системе;
3) Исследованы и выбраны методы прогнозирования показателей журналов;
4) Реализована интеграция наукометрических данных по базам цитирования РИНЦ, SciVerse Scopus, Web of Science;
5) Разработан алгоритм анализа и прогнозирования динамики
наукометрических показателей журналов.
прогнозирование показателей журналов - ценный материал для тех, кто занимается наукой;
подобной программы нет в использовании;
в системе предлагается набор основных общепринятых в отрасли и простых в интерпретации метрик, тем самым позволяет пользователю широкую оценку научной эффективности;
мощь и интуитивная простота нечеткой логики как методологии разрешения проблем гарантирует ее успешное использование во встроенных системах контроля и анализа информации. При этом происходит подключение человеческой интуиции и опыта оператора.
К недостаткам системы можно отнести отсутствие стандартной методики конструирования нечетких систем и невозможность математического анализа нечетких систем существующими методами.
Данная система будет полезна для поддержки процесса принятия решений по оптимизации научно-исследовательской деятельности.
Результаты работы:
1) Исследованы методики оценки научной деятельности и применяемые метрики;
2) Исследованы инструменты анализа в наукометрии и сформулированы требования к разрабатываемой системе;
3) Исследованы и выбраны методы прогнозирования показателей журналов;
4) Реализована интеграция наукометрических данных по базам цитирования РИНЦ, SciVerse Scopus, Web of Science;
5) Разработан алгоритм анализа и прогнозирования динамики
наукометрических показателей журналов.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.