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
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.
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.
