Метод формирования критериальных оценок морфологических признаков технических систем

Цель работы заключается в разработке метода формирования критериальных оценок морфологических признаков технических систем на основе анализа тенденций, выявленных в патентном массиве. Одним из распространенных способов генерации новых технических решений или усовершенствования функциональной структуры технической системы является процедура морфологического синтеза. Для оценки нового синтезированного технического решения актуальным подходом является применение критериальных оценок составляющих его морфологических признаков (технических функций элементов системы). В результате применения методов извлечения технических функций в формате DGH («Действие» - «Объект» - «Ограничение») из русскоязычных патентов и в формате SAO («Субъект» - «Действие» - «Объект») из англоязычных патентов формируется терм-документная матрица. Содержимое терм-документной матрицы модернизируется на основе разработанного алгоритма сравнения технических функций, использующего статистический анализ патентного массива с помощью технологии Word2Vec (выявление контекстных синонимов). Разработан метод формирования критериальных оценок технических функций на основе патентных трендов, выявленных посредством кластеризации патентного массива на основе терм-документной матрицы. Сформирован метод определения критериальной оценки значимости технической функции в будущем временном периоде посредством прогнозирования временных рядов на базе метода ARIMA.

1. Коробкин Д.М., Фоменков С.А., Колесников С.А Метод синтеза функциональной структуры новых технических решений на основе данных патентных массивов. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019;7(2):135-148

2. Коробкин Д.М., Фоменков С.А., Колесников С.Г. Метод верификации синтезированной функциональной структуры посредством построения физического принципа действия технической системы. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019;7(2):97-109.

3. Шабанов Д.В., Коробкин Д.М., Фоменков С.А., Колесников С.Г. Формирование матрицы "физические эффекты - технические функции" на основе данных анализа патентных массивов. Математические методы в технике и технологиях - ММТТ. 2019;7:94-99

4. Korobkin D., Fomenkov S., Kolesnikov S., Lobeyko V., Golovanchikov A. Modification of physical effect model for the synthesis of the physical operation principles of technical system. Communications in Computer and Information Science (см. в книгах). 2015; 535:367-377.

5. Korobkin D.M., Fomenkov S.A., Kolesnikov S.G., Golovanchikov A.B. Technical function discovery in patent databases for generating innovative solutions. В сборнике: Proceedings of the International Conferences on ICT, Society, and Human Beings 2016, Web Based Communities and Social Media 2016, Big Data Analytics, Data Mining and Computational Intelligence 2016 and Theory and Practice in Modern Computing 2016 - Part of the Multi Conference on Computer Science and Information Systems 2016. 2016:241-245.

6. Korobkin D.M., Vasiliev S.S., Fomenkov S.A., Lobeyko V.I. Extraction of structural elements of inventions from russian-language patents. В сборнике: Multi Conference on Computer Science and Information Systems, MCCSIS 2019 - Proceedings of the International Conferences on Big Data Analytics, Data Mining and Computational Intelligence 2019 and Theory and Practice in Modern Computing 2019. 4. 2019:159-166

7. Kharitonov A., Korobkin D., Fomenkov S., Kolesnikov S. Extraction of morphological features of technical systems from russian patent. В сборнике: CEUR Workshop Proceedings. IS 2019 - Proceedings of the 14th International Conference on Interactive Systems: Problems of Human-Computer Interaction. 2019:205-213.

8. Serge, Sonfack. Word2Vec how it works. 2019. DOI: 10.13140/RG.2.2.12524.51844.

9. Zhang, Meng & Li, Wei & Zhang, Bo. A Novel Method to Solve the Separation Problem of LDA. 2020. DOI: 10.1007/978-3-030-46931-3_6.

10. Sanjoyo, Sanjoyo. ARMA ARIMA ARCA GARCH. 2020. DOI: 10.13140/RG.2.2.29139.81445.