Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Vezetéstudományi Intézet. Doktori Iskola. Egyetemi tanár A közgazdaságtudományok kandidátusa

Miskolci Egyetem | Gazdaságtudományi Kar | Vezetéstudományi Intézet DOKTORI ISKOLA NEVE:

Vállalkozáselmélet és Gyakorlat Doktori Iskola

DOKTORI ISKOLA VEZETŐJE:

Dr. Szintay István, C.Sc. Egyetemi tanár A közgazdaságtudományok kandidátusa

TUDOMÁNYOS VEZETŐ:

Dr. Szakály Dezső, C.Sc. Egyetemi docens A közgazdaságtudományok kandidátusa

2

3

Tartalomjegyzék ......................................................................................................................... 4 Ábrák jegyzéke ........................................................................................................................... 8 Táblázatok jegyzéke ................................................................................................................. 11 A dolgozatban alkalmazott jelölések........................................................................................ 13 A dolgozat új és újszerű megállapításai ................................................................................... 14 Ajánlás ...................................................................................................................................... 15 Összefoglaló ............................................................................................................................. 17 Summary .................................................................................................................................. 18 Bevezetés .................................................................................................................................. 19 1. Témaválasztás, kutatási kérdések ................................................................................. 19 2. Téma tudományterületi elhelyezése a problémamegközelítési mód szerint ................ 20 a) Pozitivista paradigma ............................................................................................ 21 b) Számítástudomány és matematika......................................................................... 22 c) Logika .................................................................................................................... 23 d) Statisztika .............................................................................................................. 24 e) Közgazdaságtan ..................................................................................................... 25 3. Vizsgálat menete és módszerek, a dolgozat szerkezete................................................ 25 I. Problémafelvetés .......................................................................................................... 28 1. Innovációs potenciál mérése a klasszikus kutatói gyakorlatban .................................. 28 a) Egyszerű mutatószámokon alapuló mérés ............................................................ 30 b) Viszonyszámokon alapuló elemzések ................................................................... 32 c) Korrelációs számításokon alapuló módszerek ...................................................... 32 d) Összetett, regresszión alapuló módszerek ............................................................. 32 2. Módszertani problémák a klasszikus társadalomtudományi modellezésben ............... 33 a) Modellalkotási kívánalmak ................................................................................... 33 b) Korlátozó feltételek ............................................................................................... 34 c) Szakértői rendszerek tervezési nehézségei ............................................................ 36 II. Az értekezés célja ......................................................................................................... 38 1. A kutatás hipotézisei..................................................................................................... 38 III. Intelligens rendszerek: robusztus modellezés .............................................................. 41 1. Robusztus modellezés .................................................................................................. 42 2. Neurális rendszerek ...................................................................................................... 42 a) Neuron ................................................................................................................... 43 b) Neurális hálózatok csoportosítása ......................................................................... 45 c) Neurális rendszerek gazdasági alkalmazásai ......................................................... 46 Előrejelzés, idősorok kezelése, összetett osztályozási feladatok ................................. 48 Önszervező térképek .................................................................................................... 50 d) Neurális rendszerek előnyei, hátrányai ................................................................. 50 3. Fuzzy rendszerek .......................................................................................................... 51 a) Társadalomtudományi rendszermodellezés .......................................................... 51 b) A klasszikus és a deviáns logika ismérvei............................................................. 52 c) A fuzzy logika ....................................................................................................... 53 d) Az általánosított modus ponens ............................................................................. 54 e) Szakértői rendszerek.............................................................................................. 55 4

Klasszikus irányítási rendszerek és szakértői rendszerek ............................................ 55 Fuzzy szakértői rendszerek .......................................................................................... 56 f) A rendszer alkalmazási területei............................................................................ 58 g) Fuzzy rendszerek hátrányai ................................................................................... 59 4. Hibrid alkalmazások ..................................................................................................... 60 a) A kombinálás alapja .............................................................................................. 61 b) Neuralizált fuzzy rendszerek ................................................................................. 63 c) Gazdasági alkalmazások........................................................................................ 64 5. Következtetések ............................................................................................................ 67 IV. Mikroszintű innovációs potenciál becslése neuralizált fuzzy rendszerrel .................... 69 1. Mintavétel – statisztikai mintaillesztés......................................................................... 69 2. Reprezentativitás – a becslés érvényessége .................................................................. 70 3. A becslés paraméterei ................................................................................................... 72 a) Független változók ................................................................................................ 72 b) Függő változó ........................................................................................................ 83 c) Következtetések..................................................................................................... 84 4. Modellépítés ................................................................................................................. 85 a) Alkalmazott teljesítményindexek .......................................................................... 85 Determinációs együttható ............................................................................................. 85 Reziduális négyzetösszeg ............................................................................................. 86 Átlagos négyzetes hiba ................................................................................................. 86 Előrejelzési intervallum számítás ................................................................................. 86 Szeparációs és rangsorolási statisztikák ....................................................................... 86 Becsült pseudo valószínűségek eloszlása ..................................................................... 87 Helytelen becslések aránya .......................................................................................... 87 Relatív hiba .................................................................................................................. 87 b) Adatelőkészítés és feldolgozás .............................................................................. 87 c) Diszkrét függő változós modellek ......................................................................... 90 Innovációs potenciál becslése neuralizált fuzzy rendszerrel ........................................ 90 Innovációs potenciál becslése neurális hálóval ............................................................ 93 Belső nyomású és piaci húzó innovációk elkülönített becslése neuralizált fuzzy rendszerrel .......................................................................................................... 98 Belső nyomású és piaci húzó innovációk elkülönített becslése neurális hálóval ........................................................................................................................ 103 d) Folytonos függő változós modellek .................................................................... 111 Innovációs potenciál becslése neuralizált fuzzy rendszerrel ...................................... 111 Innovációs potenciál becslése neurális hálóval .......................................................... 114 Belső nyomású és piaci húzó innovációk elkülönített becslése neuralizált fuzzy rendszerrel ........................................................................................................ 117 Belső nyomású és piaci húzó innovációk elkülönített becslése neurális hálóval ........................................................................................................................ 123 V. Modellek tesztelés ...................................................................................................... 129 1. Tesztelés regressziós modellel – közvetlen összehasonlítás ...................................... 129 2. Tesztelés véletlen zajjal: modellreprodukció zajos megfigyeléssel ........................... 133 a) MEC-DEC elemzés – MEC-DEC mátrix ............................................................ 138 b) Következtetések................................................................................................... 141 VI. Következtetések, összegzés ........................................................................................ 142 5

1. Következtetések .......................................................................................................... 142 2. Összefoglalás .............................................................................................................. 143 Irodalomjegyzék ..................................................................................................................... 145 A szerző publikációi ............................................................................................................... 163 Nemzetközi, szakmailag jegyzett folyóiratban megjelent cikkek ...................................... 163 Országos, szakmailag jegyzett folyóiratban megjelent cikkek .......................................... 163 Miskolci Egyetemen kívüli konferencia-kiadványok ........................................................ 163 Miskolci Egyetem által kiadott konferencia-kiadványok ................................................... 164 Mellékletek ............................................................................................................................. 165 1. Neurális hálók ............................................................................................................. 165 a) Az általános neuron modell ................................................................................. 165 b) McCulloch-Pitts neuron ...................................................................................... 167 c) Diszkét és folytonos perceptron .......................................................................... 167 d) A rétegek száma .................................................................................................. 168 e) Rétegek közti kapcsolatok ................................................................................... 168 f) Rétegen belüli kapcsolatok .................................................................................. 169 g) Az információfeldolgozás iránya ........................................................................ 170 h) Előrecsatolt hálózatok ......................................................................................... 171 i) Neurális hálózatok tanulása ................................................................................. 172 2. Fuzzy rendszerek ........................................................................................................ 175 a) Fuzzy halmazok ................................................................................................... 175 b) Fuzzy rendszerek ................................................................................................. 175 c) Fuzzy propozíciók és implikációk ....................................................................... 176 d) Fuzzy tagsági modifikátorok ............................................................................... 176 3. A kutatás folyamata .................................................................................................... 178 4. A mintában szereplő vállalatok .................................................................................. 180 5. Mintavételhez használt kérdőív .................................................................................. 183 6. Diszkrét függő változós neurofuzzy modell innovációs potenciál becslésére kiegészítő adatok ........................................................................................................ 186 a) A rendszer tagsági függvényei ............................................................................ 186 b) Rejtett rétegek összetétele ................................................................................... 189 c) A rendszer által generált szabályok ..................................................................... 195 7. Diszkrét függő változós neurofuzzy modell belső nyomású innovációs potenciál becslésére - kiegészítő adatok ..................................................................... 198 a) A rendszer tagsági függvényei ............................................................................ 198 b) Rejtett rétegek összetétele ................................................................................... 200 c) A rendszer által generáltszabályok ...................................................................... 204 8. Diszkrét függő változós neurofuzzy modell piaci húzó innovációs potenciál becslésére - kiegészítő adatok .................................................................................... 206 a) A rendszer tagsági függvényei ............................................................................ 206 b) Rejtett rétegek összetétele ................................................................................... 208 c) A rendszer által generált szabályok ..................................................................... 211 9. Folytonos függő változós neurofuzzy modell innovációs potenciál becslésére - kiegészítő adatok ...................................................................................................... 213 a) A rendszer tagsági függvényei ............................................................................ 213 b) Rejtett rétegek összetétele ................................................................................... 215 c) A rendszer által generált szabályok ..................................................................... 217 6

10. Folytonos függő változós neurofuzzy modell belső nyomású innovációs potenciál becslésére - kiegészítő adatok ..................................................................... 219 a) A rendszer tagsági függvényei ............................................................................ 219 b) Rejtett rétegek összetétele ................................................................................... 220 c) A rendszer által generált szabályok ..................................................................... 223 11. Folytonos függő változós neurofuzzy modell piaci húzó innovációs potenciál becslésére - kiegészítő adatok .................................................................................... 225 a) A rendszer tagsági függvényei ............................................................................ 225 b) Rejtett rétegek összetétele ................................................................................... 226 c) A rendszer által generált szabályok ..................................................................... 229 12. Diszkrét függő változós neurális háló innovációs potenciál becslésére kiegészítő adatok ........................................................................................................ 230 13. Diszkrét függő változós neurális háló belső nyomású ip előrejelzésre ...................... 233 14. Diszkrét függő változós neurális háló piaci húzó ip előrejelzésre ............................. 236 15. Folytonos függő változós neurális háló ip becslésre .................................................. 239 16. Folytonos függő változós neurális háló belső nyomású ip becslésre ......................... 241 17. Folytonos függő változós neurális háló piaci húzó ip becslésre................................. 243 18. Diszkrét függő változós regressziós modell innovációs potenciál becslésére............ 246 19. Diszkrét függő változós regressziós modell belső nyomású innovációs potenciál becslésére .................................................................................................... 246 20. Diszkrét függő változós regressziós modell piaci húzó innovációs potenciál becslésére .................................................................................................................... 247 21. Folytonos függő változós regressziós modell innovációs potenciál becslésére ......... 248 22. Folytonos függő változós regressziós modell belső nyomású innovációs potenciál becslésére .................................................................................................... 249 23. Folytonos függő változós regressziós modell piaci húzó innovációs potenciál becslésére .................................................................................................................... 250 24. Megfigyelésen és zajos adatokon alapuló modellek becslési teljesítményének összehasonlítása az egyes struktúrákban .................................................................... 251

7

1. ábra: 2. ábra: 3. ábra: 4. ábra: 5. ábra: 6. ábra: 7. ábra: 8. ábra: 9. ábra: 10. ábra: 11. ábra: 12. ábra: 13. ábra: 14. ábra: 15. ábra: 16. ábra: 17. ábra: 18. ábra: 19. ábra: 20. ábra: 21. ábra: 22. ábra: 23. ábra: 24. ábra: 25. ábra: 26. ábra: 27. ábra: 28. ábra: 29. ábra: 30. ábra: 31. ábra: 32. ábra: 33. ábra: 34. ábra: 35. ábra: 36. ábra:

Vizsgálat struktúrája .............................................................................................. 26 Az innováció mérésének módszerei....................................................................... 28 Az innováció mérésének módszertani gyakorlatai ................................................ 29 Az értekezés célrendszere ...................................................................................... 38 Intelligens rendszerek jellemzői ............................................................................ 42 Biológiai neuron..................................................................................................... 44 Matematikai neuron ............................................................................................... 44 Neurális hálózatok gazdasági alkalmazása ............................................................ 46 Zárthurkú irányítási rendszer ................................................................................. 56 Közvetlen tudás alapú szakértői rendszer .............................................................. 56 Fuzzy szakértői rendszer ........................................................................................ 57 „Szürke doboz‖ modell .......................................................................................... 61 Fuzzy neurális hálózatok (FNN) rendszerezése ..................................................... 63 Neurofuzzy rendszer alkalmazási területei ............................................................ 65 A minta elemeinek székhely szerinti megoszlása .................................................. 70 Megkérdezett vállalatok tevékenység szerinti megoszlása .................................... 71 Megkérdezett vállalatok létszám szerinti megoszlása ........................................... 71 Szervezeti és egyéni kreativitás innovációs hatásai ............................................... 73 Termékfejlesztési stratégiai irányultságok ............................................................. 76 Boisot-Mack mátrix ............................................................................................... 81 A kivitelezett modellek függő változóinak típusai ................................................ 88 Modellek csoportosítási szempontjai ..................................................................... 89 Varianciaanalízis táblázat ...................................................................................... 90 Neurofuzzy rendszer diszkrét innovációs potenciál becslésére ............................. 90 Megfigyelt és becsült értékek kapcsolata .............................................................. 91 Megfigyelésekhez tartozó becslési hibák ............................................................... 92 Becslési hibák az egyes becsült kategóriákban ...................................................... 92 Becsült pseudo valószínűségek eloszlása .............................................................. 95 ROC görbe ............................................................................................................. 96 Neurofuzzy rendszer diszkrét belső nyomású innovációs potenciál becslésére .... 99 Megfigyelt és becsült értékek kapcsolata .............................................................. 99 Megfigyelésekhez tartozó becslési hibák............................................................. 100 Becslési hibák az egyes becsült kategóriákban .................................................... 100 Varianciaanalízis tábla ......................................................................................... 101 Neurofuzzy rendszer diszkrét piaci húzó innovációs potenciál becslésére ......... 101 Megfigyelt és becsült értékek kapcsolata ............................................................ 102

8

37. ábra: 38. ábra: 39. ábra: 40. ábra: 41. ábra: 42. ábra: 43. ábra: 44. ábra: 45. ábra: 46. ábra: 47. ábra: 48. ábra: 49. ábra: 50. ábra: 51. ábra: 52. ábra: 53. ábra: 54. ábra: 55. ábra: 56. ábra: 57. ábra: 58. ábra: 59. ábra: 60. ábra: 61. ábra: 62. ábra: 63. ábra: 64. ábra: 65. ábra: 66. ábra: 67. ábra: 68. ábra: 69. ábra: 70. ábra: 71. ábra: 72. ábra: 73. ábra: 74. ábra: 75. ábra:

Megfigyelésekhez tartozó becslési hibák ............................................................. 102 Becslési hibák az egyes becsült kategóriákban .................................................... 103 Becsült pseudo valószínűségek eloszlása ............................................................ 105 ROC görbe ........................................................................................................... 106 A becslés paramétereinek érzékenységvizsgálata ................................................ 107 Becsült pseudo valószínűségek eloszlása ............................................................ 109 ROC görbe ........................................................................................................... 110 Neurofuzzy modell hálója .................................................................................... 111 Megfigyelt és becsült értékek kapcsolata ............................................................ 112 Megfigyelt értékekhez tartozó becslési hibák ...................................................... 113 Becsült értékek reziduumai .................................................................................. 113 Megfigyelt és becsült értékek kapcsolata ............................................................ 115 Becslések reziduumai........................................................................................... 116 Modell érzékenységvizsgálata ............................................................................. 117 A neurofuzzy rendszer hálója .............................................................................. 118 Megfigyelt és becsült értékek kapcsolata ............................................................ 119 Megfigyelt értékek és a hozzájuk tartozó becslési hibák ..................................... 119 Becsült értékek és reziduumaik ........................................................................... 120 Neurofuzzy modell hálója .................................................................................... 121 Megfigyelt és becsült értékek .............................................................................. 121 Megfigyelésekhez tartozó becslési hibák ............................................................. 122 Becsült értékek reziduumai .................................................................................. 122 Neurális háló teljesítményadatai .......................................................................... 123 Megfigyelt és becsült értékek kapcsolata ............................................................ 124 Becsült adatokhoz tartozó reziduumok ................................................................ 124 Paraméterek érzékenységvizsgálata ..................................................................... 125 Megfigyelt és becsült értékek közötti kapcsolat .................................................. 126 Becsült értékek reziduumai .................................................................................. 127 Változók érzékenységvizsgálata .......................................................................... 128 R2 mutatók alakulása a különböző modelleknél .................................................. 130 Reziduális eltérésnégyzet-összegek alakulása a különböző modelleknél ............ 131 Átlagos reziduális eltérésnégyzet-összegek alakulása a különböző modelleknél 131 A neurális hálók helytelen becsléseinek aránya ................................................... 132 A neurális hálók relatív hibái ............................................................................... 133 R2 mutatók alakulása a zajjal szennyezett modellekben ...................................... 135 Determinációs együtthatók változása zaj hatására ............................................... 136 Négyzetes hibaösszegek alakulása a zajjal szennyezett modellekben ................. 136 Átlagos négyzetes hibák alakulása a zajjal szennyezett modellekben ................. 137 MEC értékek ........................................................................................................ 138

9

76. ábra: 77. ábra: 78. ábra: 79. ábra: 80. ábra: 81. ábra: 82. ábra: 83. ábra: 84. ábra: 85. ábra: 86. ábra: 87. ábra: 88. ábra: 89. ábra: 90. ábra: 91. ábra: 92. ábra: 93. ábra: 94. ábra: 95. ábra: 96. ábra:

DEC értékek ......................................................................................................... 139 MEC-DEC mátrixok ............................................................................................ 140 Zajos MEC értékek .............................................................................................. 140 Zajos DEC értékek ............................................................................................... 141 Zajos modellek MEC-DEC mátrixai ................................................................... 141 Zaj hatására bekövetkezett változások a determinációs együttható értékeiben a különböző modell esetében ................................................................................. 142 Neuron aktivizációs függvények: bipoláris folytonos szigmoid és unipoláris folytonos szigmoid .............................................................................................. 166 ÉS és VAGY logikai függvények leképzése McCulloch-Pitts neuronokkal ....... 167 Diszkrét és folytonos perceptron ......................................................................... 168 Többrétegű és egyrétegű neurális hálók .............................................................. 168 Teljes, véletlenszerű és egy-egy típusú neurális hálózatok ................................. 169 Recurrent és on-center/off-surround típusú neurális hálók .................................. 169 Visszacsatolás nélküli (feedforward), vagy előrecsatolt neurális hálók shortcuttal és anélkül ............................................................................................................. 170 Visszacsatolásos neurális hálók (feedback) globális visszacsatolással, elemi visszacsatolással, intralaterális és interlaterális visszacsatolással ....................... 171 Előrecsatolt hálózat váza...................................................................................... 171 Fuzzy szabályozás felépítése ............................................................................... 175 Tagsági függvény modifikátorok ......................................................................... 177 Diszkrét modellek verifikációs ábrája (megfigyelés-becslés) ............................. 251 Diszkrét zajos modellek validitációs ábrája (megfigyelés-becslés) ..................... 251 Folytonos modellek validitációs ábrája (megfigyelés-becslés) ........................... 252 Folytonos zajos modellek validitációs ábrája (megfigyelés-becslés) .................. 252

10

1. táblázat: 2. táblázat: 3. táblázat: 4. táblázat: 5. táblázat: 6. táblázat: 7. táblázat: 8. táblázat: 9. táblázat: 10. táblázat: 11. táblázat: 12. táblázat: 13. táblázat: 14. táblázat: 15. táblázat: 16. táblázat: 17. táblázat: 18. táblázat: 19. táblázat: 20. táblázat: 21. táblázat: 22. táblázat: 23. táblázat: 24. táblázat: 25. táblázat: 26. táblázat: 27. táblázat: 28. táblázat: 29. táblázat: 30. táblázat: 31. táblázat: 32. táblázat: 33. táblázat: 34. táblázat: 35. táblázat:

A tudományos paradigmák 4 kategóriája és elemeik ......................................... 21 Számítástudomány és matematika ...................................................................... 23 Logika ................................................................................................................. 24 Statisztika ............................................................................................................ 24 Közgazdaságtan .................................................................................................. 25 Innovációs indikátorok generációs fejlődése ...................................................... 30 Egyszerű mutatószámok alapján történő potenciál meghatározás, a legfontosabb tényezők kiemelésével ........................................................................................ 31 Neurális rendszerek gazdasági alkalmazásai ...................................................... 47 Fuzzy rendszerek gazdasági alkalmazásai .......................................................... 59 Fuzzy és neurális rendszerek közös és kiegészítő tulajdonságainak összehasonlítása (Retter, 2007) ........................................................................... 62 Marketing ............................................................................................................ 65 Menedzsment ...................................................................................................... 66 Pénzügy ............................................................................................................... 66 Motiváció elemei ................................................................................................ 74 Szocializáció elemei............................................................................................ 74 Adaptáció elemei................................................................................................. 75 Stratégia elemei ................................................................................................... 77 Diffúzió összetevői ............................................................................................. 78 Információ összetevői ......................................................................................... 79 Erőforrások összetevői ........................................................................................ 80 Technológia összetevői ....................................................................................... 82 Eredmények összetevői ....................................................................................... 83 Akció elemei ....................................................................................................... 84 Alkalmazott szoftverek ....................................................................................... 89 Neurális háló struktúrája ..................................................................................... 93 Neurális háló működésének adatai ...................................................................... 94 Neurális háló találati mátrixa .............................................................................. 94 Az egyes ROC görbék alatti területek ................................................................ 97 Paraméterek érzékenységvizsgálata .................................................................... 97 Varianciaanalízis táblázat ................................................................................... 98 Neurális háló struktúrája ................................................................................... 103 Neurális háló működésének adatai .................................................................... 104 Neurális háló találati mátrixa ............................................................................ 104 AUROC értékek ................................................................................................ 106 Neurális háló struktúrája ................................................................................... 107

11

36. táblázat: 37. táblázat: 38. táblázat: 39. táblázat: 40. táblázat: 41. táblázat: 42. táblázat: 43. táblázat: 44. táblázat: 45. táblázat: 46. táblázat: 47. táblázat: 48. táblázat: 49. táblázat:

Neurális háló teljesítménye ............................................................................... 108 Neurális háló találati mátrixa ............................................................................ 108 AUROC elemzés ............................................................................................... 110 A modell varianciaanalízise .............................................................................. 111 A háló felépítése ............................................................................................... 114 A modell teljesítményadatai.............................................................................. 114 Varianciaanalízis tábla ...................................................................................... 118 Modell varianciaanalízise ................................................................................. 120 Neurális háló struktúrája ................................................................................... 123 Neurális háló struktúrája ................................................................................... 125 A háló teljesítményparaméterei ........................................................................ 126 Megfigyelésen alapuló modellek teljesítményparaméterei ............................... 129 Véletlen zajjal kevert modellek teljesítményparaméterei ................................. 134 Mutatók változásának arányai zaj hatására ....................................................... 137

12

σ2

variancia eltérések kovariancia mátrixa

x

bemeneti vektor

o

kimeneti vektor

w

kiterjesztett szinaptikus súlyvektor

u(t)

nemlineáris aktivizációs művelet

net

nettó eredő



aktivizációs függvény meredeksége

W

súlymátrix

A(x)

karakterisztikus függvény

A(x)=1

klasszikus hozzátartozás

A(x)=0

klasszikus nem hozzátartozás





fuzzy halmaz X-en (R a valós számok halmaza) fuzzy koncentréció fuzzy dilatáció

df

szabadságfok

R2

determinációs együttható

SSE

reziduális négyzetösszeg

MSE

átlagos négyzetes hiba

RE (a)

relatív hiba

Inc

helytelen becslések aránya

MEC

kategóriánkénti becslések átlaga

DEC

kategóriánkénti becslések szórása

13

H1/a hipotézis ....................................................................................................................... 38 H1/b hipotézis ...................................................................................................................... 38 H1/c hipotézis ....................................................................................................................... 38 T1/a tézis .............................................................................................................................. 68 T1/b tézis .............................................................................................................................. 68 T1/c tézis .............................................................................................................................. 68 H2/a hipotézis ....................................................................................................................... 39 H2/b hipotézis ...................................................................................................................... 39 H2/c hipotézis ....................................................................................................................... 39 T2/a tézis .............................................................................................................................. 68 T2/b tézis .............................................................................................................................. 68 T2/c tézis .............................................................................................................................. 68 H3 hipotézis.......................................................................................................................... 39 T3 tézis .................................................................................................................................85 H4/a hipotézis ....................................................................................................................... 39 H4/b hipotézis ...................................................................................................................... 39 H4/c hipotézis ....................................................................................................................... 39 T4/a tézis ............................................................................................................................ 141 T4/b tézis ............................................................................................................................ 141 T4/c tézis ............................................................................................................................ 141 H5 hipotézis.......................................................................................................................... 39 T5/a tézis ............................................................................................................................ 143 T5/b tézis ............................................................................................................................ 143

14

Kása Richárd a doktori eljárás szabályainak megfelelően az összes előzetes követelményt kiemelkedő eredményekkel teljesítette. Kása Richárd doktori eljárása kapcsán nyilatkozom, hogy a jelölt publikációs tevékenysége messze meghaladja a Doktori Iskola által támasztott követelményeket. A tételesen bemutatott publikációk alapján megállapítható, hogy mind a közlemények mennyisége, mind azok megjelentetési helyei átlagon felüli, kiváló és folyamatos munkáról adnak számot. A jelölt PhD értekezésének munkahelyi vitája és az előzetes bírálatok, valamint a kutatásvezetői minőségemben megismert mozzanatok alapján az alábbiakban foglalom össze az eljárás szempontjából fontos tényeket: 1. A jelölt önálló kutatómunkát végzett. Ennek mind elméleti, mind empirikus kutatási mozzanatai kreatív eredményeket rögzítenek. 2. Az előopponensek egybehangzó véleménye alapján a disszertáció és a tézisek megfelelnek a tudományos követelményeknek. 3. A szakirodalmi feldolgozás túllépett az egyszerű leíró, összegző szinten és érdemi kritikai elemzéseket, következtetéseket eredményezett. Ezek alkalmasak tézisek megalkotására és szakmailag következetes alátámasztására. 4. A modellezés új módszertanainak feltárásával és adaptálásával szakterületén értékes adaptációt hozott létre 5. Az elemzés során használt módszertanok újszerűek, a szokványos módszertanok körét bővítik. A jelölt e téren érzékelhető jártassága, felkészültsége példamutató. 6. A hipotézisek, az elméleti vizsgálódások, a modellek és az azokon lefolytatott empirikus vizsgálatok, a kapcsolódó elemzések valós következtetések levonására alkalmas megállapításokra épülnek. 7. A jelölt, a disszertációban aktuális probléma kutatását tűzte ki célul. A kitűzött célt, dokumentált módon teljesítette. Az alkalmazott kutatási módszertan megfelel a szakmai szabályoknak. A kutatói etikai követelmények teljesülnek, mind a szakirodalmi feldolgozásban, mind a hipotézisek igazolásában. A jelölt szakirodalmi jártassága kiemelkedő, elemző és szintetizáló képessége kiváló. 8. A szerző kutatását a publikációkból és a disszertációból megismerve, egyértelmű, hogy a minősítésre benyújtott anyag önálló, kreatív szakmai alkotás. A megjelölt saját publikációk mennyisége, a közlési helyek minősége, a megjelenés köre és a részvétel jellege – a szerző rövid kutatói pályája ellenére - a PhD fokozat elnyeréséhez szüksége szintet messze túlszárnyalja.

15

9. A disszertációban részletezett, bizonyított és a tézisfüzetben röviden bemutatott okfejtések olyan új és újszerű megállapításokat tartalmaznak, ami alapján a disszertáció, a PhD minősítési folyamatban jó szívvel ajánlható elfogadásra, a kutató pedig a fokozat elnyerésére. 10. A jelölt emberi kvalitásai, nemzetközi kapcsolatai és átfogó ismeretei összességében egy szép oktatói – kutatói pálya ívét körvonalazzák, amelyhez a Tanszék és az Intézet örömmel adja a lehetséges támogatás maximumát.

Miskolc, 2011.03.11.

Dr. Szakály Dezső egyetemi docens kutatásvezető

16

Kutatásom során összefoglaltam a neurális hálók és a fuzzy rendszerek, valamint az ezek kombinálásával kialakított hibrid rendszerek szakirodalmát. Elemeztem a meglévő gazdasági alkalmazásokat, felkutattam a releváns publikációkat. Ezeket csoportosítottam a gazdasági felhasználási területek alapján, tapasztalataimat az első és a második tézisben fogalmaztam meg. A lágy számításokon alapuló módszerek felhasználási területei meglehetős változatosságot mutatnak, igen gazdag irodalom áll rendelkezésre főleg műszaki területről. Gazdasági felhasználásukat tekintve leggyakrabban használt módszer a neurális rendszerek, főleg marketing és pénzügyi területen. Számos gazdasági alkalmazás található a fuzzy rendszerek területén is, itt főleg többtényezős és többparaméteres döntéstámogató módszerek találhatók. Viszonylag szegényes azonban a kettő kombinálásának felhasználása, habár műszaki területeken igen elterjedtek ezek is. Dolgozatomban ilyen neurofuzzy modellt alakítottam ki, mely az innovációs potenciált becsli K+F, illetve innovációs tevékenységet folytató magyar nagyvállalatokból vett minta alapján. Jelen munkában – a mennyiségi korlátok miatt – nem került sor a minta klasszikus értelemben vett elemzésére és az elemzés következtetéseinek tézissé formálására. A munka módszertani jellegű, mely áttekintést nyújt e modellek alkalmazási lehetőségeiről, és összehasonlítja a tiszta neurális háló és a regressziós modell teljesítményével. Ehhez a statisztikában bevált teljesítmény- és hibamutatókat használok, illetve egy új, általam kifejlesztett módszert, a MEC-DEC elemzést, mely diszkrét becslések kategóriabecsléseinek teljesítményét méri a szeparáció jósága alapján, különböző modelltípusoknál, rangszámokat generálva, alkalmas ezáltal a vizsgált típusok objektív rangsorolására. A három típusú modellt összesen hat struktúrában vizsgáltam, megfigyeléses adatokból. Ehhez egy 101 elemű mintát vettem (melyből 97 volt használható ezekben a modellekben) egy 75 kérdéses kérdőív segítségével. A változókat faktoranalízis segítségével csoportokba rendeztem és komplex mutatószámokat generáltam, összhangban az irodalmi ajánlásokkal és nemzetközi gyakorlatokkal. A modelleket összehasonlítottam közvetlenül egymással, majd a verifikáció során véletlen zajjal szennyezet mintából felépített modellekkel is. Ehhez véletlen szám generálással „töltöttem ki‖ száz kérdőívet, majd hozzátettem a megfigyeléshez és újra megvalósítottam a háromféle modellt hat struktúrában. Ezen összehasonlítások eredményekképpen kijelenthetem, hogy a vizsgált struktúrákban, az alkalmazott változószettel a neurofuzzy rendszerek bizonyultak jobbnak mind a neurális hálóknál, mind pedig a regressziós modelleknél, mind a megfigyelt adatokból történő becslésekben, mind pedig a zajnak való ellenállás szempontjából.

17

On the process of my research I summerized the basic literature and economical usage of neural networks, fuzzy systems and their combination‘s hybrid modelling. I analized the present economical issues and applications, researched the relevant publications. Thiese fields are grouped and the findings are sumerised in thesis number one and two. The usage of soft computing shows a wide diversity, there is a rich literature mainly available from engineering sciences. With these modelling issues I am intended on estimating the innovation performance of a corporation; solve statistical and methodological problems such as stability – plasticity, interpretablitiy - precision - significancy using linguistic variables; offer solution for information granulation; avoid significant loss of information observed at hard statistic methods; able to adapt to varying environment. Nevertheless, it may exploit and algorithmize the benefits of the everyday human thinking (soft calculation – fuzzy logic) and the learning and adapatation abilities of the neural systems – the synergy between the mathematized everyday human thinking and classical mathematics. Innovation management sets the economical base of my research, which is indisputably a current issue nowadays. Fuzzy technologies have become a magic word in engineering, logistics or even in medical sciences, however, it is scarcely used in the fields of social sciences. In contrast to hard calculations – where accuracy, assurance and rigidity are the primary points of view – this soft calculation method returns to the stochastic reality, which is characterized by the tolerance to inaccuracy and some doubtfulness, thus creating effective synergy between casual linguistic and classical analytical modeling.

18

1. Témaválasztás, kutatási kérdések Értekezésem témája azoknak a lágy számításokon alapuló szakértői rendszereknek a vizsgálata, melyeket a műszaki és orvosi területeken már évtizedek óta használnak, ám a társadalomtudományokba, azon belül is a közgazdaságtanba csak elszigetelten sikerült beszivárogniuk. Hazánkban a társadalomtudományok területén egyáltalán nem használt módszerekről van szó, annak ellenére, hogy műszaki területeken itthon is használt módszerek, olyannyira, hogy számos hazai kutató szerzett nemzetközi hírnevet e módszerek fejlesztésével. A fuzzy technika számos gyakorlati alkalmazási területen mára varázsszóvá vált. Visszatér a pontatlansággal és bizonytalansággal szembeni nagyfokú toleranciát mutató köznapi emberi gondolkodáshoz, szigorú matematikai keretek közé szorítva azt. A neurális hálózatok az agysejtek működéséi analógiájára létrehozott mesterséges neuronok erőteljesen összetett, párhuzamos felépítésű hálózata, mely képes tanulni és általánosítani. E módszerek jól tolerálják a hibát, robusztusak, gyors számításokat eredményeznek. Kombinációjuk kihasználja előnyeiket: a fuzzy rendszerek tudnak gondolkodni, de nem tudnak tanulni, a neurális rendszerek tudnak tanulni, de nem tudnak gondolkodni. Ám a kettő egyesítésével kialakított neurofuzzy rendszer már tud gondolkodni is és tanulni is. Felmerülhet a kérdés, ha ezek a módszerek valóban ilyen jól használhatóak a műszaki területeken, és még sok más területen, akkor miért nem terjedtek el a közgazdaságtani (vagy akár a társadalomtudományi) kutatás-módszertani eszközök között. Vajon az lehet ennek az oka, hogy a mi speciális területeinken nem alkalmazhatóak ezek a módszerek? A társadalomtudományokban, illetve a közgazdaságtanban rendelkezésre álló adatok természete nem áll összhangban a módszerek elvárásaival? Vagy egyszerűen csak a két tudományterület közötti erős határvonal nem engedi át ide ezeket a módszereket? Vajon lehetne-e használni őket a menedzsment gyakorlatban? Ha igen, akkor milyen feltételekkel, milyen megkötésekkel, milyen struktúrában, és nem utolsó sorban a kutatói szabadság mely elemeit kell feladnunk azért, hogy ilyen módszereket használjunk? Ezek a kérdések merültek fel bennem a kutatás elején, mikor belevetettem magam a műszaki tudományoknak e bevett modellezési módszerének elképesztően szerteágazó szakirodalmába. A bevezető gondolatok után szeretném köszönetemet kifejezni témavezetőmnek, Dr. Szakály Dezsőnek, aki amellett, hogy folyamatosan, napi szinten segítette kutatómunkámat, állandó támogatásáról is biztosított. Jobb témavezetőt kívánni sem lehetett volna. Köszönettel tartozom a támogatásért volt, és jelenlegi munkahelyi vezetőmnek, Szintay Istvánnak és Veresné dr. Somosi Mariannak, előopponenseimnek jobbító kritikáikért, valamint Nagy Aladár professzor úrnak, hasznos tanácsaiért. Emellett köszönetemet fejezem ki Deák Ferencnek, az NCT Kft. fejlesztőmérnökének, Huszkó Attilának a Nokia Hungary Kft. munkatársának és Réthi Gábor kollégámnak segítségükért, tanácsaikért. 19

2. Téma tudományterületi elhelyezése a problémamegközelítési mód szerint A tisztánlátás érdekében, illetve a disszertáció témájának lehatárolásának elengedhetetlen fontossága miatt indokolt a téma tudományterületi elhelyezkedésének meghatározása, az alkalmazott tudományelméleti megközelítés módjának ismertetése. A társadalomtudományi kutatások lényege, hogy leírjon és/vagy magyarázzon valamilyen társadalmi, gazdasági jelenséget. A paradigma egy világnézet, a világról alkotott feltételezések közötti kapcsolatok összessége, melyet a világot megismerni vágyó, kutató tudósok közössége alakít (Deshpande 1983). Guba és Lincoln (1994) a tudományos paradigmákat 4 főkategóriába sorolta a tudományos kutatások tengerében: a) b) c) d)

pozitivizmus kritikai elmélet konstruktivizmus realizmus.

E paradigmákat három elemre bonthatjuk (Perry et al., 1997), melyek: a) ontológia: a „valóság‖, amit kutatunk b) episztemológia: kapcsolat e valóság és a kutató között c) metodológia: a technika, amit e valóság vizsgálatához használunk.

Az első táblázat Gupta és Lincoln (1994) és Perry (1997) csoportosítását metszi össze. A pozitivizmus azt feltételezi, hogy a tudomány kvantitatívan mér független tényeket, változókat, az egyetlen megismerhető valóságról (Guba és Lincoln, 1994; Tsoukas, 1989). Másképpen fogalmazva, az adat és annak elemzése „értékmentes‖ és az adat nem változik a tudományos procedúra folytán, mivel felülvizsgáltak, ellenőrzöttek. A kutató egy „egyirányú tükrön‖ keresztül vizsgálja a világot (Guba és Lincoln, 1994). Azonban a pozitivista megközelítés nem megfelelő, ha olyan társadalomtudományi jelenségeket szeretnénk vizsgálni, mint a marketing-hálózatok, melyek magukban foglalják magát az embert és életükhöz kapcsolódó tapasztalataikat, ha a válaszadókat független, nemreflektív tárgyakként szeretnénk vizsgálni, melyek nem képesek választ adni problémás szituációkban, és független módon cselekedni (Robson, 1993). Vagyis a pozitivisták elkülönítik magukat a vizsgált világtól, míg a további három kategória esetében a kutató a vizsgált világ részeként tevékenykedik, ugyanis feltételezése szerint így jobban megismerhető ez a világ.

20

1. táblázat: A tudományos paradigmák 4 kategóriája és elemeik

Metodológia

Episztemológia

Ontológia

Elem

Pozitivizmus A valóság megismerhető

Kritikai elmélet „Virtuális‖ valóság, amit a szociális, gazdasági, kulturális és egyéb értékek formálnak az idő során

Konstruktivizmus

Realizmus

Lokális és specifikus, „konstruált‖ valóságok összessége

A valóság csak tökéletlenül és valószínűsíthetően ismerhető meg.

Tárgyilagos: következtetései, eredményei igazak

Szubjektív: érték-mediatív következtetések, eredmények

Szubjektív: kreált következtetések, eredmények

Korlátozott tárgyilagosság: a következtetések, eredmények valószínűleg igazak

Kísérletek / felmérések: hipotézisek igazolása, főleg kvantitatív módszerekkel

Dialogikus / dialektikus: a kutató egy „átalakító elme‖, aki megváltoztatja a szociális világot, melyben a résztvevők élnek

Hermeneutikus / dialektikus: a kutató résztvevője a világnak, melyet vizsgál.

Esettanulmányok / irányított interjúk: részben kvalitatív, részben kvantitatív módszerek alkalmazásával

Forrás: Saját szerkesztés Gupta és Lincoln (1994) és Perry (1997) alapján

a) Pozitivista paradigma A tudományos gyakorlat elfogadott mintái (törvények, elméletek, alkalmazások, kutatási eszközök, modellek), sajátos összefüggő gyakorlatai közül kutatásomban a pozitivista paradigma játszik kiemelt szerepet. Ezt indokolja egyrészről a téma sajátossága, másrészről pedig az e területen fellelhető pozitivista megközelítésű szakirodalom túlsúlya az interpretatívval szemben. A pozitivista megközelítés függetleníthető bármely etikai megfontolástól, normatív ítélettől (Friedman 1953): Keynes szerint azzal foglalkozik, ami van, nem pedig azzal, aminek lennie kell. Ez a megközelítés az általánosítások olyan rendszerét tartalmazza, mely lehetővé teszi, hogy helyesen írjuk le a környezeti változások hatásait, olyan teljesítménnyel, mely kizárólag az előrejelzés (megfigyelés) pontosságán, hatókörén és tényekkel való összhangján múlik – olyan objektív rendszert létrehozva, mint ahogy azok a természettudományban fordulnak elő (Friedman 1953). A pozitivisták szerint az az elmélet, ami nem képes számokban leírni a valóságot, helytelen és gyenge lábakon áll (McCloskey 1986). A pozitivista kutatók számára a tudomány célja a tudományos törvényszerűségek feltárása, melyek révén magyarázható, egyszersmind előrejelezhető lesz a vizsgálat tárgyát képező jelenség (Alvesson 2000). A kutatás célja a kutató személye, a választott kutatási módszer és a befolyásoló tényezők hatásainak kiszűrésével az objektív igazság feltárása (McCloskey 1986). Ennélfogva a kutatás elemzési kerete előre meghatározott és univerzális, az elemzési modell kategória alapú (problémagranuláció), az elemzési folyamat konvergens, logikailag jól követhető, objektív. Friedman szerint (1953) a pozitivista tudomány éppen olyan objektív (vagy azzá tehető), mint bármely

21

természettudomány. Mindazonáltal az a tény, hogy a társadalomtudomány az emberek (szervezetek) közötti kapcsolatokkal foglalkozik, valamint hogy a kutató maga is része a kutatás tárgyának – sokkal közvetlenebb módon, mint a természettudományokban – jelentősen megnehezíti az objektivitás elérését. Ezek szerint két lehetőség adódik a társadalomtudományi kutató számára. Az egyik, hogy „lazít‖ a pozitivizmus támasztotta objektivitási követelményeken.1 Ekkor indokolt lehet gondos mérlegelés alá vetni, hogy mekkora az a legnagyobb megengedhető szubjektivitás, mely még mindig képes garantálni a társadalomtudományi pozitivista szemléletmód objektivitását. A másik út, mely nyitva áll a kutató előtt, hogy olyanná teszi a kutatásai során alkalmazott módszertant, mely lehetőséget nyújt az „életlen‖, szubjektív, gyakran pontatlan és zajos adatok objektív, szilárd matematikai törvények alapján történő kezelésére. A két út közül márpedig választania kell a kutatónak, hiszen Friedman máig érvényes tézise alapján (1953) minden gazdasági következtetés szükségszerűen - akár nyíltan, akár burkoltan – pozitivista predekción nyugszik megmondva azt, hogy mi a következménye annak, ha inkább ezt tesszük, mint azt: adott cselekvéssorozat várható következményeiről informál, nem pedig normatív ítéleteket állapít meg.2 Kutatásaim során én a második utat választom: megpróbálok egy olyan modellezési módszertant bevezetni a közgazdaságtanba, mely a pozitivizmus logikai alapjain képes az elvárt objektivitás mellett (annak feladása nélkül) olyan szubjektív és életlen tényezőket is bevonni a kutatás tárgyába, melyeket a klasszikus módszerek vagy precízzé kényszerítenek (nagyfokú torzítás mellett), vagy „lazítanak‖ a pozitivista objektivizmuson.

b) Számítástudomány és matematika Az érintett tématerületek diszciplináris lehatárolása közül az első a véges matematika különféle struktúráival és algoritmusaival foglalkozó számítástudomány, mely a számítógépek elterjedésével, sebességük növekedésével mind a matematikában, mind pedig az alkalmazott tudományok (műszaki, gazdasági, biológiai) alkalmazásaiban különösen fontos szerepet játszik. A tudományág maga a számítási folyamatok matematikai aspektusaival foglalkozik, elsősorban a diszkrét matematikára épít. 1

Nagy Aladár szerint (1998) az utóbbi évtizedekben – a korábbiakhoz képest – a pozitivizmus, mint a tudományfilozófia episztemológiai – metodológiai megalapozása hanyatlani kezdett. Ennek fő okát a szigorú, gyakran irracionális objektivitásra igényt támasztó tudományos módszerek/elemzések iránti „vágyban‖ látja. 2 Korábban Keynes is kifejtette ez irányú tézisét (1891), mely szerint a közgazdaságtudomány pozitív tudomány, mert tényeket kutat és igazságot tár fel, nem pedig szabályokat ír elő az élet számára; e törvények ténybeli teorémák, nem pedig gyakorlati receptek, nem mesterség, nem művészet, vagy etikai vizsgálat, hanem tudomány (Nagy 1998). Ezt a felfogást képviseli (ti. a közgazdaságtan hivatalos metodológiája a logikai pozitivizmus) G. Becker, K. Cohen, R. Cyert, D. N. McCloskey, G. Stiegler és mások (Nagy 1998).

22

A 2. táblázat tételesen felsorolja az adott tématerületek legjelentősebb szerzőit, releváns szakirodalmait, melyeket munkában én is használok. A mesterséges intelligencia olyan rendszerek fejlesztésével, működtetésével foglalkozik, melyek az értelmes emberi lényekhez hasonlóan racionálisan cselekvő és gondolkodó rendszerek (Futó 1999). Robusztus hálózatok és modellek olyan rendszereket jelölnek, melyek képesek ellenállni véletlen zajoknak, külső támadásoknak. A lágy számítások a rendkívül hatékony és rugalmas köznapi emberi gondolkodást matematizálják. Az evolúcióval, genetikával, neurológiával vagy logikával kiegészített területeit egyre hatékonyabban alkalmazzák a technika, a tudomány és az élet minden területén. A halmazelmélet ide vonatkozó területei jobbára a klasszikus és fuzzy halmazelméletek rendszerei, melyeket először Zadeh differenciált. 2. táblázat: Számítástudomány és matematika Mesterséges intelligencia

Futó (1999) Dombi – Gyimóthy – Jelasity – Szepesvári – Turán (1999)

Hálózatelmélet, robosztus modellezés

Barabási (2003)

Neurális rendszerek

Rumelhart – McClelland (1986) Kohonen (1982, 1988, 1990, 1993) Kasabov (1998) Kosko (1992) Zurada (1992) Retter (1998) Borgulya (1998) Smith - Gupta (2001)

Lágy számítások

Zadeh (1965-2002) Retter (1998) Suzuki – Ovaska (2000)

Halmazelmélet

Zadeh (1965) Forrás: Saját szerkesztés

c) Logika A logika, mint tudományterület tanulmányozását a fuzzy logika rendszerszintű bevezetése és elhatárolása a klasszikus logika attribútumaitól teszi szükségessé. A deviáns logikai rendszerek részletes és igényes leírását találhatjuk a 3. táblázatban jelölt szakirodalmakban. Valamely metaszintaktika meghatározza az általa kifejezhető, azaz objektiválható kognitív eljárások körét. Az objektiváció a reflexió, és így a kognitív technika működtetésének feltétele, az új eljárások lehetővé teszik így az új kognitív technikák létrejöttét. Az új kognitív technikák pedig az új logikai formulák kidolgozását alapozzák meg. A heurisztikus modellezés magában foglalja azokat az eljárásokat, algoritmusokat, melyek jogosságának igazolása inkább szemléletes érveken alapul, semmint matematikai bizonyításokon. Az ilyen 23

eljárásoknak legfőbb jellemzője, hogy a legtöbb esetben jó számítási korlátot tesznek lehetővé, és gyakran biztosítanak hatékony megoldásokat, jó eredményeket. A fuzzy rendszerek alapjait Zadeh fektette le „használjuk ki az emberi gondolkodásban és annak egyszerűsített mérnöki változataiban rejlő, a pontatlansággal, bizonytalansággal és részleges igazsággal szembeni toleranciát arra, hogy elérjünk követhetőséget, robusztusságot, alacsony költséget és jobb kapcsolatot a valósággal‖ kijelentésével (Retter 2006). 3. táblázat: Logika Deviáns logikai rendszerek

Szabó (2001), Haack (1996)

Kognitív technikák

Cohen – Thompson (2001)

Heurisztikus modellezés

Lee – El-Sharkawi (2007)

Fuzzy rendszerek

Passino – Yurkovich (1998) Bogdan – Kovacic (2006) Yamakawa (1992) Retter (1998) Borgulya (1998) Zadeh (1965-2002) Gupta (1991) Wang (1994) Zhao (1992) Tanaka – Sugeno (1992) Forrás: Saját szerkesztés

d) Statisztika Dolgozatom a statisztika négy fontos területét érinti, melyek releváns szakirodalmait mutatja a 4. táblázat. A függvényapproximációban a WOWA interpolációra támaszkodom a bemeneti vektorok generálása során. Az információgranuláció (szemcsézés) az adattömörítés egy hatékony alakja, lingvisztikai változók koncepciójának alapvető aspektusa. Arra épül, hogy a vizsgált problémát (függvényt) tetszőlegesen nagy számú, kisebb elemekre bontja és a matematikai apparátust ezen alkalmazza. Ez beláthatóan egyszerűsíti és gyorsítja az algoritmusok végrehajtását. A becslés problémái és módszerei minden közgazdász előtt ismertek, szakirodalmi forrásként a széles körben elterjedt alapműveket használom. Az alakfelismerés, illetve sokváltozós statisztikai eljárások közül használom a szóráselemzést, látens változós modelleket, mint főkomponens elemzést és főfaktorok módszerét. 4. táblázat: Statisztika Függvényapproximáció

Whiteson – Stone (2006)

Információgranuláció

Bellmann – Zadeh (1977) Thiele (2002)

24

Becslés

Hunyadi – Mundruczó – Vita (1997) Mundruczó (1981) Yule – Kendall (1964) Köves (1981)

Alakfelismerés

Füstös – Kovács – Meszéne – Simonné (2004) Forrás: Saját szerkesztés

e) Közgazdaságtan Modelljeim alapját az innováció menedzsment előrejelzések képezik. Ilyen területről veszek mintát, melyek adatokkal szolgálnak a modellek működéséhez, teszteléséhez és összehasonlításához. Az alapműveknek számító innovációs szakirodalmakon kívül forrásműként használom fel az OECD Oslo kézikönyvét, valamint a Frascati kézikönyvet is, melyek fontos alapelveket és iránymutatásokat fogalmaznak meg minden innovációs és K+Fes felmérés egységes gyakorlatáról. 5. táblázat: Közgazdaságtan Innováció menedzsment

Oslo Kézikönyv (2005) Frascati Kézikönyv (2002/4) Pavitt (2005) Smith (2005) O’Sullivan (2005) Hall (2005) Schumpeter (1934/1980) Forrás: Saját szerkesztés

3. Vizsgálat menete és módszerek, a dolgozat szerkezete A vizsgálat menetének kialakításakor figyelembe vettem Kovács (2009)3 ajánlását a tudományos szimuláció alkalmazásának lépéseit illetően. Első lépésként meg kell határoznom a modellalkotás célját, a megfogalmazni kívánt vagy várt eredmények figyelembevételével. Ezt követően pontosan le kell írni a vizsgálandó rendszert a rendszer elemeinek és a köztük lévő kapcsolatok alapján. Azonosítani kell a bementi és kimeneti változókat, azok főbb jellemzőit. Ezt követi az adott modellstruktúrák meghatározása és (matematikai) modell kialakítása. A modellkalibráció során a megfigyelt adatokat kell a modellbe illeszteni, szükség esetén átalakítani, újrakódolni, majd ellenőrizni a validáció során, hogy a modell az elvárt tűréshatáron belül alkalmas-e arra, hogy megfelelően leképezze a valós rendszert (ezt részben a teljesítményparaméterek vizsgálatakor hajtom végre).

3

A BME MVT által szervezett "Innováció az egyetemi képzésben és kutatásban" Jubileumi Tudományos Konferencián elhangzott előadás lejegyzetelése alapján

25

Ebben a szakaszban két irányt vesz munkám menete. Az egyik ágon történik a modellek megalkotása, ami három típust foglal magában. Ezek az adott struktúrákra vonatkozóan egy neuralizált fuzzy rendszeren alapuló hibrid becslő modell, a második egy előrecsatolt többréteges neurális háló, a harmadik pedig (az eredmények objektív összemérhetőségének okából) egy többváltozós lineáris regressziós modell. A modellek működésének tapasztalatai alapján gyűjtésre kerülnek a szimulációs futtatások során keletkezett adatok, úgymint hibaparaméterek, teljesítményindexek, melyek leírják a modell működésének hatékonyságát. probléma definiálása

vizsgálandó rendszer meghatározása adott modellstruktúrák megvalósítása

tesztelés

validáció

neurofuzzy rendszer

validáció

neurális háló

regressziós modell

teljesítményindexek

teljesítményindexek

teljesítményindexek

hibaparaméterek

hibaparaméterek

hibaparaméterek

érzékenységvizsgálat

pseudo analízis

közvetlen összehasonlítás

MEC-DEC elemzés

zajjal szennyezés

MEC-DEC elemzés

AUROC analízis

érzékenységvizsgálat

1. ábra:

Vizsgálat struktúrája Forrás: saját szerkesztés

26

A neurális rendszerek ezeken kívül lehetővé tesznek egyéb vizsgálatok lefolytatását is, mint a pseudo valószínűségek elemzése, vagy a szeparációs statisztikák ROC-görbéken alapuló AUROC-elemzését. Ezek alapján kerül sor a modelltípusok kiértékelésére, jellemző mutatószámok számítására, elemzésére és értelmezésére. A másik ágon végrehajtandó a verifikáció. Itt történik a modell működésének vizsgálata, aminek célja annak ellenőrzése, hogy a modell következtetései relevánsak-e a megfigyelt valóság leírásának szempontjából. Ennek két módját végzem el. Egyrészről a keletkezett modellek páros összehasonlításával, megfigyelve a modellek magyarázó erőit, hibaparamétereit, másrészt pedig véletlen zaj generálásával. Ez a modell robusztusságának tesztelését jelenti, hogyan reagálnak az erősen zajos mintákra a különböző struktúrák. Itt kibővítem a páros összehasonlítást a zajos modellekre is, illetve bevezetek egy új elemzési módszert, a MEC-DEC analízist. A dolgozat felépítése ezt a struktúrát követi. Az első rész a problémafelvetéssel foglalkozik, majd ezt követően részletezem a dolgozat céljait. A harmadik rész elméleti áttekintést nyújt az intelligens rendszerek működéséről: neurális rendszerekről, fuzzy rendszerekről, és ezek kombinációiról, a hibrid alkalmazásokról. Ez utóbbinak kissé bővebb teret enged a negyedik fejezet. Ezután kerül sor empirikus megfigyeléseim és modelljeim közlésére. Itt rövid áttekintést nyújtok a megfigyelés körülményiről, majd a változók kialakításának részleteiről. A hatodik részben verifikálom a kialakított modelleket, majd ismertetem következtetéseimet, összefoglalom eredményeimet.

27

1. Innovációs potenciál mérése a klasszikus kutatói gyakorlatban A gazdasági pozíciószerzés és versenyképesség meghatározói és differenciáló ismérvei a XXI. századra eltolódtak az egyszerűbb hozzáadott érték mutatóktól a komplexebb, piacra jutási mutatók és a termékekbe/szolgáltatásokba beépülő új, piacosítható ötletek számszerűsítése felé. A nemzetközi gyakorlat azt igazolja, hogy csak azok a gazdasági szereplők lehetnek sikeresek, melyek hálózatba szervezetten, tudatosan és állandóan az új elérésére törekednek. Az innovációs teljesítmény mérésére alkalmas módszereket kétféle szempont alapján csoportosíthatjuk. Ezek a dimenziók vonatkoznak egyrészt a következtetési folyamatban használt változók összetettségére, mérésüknek és kifejezhetőségük komplexitására. A másik dimenzió pedig a következtetést végző modell bonyolultságát jelöli, azt, hogy a folyamat mennyire írható le egyszerű (lineáris) függvényszerű kapcsolatokkal, illetve bonyolultabb, nemlineáris leképzésekkel. Ezek alapján a következő módszereket különböztetem meg:     

egyszerű mutatószámok elemzése viszonyszámokon (lánc/bázis) alapuló (horizontális/vertikális) elemzések korrelációs számításokon alapuló módszerek (regressziós modellek), szóráselemzés összetettebb regresszión alapuló módszerek (útmodellek), kanonikus korreláció, látens változós modellek (főkomponens módszer, MDS, korrespondencia modell) mesterséges intelligencián alapuló modellek (neurális hálók, fuzzy rendszerek). Változók

összetettsége

útmodellek

egyszerű mutatószám ok elemzése

NFH modellek

regressziós modellen alapuló számítások

viszonyszámok generálása és elemzése

Modell komplexitása

2. ábra:

Az innováció mérésének módszerei Forrás: Saját szerkesztés

A módszerek közötti választásnak, a módszertan determináltságának számos kritériuma van, ezeket foglaltam össze a 3. ábrában. A kutatási alaphelyzet, a mérés alapkörülményei az 28

alkalmazott módszert illetően indifferens. A mérni kívánt innovációs potenciál alapulhat új, gyakorlatban alkalmazható tudás megszerzésének folyamatán, vagy lehet az innovációs folyamatok javítása szempontjából életszerű problémák megoldása és valódi innovációk létrehozásának lehetősége, esetleg korábban nem létező eljárások tesztelése, vagy valamely kísérleti eljárás bevezetésének vizsgálata innovációs szempontból, módszertani megkötések nincsenek. Az sem differenciáló tényező, hogy milyen típusú innovációk elérésére kerül sor a folyamatban: bármely értelemben vett innovációk4 mérhetőek – megfelelő változószett kialakítása esetén ugyan, de függetlenül a módszertantól. Az első differenciáló ismérv az innovációs folyamat komplexitása. Ezt részben befolyásolja az előző két tényező, nem hozhatunk egyértelmű ítéletet azok alapján. Az első típusba azok a folyamatok tartoznak, melyekhez egyszerűen tudunk mutatószámokat rendelni, egyszerűen kifejezhetők numerikus adatokkal. A kutatási alaphelyzet mely során az innovációs potenciált becsülni kívánjuk

A módszertan meghatározásának tényezői Előrejelezni /becsülni kívánt innováció típusa

Új, gyakorlatban alkalmazható tudás szerzése innovációs folyamatokról Az innovációs folyamatok javítása szempontjából életszerű problémák megoldása és valódi innovációk létrehozásának lehetősége Korábban nem létező eljárások tesztelése

Kisebb igazításoktól (létező vagy fejlesztés alatt álló terméken) új termék fejlesztéséig, illetve új piacok/beszállítók felderítésétől szervezetracionaliz álásig

Kísérleti eljárások bevezetésének vizsgálata innovációs szempontból

3. ábra:

Az innovációs folyamat komplexitása

Egyszerű innovációs folyamatok melyek mutatószámokkal kifejezve egyszerűen mérhetők

Komplex innovációs folyamat mely nehezen írható le számokkal: leginkább minőségi értékelés alkalmazható

A vizsgálat során a becsléshez leginkább használható módszer

A mérni kívánt innováció szintje

A mérni kívánt innováció interdependenciái

A vizsgált változók természete, absztrakciós szintjük

Mikroszintű innovációs potenciál

Érdemben izolálható tágabb értelemben vett innovációktól

Egyszerű absztrakció az innovációt befolyásoló egyedi tényezőkről

Egyszerű mutatószámok generálása és azok elemzése

Makroszintű

Nem izolálható érdemben a tágabb értelemben vett innovációktól

Kontextus függő absztrakció az innovációt befolyásoló egyedi tényezőkről

Viszonyszámok alapján történő egyszerű elemzések

Mikroszintű innovációs potenciál

Érdemben izolálható tágabb értelemben vett innovációktól

Egyedi, de komplex befolyásoló tényezők és hatások absztrakciója

Korrelációszámításokon alapuló egyszerű statisztikai módszerek

Makroszintű innovációs potenciál

Nem izolálható érdemben a tágabb értelemben vett innovációktól

Kompozit innovációs okok és hatások komplex absztrakciója

Útmodellek, összetett statisztikai módszerek

Az innováció mérésének módszertani gyakorlatai Forrás: Saját szerkesztés

4

Pl Schumpeter (1934) szerinti tagolás (új termék/szolgáltatás, meglévők minőségi fejlesztése, új beszerzési forrás, új piacok szerzése, hatékonyabban működő szervezet kialakítása.

29

A másik típus, amikor nehezebben mérhető a folyamat egyedi mutatószámokon keresztül, vagy a folyamat nagyfokú komplexitása miatt, vagy az adatok természetéből adódóan nehézkes (gyakran esetlen) a változók numerikus transzformációja.5 Mérlegelni kell azt is, hogy milyen szinten kívánjuk mérni az innovációs potenciált: vállalatok szintjén (mikor szinten), esetleg valamely földrajzi/gazdasági tagolódás alapján makro (meso) szinten. Befolyásoló tényező a mérni kívánt innováció viszonya tágabb értelemben vett innovációkkal: izolálhatóak-e attól érdemben, vagy sem, mennyire jellemző közöttük kölcsönös függőségi viszony. A vizsgálatba bevonni kívánt változók lehetséges absztrakciós szintje is differenciáló ismérv a módszerválasztás során. Itt négyféle absztrakciós szintet különítek el: az egyszerű, alacsony absztrakciós szinttel rendelkező tényezőktől kezdve - melyek leginkább az egyszerűbb módszereket determinálják -, a magas absztrakciós szinttel rendelkező kompozit paraméterekig. A tényezők értékelése után láthatjuk az alkalmazott módszereket. Ezek azok a módszerek, melyeket a klasszikus kutatói gyakorlat során innovációs potenciál mérésére használnak.

a) Egyszerű mutatószámokon alapuló mérés A mérés legegyszerűbb és a kutatói gyakorlatban legelterjedtebb módszere az egyszerű mutatószámok generálása és ezek elemzése. Ezt a módszertant további négy csoportba foglalhatjuk, aminek egyúttal időbeni dimenziót is adhatunk. Ezzel megfigyelhető a mérés egyre komplexebb természete és struktúrája. A mérés első generációja még csupán input indikátorokra támaszkodik, az innováció lineáris koncepciójára való fókuszálás tűnik ki a mérési paraméterekből: leginkább a K+F kiadásra és állományra valamint a T+T állományra koncentrál. Az innovációs potenciál mérésének nemzetközi fejlődése. 6. táblázat: Innovációs indikátorok generációs fejlődése 1. generáció input indikátorok 1950-70  K+F kiadások  Oktatási/képzési kiadások  Tőkekiadások  Technológiaintenzitás  T+T állomány

2. generáció output indikátorok 1970-90  Szabadalmak  Publikációk  T+T tevékenység  Termék innovációk  High-tech részesedés

3. generáció innováció indikátorok 1990-2000  Innováció benchmarking  Innovációs kutatások  Primer kutatások

4. generáció folyamat indikátorok 2000-től  Tudás  Immateriális javak  Hálózatok  Keresletelemzés  Klaszterek  Menedzsment technikák  Kockázat/megtérülés  Rendszer személet

Forrás: Milbergs és Vonortas (2006) alapján 5

Számos példa van olyan mérésekre, ahol a módszer megkívánja a numerikus adatokat (pl. regressziós modell), és ehhez a követelményhez igazodva a kutató a minőségi ismérveket mennyiségiekké konvertálja. Ezt gyakran a módszer nem is tolerálja, és a kényszerű átalakítás kiütközik a magas hibaparaméterekben.

30

A második generációban a T+T állomány monitorozása már kibővül a teljes T+T aktivitás mérésével, szabadalmakkal, publikációkkal és egyéb output mutatókkal. A harmadik generációs mérések már sokkal szélesebb körűek. A nyilvánosan hozzáférhető adatok kiegészülnek felméréseken és kutatásokon alapuló primer eredményekkel. A súlypont áthelyeződik a benchmarkingra és a nemzetközi innovációs rangsorokra és bevonják a kutatásokba a szolgáltató vállalatokat is. A negyedik generáció ezeken felül vizsgálat tárgyává tesz olyan összetett és nehezen mérhető mutatókat is, mint felhalmozott tudástőke, immateriális erőforrások, klaszterek és hálózatok, menedzsment módszerek – kialakítva ezzel a mérésbe bevont indikátorok teljes spektrumát. Kutatásaim során próbálok olyan mérési rendszert kidolgozni, mely a később feltárt modellezési nehézségek kiiktatása mellett figyelembe veszi az innovációs potenciál negyedik generációs mutatóit is. Az ilyen típusú módszerekre jellemző, hogy a felmért, esetenként nagyszámú mutatók közül kiragadnak egyet, esetleg mutatók egy csoportját, melyet a legmeghatározóbbnak tekintenek az innovációs teljesítmény mérésére. Ezeket gyűjtöttem össze a 7. táblázatban, feltüntetve a szerzőket is, akik kritikus fontosságúnak ítélték a kiemelt mutatókat a mérés során. 7. táblázat: Egyszerű mutatószámok alapján történő potenciál meghatározás, a legfontosabb tényezők kiemelésével Kategória

Alkategória

Változó méret kor általános vállalati jellemzők tulajdonosi szerkezet múltbeli teljesítmény stratégia definiálása stratégia diverzifikáció vállalati a vállalat export/nemzetköziesedés stratégia globális külső vs. belső növekedés stratégiája differenciáló stratégia üzleti stratégia költségcsökkentő stratégia védelmi mechanizmusok formális struktúra formalizáció rugalmas struktúra szervezeti döntési centralizáció struktúra centralizáció hatalmi decentralizáció interakció belső interakció kontrol pénzügyi vs. Stratégiai változással szembeni ellenállás szervezeti kultúra TQM/folyamatos fejlesztés vezetői variációk menedzsment menedzser tulajdonságai

innovációs kultúra projektvezetés CEO jellemzői CEO változás tapasztalatok ktg/kockázat vs. innováció innovációs bevételek

Szerzők Bertschek, Entorf (1996); Greve (2003) Jung et al. (2003); Sørensen, Stuart (2000) Bishop, Wiseman (1999); Love et al. (1996) Tsai (2001); Zahra (1993) Souitaris (2002) Ahuja (2000), Ahuja, Katila (2001), Hitt et al.(1997) Landry et al. (2002); Romijn, Albaladejo (2002) Belderbos (2001); Hitt et al. (1996, 1997) Beneito (2003); Galende, De la Fuente (2003) Motwani et al. (1999); Zahra (1993) François et al. (2002); Veugelers, Cassiman (1999) Koberg et al. (1996) Darroch, McNaughton (2002); Wu et al. (2002) François et al. (2002); Koberg et al. (1996) Gudmundson et al. (2003); Wu et al. (2002) Lukas, Ferrell (2000); Parthasarthy, Hammond (2002) François et al. (2002) and Hitt et al. (1996) Veugelers, Cassiman (1999) Baldwin, Johnson (1996); François et al. (2002); Motwani et al. (1999) Jung et al. (2003) Chandy, Tellis (1998); Souitaris (2002) Papadakis, Bourantas (1998) Sørensen, Stuart (2000) Baldwin, Johnson (1996); Romijn, Albaladejo (2002) François et al. (2002); Veugelers, Cassiman (1999) Coombs, Tomlinson (1998); Keizer et al. (2002)

31

K+F HR működés és stratégia

működés termelés marketing pénzügy

K+F stratégia dolgozói tapasztalatok HR stratégiák és fejlett technológiák kapacitáskihasználás marketing stratégiák versenytársak vizsgálata pénzügyi autonómia forgótőke/profit tőkeszerkezet

Hall, Bagchi-Sen (2002); Parthasarthy, Hammond (2002); Szalai, Opitz (2007) Guangzhou Hu (2003); Romijn, Albaladejo (2002) Michie, Sheehan (2003); Rhyne et al. (2002) Kam et al. (2003); Landry et al. (2002) Smolny (2003) Koschatzky et al. (2001); Souitaris (2001) François et al. (2002); Lukas, Ferrell (2000) Beneito (2003); Hitt et al. (1997) Love, Roper (1999); MacPherson (1994) Greiger, Cashen (2002); Souitaris (2002) Forrás: Saját szerkesztés

b) Viszonyszámokon alapuló elemzések Az egy szinttel komplexebb módszertanok azok, ahol a felmért mutatószámokat nem csak önmagukban, elszigetelten a többitől elemzik, hanem valamilyen módon ezekből arányokat, viszonyszámokat képeznek. Ez a módszer lehetővé teszi az idősörös adatok elemzését, horizontális és vertikális elemzéseket, kiszélesítve a módszer nyújtotta következtetések tárházát. E szerzők közé tartoznak Hitt et al.(1997), François et al. (2002), Koberg et al. (1996), Sørensen, Stuart (2000), Romijn, Albaladejo (2002), Lukas, Ferrell (2000), Souitaris (2002).

c) Korrelációs számításokon alapuló módszerek A korrelációszámításokon alapuló innovációs potenciál számítások leginkább a regressziós modellre, mint klasszikus statisztikai módszertanra támaszkodnak. Ezekkel a módszerekkel számos változó aggregálható, egyszerű, szoftveresen jól támogatható (Excel, SPSS), ám feltételrendszere nehezen teljesíthető. Az ilyen számítások meglehetősen elterjedtek a társadalomtudományban, ám innovációs potenciál meghatározására kevés a szakirodalomban publikált modell.

d) Összetett, regresszión alapuló módszerek Az összetett regressziós modellek két csoportja különíthető el. Az egyik lehetőség az útmodell (Kása, 2007), mely kauzális, sokregressziós módszer: számos egymásra épülő regressziós modellből áll. A független és függő változók közötti Pearson-féle nulladrendű lineáris korrelációt bontja két additív részre. Az egyik rész az a hatás, amelyet a független változó közvetlenül fejt ki a végső függő változóra, a másik rész pedig az a hatás, melyet a független változó más, közbülső változókon keresztül gyakorol erre a változóra. A másik lehetőséget a sokváltozós statisztikák nyújtják: kanonikus korreláció, diszkriminanciaelemzés és látens változós modellek, mint exploratív és konfirmatív faktorelemzés, MDS-modell, korrespondencia modell (Molnár 2008). Ezek a módszerek nagyobb szakértelmet és elmélyültebb statisztikai ismereteket igényelnek, használtuk nem túl elterjedt az innovációs potenciál mérésére – habár alkalmas módszertanok lennének.

32

Fentiek áttekintést nyújtanak az innovációs potenciál mérésének jelenlegi helyzetére, rávilágítva, hogy leginkább az egyszerűbb, alacsony absztrakciós szintű, mutatószám meghatározáson és összehasonlításon alapuló módszerek terjedtek el, melyek alkalmazásai korántsem problémamentesek.

2. Módszertani problémák a klasszikus társadalomtudományi modellezésben A társadalomtudományok, mint pozitivista tudományok a társadalmi/gazdasági jelenségekre vonatkozó feltételesen elfogadott általánosításokat tartalmaznak, melyek segítségével a feltételrendszerben bekövetkező változások hatásai előre jelezhetőek. Az általánosítás kiterjesztését, az approximációk pontosságát, megbízhatóságuk szintjüket és a predikciók pontosítását nemcsak a kutató képességeinek mindenkori korlátai, de olyan körülmények is gátolják, melyek különösen erőteljesen jelentkeznek a társadalomtudományokban, és ezen belül specifikusan a közgazdaságtudományban – habár ez nem kizárólagos sajátosságuk (Friedman 1953). Ám a közgazdaságtanban szükségszerűen inkább nem kontrollált tapasztalatokra, mint kontrollált kísérletekre és szimulációkra kell (lehet) támaszkodni,6 így rendkívül nehéz a hipotézisek korrekt igazolására nyilvánvaló és egyértelmű bizonyítékkal szolgálni. Egy hipotézis helyességét csupán következtetései, predikciói valósághűségén keresztül tesztelhetjük, és mivel nem csak nem kontrolált tapasztalatokra (megfigyelésekre) támaszkodunk, ez igencsak megnehezíti a hipotézisek tesztelését, igazolását, zavarokat idézve elő a módszertani elvek körül. A társadalomtudósnak tehát minden más terület művelőjénél jobban tisztában kell lennie módszertani elveivel, sokkal szigorúbban kötődni kell azok korlátozó feltételrendszeréhez – nem megengedve közülük egy vagy több elvetését –, és alkalmazkodni a levonható következtetések kevéssé tág köréhez. Fentiek figyelembe vételével alapvető fontosságú a modellalkotási folyamat során a korlátozó feltételek pontos és alapos ismerete, nélkülözhetetlen azok tesztelésére vonatkozó módszerek széles körű ismerete, ismerni kell a társadalomtudományi modellek támasztotta kívánalmak és követelmények rendszerét.

a) Modellalkotási kívánalmak A modellekkel szembeni legalapvetőbb kívánalmak a társadalomtudományokban – csakúgy, mint a matematikában – a pontosság, a bizonyosság és a szigorúság. E következetesség visszavezethető a matematika tudományfilozófiai történetének arra a XIX. századi 6

Bár a közgazdaságtanban a kísérletezés szerepe egyre nő (Dankó, 2004, Scapens, 1994, Williamson, 1996), kontroláltságuk kérdéses lehet (Heckman, Smith, 1995, Kieser, 1995): nem csupán a kísérleti alanyok észlelési torzulásaival kell számolni, hanem a kutatókéval is. A kísérletezés mellett egyre inkább előtérbe kerül a szimuláció. Kovács Zoltán (2009) a mennyiségi problémák megoldási módjait négy csoportba sorolja: analitikus, numerikus, szimuláció, játékelmélet. Illés Mária (2007) három fő kvantitatív módszert különböztet meg: modell módszer, kísérlet és szimuláció.

33

időszakára, melyet „A szigorúság forradalmának‖ nevezünk.7 Innen datálódik a matematika szóhasználatában és módszereiben a rá jellemző nagyon precíz és egzakt formalizáltság, melyet átvett a társadalomtudományi klasszikus (kemény) modellezés is. Ezzel megkezdődött a modellezés aritmetizálása és formalizálása. Az aritmetizálás során az analízis és a valós számok elméletének bizonytalan fogalmait megpróbálták visszavezetni a természetes számok biztosnak tekinthető elméletére. A formalizálás a szigorú bizonyításelemzés módszerét jelentette. A kívánalmak második csoportját a Berkeley matematika professzora, Lotfi Zadeh fogalmazta meg összeférhetetlenségi elvében.8 Az első paradoxon arra vonatkozik, hogy egy modell (rendszer) bonyolultságának növekedésével egyre csökken a képességünk arra, hogy működéséről precíz és szignifikáns kijelentéseket tegyünk. Sőt, egy határ után eljutunk oda, hogy a precizitás (aritmetikai formalizmus) és a szignifikánsság a rendszer egymást kölcsönösen kizáró ismérveivé vállnak. Ilyen problémát jelent a stabilitás-plaszticitás dilemma is: hogyan lehet olyan modellt létrehozni, mely elég plasztikus ahhoz, hogy képes legyen – valamelyest – alkalmazkodni a gyorsan változó környezetéhez, ugyanakkor elég stabil is marad, hogy a korábban megszerzett tudást (összefüggéseket) megőrizze. Hasonló ellentmondás adódik az interpretálhatóság – precizitás, illetve az interpretálhatóság szignifikánsság párok esetében is.

b) Korlátozó feltételek A feljebb említett elvárások mellett a kutatónak számos korlátozó feltétellel is szembesülnie kell a modellalkotási folyamatban. A klasszikus modellezési technikák ugyanis gyakran nincsenek felkészülve olyan problémákra, melyek például a célfüggvények extrém bonyolultságából adódnak: mi a teendő akkor, ha nem tudjuk felírni azt a függvényt, melynek az optimumát (vagy bármely kitüntetett pontját) keressük. Esetleg ha a magas statisztikai hiba alacsony megbízhatósággal párosul, vagy ha csak közelítő következtetéseket tudunk levonni. Szubjektív rendszerinformációk Gyakori feltétele a klasszikus rendszermodellezési technikáknak a mennyiségi ismérvek alkalmazása. Ám a társadalomtudományok területéről gyakran nem állnak a kutató rendelkezésére ennyire objektív, mennyiségi ismérvek. Az ilyen esetekben bevett szokás a minőségi ismérvek „transzformálása‖ mennyiségivé, de vajon ez mennyire biztosítja az objektivitást? Mennyire célravezető az efféle transzformálás? Széles körben elfogadott tény, hogy a társadalomtudomány – különösen jelen munka tárgyát képező közgazdaságtan – 7

Az elnevezés a magyar matematika- és tudományfilozófustól, Lakatos Imrétől származik (pozitív heurisztika, naiv falszifikacionizmus kritikája) 8 Ezekre utal Retter Gyula is könyvében (2006).

34

rendszerinformációi szubjektívek, hiszen minden tapasztalatunk elkerülhetetlenül szubjektív. Ez alól nincs kivétel (Babbie 2001).9 Márpedig ha rendszerinformációink szubjektívek, az alkalmazott módszerek pedig objektivitást igényelnek – csakúgy, mint a pozitivizmus iránt érzett leküzdhetetlennek tűnő vágy – akkor kénytelenek vagyunk a szubjektív információkat precízzé kényszeríteni – vagy olyan módszertant választani, amely kezelni tudja a szubjektív értékítéleten alapuló rendszerinformációkat. Linearitás A linearitási feltételnek való megfelelési kényszer igen erős, tekintve, hogy a legtöbb esetben a társadalomtudósok az olyan módszereket használnak, melyek ezt megkövetelik. A közgazdasági összefüggések nagy része változóiban, vagy paramétereiben nemlineáris összefüggések. Az ilyen nemlineáris modellek paramétereinek becslései során a feltételrendszer már-már kielégíthetetlen, ezért a kutató kénytelen a nemlineáris modellt – gyakran torzító engedményekkel – lineárissá tenni, leggyakrabban a változók újradefiniálásával. Homoszkedaszticitás Regressziós modell valószínűségi változóira igaznak kell lennie a homoszkedaszticitásnak, azaz minden változónak a sorozatban vagy vektorban ugyanazzal a véges σ2 varianciával kell rendelkeznie. Tehát minden egyes valószínűségi eloszlásnak az eredményváltozóra ugyanaz a szórása függetlenül a magyarázóváltozóktól. Ezáltal az eltérésváltozók kovarianciamátrixa egy olyan skalármátrix, amelynek főátlójában ugyanazok a σ2 értékek szerepelnek és

(1) (2)

A homoszkedaszticitás tesztelésére alkalmas a Goldfeld-Quandt-, Breusch-Pagan- és Whitepróba. Függetlenség A modell magyarázó változóinak függetlennek kell lenniük egymástól: egyik magyarázó változó sem állítható elő a többi lineáris kombinációjaként. Belátható, milyen nehéz példát találni ilyen rendszerre a sztochasztikus elvek szerint szerveződő valóságban, ahol az egyik ismérvhez való tartozás nem dönti el egyértelműen a másikhoz való tartozást, hatással van rá, rajta kívül más tényezők is befolyásolást gyakorolnak a hovatartozásra.

9

Ezek alapján kétségbe vonható az is, hogy lehet a tudós olyan objektív, ahogyan azt a pozitivista eszmény feltételezi.

35

A fentieken kívül természetesen még rengeteg korlátozó feltétellel kell szembenéznie a kutatónak, melyeket mélyrehatóan részletez a legtöbb statisztika témájú könyv.

c) Szakértői rendszerek tervezési nehézségei A szakértői rendszerek olyan tudás alapú rendszerek, melyek szakértői tudást tartalmaznak (Kasabov 1998). Ezek a rendszerek képesek a meglévő tudás strukturált reprezentálására, meglévő adatbázisok befogadására, új ismeretek megtanulására és tárolására működésük során, képesek logikus következtetéseket tenni, döntéseket hozni és javaslatokat tenni, felhasználóbarát módon kommunikálni a felhasználóval, megmagyarázni viselkedésüket és döntéseiket. Az ilyen rendszerek nagy sikerrel használatosak az emberi tevékenység szinte minden területén: mérnöki, orvosi, termelési, fizikai, vegyészeti- és agrártudomány területein, oktatásban, üzleti döntésekben és tervezésben. Az ilyen rendszerek komplex és bonyolult feladatok ellátására képesek, gyorsan felépíthető, olcsón működtethető, széles területen használható, könnyen fejleszthető (Kasabov 1998). Ám ezeknek a rendszereknek is megvannak a hátrányai, melyeket a klasszikus modellezés nem tud megoldani. Kasabov (1998) négy ilyen problémát nevesít:    

szakértői tudás megszerzésének nehézsége hogyan szűrhető ki a szakértői tudás egy óriási adathalmazból hogyan lehet reprezentálni hiányos, sérült, kétértelmű, egymásnak ellentmondó tudást hogyan valósítható meg velük a közelítő következtetés

A klasszikus rendszerek (az automatikus, következtetés-alapú szakértői rendszer és a klasszikus zárthurkú irányítás), melyek e problémákra nem tudnak hatékony megoldásokat nyújtani, tervezési stratégiája Kóczy és Tikk (2001) szerint az alábbi két lényeges feltételezésen alapszik: 



Az irányított rendszer ismert. A rendszert valamely modellje segítségével reprezentáljuk (identifikáljuk), amelynek létrehozásához szükség van a rendszerről rendelkezésre álló összes lényeges információra. Ekkor a rendszer kimeneti válasza a modell alapján tetszőleges bemenet esetén kiszámolható. Az identifikációs fázis a rendszer későbbi helyes működése szempontjából alapvető fontosságú. Az irányítás függvénye tömör matematikai formulák formájában adott, melyek tartalmazzák a rendszer változó paramétereit. (Ezt az információt nevezzük a rendszer teljesítményindexének.)

Ha ezek a feltételek teljesülnek, akkor az adott szakértői rendszer modellje a klasszikus irányításelmélet módszereivel megoldható és meghatározható a működését irányító optimális rendszer, illetve kiszámíthatók ez utóbbi paraméterei (Kóczy, Tikk, 2001). Ekkor a kialakított

36

rendszermodellel végezzük az optimalizálást, azaz a rendszer outputja és a célfüggvény által generált elméleti optimum közötti eltérés minimalizálását. Ha viszont a modellezett rendszer túl bonyolult, erősen nemlineáris, vagy modellje eleve ismeretlen, az irányításelmélet klasszikus módszerei és matematikai háttere nem használható, az irányítás alkalmazásának feltételei megvalósíthatatlanná válnak. Az ilyenen esetekben, amikor a rendszer nemlineáris, jellege nem stacionárius, vagy a működését leíró adatok hiányosak, akkor modellje általában nem alkotható meg pontosan. Ekkor a rendszeridentifikáció rendelkezésre álló algoritmusai (statisztikai módszereken, tapasztalati megfigyeléseken és többváltozós függvényoptimalizáción alapuló módszerek) nem vagy csak erős megszorításokkal alkalmazhatók. Az ilyen összetett modellek esetén az is előfordulhat, hogy a létrehozott modell túl specifikus, túlságosan pontos, a modellt leíró egyenletek bonyolultsága és a bennük szerepelő paraméterek száma kezelhetetlenül naggyá válik. Ezt nevezzük a túlmodellezés hibájának (Schweppe 1973). Ezzel együtt megfigyelhető a szakértői rendszerek matematizálódása, erre mutatott rá Zadeh már 1972-ben: bonyolult rendszereknél egyre nehezebb optimalizálási stratégiát találni, mely szerint működtetni lehet az irányítást.

37

Doktori kutatásom célja többrétű. Egyrészről szeretnék válaszokat találni a bevezetésben feltett kérdésekre. Másrészt egy olyan modellt szeretnék adaptálni a menedzsment gyakorlatba, mely már ugyan létezik más területeken, de alkalmas lehet arra, hogy a problémafelvetésben taglalt modellezési problémákat megoldja. Harmadrészt szeretném meghatározni e hibrid modell olyan optimális struktúráját, mely azon túl, hogy feloldja a kemény modellezési korlátokat, túlteljesíti a klasszikus modelleket, és ellenáll a környezet zajának. Kutatásom során igyekszem olyan mintát venni a valóságból, mely alkalmas a fenti céloknak megfelelő modell kialakításra, a modellek objektív összehasonlítására. A terjedelmi korlátok miatt nem célom a felvett minta hagyományos értelemben vett elemzése, és abból következtetések leszűrése. Disszertációm módszertani jellegű, ahol elsősorban elemzési és vizsgálati módszereket hasonlítok össze valamely teljesítményparaméterek alapján. A célok három részre tagolhatók. Szeretnék kialakítani egy olyan adatbázist, melynek struktúrája és változói lehetővé teszik azt, hogy azokból különböző módszerek segítségével azonos, objektíven összemérhető teljesítményparaméterek nyerhetők. Ilyen adatbázis nincs, ezért primerkutatás során kell azt létrehoznom. Felkészültségemből és előképzettségemből adódóan a disszertáció célja nem lehet a mesterséges intelligencián alapuló módszertanok irodalmának vagy módszertanának fejlesztése, ezek a matematikára tartoznak. Viszont célja a dolgozatnak egy olyan módszertan keresése, mely kiküszöböli a klasszikus módszerek korlátait. Ehhez a más tudományterületeken már meglévő és használt módszereket használom, azok belső struktúráját és szabad paramétereit némileg megváltoztatva, hozzáigazítva a társadalomtudományi elvárásokhoz és kutatási normákhoz. A célok harmadik csoportja pedig az innovációs potenciál méréséhez nyújt módszertani támogatást. A potenciál mérése a szakirodalom alapján megragadt az egyszerű mutatószámok generálásánál, és az egyszerű (egyváltozós) módszereknél. Ezt az űrt is ki szeretném tölteni.

Adatbázis

Módszertan 4. ábra:

Innovációs potenciál

Az értekezés célrendszere

1. A kutatás hipotézisei A klasszikus és mesterséges intelligencián, lágy számításokon alapuló módszerek szakirodalmának áttekintése után a következő hipotéziseket állítottam fel. H1: A klasszikus módszerek és a mesterséges intelligencián, lágy számításokon alapuló módszerek elméleti összefüggéseinek szakirodalmi áttekintése során az a benyomásom, hogy

38

a) ezeknek az új módszereknek nemcsak a műszaki/orvosi területeken van létjogosultságuk, de alkalmazhatóak a társadalomtudományokban is, sőt b) teljesítményük eléri, esetleg meg is haladja a klasszikus módszerek teljesítményét, c) kevesebb és lazább korlátozó feltétellel működnek, mint a klasszikus módszerek. H2: A neuralizált fuzzy rendszerek (hibrid eszközök) alkalmazásairól szóló szakirodalom áttekintése után úgy tűnik számomra, hogy: a) Számos természettudományi területen sikeresen alkalmazzák a neurofuzzy hibrid rendszereket, ám a társadalomtudományokban, azon belül is a gazdálkodás- és szervezéstudományokban nem, vagy csak nagyon elszigetelten, annak ellenére, hogy sikeresen és széleskörűen alkalmazhatóak lennének. b) A kombinált neurofuzzy módszerrel megoldható problémák széleskörűek a gazdálkodás- és szervezéstudományok területén10. c) A kombinált neurofuzzy modellek meghaladják a klasszikus módszerek teljesítményét. Empirikus kutatásom során a megalkotott hibrid modellek működése alapján a következő hipotéziseket állítom fel: H3: Az általam megvalósítandó neuralizált fuzzy rendszer – a sokaságból vett minta adataival és a mért változókkal – alkalmas magas szintű társadalomtudományi vizsgálatokra, mutatószámok becslésére az innováció menedzsment területén. H4: Kutatásomban megvalósított modellről úgy vélem, hogy a) a modell a felállított struktúrában a megfigyelt adatokból képes összefüggéseket megtanulni, b) képes reagálni a zajokra, kiszűri azt és nem tanulja meg, c) egyes struktúrák hatékonyabbak a becslésben. H5: Feltételezem, hogy a neuralizált fuzzy rendszerek hatékonyabban becslik az innovációs potenciált, mint más, közgazdaságtanban elterjedt módszerek. A zajos adatoknak is jobban ellen tudnak állni, mint a klasszikus módszerek. A felállított hipotézisek igazolására a következő módszereket használom. H1 hipotézis ellenőrzése a téma elismert szaktekintélyeinek mérvadó publikációi alapján ellenőrizhetők. Ilyen szakértők – a korábban elvégzett irodalomkutatásom alapján Futó Iván (1999), Retter Gyula (2006, 2007), Smith és Gupta (2002), Kasabov (1998), Lui és Li (2004), Chen, Wang és Kou (1998), Russel és Norvig (2010), Kosko (1992). 10

A menedzsmenttudomány kifejezés használatában igazodom Dankó (2004) definíciójához, mely szerint a vezetésről és az irányításról alkotott gondolatok, illetve azon erőfeszítések gyűjtőfogalma a menedzsmenttudomány, melyek e gondolatok tudományos, oktatási és üzleti gyakorlatba való átültetését célozzák.

39

H2 hipotézis ellenőrzése meglehetősen széleskörű és mélyreható irodalomkutatást igényel a neurális rendszerek, a fuzzy rendszerek és ezek összevont módszereinek gazdasági alkalmazásait illetően. Itt elengedhetetlen fontosságú a világ legnagyobb specifikus tudományos publikációs adatbázisaiban található témához kapcsolódó alkalmazásokat bemutató releváns publikációk felkutatása és ezek strukturálása. Ilyen adatbázisok a IEEE Association, ScienceDirect, Elsevier, Springerlink, CiteSeer, Taylor & Francis, Routledge, InformaWorld, Emerald, valamint ezek mellett a témával foglalkozó nemzetközi konferenciák kiadványai (IEEE Symposium of Intelligent Systems, International Symposium on Intelligent Manufacturing Systems, International Conference on Cognitive Systems, Conference of Decision and Control, International Engineering Management Conference), és a mérvadó nemzetközi szaklapok (Expert Systems with Applications, European Journal of Operational Research, Computers and Industrial Engineering, Fuzzy Sets and Systems, Journal of Decision Science, European Journal of Operational Research, Applied Artificial Intelligence). H3 hipotézis tesztelésére meg kell vizsgálni reprezentativitás szempontjából a sokaságból vett mintát. Ezt Mann-Whitney próbával lehet ellenőrizni, mivel a demográfiai ismérvek diszkrét eloszlásúak. A mért változók igazolása a szakirodalommal való összevetéssel történik. H4 hipotézis tesztelésére az alábbiak szerint kerül sor a) a felállított struktúra jóságának tesztelése a különböző struktúrák teljesítményének összevetésével történik, így tiszta neurális hálók és regressziós modellek teljesítményével is b) a hipotézis második részének igazolása zajjal szennyezett mintával történik: ugyanazon struktúrák és modelltípusok megvalósítása, mint fent, majd összevetem a tisztán megfigyelésen alapuló modellek teljesítményét a zajos modellek teljesítményével c) a különböző struktúrák összevetése a teljesítményparaméterek alapján. H5 hipotézis tesztelésére a teljesítményparaméterek rangsorolásával kerül sor a megfigyelt adatokkal és külön a zajos adatokkal. Mérendő a teljesítményparaméterek csökkenése zaj hatására.

40

A huszadik század végére a konvencionális rendszermodellezési technikákat egyre inkább kezdik kiszorítani a tudományos modellezésből a szimbolikus rendszereken és mesterséges intelligencián alapuló eljárások, melyeket a kilencvenes évek végére már olyan kifejezésekkel kezdtek el egy kontextusban használni, mint értelmezés és érvelés. Felismerték, hogy az ilyen alapokon nyugvó modellek hatékonynak bizonyulnak az olyan problémák megoldásában, melyekre hagyományos módszereket már egyáltalán nem, vagy csak nagyon sok kikötéssel lehet használni, úgymint az analízis, a statisztika, a döntéstámogatás és a szabályozás precíz, determinisztikus módszerei, a lineáris programozás, mely egyszerű problémáknál kiválóan használható, összetettebb esetekben a nem-lineáris vagy a dinamikus programozás módszerei. Ezen módszerek feltételrendszere azonban egyre inkább kielégíthetetlen, gondoljunk csak egy egyszerű regressziós modellre, ahol az alapkikötés a változók linearitása és a köztük lévő multikollinearitás hiánya. Ám gondoljuk csak meg, milyen nehéz ezen elvárásokat teljesíteni egy olyan világban, ahol minden mindennel összefügg: nehéz az egyes hatásokat és okokat azonosítani, éles különbséget tenni köztük. Számos ilyen esetben tehát nem használhatóak biztonsággal és megbízhatóan a hagyományos módszerek. Előfordulhat, hogy egy probléma annyira bonyolult, hogy egyszerűen nem tudjuk felírni azt a függvényt, melynek optimumát keressük, vagy az elemzések nem nyújtanak kielégítő eredményt, magas statisztika hiba esetleg alacsony megbízhatósági szinttel is párosul, vagy csak heuresztikus, közelítő következtetéseket vonhatunk le. A mesterséges intelligencián alapuló rendszerek olyan módszerek, eszközök gyűjtőfogalma, melyek a problémamegoldást az emberi elme működési analógiái alapján végzik. Az intelligencia szó a hatékony tanulás képességére, az adaptív reagálásra, a helyes döntések meghozására, nyelvi kommunikáció szofisztikált módjára és megértésére utal. Ezáltal olyan modellek hozhatók létre, melyek élő organizmusok működését szimulálják: akár az emberi agyét is. Ezen rendszerek kiválóan alkalmasak lesznek problémamegoldásra, rejtett összefüggések, mintázatok vagy hasonlóság felismerésére, nyelvi feldolgozásra, tervezésre, vagy akár előrejelzésre is, nagyobb hatékonysággal és kevesebb megkötéssel, mint a hagyományos modellek.

41

adaptív reagálás

helyes döntéshozás

hatékony tanulás

nyelvi kommunikáció intelligencia

problémamegoldás

mintázatfelismerés 5. ábra:

nyelvi feldolgozás

tervezés

előrejelzés

Intelligens rendszerek jellemzői Forrás: Saját szerkesztés

1. Robusztus modellezés A legtöbb élő rendszer rendelkezik egy olyan különleges képességgel, mely lehetővé teszi, hogy nagyon eltérő környezeti feltételek esetén is képesek legyenek életben maradni. A belső hibák hatnak ugyan a rendszer viselkedésére, ám az alapvető (élet)funkcióit gyakran még igen erős belső hibák esetén is képes fenntartani. Az élő rendszereknek ez a tulajdonsága szöges ellentétben van azzal, amit az ember által tervezett rendszereknél tapasztalhatunk: egyetlen alkatrész hibája gyakran az egész rendszert megbénítja. A kutatók mára már felismerték a tudomány minden területén, hogy a természet által "tervezett" szerkezetek ellenállóak, ezért a hibatűrő képesség vagy robusztusság kérdését sok területen és egyre intenzívebben vizsgálják. (Barabási 2003)

2. Neurális rendszerek A neurális rendszerek használata műszaki területeken és az informatikában meglehetősen elterjedtek a huszadik század végére, működésük leírásában alapműnek számít Rumelhart – McClelland 1986-os munkája, Kohonen 1982, 1988, 1990, 1993-as munkái, Kasabov 1996-os értekezése, Kosko 1992-es és Zurada szintén 1992-es munkája. A hazai kutatók közül mértékadó Retter Gyula 1998-as, valamint Borgulya István szintén 1998-as munkája. A mesterséges neurális háló egy olyan speciális információfeldolgozó rendszer, mely nagyszámú egyszerű processzáló elemből, ún. idegsejtből áll, melyek sűrűn összekötöttek, párhuzamos felépítésűek csakúgy, mint az emberi agyban lévő biológiai neuronok: elosztott adatfeldolgozásuk révén tanulási, általánosítási és zajtoreláló képességekkel rendelkeznek. Az összeköttetések változó numerikus értékekkel rendelkeznek. Ezen súlyok, illetve a neuronok topológiája képviselik a rendszer tudásbázisát, módosításuk a számítás, a tanulás alapja. Ilyen módon a háló a tanulási szabályok és a tárolt információ visszahívásának folyamata,

42

paramétereiket és felépítésüket – válaszul a korábban megszerzett információkra – változtatni tuják. A rendszer egyszerű, de nagyszámú neuron együttese képes bonyolult nemlineáris leképzéseket produkálni. Ez az információ feldolgozó rendszer tehát az emberi agy analógiájára működik, topográfiájának alapegysége a neuron.

a) Neuron Az információrendszer alapegysége tehát a neuron, mely nagymértékben hasonlít az emberi agy neuronjaihoz, annak leegyszerűsített sémája. Az agy az ember elsődleges információ feldolgozó egysége. Képes tanulni, nagyságrendekkel gyorsabb, mint a jelenlegi processzorok, hibatűrő képessége kiemelkedő. Az agy fő feldolgozó egységei a neuronok, az idegrendszer alapegységei, ingerületképzésre és ingerületvezetésre specializálódott sejt. Az idegsejtek az idegszövet meghatározó sejtjei, melyeket gliasejtek vesznek körül. Tekintsük először a biológiai neuront. A lenti ábrán két motorikus neuron kapcsolata látható: a jelet küldő preszinaptikus sejt, és a vele kapcsolatban lévő, jelet vevő posztszinaptikus sejt. Jól látható a neuron két fő részre különülése: A neuronok fő tömegét a sejttest képzi. A plazmából hosszabb-rövidebb nyúlványok indulnak ki. A dendritek (a rövidebb nyúlványok) más sejtektől veszik át az ingerületet és továbbítják a sejttest felé. Az axon (a hosszabb nyúlvány), amelyből neurononként általában csak egy van, az ingerületet a sejttest felől az axonvég felé vezeti. Amíg a neuron sejttestét és dendritjeit csak az ektoplazmatikus (plazmán kívüli) membrán határolja, addig az ugyancsak ektoplazmatikus membránnal borított axon körül az idegszövet támasztósejtjei velőshüvelyt alakítanak ki. A velőshüvellyel körülvett axon az idegrost. Az idegrost kialakulása során az axon a támasztósejt sejthártyáját maga előtt tolva beágyazódik a neuronba. A támasztósejt sejthártyájának betüremkedése felcsavarodik az axonra. Ezt a betüremkedést az egymás mellé került két sejthártya ektoplazmatikus membránrétegei alkotják. Az így felcsavarodó velőshüvely tehát egymásra rétegződő ektoplazmatikus membránréteggel veszi körül az axont. Az axon az idegszövet sejt közötti állományával velőshüvely nélküli csupasz részén keresztül (a befűződés helyén) érintkezik.

43

dendritek szóma sejtmag információ axon hillock preszinaptikus sejt

szinapszis

axon

mielin hüvely

szinaptikus végződés

6. ábra:

posztszinaptikus sejt

Biológiai neuron Forrás: Tarsoly (2004)

A mesterséges (matematikai) neuron működése logikailag megegyezik a biológiai neuronnal. Olyan egység, mely különböző súlyozott kapcsolatokon keresztül kap információkat, melyeket különböző függvényekkel dolgoz fel és továbbít. Az n súlyozott bemenetet és egy konstansra választott bemenetet (bias) egy összegzés és valamilyen általában nemlineáris függvény követ. Ez utóbbi kettőt szokás transzfer függvénynek is nevezni. A neuron rendelkezhet lokális memóriával is, amelyet például késleltetéseken, visszacsatolásokon, lineáris szűrőkön keresztül érhetünk el. Az idealizált mesterséges neuronon a sejttest a feldolgozóelem (szóma), ingerületnek tekinthetjük a kapott xi(t), és a továbbított o(t) információt, az axonnak a dendritekkel és szinapszisokkal együtt az irányított kapcsolatok, és a szinapszisok erejének a wi súlyok felelnek meg. (Kasabov, 1998)

7. ábra:

Matematikai neuron Forrás: saját szerkesztés

A mesterséges neuron esetében a konfluencia művelet nem más, mint az új információ, amit az aktuális x kiterjesztett bemeneti vektor testesít meg és a korábbi információ, azaz a w kiterjesztett szinaptikus súlyvektor közötti hasonlósági mérték – legtöbbször skalárszorzat – 44

létesítése. A nemlineáris aktivizációs művelet ezek után a hasonlósági mértéken végrehajt egy nemlineáris leképzést. Tehát a konfluens zónáben először egy lineáris leképzés történik11: x

ℝn-ből net

ℝ1-be a w

ℝn

(3)

súlyvektoron át. Ezt követően az aktivizációs művelet leképzést létesít net

ℝ1-ből o

ℝ1-be

(4)

az f nemlineáris aktivizációs függvényen keresztül. (Retter, 2006)

b) Neurális hálózatok csoportosítása A neurális rendszerek csoportosítására a szakirodalomban nem alakult ki egységes klaszifikáció: egy-egy szerző csupán egy-két, legfeljebb három dimenzió alapján végzi a rendszerezést, vagy egy-egy típúsról csak említést tesznek. A téma szakirodalma alapján kísérletet teszek egy koherens rendszerezésre az egyes szerzők minkája alapján. 1. A hálózatban lévő neuronok típusa (Retter, 1996; Borgulya, 1996; Lohrbach, 1995) a) általános neuron modell b) McCulloch-Pitts neuron modell c) diszkrét és folytonos perceptron 2. A rétegek száma alapján (Retter, 1996; Borgulya, 1996; Lohrbach, 1995; Kasabov, 1996) a) egyrétegű b) többrétegű 3. a rétegek közti kapcsolatok alapján (Borgulya, 1996; Kosko, 1992) a) teljes b) véletlenszerű c) egy-egy 4. rétegen belüli kapcsolatok alapján a) recurrent (Schalkkoff, 1997; Cruse, 2006) b) on-center/off-surround (Grossberg, 1973; Lohrbach 1995; Nigrin, 1993) 5. az információfeldolgozás iránya Retter, 1996; Borgulya, 1996; Lohrbach, 1995; Kasabov, 1996; Kosko, 1992) a) feedforwarded b) feedback i. globális visszacsatolás ii. lokális visszacsatolás 1. elemi visszacsatolás

11

A net jelölés a számos x bemeneti vektor súlyozott összegének nettó eredőjére vonatkozik.

45

2. intralaterális visszacsatolás 3. interlaterális visszacsatolás A neurális rendszerek részletesebb bemutatását az 1. számú melléklet tartalmazza.

c) Neurális rendszerek gazdasági alkalmazásai

Nemlinearitás foka

Az utóbbi évek gyakorlata szerint gazdasági területen a neurális rendszerek mint közelítő módszerek, modellbecslő eszközök, illetve mint sokparaméteres döntések támogató eszköze terjedt el.

Analízis Neurális hálók

Egyszerű problémák

Lineáris algebra

Változók száma

8. ábra:

Neurális hálózatok gazdasági alkalmazása Forrás: részben Borgulya (1998), részben Zimmerman (1994)

Sok esetben hatékonyabban használható a klasszikus módszereknél többértékű függvények közelítésére, vagy olyan optimalizációs problémák megoldására, ahol az analízis vagy a lineáris programozás eszközei nehezen alkalmazhatók, vagy azért, mert nagyon erős a probléma nemlinearitásának a foka, vagy pedig túl sok paramétert tartalmaz. A neurális rendszerek gazdasági alkalmazásával foglalkozó irodalmat csoportosíthatjuk a modellezés típusai szerint. Ily módon a releváns szerzők gazdasági alkalmazásokban bevezettek a) többrétegű előrevezetéses rendszereket (MFNN) előrejelzésekre, b) többrétegű előrevezetéses rendszereket (MFNN) osztályozásra, illetve c) önszervező térképeket (SOM) klaszterezésre. A mértékadó irodalom áttekintését tématerületenként célszerű végezni, taxonómikus jelleggel. Így öt területet különböztethetünk meg, melyek a marketing, kockázatmenedzsment, pénzügy, menedzsment és azon belül is különösen a termelésmenedzsment. Ezekről a területekről nyújt részletes áttekintést a 8. táblázat a használt neurális háló típusok alapján.

46

8. táblázat: Neurális rendszerek gazdasági alkalmazásai többrétegű előrevezetéses rendszerek előrejelzésekre

többrétegű előrevezetéses rendszer osztályozásra

Kockázatmenedzsment

Marketing, értékesítés

Rumelhart – McClelland, 1986 fogyasztói magatartás előrejelzés

Bounds, 1997 Moutinho, 1994 Dasgupta, 1994

célpiaci marketing

Venugopal, 1994 Zahavi, 1997

piacrészesedés előrejelzés

Wang, 1999

fogyasztói elégedettség értékelés

Temponi, 1999

értékesítés előrejelzés

Kong, 1995 Thiessing, 1995 Venugopal,1994

lojalitás és megtartás

árrugalmasság modellezés

Gruca, 1998

Behara, 1994 Wray, 1994 Mozer, 2000 Madden, 1999 Smith, 2000

Pénzügy

Lohrbach, 1995 Udo, 1993 Wilson, 1997

pénzügyi teljesítés előrejelzés

St. John, 2000

csődosztályozás

hitel scoring

Jensen, 1992

hitel scoring

fizetésképtelenség előrejelzése

Brocket, 1997

csalásfelderítés

Borgulya, 1999 Hancock, 1996 Hutchinson, 1994

aláírás hitelesítés részvénypiaci trendosztályozás

határidős ügyletek előrejelzése

Grudinski, 1993

ügyfél hitelesítés

Graham, 1988

FOREX előrejelzés

Leung, 2000

kötvénykalibráció

Surkan, 1991 Dutta, 1993

befektetésmenedzsment

Barr, 1994

kártalanításértékelés hedging

részvénypiaci változások előrejelzése

Menedzsment

fogyasztók szegmenshez rendelése

stratégiaértékelés döntéstámogatás

Podding, 1990 Schöneburg, 1991 Wyatt, 1995 Parkinson, 1994 Chien, 1999 Wu, 1999 Sroczan, 1997

értékpapírok kockázati osztályozása fizetőképtelensé g, hitelképesség megítélése

West, 2000 Long, 2000 Holder, 1995 Dorronsoro, 1997 He, 1997 Francett, 1989 Ageenko, 1998 Saad, 1998

önszervező térképek klaszterezésre Kohonen, 1982, 1988, 1990, 1993 Dibb, 1992 piacszegReutterer, 2000 mentálás Vellido, 1999 Rushmeier, 1997 fogyasztói van Wezzel, 1996 magatartás Watkins, 1998 elemzés Reutterer, 2000 márkaelemzés Balakrishnan,1996 fogyasztói kosár Evans, 1997 elemzés storage layout

Su, 1995

hitel scoring

West, 2001 Bassi, 1997

kockézatértékelés

Garavaglia, 1996

aláírás hitelesítés

Abu-Rezq, 1999

gazdasági kategorizálás kamatráta szerkezeti elemzése közösen kezelt befektetési alapok kiválasztása

Kaski, 1996 Cottrell, 1997

Deboeck, 1998

Lohrbach, 1995 Lohrbach, 1995 Kerling, 1994

stratégia hatása a teljesítményre

St. John, 2000

stratégia hatása a teljesítményre

Biscontri, 2000

menedzsment gyakorlatok hatása a teljesítményre

Bertels, 1999

döntéstámogatás

Lin, 2000

47

Termelésmenedzsment

műszaki tervezés folyamatmodellezés és folyamatvezérlés minőség menedzsment

Hung, 1999

műszaki tervezés

Adeli, 1990

műszaki tervezés

Kulkarni, 1995

Flood 1996 Cui, 2000

monitoring és diagnosztika

Hanamolo, 1990 Kassul, 1998

folyamatvezérlés

Hu, 1995 Cser, 1999

Chande, 1995 Branca, 1995

folyamatvezérlés

Kim, 1998

folyamatszelekció

Raviwongse, 2000

Corsten, 1995 Lohrbach, 1995

minőség kontrol

Chen, 2000

átfutási idő minimalizálása, gépkihasználás szállítási problémák, ülőhelykiosztás, műszakbeosztás

Corsten, 1995 Lohrbach, 1995 Forrás: saját szerkesztés

Előrejelzés, idősorok kezelése, összetett osztályozási feladatok Ennek a területnek a legfontosabb kutatási kérdése az, hogy hogyan lehet idősorok viselkedésére jövőre vonatkozó ítéleteket hozni hatékonyan. A legnagyobb probléma e tekintetben az, hogy a legtöbb hagyományos statisztikai modell linearitást feltételez, hatástalannak bizonyulnak szezonális idősorok előrejelzésében, a modellek parametrikus természetéből adódóan (Zhang, 2002). Ezek a modellek ugyanis csak akkor képesek megfelelő bizonyossággal előrejelezni idősorokat, ha az adatok ráilleszthetők bizonyos parametrikus modellek struktúrájára és követelményeire. Ezzel ellentétben a neurális hálók mind lineáris, mind tisztán nemlineáris esetekben is hatékonynak és hatásosnak bizonyulnak idősorok előrejelzésében bármilyen függvényszerű kapcsolatot hatékonyan matematizál a rendszer. (Zhang, 1998) A neurális hálók e területen történő alkalmazásából adódó előnyök legfőbb forrása, hogy ezen rendszerek olyan nemlineáris rugalmas modellek, melyek képesek rejtett mintázatokat felismerni az idősorokban, az információgranuláció révén képesek univerzális approximációra: bármilyen kapcsolatot képesek közelíteni, melyek idősoros megfigyelések között fennállhatnak. Így a neurális hálók a legcélravezetőbb modellek minden olyan esetben, amikor adatokat ugyan könnyen tudunk gyűjteni, de nehezen, vagy egyáltalán nem tudunk következtetni a köztük lévő kapcsolatok természetére (Zhang, Qi, 2002). Annak eldöntésében viszont, hogy szükséges-e az adatok bizonyos fokú előkezelése, nincs egyetértés a kutatók között. Jellemzősen két iskola alakult ki. Sharda és Patil (1992) bebizonyították, hogy nem szükséges az adatok deszezonalitása: a neurális rendszerek hatékonyan és közvetlenül tudják modellezni/kezelni a szezonalitást: nem szükséges az adatok előkezelése12. Ugyanerre a következtetésre jutott Tang és Fishwick13 (1993) 12

A következtetásre egy 1992-es kutatás során jutottak, mely során 88 szezonalitással rendelkező idősort vizsgáltak meg, eredményeiket a Box-Jenkins modell eredményeivel vetették össze. 13 Előrecsatolt neurális hálót használtak, mely eredményeit szintén a Box-Jenkins modell eredményeivel vetették össze mind rövid, mind hosszú távú idősorokat vizsgálva (összesen 16 darabot).

48

előrecsatolt neurális hálók alkalmazásával. Bár hosszú távon nem volt szignifikáns különbség az eredmények között, a rövid távú idősorok esetében messze hatékonyabbnak bizonyultak az előkezeletlen (szezonmentesítetlen) idősorokkal megvalósított neurális hálók. Mindazonáltal hosszú távú idősorok esetében is kedvezőbb a neurális hálózat figyelembe véve a modell reprezentációs képességét, a modellalkotási folyamatot, valamint a széles körű alkalmazhatóságát. (Tang és Fishwick, 1993) 1995-ben Nam és Schaefer is hasonló következtetésekre jutott légi utasok számának idősorait vizsgálva, illetve azok előrejelzésére, valamint Franses és Draisma (1997) is, akik változó szezonalitások14 felismerésére használtak neurális hálót. A másik iskola szerint a neurális hálók nem képesek a szezonalitások közvetlen modellezésére, a hagyományos statisztikai módszereknél hatékonyabb előrejelzés érdekében szükséges az adatok előkezelése, előzetes deszezonalizálása. Ezt több kutatás is alátámasztja, úgymint Farway és Chatfield (1995) elemzései, melyeket légi utasok számának előrejelzésére használtak15, valamint Nelson és szerzőtársai (1999), akik szintén arra jutottak, hogy azon idősorokból, melyek szezonalitást tartalmaznak, és kiszűrik ezeket az idősorokból az előrejelzés előtt, a neurális hálók jobb előrejelzést adnak, mint azok, ahol nem kezelték íly módon az adatokat az előrejelzés előtt. Zhang és Qi (2000) mind szimulált, mind valódi idősoron elvégezték az összehasonlítást, hasonló eredményre jutva: az adatok előzetes tisztítása nélkül indított neurális háló nem képes hatékonyan modellezni az idősorok trend- és szezonalitásmintáit mindaddig, míg nem történik meg vagy az adatok szezonalitásmentesítése, vagy trendmentesítése, mely jelentősen növeli az előrejelzés hatékonyságát. Abban az esetben pedig, ha mindkét előkezelési technikát elvégezzük, a legjobb eredményt kapjuk16. Összességében tehát elmondható, hogy jellemzően hatékonyabb előrejelzések tehetők neurális hálókkal – ha bizonyos előkezelések alá vetjük az adatsorokat – azok komplex természetéből adódóan, mint klasszikus statisztikai módszerekkel. Mindezekkel együtt nehéz jó összehasonlításokat találni a szakirodalomban idősoros előrejelzésekre a hagyományos statisztika eszközeit, illetve a neurális hálókat illetően. Ennek legfőbb oka nem más, minthogy a statisztikusok kevéssé értenek a neurális hálókhoz, esetleg nem is tudnak ilyen módszerekről, míg az informatikusok gyakran nincsenek felvértezve komolyabb statisztikai tudással (Chatfield, 2004).

14

Franciaország és Hollandia ipari kibocsátásának negyedéves adataiból összeállított idősorokat vizsgáltak és jeleztek előre előrecsatolt neurális hálóval. 15 A többféle neurális hálózat eredményét összevetették a Box-Jenkins modell, illetve a Holt-Winters módszer eredményeivel 16 Összehasonlítva az előkezelés nélküli, illetve az egy előkezelési technikával előkészített adatokból történő előrejelzést neurális hálóval, valamint hagyományos statisztikai módszerekkel (jellemzően ARIMA)

49

Önszervező térképek A modell nevét egyrészt a nem felügyelt tanulási módjából kapta (önszervező), másrészt pedig abból adódik, hogy (leggyakoribb alakjában) az egyetlen kiviteli réteg négyzetrácsban elhelyezkedő neuronjai a létesített minta térképszerű képét alkotják. A Kohonen-térkép (megalkotója után: Kohonen 1982) egy sokdimenziós folytonos teret egy kétdimenziós diszkrét térképpé képez le. Eközben a bemeneti tér vektorainak hasonlóságait a kimeneti rács neuronok topológiai közelségeire transzformálja, ezáltal képes megtartani a bemenetek jellemzőit. a megfelelő topológia elérésére a kimeneti neuronokra szomszédsági kényszereket helyeznek, amivel a bemeneti adatok egyes tulajdonságai tükröződnek a kimeneti egységek súlyaiban.

d) Neurális rendszerek előnyei, hátrányai A neurális hálók kutatását illetve a témában született releváns publikációkat és összehasonlításokat tekintve kitűnik, hogy több tanulmány született a modell előnyeiről, mint hátrányairól, valamint az is, hogy az elérhető előnyök túlszárnyalják a lehetséges hátrányokat. A módszer legfontosabb erősségei az alábbiak:      

sikeresen és pontosan közelít komplex, nemlineáris leképzéseket nem igényel a priori információkat az adatok eloszlásáról, vagy a kapcsolatok függvényeinek alakjáról nagyon rugalmas az architektúrája a zajokkal és a hiányos adatokkal szemben egyszerű a rendszer működtetése: gyorsan és hatékonyan reagál a környezet változó adataira, egyszerűen frissíthető azokkal a neurális rendszerekre nem vonatkoznak a klasszikus statisztikai módszerek korlátozó feltételei a rejtett rétegek neuronjai látens struktúrákként értelmezhetőek (felügyelt hálóknál)

A rendszer legfontosabb gyengeségeit az alábbiak szerint foglalom össze:        

nehezen értelmezhetőek a becsült hálózat súlyai (a fekete doboz jelleg miatt) nagyon alacsony a valószínűsége annak, hogy az iterációk során a háló a hibafüggvénynek nem csupán egy lokális, hanem a globális minimuma felé konvergál általában nagyszámú mintaelem szükséges a modell a működtetéséhez, ami jelentősen növelheti a rendszer hardver igényeit a hálózat optimális architektúrájának felépítése időigényes, kialakításának módja gyakran heurisztikus esetenként fennállhat a túltanulás veszélye, ami rontja a modell általánosító képességét nem áll rendelkezésre explicit szabályrendszer a legjobb algoritmus kiválasztására a rendszer teljesítménye nagyban függ a rendelkezésre álló adatok mennyiségétől a neurális hálózatokból hiányzik a klasszikus statisztikai módszerek néhány tulajdonsága: nem lehetséges hipotézisek illetve konfidencia intervallumok tesztelése. 50

3. Fuzzy rendszerek a) Társadalomtudományi rendszermodellezés Valamennyi hatékony társadalomtudományi alkalmazásnak, eljárásnak, elméletnek képesnek kell lennie a rendelkezésre álló információ teljes hasznosítására – tekintet nélkül annak típusára. Az információk a legtöbb esetben – legyen az mintavétel, szimuláció vagy szakértői vélemény – korántsem teljesek, gyakran zajosak, hiányosak, sok a torzító tényező. A legtöbb esetben ennek elkerülhetetlen tényezői Babbie (2001) és Szintay (2003) szerint az alábbiak lehetnek: 1. Pontatlan megfigyelés: pontatlanul, felületesen figyeljük meg a kutatás tárgyát képező jelenséget elvonatkoztatva attól a ténytől, hogy a tudományos megfigyelés tudatos és tervezett tevékenység 2. Túláltalánosítás: néhány korai tapasztalat alapján messzemenő következtetéseket vagyunk hajlamosak levonni, vagy analógiákat képezni 3. Szelektív észlelés: gyakran vonunk le érvényesnek vélt következtetéseket nem reprezentatív vagy reprezentatívnak vélt megfigyelésekből 4. Az érzékelés torzítása: ami abból fakad, hogy egy jelenség megfigyelése során az egyéni befogadóképesség is korlátozza a felfogott jellemvonások érzékelését. 5. Halo-effektus: rendszerek vagy jelenségek észlelésekor bekövetkezhető olyan hiba, mely abból fakad, hogy egy adott jellemző érzékeléséből egy másik jellemvonás, tulajdonság szükségszerű meglétére következtetünk. 6. Hozzáköltések: a meggyőződésének ellentmondó tényeket hozzáköltésekkel érvénytelenítik (ex post facto hipotézis-készítés) 7. Illogikus okoskodások: a meggyőződésének ellentmondó tényeket kivételeknek tekinti, amelyek csak erősítik a szabályt. (Szerencsejátékos tévedése) 8. Elfogultság a megértésben: bizonyos eseményekről és körülményekről kialakított felfogásunk gyakran különös lélektani jelentőséggel bír. Ha szorosan elkötelezzük magunkat a tudomány általunk megvizsgált más normái mellett, az véd a túlzott elfogultság ellen. 9. Megismerés idő előtti lezárása: a túláltalánosítás, a szelektív megfigyelés, a kitalált információ (hozzáköltés) és az illogikus gondolkodás mind a vizsgálat idő előtti lezárását „sürgeti‖. Mindezen hibák ahhoz vezetnek, hogy vizsgálódásainkat túl hamar abbahagyjuk, és tévedéseinket tényként kezeljük: a vizsgálat tárgyát megismerhetetlennek minősítjük és misztifikáljuk A társadalomtudományi információk forrásai a legtöbb esetben szubjektívek, emberektől származnak, melyek nagyfokú torzításokat, egyéni meggyőződéseket tartalmazhatnak. Előfordulhat az is, hogy rendelkezésre állnak objektíven mérhető adatok is (valamely mennyiségi változók, melyek szerepelnek a könyvekben, vagy műszeresen mérhetőek). A két

51

információtípus együttes felhasználásának kulcsa az, hogy hogyan alakítsuk át az emberi tudást (szubjektív információinkat) az objektív mérési módszerek megformulázásához és a matematikai modellek nyújtotta keretekhez hasonlóvá, lehetővé téve ezzel az objektív mérést és következtetést. Ez nem jelent más feladatot, mint azt, hogy hogyan tudjuk az emberi tudást matematikai formulákba transzformálni. E feladat megoldására alkalmas módszer a fuzzy logika – lehetővé téve a kétféle információtípus együttes hasznosítását. Fentiek alapján egy társadalomtudományi modell célja általánosan egy rendszer működésének leírása. Ezekben a rendszerekben a paramétereket és a változókat operátorok kötik össze. Az alkalmazott operátorok szerint a modellek két alaptípusa különíthető el (Retter, 2007):  

Az első típus algebrai operátorokat alkalmaz, az ilyen modelleket matematikai modelleknek nevezzük, ahol a változók és a paraméterek numerikus értékek. A második típusú modellek logikai operátorokat alkalmaznak, ezeket logikai modelleknek lehet nevezni.

A fuzzy rendszerek mindkét modelltípus esetén alkalmazhatóak, lehetővé téve a szakértői tudás vagy a priori információk felhasználását. Ez egyrészről azt jelenti, hogy a rendszer képes olyan erőteljes koncepciós kapcsolatokkal operálni, melyek oly hatékonnyá teszik az emberi látásmódot, másrészt pedig lehetőség nyílik egyúttal a változók és paraméterek numerikus reprezentálására – lehetővé téve matematikai manipulációk hatékony mechanizmusát.

b) A klasszikus és a deviáns logika ismérvei A klasszikus logika alethikus logika, csak olyan kevéssé összetett nyelvi kifejezésekben megnyilvánuló állításokat tesz tárgyivá, melyeknek csupán két kimenetele létezik: igaz, vagy hamis értéket vehet fel, nulla, vagy egy kimenetele lehet, vagy beletartozik egy halmazba, vagy nem. Így a klasszikus logika kétértékű logika, az események által felvehető értékek száma kételemű halmazból származtatható. Ezen elvárás érvényesítését szolgálja a kizárt harmadik és az ellentmondásosság törvénye.17 A klasszikus logika formális logika, annak ellenére, hogy az állításokban logikai és nemlogikai összetevők egyaránt vannak, a logikai vizsgálat tárgyát kizárólag az állítások logikai

17

A klasszikus logika négy hagyományos alapelv szerint szerveződik (Dummett, 2000), melyeket egyúttal az iskola képviselői a „helyes gondolkodás alaptörvényeinek‖ tekintenek. Ezek az azonosság törvénye (egy logikai eljárásban a terminusoknak végig azonos értelemben kell szerepelniük), az ellentmondás törvénye (nem lehet egyszerre állítani és tagadni ugyanazt, azaz egy állítás nem lehet egyszerre igaz is és hamis is), a kizárt harmadik törvénye (két ellentmondó állítás közül az egyiknek igaznak kell lennie, azaz bármely állítás vagy igaz, vagy hamis, harmadik lehetőség nincs) és az elégséges alap törvénye (minden ítélésnek és következtetésnek megalapozottnak kell lennie).

52

szerkezete és az azokban szereplő logikai értékek, kimenetelek képezhetik, s alapozhatja meg a következtetések érvényességét (Szabó, 2001). Ezzel szemben deviáns logikának nevezzük azokat a logikai rendszereket, amelyek nem a klasszikus logika attribútumaként, hanem a klasszikus logika valamelyik kikötésének feloldása nyomán keletkeznek. A fent említett három kikötésnek megfelelően a deviáns logikai rendszerek három csoportját különíthetjük el, attól függően, hogy mely klasszikus kikötést függesztik fel. Az egyes csoportokon belül további nevesített logikai rendszerek különíthetőek el, melyek a következők (Szabó, 2001): 1. Nem-alethikus, azaz nem az igazság értékre alapozó logikai rendszerek a gyakorlati logika és a deontikus logika rendszerei. 2. Nem-kétértékű logikai rendszerek a diskurzív és a fuzzy logika rendszerei. 3. Nem-formális logikai rendszerek a diskurzív logika és a materiális logika rendszerei.

c) A fuzzy logika A többértékű logikai rendszerek egyik leágazásaként az igaz/hamis értékpár oldásának egyik kísérlete a fuzzy logika (Szabó, 2001). A fuzzy angol kifejezés, jelentése életlen, és olyan lágy számításokra utal, melyek során olyan életlen változókat is be tudunk vonni elemzéseinkbe, melyek matematikailag aligha, vagy csak nagy torzítások árán tudunk számszerűsíteni és modellünkbe beágyazni. Az ilyen lágy számítások a rendkívül hatékonynak és rugalmasnak bizonyuló mindennapi emberi gondolkodást algoritmizálják. A fuzzy logikával lehetségessé válik az, ami a logikai hagyományokban mindeddig nem volt lehetséges: kalkulusokat építeni olyan homályos meghatározásokra, mint a „kicsivel több‖, „legkevésbé forró‖, „aligha fog esni‖, vagy éppen „közepesnél kicsit változékonyabb‖. Ez nem jelent mást, mint a mindennapi emberi gondolkodás matematizálását és annak szinergiáját a klasszikus matematikával. Ily módon megvalósítható a köznapi nyelv és az analitikus gondolkodás hatékony egyesítése. A klasszikus logikában az éles halmazok karakterisztikus függvényei csak két értéket vehetnek fel attól függően, hogy az elem tagja-e a halmaznak, vagy sem: a kijelentéseket igazra vagy hamisra kell formálni, redukálni kell őket (különben kezelhetetlenek), mely nyilvánvalóan hatalmas adatvesztéssel jár. A fuzzy halmazok lényege ezzel szemben az, hogy elemeik hozzátartozósága egy halmazhoz változó mértékű, ezt a mértéket pedig egy folytonosan változó tagsági függvénnyel (tehát nem diszkrét karakterisztikus függvénnyel) lehet leírni a nem tagság () és a teljes tagság () között. Ilyen formán a hagyományos A(x) karakterisztikus függvény értékkészletét kiterjesztjük valamennyi 0 és 1 közötti valós számra – beleértve a határokat is. Ennek következtében minden egyes [0;1] közé eső A(x) függvényértéket az adott halmazhoz való tagság mértékeként lehet értelmezni. Az adott x elem halmazhoz való tagsága tehát az alábbiak szerint formalizálható: 53

[x,A(x)]

(5)

E párok közé természetesen a határok is beletartoznak, úgymint:  

A(x) =1  xA, és a A(x) =0  xA

a klasszikus hozzátartozás határesete: nem hozzátartozás határesete:

Ezek alapján láthatjuk, hogy a fuzzy logika nem tagadja a klasszikus bivalianciát, csupán a multivalencia ritkán előforduló szélső értékeként fogadja el mintegy átmenetet képezve a mesterséges nyelvek jól megformázottsága és a természetes nyelvek hajlékonysága, árnyaltsága között úgy, hogy közben megőrzi a formális logika matematikai apparátusát, lehetővé téve a kétértékű logika egymást kizáró értékei közötti átmenetek kezelését.

d) Az általánosított modus ponens A fuzzy logikát, illetve fuzzy algoritmusok alapját a relációk képezik. A fuzzy HA-AKKOR szabályok és azok aggregálása valójában fuzzy relációk nyelvi köntösben. A következtetési folyamat leggyakrabban használt modellje az általánosított modus ponens (kiterjesztési elv). Nézzünk erre egy konkrét példát: Eredeti modus ponens: 1. 2.

premissza: premissza: következtetés:

HA x→A x→A

AKKOR

y→B

(implikáció) (tény) (következmény)

y→B

Példa 1. 2.

premissza: premissza: következtetés:

HA a meggy piros AKKOR a meggy piros

érett

a meggy érett

(implikáció) (tény) (következmény)

Általánosított (fuzzysított) modus ponens: 1. 2.

premissza: premissza: következtetés:

HA a meggy piros AKKOR a meggy nagyon piros a meggy túlérett

érett (x→A’) (y→B’)

Ebben a példában a fuzzy szabály A és B között egy reláció (implikáció), míg a második premissza egy egytagú reláció. A végső következtetés pedig a két reláció eredője. Míg ez eredeti modus ponensben csak az implikációban bevezetett attribútumokra tudunk következtetni (felfoghatjuk ezt diszkrét, vagy karakterisztikus következtetésnek), addig az általánosított modus ponens lehetőséget nyújt az implikáció nyelvi kiterjesztésére (úgymint „nagyon piros‖ → „túlérett‖). 54

A fuzzy rendszerek részletesebb bemutatását az 2. számú melléklet tartalmazza.

e) Szakértői rendszerek Szakértői rendszernek nevezzük az olyan számítástechnikai rendszereket, melyek az emberi szakértő következtetési folyamatát emulálják valamely jól behatárolt szakmai területen. A szakértői rendszerek megalkotásának elsődleges célja az, hogy egyes szakterületek szakértőinek tapasztalatát, hozzáértését és problémamegoldó-képességét elérhetővé és érthetővé tegyék az adott tapasztalattal nem rendelkezők számára is. E rendszerek a szakértelem megismerésén kívül többek közt konzultációs, diagnosztizáló, döntéstámogató, tanulási, tervezési, vagy kutatási tevékenységek támogatására is alkalmazhatók. (Kóczy, Tikk 2001) Általános értelemben egy mindennapos, de nehezen algoritmizálható és gépiesíthető, számítási értelemben bonyolult feladat megoldása során az első lépés a lehető legtöbb információ összegyűjtése az adott problémáról. Az információfeldolgozás alapvetően kétféle módon történhet: klasszikus rendszerrel, vagy fuzzy rendszerrel (Kóczy, Tikk 2001). A szakértői rendszerek gondolata a klasszikus mesterséges intelligencia-kutatáshoz kötődik. Ezek a rendszerek leginkább HA-AKKOR típusú szabályokból felépített tudásbázist alkalmaznak, ahol a szabályokban szereplő logikai szimbólumok a BOOLE algebrai struktúrát követő logika alapján állnak össze (Kóczy, Tikk 2001; Kasabov, 1998). Ennek megfelelően egy HA-AKKOR típusú szabályt implikációként lehet értelmezni. Tehát „HA X → A , AKKOR Y → B ‖ értelmezése: A implikálja B-t ( A → B ). Az ilyen szakértői rendszerekben a BOOLE algebra ismert azonosságai, illetve a már évszázadok óta ismert formális logikai tautológiák segítségével lehet következtéseket levonni. Legismertebbek ezek közül a fent említett modus ponens, valamint a modus tollens és a hipotetikus szillogizmus, illetve ezek tetszőleges kombinációja is. (Futó 1999, Kóczy, Tikk 2001) Az ilyen szakértői rendszerek hátránya az, hogy az alkalmazott szimbólumok a modellezett jelenséghez nem jól illeszkednek. Mivel az irányítási feladatok jelentős részében olyan változókkal kell dolgozni, amelyek folytonos értékkészletűek és analóg jellegűek, ezeknek az értékeknek formális leírására végtelen sok szimbólumra volna szükségük. Ez természetesen lehetetlen, ezért a folytonos értékkészletet diszkrét intervallumokra osztják fel, és minden ilyen intervallum egyegy szimbolikus nevet kap. Az intervallumok valamilyen középső, legtipikusabb reprezentáns értéke szerepel a szabályokban (Kóczy, Tikk 2001). Klasszikus irányítási rendszerek és szakértői rendszerek A megfigyelt adatok és más hasonló szituációkkal kapcsolatban meglévő tapasztalatok (bias) segítségével következtetési lépések sorozatát hajtjuk végre, amellyel megfelelő algoritmus esetén elérjük a kitűzött célt. Ezt a módszert az alábbiak szerint lehet modellezni. Minden egyes következtetési lépésnek egymástól független művelet felel meg. Ha van visszacsatolás az irányított rendszer és az irányító személy között, valamint ha a rendszer működéséről

55

rendelkezésre áll némi információ, akkor a végső célt irányítási lépések egy véges sorozatával érhetjük el. (Kóczy, Tikk 2001) Ezt mutatja a 9. ábra.

Folyamat (rendszer)

Teljesítményindex

Irányító (döntéshozó) 9. ábra:

Zárthurkú irányítási rendszer Forrás: Kóczy, Tikk 2001.

Speciális esetekben, a szakértői rendszerek képesek az emberéhez hasonló döntések meghozatalára, és az emberi irányítási protokoll megközelítésére. A szakértői rendszer tudásbázisa a rendszer működését ismerő, azt sikeresen irányítani képes operátor gyakorlati tapasztalatainak segítségével megalkotott irányítási stratégiák formularizálásával valósítható meg. Ha a tudásbázis alapú szakértői rendszer közvetlenül helyettesíti az irányítási körben az irányító modult (vagy emberi segítséget), közvetlen szakértői rendszerről beszélünk (Kóczy, Tikk 2001) Folyamat (rendszer)

Közvetlen szakértői irányítás

10. ábra:

Közvetlen tudás alapú szakértői rendszer Forrás: Kóczy, Tikk 2001.

Fuzzy szakértői rendszerek A fuzzy rendszereket olyan leképzésként definiálhatjuk, amely m-dimenziós fuzzy halmazokat n-dimenziós fuzzy halmazokba képez le. A leképzés a fuzzy technikák felhasználásával nagy szabadságot nyújt: mind a nyelvi változók granulálása, mind a műveletek, következtetési módok megváltoztatása lehetséges a rendszer kialakítása során.

56

Munakata (1994) és Kosko (1992) a fuzzy szakértői rendszerek alábbi karakterisztikáit nevesítik:    



Mind precíz, mind pedig bizonytalan, pontatlanul definiált adatokat tud kezelni Sikerrel alkalmazható matematikailag nehezen leírható problémák megoldásánál Közelítő, nem precíz következtető eljárást alkalmaznak Példákból tanul a rendszer: ezek alapján becsli a bemenet-kimenet párok közötti leképzést. A példa lehet szimbolikus megfogalmazású, akár numerikus adatok közötti összefüggés: fuzzy szabályként megfogalmazott asszociációk A rendszer tárolja az asszociációkat leíró vagy egyéb megfontolások alapján képzett fuzzy szabályokat. Ezek tárolása numerikus formában történik lingvisztikai változók esetében is (vektorok, mátrixok, függvények)

A fuzzy rendszer azonban jellemzően kapcsolatban van környezetével: általában része egy nagyobb rendszernek és egy külső eljárástól kapja az információkat, majd egy külső eljárás dolgozza fel a rendszer kimenő adatait. Ezzel az eljárással való kapcsolata többféle lehet, esetleg bővülhet a felhasználóval való interaktív kapcsolattal is (Hellendoorn 1997). Ezt szemlélteti a 11. ábra.

11. ábra:

Fuzzy szakértői rendszer Forrás: saját szerkesztés Kóczy, Tikk 2001 alapján

A szakértői rendszer lényegét a tudásbázis (hosszú távú memória), az adatbázis (rövid távú memória) és az inferencia gép alkotja. A tudásbázis tartalmazza a problémakörrel vagy szakterülettel kapcsolatos általános információkat. Fuzzy szakértői rendszerek esetén ezt az információt fuzzy produkciós szabályokban tárolják, melyek többnyire HA–AKKOR alakban teremtenek kapcsolatot a premisszák és következmények között. A szabályok általános alakja „HA A AKKOR B‖, ahol A és B a bemeneti és kimeneti univerzumok fuzzy halmazai. Az

57

adatbázis célja a szakértői rendszer bizonyos feladataival kapcsolatos adatok tárolása, melyet például a rendszer a felhasználóval való kommunikáció során szerez meg. A következtető gép a rendelkezésre álló adatok és a fuzzy produkciós szabályok felhasználásával fuzzy következtetéseket hoz. A produkciós szabályok kiértékelése kéttípusú lehet: egyrészről lehet adatvezérelt, amikor a megadott adatok és a produkciós szabályok feltételrészeinek illesztésével a rendszer az összes lehetséges következtetést előállítja; másrészt lehet célvezérelt, amikor a cél és a produkciós szabályok következményrészeinek illesztésével keres olyan tényeket (megfigyeléseket), melyek az adott állapotban fennállnak. Az adatvezérelt módszer előrehaladó, a célvezérelt pedig hátrafelé haladó következtetéseket végez. Időigény szempontjából az utóbbi módszer előnyösebb, mivel csak a célhoz vezető szabályokat értékeli ki. (Kóczy, Tikk 2001) A következtető egység a szabályok alkalmazási sorrendjére vagy szabályok kiválasztására metaszabályokat is felhasználhat, melyek leállási feltételeket, szabályok közötti precedenciákat, vagy a felhasználóval történő kommunikációt határozzák meg. A metaszabálybázis alapvető célja, hogy a felesleges szabályok alkalmazását elkerülve egyszerűsítse a rendszer működését. A kommunikációs/magyarázó felület a felhasználó és a rendszer kapcsolatát szolgálja, például a konklúzióhoz vezető következtetési szabályok sorozatának megadásával segítheti a felhasználót a szakértői rendszer működésének megértésében.

f) A rendszer alkalmazási területei A fuzzy rendszerek gazdasági alkalmazási területei jelentősen szűkebbek, mint a neurális hálók alkalmazása. A felhasználás legfontosabb területei a döntéstámogatás illetve a projektértékelés területén az opciók rangsorolása és komplex értékelése. Érdekes megfigyelni, hogy a felhasználási terület releváns publikációi leginkább a kilencvenes és kétezres évek elejéből származik, ám Bellman és Zadeh már 1970-ben is publikálták az e területben rejlő lehetőségeket. A szállítási feladatok fuzzy programozását a hetvenes évek végén és a nyolcvanas évek elején fejlesztette ki Zimmerman, ám azóta mérvadó publikáció nem született a témában. Napjainkban a legnépszerűbb felhasználási területek az indexszámítás (például szervezeti kultúra és innovációsmenedzsment mutatók), és a hatékonyságszámítás. A gazdasági felhasználás területeinek releváns szerzőit mutatja a 9. táblázat.

58

9. táblázat: Fuzzy rendszerek gazdasági alkalmazásai Felhasználási terület mintázat felismerés indexszámítás

többtényezős döntés

csoportos döntés

on-line DM, rendszerfelügyelet termeléstervezés fuzzy programozás, szállítási feladatok határhatékonyság elemzés projekt rangsorolás

Szerző Bazdek, Pal, 1992 Soyer et al 2007 Hung et al 2010 Lazim, Osman 2009 Chen, Chen 2007 Erensal, Albayrak 2006 Tapia, Murtagh, 1991 Carlsson, 1982 Turksen, Wilson, 1994 Willson, I.A. 1994 Atanassov 2002 Chen 2002 Karsak, Tolga 2001 Chen 2000 Fan et al 2004 Hwang et al 1992 Li, Yang 2004 Wang, Parkan 2005 Bellman, Zadeh 1970 Ingolikar 2005 Chester et al 2009 Koltay, Tatay, 2009 Zimmerman 1978 Zimmerman et al 1978 Narasimhan 1980 Hannan 1982 Ege 2009 Guo, Tanaka 2001 Ramadan2004 Avineri et al 2000 Teng, Tzeng 1998 Forrás: saját szerkesztés

g) Fuzzy rendszerek hátrányai A fuzzy rendszerek kilencvenes évekbeli robbanásszerű elterjedésének egyik fő oka az a meggyőződés volt, hogy ez a módszer bármely irányítási feladatra megoldást nyújt, és a klasszikus irányítási rendszereket hamarosan felváltja a fuzzy megközelítés. Ez az elképzelés – ma úgy tűnik – nem bizonyult helytállónak a rendszer korlátai miatt. A legjelentősebb korlátja a fuzzy rendszereknek, hogy nem létezik egy általános és szisztematikus módszer a szakértői tudás vagy tapasztalatok hatékony transzformálására a fuzzy inferencia rendszer szabálybázisába. Másik nagy hátrány, hogy nem létezik olyan algoritmus, mely megadná a szabályok optimális számát. Nem lehetséges az irányított rendszer stabilitásának a mérése, mivel a matematikai modell nem ismert. Nagy problémája továbbá a rendszernek, hogy előállhat az, hogy a kialakított szabályok az emberi értelem számára nem koherensek.

59

Előfordulhatnak eltérések a szabályok között – akár ellent is mondhatnak egymásnak. A modell iterációi gyakran hosszan zajlanak, sok időt igényel a számítás a fuzzyfikáció, de különösen a defuzzyfikáció összetett operátorai miatt. Ezen komplikációk kiiktatása érdekében a legújabb kutatások arra irányulnak, hogy megpróbálják automatizálni a fuzzy modellezési folyamatot. Ennek a feladatnak két komponense van (Sun, Jang 1991):  

Pontosan azonosítani kell a rendszer strukturális összetevőit, így találni egy olyan módszert, mellyel meghatározható a szabályok optimális száma Találni egy olyan módszert, mellyel szisztematikusan hangolhatók lesznek a tagsági függvények.

Ennek a két irányvonalnak a kutatása és a megoldások keresése a matematika és a számítógépek fejlődésével a fuzzy rendszerek és a neurális rendszerek egyesítéséhez vezetett.

4. Hibrid alkalmazások A neurális hálózatok és a fuzzy rendszerek kombinálásának alapja közös tulajdonságaik: mindkét rendszer ugyanazt a problémát képes közelíteni eltérő módon. Mindkettő képes javítani a bizonytalan, pontatlan, zajos környezetben működő rendszerek intelligenciáját, tetszőleges pontossággal közelíteni a bonyolult, nemlineáris folyamatokat. Közös vonásaik lehetővé, kiegészítő tulajdonságaik kívánatossá teszik kombinálásukat. Erre szinergikus módon kerül sor: összegezve előnyeiket, csökkentve hiányosságaikat. A kombinált rendszer képessé válik következtetni, képes lesz a magasabb szintű, nyelvi gondolkodásra, valamint a szemcsézésre (információgranuláció) is. Képes megtanulni a modellezett rendszer működését az azt reprezentáló numerikus példákból, alkalmas a tudás szintézisére azt nyelvi szabályokkal jellemezve. (Retter, 2007) Ha a fuzzy rendszert fehér doboznak fogjuk fel, amit megtehetünk, hiszen ismeretes a rendszer bemenete és a rendszer által végzett transzformációk sora, akkor a neurális rendszert fekete doboznak tekinthetjük – hiszen tudjuk, hogy adott bemenethez partikuláris kimenet tartozik, ám nem tudjuk pontosan, matematikailag egzakt módon leírni, mi történik a rendszerben. Mivel ez tekinthető egy skála két végpontjának – ti. bonyolult, nemlineáris, bizonytalan, matematikai leírás nélküli rendszer két szélső, idealizált változatai –, ilyen formában a hibrid rendszerek szürke modellként viselkednek. (Az elnevezések Retter Gyulától (2007) származnak.) A hibrid rendszerek tehát rendelkeznek a neurális hálók tanulási képességével, optimalizálási képességével, illetve a fuzzy rendszerek emberi HA-AKKOR gondolkodásmódjával, szakértői tudás beépítésének lehetőségével. Ilyen formán a fuzzy tagsági függvények és a tagsági függvények automatikus hangolásával, tanulásával a rendszer olyan továbbfejlesztése

60

lehetséges, ami a neurális jellegből ered, másfelől pedig megjelenik a rendszerben a fuzzy transzparencia és interpretálhatóság.

12. ábra:

„Szürke doboz” modell Forrás: saját szerkesztés

A rendszerek kombinálásának két lehetséges iránya van: fuzzyfikált neurális hálózatok, melyek megőrzik az alap neurális rendszer főbb tulajdonságait, de egyes részeiket fuzzyfikálják, rugalmasabbá, robusztusabbá téve működésüket. A másik változat a neuralizált fuzzy rendszerek köre, ahol a fuzzy az alaprendszer és a neurális a javító rendszer. Én ez utóbbival foglalkozom jelen kutatásban.

a) A kombinálás alapja A kombinálást lehetővé teszi a két rendszer közös tulajdonságai. Mindkettő olyan nemlineáris dinamikus rendszereknek a bemenet-kimenet leképzésére alkalmas modellek, melyek egzakt matematikai leírásai nem ismertek. Szokás numerikus „modell-nélküli‖ vagy „rejtett modell‖ megjelöléssel illetni őket. (Retter, 2007) Mindkét rendszer képes bizonytalan és pontatlan környezetben működő rendszer intelligenciájának növelésére. Mindkettő mintavételezett függvényeket becsül és asszociatív rendszerként viselkedik. Mind általánosító képességük, mind hiba- illetve bizonytalanság toleranciájuk jó. Ugyanez mondható el a nemlinearitás kezeléséről és a valós idejű működésről is. Inferenciájuk18 közelítő, és megfelelő kialakításban univerzális approximátorok. (Retter, 2007) A fuzzy rendszerek fő tulajdonsága az információk szemcsézett feldolgozása (információgranuláció19), erre építve a tudás strukturált, explicit

18

Az a folyamat, mely során a rendszer válaszokat alakít ki a bemeneti adatokból a rendszerben foglalt tudás révén (Retter, 2007) 19 Ez lehetővé teszi a rendszer bonyolultságának és árának csökkentését, és az inferencia nagyobb általánosító működését.

61

reprezentálása. A neurális hálók legfőbb összefüggéseket mutatja a 10. táblázat.

tulajdonsága

tanulási

képessége.

Ezen

10. táblázat: Fuzzy és neurális rendszerek közös és kiegészítő tulajdonságainak összehasonlítása (Retter, 2007) Fuzzy rendszer

Neurális rendszer

közelítő

közelítő

Általánosítás

jó

nagyon jó

Hiba tolerancia

jó

nagyon jó

Bizonytalansági tolerancia

jó

jó

Valós idejű működés

jó

nagyon jó

Nemlinearitás kezelése

jó

jó

Interakció

jó

jó

strukturált

nem strukturált

jó

rossz

nincs

nagyon jó

Értelmezhetőség

nagyon jó

nincs

Szakértői tudás

nagyon jó

nincs

Numerikus adatok kezelése

gyenge

nagyon jó

Optimalizálási képesség

gyenge

nagyon jó

nagyon jó

mérsékelt

Validitás

jó

mérsékelt

Adaptáció

mérsékelt

jó

Inferencia

Reprezentáció Tudásreprezentálás20 Tanulási képesség

Magyarázóerő

Forrás: részben Retter (2007) és Kasabov (1998)

A kombinált rendszer fő részét a fuzzy inferencia és a fuzzy szabálybázis képezi. A neurális hálózat célja a kombinálás e kitüntetett esetében ellátni a fuzzy rendszert a neurális hálózatok tanulási, automatikus hangolási képességével, növelni a fuzzy halmazok és szabályok numerikus processzálását anélkül, hogy megváltoztatnák működési természetét. Ezzel megvalósul a fuzzy szabályok hatékony kialakítása, azok környezethez adaptálása. A rendszer egy ismeretlen függvényt közelít, amelyet a tréning adatok részlegesen definiálnak.

20

Azt a tudásformát, melyet explicit logikai felépítésben reprezentálnak strukturált tudásnak tekintem. A nem strukturált tudásnak implicit megjelenése van adatokba kódolva (neuron struktúra, súlyok kombinációja)

62

b) Neuralizált fuzzy rendszerek A neurofuzzy rendszereket alapvetően öt tulajdonságuk emeli ki az őket létrehozó – fuzzy és neurális – rendszerek közül (Altrock 1997, Boussabaine, Elhag 1999, Singh 2001): 1. Automatikusan hoznak létre input és output mintahalmazokból fuzzy szabályokat, a szabályok számát is az algoritmus határozza meg. 2. Automatikusan tanítják és változtatják meg a tagsági függvények alakját az adathalmazok mintái alapján. 3. A rendszer topológiájának kialakításakor képes figyelembe venni a szakértői tudást és tapasztalatokat 4. Lehetővé teszik az eredmények közvetlen értelmezését az „önmagyarázó‖ fuzzy logikai szabályok és nyelvi változók révén. 5. Olyan modelleket eredményeznek, melyek teljesítményére közvetlen befolyást gyakorolhatunk valamennyi rendelkezésre álló mérnöki/gazdasági know-how rendszerbe iktatásával. Ezekben a rendszerekben a neurális hálók lehetővé teszik a tagsági függvények és a szabályrendszer kialakítását, tanulását, valamint azok finomhangolását, jelentősen csökkentve így a fejlesztési időt és költséget, javítva a rendszer működésének hatékonyságát. A tanulás után a felhasználó képes értelmezni a kialakított szabályokat, logikai formulákat. A neuralizált fuzzy rendszerek tanulási sebessége nagyobb a neurális hálókénál (Retter 2007, Smith, Gupta 2002) A bizonytalanság (fuzzyness) mértékén alapulva a fuzzy neurális hálózatokat (FNN) három fő csoportba bonthatjuk, mely rendszerezést a 13. ábra struktúra mutatja.

Fuzzy operátoron alapul

FNN

Fuzzyfikált neurális háló

előrecsatolt neurális háló visszacsatolt neurális háló Általános FNN Javított FNN Mamdany

Szabályozási célú fuzzy neurális háló

TakagiSugeno Tsukamoto

13. ábra:

Fuzzy neurális hálózatok (FNN) rendszerezése Forrás: saját szerkesztés Liu és Li, 2004 alapján

63

A fuzzy operátoron alapuló FNN rendszereket először Lee és Lee publikálta 1975-ben. Ezek a hálók kerültek a kutatások középpontjába, miután Kosko bevezette az asszociatív memória fuzzy „‖ és „‖ operátorait, létrehozva ezzel a fuzzy asszociatív memóriát (FAM) 1987-ben. Ezzel lehetővé vált rendszer szinten a fuzzy információk tárolása és visszahívása (Kosko, 1987, Liu, Zhang, 1998). Két változata különíthető el: az előrecsatolt és a visszacsatolt neurális hálózaton alapuló. A fuzzyfikált neurális hálók olyan rendszerek, melyek összetevői (inputok, outputok, struktúra és súlyok) mind fuzzy halmazok, egyenként tiszta fuzzy rendszernek tekinthetők (Wang, 1994). A fuzzy halmazok közötti belső kapcsolatok által a fuzzy bemenetek fuzzy kimeneteket határoznak meg. Ennek két legfontosabb formája az általános FNN és a javított FNN (Lui, Li, 2004). A szabályozási célú változatok esetében három széleskörűen alkalmazott rendszert különíthetünk el. A Mamdani, a Takagi-Sugeno és a Tsukamoto rendszereket különíthetjük el, melyekről bővebben olvashatunk Retter Gyula (2007) illetve Puyin Liu és Hongxing Li (2004) könyveiben.

c) Gazdasági alkalmazások A neurális hálók és a fuzzy rendszerek kombinálása a modellek elképesztő gazdagságát hozza létre a műszaki tudományok területén (Gobi, Pedrycz, 2006, Lodwick, Jamison, 2007) a rendszermodellezésben (Chung, Duan, 2000, Horikawa et al, 1992), a mintázatfelismerésben (Sankar, Sushmita, 1992, Kwan, Cai, 1994) és egyre inkább a közgazdaságtudományokban is, melyről e rész ad rövid áttekintést. Tekintsük a társadalomtudományi problémákat a rendelkezésre álló adatmennyiség és a problémáról rendelkezésünkre álló apriori, elméleti ismeretanyag mennyiségét. Kevés adat és kevés összefüggés ismerete esetén használhatjuk a genetikus algoritmusokat. Több ismeretanyag esetén használhatóak a fuzzy rendszerek, még több esetén pedig a szimbolikus rendszerek módszerei. Ha azonban több adat áll rendelkezésünkre, még kevés ismeret esetén is használhatjuk a neurális hálókat, ám ha egyáltalán nem, vagy csak nagyon kevés összefüggést ismerünk a problémáról, akkor csak a klasszikus módszerek eszközei maradnak. Az összetett rendszerek kombinált eszközei ezzel szemben bármely esetben alkalmazhatóak, a rendszerek tervezése oly mértékű szabadságot ad a kutatónak, mellyel a rendszer optimalizálható bármilyen problémára.

64

elméleti összefüggések ismerete a problémáról

Szimbolikus rendszerek Kombinált rendszerek Fuzzy rendszerek Neurális hálók Genetikus algoritmusok

Klasszikus módszerek

rendelkezésre álló adatmennyiség

14. ábra:

Neurofuzzy rendszer alkalmazási területei Forrás: Kasabov (1998) alapján saját szerkesztés

A marketingben a neuralizált fuzzy rendszerek leggyakoribb alkalmazási területe az értékesítés-előrejelzés idősoros adatokkal. Gyakran előfordulnak még a döntéstámogatási és közelítő osztályozási alkalmazások, a legfontosabb szerzőket és használt alkalmazásokat mutatja a 11. táblázat. 11. táblázat: ellátási lánc – kereslet előrejelzés

értékesítés előrejelzés

Marketing

Tugba, Semih, Cengiz, 2009 Kuo, Xue, 1998 Kuo, Wu, Wang, 2002 Chase, 1993 Florance, Sawicz, 1993 Meyer, 1993 Tang, Almeida, Fishwack 1991 Weigen, Rumelhart, Huberman, 1991 Kuo, 2001

értékesítés előrejelzés, költség meghatározás, ármeghatározás

LeVee, 1992

értékesítés előrejelzés, legalacsonyabb ár meghatározás

Chakraborty, Mehrotra, Mohan, 1992

fogyasztó magatartás előrejelzése

Ansuj, Camargo, Radharamanan, Petry, 1996

kereslet előrejelzés piacrészesedés meghatározása döntéstámogatás, divat, ruha- és kiegészítő-illesztés

Bigus, 1996 Agrawal, Schorling, 1997 Wong, Zeng, Au, 2009 65

Östermark, 1997 Ishibuchi, Tanaka, 1993 Östermark, 2000 Wu, Tseng, 2002

közelítő osztályozás – több szempontú csoportosítás problémaosztályozás konjunktúraciklus elemzése

Forrás: saját szerkesztés

A menedzsment területen már sokkal kevesebb a publikált alkalmazás. Leginkább logisztikában, készlettervezésben és rendelés-nyilvántartásban használnak ilyen módszereket, ám igen elszigetelten. Csupán hat publikációt találtam, melyeket a 12. táblázat mutat be.

12. táblázat: készlettervezés és ütemezés, leltár, minőségellenőrzés

Menedzsment

Du, Wolfe, 1997

szükséglet kielégítés optimalizálása, Escoda, Ortega, Sanz, Herms, 1997 JIT rendszer rendelés összeállítás sürgős rendelési rendszer karbantartás menedzsment teljesítményértékelés

Kuo, Chen, 2004 Wang, Chen, 2008 Kothamasu, Huang, 2007 Azadeh, Ghaderi, Anvari, Saberi, Izadbakhsh, 2007 Forrás: saját szerkesztés

Pénzügyi területen sem túlságosan elterjedt a módszer, erről árulkodik irodalomkutatásom. A leginkább lefedett területek a részvénypiaci és tőzsdei döntéstámogatás, illetve a csődelőrejelzés. Használják még vagyongazdálkodási előrejelzésekre és költségvetés tervezésre is. 13. táblázat: részvénypiaci döntéstámogatás vagyongazdálkodási előrejelzések csődelőrejelzés költségvetés készítés

Pénzügy

Kuo, 1998 Kuo, Chen, Hwang, 2001 Atsalakis, Valavanis, 2009 Chen, Linkens, 2001 Yoon, Kwon, 2010 Chen, Huang, Lin, 2009 Tseng, Hu, 2010 Ng, Quek, Jiang, 2008 Tang, 2009 Forrás: saját szerkesztés

66

5. Következtetések A neurális rendszerek, fuzzy rendszerek, valamint ezek kombinálásából kialakult rendszerek releváns szakirodalmának áttanulmányozása során megvizsgáltam azt, hogy a mesterséges intelligencián alapuló egyes módszerek közül melyiket, milyen mértékben és mely területeken használják a közgazdaságtanban. A legtöbb alkalmazást – összesen 88-at – a neurális hálók területén találtam. Itt 1988-tól publikáltak pénzügyben használt modelleket (főleg függvényközelítésre és előrejelzésre), 1989-től kockázatbecslésre vonatkozó alkalmazásokat, 1990-től termelésmenedzsmentben használt, eszközöket, 1992-től marketingben használt modelleket (főleg előrejelzésre), majd legújabban, 1994-től menedzsmentalkalmazásokat, ám ebből mindössze 9-et találtam, míg marketing területen 27-et, kockázatmenedzsment területen 18-at, termelésmenedzsment területen szintén 18-at, pénzügyi területen 16-ot. A fuzzy rendszereket illetően mindösszesen 30 olyan publikációt találtam, melyekben egy gazdasági alkalmazás kifejlesztését mutatják be. Ezek fele döntéstámogatási módszer, melyek első (elvi) kifejlesztése még 1970-re nyúlik vissza. Ám többtényezős döntésekre először csak 1982-ben, csoportos döntésekre (szakértői vélemények rangsorolására) csak 1992-től használják. A legújabb kutatások irányai az online direkt marketingalkalmazások, a határhatékonyság-vizsgálatok és indexszámítások. A neuralizált fuzzy rendszerek gazdasági alkalmazásai már sokkal szűkebb körűek, menedzsment területen csupán hat publikált modellt találtam, pénzügy területén kilencet, marketing területen összesen 19-et. A modellek a korlátozó feltételeket illetően meglehetősen lazák, a társadalomtudományokban bevett módszerek kemény feltételeit nem kötik ki. Szubjektív rendszerinformációkat is a modellezés tárgyává lehet tenni, elfogadja a nemlinaritást, nincs kikötés a változók varianciájára, megengedi a változók közötti interdependenciát, egyszerűen és közvetlenül beépíthető ezekbe a modellekbe a szakértői tudás. Ezek a modellek egyszerre stabilak és plasztikusak, precízek és szignifikánsak, ami nem zárja ki az interpretálhatóságot sem. A szakirodalmi kutatásaim során tehát megerősítést nyert a mesterséges intelligencián alapuló szakértői rendszerekre vonatkozó H1 hipotézisem.

67

T1 tézis:

A mesterséges intelligencián és lágy számításokon alapuló szakértői rendszerek, mint a neurális hálók és fuzzy rendszerek a műszaki területeken már régóta sikeresen és széleskörűen használt módszerek, ám a társadalomtudományokban és azon belül is a gazdálkodás- és szervezéstudományokban használatuk szűk körű, habár a) alkalmazásuk lehetséges, b) teljesítményük meghaladhatja a klasszikus modellekét: egyedüli olyan modellezési technikák a társadalomtudomány – azon belül is a menedzsment eszköztárában, melyek egyszerre stabilak és plasztikusak, precízek, szignifikánsak és interpretálhatóak, c) kevesebb és lazább korlátozó feltétellel rendelkeznek, mint a klasszikus módszerek.

A hibrid rendszerekre vonatkozóan a szakirodalom mélyreható áttanulmányozása után bebizonyosodott, hogy bár számos területen sikerrel alkalmazzák, a menedzsment gyakorlatban, de szélesebb körben, a közgazdaságtanban illetve a társadalomtudományokban is igen elszigetelt használatuk. Ezt bizonyítja a témával foglalkozó szakfolyóiratokban és specifikus adatbázisokban, könyvtárakban található csekély mennyiségű publikált alkalmazás. Mindazonáltal a módszerrel megoldható problémák köre meglehetősen tág: használható minden olyan esetben, ahol a neurális rendszerek, a fuzzy logika (mintázat felismerés, szállítási feladatok, indexszámítás, határhatékonyság-számítás, műszaki tervezés, kockázatértékelés, stb.), vagy a klasszikus módszerek (regressziós modellek, útmodellek, klaszteranalízis, többdimenziós skálázás, stb.). Teljesítményüket illetően a közgazdaságtanban használt hibrid rendszerek nemcsak a klasszikus modelleket, de a tiszta neurális hálókat és fuzzy rendszereket is felülmúlják a szinergiahatás révén, kombinálásuk éppen ezt a célt szolgálja. T2 tézis:

A neuralizált fuzzy rendszerekre (a neurális hálóval javított fuzzy hibrid alkalmazások) vonatkozóan rendelkezésre álló működő modellekről szóló publikációk alapján kijelenthető, hogy a) bár számos természettudományi és műszaki területen sikeresen alkalmazzák e módszereket, a társadalomtudományokban, de főleg azon belül is a gazdálkodásés szervezéstudományokban elszigetelten használják, habár b) a módszerrel megoldható problémák széleskörűek, c) meghaladják a klasszikus módszerek teljesítményét és kiküszöbölik azok korlátait.

68

Az empirikus kutatás három pilléren alapul (a kutatás folyamatábráját terjedelme miatt az 3. számú melléklet tartalmazza): ezek a neurofuzzy és a neurális hálók kialakítása, regressziós modell kialakítása, majd zajos modellek kialakítása. Ezek kialakítása négy fázisban történnek: modelltervezés, működtetés – intelligens rendszereknél ebben a szakaszban történik a tanítás, általánosítás és ellenőrzés. A tervezés során történik meg az adatbázisok testre szabása, particionálása, illetve regressziós modellnél az előzetes korrelációs mátrix meghatározására. A működtetés során kerül sor az intelligens rendszerek tanítása, illetve a regressziós modellek kapcsolatképzéseire és szignifikáns modellek meghatározására. Az általánosítás során történik a rendszerek eredő kimeneteinek meghatározása, illetve eredmények képzése, majd ezek vizsgálata különféle teljesítményparaméterekkel, melyeket a modellek a működés során generáltak, vagy kiszámíthatóak. Ezek után pedig következtetni lehet a modellek teljesítményére, objektív rangsor felállítására.

1. Mintavétel – statisztikai mintaillesztés A kutatási célokat szem előtt tartva és személyes lehetőségeimet, erőforrásaimat figyelembe véve keresztmetszeti vizsgálatot hajtottam végre. A megkérdezésre 2010. február-márciusban került sor. A mintavételhez használt kérdőív a válaszadóra vonatkozó és a demográfiai kérdéseken kívül 63 állítást tartalmaz, melyeket a válaszadóknak egytől hatig terjedő skálán kellett értékelniük. Az 1-6-os Likert skála 3-3 lingvisztikai értékelést tartalmaz, melyek az állítással való egyetértés fokát mérik. A Likert skála használata azért indokolt, mert a válaszadó itt egyértelmű ítéletet tud alkotni az állításra vonatkozóan (nem utolsó sorban könnyebb és gyorsabb számára a kitöltés), mely kódolása ugyan numerikusan történik (a feldolgozást megkönnyítendő), ám nyelvi változók vannak mögötte. A páros számú értékelési lehetőség lehetővé teszi az egyértelmű válaszalkotást (nincs középső érték, így nem kerülhető el, hogy egyenlő távolságra legyen a válasz a pólusoktól). A Likert skálán a válaszok diszkrétek, ám az adatfeldolgozás során ezek standardizálásra kerülnek, így folytonossá transzformálom őket. Az ilyen típusú skála alkalmazása összhangban van a publikált modellekkel (Nasir et al. 2009, Lazim, Osman, 2009, Shapiro, 2004). A kutatás keretén belül az alapkutatási folyamat szerves részeként határoztam meg a sokaság és a minta viszonyát a matematikai elemezhetőséget és általánosító képességet is biztosító kívánt reprezentativitás előtérbe helyezésével. Mivel a sokaság létszáma szerencsés esetben lehetővé teszi a cenzust is, először megfontolás tárgyává tettem, majd célul tűztem ki a teljes megkérdezést. A megfigyelt sokaság a magyarországi székhelyen innovációs/K+F tevékenységet folytató, legalább 250 főt foglalkoztató nagyvállalatok.21 A teljes sokaság 219 21

A sokaság elemeinek listáját, címét és egyéb adatait a KSH 2008-as kiadású K+F regiszteréből nyertem.

69

elemű, ezek mindegyikét megkerestem. Összesen 101 vállalat felsővezetője vagy K+F vezetője töltötte ki a kérdőívet az on-line rendszeren, melyet erre a célra hoztam létre.22 A kitöltött 101 kérdőív között négy olyan volt, melyek adatai részben hiányosak (a pénzügyi helyzetre vonatkozó mennyiségi ismérvek), így a becslő rendszerek működtetéséhez 97 elemű minta állt rendelkezésre.

2. Reprezentativitás – a becslés érvényessége A teljes sokaságot figyelembe véve a megkérdezés így 46,11%-os volt. Ez majdnem minden második vállalat válaszolt a sokaságból. A minta reprezentálja a sokaságot, Mann-Whitney U teszt alapján a két minta nem szignifikánsan.23 Tehát a minta jól reprezentálja a sokaságot: a minta székhellyel rendelkező vállalat. A legkevesebb – a sokasághoz igazodva került a mintába. NyugatDunántúl Közép11% Magyarország 10%

azt jelenti, hogy megoszlása jól tér el egymástól ötöde budapesti Dél-Dunántúlról

Budapest 21% Dél-Alföld 16%

Közép-Dunántúl 17% ÉszakMagyarország 15%

Észak-Alföld 8% Dél-Dunántúl 2%

15. ábra:

A minta elemeinek székhely szerinti megoszlása Forrás: saját adatok, saját szerkesztés

A tevékenység szerinti eloszlás is reprezentatív: Mann-Whitney U teszt alapján a két minta nem tér el egymástól szignifikánsan (sig.=0,329), tehát a minta jól reprezentálja a sokaságot.

22

A címlista alapján történő telefonos egyeztetés során a vállalatok az on-line rendszeren keresztül real time töltötték ki a kérdőíveket. Ehhez először regisztrálniuk kellett a rendszerben, így egyedi azonosítójukkal megtehették, hogy felfüggesztik a kitöltést majd egy későbbi időpontban folytatják ugyanott. 23 Mann-Whitney U teszt szignifikanciaszintje 0,197

70

dohyánytermé k 1%

energia/víz 3% jármű 16%

ruházat 1% papír/nyomda 6%

élelmiszer/ital 13%

gépi/villamos berendezés 15%

vegyi anyag / gyógyszer 8% ásványi termék 9%

IT 12%

műanyag 4% fémalapanyag / termék 12%

16. ábra:

Megkérdezett vállalatok tevékenység szerinti megoszlása Forrás: saját adatok, saját szerkesztés

A minta létszám kategóriánkénti megoszlása szignifikánsan eltér a sokasági szerkezettől, a Mann-Whitney U teszt szignifikanciaszintje 0,020, tehát nem reprezentálja jól a sokaságot. Ennek oka a vállalatok válaszadási hajlandóságának méret szerinti eltérésében keresendő: a mintában kissé túlsúllyal szerepelnek az 500 fő alatti nagyvállalatok, és valamivel kisebb arányban a 2000 főnél többet foglalkoztató vállalatok. Ennek megfelelően a 300 fő feletti vállalatok kissé felülreprezentáltak a mintában (19-23%), a 300-500 fős kategóriák közel azonos eloszlásúak (28-29%), az 500-1000 fős kategória meglehetősen alulreprezentált a mintában (34-20%). Az 1000 foglalkoztatott feletti két kategóriában viszont már megfelelőek a megoszlások (19-20%, illetve 10-9%).

2000 fő felett 9% 1000-1999 fő 19%

300-499 fő 29%

500-999 fő 20%

17. ábra:

300 fő alatt 23%

Megkérdezett vállalatok létszám szerinti megoszlása Forrás: saját adatok, saját szerkesztés

71

A reprezentativitási vizsgálatok alapján a mintát megfelelőnek ítélem a vizsgálatok lefolytatásához. A mintavételből adódóan a rendelkezésre álló minta a fenti vizsgálatok alapján reprezentatívnak tekinthető, a minta minden valószínűség szerint jól leírja a sokaságot: az innovációs és K+F tevékenységet folytató Magyarországon működő nagyvállalatokat.

3. A becslés paraméterei Az innovációs potenciál meghatározásához, illetve az azt befolyásoló tényezők felméréséhez használt mutatókat, változókat a szakirodalomban fellelhető ajánlások alapján állítottam össze. Ennek szerves részét képezi az OECD és az EUROSTAT ajánlása, és több, széles körben publikált hazai és nemzetközi felmérés (Szalai-Opitz, 2007, OECD 1999, 2002, 2005, Heinzen et al 1993). Ezekkel összhangban a Miskolci Egyetemen is született két felmérés, az egyik mikro szinten az Innovációmenedzsment Kooperációs Kutatóközpont vezetésével (ImKKK 2007), illetve egy regionális felmérés a Világ- és Regionális Gazdaságtan Intézetben (Kocziszky 2004). A modellbe való beépítés előtt indokolt a változók számának redukálása, egyszerűsítve a modelleket. Ez azonban nem mehet a magyarázott variancia rovására.

a) Független változók A modell független változóit 9 főcsoportba soroltam24, melyek tartalmazzák az egyes változókat, melyekre a kérdőívben rákérdeztem. Ezek rendre a következők. F1

Motiváció mot1 mot2 mot3 mot4

Kreativitásösztönzés Javadalmazás Változáskeresés Változásadaptálás

Az innovációs folyamat szempontjából az ötletgenerálás kritikus fontosságú, mely a megfelelő motiváltság elérése nélkül nem lehetséges (Toubia, 2005; Manso, 2009). Ha azonban sikerül elérni a kellő motivációs szintet, a vállalat legfontosabb és legértékesebb stratégiai előnyévé válhat (Dahan és Hauser 2001). Más szerzők azonban ellentétes véleményen vannak: úgy gondolják, hogy az ötletgenerálás folyamatában a motiváció gátló tényező. Ezt mondja ki a Hull-Spence elmélet (Spence, 1956), mely szerint az egyszerűbb feladatok esetében a jutalmak fokozzák a teljesítményt: a motiváció pozitív hatású. Abban az esetben viszont, ha összetettebb feladatok megoldása a

24

A változók összetétele összhangban van a mérvadó szakirodalmak ajánlásaival és a bevett nemzetközi gyakorlattal. Mivel disszertációm alapvetően módszertani jellegű, így nem mutatom be minden esetben részletesen az elemzésbe (modellépítésbe) bevont változókat. Ezekről részletes leírást talál az Olvasó a hivatkozott szakirodalomban.

72

cél, a jutalmaknak káros hatása lehet. Ennek oka az, hogy a jutalom növeli a válaszreakciókat (a feladatokra adott megoldási alternatívákat). Ez azért problematikus, mert az ilyen összetett feladatoknál nagy esély van a hibázási lehetőségre, gyakran nagyobb, mint a jó válaszra: a megnövekedett válaszok tehát növelik a hiba lehetőségét is. Szükséges tehát tisztázni, hogy a motivációnak milyen hatása van az ötletgyártáson keresztül az innovációs folyamatra. A motivációt négy változón keresztül mérem a modellben, melyek a kreativitásösztönzés, a javadalmazás, a változáskeresés, és a változásadaptálás. Míg az első három külső tényező (a szervezet teremti meg a résztvevő számára), addig a két utolsó az individuum fejében dől el.

nagy kicsi

szervezeti kreativitás

Kreativitásösztönzés: a társadalomtudósok a kreativitást olyan folyamatnak tekintik, mely integratívan és kumulálva kombinálja újra a meglévő tudást, újszerű módon (Weitzman 1998; Burt 2004; Simonton 2004). A kreativitást vizsgálhatjuk a szervezet oldaláról és az egyén oldaláról is. A szervezeti kreativitás legfontosabb mozgatói a kreatív, demokratikus vezetés, a nyílt szervezeti kommunikáció, az erőforrások biztosítása, a szervezeti diverzitás és a visszacsatolás. Az egyéni kreativitás befolyásolói ennél divergensebbek: szerepet kapnak az egyén képzettsége mellett a személyek kompetenciái is.

folyamatos fejlődés

sikeres vállalat, trendteremtő innovációk

kevés innováció, piackövetés

alacsony szintű, kevés innováció, ritkán radikális innováció → az egyéni vállalkozói szellemen alapul

kicsi

nagy egyéni kreativitás

18. ábra:

Szervezeti és egyéni kreativitás innovációs hatásai Forrás: saját szerkesztés Zhou és Shalley, 2007 alapján

A változó azt mutatja, mennyire teszi lehetővé a vállalati légkör, illetve a vállalat vezetése a kreatív ötletezést, kreatív gondolkodást. A mutatót a vizsgálatban a javadalmazás követi (mely szintén az innovációs folyamatokon dolgozók relatív jövedelmét méri – a versenytársakhoz képest), majd az változáskeresési és változásadaptálási magatartás. A változókon faktoranalízist hajtottam végre, aminek eredményeképpen az alábbi elemekkel állt elő a motiváció faktor.

73

14. táblázat:

Motiváció elemei

Összetevő Motiváció Kreativitásösztönzés Javadalmazás Változáskeresés Változásadaptálás KMO=0,749; Bartlett sig.=0,000; összes kumulált variancia=59,625 Forrás: saját adatok, saját szerkesztés

A változók második csoportja a szocializáció körébe tartoznak. Az elnevezés a csoportmunkára, a csoportdinamikára és a vállalaton belüli személyes együttműködésekre utal. Ennek elemei a következők. F2

Szocializáció szoc1 szoc2 szoc3 szoc4 szoc5 szoc6

Csoportmunka Innovációs kultúra Versenyszellem Kommunikáció Szakértői áttétel Kor

A faktor változói között szerepel a csoportmunka, mint az ötletgenerálás motorja. Fontos szerepet kell szánni az innovációs kultúrának, mely vitathatatlan fontosságú egy vállalat innovációs teljesítményét illetően (Dzinkowski 2000; Van Buren 2000; Coffman 2001), a versenyszellem, mely ösztönözheti a nagyobb teljesítményt. Ezeken kívül kell egy olyan keretrendszer, ami összekapcsolja az egyes funkciókat, személyeket. Fontos az innovációs teljesítmény mérésében a szakértői áttétel számszerűsítése, ami arra utal, hogy a vállalat „nagy öregjei‖ mennyire képesek és hajlandóak átadni tudásukat a fiatalabb szakértőknek. Ezzel összefügg a szakértők kora is. A faktoranalízis eredményül két csoportot hozott ki, 25 melyeket a 15. táblázat mutat. 15. táblázat: Szocializáció elemei Összetevők Kultúra Szakértők kora Csoportmunka Kor Innovációs kultúra Versenyszellem Kommunikáció Szakértői áttétel KMO=0,840; Bartlett sig.=0,000; összes kumulált variancia=71,818; rotálás: VARIMAX

25

Egy változót csak akkor tekintek egy faktor tagjának, ha az adott faktorban a faktorsúlya eléri a 0,5-ös értéket és legalább kétszer akkora súllyal szerepel ebben a faktorban, mint bármelyik másikban.

74

A következő faktor az adaptáció, mely három változót tartalmaz. Ez a feladatmegoldással kapcsolatos mutatókat foglalja össze, és arra utal, hogy az adott vállalatnál mennyire van szerepe a divergens módszereknek az ötleteléstől kezdve a feladatazonosuláson át egészen a problémamegoldásig. Az alábbi három mutatóra kérdeztem rá a kérdőívben, melyek a következők: F4

Adaptáció adap1 adap2 adap3

Problémamegoldás Ötletgyűjtés Feladatazonosulás

A problémamegoldás és ötletgyűjtés változók arra utalnak, hogy az adott szervezetben mennyire jellemzőek a divergens, innovatív, csoportos feladatmegoldások, vagy inkább az elszigetelt egyéni kezdeményezések vannak túlsúlyban. A problémamegoldás változó utal a dolgozók problémamegoldó képességeire is. A feladatazonosulás azt jelenti, hogy mennyire képesek azonosulni, mennyire érzik magukénak a feladatokat általában. A végső faktorba mindhárom változó bekerült, és sikerült megőrizniük a teljes variancia majd 70%-át. 16. táblázat:

Adaptáció elemei

Összetevő Adaptáció Problémamegoldás Ötletgyűjtés Feladatazonosulás KMO=0,684; Bartlett sig.=0,000; összes kumulált variancia=69,339 Forrás: saját adatok, saját szerkesztés

A stratégia főcsoport összesen hét változót tartalmaz, melyekre rákérdeztem a kérdőívben, ezek az alábbiak. F5

Stratégia stra1 stra2 stra3 stra4 stra5 stra6 stra7

Hosszú távú vállalati stratégia Piacfejlesztési stratégia Termékfejlesztési stratégia Innovációs stratégia Ismertség Azonosulás Illesztés

Az innovációs potenciál becslésekor meg kell figyelnünk a kutatási egységek stratégiáit is, melyek közül a legfontosabb, hogy rendelkeznek-e hosszú távú vállalati stratégiával, melybe aztán beilleszthetik a többi stratégiai elemet. A piacfejlesztés nem más, mint új piacokat keresni a meglévő termékeknek, azaz olyan piacok megnyitása – legyen az akár földrajzilag

75

diverzifikált, akár a populáció szempontjából, melyre az adott termék nem volt bevezetve ez idáig – akár létezett az a piac, akár nem (Schumpeter 1934). Az új piacra való belépés azonban szoros korrelációban áll a termékfejlesztéssel, gyakran módosítani kell a bevezetni kívánt terméket az új piac igényei szerint. A piacfejlesztési stratégia olyan tevékenységeket foglal magában, mint új piaci szegmens meghódításának stratégiája, a bevezetni kívánt termék új tulajdonságokkal való ellátása, újabb földrajzi terület meghódítása (Fülöp 2008). Ám bizonyos esetekben célszerű különválasztani és előnyben részesíteni a termékfejlesztést és a piacfejlesztést. Ilyen esetek a következők lehetnek (Fülöp 2008): (1) tőkeigényes iparágakban előnyös a piacfejlesztés, itt a technológia cseréje nehezen és költségesen valósítható meg. (2) Speciális versenyelőnyök birtokában (úgymint szabadalom, marketingfölény, speciális szakértelem) hatékonyabb lehet ennek kihasználása új piacokon, mint új termék fejlesztése a meglévő piacokra. (3) A vállalat meglévő piacai már kimerültek, telítődtek, ugyanakkor a belépési beruházások (új technológia kidolgozása) még nem térültek meg.

magas

Technológiai innováció

Komplex megoldások

alacsony

Újdonság a vállalat számára

A termékfejlesztés új termékek létrehozásával, vagy a meglévő termékek minőségileg új tulajdonságokkal való ellátására utal oly módon, hogy a vevőkör változatlan marad (Fülöp 2008). Ez magasabb kockázatot rejt magában, mint a piaci terjeszkedés, hiszen nehezebb előre jelezni egy termék fogadtatását. Ezek a termékfejlesztések gyakran húzó hatásúak: a fogyasztóktól indulnak. Olyan termékfejlesztésekre összpontosítanak, melyek a vállalat alapvető képességeivel és tapasztalataival vannak szoros kapcsolatban. A termékfejlesztés lehetővé teszi az új termék támasztotta igények kielégítését anélkül, hogy ellentétbe kerülne a meglévő termékek iránti követelményekkel (Fülöp 2008).

Termékdifferenciálás

Szerkezeti újítás

alacsony magas Újdonság a piac számára 19. ábra:

Termékfejlesztési stratégiai irányultságok Forrás: Fülöp 2008

Az innovációs stratégia kialakításában vizsgálni kell, a termék/szolgáltatás/piac adott időpontbeli és perspektivikus helyzetét, az igényváltozások tendenciáit, a tényleges és potenciális versenytársak törekvéseit és fel kell tárni a vállalati fejlesztési potenciált (Szakály 2002). A stratégiának Fülöp Gyula (2008) négy irányultságát nevesíti két dimenzió mentén, a fenti ábra szerint. Fontos tisztázandó kérdés az is, hogy a vállalat érintett szakértői és innovációs folyamatokon dolgozó állománya mennyire ismeri ezeket a stratégiákat, mennyire 76

tudnak ezekkel azonosulni, és mennyire illeszkednek ezek a stratégiák egymáshoz, illetve a vállalat hosszú távú stratégiájához. A változó faktoranalízis utáni struktúráját mutatja a 17. táblázat. 17. táblázat:

Stratégia elemei

Összetevő Stratégia Hosszú távú vállalati stratégia Piac felderítési stratégia Termékfejlesztési stratégia Innovációs stratégia Ismertség Azonosulás Illesztés KMO=0,893; Bartlett sig.=0,000; összes kumulált variancia=75,332 Forrás: saját adatok, saját szerkesztés

Látható, hogy sikerült megőrizni mind a hét változót anélkül, hogy a megszerzett információnak több mint negyedét elvesztettem volna. A hatodik főcsoport a diffúzió, mely tíz változót tartalmaz. Ezek első fele (az első hat) a külső együttműködésekre utal, másik fele pedig a külső információáramlásra, illetve hogy annak mennyire része az adott vállalat. F6

Diffúzió dif1 dif2 dif3 dif4 dif5 dif6 dif7 dif8 dif9 dif10

Vállalatcsoporton belüli vállalat Szállítók Vevők Versenytársak Külső szakértők, kutatóhelyek Egyetemek Outsourcing Kiállítások Konferenciák Szabadalomvizsgálat

Mérni kell, hogy a megkérdezett vállalatnak milyen intenzitású kapcsolatai vannak (főleg innovációs vagy K+F céllal kialakított kapcsolatok) a vállalatcsoporton belüli vállalatokkal, szállítókkal, vevőkkel, versenytársakkal, egyéb külső szakértőkkel, vagy kutatóhelyekkel, egyetemekkel. Meg kell figyelni azt is, hogy mennyire használják ki a vállalatnál az outsourcing lehetőségeit, különösen a fejlesztési, kutatási és szervezési feladatokat illetően. Fontos mutatója és motorja lehet a diffúziónak a szakkiállításokon és konferenciákon való részvétel, csak úgy, mint a rendszeres szabadalomvizsgálat is.

77

Faktoranalízissel a tíz változót háromra csökkentettem, így a három új faktor, melyeket a modellek bemeneti vektorai már tartalmazni fognak a stakeholder együttműködés, a szekunder információszerzés és a külső partnerekkel való együttműködés. 18. táblázat: Stakeholder együttműködés Vállalatcsoporton belüli vállalat Szállítók Vevők Versenytársak

Diffúzió összetevői

Összetevők Szekunder információszerzés Kiállítások Konferenciák Szabadalomvizsgálat

Külső együttműködés Külső szakértők, kutatóhelyek Egyetemek Outsourcing

KMO=0,741; Bartlett sig.=0,000; összes kumulált variancia=63,176; rotálás: VARIMAX Forrás: saját adatok, saját szerkesztés

A változók hetedik főcsoportja az információszerzésre, illetve a belső információáramlásra vonatkozóan vizsgálja a vállalatokat, hét változóból tevődik össze. Információ

F7

inf1 inf2 inf3 inf4 inf5 inf6 inf7-

Információhatásosság Információhatékonyság Kontrolling IT Fizetős források Marketing Piaci húzó hatás

A vállalati információs rendszer az információk, adatok, manuális és automatizált eljárások szervezett rendszere, célja az üzleti célok elérésének hatékony, elvárt szintű támogatása. Célja az üzleti folyamatok viteléhez szükséges információk szolgáltatása (Holyinka 2001). A rendszer akkor támogatja az innovációs folyamatokat, ha hatásosan és hatékonyan működik, illetve kielégíti az alábbi feltételeket (Holyinka 2001):     

Bizalmasság: az információ és az adatok védettek az illetéktelen hozzáféréstől. Az információ az üzleti elvárásoknak megfelelően teljes és pontos. Rendelkezésre állás: mind az információk, mind az IT erőforrások az üzleti folyamatok igényének megfelelő időpontban és mennyiségben állnak rendelkezésre. Az információszolgáltatás megfelel az üzleti és informatikai folyamatokat érintő külső törvényeknek, szabályozásoknak és szerződéseknek. A menedzsmentet olyan információval látja el, mely képessé teszi arra, hogy eleget tegyen működtetési (profittermelési) és beszámolási kötelezettségeinek.

Információhatásosság azt jelenti, hogy az információ az üzleti folyamat szempontjából lényeges, korrekt, konzisztens, melyet megfelelő időpontban és minőségben nyújt a rendszer. Az információhatékonyság pedig azt jelenti, hogy az információellátás az erőforrások 78

hatékony, nem pazarló felhasználásával történik. Ezek szempontjából kimagasló szerep jut a vállalaton belül a kontrollingnak, az IT-nek, a marketingnek, és a külső, fizetős információforrásoknak is. A piaci húzó hatás, vagy keresletkövető fejlesztési stratégia, elsődlegesen a lappangó vagy nyílt piaci igények intenzív kielégítésére koncentráló stratégia. Elsősorban az adaptációk gyors elterjesztését részesíti előnyben. A megvalósuló termék/szolgáltatás jellemzőinek alakulásában a fogyasztói akarat érvényesül: a (potenciális) vásárló a technológiai folyamat aktív résztvevője. (Szakály, 2008) 19. táblázat:

Információ összetevői

Összetevő Belső információs infrastruktúra Külső információs infrastruktúra Információhatásosság Fizetős források Információhatékonyság Marketing IT Piaci húzó hatás KMO=0,728; Bartlett sig.=0,000; összes kumulált variancia=68,112; rotálás: VARIMAX Forrás: saját adatok, saját szerkesztés

A faktoranalízis eredményeképpen két faktora adódott, melyek kifejezik a hetedik csoportba került hét változót (a kontrollingot faktorsúlyai miatt ki kellett zárni) két faktorra sűríti. Ezek a belső információs infrastruktúra és a külső információs infrastruktúra, melyek összetevőit mutatja a 19. táblázat. A változók nyolcadik csoportja az erőforrásokra vonatkozik, mind materiális, mind immateriális értelemben. F8

Erőforrások erf1 erf2 erf3 erf4 erf5

Árbevétel K+F kiadás Humán erőforrás Kreativitás Hozzáadott érték

Az innovációs folyamatok legfontosabb pénzügyi erőforrásai között tarja számon a szakirodalom a K+F kiadásokat (Griliches 1987, Archibugi 1992, Hall 1999, Bosworth és Rogers 2002, OECD 2005). Mindemellett a mutató nem alkalmas a folyamat hatékonyságának mérésére mely során a fejlesztés piacosított termékké alakul (Coombs et al 1996), nem mutatja az előállított innovációk gazdasági/társadalmi hasznosulását, az alkalmazott technológia komplexitását. Ám a modell többi input-változójával együtt (vizsgálva a köztük lévő kapcsolat természetét) mindenképpen alkalmasnak tekinthető következtetések levonására, hiszen a mutató az egyik legfontosabb indikátora az innovációk pénzügyi erőforrásainak (Santarelli és Piergiovanni, 1996) A humán erőforrások képzettsége – kiváltképpen a K+F vagy innovációs folyamatokon dolgozó szakértőké – kritikus fontosságú az innovációs indikátorok között (Jacobson et al 79

1996, OECD 2005). A mutató két legfontosabb premisszája a következő: (1) a tudományos technológiai haladás legfőbb letéteményesei a mérnökök és tudósok, illetve (2) azért alkalmazzák őket, hogy komplex feladatokat tudományos és gyakorlatias módon oldjanak meg (Flor és Oltra 2004). A mutató lehetséges gyengeségei ellenére (nehéz számszerűsíteni, szubjektíven mérni, kiszűrni a zavaró tényezőket, operacionalizálni) a szakirodalom fenntartja (Hall 1999, Bosworth és Rogers 2002, OECD 2005), hogy egy vállalat képzési statisztikái olyan többletinformációkat nyújtanak a technológiai innovációs tevékenységekről, melyek túlmutatnak a K+F kiadások vagy a bejegyzett szabadalmak számán. Fontos előnyük, hogy nem exkuzálják azokat a vállalatokat, ahol formálisan nem létezik K+F részleg, vagy ezzel összefüggésbe hozható költségek. A kreativitás és a hozzáadott érték relatív mértéke fontos támpontot ad számunkra a vizsgált vállalat innovációs megítélését illetően. Faktoranalízis során a vizsgált öt mutatót két csoportba osztottam a faktorsúlyoknak megfelelően. 20. táblázat:

Erőforrások összetevői

Összetevő Immateriális erőforrások Materiális erőforrások Humán erőforrás Árbevétel Kreativitás K+F kiadások Hozzáadott érték KMO=0,604; Bartlett sig.=0,000; összes kumulált variancia=68,401; rotálás: VARIMAX Forrás: saját adatok, saját szerkesztés

A kilences számú főcsoport a technológiára vonatkozóan kilenc változót tartalmaz. Ezek egy része a vállalat főfolyamatain alkalmazott technológiákra vonatkoznak, másik részük pedig az alkalmazás hatékonyságára, a lehetőségek kihasználására vonatkozik. F9

Technológia tech1 tech2 tech3 tech4 tech5 tech6 tech7 tech8 tech9

Korszerűség Elterjedtség Hatékonyság Monitoring Toló hatás Technológiaadaptáció Beszállító vállalat Termelésintenzív vállalat Kutatásintenzív vállalat

A korszerűség és elterjedtség a vállalat technológiaportfolióját méri, amivel meghatározható egy vállalat technológiai tőkéje, amennyiben az egymástól elkülöníthető technológiákat, technológiai egységeket, technológiai képességeket szerepeltetjük egy portfoliómátrixban. Ez két tengely mentén csoportosítja a technológiákat: korszerűség és elterjedtség alapján. A 80

módszer lehetőséget nyújt a vizsgált szervezet stratégiai versenyhelyzetének/teljesítményének megalapozottabb vizsgálatára (Penan 1994, Lowe 1995). Stratégiai fontosság szempontjából a technológiák lehetséges versenyszempontú csoportosítása az Arthur D. Little, Inc. (ADL) javaslata alapján hármas besorolást tesz lehetővé (Tari 1998). Bázistechnológiának tekintjük azon technológiákat, melyek feltételül szolgálnak az alapvető műszaki-termelési tevékenység megindításához, fenntartásához egy adott iparágban, de nem juttatják a vállalatot tartós versenyelőnyhöz – hiszen a versenytársak is birtokában vannak e technológiákra vonatkozó ismereteknek, eljárásoknak. Kulcstechnológiák azok, melyek erőteljesen növelik egy vállalat versenyképességét, akár a fajlagos költségeket tekintjük, akár a termékjellemzőket. E technológiák alkalmazása elengedhetetlen a versenyben maradáshoz. A felemelkedő, vagy embrionális technológiák azok, melyek kifejlesztése és adaptálása magas kockázattal jár a korai stádiumban, de iparszerű alkalmazásukkal erős versenyelőnyhöz juttathatja tulajdonosát: kulcstechnológiákká válhatnak. Tekintsük e technológiatípusokat iparági diffúziójuk és kodifikáltságuk dimenzióiban. A kodifikáltság azt jelöli, hogy az adott technológia mennyire kiaknázott, milyen hatékonyan képes az adott vállalat kihasználni az alkalmazási bizonytalanság csökkenésével a technikai eljárásokban rejlő lehetőségeket. Míg a diffúzió dimenzió azt jelöli, hogy milyen a technológia iparági ismertsége, mennyire elterjedt az a versenytársak körében.26 (Tari 1998) Technológia iparági diffúziója

Technológia hasznosíthatósága

kevésbé elterjedt

széles körben elterjedt

Kodifikált Kulcstechnológiák Bázistechnológiák Nem kodifikált 20. ábra:

Embrionális technológiák Boisot-Mack mátrix Forrás: Boisot, Mack, 1995

Amennyiben a kodifikáltságot kiterjesztjük a technológia érettségi fokával, egy bővített portfolióhoz jutunk, melyet Morin írt le 1992-ben. Az érettség fokozatai ebben az esetben születés, fejlődés, stabilizálódás, hanyatlás és elöregedés. E két dimenzió utal a vállalat technológiai vagyonára: mennyire kiegyensúlyozott, esetleg sebezhető, elöregedett. A

26

Ebben az értelemben technológiai diffúzióról beszélhetünk. A terjedés piaci és nem-piaci csatornákon is történik. Ezen a ponton az Oslo Kézikönyv ellentmond Tari Ernőnek (1998): nem csupán versenytársakhoz terjedhetnek a radikális implementációk, de más országos és régiók eltérő iparágaiba/piacaira is.

81

kiegyensúlyozott technológiavagyon illetve a kulcstechnológiák (és részben embrionális technológiák) birtokosai magasabb szintű innovációs potenciállal rendelkeznek, mint azok a vállalatok, melyek bázistechnológiákkal rendelkeznek és/vagy elöregedő technológiai vagyonnal rendelkeznek. Meg kell nézni, hogy a főfolyamatokon használt technológiák az iparági átlaghoz képest mennyire hatékonyak. Mennyire tudják a megfigyelt vállalatok figyelni a megjelenő új technológiákat, technológiai újításokat, mennyire monitorozzák, figyelik-e egyáltalán ezeket. Ha igen, akkor mennyire képesek átállni az újakra, mennyire tudják az újításokat adaptálni, vagy esetleg lemaradnak és kénytelenek a régi elavult, gyakran már nem hatékony vagy rentábilis technológiákat alkalmazni. Az innovációs folyamat a kutató-fejlesztői szándék szerint lehet toló hatású, azaz keresletteremtő, vagy trendteremtő. Ezek általában a tudományos-műszaki nyomás hatására jönnek létre. Ebben az esetben az innovátor determinálja a stratégiát: a vevőnek csupán csekély, vagy áttételes hatása van a kialakuló technológiára. Lehetővé teszi az új technológiák intenzív kialakulását, mely függetlenné válik a piactól: az innovátor az igények és az igény kielégítés tartalmát, minőségét is képes befolyásolni. (Szakály, 2008) Pavitt (1984) majd később Archibugi szerzőtársaival (1989) az innovatív vállalatok három csoportját különíti el, aszerint, hogy ezek hol helyezkednek el az értékláncban. Így megkülönböztethetünk beszállító vállalatokat, termelésintenzív vállalatokat és kutatásintenzív vállalatokat. Ám ezek nem csak tisztán jelennek meg, kevert formák is lehetnek, ezért célszerű a megkérdezés során skálás kérdésként feltenni ezeket. A faktoranalízis során három olyan faktor is adódott, melyek sajátértékük alapján elkülöníthetők. Ezek a technológiai korszerűség, a push technológiák és a pull technológiák. Elemeiket a 21. összefoglaló táblázat mutatja. 21. táblázat: Technológiai korszerűség Korszerűség Hatékonyság Monitoring

Technológia összetevői

Összetevő Push Toló hatás Termelés intenzív vállalat Kutatás intenzív vállalat

Pull Elterjedtség Beszállító vállalat

KMO=0,714; Bartlett sig.=0,000; összes kumulált variancia=65,085; rotálás: VARIMAX Forrás: saját adatok, saját szerkesztés

A következő kérdéscsoport változói az eredmények témaköréből kerültek ki, ezek elemeit mutatja az alábbi összefoglalás. F10

Eredmények ered1 ered2 ered3 ered4 ered5

Megjelent publikációinak száma Védett szabadalmak száma Védett know-how, licencek száma Saját vállalati újítások száma Elkötelezettség

82

ered6

Versenyképesség

A megjelent publikációinak száma, a védett szabadalmak száma és a védett know-how, licencek száma mind az innovációs tevékenységek outputjaként foghatóak fel. A védett szabadalmak számának eredményváltozóként történő felvétele a modellbe – annak ellenére, hogy több szerző is az innovációs folyamat eredményindikátorai közt tartja számon (Griliches 1987, Archibugi 1992, Hall 1999, Bosworth és Rogers 2002, Flor és Oltra 2004) – több kérdést is felvet. Nevezetesen, a mutató sokkal inkább jellemzi az invenciót, semmint az innovációt (Coombs és tsai 1996, Santarelli és tsai 1996), illetve az újszerűen allokált tudásnak csupán csak a technológiai tartalmát méri, és nem utal ennek a tudás-reallokációnak a gazdasági tartalmára (Acs és Audretsch 1993). Narin és Olivastra (1988) azt javasolják, hogy a védett szabadalmak száma helyett eredményesebb vizsgálni e szabadalmak citációinak számát. A magasan citált szabadalmak ugyanis az innováció diffúziójára is utal, emellett pedig bemutatja a vállalatok és technológiai területek közötti kapcsolatrendszert. Mindazonáltal ezen adatok hozzáférhetősége kétséges. Mindezek ellenére a mutató széles körben használt eredményindikátorként, mint az innovációs folyamat outputja (Patel és Pavitt 1992), iparágak közötti és - belüli technológiai tanulmányokban, a termelékenység növekedésének jelzőszáma (Griliches 1990), vagy a technológiai kapacitások nemzetközi összehasonlítására (Hughes 1986, Archibugi és Pianta 1992 a,b), illetve ágazati specializáció-elemzésekben mind makro, mind nemzetközi szinten (Archibugi és Santarelli 1989, Amendola et al 1991,1993). Összességében tehát a mutató elfogadott az innovációs szakirodalom alapján: megbízható indikátora az innovációs tevékenységnek (Cohen és Levin 1989, Archibugi 1992, OECD 2005). A saját vállalati újítások becslése széles körben elterjedt az innovációk mérésével foglalkozó szakirodalomban (OECD 2005, Smith 1992, Kelly és Rice 2002, Schoenecker és Swanson 2002). Ezeken túl számottevő a dolgozók elkötelezettsége az újítások iránt, illetve az is, hogy milyennek ítélik meg a vállalat versenyképességét a konkurensekhez képest. 22. táblázat:

Eredmények összetevői Összetevő

Objektív eredmények Szubjektív eredmények Megjelent publikációinak száma Elkötelezettség Védett szabadalmak száma Versenyképesség Védett know-how, licencek száma Saját vállalati újítások száma KMO=0,576; Bartlett sig.=0,000; összes kumulált variancia=55,468; rotálás: VARIMAX

A faktoranalízis két csoportba sorolta a hat változót a faktorsúlyoknak megfelelően. Ezek az objektív és a szubjektív eredmények neveket kapták.

b) Függő változó

83

A modell függő változója, a becsült paraméter az akció. Ez közvetlen formában méri az adott vállalat innovációs tevékenységét. Tizenegy elemet tartalmaz, melyek közül az első az innovációs tevékenység intenzitását méri, a többi tíz pedig a jelzett céllal végrehajtott innovációs tevékenységeket. F3

Akció akc1 akc2 akc3 akc4 akc5 akc6 akc7 akc8 akc9 akc10 akc11

Kutatások Szélesebb termékskála Korszerűbb termékek, minőség javítása Korszerűbb/hatékonyabb eljárások bevezetése Új piacra lépés Piaci részesedés növelése Nagyobb termelési rugalmasság elérése Munkabiztonság javítása Fajlagos bérköltség csökkentése Fajlagos anyagköltség csökkentése Szabályoknak való megfelelés, sztenderdek teljesítése

A kutatások nevű változó aszerint differenciálja a válaszadókat, hogy mennyire jellemző náluk az innovációs célból történő kutatás. Ezek után megvizsgálom, hogy a jelzett szintű kutatási aktivitás milyen innovációs célokban manifesztálódik. Ezek lehetnek a szélesebb termékskála érdekében, korszerűbb, jobb minőségű termékek, korszerűbb/hatékonyabb eljárások bevezetése, új piacra lépés, meglévő piacokon a részesedés növelése, nagyobb termelési rugalmasság elérése, munkabiztonság javítása, fajlagos bérköltség illetve fajlagos anyagköltség csökkentése, vagy szabályoknak való megfelelés, sztenderdek teljesítése. Ezen a változó szetten is végrehajtva a faktoranalízist, a faktorsúlyoknak megfelelően két faktor adódik. Az első a belső, toló hatású innovációk, melyek belső felismerés nyomán kerülnek kivitelezésre. A második a piaci húzó hatású, mely külső „húzásra‖, fenyegetettségre a piacnak való megfelelés érdekében, nem pedig a belső megfelelés érdekében jönnek létre. 23. táblázat:

Akció elemei

Összetevők Belső toló innovációk Piaci húzó innovációk Fajlagos anyagköltség csökkentése Kutatások Szabályoknak való megfelelés, sztenderdek Korszerűbb termékek, minőség javítása teljesítése Korszerűbb/hatékonyabb eljárások Munkabiztonság javítása bevezetése Fajlagos bérköltség csökkentése Nagyobb termelési rugalmasság elérése KMO=0,753; Bartlett sig.=0,000; összes kumulált variancia=65,056; rotálás: VARIMAX

c) Következtetések A változók kialakításakor nagy hangsúlyt fektettem arra, hogy azok összhangban legyenek a nemzetközi és hazai innovációs felmérésekről szóló szakirodalmak ajánlásával. Ezek olyan delphi módszeren alapuló szakértői ajánlások, melyek tartalma megkérdőjelezhetetlen, ezért 84

úgy gondolom – tartva magam ezek, és más, széles körben publikált nemzetközi felmérések struktúrájához – változószettem alkalmas az innovációs aktivitás, innovációs teljesítmény objektív mérésére. Ezen kívül a mintavétel is reprezentatívnak tekinthető – a vállalatok székhelye és tevékenysége alapján. Ezért igazoltnak látom H3 számú hipotézisemet. T3 tézis:

A kutatásom során megvalósítani kívánt modellhez a rendelkezésre álló adatok mind struktúrájukban, mind reprezentativitásukban megfelelőek, alkalmasak a hibrid modell kivitelezésére és azon keresztül további vizsgálatokra az innovációs teljesítményt illetően. Mindezek mellett az adatok alkalmassá teszik a belőlük épülő különböző módszereket objektív összehasonlításra, lehetővé téve – adott teljesítményparaméterek alapján – a módszerek közötti objektív rangsor felállítását.

4. Modellépítés A modellek teljesítményének objektív mérése érdekében munkám során összehasonlításokat végzek a különféle modellek „jóságának‖ vizsgálatára. Ebben a tekintetben a disszertáció tárgyát képező neuralizált fuzzy rendszer teljesítményét összevetem a tisztán neurális rendszer teljesítményével, majd a verifikáció során e két rendszer működését és eredményeit vetem össze a többváltozós regressziós modell működésével. Mindezeken túl, a fenti modelleket megvalósítom zajos környezetben is, szolgálva ezzel a verifikációt, valamint a robusztusság tesztelését: megvizsgálom, hogy a vizsgált rendszerek közül melyik az, amelyik jobban ellenáll a véletlen zajoknak.

a) Alkalmazott teljesítményindexek A modellek teljesítményeinek (becslési pontosságuknak) összehasonlítására a becslési statisztikákból ismert mutatókat választottam, figyelembe véve azt is, hogy számolható-e az a mutató az adott modellben. Ezekben részben követem Gunn et al (1997) ide vonatkozó ajánlásait. Mindenekelőtt definiálandó a becslés hatékonysága. Ez arra utal, hogy egyes becslő modellek (módszerek és struktúrák) jobban (pontosabban) tudnak becsülni, mint mások. Ha tehát inputoutput párokból álló mintát tetszőlegesen két részre bontunk, és az elsőt (tanító minta) arra használjuk, hogy abból összefüggéseket tanítunk meg a modellnek, akkor a másik mintán (ellenőrző minta) fel tudjuk használni arra, hogy megvizsgáljuk, milyen pontossággal, hatékonysággal tudja a modell az input adatokból az output adatokat megbecsülni. Determinációs együttható Az általánosan használt teljesítménymutatók közül a legismertebb a determinációs együttható, mely a megfigyelt és a becsült értékek közötti korrelációs kapcsolatot méri. A regressziós modelleknél ezen túl kiszámítom a korrigált determinációs együtthatókat is (ez a négyzetösszegeket a megfelelő szabadságfokokkal osztja el, figyelembe véve a modellben 85

szereplő magyarázó változók számát), megteremtve ezzel a lehetőséget a modellek széleskörű összehasonlítására. Reziduális négyzetösszeg A reziduális négyzetösszeg a megfigyelt értékeknek a becslés körüli szóródását fejezi ki a hibatagok négyzetösszegével. Minél nagyobb a négyzetösszeg értéke, annál nagyobb a hibatag (a modellben nem szereplő magyarázó változók) hozzájárulása a függő változó varianciájához. Átlagos négyzetes hiba Ez a mutató jelenti a neurofuzzy rendszerek egyik legfontosabb teljesítményindexét. A mutató megvizsgálja a modellilleszkedést mind a tréning, mind pedig a holdout mintában. Az MSE ezt az illeszkedést fejezi ki az output négyzetes hibaösszegével. Előrejelzési intervallum számítás Diszkrét becslések esetében célszerű megnézni az egyes megfigyelési kategóriák becsléseinek átlagát és szórását. Ebből következtetni lehet arra, hogy mely kategóriák becslése a legjobb. Szeparációs és rangsorolási statisztikák A klasszifikációs eljárások teljesítményének mérésére – azaz hogy mennyire tud helyes becsléseket adni – a szakirodalomban (Kallin 2001, McLeod 1993, Pau 1986, Mays 2004) bevett módszer az AUROC rangsorolási statisztika, mely a ROC görbék elemzésén – illetve az azok alatti területen – alapulnak. Emellett természetesen rendelkezésre állnak más módszerek is (mint Kolmogorov-Szmirnov statisztika vagy Hosmer-Lemeshow statisztika). Az AUROC analízis a ROC görbék integrálásán alapul. Ezek a görbék, hasonlóan a Kolmogorov-Szmirnov szeparációs statisztikához, a csoporteloszlások pseudo valószínűségeinek távolságát szemléltetik. Míg a K-S statisztikában ezt két görbével teszik meg, addig az AUROC analízisben ezt egy-egy ROC görbével hajtják végre. Ez egy speciális Lorenz-görbe, amely két kumulált relatív gyakorisági sort ábrázol egy görbével. Amennyiben a modell besorolási (becslési) pontosságát ugyanazon a mintán ellenőrizzük, mint amelyiken megépítettük, akkor számíthatunk arra, hogy modellünk magyarázó erejét (illeszkedését) kedvezőbbnek fogjuk megítélni, mint akkor, ha az ellenőrzést egy másik, az előzőtől független mintán hajtjuk végre; így alulbecsüljük a téves besorolás valószínűségét. Ez azért következik be, mert a klasszifikációs modellbe beépülnek az adathalmaz olyan sajátosságai is, amelyek más adathalmazokban nincsenek. A mintát ezért fel kell bontani, az egyik minta szolgál a modellépítés céljaira (training), míg a másik minta (holdout) a modell prediktív erejének ellenőrzésére (validation). A módszer hátránya, hogy a kisebb minta

86

következtében mintainformációt veszítünk: kisebb minta áll rendelkezésre a tanításra, így ha valamely okból eleve kicsi a mintánk más módszerek alkalmazása lehet célravezető.27 A ROC görbe vizuálisan szemlélteti a fajlagosságot és az érzékenységet az összes lehetséges vágás esetében, ezért informatívabb, mint a többi teljesítményindex. Az AUROC mutató értéke annak a valószínűsége, hogy a görbe által jellemzett kategóriába tartozás előre jelzett (becsült) pseudo valószínűsége nagyobb egy véletlenül kiválasztott esetben a kategóriában, mint egy véletlenül kiválasztott kategórián kívüli esetben. Ha tehát a mutató értéke 1, akkor a görbe pontosan a „doboz‖ bal felső sarkához igazodik (a vízszintes tengelyen az (1,0) pontig, majd a függőlegesen az (1,1) pontig), becslésünk a lehető legpontosabb, teljes szeparáció történt. Abban az esetben viszont, ha értéke 0,5, akkor teljesen véletlen szeparációról beszélünk, Becsült pseudo valószínűségek eloszlása A becsült pseudo-valószínűségdiagram a megfigyelt változók kategóriáinak klaszterezett boxplot ábráit tartalmazza, kombinálva a tanító és az ellenőrző mintán. Helytelen becslések aránya Neurális hálók esetében lehetőség van a becslési találatok mérésére. Ezt követhetjük a tanító mintában és a holdout mintában egyaránt. Ez utóbbi értéke azt mutatja meg, hogy a modell mekkora valószínűséggel becsül helyesen egy megfigyelésen kívül eső inputvektorral rendelkező megfigyelési egység esetében. Relatív hiba A becslés pontosságának mérésére elfogadott mutatószám a neurális rendszerek esetében. A relatív hiba azt adja meg, hogy a becslés abszolút hibája hányad része a megfigyelt értéknek.

b) Adatelőkészítés és feldolgozás A neuralizált fuzzy rendszer működtetéséhez az alábbi adatelőkészítést hajtottam végre. Olyan adatbázist kellett építenem, melyben szerepelnek a modell input (független) és output (függő) változói. Mivel a legtöbb változó faktoranalízis eredményeképpen született (faktorsúlyok), ezeket már nem kellett további újrakódolás alá vetni. A függő változó eloszlása és száma szerint hat modellt hoztam létre, melyek a 21. ábra szerinti módon alakultak ki.

27

Ilyen a Jacknife-módszer vagy a Bootstrap-módszer

87

függő változók száma

diszkrét

2

(a) jelű modell Y: innovációs potenciál mértéke (1-4)

folytonos

függő változó eloszlása

1

(a) jelű modell Y: innovációs potenciál értéke (faktorsúlyok) 21. ábra:

(b) jelű modell Y1: belső nyomású innovációs potenciál mértéke (1-3) (b) jelű modell Y1: belső nyomású innovációs potenciál értéke (faktorsúlyok)

(c) jelű modell Y2: piaci húzó innovációs potenciál mértéke (1-3) (c) jelű modell Y2: belső nyomású innovációs potenciál értéke (faktorsúlyok)

A kivitelezett modellek függő változóinak típusai Forrás: saját szerkesztés

A modellstruktúrák ilyen módú differenciálásának az oka az, hogy a teljesítmények vizsgálatánál látszódjon, van-e jelentős különbség aközött, hogy a modellben a függő változó folytonos vagy diszkét eloszlású, illetve egy, avagy két tényezőt becsülünk (hogyan hat a modellek teljesítményére az, ha két részben kell becsülni a függő változót. A diszkrét eloszlású függő változó értéke arra ad egyértelmű ítéletet, hogy a vizsgált vállalat innovatívnak tekinthető-e vagy sem (magasnak tekinthető az innovációs potenciálja, vagy alacsonynak). Míg a folytonos eloszlású változó az innovációs potenciál tagsági függvényének függvényértékét adja meg, azaz azt, hogy a vizsgált vállalatnak milyen nagy az innovációs potenciálja (egy 0-1 skálán). A diszkrét eloszlású magyarázó változóval rendelkező modellek esetében az Y megoszlásait az alábbiak szerint alakítottam ki: 



28

Az (a) esetben a felvehető négy érték kialakítása az akció (F3) változó két faktorértékeinek kiigazított normalizálásával történt,28 majd az így kapott pontokat a két faktor függvényében ábrázoltam, és a síknegyedeknek, illetve a tengelyeknek megfelelően kialakított négy értéket vehetik fel, az alábbi bontásban: 1: nagyfokú innovativitással jellemezhető megfigyelési egységek, 2: külső (piaci) tényezők hajtotta innovációk végrehajtása jellemző, 3: csak belső (jellemzően költségcsökkentő vagy hatékonyságnövelő) innovációk végrehajtása, 4: alacsony innovációs aktivitást mutató vállalatok. A (b) és (c) esetben Y particionálásra került sor (a fent említett faktoranalízis során alkalmazott kettébontás szerint) kialakítva Y1 és Y2 változókat. Ezek saját kategóriájukban három értéket vehetnek fel:

Az értékek így [-1;1] intervallumba estek a

képlet szerint

88

1: alacsony szintű 2: közepes szintű 3: magas szintű A kategóriák szétválasztása eloszlásuk percentilisei alapján történtek Fentiekkel összhangban a megvalósítandó modellek száma összesen 36 darab, az alábbi bontásban.

Modell típusa neurofuzzy rendszer neurális háló

regressziós modell

Függő változó eloszlása Függő változók száma diszkrét Adatok forrása egy (Y) folytonos megfigyelés több (Y1, Y2) zaj

22. ábra:

Modellek csoportosítási szempontjai Forrás: saját szerkesztés

Az adatok feldolgozásához és az iterációk végrehajtásához több szoftvert használtam. A faktorok meghatározását és faktorsúlyok kialakítását az IBM Company SPSS Inc. PASW Statistics Neural Networks 18 szoftverrel hajtottam végre. A rendszerek bemeneti vektorainak generálását a The MathWorks, Inc. Matlab R2009b szoftverével végeztem. 24. táblázat: Feladat faktorok meghatározása bemeneti vektorainak generálása fuzzy rendszerek kialakítása neurális hálók kialakítása regressziós modellek

Alkalmazott szoftverek

Alkalmazott szoftver IBM Company SPSS Inc. PASW Statistics Neural Networks 18 The MathWorks, Inc. Matlab R2009b The MathWorks, Inc. Fuzzy Logic Toolbox 2.2.11 Intelligensys Ltd. FormRules 3.0 IBM Company SPSS Inc. PASW Statistics 18 The MathWorks, Inc. Neural Network Toolbox 6.0.4 IBM Company SPSS Inc. PASW Statistics 18 Forrás: Saját szerkesztés

A fuzzy rendszerek kialakítására a The MathWorks, Inc. Fuzzy Logic Toolbox 2.2.11 programjának segítségével került sor, egyidejűleg az Intelligensys Ltd. FormRules 3.0 szabályozási célú adatbányászati szoftverének alkalmazásával. A neurális hálók képzéséhez 89

az IBM Company SPSS Inc. PASW Statistics 18 szoftvert illetve a The MathWorks, Inc. Neural Network Toolbox 6.0.4 szoftvert használtam. A verifikáló regressziós modellek létrehozására szintén az IBM Company SPSS Inc. PASW Statistics 18 szoftvert használtam.

c) Diszkrét függő változós modellek Innovációs potenciál becslése neuralizált fuzzy rendszerrel A modellek sorában az első a fentiek alapján a diszkrét innovációs potenciált becslő neurofuzzy modell. A modell tehát 17 inputváltozó és az output összefüggéseit tanulja meg, és becsli a megfigyelésen kívüli eseteket, a következő eredményekkel. A varianciaanalízis táblából látszik, hogy a tanulás során erősen hatékony volt, a modell által felállított szabályrendszer az input-output varianciájának több mint 95%-át magyarázza. 23. ábra:

Varianciaanalízis táblázat Variancia Átlagos Négyzetösszegek df F eredete négyzetösszegek Modell 121,065 70 1,72951 8,80227 Hiba 5,10859 26 0,196484 Összesen 126,186 96 Kifejezett kovariancia Hibaösszeg R2 0,0114979 -0,000195779 95,9515 Forrás: saját adatok, saját számítás

A 24. ábra a neurofuzzy modell grafikus reprezentációja. Látható, hogy az innovációs potenciál becsléséből a modell kizárta az adaptáció és a materiális erőforrások változókat. A becslés kulcstényezőit a hetes számú almodell képezi, amiben helyet kapott az innovációs kultúra, a technológiai korszerűség, a stakeholder együttműködés, valamint a vállalat belső információs infrastruktúrája. Ezeket a modell lila színnel jelölte meg.

24. ábra:

Neurofuzzy rendszer diszkrét innovációs potenciál becslésére Forrás: Saját szerkesztés

90

neurofuzzy becslés

A megfigyelt és a modell által becsült értékek között igen erős a kapcsolat. Ha megfigyeljük az adatokat egymás viszonylatában kitűnik, hogy kevés a kiugróan rosszul becsült egység. A becsült értékek terjedelme megfelelően alacsony és a pontos érték körül szóródik alacsony szórással.

5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0

R² = 0,9595

0

1

2

3

4

megfigyelt innovációs potenciál

25. ábra:

Megfigyelt és becsült értékek kapcsolata Forrás: Saját szerkesztés

Fenti megállapítást támasztja alá a becslési hibák megfigyelési kategóriánkénti ábrázolása is. A diagramból kitűnik, hogy az erősen innovatív (1-es jelű) kategóriában kissé felülbecsültek az értékek – de csupán egy eset esik a 0,5-ös tűréshatáron kívülre (ez azt jelenti, hogy ebben az egy esetben a modell helytelenül becsült: magasabb potenciált becsült a valóságosnál). A kettes kategóriában két helytelenül becsült (tűréshatáron kívüli) egység található: egyik esetben túl-, másikban alulbecsülte a modell a tényleges értéket. A harmadik kategóriában egy alulbecslés van, a negyedikben kettő. Ezeket az eseteket piros jelöléssel láttam el a diagramban. A 97 becslésből tehát hatot rontott el a modell, így a helyes becslések aránya közel 94%.

91

0,8 megfigyelséhez tartozó hiba

0,6 0,4 0,2 0 -0,2 0

1

2

3

4

-0,4 -0,6 -0,8 -1

megfigyelt innovációs potenciál

26. ábra:

Megfigyelésekhez tartozó becslési hibák Forrás: Saját szerkesztés

Ezeket a helytelen becsléseket figyelhetjük meg a 27. diagramon is, ahol a reziduumokat ábrázoltam a becsült kategóriák körében. Jól láthatóak azok az esetek, amikor a becsült értékek esetében olyan magasak a reziduumok (0,5-nél magasabb), hogy a becsült érték már a következő (vagy 4 esetben a megelőző) kategóriába esik át. 0,8 0,6 0,4 rezidumok

0,2 0 -0,2 0

1

2

3

4

5

-0,4 -0,6 -0,8 -1

27. ábra:

becsült innovációs potenciál

Becslési hibák az egyes becsült kategóriákban Forrás: Saját szerkesztés

A becslés teljesítményét a fenti teljesítményadatok figyelembevételével kiválónak lehet tekinteni. Ezek után tekintsük a modell által generált szabályokat. Ezeket külön bontásban írtam fel, almodellenként csoportosítva, 29 melyet a 3c melléklet tartalmaz. Az utolsó oszlop jelzi a modell megbízhatósági valószínűségét. 29

A szabályok elvi jellegűek, indokolt lehet ezek apriori tisztítása

92

Összességében elmondható, hogy a modell teljesítménye kimagasló, a paraméterek által magyarázott variancia majdnem több mint 95%, a helyes becslések aránya pedig 94%. Innovációs potenciál becslése neurális hálóval A minta elemeit véletlen almintákra bontottam, 73%-ban tanító mintára, 5%-ban teszt mintára és 22%-ban holdout mintára. A három minta az összes megfigyelést tartalmazza. Az adatokból többréteges perceptronos neurális hálót alakítottam ki. Ehhez először a kovariánsokat standardizáltam. A háló 17 beviteli neuronnal rendelkezik, egy rejtett rétegében 9 neuron található (ez a struktúra teljesen azonos a fenti neurofuzzy rendszer hálójával), melyek aktivizációs függvénye hiperbolikus tangens függvény. A kiviteli réteg – változójának diszkrét eloszlása folytán – a felvehető négy kategóriának megfelelően négy neuront tartalmaz. A neurális háló végső struktúrája részben egy teljesítménynövelő (SSE csökkentő) iteráció eredménye, részben pedig (az aktivizációs függvény tekintetében) a probléma sajátosságainak (adatstruktúra) figyelembe vételével alakult ki. A tangens hiperbolikus függvények (vagy folytonos bipoláris szigmoid függvények) alkalmazása mellett több érv is szól: monotonok, korlátosak, egyszerű deriváltjuk van, nem-lineárisak. Lényegében bármilyen monoton növekvő és folytonos olyan f (net) függvény alkalmas a neuronmodellezéshez, ahol net  R és f (net)  (-1,1). A tangens hiperbolikus függvény alkalmazható a legtöbb neurális hálóban (backpropagation modell, Kohonen modell, LVQ (Learning Vector Quantification) modell, Hopfield modell, BAM (Bidirectional Associative Memory modell, RBF (Radial Basis Function) modell és Jordan-Elman modell). Ezt a szakirodalom is javasolja (Kohonen 1988, Kosko 1992, Borgulya 1998, Kasabov 2006, Retter 2006). 25. táblázat: Beviteli réteg Rejtett réteg

Output réteg

Neurális háló struktúrája

Neuronok száma Kovariánsok újraskálázása Rejtett rétegek száma Neuronok száma Aktivizációs függvény Függő változó 1 Neuronok száma Aktivizációs függvény Hiba függvény

17 Standardizálás 1 9 Hiperbolikus tangens Innovációs potenciál 4 Identity SSE Forrás: saját adatok, saját számítás

A háló működési adataiból következtetünk a tanulás hatékonyságára: sikerült a négyzetes hibaösszeget a 15-ödére csökkenteni. Míg a tanító mintában azonban a becslések majdnem fele hibás volt, a tesztminta segítségével a holdout mintában sikerült ezt 38%-ra csökkenteni. Mindezek figyelembevételével a neurális hálóval javított fuzzy rendszer jobban teljesített.

93

26. táblázat:

Neurális háló működésének adatai

SSE Helytelen becslések aránya Tanítás

Teszt Holdout

22,222 47,89% Két egymást követő epochban Leállítás oka nem csökkent a hiba Tanítás időtartama 00:00:00,033 SSE 1,446 Helytelen becslések aránya 40,00% Helytelen becslések aránya 38,10% Forrás: saját adatok, saját számítás

Megfigyelhetőek a particionált mintákban a találati arányok mind kategóriánként, mind pedig összesítve. Zölddel emeltem ki a találatokat (helyesen becsült kategóriák). A holdout mintát tekintve a modell legpontosabban a két szélső értéket (innovatív és nem innovatív vállalatok) tudta megbecsülni, itt 75 illetve 85% a találati pontosság. Ez azt jelenti, hogy jól el tudja különíteni az innovatív és a nem innovatív vállalatokat egymástól. A köztes értékeknél a differenciálás már nehézségekbe ütközött, itt tulajdonképpen csak véletlen szeparációról beszélhetünk, mert alacsonyabb a helyes becslések aránya, mint a helyteleneké.30 27. táblázat:

Holdout

Teszt

Tanítás

Minta

Megfigyelés Innovatív Piaci innovációk Belső innovációk Nem innovatív Helyesen becsült Innovatív Piaci innovációk Belső innovációk Nem innovatív Helyesen becsült Innovatív Piaci innovációk Belső innovációk Nem innovatív Helyesen becsült

Innovatív 17 5 2 3 38,03% 2 1 0 0 60,00% 3 1 2 0 28,57%

Neurális háló találati mátrixa Piaci innovációk 1 6 3 3 18,31% 0 1 0 0 20,00% 0 0 1 0 4,76%

Becslés Belső innovációk 2 4 7 4 23,94% 0 0 0 0 0,00% 0 0 4 1 23,81%

Nem innovatív 1 2 4 7 19,72% 0 1 0 0 20,00% 1 0 2 6 42,86%

Helyesen becsült 80,95% 35,29% 43,75% 41,18% 52,11% 100,00% 33,33% 0,00% 0,00% 60,00% 75,00% 0,00% 44,44% 85,71% 61,90%

Forrás: saját adatok, saját számítás 30

Fontos itt megjegyeznem, hogy hozzájárul ehhez a teszt és a holdout minta nem túl szerencsés felosztása is, alacsony a két köztes érték reprezentáltsága e két mintában (de a véletlen felosztásban benne van ez a kockázat). Ezt korrigálja a ROC görbe, az ugyanis nem érzékeny az osztályok kiegyensúlyozatlanságára, az osztályok közötti adatszám arányokra

94

A becsült kategóriák pseudo valószínűségeinek klaszterezett boxplot diagramjait mutatja a 28. ábra. Jól látható ebből a megfigyelt kategóriák becsléseinek eloszlása. Itt az látszódik, hogy csak az első kategóriában esik a medián a 0,5-ös küszöbérték fölé (bár az alsó kvartilis itt is alatta van). A helytelen becslések viszont a többi három esetben szerencsésen a küszöbérték alatt maradtak. A második kategóriában a helyes becsléseknek eloszlása nem túl szerencsés: csupán a felső kvartilis éri el a küszöbértéket, ám a véletlen szeparációra utal ebben a kategóriában (mint ahogy azt a találati táblázatban is láttuk), hogy a többi boxplot középértékei is igen közel állnak a helyes becslésű piaci innovációk boxplotjához. Nagyon jól látszik az ábrából, hogy a piaci innovációk kategóriában jellemzően felülbecslés történt (a második csoportban az innovatív boxplot által reprezentált elemek nagyobb része van a küszöbérték felett, mint a saját kategória elemei). A harmadik kategóriában már viszonylag elkülönül a helyesen becsült belső innovációs potenciál, ám láthatóan nem szignifikáns a szeparáció hatékonysága: nagy a valószínűsége ebben a kategóriában az alulbecslésnek. A negyedik csoportban is csupán enyhén magasodik (egyedül) a helyes becslések boxplotja a küszöbérték fölé, utalva a helyes becslések valószínűségűre, mely valamivel magasabb itt is a véletlen szeparációhoz tartozó 0,5-ös küszöbértéknél.

28. ábra:

Becsült pseudo valószínűségek eloszlása

95

Forrás: Saját szerkesztés

Az AUROC elemzéssel egzakt módon és összesítve vonhatunk le következtetéseket az egyes kategóriák becslési teljesítményéről. A ROC görbére tekintve látható, hogy a belső becslési kategóriák görbéiben viszonylag sok a konkáv rész. Mindazonáltal mind a négy körbe kellően távol van a 45°-os egyenestől, ami a becslés viszonylagos jóságára utal. Az egyenestől legtávolabb az innovatív és a belső innovátorok vannak, legközelebb pedig piaci innovátorok. A diagram a specifikum és érzékenység dimenzióiban ábrázolja a becslést. Kiemelve egy pontot (amit pirossal jelöltem a diagramon) az alábbi kijelentés tehető: Belső innovációs potenciál 20%-os téves becslése mellett a teljes modell 85%-os találatot tud produkálni. Hasonlóan értelmezhető az összes kategória az összes vágás esetében. Ezzel megjósolható a modell várható teljesítménye változó kritériumok mellett.

29. ábra:

ROC görbe Forrás: Saját szerkesztés

96

Az egzakt rangsor felállításához integrálni kell a ROC görbéket. 31 Ezt az értéket fejezi ki az AUROC mutató, melyet a 28. táblázat tartalmaz. A becslés a legbiztosabb az innovatív és a belső innovációs kategóriákban, ám a másik kettőben sem rosszabb jelentősen. 28. táblázat:

Az egyes ROC görbék alatti területek AUROC 0,879 0,704 0,824 0,740

Innovatív Innovációs Piaci innovációk potenciál Belső innovációk Nem innovatív

Forrás: saját adatok, saját számítás

Elvégezve az egyes becslő paraméterek érzékenységvizsgálatát, és a kapott eredményeket normalizálva adódik a paraméterek kötött rangsora, mely megmutatja, mely változó változására reagál legérzékenyebben a modell. Jelen modellben a legfontosabb input-változó a szubjektív eredmények, majd a technológiai korszerűség, a külső információs infrastruktúra és az adaptáció. Szubjektív eredmények Technológiakorszerűség Külső információs infrastruktúra Adaptáció Push technológia Pull Technológia Objektív eredmények Külső együttműködés Stakeholder együttműködés Materiális erőforrások Kultúra Belső információs infrastruktúra Szekunder információszerzés Szakértők kora Stratégia Immateriális erőforrások Motiváció

100,0% 91,2% 88,2% 87,4% 84,8% 62,4% 57,2% 55,9% 53,5% 43,5% 40,3% 40,2% 40,0% 37,1% 35,4% 35,3% 32,2% 0%

20%

40%

60%

80%

100% 120%

Normalizált fontosság

29. táblázat:

Paraméterek érzékenységvizsgálata Forrás: Saját szerkesztés

31

A görbék alatti területeknek csak a 45°-os egyenes feletti része adja meg az AUROC értéket. (A Gini-mutató ennek a területnek a kétszerese)

97

Összességében a modell teljesítménye jónak ítélhető meg a vizsgált teljesítményparaméterek alapján, ám mégsem mutat olyan jó eredményeket, mint a neurális hálóval javított fuzzy rendszer. Belső nyomású és piaci húzó innovációk elkülönített becslése neuralizált fuzzy rendszerrel A vizsgálatok további részében az Adatelőkészítés részben taglaltak szerint a modell függő változóit szétbontom, a továbbiakban ezeket külön tárgyalom. Tekintsük elsőként a belső nyomású innovációs potenciál becslésére vonatkozó modelleket! A neuralizált fuzzy rendszer varianciaanalízise alapján kijelenthető, hogy a modell kis mértékben rosszabbul teljesített, mint amikor a teljes innovációs potenciált kellett becsülnie, ám még így is jónak tekinthető. A modell a paraméterek varianciájának több mint 81%-át magyarázza, átlagos négyzetes hibája rendkívül alacsonynak mondható, mely jelzi a tanulási folyamat nagyfokú hatékonyságát.

30. táblázat:

Varianciaanalízis táblázat

Variancia Átlagos Négyzetösszegek df F eredete négyzetösszegek Modell 51,1263 46 1,11144 4,68491 Hiba 11,8619 50 0,23724 Összesen 62,9897 96 Kifejezett kovariancia Hibaösszeg R2 0,00148136 4,79138e-05 81,1685 Forrás: saját adatok, saját számítás

A modell hálóját mutatja a 30. ábra. Az algoritmus kizárta a modellből az adaptációt, a motivációt, a stratégiát, a szekunder információforrásokat, és a külső információs infrastruktúrát. Kritikus fontosságú a becslésben a kettesszámú almodell, mely tartalmazza a stakeholder együttműködéseket, immateriális erőforrásokat és a belső információs infrastruktúrát.

98

30. ábra:

Neurofuzzy rendszer diszkrét belső nyomású innovációs potenciál becslésére Forrás: Saját szerkesztés

Megvizsgálva a becsült és a megfigyelt értékek közötti kapcsolatot látható, hogy az egyes kategóriákban csupán 2-4 esetben hibázott a rendszer. Az egyes kategóriában két esetben felülbecsült, a kettes és hármas kategóriában kissé alul – ám ezek az esetek összességében nem befolyásolták a szeparáció hatékonyságát.

Neurofuzzy becsült értékek

4 3,5 3

R² = 0,8117

2,5 2 1,5 1 0,5 0 0

1

2

3

Megfigyelt értékek

31. ábra:

Megfigyelt és becsült értékek kapcsolata Forrás: Saját szerkesztés

A szeparáció hatékonyságát mutatja az alábbi ábra is: alacsony azoknak az eseteknek a száma, amikor a modell téves becslést adott (ekkor a -0,5 és 0,5-ös sávon kívül esnek az esetek). A modell kissé alulbecsli a belső nyomású innovációs potenciált.

99

Megfigyelséhez tartozó hiba

1,5 1 0,5 0 0

1

2

3

-0,5 -1 -1,5

Megfigyelt értékek

32. ábra:

Megfigyelésekhez tartozó becslési hibák Forrás: Saját szerkesztés

A becsült értékek reziduumait elemezve láthatóvá válik, hogy mely esetekben és milyen mértékben becsülte túl vagy alul a kitüntetett (pirossal jelölt) eseteket a neurofuzzy modell. 1,5 1

Rezidumok

0,5 0 0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

-0,5 -1 -1,5

33. ábra:

Becsült értékek

Becslési hibák az egyes becsült kategóriákban Forrás: Saját szerkesztés

A modell által generált szabályokat a 4c melléklet táblázataiban foglaltam össze, szétbontva az egyes almodellekre vonatkozóan. A fent bemutatott neurofuzzy rendszer másik részében a piaci húzó hatásra megvalósuló innovációk hajtotta innovációs potenciált becsülöm. A becslés során a magyarázott variancia itt is magasnak tekinthető, több mint 85%. Az átlagos négyzetes hibaösszeg meglehetősen alacsony, a modell tehát jól becsli a piaci húzó innovációs potenciált. 100

34. ábra: Varianciaanalízis tábla Variancia Átlagos Négyzetösszegek df eredete négyzetösszegek Modell 54,9464 39 1,40888 Hiba 9,0529 57 0,15882 Összesen 64 96 Kifejezett kovariancia Hibaösszeg R2 0,000615915 -2,52E-06

F 8,87068

85,8547

Forrás: saját adatok, saját számítás

A rendszer hálóját mutatja a 35. ábra. A modell kiiktatta az adaptációt, a stratégiát, a kultúrát, a szekunder információforrásokat, a külső együttműködéseket, az objektív és a szubjektív eredményeket. Legérzékenyebbnek az egyes számú almodell elemei tekinthetőek: a motiváció, a materiális erőforrások és a külső információs infrastruktúra.

35. ábra:

Neurofuzzy rendszer diszkrét piaci húzó innovációs potenciál becslésére Forrás: Saját szerkesztés

A modell által generált logikai szabályokat az 5c mellékletben foglaltam össze, különválasztva almodellenként. A megfigyelt értékek és a becsült értékek kapcsolatából látszódik a becslések hibája. Ebben az esetben is kevés olyan eset volt, amikor a modell az inputadatok alapján másik csoportba sorolta az innovációs potenciál becsült értékét.

101

4

Neurofuzzy becslés

3,5 3

R² = 0,8585

2,5 2 1,5 1 0,5 0 0

1

2

3

Megfigyelt értékek

36. ábra:

Megfigyelt és becsült értékek kapcsolata Forrás: Saját szerkesztés

A megfigyelésekhez tartozó becslési hibákat mutatja a lenti diagram, ahol szintén megjelöltem a tűréshatáron kívül eső, elrontott becsléseket. Ezekben az esetekben nem volt helyes a szeparáció. Érdekes megfigyelni a hibatorzulásokat: minél magasabb kategóriát becsül a modell, annál inkább dominál az alulbecslés. Ennek mértéke azonban nem nagy, csupán néhány olyan eset van, ahol kívül esik a hibahatáron. 1 0,8 0,6 Becslési hiba

0,4 0,2 0 -0,2 0

1

2

3

-0,4 -0,6 -0,8 -1

Megfigyel értékek

37. ábra:

Megfigyelésekhez tartozó becslési hibák Forrás: Saját szerkesztés

Ezt tükrözi a reziduumok ábrázolása is a becslések kategóriáiban, ahol hasonló megvilágításban láthatóak a rosszul becsült értékek. Itt is kitűnik a reziduumok ferde eloszlása.

102

1 0,8 0,6 Rezidumok

0,4 0,2 0 -0,2 0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

-0,4 -0,6 -0,8 -1

Becsült értékek

38. ábra:

Becslési hibák az egyes becsült kategóriákban Forrás: Saját szerkesztés

A két neurofuzzy modell teljesítménye összességében jónak tekinthető. A becslés csupán néhány esetben sorolta rossz kategóriába a megfigyelési egységeket, mindkét modellt alacsony statisztikai hiba és magas determinációs együttható jellemez. Belső nyomású és piaci húzó innovációk elkülönített becslése neurális hálóval Tekintsük most ugyanilyen bontásban az innovációs potenciál becslését neurális hálóval. Elsőként a belső nyomású innovációs potenciált. A becsléshez használt mintaparticionálás az alábbiak szerint alakult: 77% tréning és 23% holdout minta. Tesztminta kijelölésére nem került sor, mivel ez nem javította a modell teljesítményparamétereit. A háló tartalmazza a 17 inputváltozót, amik egy-egy beviteli neuronként reprezentálódnak, amikbe a kovariánsok standardizálva kerültek be. A modell egy rejtett réteget tartalmaz, melynek 8 neuronja van. Ezek aktivizációs függvénye hiperbolikus tangens. A kiviteli réteg a nominális változó értékeinek megfelelően 3 elemű. A célfüggvény, melynek minimumát keressük a reziduális négyzetösszeg. 31. táblázat: Beviteli réteg Rejtett réteg

Neurális háló struktúrája

Neuronok száma Kovariánsok újraskálázása Rejtett rétegek száma Neuronok száma Aktivizációs függvény

1 8

Hiperbolikus tangens Belső nyomású 1 innovációk

Függő változó Output réteg

17 Standardizálás

neuronok száma Aktivizációs függvény Hibafüggvény

3 Identity SSE Forrás: saját adatok, saját számítás

103

A háló tanítómintájában a reziduális négyzetösszeg értéke 20 körüli volt, ezt a tanulás folyamán sikeresen csökkentette hatra. A helytelen becslések aránya ennek megfelelően nem túl alacsony: várhatóan 40%-os valószínűséggel hibázza el a szeparációt. 32. táblázat:

Neurális háló működésének adatai

SSE Helytelen becslések aránya

19,555 37,33% Tréning Két egymást követő epochban Leállítás oka nem csökkent a hiba Tanítás időtartama 00:00:00,032 SSE 6,052 Holdout Helytelen becslések aránya 40,91% Forrás: saját adatok, saját számítás

A találati mátrixból látható, hogy melyek azok a kategóriák, ahol jobb volt a szeparáció és melyek, ahol rosszabb. A tanulás során a helyes becslések mindhárom kategóriában 60% felettiek voltak. Látható, hogy a tanulás egyforma hatékonyságú volt mindhárom kategóriában. Ám az általonosításra alkalmas holdout mintában már árnyaltabb a helyzet. A harmadik kategóriában, ahol a magas értékekre kellett a modellnek becslést adnia minden esetben találatot ért el. Az alacsony értéket viszont igen rosszul becsüli a modell, várhatóan csak az esetek harmadában lesz helyes az alacsony potenciálra vonatkozó becslése. 33. táblázat:

Neurális háló találati mátrixa Becslés

Holdout

Tréning

Minta

Megfigyelés alacsony közepes magas Helyesen becsült alacsony közepes magas Helyesen becsült

alacsony közepes 15 3 4 29,33% 3 4 0 31,82%

4 16 6 34,67% 2 5 0 31,82%

magas 5 6 16 36,00% 3 0 5 36,36%

Helyesen becsült 62,50% 64,00% 61,54% 62,67% 37,50% 55,56% 100,00% 59,09%

Forrás: saját adatok, saját számítás

A pseudo-valószínűségek eloszlásából arra lehet következtetni, hogy a modell jobban becsül minden kategóriában a véletlen szeparációnál, bár a mediánok csupán a harmadik esetben vannak a 0,5-ös küszöbérték felett. Emellett mutatja a modell viszonylagos jóságát az is, hogy minden klaszterben a kategórián kívüli mediánok, sőt, minden esetben még a felső kvartilisek is a küszöbérték alatt vannak.

104

39. ábra:

Becsült pseudo valószínűségek eloszlása Forrás: Saját szerkesztés

A ROC görbe elemzésével tovább árnyalható a kép. Mindhárom görbe viszonylag távol helyezkedik el a 45°-os egyenestől és kevés benne a konkáv rész, ami szintén kedvező a becslés helyességének szempontjából.

105

40. ábra:

ROC görbe Forrás: Saját szerkesztés

A görbék alatti terület nagyságából felállított rangsor alapján a modell – mint az a holdout minta találati mátrixából is kiderült – a magas értékeket becsli meg a modell a legnagyobb várható helyességgel. 34. táblázat: Belső nyomású innovációk

AUROC értékek

alacsony közepes magas

AUROC 0,770 0,741 0,829 Forrás: saját adatok, saját számítás

A paraméterek érzékenységvizsgálata alapján elmondható, hogy a becslés szempontjából a legfontosabb változó a technológiai korszerűség, ezt követi az objektív eredmények, a szekunder információforrások és a stakeholder-együttműködések.

106

Technológiakorszerűség Objektív eredmények Szekunder információszerzés Stakeholder együttműködés Kultúra Külső információs infrastruktúra Külső együttműködés Stratégia Materiális erőforrások Motiváció Belső információs infrastruktúra Pull Technológia Immateriális erőforrások Szubjektív eredmények Adaptáció Szakértők kora Push technológia

100,00% 91,51% 83,30% 76,57% 74,98% 72,79% 64,47% 63,39% 54,87% 49,29% 49,02% 48,33% 47,63% 45,77% 38,70% 33,12% 30,73% 0%

20%

40%

60%

80%

100% 120%

Normalizált fontosság

41. ábra:

A becslés paramétereinek érzékenységvizsgálata Forrás: Saját szerkesztés

Jobb teljesítményt mutat a piaci húzó innovációs potenciál becslésére készített neurális háló. A minta felosztása 59% tréning minta és 41% holdout minta arányban történt – tesztminta kijelölése nem javította a modell működését. 35. táblázat: Beviteli réteg Rejtett réteg

Output réteg

Neurális háló struktúrája

Neuronok száma kovariánsok újraskálázása Rejtett rétegek száma Neuronok száma Aktivizációs függvény Függő váltoó Neuronok száma Aktivizációs függvény Hibafüggvény

17 Standardizálás 1 5 Hiperbolikus tangens 1 Piaci húzó innovációk 3 Identity SSE Forrás: saját adatok, saját számítás

A háló a tréningmintában 100%-os eredményt produkált, ami az ellenőrző mintában már 60%-ra csökkent.

107

36. táblázat:

Neurális háló teljesítménye

SSE 0,019 Tréning Helytelen becslések aránya 0,0% Leállítás oka Hibakritérium elérve Tanítás időtartama 00:00:00,033 Holdout Helytelen becslések aránya 40,0% Forrás: saját adatok, saját számítás

A találati mátrixból látható, hogy a tesztmintában minden esetet jól szeparált, a háló tanulása maximális hatékonyságú volt. Az általánosításra alkalmas holdout mintából kitűnik, hogy az alacsony kategóriákban kevésbé jó hatásfokú a becslés, viszont a magas innovációs potenciált 73%-os valószínűséggel jól fogja megbecsülni.

37. táblázat:

Neurális háló találati mátrixa Becslés

Minta

Tréning

Megfigyelés

Helyesen becsült

alacsony

16

0

0

100,00%

közepes

0

24

0

100,00%

magas helyesen becsült

Holdout

alacsony közepes magas

0 28,07%

0

alacsony

9

7

közepes

4

magas

1

helyesen becsült

35,00%

17 100,00%

42,11% 29,82% 100,00% 0

56,25%

4

1

44,44%

3

11

73,33%

35,00% 30,00%

60,00%

Forrás: saját adatok, saját számítás

A pseudo-valószínűségek eloszlása az összes modell közül itt a legjobb: a klasztereken belül minden esetben kimagasló a saját kategória boxplotja. Nemcsak a medián és a középső ötven százalék került a küszöbérték fölé, hanem ezeknek a teljes terjedelme az outlierekkel együtt magasan a küszöb felett vannak, míg a többi kategória jelentősen a küszöbérték alatt. Ez a becslés nagyfokú hatékonyságára és a szeparáció helyességére utal.

108

42. ábra:

Becsült pseudo valószínűségek eloszlása Forrás: Saját szerkesztés

Ugyanezt a megállapítást támasztja alá a ROC görbe is: mindhárom kategóriában az elméletileg lehető legjobb modellre utal.32 Ez azt jelenti, hogy bármelyik metszés esetében 100%-osan helyes becsléseket produkál a modell.

32

Mivel a görbék pontosan egymáson a „doboz bal és felső oldalán‖ futnak, ezért az ábrán nem lehet látni őket.

109

43. ábra:

ROC görbe Forrás: Saját szerkesztés

A görbék helyzetéből adódóan az alattuk lévő terület megegyezik, értéke pedig egy. Ez is azt támasztja alá, hogy egy mintán kívüli egység becslése esetén 100%-os valószínűséggel helyesen szeparál a modell. 38. táblázat:

AUROC elemzés

AUROC alacsony 1,000 Piaci húzó közepes 1,000 innovációk magas 1,000 Forrás: saját adatok, saját számítás

Fentiek alapján elmondható, hogy a neurális hálók közül a legutóbbi a legjobb teljesítményű, ám a verifikációs részben bemutatandó további elemzések és összehasonlítások még árnyalhatják ezt a képet.

110

d) Folytonos függő változós modellek A fenti modelleket megvalósítottam folytonos eloszlású függő változókkal is, ugyanolyan bontásban, mint a diszkrét esetben. Innovációs potenciál becslése neuralizált fuzzy rendszerrel A neurofuzzy modell teljesítményparaméterei folytonos esetben is hasonlóak a diszkrét esetekéhez azzal a lényeges különbséggel, hogy itt nem beszélhetünk találatokról vagy szeparációról, így nem tudjuk értelmezni a helyes és helytelen becsléseket. Ezek helyett relatív hibákat tudunk számolni. A becslés determinációs együtthatója 80% körüli, a reziduális négyzetösszeg és az átlagos négyzetes hiba is viszonylag alacsonynak tekinthető. 39. táblázat: Variancia eredete

A modell varianciaanalízise Átlagos négyzetösszegek 152,946 34 4,49842 39,051 62 0,62986 192 96 Hibaösszeg R2 0,000175275

Négyzetösszegek

Modell Hiba Összesen Kifejezett kovariancia 0,00229417

df

F 7,14189

79,6606

Forrás: saját adatok, saját számítás

A tanulási epochok során az algoritmus 6 almodellt fejlesztett ki, melyek közül a legnagyobb befolyással a második bír. Ennek változói a motiváció és a push technológiák.

44. ábra:

Neurofuzzy modell hálója Forrás: Saját szerkesztés

A modellből kikerült az adaptáció, a kultúra, a szekunder információforrások, a materiális erőforrások, a belső és a külső információs infrastruktúra, valamint a szakértők kora.

111

A megfigyelt és a becsült értékek közötti determinációs együtthatójelzésének megfelelően az értékek viszonylag jól illeszkednek a lineáris trendegyenesre. Outlierek jellemzően az alacsonyabb megfigyelt értékeknél láthatóak, két értéknél meglehetősen alulbecsült a modell. Ám e két eseten túl nagy tévesztések nincsenek a modellben. Megfigyelhető azonban öt olyan eset, amikor a modell – kis mértékben ugyan – de eltévesztette az innovációs potenciál előjelét. Ez azért fordulhatott elő, mert ezeknek a vállalatoknak a megfigyelt értékei a nulla körül szóródnak, így már kis tévesztés is előjelrontással járhat.

3 R² = 0,7966

Neurofuzzy becslés

2

-5

1 0 -4

-3

-2

-1

-1

0

1

2

3

-2 -3 -4 -5 Megfigyelt értékek

45. ábra:

Megfigyelt és becsült értékek kapcsolata Forrás: Saját szerkesztés

A megfigyelésekhez tartozó becslési hibák elemzése árnyalja a modell teljesítményét: jól kitűnik az említett két outlier. Megfigyelhető továbbá az is, hogy a modell az alacsony innovációs potenciálokat enyhén felülbecsülte (öt eset van a küszöbérték közelében illetve felett), míg a magas értékeknél megfigyelhető néhány alulbecsült eset, melyek közül egyik sem kiugró. A néhány elszigetelt esettől eltekintve azonban a becslési hibák a ±1 tűréshatáron belül vannak.

112

Megfigyelséhez tartozó hibák

4

-5

3 2 1 0 -4

-3

-2

-1

0

1

2

3

-1 -2 Megfigyelt értékek

46. ábra:

Megfigyelt értékekhez tartozó becslési hibák Forrás: Saját szerkesztés

A becsült értékek reziduumainak elemzése során elemezhetőek a fent említett eltérések mértékei is. Látszódik, hogy a becsült értékek középső tartományában torlódnak a magasabb reziduumok, ami arra utal, hogy a kisebb hatékonyságú becslési esetekben, mikor a modell alul vagy felöl becsülte az innovációs potenciál, a középső értéktartományra pozícionálta ezeket a vállalatokat, viszont a szélső értékeknél jól becsült. 4 3

Rezudumok

2 1 0

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

-1 -2 Becsült értékek

47. ábra:

Becsült értékek reziduumai Forrás: Saját szerkesztés

A modell által generált szabályokat a 6c mellékletben foglalom össze, különszedve almodellenként.

113

Innovációs potenciál becslése neurális hálóval Ugyanezt a becslést elvégeztem tiszta neurális hálóval is. A becsléshez használt minta vágatait az alábbiak szerint alakítottam: 70%-os tanító minta és 30%-os holdout minta. Tesztminta kialakítására nem volt szükség: ez nem javította a modell eredményeit. A háló beviteli rétege az inputok számának megfelelően 17 neuronból áll, melyekhez az inputadatokat standardizáltam. A háló egyetlen rejtett rétege hat neuront tartalmaz, ami megfelel a neurofuzzy rendszer almodelljei számának. Aktivizációs függvényük hiperbolikus tangens. A folytonos eloszlású függő változónak megfelelően a kiviteli réteg egy neuront tartalmaz, ez manifesztálja a becslés értékét. 40. táblázat: Beviteli réteg Rejtett réteg

Output réteg

A háló felépítése

Neuronok száma Kovariánsok újraskálázása Rejtett rétegek száma Neuronok száma Aktivizációs függvény Függő változó Neuronok száma Függő változók újraskálázása Aktivizációs függvény Hibafüggvény

17 Standardizálás 1 6 Hiperbolikus tangens 1 Innovációs potenciál 1 Standardizálás Identity SSE Forrás: saját adatok, saját számítás

A háló hibaparaméterei igen jól alakultak. A tanulás hatékonyságát jelzi az alacsony SSE és relatív hiba értékek, aminek nagysága a holdout mintában sem haladja meg az egyet, azaz a háló nagy valószínűséggel a mintába be nem került esetekre is helyes becslést fog adni. 41. táblázat:

A modell teljesítményadatai

SSE Relatív hiba Tréning Leállítás oka tanítási idő Holdout Relatív hiba

,030 ,001 Hibakritérium elérve 00:00:00,044 ,940 Forrás: saját adatok, saját számítás

A lenti ábrából jól látszódik a becslés hatékonysága. Szinte minden esetben pontosan becsülte a modell az innovációs potenciált. Ez jól jelzi a modell tanulásának hatékonyságát. A becslések mindegyike egy egyenes vonalon helyezkedik el.

114

48. ábra:

Megfigyelt és becsült értékek kapcsolata Forrás: Saját szerkesztés

Fenti megállapítás alátámasztásául szolgál a reziduumok ábrázolása a becsült értékek függvényében. Jól látszódik, hogy egyetlen olyan eset sincs, mely a ±1-es küszöbértéken túl lenne. Sőt, olyan is csak kettő mely a ±0,1-es értéken túl esik. Látható a diagramon, hogy a magasabb értékek felé nőnek a rezuduumok (abszolút értékben). Ez azt jelenti, hogy az innovációs potenciál alacsonyabb értékeit nagyon pontosan, míg magasabb értékeit relatíve pontatlanabbul becsülte a modell.

115

49. ábra:

Becslések reziduumai Forrás: Saját szerkesztés

A becslés után elvégeztem a modell paramétereinek érzékenységvizsgálatát. Ez megmutatja, hogy mely paraméterek változására reagál a modell a legjobban. A vizsgálat eredményeképpen első helyen az immateriális erőforrások változó áll. Ezt követi a stakeholderekkel való együttműködés, majd a szubjektív eredmények, a belső információs infrastruktúra, a szakértők kora és a technológiai körszerűség.

116

Immateriális erőforrások

100,00%

Stakeholder együttműködés

83,33%

Szubjektív eredmények

82,90%

Belső információs infrastruktúra

82,38%

Szakértők kora

79,71%

Technológiakorszerűség

78,29%

Push technológia

74,23%

Motiváció

73,24%

Kultúra

69,36%

Objektív eredmények

67,25%

Stratégia

60,72%

Materiális erőforrások

60,24%

Szekunder információszerzés

58,20%

Külső együttműködés

47,76%

Külső információs infrastruktúra

43,86%

Adaptáció

43,13%

Pull Technológia

38,03% 0%

20%

40%

60%

80%

100% 120%

Normalizált fontosság

50. ábra:

Modell érzékenységvizsgálata Forrás: Saját szerkesztés

A neurális hálóról elmondható, hogy igen hatékony tanulás után, a fenti mutatók figyelembevétele alapján alkalmas az innovációs potenciál pontos becslésére.

Belső nyomású és piaci húzó innovációk elkülönített becslése neuralizált fuzzy rendszerrel Csakúgy, mint a diszkrét függő változós modellek esetében, folytonos esetben is szétválasztom a kimeneti változót, majd mindegyiket megbecsülöm a különböző modellekkel. Lássuk először a belső nyomású innovációs potenciál becslését neurofuzzy rendszerrel. A varianciaanalízis táblából láthatóak a modell egyes paraméterei. A determinációs együttható a kívánatosan magas szintnek megfelelő 70% felett van. Nem olyan magas, mint néhány korábbi esetben, de még így is jónak tekinthető. Mind a reziduális eltérésnégyzetösszeg, mind pedig az átlagos eltérésnégyzetösszeg megfelelően alacsony szintű.

117

42. táblázat:

Varianciaanalízis tábla

Variancia Átlagos Négyzetösszegek df eredete négyzetösszegek Modell 69,3856 37 1,87529 Hiba 26,5927 59 0,45072 Összesen 96,0001 96 Kifejezett kovariancia Hibaösszeg R2 0,0217407 0,000037

F 4.16061

72,2993

Forrás: saját adatok, saját számítás

A rendszer öt almodellt alakított ki, melyek közül a legfontosabb a lilával jelölt első. Ez tartalmazza a stakeholderekkel való együttműködést, a külső együttműködéseket, valamint a belső információs infrastruktúrát. Az algoritmus kizárta a modellből a motivációt, stratégiát. Kultúrát, szekunder információforrásokat, az objektív eredményeket, a materiális és immateriális erőforrásokat, a külső információforrásokat és a szakértők korát.

51. ábra:

A neurofuzzy rendszer hálója Forrás: Saját szerkesztés

Az algoritmus során nyert szabályokat a 7c mellékletben foglalom össze, almodellekre lebontva.

A modell determinációs együtthatójának megfelelően a megfigyelési egységek kis szóródása figyelhető meg a tökéletes becslési pontokat tartalmazó egyenes körül.33 Van néhány erőteljesebben kiugró érték, melyek kissé lerontják a becslés minőségét.

33

Ez az egyenes nincs jelölve a koordináta rendszerben, a 45°-os egyenesnek felel meg

118

2 1,5

R² = 0,723

1 Becsült értékek

0,5 0

-3

-2

-1

-0,5 0

1

2

3

-1 -1,5 -2 -2,5 -3 Megfigyelt értékek

52. ábra:

Megfigyelt és becsült értékek kapcsolata Forrás: Saját szerkesztés

Ezt mutatja a megfigyelt értékekhez tartozó becslési hiba diagram. Látható rajta, hogy a modell csupán a szélső értékeknél becsül rosszul: a magasakat kissé alul, az alacsonyakat kissé felülbecsli. Ám a középső tartományban nincsenek olyan becslések, ahol jelentősen rosszul teljesített volna a modell. 2

Megfigyelséhez tartozó hiba

1,5

-3

1 0,5 0 -2

-1

-0,5

0

1

2

3

-1 -1,5 -2 Megfigyelt értékek

53. ábra:

Megfigyelt értékek és a hozzájuk tartozó becslési hibák Forrás: Saját szerkesztés

A reziduumok ábrázolásánál látható, hogy a fent említett rosszul becsült megfigyelések a középső becslési értéktartományba esnek.

119

2 1,5

Rezidumok

1 0,5 0

-3

-2

-1

-0,5

0

1

2

-1 -1,5 -2 Becsült értékek

54. ábra:

Becsült értékek és reziduumaik Forrás: Saját szerkesztés

Fenti teljesítményparaméterek alapján a modell becslési teljesítménye jónak tekinthető. A neurofuzzy modellt felállítottam úgy is, hogy az outputja a piaci húzó innovációs potenciál legyen. Ennek eredményeit mutatja be az alábbi varianciaelemzés. Az előbbiekhez hasonlóan minden hibaparaméter megfelelően alacsony szinten maradt a tanulási folyamatban. 43. táblázat:

Modell varianciaanalízise

Variancia Átlagos Négyzetösszegek df F eredete négyzetösszegek Modell 84,732 33 2,56764 14,357 Hiba 11,671 63 0,17884 Összesen 95,999 96 Kifejezett kovariancia Hibaösszeg R2 0,000814118 0,000007 88,2635 Forrás: saját adatok, saját számítás

A modell hálóját mutatja a lenti ábra. Az algoritmusok során a modell kizárta az adaptációt, a kultúrát, a technológiai korszerűséget, a stakeholder együttműködéseket, objektív eredményeket és az immateriális erőforrásokat. A modellben a legnagyobb súlyt a hetes számú almodell kapta, mely két változót tartalmaz: a motivációt és a push technológiát.

120

55. ábra:

Neurofuzzy modell hálója Forrás: Saját szerkesztés

A determinációs együttható 88%-os nagysága utal a becslés helyességére. Ennek megfelelően ingadoznak az értékek az alábbi koordináta rendszerben. Három eset látszódik, melyek kissé távolabb esnek a helyes becslésektől. Ezek tényleges helyzetét a hibadiagramok mutatják. 3 R² = 0,8826

2

Becsült értékek

1

-4

0 -3

-2

-1

-1

0

1

2

3

-2 -3 -4 Megfigyelt értékek

56. ábra:

Megfigyelt és becsült értékek Forrás: Saját szerkesztés

Két esetben meglehetősen felülbecsült a modell, egy esetben pedig kissé alul. A becslés jóságára utal, hogy nagyon kevés olyan eset van, amikor a becslési hibák meghaladják a ±0,5ös határt.

121

Megfigyeléshez tartozó hiba

1,5

-4

1 0,5 0 -3

-2

-1

0

1

2

3

-0,5 -1 -1,5 Megfigyelt értékek

57. ábra:

Megfigyelésekhez tartozó becslési hibák Forrás: Saját szerkesztés

A hibaábrázolás során kiszűrhető a három rossz becslés. Itt is a becsült értékek középső tartományába esnek ezek az esetek. Figyelembe véve a küszöbértékeket (±1 az enyhébb és ±0,5 a szigorúbb) látszódik, hogy jellemzően túlbecsül a modell (ám igen kis mértékben csak). 1,5 1

rezidumok

0,5

-4

0 -3

-2

-1

0

1

2

-0,5 -1 -1,5 Becsült értékek

58. ábra:

Becsült értékek reziduumai Forrás: Saját szerkesztés

A modell algoritmusa által generált szabályok a 8c mellékletben rögzítettek szerint alakultak, csoportosítva őket almodellenként.

122

Belső nyomású és piaci húzó innovációk elkülönített becslése neurális hálóval Lássuk először a belső nyomású innovációs potenciál becslését. A minta vágása 71-29% arányban történt, a tanítóminta javára. Tesztminta kialakítására nem volt szükség, nem javította volna érdemben a modell működését. Ez a modell is 17 elemű bemeneti vektort tartalmaz, melyek standardizálás után kerültek be a modellbe. A rejtett réteg öt neuront tartalmaz, ezek aktivizációs függvénye hiperbolikus tangens. A háló kiviteli rétegének egyetlen neuronja a belső nyomású innovációs potenciál. 44. táblázat: Beviteli réteg Rejtett réteg

Neurális háló struktúrája

Neuronok száma Kovariánsok újraskálázása Rejtett rétegek száma Neuronok száma Aktivizációs függvény Függő változó

Output réteg

17 Standardizálás 1 5 Hiperbolikus tangens Belső nyomású 1 innovációk

Neuronok száma Függő változók újraskálázása Standardizálás Aktivizációs függvény Identity Hibafüggvény SSE

1

Forrás: saját adatok, saját számítás

A modell teljesítményadataiból látszódik, hogy a tanulás kiváló hatékonyságú volt, relatív hibája elérte a minimális szintet. Emellett a négyzetes hibaösszeg is alacsony, és a holdout mintában sem kiugróan magas. A tanulási folyamat tehát kiváló hatékonyságú volt, a modell általánosító képessége pedig jónak tekinthető. 59. ábra: Neurális háló teljesítményadatai SSE ,034 Relatív hiba ,001 Tanítás Leállítás oka Hibakritérium elérve Tanítási idő 00:00:00,068 Holdout Relatív hiba 3,493 Forrás: saját adatok, saját számítás

A becsült és a megfigyelt értékek kapcsolatának elemzése is arra utal, hogy a modell tanulási hatékonysága kiváló. A középső tartományban van csupán két olyan eset, amikor kicsivel rosszabb a becslés hatékonysága, mint a többi esetben.

123

60. ábra:

Megfigyelt és becsült értékek kapcsolata Forrás: Saját szerkesztés

A reziduálisok ábrázolásával fény derül a két enyhén kiugró esetre. Ezektől eltekintve a modell becslése kiegyensúlyozott: nem tartalmaz sem jelentős alulbecslést, sem pedig jelentős felülbecslést.

61. ábra:

Becsült adatokhoz tartozó reziduumok Forrás: Saját szerkesztés

124

A modellel együtt elvégeztem a paraméterek érzékenységvizsgálatát is. Ennek eredményeképpen a modellben a legfontosabb változó a stakeholderekkel való együttműködés. Ezt követi az innovációs kultúra, a szubjektív eredmények, push technológia, majd az objektív eredmények. Ezek változására legérzékenyebb tehát a modell klasszifikációs eljárása. Stakeholder együttműködés Kultúra Szubjektív eredmények Push technológia Objektív eredmények Szakértők kora Immateriális erőforrások Adaptáció Motiváció Külső információs infrastruktúra Külső együttműködés Pull Technológia Technológiakorszerűség Materiális erőforrások Szekunder információszerzés Stratégia Belső információs infrastruktúra

100,00% 77,13% 67,63% 64,13% 63,78% 63,29% 57,39% 55,77% 53,16% 53,09% 52,33% 49,76% 49,07% 48,75% 47,96% 40,20% 27,53% 0%

20%

40%

60%

80%

100% 120%

Normalizált fontosság

62. ábra:

Paraméterek érzékenységvizsgálata Forrás: Saját szerkesztés

Hasonlóan a fentiekhez a piaci húzó innovációk becslésére is készítettem egy neurális hálót. A teljes mintát 63%-os almintára és 37%-os holdout mintára bontottam. Tesztminta kialakítására nem volt szükség. 45. táblázat: Beviteli réteg Rejtett réteg

Output réteg

Neurális háló struktúrája

Neuronok száma Kovariánsok újraskálázása Standardizálás Rejtett rétegek száma Neuronok száma Hiperbolikus Aktivizációs függvény tangens Piaci húzó Függő változó 1 innovációk Neuronok száma

125

17 1 7

1

Függő változók újraskálázása Aktivizációs függvény Hibafüggvény

Standardizálás Identity SSE Forrás: saját adatok, saját számítás

A háló hibaparaméterei mind a megfelelően alacsony szinten vannak. A tanulás kiváló hatékonyságát mutatja az is, hogy a tanítási a minimális hibakritérium elérése miatt állt le. A holdout minta relatív hibája is meglehetősen alacsony, ami a modell meglehetősen jó általánosító képességére utal. 46. táblázat:

A háló teljesítményparaméterei

SSE Relatív hiba Tanítás Leállítás oka Tanítási idő Relatív Holdout hiba

,128 ,004 Hibakritérium elérve 00:00:00,055 1,375 Forrás: saját adatok, saját számítás

Jól látszódik, hogy a becsült és a megfigyelt értékek nagyon kicsi szórással egy egyenesre esnek. A magasabb megfigyelt értékeknél látszódik kissé magasabb szórás.

63. ábra:

Megfigyelt és becsült értékek közötti kapcsolat Forrás: Saját szerkesztés

126

A reziduálisok ábrázolásával láthatóvá válnak a kisebb eltérések is. Jól látszik, a magasabb becsült értékekhez tartoznak a magasabb reziduumok. A magasabb értékeket tehát kevésbé hatékonyan becsli a modell, ám még ez az eltérés is bőven a hibahatárokon belül vannak.

64. ábra:

Becsült értékek reziduumai Forrás: Saját szerkesztés

A változók érzékenységvizsgálata során a következő rangsor állítható fel a változók fontosságát tekintve: első helyre a szekunder információforrás került, ezt követi a motiváció, az adaptáció, a materiális erőforrások és a stakeholder együttműködés.

127

Szekunder információszerzés

100,00%

Motiváció

90,23%

Adaptáció

83,46%

Materiális erőforrások

81,74%

Stakeholder együttműködés

73,74%

Objektív eredmények

66,57%

Szubjektív eredmények

64,31%

Push technológia

61,71%

Külső együttműködés

59,93%

Technológiakorszerűség

59,09%

Külső információs infrastruktúra

57,85%

Immateriális erőforrások

56,01%

Belső információs infrastruktúra

55,80%

Kultúra

48,74%

Pull Technológia

48,11%

Szakértők kora

47,59%

Stratégia

36,92% 0%

20%

40%

60%

80%

100% 120%

Normalizált fontosság

65. ábra:

Változók érzékenységvizsgálata Forrás: Saját szerkesztés

A modellek felállítása és külön-külön történő elemzéseik önmagukban nem teszik lehetővé a komplex összehasonlítást sem egymással, sem pedig más modellezési eljárással. Ezért feltétlenül szükséges a modellek teljesítményparamétereinek közvetlen összehasonlítása, felvéve közéjük valamely klasszikus modellezési módszer paramétereit is. Erre kerül sor a következő fejezetben.

128

A modellek teljesítményének objektív megállapításához és egymással történő összehasonlításához indokolt tesztelési eljárás lefolytatása, mely során a modellek paramétereit össze kell vetni egymással, és valamely – ugyanolyan célt szolgáló – klasszikus modell teljesítményparamétereivel. Klasszikus módszerek közül a többváltozós regressziós modellt választottam.

1. Tesztelés regressziós modellel – közvetlen összehasonlítás A neurofuzzy rendszerek illetve a neurális hálók becslését összehasonlítottam a többváltozós lineáris regresszió becslési eredményeivel, mintegy ellenőrizve a modellek teljesítményparamétereit.34 A modellek összehasonlító eredményeit mutatja a 47. táblázat. Zöld színnel jelöltem az adott paraméter szerint legjobban teljesítő, adott struktúrájú (diszkrét36/folytonos, illetve a/b/c) modellt, míg pirossal a legrosszabbul teljesítőt. Neurofuzzy modell esetében a diszkrét a) teljesített a legjobban, míg a folytonos a) a legrosszabbul, az R2 mutató alapján. Ugyanez a struktúra a legrosszabb a reziduális eltérésnégyzetösszeg, illetve az átlagos eltérésnégyzetösszeg alapján is. E két mutató alapján a legjobb neurofuzzy modell az a), illetve a c) jelű. 47. táblázat:

Megfigyelésen alapuló modellek teljesítményparaméterei

Neurofuzzy rendszer

Folytonos modell

Diszkrét modell35

R2

Neurális háló

SSE

MSE

R2

SSE

5,109

0,196

41,56

b 81,169 11,862

0,237

c 85,855

9,053

Regressziós modell

Inc. (%) *

Relatív hiba

training

holdout

22,222

47,9

38,1

18,27

19,555

37,3

40,9

0,159

66,5

0,019

0,0

40

a 79,661 39,052

0,63

71,17

0,001

0,03

b 72,299 26,593

0,451

18,02

0,034

c 88,264 11,267

0,179

53,21

0,128

a 95,952

training

holdot

R2

SSE

53 59,318 21,3

MSE 0,751

40,78

0,516

52,5 25,064

0,317

0,94

55,6 70,213

0,889

0,001

3,493

13 68,709

0,87

0,004

1,375

53,9 36,446

0,461

* helytelen becslések aránya Forrás: saját adatok, saját számítás

A neurális hálók közül három esetben is (R2, SSE, REh) a folytonos a) jelű struktúra bizonyult a legjobbnak. A regressziós modellek láthatóan nem hoztak jó eredményeket, determinációs együtthatóik alig haladják meg az 50%-ot, hibaparamétereik pedig meglehetősen magasak. 34

A lineáris regressziós modelleket SPSS 16 programmal alakítottam ki, ehhez Enter módszert (bevitel 0,05; törlés 0,1 F valószínűség esetén) használtam. A részletes számításokat a melléklet tartalmazza. Lineáris regresszió esetén a modellek összehasonlítására alkalmas korrigált R2 mutatót (Adjusted R-sq) használtam. 35 Bár a lineáris regresszió megköveteli, hogy a függő változó eloszlása folytonos legyen, sok esetben előforduló, bevett gyakorlat diszkrét vagy limitált függő változós modellek használata (Frone 1997).

129

R-sq

Minden modelltípus esetében a legnagyobb R2 mutatót a neurofuzzy modell hozza. Ezek közül is a legjobb az eredmény abban az esetben, amikor diszkrét eloszlású függő változót becsül a modell. A legtöbb esetben ezeknél lényegesen rosszabb eredményt produkálnak a tisztán neurális modellek, még rosszabbat a lineáris regressziós modellek, ahol esetenként az R2 mutató alig éri el a 20%-ot. 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0

95,952 88,264

85,855

81,169

66,5 53

79,661 71,17

72,299

55,6

52,5

53,9 53,21

41,56 21,3 18,27

a

b

18,02 13

c

Diszkrét modell Neurofuzzy

66. ábra:

a

b

c

Folytonos modell

Neurális háló

Regressziós modell

R2 mutatók alakulása a különböző modelleknél Forrás: Saját szerkesztés

A 67. ábrából jól látható a modellek négyzetes hibaösszegeinek alakulása: diszkrét becslések esetében a hibrid rendszer teljesít jobban, míg folytonos függő változó esetében jelentősen alacsonyabb a négyzetes hibaösszeg a tisztán neurális hálókban. Jól látható, hogy jelentősen magasabb a regressziós modellek hibája, miden esetben, legjelentősebben a folytonos struktúrákban. Ebből arra lehet következtetni, hogy – a reziduális négyzetösszegek alapján – diszkrét esetben a neurális hálóval javított fuzzy rendszer, míg folytonos esetben a tisztán neurális rendszer alkalmazása a legcélravezetőbb.

130

80

70,213

70

59,318

60 50 SSE

68,709

40,78

39,052

40 30

26,593

25,064

22,222

19,555

20

11,862

11,267

9,053

5,109

10

36,446

0,019

0,001

0,034

0,128

c

a

b

c

0 a

b Diszkrét modell

Neurofuzzy

67. ábra:

Folytonos modell

Neurális háló

Regressziós modell

Reziduális eltérésnégyzet-összegek alakulása a különböző modelleknél Forrás: Saját szerkesztés

MSE

Átlagos négyzetes hibát neurális hálóknál nem lehet számolni, ám jól látható, hogy a neurofuzzy rendszerek esetében jelentősen alacsonyabbak a hibaértékek, mint a regressziós modellek becsléseinél. Különösen így van ez a diszkrét struktúrák esetében. 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0

0,889 0,751 0,63 0,516

0,461

0,451 0,317 0,196

a

0,237

0,179

0,159

b

c

a

Diszkrét modell Neurofuzzy

68. ábra:

0,87

b

c

Folytonos modell Regressziós modell

Átlagos reziduális eltérésnégyzet-összegek alakulása a különböző modelleknél Forrás: Saját szerkesztés

A 69. diagram a neurális hálók helytelen becsléseinek arányát mutatja (diszkrét esetben). A háló tanulása a leghatékonyabb a c) jelű modell esetében volt a leghatékonyabb, itt jól

131

Helytelen becslések aránya (%)

láthatóan 100%-os volt a tanulás hatékonysága. Ám az ellenőrző holdout mintában a becslési találati arányok 40% körüliek.36 60 50

47,9 38,1

40

40,9

37,3

40

30 20 10 0,0 0 a

b

c

Diszkrét modell training

69. ábra:

holdout

A neurális hálók helytelen becsléseinek aránya Forrás: Saját szerkesztés

Neurális hálók második saját teljesítményindexe a relatív hiba (diszkrét modellek esetében), melyet mérhetünk mind a tanító, mind pedig az ellenőrző mintán. A 70. ábrából látható, hogy a tanuló mintában a relatív hiba minden esetben nagyon alacsony, nulla körüli érték. Ez jelzi a tanulás hatékonyságát. Az általánosítás teljesítményét jelző holdout minta relatív hibái az a) és a c) jelű esetben a legalacsonyabb: jelentősen alacsonyabb, mint a b) jelű esetben.

36

A tanulás fázisaiban több esetben is elérte a háló a maximális tanulást jelentő 0%-ot, ám az iterációkat folytatni kellett mindaddig, míg valamely leállítási kritériumot el nem ért a háló. Így ezekben az esetekben a túltanulás esete állhat fenn.

132

4

3,493

RE (Relatív hiba)

3,5 3 2,5 2

1,375

1,5

0,94

1 0,5

0,03

0,004

0,001

0 a

b

c

Diszkrét modell training

70. ábra:

holdot

A neurális hálók relatív hibái Forrás: Saját szerkesztés

A regressziós modellel történő verifikáció során, illetve a modellek objektív összehasonlítását lehetővé tevő teljesítményparaméterek összehasonlítása során megállapítható, hogy  



a determinációs együtthatók vizsgálata alapján a legjobb becslési képességgel minden esetben a neurofuzzy hibrid rendszer bír. a reziduális eltérésnégyzetösszegek vizsgálata alapján diszkrét esetekben a neurofuzzy hibrid rendszer, míg folytonos esetekben a neurális háló bizonyul a leghatékonyabb becslési módszernek az átlagos négyzetes hibákat vizsgálva megállapítható, hogy minden esetben a neurofuzzy rendszer becslései a legjobbak.

2. Tesztelés véletlen zajjal: modellreprodukció zajos megfigyeléssel A modellek eredményeinek verifikálását véletlen zajjal is elvégeztem, ennek kettős célja van: egyrészről indokolja a modell robusztusságának tesztelése, másrészt pedig a zajjal történő teszteléssel bizonyítható a modell becslési következetessége: nem tanulja meg a zajos adatokat, nem építi be azokat a szabályrendszerbe, egyszersmind szeparálni tudja a megfigyeléses adatokat a zajoktól. Ilyen módon a zajos adatokból az intelligens rendszerek nem képesek mintázatot felismerni, nem tudnak abból becsülni, azaz jó eséllyel szétválasztják a megfigyeléses adatoktól a zajokat. A véletlen zaj generálását MS Excel 2007 programmal hajtottam végre. Mivel a megfigyelt adatok sora nem igazodnak szignifikánsan egyetlen nevezetes eloszláshoz sem, így nem tartottam indokoltnak a véletlen zaj eloszlásjellemzőinek definiálást. Így a zaj sem igazodik egyetlen kitüntetett eloszláshoz sem. Értékei [0;1] intervallumban mozognak csakúgy, mint a megfigyelések normalizált értékei.

133

A zajos tesztelés során a 97 elemű mintát 100 elemű zajos mintával szennyeztem. Így az új minta tartalmazza tehát a megkérdezett 97 vállalat válaszait, illetve száz olyan fiktív választ, melyeket véletlen eljárással generáltam, mintázatot nem mutatnak. Minden modellt, melyeket a mintából alkottam, most a zajjal szennyezett mintából is meghatározom, így az előző részben bemutatott 18 tiszta (megfigyelésen alapuló) modell mellett most újabb 18, zajjal szennyezett modellreprodukciót készítek el. Ám ezeknek már csupán teljesítményparamétereinek összefoglaló táblázatát közlöm, mely az alábbiak szerint alakult. A teljesítményparaméterek a várakozásoknak megfelelően igen rossz modellekről árulkodnak, minden mutató tekintetében. 48. táblázat:

Folytonos modell

Diszkrét modell

zajos modellek

Véletlen zajjal kevert modellek teljesítmén yparaméterei

Neurofuzzy rendszer R2

SSE

MSE

Neurális háló R2

SSE

Inc. (%) *

Regressziós modell Relatív hiba

training holdout training

holdot

R2

SSE

MSE

a

16,71 212,04

1,104 17,8 7,558

3

82,5

12,2 204,11

1,14

b

1,896 136,63

0,704 19,1 3,588

2

67

1,2 125,64

0,702

c

1,8323 90,334

0,466

5,6 8,213

7

62,9

1,1 84,963

0,475

a

42,74 503,64

2,708

6,9 1,463

b

6,2 275,68

1,421

1,5

c

7,269 295,35

0,03

3,944

26,9 587,55

3,282

1,43

0,029

5,095

9,7 242,49

1,355

1,522 21,4 1,298

0,004

6,266

9,8 262,34

1,467

* helytelen becslések aránya Forrás: Saját adatok, saját számítás

A determinációs együtthatók minden esetben 50% alatt vannak. Egyetlen esetben ugranak ki kissé: a folytonos a) jelű neurofuzzy modell esetében 43%. Ez arra utalhat, hogy a rendszer a tanulás során nehezebben tudta kiválogatni a zajt a valódi megfigyeléstől, de ezt cáfolják a hibaparaméterek: itt a legmagasabb a reziduális négyzetösszeg és átlagos négyzetes hiba is, ami arról tanúskodik, hogy a modell nem tanulta meg a zajt. Ez elmondható az összes neurofuzzy rendszerről. A neurális hálók esetében a holdout minták magas helytelen becslési aránya bizonyítja, hogy a modell nem tanulta meg a zajt. A modellek ugyan próbálták megtanulni a zajt (erre utal a viszonylag alacsony, de egyik esetben sem nulla training helytelen becslési arány), de ebből általánosítani már nem tudtak. Hasonló a helyzet a folytonos struktúráknál is: a tréning halmazokban még viszonylag alacsonyak a relatív hibák, de a holdout mintában többszörösei a tisztán megfigyelt adatokat tartalmazó modellekhez képest. Az is látható a táblázatból, hogy a regressziós modellek is meglehetősen rosszul teljesítettek, de nem olyan jelentős mértékű a mutatók romlása, mint a két intelligens rendszer esetében. Ez azt jelenti, hogy a neurofuzzy és a neurális rendszerek jobban ellenállnak a véletlen zajnak, mint a regressziós modell.

134

R-sq

Ha összehasonlítjuk a determinációs együtthatókat, jól látszik, hogy minden esetben igen alacsony szinten maradnak, ami azt jelzi, hogy a modellek jobbára kiszűrték az adathalmazból a zajokat. Ám a messzemenő következtetések előtt meg kell vizsgálni a többi paramétert is. 45 40 35 30 25 17,8 20 16,7104 12,2 15 10 5 0

42,74

26,9 21,4

19,1

1,896 1,2

a

5,6 1,8323 1,1

b

c

Diszkrét modell Neurofuzzy

71. ábra:

6,9

9,7 6,2

7,269

9,8

1,5

a

b

c

Folytonos modell

Neurális háló

Regressziós modell

R2 mutatók alakulása a zajjal szennyezett modellekben Forrás: Saját szerkesztés

Ha összevetjük a tiszta modellek és a zajjal szennyezett struktúrák determinációs együtthatóit, akkor megvizsgálhatóvá válnak a mutatók változásai a zaj beiktatásának hatására. Az alábbi diagram azt mutatja, hogy a zajos modellek determinációs együtthatói hány százalékai a tiszta modellek determinációs együtthatóinak. Egyetlen olyan eset van, amikor kicsit magasabb a zajos mutató, mint a mintabeli. Ennek oka az, hogy már a megfigyelés során is igen alacsony volt a determinációs együtthatója ennek a struktúrának, így valójában ez az alig 5%-os kiemelkedés (104,54%) a megfigyelt és a zajos adatok adott struktúrában történő kevesebb mint 1% pontos eltérést jelent (18,27% és 19,1%). A többi esetben jól láthatóan radikálisan csökkentek a determinációs együtthatók. A folytonos a) jelű eset kivételével minden esetben a neurofuzzy rendszer esetében a legnagyobb a csökkenés aránya, ami jelzi, hogy a modell nem tanulta meg a zajt, így nem is hozott helyes következtetéseket.

135

Determinációs együtthatók változása

120% 100% 80% 60% 40% 20% 0% a

b

c

a

Diszkrét modell neurofuzzy

72. ábra:

b

c

Folytonos modell neurális

regressziós

Determinációs együtthatók változása zaj hatására Forrás: Saját szerkesztés

A reziduális eltérésnégyzetösszegek növekedése esetenként több százszoros nagyságú is volt a zajok hatására. Legérzékenyebben a neurális hálók hibamutatói reagáltak (a diszkrét c) jelű modell esetében 423-szoros, folytonos a) b) és c) esetekben rendre 1463, 42 és 10-szeresére nőtt ami átlagosan 324-szeres növekedést jelent; neurofuzzy modellek esetében az átlagos növekedés ennél kisebb, 18-szoros; míg ezekhez képest a regressziós modellek esetében a növekedés 4,83-szoros). Ez azt jelenti, hogy az SSE mutatók alapján leginkább a neurális hálók reagáltak a zajra, legkevésbé pedig a regressziós modellek. 700 587,55

600

503,636

SSE

500 400 300 200 100

212,038 204,109

295,351 275,676 262,337 242,488 136,628 125,642 90,334 84,963

7,558

3,588

8,213

1,463

1,43

1,298

a

b

c

a

b

c

0

Diszkrét modell Neurofuzzy

73. ábra:

Folytonos modell

Neurális háló

Regressziós modell

Négyzetes hibaösszegek alakulása a zajjal szennyezett modellekben Forrás: Saját szerkesztés

Az átlagos négyzetes hibaösszegek elemzésével megállapítható, hogy zaj hatására itt is jelentős növekedés történt a mutató értékeiben. A neurofuzzy rendszereknél átlagosan 4,6136

szeresére növekedett a mutató, míg regressziós modell esetében csupán átlagosan 2,1szeresére. (Neurális hálónál ez nem számolható, itt a relatív hibát van értelme elemezni, illetve diszkrét esetekben a holdout minta helytelen becsléseinek az arányát. Ezek növekedése a zaj hatására átlagosan 2,6-szeres volt). Fenti adatok arra engednek következtetni, hogy zaj hatására – az MSE mutató változásainak elemzése alapján – jelentősen jobban reagált a neurofuzzy rendszer, mint a regressziós modell. 3,282

3,5 3

2,708

MSE

2,5 2 1,5

1,421 1,355

1,14 1,104

1

1,5224 1,467

0,704 0,702 0,475

0,4656

0,5 0 a

b

c

a

Diszkrét modell Neurofuzzy

74. ábra:

b

c

Folytonos modell Regressziós modell

Átlagos négyzetes hibák alakulása a zajjal szennyezett modellekben Forrás: Saját szerkesztés

Ezek alapján megállapítható, hogy a neurofuzzy rendszerek igen hatásosan reagáltak a zajok bevezetésére, és becslési teljesítményük jelentős mértékben romlott. A determinációs együttható esetében a legnagyobb mértékben, 15%-ra a neurofuzzy háló, az SSE mutató tekintetében leggyengébben a regressziós modell reagált, csakúgy, mint az MSE mutató esetében.

49. táblázat:

Mutatók változásának arányai zaj hatására

Struktúra Neurofuzzy rendszer Neurális háló Regressziós modell

R2 15% 36% 29%

SSE 1875% 32466% 483%

MSE 458% 260%* 213%

Inch illetve REh mutatók alapján

Forrás: saját adatok, saját számítás

137

a) MEC-DEC elemzés – MEC-DEC mátrix

Kategóraibecslések átlaga

A diszkrét modellek teljesítményvizsgálata további lehetőségeket nyújt a verifikációra. Itt ugyanis beszélhetünk szeparációs teljesítményről és találati arányról is. Ezeket pedig megvizsgálhatjuk tisztán megfigyeléses adatokon alapuló modellek illetve zajjal szennyezett modellek esetében is. Tekintsük a diszkrét modellek találatait tartalmazó kategóriabecslés átlagait. A diagram x tengelyén vannak a megfigyelt kategóriák (az a esetben 4 értékű függő változót, míg a többi három értékűt tartalmaz), y tengelyén pedig az adott megfigyelési kategóriák becsléseinek átlagai vannak. Ezt a módszert MEC (Mean of Estimations by Categories)37 elemzésnek neveztem el.38 A MEC értékek kiszámítása a kategóriabecslések becsült értékeinek kategóriánkénti átlagát jelenti. Ebből kiválóan lehet következtetni a becslés hatékonyságára, és a mutató által összevethetővé válnak a különböző módszerekkel különböző struktúrákon végrehajtott becslések. A MEC értékek azoknál a struktúráknál jobbak, ahol jobban megközelítik az adott kategóriák megfigyelt diszkrét értékeit. Így tehát jól látható a MEC diagramon, hogy minden egyes esetben a neurofuzzy modellek MEC értékei közelítik meg a legjobban a megfigyelt értékeket (kivéve b2 esetet, ahol két századdal jobbnak bizonyul a neurális háló predikciója és néggyel a regressziós modellé). A diagramon pontozott vonalakkal jelöltem az egyes kategóriák célértékeit, melyek a MEC mutató által tökéletesnek ítélt becslést jelölik. 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0

3,93 3,00

2,88

2,84

1,99

1,95

1,95 1,21

1,07

1,97

1,17

2,01

1

2

3

4

1

a

2

3

1

b

Neurofuzzy

Neurális háló

75. ábra:

2

3

c

Regressziós modell

MEC értékek Forrás: Saját szerkesztés

Az elemzés még pontosabbá tételéhez az átlagértékeken kívül szükségesnek tartom a szórások elemzését, melyet a DEC (Deviation of Estimations by Categories) mutatóval fejezek ki. A 37

Az MEC és DEC mutatók mögötti kifejezések a kategóriánkénti becslések átlagai, illetve kategóriánkénti becslések szórásai 38 Az elemzés menete és elnevezése saját módszer, szakirodalomban erre vonatkozó publikációkat nem találtam.

138

DEC diagramon jól látható, hogy – két kivételtől eltekintve (b3 és c2) – minden esetben a neurofuzzy rendszer bizonyul a leghatékonyabb becslési módszernek. Kategóriabecslések szórása

1,2 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0 1

2

3

4

1

a

2

3

1

b

Neurofuzzy

Neurális háló

76. ábra:

2

3

c

Regressziós modell

DEC értékek Forrás: Saját szerkesztés

Fontosnak tartom megjegyezni, hogy a DEC mutató – mint a szórást mérő egyéb mutatók – önmagában nem alkalmas a becslés hatékonyságának jellemzésére, csak a MEC mutatóval együtt. A két mutató viszonyának személtetéséhez bevezetem a MEC-DEC mátrixot.39 A mátrix egyfajta rangtáblázatként definiálható, mely a MEC illetve a DEC mutatók egyes modellstruktúrákban elért rangszámait tartalmazza: az oszlopokban a MEC, a sorokban pedig a DEC mutatók rangszámait. Mivel a két mutató száma egy adott modellben megegyezik – számuk n –, így a mátrix n×n dimenziójú. Az nij-edik elem azt határozza meg, hogy hány olyan modellstruktúra van, melynek MEC mutatója az összes struktúrát figyelembe véve az iedik helyen és DEC mutatója a j-edik helyen áll a rangsorban. Abban az esetben, ha a mátrix magas értékei a kis rangszámok felé torlódnak, és az alacsony értékek a magasabb rangszámok felé, akkor jó becslőmodellről beszélhetünk, hiszen sok olyan struktúra van, melyek esetében magas rangszámú MEC mutató szintén magas számú DEC mutatóval (és vice versa) párosul. Fordított esetben rossz modellről beszélünk. Fentiek szerint meghatároztam a három becslőmodell MEC-DEC mátrixát, melyek tartalmazzák a tízféle struktúrát (a diszkrét a jelű modell 1-4 kategóriabecsléseire, illetve a diszkrét b és c jelű modellek 1-3 kategóriabecsléseire vonatkozóan). A mátrixok alapján kijelenthető, hogy a neurofuzzy rendszer az egyetlen (a vizsgáltak közül), melynél a magas értékek az alacsony rangszámoknál torlódnak (összesen 6+2+1=9 a tízből). Ez azt jelenti, hogy sok (összesen 9 a 10-ből) olyan struktúra van, melyeknél hatékony becslésről 39

A mátrixszal történő elemzés saját módszerem, szakirodalomban erre vonatkozó publikációkat nem találtam.

139

beszélhetünk (azaz kis szórással, jól eltalálja a modell a becsülendő kategóriát). A többi esetben a magas értékek a magasabb rangszámoknál szóródnak, így ott nem beszélhetünk hatékony becslésről.

2. 1

3. 1

2.

2

0

0

3.

0

0

0

DEC

1.

1. 6

Neurális háló

Regressziós modell

MEC

1.

1. 0

2. 0

3. 0

2.

0

1

0

DEC

MEC

1 6 2 MEC-DEC mátrixok

3. 77. ábra:

MEC

1.

1. 0

2. 0

3. 2

2.

1

2

4

3.

0

0

1

Forrás: Saját szerkesztés

Ahhoz, hogy a verifikáció eredményiből objektív következtetéseket lehessen levonni, szükséges a fenti MEC-DEC vizsgálatokat zajjal szennyezett modelleken is elvégezni. A MEC mutatók alakulását a 78. diagram mutatja. Jól látható, hogy minden modelltípus minden struktúrája igen rosszul becsülte meg a kategóriákat. Ez jelzi, hogy a modellek nagyrészt kiszűrték a zajt, és nem tanulták azt meg. 4 Kategórabecslések átlaga

DEC

Neurofuzzy rendszer

3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 1

2

3

4

1

a Neurofuzzy

78. ábra:

2

3

1

b Neurális háló

2

3

c

Regressziós modell

Zajos MEC értékek Forrás: Saját szerkesztés

Mindazonáltal van három olyan struktúra (a3, b2, c2), amikben a modellek viszonylag jó eredményeket értek el. Ám e három eset nem tekinthető relevánsnak, hiszen a struktúrák többi esetében még a közelében sincsenek a MEC értékek a pontos becsléseknek megfelelő értékeknek (ezeket jelzik a pontozott vonalak). A DEC értékek a zajos modelleknél is hasonlóan alakulnak, mint a tiszta megfigyeléseken alapuló modellek esetében. Különbség az a) jelű struktúra kimagasló értékeinél, illetve a neurális háló rendkívül magas értékeinél jelentkezik. Ez arra utal, hogy a leghatékonyabban a neurális hálós modellek szűrték ki a zajokat. 140

Kategóriabecslések szórása

1,4 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0 1

2

3

4

a Neurofuzzy

1

Neurális háló

79. ábra:

2

3

1

2

3

b c Regressziós modell

Zajos DEC értékek Forrás: Saját szerkesztés

A mutatók összevetéséhez tekintsük a MEC-DEC mátrixokat. Itt jól láthatóan egyértelműen rossz modellekről (kiszűrt zajról) beszélhetünk a neurofuzzy és a neurális háló esetében, mert a magas értékek a magas rangszámok körül torlódnak. A regressziós modell esetében már nem beszélhetünk ilyen egyértelműen rossz modellről – azaz a modell nem volt képes minden struktúrában jól kiszűrni a véletlen zajt, mert a struktúrák torlódása a MEC mutatóra szimmetrikus, a magasabb rangszámú DEC mutatók felé (középen torlódnak a struktúrák a mátrixban).

1.

1. 0

2. 4

3. 5

2.

0

0

1

3.

0

0

0 80. ábra:

Neurális háló

MEC

1.

1. 0

2. 0

3. 0

2.

0

0

0

Regressziós modell DEC

MEC

DEC

DEC

Neurofuzzy rendszer

8 0 2 3. Zajos modellek MEC-DEC mátrixai

MEC

1.

1. 0

2. 1

3. 0

2.

2

5

2

3.

0

0

0

Forrás: Saját szerkesztés

b) Következtetések A modellek teljesítményének elemzése három megállapítást tesz lehetővé. Bizonyítást nyert, hogy a sokaságból vett mintából a rendszer összefüggéseket tanult meg, szabályokat és tagsági függvényeket alakított ki, melyek összhangban állnak a vizsgált probléma sajátosságaival. Bebizonyosodott, hogy a modell reagál a zajokra, és kiszűri azokat. Igazolható az is, hogy nem minden struktúra egyformán hatékony. T4 tézis:

Az innovációs potenciál mérési sajátosságaihoz igazodva általam módosított neurofuzzy modell az általam kidolgozott struktúrával rendelkező megfigyeléses adatokból képes összefüggéseket megtanulni, képes zajokra reagálni, azokat kiszűri és nem tanul meg belőlük összefüggéseket. Az általam létrehozott adatstruktúrával a kialakított neurofuzzy rendszer hatékonyabban becsüli az innovációs potenciált, mint az eddig ismert struktúrák és alkalmazott módszerek.

141

1. Következtetések A felállított modellek teljesítményadatai alapján meghatározható a modellek közötti objektív rangsor. Ezek szerint a determinációs együtthatók alapján a legjobban teljesítő modell minden struktúrában a neurofuzzy modell. A reziduális négyzetösszeg alapján a legjobban teljesítő modell diszkrét struktúrák esetekben a neurofuzzy modell, folytonos esetekben a neurális hálók. A regressziós modellek teljesítménye elmarad ezektől. Az átlagos négyzetes hibát figyelembe véve a neurofuzzy modell minden struktúra esetében jelentősen megelőzi a regressziós modelleket. A zajjal szennyezett modellek esetében megvizsgáltam a determinációs együtthatók változásának mértékét. A zajnak való ellenállás mértékét mutatja a mutató nagymértékű, szignifikáns csökkenése. Ez legjobban a neurofuzzy rendszerek esetében figyelhető meg (kivételt képez ez alól a folytonos a) jelű eset, ahol a neurális háló túlteljesítette a neurofuzzy modellt), esetenként 80 százalékpontos vagy azt meghaladó csökkenés is tapasztalható.

10 változás mértéke (% pont)

0 -10 -20

a

b

c

a

Diszkrét modell

b

c

Folytonos modell

-30 -40 -50 -60 -70 -80 -90 Neurofuzzy rendszer

81. ábra:

Neurális háló

Regressziós modell

Zaj hatására bekövetkezett változások a determinációs együttható értékeiben a különböző modell esetében Forrás: Saját szerkesztés

142

Ezek alapján megfogalmazható a H5 hipotézisből a T5 tézis: T5 tézis:

a) A megfigyelésen alapuló modellek közül a determinációs együtthatót és a reziduális eltérésnégyzetet, mint teljesítményparamétereket figyelembe véve, a legjobb becslő modell (az adott változókkal az adott mintán) a diszkrét eloszlású innovációs potenciált mérő (a jelű) neuralizált fuzzy modell, az átlagos négyzetes hibát figyelembe véve diszkrét eloszlású piaci húzó innovációs potenciált mérő (c jelű) neuralizált fuzzy modell. b) A zajnak leginkább ellenálló modell (a vizsgáltak közül) a determinációs együtthatót, mint teljesítményparamétert figyelembe véve a diszkrét eloszlású piaci húzó innovációs potenciált mérő (c jelű) neuralizált fuzzy modell.

2. Összefoglalás Kutatásom során összefoglaltam a neurális hálók és a fuzzy rendszerek, valamint az ezek kombinálásával kialakított hibrid rendszerek szakirodalmát. Elemeztem a meglévő gazdasági alkalmazásokat, felkutattam a releváns publikációkat. Ezeket csoportosítottam a gazdasági felhasználási területek alapján, tapasztalataimat az első és a második tézisben fogalmaztam meg. A lágy számításokon alapuló módszerek felhasználási területei meglehetős változatosságot mutatnak, igen gazdag irodalom áll rendelkezésre főleg műszaki területről. Gazdasági felhasználásukat tekintve leggyakrabban használt módszer a neurális rendszerek, főleg marketing és pénzügyi területen. Számos gazdasági alkalmazás található a fuzzy rendszerek területén is, itt főleg többtényezős és többparaméteres döntéstámogató módszerek találhatók. Viszonylag szegényes azonban a kettő kombinálásának felhasználása, habár műszaki területeken igen elterjedtek ezek is. Dolgozatomban ilyen neurofuzzy modellt alakítottam ki, mely az innovációs potenciált becsli K+F, illetve innovációs tevékenységet folytató magyar nagyvállalatokból vett minta alapján. Jelen munkában – a mennyiségi korlátok miatt – nem került sor a minta klasszikus értelemben vett elemzésére és az elemzés következtetéseinek tézissé formálására. A munka módszertani jellegű, mely áttekintést nyújt e modellek alkalmazási lehetőségeiről, és összehasonlítja a tiszta neurális háló és a regressziós modell teljesítményével. Ehhez a statisztikában bevált teljesítmény- és hibamutatókat használok, illetve egy új, általam kifejlesztett módszert, a MEC-DEC elemzést, mely diszkrét becslések kategóriabecsléseinek teljesítményét méri a szeparáció jósága alapján, különböző modelltípusoknál, rangszámokat generálva, alkalmas ezáltal a vizsgált típusok objektív rangsorolására. A három típusú modellt összesen hat struktúrában vizsgáltam, megfigyeléses adatokból. Ehhez egy 101 elemű mintát vettem (melyből 97 volt használható ezekben a modellekben) egy 75 kérdéses kérdőív segítségével. A változókat faktoranalízis segítségével csoportokba rendeztem és komplex mutatószámokat generáltam, összhangban az irodalmi ajánlásokkal és nemzetközi gyakorlatokkal. A modelleket összehasonlítottam közvetlenül egymással, majd a

143

verifikáció során véletlen zajjal szennyezet mintából felépített modellekkel is. Ehhez véletlen szám generálással „töltöttem ki‖ száz kérdőívet, majd hozzátettem a megfigyeléshez és újra megvalósítottam a háromféle modellt hat struktúrában. Ezen összehasonlítások eredményekképpen kijelenthetem, hogy a vizsgált struktúrákban, az alkalmazott változószettel a neurofuzzy rendszerek bizonyultak jobbnak mind a neurális hálóknál, mind pedig a regressziós modelleknél, mind a megfigyelt adatokból történő becslésekben, mind pedig a zajnak való ellenállás szempontjából.

144

[1]

[2]

[3] [4] [5]

[6] [7]

[8]

[9] [10]

[11]

[12] [13]

[14]

[15] [16]

Abu-Rezq, A.N., és A.S. Tolba. „Cooperative self-organizing maps for consistency checking and signature verification.‖ Digital Signal Processing Review Journal 9(2), 1999: 107-119. Acs, Z., Audretsch, D. Analysing innovation output indicators: The US experience in: A. Kleinknecht and D. Bain, eds., New concepts in innovation output measurement. St Martin's Press, 1993. Adeli, H., és C. Yeh. „Neural network learning in engineering design.‖ Proceedings of the International Neural Network Conference 1, 1990: 412-415. Ageenko, I.I. „Neural networks for security in electronic banking.‖ Edp Auditor Journal 5, 1998: 25-28. Agrawal, D. & Schorling C. „Market share forecasting: an empirical comparison of artificial neural networks and multinomial logit model.‖ Journal of Retailing Vol. 72, Issue 4., 1997: 383-408. Ahuja, G. „Collaboration networks, structural holes, and innovation: a longitudinal study.‖ Administrative Science Quarterly, 45 (3), 2000: 425-455. Ahuja, G., Katila, R. „Technological acquisitions and the innovation performance of acquiring firms: a longitudinal study.‖ Strategic Management Journal, 22 (3), 2001: 197-220. Alvesson, M. „The Local and the Grandiose - Method, Micro and Macro in Comparative Studies of culture and Organizations.‖ In Embeddedness and Corporate Change in a Global Economy, szerző: Tzeng R. & Uzzi B., 11-46. New York: Peter Lang Publishing, 2000. Amendola, G., G. Dosim, és E. Papagni. „The dynamics of international competitiveness.‖ Weltwirtschaftliches Archiv 129, 1993: 451-471. Amendola, G., P. Guerrieri, és P.C. Padoan. „International patterns of technological accumulation and trade.‖ Journal of international and Comparative Economics 1, 1991: 173-197. Ansuj, A.P., Camargo, M.E., Radharamanan, R. & Petry, D. G. „Sales forecasting using time series and neural networks.‖ Computers and Industrial Engineering 31 (1/2)., 1996: 421-424. Archibugi, D. „Patenting as an indicator of technological innovation: A review.‖ Science and Public Policy 19, 1992: 357-368. Archibugi, D., és E. Santarelli. „Tecnoiogia e struttura del commercio internazionale: la posizione dell'Italia, Ricerche.‖ Ricerche Economiche 43, 1989: 427-455. Archibugi, D., és M. Pianta. „Specialization and size of technological activities in industrial countries: The analysis of patent data.‖ Research Policy 21, 1992b: 7993. —. The Technological Specialization of Advanced Countries. Boston: Kluwer Academic Publishers, 1992. Atanassov, K., G. Pasi, és R. Yager. „Intuitionistic Fuzzy Interpretations of MultiPerson Multi-Criteria Decision Making.‖ Proceedings of the First International IEEE Symposium Intelligent Systems, 2002: 115-119.

145

[17]

[18] [19]

[20] [21]

[22] [23] [24] [25]

[26] [27]

[28] [29] [30] [31]

[32]

[33]

[34]

Atsalakis, G.S., Valavanis, K.P. „Forecasting stock market short-term trends using a neuro-fuzzy based methodology.‖ Expert Systems with Applications, 36, 2009: 10696-10707. Avineri, E, J. Prashker, és A. Ceder. „Transportation projects selection process using Fuzzy sets theory.‖ Fuzzy Sets and Systems 116(1), 2000: 35-47. Azadeh, A., Ghaderi, S.F., Anvari, M., Saberi, M. & Izadbakhsh, H. „An integrated artificial neural network and fuzzy clustering algorithm for performance assessment of decision making units.‖ Applied Mathematics and Computation, 187, 2007: 584599. Babbie, E. A társadalomtudományi kutatás gyakorlata. Budapest: Balassi Kiadó, 2001. Balakrishnan, P.V.S., M.C. Cooper, V.S. Jacob, és P.A. Lewis. „Competitve performance of the FSCL neural net and K-means algorithm for market segmentation.‖ European Journal of Operational Researc 93(2), 1996: 346-357. Baldwin, J.R., Johnson, J. „Business strategies in more- and lessinnovative firms in Canada.‖ Research Policy, 25, 1996: 785-804. Barabási, Albert-László. Behálózva. A hálózatok új tudománya. Budapest: Magyar Könyvklub, 2003. Barr, D.S., és G. Mani. „Using neural nets to manage investments.‖ AI Expert 9, 1994: 16-21. Bassi, D., és C. Hernandez. „Credit risk scoring: Results of different network structures, preprocessing and self-organised clusters.‖ Decision Technologies for Financial Engineering, 1997: 151-161. Bazdek, J.C., és S.K. Pal. Fuzzy models for pattern recognition: Methods that search for patterns in data. New York: IEEE Press, 1992. Behara, R.S., és J. Lemmink. „Modeling the impact of service quality on customer loyalty and retention: A neural network approach.‖ Proceedings of Decision Sciences Institute Annual Meeting 3, 1994: 1883-1835. Belderbos, R. „Overseas innovations by Japanese firms: an analysis of patent and subsidiary data.‖ Research Policy, 30, 2001: 313-332. Bellmann, R.E., és L.A. Zadeh. „Decision-making in a fuzzy environment.‖ Management Science 16, 1970: 141-164. Beneito, P. „Choosing among alternative technological strategies: an empirical analysis of formal sources of innovation.‖ Research Policy, 32, 2003: 693-713. Bertels, K., J.M. Jacques, L. Nueberg, és L. Gatot. „Qualitative company performance evaluation: Linear discriminant analysis and neural network models.‖ European Journal of Operational Research 115(3), 1999: 608-615. Bertschek, I., Entorf, H. „On nonparametric estimation of the Schumpeterian link between innovation and firm size: evidence from Belgium, France, and Germany.‖ Empirical Economics, 21, 1996: 401-426. Bigus, J. P. Data mining with neural networks: solving business problems-from application development to decision support. McGraw-Hill International Edition, 1996. Biscontry, R., és K. Park. An empirical evidence of lean production adoptioan: A self organizing neural networks approach. 2000: 297-302, Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks 5.

146

[35] [36] [37] [38]

[39]

[40]

[41] [42]

[43] [44] [45] [46]

[47] [48]

[49] [50]

[51] [52]

[53]

Bishop, P., Wiseman, N. „External ownership and innovation in the United Kingdom.‖ Applied Economics, 31, 1999: 443-450. Boisot, M., és M. Mack. „Stratégie technologique et destruction créatrice.‖ Revue Française de Gestion, Mars-avril-mai (103), 1995: 5-19. Borgulya, István. Neurális hálók és fuzzy rendszerek. Budapest-Pécs: Dialóg Campus Kiadó, 1998. Bosworth, D., és M. Rogers. „Market value, R&D and intellectual property: An empirical analysis of large Australian firms.‖ The Economic Record 77(239), 2002: 323-337. Bounds, D. & Ross, D. „Forecasting customer response with neural networks.‖ In Handbook of Neural Computation, szerző: E. & Beale, R. Fiesler, G6.2, 1-7. London: Taylor & Francis, 1997. Boussabaine, A.H., és T. Elhag. „A Neural Network approach for forecasting CostFlow for water industry projects.‖ Journal of Engineering, Construction and Architectural Management 6(3), 1999: 213-224. Branca, A., O. Quarta, T. Delaney, és F. Distante. „A neural network for defect classification in industrial inspection.‖ Proceedings of SPIE 2423, 1995: 236-247. Brocket, P.L., W.W. Cooper, L.L. Golden, és X. Xia. „A case study in applying neural networks to predicting insolvency for property and casualty insurers.‖ Journal of the Operational Research Society 48(12), 1997: 1153-1162. Burt, R. S. „Structural Holes and Good Ideas.‖ American Journal of Sociology 110(2), 2004: 349-399. Cai, K. Y. Introduction to Fuzzy Reliability. London: Kluwer Academic Publishers, 1996. Carlsson, C. „Tackling an MCDM-problem with the help of some results from fuzzy set theory.‖ European Journal of Operational Research 10, 1982: 270-281. Chakraborty, K., Mehrotra, K. & Mohan, C. K. „Forecasting the behavior of multivariate time series using neural networks.‖ Neural Networks, Vol. 5, Issue 6., 1992: 961-970. Chande, P.K., és S. Dighe. „Neural networks based on-line weld quality control and performance modeling.‖ Computer Science and Informatics 25(1), 1995: 47-52. Chandy, R.K., Tellis, G.J. „Organizing for radical product innovation: the overlooked role of willingness to cannibalize.‖ Journal of Marketing Research, 35 (4), 1998: 474-487. Chase, C. W. „Ways to improve sales forecasting.‖ Journal of Business Forecasting, Vol. 12, Issue 3. , 1993: 15-17. Chen, C. „Fuzzy Ranking Methods for Multi-Attribute Decision Making.‖ Proceedings of International Engineering Management Conference 2, 2002: 585589. Chen, C.T. „Extensions of the TOPSIS for Group Decision-Making under Fuzzy Environment.‖ Fuzzy Sets and Systems, 114, 2000: 1-9. Chen, F.L., és S.F. Liu. „A neural network approach to recognize defect spatial pattern in semiconductor fabrication.‖ IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing 13(3), 2000: 366-373. Chen, H-J., Huang, S. Y., Lin, C-S. „Alternative diagnosis of corporate bankruptcy: A neuro fuzzy approach.‖ Expert Systems with Applications, 36, 2009: 7710–7720.

147

[54]

[55]

[56] [57] [58] [59] [60]

[61]

[62] [63]

[64]

[65]

[66]

[67]

[68]

[69]

[70]

Chen, J. K., és I.S. Chen. „Constructing Taiwanese small-enterprise innovative capital indices by using Fuzzy AHP.‖ The Business Review Cambridge 8(2), 2007: 159-164. Chen, M. Y., & Linkens, D. A. „A systematic neuro-fuzzy modeling framework with application to material property prediction.‖ IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B, 31(5), 2001: 781–790. Chen, S.H., P.P. Wang, és T.W. Kuo. Computational Intelligence in Economics and Finance. Berlin: Springer-Verlag, 1998. Chester, D.C.F., R.C. dos Santos, és M.A.M. Soares. „An application of fuzzy sets in Orkut Usability.‖ Global Business and Technology Association, 2009: 418-425. Chien, T.W., L. Chinho, B. Tan, és W.C. Lee. „A neural network-based approach for strategic planning.‖ Information Management 35(6), 1999: 357-364. Chung, F. L. & Duan J. C. „On multistage fuzzy neural network modeling.‖ IEEE Trans. on Fuzzy Systems, 8, 2000: 125-142. Coffman, B. Building the Innovation Culture. Some Notes on Adaptation and Change in Network-Centric Organizations. Walnut Creek, CA: InnovationLabs, LLC, 2001. Cohen, W.M., és R.C. Levin. „Empirical studies of innovation and market structure.‖ In Handbook of Industrial Organization, Vol. 2, szerző: R. Schmalensee és R. Willig, 1059-1107. Amsterdam: North-Holland, 1989. Coombs, R., Narandren, P., Richards, A. „A literature-based innovation output indicator.‖ Research Policy 25, 1996: 403-413. Coombs, R., Tomlinson, M. „Patterns in UK company innovation styles: new evidence from the CBI innovation trends survey.‖ Technology Analysis and Strategic Management, 10 (3), 1998: 295-310. Cottrell, M., E. DeBolt, E.F. Henrion, és P. Gregorie. „Simulating interest rate structure evaluation on a long term horizon: A Kohonen map application.‖ Decision Technologies for Financial Engineering, 1997: 162-174. Cui, J., W. Xiao, X. Xu, és W. Wu. „Neural networks for roller gap setup in rolling steel mill.‖ Proceedings of the 3rd World Congress on Intelligent Control and Automation 2, 2000: 1135-1138. Cser, L., és mtsai. „Data mining and state monitoring in hot rolling.‖ Proceedings of the 2nd International Conference on Intelligent Processing and Manufacturing of Materials 1, 1999: 529-536. Dahan, E., Hauser, J. R. „Product Development – Managing a Dispersed Process.‖ In Handbook of Marketing, szerző: B., Wensley, R. Weitz. SAGE Publications Ltd., 2001. Dankó, D. „Elválaszt, avagy összeköt - a kísérletezés eltérő szerepe a közgazdaságtanban és a menedzsmenttudományokban.‖ Közgazdasági szemle, LI. évf., 2004: 1073-1092. Darroch, J., McNaughton, R. „Examining the link between knowledge management practices and types of innovation.‖ Journal of Intellectual Capital, 3 (3), 2002: 210222. Dasgupta, C.G., G.S. Dispensa, és S. Ghose. „Comparing the predictive performance of a neural network modell with some traditional market response models.‖ International Journal of Forecasting 10(2), 1994: 235-244.

148

[71] [72] [73]

[74] [75]

[76] [77] [78]

[79] [80]

[81]

[82]

[83] [84]

[85]

[86]

[87] [88] [89]

Deboeck, G., és T. Kohonen. Visual Explorations in Finance with Self-Organizing Maps. London: Springer-Verlag, 1998. Deshpande, R. „Paradidgms lost: on theory and method in research in marketing.‖ Journal of Marketing 47, 1983: 101-110. Dévényi, Tibor. Dr. Ezésez Géza karrierje avagy, tudósok és rágcsálók . Szeged: Szegedi Tudományegyetem, Szent-Györgyi Albert Orvosés Gyógyszerésztudományi Centrum, Sebészeti Műtéttani Intézet , 2004. Dibb, S., és L. Simkin. „Targeting segments and positioning.‖ International Journal of Retail and Distribution Management 19, 1991: 4-10. Dorronsoro, J.R., F. Ginel, C. Sanchez, és C. Santa Cruz. „Neural fraud detection in credit card operations.‖ IEEE Transactions on Neural Networks 8(4), 1997: 827834. Du, T. C. T. & Wolfe, P. M. „Implementation of fuzzy logic systems and neural networks in industry.‖ Computers in Industry, 32, 1997: 261–272. Dummett, M. A metafizika logikai alapjai. Budapest: Osiris, 2000. Dutta, S., és S. Shenkar. „Bond-rating: a non-conservative application of neural networks.‖ In Neural Networks in Finance and Investing, szerző: R. Trippi és E. Turban. Chicago: Probus Publishing Co., 1993. Dzinkowski, R. „The measurement and management of intellectual capital: An introduction.‖ Management Accounting 78(2), 2000: 32-36. Ege, I. „Fuzzy data enveloping analysis and performance of banks: An application to Turkish commercial banks.‖ Global Business and Technology Association, 2009: 376-383. Erensal, Y.C., és Y.E. Albayrak. „Leveraging technological knowledge transfer by using fuzzy linear programming technique for multiattribute group decision making with fuzzy decision variables.‖ Proceedings of 5th International Symposium on Intelligent Manufacturing Systems, 2006: 803-815. Escoda, I., Ortega, A., Sanz, A. & Herms, A. „Demand forecast by neuro-fuzzy techniques.‖ Proceedings of the sixth IEEE international conference on fuzzy systems, 1997: 1381–1386. Evans, O.V.D. „Discovering association in retail transactions using neural networks.‖ Icl. Systems Journal 12(1), 1997: 73-88. Fan, Z.P, G.F. Hu, és S.H. Xiao. „A Method for Multiple Attribute DecisionMaking with the Fuzzy Preference Relation on Alternatives.‖ Computers and Industrial Engineering 46, 2004: 321-327. Flood, I. „Using neural networks to simulate poorly understood engineering processes.‖ Information Processing in Civil and Structural Engineering, 1996: 219.224. Flor, M.L, Oltra, M.J. „Identification of innovating firms through technological innovation indicators: an application to the Spanish ceramic tile industry.‖ Research Policy 33, 2004: 323-336. Florance, M. M., Sawicz, M. S. „Positioning sales forecasting for better results.‖ Journal of Business Forecasting, Vol. 12, Issue 4., 1993: 27-18. Francett, B. „Neural nets arrive.‖ Computer Decisions, January, 1989: 58-62. Francois, J.P., Favre, F., Negassi, S. „Competence and organization: two drivers of innovation. A micro-econometric study.‖ Economics of Innovation and New Technology, 11 (3), 2002: 249-270. 149

[90] [91]

[92] [93] [94] [95] [96]

[97] [98] [99] [100] [101] [102] [103] [104] [105] [106]

[107]

[108]

[109]

[110]

Friedman, Milton. „The Methodology of Positive Economics.‖ Essays on Positive Economics, 1953: 3-43. Frone, M. R. Regression models for discrete and limited dependent variables. Briarcliff Manor, New York: Researc Methods Devision, Academy of Management, 1997. Fullér, Robert. „On product-sum of triangular fuzzy numbers.‖ Fuzzy Sets and Systems (Elsevier North-Holland, Inc) 41 (1991): 83-87. Futó, Iván. Mesterséges inteligencia. Budapest: Aula Kiadó, 1999. Fülöp, Gyula. Stratégiai menedzsment. Perfekt, 2008. Galende, J., De la Fuente, J.M. „Internal factors determining a firm‘s innovative behaviour.‖ Research Policy, 32, 2003: 715-736. Garavaglia, S. „Determination of systematic risk in US business using Sammon's mapping and self-organizing maps.‖ WorldCongress on Neural Networks: INNS Annual Meeting, 1996: 831-841. Gobi, A. F., Pedrycz, W. „The potential of fuzzy neural networks in the realization of approximate reasoning engines.‖ Fuzzy Sets and Systems, 157, 2006: 2954-2973. Gonzalez, S. Neural Networks for Macroeconomic Forecasting: A Complementary Approach to Linear Regression Models. kézirat, 2000. Graham, I. „Neural network techniques in client authentication.‖ Proceedings of the Conferences Computers in the City, 1988: 207-228. Greiger, S.W., Cashen, L.H. „A multidimensional examination of slack and its impact on innovation.‖ Journal of Management Issues, 14 (1), 2002: 68-84. Greve, H.R. „A behavioral theory of R&D expenditures and innovations: evidence from shipbuilding.‖ Academy of Management Journal 46, 2003: 685-702. Griliches, Z. „Patent statistics as economic indicators: A survey.‖ Journal of Economic Literature 28, 1990: 1661-1707. Griliches, Z. „R&D and productivity: Measurement issues and econometric results.‖ Science 237, 1987: 31-35. Gruca, T.S., és B.R. Klemz. „Using neural networks to identify competitive market structures from aggregate market response data.‖ Omega 26(1), 1998: 49-62. Grudnitski, G., és L. Osburn. „Forecasting S&P and gold futures prices: an applications of Neural networks.‖ Journal of Futures Markets 13, 1993: 631-643. Guangzhou Hu, A. „Organization, monitoring intensity, and innovation performance in Chinese industry.‖ Economics of Innovation and New Technology, 12 (2), 2003: 117-144. Guba, E. and Lincoln, Y. Competing paradigms in qualitative research. in Denzin, N.K. and Lincoln, Y. (Eds), Handbook of Qualitative Research. Newbury Park, CA.: Sage Publications, 1994. Gudmundson, D., Tower, C.B., Hartman, E.A. „Innovation in small businesses: culture and ownership structure do matter.‖ Journal of Developmental Entrepreneurship, 8 (1), 2003: 1-17. Gunn, S.R., M. Brown, és K.M. Bossley. Network performance assessment for neurofuzzy data modelling. Kutatási jelentés: , University of Southampton, UK: Department of Electornics and Computer Sciences, 1997. Guo, P., és H. Tanaka. „Fuzzy DEA: A perceptual evaluation method.‖ Fuzzy and Systems 119, 2001: 149-160.

150

[111] Hall, B. H. Innovation and market value. Cambridge, MA.: NBER working pape, 1999. [112] Hall, L.A., Bagchi-Sen, S. „A study of R&D, innovation, and business performance in the Canadian biotechnology industry.‖ Technovation, 22, 2002: 231-244. [113] Hancock, M.F. „Estimating dollar value outcomes of Workers' Compensation claims using radial basis function networks.‖ In Application of Neural Networks in Environment, Energy and Helath, szerző: P. Keller, 199-208. Singapore: World Scientific Publishing, 1996. [114] Hannan, E.L. „Contrasting fuzzy goal programming and fuzzy multicriteria programming.‖ Journal of Decision Science 13, 1982: 337-339. [115] Hanomolo, A. „A neural classifier for fault diagnosis: An entropy approach.‖ Proceedings of the 3rd International Conference on Industrial Automation 22, 1999: 17-19. [116] He, H., J. Wang, W. Graco, és S. Hawkins. „Application of neural networks to detection of medical fraud.‖ Expert Systems with Applications 13(4), 1997: 329336. [117] Heckman, J. J., Smith, J. A. „Assessing the Case for Social Experiments.‖ Journal of Economic Perspectives, 9(2), 1995: 85-110. [118] Heinzen, T.E., C. Mills, és P Cameron. „Scientific innovation potential.‖ Creativity Research Journal, 6(3), 1993: 261-269. [119] Hellendoorn, H. „After the fuzzy wave reached Europe.‖ European Journal of Operational Research 99, 1997: 58-71. [120] Hitt, M.A., Hoskisson, R.E., Johnson, R.A. „The market for corporate control and firm innovation.‖ Academy of Management Journal, 39, 1996: 1084-1119. [121] Hitt, M.A., Hoskisson, R.E., Kim, H. „International diversification: effects on innovation and firm performance in product-diversified firms.‖ Academy of Management Journal, 40, 1997: 767-798. [122] Holder, V. „War on suspicious payments.‖ Financial Times, 1995, február. [123] Holyinka, P. Vállalati információs rendszerek. Budapesti Műszaki Főiskola, 2001. [124] Horikawa, S., Furuhashi, T. & Uchikawa, Y. „On fuzzy modeling using fuzzy neural networks with the back-propagation algorithm.‖ IEEE Trans. on Neural Networks, 3, 1992: 801-806. [125] Hu, J.Q., és E. Rose. „On-line fuzzy modeling by data clustering using a neural network.‖ Advances in Process Control 4, 1995: 187-194. [126] Hughes, K. Exports and Technology. Cambridge: Cambridge University Press, 1986. [127] Hung, S.L., és J.C. Jan. „Machine learning in engineering analysis and design: An integrated fuzzy neural network learning model.‖ Computer-Aided Cicil & Infrastructure Engineering 14(3), 1999: 207-219. [128] Hutchinson, J.M., A.W. Lo, és T. Poggio. „A non-parametric approach to pricing and hedging derivative structures via learning networks.‖ Journal of Finance 49, 1994: 851-889. [129] Hwang, C.L., S.J. Chen, és F.P. Hwang. Fuzzy Attribute Decision Making: Methods and Applications. Berlin: Springer-Verlag, 1992. [130] Illés, Mária. Vállalati gazdaságtan fejezetek. Miskolci Egyetem: Egyetemi sokszorosítás, 2007. [131] ImKKK. Innovációmenedzsment kutatás és gyakorlat. Miskolc: ImKKK, 2007. 151

[132] Intelligensys-Ltd. FormRules v3.3 - Data Mining Rules for Product Formulation. Intelligensys Ltd., 2007. [133] Ishibuchi, H., Tanaka, H. „Approximate pattern classification using neural networks.‖ In Fuzzy Logic, szerző: R., Roubens, M. Lowen, 225-236. The Netherlands: Kluwer Academic Publishers, 1993. [134] Jacobsson, S., Oskarsson, C., Philipson, J. „Indicators of technological activities comparing educational, patent and R&D statistics in the case of Sweden.‖ Research Policy 25, 1996: 573-585. [135] Jain, Anil K., Jianchang Mao, és K.M. Mohiuddin. „Artificial Neural Networks: A Tutorial.‖ Computer 29, 3. szám (1996): 31-44. [136] Jensen, H.L. „Using neural networks for credit scoring.‖ Managerial Finance 18, 1992: 15-26. [137] Johnson, G., Scholes, K., Whittington, R. Exploring Corporate Strategy: Text and Cases. 8th edition: Financial Times/ Prentice Hall, 2007. [138] Jung, D.I., Chow, C., Wu, A. „The role of transformational leadership in enhancing organizational innovation: hypotheses and some preliminary findings.‖ The Leadership Quarterly, 14, 2003: 525-544. [139] Kaiser, A. Szervezetelméletek. Budapest: Aula, 1995. [140] Kallin, L. Receiver operating characteristic (ROC) analysis. Evaluating discriminance effects among decision support systems. Sweden: Department of Computing Science, Umeå University, 2001. [141] Kam, W.P., Kiese, M., Singh, A., Wong, F. „The pattern of innovation in Singapore‘s manufacturing sector.‖ Singapore Management Review, 25 (1), 2003: 1-34. [142] Kamruzzaman, J., Begg, R. K., Sarker, R. A. Artificial Neural Networks in Finance and Manufacturing. Hershey, PA: Idea Group Publishing, 2006. [143] Karsak, E.E., és Tolga E. „Fuzzy multi-criteria decision-making procedure for evaluating advanced manufacturing system investments.‖ International Journal of Production Economics 69(1), 2001: 49-64. [144] Kartalopoulos, S. V. Understanding Neural Networks and Fuzzy Logic: Basic Concepts and Applications. Hoes Lane: IEEE Press, 1996. [145] Kása, R. „New Production Factor in Economics - Innovation and the New Economy.‖ North Hungarian Development Strategies, 4 (2), 2007: 88-99. [146] Kasabov, Nikola K. Foundations of Neural Networks, Fuzzy Systems and Knowledge Engineerring. Massachusetts: A Bradford Book, MIT Press, 1998. [147] Kaski, S., és T. Kohonen. „Exploratory data analysis by the self-organizing map: Structures of welfare and powerty in the world.‖ Neural Networks in Financial Engineering, 1996: 498-507. [148] Kassul, E.M., L.M. Kasatkina, D.A. Rachkovskij, és D.C. Wuncsh. „Appliaction of random treshold neural networks for diagnostics of micro machine tool condition.‖ Proceedings of the IEEE International Joint Conference on Neural Networks 1, 1998: 241-244. [149] Keizer, J.A., Dijkstra, L., Halman, J.I.M. „Explaining innovative efforts of SMEs. An exploratory survey among SMEs in the mechanical and electrical engineering sector in the Netherlands.‖ Technovation, 22, 2002: 1-13. [150] Kelly, D. J., Rice, M. P. „Advantage beyond founding: The strategic use of technologies.‖ Journal of Business Venturing 17, 2002: 41-57. 152

[151] Keynes, J. N. The scope and Methode of Political Economy. London: Macmillian & Co., 1891. [152] Kieser, A. Szervezetelméletek. Budapest: Aula, 1995. [153] Kim, Y., K. Moon, B.S. Kang, C. Han, és K.S. Chang. „Application of neural networks to supervisory control of reheating furnace in steel industry.‖ Automation in the Steel Industry, 1998: 33-38. [154] Koberg, C.S., Uhlenbruck, N., Sarason, Y. „Facilitators of organizational innovation: the role of life-cycle stage.‖ Journal of Business Venturing, 11, 1996: 133-149. [155] Koberg, C.S., Uhlenbruck, N., Sarason, Y. „Facilitators of organizational innovation: the role of life-cycle stage.‖ Journal of Business Venturing, 11, 1996: 133-149. [156] Kocziszky, György (szerk). Észak-magyarországi régió kistérségeinek innovációs potenciál vizsgálata. Miskolci Egyetem, 2004. [157] Kóczy, L. T., és D. Tikk. Fuzzy rendszerek. Budapest: TypoTeX, 2001. [158] Kohonen, T. „Self-organized formation of topologicall collect feature maps.‖ Biological Cybernetics, 43, 1982: 59-69. [159] —. Self-Organization and Associative Memory. New York: Springer-Verlag, 1988. [160] Kohonen, T. „Physiological interpretation of the self-organizing map algorithm.‖ Neural Networks 6, 1993: 895-905. [161] Kohonen, T. „The self-organizing map.‖ Proceedings of IEEE Transactions 78, 1990: 1464-1480. [162] Koltai T, Tatay V. „Application of Fuzzy Parameters in Production Planning Models.‖ Proceedings of microCAD International Scientific Conference, Miskolc, 2009: 141-146. [163] Kong, J.H.L., és G.M. Martin. „A backpropagation neural network for sales forecasting.‖ Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks (2), 1995: 1007-1011. [164] Koschatzky, K., Bross, U., Stanovnik, P. „Development and innovation potential in the Slovene manufacturing industry: analysis of an industrial innovation survey.‖ Technovation, 21, 2001: 311-324. [165] Kosko, B. „Fuzzy associative memories.‖ In Fuzzy expert systems, szerző: A. Kandel. Reading, MA: Addison-Weley, 1987. [166] —. Neural Networks and Fuzzy Systems. Englewood Cliffs (NJ): Prentice Hall, 1992. [167] Kothamasu, R., Huang, S. H. „Adaptive Mamdani fuzzy model for condition-based maintenance.‖ Fuzzy Sets and Systems, 158, 2007: 2715-2733. [168] Kovacic, Zdenko, és Stjepan Bogdan. Fuzzy Controller Design: Theory and Application. Taylor & Francis Group: CRC Press, 2006. [169] Kovács, Zoltán. „Szimulációs eszközök és megoldások műszaki és gazdasági rendszerekben.‖ "Innováció az egyetemi képzésben és kutatásban" Jubileumi Tudományos Konferencia (BME-VTI). Balatonvilágos: előadásjegyzet, 2009. augusztus 27-29. [170] Kruse, R., Nauck, D., Nürnberger, A., & Merz, L. „A neuro-fuzzy development tool for fuzzy controllers under MATLAB/SIMULINK.‖ Proceedings of the fifth European congress on intelligent techniques and soft computing EUFIT’97, Aachen, Németország, 1997: 1029–1033. 153

[171] Kulkarni, U.R., és M.Y. Kiang. „Dynamic grouping of parts in felxible manufacturing systems - A self organizing neural networks approach.‖ European Journal of Operational Research 84(1), 192-212: 1995. [172] Kuo, R. J. „A decision support system for the stock market through integration of fuzzy neural networks and fuzzy Delphi.‖ Applied Artificial Intelligence, 12, 1998: 501–520. [173] Kuo, R. J. „A sales forecasting system based on fuzzy neural network with initial weights generated by genetic algorithm.‖ European Journal of Operational Research, 129, 2001: 496-517. [174] Kuo, R. J., & Xue, K. C. „An intelligent sales forecasting system through integration of artificial neural network and fuzzy neural network.‖ Computers in Industry, 37, 1998: 1–15. [175] Kuo, R. J., Chen, C.H. & Hwang, Y.C. „An intelligent stock trading decision support system through integration of genetic algorithm based fuzzy neural network and artificial neural network.‖ Fuzzy Sets and Systems, 118, 2001: 21-45. [176] Kuo, R. J., Wu, P., & Wang, C. P. „An intelligent sales forecasting system through integration of artificial neural networks and fuzzy neural networks with fuzzy weight elimination.‖ Neural Networks, 15, 2002: 909–925. [177] Kuo, R.J. & Chen, R.J. „A decision support system for order selection in electronic commerce based on fuzzy neural network supported by real-coded genetic algorithm.‖ Expert Systems with Applications, 26, 2004: 141–154. [178] Kwan, H. K. & Cai, Y. „A fuzzy neural network and its application to pattern recognition.‖ IEEE Trans. on Fuzzy Systems, 2, 1994: 185-193. [179] Landry, R., Amara, N., Lamari, M. „Does social capital determine innovation? To what extent?‖ Technological Forecasting and Social Change, 69, 2002: 681-701. [180] Lazim, M.A., Osman, M.T.A. „Measuring teachers' beliefs about mathematics: A fuzzy set approach.‖ International Journal of Social Sciences 4(1), 2009: 39-43. [181] Lee, K. M., Lee-Kwang, H. „Techniques in fuzzy inference neural networks for fuzzy model improvement and their applications.‖ Fuzzy Theory Systems: Techniques and Applications, 3, 1999: 1241-1264. [182] Lee, S.C. & Lee, E.T. „Fuzzy neural networks.‖ Mathematical Biosciences, 23, 1975: 151-177. [183] Leung, M.T., A.S. Chen, és H. Daouk. „Forecasting exchange rates using general regression neural networks.‖ Computes and Operations Researc 27(11), 2000: 1093-1110. [184] LeVee, G. S. „The key to understanding the forecasting process.‖ Journal of Business Forecasting, Vol 11, Issue 4. Winter 1992-1993, 1992: 12-16. [185] Li, D.F., és J.B. Yang. „Fuzzy Linear Programming Technique for Multiattribute Group Decision Making in Fuzzy Environments.‖ Information Sciences 158, 2004: 263-275. [186] Lin, L., W. Wei, R. Shouju, és W. Liu. „Research of supply chain decision support system based on self-organization.‖ Proceedings of the 3rd World Congress on Intellibent Control and Automation, 2000: 1926-1930. [187] Linden, A. & Kindermann, J. „Inversion of multilayer nets.‖ Proc. First Internat. Joint Conf. Neural Networks, IEEE, 1989: 425-430. [188] Lisboa, P.J.G., B. Edisbury, és A. Vellido. Business Applications of Neural Networks. Singapore: World Scientific, 2000. 154

[189] Liu, P. & Zhang, H. „Research on fuzzy neural network theory: a survey.‖ Fuzzy Systems and Math., 10(1), 1998: 77-87. [190] Liu, P., Li, H. „Fuzzy Neural Networks Theory and Application.‖ In Series In Machine Perception and Artificial Intelligence, Vol. 59, szerző: H., Wang, P. S. P. Bunke. Singapore: World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2004. [191] Liu, P., Zhang, W. „Mathematical problems in research on reliability of telecommunication networks.‖ Acta Sinca Telecomm., 21 (10), 2000: 50-57. [192] Lodwick, W. A., Jamison, K. D. „Theoretical and semantic distinctions of fuzzy, possibilistic, and mixed fuzzy/possibilistic optimization.‖ Fuzzy Sets and Systems, 158, 2007: 1861-1872. [193] Long, J.A., és A. Raudys. „Modelling company credit ratings using a number of classification techniques.‖ Proceedings of teh 15th European Meeting on Cybernetics and System Research 2, 2000: 718-723. [194] Love, J.H., Ashcroft, B., Dunlop, S. „Corporate structure, ownership and the likelihood of innovation.‖ Applied Economics, 28, 1996: 737-746. [195] Love, J.H., Roper, S. „The determinants of innovation: R&D, technology transfer and networking effects.‖ Review of Industrial Organization, 15 (1), 1999: 43-64. [196] Lukas, B.A., Ferrell, O.C. „The effect of market orientation on product innovation.‖ Academy of Marketing Science Journal, 28 (2), 2000: 239-247. [197] MacPherson, A.D. „Industrial innovation among small and medium-sized firms in a declining region.‖ Growth and Change, 25, 1994: 145-163. [198] Madden, G., és S. Savage. „Subscriber churn in the Australian ISP market.‖ Information Economics and Policy 11(2), 1999: 195-207. [199] Malkocevic, Dzenana, Tatjana Konjic, és Vladimiro Miranda. „Preliminary comparison of different neural-fuzzy mappers for load curve short term prediction.‖ 8th Seminar on Neural Network applicationn in Electical Engineering. Belgrád: NEUREL-2006, 2006. 213-217. [200] Manso, G. „Motivating Innovation. Working Paper.‖ MIT Sloan School of Management, 2009. [201] Marsalli, M. „McCulloch Pitts Neurons.‖ Consortium on Cognitive Science Instruction, 2006: 7-12. [202] Mátyás, Antal. A modern közgadaságtan története. Budapest: Aula, 1993. [203] Mays, E. Credit Scoring for Risk Managers. South Western Thomson Learning, 2004. [204] McCloskey, Donald N. Knowledge and Persuasion in Economics. Cambridge: Cambridge University Press, 1994. [205] —. The Rhetoric of Economics. Brighton, Sussex: Wheatsheaf Books Ltd, 1986. [206] McLeod, R. W. „Predicting Credit Risk: A Neural Network Approach.‖ Journal of Retail Banking, 15. 3., 1993: 37-40. [207] Meyer, G. G. „Marketing research and sales forecasting at Schlegel corporation.‖ Journal of Business Forecasting, Vol. 12, Issue 2., 1993: 22-23. [208] Michie, J., Sheehan, M. „Labour market deregulation, ‗flexibility‘ and innovation.‖ Cambridge Journal of Economics, 27 (1), 2003: 123-143. [209] Miklós, T. Lakatos Imre tudományfilozófiai írásai. Budapest: Atlantisz, 1997. [210] Milbergs, E., Vonortas, N. Innovation Metrics: Measurement to Insight. National Innovation Initiative 21st Century Innovation Working Group, 2006.

155

[211] Molnár, L. „A korrespondencia-elemzés (CA) elmélete és gyakorlata.‖ microCAD 2008 International Scientific Conference, Miskolci Egyetem, 2008. [212] Motwani, J., Dandridge, T., Jiang, J., Soderquist, K. „Managing innovation in French small and medium-sized enterprises.‖ Journal of Small Business Management, 37 (2), 1999: 106-114. [213] Motwani, J., Dandridge, T., Jiang, J., Soderquist, K. „Managing innovation in French small and medium-sized enterprises.‖ Journal of Small Business Management, 37 (2), 1999: 106-114. [214] Moutinho, L., B. Curry, F. Davies, és P. Rita. „Neural Networks in Marketing.‖ In Computer Modelling and Expert Systems in Marketing, szerző: L Moutinho, 191212. New York: Routledge, 1994. [215] Mozer, M.C., és R. Wolniewics. „Predicting subsciber dissatisfaction and improving retention in the wireless telecommunication.‖ IEEE Transactions on Neural Networks 11(3), 2000: 690-696. [216] Munakata, T., Jani, Y. „Fuzzy Systems: An Overview.‖ Communication of the ACM 37, 1994: 64-75. [217] Nagy, Aladár. A közgazdaságtan tudományelméleti alapjai. Miskolc: Miskolci Egyetemi Kiadó, 1998. [218] —. Az "értemlező közgazdaságtan" alapjai. Miskolc: Miskolci Egyetemi Kiadó, 2008. [219] Narasimhan, R. „Goal programming in a fuzzy environment.‖ Journal of Decision Science 11, 1980: 325-336. [220] Narin, F., és D. Olivastra. „Technology indicators based on patent citations.‖ In Handbook on quantitative studies of science and technology, szerző: A.F.J. van Raan. Amersterdam: North-Holland, 1988. [221] Nasir Mahmood Malik, Arif Mushtaq, Samina Khalid, Tehmina Khalil, Faisal Munir Malik. „Measurable & Scalable NFRs using Fuzzy Logic and Likert Scale.‖ International Journal of Computer Science and Information Security, 2 (1) , 2009: 146-150. [222] Ng, G.S., Quek, C. & Jiang, H. „FCMAC-EWS: A bank failure early warning system based on a novel localized pattern learning and semantically associative fuzzy neural network.‖ Expert Systems with Applications, 34, 2008: 989-1003. [223] OECD. Frascati Manual. Paris: OECD Publications Service, 2002. [224] —. Managing National Innovation Systems. Paris: OECD Publications Services, 1999. [225] —. Oslo Manual: The Measurement of Scientific and Technological Activities. 3rd Edition: OECD & Eurostat, 2005. [226] Östermark, R. „A fuzzy neural network algorithm for multigroup classification.‖ Fuzzy Sets and Systems, 105, 1999: 113-122. [227] Östermark, R. „A fuzzy neural network algorithm for multigroup classification.‖ Fuzzy Sets and Systems 105(1), 1997: 113-122. [228] Östermark, R. „A hybrid genetic fuzzy neural network algorithm designed for classification problems involving several groups.‖ Fuzzy Sets and Systems, 114, 2000: 311-324. [229] Papadakis, V., Bourantas, D. „The chief executive officer as corporate champion of technological innovation: an empirical investigation.‖ Technology Analysis and Strategic Management, 10 (1), 1998: 89-98. 156

[230] Parkinson, E.L., M.L. Hailey, C.F. Lo, B.A., Shi, G.Z. Whitehead, és G.W. Garrison. „Integration architecture of expert systems, neural networks, hypertext, and multimedia can provide compatitive opportunities for industrial applications.‖ Computers and Industrial Engineering 27, 1994: 269-272. [231] Parthasarthy, R., Hammond, J. „Product innovation input and outcome: moderating effects of the innovation process.‖ Journal of Engineering and Technology Management, 19, 2002: 75-91. [232] Passino, K. M., és S. Yurkovich. Fuzzy Control. Columbus (OH): Addisson-Wesley Longman, 1997. [233] Patel, P., Pavitt, K. „The innovative performance of the world's largest firms: Some new evidence.‖ Economics of Innovation and New Technology 2, 1992: 91-102. [234] Pau, L. F. Artifi cial Intelligence in Economics and Management. Amsterdam: North-Holland Publishing Co., 1986. [235] Pavitt, K. „Sectoral patterns of technical change: towards a taxonomy and a theory.‖ Research Policy 13, 1984: 343-373. [236] Perry, C., Alizadeh, Y. and Riege, A. „Qualitative methods in entrepreneurship research.‖ Proceedings, Small Enterprise Association of Australia and New Zealand, Southern Cross University, Coffs Harbour, 1997. [237] R.A, Ingolikar, Lanjewar U.A., és Khot P.G. „Fuzzy logic for group decision making in management.‖ Proceedings of International Conference on Cognitive Systems, 2005. [238] Rabunal, J. R., Dorado, J. Artificial Neural Networks in Real Life Applications. Hershey, PA: Idae Group Publishing, 2005. [239] Ramadan, M.Z. „A fuzzy model for R&D project selection with multi-criteria decision making.‖ Proceedings of the 2nd IIEC, 2004. [240] Raviwongse, R., V. Allada, és T. Jr. Sandidge. „Plastic manufacturing process selection methodology using self organising map (SOM)/fuzzy analysis.‖ International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2000: 155-161. [241] Retter, Gy. Fuzzy, neurális, genetikus, kaotikus rendszerek. Budapest: Akadémiai Kiadó, 2006. [242] Retter, Gyula. Kombinált fuzzy, neurális, genetikus rendszerek. Budapest: InvestMarketing Bt., 2007. [243] Reutterer, T., és M. Natter. „Segmentation based competitive analysis with MULTICLUS and topology represented networks.‖ Computers and Operations Research 27(11), 2000: 1227-1247. [244] Rhyne, L.C., Teagarden, M.B., Van den Panhuyzen, W. „Technology-based competitive strategies. The relationship of cultural dimensions to new product innovation.‖ The Journal of High Technology Management Research, 13, 2002: 249-277. [245] Robson, C. Real World Research: a Resource for Social Scientists and Practitioners-Reserachers. Oxford: Basil Blackwell, 1993. [246] Romijn, H., Albaladejo, M. „Determinants of innovation capability in small electronics and software firms in southeast England.‖ Research Policy, 31, 2002: 1053-1067. [247] Rothwell, R. „Successful industrial innovation: critical factors for the 1990s‘.‖ R&D Management 22(3), 1992: 221-239.

157

[248] Rumlhart, D.E., és J.L. McClelland. Paralell Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition. Cambridge, MA: MIT Press, 1986. [249] Rummelhart, D. E. & McClellamd, J. L. Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition. Cambridge, MA: MIT Press, 1986. [250] Rushmeier, H., R. Lawrence, és G. Almasi. „Case study: Visualizing customer segmentations produced by self organizing maps.‖ Proceedings of Vizualization '97, 1997: 463-466. [251] Russell, S.J., és P. Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2010. [252] Saad, E.W., D.V. Prokhorov, és D.C. Wunsch. „Comparative study of stock trend prediction using time delay, recurrent and probabilistic neural networks.‖ IEEE Transactions on Neural Networks 9(6), 1998: 1456-1470. [253] Salehnia, A.r., B. Cong, S.Y. Shin, és H. Pournaghshband. „Artificial neural networks and their applications.‖ In Managing information & communications in a changing global environment, szerző: M. Khosrowpour, 163-167. Idea Group Inc., London: Information Resources Management Association, 1995. [254] Sankar, K. P. & Sushmita, M. „Multilayer perceptron, fuzzy sets and classification.‖ IEEE Trans. on Neural Networks, 3(5), 1992: 683-697. [255] Santarelli, E., Piergiovanni, R. „Analyzing literature-based innovation output indicators: The Italian experience.‖ Research Policy 25, 1996: 689-711. [256] Scapens, R. W. „Never Mind the Gap - Towards an Institutional Perspective on Management.‖ Management Accounting Research, 5(3-4), 1994: 301-321. [257] Schoenecker, T., & Swanson, L. „Indicators of firm technological capability: Validity and performance implications.‖ IEEE Transactions on Engineering Management 49(1), 2002: 36-44. [258] Schumpeter, J. The Theory of Economic Development. Boston: Harvard University Press, 1934. [259] Schweppe, F. C. Uncertain Dynamic Systems. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, 1973. [260] Shapiro, A. F. „Fuzzy logic in insurance.‖ Mathematics and Economics, 35, 2004: 399-424. [261] Simonton, D. K. Creativity in Science: Chance, Logic, Genius, and Zeitgeist. New York: Cambridge University Press, 2004. [262] Singh, A. Creative systems in structural and construction engineering. Rotterdam: A. A. Balkema, 2001. [263] Smith, K. A., Gupta, Jatinder, N. D. Neural Networks in Business: Techniques and Applications. Hershey: Information Science Publishing, 2002. [264] Smith, K. „Technological innovation indicators: Experience and prospects.‖ Science and Public Policy 19, 1992. [265] Smith, K.A., R.J. Willis, és M. Brooks. „An alaysis of customer retention and insurance claim patterns using data mining: A case study.‖ Journal of the Operational Research Society 51(5), 2000: 532-541. [266] Smolny, W. „Determinants of innovation behaviour and investment estimates for West-German manufacturing firms.‖ Economics of Innovation and New Technology, 12 (5), 2003: 449-463.

158

[267] Song Hengjie, Miao Chunyan, Shen Zhiqi, MiaoYuan, Bu-Sung Lee. „A fuzzyneuralnetworkwithfuzzyimpactgrades.‖ Neurocomputing, 72, 2009: 3098– 3122. [268] Sørensen, J.B., Stuart, T.E. „Aging, obsolescence, and organizational innovation.‖ Administrative Science Quarterly, 45 (1), 2000: 81-112. [269] Souitaris, V. „External communication determinants of innovation in the context of a newly industrialised country: a comparison of objective and perceptual results from Greece.‖ Technovation, 21, 2001: 25-34. [270] Souitaris, V. „Research on the determinants of technological innovation. A contingency approach.‖ International Journal of Innovation Management, 3 (3), 1999: 287-305. [271] Souitaris, V. „Technological trajectories as moderators of firm-level determinants of innovation.‖ Research Policy, 31, 2002: 877-898. [272] Soyer, A,, Ö. Kabak, és U. Asan. „A fuzzy approach to value and culture assessment and an application.‖ International Journal of Approximate Reasoning 44, 2007: 182-196. [273] Spence, K.W. Behavior theory and conditioning. New Haven: Yale University Press, 1956. [274] SPSS-Inc. PASW Neural Networks 18. SPSS-IBM, 2009. [275] Sroczan, E. „Neural network applied for simulation stretegy of dispatching and development of the electronical power system.‖ Proceedings of the 9th European Simulation Symposium, 1997: 684-686. [276] St. John, C.H., N. Balakrishnan, és J.O. Fiet. „Modeling the relationship between corporate strategy and wealth creation using neural networks.‖ Computers and Operations Research 27(11), 2000: 1077-1092. [277] Su, C.T. „Neural network system for storage layout design of warehouse.‖ Proceedings of the IASTED Internatioanl Conference. Modelling and Simulation, 1995: 573-575. [278] Sun, C.T., és J.S. Jang. „Fuzzy modelling based on generalized neural networks and fuzzy clustering objective functions.‖ Proceedings of 30th Conference of Decision and Control (MIT Press), 1991: 2924-2929. [279] Surkan, A.J., és Y. Xingren. „Bond rating formulas derived through simplifying a trained neural network.‖ Proceedings of the IEEE International Joint Conference on Neural Networks 2, 1991: 1566-1570. [280] Szabó, M. Trívium. Miskolc: Bíbor Kiadó, 2001. [281] Szakály, Dezső. Innovációs menedzsment. Miskolc: Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar, 2008. [282] Szalai, Ibolya, és Éva Opitz. A kis- és középvállalkozások innovatív és infokommunikációs képességeinek fejlesztése Magyarországon. Marketing és Kommunikáció Tanszék: ÁVF - Tanszéki kutatás, 2007. [283] Szintay, I. Vezetéselmélet. Miskolc: Bíbor Kiadó, 2003. [284] Tang, Y-C. „An approach to budget allocation for an aerospace company—Fuzzy analytic hierarchy process and artificial neural network.‖ Neurocomputing, 72, 2009: 3477-3489. [285] Tang, Z., Almeida, P. A. & Fishwick, P. A. „Times series forecasting using neural networks vs. Box-Jenkins methodology.‖ Simulations Councils, Nov., 1991: 303310. 159

[286] Tapia, C.G., és B.A. Murtagh. „Interactive fuzzy programming with preference criteria in multiobjective decision-making.‖ Computers and Operations Research 18(3), 1991: 307-316. [287] Tari, Ernő. Stratégiai szövetségek az üzleti világban. Budapest: KJK, 1998. [288] Tarsoly, Emil. Funkcionális anatómia. Edge 2000, 2004. [289] Temponi, C., Y.F. Kuo, és H.W. Corley. „A fuzzy neural architecture for customer satisfaction assessment.‖ Journal of Intelligent and Fuzzy Systems 7(2), 1999: 173183. [290] Teng, J.Y., és G.H. Tzeng. „Transportation investment project selection using fuzzy multiobjective programming.‖ Fuzzy Sets and Systems 96(3), 1998: 259-280. [291] Thiesing, F.M., U. Middleberg, és O. Vornberger. „Short term prediction of sales in supermarkets.‖ Proc. of IEEE Int. Conf. on Neural Networks 2, 1995: 1028-1031. [292] Toubia, O. „Idea Generation, Creativity, and Incentives.‖ Marketing Science 25(5), 2006: 411-425. [293] Tsai, W. „Knowledge transfer in intraorganizational networks: Effects of network position and absorptive capacity on business unit innovation and performance.‖ Academy of Management Journal, 44, 2001: 996-1004. [294] Tseng, F-M., Hu, Y-C. „Comparing four bankruptcy prediction models: Logit, quadratic interval logit, neural and fuzzy neural networks.‖ Expert Systems with Applications, 37, 2010: 1846-1853. [295] Tsoukas, H. „The validity of idiographic research explanations.‖ Academy of Managment Review, Vol. 14 No. 4, 1998: 551-561. [296] Tugba Efendigil, Semih Önüt, Cengiz Kahraman. „A decision support system for demand forecasting with artificial neural networks and neuro-fuzzy models: A comparative analysis.‖ Expert Systems with Applications, 36, 2009: 6697–6707. [297] Turksen, I.B., és I.A. Willson. „A fuzzy set preference model for consumer choice.‖ Fuzzy Sets and Systems 68, 1994: 253-353. [298] Udo, G. „Neural networks performance on the bankruptcy classification problem.‖ Computers and Industrial Engineering 25, 1993: 377-380. [299] Van Buren, M. E. Making knowledge counts: Knowledge management systems and the human element. University of Missouri, Columbia: Kézirat, 2000. [300] van Wezzel, M.C., J.N. Kok, és K. Sere. „Determining number of dimensions underlying customer-choices with a compatitve neural network.‖ Proceeding of the IEEE International Conference on Neural Networks, 1996: 484-489. [301] Vellido, A., P.J.G. Lisboa, és K. Meehan. „Segmentation of the online shopping market using neural networks.‖ Expert Systems with Applications 17(4), 1999: 303314. [302] Venugopal, V., és W. Baets. „Neural networks and their applications in marketing management.‖ Journal of Systems Management, 1994: 16-21. [303] Veugelers, R., Cassiman, B. „Make and buy in innovation strategies: evidence from Belgian manufacturing firms.‖ Research Policy, 28, 1999: 63-80. [304] von Altrock, C. Fuzzy logic and neurofuzzy applications in business and finance. Upper Sadle River: Prentice Hall, 1997. [305] Wang, L. X. Adaptive fuzzy systems and control: design stability analysis. Englewood Cliffs, NJ: PTR Prentice-Hall, 1994. [306] Wang, S. „An adaptive approach to market development forecasting.‖ Neural Computing and Applications 8(1), 1999: 3-8. 160

[307] Wang, W-P, Chen, Z. „A neuro-fuzzy based forecasting approach for rush order control applications.‖ Expert Systems with Applications, 35, 2008: 223–234. [308] Wang, Y.M., és C. Parkan. „Multiple Attribute Decision Making Based on Fuzzy Preference Information on Alternatives: Ranking and Weighting.‖ Fuzzy Sets and Systems 153 , 2005: 331-346. [309] Watkins, D. „Discovering Geographical Clasters in a US Telecommunications Company Call Detail Records Using Kohonen Self Organising Maps.‖ Proceedings of the Second International Conference on the Practical Application of Knowledge Discovery and Data mining, 1998: 67-73. [310] Weigen, A. S., Rumelhart, D. E. & Huberman, B. A. „Generalization by weightelimination with aplication to forecasting.‖ Advances in Neural Information Processing Systems, 3, 1991: 875-882. [311] Weitzman, M. „Recombinant Growth.‖ Quartely Journal of Economics 113(2), 1998: 331-360. [312] West, D. „Neural Network Credit Scoring Models.‖ Computers and Operations Research 27(11), 2000: 1131-1152. [313] Williamson, O. „Economics and Organization.‖ California Management Rewiev, 38(2), 1996: 138-146. [314] Wilson, R., és R. Sharda. „Business failure predection using neural networks.‖ Encyclopedia of Computer Science and Technology 37(22), 1997: 193-204. [315] Wong, W.K., Zeng, X.H. & Au, W.M.R. „A decision support tool for apparel coordination through integrating the knowledge-based attribute evaluation expert system and the T–S fuzzy neural network.‖ Expert Systems with Applications, 36, 2009: 2377–2390. [316] Wray, B., és D. Bejou. „An application of artificial neural networks in marketing: Determinants of customer loyalty in buyer-seller relationships.‖ Proceedings of Decision Sciences Institute Annual Meeting, 1994: 463-465. [317] Wu, B., Tseng, N-F. „A new approach to fuzzy regression models with application to business cycle analysis.‖ Fuzzy Sets and Systems, 130, 33–42: 2002. [318] Wu, H. Y., Chen, J. K., Chen, I. S. „Innovation capital indicator assessment of Taiwanese Universities: A hybrid fuzzy model application.‖ Expert Systems with Applications 37, 2010: 1635-1642. [319] Wu, H.Y., J.K. Chen, és I.S. Chen. „Innovation capital indicator assessment of Taiwanese Universities: A hybrid fuzzy model application.‖ Expert Systems with Applications 37, 2010: 1635-1642. [320] Wu, K.T., és F.C. Lin. „Forecasting airline seat show rates with neural networks.‖ Porc. of the Int. Joint Conf. on Neural Networks 6, 1999: 3974-3977. [321] Wu, W.Y., Chiang, C.Y., Jiang, J.S. „Interrelationships between TMT management styles and organizational innovation.‖ Industrial Management and Data Systems, 102 (3/4), 2002: 171-183. [322] Wyatt, R. „Using neural networks for genetic startegic planning.‖ In Proceedings of the Internatioanl Conference on Artificial Neural Nets and Genetic Algorithms, 440-443. Springer-Verlag, 1995. [323] Yoon, J. S., Kwon, Y. S. „A practical approach to bankruptcy prediction for small businesses: Substituting the unavailable financial data for credit card sales information.‖ Expert Systems with Applications, 37, 2010: 3624–3629.

161

[324] Zadeh, L. A. „A rationale for fuzzy control.‖ Journal of Dynamical Systems, Measurement and Control, 94, 1972: 3-4. [325] Zahavi, J., és N. Levin. „Applying neural computing to target marketing.‖ Journal of Direct Marketing 11, 1997: 76-93. [326] Zahedi, F. Intelligent system for business: Expert systems with neural networks. Belmont: Wadsworth Publications Co., 1993. [327] Zahra, S.A. „ New product innovation in established companies: associations with industry and strategy variables. Entrepreneurship.‖ Theory and Practice, Winter, 1993: 47-69. [328] Zahra, S.A. „New product innovation in established companies: associations with industry and strategy variables.‖ Entrepreneurship Theory and Practice, Winter, 1993: 47-69. [329] Zell, A. Simulation Neuonale Netze. Bonn: Addison-Wesley, 1994. [330] Zhou, J.,Shalley, C. E. Handbook of Organizational Creativity. 1st ed.: Psychology Press, 2007. [331] Zimmerman, H.G. „Neuronale Netze als Entscheidunggkalkül.‖ In Neuronale Netze in der Ökonomie, szerző: H. Rehkugler és H.G. Zimmerman, 1-89. München: Verlag Franz Vahlen, 1994. [332] Zimmermann, H.J. „Fuzzy programming and linear programming with several objective functions.‖ Fuzzy Sets and Systems 1, 1978: 45-55. [333] Zimmermann, H.J., és G. Wiedey. „Media selection and fuzzy linear programming.‖ Journal of the Operational Research Society 29, 1978: 1071-1084.

162

Nemzetközi, szakmailag jegyzett folyóiratban megjelent cikkek Predicting Innovation Performance via Fuzzy-Neuro Networks – A Model Architecture. „In: Industrial Organization: Theory and Empirical Applications. Vol. 2. Ed: Sing, Ajay Kumar - Aktan, Coskun Can – Sirkeci, Ibrahim – Dalbay, Ozkan. 299-310. p. ISBN: 978-605-5741-14-3

Országos, szakmailag jegyzett folyóiratban megjelent cikkek Emigrational inclination - Staying or Leaving – Free Migration Possibilities and Tendencies in B. A. Z. County. Társsz.: Dabasi Halász Zs. In: Gazdálkodás. Agrárökonómiai Tudományos Folyóirat, LI. évf. 2007. 19. ksz. 156-157. p. HU ISSN 0046-5518 New production Factor in Economics – Innovation and the New Economy. In: North Hungarian Development Strategies, 2007. Vol. IV, Issue 2. Thematic Issue on Innovation. 88-99. p. ISSN 1786-1594

Miskolci Egyetemen kívüli konferencia-kiadványok Menni vagy maradni? Társsz.: Dabasi Halász Zs. „Európai Kihívások‖. Szeged, 2005. In: Dr Gulyás László: Európai kihívások III. 2026. p. Emigrational Inclitation – Staying or Leaving – Free Migration Possibilities and Tendencies in B. A. Z. County. Írta: Dabasi Halász Zs. - --. 4th International Conference for Young Researchers of Economics. Gödöllő, 2-4 October 2006. 118-123. p. Lektor: Dr. Szűcs István Új gazdaság, új termelési tényező. „ I. Környezetgazdaságtani Konferencia.‖ Budapesti Corvinus Egyetem, 2007. november. [CD] Уйти или остаться: ловушки извлечения пользы из знаний в странах переходного периода. Társsz.: Dabasi Halázs Zs., Szilágyiné Fülöp E. „ Вестник – Национального Технического Университета 18‘ 2008.‖ 170-180. p. Neurális fuzzy rendszerek közgazdaságtani bevezetésének lehetőségei. „Pro Scientia Aranyérmesek IX. Tudományos Konferenciája.‖ Kaposvár, 2008. október 2-4.‖ Bp. [2008.] Pro Scientia Aranyérmesek Társasága. 104-109. p. ISBN 978-963-88289-0-3 Univerzális approximáció és mintázat felismerés lehetőségei az innovációmenedzsmentben. „Gazdaság és társadalom – tudomány és intenzív környezet.‖ Sopron, 2009. november 3. ISBN: 978-963-9871-30-4 Using Fuzzy-Neural Hybrid systems in Economics.

163

―3rd international scientific conference of PhD students and young scientists.‖ Herľany [Ránkfüred], the Slovak Republic. 2009. november 9-10. ISBN: 978-80-553-0296-6 Innovációs potenciál neurofuzzy hibrid becslése. „Tanulás- tudás – gazdasági sikerek‖ avagy a tudásmenedzsment szerepe a gazdaság eredményességében. Tudományos Konferencia. Győr, 2010 április 14. 283-287. p. ISBN: 978-963-06-9109-3 Using Fuzzy-Neuro Hybrid Systems in Economics. International Bata Conference for Ph.D. students and Young Researchers, April 15 th 2010 (Mezinárodní Bat‘ova konference pro doktorandy a mladé vědecké pracovníky 15. dubna 2010) ISBN: 978-80-7318-922-8 Predicting Micro-Level Innovation Potential with Neurofuzzy Hybrid Modeling – A Model Framework 6th International Strategic Management Conference, July 8-10, 2010. Szentpétervár, Oroszország (kiadás alatt)

Miskolci Egyetem által kiadott konferencia-kiadványok Az innovációs potenciál összetevőinek vizsgálata útmodell segítségével BAZ megye érintett kis- és középvállalkozási körében. „Tudományos Diákköri Konferencia.‖ Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar. Miskolc. 2007. Immateriális vagyon – új gazdagság. „ microCad International Scientific Conference.‖ March 2007. 141-148. p. ISBN 978-963-661 Új gazdaságtan – új termelési tényező. „Miskolci Egyetem Doktoranduszok Fóruma. 2007. november 13.‖ Gazdaságtudományi Kar. 95-99. p. A közgazdaságtan életlenítése – Miért és hogyan? „Doktoranduszok Fóruma.‖Miskolc, 2008. november 23. 20-25. p. Neurális rendszerek és fuzzy logika szinergikus egyesítése. „Magyar Tudomány Napja. Doktoranduszok Fóruma.‖ Miskolci Egyetem, 2009. november 5. Becslés – általános matematikai neuron modell. „XXIV. microCad International Scientific Conference.‖ 18-20 March 2010. University of Miskolc. Szerk.: Bikfalvi Péter. 306 p. 221-226. p. ISBN 978-963-661-925-1 Ö ISBN 978-963-661-921-3

164

1. Neurális hálók a) Az általános neuron modell A neurális rendszerek egyik csoportosítási lehetősége lehet az, ha megnézzük, milyen neuronokat tartalmaz a hálózat. Ez alapján három elkülöníthető csoportba oszthatjuk a neurális rendszereket, melyek a) általános neuronokat tartalmazó rendszerek: általános neuron modell b) McCulloch-Pitts neuronokat tartalmazó rendszerek: logikai számítások c) Diszkrét és folytonos perceptron: Rosenblatt-perceptronos modell A hálózat neuronjai bemeneti súlyozott, irányított ősszeköttetéseikkel információt fogadnak és egyetlen irányított kimenetet képeznek. Az érkező bemenetek száma nem korlátozott. (Retter, 2006) A neuron által kiszámított o(t) függvény így n argumentumos, ami azt kívánja, hogy a bemeneti jeleket a szóma egyetlen numerikus értékké vonja össze. Ilyen formán a neuronok szómája két funkcionális részre osztható: egy agregáló szegmensre, ahol egy integráló függvény az n számú bemeneti változót egyetlen nettó értékké redukálja, majd az aktivizációs zóna u(t) függvénye – mely (általános alakjában) egy nemlineáris szűrőként funkcionál összepréselve a kimenet értékeit a két asszimptota közé – létrehozza a neuron o(t) kimenetét. A nemlineáris aktivizációs függvény célja annak biztosítása, hogy a neuron válasza korlátos legyen, azaz az aktivizáló stimilus eredményeként kondicionált vagy csillapított, egyszersmind szabályozható legyen. (Retter, 2006) Az összegző művelet leggyakrabban kummuláló – bár kvadratikus, szférikus vagy polinom függvény is használható. Így a bemenetek szorzatösszege képződik: a net (nettó) változó a bemeneti vektorok skaláris szorzata: (6) ahol w súlyvektorra:

(7)

és x bemeneti vektorra:

(8)

A wi súlyok a neuron változtatható paraméterei, melyek valamelyikét vagy mindegyikét a tanulási szabályok akképp módosítják, hogy a bemenet-kimenet kapcsolat elérjen egy specifikus célfüggvényt. Az aktivizációs függvényt a tervező választja meg – céljai szerint. Az általános neuront a fent közölt mesterséges neuron ábra szimbolizálja, valamint az azt leíró (9)

165

kimeneti jelre utaló aktivizációs függvény. A képletekből látható, hogy a neuron először elvégzi a bemenetek súlyozott összegzését, kiszámítja a skalárszorzatot, így megkapja az aktivizációs függvény nettő bemenetét. Ezután az aktivizációs függvény fogadja ezt a net értéket, és azt [0;1] vagy [-1;1] tartományba szorítja az f(net) nemlineáris transzformáció során. A legelterjedtebben használatos aktivizációs függvények a [-1;1] tartományban: (10) bipoláris szigmoid, vagy th és az (11) bipoláris kemény limitáló függvény, ahol λ > 0 koefficiens határozza meg az f(net) folytonos szigorúan monoton növekvő függvény meredkeségét a net = 0 helyen. A folytonos függvény határa λ → ∞-nél az f(net) függvénnyel definiált sgn(net)-té válik. (Retter, 1998) f(net)

f(net) 1

1 λ=2

λ=7

-3

-2

-1

0

1

λ=1

2

λ=2

λ=7

net

3

λ=1

net

-3

-2

-1

0

1

2

3

-1

82. ábra:

Neuron aktivizációs függvények: bipoláris folytonos szigmoid és unipoláris folytonos szigmoid Forrás: saját szerkesztés

Az ily módon felrajzolt és definiált aktivizációs függvényeket bipoláris folytonos és bipoláris bináris függvényeknek is nevezik (Retter, 1998, Kasabov, 1998). A bipoláris megnevezés azt jelöli, hogy a neuronok negatív és pozitív választ is produkálnak. Fenti bipoláris függvények eltolásával és léptékezésével nyerhetőek az unipoláris folytonos, és az unipoláris bináris függvények, úgymint:

166

(12) unipoláris lágy limitáló (szigmoid) és az (13) unipoláris kemény limitáló függvény, mely a diszkrét neuronokat jellemzi. A szigmoid aktivizációs függvények népszerűségét annak köszönhetik, hogy monotonok és korlátosak, egyszerű deriválni őket, és nemlineárisak (net ∊ ℝ, f(net) ∊ (-1;1)) (Retter, 1998)

b) McCulloch-Pitts neuron A McCulloch-Pitts neuron tekintik az első neuronnak (Kolmogorov, 1998, Retter, 1998), egyszerűbb az általános neuronnál, mert csak bipoláris jeleket használ. Elsősorban logikai számításokra alkalmas, de mivel nyitott hurkú, azaz nincs mechanizmus arra, hogy az aktuális és a kívánt kimeneteket összevesse, nem képes súlymódosítására, azáltal tanulni sem tud (egy későbbi módosulata viszont képessé teszi tanulásra). A kimenetet egy kemény limitáló T küszöbfüggvény határozza meg: (14) Ez azt jelenti, hogy a gerjesztő bemenetekhez wi=1, a gátló bemenetekhez a wi=-1 súlyok tartoznak.

83. ábra:

ÉS és VAGY logikai függvények leképzése McCulloch-Pitts neuronokkal Forrás: saját szerkesztés

A McCulloch-Pitts neuronon használata igen széleskörű, nemcsak a kommunikációban, gyógyászatban szabályozási rendszerekben vagy radarokban használjak. Bármilyen feladatot képesek kezelni az ilyen neuronokból álló rendszerek, amiket egy számítógép processzora meg tud oldani, de nagyságrendekkel egyszerűbb struktúrában (Marsalli, 2006).

c) Diszkét és folytonos perceptron A McCulloch-Pitts neuron egy fontos kiterjesztését Rosenblattnak köszönhetjük, aki felismerte a visszacsatolás szükségességét, létrehozva a felügyelt tanulás perceptronját. Ha az általános mesterséges neuron modelljének aktivizációs függvénye az 5. ábra képlete szerint bipoláris bináris (kemény limitáló alapú), akkor az így nyert neuront diszkrét vagy Rosenblatt perceptronnak nevezzük 167

84. ábra:

Diszkrét és folytonos perceptron Forrás: saját szerkesztés

d) A rétegek száma A neurális hálókban a feldolgozóelemek funkcionális csoportokba rendeződnek, mely csoportok rétegeket képeznek. Külön réteg tartozik az adatbevitelhez (beviteli réteg), melyek fogadják a bemeneti vektorokat, elosztják és továbbítják összetevőit a következő réteg kapcsolt neuronjai felé, valamint külön réteg tartozik az eredmények megjelenítéséhez (kiviteli réteg), a kimeneti vektorok tárolásához.

85. ábra:

Többrétegű és egyrétegű40 neurális hálók Forrás: saját szerkesztés

Ezeken kívül a háló rendelkezhet több közbülső (rejtett) réteggel is, mely neuronjainak nincs közvetlen kapcsolata a rendszeren kívüli semmivel: az input adatok, valamint a tudás implicit ábrázolására szolgálnak. (Borgulya, 1998)

e) Rétegek közti kapcsolatok Rétegek közötti kapcsolatok alapján történő csoportosítás esetében három hálózattípust különíthetünk el. Beszélhetünk így teljes kapcsolatról, amikor két szomszédos réteg minden neuronját összekötjük egymással. Ez a típusú kapcsolatrendszer teszi lehetővé, hogy a szétosztva tárolt tudásáltalánosítási képességeket mutasson. (Borgulya, 1998) Véletlenszerűen is létrehozhatunk két szomszédos réteg elemei között kapcsolatot, ekkor az elemek egy adott részhalmaza kerül kapcsolatba két rétegben. 40

A beviteli réteget a szakirodalom nem számolja a rétegek közé (lásd pl. Borgulya, 1998, Kasabov, 1998)

168

Abban az esetben, amikor egy réteg minden neuronjához a szomszédos réteg pontosan egy eleme csatlakozik, egy-egy kapcsolatnak nevezzük. Ez a kapcsolat a neurális háló tudását lokalizálja egy-egy elemhez, ezáltal a rendszer általánosítási képessége gyenge, mindazonáltal összetartozó mintapárokat könnyen fel tud ismerni. (Borgulya, 1998)

86. ábra:

Teljes, véletlenszerű és egy-egy típusú neurális hálózatok Forrás: saját szerkesztés

A rétegek között természetesen többféle kapcsolat, esetleg ezek kombinációi is előfordulhatnak. Több rétegből álló struktúrákban lehetséges az is, hogy nem csupán két szomszédos réteg neuronjai között vannak kapcsolatok, de távolabbi, más rétegek neuronjaival is összeköttetésbe kerülnek az adott réteg elemi.

f) Rétegen belüli kapcsolatok Tudástárolásra nem csak a rétegek közötti kapcsolatok súlyszámai alkalmasak, de a rétegen belüli kapcsolatok is felhasználhatók. A legtöbb esetben nincs kapcsolat egy adott réteg neuronjai között, de néhány összetett rendszerben előfordulhatnak ilyen laterális kapcsolatok. Két ilyen esetet különböztet meg a szakirodalom. Az első, amikor a rétegen belüli neuronok részben vagy egészében, közvetve vagy közvetlenül össze vannak kötve egymással. A kapcsolat célja itt nem más, mint az egyes feldolgozóelemek közös működésének segítése. Ha a megelőző rétegből input adatokat kapnak, akkor csak az új aktivitási állapotok rögzítése után adnak output jelet a következő rétegnek. A modell fontosabb speciális esetei az Elman, a Jordan és a Hopfield háló. (Cruse, 2006)

87. ábra:

Recurrent és on-center/off-surround típusú neurális hálók Forrás: saját szerkesztés

169

On center/off-surround kapcsolat esetében az adott réteg elemei mind saját magukkal, mind pedig a réteg többi tagjával összeköttetésben vannak. A kapcsolatok serkentők, amennyiben azok abba a neuronba érkeznek, amelyből kiindultak (súlyszámuk ekkor pozitív), illetve lehetnek gátlóak, ha más neuronokba érkeznek (ekkor negatív előjelűek a súlyok). (Nigrin, 1993).

g) Az információfeldolgozás iránya A működési fázis alatti információáramlás iránya szerint 41 a neurális hálózatok két főcsoportját különíthetjük el: előre- és visszacsatolásos topológiákat különböztetünk meg. A visszacsatolt hálózatok két fő csoportját különbözteti meg a szakirodalom. Beszélhetünk globális visszacsatolásról, amikor a hálózat kimenetelét visszacsatoljál a bementre, illetve lokális visszacsatolásról, melynek három fajtája lehetséges. Elemi visszacsatolásról beszélünk, ha egy neuron kimenete közvetlenül vissza van csatolva saját bemenetére. Intralaterális visszacsatolás esetében egy réteg neuronjainak kimenete ugyanazon réteg neuronjainak bemenetére van visszacsatolva. Interlaterális visszacsatolásnál egy réteg neuronjainak kimenetelei egy megelőző réteg neuronjainak bemeneteleire vannak visszacsatolva.

88. ábra:

Visszacsatolás nélküli (feedforward), vagy előrecsatolt neurális hálók shortcuttal és anélkül Forrás: saját szerkesztés

41

A tréning fázisban ellentétes irányú információáramlás is megjelenhet (Retter, 1996)

170

89. ábra:

Visszacsatolásos neurális hálók (feedback) globális visszacsatolással, elemi visszacsatolással, intralaterális és interlaterális visszacsatolással Forrás: saját szerkesztés

A visszacsatolásos hálózatok a legtöbb műveletet tekintve hatékonyabbnak bizonyulnak, mint az előrecsatolt hálózatok (lásd pl. Retter, 2006; Kasabov, 2006; Kosko, 1992), mivel mind időben, mind térben képesek mintázatok felismerésére, visszahívására. Viszont ezen hálózatok viselkedése meglehetősen bonyolultabb és összetettebb, mint az előrecsatoltaké: míg az előrecsatolt hálózatnál egy bemeneti minta leképzése kimeneti mintává visszacsatolás nélküli és prompt (azonnal megvalósul, mivel a hálózat nem tartalmaz időkésleltetést x-o transzformáció között), addig a visszacsatolt hálózat kimenete az idő függvénye. Adott x-o transzformáció esetében a hálózat válasza: a) konvergálhat egy kimenethez, b) ingadozhat egy kimenet körül, c) esetleg követhet kaotikus mintát.

h) Előrecsatolt hálózatok Tekintsük az alábbi elemi egyréteges előrecsatolt neurális hálózatot, mely m darab neuronból áll, n darab bemenetet fogad, és az m darab neuronjának megfelelően ugyanennyi kimenettel rendelkezik.

90. ábra:

Előrecsatolt hálózat váza Forrás: saját szerkesztés

171

A kimeneti és bemeneti vektorok ekképpen alakulnak: , ahol i = 1, 2, ..., m, illetve

, ahol j = 1, 2, ..., n (15)

Így a hálót az x bemeneti és az o kimeneti vektorokkal jellemezhetjük, és egyértelműen leírhatjuk dimenziójú W súlymátrixszal, melynek oszlopai az egyes bemeneti kapcsoktól a neuronokig vezető m dimenziós súlyvektorokból állnak. Ily módon a súlyok első indexe jelöli a cél neuront, második indexe a forrás neuront (ez esetben a bemenetet): azaz wij súly a j-edik bemenetet köti össze az i-edik neuronnal.

(16)

A hálózat minden egyes m neuronja egy erőteljesen nemlineáris leképzést végez el, mely az iedik neuron (17) nettó értékével az f aktivizációs függvény a neuron kimenetét képezi ,

(18)

ahol a wi súlyvektor az i-edik neuron felé vezető súlyokat tartalmazza (vagyis W súlymátrix i-edik sorát), és defininíciója (19) Az egyes oi kimenetek nettó értékeit tehát a súlymátrix i-edik sorának és a bemeneti vektornak a skaláris szorzata adja. A neurális hálózat adaptív elemeit a W súlymátrix tartalmazza, így a lehetséges W mátrixok halmaza meghatározza az adott hálózat összes lehetséges információfeldolgozó konfigurációját. Ha tehát az általunk előállítani kívánt információfeldolgozási folyamatot ezzel a hálózattal kívánjuk realizálni, akkor a kívánt neurális hálózatot a megfelelő W mátrix megtalálásával lehet megvalósítani. (Retter, 2006)

i) Neurális hálózatok tanulása A neurális hálózatok legfontosabb tulajdonsága tanulási képességük: környezetükből tanulni tudnak, tanulással javítják képességeiket. Retter (2006) szerint az általános tanulási problémát fel lehet fogni olyan hálózati struktúrának és paraméterek keresésének, melyek révén a hálózat a kívánt képesség vagy feladat minél hatékonyabb teljesítésére képes, azaz a hálózat a kívánt módon viselkedjen és változó környezetben ahhoz adaptálódjon.

172

A neurális hálózat tanulásának definiálása meglehetősen homogén a szakirodalomban. A definíció megalkotására az leső kísérletet Donald Hebb tette, 1949-ben, aki szinapszisok közötti kapcsolatok fontosságát hangsúlyozta a háló tanulási folyamatában. Rosenblatt 1958ban összefoglalta Hebb, McCulloch és Pitts munkáját, és a továbbfejlesztés során megalkotta az első operatív neurális hálót, az emberi látószerv analógiájára. Minsky és Papert 1969-es munkájukban publikálták a perceptronokkal végezhető műveletek határait és elméleti korlátait – leginkább a geometria tekintetében. Ez lehetővé tette a tanulási szabályok kiterjesztését, egyre több új módszer született a neurális hálózatok tanítására. Amari 1977-ben, Hopfield pedig 1982-ben írta le kapcsolatokon alapuló modelljeit, melyek az asszociatív memorizáláson alapultak. Több szerző is leírta a backpropagation tanulási koncepciót és a többréteges percepron modelleket (Rumelhart et al. 1986; Werbos, 1990; Amari, 1967), Carpenter és Grossberg 1987-ben publikálták az adaptív rezonancia modellt, Kohonen pedig 1982-re fejlesztette ki önszervező térképét. 1988-ban Kosko leírta a kétirányú asszociatív memóriát, 1989-ben Taylor és Mannion, illetve Aleksander pedig megalkották a radiális bázisfüggvényt. 1990-ben Yamakawa, 1993-ban módosításokkal Furuhashi megalkotják a fuzzy neuronokat, utat adva ezzel a neurális hálók és a fuzzy rendszerek kombinációjának. A fent említett mérvadó szakirodalmak alapján egy neurális rendszer tanulásán azt a folyamatot értjük, mely arra kényszerít egy hálózatot, hogy súlyait és/vagy felépítését oly módon változtatja, hogy egy specifikus bemeneti mintához (vektorhoz) egy partikuláris kimenetet prudukáljon (Retter, 2006). Tanulás alatt tehát annak a leképezésnek a módosítását értjük, mely a bemeneti vektorokat kimenetekké alakítja, ezáltal elérhetővé válik a leképzés javulása. A tanulás többféle elv alapján történhet, melyeket Zahedi (1993) és Zell (1994) az alábbiak szerint foglaltak össze:     

Új kapcsolatok kialakításával vagy meglévők törlésével A kapcsolatok erősségének, a súlyok módosításával Az aktivizációs függvények küszöbértékeinek módosításával A feldolgozóelem jellemző függvényeinek módosításával Új feldolgozóelemek beiktatásával, vagy régiek törlésével.

A tanulás célja alapján a tanulás lehet asszociatív, vagy felfedező (Kosko 1987, Retter 2006, Borgulya 1998). Asszociatív esetében a háló feladata hogy adott inputmintákhoz meghatározott output mintákat rendeljen, oly módon, hogy a tanulás során a háló súlyainak változtatásával az input-output minta közötti helyes hozzárendelés kialakuljon. Sikeres tanulás esetén nemcsak a tréninghalmaz inputmintáit fogja a helyes outputhoz rendelni, de a hibás, zajos inputminták esetén is helyes output mintára fog asszociálni. A felfedező tanulás esetében a háló az inputmintákat tulajdonságaik alapján kategóriákba sorolja, és automatikusan szabályszerűségeket ismer fel.

173

A rendelkezése álló tréningminták alapján beszélhetünk felügyelt és felügyelet nélküli tanulásról (Retter 2006, Kasabov 1998). Felügyelt tanulásnál a tréning minden lépésében ellenőrizhető, hogy a kívánt eredményt állítja-e elő a háló. Így a tréning halmaznak nemcsak az input, de a hozzá tartozó output mintákat is tartalmaznia kell. Így a rendszer egy adott lépésben a szükséges súlykorrekciót az aktuális és a kívánt outputként várt értékek különbségének minimalizálásával határozza meg. A felügyelet nélküli tanulásnál nincsenek partikuláris outputok. A háló önállóan fedez fel összefüggéseket laterális kapcsolatok súlyozásával. Az alapvető alkalmazási feladatok tanulási módja szerint is csoportosíthatjuk a neurális hálókat (Borgulya 1998). Autóasszociáció esetén a háló megtanulja, hogyan asszociáljon csupán az inputmintákkal. Mintaasszociáció esetében a háló egy adott inputmintával asszociál egy adott outputmintára. Osztályozás esetén a háló megtanulja, hogy hogyan rendelje össze az input mintákat a megfelelő osztályokkal. A tanulás után így a további inputminták osztályaira helyesen fog asszociálni. Osztályfelismerés esetén a háló a tanulás során felismeri az inputok lényeges jellemzőit, rejtett összetevőit, látens struktúráit, és ezek alapján osztályokat alakít ki. A legáltalánosabban használt tanulási szabály a folytonos perceptron, vagy delta szabály. Itt a cél a négyzetes hibát a hibafelület aktuális pontjában a negatív gradiens irányába csökkenteni a súlyok megfelelő változtatásával. A Hebb-szabály gondolata biológiai eredetű. Alapváltozatában tiszta előrecsatolt nem felügyelt tanulást reprezentál. A versengő, vagy a győztes mindent elvisz tanulás széleskörűen használt felügyelet nélküli tanulás, klaszterezésre, osztályozási feladatokra.

174

2. Fuzzy rendszerek a) Fuzzy halmazok A klasszikus éles halmazok karakterisztikus függvényei két értéket vehetnek fel, aszerint, hogy az elem tagja-e a halmaznak, vagy nem. Ezzel szemben a fuzzy halmazok elemeinek hozzátartozása a halmazhoz változó mértékű, amit egy folytonos tagsági függvény (tehát nem karakterisztikus) jellemez a teljes tagság és a nem tagság között – beleértve a két szélsőértéket is. Ennek megfelelően a A karakterisztikus függvény kétértékű értékkészletét a A(x) tagsági függvénynél kiterjesztjük valamennyi 0 és 1 közötti valós számra, beleértve a 0-t és az 1-et is. A A(x) függvényértékek az adott halmazhoz való hozzátartozás mértékét jelölik: minél nagyobb a függvényérték, annál nagyobb a hozzátartozás a halmazhoz. Ezek alapján adódik a definíció, melyet először Zadeh fogalmazott meg 1965-ben: Definíció: Legyen X az x elemek egy (mindig klasszikus) alaphalmaza, A(x) pedig legyen az X alaphalmaznak egy a [0;1] egységintervallumban értelmezett (mindig klasszikus) függvénye a valós tengely mentén A(x): X → [0;1] (20) Fenti összefüggés a A(x): X → {0;1} egyenlet általánosítása, azaz áttérés a {0;1} számpárról a [0;1] intervallumban lévő valamennyi számra. Ekkor az [x; A(x)] párok alábbi összességét





(21)

egy fuzzy (életlen) halmaznak nevezzük X-en (R a valós számok halmaza). az A alaphalmaz minden eleme értékelést nyer.

42

A definícióval

b) Fuzzy rendszerek Egy fuzzy rendszer többnyire négy komponensből áll. Ezek a fuzzy szabálybázis, a fuzzy inferencia gép, a fuzzyfikáló és a defuzzyfikáló interface. 43 fuzzy szabályozó fuzzy szabálybázis Nem fuzzy hiba

fuzzyfikáló interface

fuzzy inferencia gép

91. ábra:

defuzzyfikáló interface

Nem fuzzy kimenet

szabályozott folyamat

Fuzzy szabályozás felépítése Forrás: Retter 2006

42

A definíció Zadeh 1965 mellett megtalálható Kasabov 1998-ban, Retter 2006-ban és Retter 2007-ben is. Mivel a fuzzy rendszerekben a bemeneteket és a kimeneteket egyaránt numerikus adatként tárolják, így a bemeneteket fuzzyvá kell alakítani (fuzzyifikálni kell), a kimeneteket pedig fuzzyból numerikussá kell alakítani (defuzzyfikálni kell). 43

175

A fuzzy rendszerek három területen lépik túl a klasszikus módszereket. Képesek a HAAKKOR szabályok használatára, így közvetlenül fel tudják használni a szakértői tudást. Képesek univerzális approximálásra, azaz bármilyen valós folytonos függvényt tetszőleges pontossággal képes közelíteni44. A harmadik kitüntetett tulajdonsága a bizonytalan adatok felhasználásának és modellbe illesztésének képessége. A fuzzy rendszereknek három alaptípusa különböztethető meg. Az első eset, amikor tiszta fuzzy rendszerről beszélünk. Ekkor a modellnek fuzzy bemenetei és kimenetei vannak, a fuzzy inferencia gép a fuzzy HA-AKKOR szabályokat kombinálja egy leképzéssé az XRn bemeneti és az YR kimeneti tér között. A második típus a defuzzyfikálás nélküli fuzzy rendszer, amikor a bemenetek fuzzyfikálásra kerülnek, de az AKKOR kimeneteknél a természetes szavak, azaz a kimeneti fuzzy tagsági függvények helyett egyszerű matematikai formulákra tér át, majd súlyozott átlagot képez (ilyen a Takagi-Sugeno rendszer). A harmadik típus esetén fuzzyfikált inputtal és defuzzyfikált outputtal rendelkezik a rendszer. Ez az egyes szabályok kimeneteinek numerikus értékeit inverzióval nyeri, majd ezeket súlyozottan összegzi (ilyen a Tsukamato rendszer).

c) Fuzzy propozíciók és implikációk Egy fuzzy változó specifikus értékelését fuzzy propozíciónak nevezzük, mely feltétel és következmény propozíciókat tartalmaz. Általános formában: HA AKKOR Ezek a propozíciók lehetnek egyszerűek vagy összetettek, utóbbi esetben logikai műveletek kötik össze a propozíciókat, mint az ÉS (metszet), vagy VAGY (egyesítés). A fuzzy következtető szabály – a fuzzy implikációs művelet a fuzzy lingvisztikai leírás eszköze, csakúgy, mint ahogy az a modus ponens esetében látható volt. Definíció: A fuzzy szabály egy HA X = A AKKOR Y = B formában felírt fuzzy-implikáció, ahol X és Y nyelvi változók

d) Fuzzy tagsági modifikátorok A fuzzy halmazelmélet két nevezetes, gyakran használt művelete a tagsági függvények módosítására használt egyváltozós leképzések – egyetlen tagsági függvényre alkalmazott műveletek. 

44

Koncentráció: ha fuzzy halmazokat koncentrálunk, tagsági függvényeik relatíve kisebb értékeket vesznek fel, azaz a tagsági függvény a nagy tagsági értékek körül erőteljesebben koncentrálódik. Fuzzy halmaza:

Ez a tagsági függvények átlapoltságából következik.

176

(22) 

Dilatáció: a koncentrációval ellentétes hatása van, azaz a tagsági függvény a nagy tagsági értékek körül erőteljesebben szóródik. Fuzzy halmaza: (23)

Az alábbi ábra egy példát szemléltet, ahol vastag tagsági függvénnyel jelöli azt a függvényt, mely a kettő körüli szóródás értékeit tartalmazza. Ilyen formán nevezhetjük ezt „közel kettő‖ tagsági függvénynek. Ha módosítjuk a függvényértékeket és azok – hatványozással – rendre közelebb kerülnek a kettőhöz, akkor koncentrálást követünk el, ellenkező esetben – gyökvonással – dilatációt. Így adódik a következő szabály: a nyelvi koncentrációk (erősítések) numerikus dilatációt, míg a nyelvi gyengítések numerikus koncentrációt eredményeznek.

„mérsékelten közel kettő‖ (diltáció)

tagság 1

„közel kettő‖ „nagyon közel kettő‖ (koncentráció)

0

1

2

92. ábra:

3

4

Tagsági függvény modifikátorok Forrás: saját szerkesztés

0

177

3. A kutatás folyamata A következő oldalon.

178

Releváns szakirodalom áttekintése

Innovációmenedzsment

Neurális hálók

Fuzzy rendszerek

Bemeneti (xi) és kimeneti (yi) változók meghatározása, i=1,…,n

Hibrid modellezés lehetőségei, előnyök, hátrányok

Kérdőív szerkesztése Adatgyűjtés

Felmérés megszervezése Adatbázisok létrehozása

Becslési eljárás és becslésiparaméterek kiválasztása

II. TRM

III. ZAJ

Bemeneti és kimeneti változók, tréningadatok kiválogatása

Adatok normalizálása

Input vektorok érzékenységvizsgálata

A megmaradt n db (xi,yi) pár felosztása

Korrelációs mx előállítása

A megmaradt n db (xi,yi) pár felosztása

r db osztályba participálás

r db szabály

CHD nc ellenőrzőmin

Előfeltételek tesztelése

nt+nc=n

n dimenziós bemeneti tér felosztása r részre

TRD nt tréningmin.

Parciális korrelációk

Kapcsolatok képzése

TRD nt tréningminta

Parciális korrelációk

Súlyok és aktivizációs fokok meghatározása Kapcsolatok és változók szignifikancia elemzése

Tanulási ráta, momentumok, kilépési feltételek meghatározása Szabályok következményrészeinek meghatározása

Megerősítés

A korábban verifikált NFR struktúrájának átvétele

Tréning zajos környezetben

Szignifikáns modell előálltása

Verifikáció

SSE

Input jelek kummulálása: szabály alapú következtetés

Eredmények

Eredmények összevetése teljesítményparaméterekkel

Következtetések

179

SSE

Végső eredő kimenet (zaj)

ellenőrzés

Végső eredő kimenet

Zajgenerálás

általánosítás

Visszahívás

nt+nc=n

Robusztusság tesztelés

Szabályrendszer tisztítása, visszaterjesztéses eliminációval

Verifikáció

CHD nc ellenőrzőm.

(tanítás és) működtetés

tagsági fgv-ek meghatározása 1. kontrol A háló nem tanul / nem memorizál

Normalizálás

I. NFR

TRD nt tréningminta

2. kontrol A háló nem tanul / nem memorizál

Input-output vektorok generálása

tervezés

3. kontrol A háló nem tanul / nem memorizál

Operacionalizálás

4. A mintában szereplő vállalatok Abo Mill Malomipari Zrt Agrikon Kabin és Agrártechnika Müvek Kft Alföldi Nyomda Zrt ARRK Hungary Műanyagfeldolgozó Kft Balluff-Elektronika Villamossági és Elektronikai Term Gyártó és Forgalmazó Kft Borsodchem Zrt Budapesti Erőmű ZRt. Caola-Alfa Kozmetikai Zrt. Carrier Magyarország Hütőberendezéseket Forgalmazó és Gyártó Kft Ceres Sütőipari Zrt Chinoin Gyógyszer-És Vegyészeti Termékek Gyára Zrt Coca-Cola Hbc Magyarország Kft Coloplast Hungary Gyártó Kft Continental Dohányipari Zrt. Csaba Metál zrt. Danone Tejtermék Gyártó és Forgalmazo Kft Debreceni Csoport Húsipari Kft. Dkg-East Olaj- és Gázipari Berendezéseket Gyártó Zrt Dunapack Papír és Csomagolóanyag Zrt Emerson Process Management Kft Energotest Kft. Epcos Elektronikai Alkatrész Kft Fag Magyarország Ipari Kft Ferrobeton Dunaújvárosi Beton- és Vasbetonelem-Gyártó Zrt Fornetti Fagyasztott Pékáru-Termelő és Kereskedelmi Kft Gallicoop Pulykafeldolgozó Zrt Ganz Engineering és Energetikai Gépgyártó Kft Ganz Mérögyár Kft General Electric Hungary Ipari és Kereskedelmi Zrt General Motors Powertrain-Magyarország Autóipari Kft Guardian Orosháza Üvegipari Kft Györi Keksz Kft Henkel Magyarország Termelési és Kereskedelmi Kft Holcim Hungária Cementipari Zrt Ibm Data Storage Systems Információtechnológiai Kft Imerys Magyarország Tűzállóanyaggyártó Kft ISD Dunaferr Zrt. Acélmű ISD Dunaferr Zrt. Hideghengermű ISD Dunaferr Zrt. Karbantartás ISD Dunaferr Zrt. Meleghengermű ISD Dunaferr Zrt. Műszaki Fejlesztési Beruházási Igazgatóság

180

Jabil Circuit Magyarország Szerződéses Gyártó Kft Kecskeméti Konzervgyártó és Kereskedelmi Kft Knorr-Bremse Vasúti Jármű Rendszerek Hungária Kft Kometa 99 Élelmiszeripari Zrt König Kft Le Bélier Magyarország Formaöntöde Zrt Legrand Magyarország Villamossági Rendszerek Zrt Lighttech Lámpatechnologiai Kft Linamar Hungary Autóipari és Gépgyártó Nyrt Mátrai Erőmű ZRt. Modine Hungaria Gepjarmurechnikai Kft Mol Magyar Olaj- és Gázipari Nyrt Motim Kádkő Gyártó és Értékesítő Kft NCT Kft Nemak Győr Alumíniumöntöde Kft Ni Hungary Software és Hardware Gyártó Kft Nitrogénművek Vegyipari Zrt Nokia Komárom Kft Oam Ozdi Acelmuvek Kft Pannon GSM Pannunion Csomagolóanyag Nyrt Pápai Hús 1913 Kft. Pápai Hús Élelmiszeripari Feldolgozó Zrt Pemü Műanyagipari Zrt Pénzjegynyomda Zrt Phoenix Mecano Kecskemét Termelő és Kereskedelmi Kft Ples Járműalkatrészgyártó, Szolgáltató és Kereskedelmi Zrt Rába Futómű Gyártó és Kereskedelmi Kft Rába Járműipari Alkatrészgyártó Kft Rauch Hungária Gyümölcsfeldolgozó és Kereskedelmi Kft Remy Automotive Hungary Autóvillamossági Felszereléseket Gyártó Kft Robert Bosch Energy And Body Systems Gépjárműelektromossági Alkatrész Gyártó és Forgalmazó Kft Robert Bosch Power Tools Kft Ruukki Tisza Gépipari Tervező és Gyártó Zrt Saia-Burgess Ózd Elektromechanikai Termékek Kft Sanmina-Sci Magyarország Elektronikai Gyártó Kft Seton Hungary Feldolgozó Kft Sews Magyarország Kábel Kft Siemens Erőműtechnika Kft Sony Hungária Értékesitö és Szolgáltato Kft STI GROUP Sti Petőfi Nyomda Kft

181

Summit D&V Kft. Suoftec Könnyüfémtermék Gyártó és Forgalmazo Kft Sw Umwelttechnik Magyarország Építőelemgyár Kft Tiszai Vegyi Kombinát Nyrt Toolex Fémfeldolgozó Kft Veolia Víz Zrt. Videoton Elektro-Plast Ipari és Szolgáltató Kft Villeroy & Boch Magyarország Kft Visteon Hungary Termelo Es Ertekesito Kft Wienerberger Téglaipari Zrt Zenon Europe Termelő és Szolgáltató Kft Zf Lenksysteme Hungária Gépjárműalkatrész-Gyártó Kft Zollner Elektronik Gyártó és Szolgáltató Kft A minta ezeken kívül tartalmaz öt olyan vállalatot, akik nem járultak hozzá nevük közléséhez.

182

5. Mintavételhez használt kérdőív Kérdőív Kása Richárd "Neurális fuzzy hibrid rendszerek közgazdaságtani modellezésben - Innovációs potenciál becslés" című doktori értekezéséhez Kérdező neve: Cég főtevékenysége: Megkérdezés ideje: Cég székhelye (megye): Cég neve: Alapítás éve: Válaszadó neve: Foglalkoztatottak száma: Válaszadó beosztása: Kérdőív sorszáma: Válaszadó elérhetősége:

Mennyire ért egyet saját cégére vonatkozóan az alábbi állításokkal? Osztályozza őket 1-től 6-tig! (1: egyáltalán nem, 6: teljes mértékben) Szűrőkérdések Rendszeresen folytatunk K+F/innovációs tevékenységet. Vállalatom jellemzően beszállító vállalat. Vállalatom termelésintenzív vállalat. Vállalatom kutatásintenzív vállalat.

akc1 tech6 tech7 tech8

A K+F (innovációs folyamatokon) dolgozókra vonatkozóan A munkahelyi környezet kreativitásra ösztönzi a dolgozókat. A versenytarsokhoz képest nálunk magasabbak az átlagjövedelmek. A dolgozók elkötelezettek az új megoldások, eljárások keresésében. Könnyen tudnak alkalmazkodni a szervezetben/folyamatokban bekövetkezett változásokhoz. Szakembereink átlagéletkora alacsony. A dolgozók jó problémamegoldó képességgel rendelkeznek. Gyakori a közös ötletelés, brainstorming. A dolgozók jól tudnak azonosulni a feladataikkal. A dolgozók nagyfokú kreativitással rendelkeznek. A dolgozók képzettek és tapasztaltak.

mot1 mot2 mot3 mot4 szoc6 adap1 adap2 adap3 erf4 erf3

A szervezetre vonatkozóan Szervezetünkben jellemző a jól működő csoportmunka, a munkát a feladat arányában osztjuk meg. Szervezetünkben kialakult az innovációs kultúra, mindenki tisztában van az innovációk fontosságával. Szervezetünkben jelen van a versenyszellem. Hatékonyan működik a vállalaton belüli kommunkikáció. A speciális szaktudású munkatársak képesek megfogalmazni speciális tudásukat, és új kollégákat ―betanítani‖. Cégem rendelkezik korrekt, megalapozott hosszútávú vállalati stratégiával. Cégem rendelkezik korrekt, megalapozott piacfejlesztési stratégiával. Cégem rendelkezik korrekt, megalapozott termékfejlesztési stratégiával. Cégem rendelkezik korrekt, megalapozott innovációs stratégiával. A K+F/innovációs folyamatokon dolgozók jól ismerik e stratégiákat.

183

szoc1 szoc2 szoc3 szoc4 szoc5 stra1 stra2 stra3 stra4 stra5

A K+F/innovációs folyamatokon dolgozók jól tudnak azonosulni e stratégiákkal. Ezen stratégiák jól illeszkednek egymáshoz, illetve a vállalati küldetéshez. A vállalati információs rendszer által nyújtott információ az üzleti folyamat szempontjából lényeges, korrekt, konzisztens, melyet megfelelő időpontban és minőségben nyújt a rendszer. A rendszer által nyújtott információ az erőforrások hatékony és nem pazarló felhasználásával keletkezik. Rendszeresen figyeljük a legújabb IT trendeket. Kontrolling rendszerünk jól működik, rendszeres a visszacsatolás. Vállalatunk hatékony és hatásos marketinget folytat. Jellemzően azt gyártunk, amit a piac igényel Vállalatom hozzáadott érték termelése kimagasló az iparágban. A vállalat vezetői elkötelezettek az új megoldások keresésében, alkalmazásában. A vállalat versenyképesebb versenytársainál.

stra6 stra7 inf1 inf2 inf4 inf3 inf6 inf7erf5 ered6 ered7

Információszerzésre vonatkozóan Innovációs célból együttműködünk vállalatcsoporton belüli vállalattal. Innovációs célból együttműködünk szállítókkal. Innovációs célból együttműködünk vevőkkel. Innovációs célból együttműködünk versenytársakkal. Innovációs célból együttműködünk külső szakértőkkel, kutatóhelyekkel. Innovációs célból együttműködünk egyetemekkel. Jellemző, hogy kiszervezünk fejlesztési, kutatási, szervezési feladatokat. Rendszeresen részt veszünk szakmai kiállításokon. Rendszeresen részt veszünk szakmai konferenciákon. Rendszeresen figyeljük az újonnan bejegyzett releváns szabadalmakat. A K+F részleg rendszeresen igénybe vesz fizetős információforrásokat (szakkönyvek, szakfolyóiratok, jelentések, adatbázisok, …). A főfolyamatokban alkalmazott technológiák korszerűek, megfelelnek a kor kihívásainak. A főfolyamatokban alkalmazott technológiák nem elterjedtek, csupán néhány vállalat alkalmazza az iparágban. A főfolyamatokban alkalmazott technológiák hatékonyak. Rendszeresen figyeljük az új technológiák megjelenését, alkalmazhatóságát. Keresletteremtő innovációs stratégiát folytatunk. Könnyedén tudunk alkalmazkodni a technológiai változásokhoz, az újonnan megjelenő technológiákat gyorsan adaptáljuk.

dif1 dif2 dif3 dif4 dif5 dif6 dif7 dif8 dif9 dif10 inf5 tech1 tech2 tech3 tech4 tech5 tech6

Az innovációkra vonatkozóan Szélesebb termékskála kialakítása érdekében hajtunk végre innovációkat. Korszerűbb termékek és a minőségük javítása érdekében hajtunk végre innovációkat. Korszerűbb és hatékonyabb eljárások bevezetése érdekében hajtunk végre innovációkat. Új piacok meghódítása érdekében hajtunk végre innovációkat. Piaci részesedésünk növelése érdekében hajtunk végre innovációkat. Nagyobb termelési rugalmasság elérése érdekében hajtunk végre innovációkat. A munkabiztonság javítása érdekében hajtunk végre innovációkat.

184

akc2 akc3 akc4 akc5 akc6 akc7 akc8

Fajlagos bérköltség csökkentése érdekében hajtunk végre innovációkat. Fajlagos anyagköltés érdekében hajtunk végre innovációkat. Szabályoknak való megfelelés, sztenderdek teljesítése érdekében hajtunk végre innovációkat. A létrehozott szabadalmak, know-how-k és licencek piacra kerültek.

akc9 akc10 akc11 ered4

Mennyiségi változók Nagyságrendileg mekkora volt cége előző évi árbevétele? Nagyságrendileg mennyit költött cége K+F-re az előző évben? Az elmúlt évben a céghez fűződő tudományos publikációk hozzávetőleges száma (db): Az elmúlt évben a céghez fűződő védett szabadalmak száma (db): Az elmúlt évben a céghez fűződő védett know-how/licencek hozzávetőleges száma (db): Az elmúlt évben bevezetett vállalati újítások hozzávetőleges száma (db):

185

erf1 erf2 ered1 ered2 ered3 ered5

6. Diszkrét függő változós neurofuzzy modell innovációs potenciál becslésére - kiegészítő adatok a) A rendszer tagsági függvényei

186

187

188

b) Rejtett rétegek összetétele

189

190

191

192

193

194

c) A rendszer által generált szabályok Stakeholder együttműködés ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS

Almodell 1

Almodell 2

Szubjektív eredmények ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS

Külső információs infrastruktúra ALACSONY MAGAS

Innovációs potenciál MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY

Innovációs potenciál

Megbízhatósági szint

MAGAS MAGAS

Almodell

Szakértők kora

Push technológia

Pull Technológia

3

ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS

ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY KÖZEPES KÖZEPES KÖZEPES KÖZEPES MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS

ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS

195

Megbízhatósági szint 1,000 1,000 1,000 1,000

1,000 0,860 Innovációs potenciál ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY ALACSONY ALACSONY

Megbízhatósági szint 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000

Almodell

Stratégia

4

ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS

Technológia korszerűség ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS

Külső együttműködés ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS

Almodell

Motiváció

Szakértők kora

5

ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY KÖZEPES KÖZEPES KÖZEPES KÖZEPES KÖZEPES MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS

ALACSONY KÖZEPES2 KÖZEPES3 KÖZEPES4 MAGAS ALACSONY KÖZEPES2 KÖZEPES3 KÖZEPES4 MAGAS ALACSONY KÖZEPES2 KÖZEPES3 KÖZEPES4 MAGAS

Almodell

Immateriális erőforrások

6

ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS MAGAS

Belső információs infrastruktúra ALACSONY KÖZEPES MAGAS ALACSONY KÖZEPES MAGAS

196

Innovációs potenciál MAGAS ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS MAGAS ALACSONY ALACSONY

Megbízhatósági szint 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000

Innovációs potenciál MAGAS MAGAS ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS ALACSONY ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY

Megbízhatósági szint 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 0,770 1,000 1,000 1,000 0,650 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000

Innovációs potenciál

Megbízhatósági szint

ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS ALACSONY ALACSONY

1,000 1,000 1,000 1,000 0,810 1,000

Almodell

Kultúra

Technológia korszerűség

Stakeholder együttműködés

7

ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS

ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS

ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS

Almodell

8

Külső együttműködés ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS MAGAS

Almodell

Kultúra

9

ALACSONY KÖZEPES MAGAS ALACSONY KÖZEPES MAGAS ALACSONY KÖZEPES MAGAS

Belső információs infrastruktúra ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS

Innovációs potenciál

Megbízhatósági szint

ALACSONY ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS MAGAS MAGAS

Szubjektív eredmények ALACSONY KÖZEPES MAGAS ALACSONY KÖZEPES MAGAS

Innovációs potenciál MAGAS MAGAS ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS

Megbízhatósági szint 1,000 1,000 1,000 0,910 1,000 1,000

Szekunder információszerzés ALACSONY ALACSONY ALACSONY KÖZEPES KÖZEPES KÖZEPES MAGAS MAGAS MAGAS

Innovációs potenciál ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY ALACSONY

Megbízhatósági szint 1,000 1,000 1,000 0,970 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000

197

1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 0,780 0,990 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000

7. Diszkrét függő változós neurofuzzy modell belső nyomású innovációs potenciál becslésére - kiegészítő adatok a) A rendszer tagsági függvényei

198

199

b) Rejtett rétegek összetétele

200

201

202

203

c) A rendszer által generáltszabályok Szubjektív eredmények ALACSONY ALACSONY KÖZEPES2 KÖZEPES2 KÖZEPES3 KÖZEPES3 MAGAS MAGAS

Almodell

1

Stakeholder együttműködés ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS

Almodell

2

Belső információs infrastruktúra ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS

Immateriális erőforrások ALACSONY KÖZEPES MAGAS ALACSONY KÖZEPES MAGAS ALACSONY KÖZEPES MAGAS ALACSONY KÖZEPES MAGAS

Almodell

Technológiakorszerűség

3

ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS MAGAS

Belső nyomású innovációk MAGAS MAGAS ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS

Belső információs infrastruktúra ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS MAGAS ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS MAGAS Szubjektív eredmények ALACSONY KÖZEPES MAGAS ALACSONY KÖZEPES MAGAS

Almodell

Push technológia

Pull Technológia

4

ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS

ALACSONY ALACSONY KÖZEPES KÖZEPES MAGAS MAGAS

Belső nyomású innovációk ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY ALACSONY ALACSONY

Megbízhatósági szint 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000

Belső nyomású innovációk ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY

Megbízhatósági szint 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000

Belső nyomású innovációk ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY ALACSONY MAGAS

Megbízhatósági szint 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000

Almodell

Objektív eredmények

Belső nyomású innovációk

5

ALACSONY

MAGAS

204

Megbízhatósági szint 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000

Megbízhatósági szint 1,000

KÖZEPES

MAGAS

1,000

MAGAS

ALACSONY

1,000

Materiális erőforrások ALACSONY ALACSONY ALACSONY KÖZEPES KÖZEPES KÖZEPES MAGAS MAGAS MAGAS

Almodell

6

Almodell

7

Pull Technológia ALACSONY KÖZEPES MAGAS ALACSONY KÖZEPES MAGAS ALACSONY KÖZEPES MAGAS

Külső információs infrastruktúra ALACSONY KÖZEPES2 KÖZEPES3 KÖZEPES4 MAGAS

Belső nyomású innovációk MAGAS ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS

Belső nyomású innovációk MAGAS ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY

Almodell

Kultúra

Szakértők kora

8

ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS

ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS

205

Belső nyomású innovációk MAGAS MAGAS ALACSONY MAGAS

Megbízhatósági szint 1,000 0,770 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000

Megbízhatósági szint 1,000 0,840 1,000 1,000 1,000 Megbízhatósági szint 1,000 1,000 1,000 1,000

8. Diszkrét függő változós neurofuzzy modell piaci húzó innovációs potenciál becslésére - kiegészítő adatok a) A rendszer tagsági függvényei

206

207

b) Rejtett rétegek összetétele

208

209

210

c) A rendszer által generált szabályok Almodell

Motiváció

1

ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY KÖZEPES2 KÖZEPES2 KÖZEPES2 KÖZEPES2 KÖZEPES3 KÖZEPES3 KÖZEPES3 KÖZEPES3 MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS Almodell 2

Almodell

3

Almodell

4

Materiális erőforrások ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS

Külső információs infrastruktúra ALACSONY KÖZEPES MAGAS

Belső információs infrastruktúra ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS

Stakeholder együttműködés ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS

Külső információs infrastruktúra ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS Piaci húzó innovációk MAGAS ALACSONY MAGAS

Push technológia ALACSONY ALACSONY KÖZEPES2 KÖZEPES2 KÖZEPES3 KÖZEPES3 MAGAS MAGAS

Materiális erőforrások ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS

Piaci húzó innovációk ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS ALACSONY

ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS

211

Megbízhatósági szint 1,000 0,670 1,000

Piaci húzó innovációk MAGAS ALACSONY ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY

Szakértők kora

Megbízhatósági szint 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 0,770 1,000 1,000 0,550 1,000 1,000 0,610 1,000 1,000 0,710 1,000

Piaci húzó innovációk ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY MAGAS

Megbízhatósági szint 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000

Megbízhatósági szint 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 0,520 1,000 1,000

Almodell

5

Immateriális erőforrások ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS

Pull Technológia ALACSONY KÖZEPES2 KÖZEPES3 MAGAS ALACSONY KÖZEPES2 KÖZEPES3 MAGAS

212

Piaci húzó innovációk ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS MAGAS

Megbízhatósági szint 1,000 1,000 0,570 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000

9. Folytonos függő változós neurofuzzy modell innovációs potenciál becslésére - kiegészítő adatok a) A rendszer tagsági függvényei

213

214

b) Rejtett rétegek összetétele

215

216

c) A rendszer által generált szabályok Almodell

Stratégia

1

ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS

Almodell

2

Stakeholder együttműködés ALACSONY KÖZEPES2 KÖZEPES3 MAGAS ALACSONY KÖZEPES2 KÖZEPES3 MAGAS

Innovációs potenciál ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS MAGAS

Push Innovációs technológia potenciál ALACSONY ALACSONY MAGAS ALACSONY KÖZEPES MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY KÖZEPES ALACSONY ALACSONY KÖZEPES KÖZEPES MAGAS KÖZEPES MAGAS MAGAS MAGAS ALACSONY MAGAS Motiváció

217

Megbízhatósági szint 1,000 0,980 1,000 1,000 1,000 0,950 1,000 1,000 Megbízhatósági szint 1,000 1,000 1,000 1,000 0,940 1,000 1,000

MAGAS MAGAS Almodell 3

Almodell

4

Almodell

5

Almodell 6

MAGAS ALACSONY

Technológia Innovációs korszerűség potenciál ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS

Objektív eredmények ALACSONY KÖZEPES MAGAS ALACSONY KÖZEPES MAGAS

Külső információs infrastruktúra ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY KÖZEPES KÖZEPES KÖZEPES KÖZEPES MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS

KÖZEPES MAGAS

Immateriális erőforások ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS MAGAS Push technológia ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS

Szubjektív eredmények ALACSONY MAGAS

Megbízhatósági szint 1,000 1,000

Innovációs potenciál ALACSONY MAGAS ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY

Pull Technológia ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS Innovációs potenciál ALACSONY MAGAS

218

1,000 1,000

Megbízhatósági szint 0,750 1,000 1,000 0,770 1,000 0,530

Innovációs potenciál ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY Megbízhatósági szint 1,000 1,000

Megbízhatósági szint 1,000 0,800 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 0,540 1,000 1,000

10.Folytonos függő változós neurofuzzy modell belső nyomású innovációs potenciál becslésére - kiegészítő adatok a) A rendszer tagsági függvényei

219

b) Rejtett rétegek összetétele

220

221

222

c) A rendszer által generált szabályok Almodell

1

Stakeholder együttműködés ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS

Belső információs infrastruktúra ALACSONY KÖZEPES MAGAS ALACSONY KÖZEPES MAGAS ALACSONY KÖZEPES MAGAS ALACSONY KÖZEPES MAGAS ALACSONY KÖZEPES MAGAS ALACSONY KÖZEPES MAGAS ALACSONY KÖZEPES MAGAS ALACSONY KÖZEPES MAGAS

Almodell 2

Almodell 4

Almodell 5

Szubjektív eredmények ALACSONY KÖZEPES2 KÖZEPES3 MAGAS

Almodell

Adaptáció

3

ALACSONY KÖZEPES MAGAS

Technológia korszerűség ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS Push technológia ALACSONY

Külső információs infrastruktúra ALACSONY ALACSONY ALACSONY KÖZEPES2 KÖZEPES2 KÖZEPES2 KÖZEPES3 KÖZEPES3 KÖZEPES3 MAGAS MAGAS MAGAS ALACSONY ALACSONY ALACSONY KÖZEPES2 KÖZEPES2 KÖZEPES2 KÖZEPES3 KÖZEPES3 KÖZEPES3 MAGAS MAGAS MAGAS Belső nyomású innovációk MAGAS ALACSONY ALACSONY ALACSONY Belső nyomású innovációk MAGAS ALACSONY ALACSONY

Pull Technológia ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS Pull Technológia ALACSONY

223

Belső nyomású innovációk ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS MAGAS MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY

Megbízhatósági szint 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 0,700

Megbízhatósági szint 1,000 1,000 0,560 0,690 Megbízhatósági szint

Belső nyomású innovációk ALACSONY MAGAS MAGAS MAGAS Belső nyomású innovációk ALACSONY

1,000 1,000 1,000 Megbízhatósági szint 1,000 0,780 1,000 0,660 Megbízhatósági szint 1,000

MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS

ALACSONY KÖZEPES KÖZEPES MAGAS MAGAS

224

MAGAS ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS

1,000 0,770 1,000 1,000 1,000

11.Folytonos függő változós neurofuzzy modell piaci húzó innovációs potenciál becslésére - kiegészítő adatok a) A rendszer tagsági függvényei

225

b) Rejtett rétegek összetétele

226

227

228

c) A rendszer által generált szabályok Belső információs infrastruktúra ALACSONY MAGAS

Almodell 1

Almodell 2

Szubjektív eredmények ALACSONY KÖZEPES MAGAS

Materiális erőforrások ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS MAGAS

Almodell

3

Almodell

4

Technológia korszerűség ALACSONY ALACSONY KÖZEPES2 KÖZEPES2 KÖZEPES3 KÖZEPES3 MAGAS MAGAS

Piaci húzó innovációk MAGAS MAGAS Piaci húzó innovációk ALACSONY MAGAS MAGAS

Külső információs infrastruktúra ALACSONY KÖZEPES MAGAS ALACSONY KÖZEPES MAGAS Szakértők kora ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS

229

Megbízhatósági szint 0,760 1,000 Megbízhatósági szint 1,000 0,970 1,000

Piaci húzó innovációk MAGAS ALACSONY ALACSONY MAGAS ALACSONY ALACSONY Piaci húzó innovációk MAGAS ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS MAGAS ALACSONY MAGAS

Megbízhatósági szint 0,920 1,000 0,690 1,000 0,750 1,000

Megbízhatósági szint 1,000 1,000 1,000 0,820 1,000 0,840 1,000 0,640

Almodell

Stratégia

5

ALACSONY ALACSONY KÖZEPES2 KÖZEPES2 KÖZEPES3 KÖZEPES3 MAGAS MAGAS Szekunder információszerzés ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS

Almodell 6

Almodell

Motiváció

7

ALACSONY KÖZEPES2 KÖZEPES3 MAGAS ALACSONY KÖZEPES2 KÖZEPES3 MAGAS

Belső információs infrastruktúra ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS

Piaci húzó innovációk MAGAS ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS ALACSONY ALACSONY MAGAS

Külső együttműködés ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS Technológia korszerűség ALACSONY ALACSONY ALACSONY ALACSONY MAGAS MAGAS MAGAS MAGAS

Megbízhatósági szint

Piaci húzó innovációk MAGAS ALACSONY ALACSONY MAGAS

Piaci húzó innovációk MAGAS ALACSONY ALACSONY MAGAS ALACSONY MAGAS MAGAS MAGAS

1,000 0,850 1,000 1,000 1,000 0,650 1,000 1,000 Megbízhatósági szint 1,000 1,000 1,000 1,000

Megbízhatósági szint 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000

12.Diszkrét függő változós neurális háló innovációs potenciál becslésére kiegészítő adatok

230

231

Predicted

H(1:2)

H(1:3)

H(1:4)

H(1:5)

H(1:6)

H(1:7)

H(1:8)

H(1:9)

-,168 ,378 -,105 ,034 ,520 -,120 ,233 -,163 ,195 -,256 ,257 -,143 ,334 ,039 -,182 -,041 -,388 ,326

-,340 ,396 -,188 ,074 -,004 -,349 -,490 -,171 -,111 ,141 ,303 6,1E-5 -,229 ,120 -,465 -,074 -,354 -,132

,246 ,473 -,220 -,425 -,139 -,517 ,264 -,436 -,044 ,319 ,446 -,438 -,040 ,296 ,500 -,398 -,194 ,368

,584 -,254 -,115 -,219 ,215 -,138 -,095 -,011 -,244 -,397 ,204 -,126 ,163 ,319 ,363 ,464 -,267 ,247

,432 -,440 -,166 ,003 ,176 ,069 ,308 -,436 -,054 -,470 -,269 -,135 ,125 ,075 ,172 ,221 -,555 -,237

,094 ,152 -,110 ,027 ,089 -,067 ,115 ,061 ,180 -,133 ,274 -,157 ,180 ,063 -,194 ,014 -,304 ,493

,531 -,222 ,199 -,334 -,421 -,426 ,007 -,083 ,104 ,419 ,209 -,033 -,331 -,154 -,011 -,187 -,366 ,040

,294 -,346 ,354 -,272 ,057 -,441 -,422 ,082 -,146 ,194 -,341 -,421 -,221 ,327 -,451 ,300 -,313 ,251

,215 ,027 -,095 -,381 -,166 ,226 -,546 -,040 ,047 -,126 -,446 -,286 -,017 ,349 ,012 ,429 -,312 ,025

232

[Innov_potenciál =4]

H(1:1) (Bias) Adaptáció Motiváció Stratégia Kultúra Technológiakorszerűség Stakeholder_együttműködés Szekunder_információszerzés Külső_együttműködés Objektív_eredmények Szubjektív_eredmények Immateriális_erőforrások Materiális_erőforrások Belső_inf_infrastruktúra Külső_inf_infrastruktúra Szakértők_kora Push_techn Pull_techn (Bias) H(1:1) H(1:2) H(1:3) H(1:4) H(1:5) H(1:6) H(1:7) H(1:8) H(1:9)

[Innov_potenciál =3]

Hidden Layer 1

Input Layer

Predictor

[Innov_potenciál =2]

Output Layer [Innov_potenciál =1]

Hidden Layer 1

,241 ,211 -,132 -,088 ,198 -,378 ,111 ,283 -,467 ,132

,386 ,078 -,070 ,097 -,259 -,012 -,287 -,139 -,157 ,309

,167 ,095 -,063 -,260 -,157 ,269 ,258 ,185 ,150 -,071

,216 -,120 ,167 ,057 ,126 ,052 -,111 -,021 ,356 -,323

13.Diszkrét függő változós neurális háló belső nyomású ip előrejelzésre 233

234

Predicted

Motiváció

-,173

,419 -,251 -,068

,373

Stratégia

-,233

,257

,140 -,277

,006 -,346

,309 -,439

,347

,373

,120 -,143

,350 -,202

,318

,095

-,280

,026

,167 -,339

,140 -,251

,369

,435

,258

,464

,224

,312 -,119 -,195

,380 -,144

,023 -,214 -,272

Stakeholder_együttműködés

,407

,018

,269 -,428

Szekunder_információszerzés

,013 -,303

,347

,111 -,101 -,149

,072 -,290

Külső_együttműködés

,540 -,358

,311 -,411 -,345 -,116

,401 -,100

Objektív_eredmények

-,038 -,082

,165 -,269 -,371

,440

,129

,160

,260 -,383

Szubjektív_eredmények

,139 -,101 -,320 -,221

,303

,273 -,108 -,434

Immateriális_erőforrások

,118 -,454

,030 -,064 -,289

,433 -,465

Materiális_erőforrások

,115

,286

,060

,483 -,419

,261

Belső_inf_infrastruktúra

,377 -,015

,022

,086 -,425 -,173 -,061

,315

Külső_inf_infrastruktúra

,326 -,029 -,124

,213 -,464 -,491

,094

Szakértők_kora

,212

,464 -,085

,409

Push_techn

,192

,202 -,102 -,038

,269

,257

,381

Pull_techn

,438

,007

,349 -,416 -,169

,107

,340

,027

[belső_innováció k=3]

H(1:8)

H(1:7)

H(1:6)

H(1:5)

H(1:3)

,523 -,038 -,361 -,119

,253

Technológiakorszerűség

Input Layer

,415

Adaptáció

Kultúra

Hidden Layer 1

-,327 -,423 -,229

H(1:4)

(Bias)

H(1:2)

H(1:1)

Predictor

[belső_innováció k=2]

Output Layer [belső_innováció k=1]

Hidden Layer 1

,469

,194

,488 -,103

,030

,408 -,430 -,023 -,156 ,265

(Bias)

,273

,262

,393

H(1:1)

,066

-,084

,105

H(1:2)

-,037

-,247

,119

H(1:3)

-,097

,316

-,273

H(1:4)

,235

,073

-,231

H(1:5)

-,142

,228

-,080

H(1:6)

,119

,042

-,131

H(1:7)

-,173

,191

-,039

H(1:8)

-,054

-,058

-,002

235

14.Diszkrét függő változós neurális háló piaci húzó ip előrejelzésre 236

237

Predicted

,291

1,948

,067

Adaptáció

-,290

-,268

,294

-,305

,072

Motiváció

,903

-,913

,377

-,157

,551

Stratégia

1,124

-,147

,098

,200

,307

,099

,012

1,035

-1,808

,096

-,951 -1,324

,021

,170

,578

,718

,244

-1,792

,109

Szekunder_információszerzés

-,077 -1,541

,981

-,090

1,285

Külső_együttműködés

1,302

,079

-,992

,249

-,337

Objektív_eredmények

-,618

,350

,205

,129

,530

Szubjektív_eredmények

,520

-,656

,046

,203

,435

Immateriális_erőforrások

1,392

,918

,489

-1,036

,418

,546

-,836

1,630

-1,029

,665

Belső_inf_infrastruktúra

-,262

-,401

-,263

,188

,194

Külső_inf_infrastruktúra

,358

-,334

-,180

-,756

,139

Szakértők_kora

-,279

-,542

-,895

,674

-,051

Push_techn

-,109 -1,380

,262

-,428

,603

-,395

,425

-,628

Technológiakorszerűség

Input Layer

Stakeholder_együttműködés

Materiális_erőforrások

Hidden Layer 1

Pull_techn

,096

,342

,046

[piaci_innováci ók=3]

H(1:3)

,678

Kultúra

H(1:5)

H(1:2)

,513

(Bias)

H(1:4)

H(1:1)

Predictor

[piaci_innováci ók=2]

Output Layer [piaci_innováci ók=1]

Hidden Layer 1

(Bias)

,502

-,009

,505

H(1:1)

-,524

,513

,012

H(1:2)

,407

,182

-,586

H(1:3)

-,619

,600

,019

H(1:4)

-,495

1,021

-,524

H(1:5)

,540

,093

-,631

238

15.Folytonos függő változós neurális háló ip becslésre 239

240

Predicted Output Layer

H(1:4)

,472

,029

,034

-,070

1,378

-,544

Adaptáció

,253

-,265

,268

-,214

,024

-,548

Motiváció

,499

-,167

-,605

,358

,049

-1,046

Stratégia

-,166

,712

,266

,703

-,139

-,489

Kultúra

,815

-,060

,375

,405

-,176

-1,360

Technológiakorszerűség

,755

,409

-,373

,508

,631

-,488

-,694

,203

,476

,383

,403

-,487

-1,055

-,407

,060

-,387

,097

,022

Külső_együttműködés

-,341

,194

,555

,220

,377

,103

Objektív_eredmények

-,293

,262

,032

-1,164

-,903

,879

Szubjektív_eredmények

-,377

-,660

-,952

,269

,609

,491

Immateriális_erőforrások

1,164

,171

-,494

,203

-,448

,545

Materiális_erőforrások

,654

,580

-,307

,752

-,206

-,029

Belső_inf_infrastruktúra

,634

,875

-,618

-,035

-,682

-,178

Külső_inf_infrastruktúra

-,128

,089

,225

-,390

,000

-,236

Szakértők_kora

-,788

-,424

,698

-,227

1,114

,775

Push_techn

-,634

-,739

-1,032

,524

-,150

-,294

,226

-,158

-,041

-,619

,075

-,202

Input Layer

Szekunder_információszerzés

Hidden Layer 1

Pull_techn

H(1:6)

H(1:3)

(Bias)

Stakeholder_együttműködés

H(1:5)

H(1:2)

H(1:1)

Predictor

innov_potenci al

Hidden Layer 1

(Bias)

-,426

H(1:1)

-,920

H(1:2)

,951

H(1:3)

-,998

H(1:4)

-,941

H(1:5)

1,084

H(1:6)

-1,060

16.Folytonos függő változós neurális háló belső nyomású ip becslésre

241

242

Predicted Output Layer

H(1:3)

H(1:4)

H(1:5)

-,629

,672

-,759

-,419

-,276

Adaptáció

-1,085

,019

-,900

-,623

,266

Motiváció

,805

,213

,664

1,183

-,423

Stratégia

,415

-1,212

-,236

-,279

,089

Kultúra

,782

,057

1,504

-,414

-,933

Technológiakorszerűség

,567

-,211

-,125

-,251

1,648

1,507

-1,612

,151

-,830

-1,032

,286

1,007

-,284

,129

,511

Külső_együttműködés

,067

-1,250

-,178

-2,000

,645

Objektív_eredmények

1,538

-1,009

1,010

-,484

,526

Szubjektív_eredmények

,203

,019

-,446

-1,677

1,679

Immateriális_erőforrások

-,336

,009

1,719

,274

-,764

-1,497

1,060

-,228

,151

-,171

Belső_inf_infrastruktúra

,250

,183

,426

,467

,013

Külső_inf_infrastruktúra

-,292

1,100

-1,235

,641

,187

Szakértők_kora

-,543

-,102

-1,077

-,069

-1,220

(Bias)

Input Layer

Stakeholder_együttműködés Szekunder_információszerzés

Materiális_erőforrások

Push_techn

Hidden Layer 1

Pull_techn

H(1:2)

H(1:1)

Predictor

-1,736

,006

-,193

,958

-1,380

-,199

1,158

1,146

-,698

,385

belső_innová ciók

Hidden Layer 1

(Bias)

-,626

H(1:1)

1,587

H(1:2)

1,164

H(1:3)

-1,038

H(1:4)

-1,344

H(1:5)

-1,186

17.Folytonos függő változós neurális háló piaci húzó ip becslésre

243

244

Predicted Output Layer

H(1:4)

H(1:5)

H(1:6)

H(1:7)

,434

,363

-,887

,309

1,048

-,341

,065

,002

,409

-1,412

-,614

,275

-,809

,213

-,205

-,332

,562

-,671

-,348

-,233

,278

,322

,779

-,166

,692

-,518

-1,053

-,105

-,291

,256

-,090

-,365

-,307

,281

,778

,926

,632

-,386

,454

,386

-,923

-1,222

,526

1,224

-,040

,571

-,485

Külső_együttműködés

,332

-,564

-,742

-,714

-,255

-,238

,223

Objektív_eredmények

,527

,583

,032

,634

,700

,277

,213

Szubjektív_eredmények

,271

-,236

-,157

,284

,429

-,505

-,272

Immateriális_erőforrások

,090

-,450

-,238

-,342

,207

,514

-,298

Materiális_erőforrások

,786

,742

-,769

-,016

-,718

-1,149

,549

Belső_inf_infrastruktúra

-,956

-,261

-,227

,701

-,449

-,093

-,379

Külső_inf_infrastruktúra

-,081

-,926

,151

,334

-,445

,836

,789

Szakértők_kora

,635

,032

-,504

-,465

,866

-,363

,004

Push_techn

,042

-,577

-,619

,670

,437

,298

-,489

Pull_techn

,078

-,077

-,378

,874

,171

,549

,518

-1,076

,392

1,001

Adaptáció

-,514

-,356

Motiváció

,452

-,695

Stratégia

,055

Kultúra Technológiakorszerűség

Input Layer

Stakeholder_együttműködés

Hidden Layer 1

H(1:3)

,433

(Bias)

H(1:2)

H(1:1)

Predictor

Szekunder_információszerzés

piaci_innovációk

Hidden Layer 1

(Bias)

,263

H(1:1)

1,200

H(1:2)

-,966

H(1:3)

,746

H(1:4)

,936

H(1:5)

-,342

H(1:6)

-,932

H(1:7)

-,418

245

18.Diszkrét függő változós regressziós modell innovációs potenciál becslésére

R ,728

Sum of Squares 66,868 59,318 126,186

Change Statistics

R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

R Square Change

F Change

,530

,429

,867

,530

5,239

df 17 79 96

Mean Square 3,933 ,751

(Constant) Adaptáció Motiváció Stratégia Kultúra Technológiakorszerűség Stakeholder együttműködés Szekunder információszerzés Külső együttműködés Objektív eredmények Szubjektív eredmények Immateriális erőforrások Materiális erőforrások Belső információs infrastruktúra Külső információs infrastruktúra Szakértők kora Push technológia Pull Technológia

F

df1

Sig. F Change

df2 17

79

,000

Sig.

5,239

,000

Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients B Std. Error Beta 5,957 ,594 ,562 ,916 ,095 -,418 ,777 -,084 ,373 ,648 ,076 -2,002 ,852 -,335 -,994 ,752 -,168 -,230 ,559 -,044 -,623 ,475 -,120 -,491 ,468 -,093 ,385 ,574 ,066 -,832 ,795 -,147 -,386 ,871 -,076 -,482 ,436 -,101 1,122 ,525 ,232 -,769 ,711 -,131 ,232 ,445 ,047 -1,019 ,549 -,184 -,385 ,393 -,089

t

Sig.

10,030 ,614 -,539 ,575 -2,350 -1,322 -,411 -1,310 -1,048 ,671 -1,047 -,443 -1,105 2,135 -1,082 ,521 -1,858 -,981

,000 ,541 ,592 ,567 ,021 ,190 ,682 ,194 ,298 ,504 ,298 ,659 ,272 ,036 ,283 ,604 ,067 ,329

19.Diszkrét függő változós regressziós modell belső nyomású innovációs potenciál becslésére R ,594

Change Statistics

R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

R Square Change

F Change

,353

,213

,718

,353

2,531

246

df1

Sig. F Change

df2 17

79

,003

Regression Residual Total

Sum of Squares 22,210 40,780 62,990

df 17 79 96

(Constant) Adaptáció Motiváció Stratégia Kultúra Technológiakorszerűség Stakeholder együttműködés Szekunder információszerzés Külső együttműködés Objektív eredmények Szubjektív eredmények Immateriális erőforrások Materiális erőforrások Belső információs infrastruktúra Külső információs infrastruktúra Szakértők kora Push technológia Pull Technológia

Mean Square 1,306 ,516

F

Sig.

2,531

Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Std. B Beta Error ,464 ,492 -1,450 ,760 -,346 ,348 ,644 ,099 ,171 ,537 ,050 ,270 ,706 ,064 ,708 ,623 ,170 ,954 ,463 ,258

,003

t

Sig.

,942 -1,908 ,540 ,319 ,382 1,135 2,059

,349 ,060 ,591 ,751 ,703 ,260 ,043

-,159

,394

-,043

-,403

,688

,246 -,288 1,228 -,057 -,346 ,079

,388 ,476 ,659 ,722 ,362 ,436

,066 -,069 ,308 -,016 -,102 ,023

,632 -,605 1,864 -,078 -,957 ,182

,529 ,547 ,066 ,938 ,341 ,856

-,173

,590

-,042

-,294

,770

,219 -,140 ,468

,369 ,455 ,325

,063 -,036 ,152

,593 -,308 1,439

,555 ,759 ,154

20.Diszkrét függő változós regressziós modell piaci húzó innovációs potenciál becslésére R ,780

Regression Residual Total

R Square ,609

Sum of Squares 38,959 25,041 64,000

Change Statistics Std. Error of the R Square F Change df1 df2 Estimate Change ,525 ,563 ,609 7,230 17 79

Adjusted R Square

df 17 79 96

Mean Square 2,292 ,317

F 7,230

247

Sig. ,000

Sig. F Change ,000

Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Std. B Error Beta -,418 ,386 -,382 ,595 -,090 ,754 ,505 ,213 ,259 ,421 ,075 ,054 ,554 ,013 ,279 ,489 ,066 -,121 ,363 -,032 ,355 ,309 ,096

(Constant) Adaptáció Motiváció Stratégia Kultúra Technológiakorszerűség Stakeholder együttműködés Szekunder információszerzés Külső együttműködés Objektív eredmények Szubjektív eredmények Immateriális erőforrások Materiális erőforrások Belső információs infrastruktúra Külső információs infrastruktúra Szakértők kora Push technológia Pull Technológia

t -1,083 -,642 1,494 ,616 ,097 ,571 -,332 1,150

Sig. ,282 ,523 ,139 ,540 ,923 ,570 ,741 ,253

,236 -,091 ,142 ,930 ,650 -,520

,304 ,373 ,516 ,566 ,283 ,341

,063 -,022 ,035 ,258 ,191 -,151

,776 -,245 ,276 1,643 2,296 -1,524

,440 ,807 ,783 ,104 ,024 ,132

1,017

,462

,243

2,200

,031

-,093 ,745 ,280

,289 ,356 ,255

-,026 ,189 ,090

-,320 2,091 1,098

,749 ,040 ,276

21.Folytonos függő változós regressziós modell innovációs potenciál becslésére R

R Square

,796

,634

Regression Residual Total

Std. Error of the Estimate ,556 ,94275048

Adjusted R Square

Sum of Squares 121,786 70,213 192,000

(Constant) Adaptáció Motiváció Stratégia Kultúra Technológiakorszerűség Stakeholder együttműködés Szekunder információszerzés Külső együttműködés

df 17 79 96

R Square F Change Change ,634 8,060

Mean Square 7,164 ,889

F

df1 17

Sig.

8,060

,000

Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Std. B Beta Error -4,833 ,646 -1,957 ,997 -,267 ,890 ,845 ,145 1,641 ,705 ,272 ,136 ,927 ,018 1,637 ,818 ,225 1,746 ,608 ,270

t

Sig.

-7,480 -1,963 1,053 2,327 ,147 2,001 2,871

,000 ,053 ,295 ,023 ,884 ,049 ,005

,708

,517

,111

1,368

,175

,520

,510

,080

1,020

,311

248

Change Statistics Sig. F df2 Change 79 ,000

Objektív eredmények Szubjektív eredmények Immateriális erőforrások Materiális erőforrások Belső információs infrastruktúra Külső információs infrastruktúra Szakértők kora Push technológia Pull Technológia

-,258 ,867 -,248 ,150

,624 ,864 ,948 ,474

-,036 ,124 -,040 ,025

-,413 1,003 -,262 ,316

,681 ,319 ,794 ,753

-,089

,572

-,015

-,156

,876

,367

,774

,051

,475

,636

,795 ,619 ,512

,484 ,597 ,427

,131 ,091 ,095

1,642 1,038 1,199

,105 ,302 ,234

22.Folytonos függő változós regressziós modell belső nyomású innovációs potenciál becslésére R ,533

Regression Residual Total

R Square ,284

Sum of Squares 27,291 68,709 96,000

Change Statistics Std. Error of the R Square F Change df1 df2 Estimate Change ,130 ,93259492 ,284 1,846 17 79

Adjusted R Square

df

(Constant) Adaptáció Motiváció Stratégia Kultúra Technológiakorszerűség Stakeholder együttműködés Szekunder információszerzés Külső együttműködés Objektív eredmények Szubjektív eredmények Immateriális erőforrások Materiális erőforrások Belső információs infrastruktúra Külső információs infrastruktúra Szakértők kora Push technológia Pull Technológia

17 79 96

Mean Square 1,605 ,870

F 1,846

Sig. ,036

Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Std. B Beta Error -1,398 ,639 -1,728 ,986 -,334 ,539 ,836 ,125 ,455 ,697 ,107 -,050 ,917 -,010 ,985 ,809 ,191 1,345 ,602 ,294 -,014 ,512 -,003 ,320 ,504 ,070 -,017 ,617 -,003 ,586 ,855 ,119 -,875 ,938 -,198 -,565 ,469 -,135 ,337 ,565 ,080 -,096 ,765 -,019 ,578 ,479 ,135 -,172 ,590 -,036 ,417 ,422 ,110

249

t -2,187 -1,752 ,645 ,652 -,055 1,218 2,236 -,028 ,634 -,028 ,686 -,933 -1,203 ,596 -,125 1,207 -,291 ,987

Sig. ,032 ,084 ,521 ,516 ,956 ,227 ,028 ,978 ,528 ,978 ,495 ,354 ,233 ,553 ,901 ,231 ,772 ,327

Sig. F Change ,036

23.Folytonos függő változós regressziós modell piaci húzó innovációs potenciál becslésére R ,788

Regression Residual Total

R Square ,620

Sum of Squares 59,554 36,446 96,000

Change Statistics Std. Error of the R Square F Change df1 df2 Estimate Change ,539 ,67922435 ,620 7,593 17 79

Adjusted R Square

df

(Constant) Adaptáció Motiváció Stratégia Kultúra Technológiakorszerűség Stakeholder együttműködés Szekunder információszerzés Külső együttműködés Objektív eredmények Szubjektív eredmények Immateriális erőforrások Materiális erőforrások Belső információs infrastruktúra Külső információs infrastruktúra Szakértők kora Push technológia Pull Technológia

17 79 96

Mean Square 3,503 ,461

F 7,593

Sig. ,000

Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Std. B Beta Error -3,524 ,466 -,385 ,718 -,074 ,221 ,609 ,051 ,408 ,508 ,096 ,743 ,668 ,142 ,825 ,589 ,160 ,442 ,438 ,097 ,611 ,373 ,135 ,433 ,367 ,094 -,100 ,450 -,020 ,459 ,623 ,093 ,871 ,683 ,197 ,700 ,342 ,168 -,305 ,412 -,072 ,438 ,557 ,085 ,141 ,349 ,033 ,550 ,430 ,114 ,134 ,308 ,035

250

t -7,570 -,536 ,363 ,802 1,113 1,399 1,009 1,639 1,179 -,223 ,738 1,275 2,048 -,741 ,786 ,403 1,280 ,435

Sig. ,000 ,594 ,717 ,425 ,269 ,166 ,316 ,105 ,242 ,824 ,463 ,206 ,044 ,461 ,434 ,688 ,204 ,665

Sig. F Change ,000

24.Megfigyelésen és zajos adatokon alapuló modellek becslési teljesítményének összehasonlítása az egyes struktúrákban Diszkrét Neurofuzzy (a)

Diszkrét Neurális háló (a)

5,0 4,5 4,0 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0

Diszkrét Regressziós modell (a)

4,5

6,0

4,0 R² = 0,9595

5,0

R² = 0,4156

3,5 3,0

4,0

2,5 1,5

2,0

1,0

1,0

0,5 0,0 0

1

2

3

4

0,0 0

Diszkrét Neurofuzzy (b)

1

2

3

4

0

3

4

3,0

3,0 2,5

R² = 0,8117

2,5

2

3,5

3,5

3,5

1

Diszkrét Regressziós modell (b)

Diszkrét Neurális háló (b)

4

3

R² = 0,5299

3,0

2,0

2,5

R² = 0,1827

2,0

2,0

1,5

1,5

1,0

1,0

R² = 0,3526

2 1,5 1

0,5

0,5

0,5 0

0,0

0,0

0

1

2

3

0

Diszkrét Neurofuzzy (c)

1

2

0

3

3,5

3,0

3

R² = 0,7162

3,0

2,5

R² = 0,8585

2,5

2,0

2 1,5

1,5

1,0

1,0

0,5

0,5

0,5

0

0,0

1

0

1

2

3

93. ábra:

0,0 0

1

2

0

3

Diszkrét Neurofuzzy (a)

Diszkrét Neurális háló (a) 4,5

4,5

4

4

R² = 0,1776

3,5

R² = 0,1671

3 2,5 2 1,5

3 2,5

2

2

1,5

1,5

1

1

0,5

0,5

0,5

0

0 3

4

1

2

3

4

0

Diszkrét Neurális háló (b) R² = 0,019

3

2,5

2

2

1

1,5

1,5

1

1

0,5

0,5

0

1

2

3

1

2

3

R² = 0,0978

0

Diszkrét Neurális háló (c)

2

3

2,5

3

R² = 0,0183

1

Diszkrét Regressziós modell (c)

3,5

2

4

0

0

Diszkrét Neurofuzzy (c) 2,5

3

3

R² = 0,191

1,5

0

2

3,5

2,5

0,5

1

Diszkrét Regressziós modell (b)

3,5

0

R² = 0,1982

0 0

Diszkrét neurofuzzy (b) 2,5 2

3

3,5

3 2,5

1

2

2

Diszkrét Regressziós modell (a)

4

1

1

Diszkrét modellek verifikációs ábrája (megfigyelés-becslés)

3,5

0

R² = 0,6087

2,5

2,0

1,5

3

4,0

3,5

3,5

2

Diszkrét regressziós modell (c)

Diszkrét Neurális háló (c)

4

1

R² = 0,0767

2

2,5 1,5

2

1

1,5

R² = 0,056

1,5 1

1 0,5

0,5

0,5

0

0 0

1

94. ábra:

2

3

0 0

1

2

3

0

1

2

Diszkrét zajos modellek validitációs ábrája (megfigyelés-becslés)

251

3

Folytonos Neurofuzzy (a) 3

3

2

2

1

1

0 -5

-4

-3

-2

-1

1

2

3

-5

-4

-3

-2

-1

-3

-4

-4

-5

-5

1

2

3

-5

-4

-3

-2

-1

3

1

2

0,5

1

0 1

2

3

-2

-1

-2

-3

-2,5

-4

-4

1 R² = 0,1802 1

2

R² = 0,2843

3

0 -3

-2

-1

0

4

2

-1

1

2

0

1

-1

0

1

2

1 0

-3

-2

-1

-1

-3

-2

-4

-3

-2

4 3 2

0

1

2

3

2

4

-3

Folytonos Regressziós modell (a)

8

4

6

3 2

-6

-4

-2

-2

-3

0 0

2

4

6

-6

-4

-2

-5

8

2

0,4

6

1,5

R² = 0,0619 4 2 2

3

4

-3

-2

-1

-2

-0,6

-4

-0,8

-6

Folytonos Neurofuzzy (c)

-3

-2

-4 0

1

3

1

3

-2

-1 -0,5 0

1

2

4 -6

-4

-2

3

4

5

Folytonos Regressziós modell (c) 1,5 1

R² = 0,1127

-1 0

-2 -3

-0,8

-4

-1

-5

R² = 0,1764

0,5 0

0

-0,6

96. ábra:

-3

5

2

R² = 0,0727

2

4

-2

4

1

3

-1,5

0,4

-0,4

2

-1

0,6

-1 -0,2 0

R² = 0,1749

0,5

Folytonos Neurális háló (c)

0 -4

1 R² = 0,2569

0 -4

0,2

6

0

5

-0,4

4

Folytonos Regressziós modell (b)

0,6

0

2

-3

Folytonos Neurális háló (b)

0,2

0

-2

-6

Folytonos Neurofuzzy (b)

-5

-1

-4

-4

R² = 0,3321

1

R² = 0,4987

0

6

-2

1

3

-3

2

0

2

-2

0

-0,2

1

-2

4

R² = 0,4274

1

-1

-1 0 -1

Folytonos Neurális háló (a)

5

-2

-1

Folytonos modellek validitációs ábrája (megfigyelés-becslés)

Folytonos Neurofuzzy (a)

-1 0

-3

0 -4

95. ábra:

1 -4

3

R² = 0,6204

2

3

-2

-3

3

Folytonos Regressziós modell (c)

R² = 0,5321

-4

2

-2

Folytonos Neurális háló (c)

R² = 0,8826

2

-2

1

-1

3

-4

3

Folytonos Regressziós modell (b)

-5

Folytonos Neurofuzzy (c)

-6

2

-2

-3

-2

1

2

-1 0

-1,5

-3

0

-3

0 -3

-1

-4

-1

-2

4

R² = 0,723

R² = 0,6343

0

Folytonos Neurális háló (b)

1,5

-0,5 0

1

-1 0

-3

2

-1

2

-2

Folytonos Neurofuzzy (b)

-2

3

R² = 0,7117

0

-1 0 -2

-3

Folytonos Regressziós modell (a)

Folytonos Neurális háló (a)

R² = 0,7966

2

4

-6

-4

-2

-0,5

0

2

-1 -1,5 -2

Folytonos zajos modellek validitációs ábrája (megfigyelés-becslés)

252

4