ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ КОНСТРУКТИВНЫХ СХЕМ ПОДЪЕМНО-ТРАНСПОРТНЫХ МАШИН НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ПАТЕНТНОЙ ИНФОРМАЦИИ : доклад, тезисы доклада

Описание

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: Инновационное развитие техники и технологий наземного транспорта; Екатеринбург; Екатеринбург

Год издания: 2025

Ключевые слова: научно-техническое прогнозирование, подъемно-транспортные машины, патентный анализ, теория графов, теория решения изобретательских задач (ТРИЗ), международная патентная классификация (МПК), телескопические стрелы, scientific and technical forecasting, material handling machines, patent analysis, graph theory, Theory of Inventive Problem Solving (TRIZ), International Patent Clas- sification (IPC), telescopic booms

Аннотация: Статья посвящена разработке методики прогнозирования развития конструктивных схем подъемно-транспортных машин на основе анализа патентной информации. Обосновывается значимость патентных данных для выявления устойчивых тенденций совершенствования технических систем. Подробно описаны методика анализа, включая использование инструментПоказать полностьюов теории графов и теории решения изобретательских задач. Рассматриваются перспективы применения методов искусственного интеллекта для дальнейшего повышения точности прогнозов. The article is devoted to developing a methodology for forecasting the evolution of design schemes for material handling machines based on patent information analysis. The significance of patent data for identifying stable trends in the improvement of technical systems is substantiated. The analysis methodology is detailed, including the use of graph theory tools and the Theory of Inventive Problem Solving (TRIZ). Prospects for applying artificial intelligence methods to further enhance forecasting accuracy are also discussed.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Инновационное развитие техники и технологий наземного транспорта

Номера страниц: 168-171

Место издания: Екатеринбург

Персоны

Вхождение в базы данных

  • РИНЦ (eLIBRARY.RU)