Ф.И.О.
Лойко Валерий Иванович
Ученая степень
• доктор технических наук
Ученое звание
профессор
Почетное звание
—
Организация, должность
• Кубанский государственный аграрный университет
кафедра компьютерных технологий и систем
зав. кафедрой
Научные интересы
-
Адрес веб-сайта
—
Электропочта
Текущий рейтинг (суммарный рейтинг статей)
0
TOP5 соавторов
Статей в журнале: 147 шт
Сформировать список работ, опубликованных в Научном журнале КубГАУ
-
Краткое описание
В статье описаны модель и методика расчета интегрального показателя риска внутренней среды интегрированной производственной системы. Затем приводятся шаги построения треугольного нечеткого числа для прогнозного значения прибыли. При построении данного нечеткого числа использовано понятие показателя риска внутренней среды интегрированной производственной системы. Далее на основе разработанной модели внутреннего риска и нечетко-множественного подхода разработана и описана интервальная модель эффективности интегрированной производственной системы. В статье также описана структура производственной цепочки интегрированной производственной системы АПК. В технологически полной производственной цепи, как правило, выделяют три этапа – производство сырья, хранение и переработка, реализация. Каждый последующий этап зависит от предыдущего, на каждом этапе проявляются различные ситуации риска. Рассмотрен процесс определения риска внутренней среды интегрированной производственной системы. Выполнена декомпозиция процесса, дано описание подпроцессов. Для оценки риска внутренней среды необходимо знать количество производственных цепей, а также рассчитать значение риска для каждой производственной цепи по приведенному алгоритму. Также в статье показан принцип распознавания и интерпретации результатов расчета интегрального показателя риска внутренней среды агропромышленной интегрированной производственной системы на основе шкалы Харрингтона и стандартных нечетких 01-классификаторах
-
Краткое описание
Чтобы повысить обоснованность выводов о влиянии экологии на качество жизни необходимо перейти от общих рассуждений к применению количественных методов моделирования. Для этого необходима совместная обработка экологических баз данных и баз данных, отражающих различные аспекты качества жизни. Эти базы данных необходимо обработать не просто совместно, но и в сопоставимой форме по одной методологии, технологии и методике, и в одной реализующей их программной системе. Впервые в экологических исследованиях это планируется сделать с применением АСК-анализа и системы «Эйдос». В данной работе поставлены цели и задачи применения АСК-анализа для исследования влияния экологических факторов на качество жизни населения региона. Обоснованы актуальность данного исследования, требования к методу проведения исследования, выбор метода исследования, кратко раскрыто содержание задач исследования. Предлагаемая работа находится на стыке математической экологии и математического моделирования качества жизни (которое относится к математическим и инструментальным методам экономики), вследствие чего от нее ожидается синергетический эффект, состоящий в получении новых знаний в этих областях науки, что является актуальным как для экологии, так и для экономики. Эти знания сделают более осмысленным и обоснованным применение экологических критериев и понятий в экономике
-
Краткое описание
Чтобы повысить обоснованность выводов о влиянии экологии на качество жизни необходимо перейти от общих рассуждений к применению количественных методов моделирования. Для этого необходима совместная обработка экологических баз данных и баз данных, отражающих различные аспекты качества жизни. Эти базы данных необходимо обработать не просто совместно, но и в сопоставимой форме по одной методологии, технологии и методике и в одной реализующей их программной системе. Впервые в экологических исследованиях это планируется сделать с применением АСК-анализа и системы «Эйдос». Ранее, авторами поставлены цели и задачи применения АСК-анализа для исследования влияния экологических факторов на качество жизни населения региона. Обоснованы актуальность данного исследования, требования к методу проведения исследования, выбор метода исследования, кратко раскрыто содержание задач исследования. Предлагаемая работа находится на стыке математической экологии и математического моделирования качества жизни (которое относится к математическим и инструментальным методам экономики), вследствие чего от нее ожидается синергетический эффект, состоящий в получении новых знаний в этих областях науки, что является актуальным как для экологии, так и для экономики. Эти знания сделают более осмысленным и обоснованным применение экологических критериев и понятий в экономике. Данная работа содержит описание источников исходных данных для исследования влияния экологических факторов на различные аспекты качества жизни населения региона; сами исходные данные для этого исследования; характеристику исходных данных; обоснование требований к методу исследования; выбор метода исследования, соответствующего требованиям; разработку этапов достижения цели исследования
-
Когнитивные модели прогнозирования развития многоотраслевой корпорации
Краткое описаниеПрименение классических методов прогнозирования применительно к многоотраслевой корпорации наталкивается на ряд определенных сложностей, обусловленных ее экономической природой. В отличие от других хозяйствующих субъектов, многоотраслевые корпорации характеризуются многомерными массивами данных с высокой долей искажения и фрагментированности информации, что обусловлено кумулятивным эффектом неполноты и искажения отчетной информации, поступающей от входящих в нее предприятий. В этих условиях применяемые методы и инструментарий должны обладать высокой разрешающей способностью и эффективно работать с большими базами данных в условиях неполноты информации, обеспечивать корректную совместную сопоставимую количественную обработку разнородных по своей природе факторов, измеряемых в различных единицах измерения. Поэтому необходимо выбрать или разработать методы, способные работать со сложными слабо формализуемыми задачами. Данное обстоятельство обосновывает актуальность проблемы разработки моделей, методик и инструментария для решения задачи прогнозирования развития многоотраслевой корпорации. Этим вопросам посвящена данная работа, что и делает ее актуальной. В работе ставятся задачи: 1) провести анализ методов прогнозирования, обосновать выбор системно-когнитивного анализа как одного из эффективных методов прогнозирования слабоструктурированных задач; 2) адаптировать и развить метод системно-когнитивного анализа для прогнозирования динамики развития корпорации с учетом сценарного подхода; 3) разработать модели прогнозирования сценариев изменения основных экономических показателей развития корпорации и оценить их достоверность; 4) определить в аналитическом виде зависимости между прошлыми и будущими сценариями различных экономических показателей; 5) разработать аналитические модели взвешивания прогнозируемых сценариев, с учетом всех результатов прогнозирования с положительными уровнями сходства, для повышения уровня достоверности прогнозов; 6) разработать процедуру вычисления оценки силы влияния на корпорацию (чувствительность) входящих в нее предприятий; 7) доработать программный инструментарий АСК-анализ до уровня информационной технологии с учетом его адаптации и развития для прогнозирования многоотраслевой корпорации
-
Обоснование выбора метода прогнозирования развития многоотраслевой корпорации
Краткое описаниеПрименение классических методов прогнозирования применительно к многоотраслевой корпорации наталкивается на ряд определенных сложностей, обусловленных ее экономической природой. В отличие от других хозяйствующих субъектов, многоотраслевые корпорации характеризуются многомерными массивами данных с высокой долей искажения и фрагментированности информации, что обусловлено кумулятивным эффектом неполноты и искажения отчетной информации, поступающей от входящих в нее предприятий. В этих условиях, применяемые методы и инструментарий должны обладать высокой разрешающей способностью и эффективно работать с большими базами данных в условиях неполноты информации, обеспечивать корректную совместную сопоставимую количественную обработку разнородных по своей природе факторов, измеряемых в различных единицах измерения. Поэтому необходимо выбрать или разработать методы, способные работать со сложными слабо формализуемыми задачами. Данное обстоятельство обосновывает актуальность проблемы разработки моделей, методик и инструментария для решения задачи прогнозирования развития многоотраслевой корпорации. В данной статье проводится сравнение методов прогнозирования и предлагается применить АСК-анализ, который имеет хорошее теоретическое обоснование содержательной интерпретации модели знаний, основанной на теории информации; высокую точность и независимость результатов расчетов от единиц измерения исходных данных за счет использования не корреляционной матрицы, как в статистических системах, а матриц знаний. Развитый и доступный инструментарий АСК-анализа – интеллектуальная система «Эйдос» (автор – Е.В.Луценко, 1994) позволяет на основе фрагментированных, зашумленных исходных данных различной природы (числовых, текстовых) создавать модели большой размерности. АСК-анализ и система «Эйдос» имеют широкую успешную апробацию в экономике, технике, сельском хозяйстве, социологии и других областях. Эти особенности АСК-анализа и обусловили его выбор в качестве метода прогнозирования динамики показателей корпорации
-
Краткое описание
Производство и переработка зерна образуют в народнохозяйственной системе страны ряд крупных секторов, таких как зерновое производство, элеваторная промышленность, мукомольное, крупяное и комбикормовое производство, которые составляют зерновой комплекс страны. Значение и роль зерна, как товара в экономике государства трудно переоценить. Это товар, который имеет постоянный, устойчивый спрос в любое время года, в любом регионе, то есть является абсолютно ликвидным. Проводимые меры по увеличению производства зерна и улучшению его реализации не имели комплексного характера, следовательно, незначительно влияли на эффективность отрасли и конкурентоспособность зерновой продукции. Дефицит покрывался за счет импорта. Учитывая особенности управления в сельском хозяйстве, следует особенно подчеркнуть, что отсутствие объективной и своевременной информации на всех этапах производства продукции растениеводства, и, как следствие, неоптимальный выбор технологии возделывания сельскохозяйственных культур, приводит к тому, что затраты труда и материальных ресурсов существенно возрастают, предприятие недополучает прибыль, а иногда несет убытки. При выборе технологии возделывания сельскохозяйственных культур агроном хозяйства имеет в своем распоряжении базу данных из более ста различных альтернативных технологий по каждой из культур. Перед лицом, принимающим решение (ЛПР) стоит задача по определенным критериям выбрать наиболее подходящую для данного хозяйства, климатической зоны технологию возделывания культуры. Данные обстоятельства обуславливают актуальность углубленных исследований экономико-математических моделей и методов анализа и оценки экономической эффективности технологий возделывания сельскохозяйственных культур. В статье рассматривается процесс разработки многокритериальной экономико-математической модели комплексной оценки технологии возделывания сельскохозяйственных культур.
-
Оценка эффективности кредитных средств во взаимодействующих предприятиях АПК
Краткое описаниеПриведены результаты исследования по оценке эффективности кредитных средств во взаимодействующих сельскохозяйственных (СХП) и перерабатывающих (ПП) предприятиях АПК. Проведенные исследования являются продолжением научных работ по разработке математических моделей взаимодействия предприятий СХП и ПП, показанных в статьях [1, 2, 3]. В данной статье представлен разработанный авторами комплекс моделей управления кредитными средствами взаимодействующих предприятий агропромышленного комплекса. В его состав входят математические модели экономической эффективности сельскохозяйственного предприятия с учетом использования кредитных средств, а так же оценки максимально допустимой величины процентной ставки кредита и минимальной цены реализации единицы готовой сельскохозяйственной продукции; математическая модель экономической эффективности перерабатывающего предприятия с учетом кредитных обязательств сельскохозяйственного предприятия и модель для расчета минимальной цены реализации его готовой продукции; математическая модель экономической эффективности объединенного предприятия с учетом взятых им кредитов и предложена модель для расчета минимальной цены реализации его готовой продукции
-
Анализ факторов и показателей влияния интернета на интеллект методами Data mining
Краткое описаниеВ статье проводится анализ и усовершенствование существующих методик оценки коэффициента интеллекта с учётом использования им интернета на систематической основе. Сегодня использование интернета в повседневной деятельности и задачах стало общераспространённой практикой. Интернет стал массовым и наиболее часто используемым средством получения информации быстро и в большом объёме. Авторами выдвинуто предположение о наличии влияния интернета и его повседневного использования на психологическую и интеллектуальную жизнь людей, что может быть зафиксировано в результате оценки коэффициента интеллекта пользователей. Выдвинутое предположение получает здесь также своё развитие в поисках аналитических и системных моделей, позволяющих определять численные значения показателей. Конкретно, предлагается применять большое количество разнообразных статистических данных для уточнения искомых параметров, определяющих уровни интеллекта человека с учётом влияния интернета. К этим статистическим данным относятся такие сведения, как количество людей с высшим образованием, количество пользователей интернета, степень проникновения интернета в обществе, наиболее характерные задачи, для которых используется интернет пользователями и др. Для обработки и анализа исследуемых статистических данных, в работе предложено использовать инструменты интеллектуального анализа данных, т.е. data mining. Рассмотрены наиболее характерные подходы Data mining, применяемые в подобных областях исследований. Рассмотрено, какие конкретно принципы и методы могут лучше всего подойти для решения задач оценки показателей интеллекта. Результатом статьи стал ряд выводов, в частности, о целесообразности применения кластеризации для анализа данных в данной области. Также, для определенных случаев, предлагается применение нейронных сетей Кохонена в формате сети векторного квантования. Методы исследования: анализ научной литературы, сетевых источников информации о современном уровне исследований в области коэффициента интеллекта; моделирование; методы систематизации (табличные расчёты и обобщение); эксперимент (реальные данные тестирования людей). Методологические основы исследования: системный подход (рассматривает коэффициент интеллекта в виде функциональной многокомпонентной зависимости), вероятностно- статистический подход (даёт ориентиры для построения математических моделей, связывающих между собой коэффициент интеллекта и влияние, оказываемое на него использованием интернета, а также для оценки надёжности компьютерной программы), квалиметрический подход (определяет необходимость многокритериальной диагностики влияния факторов на уровень интеллекта)
-
Моделирование и диагностика продуктивности подготовки научно-педагогических кадров
Краткое описаниеВ статье представлены критерии эффективности деятельности научно-педагогических работников высших уровней квалификации по подготовке научно-педагогических кадров. Известно, что подготовка научно-педагогических кадров (кандидатов и докторов наук) – одно из важнейших направлений деятельности высших учебных заведений; более того, при государственной аккредитации вузов в обязательном порядке учитываются показатели, отражающие результативность подготовки кандидатов наук. Также несомненно, что подготовка научно- педагогических кадров (кандидатов и докторов наук) – деятельность, требующая одновременно высоких уровней исследовательской и педагогической компетентности. Это значит, что результаты деятельности научно-педагогических работников высших уровней квалификации по подготовке научных кадров – одновременно индикаторы их исследовательской и педагогической компетентности; сама подготовка научных кадров – область “пересечения” научной и педагогической деятельности. К сожалению, рост количества подготавливаемых научных кадров не всегда означает рост качества. Нередко подготовленные научные кадры (кандидаты наук) не только не приближаются по уровню своей исследовательской компетентности (результатам исследовательской деятельности) к научному руководителю, но и прекращают заниматься научной деятельностью после защиты кандидатской диссертации (либо занимаются на невысоком уровне). Поэтому авторы статьи считают целесообразным предложить показатели, отражающие не только объем и своевременность подготовки научных кадров (иногда защита кандидатской диссертации происходит через много лет после окончания аспирантуры), но также продуктивность данной деятельности. С точки зрения авторов статьи, успешность подготовки научных кадров только тогда можно считать продуктивной, когда подготовленные научным руководителем кандидаты наук становятся высококвалифицированными научными работниками, т.е. ведут на высоком уровне исследовательскую деятельность, результаты которой признаются научным сообществом; то же самое верно и относительно научного консультирования (подготовки научных работников высшей квалификации – докторов наук). Практическая значимость результатов исследования – в возможности объективного мониторинга исследовательской деятельности научно- педагогических работников высшей квалификации. Методологические основы исследования: системный, компетентностный, социологический, метасистемный и квалиметрический подходы. Методы исследования: моделирование, методы квалиметрии, методы теории множеств, отношений и графов. Нормативная база исследования: Федеральный Закон “Об образовании” (2012), федеральные государственные образовательные стандарты высшего образования (2014, 2015). Работа выполнена в рамках исследовательских проектов “Мониторинг исследовательской деятельности образовательных учреждений в условиях информационного общества” (№ 16-03- 00382) и “Современные информационно- образовательные среды” (16-36-00048) при финансовой поддержке Российского гуманитарного научного фонда от 17.03.2016 года
-
Современные модели и методы диагностики методической компетентности преподавателя
Краткое описаниеЦель исследования – разработка моделей и методов диагностики методической компетентности преподавателя. Согласно современным воззрениям, методическое мышление – ключевая компетенция педагога. Современные специалисты рассматривают методическую компетентность педагога как личностно- профессиональное качество, являющееся принципиально значимым фактором успешности профессиональной деятельности педагога, а также как подсистему его профессиональной компетентности. Это обусловлено тем, что в современном мире высокий уровень знания педагога по преподаваемым учебным дисциплинам и владение изученными основами методики их преподавания не могут полностью характеризовать уровень профессиональной компетентности педагога. Авторами охарактеризованы функциональные компоненты методической компетентности педагога, её взаимосвязь с другими личностно-профессиональными качествами (прежде всего – с психолого- педагогической, исследовательской и информационной компетентностью), а также уровни её сформированности. Формируя модель методической компетентности преподавателя, авторы исходили из того, что к современному педагогу предъявляют высокие требования: он должен быть готов к самостоятельному ведению исследований, конструированию технологий обучения, прогнозированию результатов обучения и воспитания обучающихся. Поскольку ведущим компонентом методической компетентности педагога является его личный опыт в методической деятельности, а требования к методической компетентности детерминированы целями и задачами методической деятельности, то в процессе настоящего исследования, формированию моделей методической компетентности преподавателя предшествовало уточнение существующих моделей методической деятельности научно-педагогических работников высших учебных заведений и учреждений среднего профессионального образования. Предложенные модели методической компетентности педагога – научная основа создания системы мониторинга его личностно- профессионального развития, а критерии оценки и уровни её диагностики – целевой ориентир системе профессиональной подготовки и переподготовки педагога высшей школы. Инновационными являются как модели методической компетентности педагога, так и модели главного механизма её становления – методической деятельности (в неразрывной связи с иными видами деятельности). Методы исследования: анализ научно-методической литературы и передового опыта методической деятельности в образовательных учреждениях, моделирование, методы теории множеств и отношений, методы квалиметрии, методы многопараметрический анализ систем. Методологические основы исследования: системный, квалиметрический, компетентностный и процессный подходы. Работа выполнена в рамках исследовательских проектов “Мониторинг исследовательской деятельности образовательных учреждений в условиях информационного общества” (№ 16-03-00382) и “Современные информационно-образовательные среды” (16-36-00048) при финансовой поддержке Российского гуманитарного научного фонда от 17.03.2016 года