Ф.И.О.
Луценко Евгений Вениаминович
Ученая степень
• доктор экономических наук
Ученое звание
профессор
Почетное звание
—
Организация, должность
• Кубанский государственный аграрный университет
кафедра компьютерных технологий и систем
профессор
Научные интересы
Системно-когнитивный анализ, системы искусственного интеллекта, высшие формы сознания, перспективы человека, технологии и общества
Адрес веб-сайта
Электропочта
Текущий рейтинг (суммарный рейтинг статей)
0
TOP5 соавторов
Статей в журнале: 276 шт
Сформировать список работ, опубликованных в Научном журнале КубГАУ
-
Асимптотический информационный критерий качества шума
Краткое описаниеИнтуитивно все понимают, что шум, это сигнал, в котором нет информации или в котором на практике не удается выявить информацию. Точнее, понятно, что некая последовательность элементов (ряд) тем в большей степени является шумом, чем меньше информации содержится в значениях одних элементов о значениях других. Тем более странно, что никто не предложил не только способа, но даже идеи измерения количества информации в одних фрагментах сигнала о других его фрагментах и его использования в качестве критерия оценки степени близости данного сигнала к шуму. Авторами предложен асимптотический информационный критерий качества шума, а также метод, технология и методика его применения на практике. В качестве метода применения асимптотического информационного критерия качества шума на практике предлагается автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ), в качестве технологии – программный инструментарий АСК-анализа: универсальная когнитивная аналитическая система «Эйдос», в качестве методики – методика создания приложений в данной системе, а также их использования для решения задач идентификации, прогнозирования, принятия решений и исследования предметной области путем исследования ее модели. Приводится наглядный численный пример, иллюстрирующий излагаемые идеи и подтверждающий работоспособность предлагаемого асимптотического информационного критерия качества шума, а также метода, технологии и методики его применения на практике
-
Стратегическое планирование и управление холдингом на основе информационных и когнитивных технологий
08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки)
Краткое описаниеВ статье методология стратегического планирования и управления холдингом развивается на теоретической основе автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ). Эта методология обеспечивает научное исследование любого холдинга путем создания и исследования его модели. Методология включает как синтез, адаптацию и верификацию системно-когнитивных моделей холдинга, так и использование этих моделей для стратегического планирования и поддержки принятия решений по управлению холдингом, как сложной, многопараметрической, нелинейной системой. Актуальность исследования обусловлена особой ролью холдингов и других корпоративных интегрированных структур как в России в целом, так и, в частности, в Краснодарском крае. Несмотря на очевидные системные преимущества, холдинги сталкиваются с широким кругом проблем, связанных с эффективностью управления, обеспечением их устойчивого функционирования и др. Предлагаемая методология предлагает пути решения этих проблем и может быть успешно применена в холдингах и других корпоративных интегрированных структурах различных регионов, объемов и направленностей деятельности, что и определяет актуальность темы исследования. Уровень значимости и научная новизна Исследования состоят в разработке концептуальных и теоретико-методологических положений, направленных на управление развитием холдингов. Ожидаемые результаты и их значимость заключаются в том, что разработанная в результате реализации Исследования методология может быть применена холдингами и другими корпоративными интегрированными структурами и обеспечит существенное повышение качества управления ими
-
08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки)
Краткое описаниеВ предыдущих работах авторов были решены задачи когнитивной структуризации и формализации предметной области, синтеза и верификации системно-когнитивных моделей, прогнозирования влияния номенклатуры и объемов реализации продукции на прибыль и рентабельность торговой фирмы, поддержки принятия решений по выбору таких номенклатуры и объемов реализации продукции, которые обуславливают заданные целевые прибыль и рентабельность фирмы. Данная работа посвящена исследованию моделируемой предметной области путем исследования ее СК-модели
-
Скоринговая система на основе информационно-когнитивного моделирования
08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки)
Краткое описаниеОдной из ключевых проблем, стоящих перед кредитной организацией, это несвоевременная выплата кредита. Во-первых, это более глубокий анализ – для того чтобы его провести «вручную» потребуется даже не несколько дней, а недель. Во-вторых, он позволяет работать с клиентами куда быстрее. И, самое главное, скоринг позволяет свести на нет влияние человеческого фактора. Автоматизированной системе без разницы как вы выглядите, ей невозможно понравиться или нет. Анализ данных происходит только на основе конкретных фактов. Скоринг выгоден всем. Банк получает возможность работать быстрее и снизить риск невозврата кредитов. Клиенты, в свою очередь, могут оформить займ на более выгодных условиях
-
05.13.10 Управление в социальных и экономических системах (технические науки)
Краткое описаниеОдной из ключевых проблем, стоящих перед медициной, это своевременно вынесенный правильный диагноз. За все время существования медицины, человечество накопило немало знаний в этой области. По этим знаниям обучаются новые специалисты. Но информации настолько много, что своевременно найти в ней нужную иной раз не получается, а ведь это может очень дорого стоить человеку, пришедшему на прием к доктору. В этом специалисту приходит на помощь компьютер. Информационные технологии, обучение на информационных базах отлично справляются с задачей идентификации болезни и предоставлении наиболее подходящей информации
-
08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки)
Краткое описаниеВ статье методология стратегического планирования и управления холдингом развивается на теоретической основе автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ). Эта методология обеспечивает научное исследование любого холдинга путем создания и исследования его модели. Методология включает как синтез, адаптацию и верификацию системно-когнитивных моделей холдинга, так и использование этих моделей для стратегического планирования и поддержки принятия решений по управлению холдингом, как сложной, многопараметрической, нелинейной системой. Актуальность исследования обусловлена особой ролью холдингов и других корпоративных интегрированных структур как в России в целом, так и, в частности, в Краснодарском крае. Несмотря на очевидные системные преимущества, холдинги сталкиваются с широким кругом проблем, связанных с эффективностью управления, обеспечением их устойчивого функционирования и др. Предлагаемая методология предлагает пути решения этих проблем и может быть успешно применена в холдингах и других корпоративных интегрированных структурах различных регионов, объемов и направленностей деятельности, что и определяет актуальность темы исследования. Уровень значимости и научная новизна Исследования состоят в разработке концептуальных и теоретико-методологических положений, направленных на управление развитием холдингов. Ожидаемые результаты и их значимость заключаются в том, что разработанная в результате реализации Исследования методология может быть применена холдингами и другими корпоративными интегрированными структурами и обеспечит существенное повышение качества управления ими
-
08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки)
Краткое описаниеВ предыдущих работах авторов были решены задачи когнитивной структуризации и формализации предметной области, а также синтеза и верификации системно-когнитивных моделей. Данная работа посвящена решению задачи поддержки принятия решений по выбору таких номенклатуры и объемов реализации продукции в торговой фирме, которые обуславливают заданную прибыль и рентабельность
-
06.02.00 Ветеринария и Зоотехния
Краткое описаниеРядом авторов (Милаёва И.В., Зайцев С.Ю., Довженко Н.А., Царьков Д.В., Царькова М.С., 2015) предложена регрессионная модель и способ косвенного измерения содержания жира и белка в коровьем молоке по его динамическому поверхностному натяжению, имеющий ряд преимуществ перед традиционным подходом. Эта модель отражает объективно существующие взаимосвязи между содержанием жира и белка в коровьем молоке и параметрами тензиограмм динамического поверхностного натяжения на границе раздела молоко/воздух. Эти взаимосвязи выявлены авторами способа путем математической обработки 112 эмпирических проб. Для этого ими был применен регрессионный и корреляционный анализ (в MS Excel). Так как содержание жира и белков в молоке во многом определяет его качество, то данная задача относится к задачам квалиметрии. Однако, данная задача квалиметрии относится также к типичным задачам распознавания образов (многопараметрической типизации и системной идентификации), и, поэтому вполне возможно, что качество ее решения может быть повышено путем применения методов искусственного интеллекта, в частности когнитивных и информационных технологий. Тем более, что эти взаимосвязи имеют довольно сложный характер. Применение интеллектуальных технологий открывает также дополнительные возможности для исследования моделируемой предметной области путем исследования ее модели. Все это представляет большой научный и практический интерес как для ученых исследователей, а так и для практиков. Для решения всех этих задач в работе применен Автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) и его программный инструментарий – интеллектуальная система «Эйдос». Подробно рассмотрен численный пример, основанный на реальных данных
-
Когнитивная ветеринария – ветеринария цифрового общества: дефиниция базовых понятий
06.02.00 Ветеринария и Зоотехния
Краткое описаниеЕсть много мнений по вопросу о том, в каком обществе мы живем в начале XXI века. Ранее считали, что это постиндустриальное общество. Было даже такое мнение, что это будет общество развитого социализма или даже коммунистическое общество. Потом мнение по этому поводу изменилось. Сначала современное общество стали называть информационным обществом, а затем обществом, основанным на знаниях. Последняя новость в этой области состоит в том, что, по-видимому, современное общество – это цифровое общество, т.е. общество, основанное на цифровых технологиях, цифровых коммуникациях, цифровых технологиях обработки и передачи информации, и цифровых технологиях искусственного интеллекта. В цифровом обществе и науки должны перейти к цифровым интеллектуальным технологиям исследования. В частности возникает вопрос о том, не должна ли и ветеринария в цифровом обществе стать когнитивной ветеринарией. Развернутому и аргументированному (по мнению авторов) ответу на этот вопрос и посвящена данная работа. Методология и терминология в данной новой области еще не устоялась и не является общепринятой. Поэтому в данной работе много внимания уделено логике и методологии научного познания, терминологическим вопросам и дефинициям понятий
-
06.02.00 Ветеринария и Зоотехния
Краткое описаниеДанная работа является продолжением серии работ автора по когнитивной ветеринарии. Настоящее время характеризуется появлением в открытом доступе огромных объемов текстов на различных языках, сгенерированных людьми. В настоящее время эти тексты накапливаются в различных электронных библиотеках и библиографических базах данных (WoS, Скопус, РИНЦ и др), а также просто в Internet на различных сайтах. Все эти тексты имеют конкретных авторов, датировку и могут относиться одновременно ко многим не альтернативным категориям и жанрам, в частности: учебные; научные; художественные; политические; новостные; чаты; форумы и многие другие. Большой научный и практический интерес представляет решение обобщенной задачи атрибуции текстов, т.е. такого исследования этих текстов, при котором определялись бы их вероятные авторы, датировка создания, принадлежность этих текстов к перечисленным выше обобщенным группам или жанрам, а также оценка сходства- различия авторов и текстов по их содержанию, выделение в текстах ключевых слов и т.п. и т.д. Для решения всех этих задач необходимо сформировать обобщенные лингвистические образы текстов по группам (классам), т.е. сформировать семантические ядра классов. Частным случаем этой задачи является создание семантических ядер по различным научным специальностям ВАК РФ и автоматическая классификация научных текстов по направлениям науки. Традиционно эта задача решается диссертационными советами, т.е. экспертами, на основе экспертных оценок, т.е. неформализованным путем, на основе опыта, интуиции и профессиональной компетенции. Однако традиционный подход имеет ряд довольно серьезных недостатков, накладывающих на качество и объемы анализа существенные ограничения. В настоящее время уже есть все основания рассматривать эти ограничения как неприемлемые, т.к. их вполне можно преодолеть. Таким образом, налицо проблема, пути решения которой и являются предметом рассмотрения в данной статье. Следовательно, актуальными является усилия исследователей и разработчиков по их преодолению. Поэтому целью работы является разработка автоматизированной технологии (метода и инструментария), а также методики их применения для формирования семантического ядра ветеринарии путем автоматизированного системно-когнитивного анализа паспортов научных специальностей ВАК РФ и автоматической классификация текстов по направлениям науки. Приводится развернутый численный пример решения поставленной проблемы на реальных данных