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

lc.kubagro.ru

Электропочта

prof.lutsenko@gmail.com

Текущий рейтинг (суммарный рейтинг статей)

0

TOP5 соавторов

• Лойко В. И. ³⁸
• Трунев А. П. ²⁵
• Печурина Е. К. ²⁰
• Коржаков В. Е. ¹⁹
• Барановская Т. П. ¹⁶

Статей в журнале: 276 шт

Сформировать список работ, опубликованных в Научном журнале КубГАУ

• pdf  306.337kb doc 306.337kb Просмотров: 1695 Дата: 30.11.2012
  Лойко В. И. Барановская Т. П. Луценко Е. В.

  Потоковые модели управления эффективностью инвестиций в агропромышленных объединениях

  08.00.00 Экономические науки

  Краткое описание

  Предложены модели количественной оценки инвестиционной эффективности горизонтально и технологически (вертикально) интегрированных систем, а также агропромышленного концерна, включающего как технологические вертикали перерабатывающих предприятий, так и горизонтальную интеграцию агропредприятий

• pdf  458.253kb doc 458.253kb Просмотров: 1380 Дата: 28.12.2012
  Луценко Е. В. Познышева Н. О.

  Прогнозирование урожайности подсолнечника по Краснодарскому краю с применением системно-когнитивного анализа (Часть 2-я: Формальная постановка задачи и преобразование исходных данных в информацию, а ее в знания)

  08.00.00 Экономические науки

  Краткое описание

  В данной работе впервые осуществлен синтез и верификация системно-когнитивной модели искусственной экосистемы насаждений подсолнечника Краснодарского края (на уровнях районов и края в целом). На основе созданной модели решены задачи: 1. Прогнозирование сценария изменения урожайности подсолнечника на период от 1 до 5 лет. 2. Научное исследование искусственной экосистемы насаждений подсолнечника Краснодарского края (на уровнях районов и края в целом)

• pdf  1.241.098kb doc 1.241.098kb Просмотров: 1905 Дата: 28.12.2012
  Луценко Е. В. Познышева Н. О.

  Прогнозирование урожайности подсолнечника по Краснодарскому краю с применением системно-когнитивного анализа (Часть 3-я: Решение задач прогнозирования и исследования предметной области)

  08.00.00 Экономические науки

  Краткое описание

  В данной работе предложены технология и мето-дика постановки и решения задачи прогнозирова-ния сценариев изменения урожайности подсолнеч-ника на уровне региона и его районов на основе системно-когнитивной модели, отличающиеся от традиционных: высокой степенью формализации модели знаний; возможностью синтеза матричной передаточной функции объекта прогнозирования непосредственно на основе эмпирических данных; корректной работой при неполных (фрагментиро-ванных) и зашумленных исходных данных. Впер-вые проведено исследование системно-когнитивной модели искусственной экосистемы насаждений подсолнечника Краснодарского края, которое корректно считать исследованием самой экосистемы, так как верификация данной модели показала ее высокую адекватность

• pdf  120.061kb doc 120.061kb Просмотров: 1774 Дата: 30.03.2013
  Луценко Е. В. Лойко В. И. Барановская Т. П.

  Методологические основы управления экономической устойчивостью перерабатывающего комплекса региона с применением технологий искусственного интеллекта

  08.00.00 Экономические науки

  Краткое описание

  Перерабатывающий комплекс региона рассматривается как многоуровневая иерархическая активная рефлексивная система, являющаяся объектом интеллектуального управления. Экономическая устойчивость перерабатывающего комплекса региона рассматривается как одна из важнейших его характеристик, существенно влияющих на количественные и качественные результаты работы. Реализуется системно-когнитивный подход к построению и верификации системы интеллектуальных моделей перерабатывающего комплекса региона. Выбирается наиболее адекватная модель перерабатывающего комплекса региона, в которой и исследуется вопросы управления его экономической устойчивостью

• pdf  430.422kb doc 430.422kb Просмотров: 2402 Дата: 30.04.2013
  Луценко Е. В. Коржаков В. Е.

  Теоретические основы, технология и инструментарий автоматизированного системно-когнитивного анализа и возможности его применения для сопоставимой оценки эффективности вузов

  05.00.00 Технические науки

  Краткое описание

  В статье кратко рассмотрены метод и основные понятия автоматизированного системно-когнитивного анализа, а также на концептуальном уровне возможности его применения для сопоставимой оценки эффективности вузов

• pdf  3.195.492kb doc 3.195.492kb Просмотров: 1819 Дата: 30.04.2013
  Луценко Е. В. Коржаков В. Е.

  Реализация психологических, педагогических и профориентационных тестов и супертестов без программирования в среде интеллектуальной системы «Эйдос-Х++» (На примере теста: «Анализ особенностей индивидуального стиля педагогической деятельности»)

  13.00.00 Педагогические науки

  Краткое описание

  В статье рассмотрено применение интеллектуальной технологи «Эйдос» для реализации уже разработанных психологических, педагогических и профориентационных тестов и супертестов без программирования в форме, удобной для массового тестирования, анализа его результатов и выработки индивидуальных рекомендаций

• pdf  15.210.884kb doc 15.210.884kb Просмотров: 828 Дата: 29.05.2013
  Луценко Е. В. Коржаков В. Е.

  Реализация тестов и супертестов для ветеринарной и медицинской диагностики в среде системы искусственного интеллекта «Эйдос-Х++» без программирования

  01.00.00 Физико-математические науки

  Краткое описание

  В статье рассмотрено применение интеллектуальной технологи «Эйдос» для реализации уже разработанных ветеринарных и медицинских диагностических тестов без программирования в форме, удобной для индивидуального и массового тестирования, анализа его результатов и выработки индивидуальных и групповых рекомендаций. Воз-можно объединение нескольких тестов в супертест

• pdf  180.967kb doc 180.967kb Просмотров: 1658 Дата: 29.05.2013
  Луценко Е. В. Горпинченко К. Н.

  Синтез системно-когнитивной модели природно-экономической системы и ее использование для прогнозирования и управления в зерновом производстве (Часть 1 – постановка задачи)

  08.00.00 Экономические науки

  Краткое описание

  В работе в общем виде сформулирована проблема эффективного прогнозировании результатов и принятии управленческих решений по выбору агротехнологий, обеспечивающих желаемый результат. Предложена и обоснована возможность прогнозирования и управления в зерновом производстве путем применения технологий искусственного интеллекта, в частности, метода системно-когнитивного анализа

• pdf  371.753kb doc 371.753kb Просмотров: 1553 Дата: 29.05.2013
  Луценко Е. В. Горпинченко К. Н.

  Синтез системно-когнитивной модели природно-экономической системы и ее использование для прогнозирования и управления в зерновом производстве (Часть 2 – преобразование эмпирических данных в информацию)

  08.00.00 Экономические науки

  Краткое описание

  В данной статье впервые осуществлен синтез и верификация системно-когнитивной модели природно-экономической системы, обоснована возможность прогнозирования и принятия управленческих решений по выбору агротехнологий

• pdf  436.855kb doc 436.855kb Просмотров: 1884 Дата: 30.06.2013
  Луценко Е. В. Трунев А. П.

  Коэффициент эмерджентности классических и квантовых статистических систем

  01.00.00 Физико-математические науки

  Краткое описание

  В статье дано системное обобщение формулы Хартли для количества информации. Предложен коэффициент эмерджентности, применимый для систем, подчиняющихся классической или квантовой статистике. Дан алгоритм оценки уровня системности квантовых объектов. Рассмотрены квантовые системы, подчиняющиеся статистике Ферми-Дирака и Бозе-Эйнштейна, а также классические системы подчиняющиеся статистике Максвелла-Больцмана. Установлено, что коэффициенты эмерджентности квантовых и классических систем отличаются между собой, как и коэффициенты квантовых систем ферми-частиц и бозе-частиц. Следовательно, коэффициент эмерджентности позволяет отличить классическую систему от квантовой системы, а квантовую систему ферми-частиц от квантовой системы бозе-частиц