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
-
Краткое описание
В статье описаны синтез и верификация статистических и системно-когнитивных моделей влияния экологических факторов на качество жизни населения региона. Этот этап АСК-анализа выполняется в системе «Эйдос». В результате создаются и проверяются на достоверность (верифицируются) все заданные системно - когнитивные модели. Ожидается, что достоверность моделей знаний будет достаточно высока для данной предметной области, на основе чего можно будет говорить об обнаружении определенной зависимости продолжительности жизни и причин смерти от экологической обстановки. Обычно модели знаний имеют примерно на 20% более высокую достоверность, чем статистические модели, которые работают по принципу положительного псевдопрогноза. На основе модели Abs (матрица абсолютных частот) принимать решения не целесообразно из-за разного количества примеров по классам (обобщенным категориям) и зависимости решений от этого количества. В модели Prc2 (условные и безусловные процентные распределения) зависимость представленных в модели значений от числа примеров по классам снята, но достоверность у нее обычно такая же низкая, как у Abs. Кроме того, для принятия решений на основе этой модели, необходимо вручную сравнивать значения условных и безусловных вероятностей, что трудоемко, и едва ли возможно при больших размерностях моделей. Модель знаний Inf3, основанная на мере, сходной с хи-квадрат, получается в результате автоматизированного сравнения значения условных и безусловных вероятностей, представленных в модели Prc1, сходной с Prc2, и обычно имеет довольно высокую достоверность, особенно если учесть высокую сложность предметной области, которую мы моделируем. Поэтому, в соответствии с технологией АСК-анализа преобразования данных в информацию, а ее - в знания, именно модель Inf3 планируется использовать для решения задач идентификации, прогнозирования, принятия решений и исследования моделируемой предметной области, путем исследования ее модели
-
АСК-анализ влияния экологических факторов на качество жизни населения региона
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описание
Без опоры на науку невозможно становление полноценного экологического сознания. Чтобы повысить обоснованность и вес выводов о влиянии экологии на качество жизни, необходимо количественно оценить силу и направление влияния на него разнородных экологических факторов. Однако, оказывается, что сделать это довольно проблематично по целому ряду причин. Во-первых, это отсутствие или малодоступность необходимых для подобных исследований исходных данных. Те же данные, которые все же удается найти, охватывают небольшие периоды наблюдений (малый лонгитюд), а их восполнение, в т.ч. путем проведения экспериментов, принципиально невозможно. В результате невозможно требовать от таких данных полных повторностей, что является необходимым условием корректного применения факторного анализа. Во-вторых, экологические факторы описываются разнородными показателями, измеренными в различных типах измерительных шкал (номинальных, порядковых и числовых) и в различных единицах измерения. Математические методы сопоставимой обработки подобных данных, а также реализующий эти методы программный инструментарий, фактически отсутствуют. В-третьих, подобные задачи относятся к задачам большой размерности, т.е. в них идет речь не о 5 или максимум 7 факторах, как в факторном анализе, а о сотнях и тысячах. В четвертых исходные данные зашумлены и требуют устойчивых методов. В-пятых, экологические факторы взаимосвязаны и требуют нелинейных непараметрических подходов. Для решения этих проблем предлагается применить новую инновационную интеллектуальную технологию: автоматизированный системно-когнитивный анализ и его программный инструментарий – систему «Эйдос». Приводится краткий численный пример оценки влияния экологических факторов на продолжительность жизни и причины смерти
-
Краткое описание
В статье формулируется проблема управления агропромышленным комплексом (АПК), рассматриваются цели управления и критерии его успешности, а также состав автоматизированной системы управления, включая объект управления, управляющую систему, информационно-измерительную систему и подсистему оказания управляющих воздействий. Предлагается: 1) целью управления считать повышение уровня качества жизни населения региона; 2) в качестве критериев успешности управления рассматривать показатели уровня качества жизни населения; 3) объемы и направленность инвестиций использовать как управляющий фактор 4) синтез и верификацию модели АПК осуществлять непосредственно в цикле управления на основе применения системно-когнитивного анализа (СК-анализ) и его программного инструментария - интеллектуальной системы «Эйдос»; 5) прогнозирование развития АПК и выработку управляющих решений осуществлять на основе когнитивной модели АПК с применением СК-анализа и системы «Эйдос»
-
Краткое описание
В данной статье в соответствии с методологией СК-анализа рассматривается вариант конкретной реализации этапов синтеза численной модели и ее анализа. Приводятся результаты исследования системы детерминации различных состояний перерабатывающего комплекса, функции влияния различных факторов на эти состояния и их классификация, а также семантические сети и когнитивные диаграммы классов и факторов. На основе проведенного анализа делаются конкретные выводы и даются рекомендации по принятию решений на уровне руководства региона. После выполнения этапов когнитивной структуризации и формализации предметной области выполняются последующие этапы автоматизированного СК-анализа, первым из которых является этап ввода базы прецедентов. Все эти этапы выполняются непосредственно с применением универсальной когнитивной аналитической системы «Эйдос»
-
Краткое описание
В статье рассмотрено применение интеллектуальной технологи «Эйдос» для предупреждения возникновения пожаров, электротравматизма, аварий на объектах агропромышленного комплекса и оптимизации мер обеспечения безопасности человеко- машинных систем. Причинами аварий являются многофазные или однофазные короткие замыкания в питающей сети или в электроустановках, отказ основной защитной аппаратуры и нарушения режимов эксплуатации электроустановок, приводящие к перегрузкам, износу изоляции питающих кабелей, несоответствие параметров защитной аппаратуры нормативным требованиям. Реализация системно- когнитивного анализа обеспечивает уменьшение количества опасных техногенных ситуаций на опасных производственных объектах. Благодаря применению АСК-анализа обеспечивается более эффективная эксплуатация электроустановок на опасных производственных объектах, благодаря предупреждению возникновения пожаров, электротравматизма, аварий и оптимизации мер обеспечения безопасности человеко-машинных систем. Пользователями системы «Эйдос» могут быть предприятия с высоким риском возникновения аварий на опасных производственных объектах: агропромышленного комплекса, газоснабжения, тепло- и электроэнергетики, нефтепродуктообеспечения, металлургической промышленности, химической, нефтехимической и нефтеперерабатывающей промышленности, магистрального трубопроводного транспорта, пищевой и масложировой промышленности и других. Планируемая эффективность и результативность реализации АСК-анализа обеспечивается уменьшением количества опасных техногенных ситуаций: аварий, пожаров и электротравм на опасных производственных объектах. Реализация АСК-анализа позволяет повысить эффективность прогнозирования технического состояния ЭУ и определить её остаточный ресурс
-
Краткое описание
В данной статье в соответствии с методологией Автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) рассматривается реализация 1-го и 2-го этапов АСК-анализа: когнитивной структуризации и формализации предметной области. На этапе когнитивной структуризации предметной области, исследователи решают, что рассматривать в качестве объекта моделирования, влияющих на него факторов и результатов их действия. В соответствии с результатами когнитивной структуризации подготавливаются база исходных данных для исследования (обучающая выборка или база прецедентов). На этапе формализации предметной области база исходных данных нормализуются, т.е. разрабатываются классификационные и описательные шкалы и градации, и с их использованием база исходных данных кодируется. В результате формируется база событий (эвентологическая база данных) и обучающая выборка. Этап когнитивной структуризации и подготовки исходных данных не формализован, а этап формализации предметной области полностью автоматизирован и выполняются непосредственно с применением универсальной когнитивной аналитической системы «Эйдос», которая является программным инструментарием АСК-анализа. Этапы когнитивной структуризации и формализации предметной области АСК-анализа являются первыми этапами преобразования данных в информацию, а ее в знания. Последующие этапы: синтез и верификация системно-когнитивной модели, решение задач идентификации, прогнозирования и принятия решений, а так- же исследования моделируемого объекта путем исследования его модели планируется рассмотреть в будущих статьях
-
Краткое описание
В статье описывается процедура синтеза четырех моделей корпорации, отличающихся частыми критериями взаимосвязи между прошлыми показателями предприятий, входящих в корпорацию и будущими состояниями корпорации в целом, производится верификация всех частных моделей с использованием двух интегральных критериев, осуществляется прогнозирование будущих состояний корпорации по их системе детерминации
-
Краткое описание
В статье предлагается применить автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) и его программный инструментарий систему «Эйдос» как для синтеза, так и для применения адаптивных интеллектуальных измерительных систем с целью измерения не значений параметров объектов, а для системной идентификации состояний сложных многофакторных нелинейных динамических систем. Кратко рассматривается математический метод АСК-анализа, реализованный в его программном инструментарии – универсальной когнитивной аналитической системе «Эйдос-Х++». Математический метод АСК-анализа основан на системной теории информации (СТИ), которая создана в рамках реализации программной идеи обобщения всех понятий математики, в частности - теории информации, базирующихся на теории множеств, путем тотальной замены понятия множества на более общее понятие системы и тщательного отслеживания всех последствий этой замены. Благодаря математическому методу, положенному в основу АСК-анализа, этот метод является непараметрическим и позволяет сопоставимо обрабатывать десятки и сотни тысяч градаций факторов и будущих состояний объекта управления (классов) при неполных (фрагментированных), зашумленных данных числовой и нечисловой природы измеряемых в различных единицах измерения. Приводится развернутый численный пример применения АСК-анализа и системы «Эйдос-Х++» как для синтеза системно-когнитивной модели, обеспечивающей многопараметрическую типизацию состояний сложных систем, так и для системной идентификации их состояний, а также для принятии решений об управляющем воздействии, так изменяющем состав объекта управления, чтобы его качество (уровень системности) максимально повышалось при минимальных затратах на это. Для численного примера в качестве сложной системы выбран коллектив фирмы, а его компонент – сотрудники и кандидаты (персонал). Однако необходимо отметить, что этот пример следует рассматривать шире, т.к. АСК-анализ и система «Эйдос» разрабатывались и реализовались в очень обобщенной постановке, постановке, не зависящей от предметной области, и с успехом могут быть применены и в других областях
-
Краткое описание
Проведено исследование системно-когнитивной модели для прогнозирования и поддержки принятия управленческих решений по выбору агротехнологий производства зерна, обеспечивающих с высокой вероятностью желаемый хозяйственный, энергетический, финансово-экономический результат
-
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 1.712.819kb
doc 1.712.819kb