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 обосновываются требования к методу решения проблемы, и определяется степень соответствия известных методов этим требованиям, выбирается наиболее подходящий по обоснованным критериям метод решения проблемы, кратко описываются суть выбранного метода, а также методика его применения для решения поставленной проблемы, включая синтез семантической информационной модели и оценку ее адекватности.
-
05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ (технические науки)
Краткое описание
Данная работа продолжает серию работ автора, посвященных применению современных научных методов в исследованиях сознания человека. В 1979-1981 были написаны две монографии, посвященные высшим формы сознания, перспективам человека, технологии и общества. Одна из этих монографий была двухтомной и называлась: «Теоретические основы синтеза квазибиологических роботов». В этих монографиях были предложены: 1) критериальная периодическая классификация 49 форм сознания, включающая и высшие формы сознания (ВФС); 2) основанные на этой классификации психологические, микросоциальные и технологические методики перехода между различными формами сознания, в т.ч. методики перехода из обычной формы сознания в ВФС; 3) информационно-функциональная теория развития техники (в т.ч. закона повышения качества базиса); 4) информационная теория стоимости; 5) 11 функциональных схем технических систем будущих форм общества, в т.ч. системы дистанционного миротелекинетического (мысленного) управления; 6) концепция развития общества в группах общественно-экономических формаций; 7) концепция детерминации формы сознания человека функциональным уровнем технологической среды; 8) математическое и численное моделирование динамики плотности вероятности состояний сознания человека в эволюции с применением теории Марковских случайных процессов. В данной работе проводится полный автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) периодической критериальной классификации форм сознания, предложенной автором в 1978 году. Для этого в работе решаются задачи: когнитивной структуризации и формализации предметной области; синтеза и верификации статистических и системно-когнитивных моделей (многопараметрической типизации форм сознания); системной идентификации форм сознания; их типологического анализа; исследования моделируемой предметной области путем исследования ее модели. Приводится подробный численный пример решения всех этих задач
-
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описание
В статье предложен обобщенный принцип относи-тельности, аналогичный принципу относительности Галилея-Эйнштейна, но для всех видов реальных и виртуальных систем, а не только физических, высказана гипотеза о его взаимосвязи с теоремой Эмми Нётер и законами сохранения энергии, импульса и момента импульса в социально-экономических и психологических системах. На основе информационной теории времени и информационной теории стоимости (Е.В.Луценко, 1980) сделаны выводы о неравномерности хода времени в социальных системах, неоднородности и анизотропности экономического пространства и нарушении законов сохранения энергии, импульса и момента импульса в социальных системах, и соответственно, о невыполнении или лишь частичном выполнении для них обобщенного принципа относительности. Предложены новые понятия физического и социально-экономического умвельта и с их использованием сформулированы физический и социально-экономический антропные принципы
-
Краткое описание
В статье описываются результаты применения системно-когнитивного анализа для прогнозирования влияния сделок по продаже автомобилей на основные экономические показатели автоцентра и поддержки принятия решений по поставкам.
-
Краткое описание
В статье рассмотрен подход к повышению адекватности семантических информационных моделей управления знаниями после прохождения моделируемым объектом точки бифуркации (смене периода эргодичности), реализованный в универсальной когнитивной аналитической системы «Эйдос»
-
Краткое описание
В статье приводятся результаты вычислительных экспериментов по повышению адекватности семантических информационных моделей с различными наборами астропризнаков путем разделения обобщенных социальных категорий (астросоциотипов) на типичную и нетипичную части.
-
Оценка эффективности кредитных средств во взаимодействующих предприятиях АПК
Краткое описание
Приведены 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
-
Краткое описание
Существует три основных точки роста современных информационных технологий: это глобальные сети и мобильные коммуникации, перспективные человеко-машинные интерфейсы, интеллектуальные технологии. Как известно, системный (синергетический) эффект обычно наблюдается в мультидисциплинарных и междисциплинарных научных исследованиях. Это означает, что большой интерес представляют направления исследований и разработок, находящиеся на перекрытии перечисленных выше трех перспективных направлений, а именно: перспективные интерфейсы в глобальных мобильных сетях, перспективные интеллектуальные интерфейсы и применение технологий искусственного интеллекта в Internet и мобильных коммуникациях. И особенно высокую актуальность имеет разработка и применение перспективных интеллектуальных интерфейсов в Internet и мобильных коммуникациях. Internet постепенно интеллектуализируется и превращается из нелокального хранилища больших данных (big data) в информационное пространство, содержащее осмысленные большие данные, т. е. «большую информацию» (great info), а затем в пространство знаний или «когнитивное пространство», в котором большая информация активно используется для достижения целей (управления) и превращается в «большие знания» (great knowledge). Появляется все больше сайтов, посвященных искусственному интеллекту, в открытом доступе появляются базы данных для машинного обучения (UCI, Kaggle и другие) и даже on-line интеллектуальные приложения, совершенствуются и интерфейсы, применяемые в Internet. Показательно приобретение разработчиком одной из первых глобальных социальных сетей Facebook Марком Цукербергом фирмы Oculus, являющейся ведущим в мире разработчиком и производителем амуниции виртуальной реальности. Однако учащиеся и ученые до сих пор практически не замечают, что уже давно существует и действует открытая масштабируемая интерактивная интеллектуальная on-line среда для обучения и научных исследований, основанная на автоматизированном системно-когнитивном анализе (АСК-анализ) и его программном инструментарии – интеллектуальной системе «Эйдос», а также сайте автора. Данная статья является ее своеобразной презентацией и призвана ознакомить потенциальных пользователей с возможностями этой среды
-
Определение типа и модели стрелкового нарезного оружия по боеприпасам методом АСК-анализа
Краткое описание
В криминалистике существуют актуальные задачи определения типа (автомат, винтовка, крупный калибр, пистолет) и конкретной модели стрелкового нарезного оружия по его боеприпасам, в частности, обнаруженным на месте применения оружия. Предлагается решение этой задачи с применением нового инновационного метода искусственного интеллекта: автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) и его программного инструментария – универсальной когнитивной аналитической системы «Эйдос». В системе «Эйдос» реализован программный интерфейс, обеспечивающий ввод в систему изображений, и выявление их внешних контуров на основе яркостной и цветовой контрастности. Путем многопараметрической типизации контурных изображений конкретных боеприпасов в системе создается и верифицируется системно-когнитивная модель, с применением которой (если модель окажется достаточно достоверной), могут решаться задачи системной идентификации, классификации, исследования моделируемого объекта путем исследования его модели и другие. Для решения этих задач выполняются следующие этапы: 1) ввод в систему «Эйдос» изображений боеприпасов и создание математических моделей их контуров; 2) синтез и верификация моделей обобщенных образов боеприпасов по типам оружия на основе контурных изображений конкретных боеприпасов (многопараметрическая типизация); 3) количественное определение сходства-различия конкретных боеприпасов с обобщенными образами боеприпасов различных типов и моделей стрелкового нарезного оружия (системная идентификация); 4) количественное определение сходства-различия типов боеприпасов, т.е. кластерно-конструктивный анализ обобщенных образов боеприпасов. Приводится численный пример. Имеется успешный опыт решения подобных задач в других предметных областях
-
Краткое описание
В статье описывается процедура синтеза четырех моделей корпорации, отличающихся частными критериями взаимосвязи между трендами прошлых показателей 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
pdf 485.634kb
doc 485.634kb