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 работе осуществлено прогнозирование и принятие управленческих решений по выбору агротехнологий посредством применения метода системно-когнитивного анализа
-
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
-
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеВ 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
-
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
-
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
-
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
-
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
-
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
-
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)
-
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