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
-
08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки)
Краткое описание
В 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
-
Краткое описание
Цель статьи состоит в применении автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) для исследования влияния агротехнологических факторов на урожайность и качество пшеницы и применению созданных моделей для решения задач прогнозирования, поддержки принятия решений и исследования моделируемой предметной области путем исследования ее модели. Для достижения поставленной цели поставлены и решены следующие задачи, полученные путем декомпозиции цели и являющиеся этапами ее достижения: Задача 1: сформулировать идею и концепцию решения проблемы; Задача 2: обосновать выбор метода и инструмента решения проблемы; Задача 3: применить выбранный метод и инструмент для достижения поставленной цели: когнитивная структуризация предметной области; формализация предметной области; синтез и верификация модели; повышение качества модели и выбор наиболее достоверной модели; решение в наиболее достоверной модели задач диагностики (классификации, распознавания, идентификации), поддержки принятия решений и исследования моделируемой предметной области путем исследования ее модели. Задача 4: описать эффективность предложенного решения проблемы. Задача 5: рассмотреть ограничения и недостатки предложенного решения проблемы и перспективы его развития путем их преодоления этих ограничений и недостатков. Приводится подробный численный пример решения поставленных задач, основанный на 217 реальных примерах выращивания пшеницы на полях Краснодарского края. Для читателей обеспечивается возможность загрузки данного численного примера и установки его у себя на компьютере для изучения
-
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 данной статье в соответствии с методологией Автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) рассматривается реализация 3-го АСК-анализа: синтез и верификация модели прогнозирования развития многоотраслевой агропромышленной корпорации. На этом этапе осуществляется синтез и верифкация 3 статистических и 7 системно-когнитивных моделей: ABS – матрица абсолютных частот, PRC1 и PRC2 – матрицы условных и безусловных процентных распределений, INF1 и INF2 – частный критерий: количество знаний по А.Харкевичу, INF3 – частный критерий: Хи-квадрат: разности между фактическими и теоретически ожидаемыми абсолютными частотами INF4 и INF5 – частный критерий: ROI - Return On Investment, INF6 и INF7 – частный критерий: разность условной и безусловной вероятностей (коэффициент взаимосвязи). Достоверности созданных моделей оценивались в соответствии с пред- ложенной метрикой, сходной с известным F-критерием, но не предполагающей выполнение нормального распределения, линейности объекта моделирования, независимости и аддитивности действующих на него факторов. Достоверность полученных моделей оказалось достаточно высокой для решения последующих задач идентификации, прогнозирования и принятия решений, а так-же исследования моделируемого объекта путем исследования его модели, которые планируется рассмотреть в будущих статьях
-
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
На показатели эффективности работы торговой фирмы в натуральном и стоимостном выражении существенное влияние оказывает номенклатура и объемы закупаемой и реализуемой продукции, а также то, у каких она закупается поставщиков и каким потребителям продается. Однако решение задачи выбора рациональной номенклатуры продукции наталкивается на значительные затраты вычислительных и человеческих ресурсов, а также отсутствие исходных данных, и при реальных размерностях данная задача не имеет решения. В статье предлагается такое решение, очень экономное по затратам различных видов ресурсов и основанное на применении теории информации, когнитивных технологий и теории управления
-
Краткое описание
В статье на примере одного из сегментов фондового рынка рассматривается технология и методика применение системно-когнитивного анализа и его инструментария – системы «Эйдос» для когнитивная структуризации и формализации предметной области с целью моделирования временных рядов
-
Краткое описание
В статье рассматривается технология и методика применение системно-когнитивного анализа и его инструментария – системы «Эйдос» для использования информационных семантических моделей временных рядов (на примере одного из сегментов фондового рынка) для решения задач прогнозирования и поддержки принятия решений, а также исследования предметной области
-
Краткое описание
В статье на примере одного из сегментов фондового рынка рассматривается технология и методика применение системно-когнитивного анализа и его инструментария – системы «Эйдос» для синтеза и верификации информационных семантических моделей временных рядов
-
Краткое описание
На основе семантических информационных моделей исследована зависимость параметров сейсмической активности от положения небесных тел
pdf 2.624.688kb
doc 2.624.688kb