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
-
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описание
Создание систем искусственного интеллекта является одним из важных и перспективных направлений развития современных информационных технологий. Так как существует множество альтернатив математических моделей систем искусственного интеллекта, то возникает необходимость оценки качества этих моделей, для чего необходимо их сравнение. Для достижения поставленной цели необходимы свободный доступ к исходным данным и методика, которая позволяет преобразовать эти данные в форму, необходимую для их обработки в системе искусственного интеллекта. Удачным выбором для этих целей является база данных тестовых задач для систем искусственного интеллекта репозитория UCI. В данной работе использована база данных «Iris Data Set» из банка исходных данных по задачам искусственного интеллекта – репозитория UCI, на основе которой решается задачи формализации предметной области (разработки классификационных и описательных шкал и градаций и кодирование исходных данных с их использованием, в результате чего формируется обучающая выборка, по сути представляющая собой нормализованные исходные данные), синтеза и верификации статистических и системно-когнитивных моделей предметной области, идентификации конкретных цветов с классами, в качестве которых выступают сорта Ириса, а также исследования предметной области путем исследования ее модели. Для решения этих задач применяется автоматизированный системно- когнитивный анализ (АСК-анализ) и его программный инструментарий – интеллектуальная система «Эйдос»
-
Краткое описание
Насекомые являются важнейшим компонентом естественных биоценозов и агроценозов. Одним из самых больших и многочисленных семейств – являются жужелицы (Carabidae), насчитывающие по разным данным более 30000 видов. Для жужелиц характерны различные способы питания, местообитания, занимаемые яруса, сезонная и суточная активность. Они обитают как на поверхности, так и в почве, реже на кустарниках и деревьях. Виды семейства жужелицы – активные жуки с длинными тонкими антеннами равномерной толщины, длинными надкрыльями и длинными ногами, приспособленными к беганию. Размеры их варьируют от нескольких миллиметров до 10 см. Являясь активными хищниками, жужелицы играют огромное практическое значение, уничтожая вредителей еще до достижения последними порога вредоносности, тем самым обеспечивая их естественную регуляцию. Исходя из того, что количество жужелиц велико, а размеры их иногда составляют всего несколько миллиметров, возникла проблема определения вида этих насекомых (или их идентификации), вследствие чего потребовался специальный инструмент, который, с одной стороны, упростил бы получение данных об этих насекомых, а с другой стороны, повысил бы их точность. В данной статье предлагается новый для данной предметной области подход к идентификации различных видов жужелиц по их внешнему контуру с применением программного инструментария автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) – универсальной когнитивной аналитической системы «Эйдос», которая прекрасно себя зарекомендовала при изучении других объектов. Причина, по которой было решено использовать эту систему, состоит в том, что обычные (стандартные) способы определения жужелиц, имеют определенные недостатки: человеческий фактор (явные ошибки при определении); достаточно большие временные затраты; невозможность увеличения количества критериев для повышения достоверности модели сравнения. Данная статья направлена на преодоление этих недостатков, путем использования универсальной когнитивной аналитической системы «Эйдос», автоматизированного системнокогнитивного анализа (АСК-анализ). Приводится численный пример
-
Гравитационные волны и коэффициент эмерджентности классических и квантовых систем
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описание
Установлено, что статистики Ферми-Дирака, Бозе-Эйнштейна и Максвелла-Больцмана можно описать единым уравнением, которое следует из уравнения Эйнштейна для систем, обладающих центральной симметрией. Построен коэффициент эмерджентности классических и квантовых систем, представляемых как лучи гравитационных волн, взаимодействующих с гравитационным полем Вселенной
-
Блеск и нищета виртуальной реальности
Краткое описание
В статье кратко рассматриваются перечисленные ниже вопросы. Классическое определение системы виртуальной реальности. Эффекты виртуальной реальности: эффекты реальности, присутствия, деперсонализации (модификации самосознания), модификация сознания пользователя, виртуализации интересов, целей, ценностей и мотиваций ("реалы и виртуалы"). Критерии реальности при различных формах сознания и их применение в виртуальной реальности. Системы виртуальной реальности и критерии реальности, принципы эквивалентности (относительности) Галилея и Эйнштейна и критерии виртуальной реальности. Виртуальные устройства ввода-вывода. Авторское определение системы виртуальной реальности. Сон со сновидениями, гипнотические состояния и виртуальная реальность. Дополненная реальность и дополненная виртуальность. Модификация сознания и самосознания пользователя в виртуальной реальности. Рассмотрение перспективных и патологических измененных форм сознания, возникающих в системах с интеллектуальными интерфейсами. Соблюдения моральных норм в виртуальной реальности и последствия их несоблюдения. Опасность эффектов виртуальной реальности и необходимость их самого серьезного научного изучения. Перенос знаний, умений и навыков из виртуальной реальности в истинную. Перенос знаний, умений и навыков из виртуальной реальности в истинную. Механизмы формирования моделей истинной и виртуальной реальности человеком и принципы их корректной содержательной интерпретации. Принципы и перспективы корректной содержательной интерпретации субъективных (виртуальных) моделей физической и социальной реальности, формируемых сознанием человека. Применения систем виртуальной реальности. Приводится тест на понимание виртуальной реальности
-
06.00.00 Сельскохозяйственные науки
Краткое описание
В ампелографии полиморфизмом называют биологическое явление разнообразия - одновременное перманентное наличие в популяции двух или нескольких фенотипически и генотипически отличающихся групп растений одного сорта, то есть клонов. В виноградарстве обычно считают клон изогенной популяцией, а сорт как совокупность клонов или форм – гетерогенной. Полиморфизм сортов имеет большое практическое значение, так как сорта-клоны обеспечивают при условии их гармоничного взаимодополняющего сочетания адаптивный ампелоценоз и высокий для производства экономический эффект. В статье на фенотипическом уровне по листьям освещен полиморфизм двух гетерогенных популяций – сортогрупп Пино и Рислинг, являющихся лучшими представителями французского и немецкого виноградарства
-
АСУ вузом как самоорганизующаяся система
Краткое описание
В статье впервые предлагаются новые концептуальные подходы к созданию АСУ вузом, как децентрализованной открытой самоорганизующейся системы. В статье описываются наиболее распространенные и устойчивые иллюзии руководства по поводу подобных систем, которые необходимо преодолеть, и обосновываются основные принципы, которые необходимо соблюдать, чтобы создание АСУ вузом стало реальным.
-
Краткое описание
В статье приводятся основные научные результаты, полученные в 2007 году при создании и исследовании семантической информационной мультимодели, обеспечивающей как выявление зависимостей между астропризнаками и принадлежностью респондентов к обобщенным социальным категориям, так и использование знания этих зависимостей для идентификации респондентов по этим категориям. Мультимодель включает 172 частные модели на 37 обобщенных категорий, причем каждая из категорий представлена не менее чем 1000 респондентов при общем объеме выборки 20007 респондентов. При этом применяется метод системно-когнитивного анализа, который рассматривается как один из универсальных вариантов решения 13-й проблемы Гильберта на практике (теоретически эта проблема решена в теoреме А.Н.Колмогорова, являющейся обобщением теоремы В.И.Арнольда (1957).
-
АСК-анализ, моделирование и идентификация живых существ на основе их фенотипических признаков
Краткое описание
Так как существует множество альтернатив систем искусственного интеллекта, то возникает необходимость оценки качества математических моделей и систем искусственного интеллекта, которые поддерживают эти модели. Данная работа направле-на на изучение и разработку типовой методики использования базы данных репозитария UCI для оценки качества математических моделей систем искусственного интеллекта. Целью работы разработка методики оценки качества математических моделей систем искусственного интеллекта для классификации животных по внешним признакам на основе базы данных репозитария UCI. Задача-ми работы являются: систематизация, закрепление и расширение теоретических и практических знаний по дисциплине "Интеллектуальные информационные системы и технологии"; изучение интеллектуальной информационной системы "Эйдос"; решение поставленной цели с помощью интеллектуальной информационной системы "Эйдос". Объектом исследования является база данных "zoo" репозитария UCI. В первой главе работы происходит обзор теории к решению задачи, выявление проблематики, исходных данных, инструментария и метризации шкал. Во второй главе работы представлены решение поставленной задачи. В заключении приведены результаты работы, сделаны выводы по достижению поставленных целей и задач
-
АСК-анализ эффективности работы преподавателя аграрного ВУЗа на основе данных репозитория UCI
Краткое описание
Создание систем искусственного интеллекта является одним из важных и перспективных направлений развития современных информационных технологий. Так как существует множество альтернатив систем искусственного интеллекта, то возникает необходимость оценки качества математических моделей этих систем. В данной работе рассмотрено решение задачи идентификации классов уровней оплаты сотрудников фирмы по их характеристикам. Для достижения поставленной цели необходимы свободный доступ к тестовым исходным данным и методика, которая поможет преобразовать эти данные в форму, которая необходима для работы в системе искусственного интеллекта. Удачным выбором является база данных тестовых задач для систем искусственного интеллекта репозитория UCI. В данной работе использована база данных по эффективности преподавания в течение трех регулярных семестров и двух летних семестров 151 ассистентом преподавателя (TA) назначений в департаменте статистики Университета Висконсин-Мэдисон. При этом наиболее достоверной в данном приложении оказались модели INF4. Достоверность модели в соответствии с L-мерой составила 0,809, что заметно выше, чем достоверность экспертных оценок, которая считается равной около 70%. Для оценки достоверности моделей в АСК-анализе и системе «Эйдос» используется F-критерий Ван Ризбергена и ее нечеткое мультиклассовое обобщение, предложенное проф.Е.В.Луценко
-
АСК-анализ проблематики статей Научного журнала КубГАУ в динамике
Краткое описание
Данная статья написана в связи с выходом юбилейного 100-го номера Научного журнала КубГАУ. Это событие наводит на мысль о возможности исследования динамики проблематики научных исследований по публикациям в Научном журнале КубГАУ. Этому вопросу и посвящена данная статья. В качестве инструментов данного исследования применены автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) и его программный инструментарий – Универсальная когнитивная аналитическая система «Эйдос-Х++»
pdf 3.213.403kb
doc 3.213.403kb