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: 271 шт
Сформировать список работ, опубликованных в Научном журнале КубГАУ
-
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описание
На основе семантических информационных моделей исследована зависимость параметров движения полюса Земли от положения небесных тел
-
Краткое описание
Качество жизни населения региона является важнейшим интегральным критерием оценки эффективности деятельности региональной администрации. На качество жизни в основном влияют экологические факторы. Поэтому возникает задача исследования влияния экологических факторов на различные аспекты качества жизни. Эту задачу предлагается решить с применением автоматизированного системно- когнитивного анализа
-
Краткое описание
Сомелье оценивает качество вина на основе своих субъективных ощущений. При этом то, что говорит сомелье, когда оценивает вино, непосвященному в это искусство трудно или вообще невозможно понять рационально. Сам процесс оценивания качества вина сомелье не поддается формализации и осуществляется полностью на чувственном уровне. Иногда разные сомелье по-разному оценивают одно и тоже вино, разлитое из одной и той же бочки в бутылки разной престижности с наклейками, отличающимися количеством звездочек. В этой связи возникает по крайней мере два закономерных и естественных вопроса. Первый вопрос о том, связаны ли как-либо субъективные сомелье-оценки качества вина с его объективными физико-химическими свойствами? Второй вопрос возникает в случае положительного ответа на первый: можно ли анализируя объективными методами физико-химические свойства вина предсказать его субъективную оценку различными сомелье или некоторым «обобщенным сомелье», обобщающим много подобных субъективных оценок? Данная статья посвящена получению аргументированных ответов на эти вопросы. Целью данной работы, представляющей большой научный и практический интерес, является создание модели, обеспечивающей автоматизированную оценку качества вина на основе анализа его объективных физико-химические свойства, совпадающую с его сомелье-оценкой. Для достижения этой цели применяется Автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) и его программный инструментарий – интеллектуальная система «Эйдос». Рассматривается подробный численный пример, основанный на 1599 реальных примерах оценки сомелье качества вин с известными физико-химическими свойствами. Кроме ответа на два поставленных вопроса, в статье приводится и исследование созданной системно-когнитивной модели
-
Краткое описание
В статье сформулированы проблема и задачи управления социально-экономическими системами в агропромышленном комплексе (АПК) и для их решения предложено применить автоматизирован-ный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ). Решение данной проблемы рассматривается на примере многоотраслевой интегрированной произ-водственной системами АПК (МИПС АПК). Крат-ко рассмотрены теоретические основы, математи-ческая модель, методика численных расчетов и программный инструментарий АСК-анализа, а также основные результаты и перспективы его применения для управления социально-экономическими системами в АПК
-
Автоматизированный системно-когнитивный анализ и классификация пород крупного рогатого скота
06.02.00 Ветеринария и Зоотехния
Краткое описание
На сайте мясной академии http://meatinfo.ru по адресу: http://meatinfo.ru/info/show?id=197 в размещена сравнительная таблица пород крупного рогатого скота по 8 показателя, из которых 2 текстовых и 6 числовых. У хозяйственников возникает естественный вопрос о том, какие из этих пород сходны по всей системе характеризующих их показателей, а какие различаются и в какой степени. Возникает также вопрос о том, какие показатели сходны и отличаются по смыслу и на сколько. Решению этих задач и посвящена данная статья. Результаты исследования могут быть использованы всеми желающими, благодаря тому, что Универсальная автоматизированная система «Эйдос», являющаяся инструментарием Автоматизированного системно-когнитивного анализа, находится в полном открытом бесплатном доступе на сайте автора по адресу: http://lc.kubagro.ru/aidos/_Aidos-X.htm, а численный пример решения поставленных задач размещен как облачное Эйдос-приложение №131
-
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описание
В статье рассматривается применение автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ), его математической модели – системной теории информации и программного инструментария – интеллектуальной системы «Эйдос» для ввода (оцифровки) изображений из графических файлов, синтеза обобщенных изображений классов, их абстрагирования, классификации обобщенных изображений (кластеры и конструкты), сравнения конкретных изображений с обобщенными образами (идентификация). Предлагается новый подход к оцифровке изображений, основанный на использовании полярной системы координат, центра тяжести изображения и его контура. Перед оцифровкой изображений могут применяться их преобразования, стандартизирующие положение изображений, их размеры и поворот. Поэтому, если заданы эти опция, то результаты оцифровки и АСК-анализа изображений могут быть инвариантны (независимы) относительно их положения, размеров и поворота. Это означает, что в модели на основе ряда конкретных примеров будет создан один образ каждого класса изображений, независящий от их конкретных реализаций, т.е. «Эйдос» этих изображений (в смысле Платона) - прототип или архетип (в смысле Юнга) изображений. Но система «Эйдос» обеспечивает не только формирование прототипов изображений, в которых количественно отражено количество информации в элементах изображения о прототипе, но удаление из них всего несущественного для идентификации (абстрагирование), а также сравнение конкретных изображений с обобщенными (идентификация) и самих обобщенных образов изображений друг с другом (классификацию). Приведен развернутый численный пример АСК-анализа изображений
-
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описание
Рассматривается применение автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ), его математической модели – системной теории информации и программного инструментария – интеллектуальной системы «Эйдос» для ввода (оцифровки) изображений из графических файлов, синтеза обобщенных изображений классов, их абстрагирования, классификации обобщенных изображений классов (кластеры и конструкты), сравнения конкретных изображений с обобщенными образами (идентификация) классов, сравнения классов друг с другом. Предлагается применить теорию информации для расчета количества информации, содержащегося в пикселе изображения о том, что это изображение принадлежит к определенному классу изображений. Приводится численный пример, в котором на основе ряда конкретных примеров изображений, принадлежащих к различным классам, формируются обобщенные образы этих классов, независящие от их конкретных реализаций, т.е. «Эйдосы» этих изображений (в смысле Платона) – прототипы или архетипы изображений (в смысле Юнга). Но система «Эйдос» обеспечивает не только формирование прототипов изображений, в которых количественно отражено количество информации в элементах конкретных изображений об их принадлежности к определенным прототипам, но и сравнение конкретных изображений с обобщенными (идентификация) и самих обобщенных образов изображений друг с другом (классификацию)
-
Краткое описание
Кратко описывается суть управления, формулируются цели и состав системы управления персоналом. Рассматривается суть метода функционально-стоимостного анализа (ФСА) и как его основной недостаток отмечается недостаточно высокий уровень формализации, из-за чего при применении ФСА требуется привлечение экспертов. Конкретизируется различие между затратами и себестоимостью. Рассматривается решение вопросов построения системы управления персоналом на основе ФСА с применением метода автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализе), в частности: вопросы измерения степени выраженности социально-экономических и психологических свойств, метризации шкал, построения интеллектуальной измерительной системы, разработки и применения модели, обеспечивающей как построение профессиограмм, так и их применение для измерения степени соответствия респондента профессиональным требованиям должности, а также для назначения на должности с учетом затрат на привлечение персонала и ресурсов, выделяемых на оплату персонала по должностям. Предлагаемый подход применим не только при решении задач управления персоналом методом ФСА, но и при применении ФСА в самых различных предметных областях, в частности при применении метода директ-Костинг
-
Краткое описание
В настоящее время в полном открытом бесплатном доступе есть базы данных 27-летних наблюдений различных неблагоприятных условий погоды и опасных гидрометеорологических явлений, приводящих к социальным и экономическим потерям на территории России. Некоторые из этих опасных природных климатических явлений наносят значительный ущерб и сельскому хозяйству, особенно растениеводству, плодоовощеводству и виноградарству. Поэтому большой научный и практический интерес представляет интеллектуальный анализ этих данных, что позволит создать более благоприятные условия для прогнозирования подобных неблагоприятных явлений и принятию решений с учетом их возможного отрицательного воздействия на деятельность человека. Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи, которые получаются путем декомпозиции цели и являются этапами ее достижения: Задача 1: когнитивная структуризация предметной области. Задача 2: подготовка исходных данных и формализация предметной области. Задача 3: синтез и верификация статистических и системно-когнитивных моделей и выбор наиболее достоверной модели. Задача 4: решение задач в наиболее достоверной модели: - подзадача 4.1. Прогнозирование (диагностики, классификации, распознавания, идентификации); - подзадача 4.2. Поддержка принятия решений; - подзадача 4.3. Исследование моделируемой предметной области путем исследования ее модели (когнитивные диаграммы классов и значений факторов, агломеративная когнитивная кластеризация классов и значений факторов, нелокальные нейроны и нейронные сети, 3d-интегральные когнитивные карты, когнитивные функции). Для решения поставленных задач предлагается применить Автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ). В статье приводится подробный численный пример, иллюстрирующий решение всех этих задач
-
Краткое описание
Целью данной работы является изучение силы и направления влияния морфологических и биохимических свойств помидоров на количественные, качественные и финансово-экономические результаты их выращивания и степень детерминированности этих результатов. Достижение данной цели представляет большой научный и практический интерес как для ученых-селекционеров, а так и для овощеводов-практиков. Селекционерам это позволяет получить новые высокоэффективные сорта гибридов помидоров, а хозяйствам выбрать гибриды, возделывание которых наиболее эффективно с финансово-экономической точки зрения. Для достижения поставленной цели применяется Автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) и его программный инструментарий – интеллектуальная система «Эйдос». Подробно рассматривается численный пример, основанный на реальных данных по гибридам помидоров
pdf 1.255.822kb
doc 1.255.822kb