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
Традиционно, управляющие решения принимаются путем многократного решения задачи прогнозирования при различных значениях управляющих факторов и выбора такого их сочетания, которое обеспечивает перевод объекта управления в целевое состояние. Однако на реальные объекты управления действуют сотни и тысячи управляющих факторов, каждый из которых может иметь десятки значений. Полный перебор всех возможных сочетаний значений управляющих факторов приводит к необходимости решения задачи прогнозирования десятки и сотни тысяч и даже миллионы раз для принятия одного решения, и это является совершенно неприемлемым на практике. Поэтому необходим метод принятия решений не требующий значительных вычислительных ресурсов. Таким образом, налицо противоречие между фактическими и желаемым, в чем и состоит проблема, решаемая в работе. В данной работе предлагается развитый алгоритм принятия решений путем однократного решения обратной задачи прогнозирования (автоматизированный SWOT-анализ), использующий результаты кластерно-конструктивного анализа целевых состояний объекта управления и значений факторов и однократного решения задачи прогнозирования. Этим и обуславливается актуальность темы работы. Цель работы состоит в решении поставленной проблемы. Путем декомпозиции цели сформулированы следующие задачи, являющиеся этапами достижения цели. Когнитивно-целевая структуризация предметной области; формализация предметной области (разработка классификационных и описательных шкал и градаций и формирование обучающей выборки); синтез, верификация и повышение достоверности модели объекта управления; прогнозирование, принятие решений и исследование объекта управления путем исследования его модели. В качестве метода решения поставленных задач применяется автоматизированный системно-когнитивный анализ и его программный инструментарий – интеллектуальная система «Эйдос». В результате работы предложен развитый алгоритм приятия решений, применимый в интеллектуальных системах управления. Основной вывод по результатам работы состоит в том, что предлагаемый подход позволил успешно решить поставленную проблему
-
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описание
В статье рассматривается новая версия системы искусственного интеллекта «Эйдос-астра» для решения прикладных задач с эмпирическими дан-ными большой размерности. Приложение, напи-санное на языке JAVA, обеспечивает GUI и позво-ляет подготовить и выполнить визуализацию мат-рицы информативностей без ограничений, нала-гаемых реализацией предыдущих версий системы «Эйдос-астра».
-
Краткое описание
В статье формулируется и обосновывается программная идея системного обобщения математики, суть которой состоит в тотальной замене понятия "множество" на более общее понятие "система" и прослеживании всех последствий этого. При этом обеспечивается соблюдение принципа соответствия, обязательного для более общей теории, т.к. система с нулевым уровнем системности есть множество. Приводится развернутый пример реализации этой программной идеи, в качестве которого выступает предложенная автором системная теория информации, являющаяся системным обобщением теории информации Найквиста – Больцмана – Хартли – Шеннона и семантической теории информации Харкевича.
-
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
-
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 статье приводятся методики: 1) прогнозирования хозяйственных результатов применения тех или иных агротехнологий; 2) поддержки принятия решений по выбору таких сортов зерновых колосовых и рациональных агротехнологий для их выращивания, которые с наиболее высокой вероятностью дали бы заранее заданный желаемый хозяйственный результат.
-
Прогнозирование сейсмической активности и климата на основе семантических информационных моделей
Краткое описание
На основе семантических информационных моделей исследована зависимость параметров сейсмической активности от гравитации небесных тел. Развита региональная семантическая информационная модель климата
-
Прогнозирование рисков ОСАГО (андерайтинг) с применением системно-когнитивного анализа
Краткое описание
В статье описываются результаты применения системно-когнитивного анализа для прогнозирования рисков совершения дорожно-транспортных происшествий и сумм страховых выплат в системе обязательного автострахования.
-
Прогнозирование рисков автострахования КАСКО с применением системно-когнитивного анализа
Краткое описание
В статье описывается применение системно-когнитивного анализа и его программного инструментария системы "Эйдос" для синтеза семантической информационной модели, учитывающей влияние различных факторов на суммы страховых выплат автострахования КАСКО и использования этой модели для прогнозирования сумм страховых выплат.
-
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описание
Так как существует множество систем искусственного интеллекта, то возникает необходимость сопоставимой оценки качества их математических моделей. Одним из вариантов решения этой задачи является тестирование различных системы на общей базе исходных данных, для чего очень удобно использовать общедоступную базу репозитория UCI. В данной работе приводится развернутый пример использования базы данных репозитория UCI для оценки качества математических моделей, применяемых в АСК-анализе и его программном инструментарии системе искусственного интеллекта «Эйдос»
pdf 427.325kb
doc 427.325kb