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 описаниеНедавно был начат процесс монетизации оценки результатов научной деятельности, и возникла потребность в методиках количественной и сопоставимой оценки эффективности и качества работы ученого. Появились многочисленные методики материального поощрения за эти результаты. Общим для всех этих методик является завешенная роль индекса Хирша. Сам по себе этот индекс вполне обоснован. Однако в связи с практикой применения индекса Хирша в наших условиях в сознании научного сообщества возникла своеобразная мания, которую автор предлагает называть «Хиршамания». Эта мания характеризуется повышенным нездоровым интересом к самому значению индекса Хирша, особенно к искусственному неадекватному преувеличению этого значения, а также рядом негативных последствий этого интереса. В данной работе делается попытка кратко описать некоторые негативные последствия этой новой психической инфекции, поразившей общественное сознание научного сообщества. А также наметить пути преодоления хотя бы некоторых причин их возникновения. В этом и состоит проблема, решаемая в данной работе. Для решения сформулированной проблемы предлагается применить многокритериальный подход, основанный на теории информации, а именно тот его вариант, который реализован в автоматизированном системно-когнитивном анализе (АСК-анализ) и его программном инструментарии – интеллектуальной системе «Эйдос»
-
Краткое описание
В статье предлагается применить автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК- анализ) и его программный инструментарий систему «Эйдос» для решения задач многопараметрической типизации, системной идентификации и картографической визуализации пространственно- распределенных природных, экологических и социально-экономических систем. Пусть есть исходное облако точек с координатами (X,Y,Z), для каждой из которых известны значения градаций описательных шкал номинального, порядкового или числового типа S(s1,s2,…,sn). Тогда система «Эйдос» обеспечивает: 1) построение модели, содержащей обобщенные знания о силе и направлении влиянии градаций описательных шкал на значения Z=M(S); 2) оценку значения Z для точек (X,Y), описанных в тех же описательных шкалах S(s1,s2,…,sn), но не входящих в исходное облако точек; 3) картографическую визуализацию пространственного распределения значений функции Z=M(S) для точек, не входящих в исходное облако, с использованием триангуляции Делоне. По сути это означает, что система «Эйдос» обеспечивает восстановление неизвестных значений функции по признакам аргумента и реализует это в универсальной постановке, не зависящей от предметной области. Предлагается новое научное понятие: «Геокогнитивная система», под которым понимается программная система, обеспечивающая преобразование исходных данных в информацию, а ее в знания и картографическую визуализацию этих знаний, в результате чего карта становится когнитивной графикой. Эта возможность может быть использовано для количественной оценки степени пригодности микрозон для выращивания тех или иных культур, оценки экологической обстановки на тех или иных территориях по структуре и интенсивности антропогенной нагрузки, визуализации результатов прогнозирования землетрясений и рисков других нежелательных или чрезвычайных ситуаций, а также для решения многих других подобных по математической сути задач в самых различных предметных областях. Приводится простой численный пример
-
Краткое описание
Система детерминации здоровья населения представляет собой большую сложную иерархическую систему. Современный уровень управления подобными системами предполагает использование математических моделей и соответствующего программного инструментария для накопления исходных данных (мониторинга), идентификации, прогнозирования и принятия решений. Однако при моделировании подобных больших сложных систем возникает ряд проблем. Основная проблема состоит в том, что в одной модели необходимо корректно и сопоставимо обрабатывать очень большое количество факторов, измеряемых в различных единицах измерения и различных типах шкал (числовых и текстовых). Традиционно для решения этой проблемы и определения значений частных критериев используются экспертные оценки и функции желательности, а в качестве интегрального критерия – среднее геометрическое. Однако традиционный подход, применяемый в настоящее время в данной области, имеет ряд недостатков. Во-первых, в традиционной модели экспертным путем определено, какие факторы влияют на решение тех или иных проблем положительно, какие отрицательно, а какие вообще не влияют. Во-вторых, для численной оценки силы влияния фактора на решение проблемы используется разные алгоритмы вычисления значений функции желательности для положительно и отрицательно влияющих факторов, что при использовании в качестве интегрального критерия среднего геометрического приводит к несопоставимым результатам. В-третьих, использование нормированных функций полезности приводит к нивелированию силы влияния факторов в результате чего сильно влияющие и слабо влияющие факторы получают одинаковую вариативность числовых значений и оказывают одинаковое влияние на интегральный критерий. Все перечисленные проблемы традиционного подхода решаются с применением Автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) и его программного инструментария – Универсальной когнитивной аналитической системе «Эйдос». В предлагаемой системно-когнитивной модели для значений экологических и экономических факторов без участия экспертов вычисляется количество и знак содержащейся в них информации о том, что наблюдаются те или иные значения показателей здоровья населения
-
Моделирование и прогноз динамики глобальных климатических аномалий типа Эль-Ниньо и Ла-Нинья
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеВ работе обсуждаются вопросы моделирования и прогнозирования климата нашей планеты с использованием системы искусственного интеллекта AIDOS-X. Нами разработан ряд семантических информационных моделей, демонстрирующих наличие сходства между движением элементов лунной орбиты и смещением мгновенного полюса Земли. Установлено, что движение полюса Земли связано с вариациями магнитного поля, сейсмическими событиями, а также с нарушениями глобальной атмосферной и водной циркуляции, ведущими к возникновению эпизодов типа Эль-Ниньо и Ла-Нинья. Посредством семантических информационных моделей изучены отдельные экваториальные регионы Тихого океана, а также пространственные паттерны умеренных широт, выявлена их сравнительная значимость для прогнозирования глобальных климатических нарушений в тропической зоне и умеренных широтах. Выявлены причины появления Эль-Ниньо Modoki и их связь с движением элементов лунной орбиты в долговременных циклах. Ранее нами был сделан прогноз о возникновении эпизода Эль-Ниньо в 2015 году. На основе анализа семантических моделей сделан вывод о том, что ожидается Эль-Ниньо классического типа. На базе блока прогнозирования AIDOS-X рассчитан помесячный сценарий эволюции этой глобальной климатической аномалии. В настоящей работе выполнен анализ фактической реализации прогноза Эль-Ниньо с момента его опубликования в январе 2015 г – до июня 2015г. Показано, что реализовался предсказанный сценарий развития климатических аномалий. Расчеты в модуле распознавания системы «Aidos-X» будущих сценариев развития климата свидетельствуют о том, что дальнейшее возможное аномальное превышение температурных показателей поверхностных вод океана в регионах Nino 1,2 и Nino3,4 в течение 2015 года может быть сопоставимо с подобными отклонениями при катастрофическом Эль-Ниньо 1997-1998 гг.
-
Краткое описание
С одной стороны, человек является физическим объектом, а с другой – личностью. Поэтому и с реальностью он взаимодействует с одной стороны непосредственно как физический объект, а с другой стороны как личность, т.е. опосредованно через свою психику. На основе информации от органов чувств сознанием человеком создается субъективная модель реальности. Человек ошибочно принимает свою субъективную модель реальности за саму реальность, т.е. неоправданно присваивает ей онтологический статус, осуществляет гипостазирование. Фактически, как реальность человек осознает не саму реальность, а лишь свою субъективную модель этой реальности. В результате, как физический объект человек живет в физическом мире, а как личность он живет в своей субъективной модели физической и социальной реальности, созданной на основе информации, поступающей на его органы чувств непосредственно и из СМИ. В работе рассматривается процесс формирования субъективной 3D-модели реальности на основе большого числа 2D изображений, проводится различие в содержании терминов: «Видеть» и «Воспринимать», анализируется преобразование объективных восприятий в субъективный факт сознания и обратно. В результате гипостазирования субъективной модели реальности, наблюдаются все те же самые эффекты, что и в виртуальной реальности (эффект реальности; эффект присутствия; эффект деперсонализации; эффект виртуализации целей, ценностей и мотиваций). Поэтому, есть все основания считать различные субъективные модели реальности, формируемые при различных формах сознания, виртуальными моделями. Изучаются различные следствия из этих положений
-
Решение задач статистики методами теории информации
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеПредлагается теоретическое обоснование, методика численных расчетов и программная реализация решения задач статистики, в частности исследования статистических распределений, методами теории информации. При этом непосредственно на основе эмпирических данных расчетным путем определяется количество информации в наблюдениях, которое используется для анализа статистических распределений. Предлагаемый способ расчета количества информации не основан на предположениях о независимости наблюдений и их нормальном распределении, т.е. является непараметрическим и обеспечивает корректное моделирование нелинейных систем, а также позволяет сопоставимо обрабатывать разнородные (измеряемые в шкалах различных типов) данные числовой и нечисловой природы, измеряемые в различных единицах измерения. Таким образом, АСК-анализ и система «Эйдос» представляют собой современную инновационную (готовую к внедрению) технологию решения задач статистики методами теории информации. Данная статья может быть использована как описание лабораторной работы по дисциплинам: интеллектуальные системы; инженерия знаний и интеллектуальные системы; интеллектуальные технологии и представление знаний; представление знаний в интеллектуальных системах; основы интеллектуальных систем; введение в нейроматематику и методы нейронных сетей; основы искусственного интеллекта; интеллектуальные технологии в науке и образовании; управление знаниями; автоматизированный системно-когнитивный анализ и интеллектуальная система «Эйдос»; которые автор ведет в настоящее время, а также и в других дисциплинах, связанных с преобразованием данных в информацию, а ее в знания и применением этих знаний для решения задач идентификации, прогнозирования, принятия решений и исследования моделируемой предметной области (а это практически все дисциплины во всех областях науки)
-
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеВ СССР ВАК с 1975 и до самого распада СССР подчинялась не Министерству образования и науки, а непосредственно Совету министров СССР. Однако с тех пор существует устойчивая тенденция постепенного снижения статуса ВАК. Сегодня ВАК уже не просто входит в Минобрнауки, а является всего лишь одним из подразделений одной из его структур: Рособрнадзора. Снижение статуса ВАК неизбежно приводит к снижению как статуса, так и адекватности присваиваемых им ученых степеней и научных званий. Этот процесс обесценивания традиционных ученых степеней и званий, присваиваемых ВАК, дошел до того, что несколько лет назад отменили надбавки к заработной плате за них. Теперь вместо них каждым вузом и НИИ разрабатывается свои локальные, т.е. несопоставимые друг с другом наукометрические методики оценки результатов научной и педагогической деятельности. При всем разнообразии этих методик, общим для всех них является несоразмерно большая роль, которая отводится в них индексу Хирша. Значение индекса Хирша начинает играть важную роль при защитах, при рассмотрении конкурсных дел на замещение должностей, а также при определении величины ежемесячного материального поощрения за результаты научной и педагогической деятельности. Сам по себе, этот индекс теоретически вполне обоснован. Однако, в связи с практикой его применения в наших условиях, в коллективном сознании научного сообщества возникла своеобразная мания, которую авторы называют «Хиршамания». Эта мания характеризуется повышенным нездоровым интересом к самому значению индекса Хирша, а также к некорректному манипулированию его значением, т.е. к искусственному неадекватному преувеличению этого значения, а также рядом негативных последствий этого интереса. В данной работе делается попытка сконструировать количественную меру для оценки степени некорректного манипулирования значением индекса Хирша, а также предлагается научно-обоснованная модификация индекса Хирша, нечувствительная (устойчивая) к манипулированию им. Приводится методика всех численных расчетов, которая достаточно проста, чтобы ее мог применить любой автор
-
АСК-анализ проблематики статей Научного журнала КубГАУ в динамике
Краткое описаниеДанная 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++»
-
АСК-анализ, моделирование и идентификация живых существ на основе их фенотипических признаков
Краткое описаниеТак 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 зависимости размеров атомов химических элементов от их основных характеристик
Краткое описаниеИзучая природные явления во всем их многообразии, человечество отработало испытанные в каждой области науки модели восприятия мира и методы получения информации. Развитие науки в настоящее время невозможно представить без исследований на стыке ее областей. В данной статье представлены результаты автоматизированного системно- когнитивного анализа размеров атомов от основных характеристик, которые являются исследованием на стыке общей химии элементов и интеллектуальных систем. Зависимость атомного радиуса от массы и атома и зарядового числа имеют идентичную форму и размер, что, вероятно, связано с линейным возрастанием этих параметров в Периодической системе химических элементов. Также наблюдается аналогичная форма зависимостей радиусов атомов от коэффициентов е х и х, что связано с тем, что данные коэффициенты взаимосвязаны. Полученные результаты АСК-анализа подтверждают теоретические предположения и формульные зависимости основных характеристик атома