ВВЕДЕНИЕ
Системы искусственного интеллекта
позволяют решать сложнейшие проблемы,
которые не возникали, пока этих систем не было
(IT-фольклор)
Книга, которая перед Вами,
уважаемый читатель, представляет собой своеобразный итоговый отчет о довольно
длительном периоде исследований и разработок, в результате которого:
1. Созданы теория автоматизированного
системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) и ее программный интсрументарий – универсальная
когнитивная аналитическая система «Эйдос», системы окружения и ряд приложений.
2. АСК-анализ и система «Эйдос» весьма результативно
применены при проведении ряда научно-пркладных исследований в
правоохранительной сфере, отраженных в данной работе.
Ниже кратко описаны обобщенная теория АСК-анализа, ее
обобщенная математическая модель и новейшие средства практической реализации –
компьютерная система «Эйдос», адаптированная к деятельн6ости правоохранительных
органов.
Что же такое АСК-анализ?
Автоматизированный
системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) – это новый универсальный метод
искусственного интеллекта, представляющий собой единственный в настоящее время
вариант автоматизированного системного анализа, а именно, системный анализ,
структурированный по базовым когнитивным операциям.
Известно, что системный анализ является одним из общепризнанных
в науке методов решения проблем и многими учеными рассматривается вообще как
методология научного познания. Однако как впервые заметил еще в 1984 году проф.
И. П. Стабин[1] практическое применение
системного анализа наталкивается на проблему,
суть котрой состоит в том, что методология системного анализа успешно
применяется в сравнительно простых случаях, в которых в принципе можно обойтись
и без нее, тогда как в реальных сложных ситуациях, она чрезвычайно востребован
и у нее нет альтернатив, сделать это удается очень редко. Проф. И. П. Стабин
первым предложил и путь решения этой проблемы, состоящий в автоматизации
системного анализа, он же ввел и термин: «Автоматизированный системный анализ»
(АСА).
Работы каких ученых сыграли большую роль в создании
АСК-анализа?
Автора идеи АСА мы упомянули выше.
Теперь необходимо отметить отечественных классиков методологии
системного анализа проф. Ф. И. Перегудова
и проф. Ф. П. Тарасенко, которые в своих фундаментальных работах[2]
подробно рассмотрели математические методы, которые могли бы быть успешно
применены для автоматизации отдельных этапов системного анализа. Однако даже
самые лучшие математические методы не могут быть использованы на практике без
эффективно реализующих их программных средств, а путь от научного метода,
реализуемого с помощью математики к его эффективной программной системе долог и
сложен. Обусловлено это тем обстоятельством, что ЦЭВМ – это дискретный автомат,
работающий только в рамках дискретной математики. Для использования ЦЭВМ необходимо
разработать численные методы или методики их реализации на компьютере. А затем реализовать
и отладить компьютерную программу, основанную на этом численном методе.
В числе первых попыток реального использования автоматизированного
системного анализа следует отметить монографию [6][3] и докторскую
диссертацию проф. В. С. Симанкова (2002). В этих работах идея
автоматизации системного анализа была основана на высокой детализации этапов системного
анализа и подборе уже существующих программных систем, автоматизирующих эти
этапы. Эта попытка была реализована проф.В.С.Симанковым, однако лишь для специального
случая исследования в области возобновляемой энергетики, где использовались системы
разных разработчиков, созданные с помощью различного инструментария и не
имеющие программных интерфейсов друг с другом, т.е. не образующие единой
автоматизированной системы. Эта попытка, безусловно, была большим шагом по
пути, предложенному проф. И.П.Стабиным, но ее нельзя признать обеспечившей
достижение поставленной им цели: создание работающего автоматизированного
системного анализа. Эта работа не привела к созданию единой универсальной
программной системы, автоматизирующий системный анализ, которую можно было бы успешно
применять в различных предметных областях.
Кем и когда создан АСК-анализ?
Автоматизированный системно-когнитивный анализ, как
реально работающий АСА, предложен и разработан проф. Е. В. Луценко в
2002 году[4] и
получил детальное и всестороннее развитие в 23 монографиях [3-25] и в 324
статях: [3-327].
Основная идея Е. В. Луценко, позволившая
сделать это, состоит в рассмотрении автоматизированного системного анализа как
метода познания (отсюда и использование термина: «когнитивный» от «cognitio» – знание, познание, лат.).
Эта идея позволила структурировать автоматизированный системный
анализ не по этапам, как это пытались сделать другие ученые, а по конкретным базовым
когнитивным операциям (БКОСА), т.е. таким операциям, из комбинаций которых конструируются
всевозможные операции системного анализа. Таких базовых операций оказалось 10 и
они образуют когнитивный конфигуратор:
1) присвоение имен;
2) восприятие;
3) обобщение (синтез, индукция);
4) абстрагирование;
5) оценка адекватности модели;
6) сравнение, идентификация и прогнозирование;
7) дедукция и абдукция;
8) классификация и генерация конструктов;
9) содержательное сравнение;
10) планирование и принятие решений об управлении.
Каждая из этих операций достаточно элементарна для формализации
и программной реализации.
Что включает в себя АСК-анализ?
АСК-анализ
Е. В. Луценко представляет собой единственный существующий в
настоящее время реально работающий вариант автоматизированного системного
анализа. Но, конечно, это совершенно не исключает того, что в будущем,
возможно, будут разработаны и другие его варианты.
Автоматизированный
системно-когнитивный анализ включает: формализуемую когнитивную концепцию,
математическую модель, методику численных расчетов и реализующий их программный
инструментарий, в качестве которого в настоящее время выступает постоянно
совершенствуемая автором универсальная когнитивная аналитическая система
"Эйдос".
Компоненты АСК-анализа:
– формализуемая
когнитивная концепция и следующий из нее когнитивный конфигуратор;
– теоретические
основы, методология, технология и методика АСК-анализа;
– обобщенная и
частные математические модели АСК-анализа, основанная на системном обобщении
теории информации;
– методика
численных расчетов, в универсальной форме реализующая математическую модель
АСК-анализа на компьютерах, включающая иерархическую структуру данных и 24
детальных алгоритма 10 БКОСА;
– специальное
инструментальное программное обеспечение, реализующее математическую модель и
численный метод АСК-анализа – Универсальная когнитивная аналитическая система
"Эйдос".
Этапы АСК-анализа:
1) когнитивно-целевая
структуризация предметной области;
2) формализация
предметной области (конструирование классификационных и описательных шкал и
градаций и подготовка обучающей выборки);
3) синтез системы обобщенных
и частных моделей предметной области (в настоящее время система «Эйдос»
поддерживает 3 статистические модели и 7 системно-когнитивных моделей);
4) оценка
достоверности (верификация) системы моделей предметной области;
5) повышение достоверности
системы моделей, в т.ч. адаптация и пересинтез этих моделей;
6) решение задач
идентификации, прогнозирования и поддержки принятия решений;
7) исследование объекта
моделирования (процесса, явления) путем исследования его моделей: кластерно-конструктивный
анализ классов и факторов; содержательное сравнение классов факторов; изучение
системы детерминации состояний моделируемого объекта, нелокальные нейроны и
интерпретируемые нейронные сети прямого счета; построение классических когнитивных
моделей (когнитивных карт); построение интегральных когнитивных моделей
(интегральных когнитивных карт).
Какие ученые принимали и сейчас принимают участие в
развитии АСК-анализа?
Необходимо отметить, что в
развитии различных теоретических основ и практических аспектов АСК-анализа
приняли участие многие ученые: д.э.н.,
к.т.н., проф. Луценко Е.В., Засл. деятель науки РФ, д.т.н., проф. Лойко В.И.,
к.ф.-м.н., Ph.D., проф., Трунев А.П. (Канада), д.э.н., д.т.н., к.ф.-м.н., проф.
Орлов А.И., к.т.н., доц. Коржаков В.Е., д.э.н., проф. Барановская Т.П., д.э.н.,
к.т.н., проф. Ермоленко В.В., к.пс.н. Наприев И.Л., к.пс.н., доц. Некрасов
С.Д., к.т.н., доц. Лаптев В.Н., к.пс.н, доц. Третьяк В.Г., к.пс.н., Щукин Т.Н.,
д.т.н., проф. Симанков В.С., д.э.н., проф. Ткачев А.Н., д.т.н., проф. Сафронова
Т.И., д.э.н., доц. Горпинченко К.Н., к.э.н., доц. Макаревич О.А., к.э.н., доц.
Макаревич Л.О., к.м.н. Сергеева Е.В. (Лаптева Е.В.), Бандык Д.К. (Белоруссия),
Чередниченко Н.А., к.ф.-м.н. Артемов А.А., д.э.н., проф. Крохмаль В.В., д.т.н.,
проф. Рябцев В.Г., к.т.н., доц. Марченко А.Ю., д.т.н., проф. Фролов В.Ю.,
д.ю.н, проф. Швец С.В., Засл. деятель науки
Кубани, д.б.н., проф. Трошин Л.П., Засл. изобр. РФ, д.т.н., проф. Серга
Г.В., Сергеев А.С., д.б.н., проф. Стрельников В.В. и другие.
Каков индекс цитирования ученых, принимающих участие в
развитии АСК-анализа?
Работы по АСК-анализу вызывают большой интерес у
научной общественности. Это подтверждается высокими индексами цитирования этих ученых
(например, проф. Е. В. Луценко занимает 1-ю позицию в России
среди ученых в области кибернетики, к которой относится искусственный интеллект
по индексу Хирша).
Докторские и кандидатские диссертации защищенные с
применением АСК-анализа в различных областях науки
Метод системно-когнитивного
анализа и его программный инструментарий интеллектуальная система
"Эйдос" были успешно применены при проведении ряда кандидатских и
докторских диссертационных работ в ряде различных предметных областей по
экономическим, техническим, психологическим и медицинским наукам. С применением
АСК-анализа проведены исследования и защищены диссертации:
- доктора экономических наук – 4:
Е.В.Луценко: http://ej.kubagro.ru/a/viewaut.asp?id=11
А.Н.Ткачев: http://ej.kubagro.ru/a/viewaut.asp?id=20
В.В.Крохмаль: http://ej.kubagro.ru/a/viewaut.asp?id=22
К.Н.Горпинченко: http://ej.kubagro.ru/a/viewaut.asp?id=646
доктора технических наук
– 2:
В.С.Симанков:http://www.yandex.ru/yandsearch?text=профессор Симанков Владимир Сергеевич
Т.И.Сафронова: http://ej.kubagro.ru/a/viewaut.asp?id=111
кандидата психологических наук – 4:
С.Д.Некрасов: http://manag.kubsu.ru/index.php/ofup/kafedry/174-nekrasov
В.Г.Третьяк: http://law.edu.ru/person/person.asp?persID=1345265
Т.Н.Щукин: http://ej.kubagro.ru/a/viewaut.asp?id=94 http://2045.ru/expert/27.html
И.Л.Наприев: http://ej.kubagro.ru/a/viewaut.asp?id=573
- кандидат технических наук – 1:
Е.В.Луценко: http://ej.kubagro.ru/a/viewaut.asp?id=11
- кандидат экономических наук – 1:
Л.О.Макаревич: http://www.mesi.ru/upload/iblock/b5a/Автореферат%20Макаревич%20ЛО.pdf http://ej.kubagro.ru/a/viewaut.asp?id=1377
- кандидат медицинских наук – 1:
Сергеева Е.В. (Лаптева Е.В.):
http://ej.kubagro.ru/a/viewaut.asp?id=1034
На текущий момент времени в
процессе выполнения и выхода на защиту находится еще несколько диссертаций на
соискание ученых степеней кандидатов и докторов экономических наук.
Сколько грантов РФФИ и РГНФ выполнено и выполняется с применением АСК-анализа?
С применением АСК-анализа с
использованием системы "Эйдос" были выполнены (или находятся в
процессе выполнения) следующие гранты РФФИ и РГНФ (пронумерованы только одобренные
проекты):
РФФИ:
|
№ |
Номер проекта |
Название проекта |
Начало - окончание |
|
|
02-01-00035-а |
Разработка компьютерных методов изучения эмерджентных свойств плодовых культур с дальнейшим использованием их для оптимизации выращивания |
2002 -2004 |
|
1 |
02-05-64234-а |
Разработка теории многокритериальной оценки ландшафтных и метеорологических характеристик юга России для увеличения продуктивности плодовых культур на основе создания системы банков данных и компьютерного моделирования. |
2002 - 2003 |
|
2 |
03-04-96771-р2003юг_а |
Разработка новой методологии районирования сортов сельскохозяйственных культур на основе системного подхода при анализе и математическом прогнозе их жизнеобеспечения и продуктивности |
2003 - 2005 |
|
3 |
03-07-96801-р2003юг_в |
Создание системы мониторинга, прогнозирования, анализа и поддержки управленческих решений по продуктивности плодовых культур на основе электронных баз данных |
2003- 2005 |
|
|
06-06-96644-р_юг_а |
Семантические информационные модели управления агропромышленным комплексом |
2006 - 2008 |
|
|
07-07-13510-офи_ц |
Инвестиционное управление АПК на основе методологии системно-когнитивного анализа |
2007 - 2008 |
|
|
08-06-99005-р_офи |
Управление в АПК исходя из критерия качества жизни |
2008 - 2009 |
|
|
09-06-13509-офи_ц |
Системно-когнитивные основы инвестиционного управления региональным агропромышленным комплексом |
2009 - 2010 |
|
4 |
11-06-96508-р_юг_ц |
Системно-когнитивные основы инвестиционного управления региональным агропромышленным комплексом |
2011 - 2012 |
|
|
Принципы создания облачного сервиса по курсу математики с визуализацией понятийного аппарата, процесса доказательств теорем и выполнения практических заданий |
2013 - 2014 |
|
|
5 |
15-06-02569 |
Когнитивные модели прогнозирования развития многоотраслевой корпорации |
2015 - 2017 |
|
6 |
Разработка интеллектуальной технологии исследования влияния экологических факторов на различные аспекты качества жизни населения региона |
2016 – 2018 |
|
|
|
15-29-02530 |
Управление генресурсами семейства Rosaceae и Juglandacea для сохранения и использования биораpнообразия культурных растений на основе информационной системы, включая оцифровку коллекций |
2015 - 2017 |
|
|
15-29-02545 |
Ампелографическое и молекулярно-генетическое изучение происхождения, структуры, динамики генетических ресурсов рода Vitis (Tournef) L., их систематизация и оцифровка для эффективного управления биоресурсами |
2015 - 2017 |
РГНФ:
|
№ |
Номер проекта |
Название проекта |
Начало - окончание |
|
1 |
13-02-00440а |
Методологические основы управления экономической устойчивостью перерабатывающего комплекса региона с применением технологий искусственного интеллекта |
2013 - 2015 |
|
|
16-02-00185а |
Управление качеством жизни населения региона через объемы и направленность инвестиций в АПК на примере Краснодарского края |
2018 – 2018 |
|
2 |
17-02-00064а |
Системно-когнитивный анализ в управлении номенклатурой и объемами закупки-реализации продукции в торговой агрофирме |
2017 – 2019 |
Сколько монографий, патентов, публикаций, входящих в Перечень ВАК есть по АСК-анализу?
По проблематике АСК-анализа издано 22 монографии (еще
одна в стадии подготвки к печати), получено 29 патентов на системы
искусственного интеллекта, их подсистемы, режимы и приложения, издано около 228
статей в изданиях, входящих в Перечень ВАК РФ. В одном только Научном журнале
КубГАУ (входит в Перечень ВАК РФ с 26-го марта 2010 года) автором АСК-анализа и
разработчиком системы «Эйдос» проф.Е.В.Луценко опубликовано 204 статьи по
различным теоретическим и практическим аспектам АСК-анализа общим объёмом
359,809 у.п.л., в среднем 1,764 у.п.л. на одну статью.
В каких областях уже применялся АСК-анализ?
Анализ приведенных выше грантов, диссертаций и
публикаций [3-327] позволяет констатировать, что АСК-анализ успешно применяется
в следующих предметных областях и научных исследованиях:
- региональная экономика;
- отраслевая экономика;
- экономика предприятий;
- технические науки – интеллектуальные системы управления
в возобновляемой энергетике;
- технические науки – мелиорация и управление мелиоративными
системами;
- психология личности;
- психология экстремальных ситуаций;
- психология профессиональных и учебных достижений;
- медицинская диагностика;
- прогнозирование результатов применения агротехнологий;
- принятие решений по выбору рациональных агротехнологий;
- геофизика: прогнозирование землетрясений;
- геофизика: прогнозирование параметров магнитного поля
Земли;
- геофизика: прогнозирование движения полюсов Земли.
На рисунке ниже представлены использование системы
«Эйдос» в различных странах мира, причем в основном, к сожалению, не в России:
Карта и база данных системы системы «Эйдос» с
информацией о запусках системы «эйдос » в мире с 09.12.2016 по 04.02.2017
Вместо объяснения приведем на рисунке ниже экранную
форму помощи по режиму, обеспечивающему отображение на карте мира и в базе
данных информации о запусках системы «Эйдос»:
Экранная форма Help по режиму 6.9 системы «Эйдос»:
Исследования по некоторым из перечисленных направлений
мы постараемся отразить в данной монографии.
Две монографии проф. Е. В. Луценко
размещены в библиотеке конгресса США [5, 18]:
– Симанков В.С., Луценко Е.В. Адаптивное управление
сложными системами на основе теории распознавания образов. Монография (научное
издание). – Краснодар: ТУ КубГТУ, 1999. - 318с. http://elibrary.ru/item.asp?id=18828433.
– Трунев А.П., Луценко Е.В. Автоматизированный
системно-когнитивный анализ влияния факторов космической среды на ноосферу,
магнитосферу и литосферу Земли: Под науч. ред. д.т.н., проф. В.И.Лойко.
Монография (научное издание). – Краснодар, КубГАУ. 2012. – 480 с. ISBN
978-5-94672-519-4. http://elibrary.ru/item.asp?id=21683737.
В каких областях может применяться АСК-анализ?
По мнению авторов АСК-анализ, как метод искусственного
интеллекта, может успешно применяться во всех областях, в которых для решения
своих профессиональных задач специалист использует свой естественный интеллект,
при этом АСК-анализ выступает в качестве инструмента, многократно увеличивающего
возможности естественного интеллекта.
АСК-анализ
может применяться во всех предметных областях, где ученый или практики решает
свои профессиональные задачи и проблемы, постоянно развивает свои знания, используя
новейшие достижения в сфере искусственного интеллекта.
Главный вывод: автоматизированный системно-когнитивный
анализу присущи все основные признаки нового перспективного междисциплинарного
научного направления в рамках автоматизированного системного анализа.
Internet-ссылки по АСК-анализу
Интернет-ссылки по АСК-анализу лучше всего
представлены на сайте проф. Е.В.Луценко: http://lc.kubagro.ru/.
Данный сайт посетило уже около 500000 посетителей с уникальными IP-адресами.
Страничка проф. Е.В.Луценко имеется на сайте Научного
журнала КубГАУ: http://ej.kubagro.ru/a/viewaut.asp?id=11.
В расчете на фамилию автора приходится более 270000 прочтений статей.
О плагиаторах, использующих работы по АСК-анализу,
находящиеся в Internet в открытом доступе
Все авторы научных работ по АСК-анализу всегда
размещали и размещают их в свободном открытом бесплатном доступе, чем не
преминули воспользоваться плагиаторы. Лучше всего их деятельность описана в
статье «Групповой плагиат: от студента до министра»[5].
Чтобы найти многочисленные «труды» плагиаторов, включая диссертации, достаточно
в любой поисковой системе Internet сделать запрос, например: «Коэффициенты
эмерджентности Хартли, Харкевича, Шеннона», которые автор системной теории
информации (СТИ) проф. Е.В.Луценко назвал так в честь этих выдающихся ученых в
области теории информации. При этом автор следовал сложившейся научной традиции
называть единицы измерения и математические выражения в честь указанных
выдающихся ученых. Причем часто плагиаторы
даже не понимают, что сами основоположники и классики теории информации не
предлагали этих коэффициентов, а предложены они были в работах проф.
Е.В.Луценко [7][6].
Наверное, поэтому они и не считают нужным делать ссылки и пишут, например:
1. «По Харкевичу
коэффициент эмерджентности определяет степень
детерменированности ситемы…» (подчеркнуто нами, авт., в цитате сохранены
орфографические ошибки плагиатора).
2. «Отсюда строится системная численная мера
количества информации в ИС на основе оценки эмерджентности системы
(по Хартли и Харкевичу)» (выделено плагиатором).
Эти фразы легко найти в Internet. Здесь автор не
считает нужным уделять вопросу о плагиате большего внимания. Отметим лишь, что
эта плагиаторская деятельность не просто продолжается, а даже набирает обороты.
О возможностях применения
АСК-анализа для сопоставимой оценки эффективности вузов
Недавно все Российское профессиональное
научно-педагогическое сообщество стало свидетелем того, как Министерство
образования и науки России начало работу по формированию рейтинга эффективности
российских вузов. В этой связи возникает ряд вопросов, аргументированные ответы
на которые представляют большой интерес.
Прежде всего, возникает вопрос о том, что понимается под эффективностью вузов? Ведь ясно, что прежде чем оценивать
эффективность вузов было бы неплохо, а точнее совершенно необходимо, разобраться
с тем, что же это такое. Ясно, что по этому поводу существует много различных
мнений, которые в различной степени аргументированы или не аргументированы и
отражают позиции руководителей образования и науки, профессионального
научно-педагогического сообщества и различных слоев населения. По мнению авторов,
с научной точки зрения некорректно и неуместно говорить о каких-то критериях
оценки эффективности вузов, если не определено понятие эффективности. Это
значит, что отсутствует консенсус в профессиональной среде по поводу того, что
же это такое. Очевидно, для достижения такого консенсуса в наше время
необходимо широкое обсуждение этого вопроса в научной печати, Internet и СМИ.
Когда консенсус профессионального
научно-педагогического сообщества по вопросу о том, что такое «эффективность вуза»
будет достигнут, на первый план выступит вопрос о том, с как оценивать эту эффективность, с помощью какого метода? Авторам очевидно,
что эффективность вузов можно оценивать только с помощью метода
многокритериальной оценки. Обусловлено это просто тем, что такие сложные и
многофакторные системы как вузы в принципе невозможно оценивать по одному
показателю или критерию. Чтобы обоснованно выбрать метод оценки эффективности
вузов необходимо сначала научно обосновать требования к нему, а затем составить
рейтинг методов по степени соответствия обоснованным требованиям и выбрать метод,
наиболее удовлетворяющий обоснованным требованиям.
Когда метод оценки эффективности вузов выбран, необходимо
ответить на вопрос о том, на основе
каких критериев оценивать эффективность
вузов и какой исходной информацией о вузах для этого необходимо располагать?
Ясно, что эти критерии в общем случае могут иметь как количественную, так и качественную
природу и могут измеряться в различных единицах измерения. Кроме того эти
критерии могут иметь различную силу и направление влияния на оценку
эффективности вузов. Конечно, возникают вопросы как о способе определения системы критериев эффективности вуза, так и о способе определения силы и направления
влияния критериев на оценку эффективности вузов. Но еще более существенным
является вопрос: «О способе
сопоставимого сведения разнородных по своей природе и измеряемых в различных
единицах измерения частных критериев эффективности в один количественный интегральный
критерий эффективности вуза».
Автоматизированный системно-когнитивный анализ является
одним из современных методов, который предоставляет научно обоснованные ответы
на все эти вопросы, но самое существенное, что он оснащен широко и успешно
апробированным [3-327] универсальным программным инструментарием, позволяющим
решить эти вопросы не только на теоретическом концептуальном уровне, но и
практически. Очень важно, что этот инструментарий и методики его использования
для решения сформулированных задач могут быть доступны всем заинтересованным
сторонам не только на федеральном уровне, но в самих вузах, что позволит им
осуществлять аудиторскую самооценку и видеть свое место и динамику среди других
вузов. Это позволит руководителям вузов принимать более осознанные и научно
обоснованные решения, направленные на повышение эффективности и рейтинга их
вуза. Конечно, для реализации на практике регулярного рейтингового анализа
вузов необходимо создание соответствующей достаточно разветвленной
инфраструктуры. Однако более подробное и конкретное рассмотрение связанных с
этим вопросов далеко выходит за рамки данной работы.
Главы 1-2 содержат краткое описание результатов
научных исследований и разработок Е.В.Луценко в области АСК-анализ и его
программного инструментария – интеллектуальной системы «Эйдос». Все главы
монографии объединены тем, что АСК-анализ и система «Эйдос» были применены при
проведении исследований, описанных в поледующих главах: глава 3 – Г.
М.Меретуков, главы 3, 67 В.Н. Лаптев, глава 4 В. Г.Третьяк, глава 5 И. Л. Наприев.
Авторы выражают благодарность всем ученым, на научные
публикации и материалы которых, размещенных на сайтах [203-221], они ссылаются
в данной работе. Все они были использованы нами при написании данной
монографии. Авторы особо отмечают роль полковников в отставке доктора
юридических наук, профессора Меретукова Гайсы Мосовича и кандидата технических
наук, доцента Лаптева Владмира Николаевича, без которых проведение
исследований, отраженных в монографии, были бы просто невозможны. Они занимали
в это время соответственно должности заместителя начальника Краснодарского
юридического института (КЮИ) МВД РФ по науке и начальника кафедры
информационных технологий и спецтехники и реально обеспечили их выполнение,
стимулировали результативное занятие наукой бывшего директора
научно-производственного предприятия «Эйдос» Луценко Е. В., начальника кафедры
психологии КЮИ МВД РФ полковника Третьяка В. Г. и майора МВД Наприева И. Л.,
ставшими впоследствии доктором экономических наук, кандидатом технических наук,
профессором и кандидатами психологических наук.