ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ, ТЕХНОЛОГИЯ И ИНСТРУМЕНТАРИЙ
АВТОМАТИЗИРОВАННОГО
СИСТЕМНО-КОГНИТИВНОГО АНАЛИЗА
(теория
и метод количественного выявления в сопоставимой форме силы и направления
причинно-следственных зависимостей в неполных зашумленных данных очень большой
размерности числовой и не числовой природы, измеряемых в различных типах шкал и
в различных единицах измерения)
Этот раздел – об АСК-анализе и системе "ЭЙДОС-X++"
*************************************************************************
Конечно,
на системе «Эйдос» как говорят «Свет клином не сошелся». Существует много очень
достойных систем искусственного интеллекта. Чтобы лично убедиться
в этом достаточно самостоятельно осуществить поиск в Internet, просто
посмотреть файлы: NCKR-1,
NCKR-2, NCKR-3, NCKR-4 или пройти по ссылкам: https://learn.microsoft.com/ru-ru/dotnet/machine-learning/how-does-mldotnet-work, http://chat.openai.com/, https://poe.com/, https://neural-university.ru/, https://dzen.ru/a/ZCKZRKvrlEMBWOk8, https://ora.ai/, https://ora.ai/explore?path=trending, https://ora.ai/eugene-lutsenko/aidos, https://poe.com/Aidos-X, https://rudalle.ru/, https://bard.google.com/, https://chatbot.theb.ai, https://problembo.com/ru/services (может пригодиться - почта на 10 минут: https://10minutemail.net/), https://poe.com/GPT-3.5-Turbo-Instruct, https://www.seaart.ai/home, https://ui.chatai.com/, https://app.runwayml.com/, https://perchance.org/ai-image-generator
И все же Универсальная когнитивная аналитическая система
«Эйдос-Х++» отличается от большинства из этих систем, по крайней мере,
некоторыми из следующих своих параметров:
- является универсальной и может быть применена во многих предметных областях,
т.к. разработана в универсальной постановке, не зависящей от предметной области
(http://lc.kubagro.ru/aidos/index.htm) и имеет 6 автоматизированных программных интерфейсов (API) ввода данных из внешних источников данных различных
типов: таблиц, текстов и графики. Система «Эйдос» является автоматизированной системой, т.е. предполагает непосредственное
участие человека в реальном времени в процессе создания моделей и их
использования для решения задач идентификации, прогнозирования, приятия решений
и исследования предметной области путем исследования ее модели (автоматические системы работают без
такого участия человека);
- является одной из первых и наиболее популярных отечественных систем искусственного
интеллекта персонального уровня, т.е. не требует от пользователя специальной
подготовки в области технологий искусственного интеллекта и программирования:
есть акт внедрения системы «Эйдос» 1987 года (http://lc.kubagro.ru/aidos/aidos02/PR-4.htm);
- реально работает,
обеспечивает устойчивое выявление в сопоставимой форме силы и
направления причинно-следственных зависимостей в неполных зашумленных
взаимозависимых (нелинейных) данных очень большой размерности числовой и не
числовой природы, измеряемых в различных типах шкал (номинальных, порядковых и
числовых) и в различных единицах измерения (т.е. не предъявляет жестких
требований к данным, которые невозможно выполнить, а обрабатывает те данные,
которые есть);
- имеет «нулевой
порог входа»:
- содержит большое
количество интеллектуальных локальных (т.е.
поставляемых с инсталляцией) и облачных учебных и научных Эйдос-приложений (в настоящее время их
31 и более 410, соответственно: http://lc.kubagro.ru/Source_data_applications/WebAppls.htm) (http://lc.kubagro.ru/aidos/Presentation_Aidos-online.pdf, http://lc.kubagro.ru/Presentation_LutsenkoEV.pdf);
- находится в полном открытом бесплатном доступе (http://lc.kubagro.ru/aidos/_Aidos-X.htm), причем с актуальными исходными текстами (http://lc.kubagro.ru/__AidosALL.txt): открытая лицензия: CC BY-SA 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/), и это означает, что
ей могут пользоваться все, кто пожелает, без какого-либо дополнительного
разрешения со стороны первичного правообладателя – автора и разработчика
системы «Эйдос» проф. Е.В.Луценко (отметим, что система «Эйдос» создана
полностью с использованием только лицензионного инструментального программного
обеспечения и на нее имеется 34 свидетельства РосПатента РФ);
- является «интерпретатором интеллектуальных моделей»,
т.е. с одной стороны является инструментальной оболочкой, позволяющей без
какого-либо программирования создавать интеллектуальные приложения на
основе конфигуратора статистических и системно-когнитивных моделей, а с другой стороны является run-time системой или средой исполнения, обеспечивающей эксплуатацию этих
интеллектуальных приложений в адаптивном режиме;
- чтобы самостоятельно
освоить систему Эйдос достаточно скачать со
страницы: http://lc.kubagro.ru/Installation_Eidos.php и установить
полную версию систему, а затем в режиме 1.3 скачать и установить из
Эйдос-облака одно из интеллектуальных облачных Эйдос-приложений (http://lc.kubagro.ru/Source_data_applications/WebAppls.html) и выполнять его, следуя описанию приложения.
Обычно это файл readme.pdf в папке: c:\Aidos-X\AID_DATA\Inp_data. Для изучения лучше выбирать самые
новые приложения, автором которых является проф.Е.В.Луценко. Кроме того на
странице: http://lc.kubagro.ru/aidos/How_to_make_your_own_cloud_Eidos-application.pdf есть более 300
полутора-часовых видео-занятий (на русском языке) и
много других учебных материалов и примеров описания
интеллектуальных-Эйдос-приложений: http://lc.kubagro.ru/Video_lessons_by_Prof.E.V.Lutsenko/Catalog.php;
- на странице: http://lc.kubagro.ru/aidos/_Aidos-X.htm есть много тематических подборок публикаций по применениям системы «Эйдос»
в различных предметных областях.
- поддерживает on-line среду накопления знаний и обмена ими, широко используется во
всем мире (http://lc.kubagro.ru/map5.php);
- обеспечивает
мультиязычную поддержку интерфейса на 51 языке. Языковые
базы входят в инсталляцию и могут пополняться в автоматическом режиме;
- наиболее трудоемкие в
вычислительном отношении операции синтеза моделей и распознавания реализует с
помощью графического процессора (GPU), что на некоторых
задачах обеспечивает ускорение решение этих задач в несколько тысяч раз, что
реально обеспечивает интеллектуальную обработку больших данных, большой
информации и больших знаний (графический процессор должен быть на чипсете
NVIDIA, т.е. поддерживать язык OpenGL);
- обеспечивает преобразование исходных эмпирических данных
в информацию, а ее в знания и решение с использованием этих знаний
задач идентификации, прогнозирования, поддержки
принятия решений и исследования предметной области путем
исследования ее системно-когнитивной модели, генерируя при этом очень большое
количество табличных и графических выходных форм (развития когнитивная
графика), у многих из которых нет никаких аналогов в других системах (примеры
форм можно посмотреть в работе: http://lc.kubagro.ru/aidos/aidos18_LLS/aidos18_LLS.pdf);
- хорошо имитирует человеческий стиль мышления и является инструментом познания: дает результаты
анализа, понятные экспертам на основе их опыта, интуиции и профессиональной
компетенции, если эти эксперты уже есть, а если их еще нет, то она все равно
дает верные результаты познания, что будет признано будущими экспертами, когда
они появятся;
- вместо того, чтобы предъявлять к
исходным данным практически неосуществимые требования (вроде нормальности
распределения, абсолютной точности и полных повторностей всех сочетаний
значений факторов и их полной независимости и аддитивности) автоматизированный
системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) предлагает без какой-либо
предварительной обработки осмыслить те данные, которые есть, и, тем самым,
преобразовать их в информацию, а затем преобразовать эту информацию в знания
путем ее применения для достижения целей (т.е. для принятия решений и
управления) и решения задач классификации, поддержки принятия решений и
содержательного эмпирического исследования моделируемой предметной области.
В чем сила подхода, реализованного в системе Эйдос? В том, что она
реализует подход, эффективность которого не зависит от того, что мы думаем о
предметной области и думаем ли вообще. Она формирует модели непосредственно на
основе эмпирических данных, а не на основе наших представлений о механизмах
реализации закономерностей в этих данных. Именно поэтому Эйдос-модели эффективны даже если наши представления о предметной области
ошибочны или вообще отсутствуют.
В этом и слабость этого подхода, реализованного в системе Эйдос. Модели системы Эйдос
- это феноменологические модели, отражающие эмпирические закономерности в
фактах обучающей выборки, т.е. они не отражают причинно-следственного механизма
детерминации, а только сам факт и характер детерминации. Содержательное
объяснение этих эмпирических закономерностей формулируется уже экспертами на
теоретическом уровне познания в содержательных научных законах.
*************
В разработке системы «Эйдос» были следующие этапы:
1-й этап, «подготовительный»: 1979-1992 годы. Математическая модель системы "Эйдос"
разработана в 1979 и впервые прошла экспериментальную апробацию в 1981 году
(первый расчет на компьютере на основе модели). С 1981 по 1992 система
"Эйдос" неоднократно реализовалась на платформе Wang (на компьютерах Wang-2200С). В 1987 году впервые получен акт внедрения на одну из ранних версий системы «Эйдос», реализованную
в среде персональной технологической системы «Вега-М» разработки автора (см.2-й
акт).
2-й этап, «эра IBM PC и MS DOS»: 1992-2012
годы. Для IBM-совместимых персональных компьютеров система
"Эйдос" впервые реализована на языках CLIPPER-87 и CLIPPER-5.01 (5.02) в 1992 году,
а в 1994 году уже были получены свидетельства
РосПатента,
первые в Краснодарском крае и, возможно, в России на системы искусственного
интеллекта (слева приведена титульная видеограмма финальной DOS-версии системы «Эйдос-12.5», июнь 2012 года). С тех пор и до настоящего времени система непрерывно
совершенствуется на IBM PC.
3-й этап, «эра MS Windows xp, 8, 7»:
2012-2020 годы. С июня 2012 по 14.12.2020 система «Эйдос» развивалась на
языке Аляска-1.9 + Экспресс++ + библиотека для работы с Internet xb2net. Система «Эйдос-Х1.9» хорошо работала на всех версиях MS Windows кроме Windows-10, которая требовала специальной настройки. Наиболее
трудоемкие в вычислительном отношении операции синтеза моделей и распознавания
реализует с помощью графического процессора (GPU), что на некоторых задачах обеспечивает ускорение
решение этих задач в несколько тысяч раз, что реально обеспечивает интеллектуальную
обработку больших данных, большой информации и больших знаний (графический
процессор должен быть на чипсете NVIDIA).
4-й этап, «эра MS Windows-10»: 2020-2021 годы.
С
13.12.2020 года по настоящее время система «Эйдос» развивается на языке Аляска-2.0 + Экспресс++. Библиотека xb2net
в ней больше не используется, т.к. все возможности работы с Internet
входят в базовые возможности языка
программирования.
5-й этап, «эра Больших данных, информации и знаний»: 2022 год. С 2022 года автор и разработчик системы «Эйдос»
проф.Е.В.Луценко вплотную занялся разработкой профессиональной версии системы
«Эйдос» на языке xBase++eXpress++Advantage Database Server (ADS), обеспечивающей обработку больших данных, информации и
знаний (Big Data, Big Information, Big Knowledge).
6-й этап, «эра Больших данных, информации и знаний»: с 2023 года по
настоящее время. С 2023 развитие системы
«Эйдос» осуществляется на языках Питон (Python), C++, а также Аляска-2.0 + Экспресс++.
Скачать и запустить систему «Эйдос-Х++» (самую новую на текущий момент
версию) или обновление системы до текущей версии. Это наиболее полная на данный
момент незащищенная от несанкционированного копирования портативная (portable) версия системы (не требующая инсталляции) с
полными исходными
текстами
текущей версии (за исключением ключей доступа к ftp-серверу системы «Эйдос» и ключей лицензионного
программного обеспечения), находящаяся в полном открытом бесплатном доступе
(около 180
Мб). Обновление имеет объем около 10 Мб. Кредо. Лаборатория в ResearchGate по АСК-анализу и системе «Эйдос».
*************************************************************************
Свидетельства РОСПАТЕНТА РФ по системе "ЭЙДОС"
и системам окружения
В 1994 году на систему
"ЭЙДОС" и связанные с ней разработки получены 3 свидетельства
РосАПО: №№ 940217, 940328, 940334 (последнее совместно с
Борисом Шульманом (США), которые стали первыми в Краснодарском крае, а
может быть даже и в России, по времени получения на системы искусственного
интеллекта.
В 2000 году получен патент на новую версию этой
системы № 2000610164 совместно с ректором Технического университета
КубГТУ, заведующим
кафедрой компьютерных технологий и информационной безопасности, профессором Владимиром
Сергеевичем Симанковым:
|
*************************************************************************
Книги по АСК-анализу и системе "ЭЙДОС"
Луценко Е.В. Универсальная
автоматизированная система распознавания образов "Эйдос" (версия
4.1).-Краснодар: КЮИ МВД РФ, 1995.- 76с.
|
|
В брошюре впервые дано описание системы "ЭЙДОС" и технологии ее применения для синтеза и эксплуатации приложений. Данная работа написана на основе инструкции пользователю по системе "Эйдос" и полностью вошла в качестве главы-3 в последующую более фундаментальную работу. Предисловие |
Луценко Е.В. Теоретические
основы и технология адаптивного семантического анализа в поддержке принятия
решений (на примере универсальной автоматизированной системы распознавания
образов "ЭЙДОС-5.1"). - Краснодар: КЮИ МВД РФ, 1996. - 280с.
|
|
В данной работе развивается перспективная
концепция когнитивных аналитических систем, обеспечивающих автоматизацию основных функций,
выполняемых человеком в процессе содержательного познания и анализа
Реальности. На примере разработанной автором универсальной автоматизированной
системы распознавания образов “ЭЙДОС” (версии-5.1), рассматриваются вопросы применения подобных
систем для проведения адаптивного семантического анализа при принятии решений в
различных предметных областях: правоохранительная деятельность, социологические и
политологические исследования и многие другие. Описывается опыт и
намечаются перспективы, освещаются вопросы организационного и юридического
обеспечения применения системы “ЭЙДОС” и других систем этого класса. Кратко
описываются предложенные Л.А.Бакурадзе и автором в 1979-1981 годах перспективные
человеко-машинные системы дистанционного телекинетического управления, в состав которых входят
системы, во многом аналогичные системе “ЭЙДОС”. Излагаются теоретические
основы разработанной автором информационной теории стоимости, на основе которой
анализируются подходы к определению стоимости содержательной аналитической
информации, генерируемой приложениями системы “ЭЙДОС”. В этой работе дано
наиболее полное на момент написания работы описание самой системы
"ЭЙДОС" и технологии ее применения |
Симанков В.С., Луценко Е.В.
Адаптивное управление сложными системами на основе теории распознавания
образов. Монография (научное издание). – Краснодар: ТУ КубГТУ, 1999. - 318с.
|
|
Рассмотрены вопросы теории и практики синтеза
перспективного класса автоматизированных систем управления: адаптивных АСУ
сложными системами. Предложен оригинальный подход к синтезу АСУ,
основанный на методах распознавания образов и принятия решений. На базе
теории информации разработаны интегральный метод распознавания образов и
принятия решений, ориентированный на применение в АСУ, а также методология, методика
и инфраструктура синтеза адаптивных АСУ сложными системами, освещены опыт и перспективы
применения предложенной технологии. Данные математические модели и технологии
подкреплены конкретными численными примерами расчета систем автоматического
управления сложной технической системой. Описана инструментальная программная
оболочка (когнитивная аналитическая система "Эйдос"), реализующая
предложенные модели и технологии. Работа рассчитана на специалистов, занимающихся
разработкой интеллектуальных методов управления сложными системами. Она может
быть полезной для инженеров и специалистов по АСУ, интересующихся новыми
направлениями применения технологий автоматизированного управления, а также
для студентов и аспирантов соответствующих специальностей. Эта работа включена в фонды библиотеки конгресса
США: |
Симанков В.С., Луценко Е.В.,
Лаптев В.Н. Системный анализ в адаптивном управлении: Монография (научное
издание). /Под науч. ред. В.С.Симанкова. – Краснодар: ИСТЭК КубГТУ, 2001. –
258с.
|
|
Рассмотрены основы системного анализа, прежде
всего в аспекте его применения для создания адаптивных систем управления
сложными системами. В качестве конкретной сложной системы выбран вуз,
основной целью управления которым является обеспечение международного
качества подготовки специалистов. Одной из основных проблем системного анализа
является разработка адекватной адаптивной математической модели сложной
системы, с одной стороны, учитывающей все существенные факторы, влияющие на
поведение системы, а с другой, – имеющей минимальную избыточность. На базе
теории информации разработаны математическая модель и метод принятия решений,
ориентированный на применение в АСУ, а также методология, методика и
инфраструктура синтеза адаптивных АСУ сложными системами, освещены опыт и перспективы
применения данной технологии. Приведены примеры из области управления
качеством подготовки специалистов, конфликтологии и др. Предложенные математические модели и технологии
воплощены в конкретной программной системе, обеспечивающей синтез модели, ее
оптимизацию и применение для поставленных целей ("Адаптивная система
анализа и прогнозирования состояний сложных систем ДЕЛЬТА", патент РФ
№2000610164 от 03.04.2000). Работа рассчитана на специалистов, занимающихся
разработкой интеллектуальных методов управления сложными системами. Она может
быть полезной для студентов и аспирантов в качестве дополнительного учебного
пособия по курсам: "Системный анализ", "Математическое
моделирование", "Теория принятия решений", "Теория
информации". |
Луценко Е.В.
Автоматизированный системно-когнитивный анализ в управлении активными объектами
(системная теория информации и ее применение в
исследовании экономических, социально-психологических, технологических и
организационно-технических систем): Монография (научное издание). –
Краснодар: КубГАУ. 2002. – 605 с.
|
|
Это главная (на данный момент) работа, в которой
излагаются теоретические основы и технология применения нового
междисциплинарного научного направления, получившего название
"Автоматизированный системно-когнитивный анализ" (АСК-анализ), в
котором с единых позиций теории информации изучаются процессы познания и
труда (в форме управления предметом труда). Рассматриваются вопросы применения АСК-анализа
для рефлексивного управления активными системами, к которым относятся
социально-экономические системы, люди с их "психической
реальностью", биологические и экологические системы, а также новый класс
технических систем: технические системы с параметрами,
качественно-изменяющимися в процессе штатной эксплуатации. При этом сам процесс познания в форме
АСК-анализа включается непосредственно в цикл управления в качестве
периодически выполняемого этапа. Предлагаются математическая модель АСК-анализа,
основанная на системном обобщении семантической теории информации
А.Харкевича, а также соответствующий численный метод и реализующий его
специальный программный инструментарий – Универсальная когнитивная
аналитическая система "Эйдос" (с системами окружения
"Эйдос-фонд" и "Эйдос-Y"). Приведено 4 численных примера применения
АСК-анализа в различных предметных областях, подробно рассмотрены опыт и
перспективы его применения. Для
студентов, аспирантов и ученых, работающих в области системного анализа,
когнитивного анализа, рефлексивного управления активными системами,
когнитивного моделирования, для всех интересующихся СИИ, интеллектуальной
обработкой данных и интеллектуальным управлением. |
Луценко Е.В. Интеллектуальные
информационные системы: Учебное пособие для студентов специальности 351400
"Прикладная информатика (по отраслям)". – Краснодар: КубГАУ.
2004. – 633 с.
|
|
Учебное пособие состоит из трех частей:
курса лекций; практикума и программы самостоятельной работы студентов. Курс лекций включает 16 лекций,
сгруппированных в 4 раздела: введение в интеллектуальные информационные системы; теоретические
основы и эксплуатация универсальной когнитивной аналитической системы
"Эйдос"; принципы построения интеллектуальных информационных
систем; применение и перспективы систем искусственного интеллекта. Практикум базируется на универсальной
когнитивной аналитической системе "Эйдос", разработанной автором
пособия, и включает 10 лабораторных работ. Программа самостоятельной работы
студентов по дисциплине включает теоретические вопросы и практические
задания, выносящиеся на экзамен по дисциплине и государственный экзамен, а
также список основной и дополнительной литературы, включая Internet-сайты по проблематике искусственного
интеллекта. Для
студентов очной и заочной форм обучения, аспирантов, преподавателей и научных
работников, интересующихся проблематикой систем искусственного интеллекта. |
Рабочая программа по дисциплине:
"Интеллектуальные информационные системы"
для студентов специальности 351400
"Прикладная информатика (по отраслям)" (Word)
Презентация к дисциплине: "Интеллектуальные информационные
системы" (для мультимедийной аудитории)
Луценко Е.В., Лойко
В.И., Семантические информационные модели управления агропромышленным
комплексом. Монография (научное издание). – Краснодар: КубГАУ.
2005. – 480 с.
|
|
Монография
посвящена решению задач управления агропромышленным комплексом на различных
уровнях его организации: инвестиционное управление качеством жизни населения
региона; управление устойчивостью перерабатывающего комплекса региона;
управление продуктивностью сельхозкультур и качеством продукции. Эти задачи решаются в монографии на
единой стандартизированной методологической и инструментально-технологической
основе системно-когнитивного анализа, обеспечивающего как синтез и
верификацию семантических информационных моделей, так и их использование для
прогнозирования и управления в агропромышленном комплексе. Рекомендуется для аспирантов, преподавателей и
научных работников, занимающихся и интересующихся проблемами управления
сложными системами с применением технологий искусственного интеллекта. |
Луценко Е.В. Интеллектуальные
информационные системы: Учебное пособие для студентов специальности "Прикладная
информатика (по областям)" и другим экономическим специальностям.
2-е изд., перераб. и доп.– Краснодар: КубГАУ, 2006. – 615 с.
|
|
Данное
пособие представляет собой 1-й том двухтомного комплекта учебной литературы и
включает в себя "Курс лекций", состоящий из 16 лекций,
сгруппированных в 4 раздела: |
|
|
Данное
пособие представляет собой 2-й том двухтомного комплекта учебной литературы и
включает в себя "Лабораторный практикум" и "Программу
самостоятельной работы студентов". |
|
|
Монография
посвящена решению задач синтеза многоуровневых семантических информационных
моделей: |
|
|
В монографии задачи управления урожайностью и качеством продукции
растениеводства и плодоводства решаются на единой стандартизированной
методологической и инструментально-технологической основе
системно-когнитивного анализа, обеспечивающего как синтез, адаптацию и
верификацию семантических информационных моделей, так и их использование для
прогнозирования и поддержки принятия решений (управления) в агропромышленном
комплексе, а также для научного исследования предметной области. Рассчитано на слушателей центров
дополнительного агрономического образования, студентов очной и заочной форм
обучения, аспирантов, преподавателей и научных работников, интересующихся
применением современных интеллектуальных информационных технологий вообще и
системно-когнитивного анализа в частности для решения задач прогнозирования и
поддержки принятия решений в растениеводстве. |
|
|
В монографии представлен вариант теории сходства в социологии, получившей
название "Астросоциотипология". Теория основана на гипотезе
пространственно временного подобия явлений и процессов одной природы. Развиты
методы типизации и идентификации социального статуса респондентов по их
астрономическим показателями на момент рождения и представлены алгоритмы,
реализующие метод. В силу большой размерности задачи для ее решения создана
система искусственного интеллекта "Эйдос-астра", обучение которой
осуществлялось на базе данных AstroDatabank, содержащей более 26 тысяч записей биографий известных и частных людей,
относящихся к определенным социальным категориям. Установлены закономерности
распознавания социальных категорий. Для всех, кого интересует возможность сделать
еще один шаг в понимании свойств личности, социальных качеств и системы
детерминации поведения людей. |
Луценко Е.В., Коржаков В.Е.,
Лаптев В.Н. Теоретические основы и технология применения
системно-когнитивного анализа в автоматизированных системах обработки информации и
управления (АСОИУ) (на примере АСУ вузом): Под науч. ред. д.э.н.,
проф. Е.В.Луценко. Монография (научное издание). – Майкоп: АГУ. 2009. –
536 с.
|
|
Монография
состоит из пяти глав. В 1-й главе дано введение в интеллектуальные информационные системы, во 2-й:
теоретические основы и технология применения автоматизированного
системно-когнитивного анализа (АСК-анализ), в 3-й: АСК-анализ рассматривается
как методология синтеза и эксплуатации рефлексивных АСУ активными объектами
(на примере АСУ качеством подготовки специалистов), в 4-й: рассматривается
технология практического применения АСК-анализа в АСУ вузом, в 5-й:
перспективы развития автоматизированных систем обработки информации и
управления (АСОИУ). Кроме того, монография включает толковый словарь терминов
по системно-когнитивному анализу и системам искусственного интеллекта и
большого списка литературы по данной тематике. |
|
|
В условиях экономики, основанной на знаниях, для выполнения своих функций
менеджмент использует специальные технологии, методики и программные системы.
Традиционно эти инструменты разрабатывались крупными научными центрами,
обычно зарубежными, и затем распространялись в российских корпорациях, как
правило, без адаптации и локализации.
Высокая стоимость этих технологий делает их практически недоступными для
средних и малых фирм. В монографии раскрывается роль контроллинга как
внутрифирменного института, призванного обеспечивать менеджмент фирмы всеми
необходимыми инструментами, обучающий их применению и контролирующий качество
этого применения. Подробно описаны возможности применения Автоматизированного
системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) в качестве базовой технологии
контроллинга средней и малой фирмы. Приводятся развернутые численные примеры
применения АСК-анализа для решения самых разнообразных задач контроллинга на
различных иерархических уровнях обработки информации и знаний в фирме. |
|
|
Монография
посвящена решению задач прогнозирования личностных
изменений членов профессиональных сообществ в системе: личность -
экстремальные условия деятельности. Описания взаимодействия факторов
экстремальной среды, аффективной и когнитивной компоненты образа-Я;
формирования стиля деятельности в экстремальных условиях. Научная работа
ориентирована на постановку «типологического диагноза» и решается на единой
стандартизированной методологической и инструментально-технологической основе
системно-когнитивного анализа, обеспечивающего синтез, |
|
|
В монографии
представлены информационные модели социально-экономических и природных
процессов в их взаимосвязи с космическим окружением. Теория основана на
гипотезе пространственно-временного подобия явлений и процессов одной
природы. Развиты методы и представлены алгоритмы распознавания различных
событий в геофизике, экономике и социологии, в том числе, сейсмических
событий, вариаций геомагнитного поля, движения полюса Земли, курсов валют,
экономических индексов и социальных категорий. В силу большой размерности
рассматриваемых задач для их решения созданы системы искусственного
интеллекта «Эйдос-астра» и «Эйдос-Гео», развиты методы и алгоритмы
визуализации данных. Для всех, кого интересует возможность сделать еще один шаг в понимании
общих свойств системы детерминации социально-экономических и природных
процессов. |
|
Ссылки на книгу в ведущих
зарубежных библиотеках: библиотека Конгресса США: https://catalog.loc.gov/vwebv/search?searchArg=Lutsenko+E.V.&searchCode=GKEY%5E*&searchType=0&recCount=25&sk=en_US http://www.oalib.com/search?kw=Lutsenko%20Y.%20V.&searchField=authors http://katalog.bib.hs-hannover.de/Search/Results?lookfor=ppnlink:DOAJ012284858 http://www.docstoc.com/docs/14723634/Artificial-intelligence-system-for-identification-of-social |
|
|
|
Монография
посвящена решению задач управления агропромышленным комплексом региона на
различных уровнях его организации: инвестиционному управлению качеством жизни
населения региона; управлению устойчивостью перерабатывающего подкомплекса
региона; управлению эффективностью производственных систем АПК. Адресована научным работникам и аспирантам, будет
полезна руководителям АПК и региональных администраций, руководителям и
менеджерам предприятий АПК. |
Горпинченко
К.Н., Луценко Е.В. Прогнозирование и принятие решений по выбору агротехнологий
в зерновом производстве с применением методов искусственного интеллекта (на
примере СК-анализа). Монография (научное издание). – Краснодар, КубГАУ. 2013. –
168 с. ISBN 978-5-94672-644-3
|
|
В монографии создана и
исследована интеллектуальная модель, характеризующая влияние на
хозяйственные, энергетические и финансово-экономические результаты в зерновом
производстве всех видов факторов: природных, агротехнологических,
энергетических и финансово-экономических. Решена проблема
научно-обоснованного, эффективного прогнозирования результатов и принятия
управленческих решений по выбору агротехнологий, обеспечивающих желаемый
результат. Книга рассчитана для
слушателей дополнительного агрономического образования, преподавателей и
научных сотрудников, интересующихся интеллектуальными информационными
технологиями, специалистов и руководителей агрономической службы, а также для
студентов очной и (заочной) форм
обучения соответствующих специальностей. |
Орлов
А.И., Луценко Е.В. Системная нечеткая интервальная математика. Монография
(научное издание). – Краснодар, КубГАУ. 2014. – 600 с. ISBN 978-5-94672-757-0
|
|
В монографии, состоящей из двух взаимосвязанных частей,
рассматриваются перспективы и некоторые «точки роста» современной
теоретической и вычислительной математики. В 1-й части освещаются следующие
вопросы: числа и множества - основа современной математики; математические,
прагматические и компьютерные числа; от обычных множеств - к нечетким; теория
нечетких множеств и «нечеткое удвоение» математики; о сведении теории
нечетких множеств к теории случайных множеств; интервальные числа как частный
случай нечетких множеств; развитие интервальной математики (интервальное
удвоение математики). 2-я часть посвящена вопросам
системного обобщения математики: система как обобщение множества; системное
обобщение математики и задачи, возникающие при этом; системное обобщение
операций над множествами (на примере операции объединения булеанов);
системное обобщение понятия функции и функциональной зависимости; когнитивные
функции; матрицы знаний как нечеткое с расчетной степенью истинности
отображение системы аргументов на систему значений функции; модификация метода наименьших
квадратов при аппроксимации когнитивных функций; развитие идеи системного
обобщения математики в области теории информации - системная (эмерджентная)
теория информации; информационные меры уровня системности - коэффициенты
эмерджентности; прямые и обратные, непосредственные и опосредованные
правдоподобные логические рассуждения с расчетной степенью истинности; интеллектуальная
система Эйдос-Х++ как инструментарий, реализующий идеи системного нечеткого
интервального обобщения математики. Некоторые мысли,
излагаемые в монографии, носят спорный и дискуссионный характер и
высказаны в порядке научного обсуждения. |
Пенкина
Ю.Н., Луценко Е.В. АСК-анализ живых существ на основе их фенотипических
признаков. Монография (научное издание). – Saarbrucken, Germany: LAP Lambert Academic Publishing
GmbH & Co. KG,. 2014. –
63 с., ISBN: 978-3-6596-6116-7.
|
|
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 направлена 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. Задачами 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 |
Луценко
Е.В. Универсальная когнитивная аналитическая система «Эйдос". Монография (научное издание). –
Краснодар, КубГАУ. 2014. – 600 с. ISBN 978-5-94672-830-0
|
|
Монография посвящена универсальной когнитивной
аналитической системе «Эйдос» и ее применению в научных исследованиях и
учебном процессе. В 1-й главе описывается история базовой системы «Эйдос»
и систем окружения «Эйдос-фонд», «Эйдос-Ψ» и «Эйдос-астра». Во 2-й главе кратко рассматривается
Системно-когнитивный анализ и системная теория информации, которые являются теоретическими основами
системы «Эйдос». В 3-й главе рассматриваются применения системы «Эйдос» в
научных исследованиях в различных направлениях науки: экономике, технических
науках, психологии, медицине, астрогеофизике и астросоциологии, в сельском
хозяйстве. В 4-й главе рассматривается применение системы «Эйдос» в учебном
процессе при преподавании дисциплин: «Интеллектуальные информационные
системы», «Представление знаний в интеллектуальных информационных системах»,
«Управление знаниями», «Функционально-стоимостной анализ системы и технологии
управления персоналом», «Основы теории управления». В 5-й главе
рассматриваются перспективы развития системы «Эйдос»: теоретических основ,
программного инструментария, аппарата визуализации когнитивных функций и
эйдосов, интеллектуальных порталов интеллектуальных on-line услуг через Internet. В приложениях приводятся глоссарий, акты внедрения и
описание инфраструктуры применения системы «Эйдос». Для студентов, аспирантов, преподавателей и научных
работников, интересующихся современными интеллектуальными технологиями и
перспективами их применения в научных исследованиях и учебном процессе. |
Орлов
А.И., Луценко Е.В., Лойко В.И. Перспективные
математические и инструментальные методы контроллинга. Под научной ред.
проф.С.Г.Фалько. Монография
(научное издание). – Краснодар, КубГАУ. 2015. – 600 с. ISBN 978-5-94672-923-9
|
|
В монографии, состоящей из двух взаимосвязанных
примерно равных по объему частей, рассматриваются перспективные
математические и инструментальные методы контроллинга. 1-я часть,
включающая 4 главы, посвящена высоким статистическим технологиям в контроллинге.
В ней раскрываются следующие вопросы: что такое контроллинг, контроллинг
методов, общий взгляд на математические и инструментальные методы
контроллинга, конкретные области математических и инструментальных методов
контроллинга, экономико-математическая поддержка контроллинга. 2-я часть включает 8 глав и содержит краткое описание нового
перспективного инструмента контроллинга: автоматизированного
системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) и раскрывает возможности его
применения в ряде предметных областей: в контроллинге научной и образовательной деятельности, knowledge management и информационной
безопасности самообучающейся организации, бенчмаркинге торговой фирмы,
управлении технологическими знаниями в производственной фирме, управлении
персоналом фирмы путем решения обобщенной задачи о назначениях,
прогнозировании рисков автострахования (андеррайтинг), количественном
автоматизированном SWOT-
и PEST-анализе
средствами АСК-анализа и интеллектуальной системы «Эйдос-Х++». Некоторые мысли,
излагаемые в монографии, носят спорный и дискуссионный характер и
высказаны в порядке научного обсуждения. |
Орлов
А.И., Луценко Е.В., Лойко В.И. Организационно-экономическое, математическое и
программное обеспечение контроллинга, инноваций и менеджмента: монография /
А. И. Орлов, Е. В. Луценко, В. И. Лойко ; под общ. ред. С. Г. Фалько. –
Краснодар : КубГАУ, 2016. – 600 с.
ISBN 978-5-00097-154-3
|
|
Монография состоит из 7 глав. Вводная глава 1 посвящена
основным вопросам применения организационно-экономического моделирования при
решении задач контроллинга. В главе 2 впервые дан исторический анализ
развития статистических методов в нашей стране. Некоторые результаты
прикладной статистики рассмотрены в главе 3. Организационно-экономическое
обеспечение контроллинга, инноваций и менеджмента на примере
ракетно-космической промышленности обсуждается в главе 4. Применение автоматизированного системно-когнитивного
анализа (АСК-анализа) в экономике представлено в главе 5. АСК-анализ в оценке
результатов научной и преподавательской деятельности – предмет главы 6. В
заключительной главе 7 АСК-анализ и теория информации применяются для решения
некоторых задач статистики. Монография продолжает ранее
выпущенные тем же издательством книги «Системная нечеткая интервальная
математика» (Орлов А. И., Луценко Е. В., 2014) и «Перспективные математические и
инструментальные методы контроллинга» (Орлов А. И., Луценко Е. В., Лойко
В. И., 2015). Некоторые мысли,
излагаемые в монографии, носят спорный и дискуссионный характер и высказаны в
порядке научного обсуждения. |
Лаптев
В. Н., Меретуков Г. М., Луценко Е. В., Третьяк В. Г., Наприев И. Л.. : Автоматизированный системно-когнитивный анализ и система
«Эйдос» в правоохранительной сфере: монография / В. Н. Лаптев, Г. М. Меретуков,
Е. В. Луценко, В. Г. Третьяк, И. Л. Наприев; под научной редакцией проф. Е. В.
Луценко. – Краснодар: КубГАУ, 2017. – 634 с. ISBN 978-5-00097-226-7
|
|
Монография посвящена применению автоматизированного
системно-когнитивного анализа (АСК-анализа) и его программного инструментария
– интеллектуальной системы «Эйдос» в правоохранительной сфере. Показано
применение АСК-анализа в управлении качеством подготовки сотрудников
правоохранительных органов, исследовании типологии учебной активности и
индивидуальных особенностей, образа-Я и стилевых особенностей деятельности
личности в экстремальных условиях для их применение в учебном процессе. Предназначена для студентов, аспирантов, преподавателей и научных
работников, интересующихся современными инновационными технологиями и
перспективами их применения в научных и прикладных исследованиях, а также в
качественном обучении специалистов силовых структур. Монография размещена в библиотеке Конгресса США: |
Луценко Е. В., Лойко В. И.,
Лаптев В. Н. Современные информационно-коммуникационные технологии в
научно-исследовательской деятельности и образовании: учеб.
пособие / Е. В. Луценко, В. И. Лойко, В. Н. Лаптев;
под общ. ред. Е. В. Луценко. – Краснодар: КубГАУ,. 2017. – 450с. ISBN 978-5-00097-265-6
|
|
В учебном пособии представлены: курс лекций и
практических занятий; методические указания по их проведению; задания для
самостоятельной работы и фонд оценочных средств по дисциплине Б1.В.ОД.4. Современные информационно-коммуникационные
технологии в научно-исследовательской деятельности и образовании. Предназначено для аспирантов всех специальностей и всех
интересующихся данной учебной дисциплиной и ее проблематикой. |
Лойко В. И., Луценко Е. В., Орлов А. И.
Современные подходы в наукометрии: монография / В. И. Лойко, Е. В. Луценко, А.
И. Орлов. Под науч. ред. проф. С. Г. Фалько – Краснодар: КубГАУ, 2017. – 532 с.
ISBN 978-5-00097-334-9
|
|
Монография посвящена проблемам наукометрии и
современным подходам к их решению. Проблемы современного этапа развития
наукометрии тесно связаны с проблемами науки и образования, которые являются
объектом исследования и измерения в наукометрии. Поэтому эти проблемы также
затронуты, но лишь в той степени, в какой это было необходимо для
рассмотрения основной темы. Монография состоит из 4 частей, посвященных
основным понятиям и проблемам наукометрии, современным теоретическим и
инструментальным подходам к их решению и рекомендациям. Многие аргументировано выдвигаемые авторами положения
носят спорный характер и предлагаются в порядке научной дискуссии. Предназначено
для всех интересующихся данной проблематикой. |
Грушевский С.П.,
Луценко Е. В., Лойко В. И. Измерение
результатов научной деятельности:
проблемы и решения / С. П. Грушевский, Е. В. Луценко В. И. Лойко.
Научная монография под науч. ред. проф. Е. В. Луценко – Краснодар: КубГАУ,
2017. – 343 с. ISBN 978-5-00097-446-9
|
|
Монография посвящена проблемам наукометрии и
современным подходам к их решению. Проблемы современного этапа развития
наукометрии тесно связаны с проблемами науки и образования, которые являются
объектом исследования и измерения в наукометрии. Поэтому эти проблемы также
затронуты, но лишь в той степени, в какой это было необходимо для
рассмотрения основной темы. Монография состоит из 8 глав, посвященных
различным проблемам измерения результатов научной деятельности и современным
теоретическим и инструментальным подходам к их решению и рекомендациям. Многие аргументировано
выдвигаемые авторами положения носят спорный характер и предлагаются в
порядке научной дискуссии. Предназначено для всех интересующихся данной
проблематикой. |
Луценко Е. В.,
Лойко В. И., Лаптев В. Н. Системы представления и приобретения знаний : учеб. пособие / Е. В. Луценко, В. И.
Лойко, В. Н. Лаптев. – Краснодар : Экоинвест, 2018. –
513 с. ISBN 978-5-94215-415-8
|
|
В учебном пособии представлены учебные и методические
материалы для изучения систем искусственного интеллекта (СИИ). Эти системы
обеспечивают приобретение знаний путем их выявления из эмпирических данных,
накопление знаний и их представление в базах знаний, основанных на различных
моделях представления знаний, использование знаний для решения различных
задач, прежде всего задач идентификации, прогнозирования, принятия решения и
исследования моделируемой предметной области путем исследования ее модели.
Приведен словарь терминов, использующихся в этой области. Предназначено для магистрантов направления подготовки
09.04.02 Информационные системы и технологии, профиль подготовки
«Информационные системы и технологии в науке и управлении». |
Лойко В. И.,
Луценко Е. В., Орлов А. И. Современная цифровая экономика :
монография / В. И. Лойко, Е. В. Луценко, А. И. Орлов. – Краснодар : КубГАУ, 2018. – 508 с. ISBN 978-5-00097-694-4
|
|
В монографии приводятся результаты разработки нового
направления развития цифровой экономики – солидарной экономики. Дается
краткое описание автоматизированного системно-когнитивного анализа с его
программным инструментарием интеллектуальной системой «Эйдос» и приводится
три численных примера их применения для решения задач для банков, страховании
и ритейла. Рассматривается информационный вариационный принцип и его
проявление в технологии и экономике цифрового общества. Предназначена для преподавателей, обучающихся и всех интересующихся
данной проблематикой. |
Луценко
Е. В. , Лаптев В. Н., Сергеев А. Э. Системно-когнитивное
моделирование в АПК : учеб. пособие
/ Е. В. Луценко, В. Н. Лаптев, А. Э. Сергеев, – Краснодар :
Экоинвест, 2018. – 518 с. ISBN 978-5-94215-416-5
|
|
В учебном пособии представлены учебные и методические
материалы для изучения системно-когнитивного моделирования в АПК. Приведены
подробные численные примеры применения Автоматизированного
системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) и его программного инструментария
– интеллектуальной системы «Эйдос» для решения задач в механизации, агрономии
и ветеринарии. Системно-когнитивное моделирование включает выявление знаний
из эмпирических данных, накопление знаний и использование знаний для решения
задач идентификации, прогнозирования, принятия решения и исследования
моделируемой предметной области путем исследования ее модели. Приведен
словарь терминов, использующихся в этой области. Предназначено для магистрантов, аспирантов и всех
интересующихся данной проблематикой. |
Лойко В. И.,
Луценко Е. В., Орлов А. И. Высокие статистические технологии и
системно-когнитивное моделирование в экологии :
монография / В. И. Лойко, Е. В. Луценко, А. И. Орлов. – Краснодар : КубГАУ, 2019. – 258 с. ISBN 978-5-00097-855-9
|
|
В монографии рассмотрены высокие статистические технологии, проблемы
управления экологической безопасностью, приведен автоматизированный
системно-когнитивный анализ влияния экологических факторов на качество жизни
населения региона. Предназначена для обучающихся, преподавателей и всех интересующихся данной
проблематикой. |
Луценко
Е. В. Резонансный сейсмогенез и системно-когнитивное прогнозирование
сейсмичности : монография / Е. В. Луценко, А. П. Трунев,
Н. А. Чередниченко; под общ. ред. В. И. Лойко. – Краснодар :
КубГАУ, 2019. – 256 с. ISBN 978-5-907247-23-9,
DOI 10,13140/RG.2.2.18546.45760
|
|
В монографии представлены теория резонансного сейсмогенеза и авторская
методика автоматизированного системно-когнитивного прогнозирования
землетрясений. Рассмотрены физические модели мантийной конвекции и
информационные модели влияния планетарных гравитационных комплексов на
формирование сейсмических событий. Приведено описание открытой масштабируемой
интерактивной интеллектуальной on-line среды для обучения и научных исследований на базе АСК-анализа и системы
«Эйдос». Предназначено для сейсмологов, специалистов по искусственному интеллекту
и всех интересующихся данной проблематикой. |
Луценко
Е. В., Меретуков Г.М., Лойко В. И. Современные информационно-коммуникационные
технологии в научно-исследовательской деятельности и образовании : учеб. пособие / Е. В. Луценко, Г.
М. Меретуков, В. И. Лойко. – Краснодар : КубГАУ,
2020. – 146 с. ISBN 978-5-907294-46-2
|
|
В учебном пособии представлены: тематика лекций, контрольные вопросы и
задания по дисциплине «Современные информационно-коммуникационные технологии
в научно-исследовательской деятельности и образовании». Предназначено для обучающихся по направлению
подготовки: 40.06.01 Юриспруденция, направленности «Криминалистика;
судебно-экспертная деятельность, оперативно-розыскная деятельность» и
«Уголовное право и криминология; уголовно-исполнительное право» (программа
аспирантуры). Может быть использовано
аспирантами других специальностей. |
Луценко
Е. В. Методология системно-когнитивного прогнозирования сейсмичности :
монография / Е. В. Луценко, А. П. Трунев,
Н. А. Чередниченко; под общ. ред. В. И. Лойко. – Краснодар :
КубГАУ, 2020. – 532 с., ISBN 978-5-907294-89-9, DOI 10.13140/RG.2.2.29617.33122, https://www.researchgate.net/publication/340116509
|
|
В монографии представлены теория резонансного сейсмогенеза и авторская
методология и методика автоматизированного системно-когнитивного
прогнозирования землетрясений. Рассмотрены физические модели мантийной
конвекции и информационные модели влияния планетарных гравитационных
комплексов на формирование сейсмических событий. Приведены подробные
численные примеры АСК-анализа сейсмичности, аннотированный атлас прогнозов
землетрясений, описание открытой масштабируемой интерактивной
интеллектуальной on-line среды для обучения и
научных исследований на базе АСК-анализа и системы «Эйдос». Предназначено для сейсмологов, специалистов по искусственному интеллекту
и всех интересующихся данной проблематикой. |
Луценко Е.В.
Сценарный и спектральный автоматизированный системно-когнитивный анализ:
научная монография / Е. В. Луценко. – Краснодар: КубГАУ, 2021. – 288 с. ISBN 978-5-907474-67-3,
DOI: 10.13140/RG.2.2.22981.37608, https://www.researchgate.net/publication/353555996
|
|
Монография включает пять глав, в которых описываются теоретические и
математические основы сценарного и спектрального автоматизированного
системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) и приводятся подробные численные
примеры его применения для прогнозирования на финансовых рынках и анализа
изображений. Предназначена для обучающихся бакалавриата, магистратуры и аспирантуры, а также
преподавателей и разработчиков в области искусственного интеллекта, всех
интересующихся данной проблематикой. |
Орлов А. И.,
Анализ данных, информации и знаний в системной нечеткой интервальной
математике: научная монография / А. И. Орлов, Е. В. Луценко. – Краснодар:
КубГАУ, 2022. – 405 с. ISBN 978-5-907550-62-9, DOI: 10.13140/RG.2.2.15688.44802, https://www.researchgate.net/publication/357957630
|
|
В монографии рассматриваются теоретические основы системной нечеткой
интервальной математики, соотношение смыслового содержания понятий «данные»,
«информация» и «знания», теоретические и математические основы базового,
сценарного, спектрального и текстового автоматизированного
системно-когнитивного анализа (АСК-анализ). Приводятся численные примеры
применения сценарного и спектрального АСК-анализа для прогнозирования на
финансовых рынках и анализа изображений. Предназначена для обучающихся бакалавриата, магистратуры и аспирантуры, а также
преподавателей, исследователей и разработчиков в области высоких
статистических технологий и искусственного интеллекта, для всех
интересующихся данной проблематикой. |
Луценко, Е. В.
Автоматизированный системно-когнитивный анализ в ветеринарии / Е. В. Луценко. –
Краснодар : ФГБОУ ВО
«Кубанский государственный агарный университет имени И. Т. Трубилина», 2023. –
160 с. – ISBN
978-5-907757-23-3. – DOI 10.13140/RG.2.2.28032.92163. – EDN ZVPDNA.
|
|
Рассмотрен алгоритм применения Автоматизированного системно-когнитивного
анализа и его программного инструментария интеллектуальной системы «Эйдос»
для решения разнообразных задач в области ветеринарии: идентификации, диагностики,
прогнозирования, принятия решений и исследования объекта моделирования путем
исследования его модели. Издание предназначено для интересующихся вопросами применения когнитивных
технологий и других методов искусственного интеллекта. Полный текст монографии (513 страниц) на сайте Ресечгейт: Lutsenko E.V.
Cognitive veterinary medicine // February 2023, DOI: 10.13140/RG.2.2.28032.92163, License CC BY 4.0, https://www.researchgate.net/publication/368476220 |
Системно-когнитивный анализ влияния
довузовского дополнительного
математического образования на успешность обучения в вузе: монография / авторы:
С. П. Грушевский, Е. В. Луценко, А. В. Назаров, О. В. Назарова, А. В. Бочаров;
под редакцией Е. В. Луценко; Министерство науки и высшего образования
Российской Федерации, Кубанский государственный университет. – Краснодар:
Кубанский гос. ун-т, 2023. – 131 с. – 500 экз. ISBN
978-5-8209-2275-6, DOI: 10.13140/RG.2.2.28260.55684, License CC BY 4.0, https://www.researchgate.net/publication/373489767
|
|
В монографии изучена зависимость учебных достижений студентов
университета от их занятий в учебном подразделении «Малый математический
факультет» в период обучения в средней школе и от результатов ЕГЭ.
Исследовалась выборка по 230 студентам факультета математики и компьютерных
наук Кубанского государственного университета направления подготовки 02.03.01
Математика и компьютерные науки за 2019–2022 г. Исследование проведено с
применением автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) и
его программного инструментария – интеллектуальной системы «Эйдос». Адресуется всем изучающим эффективность подготовки школьников к обучению
в высшем учебном заведении. Монография подготовлена в рамках гранта Кубанского научного фонда
(научный проект № ППН-21.1/10 «Цифровая дидактика для предметного обучения,
воспитательной работы учащихся и профессиональной подготовки
преподавателей»). Монография расположена также на сайте
Ресечгейт: System-cognitive analysis effects of pre- university
additional mathematical education on the success of studying at the
university // August 2023, DOI: 10.13140/RG.2.2.28260.55684,
License CC
BY 4.0, https://www.researchgate.net/publication/373489767
|
Луценко, Е. В.
Анализ публикационной активности проф. Е.В.Луценко по данным РИНЦ / Е. В.
Луценко. – Краснодар : ФГБОУ ВО
«Кубанский государственный аграрный университет имени И. Т. Трубилина, 2024. –
122 с. – DOI 10.13140/RG.2.2.29730.40641. – EDN NOWYOO.
|
|
Данная работа представляет собой краткий предварительный отчет автора о
научной работе за всю жизнь. Рассмотрены основы Автоматизированного
системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) и его программного инструментария
– интеллектуальной системы «Эйдос» для решения задач: идентификации, диагностики,
прогнозирования, принятия решений и исследования объекта моделирования путем
исследования его модели в самых различных предметных областях. Издание предназначено для интересующихся вопросами применения когнитивных
технологий и других методов искусственного интеллекта. Монография расположена также на сайте
Ресечгейт: |
Луценко, Е. В.
Революция начала XXI века в искусственном интеллекте: глубинные механизмы и
перспективы / Е. В. Луценко, Н. С. Головин. – Краснодар
: Кубанский государственный аграрный
университет им. И.Т. Трубилина, 2024. – 394 с. – DOI 10.13140/RG.2.2.17056.56321.
– EDN OMIPIL.
|
|
Монография включает 6 глав: 1. Революция в системах искусственного интеллекта 20-х годов XXI
века и системы с интерфейсом «душа-компьютер» как ближайший очередной этап
развития интеллектуальных технологий. 2. Три поколения развития искусственного интеллекта или путь от
вопроса "может ли машина мыслить?" до вопроса "может ли машина
иметь сознание и личность?". 3. Проблема определения и критериальной классификации форм
естественного и искусственного сознания. 4. Системы искусственного интеллекта как системы автоматизации
процесса научного познания и удвоение номенклатуры научных специальностей
путем применения этих систем для исследований в различных направлениях науки.
5. Информационные, когнитивные и интеллектуальные технологии в
экономике. 6. Краткий анализ публикационной активности проф.Е.В.Луценко по
данным РИНЦ за период около 30 лет. Предназначена для интересующихся вопросами применения
когнитивных технологий и других методов искусственного интеллекта. Монография расположена
также на сайте Ресечгейт: Луценко Е.В., Головин Н.С. Революция
начала XXI века в искусственном
интеллекте: глубинные механизмы и перспективы // February 2024, DOI: 10.13140/RG.2.2.17056.56321, License CC BY 4.0, https://www.researchgate.net/publication/378138050 |
Луценко, Е. В.
Автоматизированный системно-когнитивный анализ в агрономии :
научная монография / Е. В. Луценко. – Краснодар :
Кубанский государственный аграрный университет им. И.Т. Трубилина, 2024. – 112
с. – ISBN 978-5-907816-98-5. – DOI 10.13140/RG.2.2.20830.61763. – EDN UXIAGQ, https://www.researchgate.net/publication/377177894.
|
|
В монографии рассмотрен
алгоритм применения автоматизированного системно-когнитивного анализа и его
программного инструментария интеллектуальной системы «Эйдос» для решения
задач в области агрономии: идентификации, диагностики, прогнозирования,
принятия решений и исследования объекта моделирования. Предназначена для интересующихся вопросами применения
когнитивных технологий и других методов искусственного интеллекта. Монография расположена
также на сайте Ресечгейт: Луценко, Е. В.
Автоматизированный системно-когнитивный анализ в агрономии
: научная монография / Е. В. Луценко. – Краснодар :
Кубанский государственный аграрный университет им. И.Т. Трубилина, 2024. –
112 с. – ISBN 978-5-907816-98-5. – DOI 10.13140/RG.2.2.20830.61763. – EDN
UXIAGQ, https://www.researchgate.net/publication/377177894 |
*************************************************************************
Разработанные автором
сайта метод автоматизированного системно-когнитивного анализа (АСК-анализ) и
интеллектуальная технология "Эйдос" были успешно применены при
проведении ряда кандидатских и докторских диссертационных работ
по экономическим, техническим, биологическим, сельскохозяйственным,
психологическим и медицинским наукам:
|
|
- 5 докторов экономических наук |
|
|
- 2 доктора
технических наук |
|
|
-
2 доктора
биологических наук |
|
|
-
1 доктор сельскохозяйственных наук |
|
|
-
4 кандидата психологических наук |
|
|
-
1 кандидат технических наук |
|
|
- 3 кандидата экономических наук |
|
|
- 1 кандидат
медицинских наук |
В настоящее время в процессе
выхода на защиту находятся еще 1 докторская диссертация по медицинским наукам и
4 кандидатских диссертации по экономическим, техническим и филологическим
наукам, в которых применяется АСК-анализ и система «Эйдос».
Разработанный автором сайта Автоматизированный
системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) нашел отражение в Internet: http://www.yandex.ru/yandsearch?rpt=rad&text=Автоматизированный
системно-когнитивный анализ как и программный инструментарий АСК-анализа: Универсальная когнитивная
аналитическая система "Эйдос": http://www.yandex.ru/yandsearch?text=универсальная%20когнитивная%20аналитическая%20система%20"Эйдос"
*************************************************************************
Эксперимент с разработкой теста на ЭСВ с
участниками форума
Список публикаций (PDF) (почти по состоянию на текущий момент)
Список публикаций (DOC) (почти по состоянию на текущий момент)
Старый список публикаций (из которого есть ссылки на некоторые старые работы, размещенные на сайте)
Учебно-методический
комплекс (УМК)
дисциплины «Интеллектуальные информационные системы» для специальности:
080801.65 – Прикладная информатика (по
областям) на 2010-2011 учебный год (rar-архив 130 Кбайт).
*************************************************************************
Луценко Е.В. О высших формах сознания, перспективах
человека, технологии и общества.
|
Жанр этой книги трудно определить,
возможно, это философско-психологическое (и не только) эссе, в очень краткой
форме включающее избранные работы автора по данной тематике за 30 лет: с 1978
по 2008 годы… Автор хотел бы подчеркнуть, что абсолютно ни на что не
претендует данной работой и сам видит в ней много ошибок, в частности: 1) то, что имел смелость или глупость думать; 2) то, что имел смелость или глупость писать, о
чем думал; 3) то, что имел смелость или глупость
подписывать, что писал; 4) то, что имел смелость или глупость все это
публиковать. Еще необходимо добавить, что со времени
написания этой работы и входящих в нее частей прошло много времени и по
многим вопросам мнение автора существенно изменилось. Объем работы составляет
607 страниц 9 шрифтом, рассчитано на двухстороннюю печать. А вообще все это
есть на старом сайте: |
*************************************************************************
|
Кандидатская
диссертация (1999): -
автореферат -
диссертация -
плакаты и доклад |
|
|
Докторская
диссертация (2003): -
автореферат -
диссертация (с приложениями) - плакаты и доклад |
|
|
Документы
на присвоение звания профессора (2005): |
|
|
Дипломы
к.т.н., д.э.н., аттестат профессора |
|
Информация о проф.Е.В.Луценко для руководителей
образовательных программ по бакалавриату, магистратуре и аспирантуре:
Сведения о кадровом обеспечении проф.Е.В.Луценко
Почетные грамоты и благодарности
*************************************************************************
