АСК-анализ

 

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 единицах измерения)

 

Этот раздел – об АСК-анализе и системе "ЭЙДОС-X++"
 
 
У интеллектуальных технологий есть одно слабое место: их никто не понимает, по крайней мере почти никто из тех, для кого они предназначены и кому они объективно необходимы. А это значит, что для того, чтобы довести их до практики необходимо придать им такую форму, в которой их и не надо понимать, а можно сразу применять. Это я и пытаюсь сделать в своих разработках, т.е. создать универсальную инновационную (готовую к внедрению) интеллектуальную технологию персонального уровня, не требующую от пользователя специальной квалификации в области технологий искусственного интеллекта.

   

aidos_titul

Заставка DOS-версии системы «Эйдос»
(1979-2012)

Математическая модель системы "Эйдос" разработана в 1979 и впервые прошла экспериментальную апробацию в 1981 году. С 1981 по 1992 система "Эйдос" неоднократно реализовалась на платформе Wang (на компьютерах Wang-2200С). Для IBM-совместимых персональных компьютеров система "Эйдос" впервые реализована в 1992 году и с тех пор совершенствуется постоянно, вплоть до настоящего времени (приведена титульная видеограмма последней DOS-версии системы «Эйдос-12.5»)

 

Основные монографии по АСК-анализу и системе Эйдос: http://lc.kubagro.ru/Monografy.rar (около 946 Мб).

 

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 100 Мб). Обновление имеет объем около 6 Мб.

 

Форум по АСК-анализу и системе «Эйдос»

 

Очень краткое описание системы "ЭЙДОС"

Система "ЭЙДОС" разработана автором в 1992 году и постоянно совершенствуется (вплоть до настоящего времени). 

  Система является отечественным  лицензионным программным продуктом и предназначена для:

1.  Разработки оптимальных адаптивных методик идентификации (тестирования) и прогнозирования состояний сложных систем, выработки рекомендаций по управлению ими, а также разработки супертестов в самых различных предметных областях;

2.  Эксплуатации этих оптимальных методик в промышленном режиме при массовой обработке информации;

3.  Углубленного анализа результатов тестирования, включающего ранговый (информационный) и кластерно-конструктивный анализ эталонных описаний классов распознавания и признаков, а также анализ достоверности заполнения исходных данных.

  Отличия системы “ЭЙДОС” от аналогов:

От экспертных систем система “ЭЙДОС” отличается тем, что для ее обучения от экспертов требуется лишь само их решение о принадлежности того или иного объекта или его состояния к определенному классу, а не формулирование правил (продукций) или весовых коэффициентов, позволяющих прийти к такому решению (система генерирует их сама, т.е. автоматически).

От систем статистической обработки информации система “ЭЙДОС” отличается прежде всего своими целями, которые состоят в следующем:

– формирование обобщенных образов исследуемых классов распознавания и признаков по данным обучающей выборки (т.е. обучение);

– исключение из системы признаков тех из них, которые оказались наименее ценными для решения задач системы; 

– вывод информации по обобщенным образам классов распознавания и признаков в удобной для восприятия и анализа текстовой и графической форме (информационные или ранговые портреты);

– сравнение распознаваемых формальных описаний объектов с обобщенными образами классов распознавания (распознавание);

– сравнение обобщенных образов классов распознавания и признаков друг с другом (кластерно-конструктивный анализ);

– расчет частотных распределений классов распознавания и признаков, а также двумерных матриц сопряженности на основе критерия X2 и коэффициентов Пирсона, Чупрова и Крамера;

– результаты кластерно-конструктивного и информационного анализа выводятся в форме семантических сетей и когнитивных диаграмм.

Таким образом, система "ЭЙДОС" выполняет за исследователя-аналитика ту работу, которую при использовании систем статистической обработки ему приходится выполнять вручную, что чаще всего просто невозможно при реальных размерностях данных. Поэтому система "ЭЙДОС" называется аналитической.

  Система "ЭЙДОС" называется когнитивной (от англ. "познание"), т.к. она поддерживает следующие базовые когнитивные операции:

1. Восприятие: интенсиональное (дискретное) представление чувственного образа конкретного объекта в форме совокупности признаков;

2. Присвоение формальных (знаковых) имен: экстенсиональное (континуальное) представление чувственного образа конкретного объекта в форме принадлежности к некоторым градациям определенных смысловых шкал;

3. Обобщение (синтез, индукция): формирование обобщенных образов различных категорий объектов на основе одновременного использования экстенсиональных и интенсиональных описаний конкретных объектов, которые используются в качестве примеров;

4. Анализ обобщенных образов (дедукция): выявление общего и особенного для каждого обобщенного образа;

5. Анализ признаков: выявление общего и особенного в смысловом содержании каждого признака;

6. Абстрагирование: определение для каждого признака его вклада в различие друг от друга обобщенных образов; контролируемое и корректное удаление незначимых признаков с сохранением всей существенной информации;

7. Классификация обобщенных образов: определение сходств и различий обобщенных образов друг с другом; объединение сходных образов в кластеры; формирование биполярных систем наиболее непохожих кластеров, т.е. конструктов образов;

8. Классификация признаков: определение сходств и различий признаков по их смыслу; объединение сходных по смыслу признаков в кластеры; формирование биполярных систем наиболее непохожих кластеров, т.е. конструктов признаков;

9. Содержательное сравнение обобщенных образов: определение признаков, по которым заданные два образа несопоставимы, которыми они сходны и которыми они отличаются друг от друга;

10. Содержательное сравнение признаков: определение элементов смысла, по которым заданные два признака несопоставимы, которыми они сходны и которыми они отличаются друг от друга;

11. Распознавание (идентификация) конкретных объектов: сравнение чувственного образа конкретного объекта со всеми обобщенными образами.

Система генерирует более 60 видов различных двухмерных и трехмерных графических форм и более 50 видов различных текстовых форм. Имеется подробное руководство по системе типографского качества, объемом 250 листов.

  Основные характеристики Системы “ЭЙДОС”:

1. Обеспечивается достоверность распознавания обучающей выборки: на уровне 90% и более (интегральная валидность), которая повышается после оптимизации системы признаков, т.е. после исключения признаков с низкой селективной силой;

2. Система обеспечивает одновременно обработку десятков или даже сотен тысяч классов распознавания и десятков или даже сотен тысяч признаков, причем признаки могут быть не только качественные (да/нет), но и количественные, т.е. числовые;

3. Реализована возможность разработки супертестов, в том числе интеграции стандартных тестов в свою среду, (при этом не играет роли известны ли методики интерпретации, т.е. “ключи” этих тестов);

4. В системе имеется научная графика, обеспечивающая высокую степень наглядности, а также естественный словесный интерфейс при обучении Системы и запросах на распознавание.

  Области возможного применения Системы “ЭЙДОС”:

– синтез адаптивных систем автоматизированного управления сложными нелинейными системами в различных предметных областях;

– определение профессиональной пригодности (оптимальной профессиональной принадлежности), перспектив обучения и профессиональной деятельности, в том числе в специальных областях, требующих от человека специфических способностей и адекватного поведения в экстремальных ситуациях и в измененных формах сознания;

– исследования по политологии, экономике, социологии и прикладной психологии, в том числе на основе обработки больших объемов информации, полученной в результате мониторинга в краткие сроки по распределенной многомашинной технологии;

– медицинская диагностика, мониторинг динамики состояний больных, изучение взаимосвязей между лечебными воздействиями и эффектом, определение гомеопатических типов, и т.д.;

– анализ и прогнозирование биржевых ситуаций, прогнозирование курсов валют и ценных бумаг, изучение тенденций фондового рынка;

– другие применения в любых областях, в которых возникают задачи идентификации и прогнозирования ситуаций или состояний сложных объектов по внешним признакам;

– изучение влияния факторов различной природы на количество и качество результатов деятельности; использование выявленных зависимостей для разработки обоснованных рекомендаций.

           

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 по времени получения, и до сих пор единственными в крае 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

 

 TN_2013660481

TN_2013660738 

TN_2015618040

TN_2015621193

 

Книги по системе "ЭЙДОС" и СИИ

Луценко Е.В. Универсальная автоматизированная система распознавания образов "Эйдос" (версия 4.1).-Краснодар: КЮИ МВД РФ, 1995.- 76с.

  Читать с экрана

  Получить копию 

 

Image-10

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.

  Читать с экрана

  Получить копию 

Aidos96

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.

  Читать с экрана

  Получить копию 

Image-12

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:

http://catalog.loc.gov/cgi-bin/Pwebrecon.cgi?Search_Arg=simankov&Search_Code=NAME_&PID=11896&CNT=25&BROWSE=1&HC=1&SID=1

 

http://catalog.loc.gov/cgi-bin/Pwebrecon.cgi?v1=1&ti=1,1&Search%5FArg=simankov&Search%5FCode=NAME%5F&CNT=25&PID=vxrIqBC1x9GJW_3l8fV1_2k544c&SEQ=20140119100625&SID=1

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.

  Читать с экрана

  Получить копию 

Image-11

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.

  Читать с экрана

  Получить копию 

Image-09

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.

  Читать с экрана

  Получить копию 

Image-10

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.

  Читать с экрана

  Получить копию 

Titul_max

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.

  Читать с экрана

  Получить копию 

 

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:
- 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.
    Для студентов очной и заочной форм обучения, аспирантов, преподавателей и научных работников, интересующихся проблематикой систем искусственного интеллекта.

Луценко Е.В. Лабораторный практикум по интеллектуальным информационным системам: Учебное пособие для студентов специальности "Прикладная информатика (по областям)" и другим экономическим специальностям. 2-е изд., перераб. и доп. – Краснодар:  КубГАУ, 2006. – 318с.

  Читать с экрана

  Получить копию 

Данное пособие представляет собой 2-й том двухтомного комплекта учебной литературы и включает в себя "Лабораторный практикум" и "Программу самостоятельной работы студентов".
    Лабораторный практикум базируется на универсальной когнитивной аналитической системе "Эйдос", разработанной автором данного учебного 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.

Наприев И.Л., Луценко Е.В., Чистилин А.Н. Образ-Я и стилевые особенности деятельности сотрудников органов внутренних дел в экстремальных условиях. Монография (научное издание). – Краснодар: КубГАУ. 2008. – 262 с.

  Читать с экрана

  Получить копию 

oblogka

Монография посвящена решению задач синтеза многоуровневых семантических информационных моделей:
– влияния факторов экстремальной среды на аффективную и когнитивную компоненту образа-Я сотрудников ОВД;
– влияния структуры образа-Я на конативную компоненту сотрудников ОВД, т.е. стиль и структуру их деятельности в этих ситуациях.
Все 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 идентификации, прогнозирования и поддержки принятия решений по управлению. Применяется также известный статистический пакет SPSS. Рекомендуется для сотрудников психологических служб, аспирантов, преподавателей и научных работников, занимающихся и интересующихся психологическими и математическими проблемами идентификации и прогнозирования структурно-содержательных особенностей личности.

Луценко Е. В., Лойко В.И., Великанова Л.О. Прогнозирование и принятие решений в растениеводстве с применением технологий искусственного интеллекта: Монография (научное издание). – Краснодар: КубГАУ, 2008. – 257 с.

  Читать с экрана

  Получить копию 

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.

Трунев А.П., Луценко Е.В. Астросоциотипология: Монография (научное издание). – Краснодар: КубГАУ, 2008. – 264 с.

  Читать с экрана

  Получить копию 

Oblogka-max

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.

  Читать с экрана

  Получить копию 

 

Oblogka_max

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.
Для студентов очной и заочной форм обучения, аспирантов, преподавателей и научных работников, интересующихся современными интеллектуальными информационными технологиями и их применением в автоматизированных системах обработки информации и управления (АСОИУ), а также в АСУ и в учебном процессе при преподавании дисциплин: "Информатика" и "Интеллектуальные информационные системы".

Луценко Е.В., Коржаков В.Е., Ермоленко В.В. Интеллектуальные системы в контроллинге и менеджменте средних и малых фирм: Под науч. ред. д.э.н., проф. Е.В.Луценко. Монография (научное издание). – Майкоп:  АГУ. 2011. – 392 с.
 

  Читать с экрана

  Получить копию

Oblogka_max

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.
           Для студентов, аспирантов, преподавателей и научных работников, интересующихся современными интеллектуальными технологиями и перспективами их применения в менеджменте и контроллинге, а также в
учебном процессе.

Наприев И.Л., Луценко Е.В. Образ-я и стилевые особенности личности в экстремальных условиях: Монография (научное издание). – Saarbrucken, Germany: LAP Lambert Academic Publishing GmbH & Co. KG,. 2012. – 262 с.
Номер проекта: 39475, ISBN: 978-3-8473-3424-8 

  Читать с экрана

  Получить копию

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,
верификацию и применение семантических информационных моделей.
     Адресуется сотрудникам психологических служб, аспирантам, преподавателям, научным работникам, а также всем, кто интересуется проблемой идентификации и прогнозирования развития личности.

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

  Читать с экрана

  Получить копию

Oblogka-max

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:

 

http://www.oalib.com/search?kw=Lutsenko%20Y.%20V.&searchField=authors

http://www.worldcat.org/title/avtomatizirovannyi-sistemno-kognitivnyi-analiz-vliianiia-faktorov-kosmicheskoi-sredy-na-noosferu-magnitosferu-i-litosferu-zemli/oclc/823895131

http://katalog.bib.hs-hannover.de/Search/Results?lookfor=ppnlink:DOAJ012284858

http://www.docstoc.com/docs/14723634/Artificial-intelligence-system-for-identification-of-social

 http://catalog2.loc.gov/vwebv/search?searchArg=Trunev%2C+Lutsenko&searchCode=GKEY%5E*&searchType=0&recCount=25&sk=en_US 

Трубилин А.И., Барановская Т.П., Лойко В.И., Луценко Е.В. Модели и методы управления экономикой АПК региона. Монография (научное издание). – Краснодар: КубГАУ. 2012. – 528 с. ISBN 978-5-94672-584-2

  Читать с экрана

  Получить копию

Oblogka-max

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

  Читать с экрана

  Получить копию

Oblogka-max

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

  Читать с экрана

  Получить копию

OL_Oblogka page table-A3-min

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.

 

 Луценко Е.В. Универсальная когнитивная аналитическая система «Эйдос". Монография (научное издание). – Краснодар, КубГАУ. 2014. – 600 с. ISBN 978-5-94672-830-0

  Читать с экрана html

  Читать с экрана doc

  Читать с экрана pdf

 

  Получить копию (архив 40 Мб)

 

L3_Oblogka page table-A3-min

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

  Читать с экрана html

  Читать с экрана doc

  Читать с экрана pdf

 

  Получить копию (архив 43 Мб)

 

OLL_Oblogka page table-A3-min

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

  Читать с экрана html

  Читать с экрана doc

  Читать с экрана pdf

 

  Получить копию (архив 80 Мб)

 

Oblogka-min

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

  Читать с экрана html

  Читать с экрана doc

  Читать с экрана pdf

 

  Получить копию (архив 138 Мб)

 

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.

 

 

 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

  Читать с экрана html

  Читать с экрана doc

  Читать с экрана pdf

 

  Получить копию (архив 83 Мб)

 

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

  Читать с экрана html

  Читать с экрана doc

  Читать с экрана pdf

 

  Получить копию (архив 102 Мб)

 

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.

 

 

 

  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 психологическим, техническим, экономическим и медицинским наукам:
 

 

- 4 доктора экономических наук

 

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

 

- 2 доктора технических наук:

 

 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

 

- 4 кандидата психологических наук:

 

 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

 

- 1 кандидат технических наук:

 

Е.В.Луценко: 

http://ej.kubagro.ru/a/viewaut.asp?id=11

 

- 1 кандидат экономических наук:

 

Л.О.Макаревич: 

http://www.mesi.ru/upload/iblock/b5a/Автореферат%20Макаревич%20ЛО.pdf   http://ej.kubagro.ru/a/viewaut.asp?id=1377

 

- 1 кандидат медицинских наук:

 

Сергеева Е.В.

http://ej.kubagro.ru/a/viewaut.asp?id=1034

 

Фомина Е.В.: 

http://ej.kubagro.ru/a/viewaut.asp?id=813

 

 

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)

 

  Список публикаций за 2008 год

 

  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.

  Читать с экрана html

  Читать с экрана doc

  Читать с экрана pdf

  Получить копию (архив около 34 Мб)

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:
http://lc.kubagro.ru/index_vfs.htm
http://lc.kubagro.ru/index_old.htm

  

Кандидатская диссертация (1999):

- автореферат

- диссертация

- плакаты и доклад

 

748 Kb, DOC 

568 Kb, DOC  

385 Kb, DOC 

Докторская диссертация (2003):

- автореферат

- диссертация (с приложениями)

- плакаты и доклад

 

1,8 Мб, DOC 

56  Мб, DOC  

7,5 Мб, DOC 

Документы на присвоение звания профессора (2005):

1,1 Мб, DOC 

Дипломы к.т.н., д.э.н., аттестат профессора

10 Мб, DOC 

 

 

Рейтинг@Mail.rube number oneSpyLOGHotLoghttp://counter.rambler.ru/top100.cnt?403184Rambler's Top100Яндекс цитирования