Теоретические основы, технология и инструментарий автоматизированного системно-когнитивного анализа и возможности его применения для сопоставимой оценки эффективности вузов
Рассмотрение особенностей метода и основных понятий автоматизированного системно-когнитивного анализа. Ознакомление с его главными компонентами. Определение возможностей его применения для сопоставимой оценки эффективности вузов на концептуальном уровне.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 29.04.2017 |
| Размер файла | 35,6 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Адыгейский государственный университет
Теоретические основы, технология и инструментарий автоматизированного системно-когнитивного анализа и возможности его применения для сопоставимой оценки эффективности вузов
Луценко Евгений Вениаминович, д.э.н., к.т.н., профессор
Коржаков Валерий Евгеньевич, к.т.н., доцент
Адыгея
Аннотация
В статье кратко рассмотрены метод и основные понятия автоматизированного системно-когнитивного анализа, а также на концептуальном уровне возможности его применения для сопоставимой оценки эффективности вузов.
Ключевые слова: автоматизированный системно-когнитивный анализ, интеллектуальная система «эйдос», интеллектуальное управление, матричная передаточная функция, коэффициент передачи, нелинейные системы
Автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) представляет собой новый универсальный метод искусственного интеллекта, представляющий собой единственный в настоящее время вариант автоматизированного системного анализа, а именно, системный анализ, структурированный по базовым когнитивным операциям.
Известно, что системный анализ является одним из общепризнанных в науке методов решения проблем и многими учеными рассматривается вообще как метод научного познания. Однако как впервые заметил еще в 1984 году проф. И. П. Стабин на практике применение системного анализа наталкивается на проблему. Суть этой проблемы в том, что обычно системный анализ успешно применяется в сравнительно простых случаях, в которых в принципе можно обойтись и без него, тогда как в действительно сложных ситуациях, когда он чрезвычайно востребован и у него нет альтернатив, сделать это удается гораздо реже. Проф. И. П. Стабин предложил и путь решения этой проблемы, который он видел в автоматизации системного анализа.
О проф. И. П. Стабине, предложившем саму идею автоматизации системного анализа мы уже упомянули выше.
Затем необходимо отметить отечественных классиков системного анализа проф. Ф. И. Перегудова и проф. Ф. П. Тарасенко, которые в ряде основополагающих работ подробно рассмотрели математические методы, которые в принципе могли бы быть применены для автоматизации отдельных этапов системного анализа. Однако даже самые лучшие математические методы не могут быть применены на практике без реализующих их программных систем, а путь от математического метода к программной системе долог и сложен. Для этого необходимо разработать численные методы или методики численных расчетов, реализующие математический метод, а затем разработать программную реализацию системы, основанной на этом численном методе.
В числе первых попыток реальной автоматизации системного анализа следует отметить докторскую диссертацию проф. В. С. Симанкова (2002). Эта попытка была основана на высокой детализации этапов системного анализа и подборе уже существующих программных систем, автоматизирующих эти этапы. Эта попытка была реализована, однако, лишь для специального случая исследования в области возобновляемой энергетики, т.к. системы оказались различных разработчиков, созданные с помощью различного инструментария и не имеющие программных интерфейсов друг с другом, т.е. не образующие единой автоматизированной системы. Эта попытка, безусловно, явилась большим шагом по пути, предложенному проф. И. П. Стабиным, но и ее нельзя признать обеспечившей достижение поставленной им цели (создание автоматизированного системного анализа), т.к. она не привела к созданию единой универсальной программной системы, автоматизирующий системный анализ, которую можно было бы применять в различных предметных областях.
Автоматизированный системно-когнитивный анализ разработан профессором Е. В. Луценко и предложен в 2002 году.
Основная идея, позволившая сделать это, состоит в рассмотрении системного анализа как метода познания (отсюда и «когнитивный» от «cognitio» - знание, познание, лат.). Это позволило структурировать системный анализ не по этапам, как пытались сделать ранее, а по базовым когнитивным операциям (БКОСА), т.е. таким операциям, к комбинациям которых сводятся остальные. Эти операции образуют когнитивный конфигуратор и их оказалось не очень много, всего 10:
1) присвоение имен;
2) восприятие;
3) обобщение (синтез, индукция);
4) абстрагирование;
5) оценка адекватности модели;
6) сравнение, идентификация и прогнозирование;
7) дедукция и абдукция; 8) классификация и генерация конструктов;
9) содержательное сравнение;
10) планирование и принятие решений об управлении.
Каждая из этих операций достаточно элементарна для формализации и программной реализации. автоматизированный когнитивный вуз
Автоматизированный системно-когнитивный анализ включает: формализуемую когнитивную концепцию, математическую модель, методику численных расчетов и реализующий их программный инструментарий, в качестве которого в настоящее время выступает универсальная когнитивная аналитическая система "Эйдос".
Компоненты АСК-анализа:
- формализуемая когнитивная концепция и следующий из нее когнитивный конфигуратор;
- теоретические основы, методология, технология и методика АСК-анализа;
- математическая модель АСК-анализа, основанная на системном обобщении теории информации;
- методика численных расчетов, в универсальной форме реализующая математическую модель АСК-анализа, включающая иерархическую структуру данных и 24 детальных алгоритма 10 БКОСА;
- специальное инструментальное программное обеспечение, реализующее математическую модель и численный метод АСК-анализа - Универсальная когнитивная аналитическая система "Эйдос".
Этапы АСК-анализа:
1) когнитивная структуризация предметной области;
2) формализация предметной области (конструирование классификационных и описательных шкал и градаций и подготовка обучающей выборки);
3) синтез системы моделей предметной области (в настоящее время система «Эйдос» поддерживает 3 статистические модели и 7 моделей знаний);
4) верификация (оценка достоверности) системы моделей предметной области;
5) повышение качества системы моделей;
6) решение задач идентификации, прогнозирования и поддержки принятия решений;
7) исследование моделируемого объекта путем исследования его моделей: кластерно-конструктивный анализ классов и факторов; содержательное сравнение классов и факторов; изучение системы детерминации состояний моделируемого объекта, нелокальные нейроны и интерпретируемые нейронные сети прямого счета; построение классических когнитивных моделей (когнитивных карт); построение интегральных когнитивных моделей (интегральных когнитивных карт).
Какие ученые принимали и сейчас принимают участие в развитии АСК-анализа? Д.э.н., к.т.н. проф. Луценко Е.В. [1-51], Заслуженный деятель науки РФ, д.т.н., проф. Лойко В.И., Ph.D., к.ф.-м.н., А.П. Трунев (Канада), д.т.н., проф. Симанков В.С., к.т.н., доцент Коржаков В.Е., д.э.н., проф. Ткачев А.Н., д.э.н., проф. Крохмаль В.В., д.т.н., доцент Сафронова Т.И., к.э.н., доцент О.А. Макаревич, к.пс.н., проф. Некрасов С.Д., к.т.н., доцент, полковник в отставке Лаптев В.Н., к.т.н., доцент, полковник в отставке Ермоленко В.В., к.пс.н., доцент, полковник в отставке Третьяк В.Г., к.пс.н. Щукин Т.Н., к.пс.н. Наприев И.Л., к.м.д. Сергеева Е.В.(Фомина Е.В.) и др.
Работы по АСК-анализу вызывают значительный интерес у научной общественности. Об этом свидетельствуют высокие индексы цитирования ведущих ученых, принимающих участие в развитии АСК-анализа, которые приводятся в порядке убывания:
|
№ |
Ф.И.О. |
Индекс цитирования РИНЦ |
Индекс Хирша |
Место в рейтинге региона |
|
|
1 |
Луценко Евгений Вениаминович |
2636 |
15 |
3-й в Краснодарском крае |
|
|
2 |
Лойко Валерий Иванович |
448 |
7 |
37-й в Краснодарском крае |
|
|
3 |
Симанков Владимир Сергеевич |
336 |
3 |
58-й в Краснодарском крае |
|
|
4 |
Коржаков Валерий Евгеньевич |
95 |
3 |
4-й в Республике Адыгея |
Метод системно-когнитивного анализа и его программный инструментарий интеллектуальная система "Эйдос" были успешно применены при проведении ряда кандидатских и докторских диссертационных работ в ряде различных предметных областей по экономическим, техническим, психологическим и медицинским наукам. С применением АСК-аналиа проведены исследования и по ним защищены диссертации:
- 3 докторов экономических наук;
- 2 доктора технических наук;
- 4 кандидата психологических наук;
- 1 кандидата технических наук;
- 1 кандидата медицинских наук.
В настоящее время в процессе выполнения и выхода на защиту еще несколько диссертаций на соискание ученых степеней кандидатов и докторов экономических наук.
Метод системно-когнитивного анализа и его программный инструментарий интеллектуальная система "Эйдос" были успешно применены при выполнении ряда грантов РФФИ и РГНФ (пронумерованы только одобренные):
РФФИ
|
№ |
Номер проекта |
Название проекта |
Начало - окончание |
|
|
02-01-00035-а |
Разработка компьютерных методов изучения эмерджентных свойств плодовых культур с дальнейшим использованием их для оптимизации выращивания |
2002 - 2004 |
||
|
1 |
02-05-64234-а |
Разработка теории многокритериальной оценки ландшафтных и метеорологических характеристик юга России для увеличения продуктивности плодовых культур на основе создания системы банков данных и компьютерного моделирования. |
2002 - 2003 |
|
|
2 |
03-04-96771-р2003юг_а |
Разработка новой методологии районирования сортов сельскохозяйственных культур на основе системного подхода при анализе и математическом прогнозе их жизнеобеспечения и продуктивности |
2003 - 2005 |
|
|
3 |
03-07-96801-р2003юг_в |
Создание системы мониторинга, прогнозирования, анализа и поддержки управленческих решений по продуктивности плодовых культур на основе электронных баз данных |
2003 - 2005 |
|
|
06-06-96644-р_юг_а |
Семантические информационные модели управления агропромышленным комплексом |
2006 - 2008 |
||
|
07-07-13510-офи_ц |
Инвестиционное управление АПК на основе методологии системно-когнитивного анализа |
2007 - 2008 |
||
|
08-06-99005-р_офи |
Управление в АПК исходя из критерия качества жизни |
2008 - 2009 |
||
|
09-06-13509-офи_ц |
Системно-когнитивные основы инвестиционного управления региональным агропромышленным комплексом |
2009 - 2010 |
||
|
4 |
11-06-96508-р_юг_ц |
Системно-когнитивные основы инвестиционного управления региональным агропромышленным комплексом |
2011 - 2012 |
|
|
13-07-96507 |
Принципы создания облачного сервиса по курсу математики с визуализацией понятийного аппарата, процесса доказательств теорем и выполнения практических заданий |
2013 - 2014 |
РГНФ
|
№ |
Номер проекта |
Название проекта |
Начало - окончание |
|
|
1 |
13-02-00440а |
Методологические основы управления экономической устойчивостью перерабатывающего комплекса региона с применением технологий искусственного интеллекта |
2013- 2015 |
По проблематике АСК-анализа издано 17 монографий, получено 25 патентов на системы искусственного интеллекта, их подсистемы, режимы и приложения, издано 156 статей в изданиях, входящих в Перечень ВАК РФ. В одном только Научном журнале КубГАУ (входит в Перечень ВАК РФ с 26-го марта 2010 года) опубликовано 129 статей по различным теоретическим и практическим аспектам АСК-анализа общим объёмом 192,875 у.п.л., в среднем 1,495 у.п.л. на одну статью. Суммарный импакт-фактор РИНЦ всех опубликованных в журнале статей = 74,433.
По этим публикациям, грантам и диссертационным работам видно, что АСК-анализ уже успешно применялся в следующих предметных областях и научных направлениях:
- региональная экономика;
- отраслевая экономика;
- экономика предприятий;
- технические науки - интеллектуальные системы управления в возобновляемой энергетике;
- технические науки - мелиорация и управление мелиоративными системами;
- психология личности;
- психология экстремальных ситуаций;
- психология профессиональных и учебных достижений;
- медицинская диагностика;
- прогнозирование результатов применения агротехнологий;
- принятие решений по выбору рациональных агротехнологий;
- геофизика: прогнозирование землетрясений;
- геофизика: прогнозирование параметров магнитного поля Земли;
- геофизика: прогнозирование движения полюсов Земли.
Он может применяться во всех областях, в которых для решения своих профессиональных задач специалист использует свой естественный интеллект, профессиональный опыт и компетенцию.
Главный вывод, который, как считают авторы, можно обоснованно сделать на основе вышесказанного, состоит в том, что автоматизированный системно-когнитивный анализ имеет все основные признаки нового перспективного междисциплинарного научного направления в рамках системного анализа.
Авторы научных работ по АСК-анализу всегда размещали их в свободном открытом доступе, чем не преминули воспользоваться плагиаторы. Лучше всего об этом написано в статье «Групповой плагиат: от студента до министра». Чтобы найти многочисленные «труды» плагиаторов, включая диссертации, достаточно в Internet в любой поисковой системе сделать запрос, например: «Коэффициенты эмерджентности Хартли, Харкевича, Шеннона», которые автор системной теории информации (СТИ) проф. Е.В. Луценко назвал так в честь этих выдающихся ученых в области теории информации. Причем часто плагиаторы даже не понимают, что сами основоположники и классики теории информации не предлагали этих коэффициентов. Наверное, поэтому они и не считают нужным делать ссылки и пишут, например:
1. «По Харкевичу коэффициент эмерджентности определяет степень детерменированности ситемы…» (подчеркнуто нами, авт., в цитате сохранены орфографические ошибки плагиатора).
2. «Отсюда строится системная численная мера количества информации в ИС на основе оценки эмерджентности системы (по Хартли и Харкевичу)» (выделено плагиатором).
Эти фразы легко найти в Internet. Здесь авторы не считают нужным уделять вопросу о плагиате большего внимания.
Недавно все Российское профессиональное научно-педагогическое сообщество стало свидетелем того, как Министерство образования и науки России начало работу по формированию рейтинга эффективности российских вузов. В этой связи возникает ряд вопросов, аргументированные ответы на которые представляют большой интерес.
Прежде всего, возникает вопрос о том, что понимается под эффективностью вузов? Ведь ясно, что прежде чем оценивать эффективность вузов было бы неплохо, а на самом деле совершенно необходимо, разобраться с тем, что же это такое. Ясно, что по этому поводу существует много различных мнений, которые в различной степени аргументированы или не аргументированы и отражают позиции руководителей образования и науки, профессионального научно-педагогического сообщества и различных слоев населения. По мнению авторов, с научной точки зрения некорректно и неуместно говорить о каких-то критериях оценки эффективности вузов, если не определено само это понятие эффективности, т.е. отсутствует консенсус в профессиональной среде по поводу того, что же это такое. Очевидно, для достижения такого консенсуса в наше время необходимо широкое обсуждение этого вопроса в научной печати, Internet и СМИ.
Когда консенсус профессионального научно-педагогического сообщества по вопросу о том, что такое «эффективность вуза» будет достигнут, на первый план выступает вопрос о том, с помощью какого метода оценивать эту эффективность? Для авторов вполне очевидно, что этот метод должен представлять собой какой-то вариант метода многокритериальной оценки. Это обусловлено просто тем, что такие сложные и многофакторные системы как вузы в принципе невозможно оценивать по одному показателю или критерию. Чтобы обоснованно выбрать метод оценки эффективности вузов необходимо сначала научно обосновать требования к нему, а затем составить рейтинг методов по степени соответствия обоснованным требованиям и выбрать метод, наиболее удовлетворяющий обоснованным требованиям.
Когда метод оценки эффективности вузов выбран, необходимо ответить на вопрос о том, на основе каких критериев оценивать эффективность вузов и какой исходной информацией о вузах для этого необходимо располагать? Ясно, что эти критерии в общем случае могут иметь как количественную, так и качественную природу и могут измеряться в различных единицах измерения. Кроме того эти критерии могут иметь различную силу и направление влияния на оценку эффективности вузов. Конечно, возникают вопросы как о способе определения системы критериев эффективности вуза, так и о способе определения силы и направления влияния критериев на оценку эффективности вузов. Но еще более существенным является вопрос: «О способе сопоставимого сведения разнородных по своей природе и измеряемых в различных единицах измерения частных критериев эффективности в один количественный интегральный критерий эффективности вуза».
Автоматизированный системно-когнитивный анализ является одним из современных методов, который предоставляет научно обоснованные ответы на все эти вопросы, но самое существенное, что он оснащен широко и успешно апробированным [1-51] универсальным программным инструментарием, позволяющим решить эти вопросы не только на теоретическом концептуальном уровне, но и практически. Очень важно, что этот инструментарий и методики его использования для решения сформулированных задач могут быть доступны всем заинтересованным сторонам не только на федеральном уровне, но в самих вузах, что позволит им осуществлять аудиторскую самооценку и видеть свое место и динамику среди других вузов. Это позволит руководителям вузов принимать более осознанные и научно обоснованные решения, направленные на повышение эффективности и рейтинга их вуза. Конечно, для реализации на практике регулярного рейтингового анализа вузов необходимо создание соответствующей достаточно разветвленной инфраструктуры. Однако более подробное и конкретное рассмотрение связанных с этим вопросов далеко выходит за рамки данной работы.
Список литературы
Монографии
1. Луценко Е.В. Универсальная автоматизированная система распознавания образов "Эйдос" (версия 4.1).-Краснодар: КЮИ МВД РФ, 1995.- 76с.
2. 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.
3. Симанков В.С., Луценко Е.В. Адаптивное управление сложными системами на основе теории распознавания образов. Монография (научное издание). - Краснодар: ТУ КубГТУ, 1999. - 318с.
4. 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.
5. 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.
6. Луценко Е.В. Интеллектуальные информационные системы: Учебное пособие для студентов специальности 351400 "Прикладная информатика (по отраслям)". - Краснодар: КубГАУ. 2004. - 633 с.
7. Луценко Е.В., Лойко В.И., Семантические информационные модели управления агропромышленным комплексом. Монография (научное издание). - Краснодар: КубГАУ. 2005. - 480 с.
8. 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.
9. 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.
10. 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.
11. 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.
12. Трунев А.П., Луценко Е.В. Астросоциотипология: Монография (научное издание). - Краснодар: КубГАУ, 2008. - 264 с.
13. 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.
14. 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.
15. 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
16. 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
17. 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
Статьи
18. Луценко Е.В. Количественные меры возрастания эмерджентности в процессе эволюции систем (в рамках системной теории информации) / Е.В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2006. - №05(21). С. 355 - 374. - Шифр Информрегистра: 0420600012\0089. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2006/05/pdf/31.pdf, 1,25 у.п.л., импакт-фактор РИНЦ=0,577
19. Луценко Е.В. Метод визуализации когнитивных функций - новый инструмент исследования эмпирических данных большой размерности / Е.В. Луценко, А.П. Трунев, Д.К. Бандык // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2011. - №03(67). С. 240 - 282. - Шифр Информрегистра: 0421100012\0077. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2011/03/pdf/18.pdf, 2,688 у.п.л., импакт-фактор РИНЦ=0,577
20. Луценко Е.В. Типовая методика и инструментарий когнитивной структуризации и формализации задач в СК-анализе / Е.В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2004. - №01(3). С. 388 - 414. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2004/01/pdf/16.pdf, 1,688 у.п.л., импакт-фактор РИНЦ=0,577
21. Луценко Е.В. Методологические аспекты выявления, представления и использования знаний в АСК-анализе и интеллектуальной системе «Эйдос» / Е.В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2011. - №06(70). С. 233 - 280. - Шифр Информрегистра: 0421100012\0197. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2011/06/pdf/18.pdf, 3 у.п.л., импакт-фактор РИНЦ=0,577
22. Луценко Е.В. Метод когнитивной кластеризации или кластеризация на основе знаний (кластеризация в системно-когнитивном анализе и интеллектуальной системе «Эйдос») / Е.В. Луценко, В.Е. Коржаков // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2011. - №07(71). С. 528 - 576. - Шифр Информрегистра: 0421100012\0253. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2011/07/pdf/40.pdf, 3,062 у.п.л., импакт-фактор РИНЦ=0,577
23. Луценко Е.В. Решение обобщенной задачи о назначениях в системно-когнитивном анализе / Е.В. Луценко, В.Е. Коржаков // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2009. - №07(51). С. 83 - 108. - Шифр Информрегистра: 0420900012\0070. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2009/07/pdf/04.pdf, 1,625 у.п.л., импакт-фактор РИНЦ=0,577
24. Луценко Е.В., Коржаков В.Е. Системно-когнитивный анализ в социологии российского региона. Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 1: Регионоведение: философия, история, социология, юриспруденция, политология, культурология. 2008. № 8. С. 185-191.
25. Луценко Е.В., Коржаков В.Е. Интеллектуализация - генеральное направление развития информационных технологий. Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 4: Естественно-математические и технические науки. 2006. № 1. С. 242.
26. Луценко Е.В., Коржаков В.Е. Количественные меры уровня системности и степени детерминированности в рамках сти технологий. Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 4: Естественно-математические и технические науки. 2006. № 4. С. 169.
Свидетельства
27. Луценко Е.В., Шульман Б.Х. Универсальная автоматизированная система анализа и прогнозирования ситуаций на фондовом рынке «ЭЙДОС-фонд». Свидетельство РосАПО №940334. Заяв. № 940336. Опубл. 23.08.94. - 50с.
28. Универсальная автоматизированная система анализа, мониторинга и прогнозирования состояний многопараметрических динамических систем "ЭЙДОС-Т". Свидетельство РосАПО №940328. Заяв. № 940324. Опубл. 18.08.94. - 50с.
29. Луценко Е.В., Универсальная автоматизированная система распознавания образов "ЭЙДОС". Свидетельство РосАПО №940217. Заяв. № 940103. Опубл. 11.05.94. - 50с.
30. Луценко Е.В., Симанков В.С. Автоматизированная система анализа и прогнозирования состояний сложных систем "Дельта". Пат. №2000610164 РФ / В.С.Симанков (Россия), Е.В. Луценко (Россия). Заяв. № 2000610164. Опубл. 03.03.2000. - 12 с.
31. Луценко Е.В., Драгавцева И. А., Лопатина Л.М. Автоматизированная система мониторинга, анализа и прогнозирования развития сельхозкультур "ПРОГНОЗ-АГРО". Пат. № 2003610433 РФ. Заяв. № 2002611927 РФ. Опубл. от 18.02.2003.
32. Луценко Е.В., Драгавцева И. А., Лопатина Л.М. База данных автоматизированной системы мониторинга, анализа и прогнозирования развития сельхозкультур "ПРОГНОЗ-АГРО". Пат. № 2003620035 РФ. Заяв. № 2002620178 РФ. Опубл. от 20.02.2003.
33. Луценко Е.В., Универсальная когнитивная аналитическая система "ЭЙДОС". Пат. № 2003610986 РФ. Заяв. № 2003610510 РФ. Опубл. от 22.04.2003.
34. Луценко Е.В., Некрасов С.Д. Автоматизированная система комплексной обработки данных психологического тестирования "ЭЙДОС-". Пат. № 2003610987 РФ. Заяв. № 2003610511 РФ. Опубл. от 22.04.2003.
35. Луценко Е.В., Драгавцева И. А., Лопатина Л.М., Немоляев А.Н. Подсистема агрометеорологической типизации лет по успешности выращивания плодовых и оценки соответствия условий микрозон выращивания ("АГРО-МЕТЕО-ТИПИЗАЦИЯ"). Пат. № 2006613271 РФ. Заяв. № 2006612452 РФ. Опубл. от 15.09.2006.
36. Луценко Е.В., Шеляг М.М. Подсистема синтеза семантической информационной модели и измерения ее внутренней дифференциальной и интегральной валидности (Подсистема "Эйдос-м25"). Пат. № 2007614570 РФ. Заяв. № 2007613644 РФ. Опубл. от 11.10.2007.
37. Луценко Е.В., Лебедев Е.А. Подсистема автоматического формирования двоичного дерева классов семантической информационной модели (Подсистема "Эйдос-Tree"). Пат. № 2008610096 РФ. Заяв. № 2007613721 РФ. Опубл. от 09.01.2008.
38. Луценко Е.В., Трунев А.П., Шашин В.Н. Система типизации и идентификации социального статуса респондентов по их астрономическим показателями на момент рождения "Эйдос-астра" (Система "Эйдос-астра"). Пат. № 2008610097 РФ. Заяв. № 2007613722 РФ. Опубл. от 09.01.2008.
39. Луценко Е.В., Лаптев В.Н. Адаптивная автоматизированная система управления "Эйдос-АСА" (Система "Эйдос-АСА"). Пат. № 2008610098 РФ. Заяв. № 2007613722 РФ. Опубл. от 09.01.2008.
40. Луценко Е.В., Лебедев Е.А. Подсистема формализации семантических информационных моделей высокой размерности с сочетанными описательными шкалами и градациями (Подсистема "ЭЙДОС-Сочетания"). Пат. № 2008610775 РФ. Заяв. № 2007615168 РФ. Опубл. от 14.02.2008.
41. Луценко Е.В., Марченко Н.Н. Драгавцева И.А., Акопян В.С., Костенко В.Г. Автоматизированная система поиска комфортных условий для выращивания плодовых культур (Система "Плодкомфорт"). Пат. № 2008613272 РФ. Заяв. № 2008612309 РФ. Опубл. от 09.07.2008.
42. Луценко Е.В., Лойко В.И., Макаревич О.А. Программный интерфейс между базами данных стандартной статистической отчетности агропромышленного холдинга и системой "Эйдос" (Программный интерфейс "Эйдос-холдинг"). Пат. № 2009610052 РФ. Заяв. № 2008615084 РФ. Опубл. от 11.01.2009.
43. Луценко Е.В., Драгавцева И.А. Марченко Н.Н Святкина О.А. Овчаренко Л.И. Агроэкологическая система прогнозирования риска гибели урожая плодовых культур от неблагоприятных климатических условий зимне-весеннего периода (Система «ПРОГНОЗ-ЛИМИТ». Пат. № 2009616032 РФ. Заяв. № 2009614930 РФ. Опубл. от 30.10.2009.
44. Луценко Е.В., Система решения обобщенной задачи о назначениях (Система «Эйдос-назначения»). Пат. № 2009616033 РФ. Заяв. № 2009614931 РФ. Опубл. от 30.10.2009.
45. Луценко Е.В., Система восстановления и визуализации значений функции по признакам аргумента (Система «Эйдос-map»). Пат. № 2009616034 РФ. Заяв. № 2009614932 РФ. Опубл. от 30.10.2009.
46. Луценко Е.В., Система количественной оценки различимости символов стандартных графических шрифтов (Система «Эйдос-image»). Пат. № 2009616035 РФ. Заяв. № 2009614933 РФ. Опубл. от 30.10.2009.
47. Луценко Е.В., Трунев А.П., Шашин В.Н. Бандык Д.К. Интеллектуальная система научных исследований влияния космической среды на глобальные геосистемы «Эйдос-астра» (ИСНИ «Эйдос-астра»). Пат. № 2011612054 РФ. Заяв. № 2011610345 РФ 20.01.2011. Опубл. от 09.03.2011.
48. Луценко Е.В., Шеляг М.М. Программное обеспечение аппаратно-программного комплекса СДС-тестирования по методу профессора В.М. Покровского. Пат. № 2011612055 РФ. Заяв. № 2011610346 РФ 20.01.2011. Опубл. от 09.03.2011.
49. Луценко Е.В., Бандык Д.К. Подсистема визуализации когнитивных (каузальных) функций системы «Эйдос» (Подсистема «Эйдос-VCF»). Пат. № 2011612056 РФ. Заяв. № 2011610347 РФ 20.01.2011. Опубл. от 09.03.2011.
50. Луценко Е.В., Подсистема агломеративной когнитивной кластеризации классов системы «Эйдос» ("Эйдос-кластер"). Пат. № 2012610135 РФ. Заяв. № 2011617962 РФ 26.10.2011. Опубл. От 10.01.2012.
51. Луценко Е.В., Универсальная когнитивная аналитическая система "ЭЙДОС-X++". Пат. № 2012619610 РФ. Заявка № 2012617579 РФ от 10.09.2012. Зарегистр. 24.10.2012.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Предмет и этапы когнитивного анализа задач, его основные методы и их реализация на псевдокодовом языке. Виды факторов, использующихся при когнитивном моделировании систем. Предъявляемые к библиотеке требования, оценка ее экономической эффективности.
дипломная работа [1,3 M], добавлен 29.01.2013Проектирование автоматизированного рабочего места секретаря кафедры с использованием технологии прототипного проектирования. Формализация процесса проектирования. Методика оценки технико-экономической эффективности применения выбранной технологии.
курсовая работа [940,8 K], добавлен 06.05.2014Назначение и цель автоматизации. Структура инфологической модели. Классификаторы, их структура. Состав и структуры форм первичных документов. Расчет технико-экономических показателей оценки эффективности применения технологии и инструментального средства.
курсовая работа [10,6 M], добавлен 30.03.2016Технологии автоматизированного проектирования, автоматизированного производства, автоматизированной разработки и конструирования. Концептуальный проект предполагаемого продукта в форме эскиза или топологического чертежа как результат подпроцесса синтеза.
реферат [387,2 K], добавлен 01.08.2009Разработка трехмерной модели судна на уровне эскизного проекта в системе автоматизированного проектирования CATIA v5 R19. Технология и этапы автоматизированного проектирования. Параметризация и декомпозиция судна как сборки. Принципы работы в CATIA.
методичка [597,5 K], добавлен 21.01.2013Варианты высших учебных заведений (ВУЗов), определение критериев их оценки. Построение модели комплексного оценивания по каждому ВУЗу. Экспертные и комплексные оценки альтернатив. Функции чувствительности по критериям. Выявление наиболее престижного ВУЗа.
контрольная работа [2,2 M], добавлен 13.11.2013AutoCAD как одна из самых популярных графических систем автоматизированного проектирования, круг выполняемых ею задач и функций. Технология автоматизированного проектирования и методика создания чертежей в системе AutoCAD. Создание и работа с шаблонами.
лекция [58,9 K], добавлен 21.07.2009Особенности создания автоматизированного рабочего места (АРМ). Разработка модулей электронных учебников и конспектов. Внедрение электронного документооборота. Схема основных образовательных процессов. Экономическое обоснование эффективности проекта.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 03.11.2014Разработка программных средств автоматизированного анализа динамических свойств позиционной следящей системы с учетом люфта редуктора. Проектирование алгоритма и программы расчета и построения фазовых портретов или переходных процессов данной системы.
курсовая работа [432,5 K], добавлен 28.11.2012Основные цели и принципы построения автоматизированного проектирования. Повышение эффективности труда инженеров. Структура специального программного обеспечения САПР в виде иерархии подсистем. Применение методов вариантного проектирования и оптимизации.
презентация [259,7 K], добавлен 26.11.2014Анализ конструкторско-технологических характеристик и структуры сливной железнодорожной эстакады. Технология слива нефтепродуктов. Характеристика метода автоматизированного управления сложными динамическими системами Scada, шкаф управления и контроля.
реферат [69,2 K], добавлен 05.04.2010Общие принципы построения информационных систем и их реализации на языке программирования Паскаль. Разработка программного обеспечения для создания автоматизированного рабочего места "Склад" для ООО "Комторг". Основные требования к ресурсам компьютера.
дипломная работа [1,2 M], добавлен 13.01.2016Разработка информационной системы (ИС) учета и анализа возникновения дорожных заторов в городе Иркутск. Разработка структуры ИС (модулей системы, модели данных, матрицу доступа пользователей ИС). Основные средства моделирования при проектировании ИС.
лабораторная работа [1,3 M], добавлен 23.07.2012Назначение газораспределительных станций. Общие технические требования к системам автоматизированного управления газораспределительными станциями. Выбор промышленного контроллера. Разработка схемы соединений системы автоматизированного управления.
дипломная работа [2,2 M], добавлен 10.04.2017Обзор разнообразных методов теории линейных систем: методов корреляционного и регрессионного анализа, косинор-анализа. Особенности применения факторного анализа. Программная реализация метода главных компонент. Разработка нелинейных регрессионных моделей.
дипломная работа [390,2 K], добавлен 03.09.2016Создание программных комплексов для систем автоматизированного проектирования с системами объемного моделирования и экспресс-тестами. SolidWorks - мировой стандарт автоматизированного проектирования. Пользовательский интерфейс, визуализация модели.
курсовая работа [3,2 M], добавлен 13.10.2012Инструменты анализа академического стиля английского языка. Проектирование архитектуры портала для анализа и оценки стиля научных публикаций на основе методов корпусной лингвистики. Моделирование жизненного цикла системы и взаимодействия её компонентов.
дипломная работа [2,4 M], добавлен 27.08.2017Разработка информационно-аналитической системы анализа и оптимизации конфигурации вычислительной техники. Структура автоматизированного управления средствами вычислительной техники. Программное обеспечение, обоснование экономической эффективности проекта.
дипломная работа [831,1 K], добавлен 20.05.2013Механизм и основные этапы разработки автоматизированного учебного пособия по психологии, содержащего курс лекций по психологии, тесты, тренинги. Принципы и оценка эффективности организации удобной структуры сайта: удобный интерфейс, простота работы.
курсовая работа [991,9 K], добавлен 09.09.2014Разработка автоматизированного рабочего места (АРМ) главного энергетика ЭСХ ОФ ОАО "Шахта "Заречная" для сбора, просмотра и анализа данных показателей электроснабжения с объектов предприятия. Функциональная схема АРМ, модели функциональных отношений.
дипломная работа [1,2 M], добавлен 27.10.2013
