Системно-когнитивные модели прогнозирования развития многоотраслевой агропромышленной корпорации. 
Синтез и верификация модели

Автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) предложен в 2002 году проф. Е. В. Луценко [1]. Это инновационный метод искусственного интеллекта, оснащенный общедоступным программным инструментарием, в качестве которого в настоящее время выступает универсальная когнитивная аналитическая система «Эйдос» [2]. Скачать и запустить систему «Эйдос» (самую новую на текущий момент версию) или обновление системы до текущей версии всегда можно здесь: http://lc.kubagro.ru/aidos/_Aidos-X.htm. Это наиболее полная на данный момент незащищенная от несанкционированного копирования портативная (portable) версия системы (не требующая инсталляции) с исходными текстами, находящаяся в полном открытом бесплатном доступе (около 50 Мб). Обновление имеет объем около 3 Мб. АСК-анализ — это непараметрический метод, позволяющий исследователь сложные нелинейные объекты управления на основе неполных, зашумленных данных о них большой размерности, измеренных в различных типах шкал и различных единицах измерения [3].

Эти особенности АСК-анализа обусловили его выбор в качестве метода создания системно-когнитивной модели прогнозирования развития многоотраслевой агропромышленной корпорации. АСК-анализ включает следующие этапы:

• 1. Когнитивная структуризация предметной области.
• 2. Формализация предметной области.
• 3. Синтез и верификация системно-когнитивной модели.
• 4. Решение задач идентификации, прогнозирования и принятия решений.
• 5. Исследование моделируемого объекта путем исследования его системно-когнитивной модели.

В работе [4] описана реализация первых дух этапов АСК-анализа при системно-когнитивные модели прогнозирования развития многоотраслевой агропромышленной корпорации. В данной статье рассмотрим третий и четвертый этапы. Авторы имеют опыт решения подобных задач в АПК [5−20].

Для синтеза и верификации системно-когнитивной модели запустим с параметрами по умолчанию режим 3.5 системы «Эйдос» (рисунок 1):

Рисунок 1. Экранная форма задания параметров работы режима синтеза и верификации моделей системы «Эйдос».

На рисунке 2 приведена экранная форма отображения стадии исполнения и прогнозирования времени окончания работы данного режима:

Рисунок 2. Экранная форма задания параметров работы режима синтеза и верификации моделей системы «Эйдос».

прогнозирование агропромышленный идентификация эйдос.

5 В результате работы данного режима перечисленные модели сначала создаются, а потом проверяются на достоверность путем идентификации объектов обучающей выборки и подсчета количества ошибок первого и второго рода (ложной идентификации и неидентификации). На рисунке 3 приведена информация о достоверности созданных моделей в соответствии с предложенной проф. Е. В. Луценко метрикой, сходной с известным F-критерием, но не предполагающей выполнение нормального распределения, линейности объекта моделирования, независимости и аддитивности действующих на него факторов:

Рисунок 3. Достоверность созданных моделей На рисунке 4 приведена экранная форма Help данного режима, поясняющая смысл используемой метрики оценки достоверности:

Рисунок 4. Смысл используемой метрики оценки достоверности Из рисунка 3 видно, что наиболее достоверной оказалась модель INF5. В соответствии со схемой преобразования данных в информацию, а ее в знания в АСК-анализе (рисунок 6), зададим эту модель в качестве текущей (рисунок 7) и выполним пакетное распознавание в наиболее достоверной модели (рисунок 8):

Рисунок 6. Схема преобразования данных в информацию, а ее в знания в АСК-анализе и системе «Эйдос».

Рисунок 7. Экранные формы режима задания модели в качестве текущей Рисунок 7. Экранная форма режима пакетного распознавания В результате проведенной работы подготовлены все условия для выполнения последующих этапов АСК-анализа: решение задач идентификации, прогнозирования и принятия решений, а также исследования моделируемого объекта путем исследования его модели, которые планируется описать в будущих статьях.

• 1. 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.
• 2. Луценко Е. В. Универсальная когнитивная аналитическая система «Эйдос». Монография (научное издание). — Краснодар, КубГАУ. 2014. — 600 с. ISBN 978−5-94 672−830−0
• 3. Луценко Е. В. Метризация измерительных шкал различных типов и совместная сопоставимая количественная обработка разнородных факторов в системно-когнитивном анализе и системе «Эйдос» / Е. В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. — Краснодар: КубГАУ, 2013. — № 08(092). С. 859 — 883. — IDA [article ID]: 921 308 058. — Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2013/08/pdf/58.pdf, 1,562 у.п.л.
• 4. Луценко Е. В. Системно-когнитивные модели прогнозирования развития многоотраслевой агропромышленной корпорации. Часть I. Когнитивная структуризация и формализация предметной области / Е. В. Луценко, В. И. Лойко, Т. П. Барановская, О. А. Макаревич // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. — Краснодар: КубГАУ, 2015. — № 09(113). — IDA [article ID]: 1 131 509 097. — Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2015/09/pdf/97.pdf, 1,125 у.п.л.
• 5. Макаревич О. А. Управление агропромышленным холдингом с применением технологий искусственного интеллекта: Монография (научное издание). — М: «Финансы и статистика», 2009. — 215 с.: ил. — Режим доступа: http://elibrary.ru/item.asp?id=19 916 607
• 6. Луценко Е. В. Системно-когнитивный подход к построению многоуровневой семантической информационной модели управления агропромышленным холдингом / Е. В. Луценко, В. И. Лойко, О. А. Макаревич // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. — Краснодар: КубГАУ, 2008. — № 07(041). С. 194 — 214. — Шифр Информрегистра: 420 800 012 095, IDA [article ID]: 410 807 011. — Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2008/07/pdf/11.pdf, 1,312 у.п.л.
• 7. Луценко Е. В. Исследование характеристик исходных данных по агропромышленному холдингу и разработка программного интерфейса их объединения и стандартизации (формализация предметной области) / Е. В. Луценко, В. И. Лойко, О. А. Макаревич // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. — Краснодар: КубГАУ, 2008. — № 07(041). С. 215 — 246. — Шифр Информрегистра: 420 800 012 094, IDA [article ID]: 410 807 012. — Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2008/07/pdf/12.pdf, 2 у.п.л.
• 8. Луценко Е. В. Синтез и верификация двухуровневой семантической информационной модели агропромышленного холдинга / Е. В. Луценко, В. И. Лойко, О. А. Макаревич // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. — Краснодар: КубГАУ, 2008. — № 08(042). С. 1 — 15. — Шифр Информрегистра: 420 800 012 120, IDA [article ID]: 420 808 001. — Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2008/08/pdf/01.pdf, 0,938 у.п.л.
• 9. Луценко Е. В. Решение задач прогнозирования и поддержки принятия решений (управления) для агропромышленного холдинга на основе его двухуровневой семантической информационной модели / Е. В. Луценко, В. И. Лойко, О. А. Макаревич // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. — Краснодар: КубГАУ, 2008. — № 08(042). С. 16 — 34. — Шифр Информрегистра: 420 800 012 119, IDA [article ID]: 420 808 002. — Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2008/08/pdf/02.pdf, 1,188 у.п.л.
• 10. Луценко Е. В. Исследование двухуровневой семантической информационной модели агропромышленного холдинга / Е. В. Луценко, В. И. Лойко, О. А. Макаревич // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. — Краснодар: КубГАУ, 2008. — № 08(042). С. 35 — 75. — Шифр Информрегистра: 420 800 012 118, IDA [article ID]: 420 808 003. — Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2008/08/pdf/03.pdf, 2,562 у.п.л.
• 11. Луценко Е. В. Методология применения системно-когнитивного анализа для синтеза многоуровневой семантической информационной модели агропромышленного холдинга и решения на ее основе задач прогнозирования, поддержки принятия управленческих решений и научных исследований / Е. В. Луценко, В. И. Лойко, О. А. Макаревич // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. — Краснодар: КубГАУ, 2009. — № 01(045). С. 11 — 29. — Шифр Информрегистра: 420 900 012 006, IDA [article ID]: 450 901 002. — Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2009/01/pdf/02.pdf, 1,188 у.п.л.
• 12. Луценко Е. В. Автоматизированные технологии управления знаниями в агропромышленном холдинге / Е. В. Луценко, В. И. Лойко, О. А. Макаревич // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. — Краснодар: КубГАУ, 2009. — № 08(052). С. 98 — 109. — Шифр Информрегистра: 420 900 012 088, IDA [article ID]: 520 908 007. — Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2009/08/pdf/07.pdf, 0,75 у.п.л.
• 13. Луценко Е. В. Управление агропромышленным холдингом на основе когнитивных функций связи результатов работы холдинга и характеристик его предприятий / Е. В. Луценко, В. И. Лойко, О. А. Макаревич // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. — Краснодар: КубГАУ, 2009. — № 10(054). С. 248 — 260. — Шифр Информрегистра: 420 900 012 111, IDA [article ID]: 540 910 015. — Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2009/10/pdf/15.pdf, 0,812 у.п.л.
• 14. Макаревич О. А. Применение технологий искусственного интеллекта для прогнозирования и управления в агропромышленном холдинге / О. А. Макаревич, Е. В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. — Краснодар: КубГАУ, 2010. — № 05(059). С. 149 — 157. — Шифр Информрегистра: 421 000 012 093, IDA [article ID]: 591 005 010. — Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2010/05/pdf/10.pdf, 0,562 у.п.л.
• 15. Автоматизированный системно-когнитивный анализ и его применение для управления социально-экономическими системами в АПК / Е. В. Луценко, В. И. Лойко, О. А. Макаревич, Л. О. Макаревич // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. — Краснодар: КубГАУ, 2012. — № 04(078). С. 654 — 698. — IDA [article ID]: 781 204 055. — Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2012/04/pdf/55.pdf, 2,812 у.п.л.
• 16. Лойко В. И. Потоковые модели управления эффективностью инвестиций в агропромышленных объединениях / В. И. Лойко, Т. П. Барановская, Е. В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. — Краснодар: КубГАУ, 2012. — № 09(083). С. 615 — 631. — IDA [article ID]: 831 209 043. — Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2012/09/pdf/43.pdf, 1,062 у.п.л.
• 17. Лойко В. И. Инвестиционно-ресурсное управление сельскохозяйственным производством / В. И. Лойко, Т. П. Барановская, Е. В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. — Краснодар: КубГАУ, 2012. — № 09(083). С. 582 — 614. — IDA [article ID]: 831 209 042. — Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2012/09/pdf/42.pdf, 2,062 у.п.л.
• 18. Луценко Е. В. Интеллектуальные модели инвестиционного управления АПК / Е. В. Луценко, В. И. Лойко, Т. П. Барановская // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. — Краснодар: КубГАУ, 2012. — № 09(083). С. 540 — 581. — IDA [article ID]: 831 209 041. — Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2012/09/pdf/41.pdf, 2,625 у.п.л.
• 19. Луценко Е. В. Концептуальные основы управления экономической устойчивостью перерабатывающего комплекса региона с применением технологий искусственного интеллекта / Е. В. Луценко, В. И. Лойко, Т. П. Барановская // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. — Краснодар: КубГАУ, 2013. — № 03(087). С. 739 — 748. — IDA [article ID]: 871 303 057. — Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2013/03/pdf/57.pdf, 0,625 у.п.л.
• 20. Луценко Е. В. Синтез, верификация и исследование на устойчивость системно-когнитивной модели перерабатывающего комплекса региона / Е. В. Луценко, В. И. Лойко, Т. П. Барановская // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. — Краснодар: КубГАУ, 2014. — № 07(101). С. 305 — 333. — IDA [article ID]: 1 011 407 016. — Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2014/07/pdf/16.pdf, 1,812 у.п.л.