Разработка адаптивной методики интегральной многокритериальной оценки эффективности работы муниципальных образований в области опеки и попечительства с применением технологий искусственного интеллекта Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 303.732.4

РАЗРАБОТКА АДАПТИВНОЙ МЕТОДИКИ ИНТЕГРАЛЬНОЙ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ МУНИЦИПАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ В ОБЛАСТИ ОПЕКИ И ПОПЕЧИТЕЛЬСТВА С ПРИМЕНЕНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА1

Луценко Евгений Вениаминович д.э.н., к.т.н., профессор

Кубанский государственный аграрный университет, Россия, 350044, Краснодар, Калинина, 13, prof.lutsenko@gmail. com

Лойко Валерий Иванович заслуженный деятель науки РФ, д.т.н., профессор

Кубанский государственный аграрный университет, Россия, 350044, Краснодар, Калинина, 13, loyko@kubagro. т

Ковалев Константин Николаевич студент-дипломник

Кубанский государственный аграрный университет, Россия, 350044, Краснодар, Калинина, 13

В статье формулируется проблема оценки эффективности деятельности муниципальных образований в области опеки и попечительства и предлагается ее решение на основе применения системнокогнитивного анализа (СК-анализ) и его инструментария (интеллектуальной системы «Эйдос»). Выполнены формальная постановка задачи и формализация предметной области, т. е. разработаны классификационные и описательные шкалы и их градации, сформирована обучающая выборка по данным 2009-2010 годов, осуществлен синтез и верификация четырех когнитивных моделей, отличающихся частными критериями знаний, которые обобщают и формализуют способы принятия решений экспертами в предыдущий период. Созданные модели применены для автоматизированной оценки эффективности работы 43-х муниципальных образований Краснодарского края в области опеки и попечительства за 2011 год и дали такие результаты оценки, которые получили бы и эксперты, при условии неизменности их подходов

Ключевые слова: СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД, СИСТЕМНО-КОГНИТИВНЫЙ АНАЛИЗ, МНОГООТРАСЛЕВАЯ КОРПОРАЦИЯ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, СЕМАНТИЧЕСКАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ

UDC 303.732.4

DEVELOPMENT OF THE ADAPTIVE PROCEDURE OF THE INTEGRAL MULTICRITERIA PERFORMANCE EVALUATION OF OPERATION OF MUNICIPAL UNIONS IN THE FIELD OF GUARDIANSHIP AND GUARDIANSHIP WITH APPLICATION OF PROCESS ENGINEERING OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Lutsenko Eugeny Veniaminovich Dr.Sci.Econ., Cand.Tech.Sci., professor

Kuban State Agrarian University, Krasnodar, Russia

Loiko Valery Ivanovich

deserved scientist of the Russian Federation,

Dr.Sci.Tech., professor

Kuban State Agrarian University, Krasnodar, Russia

Kovalev Konstantin Nikolaevich student

Kuban State Agrarian University, Krasnodar, Russia

In the article, the problem of a performance evaluation of activity of municipal unions in the field of guardianship and guardianship is stated and its solution, based on application of system-cognitive analysis and its tooling ("Eidos" intellectual system) is offered. The formal problem definition and data domain formalization are fulfilled, i.e. classification and descriptive dials and their graduations are elaborated, the training sample, according to 2009-2010, is generated, synthesis and verification of four cognitive models, different by private measure of knowledge, which extend and formalize modes of a decision making of experts in the previous phase are performed. Framed models are applied to the computerized performance evaluation of operation of 43 municipal unions of Krasnodar territory in the field of guardianship and guardianship for 2011 and have yielded such outcomes of an estimate, which would be gained by experts as well, under condition of immutability of their approaches

Keywords: SYSTEMIC APPROACH, SYSTEMIC-COGNITIVE ANALYSIS, SYSTEMS APPROACH, DIVERSIFIED CORPORATION, FORECASTING, SEMANTIC INFORMATION MODEL

1 Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ №11-06-96508-р_юг_ц, № Гос.рег.НИР: 01201172967

В теории гуманистической экономики [1] уровень качества жизни населения рассматривается как интегральный критерий оценки эффективности деятельности региональной администрации [2]. Департамент семей-

2 3

ной политики администрации Краснодарского края находится в самом эпицентре этой работы (по повышению качества жизни), по сути, управляя работой муниципальных образований, органов местного самоуправления и подведомственных организаций более чем пятимиллионного края в такой чувствительной области, как опека и попечительство,4 которая является своего рода «лакмусовой бумажкой» благополучия всей социальной сферы региона. В соответствии с теорией автоматизированного управления [3] для выработки эффективных управляющих решений необходима достоверная информация о состоянии объекта управления и адекватная идентификация его состояния на основе этой информации (рисунок 1):

ЦЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ:

повышение качества жизни населения региона

УПРАВЛЯЮЩАЯ

СИСТЕМА

РЕГИОНАЛЬНАЯ

АДМИНИСТРАЦИЯ

ДЕПАРТАМЕНТ СЕМЕЙНОЙ ПОЛИТИКИ

ИНФОРМАЦИЯ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ ОБ УРОВНЕ КАЧЕСТВА ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ РЕГИОНА

УПРАВЛЯЮЩЕЕ ВОЗДЕЙСТВИЕ:

ОБЪЕМЫ, НАПРАВЛЕННОСТЬ И РЕГЛАМЕНТ ИНВЕСТИЦИЙ

ОБЪЕКТ УПРАВЛЕНИЯ

ОРГАНЫ ИСПОЛНИТЕЛЬНОЙ ВЛАСТИ РЕГИОНА, ПОДВЕДОМСТВЕННЫЕ ИМ УЧРЕЖДЕНИЯ, ОРГАНЫ МЕСТНОГО САМОУПРАВЛЕНИЯ

Рисунок 1. Состав автоматизированной системы управления в области опеки и попечительства

Идентификация - это интегральная оценка состояния объекта, описанного большим количеством критериев, это как бы краткий обобщающий вывод о его состоянии, сделанный на основе большого объема детализированной подробной информации о нем. Если объект управления представляет собой систему с ярко выраженными нелинейными системными свойствами, а это именно так в социально-экономических системах, т.е. в нашем случае, то управление таким объектом необходимо вырабатывать именно на основе его системной идентификации [4], а не по его отдельным параметрам, вырванным из контекста и рассматриваемым независимо друг от друга. Последнее допустимо лишь в простых линейных технических системах в рамках теории автоматического управления (ТАУ) [5], да и то, только в том случае, если технические объекты не меняются качественно в процессе их штатной эксплуатации.

2 http://www.familvkuban.ru/

3 http://admkrai.krasnodar.ru/

4 http://www.familvkuban.ru/fun.html

Само же управление может осуществляться в форме инвестиционного управления, в котором объемы и направленность инвестиций используются в качестве управляющего фактора для достижения цели в реальной области, а не в финансовой сфере [6].

Цель инвестора состоит в возврате инвестиций с максимальным приростом, который измеряется параметром Я015, и, соответственно, в максимальном обогащении за счет инвестиций. Вопросам управления инвестициями или инвестиционным портфелем, направленным на достижение

этой цели, посвящена многочисленная литература и этому даже посвяще-

6

ны целые направления науки .

Однако позиция государства и власти не может ограничиваться только целью инвестора, хотя и должна учитывать ее, т.к. иначе инвестиций вообще не будет. Таким образом, инвестиционное управление учитывает точку зрения инвесторов, но отражает именно государственную позицию, которая состоит в том, что объемы, направленность и регламент инвестиций рассматриваются в качестве управляющего фактора для достижения целей в реальной области: повышения безопасности, создания новых производств, улучшения общественной инфраструктуры и среды обитания, что интегрально и выражается в повышении уровня качества жизни населения региона. К сожалению, инвестиционному управлению посвящено значительно меньше научных работ, чем управлению инвестициями, а ведь именно оно отражает реальный смысл и значение [12] инвестиций практически для всех, кроме самих инвесторов [1, 2, 6, 7, 8, 9].

Итак, региональная автоматизированная система инвестиционного управления государственной семейной политикой по опеке и попечительству (в части переданных полномочий) включает следующие компоненты (рисунок 1):

- цель управления: повышение качества жизни населения региона;

- управляющая система: департамент семейной политики является;

- объект управления: муниципальные образования, органы местного самоуправления и подведомственные организации представляют собой;

- информация обратной связи: информация о состоянии опеки и попечительства;

- управляющее воздействие: объемы, направленность и регламент инвестиций.

В данной работе мы рассмотрим лишь вопросы системной идентификации состояния объекта управления на основе детализированной информации обратной связи о нем, а по другим аспектам построения автоматизированной системы инвестиционного управления регионом сошлемся на уже названные работы [1, 2, 6, 7, 8, 9].

5 http://m.wikipedia.org/wiki/0кvпаемость%20инвестиций

6 Ы1р ://ru.wikipedia. оге^Ы/Инвестиции http://ru.wikipedia.org/wiki/Инвестиционный%20менеджмент

Традиционно идентификация состояния социально-экономических объектов осуществляется на слабо формализованном, интуитивном уровне на основе опыта и профессиональной компетенции. Конечно, при этом используется информация о состоянии этих объектов по ряду критериев или параметров, однако сам процесс получения оценки состояния объекта на основе этой информации остается слабо формализованным, т.е. по сути, осуществляется на субъективном уровне. При этом используются две основные формы: это внешняя по отношению к объекту оценка и самооценка. Самооценка обычно является неадекватной, т.к. внутри объекта обычно ощущается дефицит информации об окружении, в частности о других аналогичных объектах. Внешняя оценка лишена этого недостатка («со стороны виднее», т.к. видна, общая картина и место в ней каждого объекта), однако и она, вообще говоря, не обеспечивает сопоставимость оценок в пространстве и времени, т.е. как по территории региона, так и в различные периоды времени, т.к. во многом остается субъективной.

Сопоставимость, «объективность» оценок могла бы быть обеспечена, если бы работа различных муниципальных образований региона оценивались бы по единой сертифицированной методике, и эта методика существенно бы не менялась в течение времени, хотя и учитывала бы опыт оценок предыдущих лет, т.е. была бы адаптивной. И уж конечно, эта методика должна быть значительно более высокой по степени формализации и объективирована (реализоваться в объективном мире, а не только «в голове эксперта»), чем самооценка и даже чем внешняя оценка, т.е. должна быть обоснована математически, иметь методику численных расчетов (структуры данных и алгоритмы их численной обработки), а также программную реализацию.

В 2009-2010 годах департаментом семейной политики администрации Краснодарского края начата работа по повышению степени формализации подходов к оценке эффективности работы муниципальных образований в области опеки и попечительства. При этом за основу был взят экспертный метод [10] и представления о нормативном и критериальном подходах.

При критериальном подходе состояние системы оценивают по жесткой системе критериев. Правда остается открытым вопрос о том, каким образом формируется эта система критериев. При нормативном подходе, который получил свое название от понятия "норма", сначала формируется эта норма, а затем состояние объектов оценивается относительно этой нормы. В частности, если это сформированное понятие нормы зафиксировать, стандартизировать, как и критерии его определения и сравнения с ним, то мы получим одни из вариантов синтеза критериального подхода. Понятия критерия и показателя тесно взаимосвязаны, но четко отличаются по смыслу: критерием является значение показателя, характерное для определенного состояния объекта управления.

На первом этапе этой работы специально созданной представительной группой экспертов был разработан перечень измеримых на практике формализованных показателей, достаточно полно отражающих предметную область (таблица 1):

Таблица 1 - ПЕРЕЧЕНЬ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ, ОТРАЖАЮЩИХ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ МУНИЦИПАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ В ОБЛАСТИ ОПЕКИ И ПОПЕЧИТЕЛЬСТВА

№ Наименование

1 Общая численность детей (0 - 18 лет), проживающих в муниципальном образовании, (чел).

2 Общая численность детей, оставшихся без попечения родителей, (чел.)

3 Численность впервые выявленных детей-сирот и детей, оставшихся без попечения родителей, (чел.)

4 Общая численность детей, находящихся на воспитании (под опекой (попечительством), в приемной, патронат-ной семье) в семьях граждан РФ, постоянно проживающих на территории РФ, (чел.)

5 Общая численность детей, оставшихся без попечения родителей, направленных на воспитание в интернатные учреждения, (чел.)

6 Общая численность детей, оставшихся без попечения родителей, усыновленных гражданами Российской Федерации, постоянно проживающих на территории Российской Федерации, (чел.)

7 Численность детей, переданных на воспитание (под опеку (попечительство), в приемную, патронатную семью)в семьи граждан Российской Федерации, постоянно проживающих на территории РФ, (чел.), из выявленных на отчетный период

8 Численность детей, оставшихся без попечения родителей, усыновленных гражданами Российской Федерации, постоянно проживающих на территории РФ, (чел.), из выявленных на отчетный период

9 Показатель семейного устройства детей, оставшихся без попечения родителей, из вновь выявленных (%)

10 Число граждан Российской Федерации, постоянно проживающих на территории муниципального образования, прошедших подготовку к приему ребенка в семью, (чел.)

11 Число граждан Российской Федерации, постоянно проживающих на территории муниципального образования, поставленных на учет, в связи с желанием принять ребенка на воспитание в свои семьи, (чел.)

12 Число граждан Российской Федерации, постоянно проживающих на территории муниципального образования, состоящих на учете, принявших ребенка на воспитание в свои семьи, (чел.)

13 Число детей, в отношении которых отменено решение о помещении в семью, (чел.)

14 Дети, чьи родители отказались взять их из родильного дома, образовательного учреждения, учреждения социальной защиты населения или дали согласие на усыновление, (чел.)

15 Число детей, доставленных по акту брошенного (подкинутого) ребенка

16 Численность детей-сирот и детей, оставшихся без попечения родителей, состоящих на ОВД (чел.)

17 Численность детей-сирот и детей, оставшихся без попечения родителей, совершивших преступления (чел.)

18 Численность детей, отобранных у родителей при непосредственной угрозе жизни или здоровью детей, (чел.)

19 Численность детей, ставших социальными сиротами в результате лишения родителей родительских прав, (чел.)

20 Численность детей, ставших социальными сиротами в результате ограничения родителей в родительских правах, (чел.)

21 Численность детей, родители которых восстановлены в родительских правах (чел.)

22 Численность детей, у родителей которых отменено ограничение в родительских правах в связи с исправлением , (чел.)

23 Численность детей, возвращенных в родную семью, (чел.)

24 Количество детей, пострадавших от жестокого обращения

25 Количество случаев нарушения личных неимущественных и имущественных прав несовершеннолетних

26 Численность детей-сирот и детей, оставшихся без попечения родителей, обеспеченных жилыми помещениями, (чел.)

27 Численность выпускников учреждений для детей-сирот и детей, оставшихся без попечения родителей, и замещающих семей прибывших в МО на постоянное место жительство

28 Численность выпускников учреждений для детей-сирот и детей, оставшихся без попечения родителей, и замещающих семей прибывших в МО на постоянное место жительство, зарегистрированных по месту жительства;

29 Численность выпускников учреждений для детей-сирот и детей, оставшихся без попечения родителей, и замещающих семей прибывших в МО на постоянное место жительство, обеспеченных временным жильем;

30 Численность выпускников учреждений для детей-сирот и детей, оставшихся без попечения родителей, и замещающих семей прибывших в МО на постоянное место жительство, трудоустроенных (или иным образом занятых)

31 Количество выпускников учреждений для детей-сирот и детей, оставшихся без попечения родителей, и замещающих семей место нахождение которых не установлено.

32 Общее количество жилых помещений выделенных в муниципальном образовании для временного проживания лиц из числа детей-сирот и детей, оставшихся без попечения родителей (специализированный жилищный фонд, социальные гостиницы, квартиры, общежития и пр.)

33 Количество мест для проживания

На этапе разработки данной системы показателей к ней предъявлялись следующие основные требования:

1. Количественный характер.

2. Практическая возможность получения информации по каждому показателю во всех муниципальных образованиях Краснодарского края.

3. Возможность верификации значений показателей путем внутреннего и внешнего аудита.

4. Максимально-возможная полнота отражения предметной области.

Система показателей, приведенная в таблице 1, была получена путем

объединения показателей, предложенных различными экспертами с использованием известного «метода мозгового штурма ». При этом ставилась задача максимально полно отразить в системе показателей предметную область и поэтому на этом этапе сами показатели не оценивались критически по их возможной значимости или сложности (стоимости, трудозатратам) получения информации по ним. Это предполагалось сделать на последующих этапах.

На втором этапе департаментом семейной политики администрации Краснодарского края была собрана информация по абсолютным значениям показателей, представленным в таблице 2, по всем муниципальным образованиям Краснодарского края за 2009-2010 годы. Эта информация представлена в таблице 2.

На третьем этапе каждым экспертом из той же группой экспертов в отдельности независимо друг от друга с использованием их профессиональных подходов и компетенций, в том числе и неформализованных, т.е. обобщающих профессиональный опыт на интуитивном уровне, на основе информации по показателям, представленным в таблице 2, по всем муниципальным образованиям были получены интегральные количественные оценки эффективности работы муниципальных образований Краснодарского края в области опеки и попечительства за 2009-2010 годы. Эти оценки отражены в таблице 3:

Таблица 2 - ЧАСТНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ МУНИЦИПАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ РЕГИОНА В ОБЛАСТИ ОПЕКИ И ПОПЕЧИТЕЛЬСТВА (АБСОЛЮТНЫЕ ЗНАЧЕНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ) ЗА 2009-2010 ГОДЫ8

ПОКАЗАТЕЛИ

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33

№п.п. Мун. Образование 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010 2009 2010

1 Абинск 18104 1755! 529 508 54 46 269 262 116 107 90 82 44 39 4 5 82,7 95 18 23 32 12 31 11 6 1 4 6 0 0 6 8 0 0 0 0 22 14 1 3 0 1 0 0 0 1 0 0 5 25 0 30 28 33 28 27 0 0 26 28 0 2 0 0 0 0

2 Анапа 32371 32847 326 321 54 54 326 321 21 7 13 14 30 42 8 7 74 90 25 27 36 60 29 57 0 0 12 10 1 2 3 2 6 5 0 0 45 20 4 5 0 7 0 1 0 0 0 15 0 0 1 1 8 8 7 8 3 3 4 5 0 0 0 0 0 0

3 Апшеронск 18600 18600 438 435 61 36 315 362 2 2 105 106 55 30 4 4 96,7 80,5 20 33 50 39 50 29 1 1 3 5 0 0 14 6 3 3 2 2 40 21 6 1 0 1 0 1 9 3 3 46 22 2 5 25 28 25 28 1 5 25 20 0 0 5 5 11 11

4 Армавир 36852 37090 689 731 60 64 407 395 8 16 11 9 47 44 11 6 78 78 5 22 7 16 5 12 0 0 13 12 0 0 2 2 7 0 1 44 28 2 3 3 30 0 0 0 7 15 8 14 4 38 45 37 45 37 0 0 39 32 0 0 0 0 0 0

5 Белоглинский 6718 6112 81 103 36 16 81 85 3 2 0 3 33 13 0 3 91,6 87,5 24 15 24 15 24 9 0 0 0 0 0 0 0 0 1 4 3 33 11 0 4 1 0 0 0 0 1 2 0 0 0 1 10 13 11 13 0 0 11 13 0 0 0 0 0 0

6 Белореченский 23972 24046 324 395 58 54 290 360 2 5 2 7 40 45 2 4 89 94 62 26 8 6 8 6 4 2 4 5 1 0 4 1 2 3 0 22 32 3 3 0 6 1 0 2 1 2 189 183 0 30 6 10 6 10 6 10 6 5 0 0 30 66 30 66

7 Брюховецкая 10586 10787 237 252 14 34 148 213 4 5 1 3 7 24 1 3 50 70,5 19 16 14 3 7 3 4 3 1 3 0 0 9 1 1 0 0 6 27 0 15 1 1 0 0 1 10 15 0 0 0 14 8 15 8 13 5 9 2 7 0 0 5 5 15 15

8 Выселки 11806 13987 384 436 29 50 166 237 0 3 20 24 18 42 3 1 97 94 18 14 30 14 25 10 1 4 1 1 0 0 2 2 1 0 0 21 6 4 18 1 4 0 4 4 0 7 0 0 0 31 12 7 12 7 0 1 8 3 0 0 0 0 0 0

9 Геленджик 18550 18149 146 147 22 25 118 115 2 2 58 59 18 9 2 10 90,9 92 14 16 9 8 3 5 0 0 3 11 2 0 4 2 1 0 0 4 14 1 6 0 0 2 4 2 4 1 4 35 65 0 1 10 6 10 6 2 1 10 6 0 0 0 0 0 0

10 Горячий Ключ 14900 14800 266 236 35 24 186 198 6 4 10 18 29 18 3 3 82,5 87,5 14 27 21 20 12 18 3 1 2 3 6 6 11 0 2 0 0 31 11 11 9 5 0 0 3 8 6 2 7 7 34 0 1 18 20 18 20 10 7 15 8 2 1 1 0 2 С

11 Гулькевичский р-н 19095 19503 357 463 55 46 320 412 12 10 2 9 42 40 2 5 91 98 73 58 16 13 11 14 8 5 1 5 0 0 7 5 5 3 0 39 35 5 4 0 0 0 0 0 0 3 3 0 0 0 1 18 22 18 21 0 1 18 21 0 0 0 1 0 1

12 Динской 28368 26137 305 312 65 62 326 330 14 16 10 12 49 47 6 5 85 87 54 55 38 39 29 44 5 8 9 11 9 7 6 6 1 1 0 5 35 23 5 15 5 4 0 0 0 0 6 6 34 59 1 1 29 24 29 24 29 24 29 24 0 0 21 21 41 41

13 Ейск 28869 28869 554 562 74 54 416 384 11 19 6 7 63 29 0 4 85 63 12 15 12 9 12 9 6 0 6 10 0 0 0 0 0 0 0 6 29 25 23 17 0 0 1 3 0 2 1 0 175 381 0 0 35 29 35 29 0 0 13 9 0 0 0 0 0 0

14 Кавказский 26000 25637 525 552 70 76 445 514 0 0 107 42 64 72 4 4 100 100 19 21 52 31 57 22 2 0 7 5 0 0 0 0 2 2 0 0 32 25 5 12 1 2 2 1 10 10 3 3 1 2 7 5 45 44 45 43 3 3 39 38 0 1 5 5 5 5

15 Калининский 10070 10070 263 277 37 7 263 277 0 0 0 1 37 6 0 1 100 100 6 11 31 34 31 33 0 0 0 1 0 0 3 3 1 2 0 0 24 8 1 3 0 1 0 0 0 1 3 3 14 10 22 22 11 9 4 5 11 9 5 6 0 0 0 0 0 0

16 Каневской 22658 22658 490 578 64 22 453 553 4 2 119 128 48 18 10 3 90,6 96 38 27 43 12 74 25 4 1 10 3 0 0 12 18 2 4 12 2 53 24 8 7 1 9 7 2 15 7 4 5 0 0 23 27 27 31 26 30 27 31 27 31 0 0 0 0 0 0

17 Кореновск 15685 15645 281 347 44 33 281 328 0 1 45 51 42 34 2 3 100 97 0 10 5 10 5 10 0 0 3 3 0 0 13 11 0 1 0 0 49 17 3 1 0 1 0 0 0 0 2 2 0 0 15 25 37 29 33 28 0 0 31 25 0 0 0 0 0 0

18 Красноармейский 22728 22293 212 253 37 62 191 216 2 9 1 3 27 42 1 3 17,4 24,5 9 11 5 9 5 6 0 0 1 5 0 0 2 1 0 0 0 0 32 25 2 8 3 1 0 1 3 2 2 0 0 0 1 5 30 15 23 0 2 0 15 5 0 0 2 0 0 0

19 Краснодар 148200 150981 1533 1722 212 261 1268 1165 53 59 52 73 129 139 30 42 75 69 55 106 147 115 130 103 21 29 53 64 17 13 4 2 0 0 9 0 105 75 5 53 1 5 0 5 3 8 6 20 957 975 20 34 19 24 19 24 19 24 19 24 0 0 7 11 17 22

20 Крыловский 7600 7543 200 200 28 29 175 193 3 1 28 26 25 27 0 0 89,3 93,1 8 11 0 1 2 7 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 23 20 1 10 0 2 0 2 0 4 0 0 31 51 0 3 5 7 5 7 0 0 5 7 0 0 0 0 0 0 0 0

21 Крымский 28192 28567 426 512 62 54 306 355 5 1 93 94 57 53 6 1 87 98 25 42 21 28 38 22 3 2 7 3 0 0 2 2 0 0 1 2 21 20 1 5 3 1 0 0 3 3 0 0 0 0 2 3 35 31 35 31 7 6 32 25 0 0 5 5 7 8

22 Курганенский 21286 21280 403 538 49 59 375 420 3 6 6 6 36 50 6 2 91,8 88,1 20 22 17 20 0 1 3 2 4 2 21 14 8 5 10 0 35 28 4 6 4 3 0 3 0 3 1 2 203 189 2 1 16 9 16 9 16 9 0 0 12 8 8 5 0 0 0 0

23 Лабинск 21177 21177 523 517 49 46 252 275 117 109 68 68 36 29 5 10 83,6 84,8 62 38 16 20 13 20 1 0 3 3 4 4 7 17 0 0 5 0 40 18 8 19 1 3 1 0 1 4 1 5 1 3 0 10 45 33 34 26 11 7 41 31 1 0 1 2 25 7

24 Ленинградская 14650 14436 369 347 55 38 219 207 52 49 90 89 37 26 7 4 80 94 8 19 6 1 4 15 0 0 10 6 1 0 12 8 4 3 0 0 26 16 4 4 1 2 0 1 1 2 1 6 94 64 4 9 14 17 14 17 2 3 13 13 1 1 1 1 7 7

25 Мостовский 12103 13138 310 330 58 47 310 367 1 1 2 1 53 46 2 0 91,3 97,8 13 10 6 32 4 25 5 2 2 1 0 0 8 1 3 1 1 6 40 31 2 17 1 0 2 5 5 5 0 0 0 0 4 4 26 13 26 13 26 13 26 0 0 0 0 1 0 0

26 Новокубанская 18100 17893 544 543 73 76 383 423 4 0 1 0 68 76 0 0 94,5 100 24 13 38 57 31 56 7 0 3 4 15 11 2 3 1 2 1 9 41 39 4 12 2 0 0 2 2 5 3 5 0 0 0 4 16 30 16 29 16 30 16 31 0 0 3 3 12 12

27 Новопокровский 8465 8046 142 166 19 24 142 166 2 1 21 18 16 19 1 1 89,5 83,3 21 12 16 12 16 8 0 0 1 2 0 0 7 4 2 1 1 0 10 6 0 2 0 0 0 0 4 1 6 6 0 0 1 8 27 19 27 19 14 7 19 8 0 0 0 0 0 0

28 Новороссийск 54432 53253 1032 963 120 120 604 602 23 33 18 14 64 77 11 9 62 73 21 26 139 59 122 54 5 4 24 19 17 7 19 14 2 2 0 0 53 42 14 20 3 1 1 0 29 17 2 5 0 0 1 8 25 18 25 21 26 21 25 21 2 0 2 2 11 11

29 Отрадная 13522 13522 429 431 72 55 311 324 11 3 4 6 55 40 3 4 81 80 12 27 16 27 10 21 0 4 2 2 0 0 4 4 1 2 10 4 45 37 6 7 2 2 4 0 9 11 5 7 19 26 1 2 18 25 18 25 18 25 15 25 0 0 1 2 0 0

30 Павловский 15730 15723 549 550 24 16 372 391 0 0 70 62 21 13 3 3 100 100 83 92 35 31 35 36 0 0 3 3 0 0 1 6 0 0 0 0 10 9 7 2 0 2 0 0 0 0 0 2 0 1 0 8 12 5 12 5 2 2 12 5 0 0 3 2 3 2

31 Приморско-Ахтарск 11286 11961 343 343 54 52 155 180 0 0 43 42 54 50 0 2 100 100 31 45 27 37 25 33 6 7 0 1 0 2 4 3 2 2 1 1 30 26 2 6 0 2 0 0 0 2 4 4 0 0 0 3 12 23 11 22 11 20 11 22 0 0 0 0 0 0

32 Северский 0 0 0 575 46 66 399 418 3 10 4 4 41 76 4 0 0 0 6 30 31 23 0 272 0 0 0 0 0 0 0 4 0 2 8 7 28 56 4 17 0 0 1 0 1 0 2 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

33 Славянский 31000 31000 560 431 79 53 308 312 6 4 98 107 33 41 6 7 44 48 44 45 15 30 14 25 2 6 4 8 0 0 5 2 1 1 4 3 32 20 8 24 3 0 1 3 6 2 9 10 8 5 4 30 48 17 48 17 14 9 48 12 0 0 11 6 11 6

34 Сочи 95000 95000 963 975 122 126 685 687 26 35 288 315 68 80 8 20 62,2 72,2 41 71 65 66 64 65 0 4 20 40 10 62 8 8 3 3 5 10 25 50 11 9 0 2 0 2 7 19 18 24 145 193 39 43 12 7 4 2 3 5 12 7 0 0 0 0 0 0

35 Староминская 8768 8768 265 272 28 23 292 242 38 33 43 50 21 20 2 3 86 100 7 7 28 20 21 14 1 0 2 3 0 0 0 6 0 2 0 0 24 15 2 3 1 3 1 2 2 0 0 0 0 0 6 0 5 6 5 6 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0

36 Тбилисская 9180 10152 285 287 45 30 304 266 0 0 52 50 44 28 1 2 100 90 16 31 16 31 15 29 0 0 2 1 0 0 16 5 0 1 0 0 19 13 15 16 0 2 0 2 0 4 9 5 0 0 0 0 3 5 3 5 0 1 1 1 11 1 0 1 0 1

37 Темрюкский 22893 22468 597 572 72 44 479 468 118 104 89 97 59 38 2 7 81,9 86,3 9 9 14 20 13 15 2 2 4 8 1 1 1 2 1 2 2 0 66 33 7 6 3 2 0 0 0 0 6 12 0 0 0 0 62 61 61 60 0 0 49 51 0 0 0 0 0 0

38 Тимашевский 22132 22594 391 560 126 50 276 377 15 0 16 1 95 49 16 1 88 100 73 37 56 16 50 15 0 0 5 3 5 3 8 8 1 1 13 7 61 12 7 14 2 2 1 3 3 5 24 14 159 401 0 30 86 73 86 70 86 73 80 70 0 0 1 1 1 1

39 Тихорецк 24653 27957 623 781 71 76 654 623 6 2 8 11 63 67 8 11 93 94,7 14 16 16 18 66 69 0 2 2 2 0 0 5 8 2 2 1 1 58 38 8 20 1 1 1 0 2 1 18 19 0 0 0 1 35 39 34 35 8 10 11 8 1 0 0 0 0 0

40 Туапсе 27350 25720 366 316 69 49 297 267 7 2 14 17 62 37 2 7 92,8 95,7 26 45 26 45 30 27 2 1 12 7 1 1 9 8 3 3 10 2 28 14 5 14 0 1 0 2 0 3 4 3 124 44 7 9 7 5 3 4 0 0 7 5 1 0 0 0 0 0

41 Успенский 8472 9524 242 267 28 33 148 189 0 0 16 13 28 32 0 1 100 100 12 31 6 26 5 21 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 24 5 4 0 0 0 0 0 0 2 4 0 0 0 1 13 16 13 16 0 0 8 19 0 0 0 0 0 0

42 Усть-Лабинск 21520 20683 538 553 63 34 326 374 8 3 6 7 52 28 1 2 10 5 65 23 28 16 23 15 2 0 1 1 0 0 3 2 3 2 0 2 39 12 5 5 3 2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 45 24 43 22 5 7 40 20 0 0 1 1 8 8

43 Щербиновская 8515 8515 128 200 25 17 175 191 0 0 10 13 24 15 1 1 100 100 110 15 7 10 12 12 0 0 1 1 0 0 3 2 3 2 0 2 12 3 1 0 1 1 0 2 0 2 2 1 29 31 0 1 5 9 5 9 0 0 5 6 0 0 0 0 0 0

8 Рекомендуется просматривать при масштабе 200% и выше.

http://ej.kubagro.ru/2011/09/pdf/45.pdf

Таблица 3 - ЭКСПЕРТНЫЕ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ МУНИЦИПАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ КРАСНОДАРСКОГО КРАЯ В ОБЛАСТИ ОПЕКИ И ПОПЕЧИТЕЛЬСТВА ЗА 2009-2010 ГОДЫ (УСЛОВНЫЙ ФРАГМЕНТ)

№ Муниципальное образование Условный номер эксперта

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 Абинск 55,7 45,3 44,5 55,8 50,6 54,9 51,0 48,2 52,5 44,9

2 Анапа 45,3 49,0 56,9 44,3 44,3 51,4 47,8 45,2 47,9 55,8

3 Апшеронск 71,4 70,6 75,3 72,4 70,4 65,4 62,6 70,1 58,0 78,0

4 Армавир 64,9 60,3 67,0 62,5 71,1 74,1 70,2 59,9 73,2 64,8

5 Белоглинский 48,5 46,1 40,1 48,8 43,8 43,7 46,9 46,8 41,6 50,7

6 Белореченский 41,7 49,5 47,0 39,7 42,4 43,2 51,9 47,3 50,1 41,3

7 Брюховецкая 49,7 55,9 54,9 53,9 51,4 61,0 65,8 55,6 63,9 54,3

8 Выселки 40,8 54,5 54,6 47,2 41,2 52,9 45,0 47,2 53,6 47,1

9 Геленджик 57,7 56,7 60,0 52,5 48,3 60,4 51,6 50,7 54,7 59,9

10 Горячий Ключ 54,3 55,9 46,9 57,5 55,3 54,5 54,1 51,5 56,0 52,5

11 Гулькевичский р-н 55,5 61,4 57,7 60,9 59,5 55,2 69,0 66,7 61,2 63,7

12 Динской 65,5 73,7 66,8 57,1 61,6 71,6 59,8 68,1 58,1 75,7

13 Ейск 64,2 74,9 73,3 81,2 72,6 62,5 72,8 64,3 71,3 63,0

14 Кавказский 64,2 56,0 56,1 67,3 54,3 63,9 65,4 64,3 69,5 59,7

15 Калининский 38,3 35,3 42,7 41,4 37,8 38,6 37,1 33,6 37,8 37,5

16 Каневской 38,8 35,3 40,4 43,7 41,2 37,6 46,6 39,1 43,7 42,9

17 Кореновск 53,4 49,5 50,9 46,0 45,4 49,2 44,3 50,4 48,6 52,4

18 Красноармейский 28,6 35,5 35,4 31,1 27,5 27,6 29,1 29,2 32,0 33,2

19 Краснодар 85,5 85,6 81,2 84,0 66,5 64,9 73,8 75,6 67,3 74,4

20 Крыловский 56,3 60,2 59,5 59,0 61,2 49,6 52,7 61,1 61,7 58,2

21 Крымский 57,2 55,9 58,4 53,2 60,6 47,7 57,7 53,3 59,6 46,5

22 Курганенский 58,5 64,8 64,9 69,6 63,2 55,7 68,1 63,2 70,7 63,8

23 Лабинск 81,0 64,0 78,1 79,5 76,7 76,2 60,8 81,4 75,1 75,0

24 Ленинградская 83,5 71,4 82,8 66,3 68,0 74,7 69,7 71,7 78,3 66,2

25 Мостовский 47,2 46,9 58,3 54,7 55,6 48,7 47,8 55,4 49,4 61,8

26 Новокубанская 67,4 73,8 71,3 69,4 74,7 66,5 70,3 69,5 63,6 82,3

27 Новопокровский 58,0 67,6 68,8 66,4 57,1 60,8 62,5 51,5 51,6 56,3

28 Новороссийск 59,3 46,9 56,5 56,6 55,9 60,5 47,3 57,9 58,9 47,3

29 Отрадная 64,9 72,5 66,0 58,8 55,4 55,9 68,2 59,0 63,6 64,2

30 Павловский 63,7 70,1 81,4 63,2 78,0 66,5 72,4 67,4 63,9 67,7

31 Приморско-Ахтарск 59,6 63,6 72,8 70,7 71,9 75,5 70,8 56,1 73,0 60,5

32 Северский 52,2 44,6 49,8 41,8 53,2 42,8 53,7 42,6 49,5 42,8

33 Славянский 57,0 54,8 70,1 59,2 63,7 67,6 73,5 70,3 67,4 60,2

34 Сочи 69,9 57,0 59,0 69,1 64,7 68,5 75,0 62,5 65,5 58,1

35 Староминская 47,2 53,4 50,1 50,4 55,5 45,3 46,7 49,7 45,8 52,9

36 Тбилисская 73,5 76,0 82,4 79,9 72,8 70,0 80,6 69,6 74,8 77,2

37 Темрюкский 41,8 55,8 55,1 49,4 44,0 48,4 50,5 51,9 46,8 46,3

38 Тимашевский 51,7 45,5 49,4 46,4 52,5 47,6 49,6 47,7 43,2 42,5

39 Тихорецк 50,8 59,7 56,3 62,5 57,9 61,6 56,5 55,9 62,2 60,4

40 Туапсе 62,7 53,5 53,7 64,3 54,3 53,4 64,6 57,1 58,2 68,2

41 Успенский 64,6 66,4 61,6 68,6 70,4 59,2 56,2 61,0 69,5 68,8

42 Усть-Лабинск 36,1 39,4 45,8 45,1 38,8 35,5 42,6 39,3 44,7 37,5

43 Щербиновская 39,7 35,1 37,1 38,3 32,6 37,9 38,8 33,2 31,1 32,8

Оценки эффективности деятельности муниципальных образований в области опеки и попечительства, данные различными экспертами, предлагается обобщить путем вычисления средневзвешенных значений с учетом формальной оценки степени компетентности каждого эксперта [10]9:

Е К,

І=1

http://www.aup.rU/books/m157/3 4 1.htm http://orlovs.pp.ru/

где:

г - номер муниципального образования;

ґ - номер эксперта;

2 - количество муниципальных образований (районов);

К, - формальная количественная оценка степени компетентности ґ-го эксперта;

Е - оценка эффективности работы г-го муниципального образования, данная ґ-м экспертом.

Е - средневзвешенная оценка экспертов с учетом их степени ком-

Г

петентности;

При обобщении экспертных оценок авторами предлагается использовать количественную оценку степени компетентности эксперта, основанную на следующих трех предположениях:

1. Степень компетентности определяется наличием ученой степени кандидата или доктора наук, а также высшего образования.

2. Кандидат наук имеет высшее образование, а доктор наук имеет также диплом кандидата наук.

3. Чем выше уровень компетентности, тем реже он встречается.

Например, если в качестве экспертов использовать преподавателей

Кубанского государственного аграрного университета, в котором в учебном процессе занято всего 1100 преподавателей, из них 156 докторов наук, 540 кандидатов наук10, то основываясь на сформулированных выше предположениях и этой информации сформируем таблицу 4, в которой отразим наличие официальных подтверждений компетентности (дипломов о высшем образовании, кандидата и доктора наук) у экспертов различных категорий:

Таблица 4 - НАЛИЧИЕ ОФИЦИАЛЬНЫХ ПОДТВЕРЖДЕНИЙ УРОВНЕЙ КОМПЕТЕНТНОСТИ

Категория эксперта Сумма

1 2 3

Докт.наук 156 0 0 156

Канд.наук 156 540 0 696

Высш.обр. 156 540 1100 1796

Кол-во экспертов 156 540 1100 2648

Используя таблиц у 4, подсчитаем, какое количество информации содержится в фактах: «Есть высшее образование», «Есть диплом кандидата наук», «Есть диплом доктора наук» о то, что эксперт относится к 3-й, 2й и 1-й категориям, соответственно (таблица 5). Для этого воспользуемся

10 ://www.ucheba. га/у^/10478^^^/

формулой (2), аналогичной обоснованным в работах [11, 12] и приведенным в таблице 3 работы [13]:

NN NN,

(2)

где:

)={1, 2, 3} - категория эксперта;

1={1, 2, 3} - наличие официального подтверждения компетентности; N11 - число встреч иго признака компетентности (официального подтверждения) в]-й категории.

Таблица 5 - КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА СТЕПЕНИ КОМПЕТЕНТНОСТИ ЭКСПЕРТОВ РАЗЛИЧНЫХ КАТЕГОРИЙ

Категория эксперта

1 2 3

Докт.наук 4,085 0,000 0,000

Канд.наук 1,928 1,928 0,000

Высш.обр. 0,560 0,560 0,560

Суммарная оценка компетности 6,573 2,488 0,560

Из таблицы 3 с использованием выражений (1) и (2) и данных таблицы 5 получена обобщающая оценка группы экспертов с учетом их уровней компетентности (таблица 6):

Таблица 6 - ИНТЕГРАЛЬНАЯ ЭКСПЕРТНАЯ ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ МУНИЦИПАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ КРАСНОДАРСКОГО КРАЯ В ОБЛАСТИ ОПЕКИ И ПОПЕЧИТЕЛЬСТВА ЗА 2009-2010 ГОДЫ

№ Муниципальное образование Итоговая оценка, обобщающая оценки экспертов с учетом их компетентности

1 Абинск 50,5

2 Анапа 49,5

3 Апшеронск 68,0

4 Армавир 66,5

5 Белоглинский 46,5

6 Белореченский 45,5

7 Брюховецкая 58,5

8 Выселки 47,5

9 Геленджик 55,0

10 Горячий Ключ 50,5

11 Гулькевичский р-н 60,0

12 Динской 66,5

13 Ейск 71,5

14 Кавказский 63,0

15 Калининский 38,0

16 Каневской 41,0

17 Кореновск 50,0

18 Красноармейский 31,0

19 Краснодар 76,0

20 Крыловский 58,0

21 Крымский 53,5

22 Курганенский 62,0

23 Лабинск 71,0

24 Ленинградская 74,0

25 Мостовский 54,5

26 Новокубанская 74,0

27 Новопокровский 60,0

28 Новороссийск 53,0

29 Отрадная 65,0

30 Павловский 74,0

31 Приморско-Ахтарск 66,0

32 Северский 48,0

33 Славянский 64,0

34 Сочи 65,5

35 Староминская 52,5

36 Тбилисская 72,0

37 Темрюкский 49,0

38 Тимашевский 49,0

39 Тихорецк 58,0

40 Туапсе 60,0

41 Успенский 64,0

42 Усть-Лабинск 40,5

43 Щербиновская 35,0

В таблице 2 представлены абсолютные значения показателей. Но абсолютные значения по районам сравнивать нецелесообразно, т.к. районы имеют различную численность населения. Поэтому можно было бы преобразовать абсолютные значения показателей по районам в относительные, например, в процентах к численности населения района. Но и такие относительные значения отражают лишь фактическую ситуацию, складывавшуюся годами, если не десятилетиями, в которой влияние муниципальных образований за последние годы невелико. Поэтому ясно, что такие относительные показатели также недостаточно отражают эффективность деятельности муниципальных образований за последние годы и для этого более целесообразно использовать процент роста или уменьшения значения показателя (тренд) за последний год по отношению к предыдущему году. Из данных таблицы 2 эти значения рассчитываются по формуле:

1/ _ ^2010 — ^2009 * 1 аа

^ 2010 - V (1)

^ 2009

где:

У2009 - значения показателя за 2009 год;

У2010 - значения показателя за 2010 год.

В таблице 7 приведены тренды частных показателей эффективности за 2010 год по всем районам Краснодарского края (за исключением одного).

Теперь в таблице 7 у нас есть и исходные данные по ряду частных показателей эффективности работы муниципальных образований в области опеки и попечительства, и интегральная экспертная оценка этой эффективности. Таким образом, проведена вся предварительная подготовка данных для синтеза формальной модели, отражающей степень и направление влияния частных показателей эффективности и их системы на интегральную оценку эффективности.

Таблица 7 - ИНТЕГРАЛЬНАЯ ЭКСПЕРТНАЯ ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ МУНИЦИПАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ В ОБЛАСТИ ОПЕКИ И ПОПЕЧИТЕЛЬСТВА И ТРЕНДЫ ЧАСТНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПО РАЙОНАМ КРАСНОДАРСКОГО КРАЯ ЗА 2009-2010 ГОДЫ

Мун. Образование ЕРР 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33

Абинск 50,5 -3,0 -4,0 -14,8 -2,6 -7,8 -8,9 -11,4 25,0 14,9 27,8 -62,5 -64,5 -83,3 50,0 0,0 33,3 0,0 0,0 -36,4 200,0 0,0 0,0 0,0 0,0 400,0 0,0 17,9 -3,6 0,0 7,7 0,0 0,0 0,0

Анапа 49,5 1,5 -1,5 0,0 -1,5 -66,7 7,7 40,0 -12,5 21,6 8,0 66,7 96,6 0,0 -16,7 100,0 -33,3 -16,7 0,0 -55,6 25,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 14,3 0,0 25,0 0,0 0,0 0,0

Апшеронск 68,0 0,0 -0,7 -41,0 14,9 0,0 1,0 -45,5 0,0 -16,8 65,0 -22,0 -42,0 0,0 66,7 0,0 -57,1 0,0 0,0 -47,5 -83,3 0,0 0,0 28,6 0,0 -52,2 150,0 12,0 12,0 400,0 -20,0 0,0 0,0 0,0

Армавир 66,5 0,6 6,1 6,7 -2,9 100,0 -18,2 -6,4 -45,5 0,0 340,0 128,6 140,0 0,0 -7,7 0,0 250,0 250,0 0,0 -36,4 50,0 900,0 0,0 -100,0 114,3 75,0 850,0 -17,8 -17,8 0,0 -17,9 0,0 0,0 0,0

Белоглинский 46,5 -9,0 27,2 -55,6 4,9 -33,3 0,0 -60,6 0,0 -4,5 -37,5 -37,5 -62,5 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 -25,0 -66,7 0,0 -100,0 0,0 -100,0 100,0 0,0 0,0 30,0 18,2 0,0 18,2 0,0 0,0 0,0

Белореченский 45,5 0,3 21,9 -6,9 24,1 150,0 250,0 12,5 100,0 5,6 -58,1 -25,0 -25,0 -50,0 25,0 -100,0 75,0 100,0 -100,0 45,5 0,0 0,0 -100,0 100,0 100,0 -3,2 0,0 66,7 66,7 66,7 -16,7 0,0 120,0 120,0

Брюховецкая 58,5 1,9 6,3 142,9 43,9 25,0 200,0 242,9 200,0 41,0 -15,8 -78,6 -57,1 -25,0 200,0 0,0 -22,2 0,0 0,0 350,0 0,0 0,0 0,0 0,0 50,0 0,0 0,0 87,5 62,5 80,0 250,0 0,0 0,0 0,0

Выселки 47,5 18,5 13,5 72,4 42,8 0,0 20,0 133,3 -66,7 -3,1 -22,2 -53,3 -60,0 300,0 0,0 0,0 -50,0 -50,0 0,0 -71,4 350,0 300,0 0,0 300,0 0,0 0,0 0,0 -41,7 -41,7 0,0 -62,5 0,0 0,0 0,0

"еленджик 55,0 -2,2 0,7 13,6 -2,5 0,0 1,7 -50,0 400,0 1,2 14,3 -11,1 66,7 0,0 266,7 -100,0 -75,0 -50,0 0,0 250,0 500,0 0,0 100,0 100,0 300,0 85,7 0,0 -40,0 -40,0 -50,0 -40,0 0,0 0,0 0,0

"орячий Ключ 50,5 -0,7 -11,3 -31,4 6,5 -33,3 80,0 -37,9 0,0 6,1 92,9 -4,8 50,0 -66,7 50,0 0,0 -36,4 0,0 0,0 -64,5 -18,2 -100,0 0,0 -25,0 250,0 385,7 0,0 11,1 11,1 -30,0 -46,7 -50,0 -100,0 -100,0

"улькевичский р-н 60,0 2,1 29,7 -16,4 28,8 -16,7 350,0 -4,8 150,0 7,7 -20,5 -18,8 27,3 -37,5 400,0 0,0 57,1 0,0 -100,0 -10,3 -20,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 22,2 16,7 0,0 16,7 0,0 0,0 0,0

Динской 66,5 -7,9 2,3 -4,6 1,2 14,3 20,0 -4,1 -16,7 2,4 1,9 2,6 51,7 60,0 22,2 -22,2 0,0 0,0 0,0 -34,3 200,0 -20,0 0,0 0,0 0,0 73,5 0,0 -17,2 -17,2 -17,2 -17,2 0,0 0,0 0,0

Ейск 71,5 0,0 1,4 -27,0 -7,7 72,7 16,7 -54,0 0,0 -25,9 25,0 -25,0 -25,0 -100,0 66,7 0,0 0,0 0,0 0,0 -13,8 -26,1 0,0 200,0 0,0 -100,0 117,7 0,0 -17,1 -17,1 0,0 -30,8 0,0 0,0 0,0

Кавказский 63,0 -1,4 5,1 8,6 15,5 0,0 -60,7 12,5 0,0 0,0 10,5 -40,4 -61,4 -100,0 -28,6 0,0 0,0 0,0 0,0 -21,9 140,0 100,0 -50,0 0,0 0,0 100,0 -28,6 -2,2 -4,4 0,0 -2,6 0,0 0,0 0,0

Калининский 38,0 0,0 5,3 -81,1 5,3 0,0 0,0 -83,8 0,0 0,0 83,3 9,7 6,5 0,0 0,0 0,0 0,0 100,0 0,0 -66,7 200,0 0,0 0,0 0,0 0,0 -28,6 0,0 -18,2 25,0 -18,2 20,0 0,0 0,0 0,0

Каневской 41,0 0,0 18,0 -65,6 22,1 -50,0 7,6 -62,5 -70,0 6,0 -28,9 -72,1 -66,2 -75,0 -70,0 0,0 50,0 100,0 -83,3 -54,7 -12,5 800,0 -71,4 -53,3 25,0 0,0 17,4 14,8 15,4 14,8 14,8 0,0 0,0 0,0

Кореновск 50,0 -0,3 23,5 -13,6 16,7 0,0 13,3 -19,0 50,0 -3,0 0,0 100,0 100,0 0,0 0,0 0,0 -15,4 0,0 0,0 -65,3 -66,7 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 66,7 -21,6 -15,2 0,0 -19,4 0,0 0,0 0,0

Красноармейский 31,0 -1,9 19,3 67,6 13,1 350,0 200,0 55,6 200,0 40,8 22,2 80,0 20,0 0,0 400,0 0,0 -50,0 0,0 0,0 -21,9 300,0 -66,7 0,0 -33,3 -100,0 0,0 400,0 -50,0 -100,0 -100,0 -66,7 0,0 -100,0 0,0

Краснодар 76,0 1,9 12,3 23,1 -8,1 11,3 40,4 7,8 40,0 -8,0 92,7 -21,8 -20,8 38,1 20,8 -23,5 -50,0 0,0 -100,0 -28,6 960,0 400,0 0,0 166,7 233,3 1,9 70,0 26,3 26,3 26,3 26,3 0,0 57,1 29,4

Крыловский 58,0 -0,8 0,0 3,6 10,3 -66,7 -7,1 8,0 0,0 4,3 37,5 0,0 250,0 0,0 0,0 0,0 -100,0 -100,0 -13,0 900,0 0,0 0,0 0,0 0,0 64,5 0,0 40,0 40,0 0,0 40,0 0,0 0,0 0,0 0,0

Крымский 53,5 1,3 20,2 -12,9 16,0 -80,0 1,1 -7,0 -83,3 12,6 68,0 33,3 -42,1 -33,3 -57,1 0,0 0,0 0,0 100,0 -4,8 400,0 -66,7 0,0 0,0 0,0 0,0 50,0 -11,4 -11,4 -14,3 -21,9 0,0 0,0 14,3

Курганенский 62,0 -0,0 33,5 20,4 12,0 100,0 0,0 38,9 -66,7 -4,0 10,0 17,6 0,0 -33,3 -50,0 -33,3 -37,5 -100,0 -20,0 50,0 -25,0 0,0 0,0 100,0 -6,9 -50,0 -43,8 -43,8 -43,8 0,0 -33,3 -37,5 0,0 0,0

Лабинск 71,0 0,0 -1,1 -6,1 9,1 -6,8 0,0 -19,4 100,0 1,4 -38,7 25,0 53,8 -100,0 0,0 0,0 142,9 0,0 -100,0 -55,0 137,5 200,0 -100,0 300,0 400,0 200,0 0,0 -26,7 -23,5 -36,4 -24,4 -100,0 100,0 -72,0

Ленинградская 74,0 -1,5 -6,0 -30,9 -5,5 -5,8 -1,1 -29,7 -42,9 17,5 137,5 -83,3 275,0 0,0 -40,0 -100,0 -33,3 -25,0 0,0 -38,5 0,0 100,0 0,0 100,0 500,0 -31,9 125,0 21,4 21,4 50,0 0,0 0,0 0,0 0,0

Мостовский 54,5 8,6 6,5 -19,0 18,4 0,0 -50,0 -13,2 -100,0 7,1 -23,1 433,3 525,0 -60,0 -50,0 0,0 -87,5 -66,7 500,0 -22,5 750,0 -100,0 150,0 0,0 0,0 0,0 0,0 -50,0 -50,0 -50,0 -100,0 0,0 0,0 0,0

Новокубанская 74,0 -1,1 -0,2 4,1 10,4 -100,0 -100,0 11,8 0,0 5,8 -45,8 50,0 80,6 -100,0 33,3 -26,7 50,0 100,0 800,0 -4,9 200,0 -100,0 0,0 150,0 66,7 0,0 0,0 87,5 81,3 87,5 93,8 0,0 0,0 0,0

Новопокровский 60,0 -4,9 16,9 26,3 16,9 -50,0 -14,3 18,8 0,0 -6,9 -42,9 -25,0 -50,0 0,0 100,0 0,0 -42,9 -50,0 -100,0 -40,0 0,0 0,0 0,0 -75,0 0,0 0,0 700,0 -29,6 -29,6 -50,0 -57,9 0,0 0,0 0,0

Новороссийск 53,0 -2,2 -6,7 0,0 -0,3 43,5 -22,2 20,3 -18,2 17,7 23,8 -57,6 -55,7 -20,0 -20,8 -58,8 -26,3 0,0 0,0 -20,8 42,9 -66,7 -100,0 -41,4 150,0 0,0 700,0 -28,0 -16,0 -19,2 -16,0 -100,0 0,0 0,0

Отрадная 65,0 0,0 0,5 -23,6 4,2 -72,7 50,0 -27,3 33,3 -1,2 125,0 68,8 110,0 0,0 0,0 0,0 0,0 100,0 -60,0 -17,8 16,7 0,0 -100,0 22,2 40,0 36,8 100,0 38,9 38,9 38,9 66,7 0,0 100,0 0,0

Павловский 74,0 -0,0 0,2 -33,3 5,1 0,0 -11,4 -38,1 0,0 0,0 10,8 -11,4 2,9 0,0 0,0 0,0 500,0 0,0 0,0 -10,0 -71,4 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 -58,3 -58,3 0,0 -58,3 0,0 -33,3 -33,3

Приморско-Ахтарск 66,0 6,0 0,0 -3,7 16,1 0,0 -2,3 -7,4 0,0 0,0 45,2 37,0 32,0 16,7 0,0 0,0 -25,0 0,0 0,0 -13,3 200,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 91,7 100,0 81,8 100,0 0,0 0,0 0,0

Северский 48,0 0,0 0,0 43,5 4,8 233,3 0,0 85,4 -100,0 0,0 400,0 -25,8 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 -12,5 100,0 325,0 0,0 -100,0 -100,0 300,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0

Славянский 64,0 0,0 -23,0 -32,9 1,3 -33,3 9,2 24,2 16,7 9,1 2,3 100,0 78,6 200,0 100,0 0,0 -60,0 0,0 -25,0 -37,5 200,0 -100,0 200,0 -66,7 11,1 -37,5 650,0 -64,6 -64,6 -35,7 -75,0 0,0 -45,5 -45,5

Сочи 65,5 0,0 1,2 3,3 0,3 34,6 9,4 17,6 150,0 16,1 73,2 1,5 1,6 0,0 100,0 520,0 0,0 0,0 100,0 100,0 -18,2 0,0 0,0 171,4 33,3 33,1 10,3 -41,7 -50,0 66,7 -41,7 0,0 0,0 0,0

Староминская 52,5 0,0 2,6 -17,9 -17,1 -13,2 16,3 -4,8 50,0 16,3 0,0 -28,6 -33,3 -100,0 50,0 0,0 0,0 0,0 0,0 -37,5 50,0 200,0 100,0 -100,0 0,0 0,0 -100,0 20,0 20,0 0,0 -100,0 0,0 0,0 0,0

Тбилисская 72,0 10,6 0,7 -33,3 -12,5 0,0 -3,8 -36,4 100,0 -10,0 93,8 93,8 93,3 0,0 -50,0 0,0 -68,8 0,0 0,0 -31,6 6,7 0,0 0,0 0,0 -44,4 0,0 0,0 66,7 66,7 0,0 0,0 -90,9 0,0 0,0

Темрюкский 49,0 -1,9 -4,2 -38,9 -2,3 -11,9 9,0 -35,6 250,0 5,4 0,0 42,9 15,4 0,0 100,0 0,0 100,0 100,0 -100,0 -50,0 -14,3 -33,3 0,0 0,0 100,0 0,0 0,0 -1,6 -1,6 0,0 4,1 0,0 0,0 0,0

Тимашевский 49,0 2,1 43,2 -60,3 36,6 -100,0 -93,8 -48,4 -93,8 13,6 -49,3 -71,4 -70,0 0,0 -40,0 -40,0 0,0 0,0 -46,2 -80,3 100,0 0,0 200,0 66,7 -41,7 152,2 0,0 -15,1 -18,6 -15,1 -12,5 0,0 0,0 0,0

Тихорецк 58,0 13,4 25,4 7,0 -4,7 -66,7 37,5 6,3 37,5 1,8 14,3 12,5 4,5 0,0 0,0 0,0 60,0 0,0 0,0 -34,5 150,0 0,0 -100,0 -50,0 5,6 0,0 0,0 11,4 2,9 25,0 -27,3 -100,0 0,0 0,0

Туапсе 60,0 -6,0 -13,7 -29,0 -10,1 -71,4 21,4 -40,3 250,0 3,1 73,1 73,1 -10,0 -50,0 -41,7 0,0 -11,1 0,0 -80,0 -50,0 180,0 0,0 0,0 0,0 -25,0 -64,5 28,6 -28,6 33,3 0,0 -28,6 -100,0 0,0 0,0

Успенский 64,0 12,4 10,3 17,9 27,7 0,0 -18,8 14,3 0,0 0,0 158,3 333,3 320,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 140,0 -20,0 0,0 0,0 0,0 100,0 0,0 0,0 23,1 23,1 0,0 137,5 0,0 0,0 0,0

Усть-Лабинск 40,5 -3,9 2,8 -46,0 14,7 -62,5 16,7 -46,2 100,0 -50,0 -64,6 -42,9 -34,8 -100,0 0,0 0,0 -33,3 -33,3 0,0 -69,2 0,0 -33,3 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 -46,7 -48,8 40,0 -50,0 0,0 0,0 0,0

Щербиновская 35,0 0,0 56,3 -32,0 9,1 0,0 30,0 -37,5 0,0 0,0 -86,4 42,9 0,0 0,0 0,0 0,0 -33,3 -33,3 0,0 -75,0 -100,0 0,0 0,0 0,0 -50,0 6,9 0,0 80,0 80,0 0,0 20,0 0,0 0,0 0,0

http://ej.kubagro.ru/2011/09/pdf/45.pdf

Однако при этом остается проблема восстановления по частным показателям интегральной оценки эффективности: это проблема референтного класса [14]. Как научной, так и практической проблемой, поиск решения которой является весьма актуальным, является разработка удобного для сотрудников региональной администрации и надежного инструмента и методики адаптивной интегральной многокритериальной оценки эффективности работы муниципальных образований в области опеки и попечительства, обеспечивающего автоматизированную сопоставимую в пространстве и времени оценку высокой достоверности, является.

Цель работы состоит в решении этой проблемы путем применения интеллектуальных технологий для непрерывного накопления опыта экспертных оценок и разработки автоматизированной методики оценки эффективности деятельности муниципальных образований в области опеки и попечительства.

В работе мы рассмотрим новый, ранее не применявшийся метод решения данной проблемы и достижения поставленной цели, основанный на применении системно-когнитивного анализа (АСК-анализа) и его программного инструментария: интеллектуальной системы «Эйдос» [11, 12, 13]. В работе [11] предложены следующие этапы АСК-анализа предметной области :

1. Когнитивная структуризация предметной области, при которой определяется, что мы хотим прогнозировать и на основе чего (конструирование классификационных и описательных шкал).

2. Формализация предметной области:

- разработка градаций классификационных и описательных шкал (номинального, порядкового и числового типа);

- использование разработанных на предыдущих этапах классификационных и описательных шкал и градаций для формального описания (кодирования) исходных данных (исследуемой выборки).

3. Синтез и верификация (оценка степени адекватности) модели.

4. Если модель адекватна, то ее использование для решения задач идентификации, прогнозирования и принятия решений, а также для исследования моделируемой предметной области.

Рассмотрим предлагаемый вариант реализации этих этапов.

11 Отметим, что приходится может быть слишком часто ссылаться на свои работы, т.к. они тематически взаимосвязаны тем, что почти все посвящены разработке и применению автоматизированного системнокогнитивного анализа (АСК-анализ), системной теории информации (СТИ) и системного обобщения теории множеств, предложенных автором (Е.В. Луценко) в 2002 году [11], размещены в свободном доступе на сайте автора: http://lc.kubagro.ru и в Шег^ есть много как нормальных ссылок на них, так и довольно много случаев беспардонного плагиата, некоторые из которых приведены здесь: http://trv-science.ru/2011/11/08/gruppovojj-plagiat-ot-studenta-do-ministra/

1. Когнитивная структуризация предметной области.

На этом этапе было решено, что разрабатываемая методика должна обеспечивать оценку значений интегральных показателей эффективности работы муниципальных образований в области опеки и попечительства на основе трендов частных показателей эффективности по тем же муниципальным образованиям региона за прошедший и текущий годы (таблица 7).

2. Формализация предметной области включает:

- разработку градаций классификационных и описательных шкал (номинального, порядкового и числового типа);

- использование разработанных на предыдущих этапах классификационных и описательных шкал и градаций для формального описания (кодирования) исходных данных (исследуемой выборки).

После подготовки таблицы 7 средствами MS Excel, она записывается

12

из него в стандарте DBF IV , непосредственно воспринимаем универсальным программным интерфейсом системы «Эйдос» с внешними базами данных (__152) (рисунок 2):

«" C:\WINDOWS\system32\cmd.exe ;

ПРОГРАММНЫЙ ИНТЕРФЕЙС ИМПОРТА ДАННЫХ ИЗ ОВР-ФАИЛА СТАНДАРТА13:59:38.Н.ЛЕБЕДЕВА ГЕНЕРАЦИЯ КЛАССИФИКАЦИОННЫХ И ОПИСАТЕЛЬНЫХ ШКАЛ И ГРАДАЦИЙ И ОБУЧАЮЩЕЙ ВЫБОРКИ

столбцы являются классификационными и описательными шкалами и могут содержать данные текстового (номинального), целого (порядкового) и числового типа (с десятичными знаками после запятой в форме интервальных значений).

ЗАДАЙТЕ РЕЖИМ:

1. Формализации предметной области (на основе файла: Тп^с^а-сШ!1)

2. Генерации распознаваемой выборки (на основе файла: Тгтгазр.сШ'И

с* C:\WINDOWS\system32\cmd.exe

■ Данный программный интерфейс обеспечивает автоматическое формирование классификационных и описательных шкал и градаций и обучающей выборки на основе DBF-файла с исходными данными приведенного ниже стандарта.

■ Этот DBF-файл должен иметь имя: lnp_data.dbf и может быть получен в Excel, если выбрать *Сохранить как* и задать тип файла: DBF 4, dBASE IV Каждая строка файла содержит данные об одном объекте обучающей выборки. Столбцы являются классификационными и описательными шкалами и могут быть текстового, целого и числового типа (с десятичными знаками).

■ 1-й столбец содержит наименование источника данных длиной <=15 символов

■ Столбцы со 2-го по N-й являются классификационными шкалами и содержат

■ информацию о классах, к которым принадлежат объекты обучающей выборки.

■ Столбцы с N+1 по последний являются описательными шкалами и содержат информацию о признаках, характеризующих эти объекты.

■ Русские наименования классифкационных и описательных ШКАЛ должны быть строками в файле с именем lnp_name.txt стандарта: MS ООБ(киррилица)

■ Система находит минимальное и максимальное числовые значения в каждом столбце и формирует заданное количество числовых интервалов. Затем числовые значения заменяются их интервальными значениями. Каждое УНИКАЛЬНОЕ текстовое или интервальное значение считается градацией классификационной или описательной шкалы, характеризующей объект.

■ Затем с использованием этой информации генерируется обучающая выборка, в которой каждой строке DBF-файла исходных данных соотвествует одна физическая анкета, содержащая столько логических анкет, сколько уникальных классов в диапазоне столбцов классов, и коды признаков, которые соответствуют попаданиям числовых значений признаков в интервалы.

ПРОГРАММНЫЙ ИНТЕРФЕЙС ИМПОРТА ДАННЫХ ИЗ ОВР-ФАИЛА СТАНДАРТА14:01:05.Н.ЛЕБЕДЕВА ГЕНЕРАЦИЯ КЛАССИФИКАЦИОННЫХ И ОПИСАТЕЛЬНЫХ ШКАЛ И ГРАДАЦИЙ И ОБУЧАЮЩЕЙ ВЫБОРКИ

столбцы являются классификационными и описательными шкалами и могут содержать данные текстового (номинального), целого (порядкового) и числового типа (с десятичными знаками после запятой в форме интервальных значений).______________

задание в диалоге размерности модели (Выход из диалога - 0)

СУММАРНОЕ КОЛИЧЕСТВО КАЛ И ГРАДАЦИЙ сим(кл/пр): 3 X 99

3 3 33 99 3

0 0 0 0 0

1ЗСЕГ0: I! 1 3 3 33 99 3

Задайте суммарное количество градаций в классификационных шкалах: _ Задайте СУММАРНОЕ количество градаций в описательных шкалах: ‘

выход из диалога и расчета кол-ва градаций в числовых шкалах - 0:

Рисунок 2. Экранные формы стандартного программного интерфейса _152 системы «Эйдос» для формализации предметной области на основе внешней базы данных, представленной в таблице 7

12 xls-dbf-конвертер есть только в версиях MS Excel 2003 и более ранних, а из последующих он исключен. Поэтому для данного преобразования можно пользоваться специальными конвертерами или OpenOffice.

Данный программный интерфейс полностью автоматизирует выполнение этапа: «Формализация предметной области». В результате его работы формируются справочники классификационных и описательных шкал и градаций и базы данных обучающей выборки (таблицы 13, 14, 15, 16).

Таблица 8 - СПРАВОЧНИК КЛАССИФИКАЦИОННЫХ ШКАЛ И ГРАДАЦИЙ

KOD NAME

1 ПОКАЗАТЕЛЬ ЭФФЕКТИВНОСТИ (ИТОГОВЫМ): 1/3-{31.00, 46.00}

2 ПОКАЗАТЕЛЬ ЭФФЕКТИВНОСТИ (ИТОГОВЫМ): 2/3-{46.00, 61.00}

3 ПОКАЗАТЕЛЬ ЭФФЕКТИВНОСТИ (ИТОГОВЫМ): 3/3-{61.00, 76.00}

Символические обозначения типа: 1/3, 2/3, 3/3 означают, что данная шкала разделена в программном интерфейсе _152 на 3 градации, соответствующих низкому (1/3), среднему (2/3) и высокому (3/3) интервальным значениям эффективности работы муниципальных образований в области опеки и попечительства.

Таблица 9 - СПРАВОЧНИК ОПИСАТЕЛЬНЫХ ШКАЛ И ГРАДАЦИЙ

KOD NAME

1 01. ОБЩАЯ ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕМ (0 - 18 ЛЕТ),: 1/3-{-9.00, 0.20}

2 01. ОБЩАЯ ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕМ (0 - 18 ЛЕТ),: 2/3-{0.20, 9.40}

3 01. ОБЩАЯ ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕМ (0 - 18 ЛЕТ),: 3/3-{9.40, 18.60}

4 02. ОБЩАЯ ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕМ, ОСТАВШИХСЯ: 1/3-{-23.00, 3.40}

5 02. ОБЩАЯ ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕМ, ОСТАВШИХСЯ: 2/3-{3.40, 29.80}

6 02. ОБЩАЯ ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕМ, ОСТАВШИХСЯ: 3/3-{29.80, 56.20}

7 03. ЧИСЛЕННОСТЬ ВПЕРВЫЕ ВЫЯВЛЕННЫХ ДЕТЕМ-: 1/3-{-81.10, -6.40}

8 03. ЧИСЛЕННОСТЬ ВПЕРВЫЕ ВЫЯВЛЕННЫХ ДЕТЕМ-: 2/3-{-6.40, 68.30}

9 03. ЧИСЛЕННОСТЬ ВПЕРВЫЕ ВЫЯВЛЕННЫХ ДЕТЕМ-: 3/3-{68.30, 143.00}

10 04. ОБЩАЯ ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕМ, НАХОДЯЩИХСЯ: 1/3-{-17.10, 3.20}

11 04. ОБЩАЯ ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕМ, НАХОДЯЩИХСЯ: 2/3-{3.20, 23.50}

12 04. ОБЩАЯ ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕМ, НАХОДЯЩИХСЯ: 3/3-{23.50, 43.80}

13 05. ОБЩАЯ ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕМ, ОСТАВШИХСЯ Б: 1/3-{-100.00, 50.00}

14 05. ОБЩАЯ ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕМ, ОСТАВШИХСЯ Б: 2/3-{50.00, 200.00}

15 05. ОБЩАЯ ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕМ, ОСТАВШИХСЯ Б: 3/3-{200.00, 350.00}

16 06. ОБЩАЯ ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕМ, ОСТАВШИХСЯ: 1/3-{-100.00, 50.00}

17 06. ОБЩАЯ ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕМ, ОСТАВШИХСЯ: 2/3-{50.00, 200.00}

18 06. ОБЩАЯ ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕМ, ОСТАВШИХСЯ: 3/3-{200.00, 350.00}

19 07. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕМ, ПЕРЕДАННЫХ НА ВОСП: 1/3-{-83.80, 25.10}

20 07. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕМ, ПЕРЕДАННЫХ НА ВОСП: 2/3-{25.10, 134.00}

21 07. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕМ, ПЕРЕДАННЫХ НА ВОСП: 3/3-{134.00, 242.90}

22 08. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕМ, ОСТАВШИХСЯ БЕЗ ПОП: 1/3-{-100.00, 66.70}

23 08. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕМ, ОСТАВШИХСЯ БЕЗ ПОП: 2/3-{66.70, 233.40}

24 08. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕМ, ОСТАВШИХСЯ БЕЗ ПОП: 3/3-{233.40, 400.10}

25 09. ПОКАЗАТЕЛЬ СЕМЕМНОГО УСТРОМСТВА ДЕТЕМ: 1/3-{-50.00, -19.70}

26 09. ПОКАЗАТЕЛЬ СЕМЕМНОГО УСТРОМСТВА ДЕТЕМ: 2/3-{-19.70, 10.60}

27 09. ПОКАЗАТЕЛЬ СЕМЕМНОГО УСТРОМСТВА ДЕТЕМ: 3/3-{10.60, 40.90}

28 10. ЧИСЛО ГРАЖДАН РОССИМСКОМ ФЕДЕРАЦИИ, П: 1/3-{-86.40, 75.70}

29 10. ЧИСЛО ГРАЖДАН РОССИМСКОМ ФЕДЕРАЦИИ, П: 2/3-{75.70, 237.80}

30 10. ЧИСЛО ГРАЖДАН РОССИМСКОМ ФЕДЕРАЦИИ, П: 3/3-{237.80, 399.90}

31 11. ЧИСЛО ГРАЖДАН РОССИМСКОМ ФЕДЕРАЦИИ, П: 1/3-{-83.30, 88.90}

32 11. ЧИСЛО ГРАЖДАН РОССИМСКОМ ФЕДЕРАЦИИ, П: 2/3-{88.90, 261.10}

33 11. ЧИСЛО ГРАЖДАН РОССИМСКОМ ФЕДЕРАЦИИ, П: 3/3-{261.10, 433.30}

34 12. ЧИСЛО ГРАЖДАН РОССИМСКОМ ФЕДЕРАЦИИ, П: 1/3-{-70.00, 128.30}

35 12. ЧИСЛО ГРАЖДАН РОССИМСКОМ ФЕДЕРАЦИИ, П: 2/3-{128.30, 326.60}

36 12. ЧИСЛО ГРАЖДАН РОССИМСКОМ ФЕДЕРАЦИИ, П: 3/3-{326.60, 524.90}

37 13. ЧИСЛО ДЕТЕМ, В ОТНОШЕНИИ КОТОРЫХ ОТМЕ: 1/3-{-100.00, 33.30}

38 13. ЧИСЛО ДЕТЕМ, В ОТНОШЕНИИ КОТОРЫХ ОТМЕ: 2/3-{33.30, 166.60}

39 13. ЧИСЛО ДЕТЕМ, В ОТНОШЕНИИ КОТОРЫХ ОТМЕ: 3/3-{166.60, 299.90}

40 14. ДЕТИ, ЧЬИ РОДИТЕЛИ ОТКАЗАЛИСЬ ВЗЯТЬ И: 1/3-{-70.00, 86.70}

41 14. ДЕТИ, ЧЬИ РОДИТЕЛИ ОТКАЗАЛИСЬ ВЗЯТЬ И: 2/3-{86.70, 243.40}

42 14. ДЕТИ, ЧЬИ РОДИТЕЛИ ОТКАЗАЛИСЬ ВЗЯТЬ И: 3/3-{243.40, 400.10}

43 15. ЧИСЛО ДЕТЕМ, ДОСТАВЛЕННЫХ ПО АКТУ БРО: 1/3-{-100.00, 106.70}

44 15. ЧИСЛО ДЕТЕЙ, ДОСТАВЛЕННЫХ ПО АКТУ БРО: 2/3-{106.70, 313.40}

45 15. ЧИСЛО ДЕТЕЙ, ДОСТАВЛЕННЫХ ПО АКТУ БРО: 3/3-{313.40, 520.10}

46 16. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ-СИРОТ И ДЕТЕЙ, ОСТА: 1/3-{-100.00, 100.00}

47 16. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ-СИРОТ И ДЕТЕЙ, ОСТА: 2/3-{100.00, 300.00}

48 16. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ-СИРОТ И ДЕТЕЙ, ОСТА: 3/3-{300.00, 500.00}

49 17. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ-СИРОТ И ДЕТЕЙ, ОСТА: 1/3-{-100.00, 16.70}

50 17. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ-СИРОТ И ДЕТЕЙ, ОСТА: 2/3-{16.70, 133.40}

51 17. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ-СИРОТ И ДЕТЕЙ, ОСТА: 3/3-{133.40, 250.10}

52 18. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ, ОТОБРАННЫХ У РОДИТ: 1/3-{-100.00, 200.00}

53 18. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ, ОТОБРАННЫХ У РОДИТ: 2/3-{200.00, 500.00}

54 18. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ, ОТОБРАННЫХ У РОДИТ: 3/3-{500.00, 800.00}

55 19. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ, СТАВШИХ СОЦИАЛЬНЫМ: 1/3-{-80.30, 246.50}

56 19. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ, СТАВШИХ СОЦИАЛЬНЫМ: 2/3-{246.50, 573.30}

57 19. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ, СТАВШИХ СОЦИАЛЬНЫМ: 3/3-{573.30, 900.10}

58 20. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ, СТАВШИХ СОЦИАЛЬНЫМ: 1/3-{-100.00, 253.30}

59 20. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ, СТАВШИХ СОЦИАЛЬНЫМ: 2/3-{253.30, 606.60}

60 20. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ, СТАВШИХ СОЦИАЛЬНЫМ: 3/3-{606.60, 959.90}

61 21. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ, РОДИТЕЛИ КОТОРЫХ: 1/3-{-100.00, 233.30}

62 21. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ, РОДИТЕЛИ КОТОРЫХ: 2/3-{233.30, 566.60}

63 21. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ, РОДИТЕЛИ КОТОРЫХ: 3/3-{566.60, 899.90}

64 22. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ, У РОДИТЕЛЕЙ КОТОРЫ: 1/3-{-100.00, 0.00}

65 22. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ, У РОДИТЕЛЕЙ КОТОРЫ: 2/3-{0.00, 100.00}

66 22. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ, У РОДИТЕЛЕЙ КОТОРЫ: 3/3-{100.00, 200.00}

67 23. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ, ВОЗВРАЩЕННЫХ В РОД: 1/3-{-100.00, 33.30}

68 23. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ, ВОЗВРАЩЕННЫХ В РОД: 2/3-{33.30, 166.60}

69 23. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ, ВОЗВРАЩЕННЫХ В РОД: 3/3-{166.60, 299.90}

70 24. КОЛИЧЕСТВО ДЕТЕЙ, ПОСТРАДАВШИХ ОТ ЖЕС: 1/3-{-100.00, 100.00}

71 24. КОЛИЧЕСТВО ДЕТЕЙ, ПОСТРАДАВШИХ ОТ ЖЕС: 2/3-{100.00, 300.00}

72 24. КОЛИЧЕСТВО ДЕТЕЙ, ПОСТРАДАВШИХ ОТ ЖЕС: 3/3-{300.00, 500.00}

73 25. КОЛИЧЕСТВО СЛУЧАЕВ НАРУШЕНИЯ ЛИЧНЫХ: 1/3-{-64.50, 90.30}

74 25. КОЛИЧЕСТВО СЛУЧАЕВ НАРУШЕНИЯ ЛИЧНЫХ: 2/3-{90.30, 245.10}

75 25. КОЛИЧЕСТВО СЛУЧАЕВ НАРУШЕНИЯ ЛИЧНЫХ: 3/3-{245.10, 399.90}

76 26. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ-СИРОТ И ДЕТЕЙ, ОСТА: 1/3-{-100.00, 216.70}

77 26. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ-СИРОТ И ДЕТЕЙ, ОСТА: 2/3-{216.70, 533.40}

78 26. ЧИСЛЕННОСТЬ ДЕТЕЙ-СИРОТ И ДЕТЕЙ, ОСТА: 3/3-{533.40, 850.10}

79 27. ЧИСЛЕННОСТЬ ВЫПУСКНИКОВ УЧРЕЖДЕНИЙ ДЛ: 1/3-{-64.60, -12.50}

80 27. ЧИСЛЕННОСТЬ ВЫПУСКНИКОВ УЧРЕЖДЕНИЙ ДЛ: 2/3-{-12.50, 39.60}

81 27. ЧИСЛЕННОСТЬ ВЫПУСКНИКОВ УЧРЕЖДЕНИЙ ДЛ: 3/3-{39.60, 91.70}

82 28. ЧИСЛЕННОСТЬ ВЫПУСКНИКОВ УЧРЕЖДЕНИЙ ДЛ: 1/3-{-100.00, -33.30}

83 28. ЧИСЛЕННОСТЬ ВЫПУСКНИКОВ УЧРЕЖДЕНИЙ ДЛ: 2/3-{-33.30, 33.40}

84 28. ЧИСЛЕННОСТЬ ВЫПУСКНИКОВ УЧРЕЖДЕНИЙ ДЛ: 3/3-{33.40, 100.10}

85 29. ЧИСЛЕННОСТЬ ВЫПУСКНИКОВ УЧРЕЖДЕНИЙ ДЛ: 1/3-{-100.00, 66.70}

86 29. ЧИСЛЕННОСТЬ ВЫПУСКНИКОВ УЧРЕЖДЕНИЙ ДЛ: 2/3-{66.70, 233.40}

87 29. ЧИСЛЕННОСТЬ ВЫПУСКНИКОВ УЧРЕЖДЕНИЙ ДЛ: 3/3-{233.40, 400.10}

88 30. ЧИСЛЕННОСТЬ ВЫПУСКНИКОВ УЧРЕЖДЕНИЙ ДЛ: 1/3-{-100.00, 16.70}

89 30. ЧИСЛЕННОСТЬ ВЫПУСКНИКОВ УЧРЕЖДЕНИЙ ДЛ: 2/3-{16.70, 133.40}

90 30. ЧИСЛЕННОСТЬ ВЫПУСКНИКОВ УЧРЕЖДЕНИЙ ДЛ: 3/3-{133.40, 250.10}

91 31. КОЛИЧЕСТВО ВЫПУСКНИКОВ УЧРЕЖДЕНИЙ ДЛЯ: 1/3-{-100.00, -79.20}

92 31. КОЛИЧЕСТВО ВЫПУСКНИКОВ УЧРЕЖДЕНИЙ ДЛЯ: 2/3-{-79.20, -58.40}

93 31. КОЛИЧЕСТВО ВЫПУСКНИКОВ УЧРЕЖДЕНИЙ ДЛЯ: 3/3-{-58.40, -37.60}

94 32. ОБЩЕЕ КОЛИЧЕСТВО ЖИЛЫХ ПОМЕЩЕНИЙ ВЫ: 1/3-{-100.00, -26.70}

95 32. ОБЩЕЕ КОЛИЧЕСТВО ЖИЛЫХ ПОМЕЩЕНИЙ ВЫ: 2/3-{-26.70, 46.60}

96 32. ОБЩЕЕ КОЛИЧЕСТВО ЖИЛЫХ ПОМЕЩЕНИЙ ВЫ: 3/3-{46.60, 119.90}

97 33. КОЛИЧЕСТВО МЕСТ ДЛЯ ПРОЖИВАНИЯ: 1/3-{-100.00, -26.70}

98 33. КОЛИЧЕСТВО МЕСТ ДЛЯ ПРОЖИВАНИЯ: 2/3-{-26.70, 46.60}

99 33. КОЛИЧЕСТВО МЕСТ ДЛЯ ПРОЖИВАНИЯ: 3/3-{46.60, 119.90}

Для большей наглядности наименований градаций описательных шкал необходимо разработать достаточно короткие: не более 37 символов (не включая номера шкалы) наименования описательных шкал, которые вообще-то довольно длинные (см. таблицу 1).

Таблица 10 - ОБУЧАЮЩАЯ ВЫБОРКА:

БАЗА ЗАГОЛОВКОВ (КЛАССОВ)

KOD 1ST NAME 1ST KALSS 1

1 Абинск 2

2 Анапа 2

3 Апшеронск 3

4 Армавир 3

5 Белоглинский 2

6 Белореченский 1

7 Брюховецкая 2

8 Выселки 2

9 Геленджик 2

10 Горячий Ключ 2

11 Гулькевичский р 2

12 Динской 3

13 Ейск 3

14 Кавказский 3

15 Калининский 1

16 Каневской 1

17 Кореновск 2

18 Красноармейский 1

19 Краснодар 3

20 Крыловский 2

21 Крымский 2

22 Курганенский 3

23 Лабинск 3

24 Ленинградская 3

25 Мостовский 2

26 Новокубанская 3

27 Новопокровский 2

28 Новороссийск 2

29 Отрадная 3

30 Павловский 3

31 Приморско-Ахтар 3

32 Северский 2

33 Славянский 3

34 Сочи 3

35 Староминская 2

36 Тбилисская 3

37 Темрюкский 2

38 Тимашевский 2

39 Тихорецк 2

40 Туапсе 2

41 Успенский 3

42 Усть-Лабинск 1

43 Щербиновская 1

Таблица 11 - ОБУЧАЮЩАЯ ВЫБОРКА: БАЗА ТРЕНДОВ ЧАСТНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

КОй ІБТ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

1 1 4 7 10 13 16 19 22 27 28 31

1 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 65

1 70 76 80 83 85 88 95 98

2 2 4 8 10 13 16 20 22 27 28 31

2 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 65

2 70 73 76 80 83 85 89 95 98

3 1 4 7 11 13 16 19 22 26 28 31

3 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 65

3 70 73 76 80 83 87 88 95 98

4 2 5 8 10 14 16 19 22 26 30 32

4 37 40 43 47 51 52 55 58 64 65 67

4 73 78 79 83 85 88 95 98

5 1 5 7 11 13 16 19 22 26 28 31

5 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 65

5 70 71 73 76 80 83 85 89 95 98

6 2 5 7 12 14 18 19 23 26 28 31

6 37 40 43 46 50 52 55 58 61 64 68

6 71 73 76 81 84 86 88

7 2 5 9 13 17 18 21 23 28 31 34

7 41 43 46 49 52 56 58 61 64 65 67

7 73 76 81 84 86 90 95 98

8 3 5 9 12 13 16 20 22 26 28 31

8 40 43 46 49 52 55 59 62 64 65 70

8 76 79 82 85 88 95 98

9 1 4 8 10 13 16 19 24 26 28 31

9 37 42 43 46 49 52 56 59 61 65 66

9 71 72 73 76 79 82 85 88 95 98

10 1 4 7 11 13 17 19 22 26 29 31

10 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 65

10 71 75 76 80 83 85 88 93 94 97

11 2 5 7 12 13 18 19 23 26 28 31

11 37 42 43 46 49 52 55 58 61 64 65

11 70 73 76 80 83 85 88 95 98

12 1 4 8 10 13 16 19 22 26 28 31

12 38 40 43 46 49 52 55 58 61 64 65

12 70 73 76 79 83 85 88 95 98

13 1 4 7 10 14 16 19 22 25 28 31

13 37 40 43 46 49 52 55 58 61 66 67

13 74 76 79 83 85 88 95 98

14 1 5 8 11 13 16 19 22 26 28 31

14 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67

14 74 76 80 83 85 88 95 98

15 1 5 7 11 13 16 19 22 26 29 31

15 37 40 43 46 50 52 55 58 61 64 65

15 70 73 76 79 83 85 89 95 98

16 1 5 7 11 13 16 19 22 26 28 31

16 37 40 43 46 50 52 55 58 63 64 67

16 73 76 80 83 85 88 95 98

17 1 5 7 11 13 16 19 22 26 28 32

17 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 65

17 70 73 76 79 83 85 88 95 98

18 1 5 8 11 15 17 18 20 23 27 28

18 34 37 42 43 46 49 52 55 59 61 64

18 67 70 73 77 79 82 85 88 94 98

19 2 5 8 10 13 16 19 22 26 29 31

19 38 40 43 46 49 52 55 62 64 65 69

19 73 76 80 83 85 89 96 98

20 1 4 8 11 13 16 19 22 26 28 31

20 37 40 43 46 49 52 57 58 61 64 65

20 70 73 76 81 83 85 88 95 98

21 2 5 7 11 13 16 19 22 27 28 31

21 37 40 43 46 49 52 55 59 61 64 65

21 70 73 76 80 83 85 88 95 98

22 1 6 8 11 14 16 20 22 26 28 31

22 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 65

22 70 73 76 79 82 85 88 95 98

23 1 4 8 11 13 16 19 23 26 28 31

23 37 40 43 47 49 52 55 58 61 64 72

23 76 79 83 85 88 91 96 97

24 1 4 7 10 13 16 19 22 27 29 31

24 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 65

24 72 73 76 80 83 85 88 95 98

25 2 5 7 11 13 16 19 22 26 28 37

25 43 46 49 53 54 55 60 61 66 67 70

25 76 79 82 85 88 95 98

26 1 4 8 11 13 16 19 22 26 28 31

26 37 40 43 46 50 54 55 58 61 64 65

26 70 73 76 81 84 86 89 95 98

27 1 5 8 11 13 16 19 22 26 28 31

27 37 41 43 46 49 52 55 58 61 64 65

27 70 73 78 79 83 85 88 95 98

28 1 4 8 10 13 16 19 22 27 28 31

28 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67

28 73 78 79 83 85 88 91 95 98

29 1 4 7 11 13 16 17 19 22 26 29

29 34 37 40 43 46 50 52 55 58 61 64

29 70 73 76 80 84 85 89 96 98

30 1 4 7 11 13 16 19 22 26 28 31

30 37 40 43 48 49 52 55 58 61 64 65

30 70 73 76 79 82 85 88 94 97

31 2 4 8 11 13 16 19 22 26 28 31

31 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 65

31 70 73 76 81 84 86 89 95 98

32 1 4 8 11 15 16 20 22 26 31 34

32 40 43 46 49 52 55 59 61 64 67 71

32 73 76 80 83 85 88 95 98

33 1 4 7 10 13 16 19 22 26 28 32

33 39 41 43 46 49 52 55 58 61 66 67

33 73 78 79 82 85 88 94 97

34 1 4 8 10 13 16 19 23 27 28 31

34 37 41 45 46 49 52 55 58 61 64 65

34 70 73 76 79 82 86 88 95 98

35 1 4 7 10 13 16 19 22 27 28 31

35 37 40 43 46 49 52 55 58 61 65 66

35 70 73 76 80 83 85 88 95 98

36 3 4 7 10 13 16 19 23 26 29 32

36 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 65

36 70 73 76 81 84 85 88 91 95 98

37 1 4 7 10 13 16 19 24 26 28 31

37 37 41 43 46 47 50 52 55 58 61 64

37 67 70 71 73 76 80 83 85 88 95 98

38 2 6 7 12 13 16 19 22 27 28 31

38 37 40 43 46 49 52 55 58 61 66 68

38 74 76 79 83 85 88 95 98

39 3 5 8 10 13 16 19 22 26 28 31

39 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67

39 73 76 80 83 85 88 91 95 98

40 1 4 7 10 13 16 19 24 26 28 31

40 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 65

40 70 73 76 79 83 85 88 91 95 98

41 3 5 8 12 13 16 19 22 26 29 33

41 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 65

41 70 71 73 76 80 83 85 90 95 98

42 1 4 7 11 13 16 19 23 25 28 31

42 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 65

42 70 73 76 79 82 85 88 95 98

43 1 7 11 13 16 19 22 26 28 31 34

43 40 43 46 49 52 55 58 61 64 65 67

43 73 76 81 84 85 89 95 98

База заголовков (таблица 15) связана с базой трендов факторов (таблица 16) отношением «Один ко многим» по полю: «Код источника информации».

3. Синтез и верификация (оценка степени адекватности) модели.

Данный этап автоматизированного системно-когнитивного анализа предметной области в системе «Эйдос» может быть выполнен, в частности, с помощью режима _25, который обеспечивает [11, 12, 13]:

- синтез четырех моделей баз знаний, отличающихся видом частного критерия для количественной меры знаний;

- оценку достоверности каждой модели знаний с помощью двух интегральных критериев: суммы знаний и корреляции конкретного образа объекта исследуемой выборки с обобщенным образом класса в базе знаний.

В результате работы данного режима рассчитывается матрица сопряженности (таблица 12) и на ее основе по формулам приведенным в таблице 3 работы [13] формируется 4 базы знаний, приведенные в таблице 13, а также оценка их достоверности с использованием двух интегральных критериев (таблица 14), установленная путем получения интегральной оценки эффективности работы муниципальных образований в области опеки и попечительства по ретроспективным данным, т.е. трендам частных показателей (по исходной выборке) (таблица 7).

Таблица 12 - МАТРИЦА СОПРЯЖЕННОСТИ (МАТРИЦА АБСОЛЮТНЫХ ЧАСТОТ)

Код Классы (показатели эффективности муниципальных образований) Сумма

1 2 3

1 5 12 12 29

2 1 6 3 10

3 0 2 2 4

4 1 10 12 23

5 4 9 4 17

6 0 1 1 2

7 5 11 7 23

8 1 7 10 18

9 0 2 0 2

10 0 8 8 16

11 5 8 8 21

12 1 3 1 5

13 4 19 14 37

14 1 0 3 4

15 1 1 0 2

16 4 17 17 38

17 1 2 1 4

18 2 2 0 4

19 5 16 16 37

20 1 3 1 5

21 0 1 0 1

22 3 15 14 32

23 3 2 3 8

24 0 3 0 3

25 1 0 1 2

26 4 13 14 31

27 1 6 2 9

28 5 18 11 34

29 1 1 5 7

30 0 0 1 1

31 5 18 12 35

32 0 1 3 4

33 0 0 1 1

34 2 2 1 5

35 0 0 0 0

36 0 0 0 0

37 5 17 14 36

38 0 0 2 2

39 0 0 1 1

40 5 14 15 34

41 0 3 2 5

42 1 2 0 3

43 6 20 16 42

44 0 0 0 0

45 0 0 1 1

46 6 20 14 40

47 0 1 2 3

48 0 0 1 1

49 3 19 14 36

50 3 1 2 6

51 0 0 1 1

52 6 19 16 41

53 0 1 0 1

54 0 1 1 2

55 6 17 17 40

56 0 2 0 2

57 0 1 0 1

58 5 15 16 36

59 1 4 0 5

60 0 1 0 1

61 5 19 15 39

62 0 1 1 2

63 1 0 0 1

64 6 16 15 37

65 3 14 12 29

66 0 4 2 6

67 3 6 4 13

68 1 1 0 2

69 0 0 1 1

70 3 13 10 26

71 1 5 1 7

72 0 1 2 3

73 6 15 14 35

74 0 1 2 3

75 0 1 0 1

76 5 18 15 38

77 1 0 0 1

78 0 2 2 4

79 3 8 8 19

80 1 10 6 17

81 2 2 3 7

82 2 3 4 9

83 2 16 9 27

84 2 1 4 7

85 5 19 13 37

86 1 1 3 5

87 0 0 1 1

88 4 17 12 33

89 2 2 4 8

90 0 1 1 2

91 0 3 2 5

92 0 0 0 0

93 0 1 0 1

94 1 1 2 4

95 4 19 12 35

96 0 0 3 3

97 0 1 3 4

98 5 19 14 38

99 0 0 0 0

Количество муниципальных образований 6 20 17 43

В будущем при увеличении объема обучающей выборки, когда она будет включать данные за 2, 3, 4 года и более, станет возможным увеличить точность оценки эффективности работы муниципальных образований в области опеки и попечительства, разбив классификационную шкалу на большее количество градаций (интервальных значений). Но на данном этапе для этого нет оснований, т.к. в матрице сопряженности (таблица 12) много незаполненных ячеек и ячеек с малыми абсолютными частотами.

Таблица 13 - БАЗА ЗНАНИЙ С ЧЕТЫРЬМЯ ЧАСТНЫМИ

КРИТЕР] ИЯМИ ЗНАНИЙ (СОГЛАСНО [131)

Б1М-1 Б1М-2 Б1М-3 Б1М-4

КОй 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3

1 0,05 -0,03 0,01 0,31 -0,17 0,07 0,99 -1,54 0,54 0,25 -0,11 0,05

2 -0,07 0,06 -0,06 -0,48 0,37 -0,40 -0,38 1,33 -0,95 -0,28 0,29 -0,24

3 0,00 0,02 0,05 0,00 0,10 0,34 -0,55 0,13 0,42 -1,00 0,07 0,27

4 -0,26 -0,02 0,06 -1,68 -0,10 0,40 -2,18 -0,74 2,91 -0,69 -0,07 0,32

5 0,12 0,03 -0,11 0,75 0,19 -0,75 1,65 1,06 -2,72 0,70 0,13 -0,40

6 0,00 0,02 0,05 0,00 0,10 0,34 -0,28 0,07 0,21 -1,00 0,07 0,27

7 0,10 0,01 -0,06 0,64 0,04 -0,38 1,82 0,26 -2,09 0,57 0,02 -0,23

8 -0,20 -0,04 0,08 -1,33 -0,26 0,49 -1,49 -1,40 2,89 -0,60 -0,17 0,41

9 0,00 0,17 0,00 0,00 1,10 0,00 -0,28 1,07 -0,79 -1,00 1,14 -1,00

10 0,00 0,02 0,05 0,00 0,10 0,34 -2,21 0,53 1,68 -1,00 0,07 0,27

11 0,12 -0,04 -0,01 0,77 -0,29 -0,05 2,10 -1,80 -0,30 0,72 -0,18 -0,04

12 0,08 0,06 -0,15 0,52 0,37 -0,98 0,31 0,67 -0,98 0,45 0,29 -0,49

13 -0,05 0,02 -0,01 -0,37 0,14 -0,06 -1,11 1,73 -0,62 -0,22 0,10 -0,04

14 0,13 0,00 0,14 0,84 0,00 0,92 0,45 -1,87 1,42 0,81 -1,00 0,90

15 0,28 0,02 0,00 1,84 0,10 0,00 0,72 0,07 -0,79 2,62 0,07 -1,00

16 -0,06 -0,01 0,03 -0,41 -0,06 0,18 -1,25 -0,74 1,99 -0,24 -0,04 0,13

17 0,13 0,02 -0,10 0,84 0,10 -0,66 0,45 0,13 -0,58 0,81 0,07 -0,37

18 0,28 0,02 0,00 1,84 0,10 0,00 1,45 0,13 -1,58 2,62 0,07 -1,00

19 -0,00 -0,02 0,02 -0,05 -0,11 0,13 -0,11 -1,27 1,38 -0,02 -0,07 0,09

20 0,08 0,06 -0,15 0,52 0,37 -0,98 0,31 0,67 -0,98 0,45 0,29 -0,49

21 0,00 0,17 0,00 0,00 1,10 0,00 -0,14 0,53 -0,40 -1,00 1,14 -1,00

22 -0,09 0,00 0,02 -0,57 0,01 0,15 -1,42 0,06 1,36 -0,32 0,00 0,11

23 0,22 -0,14 -0,01 1,43 -0,90 -0,08 1,89 -1,73 -0,16 1,71 -0,46 -0,05

24 0,00 0,17 0,00 0,00 1,10 0,00 -0,41 1,60 -1,19 -1,00 1,14 -1,00

25 0,28 0,00 0,05 1,84 0,00 0,34 0,72 -0,93 0,21 2,62 -1,00 0,27

26 -0,02 -0,02 0,03 -0,11 -0,15 0,19 -0,28 -1,47 1,75 -0,07 -0,10 0,14

27 -0,05 0,08 -0,13 -0,33 0,52 -0,83 -0,24 1,80 -1,56 -0,20 0,43 -0,44

28 0,01 0,03 -0,04 0,08 0,19 -0,29 0,30 2,13 -2,43 0,06 0,13 -0,18

29 0,01 -0,26 0,13 0,03 -1,70 0,85 0,03 -2,27 2,23 0,03 -0,69 0,81

30 0,00 0,00 0,20 0,00 0,00 1,34 -0,14 -0,47 0,60 -1,00 -1,00 1,53

31 0,01 0,02 -0,03 0,03 0,14 -0,21 0,16 1,66 -1,83 0,03 0,10 -0,13

32 0,00 -0,14 0,14 0,00 -0,90 0,92 -0,55 -0,87 1,42 -1,00 -0,46 0,90

33 0,00 0,00 0,20 0,00 0,00 1,34 -0,14 -0,47 0,60 -1,00 -1,00 1,53

34 0,23 -0,03 -0,15 1,52 -0,22 -0,98 1,31 -0,33 -0,98 1,89 -0,14 -0,49

35 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

36 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

37 0,00 0,00 -0,00 -0,01 0,02 -0,02 0,02 0,20 -0,22 0,00 0,01 -0,02

38 0,00 0,00 0,20 0,00 0,00 1,34 -0,28 -0,93 1,21 -1,00 -1,00 1,53

39 0,00 0,00 0,20 0,00 0,00 1,34 -0,14 -0,47 0,60 -1,00 -1,00 1,53

40 0,01 -0,03 0,02 0,08 -0,18 0,16 0,30 -1,87 1,57 0,06 -0,12 0,12

41 0,00 0,06 0,00 0,00 0,37 0,02 -0,69 0,67 0,02 -1,00 0,29 0,01

42 0,19 0,08 0,00 1,26 0,52 0,00 0,59 0,60 -1,19 1,41 0,43 -1,00

43 0,01 0,00 -0,01 0,03 0,03 -0,05 0,19 0,40 -0,59 0,03 0,02 -0,04

44 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

45 0,00 0,00 0,20 0,00 0,00 1,34 -0,14 -0,47 0,60 -1,00 -1,00 1,53

46 0,02 0,02 -0,03 0,10 0,10 -0,18 0,47 1,33 -1,80 0,09 0,07 -0,11

47 0,00 -0,07 0,12 0,00 -0,48 0,75 -0,41 -0,40 0,81 -1,00 -0,29 0,69

48 0,00 0,00 0,20 0,00 0,00 1,34 -0,14 -0,47 0,60 -1,00 -1,00 1,53

49 -0,11 0,03 -0,00 -0,74 0,18 -0,02 -1,98 2,20 -0,22 -0,40 0,13 -0,02

50 0,28 -0,23 -0,04 1,84 -1,48 -0,25 2,17 -1,80 -0,37 2,62 -0,64 -0,16

51 0,00 0,00 0,20 0,00 0,00 1,34 -0,14 -0,47 0,60 -1,00 -1,00 1,53

52 0,01 -0,00 -0,00 0,07 -0,01 -0,02 0,33 -0,14 -0,20 0,06 -0,01 -0,01

53 0,00 0,17 0,00 0,00 1,10 0,00 -0,14 0,53 -0,40 -1,00 1,14 -1,00

54 0,00 0,02 0,05 0,00 0,10 0,34 -0,28 0,07 0,21 -1,00 0,07 0,27

55 0,02 -0,02 0,02 0,10 -0,13 0,10 0,47 -1,67 1,20 0,09 -0,09 0,08

56 0,00 0,17 0,00 0,00 1,10 0,00 -0,28 1,07 -0,79 -1,00 1,14 -1,00

57 0,00 0,17 0,00 0,00 1,10 0,00 -0,14 0,53 -0,40 -1,00 1,14 -1,00

58 0,00 -0,03 0,03 -0,01 -0,16 0,17 0,02 -1,80 1,78 0,00 -0,11 0,13

59 0,08 0,12 0,00 0,52 0,78 0,00 0,31 1,67 -1,98 0,45 0,71 -1,00

60 0,00 0,17 0,00 0,00 1,10 0,00 -0,14 0,53 -0,40 -1,00 1,14 -1,00

61 -0,02 0,01 -0,01 -0,12 0,07 -0,04 -0,39 0,80 -0,41 -0,07 0,04 -0,03

62 0,00 0,02 0,05 0,00 0,10 0,34 -0,28 0,07 0,21 -1,00 0,07 0,27

63 0,44 0,00 0,00 2,84 0,00 0,00 0,86 -0,47 -0,40 6,23 -1,00 -1,00

64 0,04 -0,02 0,01 0,22 -0,11 0,04 0,89 -1,27 0,38 0,17 -0,07 0,03

65 -0,06 0,01 0,01 -0,43 0,05 0,07 -1,01 0,46 0,54 -0,25 0,03 0,05

66 0,00 0,08 -0,04 0,00 0,52 -0,25 -0,83 1,20 -0,37 -1,00 0,43 -0,16

67 0,11 -0,00 -0,06 0,73 -0,01 -0,36 1,20 -0,07 -1,14 0,67 -0,01 -0,22

68 0,28 0,02 0,00 1,84 0,10 0,00 0,72 0,07 -0,79 2,62 0,07 -1,00

69 0,00 0,00 0,20 0,00 0,00 1,34 -0,14 -0,47 0,60 -1,00 -1,00 1,53

70 -0,04 0,02 -0,01 -0,27 0,10 -0,04 -0,59 0,86 -0,27 -0,17 0,07 -0,03

71 0,01 0,09 -0,22 0,03 0,62 -1,47 0,03 1,73 -1,77 0,03 0,53 -0,64

72 0,00 -0,07 0,12 0,00 -0,48 0,75 -0,41 -0,40 0,81 -1,00 -0,29 0,69

73 0,05 -0,02 0,00 0,30 -0,12 0,02 1,16 -1,34 0,17 0,24 -0,08 0,01

74 0,00 -0,07 0,12 0,00 -0,48 0,75 -0,41 -0,40 0,81 -1,00 -0,29 0,69

75 0,00 0,17 0,00 0,00 1,10 0,00 -0,14 0,53 -0,40 -1,00 1,14 -1,00

76 -0,01 0,00 -0,00 -0,08 0,03 -0,00 -0,25 0,26 -0,01 -0,05 0,01 -0,00

77 0,44 0,00 0,00 2,84 0,00 0,00 0,86 -0,47 -0,40 6,23 -1,00 -1,00

78 0,00 0,02 0,05 0,00 0,10 0,34 -0,55 0,13 0,42 -1,00 0,07 0,27

79 0,03 -0,02 0,01 0,18 -0,14 0,09 0,37 -0,87 0,49 0,14 -0,10 0,07

80 -0,19 0,05 -0,02 -1,25 0,34 -0,16 -1,35 2,06 -0,72 -0,57 0,26 -0,11

81 0,16 -0,11 0,02 1,03 -0,70 0,12 1,03 -1,27 0,23 1,07 -0,39 0,08

82 0,10 -0,07 0,03 0,67 -0,48 0,17 0,76 -1,20 0,44 0,61 -0,29 0,13

83 -0,14 0,05 -0,04 -0,91 0,35 -0,25 -1,73 3,40 -1,67 -0,46 0,27 -0,16

84 0,16 -0,26 0,08 1,03 -1,70 0,53 1,03 -2,27 1,23 1,07 -0,69 0,45

85 -0,00 0,02 -0,03 -0,05 0,14 -0,17 -0,11 1,73 -1,62 -0,02 0,10 -0,11

86 0,08 -0,19 0,09 0,52 -1,22 0,60 0,31 -1,33 1,02 0,45 -0,57 0,52

87 0,00 0,00 0,20 0,00 0,00 1,34 -0,14 -0,47 0,60 -1,00 -1,00 1,53

88 -0,03 0,02 -0,02 -0,20 0,15 -0,12 -0,56 1,60 -1,04 -0,12 0,10 -0,08

89 0,13 -0,14 0,05 0,84 -0,90 0,34 0,89 -1,73 0,84 0,81 -0,46 0,27

90 0,00 0,02 0,05 0,00 0,10 0,34 -0,28 0,07 0,21 -1,00 0,07 0,27

91 0,00 0,06 0,00 0,00 0,37 0,02 -0,69 0,67 0,02 -1,00 0,29 0,01

92 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

93 0,00 0,17 0,00 0,00 1,10 0,00 -0,14 0,53 -0,40 -1,00 1,14 -1,00

94 0,13 -0,14 0,05 0,84 -0,90 0,34 0,45 -0,87 0,42 0,81 -0,46 0,27

95 -0,04 0,03 -0,03 -0,29 0,22 -0,21 -0,84 2,66 -1,83 -0,17 0,16 -0,13

96 0,00 0,00 0,20 0,00 0,00 1,34 -0,41 -1,40 1,81 -1,00 -1,00 1,53

97 0,00 -0,14 0,14 0,00 -0,90 0,92 -0,55 -0,87 1,42 -1,00 -0,46 0,90

98 -0,01 0,02 -0,02 -0,08 0,10 -0,10 -0,25 1,26 -1,01 -0,05 0,07 -0,07

99 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00

В столбцах таблиц 12 и 13 приведены коды классов, соответствующих различным интегральным оценкам эффективности работы муниципальных образований в области опеки и попечительства (таблица 8), а в строках - коды значений факторов (значений трендов частных показателей эффективности, таблица 9), обусловливающих эти значения интегральных оценок эффективности.

Таблица 14 - ДОСТОВЕРНОСТЬ ЧЕТЫРЕХ МОДЕЛЕЙ БАЗ ЗНАНИЙ С ДВУМЯ ИНТЕГРАЛЬНЫМИ КРИТЕРИЯМИ

Частный критерий количества знаний Интегральный критерий Расчет закончен Достоверность идентификации (%) Достоверность неидентифи-кации (%) Средняя достоверность (%)

Дата Время

СИМ-4 Корреляция 12-11-11 13:58:51 90,623 79,002 84,812

Свертка 12-11-11 13:58:55 97,242 86,121 91,681

СИМ-3 Корреляция 12-11-11 13:59:02 92,966 73,753 83,359

Свертка 12-11-11 13:59:06 92,966 73,753 83,359

СИМ-2 Корреляция 12-11-11 13:59:12 47,728 99,464 73,596

Свертка 12-11-11 13:59:16 92,141 84,074 88,108

СИМ-1 Корреляция 12-11-11 13:59:24 44,964 99,464 72,214

Свертка 12-11-11 13:59:28 92,141 84,786 88,463

Пояснения по аналитическому виду частных критериев количественных мер знаний в различных семантических информационных моделях (СИМ) даны в работах [11, 12, 13], в т.ч. в таблице 3 работы [13].

Из таблицы 13 видно, что наивысшую среднюю достоверность прогнозирования (91,681%) в данном случае обеспечивает модель знаний с применением в качестве частного критерия количества знаний Я01 и с интегральным критерием - сверткой. Несущественно: примерно на 3%, меньше достоверность у модели знаний с классическим критерием А.Харкевича и также с интегральным критерием - сверткой.

Эта достоверность (адекватность) модели вполне достаточна для достижения цели данной работы: создания работоспособной автоматизированной методики оценки интегральной эффективности деятельности му-

ниципальных образований в области опеки и попечительства по трендам частных показателей их эффективности.

4. Решение задачи системной идентификации эффективности деятельности муниципальных образований в области опеки и попечительства по трендам частных показателей их эффективности.

Данная задача решается на основе ранее созданных моделей знаний, отражающих причинно-следственные зависимости между трендами значений частных показателей эффективности муниципальных образований интегральной оценки эффективности их работы в области опеки и попечительства. Эти причинно-следственные зависимости в количественной форме представлены в базах знаний (таблица 13). В клетках этой таблицы содержится выраженное в количественной форме количество знаний, содержащееся в определенном значении частного показателя эффективности работы муниципального образования о том, что это образование получит определенную интегральную оценку эффективности своей работы. Если значения этих коэффициентов положительные, то это означает что они характерны для данного класса, если отрицательные - то не характерны, модуль коэффициента отражает степень характерности или не характерности. Классы соответствуют различным интегральным оценкам эффективности работы муниципальных образований.

Способ решения задачи системной идентификации состояния муниципального образования состоит в сравнении конкретных образов ситуаций, сложившихся в муниципальных образованиях в области опеки и попечительства с обобщенными образами классов, соответствующими различным интегральным оценкам их работы путем вычисления интегрального критерия сходства конкретной ситуации с каждым из обобщенных образов классов. Таким образом, исходными данными для системной идентификации являются частные показатели эффективности муниципальных образований за 2010-2011 годы и их тренды за этот период (таблицы 15 и 16):

Таблица 15 - ЧАСТНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ МУНИЦИПАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ РЕГИОНА В ОБЛАСТИ ОПЕКИ И ПОПЕЧИТЕЛЬСТВА (АБСОЛЮТНЫЕ ЗНАЧЕНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ) ЗА 2010-2011 ГОДЫ13

ПОКАЗАТЕЛИ____________________________________________________________________________________________________

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33

№ п.п. Мун. Образование 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011

1 Абинск 17559 17448 508 520 46 55 262 279 107 96 82 84 39 40 5 2 95 76 23 31 12 15 11 15 1 6 6 4 0 0 8 4 0 0 0 0 14 16 3 6 1 0 1 1 3 0 0 25 31 30 0 33 39 27 39 0 0 28 37 2 3 0 0 0 0

2 Анапа 32847 33042 321 323 54 52 321 323 7 5 14 13 42 39 7 8 90 90 27 20 60 38 57 48 0 0 10 9 2 1 2 4 5 0 0 20 14 5 17 7 1 0 0 2 15 16 0 0 1 0 8 10 8 10 3 5 5 8 0 0 0 0 0 0

3 Апшеронск 18600 18600 435 432 36 44 362 367 2 2 106 112 30 37 4 5 80,5 95,4 33 48 39 51 29 59 1 1 5 2 0 0 6 4 3 2 5 21 18 1 4 1 1 2 9 12 3 3 22 22 5 0 28 21 28 21 5 4 20 21 0 0 5 5 11 11

4 Армавир 37090 37501 731 879 64 53 395 371 16 8 9 17 44 36 6 3 78 74 22 27 16 10 12 17 0 1 12 11 0 0 7 4 7 1 3 28 25 3 3 30 0 0 0 1 15 15 14 25 38 6 37 39 37 39 0 0 32 33 0 0 0 0 0 0

5 Белоглинский 6112 5617 103 114 16 11 85 95 2 2 3 2 13 10 3 2 87,5 90,9 15 24 15 24 9 9 0 0 0 0 0 1 1 2 1 3 0 11 8 4 1 0 0 0 0 1 2 2 0 0 1 2 13 12 13 12 0 0 13 12 0 0 0 0 0 0

6 Белореченский 24046 24084 395 388 54 45 360 357 5 2 7 8 45 35 4 4 94 95 26 26 6 9 6 4 2 0 5 6 0 0 7 2 2 0 0 32 27 3 4 6 0 0 2 2 2 2 183 188 30 0 10 11 10 10 10 10 5 5 0 1 66 66 66 66

7 Брюховецкая 10787 10754 252 259 34 29 213 219 5 5 3 5 24 24 3 0 70,5 82,7 16 24 3 14 3 12 3 3 3 2 0 0 7 7 1 0 0 27 25 15 14 1 0 0 1 2 15 17 0 1 14 0 15 15 13 13 9 4 7 4 0 0 5 5 15 15

8 Выселки 13987 15101 436 433 50 41 237 249 3 3 24 26 42 32 1 1 94 93 14 1 14 18 10 14 4 2 1 1 0 0 1 3 1 0 0 6 29 18 8 4 10 4 10 4 10 7 7 0 0 31 0 7 16 7 15 1 0 3 9 0 0 0 0 0 0

9 Геленджик 18149 18050 147 145 25 17 115 110 2 1 59 64 9 13 10 4 92 94,1 16 18 8 8 5 6 0 0 11 3 0 0 1 3 1 0 2 14 10 6 1 0 4 0 4 1 4 1 65 56 1 0 6 5 6 5 1 0 6 5 0 0 0 1 0 1

10 Горячий Ключ 14800 14800 236 216 24 27 198 191 4 7 18 25 18 21 3 1 87,5 82,1 27 28 20 45 18 37 1 1 3 1 6 4 7 0 2 0 1 11 18 9 9 0 3 7 6 10 7 1 34 40 1 0 20 15 20 15 7 11 8 9 1 1 0 0 0 0

11 Гулькевичский р-н 19503 22291 463 422 46 44 412 382 10 2 9 10 40 35 5 3 98 93 58 53 13 12 14 11 5 3 5 4 0 1 11 8 5 0 0 35 18 4 8 0 0 0 0 0 3 3 0 0 1 3218 22 31 21 27 1 5 21 25 0 0 1 1 1 3

12 Динской 26137 28398 312 293 62 40 330 309 16 4 12 10 47 32 5 4 87 95 55 33 39 29 44 30 8 2 11 10 7 3 6 4 1 5 0 23 25 15 9 4 11 0 2 0 2 6 6 59 95 1 60 24 23 24 23 24 23 24 23 0 0 21 21 41 41

13 Ейск 28869 28869 562 556 54 38 384 358 19 8 7 13 29 26 4 4 63 79 15 25 9 27 9 22 0 11 10 8 0 0 0 2 0 6 4 25 31 17 8 0 3 2 2 4 0 9 381 73 0 5 29 31 29 31 0 0 9 12 0 0 0 0 0 0

14 Кавказский 25637 27848 552 557 76 40 514 512 0 1 42 39 72 38 4 1 100 97,5 21 20 31 28 22 19 0 0 5 3 0 0 0 0 2 0 0 25 19 12 12 2 1 1 10 12 3 3 2 0 5 0 44 38 43 37 3 3 38 33 1 0 5 8 5 8

15 Калининский 10070 10810 277 274 7 19 277 274 0 0 1 6 6 15 1 4 100 100 11 9 34 45 33 45 0 0 1 4 0 0 3 4 2 0 3 8 19 3 0 1 0 0 1 2 3 3 10 9 22 24 9 15 5 5 9 15 6 9 0 0 0 0 0 0

16 Каневской 22658 21358 578 520 22 41 553 504 2 15 128 131 18 26 3 2 96 68 27 16 12 14 25 26 1 2 3 2 0 2 18 14 4 2 5 24 36 7 13 9 2 4 7 8 5 1 0 0 27 27 31 36 30 34 31 36 31 36 0 1 0 0 0 0

17 Кореновск 15645 15616 347 345 38 27 328 323 1 1 51 55 34 21 3 4 97 96 10 15 10 15 10 15 0 0 3 4 0 0 11 7 1 0 0 17 19 1 0 1 0 1 0 1 2 7 0 0 25 30 29 28 28 23 0 0 25 21 0 0 0 0 0 0

18 Красноармейский 22293 22543 253 284 62 56 216 243 9 7 3 2 42 39 3 2 24,5 19,7 11 11 9 9 6 8 0 0 5 3 0 0 1 1 0 0 0 25 42 8 11 1 1 2 2 2 0 3 0 0 5 31 15 27 0 18 0 0 5 12 0 0 0 0 0 0

19 Краснодар 150981 153120 1722 1462 261 201 1165 1096 59 54 73 54 139 87 42 33 69 60 106 171 115 119 103 89 29 13 64 62 13 13 2 2 0 0 0 75 103 53 12 5 5 13 8 14 20 26 975 1571 34 0 24 15 24 15 24 15 24 15 0 0 11 8 22 12

20 Крыловский 7543 7480 200 188 29 19 193 179 1 2 26 26 27 18 0 0 93,1 90 11 13 1 4 7 7 0 0 1 1 0 0 0 0 0 20 14 10 1 2 4 2 4 5 0 0 51 24 3 0 7 3 7 3 0 0 7 3 0 0 0 0 0 0 0 0

21 Крымский 28567 28823 512 493 54 65 355 366 1 1 94 99 53 62 1 6 98 97 42 43 28 37 22 41 2 2 3 5 0 0 2 5 0 2 2 20 6 5 15 1 0 0 3 1 0 0 0 0 3 0 31 31 31 31 6 6 25 24 0 0 5 4 8 7

22 Курганенский 21280 21284 538 486 59 52 420 409 6 2 6 8 50 48 2 3 88,1 98,1 22 18 20 11 1 2 2 2 2 1 14 17 5 7 0 28 23 6 3 3 2 3 3 1 2 2 189 157 1 1 9 11 9 11 9 11 0 0 8 10 5 2 0 1 0 1

23 Лабинск 21177 21100 517 436 46 24 275 258 109 86 68 68 29 19 10 6 84,8 91,7 38 46 20 34 20 22 0 1 3 2 4 0 17 11 0 0 0 18 27 19 13 3 0 1 4 5 5 5 3 5 10 0 33 28 26 23 7 5 31 27 0 0 2 2 7 7

24 Ленинградская 14436 13614 347 307 38 15 207 195 49 25 89 87 26 13 4 1 94 94 19 13 1 11 15 13 0 0 6 1 0 0 8 4 3 0 0 16 11 4 3 2 1 0 2 4 6 5 64 42 9 0 17 27 17 27 3 2 13 20 1 1 1 1 7 7

25 Мостовский 13138 12903 330 327 47 36 367 341 1 1 1 0 46 35 0 0 97,8 97,2 10 11 32 10 25 6 2 6 1 0 0 0 1 7 1 6 0 31 32 17 9 0 5 1 5 1 0 5 0 1 4 4 13 12 13 12 13 0 0 12 0 0 1 24 0 0

26 Новокубанская 17893 17684 543 480 76 19 423 436 0 0 0 0 76 19 0 0 100 100 13 8 57 18 56 18 0 0 4 0 11 8 3 7 2 9 0 39 14 12 0 0 2 3 5 7 5 4 0 0 4 0 30 28 29 27 30 28 31 27 0 1 3 3 12 12

27 Новопокровский 8046 8659 166 153 24 19 166 153 1 2 18 18 19 15 1 2 83,3 89,5 12 3 12 3 8 0 0 0 2 2 0 0 4 4 1 0 0 6 12 2 3 0 0 0 1 6 6 4 0 0 8 0 19 11 19 11 7 3 8 11 0 0 0 1 0 0

28 Новороссийск 53253 53613 963 906 120 74 602 580 33 16 14 14 77 45 9 6 73 69 26 7 59 121 54 113 4 4 19 11 7 13 14 7 2 0 1 42 18 20 4 1 3 0 4 17 20 5 2 0 0 8 25 18 10 21 11 21 11 21 11 0 0 2 2 11 11

29 Отрадная 13522 13588 431 406 55 38 324 327 3 5 6 6 40 31 4 0 80 81 27 21 27 21 21 18 4 1 2 0 0 0 4 3 2 4 3 37 18 7 6 2 4 0 6 11 13 7 2 26 84 2 0 25 20 25 20 25 20 25 20 0 0 2 0 0 0

30 Павловский 15723 15672 550 501 16 25 391 397 0 0 62 62 13 22 3 3 100 100 92 62 31 45 36 46 0 0 3 3 0 0 6 3 0 0 0 9 3 2 7 2 3 0 0 0 0 2 1 1 1 8 5 5 13 5 13 2 7 5 13 0 0 2 5 2 7

31 Приморско-Ахтарск 11961 11985 343 305 52 17 180 180 0 0 42 43 50 17 2 0 100 100 45 45 37 37 33 28 7 2 1 0 2 0 3 2 2 1 0 26 13 6 6 2 0 0 0 2 0 4 10 0 0 3 0 23 17 22 17 20 14 22 17 0 0 0 0 0 0

32 Северский 0 0 575 487 66 59 418 447 10 10 4 19 76 52 0 5 0 4 30 32 23 25 272 239 0 0 0 5 0 1 4 3 2 7 8 56 54 17 23 0 0 0 3 0 3 8 7 0 0 0 39 0 35 0 35 0 0 0 35 0 0 0 39 0 39

33 Славянский 31000 32602 431 393 53 48 312 291 4 10 107 117 41 34 7 6 48 40 45 55 30 48 25 33 6 4 8 5 0 0 2 7 1 3 1 20 48 24 10 0 3 3 5 2 8 10 8 5 5 30 3 17 32 17 32 9 15 12 30 0 0 6 15 6 15

34 Сочи 95000 95000 975 996 126 106 687 670 35 27 315 340 80 58 20 15 72,2 74,5 71 81 66 75 65 78 4 3 40 37 62 57 8 4 3 10 1 50 59 9 6 2 0 2 12 19 26 24 23 193 73 43 37 7 6 2 2 5 4 7 6 0 0 0 0 0 0

35 Староминская 8768 8768 272 314 23 16 242 230 33 27 50 52 20 12 3 2 100 88 7 22 20 16 14 18 0 0 3 2 0 0 6 12 2 0 0 15 20 3 2 3 3 2 1 0 0 0 0 0 16 0 0 6 4 6 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

36 Тбилисская 10152 11892 287 254 30 21 266 246 0 0 50 46 28 21 2 0 90 100 31 25 31 25 29 14 0 0 1 0 0 0 5 4 1 0 0 13 18 16 11 2 4 2 0 4 4 5 2 0 0 0 0 5 13 5 13 1 1 1 3 1 2 1 1 1 1

37 Темрюкский 22468 22597 572 538 44 59 468 453 104 85 97 88 38 41 7 2 86,3 69,4 9 17 20 12 15 10 2 1 8 3 1 3 2 8 2 0 2 33 44 6 3 2 3 0 1 0 3 12 8 0 0 0 1 61 57 60 52 0 0 51 46 0 0 0 0 0 0

38 Тимашевский 22594 22651 560 564 50 45 377 402 0 2 1 6 49 37 1 6 100 96 37 37 16 16 15 16 0 0 3 7 3 7 8 6 1 7 0 12 29 14 8 2 2 3 3 5 5 14 11 401 148 30 40 73 62 70 60 73 62 70 60 0 1 1 0 1 0

39 Тихорецк 27957 26800 781 705 76 49 623 595 2 5 11 10 67 45 11 10 94.7 97,9 16 34 18 20 69 38 2 5 2 3 0 0 8 12 2 0 1 2 38 35 20 10 1 1 0 0 1 2 19 13 0 0 1 30 39 54 35 52 10 10 8 13 0 0 0 0 0 0

40 Туапсе 25720 25642 316 302 49 46 267 256 2 4 17 13 37 35 7 7 95,7 91,3 45 19 45 19 27 18 1 2 7 8 1 0 8 7 3 3 2 0 14 39 14 3 1 3 2 3 3 3 3 3 44 123 9 0 5 4 4 4 0 0 5 4 0 0 0 0 0 0

41 Успенский 9524 9473 267 268 33 18 189 202 0 1 13 14 32 16 1 1 100 95 31 29- 26 23 21 20 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 2 24 18 4 6 0 1 0 2 0 3 4 2 0 0 1 0 16 33 16 33 0 0 19 23 0 0 0 0 0 0

42 Усть-Лабинск 20683 20554 553 506 34 43 374 323 3 6 7 8 28 24 2 5 5 5 23 23 16 28 15 25 0 0 1 3 0 0 2 3 2 2 2 1 12 19 5 12 2 2 0 0 1 2 0 0 0 0 1 0 24 26 22 23 7 4 20 22 0 0 1 1 8 8

43 Щербиновская 8515 8071 200 180 17 10 191 171 0 0 13 16 15 9 1 1 100 100 15 12 10 10 12 14 0 0 1 1 0 0 2 2 2 2 2 0 3 1 0 1 1 1 2 0 2 2 1 1 31 47 1 0 9 13 9 13 0 0 6 9 0 0 0 0 0 0

13 Рекомендуется просматривать при масштабе 200% и выше.

http://ej.kubagro.ru/2011/09/pdf/45.pdf

Таблица 16 -ТРЕНДЫ ЧАСТНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕН ЭФФЕКТИВНОСТИ ПО РАЙОНАМ КРАСНОДАРСКОГО КРАЯ ЗА 2010-2011 ГОДЫ

Мун. Образование 1 2 3 4 5 B 7 8 9 1G 11 12 13 14 15 1B 17 18 19 2G 21 22 23 24 25 2B 27 28 29 3G 31 32 33

Абинск -G,B 2,4 19,B B,5 -1G,3 2,4 2,B -BG,G -2G,G 34,8 25,G 3B,4 5GG,G -33,3 G,G -5G,G G,G G,G 14,3 1GG,G 1GG,G G,G 2GG,G G,G 24,G -1GG,G 18,2 44,4 G,G 32,1 5G,G G,G G,G

Анапа G,B G,B -3,7 G,B -28,B -7,1 -7,1 14,3 G,G -25,9 -3B,7 -15,8 G,G -1G,G -5G,G 1GG,G -2G,G G,G -3G,G 24G,G -42,9 -1GG,G G,G B,7 G,G -1GG,G 25,G 25,G BB,7 BG,G G,G G,G G,G

Апшеронск G,G -G,7 22,2 1,4 G,G 5,7 23,3 25,G 18,5 45,5 3G,8 1G3,4 G,G -BG,G G,G -33,3 -BB,7 15G,G -14,3 3GG,G G,G 1GG,G 33,3 G,G G,G -1GG,G -25,G -25,G -2G,G 5,G G,G G,G G,G

Армавир 1,1 2G,2 -17,2 -B,1 -5G,G 88,9 -18,2 -5G,G -5,1 22,7 -37,5 41,7 G,G -8,3 G,G -42,9 -42,9 2GG,G -1G,7 G,G -8B,7 G,G G,G G,G 78,B -84,2 5,4 5,4 G,G 3,1 G,G G,G G,G

Белоглинский -8,1 1G,7 -31,3 11,8 G,G -33,3 -23,1 -33,3 3,9 BG,G BG,G G,G G,G G,G G,G 1GG,G 1GG,G -1GG,G -27,3 -75,G G,G G,G G,G G,G G,G 1GG,G -7,7 -7,7 G,G -7,7 G,G G,G G,G

Белореченский G,2 -1,8 -1B,7 -G,8 -BG,G 14,3 -22,2 G,G 1,1 G,G 5G,G -33,3 -1GG,G 2G,G G,G -71,4 -5G,G G,G -15,B 33,3 -83,3 G,G G,G G,G 2,7 -1GG,G 1G,G G,G G,G G,G G,G G,G G,G

Брюховецкая -G,3 2,8 -14,7 2,8 G,G BB,7 G,G -1GG,G 17,3 5G,G 3BB,7 3GG,G G,G -33,3 G,G G,G G,G G,G -7,4 -B,7 1GG,G G,G 1GG,G 13,3 G,G -1GG,G G,G G,G -55,B -42,9 G,G G,G G,G

Выселки 8,G -G,7 -18,G 5,1 G,G 8,3 -23,8 G,G -1,1 -92,9 28,B 4G,G -5G,G G,G G,G 2GG,G 1GG,G G,G 383,3 -55,B 15G,G 15G,G 15G,G G,G G,G -1GG,G 128,B 114,3 -1GG,G 2GG,G G,G G,G G,G

'еленджик -G,5 -1,4 -32,G -4,3 -5G,G 8,5 44,4 -BG,G 2,3 12,5 G,G 2G,G G,G -72,7 G,G 2GG,G G,G G,G -28,B -83,3 G,G -1GG,G -75,G -75,G -13,8 -1GG,G -1B,7 -1B,7 -1GG,G -1B,7 G,G G,G G,G

'орячий Ключ G,G -8,5 12,5 -3,5 75,G 38,9 1B,7 -BB,7 -B,2 3,7 125,G 1G5,B G,G -BB,7 -33,3 -1GG,G -1GG,G G,G B3,B G,G G,G 133,3 BB,7 -85,7 17,B -1GG,G -25,G -25,G 57,1 12,5 G,G G,G G,G

'улькевичский р-н 14,3 -8,9 -4,3 -7,3 -8G,G 11,1 -12,5 -4G,G -5,1 -8,B -7,7 -21,4 -4G,G -2G,G G,G -27,3 -2G,G G,G -48,B 1GG,G G,G G,G G,G G,G G,G 3217GG,G 4G,9 28,B 4GG,G 19,G G,G G,G 2GG,G

Динской 8,7 -B,1 -35,5 -B,4 -75,G -1B,7 -31,9 -2G,G 9,2 -4G,G -25,B -31,8 -75,G -9,1 -57,1 -33,3 G,G -1GG,G 8,7 -4G,G 175,G G,G G,G G,G B1,G 59GG,G -4,2 -4,2 -4,2 -4,2 G,G G,G G,G

Ейск G,G -1,1 -29,B -B,8 -57,9 85,7 -1G,3 G,G 25,4 BB,7 2GG,G 144,4 G,G -2G,G G,G G,G G,G -33,3 24,G -52,9 G,G -33,3 1GG,G G,G -8G,8 G,G B,9 B,9 G,G 33,3 G,G G,G G,G

Кавказский 8,B G,9 -47,4 -G,4 G,G -7,1 -47,2 -75,G -2,5 -4,8 -9,7 -13,B G,G -4G,G G,G G,G -5G,G G,G -24,G G,G 5G,G G,G 2G,G G,G -1GG,G -1GG,G -13,B -14,G G,G -13,2 -1GG,G BG,G BG,G

Калининский 7,3 -1,1 171,4 -1,1 G,G 5GG,G 15G,G 3GG,G G,G -18,2 32,4 3B,4 G,G 3GG,G G,G 33,3 -5G,G G,G 137,5 -1GG,G 1GG,G G,G 1GG,G G,G -1G,G 9,1 BB,7 G,G BB,7 5G,G G,G G,G G,G

Каневской -5,7 -1G,G 8B,4 -8,9 B5G,G 2,3 44,4 -33,3 -29,2 -4G,7 1B,7 4,G 1GG,G -33,3 G,G -22,2 -25,G 15G,G 5G,G 85,7 -77,8 1GG,G 14,3 -8G,G G,G G,G 1B,1 13,3 1B,1 1B,1 G,G G,G G,G

Кореновск -G,2 -G,B -28,9 -1,5 G,G 7,8 -38,2 33,3 -1,G 5G,G 5G,G 5G,G G,G 33,3 G,G -3B,4 G,G G,G 11,8 -1GG,G G,G G,G G,G 25G,G G,G 2G,G -3,4 -17,9 G,G -1B,G G,G G,G G,G

Красноармейский 1,1 12,3 -9,7 12,5 -22,2 -33,3 -7,1 -33,3 -19,B G,G G,G 33,3 G,G -4G,G G,G G,G G,G G,G B8,G 37,5 G,G 1GG,G G,G G,G G,G 52G,G 8G,G G,G G,G 14G,G G,G G,G G,G

Краснодар 1,4 -15,1 -23,G -5,9 -8,5 -2B,G -37,4 -21,4 -13,G B1,3 3,5 -13,B -55,2 -3,1 G,G G,G G,G G,G 37,3 -77,4 G,G 1BG,G 75,G 3G,G B1,1 -1GG,G -37,5 -37,5 -37,5 -37,5 G,G -27,3 -45,5

Крыловский -G,8 -B,G -34,5 -7,3 1GG,G G,G -33,3 G,G -3,3 18,2 3GG,G G,G G,G G,G G,G G,G G,G -3G,G -9G,G 1GG,G -5G,G 25,G G,G -52,9 -1GG,G -57,1 -57,1 G,G -57,1 G,G G,G G,G G,G

Крымский G,9 -3,7 2G,4 3,1 G,G 5,3 17,G 5GG,G -1,G 2,4 32,1 8B,4 G,G BB,7 G,G 15G,G G,G G,G -7G,G 2GG,G 1GG,G G,G -BB,7 G,G G,G -1GG,G G,G G,G G,G -4,G G,G -2G,G -12,5

Курганенский G,G -9,7 -11,9 -2,B -BB,7 33,3 -4,G 5G,G 11,4 -18,2 -45,G 1GG,G G,G -5G,G 21,4 4G,G G,G -17,9 -5G,G -33,3 -BB,7 -BB,7 G,G -1B,9 G,G 22,2 22,2 22,2 G,G 25,G -BG,G G,G G,G

Лабинск -G,4 -15,7 -47,8 -B,2 -21,1 G,G -34,5 -4G,G 8,1 21,1 7G,G 1G,G G,G -33,3 -1GG,G -35,3 G,G G,G 5G,G -31,B -33,3 G,G 25,G G,G BB,7 -1GG,G -15,2 -11,5 -28,B -12,9 G,G G,G G,G

Ленинградская -5,7 -11,5 -BG,5 -5,8 -49,G -2,2 -5G,G -75,G G,G -31,B 1GGG,G -13,3 G,G -83,3 G,G -5G,G -33,3 G,G -31,3 -25,G 5G,G -1GG,G 1GG,G -1B,7 -34,4 -1GG,G 58,8 58,8 -33,3 53,8 G,G G,G G,G

Мостовский -1,8 -G,9 -23,4 -7,1 G,G -1GG,G -23,9 G,G -G,B 1G,G -B8,8 -7B,G 2GG,G -1GG,G G,G BGG,G 1GG,G -1GG,G 3,2 -47,1 G,G -8G,G -8G,G G,G G,G G,G -7,7 -7,7 -1GG,G G,G G,G 23GG,G G,G

Новокубанская -1,2 -11,B -75,G 3,1 G,G G,G -75,G G,G G,G -38,5 -B8,4 -B7,9 G,G -1GG,G -27,3 133,3 25G,G -1GG,G -B4,1 -1GG,G G,G 5G,G 4G,G -2G,G G,G -1GG,G -B,7 -B,9 -B,7 -12,9 G,G G,G G,G

Новопокровский 7,B -7,8 -2G,8 -7,8 1GG,G G,G -21,1 1GG,G 7,4 -75,G -75,G -1GG,G G,G G,G G,G G,G -1GG,G G,G 1GG,G 5G,G G,G G,G 5GG,G -33,3 G,G -1GG,G -42,1 -42,1 -57,1 37,5 G,G G,G G,G

Новороссийск G,7 -5,9 -38,3 -3,7 -51,5 G,G -41 ,B -33,3 -5,5 -73,1 1G5,1 1G9,3 G,G -42,1 85,7 -5G,G G,G G,G -57,1 -8G,G 2GG,G G,G 17,B -BG,G G,G 212,5 -44,4 -47,B -47,B -47,B G,G G,G G,G

Отрадная G,5 -5,8 -3G,9 G,9 BB,7 G,G -22,5 -1GG,G 1,3 -22,2 -22,2 -14,3 -75,G -1GG,G G,G -25,G G,G -25,G -51,4 -14,3 1GG,G G,G 18,2 -71,4 223,1 -1GG,G -2G,G -2G,G -2G,G -2G,G G,G -1GG,G G,G

Павловский -G,3 -8,9 5B,3 1,5 G,G G,G B9,2 G,G G,G -32,B 45,2 27,8 G,G G,G G,G -5G,G G,G G,G -BB,7 25G,G 5G,G G,G G,G -5G,G G,G -37,5 1BG,G 1BG,G 25G,G 1BG,G G,G 15G,G 25G,G

Приморско-Ахтарск G,2 -11,1 -B7,3 G,G G,G 2,4 -BB,G -1GG,G G,G G,G G,G -15,2 -71,4 -1GG,G -1GG,G -33,3 G,G -1GG,G -5G,G G,G -1GG,G G,G -1GG,G 15G,G G,G -1GG,G -2B,1 -22,7 -3G,G -22,7 G,G G,G G,G

Северский G,G -15,3 -1G,B B,9 G,G 375,G -31,B G,G G,G B,7 8,7 -12,1 G,G G,G G,G -25,G -5G,G 14,3 -3,B 35,3 G,G G,G G,G -12,5 G,G G,G G,G G,G G,G G,G G,G G,G G,G

Славянский 5,2 -8,8 -9,4 -B,7 15G,G 9,3 -17,1 -14,3 -1B,7 22,2 BG,G 32,G -33,3 -37,5 G,G 25G,G -1GG,G -BB,7 14G,G -58,3 G,G BB,7 3GG,G -2G,G G,G -9G,G 88,2 88,2 BB,7 15G,G G,G 15G,G 15G,G

Сочи G,G 2,2 -15,9 -2,5 -22,9 7,9 -27,5 -25,G 3,2 14,1 13,B 2G,G -25,G -7,5 -8,1 -5G,G -BB,7 -9G,G 18,G -33,3 -1GG,G 5GG,G 3B,8 -4,2 -B2,2 -14,G -14,3 G,G -2G,G -14,3 G,G G,G G,G

Староминская G,G 15,4 -3G,4 -5,G -18,2 4,G -4G,G -33,3 -12,G 214,3 -2G,G 28,B G,G -33,3 G,G 1GG,G 5G,G G,G 33,3 -33,3 G,G -5G,G G,G G,G G,G G,G -33,3 -33,3 G,G G,G G,G G,G G,G

Тбилисская 17,1 -11,5 -3G,G -7,5 G,G -8,G -25,G -1GG,G 11,1 -19,4 -19,4 -51,7 G,G -1GG,G G,G -2G,G -1GG,G G,G 38,5 -31,3 1GG,G -1GG,G G,G -BG,G G,G G,G 1BG,G 1BG,G G,G 2GG,G 1GG,G G,G G,G

Темрюкский G,B -5,9 34,1 -3,2 -18,3 -9,3 7,9 -71,4 -19,B 88,9 -4G,G -33,3 -5G,G -B2,5 2GG,G 3GG,G 25G,G G,G 33,3 -5G,G 5G,G G,G G,G -33,3 G,G G,G -B,B -13,3 G,G -9,8 G,G G,G G,G

Тимашевский G,3 G,7 -1G,G B,B G,G 5GG,G -24,5 5GG,G -4,G G,G G,G B,7 G,G 133,3 133,3 -25,G 1GG,G -1GG,G 141,7 -42,9 G,G G,G G,G -21,4 -B3,1 33,3 -15,1 -14,3 -15,1 -14,3 G,G -1GG,G -1GG,G

Тихорецк -4,1 -9,7 -35,5 -4,5 15G,G -9,1 -32,8 -9,1 3,4 112,5 11,1 -44,9 15G,G 5G,G G,G 5G,G -1GG,G 1GG,G -7,9 -5G,G G,G G,G 1GG,G -31,B G,G 29GG,G 38,5 48,B G,G B2,5 G,G G,G G,G

Туапсе -G,3 -4,4 -B,1 -4,1 1GG,G -23,5 -5,4 G,G -4,B -57,8 -57,8 -33,3 1GG,G 14,3 -1GG,G -12,5 G,G -1GG,G 178,B -78,B 2GG,G 5G,G G,G G,G 179,5 -1GG,G -2G,G G,G G,G -2G,G G,G G,G G,G

Успенский -G,5 G,4 -45,5 B,9 G,G 7,7 -5G,G G,G -5,G #ЗНАЧІ -11,5 -4,8 -1GG,G G,G G,G G,G G,G G,G -25,G 5G,G G,G G,G G,G -5G,G G,G -1GG,G 1GB,3 1GB,3 G,G 21,1 G,G G,G G,G

Усть-Лабинск -G,B -8,5 2B,5 -13,B 1GG,G 14,3 -14,3 15G,G G,G G,G 75,G BB,7 G,G 2GG,G G,G 5G,G G,G -5G,G 58,3 14G,G G,G G,G 1GG,G G,G G,G -1GG,G 8,3 4,5 -42,9 1G,G G,G G,G G,G

Щербиновская -5,2 -1G,G -41,2 -1G,5 G,G 23,1 -4G,G G,G G,G -2G,G G,G 1B,7 G,G G,G G,G G,G G,G -1GG,G -BB,7 G,G G,G -1GG,G G,G G,G 51 ,B -1GG,G 44,4 44,4 G,G 5G,G G,G G,G G,G

http://ej.kubagro.ru/2011/09/pdf/45.pdf

Если о каждом значении частного показателя эффективности известно, как он влияет на интегральную оценку эффективности работы муниципального образования, и известен весь набор значений частных показателей, то можно посчитать, какое суммарное количество знаний содержится во всей системе этих значений частных показателей о каждой интегральной оценке муниципального образования. После этого можно ранжировать (рассортировать) все интегральные оценки в порядке убывания суммарного количества знаний о каждой из них в данной системе значений частных показателей. Логично считать, что муниципальное образование должно быть оценено той интегральной оценкой эффективности, о которой в его системе частных показателей эффективности содержится максимальное количество знаний.

Отметим, что задачи распознавания (идентификации) и прогнозирования математически тождественны и отличаются только тем, что при идентификации признаки объекта и его состояния одновременны, а при прогнозировании действующие значения факторов (признаки) относятся к прошлому, а состояния объекта, формализуемые в виде классов, к будущему.

Решение задачи системной идентификации выполняется за три шага:

1. Ввод информации о значениях действующих на объект факторов в систему "Эйдос".

2. Пакетное распознавание (прогнозирование).

3. Вывод (отображение) и содержательная интерпретация результатов распознавания (прогнозирования).

Первый шаг реализуется в универсальном программном интерфейсе

с внешними базами данных_____152 системы «Эйдос». В качестве внешней

базы данных используется таблица 16, подготовленная в MS Excel или OpenOffice и записанная его средствами в стандарте DBF\NTX-IV.

Второй шаг: прогнозирование осуществляется во 2-м режиме 4-й подсистемы системы «Эйдос», некоторые экранные формы которого приведены на рисунке 3:

А)

~ l:\WINDOWS\system32\cmd.exe

Универсальная когнитивная аналитическая система.

Подсистема распознавания. Пакетное распознавание.

N Наименование операции: % исп Стадия выполнения

1 Пакетное распознавание

2 Генерация БД: объект-классы..

3 Генерация БД: класс-объекты..

интегральный критерий сходства: [1]-корреляция; [2]-сумма информации:

В

ВНИМАНИЕ ! ! !

База результатов распознавания RASP.DBF не пуста и содержит данные по объектам распознаваемой выборки с кодами от 1 до 43.

Предыдущий процесс распознавания был успешно (корректно) завершен.

Начать процесс распознавания с начала: [1]; продолжить [2]:

задайте диапазон кодов распознаваемых объектов:

Б)

~ l:\WINDOWS\system32\cmd.exe ф||х

Универсальная когнитивная аналитическая система. 21:15 С

Подсистема распознавания. Пакетное распознавание.

N наименование операции: % исп стадия выполнения

1 2 3 Генерация БД: объект-классы.. Генерация БД: класс-объекты.. 41.9

Интегральный критерий сходства: [1]-корреляция; [2]-сумма информации:

Процесс распознавания запущен в Прошло с начала процесса Прогноз длительности исполнения Ожидаемое время окончания средн.время идент-ии 1-й анкеты Прогноз времени до окончания

21:15:24 всего:

0: 0: 0: 0:

всего:

всего:

21:15:25 всего:

0: 0: 0 0: 0: 0

всего:

всего:

2763S124 сек.с нач.года

0 сек.

1 сек.

76 52 5 сек.с нач.суток 0.012222 сек.

0 сек.

В)

Рисунок 3. Экранные формы режима прогнозирования системы «Эйдос» (_42)

Третий шаг: результаты системной идентификации состояния муниципального образования, отображаются в различных формах, представленных на рисунках 4, 5, 6, 7 и в таблицах 17 и 18.

РЕЗУЛЬТАТ ИДЕНТИФИКАЦИИ ИНФОРМАЦИОННОГО ИСТОЧНИКА С КЛАССАМИ РАСПОЗНАВАНИЯ

16-11-11 21:40:39

Номер анкеты: 17 Наим.физ источника: Кореновск Качество результата распозн. : 43.544*

Код Наименование класса распознавания у. Сх Гистограмма сходств/различий

2 nOKfi 3fi ТЕЛЬ ЭФФЕКТИВНОСТИ <ИТ0Г0ВЫЙ> 2/3-<46.00, 61.00} >1 25

3 1 ПОКА 3fi ТЕЛЬ ПОКЙ 3fi ТЕЛЬ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИТ0Г0ВЫЙ> ЭФФЕКТИВНОСТИ ситоговыю 3/3-С61-00, 76.0Ш> 1/3-<31.00, 46.00> -27 -78

Универсальная когнитивная аналитическая система НПП *ЭЙД0С*

Рисунок 4. Карточка результатов системной идентификации, генерируемая режимом _431 системы «Эйдос» (_42)

На рисунке 4 показаны результаты сравнения каждого объекта распознаваемой выборки со всеми классами в порядке убывания сходства с ними. В таблице 17 для каждого муниципального образования показан

класс (интегральная оценка), с которым у этого образования наиболее высокий уровень сходства.

В карточке результатов системной идентификации на рисунке 4:

- в верхней части карточки показаны классы, о которых в системе значений частных показателей эффективности содержится положительное количество знаний в порядке убывания этого количества знаний, а в нижней - отрицательное;

- «птичками» («V») отмечены состояния корпорации, по которым автоматизированная оценка совпала с экспертной.

В карточках результатов системной идентификации, представленных на рисунках 5, 6 и 7, эти результаты показаны в другом разрезе, чем на рисунке 4: для каждой интегральной оценки качества работы муниципального образования приведены все муниципальные образования в порядке убывания уровня сходства с этой интегральной оценкой.

РЕЗУЛЬТАТ ИДЕНТИФИКАЦИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ИСТОЧНИКОВ С КЛАССОМ РАСПОЗНАВАНИЯ 16-11-11 21:43:42

Класс: 1 ПОКАЗАТЕЛЬ ЭФФЕКТИВНОСТИ <ИТОГОВЬШ 1/3-<31.00 Качество: 27.10Х

Код ИНф.ИСТОЧН. Наим.информац.источника У.Сх. Гистограмма сходств/различий

24 Ленинградская 59

38 Тимашевский 43

8 Выселки 40

18 Красноармейский VI 37

35 Староминская 35

5 Белоглинский 27 ^■

43 Ще р б и н о в с к ая ч1 22

15 Калининский >1 18

27 Новопокровский 14

19 Краснодар 7

33 Славянский -3

25 Мостовский -4 ■

16 Каневской VI -12

13 Ейск -16

39 Тихорецк -17

4 Армавир -19

1 Абинск -20

41 Успенский -21

32 Северский -25

29 Отрадная -27

34 Сочи -33

10 Горячий Ключ -37

20 Крыловский -40

9 Геленджик -42

36 Тбилисская -43

22 Курганенский -48

28 Новороссийск -49

26 Новокубанская -54

31 Приморско—Ахтар -59

23 Лабинск -61

30 Павловский -63

11 Гулькевичский р -64

42 Усть—Лабинск ч1 -65

40 Туапсе -65

7 Брюховецкая -68

14 Кавказский -72

17 Кореновск -78

21 Крымский -80

3 Апшеронск -90

12 Динской -94

2 Анапа -95

6 Белореченский ч1 -95

37 Темрюкский -100

Универсальная когнитивная аналитическая система НПП *ЭЙДОС*

В верхней части карточки приведены муниципальные образования, качеству работы которых может быть дана данная интегральная оценка, а в нижней - все остальные. При этом «птичками» («V») отмечены те муниципальные образования, которые имели данную интегральную оценку качества их работы и в прошлом году и сохранили ее в текущем году.

Например, если обратиться к карточке системной идентификации, представленной на рисунке 5, то можно сделать вывод о том, что Красноармейский, Щербиновский и Калининский районы получили низкую интегральную оценку качества работы в области опеки и попечительства как в прошлом, так и в текущем году, а Ленинградский, Тимашевский и Вы-селковский районы ухудшили свои показатели, т.к. в текущем году получил низкую оценку качества работы, тогда как в прошлом году она была более высокой. По карточке на рисунке 6 видно, в каких районах качество работы оценивается как среднее и в каких оно и ранее так оценивалось.

РЕЗУЛЬТАТ ИДЕНТИФИКАЦИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ИСТОЧНИКОВ С КЛАССОМ РАСПОЗНАВАНИЯ 16-11-11 21:43:42

Класс: 2 ПОКАЗАТЕЛЬ ЭФФЕКТИВНОСТИ <ИТОГОВЬШ 2/3-{46.00 Качество: -9.34К

Код ИНф.ИСТОЧН. Наим.информац.источника У.Сх. Гистограмма сходств/различий

4 Армавир 49

16 Каневской 46

3 Апшеронск 40

7 Брюховецкая ч1 28

6 Белореченский 26 ^■

12 Динской 25 ^■

17 Кореновск VI 25 ^■

36 Тбилисская 25 ^■

14 Кавказский 21 ^■

31 Приморско—Ахтар 19

18 Красноармейский 17

34 Сочи 14

26 Новокубанская 13

9 Геленджик VI 12

15 Калининский 11

20 Крыловский VI 11

23 Лабинск 10

22 Курганенский 9

32 Северский <1 7 ■

21 Крымский VI 6 ■

42 Усть—Лабинск 5 ■

30 Павловский 2

13 Ейск -1

8 Выселки VI -2

40 Туапсе VI -3

10 Горячий Ключ VI -4 ■

29 Отрадная -6 ■

28 Новороссийск VI -11

41 Успенский -16

25 Мостовский VI -18

19 Краснодар -19

5 Белоглинский VI -19

11 Гулькевичский р VI -20

37 Темрюкский VI -22

2 Анапа V] -25

27 Новопокровский VI -26

1 Абинск VI -42

38 Тимашевский VI -46

43 Щербиновская -50

24 Ленинградская -50

33 Славянский -58

35 Староминская VI -58

39 Тихорецк VI -64

Универсальная когнитивная аналитическая система НПП *ЭЙДОС*

Из карточки на рисунке 7 видно, что лидерами по качеству работы в области опеки и попечительства в Краснодарском крае являются Темрюкский, Брюховецкий и Славянский районы (и другие, указанные в верхней части карточки), причем Славянский район и ранее имел очень высокую оценку качества работы, а Темрюкский, Брюховецкий выдвинулись в число лидеров именно в текущем году.

РЕЗУЛЬТАТ ИДЕНТИФИКАЦИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ИСТОЧНИКОВ С КЛАССОМ РАСПОЗНАВАНИЯ 16-11-11 21:43:43

Класс: 3 ПОКАЗАТЕЛЬ ЭФФЕКТИВНОСТИ (ИТОГОВЫЙ) 3/3-<61.00 Качество: -4.20Х

Код ИНф.ИСТОЧН. Наим.информац.источника кСх. Гистограмма сходств/различий

37 Темрюкский 71

39 Тихорецк 70

33 Славянский VI 58

40 Туапсе 56

11 Гулькевичский р 51

1 Абинск 47

10 Горячий Клич 42

30 Павловский >1 34

2 Анапа 32

20 Крыловский 31

26 Новокубанская ч1 28

29 Отрадная >1 20

42 Усть-Лабинск 19 ш

19 Краснодар >1 19

14 Кавказский >1 18 ш

27 Новопокровский 18

28 Новороссийск 17 ш

43 Щербиновская 13

35 Староминская 9

24 Ленинградская >1 4 ■

41 Успенский >1 3

23 Лабинск VI -0

34 Сочи VI -2

21 Крымский -6 ■

15 Калининский -7

25 Мостовский -8

7 Брюховецкая -9

13 Ейск VI -9

3 Апшеронск VI -10

8 Выселки -11

12 Динской VI -12

6 Белореченский -12 ■ш

36 Тбилисская >1 -12

9 Геленджик -13 ■ш

31 Приморско-Ахтар VI -15 ш

22 Курганенский VI -19 ш

38 Тимашевский -21

17 Кореновск -27 ^■

5 Белоглинский -27

18 Красноармейский -29

32 Северский -34

16 Каневской -37

4 Армавир VI -50

Универсальная когнитивная аналитическая система НПП *ЭЙД0С*

Интегральные оценки качества работы муниципальных образований в области опеки и попечительства, с которыми у них наивысшее сходство по их частным показателям эффективности и используемому интегральному критерию, приведены таблице 17.

Таблица 17 - ИТОГОВЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ СИСТЕМНОМ ИДЕНТИФИКАЦИИ МУНИЦИПАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ ПО ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ В ОБЛАСТИ ОПЕКИ И ПОПЕЧИТЕЛЬСТВА

Код Наименование Интегральный показатель эффективности Уровень сходства

Код Интервальное значение

1 Абинск 3 3/3-{61.00, 76.00} 46,918

2 Анапа 3 3/3-{61.00, 76.00} 32,159

3 Апшеронск 2 2/3-{46.00, 61.00} 40,245

4 Армавир 2 2/3-{46.00, 61.00} 49,086

5 Белоглинский 1 1/3-{31.00, 46.00} 26,586

6 Белореченский 2 2/3-{46.00, 61.00} 25,792

7 Брюховецкая 2 2/3-{46.00, 61.00} 28,208

8 Выселки 1 1/3-{31.00, 46.00} 40,362

9 Геленджик 2 2/3-{46.00, 61.00} 11,747

10 Горячий Ключ 3 3/3-{61.00, 76.00} 41,678

11 Гулькевичский р 3 3/3-{61.00, 76.00} 50,549

12 Динской 2 2/3-{46.00, 61.00} 25,459

13 Ейск 2 2/3-{46.00, 61.00} -1,235

14 Кавказский 2 2/3-{46.00, 61.00} 20,845

15 Калининский 1 1/3-{31.00, 46.00} 18,099

16 Каневской 2 2/3-{46.00, 61.00} 46,065

17 Кореновск 2 2/3-{46.00, 61.00} 25,456

18 Красноармейский 1 1/3-{31.00, 46.00} 36,613

19 Краснодар 3 3/3-{61.00, 76.00} 18,626

20 Крыловский 3 3/3-{61.00, 76.00} 31,240

21 Крымский 2 2/3-{46.00, 61.00} 6,194

22 Курганенский 2 2/3-{46.00, 61.00} 8,872

23 Лабинск 2 2/3-{46.00, 61.00} 9,752

24 Ленинградская 1 1/3-{31.00, 46.00} 58,745

25 Мостовский 1 1/3-{31.00, 46.00} -3,786

26 Новокубанская 3 3/3-{61.00, 76.00} 28,275

27 Новопокровский 3 3/3-{61.00, 76.00} 18,148

28 Новороссийск 3 3/3-{61.00, 76.00} 16,583

29 Отрадная 3 3/3-{61.00, 76.00} 20,405

30 Павловский 3 3/3-{61.00, 76.00} 33,933

31 Приморско-Ахтар 2 2/3-{46.00, 61.00} 19,225

32 Северский 2 2/3-{46.00, 61.00} 6,547

33 Славянский 3 3/3-{61.00, 76.00} 58,422

34 Сочи 2 2/3-{46.00, 61.00} 14,225

35 Староминская 1 1/3-{31.00, 46.00} 35,149

36 Тбилисская 2 2/3-{46.00, 61.00} 24,592

37 Темрюкский 3 3/3-{61.00, 76.00} 71,222

38 Тимашевский 1 1/3-{31.00, 46.00} 42,700

39 Тихорецк 3 3/3-{61.00, 76.00} 70,063

40 Туапсе 3 3/3-{61.00, 76.00} 56,197

41 Успенский 3 3/3-{61.00, 76.00} 3,032

42 Усть-Лабинск 3 3/3-{61.00, 76.00} 19,052

43 Щербиновская 1 1/3-{31.00, 46.00} 22,285

В таблице 18 показаны интегральные показатели качества работы муниципальных образований в области опеки и попечительства за прошлый и текущий годы и дается оценка тенденций изменения качества этой работы в муниципальных образованиях: улучшается ли она, ухудшается ли или остается без изменений стабильно низкой, средней или высокой.

Таблица 18 - ДИНАМИКА ИНТЕГРАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ МУНИЦИПАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ

В ОБЛАСТИ ОПЕКИ И ПОПЕЧИТЕЛЬСТ] ВА

Код Наименование Интегральный показатель эффективности в 2010-2011 годах Улучшение-ухудшение показателя эффективности за 2010-2011 годы

Экспертная оценка за 2010 год Интегральная оценка с помощью автоматизированной методики за 2011 год

1 Абинск 2 3 +

2 Анапа 2 3 +

3 Апшеронск 3 2 -

4 Армавир 3 2 -

5 Белоглинский 2 1 -

6 Белореченский 1 2 +

7 Брюховецкая 2 2

8 Выселки 2 1 -

9 Геленджик 2 2

10 Горячий Ключ 2 3 +

11 Гулькевичский р 2 3 +

12 Динской 3 2 -

13 Ейск 3 2 -

14 Кавказский 3 2 -

15 Калининский 1 1 --

16 Каневской 1 2 +

17 Кореновск 2 2

18 Красноармейский 1 1 ---

19 Краснодар 3 3 ++

20 Крыловский 2 3 +

21 Крымский 2 2

22 Курганенский 3 2 -

23 Лабинск 3 2 -

24 Ленинградская 3 1 --

25 Мостовский 2 1 -

26 Новокубанская 3 3 ++

27 Новопокровский 2 3 +

28 Новороссийск 2 3 +

29 Отрадная 3 3 ++

30 Павловский 3 3 ++

31 Приморско-Ахтар 3 2 -

32 Северский 2 2

33 Славянский 3 3 ++

34 Сочи 3 2 -

35 Староминская 2 1 -

36 Тбилисская 3 2 -

37 Темрюкский 2 3 +

38 Тимашевский 2 1 -

39 Тихорецк 2 3 +

40 Туапсе 2 3 +

41 Успенский 3 3 ++

42 Усть-Лабинск 1 3 +++

43 Щербиновская 1 1 ---

Таким образом, в статье формулируется проблема оценки эффективности деятельности муниципальных образований в области опеки и попечительства и предлагается ее решение на основе применения системнокогнитивного анализа (СК-анализ) и его инструментария (интеллектуальной системы «Эйдос»). Выполнены формальная постановка задачи и формализация предметной области, т.е. разработаны классификационные и описательные шкалы и их градации, сформирована обучающая выборка по данным 2009-2010 годов, осуществлен синтез и верификация четырех когнитивных моделей, отличающихся частными критериями знаний, которые обобщают и формализуют способы принятия решений экспертами в предыдущий период. Созданные модели применены для автоматизированной

оценки эффективности работы 43-х муниципальных образований Краснодарского края в области опеки и попечительства за 2011 год и дали такие результаты оценки, которые получили бы и эксперты, при условии неизменности их подходов.

В качестве перспективы планируется в последующие годы расширять обучающую выборку за счет добавления в нее частных показателей эффективности и интегральной оценки качества работы по муниципальным образованиям региона за 2, 3 и более лет. Для этого результаты автоматизированной оценки, приведенные в таблице 17, при необходимости корректируются, а затем утверждаются экспертами14 в результате чего рассматриваемые совместно с частными показателями эффективности за 2010-2011 годы (таблица 2) приобретают тот же вид, что и исходные данные за 2009-2011 годы, использованные для синтеза модели (таблица 7). Это означает, что в 2012 году можно будет создать модель уже на основе данных уже не за один, а за два года (2009-2011), и используя эту модель получить интегральную оценку эффективности работы муниципальных образований за 2011-2012 годы. Это и означает, что предлагаемая методика позволяет применять создаваемые модели в адаптивном режиме, т.е. аккумулировать опыт оценки качества работы муниципальных образований в области опеки и попечительства

По результатам работы можно сделать обоснованный вывод о том, что поставленная цель работы достигнута и сформулированная проблема решена.

Литература15

1. Ткачев А.Н. Гуманистическая экономика и цели региональной администрации /

A.Н. Ткачев, Е.В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2004. - №04(6). С. 214 - 227. - Режим доступа:

http://ei .kubagro.ru/2004/04/pdf/18 0,875 у.п.л.

2. Ткачев А.Н. Качество жизни населения, как интегральный критерий оценки эффективности деятельности региональной администрации / А.Н. Ткачев, Е.В. Луценко // Политемати-ческий сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2004. -№02(4). С. 171 - 185. - Режим доступа: http://ei.kubagro.ru/2004/02/pdf/ 14.pdf, 0,938 у.п.л.

3. Меньков А.В. Теоретические основы автоматизированного управления / А.В. Меньков,

B. А. Острейковский. - Учебник для вузов. - М.: Издательство Оникс, 2005. - 640 с.: ил.

4. Шитиков В.К., Розенберг Г.С., Зинченко Т.Д. Количественная гидроэкология: методы системной идентификации. - Тольятти: ИЭВБ РАН, 2003. - 463 с. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Librarv/B 1 menu12.htm http://www.ievbras.ru/ecostat/Kiril/Librarv/Book1/Content0/Content0.htm

5. Ерофеев А. А. Теория автоматического управления: Учебник для вузов. Спб: Политехни-ка,2007г. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.twirpx.com/file/16988

14 Юридически решение в автоматизированных системах идентификации, прогнозирования и управления всегда осуществляет челок, а система лишь обеспечивает ему комфортные условия для этого и предостерегает от грубых ошибок.

15 Для удобства читателей некоторые из работ приведены на сайте одного из авторов: http ://lc. kubagro. ru

6. Луценко Е.В. Системно-когнитивные основы автоматизации инвестиционного управления региональным агропромышленным комплексом с применением интеллектуальных технологий / Е.В. Луценко, В.И. Лойко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубгАу, 2011. - №08(72). С. 521 - 535. - Режим доступа:

http://ej.kubagro.ru/2011/08/pdf/45.pdf. 0,938 у.п.л.

7. Ткачев А.Н. Формальная постановка задачи и синтез многоуровневой модели влияния инвестиций на экономическую составляющую качества жизни / А.Н. Ткачев, Е.В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2004. - №04(6). С. 185 - 213. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2004/04/pdf/17.pdf, 1,812

у. п. л.

8. Ткачев А.Н. Исследование многоуровневой семантической информационной модели влияния инвестиций на уровень качества жизни населения региона / А.Н. Ткачев, Е.В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: Куб-ГАУ, 2004. - №04(6). С. 228 - 267. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2004/04/pdf/ 19.pdf, 2,5 у. п. л.

9. Луценко Е.В., Лойко В.И., Семантические информационные модели управления агропромышленным комплексом. Монография (научное издание). - Краснодар: КубГАУ. 2005. -480 с.

10. Орлов А.И. Теория принятия решений. Учебное пособие / А.И.Орлов.- М.: Издательство «Март», 2004. - 656 с. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://orlovs.pp.ru/ http://www.aup.ru/books/m 157/

11. 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.

12. Луценко Е.В. Методологические аспекты выявления, представления и использования знаний в АСК-анализе и интеллектуальной системе «Эйдос» / Е.В. Луценко // Политематиче-ский сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2011. -№06(70). С. 233 - 280. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2011/06/pdf/18.pdf, 3 у.п.л.

13. 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).- Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2011/07/pdf/40.pdf, 2,94 у.п.л.

14. Луценко Е.В. Проблема референтного класса и ее концептуальное, математическое и инструментальное решение в системно-когнитивном анализе / Е.В. Луценко // Политематиче-ский сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2008. -№09(43). С. 1 - 47. - Шифр Информрегистра: 0420800012\0130. - Режим доступа:

http://ej.kubagro.ru/2008/09/pdf/01 .pdf, 2,938 у.п.л.