Горбаченко Владимир Иванович

 

Горбаченко Владимир Иванович, заведующий кафедрой  "Компьютерные технологии"  Пензенского государственного университета, д.т.н., профессор .

Образование:

Кафедра "Вычислительная техника" Пензенского политехнического института (ППИ), специальность – электронная вычислительная техника (1970), с отличием; аспирантуру ППИ (1973).

Кандидатская диссертация (1976): "Исследование итерационных алгоритмов, структуры и контроля АЦВК типа "сетка-ЭЦВМ""

Докторская  диссертация (2001): "Основы теории и методов структурной реализации моделирующих нейроподобных сетей для решения краевых задач теории поля".

Общий стаж работы: 47 лет

Стаж педагогической работы: 47 года

Сведения о повышении квалификации:

·         2017 - Реализация учебного процесса в рамках электронной информационно-образовательной среды ЭИОС вуза.

·         2017 - Реализация учебного процесса в рамках электронной информационно-образовательной среды ЭИОС вуза
2019 - ФГАОУ ВО "Национальный исследовательский университет ИТМО", г. Санкт-Петербург Преподавание машинного обучения в высшей школе

Награды: (Почетный работник высшего образования РФ) Почетный работник высшего профессионального образования РФ
Краткая служебная биография:

После окончания Пензенского политехнического института с 1970 г. работал в ППИ (ныне ПГУ) на кафедре "Информационно-вычислительные системы", где прошел путь от младшего научного сотрудника до профессора.

В 2002 году перешел на работу в Пензенский государственный педагогический университет им. В. Г. Белинского, где организовал и возглавил кафедру "Вычислительные системы и моделирование". В 2011 году назначен заведующим кафедрой "Информатика и вычислительные систем" (ныне кафедра "Компьютерные технологии" ПГУ).

Преподаваемые дисциплины:

"Технология машинного обучения", "Машинное обучение", "Нечеткие модели и методы", "Нейронные сети", "Вычислительная линейная алгебра", "Численные методы", "Численные методы математической физики".

Область научных интересов:

Нейросетевые методы решения краевых задач математической физики, нейросетевые методы диагностики и прогнозирования в медицине, компьютерное моделирование, вычислительная математика.

Основные научные результаты:

·        разработаны новые алгоритмы обучения сетей радиальных базисных функций (radial basis function network) при решении краевых задач;

·        разработан нейросетевой подход к решению обратных коэффициентных задач (inverse coefficient problem) математической физики;

·        участвовал в разработке несколько систем медицинской диагностики и прогнозирования на основе нейронных и нечетких сетей.

Руководитель ряда проектов РФФИ, хоздоговорных и госбюджетных НИР:

  - Проект РФФИ № 02-07-90282 "Нейросетевой распределенный вычислительный кластер и решение некоторых актуальных задач тепломасообмена и гидродинамики" (2002–2004) — исполнитель.

  - Проект РФФИ 02-07-9505-д Издание монографии Горбаченко В. И. "Применение нейрокомпьютеров для решения краевых задач теории поля" (2002) — руководитель.    

  - Проект РФФИ 06-07-89259-а "Применение радиально-базисных нейронных сетей для решения краевых задач" (2006–2008) — исполнитель.

  - Проект РФФИ 07-07-06012-г Организация и проведение Всероссийской научной конференция "Нейросетевые технологии в решении задач математической физики" (2007)— исполнитель.

  - Проект РФФИ 14-01-00660 "Методы построения нейросетевых и гибридных математических моделей процессов и явлений в сложных технических системах" (2014) — исполнитель.

  - Проект РФФИ 14-01-00733 "Информационные модели на основе иерархических гетерогенных нейронных сетей в исследовании влияния объектов транспортной инфраструктуры на окружающую среду" (2014) — исполнитель.

  - Проект РФФИ 16-08-00906 "Обучение сетей радиальных базисных функций при построении моделей процессов в сложных технических системах" (2016) — руководитель.

- Хоздоговорная НИР "Нейросетевая оценка уровня готовности персонала авиационной безопасности к выполнению профессиональной деятельности", заказчик – ООО "Электроника", г. Ярославль — руководитель.

Руководитель аспирантуры, подготовлено 1 доктор и 6 кандидатов технических наук.

Член   специализированных   советов Д 212.186.04, Д 212.186.01  Пензенского государственного университета.

Член редакционных коллегий журналов "Нейрокомпьютеры"и " Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе" входящих в перечень ВАК. Председатель оргкомитета международной конференции "Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике". 

Федеральный эксперт научно‑технической сферы (свидетельство № 01-00288).

Автор более 540 научных публикаций.

Основные публикации:

Монографии:

1. Нейроматематика / А.Д. Агеев, А.Н. Балухто, А.И. Галушкин, В.И. Горбаченко и др. / Общая ред. А.И. Галушкина. — М.: Радиотехника, 2002. — 448 с. (http://www.radiotec.ru/catalog.php?cat=bo10&itm=88)

2. Горбаченко В.И. Нейрокомпьютеры в решении краевых задач теории поля. — М.: Радиотехника, 2003. — 336 с. (http://www.radiotec.ru/catalog.php?cat=bo10&itm=83)

3. Соломаха А.А., Горбаченко В.И., Митрошин А.Н. Нейросетевая диагностика и прогнозирование риска осложнений в клинической медицине. — Пенза: Информационно-издательский центр Пензенской государственной технологической академии, 2010. — 166 с.

4. Кузнецова О.Ю., Горбаченко В.И., Соломаха А.А. Нейросетевые и нейро-нечёткие технологии диагностики синдрома эндогенной интоксикации с почечной дисфункцией. — Пенза: Приволжский Дом знаний, 2014. — 236 с.

Главы монографий

1. Gorbachenko V. I., Kuznetsova O. Yu., Silnov D. S. Investigation of Neural and Fuzzy Neural Networks for Diagnosis of Endogenous Intoxication Syndrome in Patients with Chronic Renal Failure // Handbook on Computer and Information Technology. — Delhi (INDIA), Research India Publications, 2016. — P. 249–267. ISBN 978-93-84443-46-71. 

2. Gorbachenko V. Deep Neural Networks in the Diagnosis of Postoperative Complications of Acute Appendicitis // Avatar-Based Control, Estimation, Communications, and Development of Neuron Multi-Functional Technology Platforms. — Hershey, PA: IGI Global, 2020. — P. 35– 65.

https://doi.org/10.4018/978-1-7998-1581-5.ch003

3. Gorbachenko V., Savenkov K. Improving Algorithms for Learning Radial Basic Functions Networks to Solve the Boundary Value Problems // Avatar-Based Control, Estimation, Communications, and Development of Neuron Multi-Functional Technology Platforms. — Hershey, PA: IGI Global, 2020. — P. 66–106.

https://doi.org/10.4018/978-1-7998-1581-5.ch004

Учебные пособия:

1. Горбаченко В.И. Вычислительная линейная алгебра с примерами на MATLAB. — СПб.: БХВ‑Петербург, 2011. — 320 с.( https://bhv.ru/product/vychislitelnaya-linejnaya-algebra-s-primerami-na-matlab/) книга рекомендована разработчиком системы MATLAB (фирма MathWorks, Inc.) для обучения: http://www.mathworks.com/support/books/book61693.html?category=6&language=15&view=category)

2. Горбаченко В.И., Убиенных Г. Ф., Бобрышева Г. В. Проектирование информационных систем с CA Erwin Modeling Suit 7.3. — Пенза: Изд‑во ПГУ, 2012. — 154 с. Гриф УМО http://window.edu.ru/resource/658/72658

3. Горбаченко В.И., Убиенных Г.Ф. Численные методы решения задач линейной алгебры: лабораторный практикум в системе MATLAB: учебное пособие. — Пенза: Изд-во ПГУ, 2013. — 98 с. http://window.edu.ru/catalog/pdf2txt/657/72657/50062

4. Ахметов Б.С., Горбаченко В.И., Кузнецова О.Ю. Нечеткие системы и сети. Учебное пособие. — Алматы: Изд‑во КазНТУ имени К. И. Сатпаева, 2014. — 104 с.

5. Ахметов Б.С., Горбаченко В.И., Кузнецова О. Ю. Анық емес жүйелер және желілер. Оқу құралы. — Алматы: КазҰТУ, 2014. — 108 б. (на казахском языке)

6. Кузнецова О. Ю., Горбаченко В. И. Основы нечетких множеств и нечетких нейронных сетей. — Пенза: Изд‑во ПГУ, 2015. — 100 с.

7. Ахметов Б. С., Горбаченко В. И. Нейронные сети. Лабораторный практикум. — Алматы: КазНТУ имени К. И. Сатпаева, 2015. — 152 с.

8. Ахметов Б. С., Горбаченко В. И., Мукапил К. "Нейронды желілер" курсы бойынша лабораториялық практикум. —  Алматы: Қ. И. Сәтбаев атындағы ҚазҰТУ , 2015. — 154 б. (на казахском языке)

9. Ахметов Б. С., Горбаченко В. И. Нейронные сети: Учебник. — Алматы: КазНИТУ имени К. И. Сатпаева, 2016. — 256 с.

10. Ахметов Б. С., Горбаченко В. И. Нейронды желшер: Окулык. — Алматы: К.И. Сэтбаев атындагы К,аз¥ТЗУ, 2016. — 285 б.

11. Ахметов Б.С., Горбаченко В.И., Кузнецова О.Ю. Нечеткие системы и сети / 2-е изд., испр. и доп. Учебное пособие для вузов. — М.: Юрайт, 2020. — 105 с.

(https://urait.ru/book/intellektualnye-sistemy-nechetkie-sistemy-i-seti-453629)

Статьи:

В изданиях, входящих в WoS и Scopus

1. Gorbachenko V. I. Propagation limits for a slow wave of optical breakdown in a fiber light guide // V.I. Gorbachenko, A. Yu. Dovzhenko, A.G. Merzhanov, É.N. Rumanov, V.E. Fortov, O.E. Yachmeneva// Doklady Physics. – Springer, 2010. vol. 55. – No 8. – P. 384 – 387 http://link.springer.com/article/10.1134%2FS1028335810080045?LI=true

2. Gorbachenko V. I., Kuznetsova O. Yu., Silnov D. S. Investigation of Neural and Fuzzy Neural Networks for Diagnosis of Endogenous Intoxication Syndrome in Patients with Chronic Renal Failure // International Journal of Applied Engineering Research, 2016, Vol. 11. — No 7. — P. 5156–5162.

http://www.ripublication.com/ijaer16/ijaerv11n7_80.pdf 

3. Neural Network Technique in Some Inverse Problems of Mathematical Physics / V. I. Gorbachenko, T. V. Lazovskaya, D. A. Tarkhov, A. N. Vasiljev, M. V. Zhukov // Advances in Neural Networks - ISNN 2016: 13th International Symposium on Neural Networks, ISNN 2016, St. Petersburg, Russia, July 6-8, 2016, Proceedings (Lecture Notes in Computer Science). — Springer, 2016. — P. 310–316.

http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-40663-3_36 

4. Gorbachenko V. I., Zhukov M. V. Solving Boundary Value Problems of Mathematical Physics Using Radial Basis Function Networks // Computational Mathematics and Mathematical Physics, 2017, Vol. 57, No. 1, pp. 145–155.

https://link.springer.com/article/10.1134/S0965542517010079

5. Новый метод прогнозирования вероятности выживания и оценки неопределенности для пациентов с травмами/ В. Г. Щетинин, Л. И. Якайте, В. Ф. Курякин, В. И. Горбаченко // Неотложная медицинская помощь. — 2017, том 6. — № 1. — С. 30–33.

6. Gorbachenko V. I., Alqezweeni M. M., Jaafar M. S. Application of parametric identification method and radial basis function networks for solution of inverse boundary value problems // 2017 Annual Conference on New Trends in Information and Communications Technology Applications, NTICT 2017; Baghdad; Iraq; 7-9 March 2017. — P. 18–21.

https://ieeexplore.ieee.org/document/7976151

7. Alqezweeni M. M., Gorbachenko V. I., Zhukov M. V., Jaafar M. S. Efficient Solving of Boundary Value Problems Using Radial Basis Function Networks Learned by Trust Region Method // International Journal of Mathematics and Mathematical Sciences. — Vol. 2018, Article ID 9457578, 4 pages, 2018. https://doi.org/10.1155/2018/9457578/.

https://www.hindawi.com/journals/ijmms/2018/9457578/

8. Elisov L. N., Gorbachenko V. I., Zhukov M. V. Learning Radial Basis Function Networks with the Trust Region Method for Boundary Problems // Automation and Remote Control. — 2018, Vol. 79. — No. 9. — P. 1621–1629.

9. Gorbachenko V., Alqezweeni M. Improving algorithms for learning of radial basis functions networks for approximation problems and solving partial differential equations // 2019 International Conference on Applied and Engineering Mathematics. — ICAEM, (Taxila, Pakistan, 27-29 Aug. 2019). — P. 264 – 268.

DOI: 10.1109/ICAEM.2019.8853724

https://ieeexplore.ieee.org/document/8853724

10. Gorbachenko V. I., Alqezweeni M. M. Learning Radial Basis Functions Networks in Solving Boundary Value Problems // 2019 International Russian Automation Conference — RusAutoCon, (Sochi, Russia September 8-14, 2019). — P. 1–6.

https://ieeexplore.ieee.org/document/8867741

11. Alqezweeni M. M., Gorbachenko V. I. The Solution of Approximation Problems on RBF Networks Learned by The Levenberg-Marquardt Method // 2020 International Russian Automation Conference — RusAutoCon, (Sochi, Russia, September 6-12, 2020). — P. 637–641.

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9208162

12. Stenkin D.A., Gorbachenko V.I. Solving Equations Describing Processes in a Piecewise Homogeneous Medium on Radial Basis Functions Networks //  Kryzhanovsky B., Dunin-Barkowski W., Redko V., Tiumentsev Y. (eds) Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research IV. NEUROINFORMATICS 2020. Studies in Computational Intelligence. — Cham: Springer, 2021, Vol. 925. —  P. 412-419.

https://doi.org/10.1007/978-3-030-60577-3_49

13. Alqezweeni M. M., Gorbachenko V. Approximation of functions and approximate solution of partial differential equations using radial basis functions networks // 1st. Information Technology to Enhance e-learning and Other Application (IT-ELA2020). — Baghdad, Iraq, July 12-13, 2020. — P. 25–30.

doi: 10.1109/IT-ELA50150.2020.9253069.

https://ieeexplore.ieee.org/document/9253069

14. Neural network classification of aviation personnel as an element of the information and control space for the security of a transport infrastructure object / L. N. Elisov, N. I. Ovchenkov, V. I. Gorbachenko, I. A. Abramov // Journal of Physics: Conference Series. — 2020, Vol. 1679, 032019. — P. 1–6.

https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1679/3/032019

15. Elisov L., Ovchenkov N., Gorbachenko V. The Paradoxes of Aviation Security and Some Approaches to their Formal Description // Transportation Research Procedia. — 2021, Vol. 54, 2021. — P. 726–732.

DOI: 10.1016/j.trpro.2021.02.126

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352146521003008

В журналах из перечня ВАК

1. Горбаченко В.И., Кузнецов Р.Н., Кузнецова О.Ю. Выбор информативных признаков для системы прогнозирования желчнокаменной болезни // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе, 2016. — № 1 (17). — С. 233–240.

https://yadi.sk/i/dxeuUmTsrCdh5

2. Соломаха А.А., Зарубина Т.В., Горбаченко В.И. Комплекс нейросетевых и нейронечёткой систем диагностики и прогнозирования осложнений у больных с гнойно- деструктивными заболеваниями лёгких // Системный анализ и управление в биомедицинских системах, 2016, Том 15. — № 2. — С. 315–319. http://www.vorstu.ru/nauka/n_izd/period/saubs/6635/

3. Горбаченко В. И., Катков С. Н. Использование мемристорных сетей для решения дифференциальных уравнений в частных производных // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. — 2016. — № 4 (20). — C. 97–107.

4. Горбаченко В. И., Жуков М. В. Решение краевых задач математической физики с помощью сетей радиальных базисных функций // Журнал вычислительной математики и математической физики. — 2017, том 57. — № 1. —  С. 133–143.

5. Соломаха А. А., Горбаченко В. И., Зарубина Т. В. Алгоритмы нейросетевой диагностики и прогнозирования осложнений у больных с гнойно-деструк­тив­ными заболеваниями лёгких //             Системный анализ и управление в биомедицинских системах. — 2017, том 16. — № 1. — С. 125–134.

6. Горбаченко В. И., Катков С. Н. Мемристорные клеточные сети для решения краевых задач // Информационные технологии. — 2017, том 23. — № 4. — С. 266–273.

7. Алкезуини М. М., Горбаченко В. И. Совершенствование алгоритмов обучения сетей радиальных базисных функций для решения задач аппроксимации // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. — 2017. — № 3 (23). C.123–138.

8. Елисов Л. Н., Горбаченко В. И., Жуков М. В. Обучение методом доверительных областей сетей радиальных базисных функций при решении краевых задач // Автоматика и телемеханика. — 2018. — № 9. — С. 95–105.

9. Горбаченко В. И., Алкезуини М. М.  Моделирование объектов с распределенными параметрами на нейронных сетях // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. — 2019. — № 4 (32). — C. 50–64.

 

Публикации на eLibrary:

http://elibrary.ru/author_items.asp?authorid=124948

ORCID iD 0000-0002-1012-8855

 

Контактная информация:

  • E-mail: gorvi@mail.ru

  • Телефон: (841-2) 66-65-69

 

 

 

Дата создания: 21.03.2013 22:10
Дата обновления: 17.03.2021 16:19