Научная работа

1. Название направления — Нейросетевые технологии 

2. Научный руководитель — Горбаченко Владимир Иванович, д.т.н., профессор, заведующий кафедрой "Компьютерные технологии".

3. Перечень основных направлений научных исследований, реализуемых в рамках направления:

  • нейросетевые методы решения краевых задач математической физики;
  • нейросетевые методы диагностики и прогнозирования в медицине.

4. Основные научные результаты

Разработаны и исследованы нейросетевые бессеточные алгоритмы решения  прямых и обратных краевых задач математической физики на сетях радиальных базисных функций, позволяющие расширить класс решаемых задач и существенно сократить время решения за счет применения новых алгоритмов обучения  нейронных сетей:

На кафедре разработаны несколько систем медицинской диагностики и прогнозирования на основе нейронных и нечетких сетей:

  • "Нейродиагност" / Экспертная система диагностики вирусного гепатита / В.В. Артюхин, О.С. Захаров, В.И. Горбаченко, А.А. Соломаха // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2006612147. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 20 июня 2006 г.;
  • "СД СЭИ" / Экспертная система диагностики синдрома эндогенной интоксикации / О.Ю. Белова, В.И. Горбаченко, А.А. Соломаха // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2010611803. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 9 марта 2010 г.;
  • "Нейропредиктор v. 1.0" / Нейросетевая система прогнозирования риска гнойно воспалительных осложнений в хирургии / К.А. Милова,  В.И. Горбаченко, А.А. Соломаха // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2010616453. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 28 сентября 2010 г.
  • "Нейро-нечеткая система диагностики синдрома эндогенной интоксикации с почечной дисфункцией". Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2014618350. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 15 августа 2014 г.
  • "Программный комплекс нейросетевого моделирования систем с распределенными параметрами "RBFDiffSolver 1.0"". Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2015612358. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 18 февраля 2015 г.

5. Проекты кафедры

2014-2015 - Методы синтеза надежных систем и неветвящихся программ (Номер РК: И140117071659, Регистрационный номер: 1201455239, Тип проекта: мол_а_2014)

2016‑2017 — Проект РФФИ 16-08-00906 "Обучение сетей радиальных базисных функций при построении моделей процессов в сложных технических системах".

2019-2020 — Хоздоговорная НИР "Нейросетевая оценка уровня готовности персонала авиационной безопасности к выполнению профессиональной деятельности", заказчик – ООО "Электроника", г. Ярославль.

   

6. Конференция

Кафедра организует ежегодную международную конференцию

ПРОБЛЕМЫ ИНФОРМАТИКИ В ОБРАЗОВАНИИ, УПРАВЛЕНИИ, ЭКОНОМИКЕ И ТЕХНИКЕ (председатель оргкомитета д.т.н., профессор Горбаченко В.И.) с изданием сборника трудов (http://probinf.ru/    http://pdzpenza.ru/?page_id=6629)

7. Список основных научных трудов

Книги

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. — 166с.

4. 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/)

5. 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.

6. 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.

Дата создания: 22.04.2013 01:17
Дата обновления: 17.03.2021 17:02