2. Краткие сведения об основателе и руководителе icon

2. Краткие сведения об основателе и руководителе


Смотрите также:
Статья, сведения об авторе, сведения о научном руководителе...
Краткие исторические сведения...
I. Краткие сведения о лицах, входящих в состав органов управления эмитента...
I. Краткие сведения о лицах, входящих в состав органов управления эмитента...
I. Краткие сведения о лицах, входящих в состав органов управления эмитента...
I. Краткие сведения о лицах, входящих в состав органов управления эмитента...
I. Краткие сведения о лицах, входящих в состав органов управления эмитента...
Кафедра лингвистических дисциплин и методик их преподавания...
Образовательная программа моу «Средняя общеобразовательная школа с...
Сведения о научном руководителе магистерской программы...
I. Краткие сведения о лицах, входящих в состав органов управления эмитента...
Образовательная программа Печоры 2010г...



Загрузка...
скачать


I. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

1. Название направления – Нейросетевые технологии


2. Краткие сведения об основателе и руководителе – Горбаченко Владимир Иванович, д. т. н., заведующий кафедрой вычислительных систем и моделирования.

3. Ориентировочный период возникновения и краткая история развития – данное направление восходит к разработкам математических методов и аппаратно-программных комплексов для моделирования физических полей, в которых Горбаченко В. И. начал участвовать с 1968 года. Данное направление основывалось на аналоговых сеточных моделях. В частности можно отменить уникальные аналого-цифровые вычислительные комплексы Сатурн и Сатурн 2, разрабатывавшиеся в Пензенского НИИ математических машин (ныне ООО "Рубин") и внедренные во Всесоюзном НИИ нефти (ныне ОАО ВНИИ "ВНИИ Нефть") и Всесоюзном НИИ гидрогеологии и инженерной геологии (ныне Всероссийский научно-исследовательский институт гидрогеологии и инженерной геологии). В 80 е годы под руководством и при участии Горбаченко В. И. в рамках государственных программ разработаны методы моделирования физических полей морских технических объектов и океана. Данные методы и разработанные на их основе вычислительный комплекс СИРИУС внедрены в ЦНИИ им. академика А. Н. Крылова (ныне Федеральный центр морского флота им. академика А. Н. Крылова, Санкт-Петербург). В начале 90 х годов возникло направление, названное "нейроматематика" – решение задач вычислительной математики на нейронных сетях. Горбаченко В. И. является одним из создателей нового научного направления – нейроматематики и одним из ведущих специалистов страны по применению нейросетевых технологий в решении краевых задач теории поля. Горбаченко В. И. является соавтором первой в России монографии по нейроматематике: Нейроматематика / Общая ред. А. И. Галушкина. – М.: Радиотехника, 2002. – 448 с. Горбаченко В. И. является автором первой в России монографии по решению краевых задач теории поля на нейронных сетях: Горбаченко В. И. Нейрокомпьютеры в решении краевых задач теории поля. – М.: Радиотехника, 2003. –336 с. (Проект Российского фонда фундаментальных исследований РФФИ 02 07 95005). Эта книга рекомендована министерством образования Российской федерации в качестве учебного пособия для подготовки бакалавров и магистров по направлению "Прикладная математика и физика". Первоначально использование нейронных сетей для решения краевых задач базировалось на теории клеточных нейронных сетей, выросшей из теории сеточных моделей. Примерно с 2005 года в данном направлении активно развиваются бессеточные методы и применение радиально-базисных нейронных сетей. С образованием кафедры вычислительных систем и моделирования началось сотрудничество кафедры с областной клинической больницей им. Н. Н. Бурденко и медицинским институтом ПГУ по применению нейронных сетей в медицине.

^

4. Кадровый состав:

  • Горбаченко Владимир Иванович – д. т. н., доцент, заведующий кафедрой ВСМ;

  • Артюхин Василий Валерьевич – к. т. н, доцент;

  • Артюхина Елена Владимировна – старший преподаватель;

  • ^

    Милова Клавдия Александровна – старший преподаватель;

  • Земскова Юлия Николаевна – аспирант;

  • Матвеева Наталья Олеговна – аспирант;

  • Белова Ольга Юрьевна – аспирант.

^

5. Список основных научных трудов за весь период существования школы

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.

^

2. Горбаченко В. И. Нейрокомпьютеры в решении краевых задач теории поля. – М.: Радиотехника, 2003. –336 с. 

3. Gorbachenko V. I. Methods for solving partial differential equations // Neurocomputers: Design and Applications. – 2000, vol. 1. – No 2. – P. 16 – 29.

4. Gorbachenko V. I. Neural Networks Algorithms for Determination of Matrixes Eigenvectors and Eigenvalues // Neurocomputers: Design and Applications. – 2001, vol. 2. – Issue 2. – P. 2 – 11.

5. Горбаченко В. И. Использование нейронных сетей для решения систем нелинейных уравнений / В. И. Горбаченко, Г. Ф. Убиенных, С. А. Москвитин // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. – 2005. – № 7. – С. 28 ­– 33.

^

6. Горбаченко В. И. Нейросетевые алгоритмы решения краевых задач теории поля // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2007. – № 8. – С. 13 – 20.

7. Нейросетевая диагностика синдрома эндогенной интоксикации / А. А. Соломаха, В. И. Никольский, В. И. Горбаченко, О. Ю. Белова // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. – 2009, том 8. – № 2. – С. 536 – 540.

^

6. Перечень основных направлений научных исследований и подготовки кадров, реализуемых в рамках направления

  • нейросетевые методы решения краевых задач математической физики;

  • нейросетевые методы диагностики и прогнозирования в медицине;

  • ^

    решение краевых задач математической физики на массивно-параллельных процессорах;

  • компьютерное моделирование;

  • вычислительная математика;

  • системы поддержки принятия решений.

7. Основные научные результаты


Вычислительные возможности нейронных сетей основаны на совпадении нейросетевого вычислительного базиса с логичес­ким базисом численных методов решения краевых задач и на аппроксимационных и обобщающих свойствах нейронных сетей. Логический базис задачи – это основной набор операций, реализуемых в процессе выполнения алгоритма решения задачи. Для разностных методов решения краевых задач таким базисом являются операции типа скалярного произведения. Логический базис компьютера – это набор операций, реализуемых операционным устройством. Логический базис современных компьютеров не связан с логическим базисом решаемых задач, что требует применения сложного программного обеспечения.

Логический базис клеточных нейронных сетей совпадает с базисами различных методов решения систем разностных уравнений. Клеточные сети представляют собой мелкозернистые параллельные вычислительные структуры, состоящие из искусственных нейронов, с топологией связи, совпадающей с конечно-разностным шаблоном. Поэтому клеточные сети являются хорошей основой построения параллельных вычислительных систем для решения систем разностных уравнений.

Второе направление использования нейронных сетей для решения краевых задач основано на аппроксимации с помощью сети неизвестного решения как функции пространственных координат. В процессе обучения сети минимизируется функционал ошибки, вычисляемый на некоторых наборах точек в области решения и на границе. То есть подход является бессеточным. Такой подход может быть реализован при использовании радиально-базисных нейронных сетей. Подход представляет собой нейросетевую реализацию метода коллокаций с использованием радиально-базисных функций. В данном случае также можно говорить о совпадении вычислительного базиса радиально-базисных нейронных сетей с базисом метода коллокаций на основе радиально-базисных функций.

На кафедре ВСМ разработаны и исследованы новые подходы к построению аналоговых и цифровых клеточных нейронных сетей для решения краевых задач, что позволило упростить структуру сетей, улучшить динамические свойства сетей и снизить погрешность решения. Разработаны нейросетевые реализации итерационных алгоритмов решения на клеточных сетях систем разностных уравнений, получены условия сходимости и устойчивости процессов. Разработаны алгоритмы решения на клеточных нейронных сетях проблемы собственных значений. Разработаны алгоритмы решения на клеточных сетях внешних краевых задач.

Получена матрично-векторная форма описания процесса обучения радиально-базисных нейронных сетей для решения краевых задач, что позволило разработать новые алгоритмы обучения весов сетей, в частности, алгоритм, основанный на методе сопряженных градиентов минимизации квадратичного функционала, позволивший на порядок сократить время обучения. Разработаны методы обучения радиально-базисных нейронных сетей при решении нестационарных и нелинейных краевых задач, включая задачи, описываемые реакционно-диффузионными уравнениями.

^

На кафедре впервые разработана реализация метода конечных элементов с использованием радиально-базисных нейронных сетей;


Предложен градиентный нейросетевой подход к решению обратных задач математической физики, основанный на применении радиально-базисных нейронных сетей для решения сопряженных задач в процессе вычисления градиента.

Основным направлением сокращения времени решения задач является распараллеливание. Нейросетевые алгоритмы хорошо поддаются распараллеливанию. Но построение специализированных параллельных нейрокомпьютеров на существующей элементной базе слишком дорого. Реализация нейросетевых алгоритмов на кластерных системах общего назначения возможна, но также требует больших затрат. В настоящее время интенсивно развивается реализация нейронных сетей на массивно-параллельных многоядерных процессорах. Сформировалось новое направление суперкомпьютерной техники – персональные суперкомпьютеры. Персональные суперкомпьютеры отличаются относительно невысокой ценой и делают доступными высокопроизводительные вычисления конечным пользователям. В настоящее время наиболее проработана технология создания персональных суперкомпьютеров на основе массивно-параллельных процессоров и технологии CUDA фирмы NVIDIA. Выпуск персональных суперкомпьютерах, основанных на технологии NVIDIA TESLA, освоен рядом российских компаний. Современные многоядерные массивно-параллельные процессоры представляют собой параллельные векторные процессоры общего назначения. Технология NVIDIA CUDA является в настоящее время единственной средой разработки на языке высокого уровня C, которая позволяет создавать программное обеспечение для решения сложных вычислительных задач на массивно-параллельных процессорах в операционных системах Windows, Linux и Mac. Технология является свободно распространяемой, что особенно важно для научных организаций и учебных заведений. На кафедре ВСМ разработаны алгоритмы и программы обучения радиально-базисных нейронных сетей на массивно-параллельных процессорах фирмы NVIDIA в технологии CUDA, позволяющие существенно сократить время решения задач.
^

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


– разработана нейросетевая экспертная система диагностики вирусного гепатита "НЕЙРОДИАГНОСТ", зарегистрированная в Реестре программ для ЭВМ Роспатента Российской федерации (свидетельство № 2006612147 от 20.06.06);

– впервые разработан нейросетевой метод прогнозирования анемии у больных хирургических отделений в послеоперационном периоде;

– разработан нейросетевой алгоритм прогнозирования осложнений в грудной хирургии;

– разработаны нейросетевой и нечеткий методы диагностики синдрома эндогенной интоксикации;
^

8. Практическое использование полученных результатов

Результаты научной работы внедрены в Институте структурной макрокинетики и проблем материаловедения РАН.

Результаты научной работы внедрены в учебный процесс в учебные дисциплины: "Нейроинформатика", "Вычислительная математика", "Численные методы в экономике", "Компьютерное моделирование", "Имитационное моделирование экономических процессов", "Системы поддержки принятия решений". Результаты научной работы также служат основой для подготовки магистрантов по направлению "Прикладная математика и информатика".

^

II. РЕЗУЛЬТАТЫ НАУЧНОЙ И ПЕДАГОГИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

1. Государственные премии, почетные звания и медали, полученные представителями школы, членство в различных научных обществах, медали и дипломы выставок, конференций и т. п. с указанием фамилий

^

Горбаченко В. И. является членом Пензенского отделения Совета РАН по методологии искусственного интеллекта

2. Важнейшие публикации (без материалов конференций)




Решение на нейронных сетях дифференциальных уравнений в частных производных / В. И. Горбаченко, С. Н. Катков, В. А. Мирошкин, Г. Ф. Убиенных // Вопросы радиоэлектроники. Серия ЭВТ. – 1996. – Вып. 1. – С.15 – 22.



Горбаченко В. И. Численные методы решения задач алгебры: Учебное пособие. – Пенза: Изд во Пенз. гос. техн. ун та, 1996. – 80 с.



Gorbachenko V. I. Solving of nonlinear partial differential equations by using neural network / V. I. Gorbachenko, S. N. Katkov, G. F. Oubiennykh // 1996 International symposium on nonlinear theory and its applications (NOLTA'96). – Katsurahama-so, Kochi, Japan, Oct. 7 – 9, 1996. – P. 401 – 404.



Горбаченко В. И. Комплекс программ имитационного моделирования SINPROC / В. И. Горбаченко, И. Ю. Кот // Автоматизация процессов обработки первичной информации. – Вып. 19. – Пенза: Изд во Пенз. гос. ун та, 1998. – С. 33 – 41.



Горбаченко В. И. Методы решения дифференциальных уравнений в частных производных на клеточных нейронных сетях // Нейрокомпьютер. – 1998. – № 3-4. – С. 5 – 14.



Горбаченко В. И. Применение нейрокомпьютеров для решения дифференциальных уравнений в частных производных // Информационные процессы и системы: Межвуз. сб. науч. тр. – Вып. 1. – Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун та, 2000. – С. 9 – 20, 142.



Хохлов А. Е. Исследование возможности решения задач динамики пластин с применением нейронных сетей / А. Е. Хохлов, В. И. Горбаченко // Информационные процессы и системы: Межвуз. сб. науч. тр. – Вып. 1. – Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун та, 2000. – С. 22 – 24, 145.



Gorbachenko V. I. Methods for solving partial differential equations // Neurocomputers: Design and Applications. – 2000, vol. 1. – No 2. – P. 16 – 29.



Горбаченко В. И. Нейросетевые алгоритмы определения собственных векторов и чисел матриц // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2001. – № 3. С. 23 – 30.



Горбаченко В. И. Нейросетевые методы решения задач термоупругости / В. И. Горбаченко, С. Н. Катков // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2001. – № 3. С. 31 – 37.



Горбаченко В. И. Решение систем разностных уравнений на цифровых нейронных сетях // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2001. – № 3. С. 38 – 49.



Gorbachenko V. I. Solving of Partial Differential Equations by Using Cellular Neural Networks // Neural Information Processing (ICONIP-2001 PROCESSINGS). 8th International Conference on Neural Information Processing, November 14 18, 2001, Shanghai, China. Volume 2. – P. 616 – 618.



Gorbachenko V. I. Neural Networks Algorithms for Determination of Matrixes Eigenvectors and Eigenvalues // Neurocomputers: Design and Applications. – 2001, vol. 2. – Issue 2. – P. 2 – 11.



Gorbachenko V. I., Katkov S. N. Neural Networks Methods to Solve Thermoelasticity Problems // Neurocomputers: Design and Applications. – 2001, vol. 2. – Issue 3. – P. 18 – 25.



Gorbachenko V. I. Solution of Systems of Difference Equations with to Help Digital Neural Networks // Neurocomputers: Design and Applications. – 2001, vol. 2. – Issue 4. – P. 2 – 15.



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.



Горбаченко В. И. Массовый параллелизм и клеточные нейронные сети для решения дифференциальных уравнений в частных производных // Вычислительные системы и технологии обработки информации: Межвузовский сборник научных трудов. – Вып. 2(28). – Пенза: Информационно издательский центр ПГУ, 2003. С. – 4 – 12.



Горбаченко В. И. Нейрокомпьютеры в решении краевых задач теории поля. Кн. 10: Учеб. пособие для вузов. – М.: Радиотехника, 2003. – 336 с. 



Горбаченко В. И. Использование нейронных сетей для решения систем нелинейных алгебраических уравнений / В. И. Горбаченко, Г. Ф. Убиенных // Вычислительные системы и технологии обработки информации: Межвузовский сборник научных трудов. – Вып. 4 (29). – Пенза: Информационно издательский центр ПГУ, 2004. – С. 35 – 41.



Горбаченко В. И. Нейросетевой подход к решению систем нелинейных алгебраических уравнений / В. И. Горбаченко, Г. Ф. Убиенных // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. – 2004. – № 2 (11). – С. 116 – 125.



Соломаха А. А. Нейросетевая диагностика вирусных заболеваний печени для объективизации эндоэкологической ситуации в регионах России/ А. А. Соломаха, В. К. Марьин, В. И. Горбаченко, В. В. Артюхин // Экология и промышленность России. – 2005. – № 2. – С. 40 – 41.



Горбаченко В. И. Использование нейронных сетей для решения систем нелинейных уравнений / В. И. Горбаченко, Г. Ф. Убиенных, С. А. Москвитин // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. – 2005. – № 7. – С. 28 ­– 33.



Соломаха А. А. Нейросетевой метод диагностики вирусного гепатита / А. А. Соломаха, В. В. Артюхин, В. И. Горбаченко // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. – 2005. – № 7. – С. 34­– 35.



Горбаченко В. И. Решение систем нелинейных алгебраических уравнений с использованием нейронных сетей / В. И. Горбаченко, Г. Ф. Убиенных // Вопросы радиоэлектроники. Серия "Электронная вычислительная техника (ЭВТ)". – 2006. – Вып. 1. – С. 93 – 101.



Горбаченко В. И. Нейросетевой метод решения обратных задач математической физики // Вычислительные системы и технологии обработки информации: Сб. науч. тр. – Вып. 3 (29)  / Под ред. В. И. Волчихина. – Пенза: Изд во Пенз. гос. ун та, 2005. – С. 106 – 109.



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.



Горбаченко В. И. Применение радиально-базисных нейронных сетей для решения эллиптических дифференциальных уравнений в частных производных / В. И. Горбаченко, Е. В. Яничкина // Вычислительные системы и технологии обработки информации: Межвуз. сборник научных трудов. – Вып 6 (30). – Пенза: Информационно-издательский центр ПГУ, 2006. – С. 18 – 24.



Артюхин В. В. Нейросетевая экспертная система диагностики вирусного гепатита / В. В. Артюхин, В. И. Горбаченко, О. С. Захаров, А. А. Соломаха // Вычислительные системы и технологии обработки информации: Межвуз. сборник научных трудов. – Вып 5 (30). – Пенза: Информационно-издательский центр ПГУ, 2006. – С. 82 – 91.



Горбаченко В. И. Экспериментальное исследование возможности применения радиально-базисных нейронных сетей для решения краевых задач математической физики / В. И. Горбаченко, Е. В. Яничкина // Вычислительные системы и технологии обработки информации: Межвуз. сборник научных трудов. – Вып 5 (30). – Пенза: Информационно-издательский центр ПГУ, 2006. – С. 92 – 99.



Горбаченко В. И. Решение коэффициентной обратной задачи математической физики с использованием нейронных сетей / В. И. Горбаченко, С. А. Москвитин // Вопросы радиоэлектроники. Серия "Электронная вычислительная техника (ЭВТ)". – 2007. – Вып. 2. – С. 19 – 29.



Компьютерная программа диагностики вирусного гепатита / А. А. Соломаха, В. В. Артюхин, В. И. Горбаченко, В. И. Никольский // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Медицинские науки. – 2007. – № 2. – С. 21 – 38.



Соломаха А. А., Артюхин В. В., Горбаченко В. И. Компьютерная программа диагностики вирусного гепатита // Вестник Новых Медицинских Технологий. – 2007, Т. XIV. – № 2. – С. 141 – 142.



Артюхина Е. В., Горбаченко В.И. Решение краевых задач математической физики на радиально-базисных нейронных сетях // Программные продукты и системы. – 2007. – № 3 (79). – С. 74 – 77.



Горбаченко В. И. Нейросетевые алгоритмы решения краевых задач теории поля // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2007. – № 8. – С. 13 – 20.



Горбаченко В. И., Довженко А. Ю. Решение на нейронной сети уравнения теплопроводности с нелинейным источником // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2007. – № 9. – С. 24 – 32.



Горбаченко В. И. Решение задач математической физики на клеточных нейронных сетях // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2007. – № 9. – С. 273 – 282.



Горбаченко В. И., Москвитин С. А. Решение обратных коэффициентных задач математической физики на ней­ронных сетях // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2007. – № 9. – С. 136 – 143.



Горбаченко В. И., Артюхина Е. В. Обучение радиально-базисных нейронных сетей при решении дифференциальных уравнений в частных производных // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2007. – № 9. – С. 150 – 159.



Горбаченко В.И., Катков С.Н. Применение нейроподобных сетей для решения задачи термоупругости // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2007. – № 9. – С. 332 – 344.



Горбаченко В.И., Артюхина Е. В. Два подхода к обучению радиально-базисных нейронных сетей при решении дифференциальных уравнений в частных производных // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. – 2007. – № 2. – С. 56 – 66. – (Технические науки).



Горбаченко В. И., Земскова Ю. Н. Нейросетевая реализация метода конечных элементов // Известия Пензенского государственного педагогического университета имени В. Г. Белинского. Физико-математические и технические науки. – 2008. – № 8 (12). – С. 98 – 103.



Горбаченко В. И., Яремко М. О. Сравнительный анализ алгоритмов реализации булевых операций над полигонами // Известия Пензенского государственного педагогического университета имени В. Г. Белинского. Физико-математические и технические науки. – 2008. – № 8 (12). – С. 95 – 98.



Матвеева Н. О., Горбаченко В. И. Решение систем линейных алгебраических уравнений на графических процессорах с использованием технологии CUDA // Известия Пензенского государственного педагогического университета имени В. Г. Белинского. Физико-математические и технические науки. – 2008. – № 8 (12). – С. 115 – 120.



Горбаченко В. И., Такташкин, Д. В. Объектно-ориентированное моделирование процесса охлаждения режущего инструмента // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. – 2008. – № 1. – С. 3–13.



Артюхина Е. В., Горбаченко В. И. Моделирование физических полей с помощью радиально-базисных нейронных сетей // Динамика гетерогенных структур: Межвуз. сборник научных трудов. – Вып 1. – Пенза: Информационно-издательский центр ПГУ, 2008. – С. 21 – 31.



Артюхин В. В., Горбаченко В. И. Разработка системы диагностики вирусного гепатита // Вычислительные системы и технологии обработки информации: Межвуз. сборник научных трудов. – Вып 8 (31). – Пенза: Информационно-издательский центр ПГУ, 2008. – С. 22 – 29.



Горбаченко В. И., Матвеева Н. О. Реализация итерационных алгоритмов решения систем линейных алгебраических уравнений на графических процессорах в технологии CUDA // Вопросы радиоэлектроники. Серия ЭВТ. – 2008. – Вып. 5. – С. 65 – 75.



Артюхин В. В., Артюхина Е. В., Горбаченко В. И. Применение радиально базисных нейронных сетей для диагностики вирусного гепатита // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2008. – № 9. – С. 72 – 76.



Соломаха А. А., Белова О. Ю., Горбаченко В. И. Современные компьютерные методы диагностики синдрома эндогенной интоксикации // Вестник Службы крови России. – – 2009, № 2. – С. 31 – 38.



Нейросетевая диагностика синдрома эндогенной интоксикации / А. А. Соломаха, В. И. Никольский, В. И. Горбаченко, О. Ю. Белова // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. – 2009, том 8. – № 2. – С. 536 – 540.



Горбаченко В. И., Артюхина Е. В. Исследование градиентных алгоритмов обучения весов радиально-базис­ных нейронных сетей для решения краевых задач математической физики // Известия ПГПУ им. В.Г. Белин­ского. 2009. № 13 (17). С. 134–143.



Ячменева О. Е., Горбаченко В. И. Численное моделирование волны пробоя в световоде // Известия ПГПУ им. В. Г.Белинского. 2009. № 13 (17). С. 149 – 157.
^

3. Статистика по публикациям

За период с 2004 по 2009 год опубликовано 172 работ, из них:

  • учебных пособий – 10;

  • статей в изданиях, входящих в перечень ВАК – 24;

  • сборников научных трудов – 6;

  • статей в других изданиях – 134.

^

III. НАУЧНО-ОРГАНИЗАЦИОННАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ

1. Участие в редакционных коллегиях журналов, диссертационных советах

Горбаченко В. И. является членом редакционной коллегии журнала "Нейрокомпьютеры: разработка и применение", входящего в перечень ВАК.

^

Горбаченко В. И. является членом редакционной коллегии научного сборника "Известия ПГПУ. Серия физико-математические и технические науки".

Горбаченко В. И. участвовал в работе следующих докторских советов:


Д212.186.06 – Спец. 05.13.17, с 14.10.2005 по 31.12.2007.


Д212.186.04 – Спец. 05.13.18, с 09.12.2005 по наст. время.


Д212.186.01 – Спец. 05.13.15, с 08.02.2008 по наст. время.


2. Участие в организации конференций, семинаров, конкурсов, школ, олимпиад и т. п.

– Горбаченко В. И. являлся председателем оргкомитета Международной на­учно-технической кон­ференции "Проблемы информатики в образо­вании, управлении, эко­номике и технике" (2009).

– Горбаченко В. И. являлся членом оргкомитета Международной научной молодежной школы "Нейрокомпьютеры и их применение" (2007).

– Горбаченко В. И. являлся членом оргкомитета I Всероссийской конфе­рен­ции "Нейросетевые алго­ритмы решения за­дач математической фи­зи­ки" (2007).

– Горбаченко В. И. являлся членом оргкомитета международной научно практической конференции "Перспективные технологии искусственного интеллекта" (2004, 2006, 2008).

– Горбаченко В. И. являлся членом оргкомитета VIII Международной научно-технической конференции "Новые информационные технологии и системы" (2008).


^ 3. Творческие связи с другими научными организациями и вузами

Кафедра ВСМ ведет работы в рамках договора о совместной научно исследовательской работе и сотрудничестве в области подготовки кадров с Институтом структурной макрокинетики и проблем материаловедения (ИСМАН) Российской академии наук.

Ведутся совместные исследования с кафедрой хирургии Пензенского медицинского института в составе ПГУ и областной клинической больницей им. Н. Н. Бурденко.


^ 4. Участие в федеральных и отраслевых научных и прикладных исследованиях

За отчетный период кафедра ВСМ участвовала в выполнении 3 грантов РФФИ:

– проект РФФИ № 02-07-90282-в "Нейросетевой распределенный вычислительный кластер и решение некоторых актуальных задач тепломассобмена и гидродинамики" (2002 – 2004);

– проект РФФИ № 06 07 89259 а "Применение радиально-базисных нейронных сетей для решения краевых задач" (2006 – 2008);

– проект 07-07-06012 Организация и проведение Всероссийской научной конференция "Нейросетевые технологии в решении задач математической физики" (2007).


Кафедра выполняла госбюджетные НИР:

– Госбюджетная НИР "Разработка теоретических основ применения теории нейронных сетей в вычислительной и дискретной математике", выполняемая по тематическому плану научно-исследовательских работ Пензенского государственного педагогического университета, проводимых по заданию Федерального агентства по образованию в 2005 г.

– Госбюджетная НИР: "Исследования методов решения задач вычислительной и дискретной математики на основе нейросетевых вычислений", выполняемая по тематическому плану научно-исследовательских работ Пензенского государственного педагогического университета, проводимых по заданию Федерального агентства по образованию в 2006 – 2007 г.г.

– Госбюджетная НИР: "Исследование нейросетевых технологий решения задач математической физики с поддержкой параллельных вычислений", выполняемая по тематическому плану научно-исследовательских работ Пензенского государственного педагогического университета, проводимых по заданию Федерального агентства по образованию в 2008 – 2010 г.г.

Кафедра выполняла хоздоговорные работы:

– Хоздоговор № 1/Д/4 "Разработка и реализация (в том числе и асинхронная) нейроалгоритмов для нестационарных решений уравнения теплопроводности с нелинейным источником (движение волны горения)" в рамках проекта РФФИ № 02-07-90282 "Нейросетевой распределенный вычислительный кластер и решение некоторых актуальных задач тепломасообмена и гидродинамики" (2004).

– Хоздоговорная НИР 1/Д/6: "Разработка и исследование алгоритмов решения на радиально-базисных сетях уравнений математической физики" в рамках проекта РФФИ № 06 07 89259 а "Применение радиально-базисных нейронных сетей для решения краевых задач" (2006 г.).

– Три хоздоговорные НИР:  1/Д/7, 2/Д/7, 3/Д/7 "Разработка, теоретическое и экспери­ментальное исследование на моделях радиально-базисных нейронных сетей алгоритмов решения нелинейных и обратных задач математической физики" в рамках проекта РФФИ № 6 07-89259-а "Применение радиально-базисных нейронных сетей для решения краевых задач" (2007 г.).

– 1/Д/8 "Разработка нейросетевых программ решения конкретных дифференциальных уравнений в частных производных" в рамках проекта РФФИ № 06-07-89259-а "Применение радиально-базисных нейронных сетей для решения краевых задач" (2008 г.).

– 2/Д/8 "Разработка нейросетевых программ решения конкретных дифференциальных уравнений в частных производных" в рамках проекта РФФИ № 06-07-89259-а "Применение радиально-базисных нейронных сетей для решения краевых задач (2008 г.).


Вид

финансирования

Финансирование по годам (тыс. руб.)

2004

2005

2006

2007

2008

2009

Госбюджет




100,000

140,000

300,000

367,686

363,000

Хоздоговор

50,000




58,000

120,000

130,000




Всего

50,000

100,000

198,000

420,000

497,686

363,000


^ IV. ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ В ОБЛАСТИ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА

1. Подготовка научных кадров

За отчетный период в аспирантуре обучалось 13 аспирантов, 6 из них закончили обучение.

Защищено 3 кандидатские диссертации:

1. Ратников Сергей Владимирович "Доменно-ориентированная модель данных с учетом свойств упорядоченности", специальности 05.13.17 – Теоретические основы информатики, 05.13.11 – Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей, 2006, научные руководители Линьков В. М., Горбаченко В. И.

2. Артюхин Василий Валерьевич "Нейросетевая система диаг­­нос­­тики вирусного гепатита", специальности: 05.13.11 – Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей; 05.11.17 – Приборы, системы и изделия медицинского назначения, 2007, научный руководитель Горбаченко В. И.

3. Такташкин Денис Витальевич "Моделирование процесса охлаждения режущего инструмента распыленными технологическими средствами, специальность 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ, 2008, научный руководитель Горбаченко В. И.

В научной работе принимают участие все аспиранты и 3 – 5 человек студентов. Сотрудники, аспиранты и студенты неоднократно награждались за участие в научной работе.

2005 – аспирант Артюхин В.В. – стипендия президента РФ.

2006 – аспирант Милова К. А. – диплом Всероссийского конкурса студенческих научных работ в области транс­фузиологии (научные руководители – Горбаченко В. И. и Соломаха А. А.).

Аспирант Артюхина Е. В. – стипендия президента РФ.

Горбаченко В. И. – награжден знаком участника ВВЦ

Аспирант Артюхин В. В. – диплом второй степени на Всероссийском конкурсе инновационных проектов аспирантов и студентов по приоритетному направлению "Информационно-телекоммуникационные технологии".

Серебряный знак ФГУП НИИ "Информика". Специальные призы фирм ORACLE, SUN и Microsoft.

2007 – аспирант Милова К. А. – стипендия президента РФ.

2008 – Горбаченко В. И. присуждена научная стипендия губернатора Пензенской области за выдающиеся труды в области науки и техники.

Выпускница 2008 г. Матвеева Н. О. заняла третье место во Всероссийском конкурсе выпускных квалификационных работ по специальностям 010503 "Математическое обеспечение и администрирование информационных систем".

2009 – аспирант Белова О. Ю. – стипендия правительства РФ.

^ 2. Открытие новых специальностей и специализаций

Результаты научной работы внедрены в учебный процесс в специальностях "Прикладная информатика в экономике" и "Математическое обеспечение и администрирование информационных систем", а также в магистратуре по направлению "Прикладная математика и информатика".


3. Основные дисциплины, читаемые членами научного направления

  • Нейроинформатика.

  • Системы поддержки принятия решений.

  • Вычислительная математика.

  • Численные методы в экономике.

  • Компьютерное моделирование.

  • Имитационное моделирование экономических процессов.

  • Математическое моделирование социальных процессов

  • Вычислительные системы, сети и телекоммуникации.

  • Архитектура вычислительных систем.

  • Опер системы, среды и оболочки.

  • Администрирование локальных компьютерных сетей.

  • Основы эксплуатации вычислительных систем и сетей.

  • Современные проблемы прикладной математики и информатики (магистратура).

  • Компьютерные технологии в социальных науках и образовании (магистранты)

  • Компьютерные технологии в науке и образовании (магистранты).


^ V. ИННОВАЦИОННАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ

Нейросетевая экспертная система диагностики вирусного гепатита "НЕЙРОДИАГНОСТ" – на стадии готового продукта.

Система диагностики синдрома эндогенной интоксикации – на стадии тестирования.

Система прогнозирования осложнений в грудной хирургии – на стадии разработки.


VI. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ НАУЧНОГО НАПРАВЛЕНИЯ

Дальнейшее развитие планируется как в направлении классических нейросетевых технологий, так и нечетких систем. Будет развиваться применение многоядерных процессоров и параллельных вычислительных систем.







Скачать 222,69 Kb.
оставить комментарий
Дата22.09.2011
Размер222,69 Kb.
ТипДокументы, Образовательные материалы
Добавить документ в свой блог или на сайт

отлично
  1
Ваша оценка:
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rudocs.exdat.com

Загрузка...
База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2017
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Анализ
Справочники
Сценарии
Рефераты
Курсовые работы
Авторефераты
Программы
Методички
Документы
Понятия

опубликовать
Загрузка...
Документы

Рейтинг@Mail.ru
наверх