Савицкий Юрий Викторович

Доцент
Кандидат технических наук

Дисциплины

"Аппаратное и программное обеспечение сетей" (АСОИ); "Аппаратное и программное обеспечение ЭВМ и сетей" (АСОИ); "Основы автоматизированных систем обработки информации" (АСОИ); "Вычислительные комплексы, системы и сети" (ВМСиС).

Научная деятельность

Научные работы:

1. Neural Nets Training Algorithms for Pattern Recognition and Prediction. Golovko V., Savitsky Y., Gladischuk V. // Proc. of  Int. Conf. on Design Methodologies for Signal Processing. Szchecin, Technical University, Poland. – 1995. – P. 167–171

2. Neural Networks for Autonomous Mobile Robot Control. Golovko V., Savitsky Y., Gladischuk V. // Proc. of Int. Conf. NITE’96, Szchecin, Technical University. – 1996. –  Р. 234–238

3. Neural System for Intelligent Robot Navigation. Golovko V., Savitsky Y., Gladischuk V. // Proc. of Int. Conf. on Technical Informatics, Timisoara, Technical University, Romania. – 1996. – P. 63–70

4. A Neural Net for Prediction Problems. Golovko V., Savitsky Y., Gladischuk V. // Proceedings of Int. Conf. on Technical Information, Timisoara, University of Timisoara, Romania. – 1996. – P. 49–52

5. Neural Networks for Optimization Problems. Golovko V., Savitsky Y., Suhodolsky O., Dimakov V., Gladischuk V. // Proc. of Int. Conf. on Design Methodologies for Signal Processing, Szczecin, Technical University, Poland. – 1996. –  P. 38–41

6. The Training of Feed–Forward Neural Networks. Golovko V., Savitsky Y., Dunets A. // Proc. of the Int. Conf. on Neural Networks and Artificial Intelligence ICNNAI'99, Brest, Belarus. – 1999. – P. 36–39

7. Intelligent System for Prediction of Sensor Drift. Golovko V., Savitsky Y.,  Sachenko A.,  Kochan V.  // Proc. of the Int. Conf. on Neural Networks and Artificial Intelligence ICNNAI'99, Brest, Belarus. – 1999. – P. 126–135

8. Neural Network System for Time Series Prediction. Golovko V., Savitsky Y., Dunets A.,  Sachenko A., Laopoulos T.,  Grandinetti L // Proc. of the Sixth International Conference “Advanced Computer Systems” ACS’99, Szczecin, Poland. – 1999. – P. 223–227

9. Modifications of the Architecture and Training Algorithms of the Recurrent Neural Network for Time Series Prediction. Golovko V., Savitsky Y., Dunets A., Sachenko A.,  Laopoulos T.,  Grandinetti L. // IEEE International Workshop on Intelligent Signal Processing WISP’99, Budapest, Hungary. – 1999. – P. 141–145

10. New Approach of the Recurrent Neural Network Training. Golovko V., Savitsky Y. // Proc. of the Int. Conf. on Neural Networks and Artificial Intelligence ICNNAI'99, Brest, Belarus. – 1999. – P. 32–35

11. Technique of Learning Rate Estimation for Efficient Training of MLP. Golovko V., Savitsky Y.,  Laopoulos T.,  Sachenko A.,  Grandinetti L. // Proc. of Int. Joint Conf. on Neural Networks IJCNN’2000, Como, Italy. Vol. 1. – 2000. – P. 323–329

12. Unsupervised Learning for Dimensionality Reduction. Golovko V., Savitsky Y.,  Ignatiuk O.,  Laopoulos T., Sachenko A.,  Grandinetti L. // Proc. of Second Int. ICSC Symposium on Engineering of Intelligent Systems EIS’2000, University of Paisley, Scotland, U.K. – 2000. – P. 140–144

13. Efficient Training of MLP with Training Step Rate Estimation. Golovko V., Savitsky Y.,  Laopoulos T., Sachenko A.,  Grandinetti L // Proc. of Euro–International Symposium on Computational Intelligence E–ISCI, Kosice, Slovakia. – 2000. – P. 21–26

14. Адаптивные методы обучения градиентных нейронных сетей. Головко В.А., Савицкий Ю.В.  // Вестник Брестского государственного технического университета. – 2000. – № 4 : Машиностроение, автоматизация, ЭВМ. – С. 68–75

15. Метод обучения рециркуляционных нейронных сетей. Головко В.А., Савицкий Ю.В.  // Вестник Брестского государственного технического университета.– 2000. – № 4 : Машиностроение, автоматизация, ЭВМ. – С. 53–56

16. Modeling Nonlinear Dynamic Using Multilayer Neural Networks. Golovko V., Savitsky Y.,  Maniakov N. // Proceedings of the Workshop Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems : Technology and Applications. (IDAACS’2001), Foros, Ukraine. – 2001. – P. 197–202

17. Some Aspects of Chaotic Time Series Analysis. Golovko V., Savitsky Y.,  Maniakov N., Rubanov V. // Рroc. Of the Second Int. Conf. on Neural Networks and Artificial Intelligence ICNNAI'2001, Minsk, Belarus. – 2001. – P. 66–69

18. Параллельные алгоритмы функционирования и обучения нейронных сетей. Головко В. А., Савицкий Ю.В., Triki C. // Вестник Брестского государственного технического университета. – 2001. – № 4(10) : Машиностроение, автоматизация, ЭВМ. – С. 35–40

19. Некоторые аспекты анализа хаотических временных рядов. Головко В.А., Савицкий Ю.В., Маньяков Н.В., Рубанов В.С. //  Вестник Брестского государственного технического университета. – 2001. – № 5(11) : Физика, математика, химия. – С. 46–49

20. Использование нейронных сетей для предсказания хаотических временных рядов. Головко В.А., Савицкий Ю.В. // Вестник Брестского государственного технического университета. – 2001. – № 5(11) : Физика, математика, химия. – С. 54–58

21. Нейросетевой подход определения спектра Ляпунова для хаотических процессов. Головко В.А., Савицкий Ю.В.  Компьютинг  : международный журнал. – 2002. – № 1. – С. 87–93

22. Нейросетевой метод оценки спектра Ляпунова по наблюдаемым реализациям. Головко В.А., Савицкий Ю.В., Чумерин Н.Ю. // Вестник Брестского государственного технического университета. – 2002. – № 4(16) : Машиностроение, автоматизация, ЭВМ. – С. 47–51

23. Эмуляция нейронных сетей на многопроцессорной системе. Головко В.А., Савицкий Ю.В., Дунец А.П. // Вестник Брестского государственного технического университета. – 2002. – № 4(16) : Машиностроение, автоматизация, ЭВМ. – С. 36–39

24. Neural Networks for Signal Processing in Measurement Analysis and Industrial Applications: the Case of Chaotic Signal Processing. V. Golovko, N., Savitsky Y.,  Maniakov // Сhapter of NATO book “Neural networks for instrumentation, measurement and related industrial applications”. – Amsterdam : IOS Press, 2003. – Р. 119–143

25. Computing of Lyapunov exponents using neural network. Golovko V., Savitsky Y.  // Proceedings of the Third Internаtional Conference on Neural Network and Artificial Intelligence ICNNAI’2003. – Minsk, 2003. – Р. 71–75

26. Computing of Lyapunov Exponents Techniques Using Neural Networks. V. Golovko, Y. Savitsky // International Scientific Journal of Computing, 2004. – №1. – Р. 93–98

27. Параллельная система обработки хаотических процессов на базе протокола MPI. Савицкий Ю.В. // Вестник Брестского государственного технического университета. – 2005. – № 5.– С. 40–42

28. Анализ хаотических сигналов на базе многослойных нейронных сетей с различной конфигурацией рекуррентных связей. Савицкий Ю.В. // Вестник БрГТУ. –  Физика, математика, информатика. –  2007. – №5 (47). – С. 26–27

29. Адаптивный алгоритм генерации многослойной нейронной сети прогнозирования. Савицкий Ю.В. // Вестник БрГТУ. – Физика, математика, информатика. –  2007. – №5 (47). – С. 30–32

30. Сравнительный анализ производительности схем параллелизации функционирования нейронной сети. Савицкий Ю.В. // Вестник Брестского государственного технического университета. – 2008 – № 5. – С. 41–44

31. Сравнительный анализ производительности схем параллелизации обучения нейронной сети. Савицкий Ю.В. // Вестник Брестского государственного технического университета. – 2008 – № 5. – С. 37–40

32. Адаптивная модель оценивания качества тестовой выборки с использованием аппарата искусственных нейронных сетей. Савицкий Ю.В., Муравьев Г.Л. // Материалы международной конференции–форума «Информационные системы и технологии» (Information Systems and Technologies IST’2009). – Минск, 2009. – С. 277–278

33. Интеллектуальные агенты при поиске в распределенных информационных структурах. Лаврентьев В.В., Савицкий Ю.В. // Информационные системы и технологии IST’2010 : материалы 6 междунар. конф. – Минск, 2010.  – С. 321–323

34. Некоторые аспекты нейросетевого анализа сигналов ЭЭГ. Ю.И. Давидюк, Ю.В. Савицкий // Современные информационные технологии в образовании и научных исследованиях (СИТОНИ–2011) : мат. междунар. конф. – Донецк : ДонНТУ, 2011. – С. 102–107

35. Программная система нейросетевого анализа сигналов ЭКГ. Давидюк  Ю.И. , Савицкий Ю.В. //  Современные информационные технологии в образовании и научных исследованиях (СИТОНИ-2012): материалы 3-й международной НТК студентов и молодых ученых /  Сборник  научных трудов студентов, магистрантов, аспирантов и преподавателей, Донецк, ДонНТУ,  2012 /  ДонНТУ . –  Донецк,  2012. -  С. 47-51.

Учебно-методические работы:

1. Интеллектуальные системы принятия решений: Методические указания по выполнению лабораторных работ для студентов специальности 53 01 02. В 2-х ч. – Ч.1. Головко В.А., Дунец А.П., Савицкий Ю.В., Шуть В. Н. – Брест : БрГТУ, 2001. – 31с.

2. Интеллектуальные системы принятия решений: Методические указания по выполнению лабораторных работ для студентов специальности 53 01 02. В 2-х ч. – Ч.2. Головко В.А., Дунец А.П., Савицкий Ю.В. – Брест : БрГТУ, 2001. – 33 с.

3. Методические указания для выполнения курсового проекта по дисциплине «Вычислительные комплексы, системы и сети» для студентов специальности 40 02 01. «Проектирование системы параллельной обработки данных с использованием MPI». Головко В.А., Дунец А. П., Савицкий Ю.В.   – Брест : БрГТУ, 2001. – 33 с.

4. Методическое пособие “Основы создания WINDOWS-приложений в системе MICROSOFT VISUAL  STUDIO C++ на базе библиотеки MFC”. Г.Л. Муравьев, В.И. Хвещук, В.Ю. Савицкий, С.В. Мухов. – Брест :  БрГТУ,  2008. – Ч. 1. – 48 с.

5. Методическое пособие “Основы создания WINDOWS-приложений в системе MICROSOFT VISUAL  STUDIO C++. Процедурный стиль”. Г.Л. Муравьев, В.И. Хвещук, В.Ю. Савицкий. – Брест :  БрГТУ,  2008. – Ч. 2. – 48 с. (доля соискателя – 42 с.)

6. Методические указания к выполнению курсовых работ по дисциплине “Моделирование систем”. Г.Л. Муравьев, В.Ю. Савицкий. – Брест :  БрГТУ,  2008. – 30 с.

7. Методические указания по дипломному проектированию для студентов специальности 1-53 01 02 «Автоматизированные системы обработки информации». В.А. Головко, В.И. Хвещук, В.Ю. Савицкий, А.П. Дунец, Г.Л. Муравьев. – Брест :  БрГТУ,  2008. – 36 с.

8. Методические указания к лабораторным работам по курсу ”Аппаратное и программное обеспечение сетей” для студентов специальности АСОИ и ИИ. Ю.В. Савицкий, Г.Л. Муравьев.  – Брест :  БрГТУ,  2009. – 27 с.

9. Методическое пособие “Основы создания Windows-приложений в системе Microsoft Visual  Studio C++ на базе библиотеки MFC”. Г.Л. Муравьев, В.Ю. Савицкий, В.И. Хвещук. – Брест :  БрГТУ,  2010. – Ч. 2. – 62 с.

10. “Моделирование систем. Курсовое проектирование” для студентов очного и заочного обучения по специальности АСОИ. Г.Л. Муравьев, Ю.В. Савицкий, В.И. Хвещук. – Брест :  БрГТУ,  2010. – 128 с. (доля соискателя – 42 с.)

Интересы

Искусственный интеллект; компьютерные сети; организация высокопроизводительных вычислений на базе протокола MPI.

Образование

В 1993 г. закончил  Брестский политехнический институт по специальности «ЭВМ, системы, комплексы и сети». Закончил аспирантуру в 1996 г. при Брестском политехническом институте, специальность 05.13.13 «Вычислительные машины, системы и сети», подготовил диссертацию на тему «Методы и средства генерации искусственных нейронных  сетей для решения задач прогнозирования» по специальности 05.13.13 «Вычислительные машины, системы и сети».

Контактная информация

e-mail: Yuri.Savitsky@tut.by

← весь состав кафедры