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

Безобразов Сергей Валерьевич

Доцент
Кандидат технических наук


Головко Владимир Адамович
Заведующий кафедрой
Профессор, доктор технических наук

Хацкевич Мария Викторовна
Старший преподаватель
Хвещук Владимир Иванович

Профессор
Доцент, кандидат технических наук


Весь состав кафедры →

Сектор робототехники "BrSTU Robotics" → Факультет электронно-информационных систем → Официальный сайт БрГТУ →