Пермская научная школа искусственного интеллекта

Пермская научная школа школа искусственного интеллекта существует на базе пяти университетов и Группы компаний ИВС:

Основные направления деятельности:

• Научно-производственная: разработка и внедрение интеллектуальных систем в области промышленности, экономики, финансов, медицины, социологии, политики, истории, криминалистики и др.

• Образовательная: обучение нейросетевым технологиям, подготовка высококвалифицированных специалистов, владеющих методами ИИ. Подготовка и защита курсовых, дипломных, магистерских, кандидатских и докторских работ.

• Издательская: выпуск монографий, учебников и учебных пособий для вузов и школ, публикация научных статей.

• Основные инструменты: нейросетевые технологии, технологии экспертных систем и генетических алгоритмов.

Новости

04.05.2012: Победа на конкурсе УМНИК. [Подробнее]

03.05.2012: X конференция в Москве. [Подробнее]

22.08.2011: Промежуточные результаты Пермского проекта создания интеллектуальной компьютерной системы меддиагностики получили одобрение у авторитетных московских ученых-кардиологов! [Подробнее]

27.01.2011: Роботы в Пермском государственном университете. [Подробнее]

17.10.2010: Выпущено 3-е издание книги Л.Н.Ясницкого «Введение в искусственный интеллект. [Подробнее]

01.07.2010: Пермяки на Селигере

20.02.2010: Моделирование эмоций. [Подробнее]

15.05.2010: Интервью профессора Л.Н. Ясницкого об Искусственном интеллекте. [Подробнее]

15.11.2009: Всероссийская конференция «Искусственный интеллект: философия, методология, инновации»

25.10.2009: Прошел Первый Пермский молодёжный конвент

10.10.2009: Книга профессора Л.Н.Ясницкого “Введение в искусственный интеллект», Москва: Академия, 2008г. стала лауреатом Конкурса на лучшую научную книгу 2008 года.

10.01.2009: Выпущена монография: ПЕРМСКАЯ НАУЧНАЯ ШКОЛА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ЕЕ ИННОВАЦИОННЫЕ ПРОЕКТЫ [Подробнее]

09.01.2009: Вышла в свет книга "Современные проблемы науки: Учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений" [Подробнее]

27.01.2011

[Возврат к списку новостей]

Проект «Нейросетевая система поддержки принятия решения при выявлении сер-дечно-сосудистых паталогий» победил в номинации «Информационные технологии» в V Студенческом краевом конкурсе инновационных проектов по программе У.М.Н.И.К.
Команду исполнителей проекта на конкурсе представлял аспирант Пермского го-сударственного педагогического университета Кирилл Богданов. Месяцем раньше Кирилл докладывал этот проект на X Всероссийской научной конференции «Нейрокомпьютеры и их применение» http://it.mgppu.ru/confnc2012/ и был отмечен дипломом «За лучшую научную работу». Напомним, что около года назад этот же проект докладывался в Научном центре сердечно-сосудистой хирургии им. А.Н.Бакулева РАМН и получил высокую оценку авторитетных московских ученых-кардиологов (новость от 22.08.2011 на сайте http://www.permai.ru/). Так что победа на конкурсе У.М.Н.И.К. не была случайностью, а явилась очередным успехом коллектива разработчиков, объединяющих:
- Группу компаний ИВС;
- Пермский государственный педагогический университет;
- Пермский государственный национальный исследовательский университет;
- Пермскую государственную медицинскую академию им. акад. Е.А.Вагнера.

27.01.2011

[Возврат к списку новостей]

В Москве состоялась X Всероссийская научная конференция «Нейро-компьютеры и их применение» http://it.mgppu.ru/confnc2012/. Конференция была посвящена актуальным проблемам применения нейронных сетей для решения задач в области естественных, технических и гуманитарных наук. Ее целью является объединение специалистов, работающих в различных сферах применения нейросетевых алгоритмов, обсуждение и обобщение опыта их теоретических и практических разработок, определение пер-спектив развития обучаемых структур.
В конференции, проведённой на базе Московского городского психо-лого-педагогического университета, приняли участие специалисты из 11 регионов Российской Федерации, а также из Украины, Вьетнама и Узбекистана. Для участия в конференции зарегистрировались 211 специалистов из 71 учреждения и организации.

Пермяки привезли домой три диплома «За лучшие научные работы»:
• Аспирант Пермского государственного педагогического университета Кирилл Богданов за доклад «Нейросетевая система диагностики и прогнозирования развития заболеваний сердечно-сосудистой системы».
• Аспирант Пермского государственного национального исследовательского университета Сергей Кирилловых за доклад «Возможности учета социального фактора в работе генетических алгоритмов при проектировании и обучении нейронных сетей».
• Старший преподаватель Пермского государственного педагогического университета Федор Черепанов за доклад «Исследовательский симулятор нейронных сетей».

На конференции состоялся традиционный «Круглый стол», на котором с докладом «О приоритете советских ученых в области нейроинформатики» выступил профессор Л.Н.Ясницкий.

Докладчик обратил внимание на исключительно важную роль, которую сыграло в истории развития нейроинформатики изобретение алгоритма обратного распространения ошибки, как метода обучения многослойных персептронов. C середины XX века вплоть до конца 80-х годов мировая нейронаука пребывала в научном тупике и практически не развивалась. Существовавшие в то время однослойные персептроны не смогли преодолеть проблему «Исключающего ИЛИ», не справились с поставленными перед учеными задачами распознавания стратегически важных объектов, дискредитировав новое научное направление.
Открытие алгоритма обратного распространения ошибки явилось поворотным событием в истории нейроинформатики. Наука вышла из тупика. В СССР были построены первые в мире промышленно применяемые нейрокомпьютеры, чем был обеспечен приоритет Советского Союза в области искусственного интеллекта. Благодаря этим событиям началась эра триумфального шествия нейрокомпьютерных и нейросетевых технологий во всем мире. В настоящее время по количеству практических приложений нейроинформатика побила все мыслимые рекорды.

Однако, как отметил докладчик, в мировой литературе распространено несправедливое мнение о том, что первооткрывателями алгоритма обратного распространения ошибки являются зарубежные ученые: P.Werbos (1974г.), D.E.Rummelhart, G.E.Hilton, R.J.Williams (1986.). Далее, проф. Ясницкий привел факты, свидетельствующие о том, что алгоритм обучения многослойных персептронов, позволивший создать промышленно применяемые нейрокомпьютеры, был изобретен и опубликован гораздо раньше (1970-1973гг) коллективом советских ученых: В.А.Ванюшиным, А.И.Галушкиным, А.С.Заком, Б.П.Тюховым.
В связи со значительным вкладом указанных ученых в развитие мировой науки, а также в целях восстановления исторической справедливости, проф. Л.Н.Ясницкий предложил обратиться в Нобелевский комитет.
Предложение Л.Н.Ясницкого было поддержано и принято решение:
С целью экспертизы материалов, необходимых для представления в Нобелевский комитет назначить комиссию в составе: проф. Галушкин А.И., проф. Татузов А.Л., проф. Чечкин А.В.

Промежуточные результаты Пермского проекта создания интеллектуальной компьютерной системы меддиагностики получили одобрение у авторитетных московских ученых-кардиологов!

[Возврат к списку новостей]

22 августа 2011 года в Научном центре сердечно-сосудистой хирургии им. А.Н.Бакулева РАМН в Отделении хирургического лечения аритмий сердца состоялся семинар на тему: «Возможности применения методов искусственного интеллекта для диагностики и прогнозирования развития сердечно-сосудис-тых заболеваний».

Докладчик: профессор Л.Н.Ясницкий. Руководитель семинара: член-корреспондент РАМН, доктор медицинских наук, лауреат Государственной премии, президент Всероссийского научного общества аритмологов, профессор А.Ш.Ревишвили. Продолжительность доклада 35 минут. Продолжительность обсуждений 35 минут.

Содержание доклада.

1. Пермская научная школа искусственного интеллекта и краткая характеристика ее наиболее ярких инновационных проектов.
2. Краткая история искусственного интеллекта, принцип действия нейрокомпьютера и нейронной сети.
3. Подробное изложение этапов создания и возможностей демонстрационного прототипа нейросетевой системы диагностики и прогнозирования развития заболеваний сердечно-сосудистой системы.
4. Предложения по созданию аналогичной диагностико-прогностической системы на базе Научного центра сердечно-сосудистой хирургии им. А.Н.Бакулева РАМН.

С самого начала и до конца материал доклада был воспринят с большим вниманием. Особый интерес вызвала демонстрация возможностей нейросетевой системы диагностики и прогнозирования развития сердечно-сосудистых заболеваний и возможностей влияния на эти прогнозы за счет изменения образа жизни пациента. Дело в том, что в современной традиционной медицине сложилась практика давать одни и те же рекомендации в отношении образа их жизни всем без исключения кардиологическим больным: соблюдать гипохолестериновую диету, отказаться от «вредных привычек», ограничить употребление кофе, спиртных напитков, похудеть, ограничить умственную и физическую нагрузку и т.д. Серия же компьютерных экспериментов, выполненных с помощью демонстрационного прототипа нашей диагностико-прогностической системы показала, что данная медицинская практика нуждается в пересмотре. Необходимо дифференцированно подходить к каждому пациенту: рекомендации в изменении образа жизни должны быть сугубо индивидуальны. Например, для одних пациентов злоупотребление кофе и спиртными напитками противопоказано, тогда как для других – наоборот, полезно. То же самое выяснилось с соблюдением гипохолестериновой диеты, занятиями физической культурой, снижением веса, умственных и физических нагрузок и пр. Заключение о пользе или вреде подобных рекомендаций зависит от сочетания большого комплекса входных параметров системы, характеризующих конкретного пациента и его состояние здоровья.

В ходе обсуждений и дискуссии участники семинара в своем большинстве согласились, что нейросетевая система, обученная на реальном медицинском опыте (без при-влечения традиционных академических медицинских знаний) смогла выявить неизвестные медицинской науке закономерности и учитывать эти закономерности в практическом применении, а потому превзошла по своим возможностям и качеству известные диагностические системы, построенные на принципах экспертных систем.

Сложилось впечатление, что пермяки занимаются чрезвычайно перспективным научным направлением, что может позволить в ближайшем будущем по-иному подойти к проблеме получения новых медицинских знаний. Эффективным инструментом получения новых знаний станут диагностико-прогностические системы, построенные на нейронных сетях и нейрокомпьютерах.

В своем заключительном выступлении руководитель семинара профессор А.Ш.Ревишвили признался, что «докладчику удалось разрушить первоначально существовавший скепсис в отношении разработок Пермской научной школы и что он (А.Ш.Ревишвили) готов подписать любую рецензию о пермском проекте, которую пермяки положат ему на стол!».

В ходе обсуждений были заданы некоторые провокационные вопросы, ответы на которые вызвали затруднения, и которые следует учесть в последующей работе коллектива:

1. В каких международных журналах публикуются результаты деятельности Пермской научной школы?
2. Почему формат постановки диагнозов не соответствует международным стандартам?
3. Является ли авторский коллектив единственным в мире, или у него есть конкуренты?

Автор заметки выражает благодарность своим коллегам, прямо или косвенно участво-вавшим в создании демонстрационного прототипа нейросетевой диагностико-прогностической системы:К.В.Богданову, А.Дворяниновой, А.А.Думлеру, Т.Макуриной, А.Маматовой, А.Н.Полещуку, И.Ф.Федорищеву, Е.Ю.Черемных, Ф.М.Черепанову.

Автор заметки: профессор Л.Н.Ясницкий

27.01.2011

[Возврат к списку новостей]

В Пермском государственном университете ведутся разработки по созданию математических моделей эмоциональных роботов с неабсолютной памятью. Руководителем исследований является доктор технических наук, профессор кафедры процессов управления и информационной безопасности, почетный работник высшего профессионального образования Российской Федерации Пенский Олег Геннадьевич. Желающие ознакомиться с результатами исследований ученых ПГУ могут скопировать монографию «Основы математической теории эмоциональных роботов», размещенную на нашем сайте в разделе «Публикации» или прослушать передачу «Мехматовские мечтатели».

[Скачать передачу «Мехматовские мечтатели»] (14 Мб)

17.10.2010

[Возврат к списку новостей]

Издательским Центром «Академия» (г.Москва) выпущено 3-е издание книги Л.Н.Ясницкого «Введение в искусственный интеллект» . На сайте отмечается, что «Учебное пособие награждено Дипломом Фонда развития отечественного образования как лучшая научная книга 2008 год.»

2009 год 9 января

[Возврат к списку новостей]

Вышла в свет книга Современные проблемы науки: Учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений / Л.Н. Ясницкий, Т.В. Данилевич,. – Москва.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. - 294с.

Рекомендовано Учебно-методическим советом по математике и механике УМО по классическому университетскому образованию РФ в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по группе математических и механических специальностей.

А Н Н О Т А Ц И Я

Книга состоит из двух частей. В первой части в простой и сжатой форме прослеживается путь развития науки со времени ее возникновения до наших дней. Подчеркивается роль образования, как главенствующего фактора в становлении науки, обеспечивающего преемственность и накопление знаний. В книге рассматривается феномен творческих поисков ученых и их открытий. Затрагивается тема существования различного рода знаний, которые не могут быть названы научными, но которые нельзя отвергать. Особое внимание обращается на негативные последствия для человека триумфа науки и технологий, на необходимость решения этой проблемы Человеком и Наукой будущего.

Вторая часть книги посвящена современным методам получения научных знаний, среди которых лидирующие позиции занимает математика. Однако сухой язык цифр не защищает человека от случайных трагических событий в его жизни. Подтверждение тому – перепоручение компьютеру решения краевых задач, в которых могут содержаться погрешности, выходящие за рамки допустимых. Только человек, его интуиция, интеллект и знания способны гарантировать правильное решение. Но мощность интеллекта человека ограничена и нестабильна. Решение этой проблемы видится в создании «искусственного разума», на пути к которому уже достигнуты определенные успехи. В книге дается исчерпывающий материал для освоения основных идей и методов искусственного интеллекта, являющихся самым современным инструментом, пригодным не только для получения новых научных знаний, но и для решения многих проблем в жизни и деятельности человека.

2009 год 10 января

[Возврат к списку новостей]

Издательством НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2008 (Москва-Ижевск) выпущена монография:

ПЕРМСКАЯ НАУЧНАЯ ШКОЛА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ЕЕ ИННОВАЦИОННЫЕ ПРОЕКТЫ

Под редакцией Л.Н.Ясницкого

2-е издание, дополненное

Коллектив авторов: Л.Н.Ясницкий, В.В.Бондарь, С.Н.Бурдин, Е.В.Волегова, С.Л.Гладкий, А.А.Зверева, М.О.Караваева, Д.Ф.Латыпов, Т.Г.Логинова, М.В.Лукина, К.А.Лупало, Н.А.Малинин, И.Ф.Мальцева, Д.И.Мурашов, А.М.Петров, А.Н.Полещук, И.А.Полещук, И.А.Путко, Е.В.Расторгуева, М.Г.Семукова, О.А.Сидорова, П.Н.Старков, М.А.Таначева, Т.А.Убиенных, И.Ф.Федорищев, Н.П.Федосеева, Ф.М.Черепанов, П.А.Шипицын

Приводится описание некоторых разработок Пермской научной школы искусственного интеллекта, представляющих интерес для инновационного бизнеса. Все разработки имеют единую теоретическую базу – методы искусственного интеллекта, популярное изложение которых чередуется с описанием принципа действия и возможностей разрабатываемых интеллектуальных систем.

Область применения предлагаемых программных продуктов чрезвычайно широка – промышленность, экономика, финансы, банковское дело, бизнес, криминалистика, социология, педагогика, медицина и мн. др.

Для бизнесменов, менеджеров, руководителей частных и государственных предприятий, бизнес-инкубаторов, технопарков, инвестиционных компаний.

20.02.2010

[Возврат к списку новостей]

Вышла из печати монография «Гипотезы и алгоритмы математической теории исчисления эмоций»

Вышла из печати монография «Гипотезы и алгоритмы математической теории исчисления эмоций». В числе соавторов книги сотрудники и студенты механико-математического факультета Пермского государственного университета. Монография написана под редакцией доктора технических наук, профессора кафедры процессов управления и информационной безопасности Пенского Олега Геннадьевича. Книга выпущена типографией Пермского государственного университета. В монографии впервые предложена гипотеза о том, что эмоциональные действия человека обусловливаются не эмоциями, а воспитанием, котрые влекут эмоции; предложены и изучены математические модели воспитания, учитывающие память субъекта; описаны алгоритмы поведения эмоциональных роботов. На монографию получены положительные отзывы из некоторых вузов России и ученых Калифорнийчкого университета (США).

Завершена подготовка к печати рукописи книги «Математические модели эмоциональных роботов»

Автором книги является доктор технических наук, профессор кафедры процессов управления и информационной безопасности Пермского государственного университета Пенский Олег Геннадьевич. В книге предложены алгоритмы эмоционального поведения роботов, основанные на вычислении их элементарных воспитаний; изучены свойства воспитываемых роботов; введены математические определения силы воли, способностей и эмоциональной работы роботов; предложены математические способы прогнозирования результатов их воспитания; описаны пути диагностики психических заболеваний роботов и поведение роботов в зависимости от характеристик памяти. Книга будет издана в типографии Пермского государственного университета в конце марта 2010 года и будет носить билингвальный характер (русский и английский язык).

На механико-математическом факультете Пермского государственного университета начата разработка программного обеспечения, моделирующего эмоцональное поведение группы роботов.

Магистрантом первого года обучения Черниковым Кириллом Викторовичем начата разработка программного обеспечения, моделирующего эмоциональное поведение группы роботов. Теоретической основой программ является статья Черникова К.В., Пенского О.Г., опубликованная в электронном научном журнале «Университетские исследования» : www.uresearch.psu.ru . В настоящее время магистрантом разработана программа, имитирующая поведение простейшего робота при общении с ним одного человека.

15.05.2010

[Возврат к списку новостей]

На сайте Пермского государственного университета появилась аудиозапись-интервью профессора Л.Н. Ясницкого об Искусственном интеллекте и Пермской научной школе искусственного интеллекта.

[Скачать]

Проекты

• Диагностика неисправностей авиационных двигателей (300 кб)
• Искусственный интеллект в исторических науках (1.6 Мб)
• Искусственный интеллект в решении краевых задач проектной инженерии (1.7 Мб)
• Искусственный интеллект в сфере туризма (250 кб)
• Искусственный интеллект для политтехнологов (400 кб)
• Искусственный интеллект против коррупции (900 кб)
• Медицинская система экспресс-диагностики сердечно-сосудистых заболеваний человека (10 Мб)
• Нейропакет для учебных и научно-практических целей (200 кб)
• Прогнозирование вероятности поступления абитуриента в вуз (2.1 Мб)
• Прогнозирование пола будущего ребенка (200 кб)
• Прогнозирование прочности семьи (100 кб)
• Прогнозирование успешности бизнеса (200 кб)
• Прогнозирования свойств порошковых материалов (410 кб)
• Система видеонаблюдения (200 кб)
• Система оценки кредитоспособности заемщика банка (100 кб)
• Учебник по искусственному интеллекту для школьников (100 кб)
• Интеллектуальная система формирования траектории обучения (150 кб)
• Оценка защищенности распределенных информационных систем (150 кб)
• Создание интеллектуального спам-фильтра (100 кб)

Учебник по искусственному интеллекту для школьников

[Возврат к списку проектов]

«ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ» – УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ ШКОЛЬНИКОВ И УЧИТЕЛЕЙ

Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Пермский государственный педагогический университет

В издательстве БИНОМ (г.Москва) готовится к выпуску учебно-методический комплекс «Искусственный интеллект». Учебно-методический комплекс включает учебник для школьников, пособие по преподаванию для учителей и лабораторный практикум. Прототипом школьного учебника явилось учебное пособие для вузов [1], завоевавшее популярность среди студентов и ставшее лауреатом конкурса на лучшую научную книгу 2008 года, проводимого Фондом развития отечественного образования. Характерными особенностями учебно-методического комплекса являются:

1. Предельная ясность изложения материала, что делает его доступным для понимания и использования учителями и школьниками практически любого уровня.
2. Подробнейшая детализация учебного процесса с множеством советов и рекомендаций по проведению уроков и лабораторных работ.
3. Решение широкого круга практических задач с применением полученных теоретических знаний.

Основная цель, которую преследуют авторы комплекса, – показать, что искусственный интеллект – это совсем не что-то фантастическое, а вполне конкретная и нужная дисциплина, что моделировать человеческий мозг – это совсем несложно, что это может делать каждый школьник, причем для решения реальных практических проблем, встречающихся в повседневной жизни:

• Какую профессию выбрать и куда пойти учиться?
• Сколько процентов билетов выучить, чтобы получить хорошую оценку за экзамен?
• Кого выбрать себе в спутники (спутницы) жизни, чтобы не ошибиться?
• Когда обратиться к родителям с просьбой, чтобы не получить отказ?
• Определить, правду ли говорит собеседник, или он лжет?
• Какая команда победит в спортивных состязаниях?
• Какие шаги следует предпринять, чтоб улучшить свои спортивные результаты?
• Каким завтра и в ближайшую неделю будет курс доллара?
• Кто победит на выборах, и как повлиять на их результат?
• И многое, многое другое.

Цель курса – научить школьников, как сделать из своего компьютера доброго советчика, помогающего принимать правильные решения, строить прогнозы развития различных событий и ситуаций.

Изучение предмета включает выполнение серии лабораторных работ, помещенных на сайте http://www.LbAI.ru. В основу лабораторных работ заложена идея азартной компьютерной игры так, что их выполнение обходится практически без вмешательства преподавателя или лаборанта. Между учащимися и компьютерами завязывается активный диалог, в ходе которого учащиеся последовательно осваивают одну идею искусственного интеллекта за другой, иногда наталкиваясь на подводные камни и попадая в «ловушки», в которых порой оказывались ученые-создатели науки «Искусственный интеллект». Такой способ освоения материала способствует глубокому проникновению в суть проблем, и не позволит в будущем повторять вошедшие в историю заблуждения и ошибки.

В ходе выполнения лабораторных работ учащиеся осваивают специально созданный для них программный инструмент – симулятор нейронных сетей «Нейросимулятор» [2]. С помощью этого инструмента они могут создавать любые структуры нейронных сетей, подбирать их параметры, обучать решению множества практических задач, например, в области медицины, политологии, социологии, спорта, туризма, криминалистики, педагогики, экономики, промышленности и др.

Школьникам также предоставляется возможность самим придумывать задачи и самим их решать методами искусственного интеллекта. Это задачи прогнозирования, диагностики, оптимизации, классификации и распознавания образов. В ходе выполнения самостоятельных работ школьники сами формулируют задачу, сами находят или подбирают обучающие примеры, создают, оптимизируют, обучают, тестируют нейронную сеть, создают на ее основе нейросетевую математическую модель предметной области, затем исследуют эту модель, получают полезные для практического применения результаты.

Новый школьный учебник заканчивается следующими словами:

«Можно сказать, что человек, осваивающий методы искусственного интеллекта, поднимается на качественно новый уровень своего развития.
Можно сказать, что у него появляется дар предвидения.
Он может предсказывать будущие события.
И он знает, как повлиять на эти события.
Он знает, что нужно сделать, чтобы события развивались в нужном направлении.
Раньше таких людей называли волшебниками и колдунами.
Поэтому можно почти без преувеличения сказать, что изучаемый Вами предмет учит Вас искусству колдовства.

Изучив этот предмет Вы можете свободно пользоваться основными нейросетевыми технологиями и даже использовать их в своих личных целях. Как и каким образом? Это зависит от Вашей собственной фантазии и от того, насколько глубоко Вы поняли идеи и освоили методы искусственного интеллекта».

Литература

1. Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект. Издание 2. – М.: Издательский центр «Академия», 2008. – 176с.
2. Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Симулятор нейронных сетей «Нейросимулятор 1.0». // Свидетельство об отраслевой регистрации разработки №8756. Зарегистрировано в Отраслевом фонде алгоритмов и программ 12.07.2007.

Система оценки кредитоспособности заемщика банк

[Возврат к списку проектов]

Список работ Пермской научной школы искусственного интеллекта

1. Ясницкий Л.Н. Возможности и перспективы применения методов искусственного интеллекта в механике сплошных сред // Динамика и прочность машин. Вестник ПГТУ. №3. Пермь: Изд-во ПГТУ, 2001. С.150-164.
2. Ясницкий Л.Н. Принципы построения экспертной системы для аналитического решения краевых задач // Математика программных систем. Межвузовский сборник научных трудов. Пермь: Изд-во ПГУ, 2001. С.105-114.
3. Ясницкий Л.Н. Интуиция цифры // Новый компаньон. 2004. №37(330). Вторник, 12 окрября. (Пермская деловая и политическая газета). С.5.
4. Ясницкий Л.Н. Возможности и перспективы применения нейросетевых технологий в нелинейных проблемах механики сплошных сред. Зимняя школа по механике сплошных сред (четырнадцатая) / Тезисы докладов. Пермь. 2005. С.313.
5. Тимошенков А.С., Христолюбов С.А., Ясницкий Л.Н. Применение сетей Хопфилда в системах распознавания зашумленных образов. Научная сессия МИФИ. Сборник научных трудов. Том 14. Москва. 2005. С.112-116.
6. Интеллектуальное компьютерное математическое моделирование / С.Л.Гладкий, Н.А.Степанов, Л.Н.Ясницкий; Под ред. Л.Н.Ясницкого; Перм. ун-т. – Пермь, 2005. – 159с.
7. Бондарь В.В., Малинин Н.А. Ясницкий Л.Н. Нейросетевой прогноз потребления электроэнергии предприятиями бюджетной сферы. Вестник Пермского университета. Математика. Информатика. Механика. Вып.2. Пермь: Изд. Пермского ун-та, 2005. С.23-27.
8. Петров А.М., Ясницкий Л.Н. Возможности создания нейросетевого полиграфа. Вестник Пермского университета. Математика. Информатика. Механика. Вып.2. Пермь: Изд. Пермского ун-та, 2005. с.43-47.
9. Конев С.В., Сичинава З.И. Ясницкий Л.Н. Применение нейросетевых технологий для диагностики неисправностей авиационных двигателей. Вестник Пермского университета. Математика. Информатика. Механика. Вып.2. Пермь: Изд. Пермского ун-та, 2005. с.43-47.
10. Конев С.В., Сичинава З.И. Халлиулин В.Ф. Ясницкий Л.Н. Возможности применения нейросетевых технологий для прогнозирования неисправностей авиационных двигателей. Аэрокосмическая техника и высокие технологии – 2005. Материалы VIII Всероссийской научно-технической конференции – Пермь: ПГТУ, 2005. – 174 с.
11. Ясницкий Л.Н. Искусственный интеллект и новые возможности компьютерного моделирования // Вестник Пермского университета. Информационные системы и технологии. Вып.4. Пермь: Изд. Пермского ун-та, 2005. С.81-86.
12. Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект. Рекомендовано учебно-методическим советом по математике и механике УМО по классическому университетскому образованию в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 010100 «Математика». М.: Издательский центр «Академия», 2005. – 176с.
13. Актуальные проблемы математики, механики, информатики: материалы Международной научно-методической конференции, посвященной 90-летию высшего математического образования на Урале / Перм. гос. ун-т; под ред. Л.Н.Лядовой, В.И.Яковлева, Л.Н.Ясницкого. – Пермь, 2006. – 300с.
14. Гладкий С.Л., Степанов Н.А., Ясницкий Л.Н. Интеллектуальное моделирование физических проблем / Под ред. Л.Н.Ясницкого – М.-Ижевск: НИЦ Регулярная и хаотическая динамика, 2006 – 200 с. (Заказать).
15. Зибатова А.Н., Петров А.М., Сичинава З.И., Сошников А.П., Ясницкий Л.Н. Интеллектуальный полиграф // Российский полиграф. – 2006. - № 1. – С.76-83. (Скачать).
16. Мурашов Д.И., Ясницкий Л.Н. Социальный генетический алгоритм // Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. – Пермь: Изд. Пермского ун-та, 2006. – С.53-60. (Скачать).
17. Бондарь В.В., Малинин Н.А., Ясницкий Л.Н. Нейросетевой прогноз потребления электроэнергии, анализ значащих факторов и разработка полезных рекомендаций // Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. – Пермь: Изд. Пермского ун-та, 2006. – С.10-17.
18. Мурашов Д.И., Ясницкий Л.Н. Генетические алгоритмы и социальный фактор // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации. Материалы Первой Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г.Москва, МИРЭА, 6-8 апреля 2006г. – М.: ИИнтеЛЛ, 2006. с.377-379.
19. Гладкий С.Л., Ясницкий Л.Н. Экспертная система для точного решения краевых задач механики // IX Всероссийский съезд по теоретической и прикладной механике. Том III. Нижний Новгород, 22-28 августа 2006г. С.67.
20. Галкина Е.В., Зиянгиров Р.Ф., Ясницкий Л.Н. Применение нейросетевых технологий в социологических исследованиях: прогнозирование перспективности создания семьи и состояния семейных отношений // Актуальные проблемы математики, механики, информатики: Международная научно-методическая конференция, посвященная 90-летию высшего математического образования на Урале / Перм. Гос. Ун-т; под ред. Л.И.Лядовой, В.И.Яковлева, Л.Н.Ясницкого. – Пермь, 2006. – С.108-109.
21. Гладкий С.Л., Ясницкий Л.Н. Аналитическое решение краевых задач // Актуальные проблемы математики, механики, информатики: Международная научно-методическая конференция, посвященная 90-летию высшего математического образования на Урале / Перм. Гос. Ун-т; под ред. Л.И.Лядовой, В.И.Яковлева, Л.Н.Ясницкого. – Пермь, 2006. – С.114-117.
22. Зибатова А.Н., Петров А.М., Сичинава З.И., Ясницкий Л.Н. Этапы создания интеллектуального детектора лжи // Актуальные проблемы математики, механики, информатики: Международная научно-методическая конференция, посвященная 90-летию высшего математического образования на Урале / Перм. Гос. Ун-т; под ред. Л.И.Лядовой, В.И.Яковлева, Л.Н.Ясницкого. – Пермь, 2006. – С.125-126.
23. Мурашов Д.И., Ясницкий Л.Н. Обобщенный градиентно-генетический алгоритм // Актуальные проблемы математики, механики, информатики: Международная научно-методическая конференция, посвященная 90-летию высшего математического образования на Урале / Перм. Гос. Ун-т; под ред. Л.И.Лядовой, В.И.Яковлева, Л.Н.Ясницкого. – Пермь, 2006. – С.136-138.
24. Ясницкий Л.Н. Искусственный интеллект как лидирующая научная область // Актуальные проблемы математики, механики, информатики: Международная научно-методическая конференция, посвященная 90-летию высшего математического образования на Урале / Перм. Гос. Ун-т; под ред. Л.И.Лядовой, В.И.Яковлева, Л.Н.Ясницкого. – Пермь, 2006. – С.108-161.
25. Ясницкий Л.Н. Современный кризис прикладной математики и искусственный интеллект // Актуальные проблемы математики, механики, информатики: Международная научно-методическая конференция, посвященная 90-летию высшего математического образования на Урале / Перм. Гос. Ун-т; под ред. Л.И.Лядовой, В.И.Яковлева, Л.Н.Ясницкого. – Пермь, 2006. – С.161-162.
26. Ясницкий Л.Н. Пермская школа искусственного интеллекта и новые возможности метода математического моделирования // Философско-методологические проблемы искусственного интеллекта: материалы постоянно действующего теоретического междисциплинарного семинара. – Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2007. – с.171-204. (Скачать).
27. Ясницкий Л.Н. Современный искусственный интеллект и задачи его философского осмысления // Философско-методологические проблемы искусственного интеллекта: Материалы постоянно действующего теоретического междисциплинарного семинара. – Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2007. – с.171-204. (Скачать).
28. Ясницкий Л.Н. Пермская научная школа искусственного интеллекта и ее инновационные разработки. - Пермь: Перм. пед. гос. ун-т; Перм. техн. гос. ун-т; Перм. гос. ун-т, 2007. – 36 с.
29. Ясницкий Л.Н. «Искусственный математик» поможет выйти из кризиса ! // ТехСовет. – 2007. - №1-2(44). – С.19.
30. Ясницкий Л.Н. Современный кризис прикладной математики и перспективы его преодоления // Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. – Пермь: Изд. Пермского ун-та, 2007. – Вып.7 (12). – С.192-197. (Скачать).
31. Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Симулятор нейронных сетей «Нейросимулятор 1.0». // Свидетельство об отраслевой регистрации разработки №8756. Зарегистрировано в Отраслевом фонде алгоритмов и программ 12.07.2007.
32. Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Формирование компетентности в области искусственного интеллекта // Проблемы формирования информационно-коммуникационной компетентности выпускника университета начала XXI века: Материалы Всероссийской научно-практической конференции (Пермь, Перм. ун-т, 13-15 ноября 2007 г.) / Перм. ун-т. – Пермь, 2007. С.482-486.
33. Ясницкий Л.Н. Интеллектуальные информационные технологии и системы: учеб.-метод. пособие / Перм.ун-т. – Пермь, 2007. – 271с.
34. Таначева М.А., Ясницкий Л.Н. Практикум по многослойным нейронным сетям для школьников // Свидетельство об отраслевой регистрации разработки №8757. Зарегистрировано в Отраслевом фонде алгоритмов и программ 12.07.2007.
35. Ясницкий Л.Н. Гильберт, Колмогоров, Арнольд, нейроинформатика, математический анализ и современный кризис прикладной математики (К 70-летию В.И.Арнольда) // Живая математика. – Журнал для молодежи и юношества. – 2008. – №1. – С.24-25.
36. Ясницкий Л.Н. Пермская научная школа искусственного интеллекта и ее инновационные проекты / Л.Н.Ясницкий, В.В.Бондарь, С.Н.Бурдин и др.; под ред. Л.Н.Ясницкого. – 2-е изд. – Москва-Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2008. – 75 с. (Заказать) (Скачать)
37. Ясницкий Л.Н., Мишланов В.Ю., Полещук А.Н., Федорищев И.Ф. Приоритетные задачи и условия развития интеллектуальных медицинских систем // Пермский медицинский журнал. Приложение. – 2008. – т.25. – №1. – С.170-174.
38. Ясницкий Л.Н. Удержаться «на плечах гигантов» (вводная статья) // Труды семинара «Компьютерные методы в механике сплошной среды». 2006 – 2007 гг. – СПб.: Изд-во С.-Петерб. Ун-та, 2008. – С. 3 – 15. (Скачать).
39. Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Нейросетевой фильтр для исключения выбросов в статистической информации // Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. – Пермь: Изд. Пермского ун-та, 2008. – Вып.4 (20). – С.151-155. (Скачать).
40. Патырбаева К.А., Ясницкий Л.Н. Искусственный интеллект как современное воплощение идеала рационалистической философии нового времени // Философско-методологические проблемы искусственного интеллекта: Материалы Всероссийского междисциплинарного семинара. – Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2008. – с.74-80.
41. Ясницкий Л.Н. Гильберт, Колмогоров, Арнольд, искусственный интеллект и современный кризис прикладной математики (К 70-летию со дня рождения В.И.Арнольда) // Вопросы искусственного интеллекта. – 2008. – №1. – С.77-80.
42. Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Лабораторный практикум по нейросетевым технологиям // Перспективные технологии искусственного интеллекта: Сборник трудов Международной научно-практической конференции (Пенза, Пензенский ун-т, Научный Совет РАН по методологии искусственного интеллекта, 1-6 июля 2008 г.) / Пенз. ун-т. – Пенза, 2008. С.128-130.
43. Сичинава З.И., Ясницкий Л.Н. Нейросетевой детектор лжи // Перспективные технологии искусственного интеллекта: Сборник трудов Международной научно-практической конференции (Пенза, Пензенский ун-т, Научный Совет РАН по методологии искусственного интеллекта, 1-6 июля 2008 г.) / Пенз. ун-т. – Пенза, 2008. С.81-84.
44. Полещук И.А., Федорищев И.Ф., Ясницкий Л.Н. Интеллектуальная система распознавания текстов штампов конструкторской документации // Перспективные технологии искусственного интеллекта: Сборник трудов Международной научно-практической конференции (Пенза, Пензенский ун-т, Научный Совет РАН по методологии искусственного интеллекта, 1-6 июля 2008 г.) / Пенз. ун-т. – Пенза, 2008. С.179-181.
45. Ясницкий Л.Н. О пользе научной безграмотности (Ответ автора на критическое письмо в редакцию) // Живая математика. – Журнал для молодежи и юношества. – 2008. – №2. – С.29-32.
46. Ясницкий Л.Н., Данилевич Т.В. Современные проблемы науки. Рекомендовано НМС по математике и механике УМО по классическому университетскому образованию РФ в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по группе математических и механических специальностей. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. – 294c.
47. Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Комплекс программ «Лабораторный практикум по нейросетевым технологиям // Свидетельство об отраслевой регистрации разработки №11088. Зарегистрировано в Отраслевом фонде алгоритмов и программ 01.07.2008.
48. Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект. Издание 2. Рекомендовано учебно-методическим советом по математике и механике УМО по классическому университетскому образованию в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 010100 «Математика». М.: Издательский центр «Академия», 2008. – 176с.
49. Ясницкий Л.Н. О возможностях применения методов искусственного интеллекта в политологии // Вестник Пермского университета. Политология. – Пермь: Изд. Пермского ун-та, 2008. – Вып.2 (4). – С.147-155.
50. Ясниций Л.Н., Гладкий С.Л. Компьютерная программа для высокоточных расчетов инженерных конструкций // Законченные научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР). Перечень-выпуск 6. – Пермь: Пермский научный центр УрО РАН, 2008. – С.64-65.
51. Корниенко С.И.,Черепанов Ф.М.,Ясницкий Л.Н. Современные информационные технологии и письменное наследие: от древних текстов к электронным библиотекам : Материалы Междунар. науч. конф. (Казань, 26-30 августа 2008 г.) / отв. ред. В.Д. Соловьев, В.А. Баранов.
52. Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Лабораторный практикум по нейросетевым технологиям. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2009611544. Заявка № 2009610226. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 12 марта 2009г. – М: Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам (РОСПАТЕНТ), 2009.
53. Айдаров Ю.Р., Волгирева Г.П., Гагарина Д.А., Корниенко С.И., Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Интеллектуальная система распознавания рукописных и старопечатных текстов исторических источников // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации. Материалы III Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г.Москва, МИРЭА, 11-13 ноября 2009 г. – М.: «Связь-Принт», 2009. – с.271-274.
54. Осколкова М.А., Паршаков П.А., Ясницкий Л.Н. Методы искусственного интеллекта и традиционные технологии в прогнозировании динамики фондового индекса S&P5000 // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации. Материалы III Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г.Москва, МИРЭА, 11-13 ноября 2009 г. – М.: «Связь-Принт», 2009. – с.299-302.
55. Переведенцева Н.В., Ясницкий Л.Н. Применение генетических алгоритмов для структурной и параметрической идентификации экономико-математических моделей // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации. Материалы III Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г.Москва, МИРЭА, 11-13 ноября 2009 г. – М.: «Связь-Принт», 2009. – с.302-304.
56. Полежаева Ю.И., Чупина Г.Н., Ясницкий Л.Н. Интеллектуальная система прогнозирования прочности будущих супружеских отношений при вступлении в брак // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации. Материалы III Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г.Москва, МИРЭА, 11-13 ноября 2009 г. – М.: «Связь-Принт», 2009. – с.304-306.
57. Порошина А.М., Тавафиев А.Ф., Ясницкий Л.Н. Прогнозирование успешности бизнеса с использованием нейросетевых технологий // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации. Материалы III Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г.Москва, МИРЭА, 11-13 ноября 2009 г. – М.: «Связь-Принт», 2009. – с.310-312.
58. Сидорова О.А., Ясницкий Л.Н. Интеллектуальная система прогнозирования пола будущего ребенка // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации. Материалы III Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г.Москва, МИРЭА, 11-13 ноября 2009 г. – М.: «Связь-Принт», 2009. – с.315-317.
59. Сичинава З.И., Ясницкий Л.Н. Анкетный способ построения нейросетевого детектора лжи // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации. Материалы III Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г.Москва, МИРЭА, 11-13 ноября 2009 г. – М.: «Связь-Принт», 2009. – с.318-320.
60. Гладкий С.Л., Никитенко И.И., Тарасов М.А., Ясницкий Л.Н. Применение методов искусственного интеллекта в краевых задачах проектной инженерии // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации. Материалы III Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г.Москва, МИРЭА, 11-13 ноября 2009 г. – М.: «Связь-Принт», 2009. – с.352-354.
61. Думлер А.А., Полещук А.Н., Федорищев И.Ф., Ясницкий Л.Н. Нейросетевая система медицинской диагностики сердечно-сосудистых заболеваний // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации. Материалы III Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г.Москва, МИРЭА, 11-13 ноября 2009 г. – М.: «Связь-Принт», 2009. – с.357-362.
62. Ясницкий Л.Н. Искусственный интеллект: Популярное введение для учителей и школьников // Информатика: Методическая газета для учителей информатики. – 2009. – №16. – С. 2-8.
63. Ясницкий Л.Н. Искусственный интеллект: Популярное введение для учителей и школьников. Продолжение // Информатика: Методическая газета для учителей информатики. – 2009. – №17. – С.16-25.
64. Ясницкий Л.Н. Искусственный интеллект: Популярное введение для учителей и школьников. Продолжение // Информатика: Методическая газета для учителей информатики. – 2009. – №18. – С.25-31.
65. Ясницкий Л.Н. Искусственный интеллект: Популярное введение для учителей и школьников. Продолжение // Информатика: Методическая газета для учителей информатики. – 2009. – №20. – С.26-34.
66. Ясницкий Л.Н. Искусственный интеллект: Популярное введение для учителей и школьников. Продолжение // Информатика: Методическая газета для учителей информатики. – 2009. – №21. – С.16-24.
67. Ясницкий Л.Н. Искусственный интеллект: Популярное введение для учителей и школьников. Продолжение // Информатика: Методическая газета для учителей информатики. – 2009. – №22. – С.17-28.
68. Ясницкий Л.Н. Искусственный интеллект: Популярное введение для учителей и школьников. Продолжение // Информатика: Методическая газета для учителей информатики. – 2009. – №23. – С.16-30.
69. Ясницкий Л.Н. Искусственный интеллект: Популярное введение для учителей и школьников. Продолжение // Информатика: Методическая газета для учителей информатики. – 2009. – №24. – С.25-36.
70. Айдаров Ю.Р., Волгирева Г.П., Гагарина Д.А., Корниенко С.Ю., Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Сохранение рукописных и старопечатных текстов: возможности применения технологий искусственного интеллекта // Историко-культурное наследие и информационно-коммуникационные технологии: сохранение и исследование : Материалы научной конференции (Пермь, 13-14 ноября 2009г).; Перм. гос. Ун-т. – Пермь, 2009. С.60-68.
71. Караваева М.О., Ясницкий Л.Н. Интеллектуальная система прогнозирования поступления абитуриента в вуз. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2010610468. Заявка № 2009616169. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 11 января 2010г. – М: Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам (РОСПАТЕНТ), 2010.
72. Аликин А.А., Ясницкий Л.Н. Сравнительный анализ технологий прогнозирования фондового индекса DOW JONES // Современные проблемы математики и ее прикладные аспекты: материалы всерос. науч.-практ. конф. (Пермь, Перм. ун-т, Перм. пед. ун-т, 12 марта 2010г) / Перм. ун-т, Перм. пед. ун-т. – Пермь, 2010. – С. 21.
73. Андреев В.Б., Ясницкий Л.Н. Моделирование распределения бюджета маркетинга с целью выполнения поставленных планов // Современные проблемы математики и ее прикладные аспекты: материалы всерос. науч.-практ. Конф. (Пермь, Перм. ун-т, Перм. пед. ун-т, 12 марта 2010г) / Перм. ун-т, Перм. пед. ун-т. – Пермь, 2010. – С. 22.
74. Богданов К.В., Чернопятов А.В., Ясницкий Л.Н. Медицинская система экспресс-диагностики сердечно-сосудистых заболеваний на основе нейронной сети // Современные проблемы математики и ее прикладные аспекты: материалы всерос. науч.-практ. конф. (Пермь, Перм. ун-т, Перм. пед. ун-т, 12 марта 2010г) / Перм. ун-т, Перм. пед. ун-т. – Пермь, 2010. – С. 24.
75. Борисова О.В., Ясницкий Л.Н. Создание интеллектуальной информационной системы для прогнозирования рынка подержанных автомобилей // Современные проблемы математики и ее прикладные аспекты: материалы всерос. Науч.-практ. Конф. (Пермь, Перм. ун-т, Перм. пед. ун-т, 12 марта 2010г) / Перм. ун-т, Перм. пед. ун-т. – Пермь, 2010. – С. 25.
76. Никитенко И.И., Тарасов М.А., Ясницкий Л.Н. Решение краевых задач с помощью метода ФКО и генетических алгоритмов // Современные проблемы математики и ее прикладные аспекты: материалы всерос. науч.-практ. конф. (Пермь, Перм. ун-т, Перм. пед. ун-т, 12 марта 2010г) / Перм. ун-т, Перм. пед. ун-т. – Пермь, 2010. – С. 48.
77. Носкова Т.П., Ясницкий Л.Н. Создание интеллектуальной информационной системы для прогнозирования рынка сотовых телефонов, бывших в употреблении // Современные проблемы математики и ее прикладные аспекты: материалы всерос. науч.-практ. конф. (Пермь, Перм. ун-т, Перм. пед. ун-т, 12 марта 2010г) / Перм. ун-т, Перм. пед. ун-т. – Пермь, 2010. – С. 50.
78. Порошина А.М., Тавафиев А.Ф., Ясницкий Л.Н. Нейросетевые технологии как инструмент прогнозирования успешности предпринимательской деятельности // Современные проблемы математики и ее прикладные аспекты: материалы всерос. науч.-практ. конф. (Пермь, Перм. ун-т, Перм. пед. ун-т, 12 марта 2010г) / Перм. ун-т, Перм. пед. ун-т. – Пермь, 2010. – С. 52.
79. Сичинава З.И., Ясницкий Л.Н. Анкетный способ построения нейросетевого детектора лжи // Современные проблемы математики и ее прикладные аспекты: материалы всерос. науч.-практ. конф. (Пермь, Перм. ун-т, Перм. пед. ун-т, 12 марта 2010г) / Перм. ун-т, Перм. пед. ун-т. – Пермь, 2010. – С. 58.
80. Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Нейросимулятор // Современные проблемы математики и ее прикладные аспекты: материалы всерос. науч.-практ. конф. (Пермь, Перм. ун-т, Перм. пед. ун-т, 12 марта 2010г) / Перм. ун-т, Перм. пед. ун-т. – Пермь, 2010. – С. 66.
81. Ясницкий Л.Н., Порошина А.М., Тавафиев А.Ф. Нейросетевые технологии как инструмент для прогнозирования успешности предпринимательской деятельности // Российское предпринимательство. – 2010. – № 4(2). – с. 8 – 13.
82. Ясницкий Л.Н. Использование нейросетевых технологий в оценке кредитных рисков // Теория и практика развития банковского дела. Нучно-практическая конференция. (Пермь, Главное управление центрального банка Российской федерации по Пермскому краю, июнь 2010г.) / ГУ ЦБР по Пермскому краю. – Пермь, 2010. – С. 18–19.
83. Ясницкий Л.Н., Петров А.М., Сичинава З.И. Сравнительный анализ алгоритмов нейросетевого детектирования лжи // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. – 2010. – №1(13). – С. 64–72.
84. Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект. Издание 3. Рекомендовано НМС по математике и механике. Книга награждена Дипломом Фонда развития отечественного образования как лучшая научная книга 2008 года. М.: Издательский центр «Академия», 2010. – 176с. (Заказать).
85. Андреев В.Б., Ясницкий Л.Н. Моделирование распределения бюджета маркетинга с целью выполнения поставленных планов // Актуальные проблемы механики, математики, информатики: Сб. тез. Всероссийской научно-практической конф. (Пермь, 12–15 октября 2010 г.) / Перм. гос.ун-т. – Пермь, 2010. – с.35.
86. Думлер А.А., Полещук А.Н., Маматова А.Ю., Муравьев Н.Г., Богданов К.В., Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Нейросетевая система дифференциальной экспресс-диагностики сердечно-сосудистых заболеваний // Актуальные проблемы механики, математики, информатики: Сб. тез. Всероссийской научно-практической конф. (Пермь, 12–15 октября 2010 г.) / Перм. гос.ун-т. – Пермь, 2010. – с. 82.
87. Корниенко С.И., Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Подсистема распознавания старопечатных текстов // Актуальные проблемы механики, математики, информатики: Сб. тез. Всероссийской научно-практической конф. (Пермь, 12–15 октября 2010 г.) / Перм. гос.ун-т. – Пермь, 2010. – с. 110.
88. Никитенко И.И., Тарасов М.А., Гладкий С.Л., Ясницкий Л.Н. Решение краевых задач с помощью метода ФКО и генетических алгоритмов // Актуальные проблемы механики, математики, информатики: Сб. тез. Всероссийской научно-практической конф. (Пермь, 12–15 октября 2010 г.) / Перм. гос.ун-т. – Пермь, 2010. – с. 159.
89. Порошина А.М., Ясницкий Л.Н. Оценка кредитоспособности заемщика с использованием нейросетевых технологий // Актуальные проблемы механики, математики, информатики: Сб. тез. Всероссийской научно-практической конф. (Пермь, 12–15 октября 2010 г.) / Перм. гос.ун-т. – Пермь, 2010. – с. 183.
90. Сичинава З.И., Ясницкий С.Л., Ясницкий Л.Н. Искусственный интеллект против коррупции // Актуальные проблемы механики, математики, информатики: Сб. тез. Всероссийской научно-практической конф. (Пермь, 12–15 октября 2010 г.) / Перм. гос.ун-т. – Пермь, 2010. – с. 203.
91. Старкова Ю.В., Ясницкий Л.Н. Оценка кредитоспособности заемщика с применением нейронных сетей // Актуальные проблемы механики, математики, информатики: Сб. тез. Всероссийской научно-практической конф. (Пермь, 12–15 октября 2010 г.) / Перм. гос.ун-т. – Пермь, 2010. – с. 214.
92. Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Средства поддержки практического применения нейронных сетей // Актуальные проблемы механики, математики, информатики: Сб. тез. Всероссийской научно-практической конф. (Пермь, 12–15 октября 2010 г.) / Перм. гос.ун-т. – Пермь, 2010. – с. 242.
93. Семакин И.Г., Ясницкий Л.Н. Искусственный интеллект и школьный курс информатики // Информатика и образование. – 2010. – №9. – с.48-54.
94. Ясницкий Л.Н., Бржевская А.С., Черепанов Ф.М. О возможностях применения методов искусственного интеллекта в сфере туризма // Сервис plus. – 2010 – №4.c.111-115.
95. Ясницкий Л.Н., Петров А.М., Сичинава З.И. Технологии построения детектора лжи на основа аппарата искусственных нейронных сетей // Информационные технологии. – 2010. – № 11. – с. 66-70.
96. Ясницкий Л.Н., Черепанов Ф.М. О Возможностях применения нейросетевых технологий в политологии // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. – 2010. – №8. – Вып. 4. – с. 47-53.
97. Чечулин В.Л., Ясницкий Л.Н. Ограничения нейронных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. – 2010. – №12. – с. 3-11.
98. Порошина А.М., Ясницкий Л.Н. Оценка кредитоспособности заемщика с использованием нейросетевых технологий // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации. Материалы IV Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. Часть 2, г. Москва, МИРЭА, 10-12 ноября 2010 г. Под ред. Д.И. Дубровского и Е.А. Никитиной. – М.: «Радио и связь», 2010. С.30-33.
99. Мишланов В.И., Ясницкий Л.Н., Думлер А.А, Полещук А.Н., Богданов К.В., Черепанов Ф.М. Неросетевая система дифференциальной диагностики сердечно-сосудистых заболеваний // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации. Материалы IV Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. Часть 2, г. Москва, МИРЭА, 10-12 ноября 2010 г. Под ред. Д.И. Дубровского и Е.А. Никитиной. – М.: «Радио и связь», 2010. – С. 63-64.
100. Ю.Р. Айдаров, С.И. Корниенко, Л.Н. Ясницкий, Ф.М. Черепанов, Применение алгоритма параметризуемой кластеризации для распознавания рукописных и старопечатных кириллических текстов // Информационный бюллетень Ассоциации «История и компьютер», №36. Материалы XII конференции АИК. Октябрь 2010 г. – Москва: Изд-во Московского университета, 2010. – С. 49-50.
101. С.И. Корниенко, Л.Н. Ясницкий, Ю.Р. Айдаров, Г.П. Волгирева, Д.А. Гагарина, Ф.М. Черепанов, Программный комплекс для распознавания рукописных и старопечатных текстов // Информационный бюллетень Ассоциации «История и компьютер», №36. Материалы XII конференции АИК. Октябрь 2010 г. – Москва: Изд-во Московского университета, 2010. – С. 52-53
102. С.И. Корниенко, Л.Н. Ясницкий, Ю.Р. Айдаров, Г.П. Волгирева, Д.А. Гагарина, Ф.М. Черепанов, Система распознавания рукописных и старопечатных кириллических текстов: модель и программно-технологические решения // Информационные технологии и письменное наследие: материалы междунар. науч. конф. (Уфа, 28-31 октября 2010 г.) / отв. ред. В.А. Баранов. – Уфа; Ижевск : Вагант, 2010. – С. 126-129.
103. С.И. Корниенко, Ю.Р. Айдаров, Ф.М. Черепанов, Л.Н. Ясницкий, Инструмент параметризуемой кластеризации «Старопечатный кириллический символ» // Информационные технологии и письменное наследие: материалы междунар. науч. конф. (Уфа, 28-31 октября 2010 г.) / отв. ред. В.А. Баранов. – Уфа; Ижевск : Вагант, 2010. – С. 130-133
104. Айдаров Ю.Р. Применение алгоритмов интеллектуального поиска для составления модели угроз безопасности персональных данных // Современные проблемы математики и ее прикладные аспекты: сб. ст. (по материалам науч.-практ. конф. молодых ученых. Пермь, 12 марта 2010 г.) / гл. ред. А.П. Шкарапута; Перм. гос. ун-т. – Пермь, 2010. – С. 14-17.
105. Айдаров Ю.Р. Применение алгоритмов интеллектуального поиска для составления модели угроз безопасности персональных данных // Современные проблемы математики и ее прикладные аспекты: материалы всерос. науч.-практ. конф. (Пермь, Перм. ун-т, Перм. пед. ун-т, 12 марта 2010 г.) / Перм. ун-т, Перм. пед. ун-т. – Пермь, 2010. – С. 20.
106. Чернопятов А.В. Организация системы видеонаблюдения // Современные проблемы математики и ее прикладные аспекты: материалы всерос. науч.-практ. конф. (Пермь, Перм. ун-т, Перм. пед. ун-т, 12 марта 2010г) / Перм. ун-т, Перм. пед. ун-т. – Пермь, 2010. – С. 68.
107. Чернопятов А.В. Интеллект роя (swarm intelligence) и его применение // Современные проблемы математики и ее прикладные аспекты: материалы всерос. науч.-практ. конф. (Пермь, Перм. ун-т, Перм. пед. ун-т, 12 марта 2010г) / Перм. ун-т, Перм. пед. ун-т. – Пермь, 2010. – С. 69.
108. Чернопятов А.В. Использование методов выделения краев на изображении для детектирования объектов в системах видеонаблюдения // Актуальные проблемы механики, математики, информатики: сб. тез. Науч.-практ. Конф. (Пермь. 12-15 октября 2010 г.) /гл. ред. В. И. Яковлев; Перм. Гос. Ун-т. – Пермь, 2010. – С. 245.
109. Чернопятов А.В. Разработка и внедрение системы видеонаблюдения с применением искусственных нейронных сетей для распознавания образов // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации. Материалы IV Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. Часть 2, г. Москва, МИРЭА. 10-12 ноября 2010 г. Под ред. Д. И. Дубровского и Е. А. Никитиной – М.: «Радио и Связь», 2010. – С. 88-90.
110. Пенский О.Г., Черников К.В. Основы математической теории эмоциональных роботов // Монография / Перм. Гос. Ун-т. – Пермь, 2010 – 256 с. Текст парал. рус., англ. (Скачать).
111. Тимошенков А.С., Ясницкий Л.Н. Препроцессинг, построение и выбор оптимальных нейросетевых моделей в прогнозировании временных рядов // Автоматизация и современные технологии. – 2010. – № 06. – С. 16-22.
112. Ясницкий Л.Н. Искусственный интеллект. Элективный курс: Учебное пособие. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2011. – 240c. (Заказать)
113. Ясницкий Л.Н., Черепанов Ф.М. Искусственный интеллект. Элективный курс: Методическое пособие по преподаванию. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2011. – 216с. (Заказать)
114. Думлер А.А., Полещук А.Н., Маматова А.Ю., Богданов К.В., Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Нейросетевая система дифференциальной диагностики сердечно-сосудистых заболеваний. – XVII Зимняя школа по механике сплошных сред. – Пермь, 2011. – С.104.
115. Думлер А.А., Полещук А.Н., Богданов К.В., Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Опыт создания нейросетевой системы для диагностики сердечно-сосудистых заболеваний // Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. Вып.1(5). Пермь: Изд. Пермского ун-та, 2011. – С.95-101.
116. Гладкий С.Л., Ясницкий Л.Н. Решение трехмерных задач теплопроводности методом фиктивных канонических областей // Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. Вып.1(5). Пермь: Изд. Пермского ун-та, 2011. – С.41-45.
117. Ясницкий Л.Н., Зайцева Н.В., Гусев А.Л., Шур П.З. Нейросетевая модель региона для выбора управляющих воздействий в области обеспечения гигиенической безопасности // Информатика и системы управления. – 2011. - №3(29). – С.51-59.
118. Ясницкий Л.Н., Думлер А.А., Полещук А.Н., Богданов К.В., Черепанов Ф.М. Нейросетевая система экспресс-диагностики сердечно-сосудистых заболеваний // Пермский медицинский журнал. – 2011. – №4. – С. 77-86. (Скачать).
119. Ясницкий Л.Н., Черепанов Ф.М. «Искусственный интеллект» - презентация учебно-методического комплекса для учителей и школьников // Школьная информатика – 2011: Материалы региональной научно-практической конференции. (г.Пермь, 27-27 октября 2011 г.) . В 2 ч. / Перм. гос. пед. ун-т. – Ч. 1. – Пермь, 2011. – С. 34-35.
120. Айдаров Ю.Р., Волгирева Г.П., Гагарина Д.А., Корниенко С.И., Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Интеллектуальная система распознавания рукописных и старопечатных текстов исторических источников // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации. Материалы Пятой Всероссийской конференции. г. Москва, МГТУ МИРЭА, 9-11 ноября 2011 г. – М.: «Радио и Связь», 2011. – с. 115-118.
121. Гладкий С.Л., Тарасов М.А., Ясницкий Л.Н. Генетические алгоритмы в математической физике // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации. Материалы Пятой Всероссийской конференции. г. Москва, МГТУ МИРЭА, 9-11 ноября 2011 г. – М.: «Радио и Связь», 2011. – с. 118-121.
122. Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Исследовательский симулятор нейронных сетей // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации. Материалы Пятой Всероссийской конференции. г. Москва, МГТУ МИРЭА, 9-11 ноября 2011 г. – М.: «Радио и Связь», 2011. – с. 137-139.
123. Богданов К.В., Думлер А.А., Полещук А.Н., Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Возможности применения методов искусственного интеллекта для диагностики и прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации. Материалы Пятой Всероссийской конференции. г. Москва, МГТУ МИРЭА, 9-11 ноября 2011 г. – М.: «Радио и Связь», 2011. – с. 146-148.
124. Гусев А.Л., Зайцева Н.В., Шур П.З., Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Возможности нейросетевого математического моделирования в задачах Роспотребнадзора // Искусственный интеллект: философия, методология, инновации. Материалы Пятой Всероссийской конференции. г. Москва, МГТУ МИРЭА, 9-11 ноября 2011 г. – М.: «Радио и Связь», 2011. – с. 151-153.
125. Ясницкий Л.Н., Данилевич Т.В. Современные проблемы науки. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2011. – 294c. (Скачать)
126. Ясницкий Л.Н., Сичинава З.И. Нейросетевые алгоритмы поведения респондентов // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. – 2011. – №10. – с. 59-64. (Скачать).
127. Гладкий С.Л., Тарунин Е.Л., Ясницкий Л.Н. Применение метода фиктивных канонических областей в задачах электростатики // Вестник Пермского университета. Физика. – 2011. – Вып. 3(18). – С.96-102.
128. Корниенко С.И. Айдаров Ю.Р., Гагарина Д.А., Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Программный комплекс для распознавания рукописных и старопечатных текстов // Информационные ресурсы России. – 2011. – № 1. – С. 35-37. (Скачать).

Награды

Контакты

Профессор Ясницкий Леонид Нахимович

E-Mail:

История Пермской научной школы искусственного интеллекта

Пермская научная школа искусственного интеллекта берет свое начало с работ Юрия Владимировича Девингталя, основателя кафедры прикладной математики Пермского государственного университета.

В начале 1960-х гг., когда клеймо «буржуазной лженауки» было еще не снято с искусственного интеллекта, он добился открытия на базе своей кафедры первого в г. Перми вычислительного центра и сформировал исследовательскую группу, занимавшуюся распознаванием образов. На протяжении длительного времени, читая блестящие лекции по искусственному интеллекту, Юрий Владимирович зародил интерес к этой науке не у одного поколения студентов.

Знаменательным событием было создание в 2005 г. кафедры прикладной информатики и искусственного интеллекта (зав.каф.проф.Л.Н.Ясницкий) в Пермском государственном педагогическом университете и открытие на ее базе Пермского отделения Научного Совета РАН по методологии искусственного интеллекта http://www.scmai.philosophy.ru

Сейчас разработкой компьютерных программ, в той или иной мере обладающих интеллектуальными свойствами, занимаются многие пермские фирмы и кафедры пермских вузов. Методы создания систем искусственного интеллекта читаются в пяти пермских университетах:

• Пермском государственном университете;
• Пермском государственном педагогическом университете;
• Пермском государственном техническом университете;
• Пермском филиале Российского государственного университета туризма и сервиса;
• Пермском филиале Государственного университета Высшая школа экономики.

Выполняются десятки курсовых и дипломных работ, защищаются кандидатские и докторские диссертации. Издаются монографии, учебники и учебные пособия, публикуются научные статьи, в т.ч. – в соавторстве с аспирантами и студентами.

За почти полувековой период Пермской научной школой искусственного интеллекта наработан обширный теоретический задел, накоплен богатый опыт разработки и создания интеллектуальных программных систем, предназначенных для решения широкого круга практических задач. Многие разработки внедрены в практику и успешно используются. По некоторым темам защищены диссертации, получены награды, в.т.ч. – международного уровня. Другие разработки остаются пока в виде идей, проектов, демонстрационных прототипов, нуждаются в проверке, корректировке и дальнейшем развитии.

Л. Н. Ясницкий