Участник:Rvv

Материал из MachineLearning.

---

Версия 15:36, 25 марта 2010

Рязанов Владимир Васильевич д.ф.-м.н. профессор Зав. отделом Вычислительного центра РАН. Доц. каф. «Математические методы прогнозирования» ВМиК МГУ. Член редколлегий журналов «Pattern Recognition and Image Analysis», “Computacion y Systemas” Ученый секретарь докторского специализированного совета при Вычислительном центре РАН. Написать письмо.

Содержание 1 Curriculum vitæ 2 Область научных интересов 3 Учебные курсы 4 Публикации

Curriculum vitæ

1950.06.11	Родился в городе Лобня Московской области.
1967	Окончил среднюю школу №1 г. Долгопрудного и поступил в МФТИ.
1967–1973	Учился в МФТИ на факультете аэрофизики и прикладной математики (с 1969 г. факультет управления и прикладной математики).
1973–1976	Обучался в аспирантуре ВЦ АН СССР.
1977	Кандидат физико-математических наук, тема диссертации: «Методы оптимизации некоторых многопараметрических моделей распознавания и прогнозирования» (научный руководитель А.И. Зенкин).
1976–	Работа в Вычислительном центре им. А.А. Дородницына РАН (младший научный сотрудник, старший научный сотрудник, ведущий научный сотрудник, главный научный сотрудник, заведующий отделом).
1994	Доктор физико-математических наук, тема диссертации: «Оптимальные коллективные решения в задачах распознавания и классификации».
1998	Действительный член РАЕН
1999–	Доцент кафедры Математические методы прогнозирования» ВМиК МГУ.
2000–	Профессор МФТИ. Чтение базового курса «Методы анализа данных и распознавания».
2008	Ученое звание — профессор

Область научных интересов

Проблемы оптимизации в задачах распознавания и прогнозирования, модели и алгоритмы распознавания, кластерного и регрессионного анализа, проблемы data mining.

В.В. Рязановым разработан общий подход для решения задач оптимизации моделей распознавания, созданы методы поиска логических закономерностей по прецедентам, предложены методы оценки устойчивости кластеризаций и алгоритмы классификации при неполных признаковых описаниях, новые модели восстановления регрессионных зависимостей. Им построен аналог алгебраического подхода для решения задач кластерного анализа, является руководителем и соавтором программных систем для решения задач анализа данных, распознавания и прогнозирования. Решено большое число прикладных задач распознавания, диагностики и прогнозирования.

Учебные курсы

На ВМиК МГУ читает спецкурс «Нестатистические методы анализа данных и классификации», проводит спецсеминар «Прикладные методы прогнозирования и анализа данных».

Публикации

Автор 170 научных работ. Основные публикации:

1. О синтезе классифицирующих алгоритмов на конечных множествах алгоритмов классификации (таксономии) // ЖВМиМФ, 1982, т. 22, №2, с.429-440;
2. О построении оптимальных алгоритмов распознавания и таксономии (классификации) при решении прикладных задач // Распознавание, классификация, прогноз: Матем. методы и их применение – М.: Наука, 1988, вып.1, с.229-279;
3. РАСПОЗНАВАНИЕ. Математические методы. Программная система. Практические применения. Изд.во «ФАЗИС», Москва, 2006, 147 с. (соавторы Ю.И.Журавлев, О.В.Сенько.);
4. Логические закономерности в задачах распознавания (параметрический подход). // Журнал вычислительной математики и математической физики, Т.47, №10, 2007, с.1793-1808;
5. Алгоритмы поиска логических закономерностей в задачах распознавания. // Журнал вычислительной математики и математической физики, Т.48, 2008, N 2, стр. 329-344. (соавторы Н.В.Ковшов, В.Л.Моисеев ).