Донской Владимир Иосифович

Профессор, доктор физико-математических наук
заведующий кафедрой информатики

факультет математики и информатики

 

 

Дата рождения   7.05.1948 г.

Образование

donskoy


1966 г. — средняя школа №9, г. Симферополь.

1971 г. — инженер; Севастопольский приборостроительный институт, радиотехнический факультет, специальность – радиотехника.
Дипломная работа —  «Анализатор импульсов».

1983 г. — Кандидат физико-математических наук; защитил кандидатскую диссертацию по специальности 01.01.09  «Дискретная математика и математическая кибернетика»  в  Вычислительном центре АН СССР, Москва.
Тема диссертации: «Алгоритмы обучения, основанные на построении решающих  деревьев».

Ученая степень

Доктор физико-математических наук, 1994г.

Защитил докторскую диссертацию по специальности 05.13.17 «Теоретические основы информатики» в Вычислительном центре РАН, Москва.
Тема диссертации: «Дискретные модели принятия решений  при неполной информации на основе синтетического подхода».

Ученое звание

Профессор по кафедре информатики, 1995 г.

Научная специальность

01.05.01 Теоретические основы информатики и кибернетики.

Занимаемые должности

1972 – 1974 гг. — служба в Советской Армии.

1974 — 1977 гг. — инженер-программист вычислительного центра Симферопольского государственного университета.

1977 — 1982 гг. — старший научный сотрудник НИС Симферопольского государственного университета.

1982 – 1994 гг. — ассистент, доцент кафедры прикладной математики Симферопольского государственного университета.

1994 – 1999 гг. — профессор, заведующий кафедрой информатики Симферопольского государственного университета.

1999 – 2009 гг. — декан факультета математики и информатики.

2010 г.– 2014 гг. — заведующий кафедрой информатики факультета  математики и информатики Таврического  национального университета.

Сфера профессиональных интересов

 

  • теоретические основы информатики и кибернетики;
  • интеллектуализация обработки информации.

Преподаваемые дисциплины

 

01.03.01 Математика

  • математические основы информатики.

01.03.02 Прикладная математика и информатика

  • дискретная математика;
  • теоретические основы информатики;
  • алгоритмическая теория сложности.

01.03.04  Прикладная математика

  • дискретная математика

Данные о повышении квалификации и профессиональной переподготовке

19-20 декабря 2014 г.
ФГБОУ ВПО «БГТУ им. В.Г. Шухова» по программе «Структура ФГОС ВО и особенности реализации образовательных программ» (Российская федерация, г. Белгород).

Общий стаж работы — 45 лет.

Стаж работы по специальности — 42 года.

Основные научные результаты  

1977 г.Универсальный программный комплекс РАДИУС-222 для решения задач обучения и  распознавания.
1980 г.Алгоритм LISTBB синтеза деревьев решений.
1982 г.Кибернетические принципы логического управления на основе формирования понятий.
1985 г.Классификация  на основе парных сравнений векторов – описаний объектов.
1988 г.Алгоритмы решения антагонистических игр с булевыми стратегиями при частично заданной платежной функции.
1992 г.Дуальный подход к построению экспертных систем и его первая программная реализация – система ДУЭЛЬ.
1993 г.Теория логических дедуктивных алгоритмических систем и машин. Алгоритмы D и DS синтеза областей дедуктивной выводимости.
1994 г.Теоретические основы синтетического подхода к построению дискретных моделей  принятия решений.
1994 г.Теория псевдобулевых оптимизационных моделей с каноническим ограничением  в виде дизъюнктивной нормальной формы.
1997 г.Многокритериальные модели оптимизации с булевыми переменными и  неполной начальной информацией: логические методы решений.
2005 — 2009 гг.Колмогоровская сложность и pVCD-метод оценивания емкости классов функций,  применяемых в задачах  машинного обучения.
2013 г.Принципы каталогизации задач обучения и распознавания.
2014 гДоказательство невычислимости VC-размерности произвольных семейств  рекурсивных функций

Публикации

Автор  более 130 научных публикаций.

Книги

  1. Донской В. И. Алгоритмические модели обучения классификации: обоснование сравнение, выбор. Симферополь: ДИАЙПИ, 2014.
  2. Донской В. И. Дискретная математика. Симферополь: Сонат, 2000.
  3. Донской В. И. Компьютерные сети и сетевые технологии. Симферополь: Таврида, 1999.
  4. Донской В. И. Дискретные модели принятия решений при неполной информации / В.И. Донской, А.И. Башта.  Симферополь: Таврида, 1992.
  5. Донской В. И. Языки персональных компьютеров / А.Ф. Верлань, В. И. Донской и др. Киев: Наукова думка, 1989.

Основные статьи

  1. Донской В.И. О построении программного обеспечения распознающих систем // Программирование, М.: 1980, №2.
  2. Донской В.И. Алгоритмы обучения, основанные на построении решающих деревьев // Журн. выч. математики и матем. физ. М.: 1982, т. 22, №4.
  3. Донской В.И. Статистический критерий для решения задач  динамической классификации // Динамические системы, К.: Вища школа, 1987, №6.
  4. Слабоопределенные задачи линейного булевого программирования // Журн. выч. математики и матем. физ. М.: 1988, т. 28, №9.
  5. Донской В. И. Дуальные экспертные системы // Изв. РАН. Техн. кибернетика. 1993, №5.
  6. Донской В.И. Логические продукционные системы: анализ и синтез // Кибернетика и системный анализ, К., 1994, №4.
  7. Donskoy V.I. Intelligent Decision Making based on the Canonical Optimization Model with a Disjunctive Constraint: Theory and Applications // Proc. of Int. Conf. AIENG’96, 11-13 Sep. 1996.
  8. Donskoy V., Perekhod I. Multiple Criteria Models with the Linear Pseudo-Boolean Functions and Disjunctive Restrictions // Multiple Criteria Decision Making. Proc. of the 12th Int. Conf., Hagen, Germany. Springer, 1997, p.13-21.
  9. Donskoy V.I. Case-, Knowledge-, and Optimization-Based Hybrid Approach in AI // Proceedings of 11th International Conference on Industrial and Engineering Applications of Artificial  Intelligence and Expert Systems, IEA/AIE-98, Spain, June 1-4, 1998, Volume I.
  10. Донской В. И.  Псевдобулевы канонические оптимизационные модели и матроиды // Таврический вестник информатики и математики, 2003, №2.
  11. Донской В. И. Сложность семейств алгоритмов обучения и оценивание неслучайности извлечения эмпирических закономерностей //  Кибернетика и системный анализ, К., 2012, №2.
  12. Донской В.И. Колмогоровская сложность и ее применение в машинном обучении // Таврический вестник информатики и математики, 2012, №2.
  13. Донской В.И. Невычислимость VC-размерности семейств  классифицирующих функций   // Таврический вестник информатики и математики, 2014, №1.

Лекции для студентов

  • Дискретная математика.
  • Математические основы информатики.
  • Машинное обучение и распознавание образов.
  • Теория принятия решений при неполной информации.
  • Теория алгоритмической сложности вычислений.
  • Колмогоровская сложность и ее приложения.
  • Искусственный интеллект.

Лекции для специалистов

  • Интеллектуальное управление.
  • Дуальные экспертные системы.
  • Решающие деревья в машинном обучении.
  • Оценивание точности и неслучайности выбора  алгоритмических моделей. классификации и принятия решений.

Участие в конференциях

Участник  более 25 научных конференций.


Контактная информация

E-mail: vidonskoy@mail.ru
Тел
.: 63-75-42.

 

 

 

 

 

Поделиться в соц. сетях

Опубликовать в Google Buzz
Опубликовать в Google Plus
Опубликовать в LiveJournal
Опубликовать в Мой Мир
Опубликовать в Одноклассники