ЛГТУ
 mailbox@stu.lipetsk.ru
398600, Россия, г. Липецк, ул. Московская, д.30


Сараев П.В. Сараев Павел Викторович (english language)

Ученая степень: доктор технических наук (специальность 05.13.18 - "Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ")
Ученое звание: доцент
Должность: декан факультета автоматизации и информатики, заведующий кафедрой автоматизированных систем управления
E-mail: psaraev(at)yandex.ru

Информация в Math-Net
Информация в elibrary

Лекционные курсы
  • Интеллектуальные системы
  • Методы машинного обучения
  • Алгоритмы оптимизации
  • Научно-исследовательская работа
Научные направления
  • Нейросетевое и нейроструктурное моделирование
  • Машинное обучение
  • Нечеткая логика
  • Псевдообращение в оптимизации
  • Глобальная оптимизация на основе методов интервального анализа
  • Интеллектуальный анализ данных
Научная деятельность
  • Заместитель председателя IX Всероссийской школы-конференции молодых ученых <Управление большими системами> (УБС-2012), г. Липецк, 21-24 мая 2012 г.
  • Ученый секретарь V Всероссийской школы-семинара молодых ученых <Управление большими системами> (УБС-2008), г. Липецк, 21-24 октября 2008 г.
Основные публикации
  • Saraev P.V., Galkin A.V. Interval Models Parameters Identification and Adaptive Greville Algorithm for Interval Pseudo-Inversion // Вести ВУЗов Черноземья, 2014.- N3.- С. 34-39.
  • Сараев П.В., Галкин А.В., Сокольских М.Ю. Разработка и исследование распределенной системы параметрической идентификации математических моделей // Вести ВУЗов Черноземья, 2014.- N2.- С. 26-30.
  • Блюмин С.Л., Сараев П.В. Комбинации норм невязок и методы параметрической идентификации моделей // XII Всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ-2014.- М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2014.- С. 2612-2618.
  • Saraev P.V. Interval Pseudo-Inverse Matrices and Interval Greville Algorithm// Reliable Computing, 2013.- N 18.- P.147-156. [Скачать PDF]
  • Сараев П.В., Сяглова Ю.Е. Повышение эффективности валютного хеджирования на основе результатов нейроструктурного прогнозирования // Проблемы управления, 2013.- N6.- С. 48-52. [Ссылка в Math-Net]
  • Мещеряков В.Н., Мещерякова О.В., Сараев П.В. Математическое моделирование и управление процессами в системах автоматизации промышленных установок с помощью многозначных нейронных сетей // Проблемы управления, 2013.- N6.- С. 71-75. [Ссылка в Math-Net]
  • Saraev P. Interval Pseudo-Inverses: Computation and Applications // 15th GAMM_IMACS International Symposium on Scientific Computing, Computer Arithmetic and Verified Numerics SCAN'2012: Book of abstracts.- Novosibirsk: Institute of Computational Technologies, 2012.- P. 153-154. [Скачать сборник тезисов PDF]
  • Сараев П.В., Сяглова Ю.Е. Анализ эффективности выбора функций активации в нейросетевом прогнозировании// Системы управления и информационные технологии, 2012.- N3.1(49).- С. 165-169.
  • Сараев П.В. Численные методы интервального анализа в обучении нейронных сетей // Автоматика и телемеханика, Вып. 11, 2012. - С. 129-143. [Ссылка в Math-Net]
  • Сараев П.В., Тарнакина М.Н. Численный метод дифференцирования взвешенных псевдообратных матриц // Вести ВУЗов Черноземья, 2012.- N3(29).- С. 44-46.
  • Сараев П.В. Интервальный алгоритм Гревиля для оценивания интервальных псевдообратных матриц// Системы управления и информационные технологии, N2.2(48), 2012. - С. 289-293.
  • Сараев П.В. Конструктивный подход построения нейроструктурных моделей на основе блочного псевдообращения // Вестник ВГТУ, 2012.- Т.8.- N7-1.- С. 46-49. [Ссылка в elibrary]
  • Сараев П.В. Развитие нейросетевого моделирования сложных систем на основе нейроструктурного подхода // Вести ВУЗов Черноземья, 2012.- N2(28).- С. 30-35.
  • Погодаев А.К., Сараев П.В., Тарнакина М.Н. Псевдообращение и численный метод дифференцирования псевдообратных матриц в обучении нейросетевых моделей// Системы управления и информационные технологии, N4.1(46), 2011. - С. 166-170.
  • Сараев П.В. Численные методы интервальной оптимизации в нейросетевом моделировании // Вести ВУЗов Черноземья, 2011.- N2(24).- С. 30-34. [Скачать PDF]
  • Сараев П.В. Комплекс программ для аналитической обработки информации на основе универсального хранилища данных // Системы управления и информационные технологии, N3.1(45), 2011. - С. 194-199.
  • Сараев П.В. Исследование эффективности рекуррентного алгоритма Клайна блочного псевдообращения матриц // Вести ВУЗов Черноземья, 2010.- N3(21).- С. 48-53. [Скачать PDF]
  • Сараев П.В. Нелинейный метод наименьших квадратов и блочные рекуррентно-итерационные процедуры в обучении нейронных сетей // Управление большими системами, 2010.- М.: ИПУ РАН.- Вып. 30. - С. 24-34. [Ссылка в Math-Net]
  • Сараев П.В. Обучение нейронных сетей прямого распространения на основе декомпозиции вектора весов и псевдообращения // Нейрокомпьютеры: разработка, применение, 2010.- N1.- С. 65-74.
  • Сараев П.В. Многошаговое оптимальное нейросетевое управление // Проблемы управления, 2008.- N5.- С. 14-18. [Ссылка в Math-Net]
  • Сараев П.В. Нейросетевое управление в экономической деятельности коммерческих организаций // Управление большими системами. Выпуск 14. Воронеж: ВГАСУ, 2006.- С. 147-158. [Скачать PDF]
  • Сараев П.В. Нейросетевое моделирование и управление ценовой политикой // Системы управления и информационные технологии, 2004.- N1(13).- С. 37-41.
  • Сараев П.В. Использование псевдообращения в задачах обучения искусственных нейронных сетей // Электронный журнал "Исследовано в России", N29, 2001.- С. 308-317.- http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2001/029.pdf [Скачать PDF]
Монографии
  • Сараев П.В. Идентификация нейросетевых моделей: Монография / Липецк: ЛГТУ, 2011.- 94 с. [Скачать PDF]
  • Блюмин С.Л., Шуйкова И.А., Сараев П.В., Черпаков И.В. Нечеткая логика: алгебраические основы и приложения: Монография.- Липецк: ЛЭГИ, 2002.- 111 с. [Скачать PDF]
Учебные пособия
  • Сараев П.В. Нейросетевые методы искусственного интеллекта.- Липецк: ЛГТУ, 2007.- 64 с. [Скачать PDF]
  • Сараев П.В. Основы использования математического пакета Maple в моделировании.- Воронеж: МИКТ, 2006.- 119 с. [Скачать RAR]
Поддержанные гранты
  • РФФИ N 11-07-97504-р_центр_а "Разработка и исследование методов нейросетевого моделирования и прогнозирования динамики сложных систем "
  • РФФИ N 10-07-16005-моб_з_рос "Участие в VII Всероссийской школе-конференции молодых ученых 'Управление большими системами'"
Достижения
  • Лауреат премии им. С.Л. Коцаря для молодых ученых Липецкой области за 2013 год "Разработка методов нейроструктурного моделирования"
  • Победитель конкурса научных работ молодых ученых по теории управления и ее приложениям (Москва, ИПУ РАН, июнь 2009) "Оптимизационные свойства псевдообратных матриц в алгоритмах идентификации моделей"
  • Лауреат премии им. С.Л. Коцаря для молодых ученых Липецкой области за 2008 год "Идентификация нейросетевых моделей и управление сложными системами"
  • Победитель конкурса научных работ молодых ученых по теории управления и ее приложениям (Москва, ИПУ РАН, июнь 2007) "Нейросетевая идентификация и оптимальное управление экономическими системами"
Последнее обновление: 09.02.2017