| о сотруднике |
| curriculum vitae |
| гранты |
| научная деятельность |
| публикации |
| институт |
| исследования |
| ссылки |
| библиотека |
| конкурсы |
| документы |
| адреса и телефоны |
|
|
| метеостанция |
Лапко Александр ВасильевичДоктор технических наук
Главный научный сотрудник
Отдел Прикладной информатики
Написать письмо
Лапко А. В. — доктор технических наук, профессор, Заслуженный деятель науки РФ, почётный работник высшего профессионального образования РФ, действительный член Международной академии наук высшей школы, автор 225 научных работ, из них 13 монографий. Направление научной деятельности — обучающиеся системы обработки информации и принятия решений. Его научные исследования широко известны у нас в стране и за рубежом, а также используются в учебном процессе вузов.
Им разработана методология и математические средства статистического моделирования временных систем с дискретным контролем и управления ими при нечётких целевых установках. При изучении асимптотических свойств статистических оценок вероятностных показателей эффективности предложенных моделей обобщены ряд положений теории цепных зависимостей.
Лапко А. В. является автором теории непараметрических методов классификации, получившей известность среди специалистов в области информатики и автоматизированных систем обработки информации. Он впервые обосновал возможность решения проблемы автоматической классификации в рамках задачи распознавания образов с помощью итерационной процедуры последовательного непараметрического оценивания байесовского уравнения разделяющей поверхности между классами, соответствующими одномодальным фрагментам плотности вероятности. С единых теоретических позиций разработаны методы синтеза и анализа непараметрических алгоритмов и систем классификации разнотипных статистических данных в условиях больших и малых выборок. Сформулирована и решена нетрадиционная задача распознавания образов при неоднозначных «указаниях учителя», что позволяет расширить область применения теории классификации при изучении человеко-машинных систем.
Фундаментальное значение имеют работы Лапко А. В. в области непараметрической статистики. Им предложен ряд новых оценок плотности вероятности ядерного типа (интегральная, регрессионная и др.) с улучшенными аппроксимационными свойствами, исследованы проблемы их оптимизации и доверительного оценивания, что открывает новые направления построения эффективных непараметрических систем принятия решений. Предложены гибридные модели многомерных стохастических зависимостей, включая нестационарные, сочетающие преимущество параметрических и локальных методов аппроксимации. Обоснован рандомизированный подход идентификации непараметрических статистик, основанный на процедуре случайного выбора коэффициентов размытости, что позволяет обойти трудоёмкую проблему их оптимизации.
Предложена методика синтеза и анализа многоуровневых непараметрических систем обработки информации, основанная на принципах декомпозиции решаемых задач и методах коллективного оценивания.
Для развития теории непараметрических систем принятия решений и её приложений Лапко А. В. создана научная школа, объединяющая сотрудников академических учреждений, вузов и научно-производственных объединений. В рамках научной школы подготовлено 4 доктора и 13 кандидатов наук.
Под его руководством разработаны и внедрены информационные технологии исследования сложных систем в экологии, сельском хозяйстве, энергетике, медицине и здравоохранении.
Научные исследования выполнялись под его руководством в рамках грантов РФФИ, РГНФ, Международного фонда «Научный потенциал», ФЦП «Интеграция», Министерства образования и науки России.
Доктор технических наук
Главный научный сотрудник
Отдел Прикладной информатики
Написать письмо
Лапко А. В. — доктор технических наук, профессор, Заслуженный деятель науки РФ, почётный работник высшего профессионального образования РФ, действительный член Международной академии наук высшей школы, автор 225 научных работ, из них 13 монографий. Направление научной деятельности — обучающиеся системы обработки информации и принятия решений. Его научные исследования широко известны у нас в стране и за рубежом, а также используются в учебном процессе вузов.
Им разработана методология и математические средства статистического моделирования временных систем с дискретным контролем и управления ими при нечётких целевых установках. При изучении асимптотических свойств статистических оценок вероятностных показателей эффективности предложенных моделей обобщены ряд положений теории цепных зависимостей.
Лапко А. В. является автором теории непараметрических методов классификации, получившей известность среди специалистов в области информатики и автоматизированных систем обработки информации. Он впервые обосновал возможность решения проблемы автоматической классификации в рамках задачи распознавания образов с помощью итерационной процедуры последовательного непараметрического оценивания байесовского уравнения разделяющей поверхности между классами, соответствующими одномодальным фрагментам плотности вероятности. С единых теоретических позиций разработаны методы синтеза и анализа непараметрических алгоритмов и систем классификации разнотипных статистических данных в условиях больших и малых выборок. Сформулирована и решена нетрадиционная задача распознавания образов при неоднозначных «указаниях учителя», что позволяет расширить область применения теории классификации при изучении человеко-машинных систем.
Фундаментальное значение имеют работы Лапко А. В. в области непараметрической статистики. Им предложен ряд новых оценок плотности вероятности ядерного типа (интегральная, регрессионная и др.) с улучшенными аппроксимационными свойствами, исследованы проблемы их оптимизации и доверительного оценивания, что открывает новые направления построения эффективных непараметрических систем принятия решений. Предложены гибридные модели многомерных стохастических зависимостей, включая нестационарные, сочетающие преимущество параметрических и локальных методов аппроксимации. Обоснован рандомизированный подход идентификации непараметрических статистик, основанный на процедуре случайного выбора коэффициентов размытости, что позволяет обойти трудоёмкую проблему их оптимизации.
Предложена методика синтеза и анализа многоуровневых непараметрических систем обработки информации, основанная на принципах декомпозиции решаемых задач и методах коллективного оценивания.
Для развития теории непараметрических систем принятия решений и её приложений Лапко А. В. создана научная школа, объединяющая сотрудников академических учреждений, вузов и научно-производственных объединений. В рамках научной школы подготовлено 4 доктора и 13 кандидатов наук.
Под его руководством разработаны и внедрены информационные технологии исследования сложных систем в экологии, сельском хозяйстве, энергетике, медицине и здравоохранении.
Научные исследования выполнялись под его руководством в рамках грантов РФФИ, РГНФ, Международного фонда «Научный потенциал», ФЦП «Интеграция», Министерства образования и науки России.