российский
государственный
гуманитарный университет

Кто есть кто   В   Виноградов Дмитрий Вячеславович

Виноградов Дмитрий Вячеславович

Кафедра/Центр

Учебно-научный центр интеллектуальной робототехники

Должность

профессор

Ученая степень

канд. физ.-мат. наук

Биографические сведения

В 1986 г. окончил механико-математический факультет МГУ им. М.В. Ломоносова. В 1989-2015 гг. работал научным сотрудником ВИНИТИ АН СССР/РАН. С 2016 работает в ВЦ им. Дородницына ФИЦ ИУ РАН. В 2019 г. защитил докторскую диссертацию по специальности 05.13.17 "Теоретические основы информатики".

Научно-педагогическая деятельность

С 1990 года преподает в ИАИ/РГГУ (внешний совместитель).

Область научных интересов и сфера научной деятельности

вероятностные алгоритмы, машинное обучение, искусственный интеллект

Публикации

  1. Виноградов Д.В. Вероятностное порождения гипотез в ДСМ-методе с помощью простейших цепей Маркова // Научная и техническая информация, Сер. 2. - 2012. - № 9. - C. 20‑27
  2. Vinogradov, D.V. A Markov chain approach to random generation of formal concepts // CEUR Workshop Proceedings, Vol. 977. - 2013. - p. 127‑133
  3. Vinogradov, D.V. VKF-method of hypotheses generation // Communications in Computer and Information Science, Vol. 436. - 2014. - p. 237‑248
  4. Виноградов Д.В. Вероятность порождения случайного ДСМ-сходства при наличии контр-примеров // Научная и техническая информация, Сер. 2. - 2015. - № 3. - C. 1‑5
  5. Виноградов Д.В. Предельная вероятность порождения случайного сходства при наличии контр-примеров // Научная и техническая информация, Сер. 2. - 2017. - № 2. - C. 17‑19
  6. Виноградов Д.В. Эффективность ленивых вычислений для поиска сходств в ВКФ-системе // Научная и техническая информация, Сер. 2. - 2017. - № 4. - C. 19‑23
  7. Виноградов Д.В. Анализ результатов применения ВКФ-системы: успехи и открытая проблема // Научная и техническая информация, Сер. 2. - 2017. - № 5. - C. 1‑4
  8. Виноградов Д.В. ВКФ-метод интеллектуального анализа данных: обзор результатов и открытых проблем // Искусственный интеллект и принятие решений. - 2017. - № 2. - C. 9‑16
  9. Виноградов Д.В. Надежность предсказания по аналогии // Научная и техническая информация, Сер. 2. - 2017. - № 7. - C. 11‑15
  10. Vinogradov, D.V. Accidental formal concepts in the presence of counterexamples // Proceedings of International Workshop on Formal Concept Analysis for Knowledge Discovery (FCA4KD 2017): CEUR Workshop Proceedings, Vol. 1921. ‑ 2017. ‑ p. 104‑112
  11. Виноградов Д.В. Скорость сходимости к пределу вероятности порождения случайного сходства при наличии контр-примеров // Научная и техническая информация, Сер. 2. ‑ 2018. ‑ № 2. ‑ С. 21‑24
  12. Виноградов Д.В. Учет предварительных оценок скорости порождения сходств спаривающей цепью Маркова // Информатика и ее применения. ‑ 2018. ‑ № 1. ‑ С. 50‑55
  13. Виноградов Д.В. О представлении объектов битовыми строками для ВКФ-метода // Научная и техническая информация, Сер. 2. ‑ 2018. ‑ № 5. ‑ С. 1‑4
  14. Vinogradov, D.V. Machine learning based on similarity operation // Communications in Computer and Information Science, Vol. 934. ‑ 2018. ‑ p. 46‑59
  15. Виноградов Д.В. Еще один вероятностный алгоритм для вычисления сходств // Научная и техническая информация, Сер. 2, 2019, № 9, С. 10-12
  16. Vinogradov, D.V. FCA-based Approach to Machine Learning // Proc. 7th International Workshop FCA4AI-2019, Масао (China), August 10, 2019, CEUR Workshop Proc. Vol. 2529, pp. 57‑64
  17. Виноградов Д.В. Субмультипликативность и остановка спаривающей цепи Маркова для ВКФ-метода // Научная и техническая информация, Сер. 2, 2019, № 2, С. 30‑33
  18. Vinogradov, D.V. Estimation of Errors Rates for FCA-based Machine Learning // Proceedings of International Workshop on Formal Concept Analysis for Knowledge Discovery (FCA4KD 2020): CEUR Workshop Proceedings, in press

Участие в научных советах, комиссиях, редколлегиях

Член редколлегии журнала "Научно-техническая информация", Editorial board member of Automatic Documentation and Mathematical Linguistics


Обновлено: 11.06.2020 11:06:59
Версия для печати