Научные интересы

• дискретная математика;
• теория графов;
• методы распознавания образов;
• нечеткая математика;
• нейросетевые технологии.

Дипломы

Образование

• 2004 - Диплом Магистра компьютерных наук с отличием, Донецкий национальный университет.

Карьера

Конференции

1. The Eleventh International Conference on Pattern Recognition and Information Processing May 18-20, Minsk, Belarus
   PRIP 2011
2. V научно-практическая конференция «Донбасс 2020: перспективы развития глазами молодых ученых» в рамках программы «2010 год- год региональных инноваций» - 24-27 мая 2010, г. Донецк, Украина.
   Добнасс 2020
3. XII Международная научно-техническая конференция «Системный анализ и информационные технологии SAIT 2010» - 25-29 мая 2010, г. Киев, Украина.
   sait.org.ua
4. Международная научно-техническая конференция «Искусственный интеллект. Интеллектуаль-ные системы. ИИ-2010» - 20-24 сентября 2010, пос. Кацивели, АР Крым, Украина.
   www.iai.dn.ua
5. 18-ая конференция прикладной и индустриальной математики «CAIM 2010», 14-17 октября 2010, Яссы, Румыния.
   CAIM`2010
6. VI Международная научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Информатика и компьютерные технологии» - 23-25 ноября 2010, г.Донецк, Украина.
   csconf.donntu.org.ua
7. Международная научно-техническая конференция «Компьютерные науки и информационные технологии» посвященная памяти А.М. Богомолова. – 1-4 июля 2007, Саратов, Россия.
   knit2007.sgu.ru
8. IX международная конференция "Интеллектуальные системы и компьютерные науки"- 23-27 октября 2006 г, Москва, Россия
   intsys.msu.ru
9. II Международная школа-семинар "Телемедицина - опыт и перспективы" - 22-24 марта, 2006 г, Донецк, Укарина
   www.telemed.org.ua 2006

Публикации

1. Kozlovskii V.A. ,Maksimova A. Yu. Algorithm of Pattern Recognition with ntra-class clustering. // Proceedings of 11th International Conference PRIP`2011 «Pattern Recognition and Information Processing», 18-20 May, Minsk, Belarus. -2011. – P. 54-ing
    
   This paper deals with a new fuzzy algorithm of pattern recognition on the basis of fuzzy portraits. The fuzzy portraits are formed by integral characteristics of pattern classes. It is determined that further division of some classes of images into clusters increases the quality of pattern recognition algorithm. The paper provides the stages of fuzzy production knowledge base construction on the basis of fuzzy portraits. The analysis of algorithm results on artificial data and data from machine learning problems repository UCI has been made.
    
   Скачать в формате PDF
2. Козловский В.А. Максимова А.Ю. Нечеткая система распознавания образов для решения задач классификации жидких нефтепродуктов // Научные работы ДонНТУ, серия «Информатика, кибернетика и вычислительная техника. – 2011. – №13 (185). – С
    
    
   Скачать в формате PDF
3. Козловский В.А. Алгоритм распознавания, основанный на нечетком подходе/ В.А. Козловский, А.Ю. Максимова // Искусственный интеллект. – 2008. – №4. – С.594-599.
    
    
   Скачать в формате PDF
4. Козловский В.А. Решение задачи распознавания образов по нечетким портретам классов./ В.А. Козловский, А.Ю. Максимова // Искусственный интеллект. – 2010. – № 4. – С. 221-228.
    
    
   Скачать в формате PDF