maxbobyr@gmail.com
ул. Челюскинцев, 19
+01234567890

Основные научные результаты

1. Разработаны нечеткие математические модели построения карты глубин, опубликованы в журнале Engineering Applications of Artificial Intelligence (Q1, IF 7.802) и «Промышленные АСУ и контроллеры»:

  • Bobyr, M.V., Arkhipov A.E., Emelyanov S.G., Milostnaya, N.A. A method for creating a depth map based on a three-level fuzzy model. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2023. 117PB. 105629.
  • Бобырь М.В., Архипов А.Е., Якушев А.С., Цао Ц. Построение карты глубины с использованием модернизированного фильтра Канни. Часть 1. Промышленные АСУ и контроллеры. 2021. № 4. С. 12-20.
  • Бобырь М.В., Архипов А.Е., Якушев А.С., Сиддхартха Б. Построение карты глубины с использованием модернизированного фильтра Канни. Часть 2. Промышленные АСУ и контроллеры. 2021. № 5. С. 3-15.

2. Разработана модель нечёткой фильтрации сигналов, опубликована в журнале Applied Soft Computing (Q1, IF 6.725):

  • Bobyr, M.V., Milostnaya, N.A., Bulatnikov, V.A. The fuzzy filter based on the method of areas’ ratio. Applied Soft Computing, 2022, 117, 108449

3. Разработана модель распознавания контуров на изображениях, опубликована в журнале «Информатика и автоматизация» (Труды СПИИРАН):

  • Бобырь, М. В., Архипов, А. Е., Горбачев, С. В., Цао, Ц., & Бхаттачарья, С. (2022). Нечетко-логические методы в задаче детектирования границ объектов. Информатика и автоматизация, 21(2), 376-404. https://doi.org/10.15622/ia.21.2.6

4. Разработан новый метод повышения производительности ПИД-регулятора за счет его комбинации с новой моделью нечёткого фильтра, опубликован в журнале Мехатроника. Автоматизация. Управление:

  • Бобырь М.В., Милостная Н.А., Ноливос К.А. Комбинация нечётко-цифрового фильтра и ПИД регулятора в задаче управления термоэлементом. Мехатроника, автоматизация, управление. 2022;23(9):473-480. https://doi.org/10.17587/mau.23.473-480

5. Разработаны процедуры для повышения быстродействия дефаззификатора, основанного на методе отношения площадей, опубликована глава в монографии:

  • Bobyr, M., Emelyanov, S., Milostnaya, N., Gorbachev, S. Research of high-speed procedures for defuzzification based on the area ratio method. Studies in Computational Intelligence, 2022, 1029, стр. 119–131

6. Разработана модель кластеризации цветовых меток, опубликованна в журнале «Информатика и автоматизация» (Труды СПИИРАН).

  • Бобырь, М. В., Архипов, А. Е., & Якушев, А. С. (2021). Распознавание оттенка цветовой метки на основе нечёткой кластеризации. Информатика и автоматизация, 20(2), 407-434. https://doi.org/10.15622/ia.2021.20.2.6

7. Разработана модель нелинейного метода обучения нейро-нечеткой сети на основе метода отношения площадей, опубликована в журнале «Applied Soft Computing» (квартиль Q1) и имеет преимущество перед традиционной моделью ANFIS (Adaptive neuro-fuzzy inference system) более чем в 12 раз. Оценка точности осуществлялась на основе минимизации коэффициента RMSE (root mean square error):

  • Bobyr, M. V., & Emelyanov, S. G. (2020). A nonlinear method of learning neuro-fuzzy models for dynamic control systems. Applied Soft Computing Journal, 88. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.106030

8. Разработаны основные методы проектирования параллельно-конвейерных устройств на базе ПЛИС, опубликованы в журнале «Measurement: Journal of the International Measurement Confederation» (квартиль Q1)

  • Bobyr, M. V., Yakushev, A. S., & Dorodnykh, A. A. (2020). Fuzzy devices for cooling the cutting tool of the CNC machine implemented on FPGA. Measurement: Journal of the International Measurement Confederation, 152. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2019.107378

9. Разработана одноуровневая модель построения карты глубин для систем стереозрения (преимущество перед традиционным алгоритмом построения карт глубин — порядка 20%) опубликовано в статьях:

  • Метод расчета карты глубин на основе мягких операторов // Журнал «Системы и средства информатики». 2019. Том 29. № 2. С. 71-84 (DOI: 10.14357/08696527190207). Авторы: Бобырь М.В., Архипов А.Е., Милостная Н.А.
  • Three-coordinate Definition of Color Mark and Distance To Objects According to Strereo Image // Published in: 2019 3rd School on Dynamics of Complex Networks and their Application in Intellectual Robotics (DCNAIR) (DOI:10.1109/DCNAIR.2019.8875548 Date Added to IEEE Xplore: 21 October 2019.). Авторы: Бобырь М.В., Якушев А.С., Милостная Н.А.

10. Разработаны новые методы линейного и нелинейного обучения адаптивной нейро-нечёткой системы вывода, имеющие преимущество перед традиционной моделью ANFIS (Adaptive neuro-fuzzy inference system) более чем в 12 раз. Оценка точности осуществлялась на основе минимизации коэффициента RMSE (root mean square error). Исследования опубликованы в научных статьях:

  • Метод нелинейного обучения нейро-нечёткой системы вывода. Журнал «Искусственный интеллект и принятие решений». 2018. №1. С. 67-75. Автор: Бобырь М.В.
  • Обучение нейро-нечёткой системы на основе метода разности площадей. Журнал «Искусственный интеллект и принятие решений». 2016. №4. С. 15-26. Авторы: Бобырь М.В., Кулабухов С.А., Милостная Н.А.

11. Разработано параллельно-конвейерное устройство дефаззификатора, основанного на методе отношения площадей, обеспечивающего время выполнения нечеткого вывода за 590 нс, что превышает известный аналог на 2 и более порядка:

  • Патент РФ № 2701841. Устройство дефаззификации на основе метода отношения площадей. 2019. Авторы: Бобырь М.В., Кулабухов С.А., Архипов А.Е.

12. Разработано устройство управления роботизированным комплексом, основанного на аддитивной нечёткой модели принятия управляющих решений:

  • Патент РФ № 2670826. Способ и устройство мобильного робота для прохождения замкнутых контуров и лабиринтов. 2018. Авторы: Кулабухов С.А., Бобырь М.В., Якушев С.А.

13. Разработаны программы для параллельно-конвейерных устройств нечёткого вывода и на них получены свидетельства:

  • Свидетельство на программу для ЭВМ № 2019610811. 2019. Программа для синтеза нечёткого контроллера на базе ПЛИС с функциями АЦП и ЦАП. Авторы: Бобырь М.В. Кулабухов С.А., Архипов А.Е., Якушев А.С., Дородных А.С.
  • Свидетельство на программу для ЭВМ № 2019611202. 2019. Программа для синтеза нечёткого контроллера на базе ПЛИС с функциями АЦП и ЦАП и выводом результата на LCD дисплей. Авторы: Бобырь М.В. Кулабухов С.А., Архипов А.Е., Лунева М.Ю.
  • Свидетельство на программу для ЭВМ № 2018618932. 2018. Программа для синтеза нечёткого контроллера на базе ПЛИС с синглтонными выходными функциями принадлежности. Авторы: Бобырь М.В. Архипов А.Е., Милостная Н.А.
  • Свидетельство на программу для ЭВМ № 2018617836. 2018. Программа реализации операции разрядного сдвига для синтеза нечёткого контроллера на базе ПЛИС. Авторы: Бобырь М.В. Архипов А.Е., Милостная Н.А.

14. Программная реализация работы роботизированных комплексов опубликована в научной статье:

  • Устройство и программная модель управления пневматическим мехатронным комплексом. Журнал «Мехатроника. Автоматизация. Управление». 2018. №9. С. 612-617. Авторы: Бобырь М.В., Дородных А.С., Якушев А.С.

15. Разработаны теоретические основы использования мягких вычислений в сложных системах управления. Опубликованы в учебном пособии:

  • Проектирование нейронных и нечётких моделей в области вычислительной техники и систем управления. Учебное пособие. — М.: Аграмак Медиа, 2018. — 110 с. Автор: Бобырь М.В.
    и в ряде научных статей, изданных в рецензируемых научных журналах из перечня ВАК РФ: