Бодянський Євгеній Володимирович

Євгеній Бодянський народився 15 вересня 1949 року в місті Харків, УРСР.

Після закінчення у 1971 році Харківського інституту радіоелектроніки отримав спеціальність інженера, а з 1974 року почав працювати на посаді інженера на кафедрі автоматики Харківського інституту радіоелектроніки[1].

У період з 1974 по 1976 роки був молодшим науковим співробітником кафедри.

Вже з 1977 року — став старшим науковим співробітником Проблемної науково-дослідної лабораторії автоматизованих систем управління[2]. На цій посаді Євгеній Бодянський пропрацював до 1983 року.

У 1979 році він захистив кандидатську дисетрацію спеціальності технічна кібернетика і теорія інформації.

З 1983 по 1991 — Євгеній Бодянський завідував відділом Проблемної науково-дослідної лабораторії автоматизованих систем управління, а зараз обіймає посаду керівника цієї лабораторії[2].

У 1990 році на базі Харківського політехнічного інституту ним була захищення докторська дисертації зі спеціальності керування в технічних системах.

З 1991 по 1992 р. він був головним науковим співробітником проблемної лабораторії, а з 1992 й до сьогодні Євгеній Бодянський працює професором кафедри технічної кібернетики (з 1999 року — кафедра штучного інтелекту) Харківського національного університету радіоелектроніки.

У сферу наукових інтересів Євгенія Бодянського входять гібридні системи обчислювального інтелекту, Data Stream Mining, Big Data, Deep Learning, Evolving Systems тощо. Він є засновником наукової школи з напряму гібридних систем обчислювального інтелекту для аналізу даних, обробки інформації та керування[3].

З 1985 року Євгеній Бодянський керівник Проблемної науково-дослідної лабораторії автоматизованих систем управління при Харківському інституті радіоелектроніки[4]. Колективом школи були отримані індивідуальні та колективні гранти:

• 8 стипендій Кабінету Міністрів України для молодих вчених;
• 8 грантів на стажування у ФРН, Японії, Швейцарії, Чехії;
• 4 стипендії DAAD (ФРН);
• 3 стипендії по International Soros Science and Education Program;
• 2 премії Верховної Ради України для найталановитіших молодих учених і аспірантів;
• індивідуальні гранти на участь у міжнародних конференціях в країнах Європейського Союзу, Японії тощо.

Також він є членом спеціалізованої вченої ради Д 64.052.01 у ХНУРЕ.

За його керівництвом було захищено 9 докторських та 30 кандидатських дисертацій.

Євгеній Бодянський входить у редколегії журналів «International Journal of Infonomics»[5], «International Journal of Artificial Intelligence and Expert Systems»[6], «Біоніка інтелекту»[7] та «АСУ та прилади автоматики»[8], журналу «Радіоелектроніка. Інформатика. Управління»[9] та міжвідомчого збірника «Адаптивні системи автоматичного керування»[10].

Євгеній Бодянський є членом програмних комітетів наукових конференцій, що проводяться на теренах України та світу, зокрема:

• First International Conference on System Analysis & Intelligent Computing[11];
• International Conference «Advanced Computer Information Technologies»[12];
• Second International conferеnce Data Stream Mining & Processing[13].

Також він був головою комітету міжнародної наукової конференції «IEEE International Conference on Data Stream Mining & Processing» у 2016, 2018 та 2020 роках. Зараз Євгеній Бодянський — IEEE Senior Member та член ITHEA International Scientific Society[1].

Серед журналів, що входять до баз Web of Science і Scopus, статті яких він рецензує, слід виділити:

• Information Science,
• Soft Computing,
• Applied Soft Computing,
• Neural Computing & Application Journal,
• Int. Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems,
• IEEE Trans. on Neural Networks[1].

Євгенієм Бодянським опубліковано близько 560 наукових праць: 30 монографій й розділів у колективних монографіях, у тому числі, 6 навчальних посібників, 3 патенти, 36 авторських свідоцтв на винаходи[1].

Монографії:

• Bodyanskiy Ye., Kolodyazhniy V. Real-time identification and forecasting of chaotic time-series using hybrid systems of computational intelligence // In «Integration of Fuzzy Logic and Chaos Theory». Eds. by Zh. Li, W. A. Haland, C. Chen. Studies in Fuzziness and Soft Computing. — Berlin-Heidelberg-New York: Springer-Verlag. — V. 187. 2006. — P. 439—480. (англ.)
• Dolotov A., Bodyanskiy Ye. Analog-digital self-learning fuzzy spiking neural network in image processing problems // In «Image Processing». Ed. by Chen Y.-Sh. — Vukovar: In-The. 2009. — P. 357—380. (англ.)
• Bodyanskiy Ye., Gorshkov Ye., Kokshenev I., Kolodyazhniy V. Evolving fuzzy classification of non-stationary time series // In «Evolving Intelligent Systems: Methodology and Applications». Eds. by P. Angelov, D. Filev, N. Kasabov. — New York: John Wiley. 2010. — P.446—464. (англ.)
• Bodyanskiy Ye., Shafronenko A., Volkova V. Adaptive clustering of incomplete data using neuro-fuzzy Kohonen network // In «Artificial Intelligence Methods and Techniques for Business and Engineering Applications». Eds. by G. Setlak, M. Alexandrov, K. Markov. — Rzeszow-Sofia, ITHEA. 2012. — P.287—296. (англ.)
• Shafronenko A., Bodyanskiy Ye. Robust adaptive fuzzy clustering for data with missing values // Eds. By G. Setlak, K. Markov «Computational Models for Business and Engineering Domains». — Rzeszow-Sofia: ITHEA, 2014. — P. 34—43. (англ.)
• Tyshchenko O., Kopaliani D., Bodyanskiy Ye. The least squares support vector machine based on a neo-fuzzy neuron // Eds. By G. Setlak, K. Markov «Computational Models for Business and Engineering Domains». — Rzeszow-Sofia: ITHEA. 2014. — P. 44—51. (англ.)
• Bodyanskiy Ye., Vynokurova O., Pliss I., Peleshko D. Multilayer neuro-fuzzy system for solving on-line diagnostic tasks // Eds. by G. Setlak, K. Markov «Computational Models for Business and Engineering Domains». — Rzeszow-Sofia: ITHEA. 2014. — P. 52—59. (англ.)
• Bodyanskiy Ye., Tyshchenko O., Deineko A. Evolving neuro-fuzzy systems with kernel activation functions. Their adaptive learning for Data Mining tasks // Saarbruecken, Germany: LAP Lambert Academic Publishing. — 2015. — 64 p.
• Bodyanskiy Ye., Vynokurova O., Pliss I., Peleshko D., Rashkevych Yu. Hybrid generalized additive wavelet-neuro-fuzzy system and its adaptive learning // Dependability Engineering and Complex Systems. — Springer International Publishing, Switzerland. 2016. — P. 51—61.
• Bodyanskiy Ye., Vynokurova O., Pliss I., Mulesa P. Multilayer wavelet-neuro-fuzzy systems in dynamic data mining tasks // Ed. A. Casey «Soft Computing. Developments, Methods and Applications». — N. Y. : Nova Science Publishers, Inc., 2016. — P. 69—145.^{[недоступне посилання з червня 2019]}
• Bodyanskiy Ye., Vynokurova O., Pliss I., Peleshko D. Hybrid adaptive systems of computational intelligence and their on-line learning in IT energy management tasks // Green IT Engineering: Concepts, Models, Complex Systems Architectures, Eds. by Vyacheslav Kharchenko, Yuriy P Kondratenko, Janusz Kacprzyk, Series: Studies in Systems, Decision and Control, Book 74, Publisher: Springer. — 2017. — P. 229—244.
• Bodyanskiy Ye., Vynokurova O., Tyshchenko O. Hybrid wavelet-neuro-fuzzy systems of computational intelligence // Hassanien, Aboul Ella, and Tarek Gaber. «Handbook of Research on Machine Learning Innovations and Trends (2 Volumes)» IGI Global, May, 2017. — P. 787—825.
• Bodyanskiy Y., Vynokurova O., Pliss I., Peleshko D., Rashkevych Y. Deep stacking convex neuro-fuzzy system and its on-line learning // In: W. Zamojski e.a (eds). Advances in Dependability Engineering of Complex Systems. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol.582, Springer Cham. — 2018. — P. 49—59.
• Setlak G., Bodyanskiy Y., Pliss I., Vynokurova O., Peleshko D., Kobylin I. Adaptive fuzzy clustering of multivariate short time series with unevenly distributed observations based on matrix neuro-fuzzy self-organizing network // Advances in Intelligent Systems and Computing, 643. — 2018. — P. 308—315.
• Bodyanskiy Y.V., Tyshchenko O.K., Hu Z. A Multidimensional Adaptive Growing Neuro-Fuzzy System and Its Online Learning Procedure // Advances in Intelligent Systems and Computing, 689. — 2018. — P. 186—203.

Статті:

• Бодянский Е. В., Мулеса П. П., Перова И. Г., Винокурова Е. А. Диагностирующая нейро-фаззи-система и ее адаптивное обучение в задачах интеллектуальной обработки данных медико-биологических исследований // Системные технологии. — 2014. — 2 (91). — C. 125—135. (рос.)
• Бодянский Е. В., Дейнеко А. А., Дейнеко Ж. В., Турута А. П. Адаптивный метод комбинированного обучения-самообучения нейро-фаззи систем // Системные технологии. — 2014. — 2 (91). — C. 145—153.(рос.)
• Bodyanskiy Ye. V., Kulishova N. E. Extended neo-fuzzy neuron in the task of images filtering // Радіоелектроніка, інформатика, управління. — 2014. № 1. — С. 112—119. (англ.)
• Бодянский Е. В., Винокурова Е. А., Мулеса П. П., Слипченко А. Н. Компрессия данных медицинского мониторинга с помощью гибридной системы вычислительного интеллекта // Нафтогазова енергетика. — 2014. — № 1 (21). — С. 129—134. (рос.)
• Бодянский Е. В., Винокурова Е. А., Пелешко Д. Д. Информационная технология кластеризации данных в условиях короткой обучающей выборки на основе ассоциативной вероятностной нейро-фаззи системы // Управляющие системы и машины. — 2014. — № 4. — С. 73—76. (рос.)
• Бодянський Є. В., Тищенко О. К., Копаліані Д. С. Багатовимірна каскадна нейро-фаззі система з оптимізацією пулу нейронів // Вісник НТУ «ХПІ». — 2014. — № 18 (1061). — С. 17—26.
• Bodyanskiy Ye., Mulesa P., Slipchenko O., Vynokurova O. Self-organizing map and its learning in the fuzzy clustering-classification tasks // Вісник НУ «Львівська політехніка». «Комп'ютерні науки та інформаційні технології». — 2014. — № 800. — С. 83—92. (англ.)
• Bodyanskiy Ye. V., Shafronenko A. Yu. Tables of data with gaps restoration using multivariate fuzzy extrapolation // Системні технології. — Дніпропетровськ, 2014. — 6 (95). — С. 11—17. (англ.)
• Bodyanskiy Ye. V., Deineko Sh. V., Deineko A. O., Shalamov M. O. Evolving hierarchical neural network for principal component analysis tasks and its adaptive learning // Системні технології. — Дніпропетровськ, 2014. — 6 (95). — С. 18—26. (англ.)
• Бодянський Є. В., Перова І. Г. Нечітка кластеризація біомедичних даних на основі BSB-нейро-фаззі-моделі // Наукові праці. — Вип. 238, Т. 250. — 2014. — С. 93—100.
• Бодянский Е. В., Дейнеко А. А., Куценко Я. В. Ядерная кластеризация на основе обобщенной регрессионной нейронной сети и самоорганизующейся карты Т. Кохонена // Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті. Науково-технічний журнал. — 2015. — № 3. — C. 15—22. (рос.)
• Bodyanskiy Ye. V., Kulishova N. Ye. Nonconventional membership functions for images filtering using fuzzy peer group approach // Адаптивні системи автоматичного управління: міжвідомчий наук.-техн. Збірник. — 2015. — Вип. 1 (26). — С.3—8. (англ.)
• Бодянський Є. В., Дейнеко А. О., Дейнеко Ж. В., Шаламов М. О. Адаптивне навчання нейронної мережі опорних векторів найменших квадратів // Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті. — 2015. — № 2. — С. 71—74.
• Бодянський Є. В., Винокурова О. А., Шкуро К. О., Татарінова Ю. Є. Гібридна узагальнена адитивна нейро-фаззі система в задачах прогнозування часових рядів за умов невизначеності // Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: комп'ютерні науки та інформаційні технології. — 2015. — № 826. — С. 80—86.
• Бодянский Е. В., Перова И. Г. Нейро-фаззи система для задач обработки медицинских данных в ситуациях множества диагнозов // Бионика интеллекта. — 2015. — 2 (85). — С. 86—89. (рос.)
• Бодянский Е. В., Дейнеко А. А., Куценко Я. В. Ядерная самоорганизующаяся карта на основе радиально-базисной нейронной сети // Електротехнічні та комп'ютерні системи. — 2015. — № 20. — С. 97—105. (рос.)
• Бодянский Е. В., Винокурова Е. А., Кобылин И. О., Мулеса П. П. Робастная адаптивная идентификация нестационарных временних рядов с помощью ансамбля обучаемых гибридных адаптивных моделей // Управляющие системы и машины. — 2016. — № 5. — С. 76—83. (рос.)
• Бодянський Є. В., Винокурова Е. А., Мулеса П. П. Диагностирующая вэйвлет-нейро-фаззи-система с адаптивными вэйвлет-функциями принадлежности в задачах анализа многомерных данных // Управляющие машины и системы. — 2016. — № 2. — С. 34—40. (рос.)
• Бодянский Е. В., Дейнеко А. А., Заика А. А., Куценко Я. В. Нечеткая кластеризация потоков данных с помощью ЕМ-алгоритма на основе самообучения по Т. Кохонену // Прикладная радиоэлектроника. — 2016. — Том 15, № 1. — С. 80—83. (рос.)
• Бодянский Е. В., Самитова В. А. Возможностная нечеткая кластеризация массивов категориальных данных с использованием частотных прототипов и мер несходства // Бионика интеллекта. — 2016. — 1(82). — С. 72—75. (рос.)
• Bodyanskiy Ye., Deineko A., Shalamov M. Adaptive multilayer self-learning procedure for solving principal component analysis task // Електротехнічні і комп'ютерні системи. — 2017. — № 24(100). — С. 118—123. (англ.)

• Грамота Верховної Ради України (2010);
• нагрудний знак МОН України «Відмінник освіти України» (2004);
• нагрудний знак МОН України «За наукові досягнення» (2005);
• іменна стипендія та диплом Харківської обласної державної адміністрації ім. Проскури Г. Ф. в галузі технічних наук для видатних учених (2008);
• іменна стипендія та диплом Харківської облдержадміністрації у галузі науки в номінації «Інформатика та комп'ютерні науки» — стипендія ім. Свиридова В. В. для видатних науковців (2014);
• нагрудний знак МОН України «Василь Сухомлинський» (2014);
• знак «Винахідник СРСР» (1983);
• почесний знак «За досягнення» у зв'язку з 40-річчям ХНУРЕ;
• диплом переможця в конкурсі «ХНУРЕ — кращі за професією» у номінації «Лектор 2000/2001 навчального року»;
• диплом переможця в конкурсі «ХНУРЕ — кращі за професією» у номінації «Лектор профорієнтованих дисциплін» (2012)[1].

• Харківський національний університет радіоелектроніки. Співробітники кафедри ШІ. Євгеній Володимирович Бодянський.
• Харківський національний університет радіоелектроніки. Інші підрозділи. Лабораторії. Проблемна науково-дослідна лабораторія автоматизованих систем управління.
• Варсак М. І. Бодянський Євгеній Володимирович // Енциклопедія сучасної України : у 30 т. / ред. кол. : І. М. Дзюба [та ін.] ; НАН України, НТШ. — К. : [б. в.], 2006. — Т. 5 : Вод — Гн. — 728 с. — ISBN 966-02-3355-8.