Коллектив и контакты

Научное направление «Агрегирование предпочтений в интеллектуальном анализе данных» развивается в Национальном исследовательском Томском политехническом университете с 2010 года.

с 2010направление развивается в ТПУ
35статей в журналах Scopus и WoS, из них 22 — Q1–Q2
6защищённых кандидатских диссертаций

По состоянию на сентябрь 2026 года.

Состав

Муравьёв Сергей Васильевич

д. т. н., профессор ОАР ИШИТР ТПУ

Руководитель направления, автор метода IF&PA.

Худоногова Людмила Игоревна

к. т. н., доцент

Комплексирование интервальных данных, сенсорные сети, версии IF&PA с самоуточнением.

Андреев Денис Игоревич

аспирант (2023)

Календарно-сетевое планирование производственных работ на основе агрегирования предпочтений; этот сайт.

Шабрамов Владислав Сергеевич

аспирант (2024)

Поиск аномалий в данных методом комплексирования интервалов агрегированием предпочтений.

Игнатьев Вадим Дмитриевич

аспирант (2024)

Повышение точности и робастности линейного регрессионного анализа данных.

Чан Куан Лонг

аспирант (2025)

Калибровочная характеристика первичного измерительного преобразователя методом IF&PA.

Туев Дмитрий Васильевич

аспирант (2025)

Интеллектуальный анализ данных мониторинга деградации элементов солнечной энергетики.

Поддержка исследований

  • Российский научный фонд, проект 18-19-00203 «Агрегирование предпочтений для решения задач обработки многомерных гетероскедастичных измерительных данных», 2018–2020.
  • Государственное задание — в течение ряда лет.
  • Программа «Приоритет 2030», 2025.

Защищённые диссертации

  1. Е. В. Тараканов, 2012 — «Агрегирование данных мультисенсоров в беспроводных сенсорных сетях».
  2. И. А. Маринушкина, 2015 — «Обработка данных сличений электрических величин методом агрегирования предпочтений».
  3. Л. И. Худоногова, 2017 — «Комплексирование интервальных измерительных данных в беспроводных сенсорных сетях методом агрегирования предпочтений».
  4. М. Д. Хо, 2021 — «Повышение точности анализа гетероскедастичных измерительных данных».
  5. Е. Ю. Емельянова, 2022 — «Агрегирование предпочтений на основе точного решения задачи о ранжировании Кемени».
  6. Д. К. Нгуен, 2024 — «Робастный выбор пороговых значений яркости для методов автоматического распознавания дефектов сварного шва».

Контакты

Вопросы о методе, предложения о совместной работе, сообщения об ошибках в коде:

О методе и расчётах

Муравьёв Сергей Васильевич

О сайте и коде

Андреев Денис Игоревич

Кнопки открывают вашу почтовую программу. Чтобы поделиться конкретным расчётом, воспользуйтесь кнопкой «Поделиться результатом» в калькуляторе. Статьи коллектива — на ResearchGate.