| Оппоненты | - Сысоева Марина Вячеславовна, доктор физико-математических наук, доцент, профессор кафедры физики Федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого»
Наименования отрасли науки, научной специальности, по которым оппонентом защищена диссертация:
специальность 1.3.4. –«Радиофизика» и 1.5.2. – «Биофизика» Список основных публикаций официального оппонента по теме диссертации в рецензируемых научных изданиях за последние 5 лет:
1. Егоров Н.М., Пономаренко В.И., Сысоев И.В., Сысоева М.В. Имитационное моделирование эпилептиформной активности сетью нейроподобных радиотехнических осцилляторов. Журнал технической физики. 2021. Т.91(3). С.519-528.
2. Sysoeva M.V., Sysoev I.V., Prokhorov M.D., Ponomarenko V.I., Bezruchko B.P. Reconstruction of coupling structure in network of neuron-like oscillators based on a phase-locked loop. Chaos, Solitons & Fractals. 2021. V.142. 110513.
3. Егоров Н.М., Пономаренко В.И., Мельникова С.Н., Сысоев И.В., Сысоева М.В. Общность механизмов генерации пик-волновой активности в радиотехнических моделях с различным числом элементов и различной структурой связей. Известия вузов. Прикладная нелинейная динамика. 2021. Т.29(6). С.927-942.
4. Egorov N.M., Kulminskiy D.D., Sysoev I.V., Ponomarenko V.I., Sysoeva M.V. Transient dynamics in electronic neuron-like circuits in application to modeling epileptic seizures. Nonlinear Dynamics. 2022. V.108(4). P.4231-4242.
5. Egorov N.M., Sysoev I.V., Ponomarenko V.I., Sysoeva M.V. Complex regimes in electronic neuron-like oscillators with sigmoid coupling. Chaos, Solitons & Fractals. 2022. V.160. 112171.
6. Сысоева М.В., Корнилов М.В., Такаишвили Л.В., Матросов В.В., Сысоев И.В. Реконструкция интегрированных уравнений системы фазовой автоподстройки частоты под периодическим внешним воздействием по скалярному временному ряду. Известия вузов. Прикладная нелинейная динамика. 2022. Т.30(4). С.391-410.
7. Егоров Н.М., Сысоева М.В., Пономаренко В.И., Корнилов М.В., Сысоев И.В. Кольцевой генератор нейроподобной активности с перестраиваемой частотой. Известия вузов. Прикладная нелинейная динамика. 2023. Т.31(1). С.103-120.
8. Egorov N.M., Sysoeva M.V., Kornilov M.V., Ponomarenko V.I., Sysoev I.V. Hardware implementation of the ring generator with tunable frequency based on electronic neurons. Nonlinear Dynamics. 2024. V.12. P.11471-11418. - Андреев Андрей Викторович, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта "Балтийского федерального университета имени Иммануила Канта"
Наименования отрасли науки, научной специальности, по которым оппонентом защищена диссертация:
специальность 01.04.03 – «Радиофизика» Список основных публикаций официального оппонента по теме диссертации в рецензируемых научных изданиях за последние 5 лет:
1. Badarin A., Klinshov V., Smelov P., Andreev A. Reservoir computing reconstructs blood-oxygen-level-dependent signals: whole-brain modeling study. The European Physical Journal Special Topics. (2025) DOI: 10.1140/epjs/s11734-025-01702-z.
2. Kulagin N.D., Andreev A.V., Hramov A.E. Analysis of the Effect of a Recurrent Neural Network Size on Modeling and Prediction Accuracy of a Stochastic FitzHugh–Nagumo Neuron. Bulletin of the Russian Academy of Sciences: Physics. 89, 3 (2025) 471-475 DOI: 10.1134/S106287382471033X.
3. Hramov A.E., Kulagin N., Pisarchik A.N., Andreev A.V. Strong and weak prediction of stochastic dynamics using reservoir computing. Chaos. 35, 3 (2025) 033140 DOI: 10.1063/5.0252908.
4. Kulagin N., Andreev A., Koronovskii A.A., Moskalenko O.I., Sergeev A.P., Badarin A., Hramov A.E. Intermittency in predicting the behavior of stochastic systems using reservoir computing. Physical Review E. 111, 2 (2025) DOI: 10.1103/PhysRevE.111.024209.
5. Badarin A., Andreev A., Klinshov V., Antipov V., Hramov A.E. Hidden data recovery using reservoir computing: Adaptive network model and experimental brain signals. Chaos. 34, 10 (2024) 103121 DOI: 10.1063/5.0223184.
6. Li Z., Andreev A., Hramov A., Blyuss O., Zaikin A. Novel efficient reservoir computing methodologies for regular and irregular time series classification. Nonlinear Dynamics. (2024) DOI: 10.1007/s11071-024-10244-3.
7. Andreev A.V., Antipov V.M., Badarin A.A. Using Reservoir Computing to Predict a Macroscopic Signal. Bulletin of the Russian Academy of Sciences: Physics. 87, 10 (2023) 1523–1527 DOI: 10.3103/S1062873823703616.
8. Andreev A.V., Badarin A.A., Maximenko V.A., Hramov A.E. Forecasting macroscopic dynamics in adaptive Kuramoto network using reservoir computing. Chaos. 32, (2022) 103126 DOI: 10.1063/5.0114127.
9. Андреев А.В., Максименко В.А., Бадарин А.А., Грубов В.В., Храмов А.Е. Синхронизация во взаимодействующих сетях нейронов Ходжкина-Хаксли. Известия РАН. Серия физическая. 86, 2 (2022) 287-292 DOI: 10.31857/S0367676522020053.
10. Hramov A.E., Kulagin N., Andreev A.V., Pisarchik A.N. Forecasting coherence resonance in a stochastic Fitzhugh–Nagumo neuron model using reservoir computing. Chaos, Solitons & Fractals. 178, 114354 (2024)
|
