INSTYTUT BADAŃ SYSTEMOWYCH
Polskiej Akademii NaukDyrektor
prof. dr hab. inŜ. Olgierd HRYNIEWICZ
Zastępca Dyrektora ds. Naukowych
prof. dr hab. inŜ. Zbigniew NAHORSKIZastępca Dyrektora
ds. Ekonomiczno-Organizacyjnych
mgr inŜ. Dariusz WAGNERul. Newelska 6, 01-447 Warszawa tel.
+48 22 38 10 275, +48 22 38 10 100 fax:+48 22 38 10 105
e-mail: ibs@ibspan.waw.pl http://www.ibspan.waw.pl
Spis treści
Historia Instytutu ... 9
Tematyka badawcza ... 9
Kadry... 10
Rada Naukowa IBS PAN (kadencja 2007-2010) ... 11
Uprawnienia do nadawania stopni naukowych ... 13
Struktura organizacyjna pionu badawczego Instytutu... 14
Pracownia Modelowania i Optymalizacji Układów Dynamicznych ... 14
Pracownia Metod Obliczeniowych Optymalizacji... 14
Pracownia Modelowania Komputerowego ... 15
Pracownia Zastosowań Metod Badań Systemowych ... 16
Pracownia Systemów Inteligentnych ... 16
Pracownia Metod Stochastycznych ... 17
Pracownia Wspomagania Decyzji w Warunkach Ryzyka ... 18
Pion Zastosowań i Szkoleń ... 20
Centrum Technik Informacyjnych ... 20
Centrum Statystycznych Metod Analizy Danych ... 20
Centrum Zastosowań Informatyki w InŜynierii Środowiska ... 21
Centrum Systemowej Analizy Przedsiębiorczości ... 22
Centrum Informatycznego Diagnozowania i Projektowania Organizacji ... 23
Centrum Szkoleń ... 24
Ośrodek Komputerowy ... 24
Studia doktoranckie ... 26
Projekty badawcze realizowane w latach 2004 - 2008 ... 27
Projekty badawcze własne ... 27
Projekty promotorskie ... 29
Projekty celowe ... 29
Projekty sieciowe ... 29
NajwaŜniejsze osiągnięcia placówki ... 30
Wybrane publikacje ... 31
2004 rok ... 31
2005 rok ... 33
2006 rok ... 37
2007 rok ... 40
2008 rok ... 46
Wybrane pozycje ksiąŜkowe ... 51
2006 rok ... 51
2007 rok ... 52
2008 rok ... 53
Redaktorzy czasopism i serii ksiąŜek ... 56
WaŜniejsze nagrody i wyróŜnienia naukowe w ostatnim okresie ... 57
Współpraca międzynarodowa ... 57
Konferencje naukowe ... 61
Seminaria naukowe ... 63
Działalność szkoleniowa ... 65
Wydawnictwa własne IBS PAN ... 66
Zbiory biblioteczne ... 67
Pracownia poligraficzna ... 67
Od Dyrektora
Instytut Badań Systemowych PAN na progu XXI wieku
Gdy świat wkraczał w XXI wiek większość specjalistów zgadzała się, Ŝe będzie on wiekiem nauki, a zwłaszcza wiekiem badań interdyscyplinarnych. WyraŜało się to zwłaszcza w opiniach polityków oraz naukowców z róŜnych dziedzin, którzy wprowadzili do powszechnego obiegu pojęcie gospodarki opartej na wiedzy.
Pojawiające się w tym kontekście hasło „Bio-Info-Techno” wskazuje na najwaŜniejsze kierunki prowadzonych obecnie, a takŜe w najbliŜszych latach, badań: biotechnologia i ochrona zdrowia i środowiska, nauki informacyjne i informatyka oraz nowe materiały i technologie ich wytwarzania. Instytut Badań Systemowych PAN, który od powstania w 1976 roku jest ukierunkowany na badania interdyscyplinarne, powinien mieć znaczący udział w badaniach prowadzonych w tych priorytetowych dziedzinach. Przygotowując się do podjęcia wyzwań stawianych nauce przez społeczeństwo, w wyniku prowadzonej przez ostatnie lata dyskusji określono dwa priorytetowe kierunki prowadzonych w Instytucie badań:
Wspomaganie podejmowania decyzji z uŜyciem nowoczesnych technologii informacyjnych.
Analiza systemowa w ochronie środowiska i zrównowaŜonym (trwałym) rozwoju.
WyróŜniającą się cechą priorytetowych kierunków badań systemowych jest twórcze wykorzystanie modelowania matematycznego oraz nowoczesnych technologii informacyjnych do rozwiązywania waŜnych problemów praktycznych. Głównym zadaniem tak rozumianych badań systemowych jest wspomaganie decyzji, ze szczególnym uwzględnieniem wykorzystania dedykowanych do tego celu systemów komputerowych.
Opracowanie nowoczesnych systemów wspomagania decyzji wymaga prowadzenia zarówno badań teoretycznych, jak teŜ i badań mających na celu rozwiązywanie konkretnych problemów praktycznych. Wśród prac teoretycznych, będących jednymi z najwaŜniejszych „wizytówek” Instytutu, naleŜy wyróŜnić badania nad zastosowaniami metod logiki rozmytej do wspomagania decyzji oraz opracowania metod reprezentacji i pozyskiwania wiedzy w systemach eksperckich. Prace te leŜą w nurcie „Info” priorytetowych obszarów badawczych XXI wieku. Do tego nurtu naleŜy teŜ zaliczyć badania nad
Z kolei, prace nad opracowywaniem modeli komputerowych zjawisk i procesów związanych ze środowiskiem i jego ochroną, mające na celu wspomaganie decyzji w tych obszarach, leŜą na pograniczu priorytetowych kierunków „Info” i „Bio”. We wszystkich tych pracach wykorzystywane są modele systemów dynamicznych oraz nowoczesne komputerowe metody optymalizacji, które od wielu lat są drugą
„wizytówką” Instytutu. Wyniki prowadzonych badań teoretycznych znajdują zastosowanie nie tylko w prowadzonych w IBS PAN badaniach stosowanych, ale takŜe w badaniach z nurtu „Techno”, dotyczących np. nowych materiałów i technologii ich wytwarzania.
Świat doby gospodarki opartej na wiedzy wymusza konieczność elastycznego przystosowania tematyki badań teoretycznych i zastosowaniowych do pojawiających się nowych potrzeb. IBS PAN jest przygotowany do ich podjęcia. Koncentracja badań w wymienionych powyŜej kierunkach badawczych stwarza nadzieję, Ŝe Instytut pozostanie wiodącą instytucją polskiej nauki, a jego sukcesy w przyszłości nie będą ustępować tym, którymi szczycił się w trakcie ponad trzydziestoletniej swojej dotychczasowej działalności..
prof. dr hab. inŜ. Olgierd Hryniewicz
Dyrektor IBS PAN
Historia Instytutu
Instytut Badań Systemowych Polskiej Akademii Nauk został utworzony Uchwałą Nr 9/76 Prezydium PAN i rozpoczął działalność 1 grudnia 1976 roku. Instytut jest kontynuatorem działalności następujących placówek naukowych Polskiej Akademii Nauk:
1954 -1962 Zakładu Automatyki PAN 1962 -1971 Instytutu Automatyki PAN
1971 -1973 Instytutu Cybernetyki Stosowanej PAN
1973 -1976 Instytutu Organizacji i Kierowania PAN i MNSzWiT
Tematyka badawcza
Do zadań Instytutu naleŜy prowadzenie badań podstawowych i stosowanych oraz kształcenie kadr naukowych w wymienionych poniŜej dziedzinach:
analiza systemowa;
inteligentna analiza danych i odkrywanie wiedzy;
logika rozmyta i jej zastosowania;
metody optymalizacji;
komputerowe systemy wspomagania decyzji;
badania operacyjne;
metody stochastyczne w podejmowaniu decyzji;
statystyczne sterowanie jakością i teoria niezawodności;
metody matematyczne w analizie ryzyka i finansach;
zastosowania analizy systemowej w ochronie środowiska, modelowaniu regionalnym, zarządzaniu organizacjami i modelowaniu strategii rozwoju rolnictwa.
Kadry
Zatrudnienie w IBS PAN wynosi ogółem 128 pracowników, w tym:
16 profesorów, 16 docentów, 29 pracowników ze stopniem doktora.
Obecnie 2 pracowników naukowych Instytutu przebywa na urlopach bezpłatnych. Kilku naukowców zatrudnionych jest w renomowanych uczelniach zagranicznych bądź instytutach międzynarodowych.
IBS PAN zatrudnia kilku wybitnych uczonych z zagranicy, którzy uczestniczą w realizacji nowych kierunków badawczych.
Rada Naukowa IBS PAN (kadencja 2007-2010)
Przewodniczący:
prof. dr hab. inŜ. Jacek Koronacki
Zastępcy Przewodniczącego:
prof. dr hab. inŜ. Janusz Kacprzyk, czł. koresp. PAN, prof. dr hab. inŜ. Juliusz Lech Kulikowski
Sekretarz:
doc. dr hab. Krzysztof Szkatuła
Członkowie:
dr inŜ. Paweł Bartoszczuk, doc. dr hab. Ewa Bednarczuk, prof. dr hab. inŜ. Marian Chudy, dr Jan Gadomski,
prof. dr hab. inŜ. Ryszard Gessing, doc. dr hab. Przemysław Grzegorzewski, prof. dr hab. inŜ. Jakub Gutenbaum, prof. dr hab. inŜ. Jerzy W. Hołubiec, mgr Joanna Horabik,
prof. dr hab. inŜ. Olgierd Hryniewicz, doc. dr hab. inŜ. Michał Inkielman, prof. dr hab. inŜ. Jerzy Józefczyk,
prof. dr hab. inŜ. Janusz Kacprzyk, czł. koresp. PAN, prof. dr hab. inŜ. Tadeusz Kaczorek, czł. rzecz. PAN, doc. dr hab. inŜ. Ignacy Kaliszewski,
prof. dr hab. inŜ. Janusz Karpiński, prof. dr hab. inŜ. Krzysztof C. Kiwiel,
prof. dr hab. inŜ. Jerzy Klamka, czł. koresp. PAN, prof. dr hab. inŜ. Jacek Koronacki,
doc. dr hab. inŜ. Maciej Krawczak, prof. dr hab. inŜ. Piotr Kulczycki,
prof. dr hab. inŜ. Juliusz Lech Kulikowski, prof. dr inŜ. Roman Kulikowski, czł. rzecz. PAN, doc. dr hab. inŜ. Marek Libura,
prof. dr hab. inŜ. Kazimierz Malanowski,
prof. dr hab. inŜ. Krzysztof Malinowski, czł. koresp. PAN, prof. dr hab. inŜ. Wojciech Mitkowski,
prof. dr hab. inŜ. Zbigniew Nahorski, dr hab. inŜ. Marek Niezgódka, prof. UW, dr Piotr Nowak,
doc. dr hab. inŜ. Irena Pawłow-Niezgódka, prof. dr hab. inŜ. Witold Pedrycz,
prof. dr hab. inŜ. Andrzej Skowron,
prof. dr hab. inŜ. Roman Słowiński, czł. koresp. PAN, doc. dr hab. inŜ. Jan Studziński,
prof. dr hab. inŜ. Piotr S. Szczepaniak, doc. dr hab. Krzysztof Szkatuła, doc. dr hab. inŜ. Eulalia Szmidt, prof. dr hab. inŜ. Piotr Tatjewski,
prof. dr hab. inŜ. Eugeniusz Toczyłowski, prof. dr hab. inŜ. Stanisław Walukiewicz,
prof. dr hab. inŜ. Andrzej Weryński, czł. koresp. PAN, doc. dr hab. Sławomir ZadroŜny,
doc. dr hab. inŜ. Antoni śochowski
Uprawnienia do nadawania stopni naukowych
Instytut Badań Systemowych PAN posiada uprawnienia do nadawania stopni doktora nauk technicznych i doktora habilitowanego nauk technicznych w dyscyplinach:
automatyka i robotyka;
informatyka.
Od stycznia 2000 do grudnia 2008 w wyniku postępowania o nadanie tytułu naukowego profesora nauk technicznych przed Radą Naukową IBS PAN uzyskało tytuły 11 osób, w tym 5 pracowników Instytutu. Stopnie doktora habilitowanego nauk technicznych Rada Naukowa IBS PAN nadała 19 osobom, w tym 8 pracownikom Instytutu. 45 osobom nadano stopnie doktora nauk technicznych, w tym 22 słuchaczom Studiów Doktoranckich IBS PAN, 1 pracownikowi Instytutu oraz 22 pracownikom naukowym spoza Instytutu. Rada Naukowa przeprowadziła 6 postępowań nostryfikacyjnych stopni naukowych uzyskanych za granicą, w tym 2 stopnie doktora habilitowanego i 4 stopnie doktora.
Struktura organizacyjna pionu badawczego Instytutu
Działalność naukowo-badawcza prowadzona jest w Pionie Badań Podstawowych w siedmiu pracowniach:
Pracownia Modelowania i Optymalizacji Układów Dynamicznych Kierownik: doc. dr hab. inŜ. Antoni śochowski
Tematyka badań:
Analiza stabilności i wraŜliwości dla zadań sterowania optymalnego nieliniowych układów dynamicznych.
Modelowanie matematyczne, sterowanie i optymalizacja nieliniowych, spręŜystych struktur mechanicznych.
Teoretyczne i numeryczne aspekty optymalizacji kształtu.
Nieliniowe zagadnienia brzegowe typu paraboliczno- hiperbolicznego.
Problemy teoretyczne optymalizacji wektorowej w częściowo uporządkowanych wektorowych przestrzeniach topologicznych.
Skład pracowni:
doc. dr hab. Ewa Bednarczuk
prof. dr hab. inŜ. Kazimierz Malanowski doc. dr hab. inŜ. Andrzej Myśliński
doc. dr hab. inŜ. Irena Pawłow-Niezgódka prof. dr hab. inŜ. Jan Sokołowski
doc. dr hab. inŜ. Antoni śochowski
Pracownia Metod Obliczeniowych Optymalizacji Kierownik: prof. dr hab. inŜ. Krzysztof C. Kiwiel
Tematyka badań:
Analiza probabilistyczna algorytmów optymalizacji.
Analiza wraŜliwości dla zadań optymalizacji kombinatorycznej.
Metody optymalizacji dla systemów wielkiej skali.
Metody optymalizacji dyskretnej.
Metody optymalizacji nieróŜniczkowalnej.
Programowanie matematyczne.
Skład pracowni:
prof. dr hab. inŜ. Krzysztof C. Kiwiel doc. dr hab. inŜ. Wiesław Krajewski doc. dr hab. inŜ. Marek Libura dr inŜ. Jarosław Sikorski
doc. dr hab. Krzysztof Szkatuła
Pracownia Modelowania Komputerowego Kierownik: prof. dr hab. inŜ. Zbigniew Nahorski
Tematyka badań:
Zastosowanie metod statystycznych do budowy i identyfikacji modeli zjawisk oraz systemów biologicznych.
Modelowanie matematyczne statycznych i dynamicznych systemów w technice i ekologii.
Modelowanie matematyczne i komputerowe procesów rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń atmosferycznych w celu prognozowania stanu jakości środowiska w skali regionalnej.
Zastosowanie metod optymalizacji i sterowania optymalnego w kompleksowych systemach wspomagania decyzji zorientowanych na ochronę środowiska i zrównowaŜony rozwój.
Rozwijanie efektywnych metod obliczeniowych stosowanych do rozwiązywania równań transportu zanieczyszczeń;
implementacje komputerowe, problemy interfejsu i wizualizacji wyników.
Skład pracowni:
doc. dr hab. inŜ. Piotr Holnicki-Szulc mgr Joanna Horabik
dr Jolanta Jarnicka dr inŜ. Waldemar Jęda dr inŜ. Andrzej Kałuszko dr Leszek Klukowski
prof. dr hab. inŜ. Zbigniew Nahorski Łukasz Rudnicki
dr inŜ. Jarosław Stańczak doc. dr hab. inŜ. Jan Studziński
Pracownia Zastosowań Metod Badań Systemowych Kierownik: dr inŜ. Jan W. Owsiński
Tematyka badań:
Modele i metody oceny zrównowaŜonego rozwoju regionów - weryfikacja i analiza porównawcza.
Modelowanie systemów transportowych - metody i zastosowania regionalne.
Analiza wykorzystania technik internetowych w zarządzaniu systemami regionalnymi.
Analiza danych i podejmowanie decyzji w zagadnieniach regionalnych i przestrzennych.
Konkurencja i kooperacja gospodarcza: konkurencyjność wytwórców i zasięg rynku zbytu z uwzględnieniem pośredników handlowych, aspekty finansowe.
Symulacja komputerowa procesów fuzji duŜych organizacji i tworzenia organizacji wirtualnych.
Skład pracowni:
prof. dr hab. inŜ. Jerzy W. Hołubiec dr Barbara MaŜbic-Kulma
dr inŜ. Edward Michalewski dr inŜ. Jan W. Owsiński dr inŜ. GraŜyna Petriczek
prof. dr hab. inŜ. Stanisław Piasecki mgr Aneta M. Pielak
dr inŜ. Henryk Potrzebowski mgr inŜ. Krzysztof Sęp
mgr inŜ. Zygmunt Uhrynowski
Pracownia Systemów Inteligentnych Kierownik: prof. dr hab. inŜ. Janusz Kacprzyk
Tematyka badań:
Zastosowanie metod logiki rozmytej, obliczeń ewolucyjnych i sieci neuronowych w inteligentnych systemach wspomagania decyzji i sterowania.
Inteligentne systemy przetwarzania informacji i podejmowania decyzji.
Metody uczenia maszynowego na podstawie przykładów dla systemów wspomagania decyzji.
Metodologia decyzji grupowych w systemach komputerowego wspomagania pracy grupowej.
Skład pracowni:
mgr inŜ. Hanna Bury
prof. dr hab. inŜ. Andrzej Cichocki dr inŜ. Jacek Czerniak
mgr inŜ. Wojciech T. Dobrosielski mgr inŜ. Magdalena Gola
dr inŜ. Tatiana Jaworska
prof. dr hab. inŜ. Janusz Kacprzyk doc. dr hab. inŜ. Ignacy Kaliszewski doc. dr hab. inŜ. Maciej Krawczak dr Marcin Paprzycki
mgr inŜ. Andrzej Partyka
prof. dr hab. inŜ. Witold Pedrycz Karina Piwarska
dr Dzmitry Podkapayeu
prof. dr hab. inŜ. Roman Słowiński dr inŜ. GraŜyna Szkatuła
doc. dr hab. inŜ. Eulalia Szmidt mgr inŜ. Dariusz Wagner mgr inŜ. Anna Wilbik
doc. dr hab. Sławomir ZadroŜny
Pracownia Metod Stochastycznych
Kierownik: prof. dr hab. inŜ. Olgierd Hryniewicz
Tematyka badań:
Metody statystyczne w sterowaniu jakością.
Modelowanie systemów stochastycznych.
Procesy stochastyczne i ich zastosowanie w matematyce finansowej.
Systemy wspomagania decyzji w sterowaniu jakością i w niezawodności.
Wnioskowanie statystyczne w przypadku występowania nieprecyzyjnych (rozmytych) informacji.
Skład pracowni:
Janusz Fiedler
mgr inŜ. Marek Gągolewski doc. dr hab. inŜ. Dariusz Gątarek doc. dr hab. Przemysław Grzegorzewski prof. dr hab. inŜ. Olgierd Hryniewicz prof. dr hab. inŜ. Janusz Karpiński mgr inŜ. Piotr A. Kowalski
prof. dr hab. inŜ. Piotr Kulczycki mgr inŜ. Szymon Łukasik
doc. dr hab. inŜ. Jacek Malinowski dr Piotr Nowak
dr Maciej Romaniuk mgr Anna Szediw Paweł Szerling
mgr inŜ. Sławomir śak
Pracownia Wspomagania Decyzji w Warunkach Ryzyka Kierownik: dr inŜ. Lech Kruś
Tematyka badań:
Wspomaganie decyzji z zakresu inwestycji na rynku kapitałowym.
Immunizacja portfela obligacji o stałych kuponach ze względu na dowolne, nieznane a priori, struktury terminowe stóp procentowych.
Metody analizy i optymalizacji wspomagające decydentów odpowiedzialnych za emisje dłuŜnych papierów wartościowych oraz za tworzenie i zarządzanie portfelami inwestycyjnymi obejmującymi ten typ papierów wartościowych.
Metody symulacyjne do zadań wyceny instrumentów finansowych zaleŜnych od losowej dynamiki stóp procentowych.
Metodologia komputerowych systemów wspomagania negocjacji, elementy modelowania matematycznego, metody optymalizacji i teorii gier.
Skład pracowni:
dr Mirosław Bereziński dr inŜ. Krzysztof Cichocki dr Jan Gadomski
mgr inŜ. Andrzej Jakubowski
dr inŜ. Lech Kruś
prof. dr inŜ. Roman Kulikowski dr Irena Woroniecka-Leciejewicz
Pion Zastosowań i Szkoleń
Centrum Technik Informacyjnych Kierownik: doc. dr hab. Sławomir ZadroŜny
Centrum Technik Informacyjnych prowadzi działalność badawczo-promocyjną w zakresie szeroko rozumianych technik informatycznych, ze szczególnym uwzględnieniem zastosowań związanych z Internetem. Wśród tematów podejmowanych przez Centrum znajdują się:
Dostęp do baz danych za pośrednictwem usługi WWW.
Promocja wykorzystania technik informatycznych na potrzeby administracji publicznej.
Wspieranie kontaktów polskich i norweskich instytucji administracji publicznej w zakresie wymiany doświadczeń dotyczących wykorzystania technik informatycznych.
Nauczanie na odległość.
Skład:
doc. dr hab. Sławomir ZadroŜny
zespoły powoływane do realizacji podjętych zadań
Centrum Statystycznych Metod Analizy Danych Kierownik: doc. dr hab. Przemysław Grzegorzewski
Centrum Statystycznych Metod Analizy Danych prowadzi działalność badawczą, projektową, wdroŜeniową, szkoleniową i doradczą w zakresie szeroko rozumianych zastosowań statystyki.
Wśród tematów podejmowanych przez Centrum znajdują się:
statystyczne sterowanie jakością, a w szczególności:
o statystyczne sterowanie procesem, o statystyczna kontrola odbiorcza, o analiza zdolności procesu,
zaawansowane techniki statystycznej analizy danych:
o społecznych, o środowiskowych, o biomedycznych, o finansowych,
zarządzanie i inŜynieria niezawodności, a w tym:
o statystyczne metody badania niezawodności, o analiza danych o uszkodzeniach,
o prognozowanie i ocena obsługiwalności, metody numeryczne w zakresie:
o badań symulacyjnych, o generowania liczb losowych.
Centrum Statystycznych Metod Analizy Danych organizuje i prowadzi kursy oraz szkolenia w zakresie:
wnioskowania statystycznego w analizie danych, metod statystycznego sterowania jakością, zarządzania i inŜynierii niezawodności,
wdraŜania norm (polskich i międzynarodowych).
Pracownicy Centrum mają bogate doświadczenie we współpracy z wieloma firmami i instytucjami, jak choćby Coca-Cola Beverages, Henkel, Bank PKO, Thompson, etc. Posiadane przez nich doświadczenie dydaktyczne jest m. in. efektem wieloletniej pracy w roli wykładowców wyŜszych uczelni i prelegentów podczas kursów i szkoleń. Legitymują się oni równieŜ zauwaŜalnym dorobkiem naukowym, mierzonym publikacjami, wystąpieniami konferencyjnymi oraz współudziałem w tworzeniu i opiniowaniu norm.
Skład:
doc. dr hab. Przemysław Grzegorzewski
zespoły powoływane do realizacji podjętych zadań
Centrum Zastosowań Informatyki w InŜynierii Środowiska Kierownik: doc. dr hab. inŜ. Jan Studziński
Centrum Zastosowań Informatyki w InŜynierii Środowiska prowadzi działalność badawczo-rozwojową, projektową, wdroŜeniową, szkoleniową i doradczą w zakresie zastosowań nowoczesnych metod, technik i technologii informatycznych w zagadnieniach inŜynierii i ochrony środowiska. Wśród tematów podejmowanych przez Centrum znajdują się:
rozwój i zastosowanie systemów monitoringu środowiska,
rozwój i zastosowanie systemów wspomagania decyzji do optymalizacji i sterowania miejskimi systemami wodno- ściekowymi,
rozwój i zastosowanie systemów zarządzania w przedsiębior- stwach wodociągowych,
rozwój i zastosowanie metod modelowania i projektowania systemów wodnych, wodociągowych, kanalizacyjnych i ścieko- wych,
rozwój i zastosowanie metod modelowania i symulacji procesów atmosferycznych,
stosowanie systemów GIS w zagadnieniach środowiskowych.
Centrum Zastosowań Informatyki w InŜynierii Środowiska organizuje i prowadzi kursy oraz szkolenia w zakresie:
zastosowań systemów monitoringu środowiskowego, zastosowań systemów GIS w inŜynierii środowiska.
zastosowań systemów wspomagania decyzji w przedsiębior- stwach wodociągowych,
zastosowań modeli matematycznych do rozwiązywania zagadnień inŜynierii i ochrony środowiska.
Pracownicy Centrum mają bogate doświadczenie badawcze, wdroŜeniowe i organizacyjne w obszarze zagadnień związanych z inŜynierią i ochroną środowiska, będące wynikiem realizacji wielu projektów badawczych oraz współpracy z wieloma firmami, uczelniami i zespołami badawczymi, krajowymi i zagranicznymi.
Skład:
dr inŜ. Lucyna Bogdan
doc. dr hab. inŜ. Jan Studziński
zespoły powoływane do realizacji podjętych zadań
Centrum Systemowej Analizy Przedsiębiorczości Kierownik: prof. dr hab. inŜ. Stanisław Walukiewicz
Centrum Systemowej Analizy Przedsiębiorczości prowadzi działalność badawczą, doradczą i szkoleniową w zakresie analizy przedsiębiorczości, innowacyjności i konkurencyjności naszej gospodarki, zarówno na poziomie firm, jak teŜ regionów w aspekcie
integracji z Unią Europejską. Centrum uczestniczy równieŜ w realizacji dwóch projektów badawczych 6. Programu Ramowego UE:
Projekt badawczy typu STREP o akronimie IKINET –
„Międzynarodowe sieci wiedzy i innowacji wspierające integrację, spójność i rozszerzenie Unii Europejskiej”;
Projekt zintegrowany o akronimie EURODITE – „Dynamiczny model regionalnych trajektorii dojścia do gospodarki opartej na wiedzy”.
Skład:
mgr GraŜyna Grabowska
prof. dr hab. inŜ. Stanisław Walukiewicz dr Sławomir Winch
Centrum Informatycznego Diagnozowania i Projektowania Organizacji
Kierownik: dr inŜ. Edward Michalewski
Centrum Informatycznego Diagnozowania i Projektowania Organizacji prowadzi działalność badawczo-promocyjną w zakresie nowoczesnych metod wspomaganej komputerowo analizy diagnostycznej i projektowania systemów zarządzania, ze szczególnym uwzględnieniem opracowanej w IBS PAN metodyki DIANA. Wśród tematów podejmowanych przez Centrum znajdują się:
Opracowanie nowych algorytmów diagnozy i projektowania organizacji.
Oprogramowanie nowej wersji pakietu DIANA.
Promocja wdroŜeń i praktycznych zastosowań pakietu DIANA.
Skład:
dr inŜ. Edward Michalewski
zespoły powoływane do realizacji podjętych zadań
Centrum Szkoleń
Kierownik: dr Barbara MaŜbic-Kulma
Centrum Szkoleń IBS PAN prowadzi działalność związaną z upowszechnianiem prac wykonywanych w ramach działalności statutowej Instytutu. Centrum oferuje szkolenia z zakresu innowacyjnych technologii, w szczególności związanych z zastosowaniami informatyki. Szkolenia są przeznaczone zarówno dla pracodawców jak i pracobiorców. W ramach programu szkoleniowego
„Partnerstwo na rzecz rozwoju RENOWATOR” Centrum przygotowało ofertę dla pracowników, pragnących uzyskać następujące kwalifikacje:
Analityk danych,
Analityk potrzeb klienta, Analityk rynku,
Doradca ds. logistyki, Doradca ds. przetargów,
Doradca ds. planowania i oceny przedsięwzięć inwestycyjnych, Projektant systemów informacyjno-organizacyjnych,
Specjalista ds. zarządzania projektami,
Specjalista ds. przygotowania Studium Wykonalności.
Skład:
dr Barbara MaŜbic-Kulma
zespoły powoływane do realizacji podjętych zadań
Ośrodek Komputerowy
Kierownik: doc. dr hab. Krzysztof Szkatuła
Sieć komputerowa IBS PAN składa się z około 100 komputerów. Podstawę sieci stanowią stacje robocze pracujące pod systemami operacyjnymi UNIX w oparciu o standard Ethernet.
Pozostałą część sieci stanowią komputery osobiste pracujące pod systemami operacyjnymi firmy Microsoft. Sieć komputerowa IBS PAN jest połączona z Internetem za pośrednictwem sieci metropolitalnej WARMAN przy zastosowaniu łączy światłowodowych. UŜytkownicy lokalnej sieci komputerowej IBS PAN, pracujący w środowisku UNIX, mogą korzystać m.in. z następującego oprogramowania: Matlab, Ceplex, Mathematica, TeX, LaTeX, czy teŜ kompilatorów Fortran, C i C++. Na komputerach osobistych uŜywane jest róŜnorodne
oprogramowanie uŜytkowe, w szczególności pakiet MS Office firmy Microsoft.
Skład:
dr inŜ. Piotr Bronisz dr Maria Ganzha mgr inŜ. Piotr Kowalski dr inŜ. BoŜena Łopuch
mgr Bartłomiej Solarz-Niesłuchowski doc. dr hab. Krzysztof Szkatuła
Studia doktoranckie
Kierownik: prof. dr hab. inŜ. Jerzy W. Hołubiec
Niestacjonarne Studia Doktoranckie Instytutu Badań Systemowych PAN „Informatyka w zarządzaniu i finansach” zostały zorganizowane w roku akademickim 1995/96. Początkowo działały pod kierunkiem prof. dr. hab. inŜ. Janusza Kacprzyka, a od 1998 roku studiami kieruje prof. dr hab. inŜ. Jerzy Hołubiec. Studia w IBS PAN są prowadzone w systemie zaocznym i są odpłatne.
W latach 1995/1996 - 2004/2008 obroniono 20 rozpraw doktorskich, w tym kilka zostało wyróŜnionych. Na koniec grudnia 2008 r. liczba uczestników Studiów (o roŜnych stopniach zaawansowania) wynosiła 73 osoby, w tym 17 osób przyjętych w październiku 2008 roku.
Program studiów obejmuje, prowadzone dwa razy w miesiącu, regularne seminaria, których celem jest prezentacja najnowszych osiągnięć nauki w szeroko pojętych zastosowaniach informatyki.
W ramach seminariów wykłady dla doktorantów prowadzili wykładowcy z kraju i z zagranicy m.in. profesorowie: Olgierd Hryniewicz, Jerzy Hołubiec, Janusz Kacprzyk, Jacek Koronacki, Danuta Rutkowska, Leszek Rutkowski, Piotr Szczepaniak, Tomasz Szapiro, Sławomir Wierzchoń; docenci: Stanisław Ambroszkiewicz, Przemysław Grzegorzewski, Ignacy Kaliszewski, Wiesław Krajewski, Mieczyław Kłopotek, Andrzej Myśliński, Sławomir ZadroŜny oraz współpracujący z Instytutem uczeni z zagranicy m.in.: Marida Bertocchi (Włochy), Witold Pedrycz (Kanada), R. D’Ecclesia (Włochy), E. Rakus-Andersson (Szwecja), G.Szego (Włochy).
Osiągnięciem Kierownictwa Studiów jest wydawanie, począwszy od 1999 roku, publikacji ksiąŜkowych „Analiza systemowa w finansach i zarządzaniu. Wybrane problemy” pod red. prof. Jerzego Hołubca.
W 2008 roku ukazał się X tom tej ksiąŜki. Zawiera on zbiór artykułów, związanych z tematyką przygotowywanych rozpraw doktorskich.
Doktoranci przygotowują je do prezentacji w ramach organizowanej sesji młodych pracowników nauki, na corocznej konferencji z cyklu
„Komputerowe Systemy Wielodostępne KSW”.
W ostatnich latach kilku doktorantów publikuje równieŜ artykuły w czasopismach o zasięgu międzynarodowym (np. Control and Cybernetics) oraz w publikacjach ksiąŜkowych.
Doktoranci uczestniczą równieŜ w cyklicznej konferencji Polish and International PD Forum Conference on Computer Science.
Projekty badawcze realizowane w latach 2004 - 2008 Krajowe (finansowane przez KBN)
Rodzaj projektu i tytuł projektu
Kierownik projektu Okres realizacji Projekty badawcze własne
Rozwój metod optymalizacji kształtu opartych
na pochodnej topologicznej dla zadań
odwrotnych i nieliniowych (problemy kontaktowe)
doc. dr hab. inŜ.
Antoni śochowski
2003 - 2005
Niepewność, weryfikacja i zarządzanie ryzykiem w ramach protokołu z Kioto
prof. dr hab. inŜ.
Zbigniew Nahorski
2003 - 2005
Systemowo-komputerowe wspomaganie zarządzania wiedzą w warunkach reformy
prof. dr inŜ.
Roman Kulikowski
2003 – 2005
Zastosowanie metod geostatystycznych do opracowywania danych pomiarowych z monitoringu środowiska
dr inŜ.
Lucyna Bogdan
2003 – 2006
Optymalizacja i sterowanie miejskiej sieci
wodociągowej na podstawie modeli matematycznych
doc. dr hab. inŜ.
Jan Studziński
2004 – 2007
Zastosowanie logiki i paradygmatu obliczeń na słowach i percepcjach do automatycznej
kategoryzacji i
przetwarzania dokumentów tekstowych
prof. dr hab. inŜ.
Janusz Kacprzyk
2004 – 2007
Stabilność i wraŜliwość zadań sterowania optymalnego
z ograniczeniami stanu
prof. dr hab. inŜ.
Kazimierz Malanowski
2005 – 2007
Zastosowanie metod sztucznej inteligencji do zarządzania długiem
doc. dr hab. inŜ.
Maciej Krawczak
2005 – 2007
Zarządzanie kapitałem intelektualnym
w regionalnych sieciach proinnowacyjnych
prof. dr hab. inŜ.
Jan Stachowicz
2005 – 2006
System wspomagający podejmowanie decyzji w procesie dowodzenia
dr Barbara MaŜbic-Kulma
2005 - 2007
Zastosowanie logiki
rozmytej do tworzenia reguł decyzyjnych w fazie
planowania działań wojskowych
dr inŜ.
Jan W. Owsiński
2006 - 2008
Optymalizacja kształtu z wykorzystaniem
pochodnej topologicznej dla przepływów w ośrodkach ściśliwych
doc. dr hab. inŜ.
Antoni śochowski
2007 – 2009
Optymalizacja, sterowanie i planowanie miejskiej sieci kanalizacyjnej na podstawie modeli matematycznych
doc. dr hab. inŜ.
Jan Studziński
2007 – 2010
Badanie niepewności i dualizmu występujących w systemie ograniczenia emisji gazów cieplarnianych w Polsce
dr inŜ.
Paweł Bartoszczuk
2007 – 2009
Zastosowanie technik wieloagentowych do budowy platform handlu elektronicznego z negocjacjami cenowymi
dr Marcin Paprzycki 2006 – 2008
Wykorzystanie
autonomicznych agentów programowych jako brokerów w gridzie.
dr Marcin Paprzycki 2008-2011
Komputerowe
wspomaganie procesu osiągania consensusu z uŜyciem nowoczesnych technologii informacyjnych
prof. dr hab. inŜ.
Janusz Kacprzyk
2008-2011
Komputerowe
modelowanie niepewności w systemach ochrony środowiska
prof. dr hab. inŜ.
Olgierd Hryniewicz
2008-2011
Projekty promotorskie Lingwistyczne
podsumowania
numerycznych ciągów czasowych
z uwzględnieniem wielu wskaźników jakości
prof. dr hab. inŜ.
Janusz Kacprzyk
2007 - 2010
Projekty celowe Komputerowy system wspomagania decyzji operatora i projektanta sieci wodociągowej w Rzeszowie
doc. dr hab. inŜ.
Jan Studziński
2004 – 2007
Projekty sieciowe Udział w projekcie
badawczym EKO-ENERGIA
„Nowe ekologiczne i bezpieczne technologie w wytwarzaniu
i konwersji energii”
prof. dr hab. inŜ.
Zbigniew Nahorski
2006 - 2007
Projekt badawczy TINFO
„Techniki Informacyjne”
prof. dr hab. inŜ.
Janusz Kacprzyk
2007-2008
NajwaŜniejsze osiągnięcia placówki
Do najwaŜniejszych osiągnięć instytutu w ostatnich latach naleŜy zaliczyć prace prof. dr. hab. inŜ. Olgierda Hryniewicza dotyczące statystycznej analizy nieprecyzyjnych danych statystycznych, prof. dr. hab. inŜ. Janusza Kacprzyka dotyczące podejmowania decyzji w warunkach nieprecyzyjności oraz wspólne prace z doc. dr. hab. Sławomirem ZadroŜnym dotyczące wyszukiwania informacji na podstawie nieprecyzyjnych zapytań, prof. dr. hab. inŜ.
Krzysztofa Kiwiela dotyczące metod i algorytmów optymalizacji nieróŜniczkowalnej, prof. dr. hab. inŜ. Kazimierza Malanowskiego dotyczące warunków optymalności dla zadań sterowania optymalnego z ograniczeniami, prof. dr. hab. inŜ. Zbigniewa Nahorskiego dotyczące zasad rozliczania limitów emisji do środowiska zanieczyszczeń dla bardzo niedokładnych pomiarów emisji oraz handlu zezwoleniami na emisję w takich przypadkach, a takŜe doc. dr. hab.
Przemysława Grzegorzewskiego dotyczące podejmowania decyzji przy występowaniu niepewności losowej i rozmytej.
DuŜymi osiągnięciami były teŜ prace zakończone uzyskaniem stopnia doktora habilitowanego: doc. dr hab. Ewy Bednarczuk z zakresu stabilności parametrycznej zadań optymalizacji wektorowej, doc. dr. hab. inŜ. Piotra Holnickiego-Szulca z zakresu modelowania propagacji zanieczyszczeń atmosferycznych i sterowania jakością powietrza atmosferycznego, doc. dr. hab. inŜ. Wiesława Krajewskiego z zakresu metod wyznaczania optymalnych modeli uproszczonych dla złoŜonych układów dynamicznych oraz doc. dr.
hab. inŜ. Andrzeja Myślińskiego z zakresu warunków koniecznych optymalności dla zadań optymalizacji kształtu układów nieliniowych o parametrach rozłoŜonych.
W zakresie wdroŜeń naleŜy wyróŜnić prace zespołu kierowanego przez doc. dr. hab. inŜ. Jana Studzińskiego dotyczące komputerowych metod projektowania, modelowania, i regulacji w sieciach wodociągowych i oczyszczalniach ścieków.
Wybrane publikacje
2004 rok
Dambrine M., Sokołowski J., śochowski A.: On stability analysis in shape optimization. CONTROL AND CYBERNETICS, vo. No. 3, 2003 [druk 2004], ss. 503-528.
Fortemps P., Greco S., Słowiński R.: Multicriteria choice and ranking using decision rules induced from rough approximation of graded performance relations. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 3066, 2004, ss. 523-528.
Greco S., Inuiguchi M., Słowiński R.: A new proposal for fuzzy rough approximations and gradual decision rule representation. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 3135, 2004, ss. 319- 342.
Greco S., Matarazzo B., Pappalardo N., Słowiński R.: Measuring the expected impact of decision rule application. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 3066, 2004, ss. 510-522.
Greco S., Matarazzo B., Słowiński R.: Axiomatic characterization of a general utility function and it particular cases in terms of conjoint measurement and rough-set decision rules. EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH, No.158, 2004, ss. 271-192.
Greco S., Pawlak Z., Słowiński R.: Can Bayesian confirmation measures within rough set approach. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 3066, 2004, ss. 264-273.
Greco S., Pawlak Z., Słowiński R.: Can Bayesian confirmation measures be useful for rough set decision set approach.
ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol.
17, No. 4, 2004, ss. 345-361.
Grzegorzewski P.: Distances between intuitionistic fuzzy sets and/or interval-valued fuzzy sets based on the Hausdorff metric. FUZZY SETS AND SYSTEMS, vol. 148, 2004, ss. 319-328.
Holnicki P.: Evaluation of environmental impact of air pollution sources. CYBERNETICS AND SYSTEMS, vol. 33, No. 7-8, ss. 595- 606.
Inuiguchi M., Greco S., Słowiński R.: Fuzzy-rough modus ponens and modus tollens as a basis for approximate reasoning. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 3066, 2004, ss. 84-94.
Jęda W., Zagórski A., Influence of desynchronisation on optical polarization bistability in chi(2) media. ACTA PHISICA POLONICA,
Kaliszewski I., Zionts: Generalization of the Zionts-Wallenius algorithm. CONTROL AND CYBERNETICS, vol. 33, No. 3, 2004, ss.
477-500.
Khludniev A., Sokołowski J.: Smooth domain method for crack problems. QUARTERLY OF APPLIED MATHEMATICS, vol. 62, No. 3, 2004, ss. 401-422.
Kiwiel K.: Convergence of approximate and incremental subgradient methods for convex optimization. SIAM JOURNAL ON OPTIMIZATION, vol 14, No. 3, 2004, ss.807-840.
Krajewski W., Lepschy A., Viaro U.: Designing PI controllers for robust stability and performance. IEEE TRANSACTION ON CONTROL SYSTEMS TECHNOLOGY, vol. 12, No. 6, 2004, ss. 973-983.
Kruś L.: A multicriteria approach to cooperation in the case of innovative activity. CONTROL AND CYBERNETICS, vol. 33, No. 1, 2004, ss. 449-462.
Kulczycki P., Wiśniewski P., Kowalski P., Krawiec K.: Hard and soft sub-time-optimal controllers for a mechanical system with uncertain mass. CONTROL AND CYBERNETICS, vol. 33, No. 4, 2004, ss. 573-587.
Libura M., Nikulin Yu.: Stability and accuracy functions in multicriteria combinatorial optimization. CONTROL AND CYBERNETICS, vol. 33, No. 3, 2004, ss. 511-524.
Malanowski K., Maurer H., Pickenhain S.: Second-order sufficient conditions for state-constrained optimal control problems.
JOURNAL OF OPTIMIZATION THEORY AND APPLICATIONS, vol.
123, No. 3, 2004, ss. 595-617.
Pawłow-Niezgódka I., Zajączkowski W.: Unique global solvability in two-dimensional non-linear thermoelasticity. MATHEMATICAL METHODS IN APPLIED SCIENCES, vol. 27, 2004, ss. 1-42.
Pawłow-Niezgódka I., śochowski A.: Control problem for a non-linear thermoelasticity system. MATHEMATICAL METHODS IN APPLIED SCIENCES, vol. 27, 2004, ss. 2185-2210.
Radzikowska A., Kerre E.: On L-fuzzy rough sets. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 3070, 2004, ss. 526-531.
Słowiński R., Greco S.: Inducing robust decision rules from rough approximations of a performance relation. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 3070, 2004, ss. 118-132.
Smolikova R., Wachowiak M., śurada J.: An Information-theoretic approach to estimating ultrasound backscatter characteristics.
COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE, vol. 34, 2004, ss. 355- 370.
Wachowiak M., Smolikova R., Zheng Y., śurada J.: An approach to multimodal biomedical image registration utilizing particle swarm optimization. IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION, vol. 8, No. 10, 2004, ss. 289 -301.
Wiśniewski R., Kulczycki P.: Euler-Poincaré reduction of rigid body motion. CONTROL AND CYBERNETICS , vol. 33, No. 2, 2004, ss.
297-310.
2005 rok
Belhachmi Z., Sac-Epee J., Sokołowski J.: Mixed finite element methods for smooth domain formulation of crack problems. SIAM JOURNAL ON NUMERICAL ANALYSIS, vol. 43, No. 3, 2005, ss.
1295-1320.
Ciaramella A., Tagliaferri R., Pedrycz W.: The genetic development of ordinal sums. FUZZY SETS AND SYSTEMS, No. 151, 2005, ss. 303- 325.
Dembczyński K., Greco S., Słowiński R.: Second-order rough approximations in multicriteria classification with imprecise evaluations and assignments. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 3641, 2005, ss. 54-63.
Dubois D., Gottwald S., Hajek P., Kacprzyk J., Prade H.:
Terminological difficulties in fuzzy set theory - the case of. FUZZY SETS AND SYSTEMS, vol. 156, No. 3, 2005, ss. 485-491.
Gaweda A., Muezzinoglu M., Aronoff G., Jacobs A., śurada J., Brier M.: Individualization of pharmacological anemia management using reinforcement learning. NEURAL NETWORKS, vol. 18, No.
18, 2005, ss. 826-834.
Greco S., Matarazzo B., Słowiński R.: Generalizing rough set theory through dominance-based rough set approach. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 3642, 2005, ss. 1-11.
Greco S., Matarazzo B., Słowiński R.: Rough membership and Bayesian confirmation measures for parametrized rough sets.
LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 3641, 2005, ss. 314-324.
Grzegorzewski P., Mrówka E.: Some notes on (Atanassov's) intuitionistic fuzzy sets. FUZZY SETS AND SYSTEMS, vol. 156,
Grzegorzewski P., Mrówka E.: Trapezoidal approximations of fuzzy numbers. FUZZY SETS AND SYSTEMS, vol. 153, 2005, ss. 115- 135.
Henrot A., Sokołowski J.: Mathematical challenges in shape optimization. CONTROL AND CYBERNETICS, vol. 34, No. 1, 2005, ss. 325-338.
Horn W., Sokołowski J.: A model for passive damping of a membrane.
CONTROL AND CYBERNETICS, vol. 34, No. 1, 2005, ss. 325-338.
Inuiguchi M., Greco S., Słowiński R.: Modus ponens and modus tollens associated with rough gradual decision rules induced from a decision table. INTERNATIONAL JOURNAL OF HYBRID INTELLIGENT SYSTEMS, vol. 2, 2005, ss. 109-131.
Józefczyk J.: Heuristic algorithms for the problem of task scheduling with moving executors. SYSTEMS SCIENCE, vol. 30, No. 3, 2005, ss. 95-103. [97]
Kacprzyk J., Szkatuła G.: A softened formulation of inductive learning and its use for coronary disease data. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 3488, 2005, ss. 200-209.
Kacprzyk J., Szkatuła G.: An inductive learning algorithm with a partial completeness and consistence via a modified set covering problem. LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE, vol. 3697, 2005, ss. 661-666.
Kacprzyk J., ZadroŜny S.: Linguistic database summaries and their protoforms: towards natural language based knowledge discovery tools. INFORMATION SCIENCES, vol. 173, No. 4, 2005, ss. 281- 304.
Kacprzyk J., ZadroŜny S.: Towards a synergistic combination of Web- based and data-driven decision-support systems via linguistic data summaries. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol.
3528, 2005, ss. 211-217.
Kiwiel K.: On Floyd and Rivest's select algorithm. THEORETICAL COMPUTER SCIENCE, vol. 347, 2005, ss. 214-238.
Krajewski W., Lepschy A., Miani S., Viaro U.: Frequency-domain approach to robust PI control. JOURNAL OF THE FRANKLIN INSTITUTE, vol. 342, 2005, ss. 674 -687.
Krawczak M.: A way to aggregate multilayer neural networks.
LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE, vol. 2, No. 3697, 2005, ss. 19-24.
Krawczak M.: Generalized net models of MLNN learning algorithms.
LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE, vol. 2, No. 3697, 2005, ss. 25-30.
Kulczycki P., Wiśniewski R., Kowalski P., Krawiec K.: Hard and soft sub-time-optimal controllers for a mechanical system with uncertain mass. CONTROL AND CYBERNETICS, vol. 33, No. 4, 2004 [druk 2005], ss. 573-587.
Libura M., Nikulin Y.: Stability and accuracy functions in multicriteria combinatorial optimization problem with Sigma-MINMAX and Sigma-MINMIN partial criteria. CONTROL AND CYBERNETICS, vol.
33, No. 3, 2004 [druk 2005], ss. 511-524.
Michałowski W., Słowiński R., Wilk S., Farion K., Pike J., Rubin S.:
Design and development of mobile system for supporting emergency triage. METHODS OF INFORMATION IN MEDICINE, vol.
44, No. 1, 2005, ss. 14-24.
Nazarov S., Serguei A., Sokołowski J.: Self-adjoint extensisons of differential operators and exterior topological derivatives in shape optimization. CONTROL AND CYBERNETICS, vol. 34, No. 3, 2005, ss. 903-926.
Pawłow-Niezgódka I., Zajączkowski W.: Global existence of a three- dimensional nonlinear thermoelasticity system arising in shape memory materials. MATHEMATICAL METHODS IN APPLIED SCIENCES, vol. 28, No. 4, 2005, ss. 407-442.
Pawłow-Niezgódka I., Zajączkowski W.: Unique global solvability in two-dimensional non-linear thermoelasticity. MATHEMATICAL METHODS IN APPLIED SCIENCES, vol. 28, No. 5, 2005, ss. 551- 592.
Pedrycz W.: Heterogeneous fuzzy logic networks: fundamentals and development studies. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS, vol. 15, No. 6, 2004 [druk 2005], ss. 1466-1481.
Pedrycz W., Sosnowski Z.: C-fuzzy decision trees. IEEE TRANSACTONS ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS - PART C:
APPLICATIONS AND REVIEWS, vol. 35, No. 4, 2005, ss. 498-511.
Pedrycz W., Succi G.: Genetic granular classifiers in modeling software quality. JOURNAL OF SYSTEMS AND SOFTWARE, vol. 76, 2005, ss.
277-285.
Plotnikov P., Sokołowski J.: Concentrations of stationary solutions to compressible Navier-Stokes equations. COMMUNICATIONS IN MATHEMATICAL PHYSICS, vol. 258, No. 3, 2005, ss. 567-608.
Słowiński R., Greco S.: Measuring attractiveness of rules from the viewpoint of knowledge representation, prediction and efficiency of intervention. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol.
3528, 2005, ss. 1-12.
Stańczak J.: Optimal control of multistage deterministic, stochastic and fuzzy processes in the fuzzy environment via an evolutionary algorithm. CONTROL AND CYBERNETICS, vol. 34, No. 2, 2005, ss.
525-552.
Sung-Kwun O., Pedrycz W., Byoung-Jun P.: Relation-based neurofuzzy networks with evolutionary data granulation.
MATHEMATICAL AND COMPUTER MODELLING, vol. 40, No. 40, 2004 [druk 2005], ss. 891-921.
Szczepaniak P., Pryczek M.: Web textual documents scoring based on discrete transforms with fuzzy weighting. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 3528, 2005, ss. 415-420.
Szmidt E., Kacprzyk J.: A new concept of a similarity measure for intuitionistic fuzzy sets and its use in group decision making.
LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE, vol. 3558, 2005, ss.
272-282.
Węgrzyn-Wolska K., Szczepaniak P.: Classification of RSS-formatted documents using full text similarity measures. LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE, vol. 3579, 2005, ss. 400-405.
Wilbik A.: Cellular neural networks for color image segmentation.
LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE, vol. I, No. 3696, 2005, ss. 525-530.
Wiśniewski R., Kulczycki P.: Slew maneuver control for spacecraft equipped with star camera and reaction wheels. CONTROL ENGINEERING PRACTICE, vol. 13, No. 4, 2005, ss. 349-356.
ZadroŜny S. (Eds.): Artificial neural networks: formal models and their applications – ICANN 2005. Part II. Springer Verlag, Berlin, Heidelberg, New York 2005, ss. 391-396, Seria: LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE.
ZadroŜny S.: Bipolar queries revisited. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 3558, 2005, ss. 387-398.
ZadroŜny S., Kacprzyk J., Gola M.: Towards human friendly data mining: linguistic data summaries and their protoforms. LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE, No. 3697, 2005, ss. 697-702.
śochowski A., Sokołowski J.: Modelling of topological derivatives for contact problems. NUMERISCHE MATHEMATIK, vol. 102, No. 1, 2005, ss. 145-179.
śochowski A., Sokołowski J.: Topological drive and training neural networks for inverse problems. In: Duch W., Kacprzyk J., Oja E., ZadroŜny S. (Eds.): Artificial neural networks: formal models and their applications - ICANN 2005. Part II. Springer Verlag , Berlin, Heidelberg, New York 2005, ss. 391-396 Seria: LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE.
2006 rok
Banek T., Kozłowski E.: Adaptive control of system entropy. CONTROL AND CYBERNETICS, vol. 35, No.2, 2006, ss. 279-289.
Błaszczyński J., Dembczyński K., Słowiński R.: Interactive analysis of preference-ordered data using dominance-based rough set approach. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol.4029, 2006, ss.489-498.
Błaszczyński J., Dembczyński K., Słowiński R., Szeląg M.: Ensembles of decision rules for solving binary classification problems in the presence of missing values. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 4259, 2006, ss.224-234.
Błaszczyński J., Greco S., Słowiński R., Szeląg M.: On variable consistency dominance-based rough set approaches. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 4259, 2006, ss.191- 202.
Dembczyński K., Greco S., Kotłowski W., Słowiński R.: Quality of rough approximation in multi-criteria classification problems.
LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 4259, 2006, ss.318-327.
Dembczyński K., Kotłowski W., Słowiński R.: Additive preference model with piecewise linear components resulting from dominance-based rough set approximations. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 4029, 2006, ss.499-508.
Greco S., Matarazzo B., Słowiński R.: Dominance-based rough set approach to case-based reasoning. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 3885, 2006, ss.7-18.
Greco S., Matarazzo B., Słowiński R.: Dominance-based rough set approach to decision involving multiple decision makers. LECTURE NOTES IN ARTIFI-CIAL INTELLIGENCE, vol. 4259, 2006, ss. 306- 317.
Greco S., Matarazzo B., Słowiński R.: Rough set approach customer satisfaction analysis. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 4259, 2006, ss.284-295.
Grzegorzewski P.: The coefficient of concordance for vague data.
COMPUTATIONAL STATISTICS & DATA ANALYSIS, vol. 51, 2006, ss.314-322.
Holnicki P.: On the real-time emission control case study application.
CONTROL AND CYBERNETICS, vol. 35, No. 2, 2006, ss. 351-367.
Holmberg K., Kiwiel K.: Mean value cross decomposition under nonsymmetric loss function. OPTIMIZATION METHOD &
SOFTWARE, vol. 21, No. 1, 2006, ss. 401-417
Hryniewicz O.: Goodman-Kruskal /gamma measure of dependence for fuzzy ordered categorical data. COMPUTATIONAL STATISTICS &
DATA ANALYSIS, vol. 51, 2006, ss.323-334.
Hryniewicz O.: Merging fuzzy statistical data with imprecise prior information. JOURNAL OF SYSTEMS SCIENCE AND SYSTEMS ENGINEERING, vol. 15, No. 1, 2006, ss.70-82.
Hryniewicz O.: Possibilistic decisions and fuzzy statistical tests. FUZZY SETS AND SYSTEMS, vol. 157, 2006, ss.2665-2673.
Józefczyk J.: Hybrid solution algorithms for task scheduling problem with moving executors. ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 19, 2006, ss.135-143.
Kacprzyk J., Nowacka K., ZadroŜny S.: A possibilistic-logic-based information retrieval model with various term-weighting
approaches. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol.
4029, 2006, ss.1120-1129.
Kacprzyk J., Wilbik A., ZadroŜny S.: A linguistic approach to a human- consistent summarization of time series using a SOM learned with a LVQ-type algorithm. LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE, vol. 4132, 2006, ss.171-180.
Kiwiel K.: A proximal bundle method with approximate subgeradient linearizations. SIAM JOURNAL ON OPTIMIZATION, vol. 16, 2006, ss.1007-1023
Klukowski L.: Tests for relation type - equivalence or tolerance - in a finite set of elements. CONTROL AND CYBERNETICS, vol. 35, No.2, 2006, ss.369-384.
Kulczycki P., Mazgaj A.: An algorithm for bayes parameter identification with quadratic nonsymmetrical loss function.
CONTROL AND CYBERNETICS, vol. 34, No.4, 2005 [druk 2006], ss.1127-1148.
Kulczycki P., Waglowski J.: On the application of statistical kernel estimators for the demand-based design of a wireless data transmission system. CONTROL AND CYBERNETICS, vol. 34, No.4, 2005 [druk 2006 ], ss.1149-1167.
Libura M., Nikulin Y.: Stability and accuracy functions in multicriteria linear combinatorial optimization problems. ANNALS OF OPERATIONS RESEARCH, vol. 147, 2006, ss.255-267.
Nazarov S., Sokołowski J.: Self –adjoint extensions for the Neumann Laplacian and applications. ACTA MATHEMATICA SIN.
(ENGL.SER.), vol.22, No.3, 2006, ss.879-906.
Niewiadomski A., Ochelska J., Szczepaniak P.: Interval-valued linguistic summaries of databases. CONTROL AND
CYBERNETICS, vol. 35, No. 2, 2006, ss.415-443.
Oh S., Pedrycz W.: Genetic optimization-driven multi-layer hybrid fuzzy neural networks. SIMULATION MODELLING PRACTICE AND THEORY, vol. 14, No. 14, 2006, ss. 597-613.
Oh S., Pedrycz W.: Genetically optimized fuzzy polynomial neural networks. IEEE TRANSACTIONS ON FUZZY SYSTEMS, vol. 14, No.
1, 2006, ss.125-144.
Oh S., Pedrycz W.: Multi-layer self-organizing polynomial neural networks and their development with use of genetic algorithms.
JOURNAL OF THE FRANKLIN INSTITUTE, vol. 343, No. 343, 2006, ss.125-136.
Oh S., Pedrycz W., Park B.: Multilayer hybrid fuzzy neural networks:
synthesis via technologies of advanced computational intelligence.
IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS-I, vol. 53, No.
3, 2006, ss.688-703.
Pawłow-Niezgódka I.: Thermodynamically consistent Cahn-Hilliard and Allen-Cahn models in elastic solids. DISCRETE AND CONTINUOUS DYNAMICAL SYSTEMS, vol. 15, No.4, 2006, ss.1169-1191.
Pawłow-Niezgódka I., Zajączkowski W.: Classical solvability of 1-D Cahn-Hilliard equation coupled with elasticity. MATHEMATICAL METHODS IN APPLIED SCIENCES, vol. 29, 2006, ss.853-876.
Pedrycz W.: Uninorm-based logic neurons as adaptive and interretable processing constructs. SOFT COMPUTING, vol. 11, No.1, 2007 [druk 2006], ss.41-52.
Pedrycz W., Bouchachia A.: Enhancement o fuzzy clustering by mechanisms of partial supervision. FUZZY SETS AND SYSTEMS, vol. 157, No.157, 2006, ss.1733-1759.
Pedrycz W., Ciaramella A., Tagliaferri R.: OR/and neurons for fuzzy set connectives using ordinal sums and genetic algorithms.
LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 3849, No.
3849, 2006, ss.188-194.
Pedrycz W., Kwak K.: Linguistic models as a framework of user-centric system modeling. IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS - PART A: SYSTEMS AND HUMANS, vol. 36, No.4, 2006, ss.727-745.
Pedrycz W., Reformat M., Li K.: OR/and neurons and the development of interpretable logic models. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS, vol. 17, No. 3, 2006, ss.636-658.
Plotnikov P., Sokołowski J.: Domain dependence of solutions to compressible Navier-Stokes equations. SIAM JOURNAL ON CONTROL AND OPTIMIZATION, vol. 45, No. 4, 2006, ss.1165- 1197.
Radzikowska A.: Rough approximation operations based on IF sets.
LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 4029, 2006, ss.528-537.
Romaniuk M.: Continuous time assumption in insurance premium calculation and bonus-malus system. JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE, vol. 13, No. 2, 2005 [druk 2006], ss.107- 118.
Roy B., Słowiński R.: Multi- criteria assignment problem with incompatibility and capacity constraints. ANNALS OF OPERATIONS RESEARCH, vol. 147, 2006, ss.287-316.
Słowiński R., Brzezińska I., Greco S.: Application of Bayesian confirmation measures for mining rules from support-confidence Pareto-optimal set. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 4029, 2006, ss.1018-1026.
ZadroŜny S., Kacprzyk J.: On Tuning OWA Operators in a Flexible Querying Interface. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 4027, 2006, ss.97-108.
2007 rok
Badica C., Ganzha M., Paprzycki M.: Implementing rule-based automated price negotiation in an agent system. JOURNAL OF UNIVERSAL COMPUTER SCIENCE, 2007, 13, ss. 244-266.
Bartoszczuk P., Horabik J.: Tradable permit systems: considering uncertainty in emission estimates. WATER AIR AND SOIL POLLUTION: FOCUS, 2007, 7, ss.573-579.
Bednarczuk E.: On weak sharp minima in vector optimization with applications to parametric problems. CONTROL AND CYBERNETICS, 2007, 36, ss.563-570.
Bednarczuk E.: Strong pseudomonotonicity, sharp efficiency and stability for parametric vector equilibria. ESAIM PROCEEDINGS, 2007, 17, ss.9-18.
Bednarczuk E.: The vector-valued variational principle in Banach spaces ordered by cones with nonempty interiors. SIAM JOURNAL ON CONTROL AND OPTIMIZATION, 2007, 18, ss.907-913.
Błaszczyński J., Greco S., Słowiński R.: Multi-criteria classification – a new scheme for application of dominance-based decision rules.
EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH, 2007, 181, ss.1030-1044.
Błaszczyński J., Greco S., Słowiński R., Szeląg M.: Monotonic variable consistency rough set approaches. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2007, 4481, ss.126-133.
Bortolon G., Pedrycz W.: Hyperbox classifiers for arrhythmia classification. KYBERNETES, 2007, 36, ss.531-547.
BreŜnieva A., Tret’yakov A.: The p-factor-lagrange methods for degenerate nonlinear programming. NUMERICAL FUNCTIONAL ANALYSIS AND OPTIMIZATION, 2007, 28, ss.1051-1086.
Brzezińska I., Greco S., Słowiński R.: Mining Pareto-optimal rules with respect to support and confirmation or support and anti- support. ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2007, 20, ss.587-600.
Cichocki A., Zdunek R.: Multilayer nonnegative matrix factorization using projected gradient approaches. INTERNATIONAL JOURNAL OF NEURAL SYSTEMS, 2007, 17, ss. 431-446.
Cichocki A., Zdunek R., Amari S.: Hierarchical ALS algorithms for nonnegative matrix and 3D tensor factorization. LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE, 2007, 4666, ss. 169-176.
Dembczyński K., Greco S., Kotłowski W., Słowiński R.: Optimized generalized decision in dominance-based rough set approach.
LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2007, 4481, ss.118-125.
Dembczyński K., Greco S., Kotłowski W., Słowiński R.: Relationship between loss functions and confirmation measures. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2007, 4482, ss.338-345.
Dembczyński K., Greco S., Kotłowski W., Słowiński R.: Statistical
LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2007, 4702, ss.164-175.
Gaweda A., Muezzinoglu M., Aronoff G., Jacobs A., śurada J., Brier M.: Using clinical information in goal-oriented learning. IEEE ENGINEERING IN MEDICINE AND BIOLOGY MAGAZINE, 2007, ss.27-36.
Gawinecki M., Kruszyk M., Paprzycki M., Ganzha M.: Pitfalls of agent system development on the basis of a travel support system.
LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE, 2007, 4439, ss.488- 499.
Greco S., Matarazzo B., Słowiński R.: Dominance-based rough set approach as a proper way of handling graduality in rough set theory. LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE, 2007, 4400, ss.36-52.
Greco S., Słowiński R., Stefanowski J.: Evaluating importance of conditions in the set of discovered rules. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2007, 4482, ss. 314-321.
Greco S., Słowiński R., Yao Y.: Bayesian decision theory for dominance-based rough set approach. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2007, 4481, ss.134-141.
Grzegorzewski P., Mrówka E.: Flexible querying via IF-sets.
INTERNATIONAL JOURNAL OF INTELLIGENT SYSTEMS, 2007, 22, ss.589-597.
Grzegorzewski P., Mrówka E .: Trapezodial approximations of fuzzy numbers- revisited. FUZZY SET AND SYSTEMS, 2007, 158, ss.757- 768.
Habas P., śurada J.: Reliability analysis framework for computer- assisted medical decision systems. MEDICAL PHISICS, 2007, 34, ss.1645-1657.
He Z., Xie S., Ding S., Cichocki K.: Convolutive blind source separation in the frequency domain based on sparse representation. IEEE TRANSACTION ON AUDIO, SPEECH, AND LANGUAGE PROCESSSING, 2007, 15, ss.1551-1563.
Hou Y., śurada J., Karwowski W., Marras W., Davis K.: Estimation of the dynamic spinal forces using a recurrent fuzzy neural network.
IEEE TRANSACTION ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS – PART B: CYBERNETICS, 2007, 37, ss.100-109.
Hou Y., śurada J., Karwowski W., Marras W., Davis K.: Identification of key variables using fuzzy average with fuzzy cluster distribution.
IEEE TRANSACTION ON FUZZY SYSTEMS, 2007, 15, ss.673-685.
Jaworska T.: Object extraction as a basic process for content-based image retrieval (CBIR) system. OPTO-ELECTRONICS REVIEW, 1997 [druk 2007], 15, ss.184-195.
Kacprzyk J., Wilbik A., ZadroŜny S.: Linguistic summarization of time series by using the Choquet integral. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2007, 4529, ss. 284-294.
Kacprzyk J., Wilbik A., ZadroŜny S.: Linguistic summarization of time series under different granulation of describing features. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2007, 4585, ss.230-240.
Kaliszewski I.: A method of approximating Pareto sets for assessments of implicit Pareto set elements. CONTROL AND CYBERNETICS, 2007, 36, ss.367-381.
Kiwiel K.: Convergence of the gradient sampling algorithm for nonsmooth nonconvex optimizations. SIAM JOURNAL ON CONTROL AND OPTIMIZATION, 2007, 18, ss.379-388.
Kiwiel K.: On linear-time algorithms for the continuous quadratic knapsack problem. JOURNAL OF OPTIMIZATION THEORY AND APPLICATIONS, 2007, 133, ss.549-554.
Kiwiel K., Larsson T., Lindberg P.: Lagrangian relaxation via ballstep subgradient methods. MATHEMATICS OF OPERATIONS RESEARCH, 2007, 32, ss.669-686.
Klukowski L.: Completion and clarification to the paper test for relation type – equivalence of tolerance – in finite set of elements.
CONTROL AND CYBERNETICS, 2007, 36, ss. 467-468.
Klukowski L.: Estimation of tolerance relation on the basis of multiple pairwise comparisons with random errors. CONTROL AND CYBERNETICS, 2007, 36, ss.443-466.
Krajewski W., Viaro U.: On MIMO model reduction by weighted equation-error approach. NUMERICAL ALGORITHMS, 2007, 44, ss.83-98.
Krajewski W., Viaro U.: Root-locus invariance, exploiting alternative arrival and departure points IEEE CONTROL AND SYSTEMS MAGAZINE, 2007, 27, ss.36-43.
Kwak J., Wai-Hung Tsang I., śurada J.: A class of single–class minimax probability machines for novelty detection. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS, 2007, 18, ss.778-785.
Libura M.: On the adjustment problem for linear programs. EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH, 2007, 183, ss.125-134.
Lieberman D., Jones M., Winiwater W., Nahorski Z., Nilsson S.:
Accounting for climate change: introduction. WATER AIR AND SOIL POLLUTION: FOCUS, 2007, 7, ss.421-424.
Liu X., Pedrycz W.: The development of fuzzy decision trees in the framework of axiomatic fuzzy set logic. APPLIED SOFT COMPUTING, 2007, 7, ss.325-342.
Malanowski K.: A characterization of stability and sensitivity properties for state-constrained optimal control. CONTROL AND CYBERNETICS, 2007, 36, ss.711-726.
Malanowski K.: Stability analysis for nonlinear optimal control problems subject to state constrints. SIAM JOURNAL ON CONTROL AND OPTIMIZATION, 2007, 18, ss.926-945.
Malanowski K.: Stability and sensitivity analysis for linear-quadratic optimal control subject to state constraints. OPTIMIZATION, 2007, 55, ss.463-478.
Malanowski K.: Sufficient optimality conditions in stability analysis for state – constrained optimal control. APPLIED MATHEMATICS AND OPTIMIZATION, 2007, 55, ss.255-271.
Malinowski J.: Node–pair reliability of network systems with small distances between adjacent nodes. RELIABILITY ENGINEERING AND SYSTEM SAFETY, 2007, 92, ss. 479-489.
Michałowski W., Kersten G., Słowiński R., Wilk S.: Designing Man- machine interactions for mobile clinical systems: MET tiage support on palm handheld. EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH, 2007, 177, ss.1409-1417.
Nahorski Z., Horabik J., Jones M.: Compliance and emission trading under the Kyoto protocol: rules for uncertain inventories. WATER AIR AND SOIL POLLUTION: FOCUS, 2007, ss.539-558.
Nahorski Z., Jęda W.: Processing national CO2 inventory emission data and their total uncertainty estimates. WATER AIR AND SOIL POLLUTION: FOCUS, 2007, 7, ss.513-527.
Oh S., Pedrycz W., Park H.: Fuzzy relation-based neural networks and their hybrid identification. IEEE TRANSACTION ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT, 2007, 56, ss.1-15.
Oh S., Pedrycz W., Park K.: Structural developments of fuzzy systems with the aid of information granulation. SIMULATION MODELLING PRACTICE AND THEORY, 2007, 15, ss.1292-1309.
Olejnik R., Toursel B., Ganzha M., Paprzycki M.: Combining software agents and grid middleware. LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE, 2007, 4459, ss.678-665.
Pawłow-Niezgódka I.: Regular weak solutions to 3-D Cahn-Hilliard system in elastic solids. DISCRETE AND CONTINUOUS DYNAMICAL SYSTEMS, 2007, ss.824-833.
Pedrycz W.: Genetic tolerance fuzzy neural networks: from data to fuzzy hyperboxes. NEUROCOMPUTING, 2007, 70, ss.1403-1413.
Pedrycz W., Hirota K.: Fuzzy vector quantization with the particle swarm optimization: a study in fuzzy granulation-degranulation information processing. SIGNAL PROCESSING, 2007, 87, ss.2061- 2074.
Pedrycz W., Hirota K.: Forming consensus in the networks of knowledge. ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2007, 20, ss.657-666.
Pedrycz W., Kwak K.: The development of incremental models. IEEE TRANSACTION ON FUZZY SYSTEMS, 2007, 15, ss.507-518.
Pedrycz W., Oh S., Park H.: Evolutionary design of hybrid self – organizing polynomial neural networks with the aid of information granulation. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, 2007, 33, ss.830-846.
Podkopaev D.: An approach to finding trade-off solutions by a linear transformation of objective functions. CONTROL AND CYBERNETICS, 2007, 36, ss.347-355.
Słowiński R., Greco S., Matarazzo B.: Dominance-based rough set approach to reasoning about ordinal data. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2007, 4585, ss. 5-11.
Słowiński R., Szczęch I., Urbanowicz M., Greco S.: Mining association rules with respect to support and ant-support – experimental results. LECTURE NOTES IN ARTTIFICIAL INTELLIGENCE, 2007, 4585, ss.534-542.
Szmidt E., Kacprzyk J.: Classification with nominal data using intuitionistic fuzzy sets. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2007, 4529, ss.76-85.
Szmidt E., Kacprzyk J.: Some problems with entropy measures for the Atanassov intuitionistic fuzzy sets. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2007, 4578, ss.291-297.
Tay A., śurada J., Wong L., Xu J.: The hierarchical fast learning artificial neural network (HieFLANN) – an autonomous platform for hierarchical neural network construction. IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS, 2007, 18, ss.1645-1657.
