старший викладач кафедри біомедичної кібернетики
Освіта: 1983-1988 р. – Київський університет ім. Т.Г.Шевченка, факультет кібернетики, спеціальність – “Прикладна математика”, кваліфікація за дипломом – математик.
Науковий ступінь: кандидат технічних наук, 05.13.06 – інформаційні технології, тема дисертації: «Онтологічні моделі інтелектуалізації процесу конструювання інструментальних засобів розв’язання задач індуктивного моделювання», 2021р.
Досвід: 16 років Міжнародний науково-вчальний центр інформаційних технологій та систем НАН України. Педагогічний – 2 роки у КПІ ім. Ігоря Сікорського.
Дисципліни:
- Теорія вибору альтернив
- Методи та системи штучного інтелекту
Сфера наукових інтересів:
- Інтелектуальний аналіз даних
- індуктивне моделювання, МГУА
- методи Feature selection
- інтелектуальні інформаційні технології
- онтології, онтологічне моделювання предметної галузі
- аналіз психологічних даних
Електронна пошта: bmk-pha-fbmi@lll.kpi.ua
Основні наукові публікації за останні 5 років
- Stepashko, V., Savchenko-Syniakova, Y., Moroz, O., Pidnebesna, H., Tokova, O., & Linder, Y. (2023). Comparative Performance of Algorithms for Inductive Modeling the Cooling Process of a Metal Casting. In 2023 13th International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT). IEEE. https://doi.org/10.1109/ACIT58437.2023.10275506
- Stepashko, V., Savchenko-Syniakova, Ye., & Pidnebesna, H. (2022). Problem of Constructing an Ontological Metamodel of Iterative GMDH Algorithms. Cybernetics and Computer Engineering, (3(209)), 21–33. https://doi.org/10.15407/kvt208.03.021
- Pidnebesna, H., Savchenko-Syniakova, Ye., & Stepashko, V. (2022). Application of the Ontological Approach to the of Iterative GMDH Algorithms Metamodel Construction. In 2022 IEEE 17th International Conference on Computer Science and Information Technologies (CSIT). IEEE. https://doi.org/10.1109/CSIT52700.2021.9648651
- Pidnebesna, H., & Stepashko, V. (2022). Ontology Application to Constructing the GMDH-based Inductive Modeling Tools. In Semantic Web Technologies: Research and Applications (1st ed.). CRC Press. ISBN 9781032313696
- Pidnebesna, H., & Stepashko, V. (2021). Ontology-based Design of Inductive Modeling Tools. In Proceedings of the Int. Conf. “Advanced Computer Information Technologies” (ACIT-2021) (pp. 731–734). Deggendorf, Germany.
- Savchenko-Synyakova, Ye., Tutova, O., & Pidnebesna, H. (2021). Application of the CORAL GMDH Algorithm for Modeling and Forecasting the National Income of Ukraine. Control Systems and Computers, (4), 35–50. https://doi.org/10.15407/csc.2021.04.035
- Tutova, O., Savchenko-Synyakova, Y., & Pidnebesna, H. (2021). Modelling of the Impact of Socio-Demographic Indicators on the Gross National Income by CORAL GMDH. In 2021 IEEE 16th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT) (pp. 415–418). IEEE. https://doi.org/10.1109/CSIT52700.2021.9648651
- Pidnebesna, H., & Stepashko, V. (2020). Comparative Effectiveness of Some Approaches to Extracting Most Informative Factors Influencing Algae Bioproductivity. In Advanced Computer Information Technologies (ACIT-2020)(pp. 257–260). Deggendorf, Germany.
- Pavlov, A., Pidnebesna, H., & Stepashko, V. (2020). Ontology-Based Approach to Construction of Intelligent Interface for Inductive Modeling Tools. In 2020 IEEE 15th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT) (pp. 26–29). IEEE. https://doi.org/10.1109/CSIT49958.2020.9322012
- Піднебесна, Г. А. (2019). Порівняння властивостей алгоритмів LASSO та перебірного кореляційного алгоритму МГУА з розрахунком рейтингу регресорів CRA. Індуктивне моделювання складних систем, (9),85–94.
- Pidnebesna, H. (2019). Correlation-Based Sorting Algorithm of Inductive Modeling Using Argument Rating. In International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies (Vol. 1, pp. 211–214). IEEE. https://doi.org/10.1109/ACIT49673.2020.9208957