Филаретов Геннадий Федорович
Доктор технических наук, профессор
Область научных интересов:проблемы информатизации и использования сетевых технологий в сфере образования, экологии и медицины; нейросетевая обработка информации и ее применение в задачах управления и диагностики
Место работы:
Кафедра Автоматики (Управления и информатики) Московского энергетического института
Московский институт кибернетической медицины (МИКМ)
- Подробнее об авторе
- Книги автора
Образование
1962 г. — окончил факультет Автоматики и вычислительной техники Московского энергетического института (МЭИ)
по специальности «Автоматика и телемеханика».
1968 г. — защита диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук на тему:
«Исследование цифровых корреляторов».
1987 г. — защита диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук на тему:
«Статистические методы моделирования и анализа стохастических процессов в автоматизированных системах
научно-технических исследований».
Основные достижения
1990 г. — присвоено ученое звание профессора по кафедре автоматики МЭИ.
1999—2004 гг. — заместитель директора (генерального директора) по научной работе, и. о. Генерального директора
Государственного научно-исследовательского института системной интеграции Министерства (Агентства)
образования РФ.
С 2005 г. — научный руководитель Московского института кибернетической медицины (МИКМ); в настоящее время директор МИКМ.
Основные труды:
Филаретов Г. Ф. Статистический анализ экспериментальных данных (разделы 8.6.1-8.6.3). Теоретические основы теплотехники. Теплотехнический эксперимент.: Справочник, Книга 2, Москва, Изд-во МЭИ, 2001 г.;
Филаретов Г. Ф. М.: Основы построения информационно-измерительных систем: Пособие по системной интеграции (глава 6 «Цифровая обработка сигналов»,). М.: Издательство МЭИ, 268 с, 2004 г.;
Лебедев Д. С., Филаретов Г. Ф. Задача уменьшения размерности пространства исходных данных при прогнозировании характера течения острого панкреатита. Новости искусственного интеллекта,№ 1, 2005 г.;
Бахвалов Л. А., Репин Д. С., Филаретов Г. Ф. Алгоритм анализа трафика в корпоративных компьютерных сетях на основе статистики экстремальных значений. Программные продукты и системы. № 3(83), 2008 г.
Попов И. О., Филаретов Г. Ф. Исследование тестов на наличие тренда в условиях коррелированности тестируемых данных. Труды XVII международной научно-технической конференции «Информационные средства и технологии». 20-22 октября г., Москва. В 3 томах. Т.3. — М.: Издательский дом МЭИ, 2009 г.;
Filaretov G., Eliseev V. Modified algorithm of neural network control for non-stationary object. 55. Internationales Wissenschaftliches Kolloquium, 13-17.09.2010, TU Ilmenau. Conference Proceedings.2010;
Филаретов Г. Ф., Попов И. О. Выделение серий аномальных наблюдений в коррелированных временных рядах, Вестник МЭИ. № 2, 2011 г.;
Филаретов Г. Ф., Авшалумов А. Ш. Синтез нейросетевого классификатора для решения задач медицинской диагностики, Открытое образование, № 2(86), Ч.2, 2011 г.;
Елисеев В. Л., Филаретов Г. Ф. Программный пакет для обучения методам нейросетевого управления, Открытое образование, № 2(86), Ч.2, 2011 г.;
Авшалумов А. Ш., Филаретов Г. Ф. Медицинский КВЧ-диагностический комплекс ДКМ-01, «Миллиметровые волны в биологии и медицине», № 2(66),2012 г.;
Авшалумов А. Ш., Филаретов Г. Ф., Балтаева Р. У. Функциональная неинвазивная диагностика органов и систем человека, М.: Изд-во «Медицинские информационные системы», 264 с.:ил., 2013 г.;
Филаретов Г. Ф., Червова А. А. Геометрический индекс фрактальности одномерных процессов, «Вестник МЭИ», № 5, 2013 г.;
Сивова Д. Г., Филаретов Г. Ф. Последовательный алгоритм обнаружения момента изменения характеристик векторных временных рядов, «Вестник МЭИ», № 2, 2014 г
Авторские свидетельства на изобретения :
А. С. № 188755 (СССР) Электромеханический коррелятор
А. С. № 233116 (СССР) Синхронизирующее устройство для подачи дефибрилирующего импульса
А. С. № 377885 (СССР) Электромеханический регистр сдвига
А. С. № 590763 (СССР) Многоканальный знаковый коррелятор
А. С. 632605 (СССР) Устройство для определения кривизны траектории транспортного средства
А. С. № 646362 (СССР) Устройство для формирования марковских процессов
А. С. № 652498 (СССР) Спектральный анализатор
А. С. № 656074 (СССР) Спектральный анализатор
А. С. № 680008 (СССР) Устройство для формирования случайного процесса
А. С. № 746479 (СССР) Устройство для формирования Марковских процессов
А. С. № 1487033 (СССР) Генератор случайных чисе
Свидетельство № 2002611218 Идентификатор жидких и газообразных сред
Подготовил 18 кандидатов и 1 доктора технических наук.
Участие в общественных организациях
Является членом двух специализированных советов по защите докторских и кандидатских диссертаций.
Входит в состав редакционной коллегии журнала «Вестник МЭИ»
Является действительный членом Международной академии информатизации (с 1994 г.),
Российской секции Международной академии наук (с 1995 г.), Метрологической академии (с 1995 г.),
членом-корреспондентом Академии инженерных наук имени А. М. Прохорова (с 2000 г.)
Награды
За большую научно-методическую и организационную работу в сфере образования в 2003 году был награждён отраслевым знаком «Почетный работник высшего профессионального образования Российской Федерации».
- Авшалумов А.Ш., Балтаева Р.У., Филаретов Г.Ф.
Монография посвящена принципиально новому неинвазивному методу функциональной диагностики, основанному на анализе характеристик радиоволн, излучаемых органами и тканями организма человека в диапазоне крайне высоких частот (КВЧ-диапазоне) и несущих информацию об их состоянии. Реализация метода стала возможной благодаря разработанному в Московском институте кибернетической медицины КВЧ-диагностическому комплексу.
В монографии обобщается опыт, накопленный в ходе разработки комплекса, рассматриваются исходные идеи его создания, технические характеристики, математическое и программно-алгоритмическое обеспечение. Подробно освещаются результаты использования комплекса в клинической практике при проведении скрининг-обследований, на начальных этапах постановки диагноза, для выявления патологических взаимосвязей между органами и системами, получения принципиально новой диагностической информации.
Для врачей общей практики, специалистов в области функциональной диагностики, разработчиков новой медицинской техники.