Жук Юлия Александровна

Должность: доцент

Кафедра: кафедра компьютерных образовательных технологий

Уч. степень: кандидат педагогических наук

Звание: доцент

Стаж: 2 года

Условие работы: Внешний совместитель

Трудовой договор: с 09/01/2016 по 06/30/2018

Образование:

  • Диплом о высшем образовании (высшее профессиональное); Специальность: биология и химия; Квалификация: учитель биологии и химии;

Наименование направления подготовки и (или) специальности:

Преподаваемые дисциплины:

  • Когнитивная психология
  • Методы и средства для обработки экспериментальных данных
  • Психология и педагогика
  • Когнитивные и аффективные аспекты приобретения знаний
  • Теория информационных процессов и систем
  • Теория искусственного интеллекта

Повышение квалификации:

№ п/п
Тип
Название
Год
Описание
Страна
Город
1
Курсы повышения квалификации на базе НИУ ИТМО
Противодействие коррупции
2015
Противодействие коррупции
Российская Федерация
Санкт-Петербург

Список трудов:

  1. Utkin L.V., Zhuk Y.A., Zaborovsky V.S. An anomalous behavior detection of a robot system by using a hierarchical Siamese neural network. Proceedings of 2017 20th IEEE International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2017. 2017. pp. 630-634. [Тип: Статья, Год: 2017]
  2. Utkin L.V., Zhuk Y.A. Interval SVM-Based Classification Algorithm Using the Uncertainty Trick. International Journal on Artificial Intelligence Tools. 2017. Vol. 26. No. 4. pp. 1750014. [Тип: Статья, Год: 2017]
  3. Utkin L.V., Zhuk Y.A. An one-class classification support vector machine model by interval-valued training data. Knowledge-Based Systems. 2017. Vol. 120. pp. 43–56. [Тип: Статья, Год: 2017]
  4. Utkin L.V., Popov S.G., Zhuk Y.A. Robust transfer learning in multi-robot systems by using sparse autoencoder. Proceedings of the 19th International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2016. 2016. pp. 224-227. [Тип: Статья, Год: 2016]
  5. Уткин Л.В., Жук Ю.А., Коолен Ф. Робастная модификация метода лассо для полногеномного поиска ассоциаций с учетом целевых значений фенотипа. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2016. Т. 16. № 1(101). С. 150-160. [Тип: Статья, Год: 2016]
  6. Utkin L.V., Chekh A.I., Zhuk Y.A. Binary classification SVM-based algorithms with interval-valued training data using triangular and Epanechnikov kernels. Neural Networks. 2016. Vol. 80. pp. 53-66. [Тип: Статья, Год: 2016]
  7. Уткин Л.В., Жук Ю.А. Полногеномный поиск ассоциаций с использованием матриц парных сравнений [A genome-wide association study using pairwise comparison matrices]. Труды СПИИРАН [SPIIRAS Proceedings]. 2016. № 4(47). С. 225-240. [Тип: Статья, Год: 2016]
  8. Жук Ю.А., Плотников Д.А. Классификация уровня знаний студентов на основе методов машинного обучения. Информационные системы и технологии: теория и практика. Сборник научных трудов (Санкт-Петербург, 26января 2016г.). 2016. № 8. С. 55-61. [Тип: Статья, Год: 2016]
  9. Элементы системного анализа: теория игр [Тип: Учебник, учебное пособие, Год: 2016]
  10. Уткин Л.В., Жук Ю.А., Попов С.Г. Робастная передача обучения в системах роботов с использованием разреженного автокодера. Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. 2016. Т. 1. № Секции 1-3. С. 172-175. [Тип: Статья, Год: 2016]
  11. Уткин Л.В., Жук Ю.А. Робастная модификация метода k-средних для кластеризации интервальных данных. Известия Санкт-Петербургской Лесотехнической академии. 2016. № 216. С. 255-266. [Тип: Статья, Год: 2016]
  12. Classification SVM algorithms with interval-valued training data using triangular and Epanechnikov kernels [Тип: Тезисы, Год: 2015]
  13. Алгоритм двойной адаптации бустинга на основе обобщенной модели Дирихле [Тип: Тезисы, Год: 2015]
  14. Егоров А.А., Жук Ю.А., Уткин Л.В. Оценка влияния факторов на устойчивость деревьев в рамках анализа экологического риска с использованием статистической модели засорения. Моделирование и Анализ Безопасности и Риска в Сложных Системах Труды Международной Научной Школы МАБР - 2015. 2015. С. 134-139. [Тип: Статья, Год: 2015]
  15. Робастная модель классификации с учетом значимости классов [Тип: Тезисы, Год: 2015]
  16. Уткин Л.В., Жук Ю.А. Робастная непараметрическая модель роста надежности программного обеспечения при старении данных об отказах с использованием границ Колмогорова-Смирнова. Моделирование и Анализ Безопасности и Риска в Сложных Системах Труды Международной Научной Школы МАБР - 2015. 2015. С. 90-95. [Тип: Статья, Год: 2015]
  17. Определение значимых ДНК-маркеров на основе модификации метода Лассо для популяций удвоенных гаплоидных линий ячменя [Тип: Тезисы, Год: 2015]
  18. Utkin L.V., Zhuk Y.A. Robust Classifiers Using Imprecise Probability Models and Importance of Classes. International Journal on Artificial Intelligence Tools. 2015. Vol. 24. No. 1. pp. 1550008. [Тип: Статья, Год: 2015]
  19. Utkin L.V., Zhuk Y.A. Imprecise prior knowledge incorporating into one-class classification. Knowledge and Information Systems. 2014. Vol. 1. No. 41. pp. 53-76. [Тип: Статья, Год: 2014]
  20. Utkin L.V., Zhuk Y.A., Chekh A.I. A Robust One-Class Classification Model with Interval-Valued Data Based on Belief Functions and Minimax Strategy. Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition, Lecture Notes in Computer Science. 2014. No. 8556. pp. 107-118. [Тип: Статья, Год: 2014]
  21. Utkin L.V., Zhuk Y.A. Robust boosting classification models with local sets of probability distributions. Knowledge-Based Systems. 2014. Vol. 7. No. 61. pp. 59-75. [Тип: Статья, Год: 2014]
  22. Жук Ю.А. Интервальные статистические модели. Лесной сектор России: проблемы и пути решения: сборник научных трудов факультета экономики и управления СПбГЛТУ. 2014. С. 64-69. [Тип: Статья, Год: 2014]
  23. Уткин Л.В., Жук Ю.А., Селиховкин И.А. An imprecise model of combining expert judgments about quantiles. European Journal of Technology and Design. 2014. Vol. 1. No. 3. pp. 49-60. [Тип: Статья, Год: 2014]
  24. Жук Ю.А. Композиционные алгоритмы классификации с адаптацией подмножеств весов на основе робастной модели засорения. Известия Санкт-Петербургской Лесотехнической академии. 2014. № 208. С. 211-225. [Тип: Статья, Год: 2014]
  25. Управление в условиях неопределенности [Тип: Монография, Год: 2014]
  26. Компьютерная графика. Средства создания и обработки растровых изображений [Тип: Учебник, учебное пособие, Год: 2014]
  27. Отбор значимых ДНК-маркеров для селекции лесообразующих пород [Тип: Тезисы, Год: 2014]
  28. Модификация метода бустинга для робастной классификации на основе модели неопределенности второго порядка [Тип: Тезисы, Год: 2014]
  29. Метод отбора значимых ДНК-маркеров на основе модификации алгоритма добавления-удаления признаков [Тип: Тезисы, Год: 2014]
  30. Математическая модель отбора параметров зимостойкости древесных растений на основе методов Лассо и эластичной сети [Тип: Тезисы, Год: 2014]
  31. Новый алгоритм бустинга для классификации на основе построения и модификации подмножеств весов [Тип: Тезисы, Год: 2014]
  32. Размывание априорной информации для повышения точности решения задачи одноклассовой классификации [Тип: Тезисы, Год: 2013]
  33. Жук Ю.А., Уткин Л.В. Робастная модель классификации интервальных качественных данных при малой выборке на основе метода Монте-Карло. Известия Санкт-Петербургской Лесотехнической академии. 2013. Т. 201. С. 213-229. [Тип: Статья, Год: 2013]
  34. Комбинированные модели классификации с ограничением множества весов на основе робастной модели засорения [Тип: Тезисы, Год: 2013]
  35. Уткин Л.В., Жук Ю.А. Робастная модель обнаружения аномалий с использованием модели засорения. Вестник компьютерных и информационных технологий. 2013. № 7. С. 47-51. [Тип: Статья, Год: 2013]
  36. Utkin L.V., Zhuk Y.A. Robust novelty detection in the framework of a contamination neighbourhood. International Journal of Intelligent Information and Database Systems. 2013. Vol. 7. No. 3. pp. 205-224. [Тип: Статья, Год: 2013]
  37. Utkin L.V., Zhuk Y.A. Fuzzy decision making using the imprecise Dirichlet model. International Journal Mathematics in Operational Research. 2013. Vol. 5. No. 1. pp. 74-90. [Тип: Статья, Год: 2013]
  38. Utkin L.V., Zhuk Y.A., Chekh A.I. An Ensemble-Based Feature Selection Algorithm Using Combination of Support Vector Machine and Filter Methods for Solving Classification Problems. European Journal of Technology and Design. 2013. Vol. 1. No. 1. pp. 70-76. [Тип: Статья, Год: 2013]
  39. Utkin L.V., Zhuk Y.A. Imprecise Imputation as a Tool for Solving Classification Problems with Mean Values of Unobserved Features. Advances in Artificial Intelligence. 2013. Vol. 2013. pp. 1-12. [Тип: Статья, Год: 2013]
  40. Сетевые технологии взаимодействия Ubuntu и Windows платформ [Тип: Монография, Год: 2013]
  41. Методы ассоциативного картирования и геномной селекции у растений с использованием комбинированного алгоритма отбора ДНК-маркеров [Тип: Тезисы, Год: 2013]
  42. Utkin L.V., Zhuk Y.A. A machine learning algorithm for classification under extremely scarce information. International Journal of Data Analysis Techniques and Strategies. 2012. Vol. 4. No. 2. pp. 115 - 133. [Тип: Статья, Год: 2012]
  43. Жук Ю.А., Егоров А.А., Мальцев Е.Н. Новые методы классификации в задачах молекулярного маркирования. Информационные системы и технологии: теория и практика. Сборник научных трудов. 2012. № 4. С. 90-94. [Тип: Статья, Год: 2012]
  44. Уткин Л.В., Жук Ю.А., Селиховкин И.А. Модель классификации на основе неполной информации о признаках в виде их средних значений. Искусственный интеллект и принятие решений. 2012. № 2. С. 16-26. [Тип: Статья, Год: 2012]
  45. Utkin L.V., Zhuk Y.A., Selikhovkin I.A. A Classification Model Based on Incomplete Information on Features in the Form of Their Average Values. Scientific and Technical Information Processing. 2012. Vol. 39. No. 6. pp. 336–344. [Тип: Статья, Год: 2012]
  46. Utkin L.V., Zhuk Y.A. Combining of judgments in imprecise voting multi-criteria decision problems. International Journal Applied Decision Sciences. 2012. Vol. 5. No. 3. pp. 199-214. [Тип: Статья, Год: 2012]
  47. Робастные модели одноклассовой классификации и крайние точки множества вероятностей [Тип: Тезисы, Год: 2012]
  48. Мультимедийные технологии [Тип: Учебник, учебное пособие, Год: 2012]
  49. Жук Ю.А., Фомин В.В., Уткин Л.В. Определение рефлексивных показателей для оценки эффективности использования дисплейных форм наглядности. Известия Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена. 2011. № 138. С. 84-94. [Тип: Статья, Год: 2011]
  50. Жук Ю.А. Проблемы разработки и использования дисплейных форм наглядности. Информационные системы и технологии: теория и практика. Сборник научных трудов. 2011. Т. 3. № 1. С. 58-63. [Тип: Статья, Год: 2011]
  51. Новый метод классификации при известных средних значениях ненаблюдаемых признаков [Тип: Тезисы, Год: 2011]
  52. Алгоритм классификации при наличии средних значений признаков на основе минимаксной стратегии принятия решений [Тип: Тезисы, Год: 2011]
  53. Метод решения задачи построения регрессионной зависимости по обучающей выборке с использованием обобщенного метода моментов [Тип: Тезисы, Год: 2010]
  54. Жук Ю.А. Использование гипермедийной структуры дисплейной наглядности в обучении студентов. Межвузовский сборник научно-технических статей «Информационные системы и технологии». 2010. С. 116-120. [Тип: Статья, Год: 2010]
  55. Уткин Л.В., Жук Ю.А. Новый класс интервальных регрессионных моделей с использованием неравенства Кантелли. Экономические проблемы лесного сектора. 2010. С. 54-62. [Тип: Статья, Год: 2010]
  56. Дидактические возможности гипермедийной структуры дисплейной наглядности [Тип: Тезисы, Год: 2010]
  57. Построение одного класса нечетких регрессионных моделей [Тип: Тезисы, Год: 2010]
  58. Особенности дисплейной формы наглядности [Тип: Тезисы, Год: 2010]
  59. Оценка целесообразности использования дисплейных форм наглядности в образовательном процессе вуза при неполной информации [Тип: Тезисы, Год: 2010]
  60. Информационные технологии в ландшафтном проектировании [Тип: Учебник, учебное пособие, Год: 2010]
  61. Современные проблемы химического образования в высшей школе [Тип: Тезисы, Год: 2010]
  62. Генезис проблемы использования наглядности в обучении [Тип: Тезисы, Год: 2009]
  63. Новая интервальная регрессионная модель на основе расширенной модели Дирихле. [Тип: Тезисы, Год: 2009]
  64. Некоторые проблемы высшего химического образования [Тип: Тезисы, Год: 2009]
  65. Реализация принципа наглядности обучения в вузе [Тип: Тезисы, Год: 2008]
  66. Жук Ю.А. Дидактические проблемы использования дисплейной наглядности при обучении студентов химии. Известия Санкт-Петербургской Лесотехнической академии. 2008. № 185. С. 292-300. [Тип: Статья, Год: 2008]
  67. Жук Ю.А., Куликов Л.В., Пономарев Д.А. Экспериментальное исследование применения мультимедийной наглядности при обучении студентов химии. Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 12.. 2008. № 3. С. 374 – 380. [Тип: Статья, Год: 2008]
  68. Дидактические требования к мультимедийной наглядности при обучении студентов [Тип: Тезисы, Год: 2007]
  69. Актуальные задачи применения дисплейных форм при обучении химии [Тип: Тезисы, Год: 2006]
  70. Применение дисплейных форм наглядности в обучении органической химии в вузе [Тип: Тезисы, Год: 2006]
  71. Использование мультимедийной наглядности при обучении органической химии в вузе [Тип: Тезисы, Год: 2006]
  72. Перспективы применения компьютерных технологий при обучении химии в вузе [Тип: Тезисы, Год: 2005]