[design/2014/cvut-logo-en-blue.png]
CZ / EN

Department of Mechanics, Biomechanics and Mechatronics

CZ   / EN  

People

Ivo Bukovský

doc. Ing. Ivo Bukovský, Ph.D.

ivo.bukovsky (at) fs.cvut.cz

(22 435) 7300

room: A2-152, Dejvice

Navigation

More informations available in external application. V3S.

Grants

  •  
    Studie a návrh prototypu řešení pro fůzi senzorů – Bukovský, I. (2020-2021)
  •  
    Studie proveditelnosti analytického datového modulu s transferem expertních a procesních znalostí – Bukovský, I. (2019-2020)
  •  
    Web - ICT nástroj dlouhodobého plánování podpory IT infrastruktury (EoL / EoS) – Bukovský, I. (????)
  • SGS15/189/OHK2/3T/12  
    Nekonvenční a kognitivní metody zpracování signálů dynamických systémů II – Bukovský, I. (2015-2017)
  • SGS12/177/OHK2/3T/12  
    Nekonvenční a kognitivní metody zpracování signálů dynamických systémů – Bukovský, I. (2012-2014)
  • CTU0304112  
    Citlivostní analýza invariantů nelineárních dynamických systémů s deterministickým chaosem – Bukovský, I. (2003)

Journal papers

2023

  • Deep Learning-Based Diagnosis of Fatal Hypothermia Using Post-Mortem Computed Tomography – Zeng, Y. - Zhang, X. - Yoshizumi, I. - Zhang, Z., - Bukovský, I., Tohoku Journal of Experimental Medicine. 2023, 260(3), 253-261. ISSN 1349-3329.
  • Railway Wheelset Active Control and Stability via Higher Order Neural Units – Benes, P. - Bukovský, I., IEEE-ASME TRANSACTIONS ON MECHATRONICS. 2023, 28(5), 2964-2975. ISSN 1083-4435.
  • Letter on Convergence of In-Parameter-Linear Nonlinear Neural Architectures With Gradient Learnings – Bukovský, I. - Dohnal, G. - Benes, P.M. - Ichiji, K., - Homma, N., IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2023, 34(8), ISSN 2162-2388.

2021

  • Feature selection and uncertainty analysis for bubbling fluidized bed oxy-fuel combustion data – Märzová, K. - Bukovský, I., Processes. 2021, 9(10), ISSN 2227-9717.
  • Deterministic behavior of temperature field in turboprop engine via shallow neural networks – Bukovský, I., Neural Computing and Applications. 2021, 33(19), 13145-13161. ISSN 1433-3058.

2020

  • Novelty detection based on learning entropy – Dohnal, G.D. - Bukovský, I., APPLIED STOCHASTIC MODELS IN BUSINESS AND INDUSTRY. 2020, 36 178-183. ISSN 1524-1904.

2019

  • Learning Entropy as a Learning-Based Information Concept – Bukovský, I. - Kinsner, W., - Homma, N., Entropy. 2019, 21(2), ISSN 1099-4300.

2018

  • A key-point based real-time tracking of lung tumor in x-ray image sequence by using difference of Gaussians filtering and optical flow – Ichiji, K. - Yoshida, Y. - Homma, N. - Zhang, X., - Bukovský, I., Physics in Medicine and Biology. 2018, 63(18), ISSN 0031-9155.
  • Concept drift robust adaptive novelty detection for data streams – Cejnek, M. - Bukovský, I., Neurocomputing. 2018, 309 46-53. ISSN 0925-2312.
  • Dosimetric evaluation of MLC-based dynamic tumor tracking radiotherapy using digital phantom: Desired setup margin for tracking radiotherapy – Kadoya, N. - Ichiji, K. - Uchida, T. - Nakajima, Y., - Bukovský, I., MEDICAL DOSIMETRY. 2018, 43(1), 74-81. ISSN 0958-3947.

2017

  • An Approach to Stable Gradient Descent Adaptation of Higher-Order Neural Units – Bukovský, I. - Homma, N, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2017, 28(9), 2022-2034. ISSN 2162-237X.

2015

  • A Fast Neural Network Approach to Predict Lung Tumor Motion during Respiration for Radiation Therapy Applications – Bukovský, I. - Homma, N. - Kei, I. - Cejnek, M. - Sláma, M. - Beneš, P., - Bíla, J., BioMed Research International. 2015, 2015(2015)(2015), ISSN 2314-6133.

2013

  • Learning Entropy: Multiscale Measure for Incremental Learning – Bukovský, I., Entropy. 2013, 15(10), 4159-4187. ISSN 1099-4300.

2012

  • A Neural Network Model for Predicting NOx at the Mělník 1 Coal-powder Power Plant – Bukovský, I. - Kolovratník, M., Acta Polytechnica. 2012, 52(3), 17-22. ISSN 1210-2709.
  • Qualitative Models for the Landscape Development Monitoring – Bíla, J. - Bukovský, I., Journal of Communication and Computer. 2012, 9(6), 721-728. ISSN 1930-1553.
  • Prospects of Gradient Methods for Nonlinear Control – Bukovský, I. - Rodriguez, R. - Bíla, J., - Homma, N., Strojárstvo extra. 2012, 5_2012(5_2012), 1-5. ISSN 1335-2938.

2011

  • Potentials of Quadratic Neural Unit for Applications – Rodriguez, R. - Bukovský, I., - Homma, N., International Journal of Software Science and Computational Intelligence (IJSSCI). 2011, 3(3), 1-12. ISSN 1942-9045.
  • Qualitative modeling and monitoring of selected ecosystem functions – Bíla, J. - Bukovský, I. - Jura, J., - POkorný, J., Ecological Modelling. 2011, 222 3640-3650. ISSN 0304-3800.

2010

  • Dynamický backpropagation a predikce – Bukovský, I. - Homma, N., Automatizace. 2010, 53(1-2), 61-66. ISSN 0005-125X.
  • Cognitive and Neural Aspects in Robotics with Applications – Gupta, M.M. ed. - Homma, N. ed. - Hou, Z.-G. ed., - Bukovský, I. ed., Journal of Robotics. 2010, 2010(1), 1-2. ISSN 1687-9619.
  • How Can Brain Learn to Control a Nonholonomic System? – Homma, N. - Kato, S. - Goto, T. - Bukovský, I. - Kawashima, R., - Yoshizawa, M., Journal of Robotics. 2010, 2010 1-7. ISSN 1687-9619.

2009

  • Dynamický Backpropagation – Bukovský, I. - Homma, N., Automatizace. 2009, 52(10), 586-590. ISSN 0005-125X.

2008

  • Foundations of Nonconventional Neural Units and their Classification – Bukovský, I. - Bíla, J. - Zeng-Guang, H., - Gupta, M.M., The International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence (IJCINI). 2008, 5(4), 29-43. ISSN 1557-3958.

2007

  • Konmep 1 - konzultační centrum pro zahraniční stáže – Bukovský, I., Automatizace. 2007, 50(10), 628. ISSN 0005-125X.

2005

  • Lineární dynamické neuronové jednotky s dopravními zpožděními pro identifikaci a řízení – Bukovský, I. - Bíla, J., - Gupta, M.M., Automatizace. 2005, 48(10), 628-633. ISSN 0005-125X.

2003

  • Některé meze využití neuronových sítí v diagnostice – Bíla, J. - Vitkaj, J. - Musil, M., - Bukovský, I., Automatizace. 2003, 46(11), 734-737. ISSN 0005-125X.

Proceeding papers

2024

  • Model Predictive Controller With Fault Detection Based On High Order Neural Units: Plant Approximation – Pawlik, V. - Steinbauer, P., - Bukovský, I., In: 34th WORKSHOP OF APPLIED MECHANICS BOOK OF PAPERS. Praha: CTU FME. Department of Mechanics, Biomechanics and Mechatronics, 2024. p. 34-37. ISBN 978-80-01-07317-9.

2023

  • A HONU-BASED FEATURE SELECTION WRAPPER APPROACH FOR TIME SERIES FORECASTING – Märzová, K. - Bukovský, I., In: 33rd Workshop of Applied Mechanics. Praha: Czech Technical University in Prague, 2023. p. 41-44. 1. ISBN 978-80-01-07267-7.
  • AUGMENTING ACTIVATION FUNCTIONS WITH HIGHER ORDER NEURAL UNITS – Budík, O. - Bukovský, I., In: 33rd Workshop of Applied Mechanics. Praha: Czech Technical University in Prague, 2023. p. 12-15. 1. ISBN 978-80-01-07267-7.
  • COMPARING STANDALONE AND MULTIPLE POLYNOMIAL NEURAL UNITS FOR OXY FUEL COMBUSTION: AN ADVANCED FEATURE SELECTION APPROACH – Budík, O. - Dvořák, M. - Märzová, K., - Bukovský, I., In: 32ndWORKSHOP OF APPLIED MECHANICS BOOK OF PAPERS. Praha: CTU FME. Department of Mechanics, Biomechanics and Mechatronics, 2023. p. 7-10. ISBN 978-80-01-07185-4.
  • A Survey on the Ability of Different Types of Neural Units to Capture Dynamic Patterns in Data – Märzová, K. - Bukovský, I., In: 32ndWORKSHOP OF APPLIED MECHANICS BOOK OF PAPERS. Praha: CTU FME. Department of Mechanics, Biomechanics and Mechatronics, 2023. p. 25-28. ISBN 978-80-01-07185-4.
  • High-order neurons based online identification for time-variant nonlinear plants – Pawlik, V. - Steinbauer, P., - Bukovský, I., In: 32ndWORKSHOP OF APPLIED MECHANICS BOOK OF PAPERS. Praha: CTU FME. Department of Mechanics, Biomechanics and Mechatronics, 2023. ISBN 978-80-01-07185-4.
  • Feature selection for high-order neural unit based identification – Pawlik, V. - Steinbauer, P., - Bukovský, I., In: PROCEEDINGS OF COMPUTATIONAL MECHANICS 2023. Plzeň: University of West Bohemia, 2023. p. 159-162. ISBN 978-80-261-1177-1.

2022

  • Standalone vs. Multiple Polynomial Neural Units for Active Mechanical Damping Dynamics Approximation by Incremental Learning – Budík, O. - Neusser, Z., - Bukovský, I., In: 30th Workshop of Applied Mechanics. Praha: Czech Technical University in Prague, 2022. p. 10-14. 1. ISBN 978-80-01-07078-9.
  • Model Reference Adaptive Control for Active Vibration Damping System – Märzová, K. - Neusser, Z., - Bukovský, I., In: 30th Workshop of Applied Mechanics. Praha: Czech Technical University in Prague, 2022. p. 30-33. 1. ISBN 978-80-01-07078-9.
  • Online identification using linear neural unit with guaranteed weights convergence – Pawlik, V. - Bukovský, I., - Steinbauer, P., In: PROCEEDINGS OF COMPUTATIONAL MECHANICS 2022. Plzeň: University of West Bohemia, 2022. p. 111-114. ISBN 978-80-261-1116-0.
  • ONLINE PLANT MODEL ESTIMATION FOR NEURAL BASED ADAPTIVE CONTROL – Pawlik, V. - Steinbauer, P., - Bukovský, I., In: 30th Workshop of Applied Mechanics. Praha: Czech Technical University in Prague, 2022. p. 43-46. 1. ISBN 978-80-01-07078-9.

2021

  • Study of Utilization of a Novel Feature Selection and Uncertainty Analysis Method for Dynamic Systems – Märzová, K. - Bukovský, I., In: 29th WORKSHOP OF APPLIED MECHANICS BOOK OF PAPERS. Praha: CTU FME. Department of Mechanics, Biomechanics and Mechatronics, 2021. p. 39-42. ISBN 978-80-01-06909-7.
  • VERIFICATION OF THE COMPLIANCE WITH THE STANDARDS OF THE VIBRATION TESTING CONTROLLERS FOR THE WHITE NOISE EXPOSURE – Pawlik, V. - Steinbauer, P., - Bukovský, I., In: 29th WORKSHOP OF APPLIED MECHANICS BOOK OF PAPERS. Praha: CTU FME. Department of Mechanics, Biomechanics and Mechatronics, 2021. p. 53-56. ISBN 978-80-01-06909-7.
  • Control of the Electrodynamic Shaker with Additional Force Sources – Pawlik, V. - Steinbauer, P. - Karlíček, J. - Denk, P. - Kraus, K., - Bukovský, I., In: PROCEEDINGS OF COMPUTATIONAL MECHANICS 2021. Plzeň: University of West Bohemia, 2021. p. 183-185. ISBN 978-80-261-1059-0.

2020

  • Studie shlukové analýzy pro klasifikaci frekvenčních spekter kompozitových struktur – Märzová, K. - Steinbauer, P., - Bukovský, I., In: 28th WORKSHOP OF APPLIED MECHANICS BOOK OF PAPERS. Praha: Czech Technical University in Prague, 2020. p. 55-58. ISBN 978-80-01-06791-8.
  • Object Detection in Point Clouds Based on 2D Images – Karaffa, J. - Bukovský, I., In: 28th WORKSHOP OF APPLIED MECHANICS BOOK OF PAPERS. Praha: Czech Technical University in Prague, 2020. p. 30-33. ISBN 978-80-01-06791-8.
  • Kontinuální kvantifikace strukturního poškození konstrukcí v rušivých prostředích za využití multiškálového srovnání binarizovaných frekvenčních spekter – Vejvar, M. - Steinbauer, P. - Neusser, Z. - Náhlík, J., - Bukovský, I., In: 28th WORKSHOP OF APPLIED MECHANICS BOOK OF PAPERS. Praha: Czech Technical University in Prague, 2020. p. 115-118. ISBN 978-80-01-06791-8.
  • Learning Entropy of Adaptive Filters via Clustering Techniques – Bukovský, I. - Dohnal, G. - Steinbauer, P. - Budík, O. - Ichiji, K., - Homma, N., In: 2020 SENSOR SIGNAL PROCESSING FOR DEFENCE CONFERENCE (SSPD). ???: IEEE Industrial Electronic Society, 2020. ISBN 9781728138107.
  • A Deep Learning Aided Drowning Diagnosis for Forensic Investigations using Post-Mortem Lung CT Images – Homma, N. - Zhang, X. - Qureshi, A. - Konno, T., - Bukovský, I., In: Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBS. Montreal: IEEE, 2020. p. 1262-1265. ISSN 1558-4615. ISBN 9781728119908.
  • Dávkový Algoritmus Learning Entropy v Softwaru Analýzy Testovacích Dat – Budík, O. - Malachov, D., - Bukovský, I., In: 28th WORKSHOP OF APPLIED MECHANICS BOOK OF PAPERS. Praha: Czech Technical University in Prague, 2020. p. 14-17. ISBN 978-80-01-06791-8.

2019

  • Vibration-based health monitoring of lighting poles – Steinbauer, P. - Neusser, Z., - Bukovský, I., In: PROCEEDINGS OF COMPUTATIONAL MECHANICS 2019. Plzeň: Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd, 2019. p. 190-192. ISBN 978-80-261-0889-4.
  • Lighting Pole Health Monitoring for Predictive Maintenance – Steinbauer, P. - Neusser, Z. - Bukovský, I., - Neruda, M., In: Procedia Structural Integrity - 3rd International Conference on Structural Integrity. Amsterdam: Elsevier B.V., 2019. p. 799-805. vol. 17. ISSN 2452-3216.
  • Framework for discrete-time model reference adaptive control of weakly nonlinear systems with HONUs – Beneš, P. - Bukovský, I. - Veselý, M., - Voracek, J., In: 9th International Joint Conference, IJCCI 2017 Funchal-Madeira, Portugal, November 1-3, 2017 Revised Selected Papers. Springer, Cham, 2019. p. 239-262. Studies in Computational Intelligence. vol. 829. ISSN 1860-949X. ISBN 978-3-030-16468-3.
  • Řízení hydraulického standu neuro-regulátorem – Veselý, M. - Bukovský, I., In: AUTOMATIZÁCIA A RIADENIE V TEÓRII A PRAXI. Košice: Technická univerzita v Košiciach, 2019. p. 28-1-28-12. ISBN 978-80-553-3250-5.
  • Studie vyhodnocení modálních vlastností učícími algoritmy pro detekci poškození kompozitové struktury – Bukovský, I. - Steinbauer, P. - Němec, J., - Jurík, J., In: AUTOMATIZÁCIA A RIADENIE V TEÓRII A PRAXI. Košice: Technická univerzita v Košiciach, 2019. p. 27-1-27-12. ISBN 978-80-553-3250-5.
  • Striktní stabilita adaptivních dynamických polynomiálních systémů – Beneš, P. - Bukovský, I., - Budík, O., In: AUTOMATIZÁCIA A RIADENIE V TEÓRII A PRAXI. Košice: Technická univerzita v Košiciach, 2019. p. 26-1-26-17. ISBN 978-80-553-3250-5.
  • An input to state stability approach for evaluation of nonlinear control loops with linear plant model – Beneš, P. - Bukovský, I., In: Cybernetics and Algorithms in Intelligent Systems. Basel: Springer Nature Switzerland AG, 2019. p. 144-154. Advances in Intelligent Systems and Computing. vol. 765. ISSN 2194-5357. ISBN 9783319911915.

2017

  • Influence of Type and Level of Noise on the Performance of an Adaptive Novelty Detector – Cejnek, M. - Bukovský, I., In: 2017 IEEE 16TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON COGNITIVE INFORMATICS & COGNITIVE COMPUTING (ICCI*CC). New York: IEEE, 2017. p. 373-377. ISBN 9781538607701.

2016

  • Adaptivní neuroregulátor se sériově-paralerním referenčním modelem – Veselý, M. - Bukovský, I., In: ARTEP 2016 - Sborník příspěvků. Košice: Technical University of Kosice, 2016. ISBN 978-80-553-2474-6.
  • Model reference multiple-degree-of-freedom adaptive control with HONUs – Bukovský, I. - Beneš, P. - Veselý, M., - Pitel, J., In: Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks 2016. New York: IEEE, 2016. p. 4895-4900. ISSN 2161-4393. ISBN 9781509006199.
  • Study of Learning Entropy for onset detection of epileptic seizures in EEG time series – Bukovský, I. - Cejnek, M. - Vrba, J., - Homma, N., In: Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks 2016. New York: IEEE, 2016. p. 3302-3305. ISSN 2161-4393. ISBN 9781509006199.
  • Online data centering modifications for adaptive filtering with NLMS algorithm – Cejnek, M. - Bukovský, I., In: Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks 2016. New York: IEEE, 2016. p. 1767-1771. ISSN 2161-4393. ISBN 9781509006199.
  • V-shaped neurons in hidden layer of ANN universal approximator without flat domains – Boštík, J. - Klimt, M. - Mojzeš, M. - Kukal, J. - Bukovský, I., - Cejnek, M., In: Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks 2016. New York: IEEE, 2016. p. 419-425. ISSN 2161-4393. ISBN 9781509006199.
  • Feature selection via competitive levy flights – Mojzeš, M. - Klimt, M. - Kukal, J. - Bukovský, I. - Vrba, J., - Pitel, J., In: Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks 2016. New York: IEEE, 2016. p. 3731-3736. ISSN 2161-4393. ISBN 9781509006199.
  • On the intrinsic relation of linear dynamical systems and higher order neural units – Beneš, P. - Bukovský, I., In: Automation Control Theory Perspectives in Intelligent Systems. Düsseldorf: Springer VDI Verlag, 2016. pp. 235-246. Advances in Intelligent Systems and Computing. ISSN 2194-5357. ISBN 978-3-319-33387-8.

2015

  • Tumor motion tracking using kV/MV X-ray fluoroscopy for adaptive radiation therapy – Zhang, X. - Homma, N. - Ichiji, K. - Abe, M. - Sugita, N. - Bukovský, I. - Takai, Y., - Yoshizawa, M., In: INTERNATIONAL WORKSHOP ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE FOR MULTIMEDIA UNDERSTANDING. Praha: Czech Technical University in Prague, 2015. ISBN 978-1-4673-8457-5.
  • Případová studie použití entropie učení pro adaptivní detekci při řízení spalování tuhých paliv – Bukovský, I. - Oswald, C., - Vrba, J., In: Automatizácia a riadenie v teórii a praxi. Prešov: Technická univerzita v Košiciach, 2015, pp. 68-1-68-11. ISBN 978-80-553-1968-1.
  • Adaptivní referenční detekce změn chování soustav v regulačním obvodu – Erben, M. - Bukovský, I., In: Automatizácia a riadenie v teórii a praxi. Prešov: Technická univerzita v Košiciach, 2015, pp. 53-1-53-8. ISBN 978-80-553-1968-1.
  • Adaptivní gradientní systém s inverzním referenčním modelem (AGSIRM) – Veselý, M. - Bukovský, I., - Vrba, J., In: Automatizácia a riadenie v teórii a praxi. Prešov: Technická univerzita v Košiciach, 2015, pp. 52-1-52-8. ISBN 978-80-553-1968-1.
  • Adaptivní přístup k detekci demence z EEG – Cejnek, M. - Bukovský, I., In: Automatizácia a riadenie v teórii a praxi. Prešov: Technická univerzita v Košiciach, 2015, pp. 51-1-51-8. ISBN 978-80-553-1968-1.
  • Adaptivní polynomiální regulátor s více stupni volnosti – Bukovský, I. - Veselý, M. - Beneš, P., - Erben, M., In: Automatizácia a riadenie v teórii a praxi. Prešov: Technická univerzita v Košiciach, 2015, pp. 50-1-50-10. ISBN 978-80-553-1968-1.
  • Adaptive polynomial filters with individual learning rates for computationally efficient lung tumor motion prediction – Cejnek, M. - Bukovský, I. - Homma, N., - Liska, O., In: INTERNATIONAL WORKSHOP ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE FOR MULTIMEDIA UNDERSTANDING. Praha: Czech Technical University in Prague, 2015. ISBN 978-1-4673-8457-5.
  • Adaptive classification of EEG for dementia diagnosis – Cejnek, M. - Vyšata, O., - Bukovský, I., In: INTERNATIONAL WORKSHOP ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE FOR MULTIMEDIA UNDERSTANDING. Praha: Czech Technical University in Prague, 2015. ISBN 978-1-4673-8457-5.
  • Laboratory systems control with adaptively tuned higher order neural units – Bukovský, I. - Beneš, P., - Sláma, M., In: Intelligent Systems in Cybernetics and Automation Theory. Cham: Springer International Publishing, 2015, pp. 275-284. Advances in Intelligent Systems and Computing. ISSN 2194-5357. ISBN 978-3-319-18502-6. Available from: http://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-84944459617&origin=resultslist&sort=plf-f&src=s&sid=32F121392E7CA953C72AADE14514019E.N5T5nM1aaTEF8rE6yKCR3A%3a2150&sot=aut&sdt=a&sl=18&s=AU-ID%2825821639000%29&relpos=2&citeCnt=0&searchTerm=AU-ID%28%26
  • Case study of learning entropy for adaptive novelty detection in solid-fuel combustion control – Bukovský, I. - Oswald, C., In: Intelligent Systems in Cybernetics and Automation Theory. Cham: Springer International Publishing, 2015, pp. 247-257. Advances in Intelligent Systems and Computing. ISSN 2194-5357. ISBN 978-3-319-18502-6. Available from: http://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-84944446351&origin=resultslist&sort=plf-f&src=s&sid=32F121392E7CA953C72AADE14514019E.N5T5nM1aaTEF8rE6yKCR3A%3a1190&sot=autdocs&sdt=autdocs&sl=18&s=AU-ID%2825821639000%29&relpos=0&citeCnt=0&searchTerm=

2014

  • Neural Network Approach to Railway Stand Lateral Skew Control – Beneš, P. - Cejnek, M. - Kalivoda, J., - Bukovský, I., In: Computer Science & Information Technology. Chennai, Tamil Nadu: AIRCC Publishing Corporation, 2014. p. 327-339. ISSN 2231-5403.
  • PLATFORMA PRO NÁVRH ADAPTIVNÍHO REGULÁTORU, IMPLEMENTACI A TESTOVÁNÍ ALGORITMŮ – Bukovský, I. - Sláma, M., In: AUTOMATIZÁCIA A RIADENIE V TEÓRII A PRAXI. Košice: Technická Univerzita, 2014. ISBN 978-80-553-1580-5.
  • Learning Entropy for Novelty Detection: A Cognitive Approach for Adaptive Filters – Bukovský, I. - Oswald, C. - Cejnek, M., - Beneš, P., In: Sensor Signal Processing for Defence (SSPD), 2014. New York: IEEE, 2014, pp. 1-5. ISBN 978-1-4799-5294-6. Available from: http://ieeeexplore.com/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=6943329
  • Application of neural networks to evaluate experimental data of galvanic zincing – Michal, Peter - Pitel, J. - Vagaska, A., - Bukovský, I., In: Neural Networks (IJCNN), 2014 International Joint Conference on - Scopus ISBN. Piscataway: IEEE, 2014. pp. 2997-3001. ISBN 978-1-4799-1484-5.
  • Study of Learning Entropy for Novelty Detection in lung tumor motion prediction for target tracking radiation therapy – Bukovský, I. - Homma, N. - Cejnek, M., - Kei, I., In: Neural Networks (IJCNN), 2014 International Joint Conference on - Scopus ISBN. Piscataway: IEEE, 2014, pp. 3124-3129. ISBN 978-1-4799-1484-5. Available from: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=6889834
  • Neural network approach to hoist deceleration control – Beneš, P. - Bukovský, I., In: Neural Networks (IJCNN), 2014 International Joint Conference on - Scopus ISBN. Piscataway: IEEE, 2014, pp. 1864-1869. ISBN 978-1-4799-1484-5. Available from: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=6889831
  • Another Adaptive Approach to Novelty Detection in Time Series – Cejnek, M. - Beneš, P., - Bukovský, I., In: Computer Science & Information Technology. Chennai, Tamil Nadu: AIRCC Publishing Corporation, 2014, pp. 341-351. ISSN 2231-5403. Available from: http://airccj.org/2013/aisc14/acceptedpapers.html

2013

  • Viacnásobné využitie umelej inteligencie v modernom rehabilitačnom zariadení – Veseliny, M. - Liska, O. - Bukovský, I., - Jobbágy, B., In: Automatizácia a riadenie v teórii a praxi. ARTEP 2013. Košice: Technická Univerzita v Košiciach, 2013, ISBN 978-80-553-1330-6. Available from: http://web.tuke.sk/artep/html/index.htm
  • Porovnanie možností použitia základných štruktúr neurónových sietí pre riadenie procesu anodickej oxidácie hliník – Michal, P. - Bukovský, I., In: Proceedings of the annual meeting New Methods and Procedures in Automatic Control, Instrumentation and Informatics. Praha: České vysoké učení technické v Praze, Fakulta strojní, 2013. pp. 29-33. ISBN 978-80-01-05257-0.
  • The Application of Neural Networks to Control Technological Proces – Vagaská, AV - Michal, MP - Bukovský, I. - Gombár, MG, - Kmec, Ján, In: Proceedings of the 2013 International Conference on Applied Mathematics and Computational Methods. http://www.europment.org/: EUROPMENT, European Society for Applied Sciences and Development, 2013. pp. 179-186. ISBN 978-1-61804-208-8.

2012

  • Optimization of Neural Network Input Parameters Using Genetic Algorithm – Bíla, J. - Bukovský, I., - Mironovová, M., In: Proceedings of the annular meeting New Methods and Procedures in Automatic Control, Instrumentation and Informatics. Praha: Ústav přístrojové a řídicí techniky FS ČVUT, 2012, pp. 35-37. ISBN 978-80-01-05061-3.
  • Lung Tumor Motion Prediction by static neural networks – Rodríguez Jorge, R. - Bíla, J. - Bukovský, I., - Homma, N., In: Proceedings of the annular meeting New Methods and Procedures in Automatic Control, Instrumentation and Informatics. Praha: Ústav přístrojové a řídicí techniky FS ČVUT, 2012, pp. 11-15. ISBN 978-80-01-05061-3.
  • Multiscale Analysis Approach for Novelty Detection in Adaptation Plot – Bukovský, I. - Kinsner, W., - Bíla, J., In: Sensor Signal Processing for Defence 2012. Stevenage: IET Publishing Group, 2012. p. 1-6. ISBN 978-1-84919-712-0.
  • PROSPECTS OF GRADIENT METHODS FOR NONLINEAR CONTROL – Bíla, J. - Homma, N. - Bukovský, I., - Rodriguez, R., In: AUTOMATIZÁCIA A RIADENIE V TEÓRII A PRAXI:WORKSHOP ODBORNÍKOV Z UNIVERZÍT, VYSOKÝCH ŠKÔL A PRAXE V OBLASTI AUTOMATIZÁCIE A RIADENIA. Košice: Technická univerzita v Košiciach, Strojnícka fakulta, 2012, pp. 1-9. ISBN 978-80-553-0835-7.
  • Multiscale Approach to Uncertainty Evaluation of Input-Output Data – Bukovský, I. - Kinsner, W., - Bíla, J., In: AUTOMATIZÁCIA A RIADENIE V TEÓRII A PRAXI:WORKSHOP ODBORNÍKOV Z UNIVERZÍT, VYSOKÝCH ŠKÔL A PRAXE V OBLASTI AUTOMATIZÁCIE A RIADENIA. Košice: Technická univerzita v Košiciach, Strojnícka fakulta, 2012, pp. 1-7. ISBN 978-80-553-0835-7.

2011

  • Intelligent Sensing of Biomedical Signals - Lung Tumor Motion Prediction for Accurate Radiotherapy – Ichiji, K. - Homma, N. - Bukovský, I., - Yoshizawa, M., In: Merging Fields Of Computational Intelligence and Sensor Technology (CompSens), 2011 IEEE Workshop On. New York: IEEE, 2011, pp. 35-41. ISBN 978-1-4244-9912-0. Available from: http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=5949518
  • Multiscale Analysis of False Neighbors for State Space Reconstruction of Complicated Systems – Bukovský, I. - Kinsner, W. - Malý, V., - Krehlik, K., In: Merging Fields Of Computational Intelligence and Sensor Technology (CompSens), 2011 IEEE Workshop On. New York: IEEE, 2011, pp. 65-72. ISBN 978-1-4244-9912-0. Available from: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=5949517
  • Weight Adaptation Stability of Static Quadratic Neural Unit – Rodriguez, R. - Bukovský, I., - Bíla, J., In: Sborník odborného semináře NOVÉ METODY A POSTUPY V OBLASTI PŘÍSTROJOVÉ TECHNIKY, AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ A INFORMATIKY 2011. Praha: Ústav přístrojové a řídicí techniky FS ČVUT, 2011, pp. 83-88. ISBN 978-80-01-05041-5. Available from: http://www.fsid.cvut.cz/cz/u12110/vyzkum/Herbertov11.pdf
  • Multiscale Analysis Approach: Trend in Evaluation of Measurements and in Signal Processing – Bukovský, I., In: Sborník odborného semináře NOVÉ METODY A POSTUPY V OBLASTI PŘÍSTROJOVÉ TECHNIKY, AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ A INFORMATIKY 2011. Praha: Ústav přístrojové a řídicí techniky FS ČVUT, 2011. pp. 11-16. ISBN 978-80-01-05041-5.
  • New neural architectures and new adaptive evaluation of chaotic time series – Bíla, J. - Bukovský, I., In: 15th international research/expert conference on Trends in the development of machinery and associated technology. Barcelona: EA4EPQ, 2011. pp. 1-33. Ekinovič, Calvet, Tacer. ISSN 1840-4944.
  • Modeling and Interpretation of new solutions in problem solving – Bíla, J. - Bukovský, I., In: Proceedings of the 2011 12th International Carpathian Control Conference (ICCC). New York: IEEE - Systems, Man, and Cybernetics Society, 2011. pp. 22-27. ISBN 978-1-61284-359-9.
  • Qualitative Modeling in the Landscape Development Monitoring – Bíla, J. - Jura, J., - Bukovský, I., In: Recent Researches in System Science. Athens: WSEAS Press, 2011. pp. 35-41. ISSN 1792-4235. ISBN 978-1-61804-023-7.
  • Methods for Cost-effective Production of Information and Control Systems for Mechanical and Thermal Energy Devices – Vrána, S. - Bukovský, I. - Bíla, J. - Šulc, B. - Hofreiter, M. - Oswald, C. - Rodriguez, R. - Mironovová, M. - Smetana, L. - Jakoubek, P. - Bouda, L. - Krestýnová, I., - Trnka, P., In: Workshop 2011. Praha: Czech Technical University in Prague, 2011.

2010

  • Adaptive Evaluation of Complex Dynamical Systems Using Low-Dimensional Neural Architectures – Bukovský, I. - Bíla, J., In: Advances in Cognitive Informatics and Cognitive Computing. Heidelberg: Springer, 2010, pp. 33-57. Studies in Computational Intelligence. ISSN 1860-949X. ISBN 978-3-642-16082-0. Available from: http://www.springerlink.com/content/5j636k63j2333nx6/fulltext.pdf
  • Trend kvadratického adaptivního modelu pro automatické řízení – Bukovský, I., In: Nové metody a postupy v oblasti přístrojové techniky, automatického řízení a informatiky 2010. Praha: Ústav přístrojové a řídicí techniky FS ČVUT, 2010. p. 9-14. ISBN 978-80-01-04625-8.
  • Quadratic neural unit is a good compromise between linear models and neural networks for industrial applications – Bukovský, I. - Homma, N. - Smetana, L. - Rodriguez, R. - Mironovová, M., - Vrána, S., In: Cognitive Informatics (ICCI), 2010 9th IEEE International Conference on. Los Alamitos: IEEE Computer Society Press, 2010. p. 556-560. ISBN 978-1-4244-8040-1.
  • New Neural Architectures and new adaptive evaluation of chaotic time series – Bíla, J. - Bukovský, I., In: 4th IMECO International Symposium on Measurement, Analysis and Modelling of Human Functions - ISHF 10. Praha: České vysoké učení technické v Praze, Fakulta strojní, 2010, pp. 7-8. ISBN 978-1-61738-984-9.
  • Testing Potentials of Dynamic Quadratic Neural Unit for Prediction of Lung Motion during Respiration for Tracking Radiation Therapy – Bukovský, I. - Key, I. - Homma, N. - Yoshizawa, M., - Rodriguez, R., In: 2010 IEEE World Congress on Computational Inteligence/ International Joint Conference on Neural Networks 2010. Piscataway: IEEE, 2010, pp. 3906-3911. ISSN 1098-7576. ISBN 978-1-4244-6917-8. Available from: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=5596748
  • Quadratic Neural Unit and its Network in Validation of Process Data of Steam Turbine Loop and Energetic Boiler – Bukovský, I. - Lepold, M., - Bíla, J., In: 2010 IEEE World Congress on Computational Inteligence/ International Joint Conference on Neural Networks 2010. Piscataway: IEEE, 2010. p. 3391-3397. ISSN 1098-7576. ISBN 978-1-4244-6917-8.
  • New Neural Architectures and new adaptive evaluation of chaotic time series – Bíla, J. - Bukovský, I., In: 4th IMECO International Symposium on Measurement, Analysis and Modelling of Human Functions - ISHF 10. Prague: IMECO TC 18 + ČVUT in Prague, 2010, pp. 7-8. ISBN 978-80-01-04573-2.
  • Lung motion prediction by static neural networks – Rodriguez, R. - Kei, I. - Bukovský, I. - Bíla, J., - Homma, N., In: 4th IMECO International Symposium on Measurement, Analysis and Modelling of Human Functions - ISHF 10. Praha: České vysoké učení technické v Praze, Fakulta strojní, 2010, pp. 40-45. ISBN 978-1-61738-984-9.

2009

  • Review of Development of Nonconventional Neural Architectures at the Czech Technical University in Prague – Bíla, J. - Bukovský, I., - Jura, J., In: Proc. of 10th WSEAS Int. Conf. on Neural Networks. New York: WSEAS, 2009, pp. 138-146. ISBN 978-960-474-065-9. Available from: http://80.apps.isiknowledge.com.dialog.cvut.cz/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=1&SID=T1NfAE38Nhj8hB293F
  • Qualitative Modeling and Monitoring of the Selected Ecosystem Violated With Parasitic Dehumidifying and Dehydrating – Bíla, J. - Jura, J., - Bukovský, I., In: Proc. of 10th WSEAS Int. Conf. on Automation and Information. New York: WSEAS, 2009, pp. 211-219. ISSN 1790-5117. ISBN 978-960-474-064-2. Available from: http://apps.isiknowledge.com/full_record.do?product=WOS&search_mode=GeneralSearch&qid=11&SID=S2nFKGE5mpi6AjLk93E&page=1&doc=1

2008

  • New Neural Architectures and New Adaptive Evaluation of Chaotic Time Series – Bukovský, I. - Bíla, J. - Gupta, M.M., - Hou, Z.G., In: 2008 IEEE International Conference on Automation and Logistics. Piscataway: IEEE Service Center, 2008, pp. 17-18. ISBN 978-1-4244-2503-7. Available from: http://80.apps.isiknowledge.com.dialog.cvut.cz/summary.do?qid=1&product=WOS&SID=N1A5795NhhfonkMNc1c&search_mode=GeneralSearch
  • Quadratic neural unit for adaptive prediction of transitions among local attractors of Lorenz system – Bukovský, I. - Anderle, F.A., - Smetana, L.S., In: Automation and Logistics, 2008. ICAL 2008. IEEE International Conference on. Halifax: IEEE, 2008. p. 147-152. ISBN 978-1-4244-2502-0.
  • Adaptive evaluation of complex time series using nonconventional neural units – Bukovský, I. - Bíla, J., In: Cognitive Informatics, 2008. ICCI 2008. 7th IEEE. Stanford: Stanford University, 2008. pp. 128-137. ISBN 978-1-4244-2538-9.
  • Adaptive Prediction of Transitions between Local Attractors of Lorenz's System – Bukovský, I. - Anderle, F., - Smetana, L., In: Nové metody a postupy v oblasti přístrojové techniky, automatického řízení a informatiky. Praha: České vysoké učení technické v Praze, 2008. pp. 77-82. ISBN 978-80-01-04765-1.
  • The Implementation of the Dynamic-order-extended Time-delay Dynamic Neural Units to Heat Transfer System Modelling – Simeunović, G. - Bukovský, I., In: Proceedings of 16th International Conference on Nuclear Engineering (ICONE16). Michigan: ASME Dynamic Systems and Control Division, 2008. p. 403-410. ISBN 978-0-7918-4816-6.

2007

  • Foundation of Notation and Classification of Nonconventional Static and Dynamic Neural Units – Bukovský, I. - Bíla, J. - Hou, Z.-G., - Gupta, M.M.G., In: Cognitive Informatics, 6th IEEE International Conference on. California: IEEE CS Press, 2007. pp. 401-407. ISBN 978-1-4244-1327-0.
  • Základní rozdělení nekonvenčních umělých neuronových jednotek – Bukovský, I. - Bíla, J., In: Nové metody a postupy v oblasti přístrojové techniky, automatického řízení a informatiky. Praha: ČVUT FS, Ústav přístrojové a řídící techniky, 2007, pp. 76-80. ISBN 978-80-01-03747-8. Available from: http://www.fsid.cvut.cz/~bukovsky/publications/Bukovsky_Nove_Hrady_emf.pdf

2006

  • A Non Traditional Software Support Conceptual Design System CD3 – Bíla, J. - Brandejský, T. - Bukovský, I., - Jura, J., In: Advanced Engineering Design. Praha: České vysoké učení technické v Praze, 2006, pp. F2.01. ISBN 80-86059-44-8.
  • Dynamic-Order-Extended Time Delay Dynamic Neural Units – Bukovský, I. - Simeunović, G., In: Neural Network Applications in Electrical Engineering, 2006 8th Seminar on. Piscataway: IEEE, 2006. p. 115-118. ISBN 978-1-4244-0432-2.
  • Stable Neural Architecture of Dynamic Neural Units with Adaptive Time Delays – Bukovský, I. - Bíla, J., - Gupta, M.M., In: Applied Artificial Intelligence. London: World Scientific, 2006. p. 215-222. ISBN 981-256-690-2.

2005

  • Rozšířené dynamické neuronové architektury HONNU s minimálním počtem parametrů pro vyhodnocování nelineárních dynamických systémů – Bukovský, I., In: Nové metody a postupy v oblasti přístrojové techniky, automatického řízení a informatiky. Praha: Vydavatelství ČVUT, 2005, pp. 93-97. ISBN 80-01-03240-X.

2004

  • Nelineární dynamické neuronové jednotky pro paralelní manipulátor TRIPOD – Bíla, J. - Bukovský, I., In: Sborník ze semináře VZ MSM 212200008. Praha: České vysoké učení technické v Praze, Fakulta strojní, 2004, pp. 66-68. ISBN 80-01-03105-5.
  • Software Support of Conceptual Design Process – Bíla, J. - Brandejský, T. - Jelínek, I., - Bukovský, I., In: Workshop 2004. Praha: České vysoké učení technické v Praze, 2004, pp. 378-379. ISBN 80-01-02945-X.
  • Development of Higher Order Nonlinear Neural Units for Evaluation of Complex Static and Dynamic Systems – Bukovský, I. - Bíla, J., In: Workshop 2004. Praha: České vysoké učení technické v Praze, 2004, pp. 372-373. ISBN 80-01-02945-X.

2003

  • Quadratic and Cubic Neural Units for Identification and Fast State Feedback Control of Unknown Non-Linear Dynamic Systems – Bukovský, I. - Redlapali, R., - Gupta, G., In: 4th International Symposium on Uncertainty Modeling and Analysis (ISUMA 2003). USA: IEEE Computer Society, 2003. p. 330-334. ISBN 0-7695-1997-0.
  • Modelling of Influence of Autonomic Neural System to Heart Rate Variability – Bíla, J. - Bukovský, I. - Oliveira, T., - Martins, J., In: Proceedings of the Seventh IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing. Calgary: Acta Press, 2003. pp. 345-350. ISSN 1482-7913. ISBN 0-88986-367-9.

2002

  • Modelling and Interpretation of Chaotic Phenomena in Heart Rate – Bíla, J. - Bukovský, I., In: Mendel 2002. Brno: Brno University, 2002, pp. 481-486. ISBN 80-214-2135-5.

Patents, utility designs, industrial designs

2019

  • Zařízení pro monitorování mechanického stavu stožáru veřejného osvětlení a systém diagnostiky stožárů veřejného osvětlení – Bukovský, I. - Neusser, Z. - Šika, Z. - Steinbauer, P. - Pixa, R. - Neruda, M., - Tichý, T., Czechia. Utility Model CZ 32529. 2019-01-30.

2016

  • Systém pro řízení fluidního kotle v režimu oxyfuel – Bukovský, I. - Hrdlička, J., - Dlouhý, T., Czechia. Utility Model CZ 29434. 2016-05-16.

Software

2022

  • Nástroj pro analýzu dynamiky zkušebního cyklu a predikci negativního výsledku testu – Budík, O. - Malachov, D., - Bukovský, I., [Software] 2022.

2020

  • SWTD: SW pro hledání souvislostí v datech z konstrukce a zkušebních datech pomocí výpočetní inteligence (SW pro provozy kde data z výrobních linek nejsou dostupná) – Malachov, D. - Budík, O., - Bukovský, I., [Software] 2020.
  • SWTDII: SW pro hledání souvislostí v datech z konstrukce, provozních datech a zkušebních datech pomocí výpočetní inteligence (SW pro provozy kde i data z výrobních linek jsou dostupná) – Malachov, D. - Budík, O., - Bukovský, I., [Software] 2020.

2019

  • SWKD : SW pro konsolidaci dat z výrobních linek, zkušebních procesů a dokumentace – Budík, O. - Jurík, J. - Malachov, D., - Bukovský, I., [Software] 2019.

2013

  • AC_Kit_demo – Beneš, P. - Bukovský, I., [Software] 2013.

2011

  • Program extrapolace pyrometrických měření neuronovými sítěmi – Bukovský, I. - Křehlík, K. - Kolovratník, M., - Bíla, J., [Software] 2011.
  • Rekurentní neuronová síť s modulem zpracování dat a s kvadratickým a kubickým neuronem – Bukovský, I. - Křehlík, K., - Kolovratník, M., [Software] 2011.

2008

  • Programový systém I&C NEURECON – Bukovský, I. - Bíla, J., [Software] 2008.

Report

2019

  • Zpráva o průběhu řešení WP08 v roce 2019 – Valášek, M. - Šika, Z. - Beneš, P. - Bukovský, I. - Procházka, F. - Nečas, M. - Pelikán, J. - Moravec, J. - Zbožínek, R. - Stříteský, P., - Smolík, J., [Research Report] ČVUT v Praze, fakulta strojní, 2019. Report no. V-19-104.

2015

  • Matematický popis identifikace časové konstanty otopného systému budovy na bázi neuronových sítí – Bukovský, I., [Research Report] 2015. Report no. VM2015.
  • Analýza návrhu a realizovatelnosti automatického vyhodnocování dat z technického zařízení budov za účelem detekce chyb a nežádoucích stavů s pomocí algoritmů umělé inteligence a adaptivního zpracování signálů – Bukovský, I. - Molčík, F., [Research Report] 2015. Report no. EnergC2015.
  • Studie proveditelnosti monitorování a vyhodnocování trajektorie svarové lázně pro vývoj nového monitorovacího systému ručního svařování potrubí kotlů nadkritických výkonů – Bukovský, I. - Plaček, V., - Oswald, C., [Research Report] 2015. Report no. ZK2015.

2014

  • Web - lCT nástroj dlouhodobého plánování podpory IT infrastruktury (EoL / EoS) – Bukovský, I. - Řepa, Václav, - Cejnek, M., [Research Report] 2014. Report no. ZS1.

2011

  • Testy neuronového modelu kotle elektrárny Mělník I – Bukovský, I. - Křehlík, K., [Research Report] Praha: ČVUT FS, Odbor automatického řízení a inženýrské informatiky, 2011. Report no. 8-ZI00069/ E06.
  • Otestování metody extrapolace pyrometrických měření na základě neuronových sítí – Bukovský, I. - Křehlík, K., [Research Report] Praha: ČVUT FS, Odbor automatického řízení a inženýrské informatiky, 2011. Report no. 7-ZI00069/E05.
  • Návrh regulačního algoritmu kotle na základě neuronového modelu elektrárny Mělník I – Bukovský, I., [Research Report] Praha: ČVUT FS, Odbor automatického řízení a inženýrské informatiky, 2011. Report no. č. 8-ZI00069/ E02.

2010

  • Návrh metodiky extrapolace obrazců řezu spalovací komorou – Bukovský, I., [Research Report] Praha: ČVUT FS, Ústav přístrojové a řídící techniky, 2010. Report no. 5.
  • Dynamické neuronové sítě pro nestacionární modely a validaci veličin energetických procesů – Bukovský, I., [Research Report] Praha: ČVUT FS, Odbor automatického řízení a inženýrské informatiky, 2010. Report no. 4.

2009

  • Nekonvenční neuronové sítě a validování provozních dat – Bukovský, I., [Research Report] Praha: ČVUT FS, Ústav přístrojové a řídící techniky, 2009. Report no. 3.

2008

  • Programový systém pro pokročilé validování provozních dat – Bukovský, I. - Bíla, J., [Research Report] Praha: Ústav přístrojové a řídicí techniky FS ČVUT, 2008. Report no. 2.

2007

  • Analýza metod pro stanovování neurčitostí dat pro řízení provozu energetických zařízení – Bukovský, I. - Bíla, J., [Research Report] Praha: Ústav přístrojové a řídicí techniky FS ČVUT, 2007. Report no. 1.

2004

  • Development of Higher-Order Nonlinear Neural Units as a Tool for Approximation, Identification and Control of Complex Nonlinear Dynamic Systems and Study of Their Application Prospects for Nonlinear Dynamics of Cardiovascular System – Bukovský, I., [Research Report] Praha: Ústav přístrojové a řídicí techniky FS ČVUT, 2004. Report no. CTU0304112.

2003

  • Dynamic System with Chaotic Behaviour and Their Analysis (ECG and HRV) – Bíla, J. - Martins, J., - Bukovský, I., [Research Report] Praha: Ústav přístrojové a řídicí techniky FS ČVUT, 2003. Report no. VZ 12110.3/2003/6.

Qualification report

2012

  • Nonconventional Neural Architectures and their Advantages for Technical Applications – Bukovský, I., Praha: Defense date 2012-09-04. Associate Professor Lecture. Vydavatelství ČVUT v Praze.

Book chapters

2019

  • Introduction and Application Aspects of Machine Learning for Model Reference Adaptive Control With Polynomial Neurons – Bukovský, I. - Beneš, P., - Veselý, M., In: Artificial Intelligence and Machine Learning Applications in Civil, Mechanical, and Industrial Engineering. Hershey: IGI Global Disseminator of Knowledge, 2019. p. 59-84. ISBN 9781799803034.

2016

  • Novelty Detection in System Monitoring and Control with HONU – Oswald, C. - Cejnek, M. - Vrba, J., - Bukovský, I., In: Applied Artificial Higher Order Neural Networks for Control and Recognition. Hershey, Pennsylvania: IGI Global, 2016. p. 61-78. ISBN 9781522500636.
  • HONU and Supervised Learning Algorithms in Adaptive Feedback Control – Beneš, P. - Erben, M. - Veselý, M. - Liska, O., - Bukovský, I., In: Applied Artificial Higher Order Neural Networks for Control and Recognition. Hershey, Pennsylvania: IGI Global, 2016. p. 36-60. ISBN 9781522500636.

2013

  • Potentials of Quadratic Neural Unit for Applications – Rodríguez Jorge, R. - Bukovský, I., - Homma, N., In: Advances in Abstract Intelligence and Soft Computing. Hershey, Pennsylvania: IGI Global, 2013. p. 343-354. ISBN 9781466626829.

2012

  • Fundamentals of Higher Order Neural Networks for Modeling and Simulation – Gupta, M. M. - Bukovský, I. - Homma, N. - Solo, M.G., - Hou, Z.-G., In: Artificial Higher Order Neural Networks for Modeling and Simulation. Hershey, Pennsylvania: IGI Global, 2012. p. 103-133. ISBN 978-1-4666-2175-6.

2010

  • Higher Order Neural Networks: Fundamental Theory and Applications – Gupta, M.M. - Homma, N. - Hou, Z.-G. - Solo, A.M.G., - Bukovský, I., In: Artificial Higher Order Neural Networks for Computer Science and Engineering: Trends for Emerging Applications. Hershey: IGI Publishing, 2010. p. 397-422. ISBN 978-1-61520-712-1.
  • Foundation and Classification of Non-Conventional Neural Units and Paradigm of Non-Synaptic Neural Interaction – Bukovský, I. - Bíla, J. - Gupta, M. - Hou, Z.G., - Homma, N., In: Discoveries and Breakthroughs in Cognitive Informatics and Natural Intelligence. Hershey: Information science Reference, 2010. p. 508-523. Advances in Cognitive Informatics and Natural Intelligence (ACINI). ISBN 978-1-60566-902-1.

Proceedings

2016

  • International Joint Conference on Neural Networks 2016 – Bukovský, I. ed., Vancouver, 2016-07-24/2016-07-29. IEEE, 2016. ISBN 9781509006199.

2014

  • Sborník příspěvků ze semináře Nové metody a postupy v oblasti přístrojové techniky, automatického řízení a informatiky 2014 – Bukovský, I. ed. - Oswald, C. ed., - Plaček, V. ed., Herbertov, 2014-05-18/2014-05-21. Praha: Ústav přístrojové a řídicí techniky FS ČVUT, 2014.

2011

  • Sborník odborného semináře NOVÉ METODY A POSTUPY V OBLASTI PŘÍSTROJOVÉ TECHNIKY, AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ A INFORMATIKY 2011 – Oswald, C. ed. - Bukovský, I. ed., Herbertov, 2011-05-19/2011-05-22. Praha: Ústav přístrojové a řídicí techniky FS ČVUT, 2011. ISBN 978-80-01-05041-5.

Organisation of a conference, workshop, exhibition

2011

  • 2011 IEEE Workshop on Merging Fields of Computational Intelligence and Sensor Technology – Bukovský, I. org. - Wagner, T. org., [Workshop Hosting] 2011.

Invited unpublished lecture

2022

  • Model predictive control with linear neural unit model for an oscillating plant – Pawlik, V. - Bukovský, I., - Steinbauer, P., [Invited unpublished scientific lecture] Praha: 30th Workshop of Applied Mechanics, Ústav mechaniky, biomechaniky a mechatroniky, Fakulta strojní, ČVUT v Praze. 2022-11-11.

2013

  • Learning Entropy and its Use for Novelty Detection in Bio - Signals – Bukovský, I., [Invited unpublished scientific lecture] Sendai: Tohoku University, Japonsko. 2013-11-05.

2010

  • ADAPTIVE METHODOLOGY FOR MONITORING AND EVALUATION OF DYNAMICAL SYSTEMS – Bukovský, I., [Invited unpublished scientific lecture] E2 - 393 EITC, Fort Garry Campus: IEEE Winnipeg Section. 2010-06-21.
  • QUADRATIC NEURAL UNIT & QUADRATIC NEURAL NETWORK: A Compromise for Industrial Applications – Bukovský, I., [Invited unpublished scientific lecture] E2 - 393 EITC, Fort Garry Campus: IEEE Winnipeg Section. 2010-06-29.

2009

  • Nonconventional Neural Architectures and Applications for Complex Systems – Bukovský, I., [Invited unpublished scientific lecture] (Ao-A13) Electri. & Info. Build., 619: Tohoku University, Graduate School of Engineering. 2009-07-14.

2008

  • New Neural Architectures and New Adaptive Evaluation of Chaotic Time Series – Bukovský, I. - Bíla, J. - Gupta, M. M., - Hou, Z-G, [Invited unpublished scientific lecture] CN: Committee of 2008 IEEE ICAL. 2008-08-31.
  • Lecture Series in Complex Systems and Intelligence Science:New Nonconventional Neural Architectures and New Adaptive Evaluation of Chaotic Time Series – Bukovský, I. - Bíla, J. - Gupta, M.M., - Hou, Z-G, [Invited unpublished scientific lecture] Beijing: Z-G Hou, the Key Laboratory of Complex Systems and Intelligence Science. 2008-09-08.
persons-9a2c1e9738bf9cbf9b823752ea64873867bd57bd