Fogarassyné Vathy Ágnes

Az adatok frissességéről nyilatkozott: 2025-03-06

University of Pannonia

Doctoral School of Information Science and Technology (törzstag)

2015-11-04 –

Council of the Doctoral School
University of Pannonia
Doctoral School of Information Science and Technology

Habilitation Committee and Doctoral Council of the Discipline
University of Pannonia
Doctoral School of Information Science and Technology

vathy.agnes@mik.uni-pannon.hu

https://dcs.uni-pannon.hu/munkatarsaink/minositett-oktatok/fogarassyne-vathy-agnes

Pannon Egyetem

egyetemi oktató

data mining, data mining technologies in healthcare, machine learning, predictive analytics

computer sciences

publikációs lista az MTMT-ben
MTMT közlemény és idéző összefoglaló táblázat

aktuális témakiírások és összes témakiírás

Gombás Veronika Eszter	2027-08-01	Informatikai Tudományok Doktori Iskola (PE)
Knolmajer Attila	2025-08-01	Informatikai Tudományok Doktori Iskola (PE) (50%)
Miseta Tamás	2026-01-01	Informatikai Tudományok Doktori Iskola (PE) (50%)
Szakács Eszter	2029-08-31	Informatikai Tudományok Doktori Iskola (PE) (50%)
Szakács Eszter	2029-08-31	Informatikai Tudományok Doktori Iskola (PE) (50%)

Kontos János	2025	Informatikai Tudományok Doktori Iskola (PE) (50%)
Szekér Szabolcs	2024	Informatikai Tudományok Doktori Iskola (PE)
Leitold Dániel	2020	Informatikai Tudományok Doktori Iskola (PE) (50%)

Miseta Tamás, Fodor Attila, Vathy-Fogarassy Ágnes: Surpassing early stopping: A novel correlation-based stopping criterion for neural networks

NEUROCOMPUTING 567: p. 127028.

dokumentum típusa: Journal paper

független idéző közlemények száma: 12

nyelv: English

Szekér Szabolcs, Fogarassy György, Vathy-Fogarassy Ágnes: A general text mining method to extract echocardiography measurement results from echocardiography documents

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICINE 143: 102584

dokumentum típusa: Journal paper

független idéző közlemények száma: 5

nyelv: English

Miseta Tamás, Fodor Attila, Vathy-Fogarassy Ágnes: Energy trading strategy for storage-based renewable power plants

ENERGY 250: 123788

dokumentum típusa: Journal paper

független idéző közlemények száma: 10

nyelv: English

Vathy-Fogarassy Ágnes, Vassányi István, Kósa István: Multi-level process mining methodology for exploring disease-specific care processes

JOURNAL OF BIOMEDICAL INFORMATICS 125: 103979

dokumentum típusa: Journal paper

független idéző közlemények száma: 12

nyelv: English

Szekér Szabolcs, Vathy-Fogarassy Ágnes: Weighted nearest neighbours-based control group selection method for observational studies

PLOS ONE 15: (7) e0236531

dokumentum típusa: Journal paper

független idéző közlemények száma: 10

nyelv: English

Fogarassy György, Vathy-Fogarassy Ágnes, Kenessey István, Kásler Miklós, Forster Tamás: Risk prediction model for long-term heart failure incidence after epirubicin chemotherapy for breast cancer–A real-world data-based, nationwide classification analysis

INTERNATIONAL JOURNAL OF CARDIOLOGY 285: pp. 47-52.

dokumentum típusa: Journal paper

független idéző közlemények száma: 32

nyelv: English

Dániel Leitold, Ágnes Vathy-Fogarassy, János Abonyi: Controllability and observability in complex networks – the effect of connection types

SCIENTIFIC REPORTS 7: 151

dokumentum típusa: Journal paper

független idéző közlemények száma: 50

nyelv: English

Vathy-Fogarassy Ágnes, Hugyák Tamás: Uniform data access platform for SQL and NoSQL database systems

INFORMATION SYSTEMS 69: pp. 93-105.

dokumentum típusa: Journal paper

független idéző közlemények száma: 73

nyelv: English

Ágnes Vathy-Fogarassy, János Abonyi: Graph-Based Clustering and Data Visualization Algorithms

Springer-Verlag Wien

dokumentum típusa: Journal paper

független idéző közlemények száma: 61

nyelv: English

Vathy-Fogarassy A, Kiss A, Abonyi J: Hybrid minimal spanning tree and mixture of gaussians based clustering algorithm

LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE 3861: pp. 313-330.

dokumentum típusa: Journal paper

független idéző közlemények száma: 41

nyelv: English