Bejelentkezés
 Fórum
 
 
Személyi adatlap
 Nyomtatási kép
Az adatok hitelességéről nyilatkozott: 2021. XII. 02.
Személyes adatok
Fogarassyné Vathy Ágnes
név Fogarassyné Vathy Ágnes
intézmény neve
doktori iskola
PE Informatikai Tudományok Doktori Iskola (témavezető)
Elérhetőségek
drótpostacím vathydcs.uni-pannon.hu
telefonszám +36 88 624-712
saját honlap
saját honlap (angol)
Fokozat, cím
tudományos fokozat, cím PhD
fokozat megszerzésének éve 2009
fokozat tudományága informatikai tudományok
fokozatot kiadó intézmény neve Eötvös Lóránd Tudományegyetem
Jelenlegi munkahelyek
1998 - Pannon Egyetem
egyetemi oktató
Témavezetés
témavezetői tevékenysége során eddig vezetésére bízott doktoranduszok száma 4
ezek közül abszolutóriumot szerzettek száma 1.5
témavezetettjei közül fokozatot szereztek:
(50%) Leitold Dániel PhD 2020  ITDI-PE

témavezetettjei folyamatban lévő doktori cselekménnyel:
Szekér Szabolcs PhD (2023/01)  ITDI-PE
jelenlegi doktorandusz hallgatói az abszolutórium várható évével:
(50%) Miseta Tamás (PhD) (2026/01)  ITDI-PE
(50%) Arányi Gábor (PhD) (2025/08)  ITDI-PE
(50%) Knolmajer Attila (PhD) (2025/08)  ITDI-PE
Kontos János (PhD) (2024/08)  ITDI-PE
  Témakiírások
Kutatás
kutatási terület adatbányászat, adatbányászati technológiák alkalmazása az egészségügyben, gépi tanulás, prediktív analitika
jelenlegi kutatásainak tudományága informatikai tudományok
Közlemények
2019

Leitold Daniel, Vathy-Fogarassy Agnes, Abonyi Janos: Evaluation of the Complexity, Controllability and Observability of Heat Exchanger Networks Based on Structural Analysis of Network Representations, ENERGIES 12: (3) pp. 1-24.
dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk
független idéző közlemények száma: 11
nyelv: angol
URL 
2019

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: Folyóiratcikk/Szakcikk
független idéző közlemények száma: 11
nyelv: angol
URL 
2017

Dániel Leitold, Ágnes Vathy-Fogarassy, János Abonyi: Controllability and observability in complex networks – the effect of connection types, SCIENTIFIC REPORTS 7: 151
dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk
független idéző közlemények száma: 36
nyelv: angol
URL 
2017

Vathy-Fogarassy Ágnes, Hugyák Tamás: Uniform data access platform for SQL and NoSQL database systems, INFORMATION SYSTEMS 69: pp. 93-105.
dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk
független idéző közlemények száma: 40
nyelv: angol
URL 
2017

Krisztina Tóth, Károly Machalik, György Fogarassy, Ágnes Vathy-Fogarassy: Applicability of Process Mining in the Exploration of Healthcare Sequences, In: Szakál, Anikó (szerk.) IEEE 30th Jubilee Neumann Colloquium : Neumann Colloquium 2017, Óbudai Egyetem (2017) pp. 151-155.
dokumentum típusa: Könyvrészlet/Konferenciaközlemény
független idéző közlemények száma: 9
nyelv: angol
URL 
2016

András Király, Ágnes Vathy-Fogarassy, János Abonyi: Geodesic distance based fuzzy c-medoid clustering – searching for central points in graphs and high dimensional data, FUZZY SETS AND SYSTEMS 286: pp. 157-172.
dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk
független idéző közlemények száma: 15
nyelv: angol
URL 
2013

Ágnes Vathy-Fogarassy, János Abonyi: Graph-Based Clustering and Data Visualization Algorithms, Springer-Verlag Wien
dokumentum típusa: Könyv/Szakkönyv
független idéző közlemények száma: 45
nyelv: angol
URL 
2009

Vathy-Fogarassy A, Abonyi J: Local and global mappings of topology representing networks, INFORMATION SCIENCES 179: (21) pp. 3791-3803.
dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk
független idéző közlemények száma: 14
nyelv: angol
URL 
2007

Vathy-Fogarassy A, Feil B, Abonyi J: Minimal Spanning Tree based Fuzzy Clustering, WORLD ACADEMY OF SCIENCE ENGINEERING AND TECHNOLOGY 1: (8) pp. 7-12.
dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk
független idéző közlemények száma: 28
nyelv: angol
2006

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: Folyóiratcikk/Szakcikk
független idéző közlemények száma: 40
nyelv: angol
URL 
a legjelentősebbnek tartott közleményekre kapott független hivatkozások száma:249 
Tudománymetriai adatok
Tudományos közlemény- és idézőlista mycite adattárban
a 10 válogatott közlemény közé kiválasztható közleményeinek száma:
89
összes tudományos és felsőoktatási közleményének száma:
89
kiválasztható monográfiák és szakkönyvek:
3
monográfiák és szakkönyvek száma melyben fejezetet/részt írt:
3 
külföldön megjelent, figyelembe vehető tudományos közleményei:
39
hazai kiadású, figyelembe vehető idegen nyelvű közleményei:
24
összes tudományos közleményének és alkotásainak független idézettségi száma:
383

 
Minden jog fenntartva © 2007, Országos Doktori Tanács - a doktori adatbázis nyilvántartási száma az adatvédelmi biztosnál: 02003/0001. Program verzió: 2.2358 ( 2017. X. 31. )