Статті

    1. Назаров О. І. , Галущак О. О. , Галущак А. В. , Тертичний Д. І. , Nazarov O. , Galushchak O. , Galushchak A. , Tertichnyi D.. Забезпечення керованості легкових автомобілів у разі комбінованого гальмування на криволінійній ділянці дороги . Забезпечення керованості легкових автомобілів у разі комбінованого гальмування на криволінійній ділянці дороги [Текст] / О. І. Назаров, О. О. Галущак, А. В. Галущак, Д. І. Тертичний // Вісник машинобудування та транспорту. – 2022. – № 1. – С. 116-123.
    2. Дубовой В. М. , Юхимчук М. С. , Галущак А. В.. Задачі з аналізу і моделювання систем . Дубовой В. М. Задачі з аналізу і моделювання систем [Електронний ресурс] : збірник задач для студентів спеціальності 151 – «Автоматизація та комп`ютеро-інтегровані технології» : електронний збірник задач комбінованого (локального та мережного) використання / В. М. Дубовой, М. С. Юхимчук, А. В. Галущак. – Вінниця : ВНТУ, 2021. – 76 с.
    3. Штовба С. Д., Панкевич О.Д., Галущак А. В.. Сравнительный анализ критериев обучения нечеткого классификатора. Штовба С. Д. Сравнительный анализ критериев обучения нечеткого классификатора / С.Д. Штовба, О.Д. Панкевич, А.В. Галущак // Автоматика и вычислительная техника. – 2015. – №3.
    4. Штовба С. Д., Панкевич О. Д., Галущак А. В.. Анализ критериев обучения нечеткого классификатора. Штовба С. Д. Анализ критериев обучения нечеткого классификатора [Текст] / С. Д. Штовба, О. Д. Панкевич, А. В. Галущак // Автоматика и вычислительная техника. – 2015. – № 3. – С. 5-16.
    5. Штовба С. Д., Галущак А. В., Shtovba S. D., Galushchak A. V., Штовба С. Д., Галущак А. В.. Навчання нечіткого класифікатора з урахуванням лише головних конкурентів. Штовба, С. Д. Навчання нечіткого класифікатора з урахуванням лише головних конкурентів [Текст] / С. Д. Штовба, А. В. Галущак // Вісник Вінницького політехнічного інституту. - 2016. - № 1. - С. 124-132.
    6. Штовба С. Д., Галущак А. В., Shtovba S. D., Galushchak A. V.. Критерії навчання нечіткого класифікатора на основі відстані між головними конкурентами. Штовба С. Д. Критерії навчання нечіткого класифікатора на основі відстані між головними конкурентами / С. Д. Штовба, А. В. Галущак // Радіоелектроніка, інформатика, управління. – 2016. – № 2. – C. 70–76.
    7. Штовба С. Д., Галущак А. В.. Порівняння критеріїв навчання нечіткого класифікатора з голосуючими правилами. Штовба С. Д. Порівняння критеріїв навчання нечіткого класифікатора з голосуючими правилами [Електронний ресурс] / С. Д. Штовба, А. В. Галущак // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. - 2015. - № 4. - Режим доступу : http://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/458.
    8. Shtovba S.D. Pankevich O.D., Galushchak A.V.. Analysis of criteria for fuzzy classifier learning. Shtovba S. D. Analysis of criteria for fuzzy classifier learning / S. D. Shtovba, O. D. Pankevich, A. V. Galushchak // Automatic Control and Computer Sciences. – 2015. – Vol. 48, №3. - P. 123-132.
    9. Крижановський Є. М., Нагорна А. В.. Розробка біоцентрично-мережевої структури екологічної мережі міста Вінниця з використанням геоінформаційних технологій. Крижановський Є. М. Розробка біоцентрично-мережевої структури екологічної мережі міста Вінниця з використанням геоінформаційних технологій / Є. М. Крижановський , А. В. Нагорна // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2014. - № 6(10). - С. 8-12.

    Тези доповідей

    1. Галущак А. В.. Розробка нечіткого класифікатора рівня сажі у відпрацьованих газах автомобіля . Галущак А. В. Розробка нечіткого класифікатора рівня сажі у відпрацьованих газах автомобіля [Електронний ресурс] / А. В. Галущак // Матеріали L науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 10-12 березня 2021 р. – Електрон. текст. дані. – 2021. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2021/paper/view/12301.
    2. Галущак А. В.. Моделі стикування гібридних нечітких баз знань різних типів в ієрархічному нечіткому класифікаторі . Галущак А. В. Моделі стикування гібридних нечітких баз знань різних типів в ієрархічному нечіткому класифікаторі [Електронний ресурс] / А. В. Галущак // Матеріали XLIX науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 27-28 квітня 2020 р. – Електрон. текст. дані. – 2020. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2020/paper/view/9151.
    3. Галущак Анастасія. Ефективні критерії навчання нечітких класифікаторів . Галущак Анастасія Ефективні критерії навчання нечітких класифікаторів [Електронний ресурс] / А. Галущак // Матеріали XV мiжнародної конференцiї "Контроль i управлiння в складних системах (КУСС-2020)", м. Вiнниця, 8-10 жовтня 2020 р.– Електрон. текст. дані. – Вінниця : ВНТУ, 2020. – Режим доступу: http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/30570.
    4. Штовба С. Д., Галущак А. В., Тилець Р.О.. Ідентифікація багатофакторних залежностей на основі нечіткої бази знань з різнорідними правилами. Матеріали ІІ Міжнародної науково-практичної конференції «Інформаційні технології та взаємодії», м. Київ, 3-5 листопада 2015р. - 2015. - С. 321-323
    5. Галущак А. В.. Навчання нечіткого класифікатора за принципом головних конкурентів. Галущак А. В. Навчання нечіткого класифікатора за принципом головних конкурентів [Електронний ресурс] / А. В. Галущак // Матеріали XLV Науково-технічної конференції ВНТУ, Вінниця, 23-24 березня 2016 р. - Електрон. текст. дані. - 2016. - Режим доступу : http://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2016/paper/view/482.
    6. Штовба С. Д., Галущак А. В.. Быстрое обучение нечеткого классификатора по методу главных конкурентов. Штовба С. Д. Быстрое обучение нечеткого классификатора по методу главных конкурентов / С. Д. Штовба , А. В. Галущак // Международный научно-практический форум «Наука и бизнес». – Днепр, 2016. – С. 153–161.
    7. Штовба С. Д., Галущак А. В., Тилець Р. О.. Використання нечітких баз знань з правилами різних типів для ідентифікація багатофакторних залежностей. Штовба С. Д. Використання нечітких баз знань з правилами різних типів для ідентифікація багатофакторних залежностей / С. Д. Штовба, А. В. Галущак, Р. О. Тилець // Матеріали І Міжнародної конференції «Infocom Advanced Solution 2015» м. Київ, 24-25 листопада 2015 р. - Електрон. текст. дані. - 2015. Режим доступу https://iconfs.net/infocom2015/vikoristannya-nech%D0%86tkikh-baz-znan-z-pravilami-r%D0%86znikh-tip%D0%86v-dlya-%D0%86dentif%D0%86kats%D0%86%D0%87-bagatofaktornikh-zalezhnostej-
    8. Shtovba S.D., Galushchak A.V.. Fuzzy classifier learning by main competitors method. Shtovba S. D. Fuzzy classifier learning by main competitors method [Текст] / S. D. Shtovba, A. V. Galushchak // Матеріали ІI Міжнародного форуму «IT-Trends», м. Кременчук, 20-21 листопада 2015 р. – 2015. – С. 56-58.

      • Лекції

      1. Галущак А.В,. Лекція 1.

      Методичні вказівки

      1. Никитенко О. Д., Юхимчук М. С., Галущак А. В. . Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт з дисципліни «Основи комп`ютерно-інтегрованих технологій» для студентів спеціаль- ності 151 – «Автоматизація та комп`ютерно-інтегровані технології» [Електронний ресурс] .

      Навчальні посібники

      1. Штовба С. Д., Галущак А. В., Shtovba S. D., Galushchak A. V.. Ідентифікація багатофакторних залежностей за допомогою баз знань. Лабораторний практикум. Штовба С. Д. Ідентифікація багатофакторних залежностей за допомогою баз знань. Лабораторний практикум. [Електронний ресурс] : електронний навчальний посібник / С. Д. Штовба, А. В. Галущак. – Електронні текстові дані (1 файл: 4,13 Мбайт). - Вінниця : ВНТУ, 2015.