Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №3 за 2025 г.
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ КОМПЛЕКСЫ И СИСТЕМЫ СПЕЦИАЛЬНОГО НАЗНАЧЕНИЯ
Использование рекуррентных нейронных сетей для прогнозирования показателей вибрационной нагрузки

К.Д. Степанов1, О.В. Дружинина2
1 Российский университет транспорта (Москва, Россия)
2 Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук (Москва, Россия)

1 sksteps@mail.ru, 2 ovdruzh@mail.ru

5-12
Цифровая структура внутренних водных путей как основа информационных систем диспетчерского обслуживания речного транспорта

С.С. Ляльков1, О.Н. Андреева2
1, 2 МИРЭА – Российский технологический университет (Москва, Россия)

1 info@radiotec.ru

13-19
Оптимизация нейросетевых моделей для персонализации образовательных процессов: сравнение методов и анализ вариативности архитектур

А.Ю. Черепков1
1 Елецкий государственный университет им. И.А. Бунина (г. Елец, Россия)

1 cherepkov.andrey@mail.ru

20-25
СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ
Методика интеллектуальной сегментации опухолей на ультразвуковых изображениях с использованием нейросетевой архитектуры U-Net

А.К. Ал-Зубаиди1
1 Елецкий государственный университет им. И.А. Бунина (г. Елец, Россия)

1 azhrstar90@gmail.com

26-32
Методология управления модельными рисками при прогнозировании спроса на продукцию производственной компании

М.Н. Белозеров1
1 Национальный исследовательский технологический университет «МИСИС» (Москва, Россия)

1 mnbelozyorov@gmail.com

33-39
Механизмы возникновения и подавления фактологических искажений в авторегрессионных языковых моделях

В.О. Иванов1
1 Военный университет радиоэлектроники (г. Череповец, Россия)

1 info@radiotec.ru

40-48
Анализ проблематики методов автоматического определения тональности в неструктурированных текстах

Е.А. Преснов1, А.Н. Алпатов2
1, 2 МИРЭА – Российский технологический университет (Москва, Россия)

1 presnov.e.a@yandex.ru, 2 alpatov@mirea.ru

49-61
КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Гибридная модель глубокого обучения для прогнозирования значений временных рядов

А.В. Гуляев1
1 Российский государственный социальный университет (РГСУ) (Москва, Россия)

1 Gulyaev81@gmail.com

62-72
Моделирование данных для машинного обучения по обнаружению и прогнозированию неисправностей в системах жизнеобеспечения зданий

А. Дахе1, В.В. Стучилин2
1, 2 Национальный исследовательский технологический университет «МИСИС» (Москва, Россия)

1 m2112269@edu.misis.ru, 2 stuchilin.vv@misis.ru

73-81