Название статьи или книги, фамилия автора, DOI

2025

  1. Оценка семантического сходства между предложениями на русском языке с помощью трансформеров предложений Нейрокомпьютеры: разработка, применение, №5 за 2025 г. С. 17-22
  2. Исследование методов машинного обучения без учителя для анализа и подготовки данных и современных подходов к построению моделей машинного обучения – систем автоматизированного машинного обучения Нейрокомпьютеры: разработка, применение, №1 за 2025 г. С. 47-55

2023

  1. Особенности реализации метаграфовых агентов на основе продукционного подхода Динамика сложных систем - XXI век, №3 за 2023 г. С. 78-84
  2. Представление метаграфовой модели в виде категории Динамика сложных систем - XXI век, №3 за 2023 г. С. 72-77
  3. Разработка библиотеки для метода группового учета аргументов Динамика сложных систем - XXI век, №2 за 2023 г. С. 51-65

2020

  1. Гибридная интеллектуальная информационная система распознавания движений физических упражнений Динамика сложных систем - XXI век, №3 за 2020 г. С. 35-43
  2. Использование метаграфового подхода в концептуальном моделировании Динамика сложных систем - XXI век, №2 за 2020 г. С. 54-62
  3. Построение рекомендательной системы на основе подхода гибридных интеллектуальных информационных систем Динамика сложных систем - XXI век, №2 за 2020 г. С. 42-53
  4. Автоматическая генерация вопросов на основе текстов и графов знаний Динамика сложных систем - XXI век, №4 за 2020 г. С. 55-64

2017

  1. Анализ особенностей глубоких нейронных сетей на примере задачи распознавания цифр Нейрокомпьютеры: разработка, применение, №2 за 2017 г. С. 24-30

2016

  1. Прогнозирование временных рядов на основе символьной регрессии Информационно-измерительные и управляющие системы, №12 за 2016 г. С. 140-142
  2. Предикатное описание метаграфовой модели данных Информационно-измерительные и управляющие системы, №12 за 2016 г. С. 122-131
  3. Структура гибридной интеллектуальной информационной системы на основе метаграфов Нейрокомпьютеры: разработка, применение, №9 за 2016 г. С. 3-13
  4. Кластеризация данных на основе самоорганизующихся растущих нейронных сетей и марковского алгоритма кластеризации Нейрокомпьютеры: разработка, применение, №4 за 2016 г. С. 3-13