• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • ОТСЛЕЖИВАНИЕ РАЗВИТИЯ РАЗРУШЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ИМПУЛЬСОВ ТЕРМИЧЕСКИ СТИМУЛИРОВАННОЙ АКУСТИЧЕСКОЙ ЭМИССИИ ПРИ ОТСУТСТВИИ ЛОКАЦИИ
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2028
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
3 сентября 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.
2 сентября 2026 г.
Время показать свое исследование: открыт прием заявок на НИРС-2026
Иногда готовая работа — это не результат, а хорошая основа для следующего шага. Участие в Конкурсе научно-исследовательских работ студентов (НИРС) позволяет показать исследование экспертам, получить независимую оценку и определить дальнейшее направление работы. Рассказываем о ключевых особенностях подачи работ на Конкурс НИРС — 2026.
1 сентября 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ создали новый корпус детской русской речи
Исследователи Центра языка и мозга НИУ ВШЭ представили RusLan-M — открытый мультимедийный корпус, который позволяет проследить развитие русской речи у детей от первых слов до появления сложных грамматических конструкций. В базе собраны около 41 часа видеозаписей и более 35 тысяч детских высказываний. Новый ресурс поможет ученым точнее изучать, как дети осваивают русский язык, а в перспективе — создавать более надежные инструменты для оценки речевого развития. Исследование опубликовано в журнале Language Resources and Evaluation.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

ОТСЛЕЖИВАНИЕ РАЗВИТИЯ РАЗРУШЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ИМПУЛЬСОВ ТЕРМИЧЕСКИ СТИМУЛИРОВАННОЙ АКУСТИЧЕСКОЙ ЭМИССИИ ПРИ ОТСУТСТВИИ ЛОКАЦИИ

Геофизические исследования. 2025. Т. 26. № 2. С. 99–124.
Индаков Г. С., Казначеев П. А., Майбук З. Я., Подымова Н. Б., Краюшкин Д. В.

Исследована группируемость импульсов акустической эмиссии при высокотемпературном нагреве образца песчаника, предварительно подвергнутого механическому нагружению. Механическое нагружение осуществлялось в одноосном режиме до нагрузки, близкой к разрушающей, с проявлением на поверхности признаков крупных трещин. После этого образец нагревался до 650 °C с регистрацией импульсов термоакустической эмиссии (ТАЭ). Проведена кластеризация импульсов на основе их сходства, установленного методом взаимной корреляции волновых форм. Выделено три кластера, каждый из которых содержит порядка десяти импульсов ТАЭ и может соответствовать определённому источнику, предположительно - отдельной крупной трещине. Распределение импульсов из кластеров во времени и по амплитудам в процессе нагрева различно для каждого кластера. Это может говорить как о разных моментах и пороге активации соответствующей трещины, так и о разном темпе роста трещин. Отдельно выполнялся контрольный эксперимент с термическим воздействием на образец песчаника, который предварительно механически не нагружался. Для него не удалось выявить кластеры импульсов ТАЭ. Дополнительно проанализированы параметры импульсов ТАЭ выявленных кластеров. Установлено, что кластеры не формируют компактные изолированные группы в пространстве параметров, а распределены на фоне прочих импульсов. Проверка импульсов по параметрам на базе физически обоснованных критериев показала в двух кластерах из трёх наличие нескольких импульсов, неадекватных физическим особенностям эксперимента. Иерархическая кластеризация всех импульсов ТАЭ в пространстве параметров не позволила выявить группы, сколь-либо похожие на исходные кластеры. Произведено тестирование устойчивости выделения исходных кластеров в пространстве параметров с помощью классификации ансамблем решающих деревьев. Третий кластер был распознан с самыми простыми критериями обучения. Динамика импульсов этого кластера в наибольшей степени похожа на динамику роста трещины, активировавшейся при определённой температуре нагрева.

Язык: русский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: машинное обучениекластеризацияmachine learningthermal treatment clusteringearthquake physicsrocksгорные породыфизика землетрясенийразрушающие испытанияacoustic emissionwaveformscracksdestructive testingакустическая эмиссиятермическое воздействиеволновые формытрещины
Похожие публикации
The Methods for Estimation of Rock Grain Size: Review and Comparison
Kaznacheev P. A., Indakov G. S., Podymova N. B. и др., Izvestiya, Physics of the Solid Earth 2026 Vol. 61 P. 68–80
The paper discusses methods for estimating the grain size of polycrystalline materials based on the analysis of optical microscopic images, as well as the possibility of applying these methods to the analysis of rock textures. A comparison of the results obtained using several methods on a single sample of metamorphosed sandstone from the Northern Ladoga ...
Добавлено: 31 августа 2026 г.
Асимметрия информации на рынке адвокатских услуг: создание рейтинга методами машинного обучения
Казун А. П., Девятников В. Ю., Белов М. Д., Вопросы теоретической экономики 2026 Т. 3 № 32 С. 115–135
Как понять, хорош адвокат или нет? В данной статье мы описываем методологию, позволяющую измерять качество юридической помощи через разницу между тем, что предсказывает модель машинного обучения по объективным характеристикам дела, и тем, чем дело закончилось в реальности. Мы исходим из предпосылки, что если у адвоката дела стабильно заканчиваются лучше ожидаемого, то он делает свою работу хорошо. ...
Добавлено: 28 августа 2026 г.
Шизофрения и её влияние на лексический уровень языка
Тасенко О. А., Унтила К. В., Шишковская Т. И. и др., В кн.: Десятая международная конференция по когнитивной науке: Тезисы докладов. Пятигорск, 26–30 июня 2024 г.: Пятигорск: ОПиИД УНР ФГБОУ ВО «ПГУ», 2024. С. 328–329.
Шизофрения – это хроническое психическое расстройство, которое выражается как комбинация психотических симптомов, таких как галлюцинации, бред и дезорганизация когнитивных функций. Для шизофрении характерны трудности с поиском слов, приближение слов, то есть  использование сходных по значению с нужным или же описывающих предполагаемое значение, а также использование негативной лексики чаще, чем в группе нормы, в том числе при  описании ...
Добавлено: 24 августа 2026 г.
VOLATILITY FORECASTING FROM ECONOMETRICS TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE: A FOUR-STAGE REVIEW OF THE EVIDENCE PIPELINE FROM FORECAST ACCURACY TO PORTFOLIO PERFORMANCE
Лысенок Н. И., International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 18s P. 1406–1430
A volatility forecast becomes useful only after it has passed through four stages: a model produces it, a trading rule consumes it, a portfolio aggregates the result, and an investor evaluates that result against a utility function. Each stage has its own mature evaluation apparatus, and each is studied in isolation. This review traces the ...
Добавлено: 23 августа 2026 г.
Which Model Families Pay? Econometric, Gradient Boosting and Recurrent Neural Network Volatility Forecasts in Active Trading Strategies on the Russian Stock Market
Nikita I. Lysenok, International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 17s P. 533–549
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Сравнение методов автоматической разметки речевых формул в русскоязычном интернет-дискурсе: пилотное исследование
Масленикова А. С., Попова Т. И., В кн.: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог». Выпуск 24Issue 24.: M.: Max press, 2026. С. 420–428.
Настоящее исследование посвящено разработке и сравнению методов автоматической разметки речевых формул в корпусе русскоязычных интернет-комментариев. Речевые формулы представляют собой класс устойчивых неоднословных единиц, выражающих эмоциональную реакцию в диалоге. Материалом исследования послужил корпус из 10 000 комментариев (157 261 токен), собранных из пяти Telegram-каналов. Формальный поиск по словнику из 437 единиц дал точность (precision) 21%. Для ...
Добавлено: 29 июня 2026 г.
The Use of the Missing Sample Simulation Modeling to Create a Classification Model for Three or More Classes by the Example of the Carbohydrate Metabolism Disorder Degree Detection Problem
Новиков Р. С., Novopashin M., Позин Б. А., Programming and Computer Software 2026 Vol. 52 No. 1 P. 28 – 38
Добавлено: 26 июня 2026 г.
К ранжированию значимости факторов дестабилизации в странах Азии и Африки методами машинного обучения
Коротаев А. В., Черноморченко И. Ю., Медведев И. А., Восток. Афро-азиатские общества: история и современность 2026 № 3 С. 117–130
В статье методами машинного обучения проранжированы по их значимости факторы крупномасштабной вооруженной и невооруженной дестабилизации в странах Азии и Африки. Показано, что страны Африки в большей мере уязвимы к вооружённой дестабилизации (вплоть до полномасштабных гражданских войн), а страны Азии – к массовой невооружённой (антиправительственные демонстрации, массовые беспорядки, политические забастовки и т. п.). Ключевыми факторами вооружённой ...
Добавлено: 21 июня 2026 г.
Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)
Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Влияние шизофрении на лексический уровень языка
Унтила К. В., Тасенко О. А., В кн.: Современная лингвистика: ключ к диалогу. Труды и материалы IV Казанского международного лингвистического саммита.Т. 1: СОВРЕМЕННАЯ ЛИНГВИСТИКА: КЛЮЧ К ДИАЛОГУ.: Каз.: Издательство Казанского университета, 2024. С. 221–224.
Шизофрения – это хроническое психическое расстройство, которое выражается как комбинация психотических симптомов – таких как галлюцинации, бред и дезорганизация когнитивных функций. У многих пациентов с диагнозом шизофрения обнаруживаются нарушения речи. Для исследования были отобраны рассказы об истории из жизни из корпуса 3D. В качестве личных историй были собраны ответы на вопросы «Какой самый лучший или запоминающийся ...
Добавлено: 8 июня 2026 г.
Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
Seul: PMLR, 2026.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
От неизвестности к прозрачности: обзор технологий объяснимого ИИ (XAI)
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 4 С. 185–194
С развитием ИИ, и в особенности глубокого обучения, появились модели, способные давать крайне точные прогнозы. Однако их внутренняя логика остается трудной для понимания — и это серьезная проблема, особенно в сферах, где от корректности алгоритма зависят критиче ски важные решения. Одним из перспективных путей ее решения считается направление Explainable Artificial Intelligence (XAI) — разработка подходов, позволяющих прояснять ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Современные методы анализа временных рядов в мониторинге и прогнозировании состояния оборудования для механизированной добычи
Незнанов А. А., Глушко А. А., Овчинников С. и др., В кн.: Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли.: М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. С. 140–143.
С развитием систем мониторинга мы получили возможность собирать ключевые показатели работы устройств в процессе механизированной добычи. Каждый день генерируется огромное количество телеметрии, которая пройдя процесс гармонизации и трансформации может быть использована для прогнозирования состояния оборудования. В докладе представлен обзор и произведён отбор современных математических методов и программных реализации инструментов анализа многомерных нерегулярных временных рядов для ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Machine Learning Approach to Anticancer Activity Prediction of Transition-Metal Complexes Based on a Large-Scale Experimental Database
Krasnov L., Malikov D., Kiseleva M. и др., Journal of Medicinal Chemistry 2026 Vol. 69 No. 8 P. 8838–8851
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
LSTM-модель потребления тепловой энергии в многоэтажном жилом здании
Ершов И. А., Системная инженерия и инфокоммуникации 2025 № 4 С. 11–14
Теплопотребление жилых зданий представляет собой стохастический ряд, создание нейросетевой модели для которого необходимо для проектирования регуляторов тепловой энергии. В статье модель разработана с применением "длинной цепи элементов краткосрочной памяти" (LSTM, Long Short-Term Memory). Высокая точность воспроизведения рядов достигнута обучением модели на наборе данных города Томска 2013-2023 г.г. При моделировании учтены характеристики зданий и температура наружного воздуха. ...
Добавлено: 22 апреля 2026 г.
Алгоритм анализа новостной информации для принятия экономических решений
Чудинова О. С., Первицкая Л. А., Раменская А. В., Индустриальная экономика 2026 № 1 С. 65–78
Статья посвящена разработке алгоритма анализа новостной информации методами машинного обучения, реализованными в библиотеках Python. Обоснование выбора инструментов, применяемых на каждом этапе алгоритма, осуществляется с помощью расчета метрик качества решения соответствующих задач машинного обучения. Результаты работы алгоритма представлены классификацией региональных новостей, собранных за период с августа 2024 года по июнь 2025 года, по отраслям экономики и ...
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Modeling cosolvent effects on solubility in supercritical CO2 using data-driven approaches
Makarov D. M., Каликин Н. Н., Gurikov P. и др., Journal of Supercritical Fluids 2026 Vol. 235 Article 106979
Добавлено: 19 апреля 2026 г.
Эффективность применения прогнозов волатильности в активных торговых стратегиях институциональных инвесторов на российском рынке акций
Лысенок Н. И., Фундаментальная и прикладная математика 2026 Т. 26 № 3 С. 33–42
Исследование посвящено оценке влияния прогнозов реализованной волатильности на результаты активных торговых стратегий на российском рынке акций. На выборке 17 ликвидных акций за 2014-2026 гг. построена гибридная прогнозная модель, объединяющая HAR-J и градиентный бустинг; её преимущество над базовой HAR-J подтверждено тестом Дибольда-Мариано (p < 0,001). Шесть направленных стратегий трёх категорий протестированы с тремя механизмами интеграции прогнозов и без них. ...
Добавлено: 17 апреля 2026 г.
Особые экономические зоны Российской Федерации: моделирование решений потенциальных резидентов и процесса их генерации
Плесовских А. Е., Journal of Applied Economic Research 2023 Т. 22 № 2 С. 323–354
В современных исследованиях широко обсуждается роль особых экономических зон в стимулировании экономического роста и развития России, формировании необходимых инвестиционных потоков и повышении инновационного потенциала страны за счет расширения производства продукции в высокотехнологичных отраслях экономики с высокой добавленной стоимостью. Цель исследования – моделирование процесса генерации резидентов и детерминация количественных факторов, оказывающих статистически значимый эффект на среднегодовой ...
Добавлено: 13 апреля 2026 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору