?
Multilabel Classification for Inflow Profile Monitoring
P. 177–184.
В книге
Vol. 2478: CEUR Workshop Proceedings. , CEUR-WS.org, 2019.
Karpukhin I., Савченко А. В., , in: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. AAAI-26: AAAI Technical Track on Planning, Routing, and Scheduling; AAAI Technical Track on Reasoning under Uncertainty; AAAI Technical Track on Search and Optimization. Main Track, volume 40 no. 43.: American Association for Artificial Intelligence (AAAI) Press, 2026. P. 22536–22544.
Добавлено: 17 июня 2026 г.
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.
Анкудинов И. А., Социология: методология, методы, математическое моделирование 2025 № 61 С. 165–203
Изменчивые политические настроения россиян — постоянный предмет интереса социологических фондов. С развитием интернета привычные анкетные исследования стали дополняться онлайн-опросами и, несмотря на некоторый скепсис, «майнингом» социальных сетей. В настоящей статье предпринимается попытка скорректировать стихийную интернет-выборку так, чтобы приблизить ее оценки к репрезентативным омнибусам. Мы используем показатели доверия Президенту РФ в сети и в опросах с ...
Добавлено: 22 апреля 2026 г.
Добавлено: 6 марта 2026 г.
Ivanov S., Borisov V., Али С. и др., , in: 2025 IEEE XVII International Scientific and Technical Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE).: IEEE, 2025. Ch. 127 P. 1–7.
Добавлено: 19 декабря 2025 г.
Метод LC-кривых – новый подход к анализу временных рядов – применен к композитному индексу деловой неопределенности (ИДН), построенному на основе результатов регулярных бизнес-опросов Росстата, что позволило осуществить анализ траекторий неопределенности по укрупнённым отраслям и подотраслям промышленности России с использованием двух спецификаций индекса: ex-ante (прогнозной) и ex-post (фактической). Результаты эмпирического анализа за период 2020–2024 гг. показали ...
Добавлено: 13 октября 2025 г.
Ivanov P., Shtark M., Kozhevnikov A. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 25186–25197
Fault detection and diagnosis (FDD) is a critical challenge in industrial processes aimed at minimizing risks such as safety hazards, costly downtime, and suboptimal production. Traditional supervised FDD methods offer great performance while heavily relying on large volumes of labeled data, whereas unsupervised methods do not depend on labeled data, though are inferior in performance ...
Добавлено: 29 апреля 2025 г.
Макеева Н. М., Прикладная эконометрика 2025 Т. 79 С. 27–49
В работе представлены результаты анализа точности моделей наукастинга для ВВП России и его компонентов по использованию за период с 1 квартала 2014 года по 3 квартал 2023 года. Новизна исследования заключается в сопоставлении точности целого спектра моделей (MIDAS-, MFBVAR-, DFM-модели, модели с регуляризацией, а также классическая авторегрессия первого порядка), оцененных на первой и финальной версии ...
Добавлено: 19 апреля 2025 г.
V.P. Stepashkina, M.I. Hushchyn, Doklady Mathematics 2024 Vol. 110 No. 1 P. S95–S102
This paper presents the development and evaluation of methods for detecting cyberattacks on industrial systems using neural network approaches. The focus is on the task of detecting anomalies in multivariate time series, where the diversity and complexity of potential attack scenarios require the use of advanced models. To address these challenges, a transformer-based autoencoder architecture ...
Добавлено: 25 марта 2025 г.
Шведов А. С., Свиязов В. А., В кн.: Системное моделирование социально-экономических процессов: труды 46-ой международной научной школы-семинара, г. Уфа, 9 - 15 октября 2023 г.: Воронеж: Истоки, 2024. С. 526–531.
Модель обобщенной авторегрессионной условной гетероскедастичности широко применяется для финансовых временных рядов. Имеются и дальнейшие обобщения этой модели. Одно из направлений для таких обобщений, это сочетание идей нечетких систем Такаги - Сугено и идей авторегрессионной условной гетероскедастичности. Преимущество нечетких систем Такаги - Сугено состоит в том, что для каждого нечеткого кластера (например, для нечеткого кластера "низкая ...
Добавлено: 26 июня 2024 г.