• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Multilabel Classification for Inflow Profile Monitoring
  • 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
  • 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
27 октября 2026 г.
НИУ ВШЭ открывает прием заявок от подразделений на участие в Программе привлечения российских постдоков
Как привлечь новые компетенции в исследовательскую команду, дать импульс перспективному проекту и наладить сотрудничество с учеными из других организаций? Один из инструментов — Программа привлечения российских постдоков в НИУ ВШЭ. C 26 октября по 18 декабря 2026 года научные подразделения университета смогут подать заявки на привлечение постдоков к своим проектам или продление контрактов с действующими участниками программы.
27 октября 2026 г.
Российские ученые предложили универсальный метод декодирования линейных кодов
Исследователи из МИЭМ ВШЭ и Сколтеха разработали новый подход к декодированию используемых при передаче данных кодов. Их гибридный подход значительно сокращает затраты на вычисления и может быть реализован на электронных компонентах. Работа опубликована в журнале IEEE Transactions on Communications.
26 октября 2026 г.
РНФ поддержал 26 научных проектов НИУ ВШЭ
Российский научный фонд подвел итоги конкурса на получение грантов «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами». Победителями признаны более 850 проектов, в том числе 26 из Высшей школы экономики.

 

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

?

Multilabel Classification for Inflow Profile Monitoring

P. 177–184.
Игнатов Д. И., Spesivtsev P., Kurgansky D., Vrabie I., Elizarov S.
Язык: английский
Текст на другом сайте
Ключевые слова: временные рядыtime seriesMulti-phase flowBottomhole pressuremultilabel classificationпредсказание забойного давлениямножественная классификациямногофазное течение

В книге

Proceedings of the MACSPro Workshop 2019
Vol. 2478: CEUR Workshop Proceedings. , CEUR-WS.org, 2019.
Похожие публикации
Статистическое обнаружение аномалий с помощью LC-кривых: применение к геофизическим временным рядам
Косычев А. М., В кн.: Статистические методы анализа экономики и общества. 17-я Международная научно-практическая конференция студентов и аспирантов (12–15 мая 2026 г.).: М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2026. С. 172–173.
Кривая жизненного цикла (LC-кривая) — непараметрический статистический инструмент анализа нестационарных временных рядов, предложенный Ф.Т. Алескеровым и М. Голубенко (2003). В работе метод применяется за пределами исходного экономического контекста — для обнаружения аномалий в высокочастотных геофизических временных рядах. На 5-минутных записях GPS-смещений проверяется, можно ли статистически отличить движение грунта перед землетрясениями от фоновой активности в спокойные ...
Добавлено: 21 октября 2026 г.
О воспроизводимости анализа временных рядов на основе матричных профилей
Брычков М. Е., Незнанов А.А., Программирование 2026 № 4 С. 50–66
Матричный профиль (МП) при появлении в 2016 г. быстро стал одним из важнейших методов предобработки, облегчающим решение широкого класса задач анализа временных рядов, в частности, задач обнаружения аномалий и шаблонов. Высокая значимость привела к появлению разнообразных инструментов вычисления МП, но оказалось, что особенности реализации методов существенно влияют на результаты, которые перестают быть идентичными. Встает вопрос, ...
Добавлено: 9 октября 2026 г.
Detecting the Future: All-at-Once Event Sequence Forecasting with Horizon Matching
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.
Декомпозиция и прогноз социальных настроений россиян (нейросетевой подход)
Карачаровский В. В., Ларина У. С., Резмерица А. А., Социологические исследования 2026 № 7 С. 60–75
На основе нейросетевого подхода проводится декомпозиция индекса социальных настроений в России за период 2004-2024 гг., и моделируется динамика социальных настроений в этот период. Обсуждается: (а) природа шоков социальных настроений в России на основе их связи с концепциями политики памяти, сверхдержавы, национальной идеи; (б) проблема амбивалентности факторов, формирующих социальные настроения, и (в) преимущества и ограничения моделирования ...
Добавлено: 14 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.
Перспективы медиа-мониторинга в исследованиях общественного мнения (на примере доверия президенту)
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.
Online Neural Networks for Change-Point Detection
Гущин М. И., Арзыматов К., Деркач Д. А., Machine Learning 2026 Vol. 115 Article 56
Добавлено: 6 марта 2026 г.
Refrigerant Leak Detection in Data Centers Using Topologically Determined Graph Neural Networks
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.
Анализ деловой неопределенности с помощью LC-кривых
Алескеров Ф. Т., Лола И. С., Асосков Д. Г. и др., Вопросы экономики 2025 № 11 С. 143–157
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.
SensorDBSCAN: Semi-Supervised Active Learning Powered Method for Anomaly Detection and Diagnosis
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.
Влияние версии ревизии официальной статистики на точность моделей наукастинга макроэкономических показателей России
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.
  • 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