• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • HSE University
  • Publications
  • Book chapter
  • Применение нейронных сетей и метода косинусной меры для автоматической рубрикации текстов научных статей по классификатору УДК
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Priority areas
  • business informatics
  • economics
  • engineering science
  • humanitarian
  • IT and mathematics
  • law
  • management
  • mathematics
  • sociology
  • state and public administration
by year
  • 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
  • More
Subject
News
July 24, 2026
'Physics Is What the World Is Literally Built On'
Physicist Nina Dzhanayeva, recipient of a Vladimir Potanin Foundation scholarship, focuses her research on nanophotonics. In this interview for the HSE Young Scientists project, she discusses nanowells, scientific intuition, and how physics can help in making frangipane cream puffs.
July 20, 2026
Scientists Create Open Dataset for Studying Concentration
A team of Russian researchers, including scientists from HSE University–St Petersburg, has developed the first open multimodal dataset containing recordings of brain activity, heart function, and video observations to help researchers understand what happens in the human brain during deep concentration. In the future, the dataset could accelerate the development of neural interfaces, rehabilitation technologies, and AI systems. The article has been published in Scientific Data.
July 20, 2026
‘Science Is Universal-It Knows No Borders
Fuad Aleskerov, Tenured Professor and Director of the International Centre of Decision Choice and Analysis at HSE University, together with his colleagues, has developed methods of network analysis in bibliometrics that have made it possible to identify patterns in the appearance and citation of publications in academic journals, as well as their influence on each other. When one or a number of studies are frequently cited by a wide range of journals, this is an indicator that the research is of high quality. By contrast, extensive cross-citation within a limited group of journals increases the likelihood of identifying a network of predatory publications.

 

Have you spotted a typo?
Highlight it, click Ctrl+Enter and send us a message. Thank you for your help!

Publications
  • Books
  • Articles
  • Chapters of books
  • Working papers
  • Report a publication
  • Research at HSE

?

Применение нейронных сетей и метода косинусной меры для автоматической рубрикации текстов научных статей по классификатору УДК

С. 115–117.
Ломотин К. Е., Козлова Е. С., Колесниченко А. Л., Romanov A.
Language: Russian
Full text
Text on another site
Keywords: нейронная сетьgrntiГРНТИметод косинусной мерыNeural Network

In book

Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов НИУ ВШЭ им. Е.В. Арменского. Материалы конференции
Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов НИУ ВШЭ им. Е.В. Арменского. Материалы конференции
М.: МИЭМ НИУ ВШЭ, 2016.
Similar publications
Replacing Criterion of Creativity with Criterion of Investment for Results Created by Artificial Intelligence
Pakshin P., Legal Issues in the Digital Age 2026 Vol. 7 No. 1 P. 32–48
Artificial intelligence plays a significant role in automation, minimizing human intervention in fields such as medicine, art, and law. Despite the historically close relationship between art and technology, generative AI has expanded the potential for creative activity. A significant catalyst for this process has been the proliferation of pre-trained AI systems, which have accelerated the ...
Added: March 31, 2026
Нейронная сеть как инструмент поддержки принятия решений по ликвидации экономических последствий нештатных ситуаций
Мезенцев А. С., Ясницкий В. Л., Миролюбова Т. В. et al., В кн.: Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века : Сборник статей по материалам Десятой всероссийской научно-практической конференции с международным участием (г. Пермь, ПГНИУ, 9–10 октября 2025 г.).: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2025. С. 148–150.
На примере серийного производства стальных отливок показана возможность применения нейронных сетей в качестве системы поддержки принятия решений по снижению отрицательных экономических последствий некоторых нештатных ситуаций, связанных со сбоями поставок сырьевого материала. Ключевые слова: нештатная ситуация, производственный брак, нейронная сеть, прогнозирование, сырьевой материал, моделирование ...
Added: February 15, 2026
Нейросетевой метод поиска выбросов на основе анализа накопленной ошибки обучения
Yasnitsky L., Голдобин М. А., В кн.: Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века : Сборник статей по материалам Десятой всероссийской научно-практической конференции с международным участием (г. Пермь, ПГНИУ, 9–10 октября 2025 г.).: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2025.
В статье предложен алгоритм нейросетевого метода поиска выбросов статистической информации. Алгоритм основан на анализе поведения накопленной ошибки обучения множества нейросетей персептронного типа с одним скрытым слоем, полученной суммированием для каждого примера обучающего набора данных. Количество нейронов скрытого слоя каждой нейросети определяется исходя из следствия теоремы Арнольда – Холмогорова – Хехт-Нильсена, которое регламентирует количество связей и количество нейронов скрытого слоя, ...
Added: February 15, 2026
Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века : Сборник статей по материалам Десятой всероссийской научно-практической конференции с международным участием (г. Пермь, ПГНИУ, 9–10 октября 2025 г.)
Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2025.
Представлены материалы Десятой всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века», которая проводилась 9–10 октября 2025 г. в Перми, ПГНИУ. Сборник предназначен для научных и педагогических работников, преподавателей, аспирантов, магистрантов, студентов и всех, кто интересуется и занимается проблемами развития и применения методов искусственного интеллекта. ...
Added: February 15, 2026
Что изменилось во время ковид-кризиса в значимости ESG метрик в оценке снижения цен акций: поиск ответа с помощью объяснительного ИИ для российского фондового рынка
Teplova T., Sokolova T., Kissa D. et al., Журнал Новой экономической ассоциации 2026 Т. 70 № 1 С. 157–190
This study is the first attempt to apply Explainable Artifi cial Intelligence (ХAI) to reveal the relationship of different Environmental, Social and Governance (ESG) metrics of stock issuers on downside risk in the Russian market. The methodology is based on the two-stage approach, i. e., neural networks with dense layers and the Shapley values from ...
Added: October 17, 2025
Формирование требований к технологическим параметрам серийного производства на основе нейросетевого подхода
Yasnitsky L., Голдобин М. А., Прикладная информатика 2025 Т. 20 № 3(117) С. 85–100
Currently, artificial intelligence methods are widely used in the practice of serial production enterprises. They are used to detect defects, classify and eliminate them, identify the causes of defects, predict the quality and properties of the resulting product, select optimal parameters of the production process, and identify and study its patterns. However, outside the field ...
Added: July 10, 2025
Development of Image Preprocessing Methods for Software Compensation of Refraction Anomalies of an Observer’s Eyes
Алкзир Н., Yarykina n., Nikolaev D. et al., Neuroscience and Behavioral Physiology 2024
Added: April 28, 2025
Approximating and Predicting Energy Consumption of Portable Devices
Ullah T., Siraj A. H., Umer Mukhtar Andrabi et al., , in: 2022 VIII International Conference on Information Technology and Nanotechnology (ITNT).: IEEE, 2022. P. 1–7.
Added: March 20, 2025
Попытка проведения групповой экспертизы программных проектов с помощью генеративного искусственного интеллекта
Джейранян А. Д., Plaksin M. A., В кн.: Экономика 5.0: коллективный интеллект и развитие: материалы VIII Пермского экономического конгресса (г.Пермь, ПГНИУ, 1–2 февраля 2024 г.).: Пермь: ПГНИУ, 2024. С. 83–92.
The article evaluates the possibility of using currently publicly available generative artificial intelligence systems to organize group examination of software projects. The formulation of requests to chatbots (instructs, prompts) is proposed, which are designed to ensure that the necessary information is received. ...
Added: February 17, 2025
Features of Data Collection and Software Tool Architecture for Performing Predictive Analysis of Phenomena Leading to Forest Fires
Hlib Nekrasov, Aleksandr Belov, , in: International IoT, Electronics and Mechatronics Conference, Volume 2. Proceedings of IEMTRONICS 2024. LNEE, volume 1228Vol. 1228.: Springer Publishing Company, 2025. P. 379–395.
Added: January 26, 2025
Нейросетевой алгоритм выявления и удаления выбросов в зашумленных наборах данных
Yasnitsky L., Plotnikova E. G., Прикладная информатика 2024 Т. 19 № 5 С. 88–100
Outliers in statistical data, which are the result of erroneously collected information, are often an obstacle to the successful application of machine learning methods in many subject areas. The presence of outliers in training data sets reduces the accuracy of machine learning models, and in some cases, makes the application of these methods impossible. Currently ...
Added: November 29, 2024
Parameter Estimation of Combinational Circuits Using Machine Learning Methods
A.A. Ziazetdinov, V.V. Zunin, I.I. Romanova, , in: 2024 International Russian Automation Conference (RusAutoCon).: IEEE, 2024. P. 937–942.
Added: September 19, 2024
Улучшенный алгоритм встраивания ЦВЗ в видео с возможностью извлечения с помощью камеры мобильного устройства
Evsyutin O., Melman A., Подболотов Д. И. et al., В кн.: Сборник трудов по материалам IX Международной конференции и молодежной школы "Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023)".: Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева, 2023.
Added: September 10, 2024
ПРИЛОЖЕНИЕ ПОИСКА, АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДАННЫХ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ
Slastnikov S., Zhukova L., Semichasnov I., Информационные технологии и вычислительные системы 2024 № 1 С. 97–108
In this article, we present a web service designed for searching, extracting, and analyzing data from social networks and messengers, demonstrating its application for studying communities within the "VKontakte" social network. The web service enables the identification of typical user profiles within communities, the assessment of emotional sentiment in posts and comments, as well as ...
Added: August 12, 2024
Об управлении химическим составом сырьевого материала и режимом плавки для обеспечения требуемых механических свойств стальных изделий серийного производства
Yasnitsky L., Мезенцев А. С., Прикладная математика и вопросы управления 2023 № 3 С. 109–126
A The goal of the work is to create a mathematical model suitable for operational control of the strength characteristics of the resulting steel product in the conditions of serial steelmaking. Existing approaches based on the results of testing prototypes obtained in laboratory conditions are not suitable for this purpose, since in the conditions of serial steelmaking, the ...
Added: February 7, 2024
Content policy and access limitations on commercial neural networks as an incentive to artivism
Milovidov S., Artnodes 2024 No. 33 P. 1–9
This article employs a case‐study method to investigate the artivism neural network community concentrated on Twitter (since renamed X), which has been ideologically influenced by the content policy and limitations of OpenAI. Today, many young artists using machine learning technologies in their artworks (Midjourney, Stable Diffusion, Kandinsky) note that despite significant progress in the field ...
Added: February 1, 2024
Обзор методов стегоанализа с использованием нейронных сетей
Kosmachev A., Задорожникова А. А., Perov A., В кн.: БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ Материалы I Международного форума (Новосибирск, 16–18 ноября 2022 года).: Новосибирск: Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ», 2023.
The article discusses the basic concepts and terms used in steganography, substantiates the relevance of the problem of steganalysis, discusses the use of deep neural networks in the tasks of steganalysis on digital images. A comparative analysis and description of the most effective convolutional network architectures for solving the task is performed. ...
Added: January 26, 2024
Нейросетевая система прогнозирования результатов сезона итальянской футбольной лиги "Серия А"
Бутина Д., Yasnitsky L., Вестник Пермского университета. Серия: Математика. Механика. Информатика 2023 № 1(60) С. 84–92
The article describes the development of neural network system for predicting the Italian football Lega Serie A season results. To select the initial set, thematic sites containing complete statistics on the necessary characteristics were used. The system based on cost characteristics has 12 input parameters. The average testing error of this system was 3 %. ...
Added: November 20, 2023
Прогнозирование распределения температуры по стволу нефтяных скважин при пароциклической обработке
Степанов В. А., Yasnitsky L., Экспозиция Нефть Газ 2023 № 3 С. 69–73
One of the main sources of obtaining information about the degree of heating of the oil reservoir and the effectiveness of steam cyclic treatment of wells is geophysical research, which consists in measuring the temperature in the wellbore using a descent geophysical instrument. This is a rather laborious and not always successful process. As an alternative, this ...
Added: November 20, 2023
  • About
  • About
  • Key Figures & Facts
  • Sustainability at HSE University
  • Faculties & Departments
  • International Partnerships
  • Faculty & Staff
  • HSE Buildings
  • HSE University for Persons with Disabilities
  • Public Enquiries
  • Studies
  • Admissions
  • Programme Catalogue
  • Undergraduate
  • Graduate
  • Exchange Programmes
  • Summer University
  • Summer Schools
  • Semester in Moscow
  • Business Internship
  • Research
  • International Laboratories
  • Research Centres
  • Research Projects
  • Monitoring Studies
  • Conferences & Seminars
  • Academic Jobs
  • Yasin (April) International Academic Conference on Economic and Social Development
  • Media & Resources
  • Publications by staff
  • HSE Journals
  • Publishing House
  • iq.hse.ru: commentary by HSE experts
  • Library
  • Economic & Social Data Archive
  • Video
  • HSE Repository of Socio-Economic Information
  • HSE1993–2026
  • Contacts
  • Copyright
  • Privacy Policy
  • Site Map
Edit