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.

Под общей редакцией: Ясницкий Л. Н., Т. В. Миролюбова, Радионова М. В., Плотникова Е. Г.

Представлены материалы Десятой всероссийской научно-практической кон-
ференции с международным участием «Искусственный интеллект в решении
актуальных социальных и экономических проблем ХХI века», которая проводи-
лась 9–10 октября 2025 г. в Перми, ПГНИУ.
Сборник предназначен для научных и педагогических работников, преподава-
телей, аспирантов, магистрантов, студентов и всех, кто интересуется и занима-
ется проблемами развития и применения методов искусственного интеллекта.

Главы книги

Нейросетевой метод поиска выбросов на основе анализа накопленной ошибки обучения

Ясницкий Л. Н., 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, ...

Добавлено: 15 февраля 2026 г.

Нейронная сеть как инструмент поддержки принятия решений по ликвидации экономических последствий нештатных ситуаций

Мезенцев А. С., Ясницкий В. Л., Миролюбова Т. В. и др., 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 ...

Добавлено: 15 февраля 2026 г.

Нейросетевая система диагностики и прогнозирования развития сердечно-сосудистых заболеваний KARDIONET как источник получения новых медицинских знаний

Думлер А. А., Каракулова Ю. В., Ясницкий Л. Н., 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. 236–239.

В статье представлены данные использования нейросетевой системы KardioNet для получения новых медицинских данных, таких как «парадокс курильщика», «парадокс физкультуры», меняющие традиционные представления о профилактике сердечно-сосудистых заболеваний и требующие дальнейшего изучения и объяснения. Ключевые слова: сердечно-сосудистые заболевания, нейросетевая система диагностики, ишемическая болезнь сердца, «парадокс курильщика», «парадокс физкультуры» ...

Добавлено: 15 февраля 2026 г.

Предсказание риска развития церебрального инсульта

Кузнецов В. А., Ясницкий Л. Н., 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. 240–247.

В работе представлены разработка и сравнительный анализ методов машинного обучения для задачи бинарной классификации пациентов с риском развития церебрального инсульта. Исследовательский процесс включал этап тщательного разведочного анализа данных, за которым последовала реализация и оценка трех моделей: дерева решений, случайного леса и нейронной сети. Целью работы является определение наиболее эффективного алгоритма для построения системы поддержки врачебных решений, способной своевременно ...

Добавлено: 15 февраля 2026 г.

Ключевые слова: философия, промышленность, нейронная сеть, медицина, 12.75.00 Экономика науки, искусственный интеллект (ИИ)