?
Применение нейронных сетей и метода косинусной меры для автоматической рубрикации текстов научных статей по классификатору УДК
С. 115–117.
В данной работе рассмотрена реализация автоматической рубрикации текстов научных статей по классификатору ГРНТИ, проведено сравнение современных средств классификации текстов: нейросетевых технологий и метода косинусной меры. Предложены оптимальная архитектура и параметры нейронной сети.
В книге
М.: МИЭМ НИУ ВШЭ, 2016.
Пакшин П. К., Legal Issues in the Digital Age 2026 Vol. 7 No. 1 P. 32–48
Искусственный интеллект выполняет значимую функцию в процессе автоматизации, минимизируя операционное участие человека в таких сферах, как медицина, искусство и юриспруденция. Несмотря на исторически тесную взаимосвязь искусства и технологий, именно генеративный искусственный интеллект расширил потенциал для творческой деятельности. Существенным катализатором этого процесса стало распространение предобученных систем искусственного интеллекта, интенсифицировавших развитие технологий в области обработки естественного языка ...
Добавлено: 31 марта 2026 г.
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.
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.
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. ...
Добавлено: 15 февраля 2026 г.
Теплова Т. В., Соколова Т. В., Кисса Д. С. и др., Журнал Новой экономической ассоциации 2026 Т. 70 № 1 С. 157–190
Мы впервые применяем объяснимый искусственный интеллект (ИИ) для выявления влияния различных показателей экологической и социальной ответственностей и корпоративного управления (ESG) компаний- эмитентов на риск снижения цен акций (далее — downside риск, или РСЦА) на российском рынке. Методология основана на двухэтапном подходе, включающем построение нейронных сетей с плотными слоями и определение значений векторов Шепли (из теории ...
Добавлено: 17 октября 2025 г.
Ясницкий Л. Н., Голдобин М. А., Прикладная информатика 2025 Т. 20 № 3(117) С. 85–100
В настоящее время нейросетевые методы и технологии довольно широко используются на производственных предприятиях для обнаружения, классификации, устранения и выявления причин возникновения брака, прогнозирования качества и свойств получаемых изделий, подбора оптимальных параметров производственно-технологических процессов, выявления и исследования их закономерностей. Однако остается не решенной важная задача определения таких диапазонов значений технологических параметров, при которых вероятность возникновения брака ...
Добавлено: 10 июля 2025 г.
Добавлено: 28 апреля 2025 г.
Ullah T., Siraj A. H., Umer Mukhtar Andrabi и др., , in: 2022 VIII International Conference on Information Technology and Nanotechnology (ITNT).: IEEE, 2022. P. 1–7.
Добавлено: 20 марта 2025 г.
Джейранян А. Д., Плаксин М. А., 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.
В статье оценивается возможность использовать действующие на се-годня общедоступные системы генеративного искусственного интеллекта для организации групповой экспертизы программных проектов. Предлагаются формулировки запросов к чат-ботам (инстрактов, промптов), которые призваны обеспечить получение нужной информации. ...
Добавлено: 17 февраля 2025 г.
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.
Добавлено: 26 января 2025 г.
Ясницкий Л. Н., Плотникова Е. Г., Прикладная информатика 2024 Т. 19 № 5 С. 88–100
Выбросы в статистических данных, являющиеся результатом ошибочно собранной информации, часто становятся препятствием для успешного применения метода моделирования, основанного на машинном обучении, во многих предметных областях. Наличие выбросов в наборах данных снижает точность моделей машинного обучения, а в некоторых случаях делает применение этих методов невозможным. Существующие в настоящее время методы выявления выбросов ненадежны. Они принципиально не ...
Добавлено: 29 ноября 2024 г.
A.A. Ziazetdinov, V.V. Zunin, I.I. Romanova, , in: 2024 International Russian Automation Conference (RusAutoCon).: IEEE, 2024. P. 937–942.
Добавлено: 19 сентября 2024 г.
Евсютин О. О., Мельман А. С., Подболотов Д. И. и др., 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.
Добавлено: 10 сентября 2024 г.
Сластников С. А., Жукова Л. Ф., Семичаснов И. В., Информационные технологии и вычислительные системы 2024 № 1 С. 97–108
В статье описывается веб-сервис, предназначенный для поиска, выгрузки и анализа данных из социальных сетей и мессенджеров, а также демонстрируется его применение для исследования сообществ социальной сети «Вконтакте». Веб-сервис позволяет выявлять типичные профили пользователей сообществ, оценивать эмоциональную окраску постов и комментариев, а также прогнозировать вектор развития сообществ. Описанный в работе веб-сервис обладает обширными функциональными возможностями и оригинальной ...
Добавлено: 12 августа 2024 г.
Ясницкий Л. Н., Мезенцев А. С., Прикладная математика и вопросы управления 2023 № 3 С. 109–126
Целью работы является создание математической модели, пригодной для оперативного управления прочностными характеристиками получаемого стального изделия
в условиях серийного сталеплавильного производства. Существующие подходы, основанные на результатах испытаний опытных образцов, получаемых в лабораторных
условиях, для этой цели не подходят, поскольку в условиях серийного сталеплавильного производства на прочностные характеристики изделий, помимо их химического
состава, влияет структура металла и множество других условий ...
Добавлено: 7 февраля 2024 г.
Космачев А. А., Задорожникова А. А., Перов А. А., В кн.: БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ Материалы I Международного форума (Новосибирск, 16–18 ноября 2022 года).: Новосибирск: Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ», 2023.
В статье рассматриваются основные концепции и термины, используемые в стеганографии, дается обоснование актуальности задачи стегоанализа, рассматриваются вопросы применения глубоких нейронных сетей в задачах стегоанализа на цифровых изображениях. Производится сравнительный анализ и описание наиболее эффективных архитектур сверточных сетей для решения поставленной задачи. ...
Добавлено: 26 января 2024 г.
Бутина Д., Ясницкий Л. Н., Вестник Пермского университета. Серия: Математика. Механика. Информатика 2023 № 1(60) С. 84–92
В статье представлено описание разработки нейросетевой системы для прогнозирования результатов сезона итальянской футбольной лиги "Серия А". Для подбора изначального множества были использованы тематические сайты, содержащие полную статистику по необходимым характеристикам. Система основана на стоимостных характеристиках, имеет 12 входных параметров и 1 выходной параметр. Средняя ошибка тестирования этой системы составила 3 %. Система позволяет выполнять оценку ...
Добавлено: 20 ноября 2023 г.
Степанов В. А., Ясницкий Л. Н., Экспозиция Нефть Газ 2023 № 3 С. 69–73
Основным источником получения информации о степени прогрева нефтяного пласта и эффективности пароциклической
обработки скважин являются геофизические исследования, заключающиеся в измерении температуры в стволе
скважины с помощью опускаемого в скважину геофизического прибора. Это довольно трудоемкий и не всегда успешный
процесс. В качестве альтернативы в настоящей статье делается попытка разработки инженерного программного продукта,
способного прогнозировать распределение температуры в скважине и, таким ...
Добавлено: 20 ноября 2023 г.
Alekseev A., Economy of Regions 2022 Vol. 18 No. 2 P. 609–622
Добавлено: 19 ноября 2023 г.