Уткин Лев Владимирович

Публикации в базе данных Math-Net.Ru

1. FoCAT: фундаментальная модель оценки условного эффекта лечения
   
   Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 527 (2025),  182–191
2. Improved anomaly detection by using the attention-based isolation forest with trainable scoring function
   
   Информатика, телекоммуникации и управление, 18:1 (2025),  7–22
3. Ada-naf: semi-supervised anomaly detection based on the neural attention forest
   
   Информатика и автоматизация, 24:1 (2025),  329–357
4. Генерация интерпретируемых траекторий и данных для анализа выживаемости
   
   Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 520:2 (2024),  85–97
5. Модель для объяснимой оценки злокачественности легочных узелков на КТ-изображениях
   
   Искусственный интеллект и принятие решений, 2024, № 4,  123–134
6. Новый вычислительно простой метод для реализации нейронных сетей с жесткими ограничениями на выходные данные
   
   Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 514:2 (2023),  80–90
7. Flexible deep forest classifier with multi-head attention
   
   Информатика, телекоммуникации и управление, 16:2 (2023),  7–16
8. Random survival forests incorporated by the Nadaraya-Watson regression
   
   Информатика и автоматизация, 21:5 (2022),  851–880
9. Обзор методов объяснения и интерпретации принятия решений в интеллектуальных системах диагностики онкологических заболеваний
   
   Искусственный интеллект и принятие решений, 2020, № 4,  55–65
10. Робастные алгоритмы классификации данных, полученные группой роботов, с использованием множеств весов
    
    Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление, 12:1 (2019),  44–54
11. Обзор методов машинного обучения в диагностике рака легкого
    
    Искусственный интеллект и принятие решений, 2018, № 3,  28–38
12. A high-performance genome-wide association study algorithm based on analysis of pairs of individuals
    
    Тр. СПИИРАН, 58 (2018),  5–26
13. Надежность восстанавливаемых резервированных систем с последействием отказов
    
    Автомат. и телемех., 2017, № 1,  137–151
14. Полногеномный поиск ассоциаций с использованием матриц парных сравнений
    
    Тр. СПИИРАН, 47 (2016),  225–240
15. Модель классификации на основе неполной информации о признаках в виде их средних значений
    
    Искусственный интеллект и принятие решений, 2012, № 3,  71–81
16. Модель классификации на основе неполной информации о признаках в виде их средних значений
    
    Искусственный интеллект и принятие решений, 2012, № 2,  16–26
17. Новые интервальные байесовские модели надежности программного обеспечения на основе неоднородных процессов Пуассона
    
    Пробл. управл., 2009, № 6,  52–58


18. Interpretation methods for machine learning models in the framework of survival analysis with censored data: a brief overview
    
    Информатика, телекоммуникации и управление, 17:3 (2024),  22–31
19. Exo-intelligent hybrid supercomputer platforms for shared-use centers
    
    Информатика, телекоммуникации и управление, 17:3 (2024),  9–21
20. Рудаков Константин Владимирович (21.06.1954 – 10.07.2021). Памяти академика информатики
    
    Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование, 15:1 (2022),  128–130
21. Владимир Евгеньевич Павловский (22.05.1950–03.06.2020)
    
    Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование, 13:3 (2020),  116–118