Стрижов Вадим Викторович

Публикации в базе данных Math-Net.Ru

1. Улучшение декодирования данных фМРТ с использованием пространственно-временных характеристик в условиях ограниченного набора данных
   
   Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 527 (2025),  11–30
2. Восстановление матрицы суперпозиции в задаче символьной регрессии
   
   Информ. и её примен., 17:1 (2023),  35–42
3. Градиентные методы оптимизации метапараметров в задаче дистилляции знаний
   
   Автомат. и телемех., 2022, № 10,  67–79
4. Анализ свойств вероятностных моделей в задачах обучения с экспертом
   
   Автомат. и телемех., 2022, № 10,  47–59
5. Вероятностная интерпретация задачи дистилляции
   
   Автомат. и телемех., 2022, № 1,  150–168
6. Модели классификации выборки вызванных потенциалов P300
   
   Системы и средства информ., 32:3 (2022),  36–49
7. Байесовская дистилляция моделей глубокого обучения
   
   Автомат. и телемех., 2021, № 11,  16–29
8. Вариационная оптимизация модели глубокого обучения с контролем сложности
   
   Информ. и её примен., 15:1 (2021),  42–49
9. Модели согласования скрытого пространства в задаче прогнозирования
   
   Системы и средства информ., 31:1 (2021),  4–16
10. Анализ выбора априорного распределения для смеси экспертов
    
    Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 61:7 (2021),  1149–1161
11. Оптимизация структуры сетей глубокого обучения
    
    Информ. и её примен., 14:4 (2020),  55–62
12. Введение отношения порядка на множестве параметров аппроксимирующих моделей
    
    Информ. и её примен., 14:2 (2020),  58–65
13. Выравнивание декартовых произведений упорядоченных множеств
    
    Информ. и её примен., 14:1 (2020),  31–39
14. Определение релевантности параметров нейросети
    
    Информ. и её примен., 13:2 (2019),  62–70
15. Классификация физической активности человека с помощью локальных аппроксимирующих моделей
    
    Информ. и её примен., 13:1 (2019),  40–48
16. Модели обнаружения зависимостей во временных рядах в задачах построения прогностических моделей
    
    Системы и средства информ., 29:2 (2019),  12–30
17. Выбор моделей глубокого обучения субоптимальной сложности
    
    Автомат. и телемех., 2018, № 8,  129–147
18. Выбор оптимальной модели рекуррентной сети в задачах поиска парафраза
    
    Информ. и её примен., 12:4 (2018),  63–69
19. Feature generation for physical activity classification
    
    Искусственный интеллект и принятие решений, 2018, № 3,  20–27
20. Выделение пар устойчивых отражателей на спутниковых снимках с использованием информации о рельефе местности
    
    ИТиВС, 2018, № 2,  29–43
21. Анализ зависимостей между показателями при прогнозировании объема грузоперевозок
    
    Системы и средства информ., 28:3 (2018),  86–103
22. Выбор оптимальной модели прогнозирования объемов грузовых железнодорожных перевозок
    
    Автомат. и телемех., 2017, № 1,  91–105
23. Повышение качества классификации в задаче обнаружения внутреннего плагиата
    
    Информ. и её примен., 11:3 (2017),  60–72
24. Порождение экспертно-интерпретируемых моделей для прогноза проницаемости горной породы
    
    Системы и средства информ., 27:3 (2017),  74–87
25. Классификация временных рядов в пространстве параметров порождающих моделей
    
    Информ. и её примен., 10:4 (2016),  121–131
26. Метрическое обучение в задачах мультиклассовой классификации временных рядов
    
    Информ. и её примен., 10:2 (2016),  48–57
27. Метрическая классификация временных рядов со взвешенным выравниванием относительно центроидов классов
    
    Информ. и её примен., 10:2 (2016),  36–47
28. Системы и средства глубокого обучения в задачах классификации
    
    Системы и средства информ., 26:2 (2016),  4–22
29. Алгоритмы выделения и совмещения устойчивых отражателей на спутниковых снимках
    
    Компьютерная оптика, 39:4 (2015),  622–630
30. Определение движения объектов на земной поверхности методами SAR-интерферометрии
    
    Компьютерные исследования и моделирование, 7:5 (2015),  1047–1060
31. Согласование прогнозов при решении задач прогнозирования иерархических временных рядов
    
    Информ. и её примен., 9:2 (2015),  75–87
32. Выбор оптимальной модели классификации физической активности по измерениям акселерометра
    
    Информ. и её примен., 9:1 (2015),  76–86
33. Метрическая классификация временных рядов с выравниванием относительно центроидов классов
    
    Системы и средства информ., 25:4 (2015),  52–64
34. Построение нейронных сетей глубокого обучения для классификации временных рядов
    
    Системы и средства информ., 25:3 (2015),  60–77
35. Прогнозирование объемов железнодорожных грузоперевозок по парам веток
    
    Системы и средства информ., 25:1 (2015),  142–154
36. Построение агрегированных прогнозов объемов железнодорожных грузоперевозок c использованием расстояния Кульбака–Лейблера
    
    Информ. и её примен., 8:2 (2014),  86–97
37. Согласование агрегированных и детализированных прогнозов при решении задач непараметрического прогнозирования
    
    Системы и средства информ., 24:2 (2014),  23–36
38. Алгоритмы индуктивного порождения суперпозиций для аппроксимации измеряемых данных
    
    Информ. и её примен., 7:1 (2013),  44–53
39. Оценивание гиперпараметров линейных регрессионных моделей при отборе шумовых и коррелирующих признаков
    
    Информ. и её примен., 6:4 (2012),  66–75
40. Метрическая кластеризация последовательностей аминокислотных остатков в ранговых шкалах
    
    Матем. биология и биоинформ., 7:1 (2012),  345–359


41. Вступительное слово программного комитета конференции «Математические методы распознавания образов»
    
    Автомат. и телемех., 2022, № 10,  3–8
42. Вступительное слово программного комитета конференции «Интеллектуализация обработки информации» (ИОИ)
    
    Автомат. и телемех., 2021, № 10,  3–5