| Issue Date | Title | Author(s) |
| 2015 | Application of the artificial neural network method for time series analysis | Сыдихов, А. Ш.; Тягунов, А. Г.; Сергеев, А. П.; Тарасов, Д. А.; Уразбаева, Р. Е.; Sydikhov, A. S.; Tyagunov, A. G.; Sergeev, A. P.; Tarasov, D. A.; Urazbaeva, R. E. |
| 2018 | Development of the decision support system in treatment of arterial hypertension application of artificial neural networks for evaluation of heart rate variability signals | Dolganov, A.; Kublanov, V.; Belo, D.; Gamboa, H. |
| 2020 | The forward problem of spectral reflection prediction: Mutual match between framework selection and the training set volume | Tarasov, D. A.; Milder, O. B. |
| 2017 | High variation subarctic topsoil pollutant concentration prediction using neural network residual kriging | Sergeev, A. P.; Tarasov, D. A.; Buevich, A. G.; Subbotina, I. E.; Shichkin, A. V.; Sergeeva, M. V.; Lvova, O. A. |
| 2020 | The inverse problem of spectral reflection prediction: Problems of framework selection | Tarasov, D. A.; Milder, O. B. |
| 2017 | Modeling of surface dust concentration in snow cover at industrial area using neural networks and kriging | Sergeev, A. P.; Tarasov, D. A.; Buevich, A. G.; Shichkin, A. V.; Tyagunov, A. G.; Medvedev, A. N. |
| 2020 | Modeling the heat resistance of nickel-based superalloys by a deep learning neural network | Tarasov, D. A.; Tyagunov, A. G.; Milder, O. B. |
| 2017 | Topsoil pollution forecasting using artificial neural networks on the example of the abnormally distributed heavy metal at Russian subarctic | Tarasov, D. A.; Buevich, A. G.; Sergeev, A. P.; Shichkin, A. V.; Baglaeva, E. M. |
| 2020 | Two-step combined algorithm for improving the accuracy of predicting methane concentration in atmospheric air based on the narx neural network and subsequent prediction of residuals | Subbotina, I. E.; Buevich, A. G.; Sergeev, A. P.; Shichkin, A. V.; Baglaeva, E. M.; Remezova, M. S. |
| 2020 | The use of artificial neural networks in automation and control progresses | Ermakov, A. A.; Ермаков, А. А. |
| 2021 | Калибровочные эквивариантные сверточные нейронные сети : магистерская диссертация | Вега, Э.; Vega, E. |
| 2016 | Моделирование напряжения течения стали с повышенным содержанием бора | Чурюмов, А. Ю.; Поздняков, А. В.; Хомутов, М. Г.; Войтенко, А. Г.; Черешнева, А. А.; Churyumov, А. Y.; Pozdnyakov, А. V.; Homutov, М. G.; Vojtenko, А. G.; Chereshneva, А. А. |
| 2017 | Нейросетевой и геостатистический методы обработки экологической информации о распределении меди в верхнем слое почвы | Баглаева, Е. М.; Буевич, А. Г.; Сергеев, А. П.; Тарасов, Д. А.; Арапов, С. Ю.; Рахматова, А. Ю.; Baglaeva, E. M.; Buevich, A. G.; Sergeev, A. P.; Tarasov, D. A.; Arapov, S. Yu; Rahmatova, A. Yu. |
| 2016 | Применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования и визуализации пространственного распределения химических элементов в поверхностном слое почвы | Буевич, А. Г.; Бусловская, А. Н.; Рахматова, А. Ю.; Крамаренко, А. А.; Сергеев, А. П.; Тарасов, Д. А.; Buevic, A. G.; Buslovskaya, A. N.; Rahmatova, A. U.; Sergeev, A. P.; Tarasov, D. A. |
| 2016 | Применение нейронных сетей для определения критических точек в сталях и сплавах титана | Чудинов, А. Ю.; Новокрещенова, А. Д.; Chudinova, А. Yu.; Novokreshhenova, А. D. |
| 2016 | Применение самообучающихся алгоритмов для решения задач материаловедения | Чудинов, А. Ю.; Новокрещенова, А. Д.; Chudinov, А. Yu.; Novokreshhenova, А. D. |
| 2022 | СВЧ-техника и телекоммуникационные технологии: взгляд в будущее (обзор 32-й Международной конференции «СВЧ-техника и телекоммуникационные технологии») | Ермолов, П. П.; Папуловская, Н. В.; Yermolov, P. P.; Papulovskaya, N. V. |
| 2022 | Сравнительный анализ классических методов и методов машинного обучения при решении задач классификации радиолокационных изображений | Доросинский, Л. Г.; Иванов, С. С.; Dorosinskiy, L. G.; Ivanov, S. S. |
