Публикации лаборатории № 77

Библиографическая ссылкаГод

Монографии

1Агаев Р.П., Алескеров Ф.Т., Алчинов А.И., Барабанов И.Н., Бурков В.Н., Васильев С.Н., Вишневский В.М., Галяев А.А., Губанов Д.А., Калашников А.О., Калянов Г.Н., Каравай М.Ф., Каршаков Е.В., Краснова С.А., Кузнецов О.П., Кульба В.В., Лазарев А.А., Лебедев В.Г., Макаренко А.В., Мандель А.С., Мещеряков Р.В., Михальский А.И., Новиков Д.А., Пащенко А.Ф., Рощин А.А., Толок А.В., Уткин В.А., Фархадов М.П., Хлебников М.В., Чхартишвили А.Г., Щепкин А.В. Теория управления: словарь системы основных понятий. М.: ЛЕНАНД, 2024. – 128 с.2024
2Макаренко А.В., Чхартишвили А.Г., Шумов В.В. Системный анализ и прогнозирование безопасности. М.: ЛЕНАНД, 2022. – 216 с.2022
3Андриевский Б.Р., Балашов М.В., Бахтадзе Н.Н., Галяев А.А., Глумов В.М., Губко М.В., Емельянова Ю.П., Карабутов Н.Н., Коргин Н.А., Кудинов Ю.И., Кушнер А.Г., Лотоцкий В.А., Макаренко А.В., Матвеев А.С., Пакшин П.В., Новиков Д.А., Пащенко Ф.Ф., Рубинович Е.Я., Тремба А.А., Чеботарев П.Ю., Честнов В.Н., Ядыкин И.Б., Петросян Л.А. Теория управления (дополнительные главы). М.: Издательская группа URSS, ООО «ЛЕНАНД», ИПУ РАН, 2019. – 546 с.2019
4Новиков Д.А., Бреер В.В., Рогаткин А.Д. Mob Control: Models of Threshold Collective Behavior. М.: Springer, 2017. – 134 с.2017
5Новиков Д.А., Бреер В.В., Рогаткин А.Д. Управление толпой: математические модели порогового коллективного поведения. М.: ЛЕНАНД, 2016. – 168 с.2016

Статьи в журналах/сборниках из перечня Web of Science/Scopus

6Андрейчик Н.Л., Горяинов В.Б. Сравнительный анализ устойчивости различных методов оценивания параметров билинейной авторегрессионной модели // Вестник Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана. Серия: Естественные науки. 2022. №6 (105). С. 4-16.2022
7Алентьев А.Ю., Чирков С.В., Никифоров Р.Ю., Бузин М.И., Милосердов О.А., Рыжих В.Е., Шапошникова В.В., Салазкин С.Н. Structure-Property Relationship on the Example of Gas Separation Characteristics of Poly(Arylene Ether Ketone)s and Poly(Diphenylene Phtalide) // Membranes. 2021. Vol 11 no9. С. 677 https://www.mdpi.com/2077-0375/11/9/677.2021
8Милосердов О.А. Classifying Amorphous Polymers for Membrane Technology Basing on Accessible Surface Area of Their Conformations // Advances in Systems Science and Applications. 2020. Vol 20 No 3. С. 91-104 https://ijassa.ipu.ru/index.php/ijassa/article/view/897.2020
9Губко М.В., Милосердов О.А., Ямпольский Ю.П., Рыжих В.Е. Prediction of Solubility Parameters of Light Gases in Glassy Polymers on the Basis of Simulation of a Short Segment of a Polymer Chain // Polymer Science. 2019. Volume 61, Issue 5. С. 718–732.2019
10Макаренко А.В. Metrization of the T-Alphabet: Measuring the Distance between Multidimensional Real Discrete Sequences // Automation and Remote Control. 2019. Volume 80, Issue 1. С. 138–149.2019
11Рогаткин А.Д. Continious-time Granovetter model // Automation and Remote Control. 2018. Т. 79 № 6. С. 1125-1138.2018
12Губко М.В., Милосердов О.А., Ямпольский Ю.П., Алентьев А.Ю., Рыжих В.Е. A novel model to predict infinite dilution solubility coefficients in glassy polymers // Journal of Polymer Science Part B: Polymer Physics. 2017. V. 55, No 3. С. 228-244.2017
13Батов А.В., Бреер В.В., Новиков Д.А., Рогаткин А.Д. Micro- and macromodels of social networks. II. Identification and simulation experiments // Automation and Remote Control. 2016. Vol. 77, No. 2. С. 321–331.2016
14Губко М.В., Милосердов О.А. Simple Alcohols with the Lowest Normal Boiling Point Using Topological Indices // MATCH Communications in Mathematical and in Computer Chemistry. 2016. Volume 75, Issue 1. С. 29-56.2016
15Губко М.В., Милосердов О.А., Ямпольский Ю.П., Алентьев А.Ю., Рыжих В.Е. A novel model to predict infinite dilution solubility coefficients in glassy polymers // Journal of Polymer Science Part B: Polymer Physics. 2016. first online. С. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/polb.24263.2016
16Макаренко А.В. Analysis of phase synchronization of chaotic oscillations in terms of symbolic CTQ-analysis // Technical Physics. 2016. Vol. 61, Issue 2. С. 265-273 .2016
17Макаренко А.В. The Study of Discrete Mappings in TQ-Space. Basic Principles. // Journal of Mathematical Sciences. 2016. Vol. 219, Issue 2. С. 190-203; http://link.springer.com/article/10.1007/s10958-016-3096-3.2016
18Макаренко А.В. The TQ-bifurcation in Discrete Dynamical Systems. General Properties. / 2016 International Conference Stability and Oscillations of Nonlinear Control Systems (Pyatnitskiy's Conference). Moscow: IEEE, 2016. С. http://ieeexplore.ieee.org/document/7541207/.2016
19Макаренко А.В. TQ-bifurcations in discrete dynamical systems: Analysis of qualitative rearrangements of the oscillation mode // Journal of Experimental and Theoretical Physics. 2016. Vol. 123, Issue 4. С. pp. 666–676.2016
20Новиков Д.А., Бреер В.В., Рогаткин А.Д. Stochastic models of mob control // Automation and Remote Control. 2016. № 5, Т. 77. С. 895-913.2016
21Рогаткин А.Д. Large deviations in the social systems with threshold conform behavior // Automation and Remote Control. 2016. № 12. С. 2205-2211.2016
22Воловик М.Г., Макаренко А.В. Parameters of the thermal patterns of the exposed cortex from the results of IR thermal mapping when tumors are being removed from the human brain // Journal of Optical Technology. 2015. 82 (7). С. 467-477.2015
23Макаренко А.В. Analysis of the time structure of synchronization in multidimensional chaotic systems // Journal of Experimental and Theoretical Physics. 2015. 120 (5). С. 912-921.2015
24Макаренко А.В., Воловик М.Г. Method of differentiated analysis of IR thermal maps of the exposed cerebral cortex when neurosurgical operations are being performed // Journal of Optical Technology. 2015. 82 (7). С. 459-466.2015
25Макаренко А.В., Новосельцев В.Н. The synergy effect in the natural technologies of an organism // Automation and Remote Control. 2014. 75 (2). С. 351-359.2014
26Новиков Д.А., Губанов Д.А., Макаренко А.В. Analysis methods for the terminological structure of a subject area // Automation and Remote Control. 2014. 75 (12). С. 2231-2247.2014
27Макаренко А.В. Measure of synchronism of multidimensional chaotic sequences based on their symbolic representation in a T-alphabet // Technical Physics Letters. 2012. 38 (9). С. 804-808.2012
28Макаренко А.В. Multidimensional Dynamic Processes Studied by Symbolic Analysis in Velocity-Curvature Space // Computational Mathematics and Mathematical Physics. 2012. 52 (7). С. 1017-1028.2012
29Макаренко А.В. Structure of synchronized chaos studied by symbolic analysis in velocity-curvature space // Technical Physics Letters. 2012. 38 (2). С. 1-9.2012
30Макаренко А.В. Recursive tangential-angular operator as analyzer of synchronized chaos // Technical Physics Letters. 2011. Vol. 37, Issue 8. С. 784-788.2011

Статьи в журналах/сборниках из перечня ВАК

31Губанов Д.А., Макаренко А.В., Райков А.Н. Распознавание активности и эмоций участников для ускорения проведения совещаний // Информационное общество. 2023. № 5. С. 42-55.2023
32Кулакова А.Д., Галкин В.А., Макаренко А.В. Анализ методов цветовой калибровки изображений с использованием цветовых пространств RGB и HSV в задачах интеллектуального машинного зрения (на примере изображений, получаемых в условиях промышленных теплиц) // Управление большими системами. 2022. № 97. С. 87-107.2022
33Костючек М.И., Макаренко А.В. Применение свёрточных глубоких нейронных сетей для решения некоторых задач анализа траекторных данных // Журнал радиоэлектроники. 2021. №11. С. http://jre.cplire.ru/jre/nov21/15/text.pdf.2021
34Макаренко А.В. Глубокие нейронные сети: зарождение, становление, современное состояние // Проблемы управления. 2020. №2. С. 3-19.2020
35Белов М.В., Новиков Д.А., Рогаткин А.Д. Оценки кривых научения // Управление большими системами. 2019. Вып.82. С. 6-27.2019
36Губко М.В., Милосердов О.А., Ямпольский Ю.П., Рыжих В.Е. Предсказание параметров растворимости легких газов в стеклообразных полимерах на основе моделирования короткого отрезка полимерной цепи // Высокомолекулярные соединения. Серия А. 2019. Т. 61. С. 466–480.2019
37Абрамова Н.А., Коврига С.В., Порцев Р.Ю. О развитии рефлексивного подхода к анализу обоснования субъективных управленческих решений посредством когнитивного моделирования // Управление большими системами. 2018. вып. 76. С. 26-68. http://ubs.mtas.ru/archive/search_results_new.php?publication_id=21780.2018
38Макаренко А.В. Technological aspects of deep-learning algorithm development for processing information in fibre-optic trunk pipeline security systems // Pipeline Science and Technology. 2017. Vol. 1, Issue 2. С. 103-113.2017
39Макаренко А.В. Метризация Т-алфавита: измерение расстояния между многомерными вещественными дискретными последовательностями // Проблемы управления. 2017. № 2. С. 2-9.2017
40Макаренко А.В. TQ-бифуркации в дискретных динамических системах: исследование качественных перестроений формы колебаний // Журнал экспериментальной и теоретической физики (ЖЭТФ). 2016. Т. 150, Вып. 4. С. 771-782; http://jetp.ac.ru/cgi-bin/e/index/r/150/4/p771?a=list.2016
41Макаренко А.В. Исследование дискретных отображений в TQ-пространстве (базовые возможности) // Проблемы математического анализа. 2016. Вып. 86. С. 19-31.2016
42Макаренко А.В. Исследование фазовой синхронизации хаотических колебаний в терминах символического CTQ-анализа // Журнал технической физики. 2016. № 2 Т.86. С. 110-118.2016
43Макаренко А.В. Применение методов теории графов к исследованию T-синхронизации хаотических систем // Проблемы управления. 2016. №3. С. 2-15.2016
44Рогаткин А.Д. Большие уклонения в социальных системах с пороговым конформным поведением // Автоматика и телемеханика. 2016. № 12. С. 127–135.2016
45Рогаткин А.Д. Модель Грановеттера с непрерывным временем // Управление большими системами. 2016. № 60. С. 139 – 160.2016
46Рогаткин А.Д. Оценка вероятности редких событий в поведении толпы // Управление большими системами. 2016. № 63. С. 106–128.2016
47Воловик М.Г., Макаренко А.В. Параметры термопаттернов открытой коры по результатам ИК термокартирования при удалении опухолей головного мозга человека // Оптический журнал. 2015. 82 (7). С. 90-102.2015
48Макаренко А.В., Воловик М.Г. Метод дифференцированного анализа ИК термокарт открытой коры головного мозга при проведении нейрохирургических операций // Оптический журнал. 2015. 82 (7). С. 80-89.2015
49Макаренко А.В. Исследование временной структуры синхронизации в многомерных хаотических системах // Журнал экспериментальной и теоретической физики (ЖЭТФ). 2015. 147 (5). С. 1053-1063.2015
50Новиков Д.А., Бреер В.В., Рогаткин А.Д. Модели порогового коллективного поведения в задачах управления эколого-экономическими системами // Управление большими системами. 2015. №55. С. 35-53.2015
51Новиков Д.А., Батов А.В., Бреер В.В., Рогаткин А.Д. Микро- и макромодели социальных сетей. Ч.2 Идентификация и имитационные эксперименты // Проблемы управления. 2014. № 6. С. 45-51.2014
52Новиков Д.А., Бреер В.В., Рогаткин А.Д. Микро- и макромодели социальных сетей. Ч.1 Основы теории // Проблемы управления. 2014. № 5. С. 28-33.2014
53Новиков Д.А., Бреер В.В., Рогаткин А.Д. Стохастические модели управления толпой // Управление большими системами. 2014. № 52. С. 85-117.2014
54Новиков Д.А., Губанов Д.А., Макаренко А.В. Методы анализа терминологической структуры предметной области // Управление большими системами. 2013. Выпуск 43. С. 5-33.2013
55Макаренко А.В. Мера синхронности многомерных хаотических последовательностей на основе их символьного представления в T-алфавите // Письма в журнал технической физики. 2012. T. 38, вып. 17. С. 53-60.2012
56Макаренко А.В., Новосельцев В.Н. Синергия в системе естественных технологий организма // Проблемы управления. 2012. № 5. С. 62-68.2012
57Макаренко А.В. Символический анализ в пространстве «скорость–кривизна» многомерных динамических процессов // Журнал Вычислительной математики и математической физики. 2012. Т. 52, вып. 7. С. 1248-1260.2012
58Макаренко А.В. Символический анализ в пространстве "скорость-кривизна" структуры хаоса в режиме синхронизации // Письма в журнал технической физики. 2012. Т. 38, вып. 4. С. 1-9 http://journals.ioffe.ru/pjtf/2012/04/page-1.html.ru.2012
59Макаренко А.В., Правдивцев А.В., Воловик М.Г. К вопросу о моделировании и анализе ИК-термокарт головного мозга человека // Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика. 2011. Т. 19, вып. 6. С. 145-155.2011
60Макаренко А.В. Рекурсивный тангенциально-угловой оператор как анализатор синхронизации хаоса // Письма в журнал технической физики. 2011. том 37, выпуск 16. С. 86-94 http://journals.ioffe.ru/pjtf/2011/16/page-86.html.ru.2011
61Абрамова Н.А., Телицына Т.А., Порцев Р.Ю. О методах поддержки, построения и верификации когнитивных карт с применением идей когнитивной графики // Управление большими системами. 2010. Специальный выпуск 30.1 «Сетевые модели в управлении». С. 411-430 http://mtas.ru/search/search_results_new.php?publication_id=18098.2010
62Макаренко А.В., Правдивцев А.В., Юдин А.Н. Метод оценивания внутреннего паразитного излучения оптических трактов инфракрасных систем // Электромагнитные волны и электронные системы. 2009. № 12. С. 28-37.2009
63Макаренко А.В. Выражение структуры динамического процесса во временной области в терминах дифференциальной геометрии // Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика. 2006. № 4. С. 71-86.2006

Статьи в журналах/сборниках

64Новиков Д.А., Бреер В.В., Рогаткин А.Д. Models of Collective Threshold Behavior in Control Problems of Ecological-Economic Systems // Game-Theoretic Models in Mathematical Ecology. 2015. С. 1-16.2015
65Макаренко А.В. Возможности символического анализа в пространстве скорость-кривизна: TQ-бифуркации, симметрии, синхронизация // Наноструктуры. Математическая физика и моделирование. 2013. 8 (2). С. 21-39.2013

Главы в книгах

66Галкин В.А., Макаренко А.В. Application of Deep Learning Methods for the Identification of Partially Observable Subgraphs Under the Conditions of a Priori Uncertainty and Stochastic Disturbances (Using the Example of the Problem of Recognizing Constellations) / Part of the Springer Proceedings in Mathematics & Statistics book series (PROMS, volume 371). Moscow: Springer Nature, 2021. С. 280-291.2021
67Белов М.В., Новиков Д.А. Reflexive Models of Complex Activity / Cybernetics and Systems. Social and Business Decisions. Лондон: Routledge, 2019. С. 535-540.2019

Пленарные доклады и доклады из перечня Web of Science/Scopus

68Галкин В.А., Макаренко А.В. Methods and Algorithms for Intelligent Video Analytics in the Context of Solving Problems of Precision Pig Farming / Lecture Notes in Computer Science. Moscow: Springer, 2024. vol 14389. С. 223-238.2024
69Журавлев И.И., Макаренко А.В. Image Segmentation Algorithms Composition for Obtaining Accurate Masks of Tomato Leaf Instances / Lecture Notes in Computer Science. Moscow: Springer, 2024. 14389. С. 178–194.2024
70Милосердов О.А., Макаренко А.В. Recognition of Medical Masks on People’s Faces in Difficult Decision-Making Conditions / Lecture Notes in Computer Science. Moscow: Springer, 2024. 14389. С. 282–298.2024
71Блинова О.В., Куприков О.Д., Команич Д.В., Горина Е.В. Architectures for processing large data arrays in distributed systems based on open source frameworks / Proceedings of the 5th International Conference on Problems of Cybernetics and Informatics (PCI’2023, Baku). Baku: IEEE, 2023. С. 1-4 https://ieeexplore.ieee.org/document/10325949.2023
72Галкин В.А., Макаренко А.В. Neural network approach to recognition of visible constellations by sky photo image / Journal of Physics: Conference Series. Saint Petersburg: IOP Publishing, 2021. 1864. С. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1864/1/012014.2021
73Галкин В.А., Макаренко А.В., Таргамадзе Д.С. Analysis of the latent space of pre-trained deep convolutional neural networks in the problem of automatic segmentation of color images / Journal of Physics: Conference Series. Moscow: IOP Publishing, 2021. Volume 1925. С. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1925/1/012048.2021
74Порцев Р.Ю., Макаренко А.В. Comparative analysis of 3D convolutional and LSTM neural networks in the action recognition task by video data / Journal of Physics: Conference Series. Saint Petersburg, Russia: IOP Publishing, 2021. Vol 1864. С. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1864/1/012015.2021
75Милосердов О.А., Овчаренко Н.С., Макаренко А.В. Use of a deep convolutional neural network to diagnose disease in the rose by means of a photographic image / Proceedings of the 22nd International Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP). Tampere: IEEE, 2020. С. https://ieeexplore.ieee.org/document/9287081/.2020
76Абрамова Н.А., Порцев Р.Ю. Reflexive Approach to Multi-Subject Situations in Cognitive Mapping / Proceedings of 18th IFAC Conference on Technology, Culture and International Stability (TECIS 2018, Baku, Azerbaijan). Baku, Azerbaijan: Elsevier, 2018. Volume 51, Issue 30. С. 516-521; https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405896318329471.2018
77Макаренко А.В. Deep Convolutional Neural Networks for Chaos Identification in Signal Processing / Proceedings of the 26th European Signal Processing Conference (EUSIPCO-2018, Rome, Italy). Rome, Italy: IEEE, 2018. С. https://ieeexplore.ieee.org/document/8553098.2018
78Макаренко А.В. Deep learning algorithms for estimating Lyapunov exponents from observed time series in discrete dynamic systems / Proceedings of the 14th International Conference "Stability and Oscillations of Nonlinear Control Systems" (Pyatnitskiy's Conference) (STAB-2018, Moscow). Moscow, Russia: IEEE, 2018. С. https://ieeexplore.ieee.org/document/8408378.2018
79Порцев Р.Ю., Макаренко А.В. Convolutional neural networks for noise signal recognition / Proceedings of MLSP2018. Aalborg, Denmark: IEEE, 2018. С. 1-6; http://ieeexplore.ieee.org/document/8516920.2018
80Абрамова Н.А., Макаренко Д.И., Порцев Р.Ю. On visual analytics methods at modelling of ill-structured situations and large-scale systems based on cognitive maps / Proceedings of the 10th International Conference "Management of Large-Scale System Development" (MLSD). Moscow: IEEE, 2017. С. http://ieeexplore.ieee.org/document/8109584/.2017
81Макаренко А.В. Deep learning algorithms for signal recognition in long perimeter monitoring distributed fiber optic sensors / PROCEEDINGS OF MLSP2016. Vietri sul Mare, Salerno, Italy: IEEE, 2016. С. pp. 1-6; http://ieeexplore.ieee.org/document/7738863/.2016
82Макаренко А.В. Estimation of the TQ-complexity of chaotic sequences / Proceedings of the 1st IFAC Conference on Modelling, Identification and Control of Nonlinear Systems (London, 2015). London: Elsevier Ltd., 2015. 48 (11). С. 1049-1055.2015

Доклады

83Андрейчик Н.Л., Макаренко А.В. Микромодель механизма принятия решения элементарной сверточной нейросетью в вырожденной задаче классификации объектов на изображении / Труды 14-го Всероссийского совещания по проблемам управления (ВСПУ-2024). М.: ИПУ РАН, 2024. С. 3087-3092.2024
84Бушмелев Д.В., Макаренко А.В. Исследование нейросетевого алгоритма для оценивания кривизны кривой, заданной набором дискретных точек / Труды 14-го Всероссийского совещания по проблемам управления (ВСПУ-2024). М.: ИПУ РАН, 2024. С. 3020-3024.2024
85Бушмелев Д.В., Макаренко А.В. Оценивание нейросетевым алгоритмом кривизны кривых, заданных дискретными точками / Труды 20-й Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2024, Новочеркасск). Новочеркасск: Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) им. М.И. Платова, 2024. Т. 2. С. 115-120.2024
86Гаджиев Д.С., Макаренко А.В. Анализ и классификация методов оценивания «позы объектов», применяемых при решении задач машинного зрения / Труды 14-го Всероссийского совещания по проблемам управления (ВСПУ-2024). М.: ИПУ РАН, 2024. С. 3103-3108.2024
87Гаджиев Д.С., Макаренко А.В. Анализ точности нейросетевого детектора ключевых точек скелета животных, функционирующего в сложных условиях видеосъемки / Труды 66-й Всероссийской научной конференции МФТИ (Москва, 2024). М.: Физматкнига, 2024. С. 30-32.2024
88Гаджиев Д.С., Макаренко А.В. Повышение точности точности нейросетевого оценивателя позы объекта путем использования фильтра калмана и комплексирования данных / Труды 20-й Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2024, Новочеркасск). Новочеркасск: Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) им. М.И. Платова, 2024. Т. 2. С. 128-134.2024
89Галкин В.А., Макаренко А.В. Оценивание кинематических характеристик подвижных объектов сложной формы через их локализацию на видеопоследовательности алгоритмами глубокого обучения / Труды 14-го Всероссийского совещания по проблемам управления (ВСПУ-2024). М.: ИПУ РАН, 2024. С. 3025-3029.2024
90Порцев Р.Ю., Макаренко А.В. Особенности инициализации сверточных слоев с функцией активации Relu в нейросетевых моделях для распознавания шумовых сигналов / Труды 14-го Всероссийского совещания по проблемам управления (ВСПУ-2024). М.: ИПУ РАН, 2024. С. 3071-3076.2024
91Андрейчик Н.Л., Макаренко А.В. Методика предварительного анализа и повышения непротиворечивости датасета, маркируемого ограниченным числом экспертов-разметчиков / Труды 16-й Всероссийской мультиконференции по проблемам управления (МКПУ-2023, Волгоград). Волгоград: ВолгГТУ, 2023. Т. 2. С. 38-41.2023
92Андрейчик Н.Л., Макаренко А.В. Методы анализа и улучшения наборов данных, маркируемых ограниченным числом экспертов разметчиков / Труды 19-ой Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2023, Воронеж). Воронеж: ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет», 2023. С. 449-455.2023
93Бушмелев Д.В., Галкин В.А., Макаренко А.В. Обзор и анализ моделей исправления дисторсии в случае широкоугольных камер / Труды 65-й Всероссийской научной конференции МФТИ "Радиотехника и компьютерные технологии" (Москва, 2023). М.: Физматкнига, 2023. С. 51-52.2023
94Бушмелев Д.В., Макаренко А.В. Новые модели калибровки широкоугольных камер на основе функций сферы и эллипсоида / Труды 19-ой Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2023, Воронеж). Воронеж: Воронежский государственный технический университет, 2023. С. 456-463.2023
95Ераносян С.С., Порцев Р.Ю., Макаренко А.В. Структурные характеристики датасета для обучения системы машинного зрения по распознаванию основных функциональных состояний молочного КРС / Труды 19-ой Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2023, Воронеж). Воронеж: ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет», 2023. С. 485-492.2023
96Порцев Р.Ю., Макаренко А.В. Элементарные свёрточные нейросети в задаче распознавания составных шумовых сигналов / Материалы 16-й Всероссийской мультиконференции по проблемам управления (МКПУ-2023, Волгоград). Волгоград: ВолгГТУ, 2023. Т. 2. С. 248-252.2023
97Галкин В.А., Макаренко А.В. Исследование алгоритмов оценивания плотности скопления объектов (в приложении к сельскохозяйственным задачам) / Труды 18-ой Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2022, Челябинск). Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2022. С. 292-299.2022
98Галкин В.А., Макаренко А.В. Разработка алгоритма оценивания массы наблюдаемых объектов по их видеоизображениям (на примере сельскохозяйственных животных) / Материалы 15-й мультиконференции по проблемам управления «Информационные технологии в управлении» (ИТУ-2022, С-Петербург). СПб.: СПБГЭТУ "ЛЭТИ", 2022. С. 151-154.2022
99Журавлев И.И., Милосердов О.А., Макаренко А.В. Исследование поведения представлений изображений, не принадлежащих исходному домену, в специальных подпространствах формы и текстуры / Труды 18-ой Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2022, Челябинск). Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2022. С. 304-311.2022
100Журавлев И.И., Милосердов О.А., Макаренко А.В. Представление изображений в пространстве «форма-текстура» для решения некоторых задач машинного зрения методами глубокого обучения / Материалы 15-й мультиконференции по проблемам управления «Информационные технологии в управлении» (ИТУ-2022, С-Петербург). СПб.: СПБГЭТУ "ЛЭТИ", 2022. С. 169-172.2022
101Кулакова А.Д., Галкин В.А., Макаренко А.В. Разработка и исследование нейросетевой модели для цветовой калибровки изображений в прецизионных системах машинного зрения / Труды конференции «Математическая теория управления и ее приложения» (МТУиП-2022, С-Петербург). Санкт - Петербург: АО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор», 2022. С. 157-160.2022
102Кулакова А.Д., Галкин В.А., Макаренко А.В. Решение задачи классификации томатов по спелости на основе распределения цвета с помощью нейронной сети / Труды 18-ой Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2022, Челябинск). Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2022. С. 336-343.2022
103Милосердов О.А., Макаренко А.В. Разработка нейросетевой модели для решения задачи мультиклассовой классификации с множественными метками (на примере заболеваний и патологий томатов) / Труды конференции «Математическая теория управления и ее приложения» (МТУиП-2022, С-Петербург). Санкт - Петербург: МТУиП-2022, 2022. С. 174-177.2022
104Милосердов О.А., Макаренко А.В. Решение задачи распознавания медицинских масок на лицах людей в сложных условиях по принятию решения / Труды 18-ой Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2022, Челябинск). Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2022. С. 344-352.2022
105Носков Н.О., Галкин В.А., Макаренко А.В. Исследование возможности автоматизации процесса калибровки камеры по видеоданным на основе коэффициентов кривизны / Труды 18-ой Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2022, Челябинск). Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2022. С. 128-134.2022
106Порцев Р.Ю., Макаренко А.В. Сравнительный анализ функциональных характеристик элементарных двухслойных свёрточных нейросетей в задаче распознавания шумовых сигналов / Труды конференции «Математическая теория управления и ее приложения» (МТУиП-2022, С-Петербург). СПб.: АО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор», 2022. С. 132-135.2022
107Девяткин Д.Д., Порцев Р.Ю., Макаренко А.В. Сравнение 3D-сверточных нейронных сетей с полносвязными и GAP слоями в задаче распознавания действий на видео / Труды 17-й Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2021, Москва). М.: ИПУ РАН, 2021. С. 190-201.2021
108Кулакова А.Д., Галкин В.А., Макаренко А.В. Метод цветовой калибровки изображений в задачах интеллектуального машинного зрения (на примере изображений получаемых в условиях промышленных теплиц) / Труды 17-й Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2021, Москва). Москва-Звенигород: ИПУ РАН, 2021. С. 213-223 https://disk.yandex.ru/i/cNsJovTyieqqtw.2021
109Галкин В.А., Макаренко А.В. Identification of partially observed subgraphs by deep learning methods in conditions of a priori uncertainty and stochastic disturbances (using the example of the constellation recognition task) / Proceedings of the 5th International Conference on Stochastic Methods (ICSM-5, 2020). М.: РУДН, 2020. С. 272-276.2020
110Галкин В.А., Макаренко А.В. Нейросетевой подход к распознаванию видимых созвездий по фотоизображению неба / Материалы 32-й конференции памяти выдающегося конструктора гироскопических приборов Н.Н.Острякова, входящей в состав Российской мультиконференции по проблемам управления (Санкт-Петербург, 2020). СПб.: АО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор», 2020. С. 166-169.2020
111Костючек М.И., Макаренко А.В. Classification of observable 3D moving object by their kinematic characteristics by deep convolution neural network / Proceedings of the 5th International Conference on Stochastic Methods (ICSM-5, 2020). М.: РУДН, 2020. С. 326-330.2020
112Костючек М.И., Макаренко А.В. Метод генерации в кинематическом приближении синтетических трехмерных траекторий подвижных объектов / Материалы 15-й Международной конференции «Устойчивость и колебания нелинейных систем управления» (конференция Пятницкого) (Москва, 2020). М.: ИПУ РАН, 2020. С. 219-221.2020
113Осиповский Р.В., Милосердов О.А., Макаренко А.В. Analysis of the impact of structural regularization and complex convolutional filters on the efficiency of deep neural network in tomato diseases recognition problem / Proceedings of the 5th International Conference on Stochastic Methods (ICSM-5, 2020). М.: РУДН, 2020. С. 352-357.2020
114Порцев Р.Ю., Макаренко А.В. Сравнительный анализ 3D-сверточных и LSTM-рекуррентных нейросетей в задаче распознавания действий на видео / Материалы 32-й конференции памяти выдающегося конструктора гироскопических приборов Н.Н.Острякова, входящей в состав Российской мультиконференции по проблемам управления (Санкт-Петербург, 2020). СПб.: АО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор», 2020. С. 170-173.2020
115Галкин В.А., Макаренко А.В. Исследование возможности решения задачи астрономической навигации методами глубокого обучения / Труды 13-го Всероссийского совещания по проблемам управления (ВСПУ XIII, Москва, 2019). М.: ИПУ РАН, 2019. С. 2096-2100.2019
116Костючек М.И., Макаренко А.В. Алгоритм генерации двумерных траекторий с заданными кинематическими характеристиками для формирования синтетических наборов данных / Труды 13-го Всероссийского совещания по проблемам управления (ВСПУ XIII, Москва, 2019). М.: ИПУ РАН, 2019. С. 934-939.2019
117Милосердов О.А., Губко М.В. Классификация стеклообразных полимеров по транспортным свойствам на основе локальной геометрии полимерных цепей / Труды 16-й Всероссийской школы-конференция молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2019, Тамбов). Тамбов: Тамбовский государственный технический университет, 2019. С. 107-110.2019
118Макаренко А.В. Применение методов Deep Learning для оценивания показателей Ляпунова дискретных динамических систем по наблюдаемым временным рядам / Материалы 14-й Международной конференции "Устойчивость и колебания нелинейных систем управления'' (конференция Пятницкого) (Москва, 2018). М.: ИПУ РАН, 2018. С. 274-277.2018
119Милосердов О.А., Губко М.В. Использование алгоритма Ли-Ричардса для расчета поверхностно-зарядных характеристик макромолекул в задаче предсказания транспортных свойств стеклообразных полимеров / Труды 61-й Всероссийской научной конференции МФТИ "Радиотехника и компьютерные технологии" (Москва, 2018). Москва - Долгопрудный - Жуковский: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Московский физико-технический институт (государственный университет)», 2018, 2018. С. 46-48.2018
120Милосердов О.А., Губко М.В., Ямпольский Ю.П., Рыжих В.Е. Предсказание транспортных характеристик стеклообразных полимеров по зависимости площади макромолекулы от радиуса обкатки / Материалы 15-й Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2018, Воронеж). Воронеж: ВГТУ, 2018. С. 76-80.2018
121Порцев Р.Ю., Абрамова Н.А., Макаренко Д.И. О методах визуальной аналитики для анализа когнитивных карт / Материалы 10-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD'2017, Москва). М.: ИПУ РАН, 2017. Т. 1. С. 226-229.2017
122Абрамова Н.А., Коврига С.В., Порцев Р.Ю. О методике анализа обоснованности управленческих решений субъектом в проблемной ситуации с учетом точек зрения других заинтересованных сторон ситуации / Материалы 9-ой Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD'2016, Москва). М.: ИПУ РАН, 2016. Т. 2. С. 230-232.2016
123Макаренко А.В. A Constructive Subdivision of TQ-space / Proceedings of the International Conference on Differential Equations and Dynamical Systems, 2016. Moscow, Suzdal: Steklov MI RAS, 2016. Vol. 1. С. 266-268.2016
124Порцев Р.Ю., Абрамова Н.А. Об информационной технологии построения, анализа и верификации когнитивных карт «ПАВК-51» / Материалы Международной научно-практической конференции «Теория активных систем» (Москва, 2016). М.: ИПУ РАН, 2016. С. 377-382.2016
125Порцев Р.Ю., Макаренко Д.И. Развитие технологии когнитивного моделирования на основе системы Strice-M / Материалы Международной научно-практической конференции «Теория активных систем» (Москва, 2016). М.: ИПУ РАН, 2016. С. 391-394.2016
126Абрамова Н.А., Коврига С.В., Порцев Р.Ю. О развитии функциональности в технологиях и системах когнитивного моделирования ситуаций / Труды 23-й Международной конференции "Проблемы управления безопасностью сложных систем" (Москва, 2015). М.: РГГУ, 2015. С. 63-66 .2015
127Абрамова Н.А., Порцев Р.Ю. Аналитические методы для анализа слабоструктурированных ситуаций на основе функциональных когнитивных карт / Труды 20-й Байкальской Всероссийской конференции «Информационные и математические технологии в науке и управлении» (Иркутск, 2015). Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2015. С. 62-70.2015
128Абрамова Н.А., Порцев Р.Ю. Рефлексивный подход к анализу обоснованности мер по обеспечению безопасности системы на основе методологии когнитивного моделирования / Труды 23-й Международной конференции "Проблемы управления безопасностью сложных систем" (Москва, 2015). Москва - Астрахань: РГГУ, 2015. С. 349-353.2015
129Губко М.В., Милосердов О.А., Рыжих В.Е., Ямпольский Ю.П. Компьютерное моделирование конформаций макромолекул и предсказание транспортных свойств полимеров / Труды 12-ой Всероссийской школы-конференции молодых ученых и специалистов «Управление большими системами» (УБС'2015, Волгоград). Волгоград: ВОЛСУ, 2015. С. http://www.ubs2015.volsu.ru/programm/809/1_tech/МилосердовГубкоРыжихЯмпольский.pdf.2015
130Макаренко А.В. Generalized synchronization of multidimensional chaotic systems in terms of symbolic CTQ-analysis / Proceedings of CHAOS 2015 International Conference (Paris, France, 2015). Paris: ISAST, IHP, 2015. С. 389-402, http://cmsim.org/images/1Proceedings_CHAOS2015_L-M.pdf.2015
131Абрамова Н.А., Коврига С.В., Порцев Р.Ю., Телицына Т.А. On the problem of human-induced risks and verification of models of social and economic systems / Сборник докладов XIV Международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества (Москва, 2014). М.: Издательский дом ВШЭ, 2014. Книга 4. С. 357-366.2014
132Абрамова Н.А., Макаренко Д.И., Порцев Р.Ю. Развитие методов визуального анализа при моделировании ситуаций на основе когнитивных карт / Труды XII Всероссийского совещания по проблемам управления (ВСПУ-2014, Москва). М.: ИПУ РАН, 2014. С. 4084-4089.2014
133Абрамова Н.А., Порцев Р.Ю., Телицына Т.А. О технологическом обеспечении процессов построения, чтения, верификации и анализа когнитивных карт / Труды 11-й Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2014, Арзамас). М.: ИПУ РАН, 2014. 2_E. С. 417-436.2014
134Губко М.В., Милосердов О.А. Предсказание индекса удерживания компонентов бензинов с помощью топологических индексов / Труды 11-й Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2014, Арзамас). Арзамас: Арзамасский политехнический институт НГТУ им. Р.Е. Алексеева, 2014. С. 973-986.2014
135Макаренко А.В. Оценивание сложности хаотических последовательностей в аспекте формы их траекторий / Труды XII Всероссийского совещания по проблемам управления (ВСПУ-2014, Москва). М.: ИПУ РАН, 2014. С. 1587-1598.2014
136Новиков Д.А., Бреер В.В., Рогаткин А.Д. Models of informational confrontation in mob control / Proceedings of the 8th International Conference “Game Theory and Management” (GTM-2014, St.Petersburg). Saint Petersburg: St. Petersburg State University, 2014. С. 161-162.2014
137Абрамова Н.А., Макаренко Д.И., Порцев Р.Ю. Development of Visual Analysis Methods at Modelling of Ill-Structured Situation based on Cognitive Maps / Proceedings of the IST-116 Symposium on Visual Analytics (Shrivenham, Swindon, United Kingdom, 2013). Shrivenham, UK: The Defence Academy, 2013. С. http://www.cso.nato.int.2013
138Макаренко А.В. Исследование межканальной синхронизации (симметричности) ЭЭГ в норме и при расстройствах шизофренического типа / Труды 3-й Всероссийской конференции «Нелинейная динамика в когнитивных исследованиях» (Нижний Новгород, 2013). Н. Новгород: Институт прикладной физики РАН, 2013. С. 99-102.2013
139Абрамова Н.А., Порцев Р.Ю. Метод идентификации дублирующих влияний при построении ациклической когнитивной карты / Труды IX Международной конференции «Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций» (CASC-2011, Москва). М.: ИПУ РАН, 2011. С. 260-265.2011
140Абрамова Н.А., Порцев Р.Ю. О методах структурной верификации когнитивных карт / Материалы 4-й Всероссийской мультиконференции по проблемам управления (МКПУ-2011, Дивноморское). Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2011. Т. 1. С. 59-62.2011
141Воловик М.Г., Макаренко А.В., Правдивцев А.В. Подходы и методы моделирования и исследования ИК-термокарт головного мозга человека / Труды 3-й Всероссийской конференции «Нелинейная динамика в когнитивных исследованиях» (Нижний Новгород, 2011). Н. Новгород: ИПФ РАН, 2011. С. 37-40.2011
142Макаренко А.В., Правдивцев А.В. Architectural solutions of conformal network-centric staring-sensor systems with spherical field of view / Proceedings of the SPIE Security+Defence 2011, Conferences "Electro-Optical and Infrared Systems: Technology and Applications" (Prague, 2011). Prague: SPIE Europe, 2011. 81850I (2011); doi:10.1117/12.897804. С. http://spiedigitallibrary.org/proceedings/resource/2/psisdg/8185/1/81850I_1?isAuthorized=no.2011
143Макаренко А.В. Проблемы логико-вероятностного моделирования активности агентов в социальных сетевых структурах / Труды Международной научно-практической конференции «Теория активных систем» (TAS'2011, Москва). М.: ИПУ РАН, 2011. Т. 2. С. 277-282.2011
144Абрамова Н.А., Порцев Р.Ю. Метод программной поддержки построения когнитивной карты с защитой от риска дублирующих влияний / Материалы 7-й Всероссийской школы конференции молодых ученых «Управление большими системами» (Пермь, 2010). Пермь: Издательство Пермского государственного технического университета, 2010. Т.2. С. 189-193.2010
145Ерохин Е.В., Макаренко А.В., Правдивцев А.В. О необходимости оценивания структурных характеристик функции рассеяния точки оптических трактов тепловых пеленгационных станций / Труды Всероссийского научно-технического общества радиотехники, электроники и связи имени А.С. Попова «Цифровая обработка сигналов и её применение» (Москва, 2010). М.: РНТОРЭС, 2010. Выпуск: XII- 2. С. 176-178.2010
146Макаренко А.В., Правдивцев А.В. Анализ влияния свойств поверхности оправ на величину теплового излучения оптических систем / Труды 9-й Международной конференции «Прикладная оптика-2010» (Санкт-Петербург, 2010). СПб.: ГУАП, 2010. T.3. С. 208-212.2010
147Макаренко А.В. Распознавание не вполне наблюдаемых объектов на основе принципа логико-кинематической фильтрации гипотез / Труды ОАО МАК «Вымпел» (Москва, 2010). М.: ОАО МАК «Вымпел», 2010. Кн. 2. С. -.2010
148Абрамова Н.А., Телицына Т.А., Порцев Р.Ю. Применение идей когнитивной графики для повышения достоверности решения задач на основе когнитивных карт / Труды VIII Международной конференции «Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций» (CASC-2009, Москва). М.: ИПУ РАН, 2009. С. 133-143.2009
149Макаренко А.В. Обобщение углового оператора на случай анализа векторных динамических процессов / Сборник докладов 1-й Международной научной конференции «Моделирование нелинейных процессов и систем» (Москва, 2009). М.: Янус-К, 2009. T. 1. С. 18-31.2009
150Макаренко А.В. Сложность сигнала – как критерий классификации и диагностики наблюдаемых объектов / Сборник докладов Научно-технического семинара ОАО «МАК «Вымпел», (Москва, 2008). М.: ОАО «МАК «Вымпел», 2008. С. -.2008

Тезисы докладов

151Бушмелев Д.В., Макаренко А.В. Алгоритм адаптивной коррекции яркости и контрастности полутоновых видеоданных при конвертации формата представления пикселей / Материалы XXVI Харитоновских тематических научных чтений «ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ В ТЕХНИЧЕСКИХ, ПРОМЫШЛЕННЫХ, ПРИРОДНЫХ И СОЦИАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ» (Саров, 2025). Саров: ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ», 2025. С. 36-37.2025
152Андрейчик Н.Л., Макаренко А.В. Проблематика применения механизма внимания и архитектуры трансформеров в компьютерном зрении / Труды 65-й Всероссийской научной конференции МФТИ "Радиотехника и компьютерные технологии" (Москва, 2023). М.: Физматкнига, 2023. С. 49-50.2023
153Гаджиев Д.С., Макаренко А.В. Анализ влияния экранирующих областей на локализацию целевых объектов в задачах машинного зрения / Труды 65-й Всероссийской научной конференции МФТИ "Радиотехника и компьютерные технологии" (Москва, 2023). М.: Физматкнига, 2023. С. 40-41.2023
154Сурконт Д.О., Порцев Р.Ю., Макаренко А.В. Алгоритм внешней фокусировки вариофокальных камер видеонаблюдения в целевой области сцены / Труды 65-й Всероссийской научной конференции МФТИ "Радиотехника и компьютерные технологии" (Москва, 2023). М.: Физматкнига, 2023. С. 43-45.2023
155Журавлев И.И., Милосердов О.А., Макаренко А.В. Предварительный анализ нейросетевых алгоритмов одноклассовой классификации цветных изображений / Материалы ВСЕРОССИЙСКОЙ СТУДЕНЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ «СТУДЕНЧЕСКАЯ НАУЧНАЯ ВЕСНА», ПОСВЯЩЕННОЙ 175-ЛЕТИЮ Н.Е. ЖУКОВСКОГО (Москва, 2022). М.: Издательский дом "Научная библиотека", 2022. С. 372-373.2022
156Носков Н.О., Галкин В.А., Макаренко А.В. Автоматизация алгоритма калибровки камеры с использованием видеопотока / Материалы ВСЕРОССИЙСКОЙ СТУДЕНЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ «СТУДЕНЧЕСКАЯ НАУЧНАЯ ВЕСНА», ПОСВЯЩЕННОЙ 175-ЛЕТИЮ Н.Е. ЖУКОВСКОГО (Москва, 2022). М.: Издательский дом «НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА», 2022. С. 375-376.2022
157Галкин В.А., Лёвкин П.А. Построение математических моделей экономических процессов регрессионными методами / Труды 64-й Всероссийской научной конференции МФТИ "Радиотехника и компьютерные технологии" (Москва, 2021). Москва - Долгопрудный: МФТИ, 2021. С. 70-72.2021
158Галкин В.А., Лёвкин П.А. Стабилизация маятника Фуруты методом обратного обхода интегратора / Труды 64-й Всероссийской научной конференции МФТИ "Радиотехника и компьютерные технологии" (Москва, 2021). Москва - Долгопрудный: МФТИ, 2021. С. 68-70.2021
159Кулакова А.Д., Галкин В.А., Макаренко А.В. Метод цветовой калибровки изображений в задачах интеллектуального машинного зрения в цветовом пространстве HSV / Труды 64-й Всероссийской научной конференции МФТИ "Радиотехника и компьютерные технологии" (Москва, 2021). Москва-Долгопрудный-Жуковский: Министерство науки и высшего образования РФ, Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет), 2021. С. 61-63.2021
160Милосердов О.А., Губко М.В. QSPR method for prediction of sorption parameters of light gases in glassy polymers / Book of abstracts of the 32nd International Course and Conference on the Interfaces among Mathematics, Chemistry and Computer Sciences: Mathematics, Chemistry, Computing (Dubrovnik, 2021). Zagreb: Croatian Chemical Society, 2021. С. 18.2021
161Тихонова Д.С., Макаренко А.В. Разведочный анализ профилей активной нагрузки некоторых типов электропотребителей / Труды 64-й Всероссийской научной конференции МФТИ "Радиотехника и компьютерные технологии" (Москва, 2021). Москва-Долгопрудный-Жуковский: МФТИ, 2021. С. 76-78.2021
162Галкин В.А., Макаренко А.В., Таргамадзе Д.С. Анализ латентного пространства предобученных глубоких свёрточных нейронных сетей в задаче автоматической сегментации цветных изображений / Материалы 19-й Международной конференции «Авиация и космонавтика - 2020» (Москва). М.: Перо, 2020. С. 420-421.2020
163Дроков М.Ю., Милосердов О.А., Ибрагимова И.Т., Бидерман Б.В., Сидорова Ю.В., Смотрова А.С., Васильева В.А., Лукьянова И.А., Кузьмина Л.А., Судариков А.Б., Пронина Е.С., Гапонова Т.В., Филонова Т.Н., Троицкая В.В., Паровичникова Е.Н., Савченко В.Г. Cost optimization of allogeneic hematopoietic stem cell transplantation in Russia / Abstracts of the 14th R. Gorbacheva Memorial Symposium Hematopoietic Stem Cell Transplantation. Gene and Cellular Therapy (Saint-Petersburg, 2020). Saint Petersburg: CTT JOURNAL, 2020. Vol 9 N 3 . С. 130 http://www.cttjournal.com/en/archive/tom-9-nomer-3/tezisy-dokladov-xiv-simpoziuma-pamyati-r-m-gorbachevoy-po-razdelam/organizatsionnye-voprosy-oi-01-oi-03/oi-01-optimizatsiya-zatrat-svyazannykh-s-obespecheniem-transplantatsii-allogennykh-gemopoetichesk.2020
164Рогаткин А.Д. Вероятностные модели порогового коллективного поведения / Материалы 15-й Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2018, Воронеж). Воронеж: Воронежский государственный технический университет, 2018. Т. 1 . С. 132-133 .2018
165Милосердов О.А., Губко М.В. Классификация конформационных структур аморфных полимеров в интересах мембранной технологии / Труды 60-й Всероссийской научной конференции МФТИ (Москва, 2017). Москва-Долгопрудный-Жуковский: МФТИ, 2017. С. https://abitu.net/public/admin/mipt-conference/FRKT.pdf.2017
166Губко М.В., Милосердов О.А., Ямпольский Ю.П., Алентьев А.Ю., Рыжих В.Е. Универсальная модель для предсказания растворимости газов в стеклообразных полимерах / Тезисы докладов 13-я Всероссийской научной конференции (с международным участием) «МЕМБРАНЫ-2016», Нижний Новгород. Н. Новгород: ННГУ, 2016. С. 159-161.2016
167Губко М.В., Милосердов О.А. Минимизация обобщенного первого загребского индекса на различных множествах графов / Труды 58-й научной конференции МФТИ с международным участием (Долгопрудный, 2015). Москва–Долгопрудный–Жуковский: МФТИ, 2015. С. http://conf58.mipt.ru/static/reports_pdf/992.pdf.2015
168Новиков Д.А., Бреер В.В., Рогаткин А.Д. Double-Threshold Models Of Informational Confrontation In Mob Control / Тезисы докладов международной конференции “Game Theory and Management". СПб.: СпБГУ, 2015. С. 76.2015
169Макаренко А.В. Исследование дискретных отображений в терминах символического CTQ-анализа / Тезисы Международной конференции по дифференциальным уравнениям и динамическим системам (Москва, 2014). М.: МИАН, 2014. С. 108-109.2014
170Милосердов О.А., Рыжих В.Е. Предсказание транспортных параметров полимерных материалов с помощью топологических индексов / Труды 57-й научной конференции МФТИ с Международным участием, посвященной 120-летию со дня рождения П. Л. Капицы (Долгопрудный, 2014). Москва–Долгопрудный–Жуковский: МФТИ, 2014. С. 973-986.2014
171Губко М.В., Милосердов О.А. Использование взвешенного индекса Винера для предсказания точек кипения сложных соединений на примере спиртов / Труды 56-й научной конференции МФТИ "Актуальные проблемы фундаментальных и прикладных наук в современном информационном обществе" (Москва, 2013). М.: ГОУ ВПО «Московский физико-технический институт (государственный университет)», 2013. С. 127-128.2013
172Макаренко А.В. Estimation complexity of chaotic oscillations in aspect of the shape of their trajectories / Book of Abstracts "XXV IUPAP Conference on Computational Physics" (Moskow, 2013). Moscow: Department of Physical Sciences of Russian Academy of Sciences, 2013. С. 52.2013
173Макаренко А.В. Symbolic CTQ-analysis – a new method for studying of financial indicators / Book of Abstracts International Conference "Advanced Finance and Stochastics" (Moscow, 2013). Moscow: Steklov Mathematical Institute, 2013. С. 63-64.2013
174Порцев Р.Ю., Телицына Т.А. Компьютерная система построения когнитивных карт с защитой от рисков из-за человеческого фактора / Тезисы Весеннего финала по программе «У.М.Н.И.К.» (Москва, РАН - 2013). М.: ИНБИ РАН, 2013. С. 11-13.2013
175Макаренко А.В. Аппроксимационная аналитическая оценка горизонта предсказуемости в простой модели с обострением / Тезисы докладов XII Международной конференции «Устойчивость и колебания нелинейных систем управления» (STAB'2012, Москва). М.: ИПУ РАН, 2012. С. 223-225.2012
176Макаренко А.В. О подходе к символическому описанию динамических процессов, определённых на непрерывном времени / Тезисы докладов международной конференции по дифференциальным уравнениям и динамическим системам (DIFF'2012, Суздаль). М.: М.: МИАН, 2012. С. 112-113.2012
177Макаренко А.В. Расстояние между символами T-алфавита и свойства дискретных динамических систем / Тезисы докладов Международной конференции «Анализ и особенности» (Москва, 2012). М.: МИАН, 2012. С. 78-79.2012
178Порцев Р.Ю., Телицына Т.А. Разработка компьютерной системы поддержки построения когнитивных карт с защитой от рисков для достоверности результатов их применения / Сборник тезисов докладов осеннего финала конкурса «У.М.Н.И.К.» - 2012 (Москва). М.: ИНБИ РАН, 2012. С. 33-35.2012
179Макаренко А.В. Анализ перестановочных симметрий динамических процессов в пространстве $P_0$ / Сборник тезисов докладов 2-й Международной научной конференции «Моделирование нелинейных процессов и систем» (Москва, 2011). М.: Янус-К, 2011. С. 23-24.2011
180Макаренко А.В. Моделирование иерархических социальных групп с фрустрированным взаимодействием агентов / Труды 54-й научной конференции МФТИ «Проблемы фундаментальных и прикладных естественных и технических наук в современном информационном обществе» (Долгопрудный, 2011). М.: МФТИ, 2011. Т.1. С. 109-110.2011
181Макаренко А.В. Анализ предсказуемости состояний многомерных динамических систем / Тезисы докладов 11-й Международной конференции «Устойчивость и колебания нелинейных систем управления» (Москва, 2010). М.: ИПУ РАН, 2010. С. 249-251.2010
182Макаренко А.В. Оценка снизу на горизонт предсказуемости состояний динамических систем с C1 -гладкими траекториями / Тезисы докладов Международной конференции по дифференциальным уравнениям и динамическим системам (DIFF'2010, Суздаль). Суздаль: МИАН, 2010. С. 122-123.2010
183Макаренко А.В. Рекурсивный тангенциально-угловой оператор и его применение для анализа структуры стационарных вещественных полей / Сборник тезисов Украинского математического конгресса (Киев, 2009). Киев: Institute of Mathematics of NASU, 2009. С. 92-93.2009
184Макаренко А.В. Исследование структуры автономных динамических систем второго порядка в пространстве «состояние-скорость-кривизна» / Тезисы докладов 10-й Международной конференции «Устойчивость и колебания нелинейных систем управления» (Москва, 2008). М.: ИПУ РАН, 2008. С. 184-186.2008

Патенты/Свидетельства

185Макаренко А. В. Способ подготовки наборов видео для машинного анализа для персональной идентификации собак: Патент на изобретение № 2816267 РФ; Зарег. 28.03.2024.2024
186Антипин С. И., Макаренко А. В. Система мониторинга активности животных на свинокомплексе: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024610605 РФ; Зарег. 11.01.2024.2024
187Порцев Р. Ю., Макаренко А. В. Способ создания видеоматериалов для машинного анализа для построения шарнирных моделей животных крупного рогатого скота: Патент на изобретение № 2805785 РФ; Зарег. 24.10.2023.2023
188Макаренко А. В., Милосердов О. А., Порцев Р. Ю. Pers.dog: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023610874 РФ; Зарег. 13.01.2023.2023
189Макаренко А. В., Порцев Р. Ю. Belcorn.distribution: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023610873 РФ; Зарег. 13.01.2023.2023
190Милосердов О. А. Программный комплекс для прогнозирования транспортных свойств стеклообразных полимеров на основе метода «Предсказания на основе Поверхности Коротких Полимерных Цепей» : Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022666110 РФ; Зарег. 25.08.2022.2022
191Макаренко А. В. Конструкция складывающейся мачты беспилотного автономного робота, функционирующего в условиях птицефабрик промышленного типа: Патент на изобретение № 2778696 РФ; Зарег. 23.08.2022.2022
192Макаренко А. В. Конструкция подвесного рельсового пути для передвижения беспилотного автономного робота, функционирующего в условиях свинофермы промышленного типа: Патент на изобретение № 2778176 РФ; Зарег. 15.08.2022.2022
193Макаренко А. В. Устройство установки датчиков для контроля параметров в помещении для содержания сельскохозяйственных животных: Патент на изобретение № 2776203 РФ; Зарег. 14.07.2022.2022
194Макаренко А. В., Галкин В. А., Порцев Р. Ю. Bel.Thermo: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022617415 РФ; Зарег. 20.04.2022.2022
195Макаренко А. В., Галкин В. А., Порцев Р. Ю. Vi.hoof: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022617413 РФ; Зарег. 20.04.2022.2022
196Макаренко А. В., Милосердов О. А., Порцев Р. Ю. Bel.apping: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022617414 РФ; Зарег. 20.04.2022.2022
197Макаренко А. В., Галкин В. А., Порцев Р. Ю. Bel.robotrack: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022616824 РФ; Зарег. 15.04.2022.2022
198Макаренко А. В., Галкин В. А., Порцев Р. Ю. Bel.egg: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022616569 РФ; Зарег. 14.04.2022.2022
199Макаренко А. В., Милосердов О. А., Порцев Р. Ю. Belcorn.markup: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022616568 РФ; Зарег. 14.04.2022.2022
200Макаренко А. В. Способ подготовки набора фотографий для машинного анализа для обнаружения и классификации патологий сельскохозяйственных культур: Патент на изобретение № 2767587 РФ; Зарег. 17.03.2022.2022
201Макаренко А. В., Галкин В. А., Порцев Р. Ю. Belpig.NIOKR: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021680716 РФ; Зарег. 14.12.2021.2021
202Макаренко А. В. Методика подготовки наборов фотографий для машинного анализа для персональной идентификации животных по морде: Патент на изобретение № 2754095 РФ; Зарег. 26.08.2021.2021
203Антипин С. И., Коробейников И. С., Макаренко А. В., Фучеджи Н. П. Belwheat.App: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020666524 РФ; Зарег. 10.12.2020.2020
204Антипин С. И., Макаренко А. В., Милосердов О. А., Коробейников И. С. Belcow.App: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020666525 РФ; Зарег. 10.12.2020.2020
205Антипин С. И., Макаренко А. В., Фучеджи Н. П. Belwheat: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020666523 РФ; Зарег. 10.12.2020.2020
206Антипин С. И., Макаренко А. В., Милосердов О. А., Порцев Р. Ю. Belwheat.Desktop: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020665478 РФ; Зарег. 27.11.2020.2020
207Антипин С. И., Макаренко А. В., Порцев Р. Ю. Belcow: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020665479 РФ; Зарег. 27.11.2020.2020