Голев А. В. (ИПУ РАН, Лаборатория 46). Публикации

Библиографическая ссылкаГод

Статьи в журналах/сборниках из перечня ВАК

1Баженов С.Г., Вересников Г.С., Голев А.В., Гончаренко В.И., Ерофеев Е.В., Лазурин Г.А., Скрябин А.В., Тимофеева А.Д., Феденюк В.А. Разработка методики и средств проведения ресурсных испытаний для построения системы ранней диагностики технического состояния электромеханического рулевого привода беспилотного воздушного судна // Управление большими системами: сборник трудов. 2024. вып. 111. С. 286-305.2024
2Вересников Г.С., Скрябин А.В., Голев А.В. Алгоритмы обработки данных для диагностики электромеханических систем с использованием машинного обучения // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2024. № 4. С. 38-45.2024
3Вересников Г.С., Скрябин А.В., Голев А.В. Оптимизационный алгоритм выделения информативных признаков для диагностики электромеханических систем летательных аппаратов // Промышленные АСУ и контроллеры. 2024. № 4. С. 17-24.2024
4Голев А.В., Вересников Г.С., Московцев А.М., Мартиросян М.П. Методы и алгоритмы для решения задачи ранней диагностики технических объектов с использованием методов интеллектуального анализа данных // Информационные технологии. 2022. №9. Том 28. С. 475-484.2022
5Голев А.В. Система мониторинга и обеспечения безопасности природных ресурсов // Автоматизация в промышленности. 2021. №1 2021. С. 46-49.2021

Главы в книгах

6Вересников Г.С., Лебедев В.Г., Огородников О.В., Голев А.В. Fault Detection Technique for Electromechanical Actuator of the Aircraft Using Neural Networks / Safety in Aviation and Space Technologies (Select Proceedings of the 9th World Congress "Aviation in the XXI Century"). Люксембург: Springer, 2021. С. 519-528.2021

Пленарные доклады и доклады из перечня Web of Science/Scopus

7Вересников Г.С., Скрябин А.В., Голев А.В. Efficiency Comparison of Feature Processing Methods in Early Diagnostics Using Artificial Intelligence / Proceedings of the 17th International Conference Management of Large-Scale System Development (MLSD). М.: IEEE, 2024. С. https://ieeexplore.ieee.org/document/10739581.2024
8Петров Д.А., Голев А.В., Московцев А.М. The Application of Ensemble Machine Learning Methods for Construction of Surrogate Models in Problems of Preliminary Design of an Aircraft Wing Airfoil / Proceedings of the 17th International Conference Management of Large-Scale System Development (MLSD). М.: IEEE, 2024. С. https://ieeexplore.ieee.org/document/10739630.2024
9Вересников Г.С., Скрябин А.В., Голев А.В. Optimization Algorithms for Informative Features Extraction to Predict the Aircraft Electromechanical Systems Technical Condition / Proceedings of the 16th International Conference Management of Large-Scale System Development (MLSD). М.: IEEE, 2023. С. https://ieeexplore.ieee.org/document/10303769.2023
10Голев А.В., Петров Д.А., Московцев А.М. Comparison of Efficiency of Feature Extraction Methods in the Early Diagnostics of Technical Objects Using Methods of Data Mining / Proceedings of the 16th International Conference Management of Large-Scale System Development (MLSD). М.: IEEE, 2023. С. https://ieeexplore.ieee.org/document/10303863.2023
11Голев А.В. Aircraft Components Condition Classification Using the Methods of Informative Features Selection and Data Mining / Proceedings of the 15th International Conference Management of Large-Scale System Development (MLSD). М.: IEEE, 2022. С. https://ieeexplore.ieee.org/document/9934746.2022
12Голев А.В., Огородников О.В. Algorithms for Informative Features Extraction in the Problem of Data Mining on Item Related State Evaluation / Proceedings of the 14th International Conference "Management of Large-Scale System Development" (MLSD). Moscow: IEEE, 2021. С. https://ieeexplore.ieee.org/document/9600186.2021

Доклады

13Голев А.В., Вересников Г.С., Скрябин А.В. Сравнение эффективности методов обработки признаков в задаче ранней диагностики с использованием методов искусственного интеллекта / Труды 17-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD'2024). М.: ИПУ РАН, 2024. С. 1001-1007.2024
14Голев А.В., Петров Д.А. Исследование методов отбора информативных признаков и машинного обучения для диагностики технического состояния электромеханических приводов летательного аппарата / Труды 14-го Всероссийского совещания по проблемам управления (ВСПУ-2024). М.: ИПУ РАН, 2024. С. 2471-2475.2024
15Московцев А.М., Голев А.В., Петров Д.А. Применение методов вейвлет-анализа в задаче технической диагностики электромеханического привода летательного аппарата / Труды 20-й Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2024, Новочеркасск). Новочеркасск: ЮРГПУ (НПИ), 2024. Т. 2. С. 227 - 234.2024
16Петров Д.А., Московцев А.М., Голев А.В. Применение ансамблевых методов машинного обучения для построения суррогатных моделей в задачах предварительного проектирования профиля крыла летательного аппарата / Труды 17-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD'2024). М.: ИПУ РАН, 2024. С. 1037-1043.2024
17Вересников Г.С., Скрябин А.В., Голев А.В. Оптимизационные алгоритмы выделения информативных признаков для прогнозирования технического состояния электромеханических систем летательных аппаратов / Труды 16-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD’2023, Москва). М.: ИПУ РАН, 2023. С. 1285.2023
18Голев А.В., Московцев А.М., Огородников О.В. Оценка технического состояния объекта: выделение информативных признаков и интеллектуальный анализ данных / Труды 17-й Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2021, Москва). М.: Институт проблем управления, 2021. С. 678-689.2021
19Голев А.В., Огородников О.В. Алгоритмы выделения информативных признаков в задаче интеллектуального анализа данных по оценке технического состояния объекта / Труды 14-й Международной конференции "Управление развитием крупномасштабных систем" (MLSD-2021). М.: ИПУ РАН, 2021. С. 1398-1405.2021
20Вересников Г.С., Огородников О.В., Голев А.В., Скрябин А.В. Разработка и исследование схемы анализа данных для оценки технического состояния электромеханического привода летательного аппарата / Труды 13-й Мультиконференции по проблемам управления (МКПУ-2020). Санкт-Петербург, 6-8 октября 2020 г. Санкт - Петербург: ГНЦ РФ АО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор», 2020. С. 91-93.2020
21Голев А.В. Система мониторинга и обеспечения безопасности природных ресурсов / Материалы 28-й Международной конференции «Проблемы управления безопасностью сложных систем» (ПУБСС'2020, Москва). М.: ИПУ РАН, 2020. С. 294 - 297.2020