Фамилия, имя, отчество, ученая степень, ученое звание научного руководителя:
Осипов Василий Юрьевич, доктор технических наук, профессор
Сведения о научных исследованиях:
1. Публикации статей:
1.1. Статьи, опубликованные в изданиях, индексируемых в WoS, Scopus:
1) Osipov, V., Miloserdov, D.: Neural Network Forecasting of Traffic Congestion // D. A. Alexandrov et al. (Eds.): DTGS 2019, pp. 248–254, 2020. https://doi.org/10.1007/978-3-030-37858-5_20
2) Osipov, V., Zhukova, N., Miloserdov, D.: Neural Network Associative Forecasting of Demand for Goods. Published in: CEUR Workshop Proceedings , Vol. 2479, (26 September 2019): pp. 100-108. http://ceur-ws.org/Vol-2479/
3) V. Osipov, V. Nikiforov, N. Zhukova, D. Miloserdov Urban traffic flows forecasting by recurrent neural networks with spiral structures of layers // Neural Computing And Applications, 2020. doi:10.1007/s00521-020-04843-5
4) Osipov V., Kuleshov S., Zaytseva A., Levonevskiy D., Miloserdov D. Neural network forecasting of news feeds // Expert Systems with Applications – 2020. – Vol. 169. DOI: 10.1016/j.eswa.2020.114521
5) Осипов В. Ю., Милосердов Д. И. Нейросетевое прогнозирование событий для роботов с непрерывным обучением // Информационно-управляющие системы. – 2020. – №5(108). – C. 33-42. DOI: 10.31799/1684-8853-2020-5-33-42
6) Miloserdov I., Miloserdov D. Development of Stability Control Mechanisms in Neural Network Forecasting Systems // Journal of Physics: Conference Series, 2021. DOI: 10.1088/1742-6596/1864/1/012105
1.2. Статьи, опубликованные в изданиях из перечня ВАК:
1) Милосердов Д. И. Архитектурные особенности программных систем нейросетевого прогнозирования с непрерывным обучением // Информационные технологии. – 2020. – Т. 26, № 11. – C. 641-647. DOI: 10.17587/it.26.641-647
1.3. Другие публикации:
1) Милосердов Д. И. Программный комплекс нейросетевого прогнозирования временных рядов // 5-я Международная научная конференция «Технологическая перспектива в рамках евразийского пространства: новые рынки и точки экономического роста». – 2019. – С. 166-169.
2) Милосердов И.В., Милосердов Д.И. Разработка механизмов обеспечения устойчивости в нейросетевых системах прогнозирования (Материалы конференции «Информационные технологии в управлении», 2020 г.) URL: https://itc.etu.ru/assets/files/itc-2020/papers/198.pdf
3) Милосердов Д.И. Нейросетевое прогнозирование событий для интеллектуальных роботов с непрерывным обучением // Технологические тренды и наукоемкая экономика: бизнес, отрасли, регионы. Коллективная монография. Под редакцией О.Н. Кораблевой [и др.]. – 2020. – С. 27-37. DOI: 10.53115/ 9785001880134
2. Участие в конференциях/семинарах:
1) V. Osipov, D. Miloserdov Neural network forecasting of traffic congestion // Digital Transformation And Global Society (DTGS) 2019, г. Санкт-Петербург, 19-21 июня 2019 г. http://dtgs-conference.org
2) 5th International Workshop on Experimental Economics and Machine Learning (EEML 2019), 25-26 сентября 2019 г., Пермь http://ceur-ws.org/Vol-2479/
3) 5-я Международная Межвузовская Научно-практическая конференция «Технологическая перспектива в рамках евразийского пространства: новые рынки и точки экономического роста» 7-8 ноября 2019 г., Санкт-Петербург
4) 5th International Conference Digital Transformation And Global Society (DTGS) 2019, 17-19 июня 2020 г., Санкт-Петербург. http://dtgs-conference.org
5) Конференция «Информационные технологии в управлении» (ИТУ-2020), 7-8 октября 2020 г., Санкт-Петербург.
6) 6-я Международная научно-практическая конференция «Технологическая перспектива-2020», 12-13 ноября 2020г., Санкт-Петербург
7) 7-я Международная научно-практическая конференция «Технологическая перспектива-2021», 11-12 ноября 2021г. , Санкт-Петербург
3. Интеллектуальная собственность (патенты, свидетельства):
1) Программа прогнозирования событий на основе рекуррентных нейронных сетей с управляемыми элементами. Свидетельство №2019662053, авторы В.Ю. Осипов, Д.И. Милосердов, дата регистрации 16 сентября 2019 г.
2) Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2020616182. Милосердов Д. И. Программа прогнозирования событий с непрерывным обучением на основе рекуррентной нейронной сети с управляемыми элементами. 2020.
4. Участие в НИР, грантах и т.п.:
1) Возможности минимизации ущерба от вирусных эпидемий, основанные на мониторинге и оценках индивидуальных экономико-демографических и психологических характеристик общества, определяемых методами искусственного интеллекта по медиа-контенту. Грант РФФИ 20-04-60455, руководитель Кулешов С.В., 2020-2022 гг.
