Kaluzhnaya A.V., Nikitin N.O., Vychuzhanin P., Hvatov A., Boukhanovsky A.V. Automatic Evolutionary Learning of Composite Models With Knowledge Enrichment. GECCO 2020 - Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion. 2020. pp. 43-44.
Nikitin N.O., Polonskaia I.S., Vychuzhanin P., Barabanova I.V., Kaluzhnaya A.V. Structural Evolutionary Learning for Composite Classification Models. Procedia Computer Science. 2020. Vol. 178. pp. 414-423.
Sarafanov M., Kazakov E.E., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V. A Machine Learning Approach for Remote Sensing Data Gap-Filling with Open-Source Implementation: An Example Regarding Land Surface Temperature, Surface Albedo and NDVI. Remote Sensing. 2020. Vol. 12. No. 23. pp. 3865.
Никитин Н.О., Полонская Я.С., Калюжная А.В. Интеллектуальное проектирование защитных сооружений на шельфе с применением моделей морской среды и методов оптимизации. Комплексные исследования Мирового океана: материалы V Всероссийской научной конференции молодых ученых (Калининград, 18-22мая 2020г.). 2020. С. 141-142.
Калюжная А.В., Никитин Н.О., Вычужанин П.В., Хватов А.А. Технологии прикладного искусcтвенного интеллекта в задачах численного моделирования процессов в океане. Комплексные исследования Мирового океана: материалы V Всероссийской научной конференции молодых ученых (Калининград, 18-22мая 2020г.). 2020. С. 81-82.
Применение методов машинного обучения для заполнения пропусков в данных дистанционного зондирования
Khvatov A.A., Nikitin N., Kaluzhnaya A.V., Kosukhin S.S. Adaptation of NEMO-LIM3 model for multigrid high-resolution Arctic simulation. Ocean Modelling. 2019. Vol. 141. pp. 101427.
Nikitin N.O., Deeva I., Vychuzhanin P., Kalyuzhnaya A.V., Hvatov A., Kovalchuk S.V. Deadline-driven approach for multi-fidelity surrogate-assisted environmental model calibration: SWAN wind wave model case study. GECCO 2019 - Proceedings of the 2019 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion. 2019. pp. 1583-1591.
Deeva I., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V. Pattern Recognition in Non-Stationary Environmental Time Series Using Sparse Regression. Procedia Computer Science. 2019. Vol. 156. pp. 357-366.
Vychuzhanin P., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V. Robust Ensemble-Based Evolutionary Calibration of the Numerical Wind Wave Model. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 2019. Vol. 11536. pp. 614-627.
Kovalchuk S.V., Kisliakovskii I.O., Metsker O.G., Nikitin N.O., Funkner A.A., Kalyuzhnaya A.V., Vaganov D.A., Bochenina K.O. Towards management of complex modeling through a hybrid evolutionary identification. GECCO 2018 Companion - Proceedings of the 2018 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion. 2018. pp. 255-256.
Эволюционный подход к управлению качеством ансамблевых моделей
Kalyuzhnaya A.V., Nikitin N.O., Butakov N.A., Nasonov D.A. Precedent-based approach for the identification of deviant behavior in social media. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 2018. Vol. 10862. pp. 846-852.
Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V., Bochenina K., Kudryashov A., Uteuov A., Derevitskii I., Boukhanovsky A.V. Evolutionary ensemble approach for behavioral credit scoring. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 2018. Vol. 10862. pp. 825-831.
Kovalchuk S.V. ., Metsker O.G., Funkner A.A., Kisliakovskii I.O., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V., Vaganov D.A., Bochenina K.O. A Conceptual Approach to Complex Model Management with Generalized Modelling Patterns and Evolutionary Identification. Complexity. 2018. pp. 5870987.
Araya-Lopez J., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V. Case-adaptive ensemble technique for met-ocean data restoration. Procedia Computer Science. 2018. Vol. 136. pp. 311-320.
Noymanee J., Nikitin N.O., Kaluzhnaya A.V. Urban Pluvial Flood Forecasting using Open Data with Machine Learning Techniques in Pattani Basin. Procedia Computer Science. 2017. Vol. 119. pp. 288-297.
Никитин Н.О. Программный комплекс для моделирования синтетических циклонов. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ. 2017. Т. 2017616937. № от 20.06.2017.
Nikitin N.O., Spirin D.S., Visheratin A.A., Kalyuzhnaya A.V. Statistics-based models of flood-causing cyclones for the Baltic Sea region. Procedia Computer Science. 2016. Vol. 101. pp. 272–281.
Использование индексирования для аннотирования документов
Российская Федерация, Санкт-Петербург
Греция, Ираклион
Российская Федерация, Санкт-Петербург