Калюжная Анна Владимировна

Статья

Kirgizov G.V., Nikitin N.O., Pinchuk M., Iamshchikova L.A., Deeva I., Shakhkyan K., Borisov I.I., Zharkov K.D., Kaluzhnaya, A.V. . Automated Design of Graph-based Models and Structures using Modular Evolutionary Framework. AAAI-24. 2024. pp. in press.

Статья

Deeva I., Bubnova A., Kalyuzhnaya A.V. Advanced Approach for Distributions Parameters Learning in Bayesian Networks with Gaussian Mixture Models and Discriminative Models. Mathematics. 2023. Vol. 11. No. 2. pp. 343.

Статья

Deeva I., Kalyuzhnaya A.V., Boukhanovsky A.V. Adaptive Learning Algorithm for Bayesian Networks Based on Kernel Mixtures Distributions. International Journal of Artificial Intelligence. 2023. Vol. 21. No. 1. pp. 90-108.

Статья

Filatova A., Kovalchuk M., Batalenkov S., Voskresenskiy A., Deeva I., Kalyuzhnaya A., Shpilman A., Kondrashova N., Dudnichenko M., Nasonov D. A Multi-Contractor Approach for MLRCPSP with the Graph Structure Optimization. IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2023. 2023. pp. 1-8.

Статья

Starodubcev N., Nikitin N., Andronova E., Gavaza K., Sidorenko D., Kalyuzhnaya A.V. Generative design of physical objects using modular framework. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2023. Vol. 119. pp. 105715.

Статья

Klimova A., Nasonov D., Hvatov A., Nikitin N.O., Ivanov S.V., Kalyuzhnaya A.V., Boukhanovsky A. Strategic Trends in Artificial Intelligence Through Impact of Computational Science: What Young Scientists Should Expect. Procedia Computer Science. 2023. Vol. 229. pp. 1-7.

Статья

Nikitin N., Pinchuk M., Pokrovskii V., Shevchenko P., Getmanov A., Aksenkin Y., Revin I., Stebenkov A., Poslavskaya E., Kalyuzhnaya A. Integration Of Evolutionary Automated Machine Learning With Structural Sensitivity Analysis For Composite Pipelines. не указано. 2023.

Статья

Nizovtseva I., Palmin V., Simkin I., Starodumov I., Mikushin P., Nozik A., Hamitov T., Ivanov S., Vikharev S., Zinovev A., Svitich V., Mogilev M., Nikishina M., Kraev S., Yurchenko S., Mityashin T., Chernushkin D., Kalyuzhnaya A., Blyakhman F. Assessing the Mass Transfer Coefficient in Jet Bioreactors with Classical Computer Vision Methods and Neural Networks Algorithms. Algorithms. 2023. Vol. 16. No. 3. pp. 125.

Учебник, учебное пособие

Современные методы оптимизации с примерами на Python

Статья

Starodubcev N., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V. Surrogate-Assisted Evolutionary Generative Design Of Breakwaters Using Deep Convolutional Networks. IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2022. 2022. pp. 1-8.

Статья

Nikitin N.O., Vychuzhanin P., Sarafanov M., Polonskaia I.S., Revin I., Barabanova I.V., Kaluzhnaya A.V., Boukhanovsky A. Automated Evolutionary Approach for the Design of Composite Machine Learning Pipelines. Future Generation Computer Systems. 2022. Vol. 127. pp. 109-125.

Статья

Sarafanov M., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V. Automated Data-Driven Approach for Gap Filling in the Time Series Using Evolutionary Learning. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2022. Vol. 1401. pp. 633-642.

Статья

Deeva I., Mossyayev A., Kalyuzhnaya A.V. A Multimodal Approach to Synthetic Personal Data Generation with Mixed Modelling: Bayesian Networks, GAN’s and Classification Models. Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering. 2022. Vol. 419. pp. 847-859.

Статья

Nikitin N.O., Revin I., Hvatov A., Vychuzhanin P., Kalyuzhnaya A.V. Hybrid and Automated Machine Learning Approaches for Oil Fields Development: the Case Study of Volve Field, North Sea. Computers and Geosciences. 2022. Vol. 161. pp. 105061.

Статья

Bubnova A., Deeva I., Kalyuzhnaya A.V. MIxBN: library for learning Bayesian networks from mixed data. Procedia Computer Science. 2021. Vol. 193. pp. 494-503.

Статья

Deeva I., Bubnova A., Andriushchenko P.D., Voskresenskiy A., Bukhanov N.V., Nikitin N.O., Kalyuzhnaya A.V. Oil and Gas Reservoirs Parameters Analysis Using Mixed Learning of Bayesian Networks. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 2021. Vol. 12742. pp. 394-407.

Статья

Nikitin N.O., Hvatov A., Polonskaia I.S., Kalyuzhnaya A.V., Grigorev G., Wang X., Qian X. Generative design of microfluidic channel geometry using evolutionary approach. GECCO 2021 - Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion. 2021. pp. 59-60.

Статья

Bykov N., Hvatov A., Kalyuzhnaya A.V., Boukhanovsky A.V. A method of generative model design based on irregular data in application to heat transfer problems. Journal of Physics: Conference Series. 2021. Vol. 1959. No. 1. pp. 012012.

Статья

Kalyuzhnaya A.V., Nikitin N.O., Hvatov A., Maslyaev M., Yachmenkov M., Boukhanovsky A.V. Towards generative design of computationally efficient mathematical models with evolutionary learning. Entropy. 2021. Vol. 23. No. 1. pp. 28.

Статья

Быков Н.Ю., Хватов А.А., Калюжная А.В., Бухановский А.В. Метод восстановления моделей тепломассопереноса по пространственно-временным распределениям параметров. Письма в Журнал технической физики. 2021. Т. 47. № 24. С. 9-12.

Статья

Nikitin N.O., Polonskaia I.S., Kalyuzhnaya A.V., Boukhanovsky A.V. The multi-objective optimisation of breakwaters using evolutionary approach. Proceedings of the 5th International Conference on Maritime Technology and Engineering, MARTECH 2020. 2021. Vol. 2. pp. 767-774.

Статья

Polonskaia I.S., Nikitin N.O., Revin I., Vychuzhanin P., Kaluzhnaya A.V. Multi-Objective Evolutionary Design of Composite Data-Driven Models. IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2021. 2021. pp. 926-933.

Статья

Nikitin N.O., Vychuzhanin P., Sarafanov M., Polonskaia I.S., Kaluzhnaya A.V. Multi-Purpose Evolutionary AutoML for the Generative Design of Composite Modelling Pipelines. KDD-AutoML Workshop 2021. 2021. pp. 1-6.

Статья

Maslyaev M., Hvatov A., Kalyuzhnaya A.V. Partial differential equations discovery with EPDE framework: Application for real and synthetic data (R). Journal of Computational Science. 2021. Vol. 53. pp. 101345.

Тезисы

Применение методов автоматического машинного обучения для прогнозирования временных рядов

Тезисы

Применение методов машинного обучения для заполнения пропусков в данных дистанционного зондирования

Статья

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.

Статья

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.

Статья

Андрющенко П.Д., Деева И.Ю., Калюжная А.В., Бубнова А.В., Воскресенский А.Г., Буханов Н.В. Анализ параметров нефтегазовых месторождений с использованием байесовских сетей [Analysis of parameters of oil and gas fields using Bayesian networks]. Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли: сборник тезисов конференции [Data Science in Oil and Gas 2020]. 2020. С. 1-10.

Статья

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.

Статья

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.

Статья

Maslyaev M., Hvatov A., Kalyuzhnaya A.V. Discovery of the data-driven models of continuous metocean process in form of nonlinear ordinary differential equations. Procedia Computer Science. 2020. Vol. 178. pp. 18-26.

Тезисы

Исследование эффективности эволюционных операторов в задачах оптимизации матричных генотипов

Статья

Maslyaev M., Hvatov A., Kalyuzhnaya A. Data-Driven Partial Differential Equations Discovery Approach for the Noised Multi-dimensional Data. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 2020. Vol. 12138 LNCS. pp. 86-100.

Статья

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.

Статья

Deeva I., Andriushchenko P.D., Kalyuzhnaya A.V., Boukhanovsky A.V. Bayesian Networks-based personal data synthesis. ACM International Conference Proceeding Series. 2020. pp. 6-11.

Статья

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.

Статья

Maslyaev M., Hvatov A., Kalyuzhnaya A.V. Data-driven partial derivative equations discovery with evolutionary approach. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 2019. Vol. 11540 LNCS. pp. 635-641.

Статья

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.

Статья

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.

Статья

Вычужанин П.В., Калюжная А.В. Робастная калибровка параметров численной модели ветрового волнения SWAN. Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО. 2019. Т. 3. С. 151-155.

Статья

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.

Тезисы

Обнаружение аномалий в результатах гидрометеорологического моделирования с использованием сверточных нейронных сетей

Тезисы

Технологии поддержки жизненного цикла комплекса гидрометеорологических моделей

Статья

Uteuov A., Kalyuzhnaya A.V., Boukhanovsky A.V. The cities weather forecasting by crowdsourced atmospheric data. Procedia Computer Science. 2019. Vol. 156. pp. 347-356.

Статья

Uteuov A., Kalyuzhnaya A. Combined document embedding and hierarchical topic model for social media texts analysis. Procedia Computer Science. 2018. Vol. 136. pp. 293-303.

Статья

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.

Статья

Vychuzhanin P., Hvatov A., Kalyuzhnaya A.V. Anomalies Detection in Metocean Simulation Results Using Convolutional Neural Networks. Procedia Computer Science. 2018. Vol. 136. pp. 321-330.

Статья

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.

Учебник, учебное пособие

Производственная (научно-исследовательская) и производственная (преддипломная) практика студентов: организация и проведение

Статья

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.

Статья

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.

Тезисы

Тематическое моделирование финансовых привычек и интересов пользователей в социальных сетях

Статья

Kalyuzhnaya A.V., Nasonov D., Ivanov S.V., Kosukhin S.S., Boukhanovsky A.V. Towards a scenario-based solution for extreme metocean event simulation applying urgent computing. Future Generation Computer Systems. 2018. Vol. 79. No. Part.2. pp. 604-617.

Статья

Вычужанин П.В., Калюжная А.В. Разработка системы автоматизированной верификации гидрометеорологической вычислительной системы. Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО. 2018. Т. 2. С. 114-117.

Статья

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.

Статья

Утеуов А.К., Арайа Лопес Х., Калюжная А.В. Контроль качества и восстановление пропусков в гидрометеорологических данных. Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО. 2018. Т. 2. С. 141-144.

Учебник, учебное пособие

Производственная (научно-исследовательская) и производственная (преддипломная) практика студентов: организация и проведение

Тезисы

Эволюционный подход к управлению качеством ансамблевых моделей

Тезисы

Разработка системы автоматизированной верификации гидрометеорологической вычислительной системы //Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, 2018. - 2018

Монография

Наводнения в Санкт-Петербурге: история и современность

Статья

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.

Статья

Nikishova A.V., Kalyuzhnaya A.V., Boukhanovsky A.V., Khukstra A. Uncertainty quantification and sensitivity analysis applied to the wind wave model SWAN. Environmental Modelling and Software. 2017. Vol. 95. pp. 344-357.

Статья

Gusarov A., Kalyuzhnaya A.V., Boukhanovsky A.V. Spatially adaptive ensemble optimal interpolation of in-situ observations into numerical vector field models. Procedia Computer Science. 2017. Vol. 119. pp. 325-333.

Статья

Lopez J.L., Uteuov A., Kalyuzhnaya A.V. Quality control and data restoration of metocean Arctic data. Procedia Computer Science. 2017. Vol. 119. pp. 315-324.

Статья

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.

Статья

Araya-Lopez J., Kaluzhnaya A.V., Kosukhin S.S., Ivanov S.V. Data Quality Control for St. Petersburg flood warning system. Procedia Computer Science. 2016. Vol. 80. pp. 2128-2140.

Статья

Kosukhin S.S., Kaluzhnaya A.V., Nikishova A.V., Boukhanovsky A.V. Special aspects of wind wave simulations for surge flood forecasting and prevention. Procedia Computer Science. 2015. Vol. 66. pp. 184-190.

Статья

Kalyuzhnaya A.V., Visheratin A.A., Dudko A., Nasonov D.A., Boukhanovsky A.V. Synthetic storms reconstruction for coastal floods risks assessment. Journal of Computational Science. 2015. Vol. 9. pp. 112-117.

Статья

Kaluzhnaya A.V., Boukhanovsky A.V. Computational uncertainty management for coastal flood prevention system. Procedia Computer Science. 2015. Vol. 51. pp. 2317-2326.

Статья

Visheratin A.A., Nasonov D.A. ., Kaluzhnaya, A.V. ., Kosukhin, S.S. . A simulation platform for atmospheric phenomena study within coastal floods in Baltic sea area. International Multidisciplinary Scientific GeoConference-SGEM: 15th International Multidisciplinary Scientific Geoconference SGEM 2015. 2015. Vol. 1. No. 2. pp. 11-18.

Статья

Kosukhin, S.S. ., Kaluzhnaya, A.V. ., Nasonov D. Problem solving environment for development and maintenance of St. Petersburg’s Flood Warning System. Procedia Computer Science. 2014. Vol. 29. pp. 1667–1676.

Статья

Kaluzhnaya A.V., Nasonov D.A., Boukhanovsky A.V. . Ensemble risk assessment for flood warning system in st. Petersburg. 14th International Multidisciplinary Scientific Geoconference SGEM 2014. GeoConference on Informatics, Geoinformatics and Remote Sensing. Conference Proceedings. 2014. Vol. 1. No. 3. pp. 247-256.

Статья

Ivanov, S.V. ., Kosukhin, S.S. ., Kaluzhnaya, A.V. ., Boukhanovsky, A.V. . Erratum to Simulation-based collaborative decision support for surge floods prevention in St. Petersburg [J. Comput. Sci. 3 (2012) 450-455]. Journal of Computational Science. 2013. Vol. 4. No. 5. pp. 438.

Статья

Ivanov S.V., Kosukhin S.S., Kaluzhnaya A.V., Boukhanovsky A.V. Simulation-based collaborative decision support for surge floods prevention in St. Petersburg. Journal of Computational Science. 2012. Vol. 3. No. 6. pp. 450-455.

Статья

Мостаманди М.В., Насонов Д.А., Калюжная А.В., Бухановский А.В. Ансамблевые прогнозы экстремальных гидрометеорологических явлений в распределенной среде CLAVIRE. Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2011. Т. 54. № 10. С. 100-102.