Системы искусственного интеллекта
Кугаевских А.В., Большим М.А., Саттаров И.Ф. Использование антропометрических точек для внесения ограничений в синтез трехмерной модели тела человека с помощью SMPL [The use of anthropometric points to introduce restrictions into the synthesis of a 3D model of the human body using SMPL]. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики [Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics]. 2023. Т. 23. № 5(147). С. 935-945.
Кугаевских А.В., Сидоров А.В. Нейросетевой подход к задаче прогнозирования компонентов многофазного потока по данным расходомера Вентури. Автоматизация и информатизация ТЭК. 2022. № 8(589). С. 43-49.
Кугаевских А.В., Мангараков А.Д. Биологически-подобная модель нейрона определения движения на накоплении сигнала. Труды международной конференции по компьютерной графики и зрению "ГрафиКон" [International Conference on Computer Graphics and Vision, GraphiCon]. 2022. № 32. С. 568-576.
Кугаевских А.В., Берьянов М.С. Биологически-подобные модели сверточных нейронов в задаче распознавания иллюзорного контура. Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. 2022. Т. 20. № 1. С. 47–56.
Классические методы машинного обучения
Kugaevskikh A.V. COVID-19 Screening Based on Application of Neural Network Classification of Exhale Spectra. 3rd International Conference on Neural Networks and Neurotechnologies, NeuroNT 2022. 2022. pp. 24-27.
Kugaevskikh A. Research of a Neuron Model with Signal Accumulation for Motion Detection. Proceedings - 3rd International Conference "Neurotechnologies and Neurointerfaces", CNN 2021. 2021. pp. 46-49.
Кугаевских А.В. Новая модель нейрона конца линий, применимая в свёрточных нейронных сетях. Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. 2021. Т. 19. № 3. С. 50-60.
Grif M.G., Kugaevskikh A.V. Recognition of deaf gestures based on a bio-inspired neural network. Journal of Physics: Conference Series. 2020. Vol. 1661. No. 1. pp. 012038.
Kugaevskikh A. Bio-Inspired End-Stopped Neuron Model for the Curves Segmentation. 2020 International Russian Automation Conference (RusAutoCon). 2020. pp. 719-724.
Kugaevskikh A.V., Sogreshilin A. Analyzing the Efficiency of Segment Boundary Detection Using Neural Networks. Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. 2019. Vol. 55. No. 4. pp. 414-422.
Проектирование информационных систем. Системная и бизнес-аналитика
Проектирование топологии нейронной сети выделения краев
Кугаевских А.В. Сравнение параметров фильтра Габора для эффективного извлечения краев. Информационные технологии. 2017. Т. 23. № 8. С. 598-605.
Кугаевских А.В. Прогнозирование некоторых параметров газоконденсатных скважин с помощью нейронных сетей. Вестник Тюменского государственного университета. Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. 2017. Т. 3. № 1. С. 91-98.
Кугаевских А.В. Использование фильтра Габора и гиперболического тангенса в нейросети выделения краев. Труды международной конференции по компьютерной графики и зрению "ГрафиКон" [International Conference on Computer Graphics and Vision, GraphiCon]. 2016. № 26. С. 388-391.
Кугаевских А.В. Визуализация процесса обучения нейронной сети неокогнитрон для распознавания символов [Visualization of process of training of the neural network neocognitron for character recognition]. Научная визуализация [Scientific Visualization]. 2014. Т. 6. № 4. С. 22-29.
Кугаевских А.В. Модификация нейронной сети неокогнитрон для увеличения качества распознавания текста. Труды международной конференции по компьютерной графики и зрению "ГрафиКон" [International Conference on Computer Graphics and Vision, GraphiCon]. 2014. № 24. С. 143-146.
Кугаевских А.В. Агломеративный метод сегментации иероглифического текста. Труды международной конференции по компьютерной графики и зрению "ГрафиКон" [International Conference on Computer Graphics and Vision, GraphiCon]. 2010. № 20. С. 181-187.
Ивашко А.Г., Кугаевских А.В. Возможность применения искусственных нейронных сетей неокогнитрон для распознавания древнеегипетских иероглифов. Вестник Тюменского государственного университета. 2009. № 6. С. 209-214.
Российская Федерация, Москва
Российская Федерация, Москва
Российская Федерация, Москва
Российская Федерация, Москва
Российская Федерация, Москва
Российская Федерация
Российская Федерация, Санкт-Петербург
Российская Федерация, Москва