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., 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.
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.
Классические методы машинного обучения
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.
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.
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.
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.
Kugaevskikh A. Bio-Inspired End-Stopped Neuron Model for the Curves Segmentation. 2020 International Russian Automation Conference (RusAutoCon). 2020. pp. 719-724.
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.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 топологии нейронной сети выделения краев
Проектирование информационных систем. Системная и бизнес-аналитика
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. Сравнение параметров фильтра Габора для эффективного извлечения краев. Информационные технологии. 2017. Т. 23. № 8. С. 598-605.
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