Персоналии
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
 
Сенько Олег Валентинович
В базах данных Math-Net.Ru
Публикаций: 22
Научных статей: 21

Статистика просмотров:
Эта страница:814
Страницы публикаций:4847
Полные тексты:2244
Списки литературы:762
ведущий научный сотрудник
доктор физико-математических наук (2006)
Специальность ВАК: 05.13.18; 05.13.17 (математическое моделирование, численные методы и комплексы программ; теоретические основы информатики)
E-mail: ,

https://www.mathnet.ru/rus/person64191
Список публикаций на Google Scholar
Список публикаций на ZentralBlatt
https://mathscinet.ams.org/mathscinet/MRAuthorID/254431
https://elibrary.ru/author_items.asp?authorid=4768
https://www.scopus.com/authid/detail.url?authorId=6507216990
https://www.researchgate.net/profile/Oleg-Senko-2

Публикации в базе данных Math-Net.Ru Цитирования
2022
1. Н. С. Королев, О. В. Сенько, “Метод повышения эффективности обучения градиентного бустинга, основанный на модифицированных функциях потерь”, Автомат. и телемех., 2022, № 12,  78–88  mathnet; N. S. Korolev, O. V. Senko, “Method for improving gradient boosting learning efficiency based on modified loss functions”, Autom. Remote Control, 83:12 (2022), 1935–1943 1
2. О. В. Сенько, А. В. Кузнецова, Е. М. Воронин, О. А. Кравцова, Л. Р. Борисова, И. Л. Кирилюк, В. Г. Акимкин, “Методы интеллектуального анализа данных в исследованиях эпидемии COVID -19”, Журн. Белорус. гос. ун-та. Матем. Инф., 1 (2022),  83–96  mathnet 1
2021
3. Ю. И. Журавлев, О. В. Сенько, А. А. Докукин, Н. Н. Киселева, И. А. Саенко, “Двухуровневый метод регрессионного анализа, использующий ансамбли деревьев с оптимальной дивергенцией”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 499 (2021),  63–66  mathnet  zmath  elib; Yu. I. Zhuravlev, O. V. Sen'ko, A. A. Dokukin, N. N. Kiselyova, I. A. Saenko, “Two-level regression method using ensembles of trees with optimal divergence”, Dokl. Math., 104:1 (2021), 212–215  scopus 8
4. И. Л. Кирилюк, А. В. Кузнецова, О. В. Сенько, “Исследование взаимосвязи производственных функций и социально-экономических показателей российских регионов методом оптимальных разбиений”, ИТиВС, 2021, № 1,  20–31  mathnet  elib 1
5. A. N. Mazilina, O. V. Senko, O. S. Brusov, A. A. Dokukin, M. S. Kodryan, A. V. Kuznetsova, L. L. Klimenko, “Determining subgroups of significant correlation in analyzing relation between NR2 antibodies and factor VIII in acute neurological diseases”, Матем. биология и биоинформ., 16:1 (2021),  29–38  mathnet 1
2020
6. И. Л. Кирилюк, О. В. Сенько, “Оценка качества кластеризации панельных данных с использованием методов Монте-Карло (на примере данных российской региональной экономики)”, Компьютерные исследования и моделирование, 12:6 (2020),  1501–1513  mathnet; I. L. Kirilyuk, O. V. Sen'ko, “Assessing the validity of clustering of panel data by Monte Carlo methods (using as example the data of the Russian regional economy)”, Computer Research and Modeling, 12:6 (2020), e1501–e1513 4
7. Л. Р. Борисова, А. В. Кузнецова, Н. В. Сергеева, О. В. Сенько, “Применение методов машинного обучения для сравнения компаний Арктической зоны РФ по экономическим критериям в соответствии с рейтингом Полярного индекса”, Компьютерные исследования и моделирование, 12:1 (2020),  201–215  mathnet 2
8. И. Л. Кирилюк, О. В. Сенько, “Выбор моделей оптимальной сложности методами Монте-Карло (на примере моделей производственных функций регионов Российской Федерации)”, Информ. и её примен., 14:2 (2020),  111–118  mathnet 2
2019
9. Ю. И. Журавлев, О. В. Сенько, Н. Н. Бондаренко, В. В. Рязанов, А. А. Докукин, А. П. Виноградов, “Исследование возможности прогнозирования изменения финансового состояния кредитной организации на основе публикуемой отчетности”, Информ. и её примен., 13:4 (2019),  30–35  mathnet 2
10. И. В. Доровских, О. В. Сенько, В. Я. Чучупал, А. А. Докукин, А. В. Кузнецова, “Исследование возможности диагностики деменции по сигналам ЭЭГ с помощью методов машинного обучения”, Матем. биология и биоинформ., 14:2 (2019),  543–553  mathnet 2
11. И. С. Ожерельев, О. В. Сенько, Н. Н. Киселёва, “Метод поиска выпадающих объектов с использованием параметров неустойчивости обучения”, Системы и средства информ., 29:2 (2019),  122–134  mathnet 2
2018
12. О. В. Сенько, М. С. Кодрян, А. В. Кузнецова, Л. Л. Клименко, А. И. Деев, И. С. Баскаков, А. Н. Мазилина, “Метод оптимальных разбиений для оценки влияния степени оксигенации гемоглобина на фактор роста эндотелия сосудов”, Матем. биология и биоинформ., 13:2 (2018),  563–590  mathnet 3
2017
13. О. В. Сенько, В. Я. Чучупал, А. А. Докукин, “Неинвазивное оценивание уровня артериального давления с помощью кардиомонитора CardioQvark”, Матем. биология и биоинформ., 12:2 (2017),  536–545  mathnet 4
2016
14. Р. Р. Гулиев, О. В. Сенько, Д. А. Затейщиков, В. В. Носиков, И. В. Упоров, А. В. Кузнецова, М. А. Евдокимова, С. Н. Терещенко, Е. В. Акатова, М. Г. Глезер, А. С. Галявич, Н. А. Козиолова, А. В. Ягода, О. И. Боева, С. В. Шлык, С. Ю. Левашов, В. О. Константинов, В. А. Бражник, С. Д. Варфоломеев, И. Н. Курочкин, “Применение оптимальных разбиений для многопараметрического анализа данных в клинических исследованиях”, Матем. биология и биоинформ., 11:1 (2016),  46–63  mathnet 8
2015
15. И. Л. Кирилюк, А. И. Волынский, М. С. Круглова, А. В. Кузнецова, А. А. Рубинштейн, О. В. Сенько, “Эмпирическая проверка теории институциональных матриц методами интеллектуального анализа данных”, Компьютерные исследования и моделирование, 7:4 (2015),  923–939  mathnet 3
16. А. А. Докукин, О. В. Сенько, “Регрессионная модель, основанная на выпуклых комбинациях, максимально коррелирующих с откликом”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 55:3 (2015),  530–544  mathnet  mathscinet  zmath  elib; A. A. Dokukin, O. V. Senko, “Regression model based on convex combinations best correlated with response”, Comput. Math. Math. Phys., 55:3 (2015), 526–539  isi  elib  scopus 2
2011
17. А. В. Кузнецова, И. В. Костомарова, Н. Н. Водолагина, Н. А. Малыгина, О. В. Сенько, “Изучение влияния клинико-генетических факторов на течение дисциркуляторной энцефалопатии с использованием методов распознавания”, Матем. биология и биоинформ., 6:1 (2011),  115–146  mathnet 3
18. А. А. Докукин, О. В. Сенько, “Оптимальные выпуклые корректирующие процедуры в задачах высокой размерности”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 51:9 (2011),  1751–1760  mathnet  mathscinet; A. A. Dokukin, O. V. Senko, “Optimal convex correcting procedures in problems of high dimension”, Comput. Math. Math. Phys., 51:9 (2011), 1644–1652  isi  scopus 4
2003
19. О. В. Сенько, “Перестановочный тест в методе оптимальных разбиений”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 43:9 (2003),  1422–1431  mathnet  mathscinet  zmath; O. V. Sen'ko, “A permutation test in the optimal partition method”, Comput. Math. Math. Phys., 43:9 (2003), 1368–1376
1995
20. О. В. Сенько, “Использование процедуры взвешенного голосования по системе базовых множеств в задачах прогнозирования”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 35:10 (1995),  1552–1563  mathnet  mathscinet  zmath; O. V. Sen'ko, “Application of a weighted voting procedure in a system of base sets in prediction problems”, Comput. Math. Math. Phys., 35:10 (1995), 1249–1257  isi
1992
21. О. В. Сенько, “Оценка апостериорных вероятностей принадлежности объектов классам при процедуре голосования”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 32:4 (1992),  635–644  mathnet  mathscinet  zmath; O. V. Sen'ko, “Estimate of the a posteriori probabilities of objects belonging to classes in the case of a voting procedure”, Comput. Math. Math. Phys., 32:4 (1992), 543–551  isi 1
2013
22. А. В. Кузнецова, И. В. Костомарова, О. В. Сенько, “Логико-статистический анализ связи клинико-лабораторных показателей с возникновением нарушения мозгового кровообращения у пациентов пожилого возраста с хронической ишемией головного мозга”, Матем. биология и биоинформ., 8:1 (2013),  182–224  mathnet 2

Организации
 
  Обратная связь:
  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024