Публикации GTS

Мухамедиев Р.И. Методы машинного обучения в задачах геофизических исследований. – Рига. – 2016. – 200 с. ISBN 978-9934-14-876-7 

Muhamedyev R. Machine learning methods: An overview //CMNT. — 19(6). – 2015. — P. 14-29. Abstract, on-site

Мухамедиев Р. И., Мухамедиева Е.Л., Кучин Я. И. Таксономия  методов  машинного обучения и оценка качества классификации и обучаемости // Электронный журнал Cloud of science. – 2015. – T. 2, № 3 – 13 c. Аннотация, on-site

Мухамедиев Р. И., Кучин Я. И. Средства автоматизации обработки данных геофизического исследования скважин на месторождениях урана пластово-инфильтрационного типа// Электронный журнал Cloud of Science. 2015. T. 2. № 3 – 13 p. Аннотация, on-site

Ravil I. Muhamedyev, Yedilkhan N. Amirgaliyev, Maksat N. Kalimoldayev, Alim N. Khamitov, Ainur Abdilmanova. Selection of the most prominent lines of research in ICT domain // Proceedings of the 2015 Twelve International Conference on Electronics Computer and Computation (ICECCO), IEEE 2015, ISBN: 978-1-5090-0199-6 р. 36-42.  Abstract, on-site

ОБРАБОТКА ДАННЫХ ГЕОФИЗИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ СКВАЖИН С ПОМОЩЬЮ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ. 2015

R. Muhamedyev, K. Yakunin, Y. KuchinS. Sainova. Comparative analysis of classification algorithms //Proceedings of International Conference Application of Information and Communication Technologies -AICT 2015, Russia, Rostov-on-Don, p.96-101. Abstract

A. Abdilmanova, S Sainova. Comparative quality estimation of recognition algorithms //Proceedings of the 13th International Scientific Conference Information Technologies and Management. – Riga, ISMA University

Amirgaliev, E., Isabaev, Z., Iskakov, S., Kuchin, Y., Muhamediyev, R., Muhamedyeva, E., & Yakunin, K. (2014). Recognition of rocks at uranium deposits by using a few methods of machine Learning. In Soft Computing in Machine Learning (pp. 33-40). Springer International Publishing.

R. Muhamediyev, E. Amirgaliev, S. Iskakov, Y. Kuchin, E. Muhamedyeva. Integration of Results of Recognition Algorithms at the Uranium Deposits. // JACIII, 2014, Vol.18 No.3. pp. 347-352

Bektemyssova, G., Kuandykov, A., Muhamediyev, R., Iskakov, S., Khamitov, A.Construction of recognition system at the uranium production process //Control, Automation and Systems (ICCAS), 2014 14th International Conference on. – IEEE, 2014. – С. 1462-1465.

Амиргалиев, Е. Н., Искаков, С. Х., Кучин, Я. В., & Мухамедиев, Р. И. Интеграция алгоритмов распознавания литологических типов. //Журнал» Проблемы информатики», Сибирское отделение РАН. – 2013. – №. 4. – С. 21. Аннотация

Амиргалиев, Е. Н., Искаков, С. Х., Кучин, Я. В., & Мухамедиев, Р. И. Методы машинного обучения в задачах распознавания пород на урановых месторождениях //ФИЗИКА-МАТЕМАТИКА СЕРИЯСЫ. – 2013. – С. 82. Аннотация

Амиргалиев, Е. Н., Искаков, С. A., Кучин, Я. В., Мухамедиев, Р. И., Уалиева, И. М., & Мухамедиева, Е. Л. РАСПОЗНАВАНИЕ ПОРОД НА УРАНОВЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЯХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ //Информационные системы и математические методы в экономике и инновацион-ном менеджменте 8.б Аннотация

Muhamedyev, R. I., Kuchin, Y., Gricenko, P., Nurushev, Z., Yakunin, K., & Muhamedyeva, E.  Recognition of geological rocks at the bedded-infiltration uranium fields by using neural networks //Open Systems (ICOS), 2012 IEEE Conference on. – IEEE, 2012. – С. 1-6.

Амиргалиев Е.Н., Кучин Я. В., Искаков С.Х, Мухамедиев Р.И., Мухамедиева Е.Л. Оценка качества нейросетевого распознавания литологических слоев на урановых месторождениях // Матер. науч.-практ. конф. «Актуальные проблемы информатики и процессов управления». – Алматы: ИПИУ, 2012. –  C. 262-270.

Ravil I. Muhamediyev, Yan Kuchin, Elena Muhamedyeva. Analysis of  the data of geophysical research by means neuronet methods // The proceedings of the VIII international scientific conference on Electronics And Computer technologies, IKECCO’.  – Almaty: SDU, 2011. – P. 289-297. (in Russian)

Kuchin, Y. I., Muhamedyev, R. I., Muhamedyeva, E. L., Gricenko, P., Nurushev, Z., & Yakunin, K. The analysis of the data of geophysical research of boreholes by means of artificial neural network //Computer Modelling and New Technologies. – 2011. – Т. 15. – №. 4. – С. 35-40.